企业数智化转型如何建立目标体系

时间：2025-10-17 11:25:56    点击量：

　　如何正确、成功地推进数智化转型，成为数智企业，是大型企业面临的重要课题。

　　本文将围绕大型企业数智化的目标体系展开深入探讨，通过对企业产品与服务创新、业务模式创新、管理方式变革和工作方式转变的典型场景分析，揭示数智化如何重构传统要素，提高大型企业的运营效率，并创造全新的价值。

　　要实现最终的发展目标，企业需要从多个维度设置具体的发展目标，进行针对性改进和提升，如开拓市场、创新产品、增长收入、降低成本、提高效率、管控风险、改进体验、提升质量、增强安全及履行责任等。

　　用友认为企业创新是实现这些发展目标的关键驱动力，而“业务敏捷、精益管理、全球运营”3个领域的创新尤其值得企业关注：

　　业务敏捷：通过业务模式创新来开拓市场、创新产品、增长收入、降低成本和提高效率。业务敏捷性是企业在快速变化的市场中保持竞争力的关键。

　　精益管理：侧重于管理方式的变革，包括管控风险、改进体验、提升质量和增强安全。

　　企业可以优化流程，减少浪费，提高效率和质量，从而增强企业的运营效率和市场竞争力。

　　全球运营：企业能够在全球范围内整合资源，实现在地经营，并强化合规风控，从而在全球市场中实现可持续发展。

　　这3个领域的创新涉及很多方面，其中产品与服务创新、业务模式创新、管理方式变革、工作方式转变是重中之重。

　　如图3-1所示，最终目标、发展目标和创新目标共同构成了企业数智化转型的目标体系。

　　在数智化转型的目标体系中，创新是实现发展目标的关键驱动力，也是整个目标体系的动力引擎。

　　接下来将详细介绍在数智化转型中如何实现产品与服务创新、业务模式创新、管理方式变革、工作方式转变，只有解决了这4个方面的创新问题，才能实现数智化转型的最终目标。

　　数智化技术的快速发展正在深刻推动产品与服务的创新，随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断融合与迭代，传统的产品与服务模式正在被重新定义。

　　智能产品创新，让 AI 赋予产品独特的竞争力和核心卖点，开拓新的客户群体，创建新的收入模式，进而开拓增量市场，实现营收增长，如图 3-2 所示。

　　数字服务创新，让企业不再局限于提供标准化服务的旧框架，而是以数据流动为纽带，开创新的服务模式，从被动响应转向主动创造价值。

　　数字技术让“按使用付费”“按需订阅”从概念变为现实，企业通过实时捕捉用户需求数据，将传统的一次性产品转化为可计量的服务单元。

　　例如，企业软件与服务提供商改变传统的一次性买断软件授权的模式，推出云服务订阅制。

　　再如，工业设备制造商通过物联网传感器实时监测设备运行状态，推出“设备即服务”订阅模式：

　　订阅模式，本质是将产品价值拆解为可实时交付的服务流，既降低了用户决策门槛，又为企业创造了可预测的现金流。

　　企业通过重新组合生产要素或引入全新的生产要素，能够打破市场平衡，创造出独特的价值主张。

　　例如，通过采用新的商业模式、引入新的产品线或者整合上下游资源，企业不仅能够满足未被满足的客户需求，还能在短时间内获得创新带来的利润。

　　然而，这种利润是暂时的，因为市场竞争会促使其他企业模仿或超越。因此，企业必须持续进行业务模式创新，以应对不断变化的市场环境。

　　这种创新过程正是熊彼特所说的“创造性破坏”—通过不断推陈出新，企业不仅能够巩固自身地位，还能推动整个行业的升级与发展。

　　“以客户为中心”的理念已经被企业接受多年，而近几年企业数智化技术的不断成熟又为“以客户为中心”的战略落地提供了强大的支持，如图 3-3 所示。

　　借助大数据分析，企业可以深入挖掘客户行为模式、偏好和痛点，从而实现精准营销和个性化服务。

　　例如，智能客服系统能够快速解答客户问题，而自动化流程则能够简化客户操作，减少等待时间。

　　通过这些渠道，企业能够及时收集客户反馈，快速调整产品与服务策略，真正实现以客户为中心的动态优化。

　　数智化技术正全方位渗透企业的“研产供销”各业务环节，驱动业务链高效运作，帮助企业在复杂多变的市场环境中有效应对风险，开拓新空间，如图3-4所示。

　　在研发环节，研发过程的智能化协同，使研发团队可以通过云端平台实时共享数据、协同设计，打破地域限制，提升研发效率。

　　虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的应用，让研发人员能够在虚拟环境中对产品进行模拟测试和优化，减少物理原型制作次数，降低研发成本。

　　数智化驱动的研发模式使产品迭代周期大幅缩短，让企业能够更快地推出符合市场需求的创新产品，抢占竞争先机。

　　在采购环节，智能采购平台实现了供应商管理、采购需求预测和采购执行的全流程优化。

　　例如，数智采购可以帮助企业建立动态的供应商分级管理体系，优选合作伙伴，降低采购风险。

　　区块链记录采购交易的每一个环节，实现了供应链数据的不可篡改和可追溯，有力保证了采购流程的合规性等。

　　通过模块化设计、快速换型技术和智能排产系统，企业能够根据客户订单需求灵活调整生产流程，实现多品种、小批量生产的快速切换。

　　在满足客户个性化需求的同时，保持生产的高效性和经济性，有效应对市场需求波动带来的风险。

　　在销售环节，数智化技术重塑了企业与客户的连接方式，推动营销模式从粗放化向精准化、智能化转变。

　　通过构建客户数据中台，企业能够整合线上线下多渠道客户数据，形成完整的客户画像，深入了解客户需求、购买行为和偏好，实现精准营销。

　　而智慧供应链让企业能够将研发数据、采购信息、生产状态与销售预测深度融合，基于AI算法生成精准的产销计划，并联动智能排产系统实现生产资源的动态调配。

　　企业能够显著提高库存周转率，缩短交付周期，增强供应链敏捷性和抗风险能力，实现精细化、智能化的产销协同。

　　通过各环节的模式创新和智能化升级，企业不仅能有效应对市场风险，更能在激烈的竞争中开拓增量空间，实现可持续发展。

　　传统产业链往往呈现线性结构，各环节之间的信息流通不畅，导致协同效率低下。

　　数智化技术，如物联网、大数据、人工智能和区块链，能够将产业链的各个节点连接起来，形成一个动态的、智能化的网络。

　　这种网络不仅能实现信息的实时共享，还能通过数据分析和预测优化资源配置，提升整个产业链的效率和灵活性。

　　在数智化技术的推动下，产业链整合与协同发展已成为企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。

　　例如，服装企业通过数智化转型建立高度集成的供应链管理协同平台，将研发、生产、销售、物流等环节全面打通，形成了“研产供销服”全链协同的生态系统。

　　这种全链路的数智化转型不仅解决了传统供应链信息不透明、响应速度慢等问题，还为企业提供了更智能、更灵活的运营模式，同时带动了产业链伙伴（从原材料供应、设计生产到门店销售终端）共同打造现代化产业集群。

　　在产业链整合过程中，企业需要充分发挥“链主”企业的引领作用，通过平台化运营和技术共享等多种方式，带动上下游企业共同参与数智化转型，形成产业链数智化协同（见图 3-5）。

　　同时，打破数据孤岛、构建要素共享的数字生态也是提升产业链协同效率的重要举措。

　　通过这些措施，企业不仅能够在数智时代提升自身竞争力，还能够推动整个产业链的转型升级，实现高质量发展。

　　数智化正在重塑企业管理的底层逻辑，推动传统管理模式向“数据智能中枢”驱动的范式跃迁。

　　通过全域数据资产的沉淀与穿透式分析，企业首次实现了战略决策、组织协同与执行管控的全局可视化，打破了部门壁垒下的信息割据。

　　新一代数智技术同步推动组织向共享式架构转型，将管理要素转化为可调用的共享服务，将人力、财务等职能从管控枢纽转向赋能平台。

　　数智企业的管理可以做到“业务放权”与“数据集权”，数据在整个系统内流动和穿透，确保能及时预警企业风险并有效应对。

　　通过“战略 - 预算 - 考核”闭环联动与数智化技术赋能，将集团战略解码为可量化、可追踪的绩效行动，驱动多元化业务在战略航道上实现价值创造与组织进化的动态平衡。

　　某综合性央企集团是战略管理的标杆企业，它的“6S 战略管理体系”是融合战略规划、执行监控与价值创造的一体化管理系统。

　　该体系的核心逻辑在于以战略为原点，通过“战略解码 - 资源配称 - 过程纠偏 - 绩效牵引”的循环机制，破解多元化集团战略落地难题。

　　针对战略规划体系，采用“五年战略滚动修订 + 年度预算承接”模式，将集团愿景拆解为业务单元可执行的战略主题；

　　针对全面预算体系，通过“战略 - 财务 - 业务”三轴联动，将战略目标转化为资源配置的量化标准；

　　针对管理报告体系，依托数智化平台实现战略执行数据的实时穿透，构建“集团 - SBU - 基层”三级预警雷达；

　　针对绩效考核体系，通过差异化 KPI设计（如成长型业务侧重市场份额，成熟型业务聚焦 ROE）与战略贡献系数，确保考核与战略强关联；

　　针对企业文化体系，通过“业绩导向、协同共赢”理念渗透，强化组织战略共识。

　　通过动态迭代与数智化升级（如 AI 战略推演、区块链数据溯源），集团在多元化布局中实现“战略韧性”与“管理弹性”的平衡，近五年战略目标达成率稳定在 90% 以上。

　　传统职能管理模式以科层制组织架构为基础，将财务、人力、采购等职能分散于各业务单元独立运作。

　　这种“诸侯分治”的管理方式在数字经济时代暴露出结构性缺陷，如信息孤岛阻碍决策穿透（某企业区域分公司财务数据需层层汇总，耗时长达 15 天）、重复建设导致资源冗余（某央企集团曾出现多套独立 HR 系统并行）等。

　　据咨询机构研究显示，离散式职能管理会造成企业运营成本增加和战略执行效率下降。

　　职能领域通过多维共享、资源整合、统一运营、深度管控、专业共享、高度协同，全面共享公共职能（如财务、人力资源、采购等），实现数据共享、流程优化和成本降低，以及资源的优化配置和规模效应（见图 3-7）。

　　建立集团级共享中心后，会计凭证处理效率提升 400%，错误率从7.2% 降至 0.5% ；

　　标准化采购流程使集采覆盖率从 35% 提升至 82%，年节约成本 9.3 亿元；

　　数字化人力平台通过 AI 简历筛选将招聘周期缩短 60%，并精准识别出 23% 的冗余岗位。

　　数智化技术在此过程中发挥核心支撑作用，技术赋能让职能部门从“成本中心”转型为“价值中枢”。

　　首先，可能面临人力资源风险，如因岗位调整或冗余引发员工抵触情绪，阻碍变革推进。

　　其次，可能面临技术风险，如系统平台建设初期的流程衔接不畅、数据丢失等问题，可能影响共享服务的顺利实施。

　　最后，可能面临流程标准化与个性化需求的冲突，如在统一管理中忽视业务单元的特殊性，降低灵活性。

　　为应对这些风险，企业需科学规划、优化流程设计，并加强员工培训与沟通，确保管理变革的平稳推进和高效运行。

　　数据，作为新时代的“石油”，正以其强大的穿透力和连接性，重塑企业的风险防控与预警体系，为企业高质量发展、精益化管理保驾护航。

　　在传统管理模式下，企业内各部门之间往往信息孤立、数据分散，难以形成统一的风险防控体系。

　　而通过数据共享，企业能够打破部门壁垒，将人力资源、财务数据、物资库存等信息汇聚于同一平台，实现信息的实时流通与共享。

　　例如，人力资源部门通过共享员工绩效、考勤等数据，与财务部门协同，能够精准识别薪酬异常，防范薪资欺诈风险；同时，物资管理部门也能依据财务预算数据，合理规划采购，避免库存积压或短缺。

　　借助先进的信息技术，大型企业数智化企业将内部数据与外部市场环境、供应商信用、客户反馈等数据相连接。

　　以财务管理为例，通过与银行、税务等外部机构的数据对接，企业能够实时掌握资金流向，精准识别资金链断裂风险。在物资采购方面，连接供应商信用数据，可提前预警供应商违约风险，确保供应链的稳定性。

　　数智时代的协作不再受限于物理空间与工作时间，云端工具与实时通信技术让全球团队实现“零时差”互动。

　　这种转变不仅降低了沟通成本，而且通过数据留痕与知识沉淀，推动了组织能力从个人经验向系统化资产升级。

　　例如，小米集团自 2020 年启用统一协作平台后，实现了跨部门、跨地域的实时协同。

　　所有文档进行在线协同，无须通过邮件加离线文档工具交换信息。在文档里@同事，对方即可在 IM 中收到通知，快速跟进。

　　信息流转周期随着沟通流程的简化而大大缩短。通过协同平台，还可以很方便地组织内容体系，确保信息有效沉淀。

　　身为传统企业的双良集团，早在 2017 年，就借助用友“友空间”打造了集团协同办公的超级入口，多端覆盖，各类消息多端同步，各项业务多端同步处理，聚焦组织协作，打造敏m6米乐官网 米乐M6平台入口捷团队。

　　同时双良集团的协同办公系统对内深度融合了财务、供应链等核心系统，对外深度连接生态伙伴，成为公司不可替代的管理中枢。

　　实时在线沟通、云端协作的本质是打破时空边界的组织协同，实现组织能力的“云端化迁移”。

　　企业通过工具链整合与数据互通，将分散的个体智慧转化为可复用的组织资产，这种转变从新冠疫情常态化时代起已成为企业韧性的核心支撑。

　　它们不仅替代了重复性人工操作，更通过数据闭环推动了业务流程重构，使企业从“人力密集型”向“智能驱动型”模式进化。

　　在制造业领域，在特斯拉上海超级工厂中，焊装车间数量密集的机械臂给特斯拉带来高达95%的全自动化生产。

　　总装车间车辆下线 多秒。监控软件的应用，将零部件加工精度提升 15%，产品不良率下降至0.3%。

　　这种“机器换人”不仅能提升精度，通过分析检测到的生产数据，还能反向优化研发设计。

　　服务业同样经历深刻变革。京东物流的亚洲一号智能仓库部署了智能分拣机器人，结合无人配送系统形成全链路自动化。

　　全自动化的亚洲一号无人仓的单日处理量可达到100万单以上，运营效率是传统仓库的至少 3 倍以上。

　　一些应用成熟的机器人，比如自动打包机的订单处理速度，是传统仓库的 5 倍以上。

　　通过自动化分拣技术，京东仓储物流成本持续降低，周转效率不断提升。自动化能力甚至成为京东对外输出的技术服务，帮助第三方企业改造仓储流程。

　　自动化并非简单的人力替代，而是通过“机器 - 数据 - 业务”闭环重构价值链。

　　如前所述，特斯拉自动化生产线实时数据反馈至研发端，京东物流信息流驱动了其供应链的重组，这些实践正推动着企业商业模式的进化。

　　数智时代，企业的决策方式也在发生改变。数据智能将企业决策从“主观经验主导”推向“客观事实驱动”。

　　通过挖掘海量数据中的隐藏关联，企业得以预判市场趋势、量化风险收益，实现从粗放管理到精准治理的跨越。

　　流媒体巨头 Netf lix 的爆款制造体系堪称典范。Netf lix 利用机器学习和统计建模方法，基于用户行为数据预测潜在观众规模、最佳上线档期及主角人设偏好。

　　例如，在制作《纸牌屋》之前，Netf lix 分析了近 3000 万用户的观看数据，包括每天近 3000 万次的播放行为、400 万次的评价和 300 万次的搜索。

　　这种数据驱动模式使 Netf lix 的新作品成功率达到 80%，远高于传统电视剧的成功率（30%～40%）。

　　而在传统行业，泸州老窖通过“五码合一”数字化系统追踪产品流向，精准记录消费者扫码数据，构建真实消费数据库。

　　以“开瓶率决定配额”政策倒逼渠道推动扫码，结合现金红包、限量礼盒等激励培养扫码习惯，形成数据闭环。

　　基于BI系统分析用户地域、频次、偏好，划分群体并定向推送权益，实现精准营销。

　　最终通过数据反哺产品迭代、区域配额及活动优化，扫码率达40%，显著提升动销效率与渠道透明度。

　　基于数据分析驱动的决策，企业能实时感知市场信号、快速推演业务影响并及时制定应对策略，真正实现“用数据说话”的科学决策。

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