上市公司数字化转型发展报告

2023上市公司数字化转型发展报告 1.前言5 2.数字化转型的含义6 2.1数字化转型背景一：数据成为生产要素6 2.1.1数据成为生产要素6 2.1.2数据在各行业参与生产的方式8 2.1.3数据在数字化转型中的价值9 2.1.4数据要素各环节参与主体19 2.1.5发展现状及展望22 2.2数字化转型背景二：数字经济25 2.2.1数字经济基本内涵25 2.2.2数字经济发展历程27 2.2.3数字经济未来发展趋势29 2.2.4数字化转型与数字经济30 2.3数字化转型背景三：IT架构升级31 2.3.1集中式架构32 2.3.2分布式架构33 2.3.3SOA（面向服务架构）34 2.3.4微服务架构35 2.3.5云原生架构36 2.3.6DevOps38 2.3.7容器化39 2.3.8数据中台化40 2.4数字化转型背景四：科技赋能产业，脱虚向实41 2.4.1科技通过提升生产力以及改变生产方式赋能产业41 2.4.2政策驱动科技赋能产业，脱虚向实53 2.4.3新一代科技是企业数字化的工具底座54 2.5数字化转型的含义与本质55 2.5.1数字化转型的含义55 2.5.2数字化转型的意义55 2.5.3数字化转型的路径57 3.政策解读60 3.1国家政策解读60 3.1.1《“十四五”数字经济发展规划》60 3.1.2数字中国建设整体布局规划62 3.1.3数据要素系列政策64 3.2产业政策解读68 3.2.1数字乡村68 3.2.2智能制造70 3.2.3金融科技74 3.2.4政务信息化76 3.3区域政策解读78 3.3.1北京数字化相关行动78 3.3.2上海数字化相关行动80 3.3.3深圳数字化相关行动81 3.3.4浙江数字化相关行动82 3.3.5福建数字化相关行动84 4.数字化转型行业概览85 4.1制造业85 4.2金融业86 4.3消费业87 4.4农业88 5.上市公司数字化转型概况88 5.1上市公司数字化转型整体概况88 5.1.1数字经济发展概况及预测88 5.1.2上市公司数字化渗透情况92 5.2按行业划分的数字化进展程度96 5.2.1金融行业96 5.2.2制造行业100 5.2.3消费行业103 5.2.4农业105 5.3上市公司最关注的数字化转型领域106 5.3.1上市公司最关注的数字化技术106 5.3.2上市公司最关注的数字化转型领域108 6.上市公司数字化转型案例展示112 6.1数字经济重点产业龙头企业案例112 6.1.1金开新能112 6.1.2四川长虹113 6.1.3东软集团114 6.1.4中国建材115 6.1.5金盘科技116 6.1.6启明星辰117 6.1.7致远互联119 6.1.8国联股份120 6.1.9赛微电子122 6.1.10秦淮数据集团124 6.2数字化转型国有企业案例127 6.2.1国药一致127 6.2.2中国移动128 6.2.3海油工程129 6.3中小型企业案例130 6.3.1惠购130 6.3.2安徽电缆131 6.3.3汇中仪表132 6.4证券公司数字化转型优秀案例133 6.4.1兴业证券133 6.4.2申万宏源135 6.4.3华西证券138 6.4.4国金证券139 7.业界数字化转型方法论综述143 7.1华为公司数字化转型方法论143 7.2太极股份企业数字化转型方法论156 7.3用友数智化转型方法论179 7.4广联达数字化转型方法论190 8.联合发布方简介198 8.1证券日报198 8.2华泰证券199 8.3华为199 8.4国联股份200 1.前言 数字经济（DigitalEconomy）是一种新的技术经济范式，涵盖数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化的方方面面，其中，数字产业化和产业数字化是数字经济发展的核心。未来，数字经济发展对世界格局将产生深刻影响，数字化转型已经成为了各行业发展的必然选择。在此背景下，国家对数字经济发展和产业数字化转型作出了详细规划和要求，2022年国务院印发《“十四五”数字经济发展规划的通知》提出，到2025年数字经济核心产业增加值占GDP比重达10%，软件和信息技术服务业规模达14万亿元。数字化转型将持续推动我国数字经济的发展与深化。 随着经济形态的演变和数字化时代的到来，数据要素将成为价值创造的核心驱动。数字化的本质就是数据从被感知到被应用的过程，故数据是数字化转型中最核心的基础要素，数据要素市场的发展关系着数字化转型各环节的深度。具体来看，数据采集技术扩大了可供数字化的触点范围，数据存储以及计算技术提供了更坚实的数字化底层基座，数据传输技术的稳定与高效推动数字化转型的质效提高，数据分析与应用技术则实现了数字化转型对业务的深度赋能。随着数据要素市场的持续发展，我国数字化转型将不断深入。 为了把握数字化发展新机遇，系列政策及发展规划出台。国家层面上，《“十四五”数字经济发展规划的通知》、《2022政府工作报告》、《数字中国建设整体布局规划》、数据要素系列政策等指明了数字经济发展规划与总体方向；产业层面上，对数字乡村、智能制造、金融科技、政务信息化等重点产业和领域的数字化转型发展进行了指导；在此基础上，各地区政府响应数字化发展和国家政策要求，纷纷出台数字化相关行动规划，制定了各省市数字经济发展目标及措施，为我国数字化建设共同添砖加瓦。 当前我国数字化转型也取得了一定成果。据中国信通院统计，2022年中国数字经济规模达到50.2万亿元，2006-2022年复合增长率达到19.02%，数字经济占GDP的比重达到42%。从行业细分角度看，文娱、零售、金融三大行业数字化渗透程度较高。从上市公司角度看，国内市值排名前列的上市公司数字化渗透程度较高。上市公司通过数字化赋能主营业务，在多方面实现了降本增效。 未来，在新一轮科技产业革命和国家政策的驱动下，互联网技术将在各领域快速渗透，以云计算平台为支持、智能服务为基础、线上线下深度融合的新发展模式将加速形成，企业也将结合各类技术进行应用探索，新业态模式持续出现。数字化将驱动着生产生活和治理方式的变革，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入了强大动力。 2.数字化转型的含义 2.1数字化转型背景一：数据成为生产要素 2020年4月，中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见明确将数据与土地、劳动力、资本、技术等生产要素并列，数据作为新的生产要素，被正式纳入到国家所定义的要素市场化配置中，此后数据要素政策体系逐渐建立，围绕数据基础制度、确权、流通、交易等各环节的配套制度正逐步出台。 2.1.1数据成为生产要素 生产要素又称为生产输入，是对用来生产商品和劳务所必须投入的基本资源的形象概括。从其本质特征上看，生产要素是生产过程中必须投入的要素，需要对生产力提升有不可或缺的助益，并且其是生产过程中最一般、最基本的流通要素，不会因生产过程而发生显著变化。 生产要素是一个随着经济形态而动态演变的历史概念。基于马克思对生产力内涵的阐述，每一次经济形态的重大变革，都将伴随着新型生产要素的诞生。在农业社会，农作物生长的自然条件以占有土地为依托，农耕活动基于劳动力在土地上的耕作，经济发展的决定因素是土地和劳动。18世纪60年代，第一次工业革命发生，人类社会从此进入工业时代，这是一场以机器取代人力、以大规模工厂化生产取代个体工场手工生产的技术革命，“机械化”是工业革命的基本特征，所以机器设备等资本成为决定经济发展的第一生产要素。从20世纪五六十年代，第三次技术革命开启信息化时代，代表技术是电子计算机、原子能、航天、人工 合成材料、分子生物学等，其让生产效率的提升从以前主要依靠提高劳动强度，变成通过生产技术的不断进步，从依靠机械能转为依靠技术智能，技术成为此时决定经济发展的第一生产要素。 随着数字化时代的到来，数据重要性凸显，成为了新时代下的新生产要素。 20世纪90年代，万维网诞生，其后互联网开始走向商用并成为一个产业，信息化时代开始逐步过渡到数字化时代。相比于信息化时代，数字化时代搭建了网络与网络之间所串连成的庞大网络，这其中任何的生产活动都依赖于更繁多和复杂的数据交换、存储以及处理，数据的重要性凸显。随后通信技术的更加成熟、网络带宽、计算机储存量的不断扩大，可采集的数据体量持续扩大，数据采集以及处理技术也不断进步，数据在生产中的重要性变得不可动摇，并具备了生产要素的全部特征。 其一，各行业都形成了自己的多套数据系统，如消费者数据库、库存数据库、机器和传感器数据库以及社交数据库等，数据大规模应用于各行业的生产过程中，对数据的话语权以及采集、分析技术等围绕数据展开的角逐，成为了影响企业与国家生产力的核心要素，数据变成了生产过程中不可替代的重要因素。 其二，数据作为最基本和一般的要素，在生产流程中流通企业与企业之间流通、行业与行业之间流通。在生产流程中，数据通过被采集、存储、加工、传输、流通、计算、分析并最终大规模应用，提升企业的生产力。在生产主体之间，数据通过被开放共享、交易等方式在企业间、行业间、政企之间乃至国家之间流动。在上述两个过程中，数据都作为最基本和一般的要素流通，并未发生重大变化。 资料来源：腾讯产业研究院、经济纵横期刊 数据从原始数据到成为生产要素需要经历数据资源化、数据资产化、数据要素化三大过程，首先是通过整理从无序变为有序，成为具备潜在利用价值的资源，其次是通过确权等环节成为能够流通的资产，最后是运用于生产，直接产生价值， 成为生产要素。这一过程与DIKW模型描述的数据与智慧之间的关系相对应，在DKIW模型中，数据仅是基于对客观事实的记录，数据被组织后形成可被理解的信息，人类通过理解信息获得知识，基于知识推演出因果并进行判断，形成智慧。从数据产生价值的过程中可以看出，将数据运用于生产是数据从信息变为知识和智慧的重要过程，通过这一过程产生的价值是数据产业价值的核心来源，确权、定价、数据产品化则是价值变现的重要途径。我们认为当前推动数据从资源变为要素的核心条件正逐步完善。 2.1.2数据在各行业参与生产的方式 在各个行业中，数据在企业的生产过程中，提供了大量关于生产流程、消费者、国家政策以及生产环境的信息，被企业用于分析及建模，从而对生产流程、精准营销、风险管控等方面的优化作出贡献，提高企业生产力。 在制造业，数据规模化应用于优化生产流程，帮助企业实现降本增效。研发设计环节上，研发知识库实现经验赋能，协同创新平台整合内外部产业链的数据，提高一体化水平。生产控制环节上，互联工业生产大数据实现优势互补，客户与工厂的数据互联提高定制化能力。运营管理环节上，动态排产、仓库资源数据库等帮助企业提高资源配置效率，提高管理效能。 在消费行业，企业利用大数据挖掘用户需求并作出快速响应，做到精准营销，提高盈利能力。在客户需求挖掘上，企业可以整合数据完成目标消费者的精准筛选以及用户行为建模分析，实现精准获客。在客户需求响应上，企业可以通过数据标签等形式完成快速拣货和配送，实现对客户需求的快速响应。在精准营销上，企业可以通过大规模数据实现广告精准投放，实现快速跟踪营销投放效果，并作出快速迭代。在客户关系管理上，数据规模化应用于产品评价收集及分析，并据此建模实现定制化迭代。 在金融业，数据规模化应用于券商、银行、保险等机构的风险管控、客户关系拓展和维护等核心业务上，帮助机构提高营收、降低风险。下面以银行业为例进行分析，信用风险管控上，大数据规模化应用可以覆盖包括贷前、贷中及贷后的端到端全流程，完成如自动化信用审核、反欺诈预警系统建立、信用组合交叉销售、催收评分卡建立等业务。监管风险管控上，可以利用大数据进行压力测试以及建立和优化监管法规相关模型。客户关系上，大数据在获取和转化新客、存量客户交叉销售和到期维护以及提升客户体验等方面成效显著。 在农业上，企业利用大数据创新生产方式，提高农产品质量，降本增效。从生产环节看，大数