企业数智驱动白皮书

ENTERPRISE DIGITALINTELLIGENCEDRIVEN 企业数智驱动白皮书 浙江大学数据分析和管理国际研究中心鼎捷数智股份有限公司 联合出品 摘要 在当今时代，“数据”和“智能”已成为推动企业和社会进步的关键，不仅是企业的新生产要素，更是社会创新的重要动力。伴随领军企业对数字化转型的实践探索，“数智驱动”概念逐渐兴起并受到广泛讨论。面对多样化的解读和实践需求，本白皮书提出了以“数据自决”和“智能生成”为核心的数智驱动概念：“数据自决”指依托知识图谱，由数据自主推动企业执行运营管理任务；而“智能生成”在更复杂场景下，借助生成式AI和未来的通用人工智能，帮助企业自主生成解决方案，并协助快速制定关键战略。 本白皮书将企业数智化运营的发展分为五个阶段，展示了企业从“人的驱动”到“数智驱动”逐步实现SUPA循环（感知-Sensing、理解-Understanding、规划-Planning、行动-Action）各环节的数智水平提升。在Level0的“人的驱动”阶段，企业主要依赖人的经验智慧进行数据的收集、理解、决策与执行；在Level1“流程驱动”阶段，通过管理信息系统实现更自动的数字化流程驱动企业运营；Level2“模型驱动”阶段，企业借助数学模型和运筹优化算法提升SUPA中规划环节的 业利用大数据和弱人工智能增强SUPA在理解与规划方面的深度。最终，企业进入Level4“数智驱动”阶段，以数据自决与智能生成全面升级SUPA循环，实现数智技术主导的企业运营管理。 本白皮书将数智驱动型企业称为DART （飞镖）企业，具备四大核心适应能力：动态 （Dynamic）、敏捷（Agile）、韧性（Resilient）和转型（Transformed）。在数智驱动的加持下，DART企业能够更高效地捕捉市场机遇，增强自适应性，并在数智化浪潮中持续创新、高效增长。本白皮书进一步提出数智驱动具备的六大关键特质：实时感知、快速响应、预先响应、高速迭代、自我进化和自决自动，这些特质帮助DART企业在瞬息万变的市场环境中始终占据竞争优势。 在企业发展的关键时刻，企业面临的挑战往往超出技术“升级”的范畴，而是需要从SUPA视角实现跨越阶段的“换代”⸺以数智为核心，重塑业务和管理模式，犹如从“钢铁侠”到“变形金刚”的质变转型。 智能化水平；Level3“数据驱动”阶段，企 目录 摘要�����������������������������01 一、数智驱动众说纷纭��������������������..03 二、数智驱动的六大关键特质�����������������..05 三、无处不在的SUPA��������������������..07 四、数智驱动定义及与SUPA的关系���������������09 五、Level0：人的驱动HumanDriven��������������11 六、Level1：流程驱动ProcessDriven��������������13 七、Level2：模型驱动ModelDriven��������������.15 八、Level3：数据驱动DataDriven���������������18 九、Level4：数智驱动Digital-intelligenceDriven��������...20数据自决与智能生成的双系统运营 十、数智驱动的DART企业������������������..24 十一、数智驱动思维引领企业变革����������������...26 十二、当今企业数智转型的关键决策：升级vs换代����������27 总编辑����������������������������28 编写组����������������������������28 一、数智驱动众说纷纭 传统管理决策范式 大数据管理决策范式 提出问题 提出问题 线性管理决策 系统辅助人决策 人与系统协同决策 非线性管理决策 制定方案 经典假设 宽假设 单领域信息 领域信息1 领域信息3 跨域信息 领域信息 选择方案 方案执行 制定方案 选择方案 环境 评估方案 评估方案 大数据环境 图一-1管理决策范式向大数据驱动决策范式转变 领域信息 2 当今时代，“数据”和“智能”已成为推动企业和社会进步的关键词，逐渐成为新生产要素和创新动力。领军企业积极推动数字化转型，以“数智化”和“数智驱动”为核心的概念迅速成为业界的热议话题。然而，围绕数智驱动的定义和实现路径，业界与学界仍然存在多种理解。 在业界，企业根据自身核心业务、技术能力和战略需求，对数智驱动赋予不同的内涵。用友提出“企业数智化1-2-3”模型，强调数字与智能的协同，突出“连接、驱动、运营”在数智化的不同发展阶段中的核心作用；阿里巴巴推出的“全链路数智化转型五部曲”，注重从基础设施云化到决策智能化的全流程数智转型，包含基础设施升级、业务在线化、数据驱动与智能决策等多层面，着眼于业务流转的全链路实现；腾讯聚焦于“产业互联网” 战略，通过数据整合与生态共建来推动行业智能化应用，重视行业间的数据共享和技术协同；微软与SAP等公司则更加注重数智驱动在智能管理平台的建设，通过大数据分析与AI技术实现从数据到智能的管理变革，赋能企业在不同场景下的精准决策。 学界对数智驱动的理解偏向于技术与管理的深度融合，关注其如何通过数据和智能技术增强企业的决策与适应能力。一些研究强调数据收集、存储和分析在数智驱动中的重要性，认为数据的深度挖掘与知识图谱等技术的发展带来重要变革；另一些则着眼于业务流程管理的创新，如实时数据监控和智能流程自动化在企业决策中的优化作用。陈国青等人提出了大数据驱动决策范式，他们认为企业的决策过程在信息情境、决策主体、理念假设、方法流程等多个决策要素上正在发生着深刻的变革。 我们将业界和学界对于数智驱动的不同观点进行了整理，并归纳如下表： 观点来源 用友① 观点概要 “企业数智化1-2-3”模型，分为云化连接、数据驱动和智能运营三个阶段 强调的层面 数字化与智能化协同 阿里巴巴② “全链路数智化转型五部曲”，包括基础设施云化、触点数字化、业务在线化、运营数据化和决策智能化 数据融合与智能化 腾讯③ “产业互联网”战略，通过数字生态共建推动行业数智化 数字生态建设与行业智能化 微软④ “数据驱动的智能化转型”，依托Azure平台实现从数据到智能的升级 数据管理与智能化应用 SAP⑤ “智慧企业”理念，通过数据和智能技术改变运营方式 集成业务流程与智能化 谷歌⑥ 以数据为核心，通过AI推动业务智能化 数据与AI结合 Sadiku等人（2021）⑦ 数智驱动通过智能系统辅助企业优化运作效率 数据的收集、存储、分析 Wu等人（2021）⑧ 人工智能技术对数据进行深度挖掘，提升决策能力 数字技术的应用 Said&Khan（2023）⑨ 数据分析驱动的实时决策信息 数据驱动 Boughzala等人（2020）⑩ 数字智能在推动数字创意和数字化转型中的作用 数字智能与创新 程慧等人（2023）⑪ “两横三纵”模型，强调线上化与智能化的特征 线上化、智能化 陈国青等人（2020⑫、2022⑬） 大数据驱动决策，强调信息情境、决策主体、理念假设和方法流程的变革 模型驱动与数据驱动的融合 表一-1数智驱动的多样定义与理解观点总结对比 ①用友BIP.王文京：企业数智化1-2-3，加速企业数智化进程[EB/OL].(2023-11-27)[2024-10-08].https://xie.infoq.cn/article/c441080470e51ddc0075e0d1a. ②张建锋，肖利华，许诗军.数智化：数字政府、数字经济与数字社会大融合[M].北京：电子工业出版社，2022. ③腾讯大讲堂.产业互联网：构建智能+时代数字生态新图景[EB/OL].(2019-05-16)[2024-10-08].https://cloud.tencent.com/developer/article/1427892. ④hMtitcprso:s//onfteNwesw.msicCreonstoefrt..cSoamty/a2N01a8d/e0ll3a/2e9m/saailtytoa-enmadpelollyae-ems:aEiml-tbor-aecminpglooyuerefsu-teumreb:rIanctienllgig-oeunrt-fCultouurde-aintdelIlnigtenlitg-eclnotuEdd-gaen[dE-Bin/tOeLll]i.g(e2n0t1-8e-d0g3e-/2.9)[2024-10-08]. ⑤hKtattphsy:/G/nibeswosn.s.aSpA.PcoUmn/vaefirlisciats/2V0i2si1o/n06fo/sratph-euInnvteilsig-ietns-tvEisnitoenr-pforirs-eth[EeB-i/nOteL]ll.i(g2e0n2t1-e-0n6te-0rp3)r[i2se0/2.4-10-08]. ⑥Google.GoogleDataandAITrends2024[R].(无日期)[2024-10-08].https://data-ai-trends.withgoogle.com/. ⑦SadikuMNO,MusaSM.DigitalIntelligence.In:APrimeronMultipleIntelligences[M].Cham:Springer,2021.DOI:10.1007/978-3-030-77584-1_13. ⑧[WJ]u.AMd,vKaonzcaendoEgnlugiDneCe,rMiningCIn,feotrmal.aUtincsra,2ve0l2in1,g5t0h:e1c0a1p3a6b8i.litiesthatenabledigitaltransformation:Adata-drivenmethodologyandthecaseofartificialintelligence ⑨SaidA,KhanD.IntelligenceSolutions:DrivingDecision-makingthroughDataAnalytics[EB/OL].(2023-05-25)[2024-09-11].https://doi.org/10.31219/osf.io/udev5. ⑩RBeovuigehwz[aCl]a//IH,GICaSrmS.a2k0i2M0,:T1a-1n0t.anOC.UnderstandinghowDigitalIntelligenceContributestoDigitalCreativityandDigitalTransformation:ASystematicLiterature ⑪程慧，张艺溶.数智供应链：打造产业数字化新引擎[M].北京：人民邮电出版社有限公司，2023. ⑫陈国青,曾大军,卫强,等.大数据环境下的决策范式转变与使能创新[J].管理世界,2020,36(2):95-105. ⑬陈国青,任明,卫强,等.数智赋能：信息系统研究的新跃迁[J].管理世界,2022,38(01):180-196.DOI:10.19744/j.cnki.11-1235/f.2022.0011. 总结来看，尽管业界和学界从不同角度探讨数智驱动，大多数观点主要集中在“数字化+智能化”的协同应用及“数据驱动”的实现。然而，这些讨论大多停留在技术和理论层面，缺乏对“数智驱动”与业务深度融合的实际落地指导。企业在数智化转型中更迫切需要明确“数智”如何驱动业务生效，提升运营效率和创新能力。 基于此，本白皮书对“数智驱动”的理解聚焦于 二、数智驱动的六大关键特质 数智驱动不仅是技术的集合，更是一种能够在复杂环境中实现企业高效运营与创新的动态驱动力。它具有六大关键特质：实时感知、快速响