2024企业数智驱动白皮书-浙江大学-鼎捷数智

企业数智驱动白皮书联合出品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ENTERPRISEDIGITAL INTELLIGENCE DRIVEN01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Level 0 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Level 1“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；Level 2“模型驱动”阶段，企业借助数学模型和运筹优化算法提升 SUPA 中规划环节的智能化水平；Level 3“数据驱动”阶段，企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 Level 4“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。企业数智驱动白皮书02摘要 一、 数智驱动众说纷纭 ..二、 数智驱动的六大关键特质 ..三、 无处不在的 SUPA ..四、 数智驱动定义及与 SUPA 的关系 五、 Level 0：人的驱动 Human Driven 六、 Level 1：流程驱动 Process Driven 七、 Level 2：模型驱动 Model Driven .八、 Level 3：数据驱动 Data Driven 九、 Level 4：数智驱动 Digital-intelligence Driven ... 数据自决与智能生成的双系统运营十、 数智驱动的 DART 企业 ..十一、数智驱动思维引领企业变革 ... 十二、 当今企业数智转型的关键决策：升级 vs 换代 总编辑 编写组 010305070911131518202426272828 目录企业数智驱动白皮书当今时代，“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”一、数智驱动众说纷纭03图 一-1 管理决策范式向大数据驱动决策范式转变企业数智驱动白皮书战略，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。环境传统管理决策范式线性管理决策系统辅助人决策经典假设领域信息单领域信息方案执行提出问题制定方案选择方案评估方案非线性管理决策人与系统协同决策宽假设跨域信息大数据环境大数据管理决策范式提出问题制定方案选择方案评估方案领域信息1领域信息2领域信息304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：观点来源观点概要强调的层面“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“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“产业互联网”战略，通过数字生态共建推动行业数智化“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“智慧企业”理念，通过数据和智能技术改变运营方式以数据为核心，通过AI推动业务智能化数智驱动通过智能系统辅助企业优化运作效率人工智能技术对数据进行深度挖掘，提升决策能力数据分析驱动的实时决策信息数字智能在推动数字创意和数字化转型中的作用“两横三纵”模型，强调线上化与智能化的特征大数据驱动决策，强调信息情境、决策主体、理念假设和方法流程的变革数字化与智能化协同数据融合与智能化数字生态建设与行业智能化数据管理与智能化应用集成业务流程与智能化数据与AI结合数据的收集、存储、分析数字技术的应用数据驱动数字智能与创新线上化、智能化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企业数智驱