下一本 | 企业数字化转型的四条可行路径

（以下内容摘编自《数字化的力量》）

对企业来说，在数字时代，数字化转型是唯一的出路。但是，尽管“不转型就会死”已经成为很多企业的共识，但仍有很多企业对“如何转型”非常迷茫，不能找到明确的方向。

怎么才能做好数字化转型？我认为，这首先需要我们把数字化转型作为企业战略予以高度重视并贯彻实施。

制定数字化转型战略时，尤其需要注意的是：战略需要以初心和能力为出发点，以时代的发展趋势为锚定点。怎么理解这句话呢？简单来说，初心就是“我想做什么”，能力就是“我能做什么”，而时代的发展趋势则是“我必须要做什么”。企业的数字化转型战略只有同时涵盖这三方面要素，才能引领企业走在正确的道路上，并且真正落地。

数字化转型的过程，是对商业模式和企业价值的重构，是企业竞争力——从把握客户需求到产品研发、从品牌打造到供应链管理、从内部管理决策到外部产业链互动等多种能力的提升。为了实现这些目标，我提出了数云融合的数字化转型战略。

数云融合的本质，是通过数据资产化与云原生化的双向赋能，构建“数据驱动×云化敏捷”的新型企业能力。一方面，企业运营全链条产生的海量数据经过治理、加工和激活，转化为可量化、可交易的数据资产；另一方面，云原生技术栈的弹性扩展和微服务架构，使这些数据资产能够快速转化为业务洞察和创新动能。这种动态循环推动企业从传统的流程驱动转向数据驱动，从封闭系统走向开放生态。

在实践层面，数云融合通过四大路径重构企业竞争力：资产数据化打通价值转化通道，产业数联构建生态协同网络，决策数智化提升运营效能，企业无边界化释放创新活力。这四者相互促进，形成数字化转型的闭环体系。

图：企业数字化转型的具体路径

我们常说“未来已来”，但现实是，现在有很多企业所处的发展阶段是“过去未去，未来已来”，它们受到了两面夹击，即一方面企业有很多传统的甚至过时的业务，另一方面不得不承受新技术、新事物带来的冲击，因此，迫切地希望通过数字化转型来破局，使企业在竞争日益激烈的市场环境中获得核心竞争力和可持续增长能力。但要实现企业数字化转型，关键在于资产数据化。

资产数据化是企业数字化转型的核心内容，尤其是近年来AI大模型的出现，使数据生成的飞轮加速转动，企业资产数据化的紧迫性也由此变得越发显著。

什么是资产数据化？就是将物理世界中的实体资产转化为数字形式，映射至虚拟世界，转变为数据资产。 

资产数据化并没有使资产价值的原有实现形式发生变化，它的存在依赖于物理世界的既有资产。将实体企业基于真实交易产生的各类资产映射到虚拟世界之后，信用关系的存在形式发生了转变，但资产的内在价值和使用价值仍然保持不变。而由于实现了实体资产与数据资产的一对一锚定，数据资产在虚拟世界流通时也具备在线下流通时的各种属性，比如流转、权属等，而价值交换过程得到了改善，交易更加便利。 

通过资产数据化，资产管理也变得更加智能化、高效化、精益化。资产数据化后，资产管理的各个环节被打通，管理者可以实时掌握资产动态信息，实现资产全生命周期的管理和精细化经营，资产运用、监管的安全性、针对性、及时性和有效性都得到了大幅度提升，企业在存量时代可以拥有更大的竞争优势。

比如，在生产销售环节，通过资产数据化，企业可以提前销售与实物一对一锚定的数据资产，从而将用户锁定，以产定销，降低生产成本；在运营管理环节，资产数据化使成本大幅度降低，跨部门沟通也不再成为难题；在资金流管理环节，消费者可以预先购买相应的数据资产，这使企业得以提前回笼资金，加速资金流转，从而有更充足的资金投入到再生产中；在资产掌控环节，企业可以真正实现资产由自己掌管，而不必依赖第三方……

这或许是资产数据化的最大价值：通过重构商业模式，有效地解决企业整体的结构性和系统性问题，帮助企业摆脱恶性循环，实现良性循环发展。

在企业的所有资产中，最应该被数字化的是核心资产。客户为什么选择你的企业而不是其他企业？就是因为你的核心资产是其他企业所不具备的。只有将企业的核心资产数据化，企业的资产数据化才能真正实现。因为资产只有流通起来，实现共享，才能发挥最大效能。

近些年来火热的美团、滴滴，都离不开资产流通与共享。而让资产流通最快捷的方式毫无疑问就是资产数据化。资产数据化可以促进资产不断流通，实现裂变式发展。而企业将核心资产拿出来共享，这些核心资产经过数字化实现开放、共享，就会形成新的价值流通网络。

资产数据化带来了客户需求、技术研发、商业模式、资产管理等多方面的改变，并由此催生了价值网络的变革。为了适应新的价值网络、扩大自己的价值空间，企业内外部的连接、协同与组织的方式都必须发生根本性变化。其中，企业外部组织方式的变化体现为产业数联。

基于数据的打通，企业实现了组织的社交化与网络化，这使企业中的每个人都能更有效地与他人联系并分享资源、信息、技能和知识，也使企业能够与客户、产业链上下游的合作伙伴以及其他利益相关者进行连接与沟通。如果没有和客户互动的社区、数据、生态反馈，那么企业的产品设计就是“盲人摸象”，而有了客户数据的运营分析，产品设计就能做到真正“有的放矢”。

这种基于数字化的企业外部组织方式带来了产业数联的协同效应，使企业与外部各个共生伙伴的合作方式从原来的线性、树状的平面结构转化为网状的立体结构，共享和互动变得非常容易，由此推动了产业链的重构与价值提升。

产业数联打造了产业链协同的生态体系，并且通过连接、运营、生态三个要素为企业赋能。

图：产业数联通过三个要素为企业赋能

要素 1：连接

企业通过互联网实现了更为广泛的商业连接，这种连接不再局限于企业内部员工和业务，还扩展到了产业链伙伴、企业客户或用户、经销商。连接的商业价值体现为所有部门、员工、产业链伙伴都可以为客户提供服务，企业真正通过数字技术构建了以客户为中心的经营模式，进而实现企业转型。

要素 2：运营

企业通过数据驱动业务运营及流程优化。数据不再局限于企业内部的结构化交易数据、预测数据，还来源于市场、客户、员工。这些数据包括精准的行业及市场资讯、客户行为数据、销售行为数据。企业力求获取更加广泛的市场情报、客户反馈以及业务沟通信息，从而做出精准决策，推动业务运营，并在执行过程中有效规避风险。

要素 3：生态

企业与其业务伙伴的协作不再局限于业务处理，也不再局限于单向的信息传递，而是更加关注以客户经营及客户服务为核心的沟通、互动和过程管理，以此构建全新的业务生态。通过产业数联，企业将分布在线下及线上的业务沟通和业务处理聚合，同时将分散在多个业务系统的数据按照角色和业务需要聚合，从而使业务处理效率及协作服务水平成倍提升。

值得注意的是，产业数联不可能一蹴而就，需要产业链上的每一个企业实现内部各环节数字化，再将产业链上的企业与企业进行数字化连接。产业数联往往最先发生在产业链局部，然后逐渐向全产业链延伸发展。

“管理就是决策”是美国著名管理学家赫伯特·西蒙的一句名言。

西蒙认为，决策是管理的中心，贯穿管理的全过程。在管理企业的过程中，管理者会遇到各种各样的问题，而无论面对何种问题，管理者都需要做出决策，正因如此，决策数智化成为企业数字化转型的一个重要途径，实现了决策数智化，也就实现了企业内部组织和管理方式的数字化转型。

西蒙认为，人在决策的时候只能凭借自己的认知能力、依据自己所获得的有限信息和所了解到的局部情况来做出判断，这导致人们最终做出的是有限理性的决策。所以，应该充分发挥信息联系在决策中的巨大作用。西蒙的这一系列理论是我提出“决策数智化”的基石。根据西蒙的观点，信息加工与处理能提高决策的准确性，而数字时代的到来，不仅极大地提升了企业加工与处理信息的能力与效率，更使企业中的各种信息都以数据的形式呈现，使信息发挥出更大的价值。把这些信息、数据交给人工智能、大数据技术来处理，就实现了决策数智化，使企业中大大小小的管理问题都能得到更优解。

简单来说，决策数智化就是“数”和“智”的结合。

图：决策数智化的两个关键元素

“数”就是数字化，从消费端到供给端的全域、全场景、全链路的数字化，如品牌、商品、销售、营销、渠道、制造、服务、金融、物流供应链、组织、信息技术等商业要素的数字化。“智”就是智能化，是基于数字化的闭环，完成由经验决策向机器决策的演进，从而实现对市场需求变化的精准响应、实时优化和智能决策。

决策数智化最重要的优势在于能够形成自我迭代的决策闭环回路。以企业中比较常见的营销场景为例，通过采集营销场景的实时数据及反馈数据，并利用算法在数据基础上训练出营销模型。模型上线后可以对每一位客户的个性化需求做出精准且实时的预测，同时通过线上决策与实时互动，进一步得到客户的反馈数据，然后凭借自学习能力进行重新校准，从而不断适应该业务场景的新变化。

值得一提的是，从2022年开始兴起的AI热潮，让决策智能化如虎添翼。在AI出现之前，数据一般只有经过结构化处理之后，才能够在企业应用环境中发挥作用。而在企业的经营活动中，有大量的数据无法被结构化处理。以大语言模型为代表的先进的自然语言处理技术的出现，使这种情况开始发生变化。企业可以利用AI开发针对某些行业或领域的管理辅助工具，将人们的管理经验与人工智能技术结合起来，构建一种融合人类经验和人工智能的生成式管理决策模式。这种决策模式可以自动分析、归类和抽取这些非结构化数据中的关键知识，进而为决策者提供有力的支持。

AI在管理决策中的应用，使管理者打破了认知边界，为管理者提供了超越人类能力范围的洞察和卓识，从而实现更快速、更准确的决策，也使企业更好地应对复杂多变的商业环境。

随着AI的不断进步和完善，它对企业知识的处理能力会在精度、广度和深度这三个维度上不断得到提升，最终甚至可能会出现可以深刻洞察企业运营全局的“企业超级运营大脑”。

决策数智化是时代发展的大势，是企业必经的阶段，但有一点我们需要认识到：数智化不是为了完全取代人的位置，而是要最大限度地释放人的创造力，发挥人的价值。这是决策数智化的终极目标，也是我提出这一理论的根本动因。

过去，边界一直是企业制胜的因素。在传统的经济学理论中，人们普遍认为，企业的运营是有边界的，因为构成企业的基本生产资料主要是土地、劳动力以及资本等可以看得见的人或事物，因此，根据业边界收益理论，当企业的生产规模达到一定程度时，企业的边界就形成了。

我们不能否认传统经济理论对企业边界的深刻认识，但我们也必须认识到，这一理论是建立在工业时代背景之下的产物。人类社会实现了从工业时代到数字时代的跃迁后，这一边界理论是否依然适应新时代的特色要求呢？

答案当然是否定的。因为在数字时代，传统经济学家们所认为的企业边界理论已经失去了其生存的土壤。

在企业外部，通过产业数联，产业链的数据被打通，上下游企业间的边界变得越来越模糊。在企业内部，通过决策数智化，常规型决策可以通过构建知识图谱实现智能决策，因此，员工人数、营收规模不再成为界定企业边界的关键因素。

“无边界运营”并不是一个新概念，最早由美国通用电气公司前CEO杰克·韦尔奇提出。韦尔奇认为，企业的无边界运营就是将企业的管理思想和科技创新放入一个“无边界”的环境，跳出经营思维的限制，从全球角度来进行市场开拓和资源配置，以招揽更多的人才并实现品牌的创新，从而使企业的发展空间变得更为广阔。同时，韦尔奇还进一步指出，无边界企业有助于企业经营者产生更好的方法和思想，并与组织内部人员以及其他企业共同分享最好的思想与实践。

在工业时代，传统企业凭借严格的边界在竞争中脱颖而出，而未来的企业则要靠无边界制胜。 为什么？我们身处数字时代，就要运用新认知、新思维来看待、分析以及解决当下面临的问题。 

第一，我们应当看到，消费者的需求是企业运营一直关注和追求的目标。因为如今是一个以消费者为中心的时代，消费者完全掌握了市场的话语权，这就要求企业的经营思维必须随之发生改变。 

第二，我们要认识到数字时代的主要特征之一就是资产数据化。这使得企业与消费者之间的距离被无限拉近，这样一来，就需要企业打破原有的边界，将消费者的参与体验融入产品的设计、研发以及整个生产过程之中。 

第三，随着数字经济的推进，企业之间的竞争将会越来越激烈，企业要想获得持续的发展，就必须保持不断创新。由于传统行业的竞争格局基本固定，市场基本饱和，企业要想获得更大的发展空间，就须跨出现有边界进行创新。这种创新不可以故步自封，更不能浅尝辄止。发明第一台数码相机的柯达公司因为固守胶卷产品最终被消费者和市场抛弃；拥有全球近90%市场份额的丰田、通用等汽车厂商，最大的突破也就是将油电混合动力汽车做到极致，依旧面临极为有限的上升空间，这才使得边界之外的特斯拉脱颖而出，构建了纯电动汽车的领先优势。

图：企业无边界化的五个表现

当我们理解了这三点，就会发现，未来企业发展运营的方向就是企业边界越来越模糊，无边界、扁平化将是企业发展的重要特征。从更深层次上加以理解，将来企业的运营不仅要组织企业内部的资源，还要组织企业外部的资源，激活互联网所能连接的每一个有用组织为我所用，彻底将组织边界打破。

在数字时代，任何一个想要保持蓬勃活力、获得可持续发展的企业，都应该沿着资产数据化、产业数联、决策数智化、企业无边界化的路径对自身进行彻底的变革。当我们完成这场变革后会发现，被颠覆的是企业的业务流程、管理方式、组织模式，而被重构的则是企业的价值。在这样的颠覆与重构中，企业将会获得可持续的竞争优势，构筑起一道牢不可破的“护城河”。

《数字化的力量》

作者：郭为

出版社：机械工业出版社

出版时间：2025年8月

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