企业数智化，即企业数字化+企业智能化，是企业迈向现代化发展的关键阶段。通过运用先进的信息技术、数字技术、智能技术，尤其是大模型和数据要素，将企业的生产运营、管理决策、市场营销、客户服务等各个环节全面数字化与智能化。这一过程极大地提升了企业的核心竞争力和运营效率，促进了企业内部业务流程的优化与创新，推动了企业在经济效益、社会效益、生态效益等各个方面的高质量发展。
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企业数智化演进路径
企业数智化的核心原理在于，通过在数字空间中进行深度分析和模拟，克服物理空间中企业发展面临的制约和瓶颈，获取精准的解决方案，再回到物理空间进行高效执行，以此提高企业发展的质量和速度。随着大模型和数据要素的广泛应用，企业数智化展现出独特的特征，包括数据驱动的精准决策、自适应系统的智能优化，以及通过大规模数据整合实现的全流程感知与预测能力。
企业数智化是一个持续演进的过程，随着技术的不断进步和市场的发展变化，其内涵和实践将不断深化与拓展。这一转型过程需要企业管理层、员工、合作伙伴以及社会各界的共同努力，以实现企业的全面、稳定和可持续发展。企业数智化一般包含以下三个阶段:
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云化连接：奠定数智化基础
企业数智化第一阶段，即云化连接，是企业迈向数智化的第一步。在这个阶段，企业要推进 “云化连接”（上云），实现业务的云化部署、网络连接（含IoT）和实时感知。
云化部署
首先，业务的云化部署为企业带来了诸多优势。通过将业务系统迁移至云端，企业可以降低硬件设备的投入成本，提高资源的利用率。同时，云服务提供商通常会提供高可靠性和高可用性的服务，确保企业业务的稳定运行。此外，云化部署还使得企业能够更加灵活地应对业务的变化和扩展，快速调整资源配置。
网络连接（含IoT）
网络连接（含 IoT）则为企业打开了一扇与外部世界沟通的大门。通过物联网技术，企业可以实现设备之间的互联互通，实时采集和传输数据。这不仅有助于企业更好地了解生产过程和设备运行状态，还能为企业提供更多的数据资源，为后续的数据分析和决策提供支持。
实时感知
实时感知是云化连接阶段的重要特征之一。企业通过各种传感器和监测设备，能够实时获取业务数据和环境信息。例如，在生产制造领域，企业可以实时监测设备的运行参数、生产进度等信息，及时发现问题并采取措施。在销售和服务领域，企业可以实时了解客户的需求和反馈，提供更加个性化的服务。
在云化连接阶段，企业需部署场景化局部应用，如采购云、招聘云等。这些局部应用可以针对特定的业务场景，提供专业的解决方案。同时，企业采用云原生的IT技术架构，在相对分散的数据资源上实现展现级（如报表报告）、分析级（如经营分析）数据服务。DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）级达到初始级，使用RPA等智能工具，智能化水平达到感知层，并构建起部分数智平台底座能力。
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数据驱动：释放数据价值
当企业完成云化连接阶段后，就需开始进入数智化的第二个阶段 ——数据驱动。在这个阶段，企业要推进 “数据驱动”（用数），实现全面数据服务，统一数据治理，并升级数智底座。
部署主题化融合应用是数据驱动阶段的重要举措之一。企业通过部署业财融合、产销协同等主题化融合应用，打破部门之间的壁垒，实现业务流程的优化和协同。这些融合应用能够整合企业内部的各种数据资源，为企业提供更加全面和深入的数据分析和决策支持。
技术的信创化与自主可控是数据驱动阶段的另一个重要特点。随着信息技术的不断发展，企业对技术的安全性和可控性要求越来越高。在这个阶段，企业需要积极推进技术的信创化，采用自主可控的技术产品和解决方案，确保企业数据和业务的安全。
打通全局数据资源、推进统一数据治理是数据驱动阶段的核心任务之一。在云化连接阶段，企业的数据资源相对分散，难以实现数据的共享和协同。在这个阶段，企业需要通过数据集成、数据清洗、数据标准化等手段，打通全局数据资源，建立统一的数据治理体系。这不仅有助于提高数据的质量和可用性，还能为企业的数据分析和决策提供更加准确和可靠的依据。
数据服务需覆盖展现级、分析级、控制级（如风险预警）和决策级（如智能定价）。在这个阶段，企业的数据服务不再局限于报表报告和经营分析，还需要提供风险预警、智能定价等更加高级的数据服务。这些数据服务能够帮助企业更好地应对市场变化和风险挑战，提高企业的竞争力。
DCMM级达到受管理、稳健级，使用知识图谱等智能工具，智能化水平进入认知层，并全面升级数智平台底座。在这个阶段，企业的数据管理能力得到了进一步提升，能够实现数据的规范化、标准化和自动化管理。同时，企业通过使用知识图谱等智能工具，能够更好地挖掘数据中的知识和价值，提高企业的智能化水平。
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智能运营：迈向智慧企业
企业数智化的第三个阶段是智能运营。在这个阶段，企业要推进 “智能运营”（赋智），实现业务运营智能化、人机交互自然化、知识与应用生成。
部署智慧化灵动应用是智能运营阶段的重要标志之一。企业通过部署智能助理、智能预算等智慧化灵动应用，实现业务运营的智能化。这些应用能够自动处理业务流程中的各种任务，提高业务效率和质量。同时，智慧化灵动应用还能够根据企业的业务需求和用户的行为习惯，提供个性化的服务和建议。
熟练掌握原生技术，拥有更丰富的产业/社会级数据资源是智能运营阶段的另一个重要特点。在这个阶段，企业需要不断提升自身的技术实力，熟练掌握原生技术，如人工智能、大数据、云计算等。同时，企业还需要积极拓展数据资源，整合产业/社会级数据资源，为企业的智能化运营提供更加丰富的数据支持。
数据服务覆盖从展现级到创新级（如产品优化）的全部五层。在这个阶段，企业的数据服务不仅要满足企业的日常运营需求，还要为企业的创新发展提供支持。数据服务需要覆盖展现级、分析级、控制级、决策级和创新级，为企业提供全方位的数据服务。
DCMM级达到量化管理、优化级，同时应用企业服务大模型，智能化水平达到慧知层，并通过生成式AI增强智能底座。在这个阶段，企业的数据管理能力达到了更高的水平，能够实现数据的量化管理和优化。同时，企业通过应用企业服务大模型，能够更好地理解和处理自然语言，实现人机交互的自然化。此外，通过生成式 AI，企业可以自动生成知识和应用，为企业的智能化运营提供更加有力的支持。
总之，企业数智化是一个逐步推进的过程，需要企业不断地探索和实践。在云化连接阶段，企业奠定了数智化的基础；在数据驱动阶段，企业释放了数据的价值；在智能运营阶段，企业迈向了智慧企业的新征程。只有不断推进企业数智化，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。
本文来源： 数智城乡研究
