集团公司数字化建设总体规划蓝图设计方案

目录 1.数字生态体系建设规划 2.建设数字化核心方案3.提升数字化管理与协同能力4.提升数据集中管理和应用能力 体系规划整体思路 贯彻以数字为战略决策依据的理念 以战略贯通为主线方向，助力全链贯通、市场导向、资源串联和质量安全 、管理变革、解决方案、数据保障、技术支撑的完整体系 ·平台化打造智能、互联、解时的核心能力 ·选取数字化成熟度高的业务单元，单点突破，形成模范，带动整体落地 重点关注方向 ·产业链垂直整合，全链可控，发挥效益、质量优势：拓展水平网络，多种形式建渠道，提升空间效能、时间效能·利用数字化、智能化手段提升决策效率、赋能一线业务 关健挑战 ·加强专业人才梯队建设·大幅提高执行效率 对未来的期望 ·全链数据实时整合，多媒体多终端展现，看透看懂业务：统一数据逻辑标准，实现数字化、智能化决策·人财物串联，防范潜在风险·引入先进模式和技术，做出领先水平·结合实际，单点突破，以点带面 第二阶段：支持交叉销售 第一阶段：实现作业集中和共享 ·应用领先技术，持续提高系统智能化、自动化水平，高效、高质、成本可控·逐步扩展服务范围，实现后接作业能力的对外输出 ·建成全国后援集中平台·实现作业全集中，各子公司财务作业共享实现90%·实现客服全集中 ·将集团信息、运营和渠道部门进行公司化政制和市场化运营，服务于各子公司，应用AI、云等新技术，持续优化以产品、客户为导向的服务平台 目录 1.数字生态体系建设规划 2.建设数字化核心方案 3.提升数字化管理与协同能力 4.提升数据集中管理和应用能力 目录 1.数字生态体系建设规划 2.建设数字化核心方案 3.提升数字化管理与协同能力 4.提升数据集中管理和应用能力 基于战略目标与现状，建议6大提升举措 1.提升客户数字化经营 建立客户统一视图，提升客户深度洞察能力；强化立体的客户经营能力，提升客户触达效果和长期价值 2.提升人事数字化服务 统一员工数据，数字化手段赋能工职业规划、专业培训和知识共享，激发创新活力 3.提高质量数字化管理 提升产品全生命周期的数宇化质量管理，实现全程可追潮 4.提升风险数字化管控 印章、合同等风险实物管理数字化、线上化，把住风险关 5.打造内部云商平台 建立内部云商平台，赋能内部业务单元和大中小老板自主经营 构建数字化共享运营平台，数宇化手段降本增效 线上O以极致体验打造全时全能助手，成为高频促动的营销利器，联动线下、远程T及集团内外流量的主导平台客购 线下O打造智能体验的实景基地，借助智能流程、工具成为综合个性的产品专家，扩大外延成为产能最优的承载网络 以客户为中心的“四通”，实现全触点连接客户，全方位服务客户，全生命周期运营客户 以“印章十合同”为抓手，贯穿“集中、共享、协同、可追”的实施理念，强化风险管控中轴 数字化运营，实时联动 全流程追踪，智能分析 集中授权，风险可控 ，运营共享，统一标准，高效执行·资源共享，降低成本，效能最大 ，全终端，移动办公，无纸化·全互联，信息触达，无壁全 ·核心风险集中管控，合规第一·流程精益科技智能，效率并举 ，履约追踪，全流程信息透明·投产分析，智能化高效投入 ，为实现战略转型为目标，集团应以互联网十、移动互联、云计算及大数据技术为依托，强化销售侧的终端服务水平和渠道管理能力，搭建与业务伙伴的信息交互平台，在销售渠道上实现精进管理，提升终端基础应用建设能力。可与集团现有的信息化系统及生产系统实现无缝对接及信息同步，构造一体化的云商平台。 目录 1.数字生态体系建设规划 2.建设数字化核心方案 3.提升数字化管理与协同能力 4.提升数据集中管理和应用能力 体系方案是系统性工程，平台、数据、应用、团队任何环节的短板都会导致结果失败 建设统一数据平台，技术保障应用，实现全域数据采集，消除信息壁垒，数据回归业务 ·以全域大数据建设为中心，覆盖全集团数据从采集、归集、加工、服务、消费的全链路的各个环节，面向各管理层级、各专业部门提供即时、准确、完整的数据服务，促进数据融合共享，实时响应业务需求。 明确数据访问分级>根据数据敏感性、重要性等因素建立一套完整的数据访问等 级，由数据责任部门确认数据的访问等级，以实现数据的分类分级投权管理 建立数据权限管理体系 利用数据安全技术强化数据安全管理 >采用数据备份、数据容灾等技术，加强数据存储安全>采用传输信道加密、传输链路充余等技术，加强数据传痛安生 战略团队 ·解读公司战略，识别业务应用方向·利用丰富的分析知识储备，为各职能块的业务问题进行诊断，定义新的应用场景·识别新的发展趋势，并对业务分析和数据技术提出委求 商业智能团队 对接业务部门，了解业务痛点，提出数据分析解决方案，进行业务场景设计和交付·掌握数据可视化技术，基于业务需求方提供在线的可视化报表和商业智能应用，具备业务分析能力，在数据分析基础之上，提出业务洞察，并给出改进建议 数据科学家团队 ，根据业务需求，构建经营图谱和模型工厂，支持智能分析应用·识别新趋势和前瞻性需求，利用AI技术进行模型探索，并进行实用化转化 感谢聆听