企业数智驱动白皮书

企业数智驱动白皮书 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。 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。 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 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。 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 一、数智驱动众说纷纭 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。 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。 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。 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” ⑧Wu M, Kozanoglu D C, Min C, et al. Unraveling the capabilities that enable digital transformation: A data-driven methodology and the case of artificial intelligence[J]. Advanced Engineering Informatics, 2021, 50: 101368. “数”（数据与信息）和“智”（智能技术）在复杂动态环境中与业务的深度融合，以形成自适应、高效的企业运营模式。数智驱动不仅体现在基础设施与技术应用上，更对企业管理、流程和资源配置提出了新的要求。为此，本白皮书将致力于深入解析数智驱动在企业中的实际应用，系统性地定义数智驱动的特质，并结合企业实践案例对其演进历程进行详细剖析。 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 应、预先响应、高速迭代、自我进化和自决自动，这些特质构成了企业适应市场变化、提升竞争力的核心能力。 速试验、获取反馈并提升产品或服务。例如，FILA通过多渠道收集用户反馈，来快速优化产品线和调整市场策略，在快速变化的市场环境中保持竞争力，提升了客户体验和市场适应力。 (一) 实时感知 实时感知（Real-Time Perception）是数智驱动的基础特质，使企业能够即时捕捉市场动态、客户需求、供 应链 状 态 等重 要信息 。通 过 万物互联（Internet of Things, IoT）网络，企业各要素如生产线、供应链、客户等得以高度互联，数据如血液般流动于企业组织中。这种高效的信息流动不仅提升了企业对外部环境的敏锐性，还增强了内部流程的同步性，使企业在动态市场中更具适应力。 (五) 自我进化 自我进化（Self-Evolution）指企业能够实时监测市场变化，自动调整决策和运营策略，使响应更加精准。这一自动化特性提升了企业竞争力，确保企业在动态环境中保持领先地位。例如，阿里巴巴依托其电商平台和支付系统汇聚海量数据，借助AI自我学习技术优化推荐算法和供应链管理，更加精准地满足客户需求。 (二) 快速响应 快速响应（Quick Response）指企业在面对市场变化和客户需求时，能够迅速采取行动和调整策略的能力。它依 靠消息触发、弹性和回弹性 来实现：实时捕捉市场动态消息并启动响应流程，弹性调整资源以应对需求波动，并在突发事件中迅速恢复运营。 (六) 自决自动 自决自动（Self-Determined Automation）指企业的AI系统在极少人力干预下自主完成学习、推理、决策和任务执行。基于知识库、算法逻辑、行为规则和AI技术等，适应复杂环境并自我优化，满足新的需求与挑战 。自决自动支持自动生成业务流程、个性化推荐和客户沟通内容，减少人工干预的同时提升客户体验。例如，驭势科技在香港国际机场的无人驾驶项目中实现了高度自主的运营决策，无需人类干预，车辆自主感知、判断行驶路径，持续提升运营效果。 (三) 预先响应 预先响应（Proactive Response）指企业在潜在问题、市场变化或客户需求出现之前，主动采取措 施 进 行 预 测 和 预 防 。与 传 统 的“ 被 动 响 应（Reactive）”不同，预先响应强调企业通过趋势分析、需求预测和风险识别，在需求未明确之前就调整 产品、服务或策略，以抓住新机会或避免挑战。例如，家乐福通过智能库存管理系统实时追踪商品动态并分析历史数据，预测库存需求，避免库存不足或过剩。此系统优化了库存结构和运营效率，帮助家乐福在动态市场中保持竞争力。 数智驱动的六大特质体现了实时性、灵活性和自动化的优势，帮助企业及时响应市场变化并优化运营效率。这些特质不仅构成了数智驱动的核心能力，也为企业全面落地数智驱动提供了方向。 (四) 高速迭代 高速迭代（Rapid Iteration）是一种高效策略，通过紧凑的循环周期与持续优化流程，企业能够迅 三、无处不在的SUPA 在数字经济的推动下，企业的运营模式正在经历根本性变革。数智技术不再仅是企业的辅助工具，而是驱动业务发展的核心力量。依靠数据和智能技术，企业能够迅速捕捉市场动态、洞察客户需求，并通过及时响应外部变化和内部需求，实现更为智能和敏捷的业务运作。 种逻辑：首先，人们通过电视、手机等获取天气预报信息（信息收集），然后判断降雨可能性（分析和理解），据此决定带上雨伞（决策），并最终在出门时将决定付诸实践（执行）。这一过程帮助人们在不确定环境中迅速调整计划，避免风险。 这种逻辑在各个领域均有体现，例如OODA模型（Observe观察、Orient定向、Decide决策、Act行动）在军事和管理中帮助应对复杂情况，赛博-实体系统（CPS）在智能制造中帮助实现柔性和高效生产。无论是日常生活、军事决策，还是智能制造的高效管理，数智驱动的本质均在于建立这样一套循环管理流程。 在这样的环境中，企业运营需要一种系统化的决策逻辑，将信息收集、分析、决策与执行环节形成闭环，从而在动态环境中实现高效、精准的运营。这种循环思维模式不仅在企业运营中具有重要意义，在日常生活中也有广泛应用。例如，人们在天气预报的指导下决定是否携带雨伞的过程就体现了这 事实上，这种模式在现代企业运营中的广泛适用性，正是SUPA模型的核心所在。SUPA 通过感知、理解、规划和执行四个环节的循环逻辑，帮助 企业在复杂的环境中灵活应对，并持续优化运营策略。那么，什么是SUPA模型？它又如何在企业运营管理中发挥至关重要的作用呢？ S U PA 模 型 是 企 业 数 智 化 运 营 的 基 础 框架，其 通 过 四 个 环 节 ⸺ 感 知（S e n s i n g ）、理解（U n d e r s t a n d i n g ）、规 划（P l a n n i n g ）和 执行（ A c t i o n）⸺为 企 业在 复 杂 动 态 环境中 的 有 效 运 营 提 供