企业数智应用白皮书

核心观点

• 数据战略是 AI 项目的 ROI 放大器：企业应建立清晰的数据战略和路线图，并实施循序渐进的数据基础建设，以提升 AI 项目的投资回报率。
• BI 向多形态融合的必然演进：BI 产品将发展出不同的形态以满足不同场景的数据需求，包括标准化报表、专业化分析工具和智能 BI 等。
• 数据治理面向数据应用进行敏捷治理：企业应建立拉式策略和推式策略相结合的数据治理体系，以提升数据应用的效率和效果。
• 数智应用 ROI 评估：企业应建立以“数智化价值产出×应用周期系数 - 数智化投入成本”为核心公式的价值评估体系，以衡量数智化应用的价值。
• 智能 BI 将数据消费范式从“人找数”转向“数助人”：智能 BI 通过自然语言问答、推理分析和自助执行等功能，将数据分析的门槛从“专业技能”降低至“自然表达”，实现数据分析能力的民主化普及。
• 健全的指标体系驱动管理与业务协同：企业应建立完善的指标体系，以实现业务与管理的协同，并避免指标体系建设中的常见误区。
• AI 让零代码更“零”：AI 技术将零代码平台推向全新高度，使业务人员无需掌握复杂的技术语言，即可快速构建应用。
• 实时技术和规范管理让流动的数据更有价值：企业应注重实时技术与规范管理的深度融合，以提升数据的时效性和价值。
• 先进制造落地 AI 决策应用：决策应用层与 AI 智能体层成为降本增效的主战场，大模型技术可以应用于供应链管理的销售与需求预测环节中。

关键数据

• 67.9% 的企业受数据质量问题制约。
• 50% 的企业存在组织协同壁垒。
• 46.2% 的企业面临标准体系缺失问题。
• 44.9% 的企业存在专业人才缺口。
• 29% 的受访 CFO 认为拥有清晰的数据战略和路线图能够显著提高企业 AI 项目的 ROI。
• 27% 的受访 CFO 认为提高企业 AI 项目 ROI 的必要策略是实施循序渐进的数据基础建设。
• 拥有高“数据财富”的公司在 AI 项目的 ROI 大致在 9%，而其他公司仅在 4.8% 左右。
• 65% 的企业关注数据分析。
• 50% 的企业关注数据处理。
• 46.2% 的企业关注数据指标体系建设。
• 45% 的企业关注系统应用与价值推广。

研究结论

• 企业应建立“FAST”数智化组织能力模型，包括聚焦驱动、敏捷形态、协同融合和人才中心四个要素，以促进数智化转型成功。
• 企业应建设复合型的数智化人才队伍，并关注人才的规划、培育、善用和保留，以为数智化组织注入活力。
• 企业应通过构建高可用数据底座、以 LTC 流程重构为核心驱动业务数字化升级、精细化预算管理支撑战略落地、数据赋能组织效能提升和财务数字化转型新范式等措施，实现数智化转型目标。