返回首頁從“數字化”到“數智化”：企業轉型必須做好的五方面工作
一、轉型背景：從技術支撐到智能驅動的戰略升級
當前，企業數字化轉型已進入深水區，單純的流程線上化與數據電子化已難以滿足發展需求。在人工智能技術，特別是生成式AI取得突破性進展的驅動下，從"數字化"向"數智化"演進已成為企業提升核心競爭力的必然路徑。這一字之差，標志著關鍵目標的根本性轉變：從利用信息技術"支撐業務"轉變為利用數據智能"驅動業務"，其核心在于讓機器承擔更多分析與決策工作，從而釋放人類的創造力。
二、概念辨析：數字化與數智化的本質差異
"數智化"與"數字化"存在本質區別。在關鍵目標上，數字化階段主要通過大數據看板、報表等工具為人類決策提供信息支撐，機器扮演輔助角色；而數智化階段則旨在實現機器對人類決策行為的高度模擬乃至超越，例如通過預測性算法自動調整生產計劃，利用生成式AI創作營銷內容。在關鍵資源上，數字化企業依賴內部的結構化數據；數智化企業則將以數據要素為核心，強調通過數據流通技術融合內外部多元數據，以激活數據資源的倍增效應。在關鍵技術層面，數字化由大數據、云計算主導；數智化則由生成式人工智能、向量數據庫、隱私計算等新一代技術集群所驅動。
三、基礎構建：打造新一代數據智能基礎設施
為完成這一系統性升級，企業需在五個方面進行戰略性布局。首要任務是構建企業數據智能基礎設施。該設施需滿足多元數據（包括文本、圖像等非結構化數據）的高效采集、存儲與計算需求，并支持外部數據資源的合規引入。同時，需實現數據平臺與AI平臺的高效連接，通過引入向量數據庫、RAG（檢索增強生成）等技術優化模型的訓練與推理過程。面對異構算力（如CPU、GPU），企業需建立統一的調度管理體系，以支撐復雜的智能應用。廣東省在"數字經濟促進條例"中明確鼓勵建設公共數據平臺與算力基礎設施，為企業提供了良好的外部環境。
四、能力升級：建設一體化數據智能中臺體系
在此基礎上，企業應打造一體化的數據智能中臺，這是對傳統數據中臺的能力升級。該中臺體系應由三部分構成：數據中臺負責企業內部及外部數據要素的匯聚、治理與打通，形成統一數據服務；知識中臺則致力于從數據中抽取、構建和管理知識圖譜，將數據轉化為可復用的結構化知識資產；智能中臺作為核心，將AI模型的開發、訓練、部署和管理能力以公共服務形式提供給各業務部門，降低技術應用門檻，避免形成新的"智能孤島"。
五、治理保障：升級數據治理與安全防護體系
隨著數據成為關鍵生產要素，數據治理與安全防護體系也需同步升級。這要求建立面向AI的數據質量評價體系，確保用于訓練的數據準確、合規。同時，需構建覆蓋大模型全生命周期的安全管控能力，對生成內容進行合規性審查與管理。在數據流通與融合應用中，隱私計算等技術將成為保障數據"可用不可見"、實現數據價值安全釋放的關鍵工具。這與《廣東省數據空間管理辦法》等政策所強調的數據安全與有序流通原則高度契合。
六、價值實現：推動智能應用的全面落地
智能應用的開發是價值實現的最終環節。數智化應用主要體現在三個維度：技術賦能，例如利用大模型賦能的BI工具，允許業務人員通過自然語言交互進行復雜數據分析，極大降低技術門檻；流程重塑，例如利用AIGC技術自動生成營銷素材與客戶服務話術，重構內容生產與客戶運營流程；業態創新，例如通過數字人技術提供24小時在線的個性化客戶服務，創造全新的用戶體驗與商業模式。
七、組織變革：構建數智化人才與組織保障
數智化轉型的成功離不開人才與組織保障。企業需系統性規劃三類人才的培養與引進：具備數據思維與戰略視野的數智化管理人才、精通業務并能熟練應用智能工具的數智化應用人才、以及掌握前沿技術的數智化專業人才。在組織模式上，必須推動業務部門、數據團隊與技術部門的三者深度融合，可考慮設立跨部門的聯合創新團隊，并配套相應的激勵機制與文化建設，從而將數智化能力真正內化為組織能力。
八、總結展望：把握數智化轉型的戰略機遇
綜上所述，從"數字化"到"數智化"的躍遷，是企業應對未來競爭的關鍵舉措。它要求企業從基礎設施、中臺能力、治理體系、應用創新到組織保障進行全鏈條的升級與重構。對于計劃啟動或正在深化數字化轉型的企業而言，提前進行系統性布局，將有助于在"數據要素×"行動與人工智能技術浪潮中搶占先機，構筑面向未來的可持續競爭優勢。
在線客服
