企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會議紀要

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會議紀要

數(shù)字經(jīng)濟具有高創(chuàng)新性、強滲透性、廣覆蓋性等優(yōu)勢特點。數(shù)字技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟可以推動各類資源要素快捷流動、各類市場主體加速融合，助力市場主體重構(gòu)組織模式，實現(xiàn)跨界發(fā)展，打破時空限制，延伸產(chǎn)業(yè)鏈條，其本身不僅是新產(chǎn)業(yè)、新經(jīng)濟的重要組成部分，更是改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的利器。數(shù)字經(jīng)濟是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、工業(yè)經(jīng)濟之后的主要經(jīng)濟形態(tài)，是以數(shù)據(jù)資源為關鍵要素，以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡為主要載體，以信息通信技術(shù)融合應用、全要素數(shù)字化轉(zhuǎn)型為重要推動力，促進公平與效率更加統(tǒng)一的新經(jīng)濟形態(tài)。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正推動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P鍵力量。十四五時期，我國數(shù)字經(jīng)濟轉(zhuǎn)向深化應用、規(guī)范發(fā)展、普惠共享的新階段。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展基本原則堅持創(chuàng)新引領、融合發(fā)展。堅持把創(chuàng)新作為引領發(fā)展的第一動力，突出科技自立自強的戰(zhàn)略支撐作用，促進數(shù)字技術(shù)向經(jīng)濟社會和產(chǎn)業(yè)發(fā)展各領域廣泛深入滲透，推進數(shù)字技術(shù)、應用場景和商業(yè)模式融合創(chuàng)新，形成以技術(shù)發(fā)展促進全要素生產(chǎn)率提升、以領域應用帶動技術(shù)進步的發(fā)展格局。堅持應用牽引、數(shù)據(jù)賦能。堅持以數(shù)字化發(fā)展為導向，充分發(fā)揮我國海量數(shù)據(jù)、廣闊市場空間和豐富應用場景優(yōu)勢，充分釋放數(shù)據(jù)要素價值，激活數(shù)據(jù)要素潛能，以數(shù)據(jù)流促進生產(chǎn)、分配、流通、消費各個環(huán)節(jié)高效貫通，推動數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)品、應用范式、商業(yè)模式和體制機制協(xié)同創(chuàng)新。堅持公平競爭、安全有序。突出競爭政策基礎地位，堅持促進發(fā)展和監(jiān)管規(guī)范并重，健全完善協(xié)同監(jiān)管規(guī)則制度，強化反壟斷和防止資本無序擴張，推動平臺經(jīng)濟規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展，建立健全適應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的市場監(jiān)管、宏觀調(diào)控、政策法規(guī)體系，牢牢守住安全底線。堅持系統(tǒng)推進、協(xié)同高效。充分發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，構(gòu)建經(jīng)濟社會各主體多元參與、協(xié)同聯(lián)動的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新機制。結(jié)合我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資源稟賦，發(fā)揮比較優(yōu)勢，系統(tǒng)謀劃、務實推進，更好發(fā)揮政府在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中的作用。向數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)轉(zhuǎn)型的關鍵路徑向數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)轉(zhuǎn)型不僅僅是一個技術(shù)議題，而是一個融合了戰(zhàn)略、組織、人才、技術(shù)、數(shù)據(jù)、文化與變革等諸多因素的系統(tǒng)性工程。戰(zhàn)略層：戰(zhàn)略層需要回答的問題是數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)所要實現(xiàn)的愿景和目標是什么？以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式在不同的業(yè)務領域能夠創(chuàng)造哪些價值？典型的業(yè)務場景及其優(yōu)先級如何定義？實現(xiàn)目標愿景需要什么樣的運營模式支撐，實現(xiàn)目標的路線圖。能力層：能力層需要回答的問題包括，成為一個數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)需要什么技能的人才？企業(yè)需要建立什么的從數(shù)據(jù)到分析到業(yè)務產(chǎn)出的流程，以及需要什么技術(shù)和平臺能力的支撐。執(zhí)行層：執(zhí)行層需要回答的問題包括，轉(zhuǎn)型到數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)，企業(yè)員工需要具備什么樣的思維模式，如何將數(shù)據(jù)洞察嵌入業(yè)務以及怎么樣實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的規(guī)?；?shù)據(jù)驅(qū)動型汽車企業(yè)典型業(yè)務場景近兩年來，受國際國內(nèi)疫情的發(fā)生反復以及原油價格的飆升，汽車銷售受到了一定的沖擊。就國內(nèi)來說，隨著疫情防控和復工復產(chǎn)的統(tǒng)籌推進，車企和經(jīng)銷商的生產(chǎn)經(jīng)營活動正逐步回歸正軌，廣大汽車從業(yè)者應認真總結(jié)本次疫情緊急事件帶來的沖擊，并以此為契機升級企業(yè)管理機制，運用數(shù)據(jù)提升企業(yè)治理和經(jīng)營管理的現(xiàn)代化水平。（一）軟件定義汽車（自動駕駛運行模擬）在萬物互聯(lián)、以及CASA（連接性、替代動力系統(tǒng)、共享出行和自動駕駛）帶來的顛覆性變革的背景下，主機廠、供應商面臨著一個多世紀以來最大的課題：軟件定義汽車。保即使在AmazonEC2競價型實例由于需求量大而無法使用時模擬仍可運行。利用AmazonS3構(gòu)建數(shù)據(jù)湖來存儲和訪問不斷增加的從自動駕駛汽車和模擬中所收集和存儲的數(shù)據(jù)量達到PB級的信息。該公司利用AutoScaling等產(chǎn)品，在高峰時段，管理數(shù)量高達8倍的乘客，并利用AmazonRedshift獲得客戶見解，為其拼車產(chǎn)品LyftLine提供支持。使用AmazonKinesis通過系統(tǒng)收集生產(chǎn)事件，并利用AmazonDynamoDB的可擴展性實現(xiàn)了多數(shù)據(jù)存儲，其中包括一個為所有乘車服務存儲GPS坐標的乘車跟蹤系統(tǒng)。在6個月內(nèi)將每次乘坐的IT成本降低40%；向領導和開發(fā)團隊提供詳細的成本指標；允許工程師減少浪費并驗證支出減少；使工程師能夠制造新工具并節(jié)省資金。（二）云數(shù)據(jù)中心賦能數(shù)據(jù)驅(qū)動型解決方案在過去幾年里，寶馬集團一直致力于使用數(shù)據(jù)和預測分析來保持其在汽車行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領域的前沿地位。同時該集團也面臨數(shù)據(jù)分散、不易獲取、IT設施陳舊，支持新的需求反應速度慢的挑戰(zhàn)。為此，寶馬集團需要開發(fā)具有足夠敏捷性的解決方案，支持各內(nèi)外部需求，同時賦能數(shù)據(jù)使用者實施訪問的權(quán)限，并遵守隱私和安全法規(guī)要求。重新構(gòu)建其本地部署數(shù)據(jù)湖，并將其遷移至亞馬遜云科技，云數(shù)據(jù)中心（CDH）可處理并整合來自車輛傳感器和整個企業(yè)其他來源的匿名數(shù)據(jù)，使創(chuàng)建面向客戶的應用程序和內(nèi)部應用程序的內(nèi)部團隊能夠輕松獲取這些數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)向了混合式托管服務，通過差異化組件以及創(chuàng)建能夠擴縮以滿足數(shù)據(jù)工程師需求的環(huán)境來降低設置的復雜性。借助云上數(shù)據(jù)門戶，使用高級搜索算法和可輕松查詢的數(shù)據(jù)幫助CDH用戶發(fā)現(xiàn)可信賴的數(shù)據(jù)集，進而生成全新的洞察。普及大規(guī)模數(shù)據(jù)使用，每天處理來自數(shù)百萬車輛的數(shù)TB遙測數(shù)據(jù)。這賦能寶馬集團運用從CDH攝入、收集和細化的車隊數(shù)據(jù)更好地解決問題，將問題解決在萌芽之時。為寶馬集團開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動型IT解決方案奠定了基礎，加速創(chuàng)新。（三）在自動駕駛領域連接和管理大量設備的IoT自動駕駛對基礎設施的核心需求就是海量數(shù)據(jù)的采集和處理。Momenta的測試車利用安裝在車上的各樣傳感器，在汽車行駛過程中隨時感應周圍的環(huán)境，進行靜態(tài)/動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤，并結(jié)合高精度地圖數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自動駕駛的能力。一輛測試車，每天路面測試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可達TB級。除了測試車以外，隨著Momenta面向高/快速道路的MpilotHighway和面向泊車場景的MpilotParking發(fā)布，也會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)需要處理。一個穩(wěn)定、可靠、高性能、易擴展的IT基礎架構(gòu)，對高速成長的Momenta來說非常重要。使用AmazonS3進行車端傳感器數(shù)據(jù)收集，一方面車端系統(tǒng)會在行車過程中隨時根據(jù)傳感器采集到的信息進行駕駛決策，另一方面，每一輛測試車也會在路面測試中實時地、智能化地篩選和采集高價值數(shù)據(jù)，傳回上云后通過眾包標注，供模型訓練使用。借助亞馬遜云科技IoT服務，構(gòu)建車云一體的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)實時位置回傳、指令下發(fā)、車輛控制以及大量IoT設備的管理。在深度學習模型訓練方面，Momenta將所有在車端采集的有效數(shù)據(jù)傳回云端，云端根據(jù)這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生更好的算法，再推至車端，車端更新之后，使得算法更加穩(wěn)定、精確度更高，這就形成了一個閉環(huán)。利用云上機器學習基礎設施，對底層和訓練框架進行優(yōu)化，以實現(xiàn)對特有場景的支持。在公司創(chuàng)新加速時，更加穩(wěn)定高效。通過使用AmazonIoT服務，Momenta只用了兩周時間，就快速搭建出一個量產(chǎn)自動駕駛解決方案的產(chǎn)品原型，并且驗證了設計方案的可行性。提升開發(fā)效率，節(jié)省運維成本。使用云上機器學習基礎設施，使Momenta能夠以經(jīng)濟高效的方式快速訓練模型并進行調(diào)優(yōu)。此外，Momenta維持了非常精簡的運維團隊。同樣的規(guī)模，如果不用云，至少需要10人以上的運維團隊。Momenta的業(yè)務覆蓋全球市場過程中，一方面可以通過亞馬遜云科技全球的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)快速部署；另一方面可以有更多機會利用整個亞馬遜的全球資源進行市場拓展。（四）據(jù)驅(qū)動型消費品與零售企業(yè)典型業(yè)務場景目前，零售企業(yè)對于數(shù)據(jù)的應用仍然不足，61%的零售商不能快速獲取信息以應對多變的環(huán)境；88%的零售商難以從數(shù)據(jù)中獲取可執(zhí)行的洞見；平均只有43%的數(shù)據(jù)被零售商視為可操作；僅有16%的零售商利用數(shù)據(jù)發(fā)展和提升競爭優(yōu)勢。對于客戶旅程中所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，零售商應有的放矢地進行使用，例如在客戶參與、銷售與規(guī)劃、線上線下門店運營、供應鏈和分銷、數(shù)據(jù)科學以及核心零售業(yè)務應用程序等場景中進行數(shù)據(jù)驅(qū)動模式布局。1、精細化分層，數(shù)據(jù)賦能消費者體驗升級個護行業(yè)某頭部美護發(fā)品牌由于新銳品牌不斷強勢崛起，面臨存量競爭激烈，以及店鋪會員規(guī)模急速提升的問題。提升高價值會員長期價值貢獻與溢價能力成為品牌亟待深挖優(yōu)化的一大課題。品牌需要從產(chǎn)品思維轉(zhuǎn)換向用戶思維的運營模式。核心是圍繞消費者全生命周期，精準聚焦各階段各渠道目標消費者的需求，增強和消費者的互動，提升消費者的終身價值，實現(xiàn)以消費者為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。站內(nèi)外精細化運作會員觸點，以新會員專享入會禮做高效承接，有效提升用戶回購頻次，回購率較歷史大促上升明顯。打造會員心智，提升高價值會員粘性：通過店鋪不同優(yōu)惠券權(quán)益與人群核銷率數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，員人群已形成領券及會員日心智，表現(xiàn)為發(fā)券面額與領券率成正相關，并與會員日等特定活動有高相性；同時激活了部分優(yōu)質(zhì)沉睡會員，有效提高了高價值會員的長期價值?？腿壕毣謱?，群聊互動玩法承接：通過深挖私域人群畫像并進行分層，利用差異化的權(quán)益吸引入群，打造基于人群消費價值的群聊分層體系。會員日運營效果高于同行同層TOP5品牌均值，新會員綁卡率、會員人群活躍率均較之前實現(xiàn)了有效提升。通過細分化運營策略，有效提高了會員進店瀏覽轉(zhuǎn)化率，從而實現(xiàn)消費者精細化運營提效。2、產(chǎn)品組合與匹配傳統(tǒng)的產(chǎn)品組合優(yōu)化方法成本高、速度慢、容易出現(xiàn)人為錯誤，并且依靠每年一次的手動審查無法最大限度地提高產(chǎn)品的可靠性和可持續(xù)增長，而且手動審查無法滿足當今消費者快速變化的期望。某智能手機品牌使用數(shù)據(jù)驅(qū)動進行產(chǎn)品組合優(yōu)化可以幫助零售商做出更好、更可持續(xù)的決策，以有效地為客戶提供他們需要的產(chǎn)品。預測消費者需求和下一步行為。數(shù)據(jù)分析可以根據(jù)過去的購買行為預測消費者的下一步行為及其對市場趨勢的反應。這使零售商能夠更好地了解哪些商品預計需求量較大，從而能夠更明智地決定哪些商品需要優(yōu)先進貨。分析多源的客戶數(shù)據(jù)。利用機器學習挖掘和分析來自相關品牌、競爭對手和社交媒體的數(shù)據(jù)，然后將這些見解與零售商客戶的消費行為進行比較，幫助以更低的成本開展更準確的產(chǎn)品組合預測。此外，算法可以在數(shù)據(jù)發(fā)生變化時自動更新結(jié)果，使零售商能夠?qū)崟r跟蹤消費者的需求。成本更低的產(chǎn)品組合規(guī)劃：通過使用AI技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)品組合規(guī)劃過程的自動化，零售商可以實時分析消費者的期望，同時避免年度手動審查的運營成本。更有效的庫存決策：數(shù)據(jù)可以生成更準確的產(chǎn)品推薦，使零售商能夠就庫存做出更明智的決定。（五）據(jù)驅(qū)動型工業(yè)制造企業(yè)典型業(yè)務場景作為助力本輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，以深度學習為代表的新一輪人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出爆發(fā)趨勢，工業(yè)智能迎來了發(fā)展的新階段。通過海量數(shù)據(jù)的全面實時感知、端到端的深度集成和智能化建模分析，工業(yè)智能將企業(yè)的經(jīng)營管理分析與決策水平提升到了全新高度。目前，相當一部分制造企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理體系，以數(shù)據(jù)的存儲、關鍵詞檢索為主。但企業(yè)內(nèi)部業(yè)務流程復雜各異，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)較為粗放，難以有效的沉淀并在業(yè)務場景中賦能企業(yè)員工，缺少可用性、易用性，發(fā)展瓶頸較為明顯。因此，部分制造業(yè)的龍頭企業(yè)正在積極推進部署基于人工智能技術(shù)的新一代數(shù)據(jù)體系，為業(yè)務賦能、賦值、賦智，助力企業(yè)在激烈的市場競爭環(huán)境中占據(jù)一席之地，并實現(xiàn)業(yè)務增長。1、數(shù)據(jù)流程分析助力工業(yè)制造企業(yè)增產(chǎn)升能隨著數(shù)據(jù)分析能力的提高，預測分析正演化為一種有力的工具，可以大大提升預測效率以及運營和績效。通過有效監(jiān)測與分析數(shù)據(jù)，關注數(shù)據(jù)異常流程，從而優(yōu)化生產(chǎn)模式是自動化制造企業(yè)不可避免地數(shù)字化之路。從所有大眾工廠接受的綜合數(shù)據(jù)（通過鏈接機器和舊的應用程式），改進大眾的生產(chǎn)流程?；谡麄€企業(yè)的標準平臺，跨工廠擴展生產(chǎn)中的解決方案（如數(shù)字車間管理解決方案）。通過可擴展性的數(shù)據(jù)湖為工廠提供標準，并通過標準方法中獲得的實施速度，靈活性和文化理念幫助加速項目的落地實施。將生產(chǎn)效率和生產(chǎn)率提高30%。通過物聯(lián)網(wǎng)核心和亞馬遜云科技平臺服務將車間連接到一個中央數(shù)據(jù)目錄，使用ML/AI完成繁重的工作，并為整個企業(yè)建立良好的安全標準。通過一系列微服務驅(qū)動和擴展平臺功能，大眾商業(yè)社區(qū)可以迅速采用這些微服務，而不用基于每個用例。（六）據(jù)驅(qū)動型技術(shù)、媒體與通信企業(yè)典型業(yè)務場景在技術(shù)媒體和通信領域，數(shù)據(jù)應用的成熟度因行業(yè)而異。電信公司在擁抱數(shù)據(jù)方面往往走得最遠，這要歸功于該行業(yè)長期以來對運營效率和客戶獲取/保留的關注。數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)廣泛用于面向客戶的活動，如聯(lián)絡中心和客戶參與，以及后臺活動，如制造和物流。展望未來，使用數(shù)據(jù)分析進行預測，并打造更多權(quán)限用戶體驗，可以將大量客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的見解，從而進一步促進業(yè)務增長。（七）據(jù)驅(qū)動型生命科學與健康管理企業(yè)典型業(yè)務場景精準醫(yī)學（在考慮醫(yī)療選擇時考慮個人的遺傳、環(huán)境、歷史和生活方式）已成為一種有效且成本低廉的疾病治療和預防形式。醫(yī)療數(shù)據(jù)（個人數(shù)據(jù)以及匿名歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)）的可用性和數(shù)量不斷增加，這使醫(yī)療從業(yè)者能夠更精確地滿足患者的需求并采取適合的治療。同時，醫(yī)療保健組織不僅為患者做出醫(yī)療決定，他們還將做出運營決策，與企業(yè)一樣，醫(yī)院需要確保供應充分滿足需求。1、數(shù)據(jù)驅(qū)動精準醫(yī)療和個性化健康行業(yè)發(fā)展如何使用預測性見解，根據(jù)個人的生活方式、現(xiàn)實環(huán)境、生物識別數(shù)據(jù)和基因組學，主動診斷、預防和治療未來的疾病。查找跨多個數(shù)據(jù)集的連接。通過機器學習算法將治療結(jié)果與健康數(shù)據(jù)集（例如患者數(shù)據(jù)、醫(yī)學文獻、生活方式信息、基因構(gòu)成和病史）連接，從而為醫(yī)療保健專業(yè)人員提供詳細的見解和預測以采取行動。快速收集和分析海量數(shù)據(jù)。借助AI和機器學習功能，企業(yè)可以比手動流程更有效地收集、存儲和分析大量數(shù)據(jù)。幫助他們能夠根據(jù)大量患者的遺傳變異數(shù)據(jù)更快地進行研究，并更快地開發(fā)靶向療法。開發(fā)個性化的治療和護理。通過AI數(shù)據(jù)分析，醫(yī)療保健提供者可以發(fā)現(xiàn)、呈現(xiàn)和利用基于個人獨特特征的信息。這有助于為每位患者提供個性化的護理。早期診斷可提高效率并降低成本。全面詳細地了解患者的醫(yī)療狀況和基因構(gòu)成，實現(xiàn)早期診斷。早期治療通常更有效、成本更低，并能夠促進健康的生活方式改變。更有效的治療。專為個人設計的藥物（而不是萬能的藥物）可以更有效地治療醫(yī)療問題，并節(jié)省資金和資源。更健康的社會規(guī)范。對生活方式如何影響醫(yī)療保健結(jié)果的更實證、數(shù)據(jù)驅(qū)動的理解可以告知和促進更健康的社會行為。2、數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)院管理，塑造更智能的醫(yī)院新冠疫情大流行下，醫(yī)院患者的人流量不斷創(chuàng)造新高，巨大的壓力使得醫(yī)療資源極度緊張，如何通過數(shù)據(jù)預測患者數(shù)量的高峰和低谷，并相應地有針對性的調(diào)整醫(yī)院人員配置和資源水平，已經(jīng)成為了各個醫(yī)療保健組織不得不重視的問題。未來資源需求的預測：數(shù)據(jù)挖掘、建模和分析應用可以幫助組織根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時情況分析做出面向未來的預測。例如，確定最佳庫存以滿足醫(yī)院再入院率的上升，或者需要哪些新機器/用品來滿足季節(jié)性需求。全面分析大量詳細數(shù)據(jù)，提供更清晰的健康狀況圖景。識別具有高影響力的模式和趨勢：對各種數(shù)據(jù)源的AI支持的徹底分析，從而揭示潛在的影響的趨勢和模式，例如，供應短缺的高風險地區(qū)。更快的資源水平調(diào)整，導致更低的成本和更好的結(jié)果。幫助醫(yī)療保健組織在面對未來可能出現(xiàn)的情況時，更快地做出反應（甚至采取先發(fā)制人的行動），降低成本并創(chuàng)造更好的健康結(jié)果。在重大風險發(fā)生之前預測并解決它們。數(shù)據(jù)預測分析可以重點關注大規(guī)模風險領域，幫助組織避免機構(gòu)失敗和患者的次優(yōu)健康結(jié)果。（八）據(jù)驅(qū)動型金融服務企業(yè)典型業(yè)務場景金融服務業(yè)正面臨包括數(shù)據(jù)監(jiān)管制度、合規(guī)風險等外部挑戰(zhàn)，也面臨著敏捷性需求以及業(yè)務目標與轉(zhuǎn)型需求不匹配的內(nèi)部挑戰(zhàn)。因此，金融服務業(yè)都在尋求數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功路徑，開放數(shù)據(jù)、提升客戶體驗、價值鏈去中介化等顛覆性力量在不斷塑造著金融服務業(yè)的未來。1、應用數(shù)據(jù)來預測、預防和檢測欺詐和可疑的金融交易某商業(yè)銀行面臨嚴峻的交易欺詐挑戰(zhàn)，需要更快速、更準確地預測和發(fā)現(xiàn)欺詐，以減少年度欺詐損失，更好地管理欺詐解決客戶體驗，提高客戶和合作伙伴的信任度和交易合規(guī)性。在解決欺詐問題的過程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式可以實現(xiàn)以下三個方面的助力：實時監(jiān)測欺詐行為：銀行部署的機器學習模型，可以監(jiān)測實時交易的可疑數(shù)據(jù)，并立即發(fā)出警報。發(fā)現(xiàn)人工不注意的可疑活動：銀行使用AI模型可以在大量數(shù)據(jù)中快速準確地識別可以活動，這將使銀行能夠分析可疑交易和轉(zhuǎn)賬。同時還可以幫助減少誤報的數(shù)量，從而降低合規(guī)成本。標記消費者交易欺詐：機器學習模型通過研究傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中的歷史交易模式，使用異常監(jiān)測發(fā)現(xiàn)異常賬戶活動，進而預測未來交易的潛在欺詐。以自動識別和分析個人和組織的風險因素，不斷掃描眾多數(shù)據(jù)源中的線索，從而再潛在欺詐發(fā)生前加以解決。減少欺詐，提高信任：銀行可以使用監(jiān)測模型顯著減少整體欺詐，從而提高客戶信任度和整體客戶體驗。減少人工審計、降低欺詐檢測成本：數(shù)據(jù)支持的欺詐檢測模型可以減少人工審計的需要，從而潛在地降低銀行欺詐檢測操作的總體成本。2、數(shù)字化核保提升運營效率傳統(tǒng)保險核保方法的最大局限在于，它們依賴于與具有相似屬性的人群相關的精算和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而不是根據(jù)被保險人的實際。某保險企業(yè)盡管過去幾年對獲客和保單續(xù)保的數(shù)字化進行了大量投資，但進展依舊緩慢，未能有意義地擴大其現(xiàn)代化核保的投入，使得核保效率低下。自動化核保過程：通過文本挖掘和NLP技術(shù)賦能無需人工干預的自動化核保平臺，大大減少了處理申請所需的時間。定制化保險申請：機器學習模型使得保險公司用較少的信息準確評估風險，有利于簡化保險申請并消除侵入性的測試和問題，使得整個過程更具人性化。簡化風險評估：使用機器學習，保險公司可以識別不同類別的風險，便于后續(xù)業(yè)務的定價和評估。加速流程改進：通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)，保險公司可以加快開發(fā)和部署數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品購買旅程。降本增效：自動化的核保流程可以簡化調(diào)查和問卷的人工接觸點，降低核保成本提高利潤，并實現(xiàn)業(yè)務增長。（九）據(jù)驅(qū)動型公共事業(yè)企業(yè)典型業(yè)務場景在公共服務中，數(shù)據(jù)的應用和成熟度往往因政府機構(gòu)不同、現(xiàn)有基礎設施對原有系統(tǒng)的依賴以及工作人員的流暢性而異。縱觀公共服務領域，一個共同的趨勢是越來越多的數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化技術(shù)被使用，這更好地支持了政府雇員，同時減少或消除了他們專注于重復和耗時的人工活動的時間。1、賦能數(shù)字化政府事務，提升辦公效率某機構(gòu)因處理繁多的書面材料而備受困擾，其用于將書面材料信息錄入后臺系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫的時間過多。許多后臺功能都依賴于紙質(zhì)文檔的信息，這使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型迫在眉睫，而下游人工數(shù)字化的缺乏也造成了效率瓶頸。捕獲和準備數(shù)據(jù)：廣泛使用計算機視覺來數(shù)字化紙質(zhì)文檔，并使用自然語言處理，支持對采用數(shù)字形式提交的表單和應用程序進行智能搜索。流程自動化：自動化系統(tǒng)與機器學習相結(jié)合，幫助了解評估策略，以及制定特定標準下的潛在行動計劃。進度可視化：智能自動化可以顯示案例狀態(tài)，電子通知和賬戶余額，并形成一體化流程以衡量服務水平，并不斷提高程序性能。后臺自動化作為政府機構(gòu)的一項基本賦能技術(shù)，幫助政府減少開支，提高工作效率，以幫助政府機構(gòu)應對人力不足的持續(xù)壓力。突出重點，打造行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范樣板（一）打造制造類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范以智能制造為主攻方向，加快建設推廣智能工廠、數(shù)字化車間、智能煉廠、智能鋼廠等智能現(xiàn)場，推動裝備、生產(chǎn)線和工廠的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化改造，著力提高生產(chǎn)設備數(shù)字化率和聯(lián)網(wǎng)率，提升關鍵工序數(shù)控化率，增強基于數(shù)字孿生的設計制造水平，加快形成動態(tài)感知、預測預警、自主決策和精準執(zhí)行能力，全面提升企業(yè)研發(fā)、設計和生產(chǎn)的智能化水平。積極打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，推動知識能力的模塊化、軟件化和平臺化，加快產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈資源共享和業(yè)務協(xié)同。（二）打造能源類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范加快建設推廣智慧電網(wǎng)、智慧管網(wǎng)、智能電站、智能油田、智能礦山等智能現(xiàn)場，著力提高集成調(diào)度、遠程操作、智能運維水平，強化能源資產(chǎn)資源規(guī)劃、建設和運營全周期運營管控能力，實現(xiàn)能源企業(yè)全業(yè)務鏈的協(xié)同創(chuàng)新、高效運營和價值提升。（三）打造建筑類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范重點開展建筑信息模型、三維數(shù)字化協(xié)同設計、人工智能等技術(shù)的集成應用，提升施工項目數(shù)字化集成管理水平，推動數(shù)字化與建造全業(yè)務鏈的深度融合，助力智慧城市建設，著力提高BIM技術(shù)覆蓋率，創(chuàng)新管理模式和手段，強化現(xiàn)場環(huán)境監(jiān)測、智慧調(diào)度、物資監(jiān)管、數(shù)字交付等能力，有效提高人均勞動效能。（四）打造服務類企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型示范著力推進智慧營銷、智慧物流、智慧金融、智慧旅游、智慧供應鏈等建設，推動實體服務網(wǎng)點向虛擬智慧網(wǎng)點轉(zhuǎn)變，打造智慧服務中心，發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的用戶服務，打造在線的數(shù)字服務產(chǎn)品，積極創(chuàng)新服務模式和商業(yè)模式，提升客戶體驗，提高客戶黏性，拓展數(shù)字服務能力，擴展數(shù)字業(yè)務規(guī)模。擁抱數(shù)字經(jīng)濟已成為企業(yè)必然選擇當前，新一輪科技革命進程不斷深入，各領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)加速，驅(qū)動生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式發(fā)生深刻變革，數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展可謂方興未艾。2021年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模已達45．5萬億元，占GDP比重已經(jīng)提升至39．8%，預計十四五末期，有望進一步提升至45%，數(shù)字經(jīng)濟正日益占據(jù)中國經(jīng)濟的半壁江山，成為引領中國經(jīng)濟增長和推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。近年來，得益于大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字技術(shù)和數(shù)字資源的加速應用，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例呈爆發(fā)式增長，與會者分享的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例都很典型，具有很強的示范性和借鑒意義。這其中既有傳統(tǒng)消費巨頭、基建龍頭企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功探索之路，也有互聯(lián)網(wǎng)大廠、人工智能領軍企業(yè)數(shù)字化進階的更新迭代之路。這些企業(yè)本身都是各行業(yè)翹楚，同時又棋先一步，在數(shù)字經(jīng)濟浪潮中成為弄潮兒和佼佼者。加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化（一）增強關鍵技術(shù)創(chuàng)新能力瞄準傳感器、量子信息、網(wǎng)絡通信、集成電路、關鍵軟件、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、新材料等戰(zhàn)略性前瞻性領域，發(fā)揮我國社會主義制度優(yōu)勢、新型舉國體制優(yōu)勢、超大規(guī)模市場優(yōu)勢，提高數(shù)字技術(shù)基礎研發(fā)能力。以數(shù)字技術(shù)與各領域融合應用為導向，推動行業(yè)企業(yè)、平臺企業(yè)和數(shù)字技術(shù)服務企業(yè)跨界創(chuàng)新，優(yōu)化創(chuàng)新成果快速轉(zhuǎn)化機制，加快創(chuàng)新技術(shù)的工程化、產(chǎn)業(yè)化。鼓勵發(fā)展新型研發(fā)機構(gòu)、企業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合體等新型創(chuàng)新主體，打造多元化參與、網(wǎng)絡化協(xié)同、市場化運作的創(chuàng)新生態(tài)體系。支持具有自主核心技術(shù)的開源社區(qū)、開源平臺、開源項目發(fā)展，推動創(chuàng)新資源共建共享，促進創(chuàng)新模式開放化演進。（二）提升核心產(chǎn)業(yè)競爭力著力提升基礎軟硬件、核心電子元器件、關鍵基礎材料和生產(chǎn)裝備的供給水平，強化關鍵產(chǎn)品自給保障能力。實施產(chǎn)業(yè)鏈強鏈補鏈行動，加強面向多元化應用場景的技術(shù)融合和產(chǎn)品創(chuàng)新，提升產(chǎn)業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)競爭力，完善5G、集成電路、新能源汽車、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等重點產(chǎn)業(yè)供應鏈體系。深化新一代信息技術(shù)集成創(chuàng)新和融合應用，加快平臺化、定制化、輕量化服務模式創(chuàng)新，打造新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)新優(yōu)勢。協(xié)同推進信息技術(shù)軟硬件產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化、規(guī)?；瘧?，加快集成適配和迭代優(yōu)化，推動軟件產(chǎn)業(yè)做大做強，提升關鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新和供給能力。（三）加快培育新業(yè)態(tài)新模式推動平臺經(jīng)濟健康發(fā)展，引導支持平臺企業(yè)加強數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、內(nèi)容等資源整合共享，擴大協(xié)同辦公、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療等在線服務覆蓋面。深化共享經(jīng)濟在生活服務領域的應用，拓展創(chuàng)新、生產(chǎn)、供應鏈等資源共享新空間。發(fā)展基于數(shù)字技術(shù)的智能經(jīng)濟，加快優(yōu)化智能化產(chǎn)品和服務運營，培育智慧銷售、無人配送、智能制造、反向定制等新增長點。完善多元價值傳遞和貢獻分配體系，有序引導多樣化社交、短視頻、知識分享等新型就業(yè)創(chuàng)業(yè)平臺發(fā)展。（四）營造繁榮有序的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟領軍企業(yè)的引領帶動作用，加強資源共享和數(shù)據(jù)開放，推動線上線下相結(jié)合的創(chuàng)新協(xié)同、產(chǎn)能共享、供應鏈互通。鼓勵開源社區(qū)、開發(fā)者平臺等新型協(xié)作平臺發(fā)展，培育大中小企業(yè)和社會開發(fā)者開放協(xié)作的數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)，帶動創(chuàng)新型企業(yè)快速壯大。以園區(qū)、行業(yè)、區(qū)域為整體推進產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新服務平臺建設，強化技術(shù)研發(fā)、標準制修訂、測試評估、應用培訓、創(chuàng)業(yè)孵化等優(yōu)勢資源匯聚，提升產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新服務支撐水平。中國與全球企業(yè)數(shù)字化市場的對比大多數(shù)的中國企業(yè)認識到數(shù)字化舉措對于保持競爭力的重要性。成功建立在明確的戰(zhàn)略基礎之上，當管理層有了數(shù)字化認知之后，仍需要建立與之匹配的戰(zhàn)略規(guī)劃，并傳達和激勵員工在企業(yè)運營中擴展和應用。在數(shù)字化領域投資方面，大多數(shù)公司仍然計劃在下一個財年增加相應支出。從投資金額上看，中國企業(yè)在數(shù)字化方面的投資相當可觀，在10-100萬美元的投資方面，超過了全球平均水平。從企業(yè)數(shù)字化布局目標上看，中國企業(yè)更注重以增長為導向的目標，即創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務，改善現(xiàn)有條件，并進入新市場。全球企業(yè)則平均更關注流程高效、收入增長和改善決策等。數(shù)據(jù)分析應該為企業(yè)級戰(zhàn)略服務，不能單一地讓數(shù)據(jù)科學家或者IT部門來推動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，高級業(yè)務領導應該與數(shù)據(jù)團隊通力合作，根據(jù)核心業(yè)務戰(zhàn)略推動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。在布局實施數(shù)字化以來取得的成果角度上，中國企業(yè)在發(fā)現(xiàn)新見解、增加收入、進入新市場和預測需求等大多數(shù)參數(shù)上，取得了比全球平均水平更高的成功。由此看來，數(shù)據(jù)給中國企業(yè)帶來了新的商機。組織在數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展中，不能喪失以員工為本的原則，也不能過渡強調(diào)效率目標，企業(yè)需要尋找在效率、增長與創(chuàng)新及員工體驗目標之間的平衡，以尋求更長遠的可持續(xù)發(fā)展。從實現(xiàn)目標所需員工技能角度上看，領導能力和管理經(jīng)驗、數(shù)據(jù)科學、計算機科學專業(yè)是中國企業(yè)關注的技能要求。全球企業(yè)則更多關注批判性思維、勇氣、靈活性、適應性等員工性格特質(zhì)。由此也可以解釋為什么數(shù)字化的發(fā)展在中國企業(yè)中給企業(yè)員工帶來了危機感，企業(yè)轉(zhuǎn)型應該給員工建立足夠的信任，幫助員工將轉(zhuǎn)型融入工作日常中，而不是一味追求技能領域的專業(yè)性。企業(yè)應該同時關注員工性格特質(zhì)中勇于挑戰(zhàn)、靈活應變的品質(zhì)，這些品質(zhì)能幫助員工更快更好地適應企業(yè)轉(zhuǎn)型的工作。從促進數(shù)據(jù)應用的成功因素分析，中國企業(yè)往往歸功于強大的數(shù)據(jù)能力和先進的技術(shù)能力。全球企業(yè)相對更多關注高層領導的支持、員工