企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）

企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告(2023年)中國信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司華為技術(shù)有限公司2023年7月版

權(quán)

聲

明本報(bào)告版權(quán)屬于中國信息通信研究院、中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司、華為技術(shù)有限公司，并受法律保護(hù)。轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用本報(bào)告文字或者觀點(diǎn)的，應(yīng)注明“來源：中國信息通信研究院、中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司、華為技術(shù)有限公司”。違反上述聲明者，編者將追究其相關(guān)法律責(zé)任。前

言工業(yè)和信息化部

2021

年發(fā)布的《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》提出，要“構(gòu)建數(shù)字化供應(yīng)鏈管理體系，引導(dǎo)企業(yè)打造數(shù)字化駕駛艙，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營管理的可視化和透明化，基于生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)重構(gòu)戰(zhàn)略布局、運(yùn)營管理和市場服務(wù)，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高效運(yùn)營管理模式?！卑殡S云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的融合發(fā)展，各行業(yè)企業(yè)從生產(chǎn)運(yùn)營、經(jīng)營管理等重點(diǎn)環(huán)節(jié)開始，逐漸形成以數(shù)據(jù)和智能化手段驅(qū)動(dòng)的智慧運(yùn)營新模式，以點(diǎn)向面促進(jìn)企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。智慧運(yùn)營以數(shù)字化駕駛艙、智慧運(yùn)營大屏等形式為媒介，將企業(yè)經(jīng)營管理、各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)信息等進(jìn)行精準(zhǔn)、直觀的可視化呈現(xiàn)，同時(shí)圍繞場景業(yè)務(wù)需求提供更加便捷、智能、前沿的數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)場景運(yùn)營智慧升級，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“小步快跑”。為更好地推動(dòng)企業(yè)核心業(yè)務(wù)智慧運(yùn)營建設(shè)，本報(bào)告從運(yùn)營戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃、數(shù)據(jù)資產(chǎn)匯集挖掘、核心技術(shù)應(yīng)用賦能等方面進(jìn)行了系統(tǒng)論述，對業(yè)務(wù)資源、客戶運(yùn)營、業(yè)務(wù)流程、客戶營銷、客戶服務(wù)等企業(yè)通用的場景進(jìn)行重點(diǎn)論述，并以實(shí)際案例進(jìn)行落地經(jīng)驗(yàn)解析，最后研提企業(yè)智慧運(yùn)營未來展望，為我國各行業(yè)企業(yè)全面建設(shè)智慧運(yùn)營體系提供科學(xué)可落地的方法論參考。目

錄一、

企業(yè)開展智慧運(yùn)營的時(shí)代背景和重要意義......................................................1（一）政策支持和技術(shù)發(fā)展助推我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速發(fā)展.............................1（二）企業(yè)發(fā)展各環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營對數(shù)字化轉(zhuǎn)型意義重大.................................2二、

企業(yè)智慧運(yùn)營建設(shè)的關(guān)鍵維度和具體內(nèi)容......................................................4（一）通過完善戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃保障智慧運(yùn)營持續(xù)發(fā)展.....................................4（二）通過數(shù)據(jù)資源匯集挖掘形成智慧運(yùn)營重要依據(jù).....................................7（三）通過先進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用賦能運(yùn)營智慧水平升級...................................12三、

智慧運(yùn)營多點(diǎn)賦能企業(yè)業(yè)務(wù)場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型................................................19（一）智慧運(yùn)營促進(jìn)業(yè)務(wù)資源的科學(xué)優(yōu)化配置...............................................19（二）智慧運(yùn)營深度發(fā)掘客戶潛在效益價(jià)值...................................................20（三）智慧運(yùn)營推進(jìn)業(yè)務(wù)處置流程效率提升...................................................22（四）智慧運(yùn)營提升業(yè)務(wù)營銷精準(zhǔn)度和利潤轉(zhuǎn)化...........................................23（五）智慧運(yùn)營優(yōu)化客服環(huán)節(jié)人工資源有效利用...........................................24（六）智慧運(yùn)營提升經(jīng)營管控水平有效規(guī)避經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)...................................26四、

智慧運(yùn)營評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系....................................................................................27五、

企業(yè)智慧運(yùn)營未來展望....................................................................................30圖

目

錄圖

1

智慧運(yùn)營模式......................................................................................................3圖

2

智慧運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的賦能活動(dòng)..................................................................................6圖

3

數(shù)據(jù)匯集挖掘能力..............................................................................................8圖

4

自然語言處理三大應(yīng)用方向............................................................................16圖

5

智慧運(yùn)營評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系....................................................................................28企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）一、企業(yè)開展智慧運(yùn)營的時(shí)代背景和重要意義（一）政策支持和技術(shù)發(fā)展助推我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速發(fā)展我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策戰(zhàn)略布局不斷加強(qiáng)。2020年

11

月，國務(wù)院發(fā)布的《“十四五”規(guī)劃和

2023

年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中提出，“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。在此政策指導(dǎo)下，各部委相繼發(fā)布《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》、《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、《“十四五”促進(jìn)中小企業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等文件，從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、資金支持、技術(shù)創(chuàng)新、場景應(yīng)用、標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)、市場培育等多維度出發(fā)，全面支持和指引數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展。新一代信息技術(shù)的融合應(yīng)用是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必不可少的關(guān)鍵手段

。工業(yè)和信息化部印發(fā)的《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》提出，“激發(fā)企業(yè)融合發(fā)展活力，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、軟件定義、平臺(tái)支撐、服務(wù)增值、智能主導(dǎo)的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系?！睘橥苿?dòng)數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)深度融合、依托數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施提升產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平、利用數(shù)字要素賦能高質(zhì)量發(fā)展提供戰(zhàn)略指引。新一代信息技術(shù)迅速發(fā)展，驅(qū)動(dòng)各行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為企業(yè)業(yè)務(wù)模式升級帶來新的變革。以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的新一代信息技術(shù)各具優(yōu)勢特點(diǎn)，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略在企業(yè)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中逐步落地執(zhí)行，這些技術(shù)也深入企業(yè)經(jīng)營運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié)，多點(diǎn)驅(qū)動(dòng)企業(yè)整體運(yùn)營模式重組升級。一方面拓寬業(yè)務(wù)運(yùn)營路1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）徑，推動(dòng)企業(yè)運(yùn)營模式智能化轉(zhuǎn)變。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的深度應(yīng)用，助力企業(yè)多維度挖掘消費(fèi)者需求、輔助企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策，實(shí)現(xiàn)以客戶為中心的產(chǎn)品與服務(wù)研發(fā)、生產(chǎn)與銷售，重塑企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營方式；物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等新一代信息技術(shù)的運(yùn)用，能夠提升信息流通速度、強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部聯(lián)系，加強(qiáng)企業(yè)溝通效率和協(xié)作力度，變革企業(yè)管理經(jīng)營方式。另一方面轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)管理理念，推動(dòng)企業(yè)運(yùn)營思想現(xiàn)代化升級。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的經(jīng)營理念的形成和推進(jìn)要基于海量數(shù)據(jù)，搭配運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，使得其具有動(dòng)態(tài)化、網(wǎng)絡(luò)化、生態(tài)化等特點(diǎn)，而傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式靜止、層級分明、各環(huán)節(jié)孤立的經(jīng)營理念已不適應(yīng)數(shù)字時(shí)代的要求，企業(yè)經(jīng)營理念需要不斷轉(zhuǎn)變以切合當(dāng)前的時(shí)代趨勢。（二）企業(yè)發(fā)展各環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營對數(shù)字化轉(zhuǎn)型意義重大在政策引領(lǐng)和技術(shù)牽引下，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中推進(jìn)智慧運(yùn)營已是大勢所趨。智慧運(yùn)營是企業(yè)高度運(yùn)用新一代信息技術(shù)，對場景運(yùn)營模式優(yōu)化升級的方式。智慧運(yùn)營以數(shù)字化駕駛艙、智慧運(yùn)營大屏等形式為媒介，將業(yè)務(wù)信息進(jìn)行精準(zhǔn)、直觀的可視化呈現(xiàn)，同時(shí)圍繞場景業(yè)務(wù)需求提供更加便捷、智能、精準(zhǔn)、前沿的數(shù)據(jù)服務(wù)，提升場景運(yùn)營智能水平。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展持續(xù)向好推進(jìn)，逐漸落實(shí)與深化，離不開智慧運(yùn)營的助力。以工業(yè)企業(yè)為例，“十三五”期間，我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)積極推進(jìn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營，工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、經(jīng)營管理數(shù)字化普及率和數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率分別達(dá)

52.1%、2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）68.1%和

73.0%1，研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等方面賦能提升效果顯著。同時(shí)，十年間我國積極推廣智能制造技術(shù)應(yīng)用試點(diǎn)項(xiàng)目，試點(diǎn)示范項(xiàng)目生產(chǎn)效率平均提高

45%、產(chǎn)品研制周期平均縮短

35%、產(chǎn)品不良品率平均降低

35%2等顯著成效，還涌現(xiàn)出離散型智能制造、流程型智能制造、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、大規(guī)模個(gè)性化定制、遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)等新興業(yè)務(wù)運(yùn)營模式。來源：公開資料整理圖

1

智慧運(yùn)營模式智慧運(yùn)營促進(jìn)企業(yè)核心場景運(yùn)營模式和手段升級，推動(dòng)企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型。面向企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營場景，傳統(tǒng)企業(yè)特別是大型央國企，內(nèi)部指揮層級多、生產(chǎn)環(huán)節(jié)復(fù)雜，易造成信息傳遞滯后、營銷策略不準(zhǔn)確、訂單處置周期長、生產(chǎn)效率低下、人力資源分配不科學(xué)等問題。通過運(yùn)用數(shù)字孿生、人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)，建立統(tǒng)一化、集約化、智慧化的生產(chǎn)運(yùn)營平臺(tái)，打通各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化，加快信息傳遞速度，優(yōu)化人員配置，提升業(yè)務(wù)處置效率，強(qiáng)化企業(yè)核心競爭力。面向企業(yè)經(jīng)營管理場景，圍繞企業(yè)對內(nèi)高效管理、對外靈活應(yīng)變的要求，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，建立流程化、1

數(shù)據(jù)來源：工信部《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃的通知》.20212

數(shù)據(jù)來源：工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》.20213企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）協(xié)同化、智能化的企業(yè)經(jīng)營管理平臺(tái)，深入挖掘、分析、運(yùn)用人財(cái)物等數(shù)據(jù)，為管理經(jīng)營、市場投資等決策提供輔助指導(dǎo)，從而建立企業(yè)管理新態(tài)勢。二、企業(yè)智慧運(yùn)營建設(shè)的關(guān)鍵維度和具體內(nèi)容企業(yè)實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)營不是一蹴而就的工程，需要整體戰(zhàn)略、制度、組織和人員等集團(tuán)或企業(yè)整體層面提供全面支撐，同時(shí)智慧運(yùn)營還需要建立在海量的數(shù)據(jù)資源和完善的指標(biāo)體系之上，再充分應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)賦能來提供便捷高效的運(yùn)營智慧手段。（一）通過完善戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃保障智慧運(yùn)營持續(xù)發(fā)展為保障企業(yè)各場景各環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營戰(zhàn)略規(guī)劃的順利實(shí)施，需要有相應(yīng)的制度規(guī)范和組織體系支撐。企業(yè)各環(huán)節(jié)應(yīng)以智慧運(yùn)營作為大目標(biāo)，進(jìn)行全面、科學(xué)、可持續(xù)的統(tǒng)籌規(guī)劃，逐步分解為數(shù)據(jù)匯集、數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類分級、數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘、數(shù)字技術(shù)引進(jìn)、可視化駕駛艙搭建、場景智慧運(yùn)營賦能等細(xì)分環(huán)節(jié)。同時(shí)，利用數(shù)字化手段不斷優(yōu)化組織之間的流程，促進(jìn)環(huán)節(jié)間的協(xié)同，更順暢地支撐企業(yè)業(yè)務(wù)開展，不斷迭代制度與規(guī)范，構(gòu)建更公平、透明、合理的制度和度量標(biāo)準(zhǔn)。圍繞智慧運(yùn)營能力建設(shè)，搭建有力的支撐組織和運(yùn)營體系，應(yīng)從制度體系建設(shè)、團(tuán)隊(duì)數(shù)字化能力構(gòu)建、業(yè)技緊密融合、運(yùn)營度量指標(biāo)體系建設(shè)等四大維度展開。1.建立保障制度確保運(yùn)營新模式有效落實(shí)企業(yè)應(yīng)建設(shè)全面、先進(jìn)的制度體系，確保智慧運(yùn)營建設(shè)過程中業(yè)務(wù)、技術(shù)、團(tuán)隊(duì)協(xié)同發(fā)展。場景智慧運(yùn)營建設(shè)需要通過企業(yè)級的規(guī)章4企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）制度對工作目標(biāo)、范圍、崗位責(zé)任及工作成效等進(jìn)行明確、規(guī)范和度量，并在智慧運(yùn)營能力建設(shè)優(yōu)化過程中，持續(xù)適配業(yè)務(wù)發(fā)展特點(diǎn)，不斷調(diào)整建設(shè)方案和度量標(biāo)準(zhǔn)，提升數(shù)字化技術(shù)與業(yè)務(wù)活動(dòng)的契合度和技術(shù)支撐力度，避免因固化的業(yè)務(wù)開展流程及職責(zé)邊界，限制數(shù)字化能力的有效發(fā)揮，影響運(yùn)營效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)從傳統(tǒng)的運(yùn)營模式，向數(shù)字化、智慧化運(yùn)營的順暢轉(zhuǎn)型。制度主要包括對經(jīng)營管理、生產(chǎn)管理的約定，以及在新興技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，包括但不限于：

企業(yè)業(yè)務(wù)生產(chǎn)活動(dòng)需圍繞業(yè)務(wù)關(guān)鍵流程和關(guān)鍵活動(dòng)，明確流程、活動(dòng)的要求和度量機(jī)制，如崗位職責(zé)要求、責(zé)任角色要求、考核及獎(jiǎng)懲機(jī)制、數(shù)字能力應(yīng)用水平等；

企業(yè)應(yīng)建立組織級技術(shù)規(guī)范，通過約束數(shù)字能力建設(shè)規(guī)范化、對數(shù)字資產(chǎn)關(guān)鍵詞進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，來確保數(shù)字化建設(shè)的高可用和數(shù)字資產(chǎn)的準(zhǔn)確性、唯一性；

企業(yè)應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)開展，建立企業(yè)智慧運(yùn)營的管理規(guī)范，并根據(jù)數(shù)字能力的建設(shè)及時(shí)調(diào)整刷新管理規(guī)范要求，通過制度確保數(shù)字能力應(yīng)用于生產(chǎn)經(jīng)營過程當(dāng)中，確保運(yùn)營活動(dòng)落實(shí)到具體崗位和人員。2.持續(xù)提升員工技術(shù)認(rèn)知和數(shù)字化素質(zhì)水平企業(yè)應(yīng)重視智慧運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的數(shù)字化素質(zhì)水平提升，明確負(fù)責(zé)分工、考核制度等。運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要具備專業(yè)技能以應(yīng)對企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的需要，能統(tǒng)籌智慧運(yùn)營體系中各類數(shù)字化系統(tǒng)、平臺(tái)的規(guī)劃，推進(jìn)能力建設(shè)、優(yōu)化、升級以及賦能等任務(wù)的高效達(dá)成，確保企業(yè)信息架構(gòu)的5企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）穩(wěn)定性和技術(shù)先進(jìn)性。同時(shí)，智慧運(yùn)營團(tuán)隊(duì)作為企業(yè)智慧運(yùn)營體系的搭建和支撐角色，有義務(wù)為業(yè)務(wù)人員提供培訓(xùn)、答疑，做好賦能服務(wù)，具體分為投入推廣、培訓(xùn)賦能、效果評估三方面，如下圖所示：來源：由華為公開材料提供圖

2

智慧運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的賦能活動(dòng)隨著企業(yè)的數(shù)字化能力不斷加強(qiáng)，業(yè)務(wù)開展的模式也在同步變化。相對于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式，企業(yè)業(yè)務(wù)人員也需要通過不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)變革，確保智慧運(yùn)營能夠切實(shí)發(fā)揮其真實(shí)價(jià)值，避免出現(xiàn)對新應(yīng)用的能力缺乏了解、操作不熟練、使用者依賴?yán)戏椒ê屠舷到y(tǒng)，導(dǎo)致新投入的數(shù)字化能力不能發(fā)揮作用、應(yīng)用范圍有限等問題。此外，還需要強(qiáng)化新應(yīng)用上線初期，對使用者實(shí)際使用情況及問題需求的統(tǒng)計(jì)分析，避免無法感知真實(shí)體驗(yàn)，難以提升使用意愿等情況。3.技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展與業(yè)務(wù)流程推進(jìn)緊密融合企業(yè)的智慧運(yùn)營應(yīng)與業(yè)務(wù)流程緊密結(jié)合。智慧運(yùn)營本質(zhì)上是圍繞業(yè)務(wù)流程開展，利用新技術(shù)、新應(yīng)用快速規(guī)劃，并通過與企業(yè)業(yè)務(wù)的深入融合，提升業(yè)務(wù)單元功能并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程效率。圍繞業(yè)務(wù)流程中各關(guān)鍵活動(dòng)節(jié)點(diǎn)、任務(wù)和對應(yīng)的數(shù)字化支撐能力，明確相關(guān)崗位角色、制度、職責(zé)要求等，確保企業(yè)開展業(yè)務(wù)活動(dòng)的過程可觀察、可回溯、可度量、可優(yōu)化，需要特別注意以下三方面內(nèi)容：6企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）

企業(yè)需要根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)字化技術(shù)的迭代，不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)的開展流程及關(guān)鍵業(yè)務(wù)活動(dòng)，以適應(yīng)企業(yè)發(fā)展與數(shù)字化技術(shù)的變化；

企業(yè)的業(yè)務(wù)流程以及關(guān)鍵活動(dòng)，需要有清晰的考核標(biāo)準(zhǔn)和觀察方法，以確?；顒?dòng)目標(biāo)的達(dá)成；

關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)要有數(shù)字化技術(shù)手段支撐，業(yè)務(wù)活動(dòng)的痕跡有數(shù)據(jù)留存。4.持續(xù)優(yōu)化場景各環(huán)節(jié)運(yùn)營度量指標(biāo)體系企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和關(guān)鍵活動(dòng)要有全面、系統(tǒng)的度量指標(biāo)體系，為場景運(yùn)營執(zhí)行、運(yùn)營效果評定、運(yùn)營發(fā)展確定提供依據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行歸因分析。通過持續(xù)不斷的優(yōu)化度量指標(biāo)體系，促進(jìn)企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營效果高標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成、戰(zhàn)略目標(biāo)快速實(shí)現(xiàn)。清晰、科學(xué)的度量指標(biāo)體系應(yīng)包含兩方面關(guān)鍵內(nèi)容：

端到端的指標(biāo)體系：度量指標(biāo)體系需要準(zhǔn)確反應(yīng)業(yè)務(wù)活動(dòng)的質(zhì)量，并可以通過逐級分解的過程，穿透業(yè)務(wù)全景；

責(zé)任與指標(biāo)捆綁：關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)要有清晰的目標(biāo)、有明確的責(zé)任目標(biāo)和角色負(fù)責(zé)，有系統(tǒng)、平臺(tái)、應(yīng)用等進(jìn)行承載。（二）通過數(shù)據(jù)資源匯集挖掘形成智慧運(yùn)營重要依據(jù)數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的基礎(chǔ)。2020年，中央發(fā)布第一份關(guān)于要素市場化配置的文件《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》，將數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，并提出要全面提升數(shù)據(jù)資源價(jià)值，培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)新產(chǎn)業(yè)、新7企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）業(yè)態(tài)和新模式，支持構(gòu)建各領(lǐng)域規(guī)范化數(shù)據(jù)開發(fā)利用的場景。數(shù)據(jù)要素通過各環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營的實(shí)施，對生產(chǎn)、分配、流通、消費(fèi)和社會(huì)服務(wù)管理等場景進(jìn)行賦能，深刻改變著生產(chǎn)方式、管理模式和企業(yè)治理方式。以場景為中心對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，形成一系列可直接利用的信息，是場景智慧運(yùn)營的基礎(chǔ)和依據(jù)。智慧運(yùn)營當(dāng)中的數(shù)據(jù)治理應(yīng)以場景運(yùn)營為主要目的，其中數(shù)據(jù)的拉通匯集、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)分級、質(zhì)量管控、分析挖掘等環(huán)節(jié)尤為重要，各環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，為智慧運(yùn)營提供來源于實(shí)際的可靠根據(jù)。來源：公開資料整理圖

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數(shù)據(jù)匯集挖掘能力1.打通系統(tǒng)壁壘實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)拉通匯集數(shù)據(jù)拉通匯集指按照一定的線索或口徑，采取相應(yīng)的方法，打破數(shù)據(jù)壁壘、消除數(shù)據(jù)隔閡，將原本分散的數(shù)據(jù)基于一定業(yè)務(wù)邏輯統(tǒng)一匯聚和拼接起來，形成流暢順通的數(shù)據(jù)通道，促進(jìn)企業(yè)整體數(shù)據(jù)資源的全面積累。傳統(tǒng)企業(yè)的信息化系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)歷時(shí)間較長，特別是大型企業(yè)的系統(tǒng)較為分散，種類繁多，存在大量數(shù)據(jù)壁壘，所以數(shù)據(jù)拉通匯集尤為重要。在數(shù)據(jù)拉通匯集過程中要注意三方面的原則，一是保8企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）證數(shù)據(jù)的一致性，拉通過程中遵循數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，同一個(gè)信息主體原則上在各個(gè)環(huán)節(jié)的取值或定義是相同的，差異原因可以解釋并可以回溯；二是保證數(shù)據(jù)的完整性，拉通過程中信息實(shí)體、數(shù)據(jù)屬性、數(shù)據(jù)加工記錄等信息不缺失，對數(shù)據(jù)拉通的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)的稽核和審計(jì)，并形成稽核記錄或?qū)徲?jì)記錄；三是保證數(shù)據(jù)的及時(shí)性，拉通過程中，數(shù)據(jù)的刷新、處理、服務(wù)的操作應(yīng)符合規(guī)定時(shí)限，上下游的組織和團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)需要約定同步時(shí)間，保證拉通頻率和拉通時(shí)延滿足智慧運(yùn)營大腦的及時(shí)性要求。2.明確數(shù)據(jù)維度信息合理數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)管理的第一步，通過提供一定的原則和流程來識(shí)別和標(biāo)記企業(yè)數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)各維度要素信息，明確數(shù)據(jù)內(nèi)涵，形成條理明確、內(nèi)容清晰的數(shù)據(jù)資源池，有效支持后續(xù)運(yùn)營過程中對數(shù)據(jù)的查詢、管理、使用等，提升運(yùn)營效率。數(shù)據(jù)分類方面應(yīng)遵守四方面原則，一是科學(xué)系統(tǒng)原則，應(yīng)考慮所有數(shù)據(jù)特征、企業(yè)行業(yè)特點(diǎn)、具體業(yè)務(wù)情況以及數(shù)據(jù)安全管控等因素，按照相互間客觀存在的內(nèi)在邏輯關(guān)聯(lián)對數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分類；二是規(guī)范明確原則，應(yīng)確保分類后，同一層級的數(shù)據(jù)類目間界限分明，不能明確各自界限時(shí)，可以用注釋來加以明確；三是穩(wěn)定實(shí)用原則，選擇分類對象應(yīng)選擇最穩(wěn)定的本質(zhì)特征和屬性作為數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)和依據(jù)，同時(shí)對數(shù)據(jù)分類的普遍認(rèn)識(shí)，類別劃分在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中可實(shí)際落地應(yīng)用；四是可擴(kuò)展原則，能隨著業(yè)務(wù)不斷發(fā)展、新類型數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生等實(shí)際需求，對數(shù)據(jù)類目進(jìn)行擴(kuò)展。9企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）3.保障信息安全科學(xué)數(shù)據(jù)分級數(shù)據(jù)分級是依據(jù)數(shù)據(jù)重要程度和影響程度進(jìn)行劃分，區(qū)分出不同等級，進(jìn)行不同等級的關(guān)注和保護(hù)。數(shù)據(jù)分級應(yīng)遵守五方面原則，一是合法合規(guī)性原則，應(yīng)在滿足法律法規(guī)的前提下對數(shù)據(jù)合理劃分級別；二是合理性和可執(zhí)行性原則，能夠保證各級別覆蓋數(shù)據(jù)的疏密程度適當(dāng)，基于數(shù)據(jù)重要性、敏感性等因素對數(shù)據(jù)進(jìn)行分級，避免對數(shù)據(jù)正常使用造成阻礙，也方便有效的數(shù)據(jù)保護(hù)；三是自主性原則，能夠密切圍繞企業(yè)自身數(shù)據(jù)管理特點(diǎn)和戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)等需求進(jìn)行級別劃分；四是時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性原則，能夠隨著戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)、安全需求變化，以及數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系等因素，及時(shí)對數(shù)據(jù)級別調(diào)整，并關(guān)注對于非敏感數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)后可能產(chǎn)生敏感數(shù)據(jù)的場景；五是數(shù)據(jù)安全管控原則，應(yīng)能夠明確各級別的數(shù)據(jù)的開放和共享需求、數(shù)據(jù)分發(fā)范圍，以便配合不同程度的脫敏處理等安全措施，且不同級別的數(shù)據(jù)被同時(shí)處理時(shí)，應(yīng)按照級別最高的要求來實(shí)施保護(hù)。4.提升數(shù)據(jù)品質(zhì)嚴(yán)格質(zhì)量管控?cái)?shù)據(jù)的質(zhì)量與業(yè)務(wù)運(yùn)營水平有直接關(guān)系，是智慧運(yùn)營效果的基礎(chǔ)保障。需要從數(shù)據(jù)的真實(shí)性、完整性、準(zhǔn)確性等方面出發(fā)，嚴(yán)格實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)管和控制工作。數(shù)據(jù)質(zhì)量管控包括定規(guī)、執(zhí)行、監(jiān)控三個(gè)核心過程，其終極目標(biāo)是能夠提升數(shù)據(jù)可靠性和可用性，提升數(shù)據(jù)價(jià)值。定規(guī)過程應(yīng)首先結(jié)合制定一套質(zhì)量管控流程和規(guī)范，如制定質(zhì)量管控辦法等，明確質(zhì)量管控的角色、職責(zé)，建立可執(zhí)行的工作流程、可量化的工作評估方法，同時(shí)也應(yīng)具備績效考核、沖突解決與管控方1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）式等；執(zhí)行過程應(yīng)嚴(yán)格按照管控流程規(guī)范對數(shù)據(jù)進(jìn)行卡點(diǎn)校驗(yàn)，確定數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，建立質(zhì)量檢驗(yàn)方案，及時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行源頭修改、技術(shù)修補(bǔ)、遺留問題標(biāo)注，對數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性、及時(shí)性重點(diǎn)控制；監(jiān)控過程應(yīng)對各階段數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行檢查分析，通過日常數(shù)據(jù)校驗(yàn)、定時(shí)數(shù)據(jù)抽查、全面數(shù)據(jù)檢查，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告，及時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)管控方式，并分析數(shù)據(jù)不合格原因，在下一輪管控中進(jìn)行技術(shù)或操作程序上的改進(jìn)。5.運(yùn)用先進(jìn)分析手段挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值數(shù)據(jù)的分析挖掘是通過運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)手法，以及人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，從數(shù)據(jù)信息中提取或探索隱藏在數(shù)據(jù)中非直觀的信息。數(shù)據(jù)分析運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，探索數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成基于現(xiàn)狀的分析結(jié)論，而數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析能力和方式的進(jìn)一步提升，數(shù)據(jù)挖掘不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，還能通過算法模型對多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和更加深刻的分析。數(shù)據(jù)分析挖掘需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求，形成明確挖掘目的，找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，形成跨維度的挖掘結(jié)論，促進(jìn)信息的傳遞。根據(jù)數(shù)據(jù)類型、挖掘目的的不同，運(yùn)用不同的數(shù)據(jù)挖掘方法，常用的方法主要由聚類分析、分類預(yù)測、關(guān)聯(lián)分析等。聚類分析屬于一種無先前知識(shí)，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程，從數(shù)據(jù)對象中找出有意義的數(shù)據(jù)，然后將其劃分在一個(gè)未知的類，將對象集合進(jìn)行分組，并組成由類似或相似的對象組成的多個(gè)分類的分析過程。通過聚類來分析事物之間類聚的潛在規(guī)律，廣泛運(yùn)用于統(tǒng)計(jì)學(xué)、市場銷售等領(lǐng)域。聚類分析有硬聚類和模糊聚類兩種細(xì)分方法，硬聚類是將對象劃分到1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）距離最近聚類的類，非此即彼；模糊聚類是根據(jù)隸屬度的取值范圍的大小差異來劃分類，一個(gè)樣本可能屬于多個(gè)類；分類和數(shù)值預(yù)測主要用于問題預(yù)測。分類是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)過程，是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確描述來劃分類別對已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出來的特性，獲得每個(gè)類別的描述或?qū)傩詠順?gòu)造相應(yīng)的分類，常見的分類算法有決策樹、貝葉斯、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)路等。而預(yù)測就是根據(jù)分類和回歸來預(yù)測將來的規(guī)律，常見的預(yù)測方法主要有時(shí)間序列法和回歸分析法；關(guān)聯(lián)分析是通過數(shù)據(jù)之間存在的依賴或關(guān)聯(lián)知識(shí)來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間存在的規(guī)律性和相互關(guān)系，并進(jìn)行預(yù)測。例如在客戶關(guān)系管理中，通過對大量客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制、客戶尋求和保持、市場營銷與推銷、營銷風(fēng)險(xiǎn)評估和詐騙預(yù)測等決策支持提供參考依據(jù)。（三）通過先進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用賦能運(yùn)營智慧水平升級智慧運(yùn)營的“智慧”主要是從對人工智能、低無代碼、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)的應(yīng)用程度中體現(xiàn)，通過高度運(yùn)用各種先進(jìn)技術(shù)，提供更前沿、準(zhǔn)確的操作輔助和決策參考，引導(dǎo)操作判斷，甚至引領(lǐng)業(yè)務(wù)操作，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化向智慧化的躍進(jìn)。1.低代碼無代碼提升智慧運(yùn)營場景化能力搭建效率低代碼無代碼技術(shù)幫助降低數(shù)據(jù)融匯挖掘等技術(shù)應(yīng)用環(huán)節(jié)的搭建門檻，提升運(yùn)營效率和智能化水平。隨著智慧運(yùn)營多樣化需求的快速增長，要求企業(yè)在數(shù)據(jù)治理等方面具備更加靈活、敏捷的響應(yīng)能力，并兼具易用度和便捷性。低代碼無代碼技術(shù)基于可視化特性，支持簡1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）化數(shù)倉實(shí)時(shí)構(gòu)建、數(shù)字模型搭建等操作環(huán)節(jié)，縮短業(yè)務(wù)搭建和需求響應(yīng)周期。同時(shí)，強(qiáng)大的集成能力能夠?qū)⑵脚_(tái)內(nèi)豐富的數(shù)據(jù)處理、特征工程、算法、模型評估等封裝算子串聯(lián)使用，覆蓋數(shù)據(jù)挖掘全流程。此外，低代碼無代碼技術(shù)并非局限于滿足基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)運(yùn)營需求，還支持將最新技術(shù)快速轉(zhuǎn)化為技術(shù)能力，進(jìn)而刺激運(yùn)營價(jià)值的轉(zhuǎn)化和增長。通過低無代碼與人工智能的聯(lián)合模型訓(xùn)練和應(yīng)用，加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性，提高數(shù)據(jù)采集、處理、反饋的全環(huán)節(jié)效率，增強(qiáng)數(shù)據(jù)決策力，提升運(yùn)營體系的智能化程度。2.數(shù)據(jù)可視化拓展信息展示形式隨著

VR、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化能力不斷翻新，已成為企業(yè)智慧運(yùn)營能力和效果輸出的重要出口之一。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)具象化為人類可視、可調(diào)節(jié)的圖表、3D

動(dòng)畫、地圖等視覺形式，通過大、中、小屏等載體，將復(fù)雜信息進(jìn)行為生動(dòng)、直觀、可操作的呈現(xiàn)，降低用戶對數(shù)據(jù)感知和接受的難度，提升企業(yè)管理人員快速吸收信息、判斷形勢、做出決策的能力。按照數(shù)據(jù)可視化在智慧運(yùn)營中的用途劃分，數(shù)據(jù)展示類、智能分析診斷類、調(diào)度監(jiān)控預(yù)警類是最主要的應(yīng)用方向。數(shù)據(jù)展示是數(shù)據(jù)可視化最根本和實(shí)用的功能，運(yùn)用條形圖、餅狀圖、折線圖等豐富的統(tǒng)計(jì)圖表形式，將多維度的復(fù)雜信息直觀地展示給企業(yè)人員，幫助用戶快速、直觀了解業(yè)務(wù)的最新變化；智能分析診斷在數(shù)據(jù)展示的基礎(chǔ)上，展示海量數(shù)據(jù)中千絲萬縷的聯(lián)系、分析數(shù)據(jù)的潛在發(fā)展趨勢，幫助用戶發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和特點(diǎn)，得到遠(yuǎn)超人腦的數(shù)據(jù)分析效率，伴隨人工1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）智能技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法、知識(shí)圖譜等技術(shù)的發(fā)展，這一用途將為企業(yè)帶來更切實(shí)有效的輔助；調(diào)度監(jiān)控預(yù)警運(yùn)用

GIS

地圖、3D

建模、數(shù)字孿生等技術(shù)，對企業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)流程進(jìn)行集約監(jiān)控和展示，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。通過可視化大屏，企業(yè)可以隨時(shí)查看監(jiān)控對象的狀態(tài)，及時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范和處理。隨著數(shù)字化技術(shù)的運(yùn)用，可視化平臺(tái)能自動(dòng)分析數(shù)據(jù)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和修補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)漏洞，完善企業(yè)安全保障體系。各終端的可視化頁面搭建，需要特別注意顯示設(shè)備特性、顯示布局規(guī)劃、內(nèi)容展示形式三點(diǎn)。顯示設(shè)備特性方面，數(shù)據(jù)可視化分為大中小屏三類設(shè)備終端，常見的終端包括拼接屏、外接顯示器、平板電腦、手機(jī)等，它們有不同的顯示條件，需要根據(jù)企業(yè)實(shí)際需求與使用場景選擇，保證各終端設(shè)備上的顯示內(nèi)容比例合適、顯示齊全；顯示布局規(guī)劃方面，需要確定可視化展示的具體數(shù)據(jù)指標(biāo)和合適的展示方式，并根據(jù)指標(biāo)的主次關(guān)系，對顯示頁面進(jìn)行頁面的劃分，將關(guān)鍵指標(biāo)展示在頁面視覺中心，次要指標(biāo)按照優(yōu)先級圍繞關(guān)鍵指標(biāo)布局；內(nèi)容展示方面，要充分考慮終端的使用場景、屏幕大小等特點(diǎn)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求提煉關(guān)鍵信息，明確數(shù)據(jù)關(guān)系及使用目標(biāo)，結(jié)合每個(gè)圖表的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇合適的圖表進(jìn)行展示，確保用戶能夠在最短時(shí)間清晰了解數(shù)據(jù)信息，應(yīng)將圖表信息的易用性放在首位，切忌盲目的增加和刪減元素。3.機(jī)器學(xué)習(xí)賦能數(shù)據(jù)深度精準(zhǔn)分析機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，屬于一門多領(lǐng)域交叉的復(fù)雜學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和模式，對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）掘，從中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而自動(dòng)完成任務(wù)和優(yōu)化算法的技術(shù)，即通過解析數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從中做出理智的判定。數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)爆炸式增長，隱含在數(shù)據(jù)里的信息過于龐大復(fù)雜，從中獲取信息已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類的理解能力和分析處理能力，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠快速實(shí)現(xiàn)在大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中的價(jià)值挖掘，且伴隨算法模型的不斷訓(xùn)練，挖掘精準(zhǔn)度和可靠性會(huì)不斷提升。目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在面對天文數(shù)據(jù)、氣象預(yù)報(bào)、基因組數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)搜索引擎和電子商務(wù)等龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集分析中發(fā)揮著巨大作用。機(jī)器學(xué)習(xí)的智慧性、自主性使得其在智慧運(yùn)營中得到廣泛應(yīng)用。在產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)按照執(zhí)行框架，分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)，反復(fù)學(xué)習(xí)和調(diào)整業(yè)務(wù)邏輯，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，以輔助產(chǎn)品研發(fā)、提升生產(chǎn)效率；在營銷決策環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)通過算法加工，將數(shù)據(jù)標(biāo)簽化創(chuàng)建用戶畫像，精準(zhǔn)識(shí)別目標(biāo)客戶的年齡、性別、興趣愛好等特征，有效挖掘用戶需求、細(xì)分用戶群體，提供個(gè)性化服務(wù)和解決方案、精準(zhǔn)推送營銷廣告，優(yōu)化推廣轉(zhuǎn)化率。4.自然語言處理拓展運(yùn)營聲畫輔助能力自然語言處理是將語言或文字進(jìn)行處理和分析，轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)使用的指令語言，實(shí)現(xiàn)人機(jī)直接交互的業(yè)務(wù)操作。目前最為人們熟知的是自然語言處理在售后服務(wù)環(huán)節(jié)的應(yīng)用，通過自然語言處理系統(tǒng)識(shí)別語義和關(guān)鍵詞，人工智能客服能夠做出最合適的回答方式和內(nèi)容，降低企業(yè)的人工成本，提升其服務(wù)效率。根據(jù)對人類語言理解由淺入深的角度，自然語言處理可劃分為語1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）音層次、詞形層次、詞匯層次、詞法層次、語用層次和語境層次的七個(gè)層次，層次越高，處理難度越大、對技術(shù)的要求越高。目前，自然語言處理廣泛應(yīng)用文本分類、機(jī)器翻譯、人機(jī)交互等領(lǐng)域。文本分類能夠?qū)φZ料的分割與識(shí)別，歸類到預(yù)定義的類別中，其具體應(yīng)用領(lǐng)域包括垃圾郵件識(shí)別、語音分類識(shí)別、文本主題分類、個(gè)性化推薦等。通過文本分類，企業(yè)能精準(zhǔn)識(shí)別用戶的興趣偏好、監(jiān)測市場輿論，提供更符合市場需求的產(chǎn)品與服務(wù)；機(jī)器翻譯能夠利用計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬人腦翻譯過程，將一種自然語言轉(zhuǎn)換為另一種自然語言，有基于規(guī)則、基于實(shí)例、基于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的三種方法，其中基于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用最為廣泛，極大提高機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確度和靈敏度。機(jī)器翻譯大大降低企業(yè)跨國交流、拓展海外市場、使用海外技術(shù)和應(yīng)用的成本；人機(jī)交互能夠通過自然語言處理，實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的互動(dòng)。底層面的人機(jī)交互包括運(yùn)用文字和語音完成指令，高層面的人機(jī)交互則采用更加智能的對話系統(tǒng)，機(jī)器人根據(jù)用戶的語音和文字輸入，理解語義，給予符合語境、個(gè)性化的信息和回答，在企業(yè)售后服務(wù)、智能硬件研發(fā)與使用等方面發(fā)揮著重要作用。來源：公開資料整理圖

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自然語言處理三大應(yīng)用方向1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）5.模式識(shí)別拓寬多種信息獲取渠道人們對外部的感知是通過視覺、嗅覺、聽覺、觸覺等進(jìn)行信息收集，通過大腦處理這些信息形成的認(rèn)識(shí)，而模式識(shí)別主要運(yùn)用算法，模擬人類的感知能力，通過對信號(hào)的采樣、量化和處理，得到關(guān)于識(shí)別對象的屬性描述集合，例如視覺識(shí)別對象的顏色、大小、形狀，聽覺識(shí)別對象的聲音在各個(gè)頻率上的能量分布等，根據(jù)獲取的這些特征信息，通過參數(shù)或者非參數(shù)的方法給定模型中參數(shù)，從而達(dá)到判別目的。隨著數(shù)字化時(shí)代的推進(jìn)，大量業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)需要通過超越人類和其他生物的識(shí)別能力來提升生產(chǎn)效率、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。以語音識(shí)別、圖像識(shí)別、文字識(shí)別為代表的模擬識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)應(yīng)用于各類業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。語音識(shí)別是將人類說話的聲音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)，根據(jù)輸入的語音，提取語音特征，通過解碼器融合訓(xùn)練好的語言模型和聲學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)將人類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入。語音識(shí)別在搜索引擎、語音輸入、社交聊天、會(huì)議紀(jì)要等工作方面應(yīng)用廣泛；圖像識(shí)別能夠通過模型和算法模擬人類的視覺。早期的圖像識(shí)別集中于二維圖像識(shí)別，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的發(fā)展，圖像識(shí)別擴(kuò)展到三維景物領(lǐng)域，對于復(fù)雜事物的描述、分析的能力進(jìn)一步提高。圖像識(shí)別主要應(yīng)用于企業(yè)運(yùn)營的安防領(lǐng)域，運(yùn)用監(jiān)控系統(tǒng)和生物識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車輛、人員、設(shè)備等的識(shí)別、檢測、匹配和跟蹤。文字識(shí)別最常見的是光學(xué)字符識(shí)別（OCR，Optical

Character

Recognition），OCR

通過光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，將紙上的文字進(jìn)行識(shí)別讀取，并轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)中可編輯的文字，是實(shí)現(xiàn)文字高速錄入的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）OCR發(fā)展較早，相關(guān)軟件種類繁多，廣泛應(yīng)用于企業(yè)管理運(yùn)營領(lǐng)域，通過將數(shù)據(jù)報(bào)表和紙質(zhì)文件數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)資料線上存儲(chǔ)、編輯、審核，推動(dòng)企業(yè)辦公流程和管理過程自動(dòng)化、智能化、高效化。6.專家系統(tǒng)構(gòu)建企業(yè)解決方案生成智腦專家系統(tǒng)包含大量專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)存儲(chǔ)，通過運(yùn)用特定領(lǐng)域中專家提供的專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，采用人工智能中的推理技術(shù)來求解和模擬通常由專家才能解決的各種復(fù)雜問題，是模仿人類專家進(jìn)行決策的算法。專家系統(tǒng)屬于人工智能研究領(lǐng)域中重要分支，將探討一般的思維方法轉(zhuǎn)入到運(yùn)用專門知識(shí)求解專門問題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究向?qū)嶋H應(yīng)用的突破。知識(shí)庫和推理機(jī)是專家系統(tǒng)的算法核心，通過知識(shí)標(biāo)識(shí)、知識(shí)獲取、知識(shí)存儲(chǔ)等操作完成知識(shí)庫的建立，再利用推理機(jī)進(jìn)行機(jī)器推理或模糊推理等操作，進(jìn)而得到基于知識(shí)的推理結(jié)果。專家系統(tǒng)將特殊領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)引入系統(tǒng)中，并將這些專業(yè)知識(shí)凝練為規(guī)則，形成具備大量規(guī)則的規(guī)則庫。在問題求解過程中，規(guī)則庫可以代替人類專家使得程序具有智能化。按推理規(guī)則分類，專家系統(tǒng)可分為基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于案例的專家系統(tǒng)、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)和其他專家系統(tǒng)，通常包括人機(jī)界面、知識(shí)獲取程序、知識(shí)庫、解釋機(jī)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫六個(gè)模塊。專家系統(tǒng)的專業(yè)性、智能性特征，在企業(yè)的經(jīng)營、銷售、財(cái)務(wù)管理等環(huán)節(jié)得到廣泛應(yīng)用。在企業(yè)經(jīng)營管理環(huán)節(jié)，專家系統(tǒng)分析產(chǎn)品成本、競爭對手、用戶市場等內(nèi)外部環(huán)境，推算企業(yè)的優(yōu)劣勢和發(fā)展前景，制定企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃；在銷售管理環(huán)節(jié)，專家系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)庫，在推廣策略、1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）價(jià)格制定、市場份額分配等方面輔助決策；在財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，專家系統(tǒng)分析企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)，輔助企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)管理和配置。三、智慧運(yùn)營多點(diǎn)賦能企業(yè)業(yè)務(wù)場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型（一）智慧運(yùn)營促進(jìn)業(yè)務(wù)資源的科學(xué)優(yōu)化配置企業(yè)資源智慧運(yùn)營，提升資源價(jià)值轉(zhuǎn)換率。業(yè)務(wù)資源的優(yōu)化配置，是企業(yè)控制成本，進(jìn)行科學(xué)化經(jīng)營的重要方式，也是企業(yè)在競爭環(huán)境下鞏固優(yōu)勢的重要舉措。當(dāng)用戶集群龐大、業(yè)務(wù)迭代速率提升情況下，人工或傳統(tǒng)系統(tǒng)能力將難以有效應(yīng)對，因業(yè)務(wù)資源的分配不均，產(chǎn)生的成本浪費(fèi)效益降低，嚴(yán)重制約企業(yè)發(fā)展，通過深度分析挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，引入資源優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)針對業(yè)務(wù)資源的智慧運(yùn)營，促進(jìn)企業(yè)自身進(jìn)行資源的合理化配置，實(shí)現(xiàn)有限成本帶來的效益最大化。專欄

1運(yùn)營模式智慧升級實(shí)現(xiàn)機(jī)場機(jī)位資源分配最優(yōu)華為公司針對某機(jī)場在傳統(tǒng)機(jī)位資源分配模式下，存在手工分配操作量大、機(jī)位分配時(shí)間長、動(dòng)態(tài)調(diào)整難度高、擺渡旅客體驗(yàn)差等問題，為提升機(jī)位資源分配效率和廊橋利用率，進(jìn)行機(jī)位資源智慧運(yùn)營改造?；凇按髷?shù)據(jù)+AI”的機(jī)位資源智能分配系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)保障、數(shù)據(jù)分析、算法優(yōu)化等方面開展運(yùn)營支撐工作，保障和提升系統(tǒng)的自動(dòng)化、智能化水平，確保分配結(jié)果最優(yōu)。首先完善數(shù)據(jù)保障，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)時(shí)延專題，實(shí)時(shí)監(jiān)控預(yù)警數(shù)據(jù)延遲情況。接著提升數(shù)據(jù)分析能力，構(gòu)建機(jī)位分配數(shù)據(jù)分析專題，實(shí)現(xiàn)機(jī)位分配數(shù)據(jù)全面可視和分析挖掘，將關(guān)鍵影響因素?cái)?shù)據(jù)化、指標(biāo)化。同1企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）時(shí)，優(yōu)化算法和航延預(yù)測功能，將原基于歷史經(jīng)驗(yàn)值的預(yù)測算法，迭代演進(jìn)為基于航司調(diào)度動(dòng)態(tài)、航路流量動(dòng)態(tài)、跑道/空管信息、實(shí)時(shí)氣象信息等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)因分析算法，累計(jì)實(shí)現(xiàn)

2800+分配規(guī)則，其中，2019年至

2022年優(yōu)化/新增

1400+分配規(guī)則。通過開展機(jī)位資源智慧運(yùn)營改造支撐工作，機(jī)場實(shí)現(xiàn)每日1000+架次航班的機(jī)位，單次滾動(dòng)分配時(shí)間由小時(shí)級縮短至分鐘級，且平均時(shí)長不超過

1分鐘，為機(jī)位動(dòng)態(tài)分配的實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)支持。相比

2019年，整體航班靠橋率由

79.15%提升至

86.1%，其中，過站航班靠橋率接近

100%，始發(fā)客運(yùn)航班靠橋率提升約12%，并據(jù)初步估算，超百萬旅客因此不用再搭乘擺渡車。（二）智慧運(yùn)營深度發(fā)掘客戶潛在效益價(jià)值客戶運(yùn)營模式智慧升級，發(fā)掘各業(yè)務(wù)收益增長點(diǎn)。當(dāng)前市場產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，客戶智慧運(yùn)營對企業(yè)的重要性不言而喻，特別是業(yè)務(wù)種類豐富、體量龐大的集團(tuán)型企業(yè)，搭建統(tǒng)一集約的客戶智慧運(yùn)營平臺(tái)，能夠有效提升用戶群體數(shù)據(jù)的匯集、分析、挖掘、共享等環(huán)節(jié)效果，通過形成更加準(zhǔn)確的客戶畫像，提升客戶營銷精準(zhǔn)性和用戶拓展廣泛度，提升客戶資源維護(hù)的準(zhǔn)確性和效率。專欄

2

集團(tuán)級別客戶智慧運(yùn)營，促進(jìn)業(yè)務(wù)訂單增長中國聯(lián)通集團(tuán)體量龐大，業(yè)務(wù)類別繁多導(dǎo)致客戶類別多樣，業(yè)務(wù)種類不斷增加，針對全量客戶運(yùn)營集約化程度不足問題逐漸顯現(xiàn)，總部到一線生產(chǎn)的多級協(xié)同未建立，同時(shí)無法直接賦能全流程運(yùn)營生產(chǎn)。通過構(gòu)建“兩級集約、多級聯(lián)動(dòng)”的數(shù)字化全量2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）客戶運(yùn)營體系，以全客平臺(tái)的集約化、智慧化運(yùn)營能力實(shí)現(xiàn)總部、省分、網(wǎng)格的多級一體化協(xié)同智慧運(yùn)營。一是建立強(qiáng)化重點(diǎn)場景多級協(xié)同運(yùn)營能力，實(shí)現(xiàn)

5G升級、銷戶攜轉(zhuǎn)維系等重點(diǎn)場景的統(tǒng)一策略派發(fā)調(diào)度，同時(shí)貫通橫向維系場景跨專業(yè)協(xié)同能力，打通上線跨專業(yè)的客戶需求和問題閉環(huán)處理響應(yīng)能力，建立統(tǒng)一免打擾名單，優(yōu)化規(guī)范電話營銷生產(chǎn)流程；二是持續(xù)提升互聯(lián)網(wǎng)觸點(diǎn)能力，持續(xù)深耕自有觸點(diǎn)，對接中國聯(lián)通

APP等觸點(diǎn)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化營銷及服務(wù)，以生態(tài)合作驅(qū)動(dòng)外部線上觸點(diǎn)拓展；三是貫通縱向?qū)俚毓悟?qū)動(dòng)能力，強(qiáng)化賦能屬地運(yùn)營，打造網(wǎng)格派單能力，使策略工單智能調(diào)度直達(dá)一線，提高生產(chǎn)效能。整合智慧雙推和

cBSS彈窗，建設(shè)智慧彈窗

2.0能力，提升營業(yè)員隨單營銷和高危維系水平；四是強(qiáng)化實(shí)時(shí)場景能力建設(shè)，梳理規(guī)范實(shí)時(shí)事件口徑，優(yōu)化數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性，提高事件類策略訂單規(guī)模；五是強(qiáng)化標(biāo)簽應(yīng)用能力，持續(xù)收斂同質(zhì)化標(biāo)簽，新建300+重點(diǎn)業(yè)務(wù)場景共性標(biāo)簽，明確業(yè)務(wù)、技術(shù)口徑，提升標(biāo)簽應(yīng)用效率。建立總部到網(wǎng)格的四級協(xié)同穿透、形成統(tǒng)一免打擾名單庫共享，拓展線上觸點(diǎn)對接運(yùn)營，同時(shí)強(qiáng)化工單驅(qū)動(dòng)派單及標(biāo)簽?zāi)芰?yīng)用，實(shí)現(xiàn)

2022年

12月訂單量達(dá)到

4494萬，較

1月提升54.2%，數(shù)字化轉(zhuǎn)型集約化智慧運(yùn)營占比

73.5%，完成年度目標(biāo)的147%。2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）（三）智慧運(yùn)營推進(jìn)業(yè)務(wù)處置流程效率提升業(yè)務(wù)處理流程智慧運(yùn)營，助力業(yè)務(wù)受理轉(zhuǎn)化提升。業(yè)務(wù)處置效率是決定企業(yè)盈利能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對內(nèi)而言，業(yè)務(wù)處理幾乎涉及供應(yīng)鏈的每一個(gè)系統(tǒng)和流程，對供應(yīng)鏈的順暢程度影響巨大；對外而言，業(yè)務(wù)流程各環(huán)節(jié)的處理能力會(huì)直接影響客戶對企業(yè)的印象和認(rèn)知。優(yōu)化業(yè)務(wù)處理流程、打通各環(huán)節(jié)壁壘，能有效解決企業(yè)業(yè)務(wù)處理成本高、信息孤島、用戶感知不及時(shí)等問題，提升客戶留存率和訂單處置效率等，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)效益轉(zhuǎn)化率的提升。專欄

3

業(yè)務(wù)訂單處理流程智慧運(yùn)營，提升業(yè)務(wù)處置效率和轉(zhuǎn)化率數(shù)字化時(shí)代，用戶對通信行業(yè)業(yè)務(wù)的處置效率有著非常高的要求，中國聯(lián)通為完善線上寬融訂單生產(chǎn)流程，在資源預(yù)判、智能調(diào)度、快速生產(chǎn)、訂單歸集、流程可視化等節(jié)點(diǎn)均開展創(chuàng)新優(yōu)化。聯(lián)通集團(tuán)圍繞公眾中臺(tái)進(jìn)行

5個(gè)核心改變，極大提高生產(chǎn)運(yùn)營效率并解決痛點(diǎn)問題。一是通過中臺(tái)自動(dòng)回填

cbss訂單號(hào)、整合審核以及生產(chǎn)菜單、快、常速、異常處理“一屏清”，減少中臺(tái)一線人員

5步手工操作，提升中臺(tái)人員日處理訂單效率；二是從中臺(tái)管理人員視角，通過合并領(lǐng)取和生產(chǎn)頁面，一次性處理訂單所有環(huán)節(jié)，提高訂單處理時(shí)效；三是當(dāng)訂單處理即將超時(shí)，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)短信提醒當(dāng)前中臺(tái)生產(chǎn)人員及時(shí)處理訂單，當(dāng)訂單處理超時(shí)，將升級通知和轉(zhuǎn)派值班經(jīng)理，避免因訂單超時(shí)引發(fā)客戶投2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）訴；四是全流程可視視圖，實(shí)時(shí)展示各環(huán)節(jié)處理時(shí)長及超時(shí)明細(xì)，確保訂單“一站式”、“一單清”高效流轉(zhuǎn)、快速響應(yīng)。公眾中臺(tái)賦能一線推進(jìn)寬帶新裝業(yè)務(wù)，提高寬帶訂單轉(zhuǎn)化率、同步優(yōu)化中臺(tái)意向單受理流程，服務(wù)用戶提高感知，提供多種場景、高效拉取用戶意向，以聯(lián)通

APP寬融業(yè)務(wù)為例，2022年二季度增加收單

53萬余件，提高

2.9倍，竣工量增加

8萬余項(xiàng)，提高

1.82倍。（四）智慧運(yùn)營提升業(yè)務(wù)營銷精準(zhǔn)度和利潤轉(zhuǎn)化智慧運(yùn)營促進(jìn)精準(zhǔn)營銷，實(shí)現(xiàn)銷售轉(zhuǎn)化率提升。營銷方式不斷翻新，催生營銷技術(shù)升級需求。企業(yè)客戶群體劃分不清晰、銷售能力差異大、客戶粘性下滑等挑戰(zhàn)，嚴(yán)重制約企業(yè)營銷轉(zhuǎn)化率的提升，傳統(tǒng)粗放式的營銷手段難以為繼。推進(jìn)營銷環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營，以數(shù)據(jù)分析成果為依據(jù)，以新一代信息技術(shù)升級業(yè)務(wù)營銷方式，實(shí)現(xiàn)用戶精準(zhǔn)識(shí)別、豐富營銷方式、拓展銷售渠道，完成用戶的營銷培育轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)營銷轉(zhuǎn)化率和企業(yè)利潤的持續(xù)增長。專欄

4

營銷智慧運(yùn)營形成精準(zhǔn)靶向營銷模式聯(lián)通集團(tuán)為解決省分政企客戶營銷目標(biāo)不精準(zhǔn)、行業(yè)突破不深入、業(yè)務(wù)發(fā)展不全面、銷售能力差異大的痛點(diǎn)，需要融通數(shù)據(jù)能力，打造客戶洞察-策劃-分解-執(zhí)行-評估的靶向營銷的智慧運(yùn)營新體系，實(shí)現(xiàn)政企客戶全生命周期客戶價(jià)值管理。建立靶向營銷系統(tǒng)，一方面建立政企客戶全生命周期場景營銷體系，以“平臺(tái)+應(yīng)用”模式，從營銷場景出發(fā)，貫通

B、O、2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）M、D域能力，聚焦客戶價(jià)值、偏好、行為、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘，打造政企客戶營銷場景體系，實(shí)現(xiàn)以客戶為中心，提供差異化的策略運(yùn)營能力。另一方面以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立端到端閉環(huán)經(jīng)營體系，基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的政企標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)能力，搭建政企客戶一體化標(biāo)簽洞察體系和政企模型洞察體系，打造客群多維洞察、靶向策略策劃、任務(wù)靈活穿透、任務(wù)精準(zhǔn)觸達(dá)、營銷監(jiān)控評估等核心能力，實(shí)現(xiàn)政企客戶精準(zhǔn)化營銷。2022年，靶向營銷系統(tǒng)從

3省推廣到

31省，支撐行業(yè)產(chǎn)品推介、合同到期預(yù)警、欠費(fèi)催繳預(yù)警等多個(gè)營銷場景，下發(fā)策略任務(wù)數(shù)

12萬多條，執(zhí)行任務(wù)

4萬多條，執(zhí)行率

39.5%，高效賦能一線，拉動(dòng)收入

1.24億，欠費(fèi)壓降

3.67%。（五）智慧運(yùn)營優(yōu)化客服環(huán)節(jié)人工資源有效利用智慧客服打造精準(zhǔn)服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)企業(yè)與用戶“雙贏”。智能客服替代人工客服，能有效降低企業(yè)運(yùn)維成本、縮短響應(yīng)客戶時(shí)間、提升處理效率，但目前仍存在客戶不知如何對智能客服表達(dá)自身需求、智能客服回應(yīng)答非所問或循環(huán)重復(fù)等問題，最終還是依靠人工客服解決問題，造成企業(yè)人工成本高，客戶溝通體驗(yàn)不佳、滿意度下降。運(yùn)用大數(shù)據(jù)、AI、知識(shí)圖譜等技術(shù)，完善用戶畫像，為客戶提供精準(zhǔn)化、差異化、直接化的服務(wù)，釋放人力資源、提升溝通效率，促進(jìn)企業(yè)成本管控水平與用戶滿意度的雙重提升。專欄

5

客服智慧運(yùn)營驅(qū)動(dòng)用戶服務(wù)效果升級2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）在中國聯(lián)通客戶服務(wù)號(hào)碼熱線服務(wù)過程中，存在大量的客戶在進(jìn)入自助服務(wù)后不知如何表達(dá)自身需求的現(xiàn)象，從而無法有效解決自身問題，只能轉(zhuǎn)到人工服務(wù)或者掛機(jī)后重復(fù)來電。造成客戶方問題無法得到有效解決、企業(yè)方因堆積大量簡單話務(wù)擠占寶貴人工服務(wù)資源。運(yùn)用客戶服務(wù)智慧運(yùn)營的大數(shù)據(jù)和人工智能能力，形成智慧客服能力，打造精準(zhǔn)服務(wù)體系。首先通過用戶數(shù)據(jù)挖掘形成完善用戶畫像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)的千人千面，在此基礎(chǔ)上細(xì)化服務(wù)場景，根據(jù)用戶畫像，提供差異化的服務(wù)模式和流程，提供定制化、適配最優(yōu)的服務(wù)場景，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)千場百景。整體形成閉環(huán)，根據(jù)用戶在精準(zhǔn)服務(wù)過程中動(dòng)作反饋，判定場景準(zhǔn)確度，積累服務(wù)交互記錄，持續(xù)優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)的自我迭代。通過智慧客服能力，為用戶提供精準(zhǔn)、直接、差異化的服務(wù)，2023年

3月

10010熱線

2小時(shí)重復(fù)來電率下降至

15.7%，相較去年同期下降

11.9pp。同時(shí)，極大提高了自助服務(wù)的話務(wù)分流能力，2023年

3月，10010熱線的系統(tǒng)應(yīng)答量相較去年同期上漲5.3%，人工訴求量下降

18.4%，估算節(jié)約人工話務(wù)成本約

1840萬元。2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）（六）智慧運(yùn)營提升經(jīng)營管控水平有效規(guī)避經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)經(jīng)營投入產(chǎn)出智慧管控，有效提升業(yè)務(wù)運(yùn)營管理精準(zhǔn)性。企業(yè)經(jīng)常通過設(shè)立經(jīng)營目標(biāo)，來促進(jìn)經(jīng)營效益提升，在此過程中既要提升收益，又要時(shí)刻進(jìn)行成本投入管控，導(dǎo)致業(yè)務(wù)推進(jìn)瞻前顧后，企業(yè)亟需建立合理的指標(biāo)體系和科學(xué)運(yùn)營手段，對經(jīng)營指標(biāo)和生產(chǎn)過程指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)經(jīng)營和生產(chǎn)過程中的偏差和問題。運(yùn)用人工智能等技術(shù)對根因和影響進(jìn)行估測，及時(shí)采取有效管控措施避免偏差積累，有效規(guī)避經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)效益目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。專欄

6

智慧運(yùn)營助力企業(yè)順利實(shí)現(xiàn)經(jīng)營效益目標(biāo)在中國

T港口集團(tuán)的港口生產(chǎn)經(jīng)營管控協(xié)同系統(tǒng)建設(shè)過程中，通過深入洞察碼頭生產(chǎn)作業(yè)效率與效益經(jīng)營管控目標(biāo)時(shí)發(fā)現(xiàn)，業(yè)務(wù)經(jīng)營指標(biāo)和生產(chǎn)作業(yè)質(zhì)量指標(biāo)相對孤立，沒有建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，更沒有與戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)目標(biāo)構(gòu)成完整的指標(biāo)體系。導(dǎo)致為了確保裝卸效率，造成的資源過度投入，造成成本增長利潤率下降的問題。通過建立完整貫穿集團(tuán)和碼頭指標(biāo)體系，將戰(zhàn)略目標(biāo)的考核主體細(xì)化到每條船或每個(gè)工班，并圍繞主體監(jiān)控其作業(yè)效率、資源成本、作業(yè)帶來的利潤等指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)碼頭作業(yè)與計(jì)劃的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)對比，幫助及時(shí)發(fā)現(xiàn)工作過程的效率、資源、利潤的偏差。運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)，根據(jù)偏差，形成調(diào)整計(jì)劃，優(yōu)化資源的投入，確保每一個(gè)作業(yè)班次、每一條船都能夠滿足管理目標(biāo)的要求?；谥笜?biāo)體系中的指標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)系，將單船作業(yè)以項(xiàng)目方式進(jìn)行管理，2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）引入“贏得值”評估模型和算法，對每條作業(yè)的船舶進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，確保作業(yè)效率和成本、利潤三者處于一個(gè)合理的水平，一旦偏離可通過“察打一體”能力進(jìn)行糾偏。在達(dá)成既定的客戶服務(wù)目標(biāo)和保證經(jīng)營效益目標(biāo)達(dá)成的前提下，平均每條船作業(yè)可以減少

5%左右資源投入。T港口集團(tuán)

26家碼頭公司，按照

12個(gè)月的經(jīng)營效益目標(biāo)分解經(jīng)營目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)每月經(jīng)營目標(biāo)達(dá)成率

97%以上，較改進(jìn)前提升10個(gè)百分點(diǎn)，并且全年節(jié)省

1500+萬的資源投入成本，實(shí)現(xiàn)了對經(jīng)營過程風(fēng)險(xiǎn)的有效規(guī)避，確保經(jīng)營目標(biāo)的超期望達(dá)成。四、智慧運(yùn)營評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系為順應(yīng)《

“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》“聚焦轉(zhuǎn)型標(biāo)準(zhǔn)制定，研究推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)”等政策指示，由中國信息通信研究院牽頭，聯(lián)合各行業(yè)龍頭企業(yè)，圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型推出面向轉(zhuǎn)型者的企業(yè)數(shù)字化能力和運(yùn)營效果成熟度模型

IOMM（Enterprise

Digital

InfrastructureOperation

Maturity

Module）和面向賦能者的可信數(shù)字化服務(wù)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)體系。IOMM標(biāo)準(zhǔn)體系面向企業(yè)自身和重點(diǎn)行業(yè)核心業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行研究。從企業(yè)整體視角和

IT技術(shù)視角，打造

6+6的

IOMM數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價(jià)核心思想，進(jìn)行系統(tǒng)全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評估，幫助企業(yè)定位自身數(shù)字化水平，明確未來發(fā)展方向，也為數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來發(fā)展研究提供科學(xué)的理論基礎(chǔ)。可信數(shù)字化服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體系考量企業(yè)對外賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力，圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中所涉及的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)、研發(fā)運(yùn)維、場景運(yùn)營、客戶服務(wù)、供應(yīng)鏈等場景，對2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）數(shù)字化產(chǎn)品及數(shù)字化服務(wù)能力進(jìn)行考量。通過相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)明確數(shù)字化服務(wù)商的能力水平，促進(jìn)廠商將單個(gè)產(chǎn)品能力提升為可信綜合的數(shù)字化服務(wù)能力，真正理解客戶的數(shù)字化場景需求，做到“可信任，共未來”。目前，智慧運(yùn)營系列標(biāo)準(zhǔn)研究工作正在穩(wěn)步推進(jìn)，在

IOMM

體系和可信數(shù)字化體系中均有相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)研究，覆蓋面向轉(zhuǎn)型者企業(yè)和賦能者企業(yè)兩個(gè)方向。來源：中國信息通信研究院圖

5

智慧運(yùn)營評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系IOMM標(biāo)準(zhǔn)體系中的智慧運(yùn)營標(biāo)準(zhǔn)研究，從智慧運(yùn)營能力建設(shè)和運(yùn)營效果兩個(gè)維度出發(fā)，推出“企業(yè)智慧大腦平臺(tái)建設(shè)和運(yùn)營技術(shù)能力要求”和“企業(yè)智慧運(yùn)營成熟度模型”?！捌髽I(yè)智慧大腦平臺(tái)建設(shè)和運(yùn)營技術(shù)能力要求”針對企業(yè)智慧大腦的建設(shè)過程和建設(shè)水平進(jìn)行考量，整體基于科技賦能業(yè)務(wù)的大方針，從企業(yè)搭建智慧運(yùn)營大腦的戰(zhàn)略導(dǎo)入、組織調(diào)整、指標(biāo)設(shè)計(jì)等規(guī)劃支撐能力，數(shù)據(jù)拉通、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析挖掘等數(shù)據(jù)融合能力，大數(shù)據(jù)、人工智能、低無代碼、組件化等技術(shù)支撐能力，運(yùn)營可視化、運(yùn)營場景適配、運(yùn)營賦能等智慧運(yùn)營能力，全面衡量企業(yè)智慧運(yùn)營平臺(tái)能力建設(shè)水平，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)2企業(yè)智慧運(yùn)營研究報(bào)告（2023年）據(jù)、技術(shù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)各場景智慧敏捷運(yùn)營、加快業(yè)務(wù)運(yùn)營轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)數(shù)字化治理水平；“企業(yè)智慧運(yùn)營成熟度評價(jià)模型”針對企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營、經(jīng)營管理等場景智慧運(yùn)營的技術(shù)應(yīng)用水平和運(yùn)營效果進(jìn)行考量，從數(shù)據(jù)融匯挖掘、信息可視化交互、場景智慧運(yùn)營、平臺(tái)安全保障等四大維度，考量場景內(nèi)各環(huán)節(jié)的智慧運(yùn)營技術(shù)應(yīng)用先進(jìn)性和賦能成效，并以此為重點(diǎn)考核維度，將企業(yè)智慧運(yùn)營成熟度分為基礎(chǔ)起步級、規(guī)劃探索級、穩(wěn)健發(fā)展級、先鋒創(chuàng)新級、未來引領(lǐng)級等五級，幫助企業(yè)摸底當(dāng)前智慧運(yùn)營能力現(xiàn)狀，并為場景智慧運(yùn)營能力提升提供明確方向?？尚艛?shù)字化服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體系中的智慧運(yùn)營標(biāo)準(zhǔn)研究，從生產(chǎn)運(yùn)營、經(jīng)營管理、IT

基礎(chǔ)資源管理等企業(yè)內(nèi)場景，以及園區(qū)等重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)出發(fā)，開展智慧運(yùn)營賦能能力評價(jià)，目前共推出四項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)。面向企