本篇为系列文章的第五篇，以“机会与风险”为题。
进入数字化时代，以“云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链、边缘计算”等为核心的新一代数字技术，正在加快向国民经济和社会生活各个领域进行全面渗透，部分领域已完成颠覆重构、部分领域正处于全面融合的态势。这些技术已从消费端（To C）逐步融合扩展至政企端（To G/B），特别是大数据和AI技术加持，为传统的行业企业数字化带来了许多机会，也加速了传统行业企业数字化转型步伐，这一趋势已不可逆转。
然而，传统行业企业普遍受限于体制机制的束缚，业务链不仅冗长且复杂，管理层级繁多，创新活力明显不足。此外，人员数字化意识和素质偏低，现有存量应用规模庞大，加之内外部环境压力导致资金投入持续不足等现实因素的制约，决定了数字化转型发展不可能一蹴而就。因此，在数字技术应用实践中，必须全面综合考量，避免过于乐观，不要盲目试错，要降低运营和投资风险。
1.行业企业的数字化机会
数字时代，大数据和AI等数字技术为企业带来了前所未有的发展机会。十多年前业内提出“软件定义一切”（Software-Defined Everything）的目标正在实现，“软件定义硬件”已深入诸多领域，如“软件定义服务器”（超融合）、“软件定义互连技术”（云计算和数据中心）、“软件定义底层芯片”（AI和边缘计算）、“软件定义电子电气架构”（智能汽车）等；随着工业互联网进入规模化发展阶段，融合工业软件、通信和消费电子等多领域的数字生活将成现实，未来“软件定义生态”，乃至于“软件定义世界”的终极目标将逐一实现。
AI时代的来临，有专家预言AI将重构一切。借助AI技术手段，传统行业企业可以探索落地多种业务应用场景，涵盖软硬件的智能化升级改造、业务数字化向数字业务化的模式转型、多云混合的平台生态化智能发展等方面。围绕数据、算法和算力这三大AI核心要素，普遍共识认为AI的关键在于数据，包括构建高质量的数据环境、高质量数据集，以及支撑各类智能体应用的建设。然而，数据的背后或其本质，仍然是归结于业务的源动力，即业务管理的规范化、数据标准化，以及业务管理的持续变革和创新能力。
（1）软硬件的智能化升级改造
硬件的智能化升级改造，是对企业各类业务生产前端设备的数字化、自动化和智能化升级或全面替代。通过传感器和网络技术实现工厂设备之间的互联互通及实时数据采集，与自动化生产改造相融合、构建企业物联网，并延伸至产品设计、采购、生产、制造、质控、物流和售后衍生服务等多个业务环节，实现智能机器人和自动化生产线融合，通过机器学习和AI技术应用于生产线持续优化及预测性维护，提升智能化和柔性生产水平，缩短产品生产时间、降低成本，提升生产效率和产品质量。
软件的智能化升级改造，是将AI技术，如大模型、机器学习和计算机视觉等，与传统软件的架构进行深度融合，构建智能体、打造大平台、推进大整合，持续提升资源共享和业务协同水平，进一步结合云计算、大数据等新一代数字技术，提升软件的实时智能感知、数据自动分析与智能辅助决策能力，并与前端智能硬件设备通过嵌入、或深度连接和协同控制，满足业务生产运行过程中的及时分析、自动反馈和处置异常等管理需要；同时，持续改进UI体验和交互方式，提升流程自动化和智能运营、安全防护和云端边协同架构扩展等能力。
（2）业务数字化向数字业务化的模式转型
软硬件智能化升级改造是显而易见的，但其背后隐藏的则是业务数字化向数字业务化转型的发展，两者是相辅相成、互相促进的。在业务数字化阶段，通过业务流程在线化（线下转线上）、规范化（优化流程、提高运行效率）和柔性化（适应不同作业生产方式）的演进发展，支持数据采集、业务运行和协同管控，实现业务数字化的有效覆盖，逐步由部门级业务全面覆盖、向跨部门业务协同和全企业综合集成发展。与此同时，将业务管理变革或创新深度融合，推动现有业务与管理流程的优化重构，进而提高生产效率与运营效能，具备业务指标分析、运行异常监控以及辅助决策支持等能力，从而彻底改变传统行业企业的产业形态与运营管理模式。
原有分散的、面向部门的、孤岛式的业务应用，逐步向集中的、面向全企业的、平台生态式的业务应用转化，“数据+平台+应用”将成为行业企业数字化发展的基本范式。在这一进程中，业务数据一体化建设是必不可少的，即业务规范化和数据标准化、业务场景应用和企业数据资源中心建设、业务云和数据云生态等均需一体化推进，这样才能夯实业务数字化能力的基础，也才能最终真正具备全企业全域的数据共享能力，支撑人工智能各类典型场景落地。
进入数字业务化阶段，稳固数据生产、加工和利用的同时，还要将工作重心转向企业数据资产管理和数据价值挖掘；企业数据资源中心将进入新的发展阶段，由被动向主动、由传统向智慧转变。通过与企业数字大脑建设结合，持续打造智慧数据资源中心，协同支撑企业综合运营决策中枢建设，为各类智能场景应用提供综合保障。同时，面向多年沉淀的、多模态的海量数据资源，需强化多维建模、深度挖掘和分析决策等方面水平，借助于构建智能推荐、预测性管理和全链优化等数据智能应用，达到促进业务优化和创新的目的。
（3）多云混合的平台生态化智能发展
在产业协同互联与工业智能互联的大趋势下，多云混合的平台生态化发展已成为行业企业数字化转型的必然选择。企业内部全业务的高效协同与数据共享，构建企业统一的数据底座，是实现多云混合平台生态化发展的基础与保障。缺乏这些条件，企业难以达成整体性、规模化和全局性的协同效应，也难以获取多模态高质量数据支撑，进而更无法实现全局性的AI智能应用，这是传统行业数字化转型过程中面临的最大挑战。
构建企业统一的数据底座、有助于彻底打破数据孤岛，在多云混合模式下，将计算机网络、存储和算力等资源抽象成统一服务，实现多云数据流动、安全可信和跨云高效共享；具备数据智能分级存储能力，支持跨云流动，提升数据使用效率、降低存储成本。同时，企业自建业务云或上云上平台，提供开放API、支持开发者社区，形成网络生态效应；加快云网融合，打造云网一体、要素聚合、能力开放、智能敏捷、安全可信和绿色低碳的ICT数字化底座。在混合云管理方面，需强化多云管理、云网协同、安全和云原生等能力，实现云资源统一管理、集中运维和高效服务，支持业务创新需要。
2.AI时代传统行业企业的数字化蝶变
关注新一代IT技术为企业发展带来的机会，也要关注它对运营管理产生的深远影响，这是一种突破性的积极转变，象征着破茧重生、化蛹为蝶，因此业内称之为企业数字化蝶变。如从企业管理者、参与者和服务者的不同视角来审视，企业数字化蝶变是全方位的，贯穿于各管理层级，有着区别以往的巨大变化。当然，对于非数字原生的传统行业企业而言，必然是一个循序渐进的发展过程，难免会出现反复、波折或倒退，需要持续积累、不断为实现这一目标而努力。
在全业务数字化场景下，以ICT数字化底座为支撑，通信-计算机网、物联网和信息资源网真正实现多网合一。与软硬件智能化升级改造相伴，岗位业务的规范化、标准化和流程化的数字化水平不断提高。前端各类设备的自动化、无人化和智能化水平在不断提高，如大量依靠智能机器人、自动化设备和数字化系统实现全流程无人化生产的智能制造模式，也称“黑灯工厂”；生产过程中各关键节点提前预设并智能化管理、不需要人工干预的运行方式，使得传统依靠大量人工的岗位资源得以持续释放，繁重、危险或重复的岗位人力资源得以转移释放，基层业务岗位重在运行处理、异常监督和及时处置，全业务链可确保在全透明的状态下高效运行，前端采集的各类多模态数据得以在全企业充分共享使用。
在全业务数字化场景下，数据在全企业范围内得以充分共享，业务在全透明状态下能够高效运行，使跨部门协同联动能力得以向基层岗位端前置前移；基层业务岗位产生的各类运行处理、异常监督和及时处置状态，可以实时地向上反馈、形成快捷高效的管控及决策。在传统行业企业中存在的多级重复管理现象，将随着职能部门的管理职能调整而渐趋弱化，而是侧重于战略规划执行、业务管理创新、协同联动下的业务指导和资源协调等；中层职能部门的管理职能将逐步归并于相关核心管理部门或岗位，侧重于综合管理和专业化指导，人员规模将会进一步压减，通过多级职能部门的扁平化，提升运行、管控和决策效率的目的。企业高层管理者在数据驱动下，不再拍脑袋决策、而是用数据说话，更利于抓好战略布局，实时掌控业务运行，利于更好地进行敏捷分析、实现智能决策。
在全业务数字化场景下，业务数字化水平持续深化、数字业务化能力不断提升，工业智能互联与产业链协同互联共同推动了业务平台生态化发展，核心业务场景及智能应用具备了快速复制推广能力，使得传统商业模式加速迭代演进，新的商业模式及其经营理念应运而生。企业正从单打独斗转向产业链协同，通过市场化、专业化分工和生态化合作，让每个环节都发挥最大价值，最终实现降本增效、利润提升和整体最优。
3.企业数字化风险识别及规避
企业数字化蝶变是数字时代发展大势所决定的，IT新技术应用转化条件成熟，需要的是传统行业企业数字化能力的全面适配，包括体制机制、商业模式、经营理念、管理方式和人才队伍等多维转型支撑。在组织实施数字化工程项目过程中，需要做好数字化需求的激发、引导和落地衔接，强化战略、架构、队伍、环境、数据、平台和应用等多方面统筹发展，即数字化转型的七维能力；在此前的公众号文章中详细说明过，有感兴趣的可以往前翻看。我们只有切实地重视并规避潜在风险，才能确保项目真正落地并发挥作用。
企业数字化风险展现出多维度的特性，涵盖了战略、业务、技术、管理、人才以及综合能力等多个层面；根据实际观察与体会，战略、业务和技术层面的风险影响最为突出，而管理和人才方面的风险影响则次之。探讨数字化风险，并非表示畏惧或逃避，也不是停滞不前、无所作为，更不是盲目蛮干、缺乏科学决策，而是应做好充分论证、方案准备和关键技术验证等，精准识别、明确定义并有效规避风险。
战略层面是确定目标和方向的核心所在，具有上位性和首要性，其影响力也最为深远。在制定数字化战略时，必须警惕目标模糊不清或频繁变动所导致的执行碎片化问题，同时避免盲目追逐热点而造成投入产出比失衡。国家层面的五年规划展现出卓越的前瞻指导性、连续性和稳定性，这也为重大国计民生项目落地、并发挥作用提供了坚实保障，极大地促进了经济社会的持续稳定发展。相比之下，企业层面的五年规划，特别是数字化规划，更容易受到领导层变动、或内外部经营环境变化的影响，其稳定性和可持续性相对较弱、落地效果易打折扣。
了解行业企业情况的朋友都知道，业内有这样的一种说法：“十五五”规划不过是“十四五”文件的简单复制，将前一阶段未完成的项目继续推进。这首先表明了战略规划具有延续性和可持续性，这是毋庸置疑的；如果没有战略层面的规划做指导或引领，相关目标任务更难以持续推进。然而，也反映出另一种现象，即对战略规划重视程度不够。除了确保规划的前瞻性、权威性和严肃性外，更要重视战略规划的执行监督，确保考核达标，即注重规划任务的实际完成质量。
业务风险，实践表明源于两个关键因素：一是业务流程的稳定性与运行管理的规范化程度，二是数据标准化水平及数据质量管控能力。现实比较常见的现象是：企业没有统一的、规范的、稳定的业务流程，或实际与之“两层皮”或“多层皮”运行；岗位业务缺乏管控，职责不明晰，业务数据标准化程度低，数出多门、岗位认责缺失等等，这些都是一些基础性工作，需要长抓不懈、形成惯性。
业务与数据如同人的手心手背，是一体且密不可分的；只有具备规范化的业务管理能力，才能构建标准化的数据管理基础，二者缺一不可。这两方面工作贯穿于业务数字化的全过程。因此，抓好业务流程标准化、岗位业务运行标准化和数据标准化工作，应视为业务数字化进程中长期且持久的关键任务，同时也是业务方面的重要风险源。
技术风险，重点在于技术架构设计、技术选型和技术一致性管理，由分散孤岛式开发建设、转向集中平台生态式发展，技术一致性管理是最难的、也是风险最大的部分。在总体统筹规划下，要平衡存量和增量关系，创新性技术的应用就需要权衡，避免建设、迁移和维护成本等过大，造成项目技术失控风险；更要避免多条技术线长期并存，制约企业数字化的整体性和规模效应。
个人以为，对于全局性的（ICT底座类）、统建类的（覆盖全企业的）、投资巨大的数字化项目，都应将技术一致性管理列为红线，不得逾越，才能确保平台生态型的良性发展。
如果说战略层面是方向问题，决定“做什么”和“不做什么”；那么业务和技术层面则是选择问题，正所谓“选择不当，白忙一场”。
业务体现价值创造，技术驱动高效执行。业务流程管理和业务运行管控的核心目的，就是要提升业务运行效能、持续提升价值能力；需避免实际业务运行中的冗余、无效、不一致的业务流转或业务运行，让摸鱼、旁路或暗箱操作等行为暴露，各类业务全透明化高效运行，真正提升业务创造价值能力。
技术管理则是关注技术实现方式和效率提升，确保业务需求能够落地；技术管理与技术决策要能够同需求对齐，以降低业务运营成本为首要目的；需避免过度“炫技式”的技术管理风险，由于片面追求“高大上”、而脱离实际价值。
相较于战略、业务和技术方面的风险，管理、人才和综合能力等方面的风险，则是能力问题，去除工作态度、重视程度和职业水平之外，关键在于是否努力。办法总是有的，通过专业化的组织管理和市场化的技术服务支撑来解决。此外，数字化风险中还会涉及运营和法律等方面风险，需相关领域的专业人士关注，并给出相应的解决方案。
对于数字化的机会与风险，有人说是硬币的正反面，有人说它们是孪生兄弟！两者是常相伴，形影不离；机会中往往伴有风险、风险中则藏有机会。同时，机会给有准备的人，应对风险必须要有措施和预案。
在企业数字化转型成功率普遍不高的大背景下，决策并坚定施行数字化战略需要决心、勇气和坚持，更需要对核心业务能力有着清晰、准确的理解和把握，找准目标、方向和业务结合点来集中精准发力，并与新一代信息技术迭加、融合和创新发展，才能催生新质生产力。
本篇为系列文章篇五，也是最后一篇。
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因年底事务繁忙，历经波折、断断续续，终在元旦前完成。关于"十五五"行业企业数字化发展，仍有许多关键点值得总结和研讨，后续得闲整理分享交流。
