傳統業務與數字技術融合困難，怎樣打通數字化壁壘？

　　數字化浪潮下的傳統業務困局

　　在當今時代，數字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改變著各個行業的格局。從互聯網巨頭的迅速崛起，到新興科技企業的異軍突起，數字化技術的力量無處不在。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022年12月，我國網民規模達10.67億，互聯網普及率達75.6%。在如此龐大的數字環境下，傳統業務面臨著嚴峻的挑戰。

　　傳統業務在運營模式上往往較爲傳統和保守，依賴于線下渠道和人工操作，導致效率低下、成本高昂。在銷售環節，傳統企業可能需要通過層層經銷商來推廣産品，這不僅增加了中間環節的成本，還使得産品到達消費者手中的時間變長。而在數字化時代，新興企業通過電商平台和社交媒體等數字化渠道，能夠直接與消費者建立聯系，實現快速銷售和精准營銷。這種運營模式的差異，使得傳統業務在市場競爭中逐漸處于劣勢。

　　數據處理能力也是傳統業務的一大短板。在這個數據爆炸的時代，數據已經成爲企業的重要資産。通過對大量數據的分析，企業可以深入了解消費者需求、優化産品和服務、提高運營效率。然而，傳統企業由于缺乏先進的數據處理技術和專業的數據分析人才，往往難以有效地收集、整理和分析數據。許多傳統企業的數據仍然分散在各個部門的不同系統中，形成了一個個“數據孤島”，無法實現數據的共享和協同利用。

　　传统业务还面临着数字化技术应用不足的问题。在生产制造领域，数字化技术如智能制造、工业互联网等的应用，可以实现生产过程的自动化、智能化和柔性化，提高生产效率和产品质量。但许多传统制造企业仍然依赖于传统的生产设备和工艺，难以实现數字化轉型。在客户服务方面，数字化技术可以通过人工智能客服、在线客服等方式，为客户提供24小时不间断的服务，提高客户满意度。但传统企业在这方面的投入和应用相对较少，导致客户服务质量不高。

　　這些問題就像一道道壁壘，阻礙著傳統業務與數字技術的融合，我們可以將其統稱爲數字化壁壘。這些壁壘不僅限制了傳統業務的發展，也使得傳統企業在數字化時代的競爭中面臨著巨大的壓力。如果傳統企業不能及時打破這些數字化壁壘，實現與數字技術的有效融合，就很可能被市場淘汰。

　　傳統業務與數字技術融合的難點剖析

　　（一）技術理解與應用短板

　　传统企业在數字化轉型过程中，对新兴技术的理解和应用能力不足是一个突出问题。许多传统企业的技术团队相对薄弱，缺乏对云计算、大数据、人工智能等前沿技术的深入了解和实践经验。这使得企业在面对數字化轉型时，难以准确把握技术发展趋势，无法选择适合自身业务的技术方案。

　　在选择云计算服务时，企业需要考虑多种因素，如云计算的类型（公有云、私有云、混合云）、服务提供商的信誉和稳定性、数据安全等。如果企业的技术团队对云计算技术了解不够深入，就可能在选型过程中出现失误，导致企业在后续的使用过程中面临成本过高、数据安全风险等问题。一些传统企业在引入大数据分析技术时，由于缺乏专业的数据分析人才，无法有效地对大量数据进行收集、整理和分析，导致投入了大量资源却无法获得预期的收益。这不仅浪费了企业的资金和时间，还可能使企业对數字化轉型产生怀疑，进而影响转型的进度和效果。

　　（二）組織架構與文化阻礙

　　传统企业的组织架构和文化往往较为守旧，这对數字化轉型形成了巨大的阻碍。在传统的组织架构中，等级森严，部门之间的界限分明，信息流通不畅，这使得數字化轉型所需的跨部门协作变得困难重重。当企业需要推动一项数字化项目时，可能涉及到多个部门，如业务部门、技术部门、数据部门等。但由于部门之间的“部门墙”严重，信息传递不及时，各部门之间难以形成有效的协同效应，导致项目进展缓慢。

　　传统的企業文化注重稳定性和秩序，对创新和变革的接受程度较低。在数字化时代，市场变化迅速，企业需要具备快速响应市场变化的能力，不断创新和优化业务模式。然而，传统企業文化中的保守观念使得员工对數字化轉型存在抵触情绪，不愿意尝试新的工作方式和技术应用。一些老员工可能习惯于传统的工作流程，对引入新的数字化工具和系统感到不适应，从而影响了數字化轉型的推进。这种组织架构和文化的阻碍，使得企业在數字化轉型过程中面临着巨大的内部阻力。

　　（三）人才短缺困境

　　數字化轉型需要具备多种技能的复合型人才，包括数字化技术人才、数据分析人才、业务创新人才等。然而，传统企业在人才引进和培养方面存在着诸多问题，导致人才短缺成为數字化轉型的一大瓶颈。在人才引进方面，传统企业往往缺乏吸引力，难以吸引到优秀的数字化人才。与新兴的互联网企业和科技公司相比，传统企业的工作环境、发展空间和薪酬待遇等方面可能存在一定的差距，这使得优秀的数字化人才更倾向于选择在新兴企业工作。

　　在人才培养方面，传统企业的培训体系和机制不够完善，无法满足员工在数字化技能提升方面的需求。一些企业虽然意识到了數字化轉型的重要性，但在员工培训方面的投入不足，培训内容和方式也较为单一，无法有效地提升员工的数字化素养和能力。这导致企业内部员工的数字化技能水平参差不齐，难以满足企业數字化轉型的需求。人才短缺不仅影响了企业數字化轉型的进程，还使得企业在数字化项目的实施和运营过程中面临着技术难题和管理挑战。

　　（四）數據難題

　　數據是數字技術應用的基礎，但傳統企業在數據方面面臨著諸多難題。數據不通是一個普遍存在的問題。許多傳統企業的數據分散在各個部門的不同系統中，形成了一個個“數據孤島”，無法實現數據的共享和協同利用。這使得企業在進行數據分析和決策時，難以獲取全面、准確的數據支持，影響了決策的科學性和及時性。

　　数据质量差也是一个突出问题。由于数据录入不规范、数据更新不及时等原因，导致企业的数据存在错误、缺失、重复等问题，这使得数据的可信度和可用性大大降低。在进行数据分析时，低质量的数据可能会得出错误的结论，从而误导企业的决策。传统企业的数据应用能力不足，无法充分挖掘数据的价值。虽然企业积累了大量的数据，但由于缺乏有效的数据分析工具和方法，以及专业的数据分析师，无法将数据转化为有价值的信息，为企业的业务发展提供支持。这些数据难题严重制约了传统业务与数字技术的融合，使得企业在數字化轉型过程中难以充分发挥数字技术的优势。

　　成功破局案例借鑒

　　（一）步步高與騰訊合作

　　步步高，作为零售行业的区域龙头企业，在數字化轉型的道路上经历了曲折的探索。2013-2017年，在电子商务的强烈冲击下，步步高的传统商超和百货业务面临巨大压力，业绩增长乏力，这五年被董事长王填称为“迷失的五年”。然而，这段经历也让步步高深刻认识到數字化轉型的紧迫性和重要性。

　　2018年，步步高做出了一个重要决策，与腾讯、京东签署《战略合作框架协议》，开启了智慧零售变革的征程。在与腾讯的合作中，步步高借助腾讯的技术优势，在多个方面实现了數字化轉型的突破。在顾客数字化方面，步步高利用微信小程序架构打造了步步高Better购小程序，将购物流程的各个场景与线上系统打通，形成了服務流程闭环。从停车场内导航、导购，到优惠信息展示、优惠券领取、扫码购、自助收银、会员卡管理，甚至电子发票等环节，都可以通过小程序便捷完成。这不仅极大地提升了顾客的购物体验，还让步步高能够收集到顾客的数字化行为数据，实现对顾客的精准洞察和个性化服务。

　　在商品數字化方面，基于騰訊先進的雲計算與AI能力，步步高進一步升級了品類優化與庫存優化方案，實現了供應鏈互聯網化。通過對銷售數據的實時分析，步步高可以更加精准地了解消費者的需求，優化商品品類，減少庫存積壓，提高庫存周轉率。這使得步步高在商品管理上更加科學、高效，能夠更好地滿足消費者的需求。

　　在運營數字化方面，步步高發展以數據與算法爲依據的科學決策體系，實現了企業全數字化運營。通過與騰訊的合作，步步高引入了先進的數據分析工具和方法，能夠對企業的運營數據進行實時監測和分析，爲企業的決策提供有力支持。在門店運營中，通過數據分析可以優化人員配置、調整營業時間、改進促銷策略等，提高門店的運營效率和盈利能力。

　　通过与腾讯的合作，步步高在數字化轉型方面取得了显著成效。2020年1-8月，步步高利润同比增长超过170%，成功走出了线下关店潮。数字化会员数量不断增加，线上业务占比持续提升，到2021年末，步步高数字化会员达到3089万名，线上交易额18.8亿元，数字化会员动销率达60%。步步高还通过直播带货等创新营销方式，进一步提升了销售业绩。2020年双十一期间，步步高在小程序官方商城“步步高Better购”上发起数十场直播，11月7-8日，直播单日GMV高达1.09亿，直播首日收获1368万点赞，8日当天在线观看人数近30万。

　　（二）中国工商银行數字化轉型

　　作为国有大型商业银行，中国工商银行在金融科技的浪潮下，积极推进數字化轉型，为客户提供更加优质、高效、个性化的金融服务。在技术应用方面，工商银行综合运用云计算、人工智能、大数据、区块链等新技术，打造了强大的数字化金融服务体系。在云计算方面，工商银行建立了自主可控的金融云平台，实现了业务系统的快速部署和弹性扩展，提高了系统的稳定性和可靠性。通过金融云平台，工商银行可以快速响应市场变化和客户需求，推出新的金融产品和服务。

　　在人工智能領域，工商銀行應用了智能客服、智能投顧、智能風控等技術，提升了服務效率和風險防控能力。智能客服可以通過自然語言處理技術，快速准確地回答客戶的問題，爲客戶提供24小時不間斷的服務。智能投顧則根據客戶的風險偏好、投資目標等因素，爲客戶提供個性化的投資建議和資産配置方案。智能風控利用機器學習算法，對交易數據進行實時監測和分析，及時發現和防範風險。

　　大数据技术也是工商银行數字化轉型的重要支撑。工商银行通过对海量客户数据的分析，深入了解客户需求，实现了精准营销和个性化服务。在信用卡业务中，工商银行通过大数据分析客户的消费行为、还款记录等信息，为客户提供个性化的信用卡额度和优惠活动。通过对企业客户的财务数据、经营数据等分析，工商银行可以为企业提供更加精准的信贷服务和金融解决方案。

　　在業務模式創新方面，工商銀行圍繞客戶需求，創新推出了一系列數字化金融産品和服務。在個人金融業務中，工商銀行打造了手機銀行10.0新版，從多個維度進行了全面升級，包括智能創新、模式創新及功能創新。手機銀行10.0應用了全新的AI管家服務，采用數字人引導客戶，通過多輪對話快速解答常見問題，爲客戶提供個性化的服務體驗。在財富管理領域，工商銀行結合多家財富管理機構的優質服務資源，推出了個性化的財富管理工具，如智存寶和天天盈，這些新型資産配置工具不僅增強了資金的流動性與靈活性，還爲客戶提供了一種全新的理財體驗。

　　在對公業務方面，工商銀行推出了“工銀e企行”等數字化服務平台，爲企業客戶提供一站式金融服務。“工銀e企行”平台整合了賬戶管理、支付結算、融資貸款、投資理財等多種功能，企業客戶可以通過平台隨時隨地辦理各類金融業務，提高了企業的資金管理效率和運營效率。工商銀行還利用區塊鏈技術，推出了供應鏈金融服務，通過區塊鏈的去中心化、不可篡改等特性，實現了供應鏈上各企業之間的信息共享和協同合作，爲中小企業提供了更加便捷、高效的融資服務。

　　通过數字化轉型，工商银行的服务质量和客户满意度得到了显著提升。在客户服务方面，智能客服和手机银行的应用，让客户可以更加便捷地获取金融服务，减少了等待时间和办理成本。在风险防控方面，智能风控技术的应用，有效降低了风险事件的发生概率，保障了客户的资金安全。在业务发展方面，數字化轉型为工商银行带来了新的业务增长点，提升了市场竞争力。

　　打通數字化壁壘的策略與方法

　　（一）戰略規劃與認知升級

　　企业需要制定清晰的数字化战略，这是实现數字化轉型的关键。数字化战略应与企业的整体战略紧密结合，明确數字化轉型的目标、路径和时间表。企业要从顶层设计入手，成立专门的數字化轉型领导小组，由企业高层领导担任组长，负责统筹协调數字化轉型工作。领导小组要制定详细的數字化轉型计划，明确各部门的职责和任务，确保數字化轉型工作的顺利推进。

　　企业要提升全员的数字化认知，让每一位员工都认识到數字化轉型的重要性和紧迫性。通过开展数字化培训、宣传活动等方式，增强员工的数字化意识和技能。培训内容可以包括数字化技术的基础知识、应用案例、数字化工具的使用方法等，使员工能够更好地理解和应用数字化技术。企业还可以鼓励员工参与数字化项目，通过实践提高员工的数字化能力。

　　（二）技術升級與資源整合

　　企业应评估现有技术资源，了解自身技术的优势和不足。根据數字化轉型的需求，引入云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术，提升企业的数字化水平。在引入新技术时，企业要充分考虑技术的成熟度、稳定性、安全性以及与现有系统的兼容性等因素，确保新技术能够顺利应用。

　　企业要实现新旧系统的集成，打破技术壁垒。通过建立统一的数据标准和接口规范，实现不同系统之间的数据共享和交互。企业可以采用数据中台、企业服务总线（ESB）等技术，将分散在各个部门的系统进行整合，形成一个有机的整体。这样可以提高企业的运营效率，降低管理成本，为數字化轉型提供有力的技术支持。

　　（三）人才培養與團隊建設

　　數字化轉型需要大量具备数字化技能的人才，企业要积极招聘数字化人才，充实企业的人才队伍。在招聘过程中，要明确数字化人才的岗位要求和职责，注重考察候选人的数字化技能和创新能力。企业可以通过与高校、科研机构合作，建立人才培养基地，吸引优秀的数字化人才加入。

　　企業要加強內部員工的培訓，提升員工的數字化素養。制定個性化的培訓計劃，根據員工的崗位需求和技能水平，提供有針對性的培訓課程。培訓方式可以包括線上培訓、線下培訓、實踐操作等，使員工能夠更好地掌握數字化技能。企業還可以建立導師制度，讓經驗豐富的數字化人才指導新員工，加快新員工的成長速度。

　　建立跨领域人才团队也是至关重要的。數字化轉型涉及多个领域，需要不同专业背景的人才共同协作。企业要打破部门之间的界限，组建由业务人员、技术人员、数据分析师等组成的跨领域人才团队。团队成员要密切配合，充分发挥各自的专业优势，共同推动数字化项目的实施。

　　（四）數據治理與應用

　　數據治理是實現數據價值的關鍵。企業要建立完善的數據管理體系，明確數據的所有權、使用權和管理權，規範數據的采集、存儲、傳輸、處理和分析等流程。通過制定數據標准和規範，確保數據的准確性、完整性和一致性。企業還要加強數據安全管理，采取加密、訪問控制、備份等措施，保護企業的數據安全。

　　打通數據孤島是實現數據共享和協同利用的重要舉措。企業要整合分散在各個部門的數據，建立統一的數據倉庫或數據湖，實現數據的集中管理和共享。通過數據集成工具，將不同系統的數據進行抽取、轉換和加載，導入到數據倉庫中。企業還要建立數據共享機制，明確數據的共享範圍和方式，促進數據在企業內部的流通和利用。

　　数据驱动决策是數字化轉型的核心。企业要利用数据分析工具和技术，对大量的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。通过建立数据分析模型，预测市场趋势、客户需求和业务风险等，帮助企业制定科学合理的决策。企业还要建立数据可视化平台，将数据分析结果以直观的图表、报表等形式展示出来，方便决策者查看和理解。

　　（五）合作生態構建

　　在數字化轉型过程中，企业应积极与科技公司、研究机构等合作，共同推动數字化轉型。与科技公司合作可以获取先进的技术和解决方案，加速企业的数字化进程。企业可以与云计算服务提供商合作，采用云计算技术，降低企业的IT成本；与大数据分析公司合作，提升企业的数据分析能力；与人工智能公司合作，开发智能化的应用场景。

　　与研究机构合作可以获取前沿的研究成果和专业的咨询服务，为企业的數字化轉型提供理论支持和决策建议。企业可以与高校的科研团队合作，开展产学研合作项目，共同研究数字化技术在企业中的应用；与专业的咨询机构合作，对企业的數字化轉型进行评估和规划，制定科学合理的转型方案。

　　构建合作生态还可以促进企业之间的交流与合作，共同探索數字化轉型的新模式和新路径。企业可以加入行业协会、产业联盟等组织，与同行企业分享经验，共同应对數字化轉型中的挑战。通过合作生态的构建，企业可以整合各方资源，形成合力，共同推动數字化轉型的发展。

　　行動起來，開啓數字化新征程

　　打通数字化壁垒对于传统业务的发展具有不可估量的重要性。它是传统企业在数字化时代生存与发展的关键，是提升企业竞争力、实现可持续发展的必由之路。通过战略规划与认知升级，企业能够明确數字化轉型的方向，凝聚全员力量；技术升级与资源整合为數字化轉型提供了坚实的技术支撑；人才培养与团队建设为企业注入了创新活力；数据治理与应用让企业能够充分挖掘数据价值，实现科学决策；合作生态构建则为企业创造了良好的外部环境，促进了资源共享与协同发展。

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