傳統業務與數字技術融（róng）合困難，怎樣打通數字化壁壘？

　　數字化浪潮下的傳統業（yè）務困局

　　在當今（jīn）時代，數字化浪（làng）潮（cháo）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（jì）企業的異（yì）軍突起，數字化技術的力（lì）量無處不在（zài）。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布（bù）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（dá）10.67億，互聯網普及率達75.6%。在如（rú）此龐大的數字環（huán）境（jìng）下，傳統業務麵臨著嚴峻（jun4）的挑戰。

　　傳統業（yè）務在運營模式（shì）上往（wǎng）往較為（wéi）傳統和（hé）保守，依（yī）賴於線下渠道和人工操作，導致效（xiào）率低下、成本高昂。在銷售環節，傳統企業（yè）可能需要通過層層（céng）經銷商來推廣產品，這不僅增加（jiā）了中間（jiān）環（huán）節的成本，還使得產品到（dào）達消費者手中的時間變長。而在數字化時代（dài），新（xīn）興企業（yè）通過電商平台和（hé）社交媒體等數字化渠（qú）道（dào），能夠直接與消費者建立聯係，實現快速銷售和（hé）精準（zhǔn）營銷。這（zhè）種運營模式的差異，使得傳統業務在市場競爭中逐漸處於劣勢（shì）。

　　數據處理能力也是傳統業務的一（yī）大短板。在這個數（shù）據爆炸的時代，數據已經成為企業的重（chóng）要（yào）資產。通過對大量數據的分析，企（qǐ）業可以深入了解消費者需求、優化產品（pǐn）和服務、提（tí）高運營（yíng）效（xiào）率。然而，傳（chuán）統企（qǐ）業（yè）由於缺乏（fá）先進（jìn）的數據（jù）處理技術（shù）和專業的數據分析人才，往往難以有（yǒu）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（bú）同係統中，形成了一個個“數據孤島”，無法實現數據（jù）的共享和協同利用。

　　傳統業務還麵臨著數字化技術應用不足的問題。在生產製（zhì）造領域，數字化（huà）技（jì）術如智能製造、工業互聯網等的應用，可以實現生產（chǎn）過程的自動化、智能化和柔性化，提（tí）高生產（chǎn）效率和（hé）產品質（zhì）量。但許多傳統製造企（qǐ）業仍然依賴於傳統的生產設備和工藝（yì），難以實現數字化轉型。在客戶服務方麵，數字化（huà）技術可以通過（guò）人工智（zhì）能客服、在線客服等方式，為客戶提供24小時不間斷的服務，提高客戶滿（mǎn）意度。但傳統企業在（zài）這（zhè）方（fāng）麵的投入和應用相對（duì）較少，導致客戶（hù）服務質量不高。

　　這些問題就像一道道壁壘，阻礙著傳統業務（wù）與數字技術的融合，我們可以將其統稱為（wéi）數字化壁壘。這些壁壘不僅限製了傳統業務（wù）的發展，也使得傳統（tǒng）企業在數字化時代的競爭中麵臨著（zhe）巨大的壓力。如果傳統企業不能及時打（dǎ）破這些數字化（huà）壁壘，實現與數字技術的有效融合，就很可（kě）能被市場淘（táo）汰。

　　傳統業務與數字技術（shù）融合的難（nán）點剖析（xī）

　　（一）技術理解與應用短板

　　傳統企業（yè）在數字化轉型過程中，對新（xīn）興技術（shù）的理解和應用能力不足是一個突出問題。許多傳（chuán）統企業的技術團（tuán）隊相對薄弱，缺乏對雲計算、大數據、人（rén）工智能等前沿技術的深入了解和實踐經驗。這使（shǐ）得企業在麵對數字化轉型時，難以準確把（bǎ）握技術發展趨勢，無法選擇（zé）適（shì）合（hé）自身業（yè）務的（de）技術（shù）方案。

　　在選擇雲計算服（fú）務時，企業需要考慮多（duō）種（zhǒng）因素，如雲計算的類型（xíng）（公有雲、私有雲、混（hún）合雲）、服務提供商的信譽和穩定性、數據安全等。如果企業的技術團隊對雲（yún）計算技術了解（jiě）不夠深入，就可能在選型過程中出現失誤，導（dǎo）致企業在後（hòu）續的使用過程中麵臨（lín）成本過（guò）高、數據安全風險等問題。一些傳統企業在引入大（dà）數據（jù）分析技術時，由於缺乏專業的數據分析（xī）人才，無法有效地對大量數據進行收集、整理和分（fèn）析，導致（zhì）投入了大量資源卻無法獲得預期的收益。這不僅浪費了企業的資金和時間，還可能使（shǐ）企業對數字化轉型產生懷疑，進而影響（xiǎng）轉型的進度和效果。

　　（二）組織架構與文化阻礙

　　傳統企業的（de）組織架構和文化往往較（jiào）為守（shǒu）舊，這對數字化轉型形成了巨大的阻礙。在傳統的組織架構（gòu）中，等級森嚴，部門之間的界（jiè）限分明，信息流通不暢，這使得數字化轉型（xíng）所需的跨部門協作變（biàn）得（dé）困難重重（chóng）。當企業需要推動一項數字化（huà）項目時，可能涉及到多個部門，如（rú）業務部門、技（jì）術部門、數據部門等。但由於部門之間的“部門牆”嚴重，信息傳（chuán）遞不及時，各部門之間難以形成有效的協同效應，導致項（xiàng）目進展（zhǎn）緩慢。

　　傳統的企業文化注重（chóng）穩定性和秩序（xù），對創新和（hé）變革的接受程度（dù）較低（dī）。在數字化時代，市場變化迅速，企業需要具備快速響應市場變化的能力，不斷創新和優（yōu）化業務模（mó）式（shì）。然而，傳統（tǒng）企業文化中的保守觀念使得員工（gōng）對數字化轉型（xíng）存在（zài）抵觸情緒，不願意嚐試新的工（gōng）作方式和技術應（yīng）用。一些老員工可能習（xí）慣於傳統的工作流程（chéng），對引入新的數字化工具和係統感到不適應（yīng），從而影（yǐng）響了數字化轉型的推進。這種組織架構和（hé）文化的（de）阻礙，使得企業在數字化轉型過程中麵臨著巨大的內部阻力。

　　（三）人才短缺困（kùn）境

　　數字化轉型需要具備多種技能的複合型人才（cái），包（bāo）括數字化技術人才、數據（jù）分析人才、業務創新人才等。然（rán）而，傳（chuán）統企業在人才引進和培養方（fāng）麵存在著諸多（duō）問題，導致人才短缺成為數字化轉型的一大瓶頸。在人才引進方麵，傳統企業往往缺乏吸引力，難以吸引到優秀的數字化人才。與新興的互聯網企業和科技（jì）公司相比，傳統企業的工作（zuò）環境、發展空間和薪酬待遇等方（fāng）麵可能存在（zài）一定的差距，這使得優秀的數字化（huà）人才更傾向於（yú）選擇在新興企業工（gōng）作。

　　在人才培養方麵，傳統企業的培訓體係和機製（zhì）不夠完善，無法滿足員工在數字化技（jì）能提升方麵的需求。一些企業雖然意識（shí）到了（le）數字化轉型的（de）重要性，但在員工培（péi）訓方麵的投入不足，培訓內容和方式也較為單一，無法有效地提升員工的數字化素養和能力。這導致企業內部（bù）員工的（de）數字化技能水平（píng）參差不齊，難以滿足企業（yè）數字化（huà）轉型的需求。人才短缺（quē）不僅（jǐn）影響了企業數字化轉型的進程，還使得企（qǐ）業在數字化項目（mù）的實施和運營過（guò）程中麵臨著技術難題和管理挑（tiāo）戰。

　　（四）數據難題

　　數據是數字技術（shù）應用的基（jī）礎，但傳（chuán）統企業（yè）在數據方麵麵臨著諸多難（nán）題。數據不通是一個普遍存在的問題。許多傳（chuán）統企業的數據分散在各個部（bù）門的不同係統中，形成了一個個“數據孤島”，無法（fǎ）實現數據的共享和協同利（lì）用。這使得企業在進行數據分析和（hé）決策（cè）時，難以獲取全麵、準確的（de）數據支持，影響了決策的科學性和（hé）及時性。

　　數據質量差也是一個突出問（wèn）題。由（yóu）於（yú）數據錄入不規範、數據更新不及時等原因，導致企業的（de）數據存在錯誤、缺失、重複等問題，這使得數據的（de）可信度和可用性大大降低。在進行數據分析（xī）時，低質量（liàng）的數據可能（néng）會得出錯誤的結論，從而（ér）誤導企業的決策。傳統企業的數據應用能力不足，無（wú）法充分挖掘數據的價值。雖然企業積累了大量的數據，但由於缺乏有（yǒu）效的數據分析工具和方法，以及專業的數據分析師，無法將數據轉（zhuǎn）化為有價值的信息，為企（qǐ）業的業務（wù）發（fā）展提供支持（chí）。這些數據難題嚴重製約了傳統業務與（yǔ）數字技術的融合，使（shǐ）得企業在數字化轉型過程中難以充分發揮數（shù）字技術的優勢。

　　成功破局案例借鑒

　　（一）步步高與騰訊合作

　　步步高，作為零售行業（yè）的區域龍頭企業，在（zài）數字化轉型的道路上經曆（lì）了曲（qǔ）折的探索。2013-2017年，在電子商務的強烈衝擊下，步步（bù）高的傳統商超和百貨業務麵臨巨大壓力，業（yè）績增長乏力，這五年（nián）被董事長王填稱為“迷失（shī）的五年”。然而，這段經曆也讓步步高深刻認識到數字（zì）化轉型的緊迫性和（hé）重要性。

　　2018年，步步高做出了一個重要決策，與騰訊、京東簽署《戰略合作框架協議》，開啟了智慧（huì）零售變革的征程。在與騰訊（xùn）的合作中，步步高借助騰訊的技術優勢，在多個方麵實現了數（shù）字化轉型的突破。在顧客數字化方麵，步步高利用微信小程序（xù）架（jià）構打造了步步（bù）高（gāo）Better購小程序，將購物流程（chéng）的各個場景與線上係統打通，形（xíng）成了服務流程閉環。從停車場內導航（háng）、導購，到優惠信息展（zhǎn）示、優惠（huì）券領取、掃碼購、自助收銀、會員卡管（guǎn）理，甚至電子發票等環節，都可以通過（guò）小程（chéng）序便捷完成。這不僅極大地提升了顧客的購物體驗，還讓步步高（gāo）能夠收集到顧客的數字化行為數據，實現對顧客的（de）精準洞察和個性化服務。

　　在商（shāng）品數字化方麵，基於騰訊先進的雲計算（suàn）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（shù）據的實時分析，步步高可以更加精準地了解消費者的需（xū）求，優化商品品類，減少（shǎo）庫存積壓（yā），提高庫存周轉（zhuǎn）率。這使得步步高在商品管理（lǐ）上更加（jiā）科學、高效，能夠更好地（dì）滿足消費者的需求。

　　在運營數字化方麵，步步高發展以數據與（yǔ）算法為依據的科學決策（cè）體係，實現了企業（yè）全數字化運營。通過與騰訊（xùn）的合作，步步高引入了先進（jìn）的數（shù）據分析工具和（hé）方法，能夠對企業的（de）運營數據進行實時監測和分析，為企業的決策提供有力（lì）支持。在門（mén）店運營中，通過數據分析可以優化人員配（pèi）置、調整營業時間、改進促銷（xiāo）策略等，提高門店的運營效率和盈利能（néng）力。

　　通過（guò）與（yǔ）騰訊的合作，步步高在（zài）數字化轉型方麵取得了顯著成效。2020年1-8月（yuè），步步高利潤同比增長超過170%，成功走出了線下關店潮。數（shù）字化（huà）會員數量不斷增加，線上業務占比持續提升（shēng），到2021年末，步步高數字化會員達到3089萬名（míng），線上（shàng）交（jiāo）易額18.8億元，數（shù）字化會員動（dòng）銷率（lǜ）達60%。步步高還通過直播帶貨等（děng）創（chuàng）新營銷方式，進一步提升了銷售業（yè）績。2020年雙十（shí）一期間，步步高在小（xiǎo）程序官方商城“步步高Better購（gòu）”上發起數十場直（zhí）播，11月7-8日，直播單日GMV高達1.09億，直播首日收獲1368萬點讚，8日當天在線觀看人數近30萬。

　　（二）中（zhōng）國工商銀行數字化（huà）轉（zhuǎn）型

　　作為國（guó）有（yǒu）大型商業銀行，中國工商銀行在金融科技的浪潮下，積極推進數字化轉型，為客戶提供更加優質、高效、個性化的金融服務。在技術應用方麵，工商銀行綜合運用（yòng）雲計算、人工智能、大數據、區塊（kuài）鏈等新技術（shù），打（dǎ）造了（le）強大（dà）的數字化（huà）金融服務體係。在雲計算方麵，工商銀行建立了自（zì）主（zhǔ）可控（kòng）的金融（róng）雲平台，實現了業務係統的快速部（bù）署和彈性擴展，提高了係統（tǒng）的穩定性和可（kě）靠（kào）性。通過金（jīn）融雲平（píng）台，工商銀（yín）行可以快速響應（yīng）市場變化和客戶需求，推出新的金（jīn）融產品和服務。

　　在人工智能領域，工商銀行應用了智能（néng）客服、智能投顧、智能風控等技術，提升（shēng）了服務效率和風險防控（kòng）能力。智能（néng）客服可以通過自然語言處理技術，快速準確地回答客戶的問題，為客戶提供24小時（shí）不間斷的服務。智能投顧則根（gēn）據客戶的風險偏好、投資目標等因素，為客戶提供個性化的投資建議和資產配置（zhì）方案。智能風控利用機器學（xué）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。

　　大數據技術也是工商銀行數（shù）字化轉（zhuǎn）型的（de）重要支撐。工商銀行通（tōng）過對海量客戶數據的分析，深入（rù）了解客戶需求，實現了精準營（yíng）銷（xiāo）和個性化服務。在信用卡業務中，工商銀行通過大數據分析客戶（hù）的消費行為、還款記錄等信息，為客戶提供個性化的信用卡額度和優惠活動（dòng）。通過（guò）對企業客戶的財務數據、經營數據等分析，工商銀行可（kě）以為企業提（tí）供更加精準的信貸服務和金融解決方案。

　　在業（yè）務模式創新方（fāng）麵，工商銀行圍繞客戶需求，創新推出了一係列數字化金融產品和服務。在個（gè）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（wéi）度進行了全麵升級，包括智能創新（xīn）、模式創新及功（gōng）能創新。手機銀行10.0應用（yòng）了全新的AI管家服（fú）務，采用數字人引導客戶，通過多輪對話快速解答常見問題，為客戶提（tí）供個性化的服務體驗（yàn）。在（zài）財（cái）富管理（lǐ）領域，工商銀行結合多家財富管理機構（gòu）的優質服務資（zī）源，推出了個性化（huà）的財富管理工具，如智（zhì）存寶和天天盈，這些新型資產配（pèi）置工（gōng）具不僅增強了（le）資金的流動性與靈活性，還為客戶（hù）提供了一種全新的（de）理財體驗。

　　在對公業務方麵，工商銀行推出（chū）了“工銀e企行”等數字（zì）化服務平台，為（wéi）企業（yè）客戶提供一站式金（jīn）融服務。“工（gōng）銀e企行”平台整合了賬戶管理、支付結算（suàn）、融（róng）資貸款（kuǎn）、投資理財等多種功能，企（qǐ）業客戶可以通（tōng）過平台隨時隨地辦理各類金融業（yè）務，提高了企業的資（zī）金管理效率和運營效率。工商銀行還利用區塊鏈技術，推（tuī）出了供應鏈金融（róng）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（zhī）間的信息共享和協同合作，為中小企業提供了（le）更加便捷、高效的融資服務。

　　通過數字化轉型，工商銀（yín）行的服務質量（liàng）和（hé）客戶（hù）滿意度得到了顯著提升。在客戶服務（wù）方麵，智能客（kè）服和手機銀行的應用（yòng），讓客戶可以更加便捷地獲取金融服務，減少了等待時間和辦理成本。在風險防控方麵，智能風控技術的應用，有效降低了風險（xiǎn）事件的發生概率，保（bǎo）障了客戶的資（zī）金安全。在業務發展方麵，數字化轉型為工商銀行帶來（lái）了新的業務增長點，提升了市場競爭力。

　　打通數字化壁壘的策略與（yǔ）方法

　　（一）戰略規劃與認知升級（jí）

　　企業需要製定清晰的數字（zì）化戰略，這是實現數字（zì）化轉型（xíng）的關鍵（jiàn）。數字化戰略應（yīng）與企業的整體戰略緊密結合，明確數字化轉型的目標、路徑（jìng）和時間表。企業要從頂（dǐng）層設計入手，成立專門的數字化轉型領導小組（zǔ），由企業高層領（lǐng）導擔任組長，負責統籌協調（diào）數字化轉型工作（zuò）。領導小組要製定詳細的數字化轉型計劃（huá），明確各部門的（de）職責和（hé）任務，確保數字化轉型工作的順利（lì）推進。

　　企業要提升全員的數字（zì）化認知，讓每（měi）一位員工都認識到數（shù）字化轉（zhuǎn）型的重要性和緊迫性（xìng）。通過開展數字化培訓、宣傳（chuán）活動等方式，增強員工的（de）數字（zì）化意識和技能。培訓內容可以包（bāo）括數字化技術的基礎知識、應用（yòng）案（àn）例、數字（zì）化工具的使用方法等，使（shǐ）員工能夠更好地理解和應用（yòng）數字化技術。企業還可以鼓勵員工參與數字化項目，通（tōng）過實踐提高員工的數（shù）字化能力（lì）。

　　（二）技術升級與（yǔ）資源整合

　　企業應評估現有技術資源，了（le）解自身技術的優勢和不足。根據（jù）數字化轉型的需求，引入雲計（jì）算、大數（shù）據、人工智（zhì）能、物聯網等新技術，提升企業的數字化水平。在引入新技術時（shí），企業（yè）要充分考慮技術的成熟度、穩（wěn）定性、安全性（xìng）以及（jí）與現有係統的兼容性等因素，確保新技（jì）術能夠順（shùn）利應用。

　　企業要實（shí）現新舊係統的集成，打破技術壁壘。通過建（jiàn）立統一的數據（jù）標準和接口規範，實現不同係統（tǒng）之間的（de）數據共享和（hé）交互。企業可以采用數據（jù）中台、企業服務總線（ESB）等技術，將分散在各個部門的係統進行整合（hé），形（xíng）成一個有機的（de）整體。這樣可以提高企業的運營效率，降低管理成本，為數字化轉型提供（gòng）有力的技術支持（chí）。

　　（三）人（rén）才培養與團隊建設

　　數字化轉型（xíng）需（xū）要大量具備數（shù）字化技能的人才，企業要積極招聘數（shù）字化人才，充實企業的人才隊伍。在招聘過程中，要明確數字化人才的崗位要求和職責，注重（chóng）考察候選（xuǎn）人的數字化技能和創新能力。企業可以通過（guò）與高校、科研機（jī）構合（hé）作，建立人才培養基地，吸引優（yōu）秀的數字化（huà）人才加入。

　　企業（yè）要加強內部（bù）員工的培訓，提升員工的數字化素養。製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（péi）訓、實踐操作等，使員工能夠更好地掌握（wò）數字化（huà）技能。企業還可以建立導師製度，讓經驗豐富的數字化人才指導新員工，加快新（xīn）員工的成長速度。

　　建立跨領域人才團隊也是至關重要的。數字化轉型涉及多個領域，需要不同專業背（bèi）景的人才共同協作。企業要打破部門之間的（de）界限，組（zǔ）建由業務人員、技術人（rén）員、數據分析師等組成的跨領域人才團隊。團隊成（chéng）員要密切配合，充分發揮各（gè）自（zì）的專業優勢，共同推動數字化項目的實施。

　　（四）數據治理與應用

　　數據治理是實現數據價值的關鍵（jiàn）。企業要建立完善（shàn）的數據管理體係，明確數據的所有權、使（shǐ）用權和管理（lǐ）權，規範數據的采集、存儲、傳輸、處理和分析等流程。通過製定數據標準和（hé）規（guī）範，確保數據的準確性、完整性和一致性（xìng）。企業還要加強數據安全管理，采取加密、訪問控製、備份（fèn）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（xiǎng）和協（xié）同利用的重（chóng）要舉措。企業要整合分散在各（gè）個部門的數據，建立統一的（de）數據倉庫或數據湖，實現（xiàn）數據的（de）集中管理和共享。通過（guò）數據集成工具，將不同係統（tǒng）的數據（jù）進行抽取、轉換和加（jiā）載，導入到數據倉庫中。企業還要建立數據共（gòng）享機（jī）製，明確數據的共享範圍（wéi）和方式（shì），促進數據在企業內部的（de）流通和利用。

　　數據驅動決（jué）策是（shì）數字化轉（zhuǎn）型的（de）核心（xīn）。企業要利用數據分析工具和技術，對（duì）大量的數據進行（háng）挖掘和分析，提取有價值的信息（xī），為企業的（de）決策（cè）提供（gòng）支持。通過建立（lì）數據分析模型，預測（cè）市（shì）場趨勢、客戶需求和業務（wù）風險等（děng），幫助企業製定科學（xué）合理的決策。企業還要建立數據可視化平台，將數據分析結果以直觀的圖表、報表等形式展示出（chū）來，方便決策者查看和理解。

　　（五）合（hé）作生態構建

　　在數字化轉型（xíng）過程中，企業應積極與科技（jì）公（gōng）司、研究機構等合（hé）作，共同推動數字化轉型。與科技公司合作可以獲（huò）取先進的技術和解決（jué）方案（àn），加速企業的數字化進程。企（qǐ）業可以與（yǔ）雲計算服務提供商合作，采（cǎi）用雲計算技術，降低企業（yè）的IT成本；與大數據分析（xī）公司合作，提升企業的數據分析能力；與人工智能公司合作，開發智能化的應用場（chǎng）景（jǐng）。

　　與研究機構（gòu）合作（zuò）可以（yǐ）獲取前沿的研究成果和專（zhuān）業的谘詢服務，為企業的數字化轉型提供理（lǐ）論（lùn）支持和決策建議。企業可以與高校的科研團隊合作，開展產學研合作（zuò）項目，共同研（yán）究數字化技術在企業中的應用；與專業的谘詢機構合作，對企業的數字化轉型進行評估和（hé）規劃，製定科學合（hé）理（lǐ）的轉型方案。

　　構建合作生態還可以促進企業之間的交（jiāo）流與合作，共同探索數字化轉型的新模式和新路徑。企業可以加入行（háng）業協會、產業聯盟等組織，與同行企（qǐ）業分享經驗，共同應對數字化轉型中的挑戰。通過合作（zuò）生態的構建，企業可以整合各方資源，形成合力，共同推動（dòng）數字（zì）化轉型的發（fā）展。

　　行動起來，開啟數（shù）字化新征程

　　打通數字化壁壘對於傳統業務（wù）的發展具有不可估量的重要性。它是傳統企（qǐ）業在（zài）數字化時（shí）代生存與發展的關鍵，是（shì）提升企業競（jìng）爭力、實現可持續發（fā）展的必由之路。通過戰略規劃與認知升級，企業能夠明確數字化轉（zhuǎn）型的方向，凝聚全（quán）員力量；技術升級與資源整合為數字化（huà）轉型提供了堅實的技術支（zhī）撐；人才培養與（yǔ）團隊（duì）建設為（wéi）企業注入了創新活力；數（shù）據（jù）治（zhì）理與應用讓企業（yè）能夠充分挖掘數據價值，實現科學決策；合作生態構（gòu）建則為企業創造了良好的外部環境，促進了資源共享與協同發展。

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