系列報告一(yī) | 2022年(nián)企業數字化轉型十大趨勢

由元年(nián)研究院聯合《管理(lǐ)會計研究》、至頂網、Techweb特别策劃“數據驅動 洞見未來 ——中國(guó)企業數字化轉型趨勢研判”系列內(nèi)容，将從數字化轉型、業務數字化、财務數字化、數據驅動、新技術、雲等方向，持續重磅推出系列特稿，為(wèi)大家帶來一(yī)場思想盛宴，敬請持續關注！

事前沒有(yǒu)人能預測到，企業數字化轉型的(de)進程會在過去(qù)兩年(nián)突然改變。每個行(xíng)業、每個領域的(de)轉型都在加速，并且不斷擴大規模。

受益于這一(yī)轉變，我們在一(yī)年(nián)前做(zuò)出的(de)預測：無論是數字化營銷、智能制造、數字化采購，還是财務共享、管理(lǐ)會計、數據中台、數據智能，都在加速被時間驗證。

當然，在這期間，随着企業數字化轉型進入深水區，這些趨勢又有(yǒu)了一(yī)些更具象的(de)表現，同時，一(yī)些新的(de)變化也顯露出來。結合我們對上千家中國(guó)企業數字化轉型的(de)觀察，梳理(lǐ)這些變化有(yǒu)助于我們進一(yī)步勾勒出數字化轉型的(de)藍圖路徑。

以下是我們對2022年(nián)企業數字化轉型十大趨勢的(de)研判。

趨勢一(yī)：政策持續引導護航數字化高(gāo)速發展

無論是從我國(guó)最高(gāo)領導人的(de)頻頻表态上看，還是從我國(guó)各級政府密集出台的(de)政策上看，數字化都無疑在2021年(nián)迎來了高(gāo)光時刻。

中共中央總書記習近平高(gāo)度重視(shì)數字化發展。僅僅在2021年(nián)8-10月的(de)三個月間，習近平總書記就三次談到數字化。其中，在2021年(nián)10月19日中共中央政治局第三十四次集體學(xué)習時，他強調指出：數字經濟是把握新一(yī)輪科(kē)技革命和(hé)産業變革新機(jī)遇的(de)戰略選擇，事關國(guó)家發展大局，做(zuò)好數字經濟發展頂層設計和(hé)體制機(jī)制建設，加強形勢研判，抓住機(jī)遇，赢得主動，提高(gāo)數字技術基礎研發能力，打好關鍵核心技術攻堅戰。

作為(wèi)影響中國(guó)經濟和(hé)社會未來5年(nián)發展的(de)中央綱領性文件，2021年(nián)3月發布的(de)《中華人民共和(hé)國(guó)國(guó)民經濟和(hé)社會發展第十四個五年(nián)規劃和(hé)2035年(nián)遠景目标綱要》（簡稱“十四五”規劃）史無前例地(dì)以“加快數字化發展 建設數字中國(guó)”為(wèi)主題專設一(yī)篇，提出實施“上雲用數賦智”行(xíng)動，以數字化轉型整體驅動生産方式、生活方式以及治理(lǐ)方式的(de)變革，并且将打造數字經濟新優勢，堅持新發展理(lǐ)念，營造良好數字生态，列為(wèi)“十四五”時期目标任務之一(yī)，用國(guó)家最高(gāo)層級的(de)綱領性文件為(wèi)數字化發展保駕護航。

據我們的(de)不完全統計，2021年(nián)，有(yǒu)11個省級政府部門發布了數字政府相關規劃；9個省級政府印發數字經濟發展規劃；兩大部委、8個省級政府、4個市(shì)級政府相繼發布大數據領域典型政策；8個省級政府出台了數字新基建規劃方案。

在本文落筆(bǐ)之際，1月12日，我國(guó)數字經濟發展的(de)頂層設計文件——《“十四五”數字經濟發展規劃》由國(guó)務院印發，正式拉開了2022年(nián)數字化政策雨的(de)序幕，不僅為(wèi)我國(guó)數字經濟的(de)發展勾畫了圖景，而且明确将大力推進産業數字化轉型和(hé)加快推動數字産業化列為(wèi)重要任務。可(kě)以預見，在政策的(de)持續強力支持下，我國(guó)的(de)數字經濟将實現長(cháng)遠穩定發展。未來數年(nián)，數字化都将是中國(guó)經濟社會發展中不變的(de)強音，所有(yǒu)企業都将不可(kě)避免地(dì)踏上數字化征程。

趨勢二：數據驅動成為(wèi)數字化轉型的(de)主旋律

其實嚴格來說，數據驅動已經不是趨勢，而是衆所周知的(de)事實。但是，它如(rú)此重要，同時很多人對它的(de)理(lǐ)解又不夠清晰，所以我們在談到趨勢時，仍堅定地(dì)将它放在前面進行(xíng)闡釋。

數據是數字化的(de)基礎。在數字化時代，過去(qù)，企業所擁有(yǒu)的(de)數據構成主要是财務數據和(hé)部分業務數據。數字化轉型的(de)推進，使得企業的(de)數據生态發生了極大的(de)變化；工業4.0的(de)推進，極大豐富了企業生産運作過程中的(de)在線數據；而互聯網、新零售等C端豐富多彩的(de)應用，産生了大量充分展現消費者行(xíng)為(wèi)的(de)數據信息。內(nèi)部數據與外部數據的(de)邊界正在逐步消融。數據信息日益豐富，甚至日益廣泛且深入地(dì)滲透進我們的(de)生活中。這些豐富的(de)數據海洋給我們提供了無限的(de)可(kě)能，也對我們提出了終極拷問：如(rú)何應用好這些數據，使其能夠真正驅動企業發展？

區别于“以數據為(wèi)中心進行(xíng)決策”，數據驅動強調的(de)不是用數據被動支撐決策，而是機(jī)器基于數據和(hé)模型主動幫助或者替代人做(zuò)出決策。将數據驅動按照人對數據使用的(de)深度逐層展開，有(yǒu)五層含義：

第一(yī)層是呈現，核心是要你看見，即将數據結果呈現給用戶，隻反映客觀事實，不做(zuò)判斷，如(rú)數據報表。

第二層是預警，核心是助你分辨，即基于數據判斷好壞優劣，如(rú)紅(hóng)綠(lǜ)燈、儀表盤。

第三層是建議，核心是幫你抉擇，即基于數據做(zuò)出行(xíng)動建議，如(rú)商(shāng)品選擇、抖音推薦。

第四層是決策，核心是替你決斷，即基于數據自(zì)動決策和(hé)執行(xíng)，如(rú)銀行(xíng)貸款。

第五層是融貫，核心是虛實合一(yī)，即将虛拟與實際打通，如(rú)元宇宙。

過去(qù)，企業的(de)數據解決方案更多關注高(gāo)層的(de)需要。而現在企業更希望用數據賦能企業內(nèi)部的(de)各級管理(lǐ)者，賦能聽得見炮火的(de)決策者，賦能一(yī)切需要用數據支持管理(lǐ)的(de)人員。在數字化時代，企業将圍繞數據進行(xíng)深度的(de)價值挖掘，用數據全方位地(dì)驅動企業的(de)發展。

趨勢三：從業務交易在線化到業務發展平台化

一(yī)切業務數字化，一(yī)切數字業務化。既往的(de)成功業務模型，正在被數字創新所摧毀。企業必須創造一(yī)個适應于數字時代的(de)、可(kě)變的(de)數字業務系統，這一(yī)定是數據和(hé)技術強化的(de)業務系統。業務數字化有(yǒu)三個階段：

第一(yī)個階段是實現業務交易的(de)在線化和(hé)自(zì)動化，不僅僅是要把前端銷售、物流線上化，更要考慮把後端的(de)财務、采購、內(nèi)部資源配置與前端的(de)新型商(shāng)業模式進行(xíng)匹配。

第二個階段是實現業務經營管理(lǐ)的(de)數字化和(hé)智能化。業務交易在線化使企業沉澱了大量業務數據，流程透明化為(wèi)業務活動的(de)過程管控提供了便利。通過引入物聯網、AI、RPA、雲端協作等技術升級業務管理(lǐ)系統，企業不僅能高(gāo)效完成跨部門全流程的(de)智能化業務協作，還能輔助企業內(nèi)部管理(lǐ)部門實現業務管理(lǐ)的(de)不斷優化，實現銷售、生産、采購、商(shāng)旅等全業務流程可(kě)控，計劃可(kě)自(zì)動執行(xíng)，決策可(kě)及時落地(dì)。

第三個階段是實現業務發展的(de)平台化和(hé)場景化。企業在融合技術、聚合數據、賦能應用的(de)數字系統的(de)支撐下，建立跨産業鏈的(de)感知、收集和(hé)利?數據的(de)能?，突破傳統的(de)業務邊界，創新業務場景，成為(wèi)價值創造平台，為(wèi)行(xíng)業客戶、消費者、合作夥伴、供應商(shāng)、員工等提供支持和(hé)服務，并通過與客戶互動，實現産品優化、叠代，更好地(dì)滿足客戶需求，不斷打造極緻客戶體驗，推動業務快速發展。

趨勢四：“平台+生态”成為(wèi)數字化企業的(de)新經濟形态

這個趨勢其實我們在趨勢二中就已經有(yǒu)所提及。不過鑒于它對企業未來發展的(de)重要意義，我們認為(wèi)有(yǒu)必要再單獨列出來細加闡釋。

數字化時代，平台和(hé)生态成為(wèi)高(gāo)頻詞。企業經營通過轉型升級，實現價值創新和(hé)叠代進化，并在連接、賦能、互聯互通中涅槃重生，“平台＋生态”範式将成為(wèi)企業升維的(de)下一(yī)個經濟形态。

平台經濟的(de)迅速崛起，不僅體現在傳統企業紛紛向産業互聯網平台轉型，也體現在越來越多的(de)企業和(hé)機(jī)構推出基于平台模式的(de)創新服務。平台範式被認為(wèi)是數字經濟下商(shāng)業模式創新的(de)重要途徑。技術驅動和(hé)消費行(xíng)為(wèi)、企業生産和(hé)交易方式的(de)改變，使得企業的(de)服務邊界越來越模糊，平台主體之間的(de)合作共赢已是大勢所趨。

随着各個專業化平台的(de)互相打通，生态化成為(wèi)平台的(de)未來發展趨勢。從競争到合作，專業化平台參與各方牽手合作，依托科(kē)技、聚焦場景、圍繞用戶打造新生态系統，通過運營以解決方案為(wèi)中心的(de)生态圈、建設生态架構體系來支撐E2E的(de)生态環境，通過群體競争優勢争奪産業或行(xíng)業的(de)話語權。生态系統的(de)興起必然引起衆多企業走向價值共生、網絡協同的(de)關系。

趨勢五：技術與業務深度融合成核心抓手

IT即業務。在數字化轉型進程中，關于業務場景、業務模式、業務創新以及業務與技術關系的(de)內(nèi)容遠遠大于技術本身。企業數字化的(de)關鍵，就是建立以數據為(wèi)中心的(de)組織，與此同時，業務應用一(yī)定需要轉變為(wèi)“以數據為(wèi)中心”的(de)應用。業務和(hé)技術基于數據的(de)深度融合是數字化轉型的(de)大勢所趨。

從具體的(de)數字化場景中看，數字化轉型會打破企業原有(yǒu)的(de)組織邊界和(hé)信息邊界，一(yī)個轉型場景的(de)落地(dì)往往需要涉及數個信息系統。同時，數字化轉型過程中沉澱的(de)場景、模式、流程、數據都将成為(wèi)企業未來核心的(de)數字資産。

企業可(kě)圍繞企業戰略跨越業務與技術邊界對數字化轉型進行(xíng)規劃設計，不僅要緻力于解決數字化時代業務如(rú)何實現叠代和(hé)創新的(de)問題；要解決建什麽系統，用哪些技術支撐業務叠代和(hé)創新的(de)問題，還要跟蹤技術路徑、技術手段和(hé)業務叠代創新結合的(de)過程，并随時解決過程中發生的(de)問題。在戰略指導下，企業可(kě)利用AI智能建模能力，不斷檢視(shì)業務流程的(de)有(yǒu)效性，并叠代優化生産、銷售、采購、供應、财務等管理(lǐ)流程，構建适應企業特點的(de)最佳管理(lǐ)模式。讓信息系統具備更柔性、更智能、更敏捷的(de)性能并賦能業務發展，是企業應對市(shì)場變化的(de)磨刀利器。

趨勢六：财務數字化成為(wèi)數字化轉型的(de)先導

企業要實現數字化變革，第一(yī)步就要實現财務數字化。将财務數字化作為(wèi)企業實現全面數字化的(de)切入點，已日益成為(wèi)企業的(de)共識。

回顧企業信息化、數字化的(de)曆史進程，财務在每一(yī)次企業轉型的(de)過程中都扮演着重要的(de)角色。無論是會計電算化，還是ERP普及運動，财務都是推動企業全面轉型的(de)發動機(jī)，是企業優化升級的(de)重要抓手。這一(yī)方面是因為(wèi)财務系統上接企業高(gāo)管，下接每位員工；左接采購、運營，右接營銷、服務；前接核算報表，後接分析決策。财務系統本身具備連接各個部門、所有(yǒu)業務和(hé)管理(lǐ)流程的(de)特性和(hé)立體數據結構，是其引領企業在各個層級進行(xíng)全面數字化轉型的(de)天然優勢。另一(yī)方面，财務管理(lǐ)是企業管理(lǐ)的(de)生命線，幾乎所有(yǒu)企業管理(lǐ)水平和(hé)競争能力的(de)體現都是以财務數據為(wèi)核心。财務系統掌握着企業大量核心數據，而數據是數字化的(de)核心要素。從這個視(shì)角上看，财務系統承擔着引領企業全面走向數字化的(de)重要職責。

我們發現，當前，越來越多的(de)大型企業選擇以财務為(wèi)先導，通過構建财務共享中心，推動企業打通內(nèi)外、連接內(nèi)外，實現業财深度融合，實現财務數字化，并向全業務數字化延伸，最終推動企業整體數字化轉型的(de)實現。

同時，值得注意的(de)是，随着自(zì)動化、智能化技術的(de)突破和(hé)産業應用，财務共享的(de)職能和(hé)價值正在發生巨變：通過重塑管财邊界、業财邊界和(hé)人機(jī)邊界，财務共享中心從過去(qù)服務于企業內(nèi)部基于财務制度、财務準則的(de)流程，擴張到服務于更多的(de)業務夥伴，創造業務價值。财務共享中心蛻變為(wèi)全面财務業務處理(lǐ)中心、控制策略管理(lǐ)中心、經營核算報告中心、業财融合數據中心。企業不僅能基于新一(yī)代的(de)共享中心連接內(nèi)外，開展在線化、自(zì)動化核算，還能開展高(gāo)價值的(de)财務分析、經營決策、預算管理(lǐ)、風險管控，從而更高(gāo)效地(dì)發揮數據價值，更順暢地(dì)推進數字化轉型。

趨勢七：以數據中台和(hé)管理(lǐ)會計為(wèi)主線實現數據驅動

數據分析是企業開展數據洞察，實現數據驅動的(de)主要方式。過去(qù)兩年(nián)，基于衆多企業的(de)數字化實踐，我們日益發現：數據分析應以數據中台為(wèi)基本架構和(hé)平台，以管理(lǐ)會計的(de)應用首當其沖。

數據中台能夠為(wèi)企業帶來三大改變：

第一(yī)，數據中台能夠打通數據壁壘，實現全方位、全過程、全領域的(de)數據實時流動與共享；

第二，基于數據中台，企業能夠構建數據治理(lǐ)體系，實現數據标準化，将數據轉化為(wèi)有(yǒu)價值的(de)資産；

第三，數據中台為(wèi)數據建模和(hé)加工提供了平台和(hé)工具。

管理(lǐ)會計的(de)本質是基于數據和(hé)模型發現問題、解決問題。因此，在數字化轉型的(de)過程中，管理(lǐ)會計具有(yǒu)重要的(de)引領作用，構建以管理(lǐ)會計創新應用為(wèi)核心的(de)新一(yī)代數智運營體系已日益成為(wèi)企業開展數字化轉型的(de)必由之路。

以管理(lǐ)會計創新應用為(wèi)核心的(de)數智運營體系具有(yǒu)如(rú)下特點：

一(yī)是主動賦能。随着企業擁有(yǒu)越來越多的(de)數據和(hé)有(yǒu)效信息，依賴管理(lǐ)者個人的(de)經驗、能力和(hé)擔當的(de)決策逐漸減少，基于數據變化的(de)自(zì)動化決策越來越多。

二是面向業務場景。在數字化時代，管理(lǐ)會計的(de)能力将逐步下沉到企業的(de)中層和(hé)基層，下沉到諸如(rú)訂單預測、應收管理(lǐ)這些更微觀的(de)業務場景，為(wèi)企業全員提供業務監控、運營指揮、決策支持、策略定制等全方位的(de)賦能。

三是面向未來。過去(qù)，企業在管理(lǐ)會計領域更多是開展“感知現在”的(de)分析，但是在數字化時代，企業可(kě)以開展更多“預測未來”的(de)分析。

四是形成從決策到行(xíng)動的(de)閉環。通過将傳統的(de)管理(lǐ)會計與業務化、場景化、實時化的(de)數據分析相結合，企業可(kě)以将決策實時轉化為(wèi)行(xíng)動，基于系統平台的(de)流程協同能力，快速形成指令驅動和(hé)控制業務，開展實時事中監控、業務深度洞察、在線協同指揮作戰、高(gāo)頻檢視(shì)追蹤執行(xíng)結果，建立基于決策的(de)場景模型和(hé)策略之上的(de)監控決策指揮體系，真正形成數智化運營的(de)能力。

趨勢八：基于雲原生的(de)低(dī)代碼PaaS平台成為(wèi)企業數字化底座

雲計算改變了企業內(nèi)部ERP系統的(de)架構。為(wèi)應對當前快速變化的(de)市(shì)場，加速企業數字化轉型進程，基于雲原生的(de)企業低(dī)代碼開發PaaS平台應運而生，為(wèi)數字化提供了新一(yī)代底層基礎設施的(de)新架構，從技術與模型層面支撐企業數字化轉型。

雲原生既包含技術（微服務，容器等基礎設施），也包含管理(lǐ)（DevOps，持續交付，重組等）。它通過提供一(yī)套完整的(de)技術體系和(hé)方法論,來幫助企業在系統功能越來越複雜的(de)環境下能夠實現敏捷開發并保證系統的(de)可(kě)用性。當前，雲計算的(de)發展已進入成熟期，雲原生作為(wèi)數字化轉型的(de)重要支撐技術，逐漸在人工智能、大數據、邊緣計算、5G 等新興領域嶄露頭角，成為(wèi)驅動數字基礎設施的(de)強大引擎。伴随全行(xíng)業上雲的(de)逐步深化，企業雲原生化轉型進程将進一(yī)步加速。新一(yī)代PaaS平台開發必須是基于雲原生的(de)應用。

同時，來自(zì)Gartner的(de)數據顯示，要滿足中國(guó)企業的(de)所有(yǒu)數字化轉型場景，需要開發至少5億個新的(de)應用系統或者App。這是一(yī)個非常龐大的(de)需求與市(shì)場，如(rú)果按傳統的(de)産品研發模式，不僅成本高(gāo)昂，産品的(de)輸出和(hé)供給也受到限制。

低(dī)代碼開發平台是無需編寫代碼或者編寫少量代碼，通過可(kě)視(shì)化拖拉拽方式就可(kě)以快速生成應用程序的(de)開發平台，大大降低(dī)了應用程序開發門檻。業務人員經過簡單培訓即可(kě)在低(dī)代碼平台直接構建應用，降低(dī)了業務人員不懂技術等原因導緻的(de)需求偏移風險和(hé)溝通成本。

趨勢九：混合雲成為(wèi)企業數字化基礎設施的(de)首選

混合雲是指至少使用了兩種不同部署模式的(de)雲部署模式。混合雲具備了可(kě)自(zì)動化運營和(hé)運維、資源和(hé)流程統一(yī)管理(lǐ)的(de)解決方案，并且可(kě)以實現在多雲之間按需編排雲資源，使數據和(hé)應用能夠在不同的(de)雲平台上進行(xíng)共享和(hé)協同。

混合雲不是公有(yǒu)雲和(hé)私有(yǒu)雲的(de)簡單組合，是基于統一(yī)架構的(de)雲底座，讓客戶本地(dì)訂閱公有(yǒu)雲服務，并支持通過雲聯邦實現租戶跨多雲使用全棧雲服務和(hé)資源。通過與公有(yǒu)雲同構的(de)軟件堆棧部署在企業數據中心內(nèi)，企業可(kě)以根據業務需求将應用負載發布部署在公有(yǒu)雲和(hé)自(zì)有(yǒu)數據中心內(nèi)，并享受同樣的(de)雲服務體驗。由于混合雲的(de)部署模式進一(yī)步加強了企業的(de)自(zì)主可(kě)控性，節約成本，正在獲得更多青睐，已日漸成為(wèi)企業數字化基礎設施的(de)主流之選。

趨勢十：人工智能和(hé)機(jī)器學(xué)習成為(wèi)數據驅動的(de)倍增器

數據驅動離(lí)不開人工智能技術（AI）的(de)應用。AI是企業數字化未來的(de)最高(gāo)形式，不僅可(kě)以實現文字、語音、圖像、視(shì)頻等非結構化信息的(de)處理(lǐ)，幫助我們完成基礎數據的(de)處理(lǐ)和(hé)轉化；還可(kě)以實現歸因分析、數據洞察和(hé)智能預警，讓數據的(de)價值得到充分發揮。

AI分為(wèi)運算智能、感知智能、認知智能三個階段。運算智能讓系統能存會算，感知智能讓系統“能聽會說，能看會認”，而認知智能讓系統“能理(lǐ)解，會思考”，也就是可(kě)以聯想推理(lǐ)。認知智能是未來數據智能應用中最重要的(de)方向，也是智能技術在數據分析應用中的(de)最大挑戰。

認知智能在數據分析中的(de)應用核心是通過自(zì)然語言理(lǐ)解和(hé)知識圖譜，實現人和(hé)機(jī)器的(de)交互以及人和(hé)數據的(de)交互。從我們目前已能夠實現的(de)人機(jī)對話，到支持特定場景的(de)常識性判斷，到對特定領域非結構化數據的(de)自(zì)主處理(lǐ)，再到能夠基于數據生成自(zì)然語言，直至達到讓機(jī)器擁有(yǒu)完全自(zì)主分析能力。通過認知智能技術的(de)融合，機(jī)器将具備越來越強大的(de)自(zì)主分析能力，不斷引領數據分析方式的(de)躍遷。

與認知智能不同，機(jī)器學(xué)習可(kě)以用來解決多變量、很難用一(yī)個規則來計算的(de)計算模型，通過機(jī)器可(kě)以采集大量的(de)預測參數，對數據的(de)輸出進行(xíng)快速計算。基于機(jī)器學(xué)習技術，系統可(kě)以基于對業務知識的(de)理(lǐ)解，科(kē)學(xué)預測、合理(lǐ)控制、智能分析，真正成為(wèi)管理(lǐ)和(hé)财務人員的(de)智能助手。未來，機(jī)器學(xué)習結合自(zì)然語言處理(lǐ)、知識圖譜的(de)數據交互分析技術，将給數據分析帶來更大幫助。