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    数字化转型驶入深水区,企业如何实现高质量发展?| 行业大咖观点回顾

    2023年05月09日 17:08:02   来源:36氪

      过去几年,由于外部环境的不确定性,持续给产业链供应链带来挑战,企业都面临了非常大的压力。在这个背景下,企业若不从内外部挖掘价值点,以降低成本、提高效率、获得增长,就如逆水行舟不进则退。

      可喜的是,当前数字化转型已经进入深水区,通过和各行业头部企业、资深专家、投资机构和解决方案商交流,我们看到数字化升级已经成为各行各业谋求高质量发展的良方。

      一方面,企业更聚焦提升发展质量,通过质量管控、技术创新、行业聚焦全面提振企业经营。另一方面,经营和管理效能的提升要求企业持续进行数字化转型,用技术赋能来提升质量管控,加强产业结构优化。

      然而在这个背景下,我们也发现不少企业对数字化转型仍存有困惑,经历了“不想转”的转变后,“不敢转”、“不会转”是当前企业面临的主要难题。

      5月6日,36氪与京东联合举办了“ 数智加速 「企」动创新——益企会客厅 2023创新专场” 线上论坛,邀请专家学者分享他们对于企业数智转型的观察和思考,并回应以上企业正在面临的难题。

      本次论坛上,清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东教授分享了在AI大模型时代,企业数智化落地及价值展望;盛景网联合伙人产业互联网资深投资人汤明磊站在投资人视角,分享2023年的数智化浪潮,企业应该摸着什么过河;36氪研究院院长邹萍从第三方视角,分享了她关于中国中小企业数字化转型研究;京东零售企业业务事业部行业客户部总经理尹忠玉根据业务洞察,从供应链数智化场景切入,分享了企业经营管理创新服务的价值;北京金蝶资深解决方案专家刘伟则分享了数字赋能带给企业的创新和发展。

      圆桌环节,京东零售企业业务事业部北方区总经理赵延清、Newline副总裁张博、华控智加总经理刘德广、华院计算智能制造副总经理程振兴几位数智化专家,从不同视角分享阐释了他们看到的2023年机会和挑战。

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      嘉宾金句

      AI大模型落地与企业数智化价值展望

      清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任 邓志东

      我们可以据此构建生成式人工智能的产业生态。把大型语言模型当成人工智能操作系统和战略性基础设施来看待,在上面催生人工智能内容生成式产业,推动基于COPILOT的自动化软件产业和低代码人工智能产业的发展,并进一步催生多模态人工智能内容产业。

      以上技术在这两年就可能实现突破,届时不仅有文本内容自动生产,还会涵盖图像视频语音,可以进行多模态阅读理解与生成。机器化、自动化、人工智能化赋能经济社会发展,将带来整体生产效率的提升,我们的确正在经历经济社会AI自动化的iphone时刻。

      2023年数智化浪潮,企业该摸着什么过河?

      盛景网联合伙人 产业互联网资深投资人 汤明磊

      2023年对于很多创业者来说是一个重启之年,过去3年,从投资人的时间看,资金供给、创业人群、上市流程都在发生变化,在这些变化之下,创业者应该怎么融资,找谁融资,融资策略如何,也要进行变化和调整。

      现在市场青睐的企业,不仅要有高增长的动人故事,还要有坚实基础稳步数据,投资人期待的好的项目标准是下盘稳、上限高、包袱轻、壁垒重,下行空间较小、上行空间较大。

      当下数字经济重新迎来政策红利期,数智化正在重构千行百业,未来10年,我认为是产业互联网钻石十年。产业互联网正是我们中国经济高质量发展的主要解决方案。高质量的核心是降本增效,而用数智化手段去赋能实体产业才能真正实现在每个行业、每个环节降本增效。

      中国中小企业数字化转型现状

      36氪研究院院长 邹萍

      数字化转型是我国4800多万家中小企业进阶成专精特新必由之路,也是专精特新企业升级为制造业单项冠军的必要路径。相较于大企业,目前79%的中小企业仍然处于数字化的初步探索阶段,对数字化的认知和资源投入需要进一步提升。

      投入产出比是中小企业衡量是否要加大资源投入的关键所在。数字化转型因为投资大、周期长、见效慢对中小企业来说优先级比较靠后,即便有所覆盖也会将有限的资金投入到数据采集环节当中,数字化转型的不彻底,长线战略的缺失还会导致企业数字化转型仅仅停留在初级探索阶段,无法充分释放数据价值,为企业带来营收上的增长。

      但值得关注是,未来两年仍有57%的企业愿意加大数字化投资意向,33%的中小企业则愿意加大投入比例超过15%。我们也发现轻量化、一站式、生态级协作是中小企业数字化转型的三大共性需求。

      数智化经营管理创新服务 加强企业供应链韧性

      京东零售企业业务事业部行业客户部总经理 尹忠玉

      企业经营的一个显著趋势是降本增效与创新发展需要两手抓:企业不仅需要不断地降低生产成本,提升企业综合竞争力,同时也要在流程管理、组织管理上进行深度优化,降本增效已经成为所有企业关注的要点。同时,企业更要聚焦提升发展质量,通过质量管控、技术创新、行业聚焦全面提振企业经营。经营和管理效能的提升要求企业持续进行数字化转型,用技术赋能来提升质量管控,加强产业结构优化。

      《科尔尼企业服务报告》中提到采购是数字化技术和服务需求最多的领域之一。

      一方面,采购是企业的成本中心,通过创新能够带来直接而显著的降本增效;另一方面采购是连接企业内部与外部的枢纽和连接器,相关参与方通过高效衔接的数字化工具,基于大数据分析和算法驱动形成决策智能化、流程自动化的全新协作方式,能够实现产业链上下游更紧密的协同,进一步放大数字化转型的价值。

      另外,京东企业业务基于自己多年的经营经验提出了四个方面数智化能力的建设方向,即采购全生命周期数智化、运营管理数智化、场景服务数智化和资产管理数智化。我们已经将这些能力,持续的运用到了为企业服务的过程中,并将不断地迭代和更新这些能力。

      数字赋能带给企业的创新和发展

      北京金蝶资深解决方案专家 刘伟

      到目前,数字化转型经历了四个阶段。第一阶段是信息化,IT作为一种工具。第二是IT即业务,强调管理系统和业务的融合。第三是大数据即智能,把公司以往沉淀的管理数据通过技术转换,形成对往后决策的支持。第四个就是强调数智化,即将所有企业往数智化转型,形成数智企业生态。

      对于中小企业在数字化建设时,数实融合创新是很大的挑战。我们认为,中小企业在数字化转型过程中,应该关注 "专精特新"四个点,即业务专业化、精细化、特色化、创新化,主要还是满足企业高质量发展的目标。

      没有数智化的企业还有未来吗?数智化转型的坑与避坑指南

      ●京东零售企业业务事业部北方区总经理 赵延清

      企业在数字化转型过程当中,尤其要注意两类问题:一是在战略决策时避免“既要还要“,在一个阶段选择一个重点问题进行攻坚,因为如果目标不清晰,就会让执行层非常难做。二是在执行时要有足够的定力,能够面对各方面的阻力、压力和抱怨,坚决贯彻执行。

      京东企业业务在服务企业数字化转型时,也会针对这两类问题给予充分支持:在转型初期,京东企业业务会为企业客户做好细致的战略规划和顶层设计,明确每一阶段的转型目标。在执行阶段,京东企业业务会积极分享服务其他企业数字化转型的成功经验,并提供丰富的数字化转型工具,帮助企业更好地达成数字化转型的目标。

      ●华院计算智能制造副总经理 程振兴

      人工智能对企业带来哪些价值或者想象力,是企业家最想得到的答案。我以华院计算作为智能制造领域的案例给大家分享一下总结经验。

      华院计算在冶金领域的配料、质量、能源、安全及企业管理都做了一些案例:从配料角度,我们提升了企业生产产品的质量;在企业经营上,我们可以帮企业产品做市场分析,对产品做客户需求的精准定位;在生产过程当中,我们帮企业进行节能减碳减低生产成本。

      总的来说,人工智能可以让企业管理更加高效、流程更加精简。通过人工智能数学模型优化工艺参数,让生产过程中的设备、原材料和人无障碍沟通,形成一个一体化的模型,这可以使机器人发挥最大能动性,真正实现节能减碳。

      ●Newline 副总裁 张博

      企业在数字化转型过程中,主要解决三大问题,如何高效协同办公?如何实现降本增效?如何提升创造企业收益/价值?

      从数字化办公维度来讲,当企业支出收缩成为整个社会的共识之后,要利用协同办公软件系统对工作流进行有效管理,其配套的全场景数字办公硬件产品(大屏、音视频外设等)就需要根据不同企业的需求来进行灵活配置。

      其次,硬件生产力工具与跟企业现有的协同办公软件生态的有效融合和深度打通至关重要,可降低IT建设和投入成本,同时也是企业降本增效、创造价值的基础。未来,AI对于数字办公的赋能也是必不可少的,将加速企业数字办公的进程。

      ●华控智加总经理 刘德广

      目前像能源行业,大家总体效益还相对不错,所以做数字化改造的能力或者意愿更强,面临的问题主要有,传统人工智能要基于海量样本数据标注训练学习,但工业场景下大型设备可靠性非常高,不容易坏,如何通过有限缺陷样本把模型训练好,在全球都是面临难点。其次是工厂环境的非标准化,工业场景噪音大、干扰多,如何在这个场景下把人工智能用好,基本需要企业从头开始开发,选择一个有痛点、可复制、高价值的场景进行尝试。

      这需要企业有战略目标,愿意配合方案供应商一起拿出解决方案。这个过程中,企业对数字化的理解会更深入,供应商的产品也会越来越成熟。

      来源:36氪

     

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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