2022企业数字化转型十大趋势

受益于这一转变，我们在一年前做出的预测：无论是数字化营销、智能制造、数字化采购，还是财务共享、管理会计、数据中台、数据智能，都在加速被时间验证。

当然，在这期间，随着企业数字化转型进入深水区，这些趋势又有了一些更具象的表现，同时，一些新的变化也显露出来。结合我们对上千家中国企业数字化转型的观察，梳理这些变化有助于我们进一步勾勒出数字化转型的蓝图路径。

以下是元年研究院对 2022 年企业数字化转型十大趋势的研判。

趋势一：政策持续引导护航数字化高速发展

无论是从我国最高领导人的频频表态上看，还是从我国各级政府密集出台的政策上看，数字化都无疑在2021年迎来了高光时刻。

中共中央总书记习近平高度重视数字化发展。仅仅在2021年8-10月的三个月间，习近平总书记就三次谈到数字化。其中，在2021年10月19日中共中央政治局第三十四次集体学习时，他强调指出：数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，事关国家发展大局，做好数字经济发展顶层设计和体制机制建设，加强形势研判，抓住机遇，赢得主动，提高数字技术基础研发能力，打好关键核心技术攻坚战。

作为影响中国经济和社会未来5年发展的中央纲领性文件，2021年3月发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（简称“十四五”规划）史无前例地以“加快数字化发展 建设数字中国”为主题专设一篇，提出实施“上云用数赋智”行动，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式以及治理方式的变革，并且将打造数字经济新优势，坚持新发展理念，营造良好数字生态，列为“十四五”时期目标任务之一，用国家最高层级的纲领性文件为数字化发展保驾护航。

据我们的不完全统计，2021年，有11个省级政府部门发布了数字政府相关规划；9个省级政府引发数字经济发展规划；两大部委、8个省级政府、4个市级政府相继发布大数据领域典型政策；8个省级政府出台了数字新基建规划方案。

在本文落笔之际，1月12日，我国数字经济发展的顶层设计文件——《“十四五”数字经济发展规划》由国务院印发，正式拉开了2022年数字化政策雨的序幕，不仅为我国数字经济的发展勾画了图景，而且明确将大力推进产业数字化转型和加快推动数字产业化列为重要任务。可以预见，在政策的持续强力支持下，我国的数字经济将实现长远稳定发展。未来数年，数字化都将是中国经济社会发展中不变的强音，所有企业都将不可避免地踏上数字化征程。

趋势二：数据驱动成为数字化转型的主旋律

其实严格来说，数据驱动已经不是趋势，而是众所周知的事实。但是，它如此重要，同时很多人对它的理解又不够清晰，所以我们在谈到趋势时，仍坚定地将它放在前面进行阐释。

数据是数字化的基础。在数字化时代，过去，企业所拥有的数据构成主要是财务数据和部分业务数据。数字化转型的推进，使得企业的数据生态发生了极大的变化；工业4.0的推进，极大丰富了企业生产运作过程中的在线数据；而互联网、新零售等C端丰富多彩的应用，产生了大量充分展现消费者行为的数据信息。内部数据与外部数据的边界正在逐步消融。数据信息日益丰富，甚至日益广泛且深入地渗透进我们的生活中。这些丰富的数据海洋给我们提供了无限的可能，也对我们提出了终极拷问：如何应用好这些数据，使其能够真正驱动企业发展？

区别于“以数据为中心进行决策”，数据驱动强调的不是用数据被动支撑决策，而是机器基于数据和模型主动帮助或者替代人做出决策。将数据驱动按照人对数据使用的深度逐层展开，有五层含义：

第一层是呈现，核心是要你看见，即将数据结果呈现给用户，只反应客观事实，不做判断，如数据报表。第二层是预警，核心是助你分辨，即基于数据判断好坏优劣，如红绿灯、仪表盘。第三层是建议，核心是帮你抉择，即基于数据做出行动建议，如商品选择、抖音推荐；第四层是决策，核心是替你决断，即基于数据自动决策和执行，如银行贷款；第五层是融贯，核心是虚实合一，即将虚拟与实际打通，如元宇宙。

过去，企业的数据解决方案更多关注高层的需要。而现在企业更希望用数据赋能企业内部的各级管理者，赋能听得见炮火的决策者，赋能一切需要用数据支持管理的人员。在数字化时代，企业将围绕数据进行深度的价值挖掘，用数据全方位地驱动企业的发展。

趋势三：从业务交易在线化到业务发展平台化

一切业务数字化，一切数字业务化。既往的成功业务模型，正在被数字创新所摧毁。企业必须创造一个适应于数字时代的、可变的数字业务系统，这一定是数据和技术强化的业务系统。业务数字化有三个阶段：

第一个阶段是实现业务交易的在线化和自动化，不仅仅是要把前端销售、物流线上化，更要考虑把后端的财务、采购、内部资源配置与前端的新型商业模式进行匹配。

第二个阶段是实现业务经营管理的数字化和智能化。业务交易在线化使企业沉淀了大量业务数据，流程透明化为业务活动的过程管控提供了便利。通过引入物联网、AI、RPA、云端协作等技术升级业务管理系统，企业不仅能高效完成跨部门全流程的智能化业务协作，还能辅助企业内部管理部门实现业务管理的不断优化，实现销售、生产、采购、商旅等全业务流程可控，计划可自动执行，决策可及时落地。

第三个阶段是实现业务发展的平台化和场景化。企业在融合技术、聚合数据、赋能应用的数字系统的支撑下，建立跨产业链的感知、收集和利用数据的能力，突破传统的业务边界，创新业务场景，成为价值创造平台，为行业客户、消费者、合作伙伴、供应商、员工等提供支持和服务，并通过与客户互动，实现产品优化、迭代，更好地满足客户需求，不断打造极致客户体验，推动业务快速发展。

趋势四：“平台+生态”成为数字化企业的新经济形态

这个趋势其实我们在趋势三中已经有所提及。不过鉴于它对企业未来发展的重要意义，我们认为有必要再单独列出来细加阐释。

数字化时代，平台和生态成为高频词。企业经营通过转型升级，实现价值创新和迭代进化，并在连接、赋能、互联互通中涅槃重生，“平台＋生态”范式将成为企业升维的下一个经济形态。

平台经济的迅速崛起，不仅体现在传统企业纷纷向产业互联网平台转型，也体现在越来越多的企业和机构推出基于平台模式的创新服务。平台范式被认为是数字经济下商业模式创新的重要途径。技术驱动和消费行为、企业生产和交易方式的改变，使得企业的服务边界越来越模糊，平台主体之间的合作共赢已是大势所趋。

随着各个专业化平台的互相打通，生态化成为平台的未来发展趋势。从竞争到合作，专业化平台参与各方牵手合作，依托科技、聚焦场景、围绕用户打造新生态系统，通过运营以解决方案为中心的生态圈、建设生态架构体系来支撑E2E的生态环境，通过群体竞争优势争夺产业或行业的话语权。生态系统的兴起必然引起众多企业走向价值共生、网络协同关系。

趋势五：技术与业务深度融合成核心抓手

IT即业务。在数字化转型进程中，关于业务场景、业务模式、业务创新以及业务与技术关系的内容远远大于技术本身。企业数字化的关键，就是建立以数据为中心的组织，与此同时，业务应用一定需要转变为“以数据为中心”的应用。业务和技术基于数据的深度融合是数字化转型的大势所趋。

从具体的数字化场景中看，数字化转型会打破企业原有的组织边界和信息边界，一个转型场景的落地往往需要涉及数个信息系统。同时，数字化转型过程中沉淀的场景、模式、流程、数据都将成为企业未来核心的数字资产。

企业可围绕企业战略跨越业务与技术边界对数字化转型进行规划设计，不仅要致力于解决数字化时代业务如何实现迭代和创新的问题；要解决建什么系统，用哪些技术支撑业务迭代和创新的问题，还要跟踪技术路径、技术手段和业务迭代创新结合的过程，并随时解决过程中发生的问题。在战略指导下，企业可利用AI智能建模能力，不断检视业务流程的有效性，并迭代优化生产、销售、采购、供应、财务等管理流程，构建适应企业特点的最佳管理模式。让信息系统具备更柔性、更智能、更敏捷的性能并赋能业务发展，是企业应对市场变化的磨刀利器。

趋势六：财务数字化成为数字化转型的先导

企业要实现数字化变革，第一步就要实现财务数字化。将财务数字化作为企业实现全面数字化的切入点，已日益成为企业的共识。

回顾企业信息化、数字化的历史进程，财务在每一次企业转型的过程中都扮演着重要角色。无论是会计电算化，还是ERP普及运动，财务都是推动企业全面转型的发动机，是企业优化升级的重要抓手。这一方面是因为财务系统上接企业高管，下接每位员工；左接采购、运营，右接营销、服务；前接核算报表，后接分析决策。财务系统本身具备的连接各个部门、所有业务和管理流程的特性和立体数据结构，是其引领企业在各个层级进行全面数字化转型的天然优势。另一方面，财务管理是企业管理的生命线，几乎所有企业管理水平和竞争能力的体现都是以财务数据为核心。财务系统掌握着企业大量核心数据，而数据是数字化的核心要素。从这个视角上看，财务系统承担着引领企业全面走向数字化的重要职责。

我们发现，当前，越来越多的大型企业选择以财务为先导，通过构建财务共享中心，推动企业打通内外、连接内外，实现业财深度融合，实现财务数字化，并向全业务数字化延伸，最终推动企业整体数字化转型的实现。

同时，值得注意的是，随着自动化、智能化技术的突破和产业应用，财务共享的职能和价值正在发生巨变：通过重塑管财边界、业财边界和人机边界，财务共享中心从过去服务于企业内部基于财务制度、财务准则的流程，扩张到服务于更多的业务伙伴，创造业务价值。财务共享中心蜕变为全面财务业务处理中心、控制策略管理中心、经营核算报告中心、业财融合数据中心。企业不仅能基于新一代的共享中心连接内外，开展在线化、自动化核算，还能开展高价值的财务分析、经营决策、预算管理、风险管控，从而更高效地发挥数据价值，更顺畅地推进数字化转型。

趋势七：以数据中台和管理会计为主线实现数据驱动

数据分析是企业开展数据洞察，实现数据驱动的主要方式。过去两年，基于众多企业的数字化实践，我们日益发现：数据分析应以数据中台为基本架构和平台，以管理会计的应用首当其冲。

数据中台能够为企业带来三大改变：第一，数据中台能够打通数据壁垒，实现全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享；第二，基于数据中台，企业能够构建数据治理体系，实现数据标准化，将数据转化为有价值的资产；第三，数据中台为数据建模和加工提供了平台和工具。

管理会计的本质是基于数据和模型发现问题、解决问题。因此，在数字化转型的过程中，管理会计具有重要的引领作用，构建以管理会计创新应用为核心的新一代数智运营体系已日益成为企业开展数字化转型的必由之路。

以管理会计创新应用为核心的数智运营体系具有如下特点：一是主动赋能。随着企业拥有越来越多的数据和有效信息，依赖管理者个人的经验、能力和担当的决策逐渐减少，基于数据变化的自动化决策越来越多。二是面向业务场景。在数字化时代，管理会计的能力将逐步下沉到企业的中层和基层，下沉到诸如订单预测、应收管理这些更微观的业务场景，为企业全员提供业务监控、运营指挥、决策支持、策略定制等全方位的赋能。三是面向未来。过去，企业在管理会计领域更多是开展“感知现在”的分析，但是在数字化时代，企业可以开展更多“预测未来”的分析。四是形成从决策到行动的闭环。通过将传统的管理会计与业务化、场景化、实时化的数据分析相结合，企业可以将决策实时转化为行动，基于系统平台的流程协同能力，快速形成指令驱动和控制业务，开展实时事中监控、业务深度洞察、在线协同指挥作战、高频检视追踪执行结果，建立基于决策的场景模型和策略之上的监控决策指挥体系，真正形成数智化运营的能力。

趋势八：基于云原生的低代码PaaS平台成为企业数字化底座

云计算改变了企业内部ERP系统的架构。为应对当前快速变化的市场，加速企业数字化转型进程，基于云原生的企业低代码开发PaaS平台应运而生，为数字化提供了新一代底层基础设施的新架构，从技术与模型层面支撑企业数字化转型。

云原生既包含技术（微服务，容器等基础设施），也包含管理（DevOps，持续交付，重组等）。它通过提供一套完整的技术体系和方法论,来帮助企业在系统功能越来越复杂的环境下能够实现敏捷开发并保证系统的可用性。当前，云计算的发展已进入成熟期，云原生作为数字化转型的重要支撑技术，逐渐在人工智能、大数据、边缘计算、5G 等新兴领域崭露头角，成为驱动数字基础设施的强大引擎。伴随全行业上云的逐步深化，企业云原生化转型进程将进一步加速。新一代PaaS平台开发必须是基于云原生的应用。

同时，来自Gartner的数据显示，要满足中国企业的所有数字化转型场景，需要开发至少5亿个新的应用系统或者App。这是一个非常庞大的需求与市场，如果按传统的产品研发模式，不仅成本高昂，产品的输出和供给也受到限制。

低代码开发平台是无需编写代码或者编写少量代码，通过可视化拖拉拽方式就可以快速生成应用程序的开发平台，大大降低了应用程序开发门槛。业务人员经过简单培训即可在低代码平台直接构建应用，降低了业务人员不懂技术等原因导致的需求偏移风险和沟通成本。

趋势九：混合云成为企业数字化基础设施的首选

混合云是指至少使用了两种不同部署模式的云部署模式。混合云具备了可自动化运营和运维、资源和流程统一管理的解决方案，并且可以实现在多云之间按需编排云资源，使数据和应用能够在不同的云平台上进行共享和协同。

混合云不是公有云和私有云的简单组合，是基于统一架构的云底座，让客户本地订阅公有云服务，并支持通过云联邦实现租户跨多云使用全栈云服务和资源。通过于公有云同构的软件堆栈部署在企业数据中心内，企业可以根据业务需求将应用负载发布部署在公有云和自有数据中心内，并享受同样的云服务体验。由于混合云的部署模式进一步加强了企业的自主可控性，节约成本，正在获得更多青睐，已日渐成为企业数字化基础设施的主流之选。

趋势十：人工智能和机器学习成为数据驱动的倍增器

数据驱动离不开人工智能技术（AI）的应用。AI是企业数字化未来的最高形式，不仅可以实现文字、语音、图像、视频等非结构化信息的处理，帮助我们完成基础数据的处理和转化；还可以实现归因分析、数据洞察和智能预警，让数据的价值得到充分发挥。

AI分为运算智能、感知智能、认知智能三个阶段。运算智能让系统能存会算，感知智能让系统“能听会说，能看会认”，而认知智能让系统“能理解，会思考”，也就是可以联想推理。认知智能是未来数据智能应用中最重要的方向，也是智能技术在数据分析应用中的最大挑战。

认知智能在数据分析中的应用核心是通过自然语言理解和知识图谱，实现人和机器的交互以及人和数据的交互。从我们目前已能够实现的人机对话，到支持特定场景的常识性判断，到对特定领域非结构化数据的自主处理，再到能够基于数据生成自然语言，直至达到让机器拥有完全自主分析能力。通过认知智能技术的融合，机器将具备越来越强大的自主分析能力，不断引领数据分析方式的跃迁。

与认知智能不同，机器学习可以用来解决多变量、很难用一个规则来计算的计算模型，通过机器可以采集大量的预测参数，对数据的输出进行快速计算。基于机器学习技术，系统可以基于对业务知识的理解，科学预测、合理控制、智能分析，真正成为管理和财务人员的智能助手。未来，机器学习结合自然语言处理、知识图谱的数据交互分析技术，将给数据分析带来更大帮助。

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