大型供應鏈企業數字化轉型規劃與實施路徑

王露寧，朱海洋、2

（1.物產中大集團股份有限公司，浙江杭州 310006；2.浙江大學計算機科學與技術學院，浙江杭州 310058）

一、引言

數字化轉型是運用大數據、人工智能、物聯網、區塊鏈等現代數字技術，構建數據采集、傳輸、存儲、處理和反饋閉環，打通不同層級與不同行業間數據壁壘，最終實現深化傳統業務系統改革、構建全新數字經濟體系目標的過程[1]。國內外關于數字化轉型的研究不僅把數字技術視為一種工具，更把數字技術視為一種改變企業決策方式的新手段[2-3]。從近年來的行業實踐看，數字經濟時代的創新創業活動因數字技術而蓬勃發展，新技術、新產品、新業態、新模式不斷涌現，行業數字化轉型領先企業已經取得良好應用成效[4]。以黑色金屬、有色金屬、能源化工、農產品等生產資料類大宗商品為核心品種的大型供應鏈集成服務企業集團（以下簡稱“大型供應鏈企業”），在貿易摩擦和新冠肺炎疫情的直接沖擊與長期影響下，面對全球經濟增長疲軟、上下游供應鏈需求波動較大的復雜形勢，迫切需要通過數字化轉型實現提質增效與商業模式創新，推動企業核心競爭能力提升與高質量發展。

二、相關研究與發展背景

（一）企業數字化轉型的相關研究

企業數字化轉型不僅是數字經濟時代企業管理學研究的重要領域，而且已經成為企業順應發展潮流所必須采取的戰略選擇，引起了世界各國政界、學術界、企業界的高度關注[5]。目前，有關企業數字化轉型的理論研究主要涉及三個方面。

1.數字技術研究。一是把數字技術作為推動經濟發展的新型基礎設施，研究其對組織和管理的影響；二是進行單項數字技術（如云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等）應用研究，特別是數據治理、數據建模、智能算法及可視分析應用研究。

2.數字化轉型頂層設計研究。側重于數字化轉型規劃方案，包括戰略藍圖與企業架構，數字化轉型目標、思路、原則、中臺模式、技術應用場景與業務應用場景，實施策略、路徑與方法，以及數字化轉型成熟度與評價模型等方面的研究。

3.數字化企業研究。主要致力于在現代企業管理理論框架下利用數字技術來實現企業數字化治理與數字化運營，涉及發展戰略、組織架構、人力資源、運營管理、商業模式等方面的研究。

但是，對于數字技術對數字經濟發展的影響規律，數字化轉型的理論與方法、機理與模式等科學問題，以及數字化企業管理、創新與創業如何突破傳統理論或假設的問題，尚未形成系統的理論體系和方法論，特別是缺乏數字協同創新與管理所需要的理論邏輯和創新方法，還需要進行長期的探索、實踐與改進[6]。

（二）企業數字化轉型的發展背景

1.數字經濟已經成為全球產業變革與經濟增長的重要驅動力?，F代數字技術的快速發展在國際政治、經濟、文化、社會、軍事等領域產生了深刻影響，已經融入并支撐著社會經濟發展的方方面面，世界經濟正在進入以數字化生產力為主要標志的新階段[7]。中國信息通信研究院發布的《2021年全球數字經濟白皮書》顯示，2020年，美國數字經濟規模蟬聯世界第一，達到13.60 萬億美元；中國數字經濟規模位居世界第二，為5.40萬億美元，同比增長9.60%，增速為全球第一。德國、英國、美國數字經濟在國民經濟中居主導地位，占GDP 比重均超過60%；中國數字經濟發展勢頭迅猛，但占GDP 比重只有38.60%。世界各國普遍把發展數字經濟作為推動經濟增長的重要途徑[8]。根據國際數據公司（International Data Corporation，IDC）的預測，2023年數字經濟產值將占全球GDP的62%以上，全球快速邁入數字經濟時代[9-10]。

2.數字化轉型是黨中央、國務院和地方政府提出的重大發展戰略。近年來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視數字化發展，明確提出要把握立足新發展階段、貫徹新發展理念、構建新發展格局的核心要義，加快數字化發展，發展數字經濟，推進數字產業化和產業數字化，推動數字經濟與實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群[11]。2021年，浙江省委省政府提出數字化改革戰略部署，要求圍繞數字浙江建設目標，統籌運用數字化技術、數字化思維、數字化認知，按照“一年出成果、兩年大變樣、五年新飛躍”的時間表和任務圖，聚焦“應用成果+理論成果+制度成果”，推動各地各部門各系統核心業務與重大任務，實現流程再造與高效協同，破除制約創新發展的瓶頸，構建整體智治體系，激發經濟社會發展活力，打造全球數字變革高地，努力使數字化轉型成為展示中國特色社會主義制度優越性“重要窗口”的重大標志性成果[12]。

3.數字化轉型是把握數字經濟發展機遇、加速提升創新能力、實現改革發展彎道超車的重大任務。國有企業是我國國民經濟的中堅力量，要在新一輪科技革命和產業變革浪潮中發揮引領作用，加快推進國有企業數字化轉型工作已經迫在眉睫[13]。2020年8月，國務院國資委辦公廳印發《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，要求國有企業著力夯實數字化轉型基礎，把握數字經濟發展機遇，加快改造提升傳統產業，培育發展新動能，實現改革發展彎道超車，全面推動產業數字化創新與數字產業化發展，積極打造行業數字化轉型示范樣板。2021年以來，浙江省國資委按照部署要求，加快國資國企數字經濟產業布局步伐，牽頭組織“1+N”國資國企數字化智治系統建設和“1+3+3+N”國資國企數字經濟發展專項行動，加速推動《浙江省國資國企數字化改革行動方案（2021—2025年）》的落地實施，著力提升國有企業改革創新能力與數字化管控水平。

4.數字化轉型是推動大型供應鏈企業轉型升級、提升競爭優勢、實現高質量發展的重要引擎。隨著客戶專業化程度的不斷提升，對供應鏈集成服務的個性化需求越來越多，如定制化與一體化解決方案、服務過程透明化與快速響應等，數字化已經成為提高服務水平和客戶滿意度的重要舉措。并且，隨著企業經營規模的擴大和邊際效應的遞減，經營指標持續增長面臨較大壓力，資源配置效率有待進一步提高，全要素生產率還有很大提升空間。而要解決這些問題，就需要采用數字技術對供應鏈集成服務進行全方位、全角度、全鏈條的改造，使業務與管理實現數字化、智能化，從而推動企業高質量發展。

（三）本研究主要工作

目前關于企業數字化轉型的研究比較豐富，但針對特定產業領域數字化轉型的研究較少，而考慮到產業特性對企業數字化轉型推進的重大影響，不同產業領域的企業數字化轉型之路可能大相徑庭，研究特定產業領域的數字化轉型規劃與實施路徑具有重大意義。本研究試圖簡要分析數字經濟和企業數字化轉型發展趨勢以及大型供應鏈企業數字化現狀，結合具體案例總結提煉大型供應鏈企業數字化轉型難點痛點并剖析其成因，進而在此基礎上提出數字化轉型目標、思路與原則，創新性地提出能有效解決大型供應鏈企業數字化轉型難點痛點、助推大型供應鏈企業高質量發展的數字化轉型規劃方案與實施路徑。本研究對大型供應鏈企業加速推動數字技術創新引領企業發展、促進商業模式多元化轉型升級、實現企業核心競爭能力提升具有較高的借鑒價值。

三、大型供應鏈企業數字化轉型現狀

（一）大型供應鏈企業數字化轉型水平分析

本研究根據2021年7月國家商務部等八家單位聯合公布的《第一批全國供應鏈創新與應用示范企業名單》以及2010—2020年年末滬深兩市主板上市公司名單，將已入選第一批94 家全國供應鏈創新與應用示范企業，且在滬深兩市主板上市的企業，作為本研究大型供應鏈企業樣本范疇。根據比對匹配結果，2010—2020年大型供應鏈企業樣本數分別為26、28、29、30、30、32、35、37、38、39、42家。基于網絡爬蟲技術及文本識別分析，采用關鍵詞“搜索—配對—加總”方法，對滬深兩市官網公開披露的上市公司年報進行歸集整理，抓取文本內容用于數字化轉型水平分析。本研究根據數字化轉型相關政策文件、研究報告及學術文獻，選取了“云計算技術”“大數據技術”“人工智能技術”“區塊鏈技術”“數字技術應用”五個數字化轉型關鍵詞。若某大型供應鏈企業年報中提及或出現了某一關鍵詞，則將該企業列為本研究數字化轉型供應鏈企業樣本。在數據信息抓取過程中，根據關鍵詞前后語境進行人工篩選，剔除非本企業及否定語境下出現的關鍵詞[14]。表1顯示了2010—2020年大型供應鏈企業提及數字化轉型關鍵詞的平均次數。本研究采用雙樣本t檢驗方法，對2010—2020年大型供應鏈企業數字化轉型相關數據信息進行橫向與縱向對比分析[15]。t檢驗值計算公式如下：

表1 2010—2020年大型供應鏈企業提及數字化轉型關鍵詞的平均次數

其中，t為t檢驗值，n1、n2分別為相應年度大型供應鏈企業、其他類型上市公司樣本數量，分別為相應年度大型供應鏈企業、其他類型上市公司提及某關鍵詞的平均次數，S12、S22分別為相應年度大型供應鏈企業、其他類型上市公司提及某關鍵詞的次數的方差。

對滬深兩市2020年公開披露的42家大型供應鏈企業上市公司年報進行研究分析發現，數字化轉型供應鏈企業有39家，占比高達92.86%，遠高于滬深兩市主板上市公司中的數字化轉型企業占比73.07%。在42家大型供應鏈企業中，數字化轉型關鍵詞出現的平均次數為22.79次，同樣顯著高于在其他類型上市公司中出現的平均次數13.47次，t檢驗值為1.98。其中，“云計算技術”“大數據技術”“人工智能技術”“區塊鏈技術”“數字技術應用”出現的平均次數分別為4.83、0.29、1.81、0.10、15.76。由此不難看出，數字化轉型供應鏈企業更加關注的是“數字技術應用”，占比接近七成，而在其他類型上市公司中該比例僅為45.85%。與其他類型上市公司相比，數字化轉型供應鏈企業對“大數據技術”“人工智能技術”“區塊鏈技術”的關注度較低，對“云計算技術”的關注度較高，但均不存在顯著差異，t檢驗值分別為0.37、0.53、0.12、0.30；對“數字技術應用”的關注度顯著高于其他類型上市公司，t檢驗值為3.75。

研究發現，在2020年的39 家數字化轉型供應鏈企業中，有30家企業提及“云計算技術”，其中13家企業提及次數超過均值，6家企業提及次數超過10次；有8家企業提及“大數據技術”，但沒有一家企業提及次數超過5次；有22家企業提及“人工智能技術”，其中13家企業提及次數超過均值，5家企業提及次數超過5次；有2家企業提及“區塊鏈技術”，但提及次數均未超過5次；39家企業均提及“數字技術應用”，其中甚至有企業提及次數高達281次。

（二）大型供應鏈企業數字化轉型動態演進

從企業數字化轉型的動態演進看，2010年以來，數字化轉型供應鏈企業在滬深兩市主板上市公司中的占比呈下降趨勢，從2010年的2.16%下降至2020年1.20%。之所以會出現這種現象，并非因為大型供應鏈企業對數字化轉型關注度的下降，而是因為其他類型上市公司對數字化轉型關注度的不斷提高。大型供應鏈企業很早就開始重視數字化轉型，早在2010年就有30.77%的大型供應鏈企業關注數字化轉型，而同期只有16.87%的其他類型上市公司關注數字化轉型。

大型供應鏈企業對數字化轉型關注度的不斷提高，可在滬深兩市公開披露的上市公司年報提及數字化轉型關鍵詞的平均次數上得到印證。2010年，大型供應鏈企業提及數字化轉型關鍵詞的平均次數僅為1.50次，與其他類型上市公司的平均次數1.34次相比不存在顯著差異。但隨著時間的推移，大型供應鏈企業提及數字化轉型關鍵詞的平均次數不斷增多，年均增速為28.06%，高于其他類型上市公司的年均增速23.36%。至2018年，大型供應鏈企業提及數字化轉型關鍵詞的平均次數增加到17.75次，首次顯著高于其他類型上市公司的平均水平11.31次。

與前述分析結果類似，大型供應鏈企業對數字化轉型關注度的提高主要來自對“數字技術應用”的重視。而在其他數字技術領域，大型供應鏈企業對數字化轉型的關注度與其他類型上市公司相比并無顯著差異。其中，2010年沒有一家大型供應鏈企業上市公司年報提及“大數據技術”“人工智能技術”“區塊鏈技術”，大型供應鏈企業上市公司年報首次提及“大數據技術”“人工智能技術”“區塊鏈技術”的時間分別為2014年、2013年、2018年，平均次數年均增長率為35.92%、64.75%、85.71%。大型供應鏈企業上市公司年報提及“云計算技術”的平均次數從2010年的0.35次增加至2020年的4.83次，年均增速為27.08%，高于其他類型上市公司的年均增速25.86%；提及“大數據技術”“人工智能技術”的年均增速高于其他類型上市公司的年均增速18.49%和50.46%；提及“區塊鏈技術”的年均增速低于其他類型上市公司的年均增速92.49%；提及“數字技術應用”的平均次數從2010年的1.15次增加至2020年的15.76 次，年均增速為26.83%，高于其他類型上市公司的年均增速19.03%。

通過上述分析可以發現，相對于其他類型上市公司，大型供應鏈企業更加重視數字化轉型，且多數企業數字化轉型起步較早。

四、大型供應鏈企業數字化轉型難點痛點

數字革命對供應鏈集成服務企業上下游產業鏈各環節產生了深刻影響，顛覆了行業應用與傳統商業模式，互聯網平臺也在不斷搶奪傳統流通貿易企業市場份額，激烈的市場競爭倒逼傳統企業通過數字化轉型提質增效。近年來，大型供應鏈企業紛紛主動擁抱數字化，在積極打造智慧供應鏈集成服務體系，推動職能管控、業務運營與先進數字技術深度融合等方面進行了大量的探索和實踐，特別是新冠肺炎疫情的暴發加速了學術界、企業界關于數字技術在供應鏈集成服務業務領域的應用研究，促進了對數字技術賦能企業運營管理關鍵環節（包括供應鏈集成服務）路徑和方法的探討。目前，數字化轉型相關研究取得了一定的進展和成效，但大型供應鏈企業數字化轉型之路并非一帆風順，仍然存在較多難點痛點[16]。

（一）總體戰略不明，轉型缺乏系統性

大部分供應鏈企業數字化轉型缺乏系統化、體系化的戰略目標、思考、謀劃與統籌推進，仍然停留于“零敲碎打”階段；集團化職能管控的幅度與深度以及數據信息的統計與分析，與敏捷、智能、高效的集團化管控體系要求相比還有較大差距；對下屬子企業數字化建設缺乏統籌協調，個別企業內部仍然存在數字化系統重復建設等問題。比如，部分大型供應鏈企業沒有統一規劃和建設能夠滿足集團職能管理部門對下屬子企業戰略管控及服務需要的數字化應用系統，在日常工作中主要通過要求下屬子企業事后報送報表的方式獲取數據，數據的實時性、準確性、完整性存在較大問題；往往在職能管理部門要求加強對某項業務職能的管控時，才會臨時決策上線一套獨立的應用系統，極易造成對數字化資源的不合理利用，導致浪費。

（二）服務能力不強，轉型缺乏競爭性

部分大型供應鏈企業盡管積累了數百萬級的產業鏈上下游客商（客戶和供應商）資源，但對客商信息的收集獲取、沉淀積累及分析運用不足，未實現客商全生命周期管理，無法實現客商分類評級的數字化管理和精準營銷；未構建實時響應客戶需求的數字化渠道，無法為客戶提供敏捷、高效的數字化服務；未及時掌握客戶個性化需求、產品偏好、經營痛點并積極反饋，導致客戶黏性不強，客戶服務及管理的數字化能力亟待提升。比如，多數大型供應鏈企業尚未統一建設集團層面的客商全生命周期管理系統，尚未在客商分類、客商關系圖譜、產業鏈圖譜、等級評定、風險控制、客商畫像方面構建數字技術支撐體系，尚未實現大數據精準營銷，無法及時響應或滿足客戶個性化需求，導致整體的市場競爭能力相對薄弱。

（三）數據質量不高，轉型缺乏效率性

部分大型供應鏈企業缺乏科學而統一的數據標準規范，部分企業已經建立了數據標準但未能執行落實到位，數據質量總體不高；沒有對業務和財務數據進行統一治理，數據資源散落于集團統建及下屬子企業自建的異構系統，特別是底層業務和財務數據無法在集團內部實現互聯互通，形成了許多數據孤島、信息壁壘和業務障礙；沒有構建能夠滿足企業數字化轉型需要的數據中臺，與外部第三方數據融合度不高，數據資源沉淀積累不夠，難以支撐高質量數據應用需求，無法實現數據驅動業務決策。比如，部分大型供應鏈企業的下屬子企業沒有按照集團統一制定的主數據標準規范執行實施，導致客商主數據重復現象嚴重；接入的第三方外部數據僅僅應用于簡單的工商、司法等信息查詢和數據檢索，未能在風控預警、智能分析、經營決策等方面發揮應有功效。

（四）價值挖掘不深，轉型缺乏科學性

各大型供應鏈企業及其下屬子企業盡管已經積累了大量的上下游產業資源和龐大的供應鏈管理各環節數據流量，但對這些數據缺乏有效整合運用，沒有應用先進的數據挖掘、表達學習、數據可視化等新興數字技術深度有效挖掘其中隱藏的信息，沒有最大化發揮數字資產價值，數據價值挖掘還停留在初級階段，距離現代企業科學管理標準的差距較大。比如，部分大型供應鏈企業僅針對各下屬子企業的業務數據、財務數據、指標數據等進行簡單的數據整合與分析應用方面的探索，盡管能在業務經營與風險控制方面發揮一定的輔助決策作用，但不能結合更多業務應用場景采用數據模型和智能分析算法對各下屬子企業業務數據、財務數據進行深度價值挖掘，與數據賦能業務運營、管理決策和產業發展的要求相比還存在較大差距。

（五）模式創新不足，轉型缺乏持續性

盡管多家大型供應鏈企業在黑色金屬、有色金屬、能源化工、農產品等生產資料類核心品種的大宗商品供應鏈集成服務業務規模方面位居國內同行前列，但大部分大型供應鏈企業對傳統模式轉型升級的研究以及對未來發展趨勢的把握不夠，特別是在商業模式創新方面應用先進數字技術的廣度和深度不夠，與產業數字化領先企業相比存在較大差距，導致企業可持續發展后勁不足。比如，部分大型供應鏈企業還停留于以流通貿易服務為核心，以倉儲、物流、金融等配套服務為支撐的傳統商業模式階段，尚未應用先進數字技術構建細分領域的產業互聯網平臺，距離創新商業模式采購集成化、生產定制化、渠道垂直化、銷售連鎖化、門店場景化的要求還有較大差距。

采用分類、比較、歸納、矛盾分析等方法剖析大型供應鏈企業數字化轉型五個方面的難點痛點，發現其中既有外部宏觀經濟環境的客觀因素，也有企業內部自身的主觀問題。究其原因，主要是缺乏集團層面數字化轉型的整體規劃與頂層設計，特別是存在數字化轉型思路不清晰、定位不精準、目標不明確、業務需求不明朗、數據治理不徹底、數據價值挖掘不充分、實施路徑不科學等問題。企業亟需制定科學、合理、精準的數字化轉型規劃方案，理清思路，繪好藍圖，明確方向，選好路徑，確保數字化轉型落地實施，早見成效。

五、大型供應鏈企業數字化轉型目標、思路與原則

研究表明，成功的企業數字化轉型并非對數字技術的簡單購買和應用堆疊，而是要在企業發展戰略、管理思維、組織架構等多方面實現充分融入與有機結合[17]。面對后疫情時代的新機遇新挑戰，大型供應鏈企業需找到自身競爭優勢，定義未來商業模式，明確自身轉型路徑，并以企業定位與產業發展戰略為先導，基于業務構想設計數字化轉型規劃[18]。

（一）數字化轉型目標

針對大型供應鏈企業數字化轉型的難點痛點，堅持理念與思路創新，牢固樹立數字化轉型“一把手工程”意識，全力塑造數字思維與數字文化；加快建設基礎數字技術平臺，不斷完善數字化建設閉環管理機制，持續提升數據要素集聚和數據治理應用能力；推動供應鏈產業鏈上下游企業間數據貫通、資源共享與業務協同；以業務數字化為起點，運用先進數字技術實現管理智能化，通過數據全生命周期管理和賦能應用，助推大型供應鏈企業職能管控體系與子企業業務運營能力轉型升級，最終實現數字業務化。

1.業務數字化。其核心是業務在線化，迭代優化大型供應鏈企業現有職能管控及下屬子企業業務運營數字化系統。一方面，沉淀數字化能力，促進業務與技術相互融合，優化業務流程，提高管控效率；另一方面，沉淀業務運營數據，把數字化運營思路融入業務流程。通過業務數字化為業務優化構建可利用、可分析、可改進的業務數據基礎。

2.管理智能化。其核心是通過智能決策配置企業資源，促使業務運營快速響應市場，通過運用先進數字技術特別是人工智能技術，以智能計劃、執行、控制為手段，構建基于業務應用場景的智能算法模型，重建企業運營秩序，打造人機協同的企業運營管理體系，最終實現洞察業務、優化運營與科學決策。

3.數字業務化。其核心是數據賦能業務優化與創新業務場景孵化。一方面，把數據沉淀為數據資產，深度挖掘數據價值，將之轉換為具有建設性的洞察觀點，以此優化現有業務管理模式，改進業務流程設計，賦能產業發展；另一方面，通過研發數字化產品/服務或新模式新思路，創造額外價值，為企業帶來新的業務增量。

（二）數字化轉型思路

以大型供應鏈企業內部管理運營數字化為著力點，以數字技術驅動業務經營與商業模式創新為突破點，以數據資產價值挖掘、業務敏捷響應、管控精準高效、資源科學配置為核心點，從精益管理支撐、卓越運營賦能、數智業務孵化三個方面著手打造智慧供應鏈集成服務，最終實現業務應用線上化、運營監控可視化、數據資產價值化、平臺架構全云化。

1.精益管理支撐。統一建設大型供應鏈企業職能管控后臺應用數字化系統，以提高職能管理業務效率與精細化水平為突破口，推進企業職能管控流程持續優化與有效協同，推動企業總部職能精益管理建設，提升集團化管控能力和管控水平。

2.卓越運營賦能。打造數據中臺與技術賦能平臺，結合下屬子企業端到端業財融合貫通運營系統進行業務需求分析，打破業務瓶頸，挖掘業務潛能，助力下屬子企業建立數據洞察導向與業務敏捷響應的卓越運營體系，持續提升運營績效。

3.數智業務孵化。開展對新商業模式的研究探索，以產業投資、股權合作等方式布局以大數據、人工智能等為代表的先進數字技術應用與服務，對具備高成長性的技術應用進行孵化，探索試點應用產業互聯網等新業務模式。

（三）數字化轉型原則

為切實發揮數字化轉型頂層規劃方案在確定轉型路線、支撐核心產業發展、推動業務創新等方面的引領作用，大型供應鏈企業數字化轉型需要遵循五項總體原則。

1.戰略導向、架構管控。針對“總體戰略不明，轉型缺乏系統性”這一難點痛點，應確保數字化轉型規劃與企業發展戰略及業務規劃對齊，實現數字化轉型規劃與企業發展戰略的有機融合，支撐發展戰略落地，提升數字化建設成效。

2.數據賦能、精細服務。針對“服務能力不強，轉型缺乏競爭性”這一難點痛點，應構建客戶基礎數據體系，對客戶資源進行深入挖掘，優化客戶營銷與服務策略，為客戶實施個性化、精細化、定制化服務，實現數據為產業發展賦能。

3.標準先行、高效供給。針對“數據質量不高，轉型缺乏效率性”這一難點痛點，應強化數據標準建設提升數據質量，通過數據資產的內增效和外增值，為加快構建大型供應鏈企業產業生態提供數據供給保障，有效支撐企業總體發展戰略實施。

4.著眼未來、適度超前。針對“價值挖掘不深，轉型缺乏科學性”這一難點痛點，應基于大數據、人工智能、數據挖掘等先進數字技術，實現大型供應鏈企業整體數據治理與應用能力提升，適度超前推動先進數字技術應用研究與探索。

5.創新驅動、引領發展。針對“模式創新不足，轉型缺乏持續性”這一難點痛點，應以數字化引領企業創新發展，推動大型供應鏈企業傳統流通業務與產業生態綜合集成服務業務協同發展，推動創新業務高質量可持續發展。

六、大型供應鏈企業數字化轉型實施路徑

（一）聚焦集團化管控與業務應用數字化，統籌推進科學實施

數字化轉型是一個統籌謀劃、循序漸進、動態發展的過程，不可能一蹴而就。大型供應鏈企業應結合數字化轉型職能定位匹配度、價值回報度、建設緊迫度等維度，對數字化轉型建設任務進行優先級識別，統一規劃、分步實施，增量開發、迭代優化，分三個階段推動數字化項目建設與數字化能力演進。

1.夯實基礎、補齊短板階段。主要任務是優化大型供應鏈企業職能管控領域已有的后臺應用系統，根據集團化管控要求新建一系列后臺應用系統，通過后臺管理業務數字化實現職能管理數據可視化，消除管理職能數字化應用盲區與短板，構建敏捷、智能、高效的集團化管控體系。優化大型供應鏈企業統建及下屬子企業自建核心業務系統，增強供應鏈集成服務對客戶日益多元化個性化需求的響應速度與服務能力，提升客戶體驗與客戶價值；通過風險識別、評價和監控，深入推進全面風險管控，實現風險管理從事后被動反應向事前主動保障的轉變。

2.平臺賦能、產融協同階段。主要任務是加強企業內部協同，協同水平越高，參與者越可能較競爭者擁有績效優勢[19]。加快形成大數據支撐、網絡化共享、智能化協作的智慧供應鏈集成服務體系，為各級下屬子企業發展賦能。以數字化賦能倉儲、物流和金融，進一步增強其作為智慧供應鏈集成服務業務的服務和支撐作用，提升綜合配套服務支持能力。加強大型供應鏈企業內部客戶協同、業務協同、管理協同，促進資源共享與優勢互補，引導下屬子企業形成以融促產、產融協同的良性發展局面。

3.生態拓展、提升智能階段。主要任務是積極打造產業生態，通過數字化、智能化手段構建高效協同的業務運營體系，提升運營效率，降低運營成本，并通過數據分析支持科學決策。通過深刻的數據洞察助力大型供應鏈企業圍繞現有核心主業開展產業投資與培育，在不斷優化企業產業布局的同時，推進與產業鏈供應鏈上下游的深度協同聯動，構建與完善產業生態，助力產業效率提升與轉型升級，打造共生共榮的產業生態系統。

（二）加強客戶服務及管理數字化建設，提升市場競爭能力

1.構建完整統一的客戶信息視圖，實現客戶服務及管理數字化?？蛻艚y一信息視圖是企業開展集成服務等工作的重要信息基礎，通過全面收集、深入分析客戶相關數據，實現客戶信息完整而全面的可視化展現。在日常業務合作過程中，強化對客戶基礎信息與行為信息的收集，多維度掌握客戶特征，構建統一的客戶信息視圖，支撐業務人員加深對客戶需求的理解，進而支撐精細管理、精準營銷、精確服務的實現，推進客戶全生命周期服務，提高客戶滿意度與忠誠度，構建面向客戶關系管理的業務服務與運營管理模式。

2.強化多渠道客戶觸點建設，提高服務水平，優化客戶體驗，提升競爭能力。梳理現有產品/服務，整合渠道優勢，形成各渠道相互補充的格局。結合現有產業生態拓展線上渠道，實現線上線下全方位多渠道建設。在銷售環節確保多渠道獲取客戶信息，多方式提供客戶服務，多平臺支持產品購買。在集中服務大客戶的同時，以更低的成本、更快的速度來觸達更多的長尾客戶。結合渠道歸因、客戶反饋全面分析渠道貢獻和質量，從而更加客觀有效地評估渠道價值，優化銷售策略，改善客戶體驗。

3.構建客戶畫像，實現精準營銷。通過數據可視化及智能算法模型，實現客戶聚類分析、營銷效果分析、客戶價格敏感度估算等數字化洞察，構建客戶畫像，挖掘客戶潛在需求，幫助企業基于客戶個性化特征實現精準營銷，或開展更為精準的營銷推介活動，形成獨特銷售模式，從而獲得更多市場份額，提升行業競爭力與行業地位。比如，通過人工智能技術深度分析不同程度的非活躍用戶，進行定向喚醒；預測分析有流失傾向的用戶，實施定向促銷實現激勵留存。

（三）注重數據標準建設與數據資源積累，依托數據治理關鍵技術提升數據質量

1.加強數據標準規范體系建設，為系統建設與深入應用提供基礎保障。主數據標準規范是推動數字化建設的重要基礎性工作，是數據庫建立的基礎，是數字化項目成功實施的一項關鍵工作[20]。通過加強大型供應鏈企業主數據標準規范體系建設，制定業務及指標數據標準，實現企業數據標準化規范化管理，為數字化建設奠定基礎。

2.拓寬數據匯聚來源，沉淀積累數據資源。通過搭建集團級數據中臺，全面推動大型供應鏈企業全域數據高效匯聚，明確下屬子企業數據歸集內容、頻率、方式、規則等，確保數據中臺的數據完整、一致、準確、及時，實現各類數據的有序歸集和有效共享。研究探索第三方外部數據統一接入集成方式，通過第三方機構了解和采集上下游客戶及供應商資信、供貨能力、客戶需求、產業鏈信息、行業信息等，豐富企業數據源，為數據分析與應用積累數據資源。

3.依托數據治理關鍵技術提升數據質量。搭建大型供應鏈企業數據資產目錄和一體化數據湖，采用統計機器學習（SML）方法設計k近鄰分類器（kNNC）、卷積神經網絡（CNN）等問題數據識別算法模型，判斷數據問題是否存在，識別數據問題類型。采用t隨機鄰近嵌入（t-SNE）算法、最大期望（EM）算法等對存量數據進行清洗、增強或補全，解決數據冗余、數據缺失、數據不一致等數據質量問題[21-23]。建立數據中臺與業務系統之間的企業服務總線（ESB）或應用程序編程接口（API），確保增量數據的實時性、準確性與完整性。構建滿足企業數字化轉型需要的數據治理與運營管理體系，為數字化轉型提供數據質量方面的制度保障。建立數據分級分類管理辦法，對不同級別類別的數據分別制定不同的安全管理策略與存儲策略，實現貫穿數據全生命周期的數據安全精細化管理。

（四）提升數字化運營能力，通過數據價值挖掘實現數據賦能業務運營

1.增強數字化業務運營能力，提升運營效率。以客戶需求為中心，利用數字技術將產品研發、供應鏈與集成服務過程中不同職能管理單元以及合作伙伴聯系起來，提升整條價值鏈的協調運作水平與透明化程度；利用數字技術消除不同價值鏈環節產品、流程、人員之間共享數據信息的阻礙，實現大型供應鏈企業對客戶需求及難點痛點的實時響應與決策。

2.應用數字技術提升產業鏈數字化能力，實現降本增效目標。以客戶需求為中心，利用數字技術改造線下、重人工、非標業務的傳統運營模式，優化業務運營流程，改善資源配置，提升物流、商流、信息流、資金流融合度與智能化服務水平，推動傳統流通業務創新轉型；聚焦客戶需求挖掘，把客戶體驗研究融入研發過程，探索新的產品或服務領域，逐步豐富產品種類或服務模式，以此滿足客戶對產品或服務多樣化的需求；及時交換位于價值鏈不同節點的產品信息，快速評估需求變化對所有參與方的影響，及時調整相關運營策略。

3.推動數據轉化形成業務洞察力，實現數據賦能業務運營與管理水平提升。數字化轉型關鍵在于應用，在沉淀匯聚大型供應鏈企業內外部數據的基礎上，根據企業職能管控體系要求及下屬子企業共性業務運營需求，建立統一的數據賦能平臺。搭建數據模型，采用智能分析算法，形成有效數據洞察，進行前瞻性分析和預測；以數據驅動運營與業務決策，及時準確呈現隱藏在瞬息萬變且龐雜數據背后的業務邏輯，打造數據賦能降本增效新引擎。比如，建設以數據價值挖掘、賦能企業發展為目的的360°客商分析，進行包括但不限于客商分類、關聯分析、等級評定、風控預警、客戶畫像等的價值挖掘和應用探索[24]。同時支持下屬子企業根據業務發展需要及監管單位要求開展個性化數據應用研究及探索。

（五）增強商業模式創新能力，積極探索可持續的數字化產品/服務業務增長點

1.聚焦數據業務，打造數字化產品/服務。通過對多渠道市場數據的分析，構建市場需求及市場趨勢預測體系，準確定位差異化需求所對應的客戶群體，實現對市場需求的精準識別。根據市場需求對產品/服務進行升級，或設計新的產品/服務應用，滿足客戶需求，尋求新的利潤增長點。比如，氣候變化會嚴重影響橡膠及農產品產量，可結合橡膠貿易、農產品種植領域相關經驗和數字技術，利用物聯網技術實時監控橡膠或農產品狀態，利用大數據進行預測分析，幫助種植戶把握適當的種植時間、灌溉水量、收割時間及其他重要因素，提高作物產量。同時，企業也可獲得數字化解決方案所帶來的增量收入以及貿易量提升所帶來的額外收益。

2.搭建產業互聯網平臺，構建平臺化服務的新型商業模式。依托大型供應鏈企業及其下屬子企業，面向發展趨勢向好、生態系統積累較為豐富的產業領域，搭建產業互聯網平臺，向生態伙伴輸出數據與運營解決方案，助力其提升運營能力，在支撐主業發展的同時拓展對外業務，創造新的業務價值。比如，搭建輪胎產業軟件服務（Software-asa-Service，SaaS）平臺，把大型供應鏈企業自身整合的資源和供應鏈集成服務能力進行價值輸出，助力產業鏈上下游企業降本增效與轉型發展。

3.持續關注數字技術發展與應用，積極探索前瞻性布局。聚焦國家級和區域性重大發展戰略，持續關注云計算、大數據、物聯網、人工智能等數字技術的發展和市場需求，積極將之應用于企業更多業務和管理領域，沿著價值鏈前端應用、模式創新與消費數據推動后端實現數字化協同，拓展數字化轉型新空間[25]。同時，積極推進大型供應鏈企業與互聯網頭部企業、產業數據提供商等資源型生態伙伴之間的戰略合作，適度進行數字技術前沿探索與前瞻性布局。

七、結語

在數字經濟時代，隨著現代數字技術的不斷發展，大型供應鏈集成服務企業正面臨行業重新洗牌，傳統企業管理、運營與商業模式已無法跟上時代發展步伐，推進數字化轉型是大勢所趨。企業需要針對當前存在的難點痛點，制定科學的數字化轉型規劃方案，不斷優化數字化轉型實施路徑與方法，持續調整、不斷優化企業相應的數字化戰略，持續完善業務運營流程，持續引入新技術以迭代更新數字化工具，不斷提升供應鏈集成服務對外部各種不確定因素的把控能力和數字化決策能力[26]。積極推動現代數字技術與供應鏈集成服務業務的深度融合，對大型供應鏈企業加速推動數字技術創新、促進商業模式多元化轉型升級、實現企業核心競爭能力提升與高質量發展具有較高借鑒價值。