電力企業數字化轉型中的風險與對策研究

朱甲琪，冀曉偉

（沈陽理工大學，遼寧 沈陽 110158）

0 引言

大數據時代，企業數字化轉型對企業實現可持續發展來說尤為重要。近幾年，政府出臺多項措施推動企業數字化轉型，創造新的經濟發展點，帶領企業加快數字化轉型腳步。隨著我國經濟目標轉向高質量發展階段，電力生產消費也出現了很多新型特征，電力需求持續增加，而面對有限的資源，電力行業為了提升生產效率，保證資源的合理配置，對生產的每個環節都加強了技術更新和應用，以加快數字化轉型進程［1］。目前，推進電力企業數字化轉型已經成為一種時代潮流，在“十四五”開局之年，發電、輸電、用電等各環節全面向數字化、網絡化、智能化應用轉型升級，促進了電力信息化建設和發展，開啟了產業轉型升級和高質量發展新征程［2］。

電力企業數字化轉型就是對電力設備運行和各運作環節進行數字化監測，將與生產相關的各種數據收集并整合到一起，通過大數據技術和云計算功能，利用人工智能、計算機算法等手段進行有效分析，對設備運行和各環節數據信息的全過程進行動態監測，并根據監測結果做出合理預判，以期實現對整個電力系統有效且及時的調度與把控，為企業在電力市場中的可持續發展建立良好的技術后盾和支撐。但是，電力企業數字化轉型帶來的數據信息難以管理、員工技術不過關、信息數據被盜取等問題，也為數字化轉型帶來了新問題。本文分析了電力行業企業數字化轉型中可能存在的風險及其產生的原因，并針對這些風險提出了一些防范措施，為電力行業數字化轉型中的風險防控管理提供參考。總之，電力企業要想在這數字化浪潮中嶄露頭角，必須加強自身數據管理、數據挖掘和智慧分析能力。

1 電力企業數字化轉型中的風險

1.1 信息安全風險

信息安全風險主要是指因網絡攻擊、軟硬件缺陷及信息壁壘等而造成的信息不對稱問題。再加上電力企業業務復雜，內部信息涉及諸多內容，信息多而復雜的特點增大了企業安全問題發生的概率。如今，互聯網遍布于人們生產生活的各個環節，工業生產與網絡已密不可分，網絡安全問題不僅關乎企業的發展，更涉及社會穩定發展和國家安全。電力行業是基礎性產業，其信息安全問題一直以來被廣泛重視，并且電力企業大多數為國有企業，因此企業的信息安全問題不僅是企業自身的問題，而且已經上升到國家安全層面。隨著工業互聯網時代的推進，電力行業要想實現未來更好的發展和信息化建設，需要把控好覆蓋電力系統生產銷售各個環節的物聯網建設，需要更專業的技術及接入端口，此外對內外信息交互方式提出了更高的要求。

1.2 員工權限風險

隨著技術的進步和發電方式的不斷豐富，電力系統內部結構發生了重大改變，與之前相比，其內部構造愈加復雜，數字化轉型過程中因員工權限責任引發的內部矛盾問題日益突出，迫切需要一種更適應如今發展狀況的組織結構去解決這一問題，從而降低員工風險對數字化改革的影響。除此之外，新技術的出現和業務活動的快速發展變化，需要進一步協調和統一企業各組成部分并對其進行整體規劃，這便要求企業提高員工權限與崗位責任的配合度，將員工安排在合適的崗位上負責合適的工作以發揮其最大價值。但是，要完成這一目標往往不是一蹴而就的，它需要經過一個慢慢磨合和協調的過程，在這個過程中難免會遇到內部阻礙問題，一部分員工在自身利益受到威脅時會對權限變動等感到不滿，從而給內部變革帶來影響，這部分員工一般是企業的管理人員，風險規避型的企業管理人員往往是企業變革中的最大障礙，他們認為轉型會帶來很多的不確定性，很可能會削弱他們的管理權力。還有一部分員工會因為自身能力難以與崗位責任相匹配造成員工抗拒變革，他們害怕不能與崗位工作相適應時被淘汰。這些問題都是企業在數字化轉型過程中必須考慮及重視的，如果得不到有效解決就會影響整個轉型進度，因此員工權限變化風險成為企業數字化轉型過程中的一大阻礙。

1.3 數據治理風險

我國電力行業存在很強的“頭部效應”，這些頭部企業的特點是規模大、發展迅速、處于成熟期，而其他一些位于產業邊緣的小微型企業往往處于初創或衰退發展階段，雖然有頭部企業的引領，但是其在數字化轉型中面臨的阻礙更大，數據治理風險尤為突出，這十分不利于整個行業的協調發展。當前，市場對電力行業的需求逐漸向高質量轉移，使得如何實現電力能源整體協同發展成為新時代電力信息建設面臨的新問題，然而解決這一問題的新技術大量應用在一定程度上會改變原有電力系統的結構與框架，增大數據處理的風險。行業現有的數據處理模式和管理技術無法高效地處置企業產生的海量數據，主要體現在兩個方面：一是電力行業內各企業之間的信息交流不夠充分，容易忽略一些重要的數據信息；二是企業內部之間存在信息溝通障礙，不同業務類別的數據之間缺乏共享渠道，因此很難發掘這些數據的價值。目前，大多數電力企業對數據采取的管控模式還不成熟，對內部數據群的管理不夠重視，缺乏有效的集中管理。大數據時代，企業的數據治理能力可以反映出其通過大數據分析得出結論的可靠程度，如果現有數據信息未能被有效利用和充分挖掘，那么實現數字化轉型之路將任重道遠。

1.4 流程自動化風險

企業在數字化轉型過程中的流程自動化風險主要與信息在共享傳遞過程中的規范程度、所適用流程的合理性及對流程的優化分析可靠性密切相關。企業數字化轉型就是在整個生產過程的各個節點處進行數據監測與收集，然后利用大數據技術找出最佳的生產要素配比方案，但是在這一過程中存在數據缺失和算法失常兩種風險，給大數據處理工作造成了極大的阻礙。電力企業一般規模較大，數據量和復雜精細程度相較于一般企業更復雜，所以對于電力企業來說，以上兩種風險的發生概率更高且影響更大，一旦發生可能會導致供給需求失去平衡、管理混亂甚至影響當地的生產生活，進而更容易造成企業計劃難以順利進行、各部門相互推卸責任等內部管理問題，增加了企業風險管理工作的復雜程度。此外，企業自動化技術是基于數據與算法而進行的，得出的結論大多依賴于經驗數據和程序，故處理問題缺乏必要的靈活性，存在一定的安全風險，給企業數字化轉型帶來巨大阻礙。

2 電力企業數字化轉型過程中風險的應對措施

2.1 健全風險防控系統，完善數據安全相關流程

要應對網絡攻擊帶來的信息安全風險，首先，必須利用先進的大數據及人工智能技術，將各種數據進行深度融合，針對這種融合模式建立新的風險防控機制，進而提出一些預防風險的意見和措施。企業也應建立健全風險管控系統，健全的風險管控系統可以利用大數據決策引擎，實時計算、分析識別出潛在風險，并加以阻斷、攔截，降低風險發生的概率，實現系統的智能化轉變。企業還可以運用云計算和區塊鏈技術，對重要數據進行加密處理和安全隔離，增強對關鍵業務和接入節點的信息安全監測，預防可能出現的利用信息進行非法交易、財務信息泄露、訴訟案件增多等問題，從而對信息資源和數據的安全性進行妥善管理。其次，電力企業數字化轉型的風險控制應建立一套化“被動”為“主動”的動態防控系統。貫穿事前、事中、事后的動態安全風控體系，時刻保持對存在異常的數據及環節進行監控，不僅可以強化風險管控能力和擴展能力，提升業務風險監測能力，還可以及時采取措施抑制風險發生，助力電力企業的數字化改革。最后，完善數據安全相關制度流程，從業務需求風險控制需要方面進行分析判斷，確定數據安全防護目標管理策略以及具體的合規程序等，明確關系人和數據使用的權限。同時，建立數據安全技術架構，為企業提供數據安全管理、監測、防護能力，實現數據資源安全管理、數據安全防護策略及數據風險防控系統的有效協作。

2.2 調整組織結構，培養數字化人才

組織結構是企業實現戰略的載體，與公司發展相適宜的組織結構有利于信息交流，可促進企業創新，為其實現可持續發展奠定基礎。在傳統的金字塔式企業組織結構中，科學且常規的形式保證了企業管理的效果和質量。但是，在當前數字信息化環境下，傳統的組織結構已經不能滿足發展的需要，現代企業組織結構應當順應時代發展，實施信息溝通效率更高、更加符合數字化發展背景的新型管理模式，減少領導層的干預，設計更加具有針對性的管理方案，以此縮短流程并提高效率［3］。規模宏大、結構復雜、業務面廣是電力企業的共同之處，所以企業首先在數字化轉型建設過程中要不斷整合，協調跨部門、跨業務的信息應用系統開發建設，尤其重視整體規劃。其次，應根據組織結構適當調整員工權限及明確其具體責任，減少由于責任不明確而導致的內部矛盾，避免影響數字化轉型進程。企業還應增強員工對其權限責任的適應性，培養員工的轉型意識，減少電力企業數字化轉型中遇到的內部阻礙。此外，培養企業內專業的數字化操作人才可以減少企業內部人員的變動，減少數字化變革帶來的內部阻礙，從而幫助企業順利實現信息化發展。在數字化轉型過程中，企業不單是要注重技術設備的使用，還要加大培養數字化專業人才的投入，從而達到增強數字化發展效果的目的。

2.3 數據分類分級，加大數字化研發投入力度

數據分類分級是指將數據依照相關規定及方法劃分成不同類別和級別，然后根據劃分結果對這些數據進行標記并對其進行差異化管理。通過制定不同等級數據的安全保護措施，以及建立各個級別數據之間的訪問控制機制，為實現數據安全保護的精細化管理提供一個良好的基礎，確保不同安全級別數據的安全性和完整性。從目前的情況來看，電力企業對電力數據開放共享的范圍沒有規范且明確的界定，對于開放共享的相關工作也不能保證從系統性出發對其進行管理。針對這一問題，企業應將可開放共享的數據目錄通過公司網站等方式將其公布出來并指定相應的管理規范，實現數據的有序、高效共享。同時，企業應積極捕捉數字市場化相關方面的信息，逐步嘗試進行數字市場化建設，探索更為全面的數據管理營運模式。此外，企業適當加大對數字化研發的投入對數字化轉型來說也是非常必要的。對于大多數企業來說，數字化研發是企業進行轉型過程中的一大推動力，研究表明，企業對新技術的應用程度可以通過其獲得的專利數體現出來，專利越多，表明企業對該轉型升級越重視。因此，企業進行適當的數字化研發投入可以加快數字化轉型腳步，獲得令人意想不到的效果［4］。

2.4 優化數據處理過程，改進數字化技術

企業數字化轉型依賴于業務流程的數據化與自動化，并在此基礎上利用大數據技術，最終達到對各個環節智能管控的目的，所以科學優化數據處理過程對實現數字化轉型來說有著積極意義。優化數據處理過程首先需要確保各業務環節已安裝智能數據記錄采集設備，確保設備可以自動監測和采集企業所需要的信息并將其上傳，之后通過對數據進行專業且深度的分析，得出企業資源和人員配置的最優標準。其次，促進企業數據把控、業務流程、產品服務等層面的智能化升級，根據采集的信息進行智能監測分析識別出客戶的多樣化需求，同時根據數據分析的結果找出可以優化業務流程及產品服務的方法，并加強各個環節中技術的更新和應用，提升企業管理和生產效率［5］。除此之外，企業可以通過改進傳統數字化技術對原有系統等進行變革，探索區塊鏈、云計算等新一代信息技術，為企業的創新行動提供技術支撐，從而提高數字化轉型效率，加快數字化轉型進程。

3 結束語

總之，電力企業要想在數字化轉型之路上行走順利，就必須加強合規風險防控意識，識別包括信息安全、員工變動、數據治理、流程自動化等數字化轉型過程中可能存在的風險，同時建立健全各種機制對風險進行把控和管理，通過調整專業技術人員配置、優化數據管理及處理過程，促進行業整體協調發展，提高管理和生產效率，保障企業的數字化轉型安全、平穩地進行。