推進企業數字化轉型診斷全覆蓋工作的出發點和落腳點

一、工作背景和意義

（一）數字化轉型成為企業生存和發展的必答題

宏觀方面：中國、美國等經濟體，繼工業革命之后，正在加速進入數字革命開創數字經濟發展的新階段，全社會數字化轉型迫在眉睫，生產要素、生產力、生產關系都將全方位、深層次、系統性改變，經濟社會發展的模式和路徑也將根本性轉變。

中觀方面：車聯網、新能源、現代服務等新賽道產業，發揮數據要素、數字生產力為代表的新質生產力的創新驅動作用，新業態加速繁殖，迅猛發展，對傳統產業形成降維打擊。

微觀方面：特斯拉、比亞迪、希音等融入產業新賽道、按照數字經濟新趨勢新規律新要求轉型發展的企業，進入引領發展的快車道，新技術、新產品、新模式日新月異，在經濟下行周期也都實現了逆勢增長，與那些不轉型或轉型慢的企業深陷發展困境形成鮮明對比。

（二）數字化轉型是一項復雜巨系統工程

轉型的迷局：“轉型”的核心要義是要通過數字化實現可持續發展，并不是片面追求提高數字技術應用水平，數字技術應用水平高也不等于數字化轉型水平高。以當前產業轉型較為成功的轎車行業為例，即便領軍燃油車企業的數字車間、智能工廠水平往往全球領先，但向新能源、車聯網轉型慢的卻仍難以避免銷量加速下滑的未來。

系統性難題：在技術、產業和市場等全方位變革背景下，再“摸著石頭過河”，僅從當前業務痛點出發，頭痛醫頭、腳痛醫腳，不謀全局，很難避免盲人摸象的問題，很容易錯判方向，事倍功半，甚至南轅北轍，錯失良機。即便沒出現大問題，最多也只能推動局部優化，很難獲取整體性成效，更難把握行業新賽道布局的機遇，實現換道超車。

創新的困境：當前，新一代信息技術引領的產業革命加速演進，產業轉型升級和賽道切換迎來了千載難逢的重大機遇。但僅靠引進消化吸收式的模仿難以實現產業轉型升級，集成創新也不足以支撐搶占產業新賽道主導權，亟需把握趨勢、洞悉規律，在大范圍集成創新基礎上，充分發揮數據要素、新質生產力的創新驅動潛能，大幅提升自主原創能力。

（三）數字化轉型需系統謀劃才可能實現整體提升

企業層面：通過全面深入診斷對標，厘清現狀問題和方向路徑，幫助企業提升系統觀念，確定戰略方向，構建發展藍圖，并以價值為導向，明確轉型的價值目標和預期成效，以能力為主線，明確轉型的能力要求和提升路徑，以數據為驅動，明確轉型的關鍵要素和著力點，從而解決不想轉、不敢轉、不會轉的問題，更有效獲取轉型成效。

供應鏈/產業鏈層面：基于相關企業的全面診斷對標，厘清供應鏈/產業鏈總體現狀問題和方向路徑，構建發展藍圖，明確供應鏈/產業鏈整體協同的痛點、堵點和癢點，精準定位共性技術協同攻關、共性能力協同建設等要求，形成鏈主帶動、平臺賦能的整體提升方案。

區域層面：基于區域內企業的全面診斷對標，厘清區域總體現狀問題和方向路徑，構建發展藍圖，明確各地區、各重點支柱產業、產業集群和關鍵企業的戰略方向和重點，系統開展轉型目標制定、轉型任務規劃和轉型路徑設計，加速實現轄區內企業和產業可持續發展能力的整體提升。

二、工作要求和要點

（一）診斷體系研制

覆蓋全局： 避免僅聚焦某部分技術、業務或管理，而是強化系統觀念，從轉型全局出發構建多位一體、協調聯動的診斷指標體系和分析模型，涵蓋戰略轉型全方位、業務創新全場景、能力提升全過程、技術融合全領域、管理變革全要素等，支持全面診斷對標，從大處著眼小處著手，更好實現系統謀劃、全局優化。

刻畫規律：避免僅是一批各方面評估指標的堆砌和分類，而是依據符合數字經濟趨勢規律的數字化轉型架構和方法，以價值為導向、能力為主線、數據為驅動，構建一套順應趨勢、洞悉規律、邏輯嚴謹的診斷指標體系和分析模型，支持深度診斷對標，透過現象看本質，更有效確定方向、明確重點。

分級分類：避免僅照搬模仿西方技術管理成熟度模型及其進階等級，而是綜合考慮不同行業轉型的廣度和深度，以及廣度和深度的不同組合，構建一套分行業門類、分發展等級、分水平檔次的診斷指標體系和分析模型，支持細化診斷對標，因地制宜對癥下藥，更個性化繪制提檔升級的路線圖。

（二）診斷工具開發

應用個性定制：全覆蓋式的大范圍企業診斷，宜采用線上工具為主的服務模式，更好為企業提供低成本、高效率、隨時隨地的診斷服務。而隨著診斷覆蓋面擴大，相關各方需求的多樣性往往同步提高，對診斷工具的柔性提出更高要求，亟須不斷增強其支持個性化應用的能力。如分析定制，以支持分析個性化關鍵指標；結果定制，以支持反饋個性化診斷結果；在線培訓，以支持量大面廣人員的按需培養；在線交流，以支持不受時間地域限制的按需互動等。

結果自動反饋：診斷結果的自動反饋能力與診斷全覆蓋工作總體成效水平正相關，亟須全面深化診斷工具的模型化、自動化能力，通過模型的自主運行，支持用戶自主選擇關鍵指標、關聯行業、關注區域，實現數據自動分析，結果自動反饋，關鍵指標、相關企業、行業、區域等的自動對標。

工具開放共創：廣泛參與、共建共創是診斷全覆蓋工作可持續發展的必由之路，基于診斷大數據、診斷自動處理模型，亟須加強診斷工具開放式協同創新，支持用戶自主應用診斷工具按需開展診斷分析和應用，支持相關方基于診斷工具自主開發新的診斷分析功能和應用，不斷豐富診斷全覆蓋服務生態。

（三）診斷服務組織

聚焦轉型：需求側整體性創新轉型需求與供給側碎片化傳統專業技術供給之間的不平衡不匹配成為當前制約數字化轉型成效整體提升的關鍵掣肘，診斷全覆蓋服務需避免僅為了兜售技術廠商的技術產品，而是要聚焦于服務需求側（診斷企業）轉型可持續發展。因此，培育壯大并用好一支立足需求側的高水平第三方咨詢服務隊伍，成為工作成敗的關鍵。

系統引導：區別于需求側更專注于自身產品、供給側更專注于自身技術、診斷全覆蓋（第三方）服務更需專注于系統引導企業轉型，為需求側數字化轉型提供總體策劃服務，在此基礎上，可進一步整合供給側資源，提供圍繞轉型的大集成解決方案供需對接服務。此外，還可伴隨企業數字化轉型全過程，以全面診斷為抓手支持企業動態管控并全局優化轉型成效。

服務創新：與傳統咨詢服務更專注于做知識搬運工不同，數字化轉型診斷全覆蓋服務更需專注于運用符合數字經濟趨勢規律的數字化轉型架構和方法，為需求側創造性構架可持續發展藍圖，系統謀劃當前和中長期戰略方向、重點任務和實現路徑。在此基礎上，協調供需相關方在藍圖框架下加快具體工作的小步快跑，通過試錯、迭代和優化，提升各方協同推進轉型的一致性和合力，降低創新風險，提高創新成效。

三、工作目標和成果

（一）胸中有全局

全面摸清現狀：基于蘊含數字化轉型規律的診斷模型，全面深入完成所有規模以上企業、重點行業、各級區域的數字化轉型診斷對標，全面把握每一家企業、重點行業、各級區域數字化轉型總體現狀、優勢短板和關鍵指標等情況，及其與其他企業、關聯行業、關注區域等的本地和全國對標情況等，以全面發現問題，深入找準方向。

構建數字藍圖：依據符合數字經濟趨勢要求的數字化轉型架構和方法，為企業構建全維數字畫像，為診斷全覆蓋工作主管部門構建數字藍圖，動態呈現參診企業、重點行業、各級區域數字化轉型的進展和成效，動態更新企業、行業、產業集群、區域等的數字化轉型指數、水平檔次、關鍵指標數據看板等，以實時掌控發展全局，動態優化工作部署。

形成場景圖譜：參照涵蓋主體、客體、空間、要素等的數字場景模型，從業務環節、業務板塊、全Pje/v/bVzlx3JnwcBJxHeFoYWUIe2WGh+oehFsnCzMc=企業、供應鏈/產業鏈等不同轉型廣度，以及信息技術工具、信息系統建設和集成、數據驅動、知識賦能、智能自主等不同轉型深度，分級分類分專題構建重點企業、行業、產業集群適用的典型數字化業務場景，明確不同場景的參與主體、主要價值活動、資源條件環境要求，關鍵驅動要素及其相互作用機制等，形成系列數字化業務場景圖譜，以場景化提升創新轉型的系統性，更好獲取整體成效。

（二）手中有典型

培育試點：基于數字藍圖動態掃描企業、行業、產業集群現狀問題和優勢短板，分析提出有一定前瞻性且有共性需求的數字化業務場景，依托愿意承擔高風險，獲取高收益，有遠見、有基礎、有條件的企業和團隊，參考數字場景模型，分級分類分專題培育一批數字化業務場景建設試點，以試點探索創新方向，降低風險，提高成功率，積累經驗。

打造示范：基于數字藍圖動態掃描企業、行業、產業集群現狀問題和優勢短板，分析提出已取得實質性進展和成果且有共性需求的數字化業務場景，依托相關領先企業、解決方案提供商以及具有創新創造能力的第三方咨詢機構等，參考數字場景模型，分級分類分專題打造一批數字化業務場景建設示范，以示范引路，比學趕超，共同進步。

推廣案例：基于數字藍圖動態掃描企業、行業、產業集群、各級區域現狀問題和優勢短板，分析提出可復制可推廣且不局限于試點示范成果的數字化轉型典型案例。依托案例相關需求側、供給側和第三方等優質力量，運用數字化轉型架構和方法，對一批案例進行深入“基因級”的系統梳理和深度解剖，既弄懂原理，又總結實踐，以案例為媒介，理論與實踐相輔相成，更系統有效傳播和推廣典型經驗。

（三）干事有方法

導入方法：授人以漁，全面引導廣大企業導入數字化轉型架構和方法、診斷模型、數字場景模型等，提升系統觀念，系統掌握數字經濟新趨勢、數字化轉型新規律，提高運用相關方法模型主導和推動創新轉型的能力和水平，以更有效獲取創新轉型的綜合成效，加速從既有經驗照搬模仿，向集成創新甚至自主原創轉變。

完善制度：全面引導企業運用診斷全覆蓋工作方法和成果，全方位、多層次建設數字化治理體系，構建系統推進數字化轉型的過程管理機制，將先進企業最佳實踐內化為可執行、可操作的運行制度和操作規范，建立完善適合自身實際的數字化轉型管理體系，不斷強化制度和機制保障，以更可持續推進數字化轉型，更穩定獲取轉型成效。

優化決策：全面引導企業運用并細化企業數字畫像，動態跟蹤企業自身、供應鏈/產業鏈、產業集群以及對標對象等的相關數據，形成用數據說話、用數據管理、用數據決策的工作模式和機制，構建完善基于全方位診斷對標數據的決策支持模型，提升企業全局決策、動態決策的能力和水平，以更精準定位轉型方向，更快速優化轉型重點。

（四）革命有隊伍

培養專業人才：以數字化轉型架構和方法為牽引，基于診斷全覆蓋工作相關成果，開發形成數字化轉型專題培訓課程體系，創新結果導向、線上線下結合的培訓方式方法，組織全員數字素養提升行動，全面提升高層的系統性數字思維、中層的數字創造力和執行力、全體員工的數字技能，以提高全員的工作協同性、一致性，更好發揮全員的工作合力。

建設專業隊伍：以診斷全覆蓋工作為抓手，全面梳理優化戰略、業務、能力、技術、管理等相關的數字化職能職責，建設完善涵蓋首席數據官、數據管理師、數據分析師等的數字化職位序列，創新相關人才選育用留機制，引導相關人才運用數字化轉型架構和方法更好發揮作用、創造價值，以壯大數字化專職人才隊伍，為數字化轉型提供堅實的組織保障。

提升專業能力：不斷完善診斷模型、場景圖譜、數字藍圖等，更好支持相關人員全面深入完成好企業評估診斷和對標引導全覆蓋工作。不斷完善數字化轉型診斷工具，更好支持相關人員系統謀劃轉型工作，精準定位當前工作重點，更有效推動具體工作先行先試，小步快跑，快速迭代。不斷完善數字化轉型架構和方法，更好地支持相關人員提升轉戰略、轉業務、轉能力、轉技術、轉管理的系統性和協同性，更穩定獲取整體性成效。

總而言之，只有堅持政府引導，市場主導，聚焦于需求側系統性轉型需求，服務于為需求側創造戰略性、全局性轉型價值，需求側、供給側、第三方等相關各方各展所長、開放共創，才能更好實現廣大企業可持續發展能力的整體提升。