數字化浪潮下的傳統業務困局

　　在當今時代，數字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改變著各個行業的格局。從互聯網巨頭的迅速崛起，到新興科技企業的異軍突起，數字化技術的力量無處不在。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第51次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2022年12月，我國網民規模達10.67億，互聯網普及率達75.6%。在如此龐大的數字環境下，傳統業務面臨著嚴峻的挑戰。

　　傳統業務在運營模式上往往較為傳統和保守，依賴于線下渠道和人工操作，導致效率低下、成本高昂。在銷售環節，傳統企業可能需要通過層層經銷商來推廣產品，這不僅增加了中間環節的成本，還使得產品到達消費者手中的時間變長。而在數字化時代，新興企業通過電商平臺和社交媒體等數字化渠道，能夠直接與消費者建立聯系，實現快速銷售和精準營銷。這種運營模式的差異，使得傳統業務在市場競爭中逐漸處于劣勢。

　　數據處理能力也是傳統業務的一大短板。在這個數據爆炸的時代，數據已經成為企業的重要資產。通過對大量數據的分析，企業可以深入了解消費者需求、優化產品和服務、提高運營效率。然而，傳統企業由于缺乏先進的數據處理技術和專業的數據分析人才，往往難以有效地收集、整理和分析數據。許多傳統企業的數據仍然分散在各個部門的不同系統中，形成了一個個“數據孤島”，無法實現數據的共享和協同利用。

　　傳統業務還面臨著數字化技術應用不足的問題。在生產制造領域，數字化技術如智能制造、工業互聯網等的應用，可以實現生產過程的自動化、智能化和柔性化，提高生產效率和產品質量。但許多傳統制造企業仍然依賴于傳統的生產設備和工藝，難以實現數字化轉型。在客戶服務方面，數字化技術可以通過人工智能客服、在線客服等方式，為客戶提供24小時不間斷的服務，提高客戶滿意度。但傳統企業在這方面的投入和應用相對較少，導致客戶服務質量不高。

　　這些問題就像一道道壁壘，阻礙著傳統業務與數字技術的融合，我們可以將其統稱為數字化壁壘。這些壁壘不僅限制了傳統業務的發展，也使得傳統企業在數字化時代的競爭中面臨著巨大的壓力。如果傳統企業不能及時打破這些數字化壁壘，實現與數字技術的有效融合，就很可能被市場淘汰。

　　傳統業務與數字技術融合的難點剖析

　　（一）技術理解與應用短板

　　傳統企業在數字化轉型過程中，對新興技術的理解和應用能力不足是一個突出問題。許多傳統企業的技術團隊相對薄弱，缺乏對云計算、大數據、人工智能等前沿技術的深入了解和實踐經驗。這使得企業在面對數字化轉型時，難以準確把握技術發展趨勢，無法選擇適合自身業務的技術方案。

　　在選擇云計算服務時，企業需要考慮多種因素，如云計算的類型（公有云、私有云、混合云）、服務提供商的信譽和穩定性、數據安全等。如果企業的技術團隊對云計算技術了解不夠深入，就可能在選型過程中出現失誤，導致企業在后續的使用過程中面臨成本過高、數據安全風險等問題。一些傳統企業在引入大數據分析技術時，由于缺乏專業的數據分析人才，無法有效地對大量數據進行收集、整理和分析，導致投入了大量資源卻無法獲得預期的收益。這不僅浪費了企業的資金和時間，還可能使企業對數字化轉型產生懷疑，進而影響轉型的進度和效果。

　　（二）組織架構與文化阻礙

　　傳統企業的組織架構和文化往往較為守舊，這對數字化轉型形成了巨大的阻礙。在傳統的組織架構中，等級森嚴，部門之間的界限分明，信息流通不暢，這使得數字化轉型所需的跨部門協作變得困難重重。當企業需要推動一項數字化項目時，可能涉及到多個部門，如業務部門、技術部門、數據部門等。但由于部門之間的“部門墻”嚴重，信息傳遞不及時，各部門之間難以形成有效的協同效應，導致項目進展緩慢。

　　傳統的企業文化注重穩定性和秩序，對創新和變革的接受程度較低。在數字化時代，市場變化迅速，企業需要具備快速響應市場變化的能力，不斷創新和優化業務模式。然而，傳統企業文化中的保守觀念使得員工對數字化轉型存在抵觸情緒，不愿意嘗試新的工作方式和技術應用。一些老員工可能習慣于傳統的工作流程，對引入新的數字化工具和系統感到不適應，從而影響了數字化轉型的推進。這種組織架構和文化的阻礙，使得企業在數字化轉型過程中面臨著巨大的內部阻力。

　　（三）人才短缺困境

　　數字化轉型需要具備多種技能的復合型人才，包括數字化技術人才、數據分析人才、業務創新人才等。然而，傳統企業在人才引進和培養方面存在著諸多問題，導致人才短缺成為數字化轉型的一大瓶頸。在人才引進方面，傳統企業往往缺乏吸引力，難以吸引到優秀的數字化人才。與新興的互聯網企業和科技公司相比，傳統企業的工作環境、發展空間和薪酬待遇等方面可能存在一定的差距，這使得優秀的數字化人才更傾向于選擇在新興企業工作。

　　在人才培養方面，傳統企業的培訓體系和機制不夠完善，無法滿足員工在數字化技能提升方面的需求。一些企業雖然意識到了數字化轉型的重要性，但在員工培訓方面的投入不足，培訓內容和方式也較為單一，無法有效地提升員工的數字化素養和能力。這導致企業內部員工的數字化技能水平參差不齊，難以滿足企業數字化轉型的需求。人才短缺不僅影響了企業數字化轉型的進程，還使得企業在數字化項目的實施和運營過程中面臨著技術難題和管理挑戰。

　　（四）數據難題

　　數據是數字技術應用的基礎，但傳統企業在數據方面面臨著諸多難題。數據不通是一個普遍存在的問題。許多傳統企業的數據分散在各個部門的不同系統中，形成了一個個“數據孤島”，無法實現數據的共享和協同利用。這使得企業在進行數據分析和決策時，難以獲取全面、準確的數據支持，影響了決策的科學性和及時性。

　　數據質量差也是一個突出問題。由于數據錄入不規范、數據更新不及時等原因，導致企業的數據存在錯誤、缺失、重復等問題，這使得數據的可信度和可用性大大降低。在進行數據分析時，低質量的數據可能會得出錯誤的結論，從而誤導企業的決策。傳統企業的數據應用能力不足，無法充分挖掘數據的價值。雖然企業積累了大量的數據，但由于缺乏有效的數據分析工具和方法，以及專業的數據分析師，無法將數據轉化為有價值的信息，為企業的業務發展提供支持。這些數據難題嚴重制約了傳統業務與數字技術的融合，使得企業在數字化轉型過程中難以充分發揮數字技術的優勢。

　　成功破局案例借鑒

　　（一）步步高與騰訊合作

　　步步高，作為零售行業的區域龍頭企業，在數字化轉型的道路上經歷了曲折的探索。2013-2017年，在電子商務的強烈沖擊下，步步高的傳統商超和百貨業務面臨巨大壓力，業績增長乏力，這五年被董事長王填稱為“迷失的五年”。然而，這段經歷也讓步步高深刻認識到數字化轉型的緊迫性和重要性。

　　2018年，步步高做出了一個重要決策，與騰訊、京東簽署《戰略合作框架協議》，開啟了智慧零售變革的征程。在與騰訊的合作中，步步高借助騰訊的技術優勢，在多個方面實現了數字化轉型的突破。在顧客數字化方面，步步高利用微信小程序架構打造了步步高Better購小程序，將購物流程的各個場景與線上系統打通，形成了服務流程閉環。從停車場內導航、導購，到優惠信息展示、優惠券領取、掃碼購、自助收銀、會員卡管理，甚至電子發票等環節，都可以通過小程序便捷完成。這不僅極大地提升了顧客的購物體驗，還讓步步高能夠收集到顧客的數字化行為數據，實現對顧客的精準洞察和個性化服務。

　　在商品數字化方面，基于騰訊先進的云計算與AI能力，步步高進一步升級了品類優化與庫存優化方案，實現了供應鏈互聯網化。通過對銷售數據的實時分析，步步高可以更加精準地了解消費者的需求，優化商品品類，減少庫存積壓，提高庫存周轉率。這使得步步高在商品管理上更加科學、高效，能夠更好地滿足消費者的需求。

　　在運營數字化方面，步步高發展以數據與算法為依據的科學決策體系，實現了企業全數字化運營。通過與騰訊的合作，步步高引入了先進的數據分析工具和方法，能夠對企業的運營數據進行實時監測和分析，為企業的決策提供有力支持。在門店運營中，通過數據分析可以優化人員配置、調整營業時間、改進促銷策略等，提高門店的運營效率和盈利能力。

　　通過與騰訊的合作，步步高在數字化轉型方面取得了顯著成效。2020年1-8月，步步高利潤同比增長超過170%，成功走出了線下關店潮。數字化會員數量不斷增加，線上業務占比持續提升，到2021年末，步步高數字化會員達到3089萬名，線上交易額18.8億元，數字化會員動銷率達60%。步步高還通過直播帶貨等創新營銷方式，進一步提升了銷售業績。2020年雙十一期間，步步高在小程序官方商城“步步高Better購”上發起數十場直播，11月7-8日，直播單日GMV高達1.09億，直播首日收獲1368萬點贊，8日當天在線觀看人數近30萬。

　　（二）中國工商銀行數字化轉型

　　作為國有大型商業銀行，中國工商銀行在金融科技的浪潮下，積極推進數字化轉型，為客戶提供更加優質、高效、個性化的金融服務。在技術應用方面，工商銀行綜合運用云計算、人工智能、大數據、區塊鏈等新技術，打造了強大的數字化金融服務體系。在云計算方面，工商銀行建立了自主可控的金融云平臺，實現了業務系統的快速部署和彈性擴展，提高了系統的穩定性和可靠性。通過金融云平臺，工商銀行可以快速響應市場變化和客戶需求，推出新的金融產品和服務。

　　在人工智能領域，工商銀行應用了智能客服、智能投顧、智能風控等技術，提升了服務效率和風險防控能力。智能客服可以通過自然語言處理技術，快速準確地回答客戶的問題，為客戶提供24小時不間斷的服務。智能投顧則根據客戶的風險偏好、投資目標等因素，為客戶提供個性化的投資建議和資產配置方案。智能風控利用機器學習算法，對交易數據進行實時監測和分析，及時發現和防范風險。

　　大數據技術也是工商銀行數字化轉型的重要支撐。工商銀行通過對海量客戶數據的分析，深入了解客戶需求，實現了精準營銷和個性化服務。在信用卡業務中，工商銀行通過大數據分析客戶的消費行為、還款記錄等信息，為客戶提供個性化的信用卡額度和優惠活動。通過對企業客戶的財務數據、經營數據等分析，工商銀行可以為企業提供更加精準的信貸服務和金融解決方案。

　　在業務模式創新方面，工商銀行圍繞客戶需求，創新推出了一系列數字化金融產品和服務。在個人金融業務中，工商銀行打造了手機銀行10.0新版，從多個維度進行了全面升級，包括智能創新、模式創新及功能創新。手機銀行10.0應用了全新的AI管家服務，采用數字人引導客戶，通過多輪對話快速解答常見問題，為客戶提供個性化的服務體驗。在財富管理領域，工商銀行結合多家財富管理機構的優質服務資源，推出了個性化的財富管理工具，如智存寶和天天盈，這些新型資產配置工具不僅增強了資金的流動性與靈活性，還為客戶提供了一種全新的理財體驗。

　　在對公業務方面，工商銀行推出了“工銀e企行”等數字化服務平臺，為企業客戶提供一站式金融服務。“工銀e企行”平臺整合了賬戶管理、支付結算、融資貸款、投資理財等多種功能，企業客戶可以通過平臺隨時隨地辦理各類金融業務，提高了企業的資金管理效率和運營效率。工商銀行還利用區塊鏈技術，推出了供應鏈金融服務，通過區塊鏈的去中心化、不可篡改等特性，實現了供應鏈上各企業之間的信息共享和協同合作，為中小企業提供了更加便捷、高效的融資服務。

　　通過數字化轉型，工商銀行的服務質量和客戶滿意度得到了顯著提升。在客戶服務方面，智能客服和手機銀行的應用，讓客戶可以更加便捷地獲取金融服務，減少了等待時間和辦理成本。在風險防控方面，智能風控技術的應用，有效降低了風險事件的發生概率，保障了客戶的資金安全。在業務發展方面，數字化轉型為工商銀行帶來了新的業務增長點，提升了市場競爭力。

　　打通數字化壁壘的策略與方法

　　（一）戰略規劃與認知升級

　　企業需要制定清晰的數字化戰略，這是實現數字化轉型的關鍵。數字化戰略應與企業的整體戰略緊密結合，明確數字化轉型的目標、路徑和時間表。企業要從頂層設計入手，成立專門的數字化轉型領導小組，由企業高層領導擔任組長，負責統籌協調數字化轉型工作。領導小組要制定詳細的數字化轉型計劃，明確各部門的職責和任務，確保數字化轉型工作的順利推進。

　　企業要提升全員的數字化認知，讓每一位員工都認識到數字化轉型的重要性和緊迫性。通過開展數字化培訓、宣傳活動等方式，增強員工的數字化意識和技能。培訓內容可以包括數字化技術的基礎知識、應用案例、數字化工具的使用方法等，使員工能夠更好地理解和應用數字化技術。企業還可以鼓勵員工參與數字化項目，通過實踐提高員工的數字化能力。

　　（二）技術升級與資源整合

　　企業應評估現有技術資源，了解自身技術的優勢和不足。根據數字化轉型的需求，引入云計算、大數據、人工智能、物聯網等新技術，提升企業的數字化水平。在引入新技術時，企業要充分考慮技術的成熟度、穩定性、安全性以及與現有系統的兼容性等因素，確保新技術能夠順利應用。

　　企業要實現新舊系統的集成，打破技術壁壘。通過建立統一的數據標準和接口規范，實現不同系統之間的數據共享和交互。企業可以采用數據中臺、企業服務總線（ESB）等技術，將分散在各個部門的系統進行整合，形成一個有機的整體。這樣可以提高企業的運營效率，降低管理成本，為數字化轉型提供有力的技術支持。

　　（三）人才培養與團隊建設

　　數字化轉型需要大量具備數字化技能的人才，企業要積極招聘數字化人才，充實企業的人才隊伍。在招聘過程中，要明確數字化人才的崗位要求和職責，注重考察候選人的數字化技能和創新能力。企業可以通過與高校、科研機構合作，建立人才培養基地，吸引優秀的數字化人才加入。

　　企業要加強內部員工的培訓，提升員工的數字化素養。制定個性化的培訓計劃，根據員工的崗位需求和技能水平，提供有針對性的培訓課程。培訓方式可以包括線上培訓、線下培訓、實踐操作等，使員工能夠更好地掌握數字化技能。企業還可以建立導師制度，讓經驗豐富的數字化人才指導新員工，加快新員工的成長速度。

　　建立跨領域人才團隊也是至關重要的。數字化轉型涉及多個領域，需要不同專業背景的人才共同協作。企業要打破部門之間的界限，組建由業務人員、技術人員、數據分析師等組成的跨領域人才團隊。團隊成員要密切配合，充分發揮各自的專業優勢，共同推動數字化項目的實施。

　　（四）數據治理與應用

　　數據治理是實現數據價值的關鍵。企業要建立完善的數據管理體系，明確數據的所有權、使用權和管理權，規范數據的采集、存儲、傳輸、處理和分析等流程。通過制定數據標準和規范，確保數據的準確性、完整性和一致性。企業還要加強數據安全管理，采取加密、訪問控制、備份等措施，保護企業的數據安全。

　　打通數據孤島是實現數據共享和協同利用的重要舉措。企業要整合分散在各個部門的數據，建立統一的數據倉庫或數據湖，實現數據的集中管理和共享。通過數據集成工具，將不同系統的數據進行抽取、轉換和加載，導入到數據倉庫中。企業還要建立數據共享機制，明確數據的共享范圍和方式，促進數據在企業內部的流通和利用。

　　數據驅動決策是數字化轉型的核心。企業要利用數據分析工具和技術，對大量的數據進行挖掘和分析，提取有價值的信息，為企業的決策提供支持。通過建立數據分析模型，預測市場趨勢、客戶需求和業務風險等，幫助企業制定科學合理的決策。企業還要建立數據可視化平臺，將數據分析結果以直觀的圖表、報表等形式展示出來，方便決策者查看和理解。

　　（五）合作生態構建

　　在數字化轉型過程中，企業應積極與科技公司、研究機構等合作，共同推動數字化轉型。與科技公司合作可以獲取先進的技術和解決方案，加速企業的數字化進程。企業可以與云計算服務提供商合作，采用云計算技術，降低企業的IT成本；與大數據分析公司合作，提升企業的數據分析能力；與人工智能公司合作，開發智能化的應用場景。

　　與研究機構合作可以獲取前沿的研究成果和專業的咨詢服務，為企業的數字化轉型提供理論支持和決策建議。企業可以與高校的科研團隊合作，開展產學研合作項目，共同研究數字化技術在企業中的應用；與專業的咨詢機構合作，對企業的數字化轉型進行評估和規劃，制定科學合理的轉型方案。

　　構建合作生態還可以促進企業之間的交流與合作，共同探索數字化轉型的新模式和新路徑。企業可以加入行業協會、產業聯盟等組織，與同行企業分享經驗，共同應對數字化轉型中的挑戰。通過合作生態的構建，企業可以整合各方資源，形成合力，共同推動數字化轉型的發展。

　　行動起來，開啟數字化新征程

　　打通數字化壁壘對于傳統業務的發展具有不可估量的重要性。它是傳統企業在數字化時代生存與發展的關鍵，是提升企業競爭力、實現可持續發展的必由之路。通過戰略規劃與認知升級，企業能夠明確數字化轉型的方向，凝聚全員力量；技術升級與資源整合為數字化轉型提供了堅實的技術支撐；人才培養與團隊建設為企業注入了創新活力；數據治理與應用讓企業能夠充分挖掘數據價值，實現科學決策；合作生態構建則為企業創造了良好的外部環境，促進了資源共享與協同發展。

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