1、概念：

数智化（Digital and Intelligent Transformation）是数字智慧化与智慧数字化的融合。

2、定义：

业界对于数智化的定义是：运用数字技术和智能算法，对企业的业务流程、运营模式、决策机制等进行全面的升级和创新，以实现更高效、智能、精准的运作。

3、作用：

在企业发展中，通过数智化能实现更精细化的管理和运营。借助智能分析和预测，企业可以提前洞察市场趋势和潜在风险，快速做出决策和调整。它能深度挖掘数据价值，驱动业务创新和增长。数智化可以大幅提升企业的竞争力和适应能力，实现资源的优化配置。

例如：

在电商领域，基于数智化实现精准推荐和个性化服务，提升用户体验和购买转化率；在物流行业，实现智能仓储和配送优化。

通常来讲，数智化功能组件包括：数据智能分析、智能决策支持、智能流程优化、智能风险管控、智能客户管理等。数智化是连接数字世界与智能应用的桥梁，面向企业各层面的创新体系。它为企业管理者、员工等提供深度洞察和智能引导，助力企业在复杂多变的市场环境中保持领先地位并持续发展。

数字化和数智化在信息处理和利用方面有着密切的关系，两者相辅相成，共同推动了信息化时代的发展。

1、含义不同数字化（Digitalization）

指的是将信息、数据、流程、操作等转换为数字形式的过程。

这意味着采用数字技术和工具将传统的非数字形式的内容或过程转化为数字形式，使其更容易存储、访问、分析和共享。数字化强调将模拟的、非数字化的内容转化为数字形式，是信息处理和管理的基础。

数智化（Digitization）则更侧重于对数字化数据和信息进行分析、解释和利用，从中获取见解、指导决策或创新业务模式。数智化是在数字化基础上的进一步步骤，它利用数字化的数据，并结合数据分析、人工智能、机器学习等技术来深入理解数据，发现模式、趋势，并做出更智能化的决策。总的来说，数字化强调的是转换为数字形式，而数智化则强调利用数字化的数据进行深入分析、获取见解和创造价值。

2、相同点数据驱动性质：

无论是数字化还是数智化，都与数据处理、管理和利用相关。

两者都涉及对数据的处理和应用，数字化是数据的转化和整理，而数智化则是对这些数据的更深层次的分析和应用。

技术的作用：

数字化和数智化都需要使用技术工具和平台。数字化需要数字技术来转换非数字化内容，而数智化则需要更进一步的技术支持，如数据分析、人工智能和机器学习等。增强业务效率：两者都旨在提高业务效率和创造价值。数字化使数据更易于存储、访问和管理，而数智化通过深入分析和洞察为业务决策提供支持，促进业务创新和增长。

1、数智化转型的复杂度：业务战略、组织升级、技术升级的叠加

当前，数智化转型成为企业发展的普遍趋势，无法快速响应、及时有效变革的企业将落后于洪流并逐步失去领域内的核心竞争优势。

然而企业的数智化转型复杂度日益提升：业务战略从To B端向To C端、从单一渠道逐个攻破向全渠道整合营销的调整将颠賽过往的业务模式；长期稳定、层级式的组织架构需升级成为持续动态调整、网络化的多样化组织模式；架构的逐步迁移、决策模式对于数据与算法的关注以及相关技术的持续迭代突破层层叠加数字化转型的难度，使得业务、组织、技术任一方面的变革与调整都需从前瞻性、整体性与连贯性角度进行衡量。

2、数智化转型进程的普遍误区

伴随数智化在组织内部的推进程度，存在四种组织形态，多数企业往往认为自身已通过数字化技术的引入、数字化小组的建立完成数字化组织的转型，然而，市场上大部分企业组织的数智化程度仍然作为数智化加强者、追随者，处于战术型和集中型两种形态之间，还需进一步向冠军型、全面融入型组织形态演进，从而蜕变为数字化的创新者。

（1）战术型组织形态通常仅基于业务开展数字化，以提高效率、促进业务发展为目的，并非从战略角度进行数智化承接，在实际转型推进上，常仅在某些业务单元内引入数宇化技术（如数字营销、在线销售平台等）。

（2）集中型组织形态通常在企业内部建立专业数字化小组，由专业小组持续推进技术、产品以及工作方式的创新，借助与核心业务团队的紧密协作，提高数智化在公司战路中的优先级。

（3）冠军型组织形态伴随着企业数智化程度的深入，该形态逐步呈现。在这一组织形态中，组织内部往往己形成明确的、经过充分沟通的数字化战略，在组织内部拥有高度一致的工作目标与开放的沟通协作方式，而专业的数字化小组的主要任务转变为传递、分享与培训数字化相关的知识技能。

（4）数字化全面融入型组织不再需要专门的数字化小组，具备数字技术的人员也将回归各业务部门，企业在文化、流程、业务模式与技术层面都己完全实现数字化，并成为企业日常运营的一部分，业务符具各高度的灵活性，能经在组织的各个层面响应变革需求。

3、企业现状与数智化之间的矛盾

纵观各企业向数智化双轮驱动迈进、持续提升快速迭代支撑与创新能力、

开展数智化转型的过程，普遍会遇到当前管理、人员、技术等方面的一系列矛盾：

（1）体制不合不同性质企业当前均面临不同层面的当前体制适配度不足问题，如国有企业普遍业务市场化程度较低，在业务发展与组织管理过程中，关注维稳多于效率，相应的人员管理机制较为传统；民营企业则关注投入产出效果，以家族文化和职业经理人文化主导，管理机制随机性强，人员流动过大。在面对业务模式的数智化转型时，均会受制于现有体制的过于固化或过于松散的特性影响，无法有效推进组织与业务变革。

（2）资源不通企业内部各专业资源分散于多个部门内，受制于企业内部树状组织结构及部门壁垒，自上而下的决策机制难以匹配业务的快速创新需求，部门协同过程中存在中空地带，权责无法有效落实，企业内部协同效率较低，内部资源难以进行充分、有效利用。

（3）机制不全企业在数智化转型过程中，面向客户需求持续涌现出临时性、以项目制形式开展工作的”自组织”灵活团队，然而无论是团队的设立形成、工作实施，还是园队的结果评估、激励引导，大多缺乏相匹配的组织管理、绩效考核与激励挂钩机制，难以开展规范、有序管理，同时也往往未能实现对团队创新的包容、鼓励与驱动效果。

（4）能力不足在数智化企业业务转变的过程中，同样亟待解决的是人员能力难以支撑业务核心职能的问题。新业务模式下对于企业员工、管理层的专业技能与软性能力需求强调敏捷学习、设计思维、结果导向与数字化技术知识等方面，而在传统业务中持续培养、发展的团队的现有能力难以满足与承接，产生能力缺口与短板。

（5）技术不灵IT架构以各自系统独立建设为中心形成信息孤岛，交互性和拓展性不足，难以支撑未来持续性发展，传统瀑布式研发导致整体交付迭代速度比较缓慢，无法应对灵活多变的业务需求，一套系统一个供应商，缺乏技术标准和自动化平台工具，开发扩展能力不强，运维难度大，依赖大量人力，缺乏自动化运维手段：面对互联网时代海量的并发流量，无力支撑高流量高并发的业务需求。

结语：

最后提一嘴，企业在数字化初期阶段，一定要找到合适的数字化工具来帮助企业进行全方位赋能。因为很多时候，合理有效地运用数字化工具，不仅可以让企业业务高效地运行，还能最大程度保证团队目标的达成