破除壁垒 多措并举加快推进数字化转型

1评论 2020-02-17 05:43:38 来源:中国证券报 华资实业20%大肉分享

  □赛迪智库信息化与软件产业研究所

  高婴劢 姚磊

  新冠肺炎疫情出现后,国内各方面运用数字技术与疫情作战。由于关键领域、关键环节数字化尚不成熟,导致疫情大考之下数字化仅做到“亡羊补牢”而非“未雨绸缪”。但此次疫情为破解数字化转型“顽疾”提供了良好契机,已有越来越多的主体积极探索加快数字化转型的破解之道。

  数字化手段发挥巨大作用

  大数据技术助力抗击疫情。大数据平台成为疫情通报、舆论引导、物资配置的重要载体,众多互联网公司打造“疫情地图”,提供“同程排查”“线上问诊”等工具。人工智能技术显著提升了诊疗效率,浙江省疾控中心基于阿里AI算法,大幅缩短疑似病例确诊时间,百度、阿里云等也为加速新药疫苗研发提供免费AI算力。

  “互联网+”开启线上生活。“互联网+”政务保障政府服务“不掉线”,全国一体化在线政务服务平台开通疫情防控专题,多地司法业务、投资审批业务等均转移到线上办理。电子商务满足生活采购需求,大的电商平台不间断物流配送,并进行紧缺物资的全球采购。在线教育确保“停课不停学”,学校将教学搬到“网上”。

  远程协同支撑企业“停工不停产”。在线办公、在线服务外包、智能制造成为企业复工复产的重要手段。多家云协同办公厂商免费开放了音视频会议、协同办公等服务。一些软件实现采购全流程线上化,帮助企业维持正常运转。

  数字化尚未完全释放应有潜能

  目前产业界普遍关注的数字化转型,在技术、路径、制度等方面始终存在瓶颈,但在这次疫情中可以看到转型需求大量释放,各领域也在探索破解之法,引领转型向更积极的方向迈进。

  数据运营能力不足,路径和模式单一。当前,很多主体仅仅“学会”上机器、上系统、上平台,但没有打通内外部数据流,无法解决业务痛点、实现精准的数据决策。

  大部分转型主体对数字技术了解不充分,缺乏足够的数据平台或数字业务运营经验,在如何选择技术平台、变革业务流程、培育商业模式方面踌躇不前。在疫情影响下,很多餐饮企业“被外卖”,配套的线上产品设计、直营供应链、客户管理等都准备不足;在线教育平台纷纷通过免费模式抢占市场,但随着线下机构向线上转移,竞争实则加剧,用户成本降低但营销成本上升,反而变成高流量、低转化,并很大可能牺牲课程质量和教学效果;远程协同办公在培养用户习惯上并不顺畅,有企业复工后就出现因超过基础设施承压能力纷纷掉线,加上员工认知水平不一,沟通效率大打折扣。

  数据治理水平不高,管理和制度滞后。数字化转型不仅是技术工具的运用,更需要配套的管理和治理机制来保障。从组织管理来看,转型主体亟待适应开放的数字化环境,减少管理层级,增加管理幅度,建立一种紧凑横向的扁平化组织。为适应疫情下居家办公需求,很多企业围绕任务管理推行“双‘1-3-1’工作法”,“三在”(在家上班、在群上岗、在线培训),目的就是探索网络平台环境下,最大化调度员工积极性、架构扁平化组织及文化的能力。从数据治理来看,大多数转型主体面临数据共享瓶颈,以疫情数据发布为例,很多城市主体存在政务、医疗、基层数据“聚而不通、通而不用”,难以确保精确实时的信息发布。为破解这一瓶颈,厦门、广州等地在上线口罩预约系统的同时,推动公安、民政、医疗、社保等垂直系统核心数据共享,探索了口罩登记、投放、分配等多层面数据协同,取得了明显成效。

  破除壁垒 改革体制机制

  数字化转型是一项长期的系统性工程,涉及经济社会多个主体、多个环节、多个领域,很难在短期内找到完善的解决之道,需要从点、线、面等不同层面探索合适的转型路径。新冠肺炎疫情中的众多数字化转型实践为我们提供了借鉴和思考。

  一是要放眼长远,加强顶层设计。当前,不同层面的多个政府部门已经开始着手数字化转型推进政策研究和文件编制,在这个过程中需要系统布局、整体推进,统筹兼顾转型力度、发展速度和社会可承受度,把握新一代信息技术在不同行业、环节、领域扩散规律,针对不同领域基础、阶段和水平差异性,形成方法科学、机制灵活、政策精准的推进政策体系。

  二是要破除壁垒,改革体制机制。数字化转型涉及众多技术、产品、业态,需要支持创新、宽容失败的发展环境。在疫情防控中出现的机器人(行情300024,诊股)辅助医疗、无人机测温等诸多新尝试都面临行业准入限制等问题,法律层面需要允许范围内适当放宽市场准入条件、降低行业准入门槛,科技创新、财税金融、国企改革等领域则需加大改革创新力度,突破限制数字化转型的各种壁垒。

  三是要鼓励创新,激活市场主体。随着产业转型不断深入,产业边界划分将会越来越模糊,未来区分一个企业将主要看其对数据资源的掌控和使用能力。企业需要加快推进研发、生产、管理、服务等关键环节数字化,培育以数字技术为核心要素、以开放平台为基础支撑、以数据驱动为典型特征的新型企业形态。

  四是要防范风险,加强数据治理。数据治理是一项复杂的问题,涉及技术、制度、法律、伦理等各个层面,当前需要加强数据资产和权属研究,通过法律修订等明确数据资产权益归属;需要明确政府公共数据开放共享规则,建立政府和社会数据融合应用的新机制;需要完善数据安全保障体系,保障社会生产和生活在数字化转型后正常运转。

关键词阅读:数字化 AI算法

责任编辑:付健青 RF13564
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