数字化浪潮下的传统业务困局

在当今时代，数字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改变着各个行业的格局。从互联网巨头的迅速崛起，到新兴科技企业的异军突起，数字化技术的力量无处不在。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年12月，我国网民规模达10.67亿，互联网普及率达75.6%。在如此庞大的数字环境下，传统业务面临着严峻的挑战。

传统业务在运营模式上往往较为传统和保守，依赖于线下渠道和人工操作，导致效率低下、成本高昂。在销售环节，传统企业可能需要通过层层经销商来推广产品，这不仅增加了中间环节的成本，还使得产品到达消费者手中的时间变长。而在数字化时代，新兴企业通过电商平台和社交媒体等数字化渠道，能够直接与消费者建立联系，实现快速销售和精准营销。这种运营模式的差异，使得传统业务在市场竞争中逐渐处于劣势。

数据处理能力也是传统业务的一大短板。在这个数据爆炸的时代，数据已经成为企业的重要资产。通过对大量数据的分析，企业可以深入了解消费者需求、优化产品和服务、提高运营效率。然而，传统企业由于缺乏先进的数据处理技术和专业的数据分析人才，往往难以有效地收集、整理和分析数据。许多传统企业的数据仍然分散在各个部门的不同系统中，形成了一个个“数据孤岛”，无法实现数据的共享和协同利用。

传统业务还面临着数字化技术应用不足的问题。在生产制造领域，数字化技术如智能制造、工业互联网等的应用，可以实现生产过程的自动化、智能化和柔性化，提高生产效率和产品质量。但许多传统制造企业仍然依赖于传统的生产设备和工艺，难以实现数字化转型。在客户服务方面，数字化技术可以通过人工智能客服、在线客服等方式，为客户提供24小时不间断的服务，提高客户满意度。但传统企业在这方面的投入和应用相对较少，导致客户服务质量不高。

这些问题就像一道道壁垒，阻碍着传统业务与数字技术的融合，我们可以将其统称为数字化壁垒。这些壁垒不仅限制了传统业务的发展，也使得传统企业在数字化时代的竞争中面临着巨大的压力。如果传统企业不能及时打破这些数字化壁垒，实现与数字技术的有效融合，就很可能被市场淘汰。

传统业务与数字技术融合的难点剖析

（一）技术理解与应用短板

传统企业在数字化转型过程中，对新兴技术的理解和应用能力不足是一个突出问题。许多传统企业的技术团队相对薄弱，缺乏对云计算、大数据、人工智能等前沿技术的深入了解和实践经验。这使得企业在面对数字化转型时，难以准确把握技术发展趋势，无法选择适合自身业务的技术方案。

在选择云计算服务时，企业需要考虑多种因素，如云计算的类型（公有云、私有云、混合云）、服务提供商的信誉和稳定性、数据安全等。如果企业的技术团队对云计算技术了解不够深入，就可能在选型过程中出现失误，导致企业在后续的使用过程中面临成本过高、数据安全风险等问题。一些传统企业在引入大数据分析技术时，由于缺乏专业的数据分析人才，无法有效地对大量数据进行收集、整理和分析，导致投入了大量资源却无法获得预期的收益。这不仅浪费了企业的资金和时间，还可能使企业对数字化转型产生怀疑，进而影响转型的进度和效果。

（二）组织架构与文化阻碍

传统企业的组织架构和文化往往较为守旧，这对数字化转型形成了巨大的阻碍。在传统的组织架构中，等级森严，部门之间的界限分明，信息流通不畅，这使得数字化转型所需的跨部门协作变得困难重重。当企业需要推动一项数字化项目时，可能涉及到多个部门，如业务部门、技术部门、数据部门等。但由于部门之间的“部门墙”严重，信息传递不及时，各部门之间难以形成有效的协同效应，导致项目进展缓慢。

传统的企业文化注重稳定性和秩序，对创新和变革的接受程度较低。在数字化时代，市场变化迅速，企业需要具备快速响应市场变化的能力，不断创新和优化业务模式。然而，传统企业文化中的保守观念使得员工对数字化转型存在抵触情绪，不愿意尝试新的工作方式和技术应用。一些老员工可能习惯于传统的工作流程，对引入新的数字化工具和系统感到不适应，从而影响了数字化转型的推进。这种组织架构和文化的阻碍，使得企业在数字化转型过程中面临着巨大的内部阻力。

（三）人才短缺困境

数字化转型需要具备多种技能的复合型人才，包括数字化技术人才、数据分析人才、业务创新人才等。然而，传统企业在人才引进和培养方面存在着诸多问题，导致人才短缺成为数字化转型的一大瓶颈。在人才引进方面，传统企业往往缺乏吸引力，难以吸引到优秀的数字化人才。与新兴的互联网企业和科技公司相比，传统企业的工作环境、发展空间和薪酬待遇等方面可能存在一定的差距，这使得优秀的数字化人才更倾向于选择在新兴企业工作。

在人才培养方面，传统企业的培训体系和机制不够完善，无法满足员工在数字化技能提升方面的需求。一些企业虽然意识到了数字化转型的重要性，但在员工培训方面的投入不足，培训内容和方式也较为单一，无法有效地提升员工的数字化素养和能力。这导致企业内部员工的数字化技能水平参差不齐，难以满足企业数字化转型的需求。人才短缺不仅影响了企业数字化转型的进程，还使得企业在数字化项目的实施和运营过程中面临着技术难题和管理挑战。

（四）数据难题

数据是数字技术应用的基础，但传统企业在数据方面面临着诸多难题。数据不通是一个普遍存在的问题。许多传统企业的数据分散在各个部门的不同系统中，形成了一个个“数据孤岛”，无法实现数据的共享和协同利用。这使得企业在进行数据分析和决策时，难以获取全面、准确的数据支持，影响了决策的科学性和及时性。

数据质量差也是一个突出问题。由于数据录入不规范、数据更新不及时等原因，导致企业的数据存在错误、缺失、重复等问题，这使得数据的可信度和可用性大大降低。在进行数据分析时，低质量的数据可能会得出错误的结论，从而误导企业的决策。传统企业的数据应用能力不足，无法充分挖掘数据的价值。虽然企业积累了大量的数据，但由于缺乏有效的数据分析工具和方法，以及专业的数据分析师，无法将数据转化为有价值的信息，为企业的业务发展提供支持。这些数据难题严重制约了传统业务与数字技术的融合，使得企业在数字化转型过程中难以充分发挥数字技术的优势。

成功破局案例借鉴

（一）步步高与腾讯合作

步步高，作为零售行业的区域龙头企业，在数字化转型的道路上经历了曲折的探索。2013-2017年，在电子商务的强烈冲击下，步步高的传统商超和百货业务面临巨大压力，业绩增长乏力，这五年被董事长王填称为“迷失的五年”。然而，这段经历也让步步高深刻认识到数字化转型的紧迫性和重要性。

2018年，步步高做出了一个重要决策，与腾讯、京东签署《战略合作框架协议》，开启了智慧零售变革的征程。在与腾讯的合作中，步步高借助腾讯的技术优势，在多个方面实现了数字化转型的突破。在顾客数字化方面，步步高利用微信小程序架构打造了步步高Better购小程序，将购物流程的各个场景与线上系统打通，形成了服务流程闭环。从停车场内导航、导购，到优惠信息展示、优惠券领取、扫码购、自助收银、会员卡管理，甚至电子发票等环节，都可以通过小程序便捷完成。这不仅极大地提升了顾客的购物体验，还让步步高能够收集到顾客的数字化行为数据，实现对顾客的精准洞察和个性化服务。

在商品数字化方面，基于腾讯先进的云计算与AI能力，步步高进一步升级了品类优化与库存优化方案，实现了供应链互联网化。通过对销售数据的实时分析，步步高可以更加精准地了解消费者的需求，优化商品品类，减少库存积压，提高库存周转率。这使得步步高在商品管理上更加科学、高效，能够更好地满足消费者的需求。

在运营数字化方面，步步高发展以数据与算法为依据的科学决策体系，实现了企业全数字化运营。通过与腾讯的合作，步步高引入了先进的数据分析工具和方法，能够对企业的运营数据进行实时监测和分析，为企业的决策提供有力支持。在门店运营中，通过数据分析可以优化人员配置、调整营业时间、改进促销策略等，提高门店的运营效率和盈利能力。

通过与腾讯的合作，步步高在数字化转型方面取得了显著成效。2020年1-8月，步步高利润同比增长超过170%，成功走出了线下关店潮。数字化会员数量不断增加，线上业务占比持续提升，到2021年末，步步高数字化会员达到3089万名，线上交易额18.8亿元，数字化会员动销率达60%。步步高还通过直播带货等创新营销方式，进一步提升了销售业绩。2020年双十一期间，步步高在小程序官方商城“步步高Better购”上发起数十场直播，11月7-8日，直播单日GMV高达1.09亿，直播首日收获1368万点赞，8日当天在线观看人数近30万。

（二）中国工商银行数字化转型

作为国有大型商业银行，中国工商银行在金融科技的浪潮下，积极推进数字化转型，为客户提供更加优质、高效、个性化的金融服务。在技术应用方面，工商银行综合运用云计算、人工智能、大数据、区块链等新技术，打造了强大的数字化金融服务体系。在云计算方面，工商银行建立了自主可控的金融云平台，实现了业务系统的快速部署和弹性扩展，提高了系统的稳定性和可靠性。通过金融云平台，工商银行可以快速响应市场变化和客户需求，推出新的金融产品和服务。

在人工智能领域，工商银行应用了智能客服、智能投顾、智能风控等技术，提升了服务效率和风险防控能力。智能客服可以通过自然语言处理技术，快速准确地回答客户的问题，为客户提供24小时不间断的服务。智能投顾则根据客户的风险偏好、投资目标等因素，为客户提供个性化的投资建议和资产配置方案。智能风控利用机器学习算法，对交易数据进行实时监测和分析，及时发现和防范风险。

大数据技术也是工商银行数字化转型的重要支撑。工商银行通过对海量客户数据的分析，深入了解客户需求，实现了精准营销和个性化服务。在信用卡业务中，工商银行通过大数据分析客户的消费行为、还款记录等信息，为客户提供个性化的信用卡额度和优惠活动。通过对企业客户的财务数据、经营数据等分析，工商银行可以为企业提供更加精准的信贷服务和金融解决方案。

在业务模式创新方面，工商银行围绕客户需求，创新推出了一系列数字化金融产品和服务。在个人金融业务中，工商银行打造了手机银行10.0新版，从多个维度进行了全面升级，包括智能创新、模式创新及功能创新。手机银行10.0应用了全新的AI管家服务，采用数字人引导客户，通过多轮对话快速解答常见问题，为客户提供个性化的服务体验。在财富管理领域，工商银行结合多家财富管理机构的优质服务资源，推出了个性化的财富管理工具，如智存宝和天天盈，这些新型资产配置工具不仅增强了资金的流动性与灵活性，还为客户提供了一种全新的理财体验。

在对公业务方面，工商银行推出了“工银e企行”等数字化服务平台，为企业客户提供一站式金融服务。“工银e企行”平台整合了账户管理、支付结算、融资贷款、投资理财等多种功能，企业客户可以通过平台随时随地办理各类金融业务，提高了企业的资金管理效率和运营效率。工商银行还利用区块链技术，推出了供应链金融服务，通过区块链的去中心化、不可篡改等特性，实现了供应链上各企业之间的信息共享和协同合作，为中小企业提供了更加便捷、高效的融资服务。

通过数字化转型，工商银行的服务质量和客户满意度得到了显著提升。在客户服务方面，智能客服和手机银行的应用，让客户可以更加便捷地获取金融服务，减少了等待时间和办理成本。在风险防控方面，智能风控技术的应用，有效降低了风险事件的发生概率，保障了客户的资金安全。在业务发展方面，数字化转型为工商银行带来了新的业务增长点，提升了市场竞争力。

打通数字化壁垒的策略与方法

（一）战略规划与认知升级

企业需要制定清晰的数字化战略，这是实现数字化转型的关键。数字化战略应与企业的整体战略紧密结合，明确数字化转型的目标、路径和时间表。企业要从顶层设计入手，成立专门的数字化转型领导小组，由企业高层领导担任组长，负责统筹协调数字化转型工作。领导小组要制定详细的数字化转型计划，明确各部门的职责和任务，确保数字化转型工作的顺利推进。

企业要提升全员的数字化认知，让每一位员工都认识到数字化转型的重要性和紧迫性。通过开展数字化培训、宣传活动等方式，增强员工的数字化意识和技能。培训内容可以包括数字化技术的基础知识、应用案例、数字化工具的使用方法等，使员工能够更好地理解和应用数字化技术。企业还可以鼓励员工参与数字化项目，通过实践提高员工的数字化能力。

（二）技术升级与资源整合

企业应评估现有技术资源，了解自身技术的优势和不足。根据数字化转型的需求，引入云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术，提升企业的数字化水平。在引入新技术时，企业要充分考虑技术的成熟度、稳定性、安全性以及与现有系统的兼容性等因素，确保新技术能够顺利应用。

企业要实现新旧系统的集成，打破技术壁垒。通过建立统一的数据标准和接口规范，实现不同系统之间的数据共享和交互。企业可以采用数据中台、企业服务总线（ESB）等技术，将分散在各个部门的系统进行整合，形成一个有机的整体。这样可以提高企业的运营效率，降低管理成本，为数字化转型提供有力的技术支持。

（三）人才培养与团队建设

数字化转型需要大量具备数字化技能的人才，企业要积极招聘数字化人才，充实企业的人才队伍。在招聘过程中，要明确数字化人才的岗位要求和职责，注重考察候选人的数字化技能和创新能力。企业可以通过与高校、科研机构合作，建立人才培养基地，吸引优秀的数字化人才加入。

企业要加强内部员工的培训，提升员工的数字化素养。制定个性化的培训计划，根据员工的岗位需求和技能水平，提供有针对性的培训课程。培训方式可以包括线上培训、线下培训、实践操作等，使员工能够更好地掌握数字化技能。企业还可以建立导师制度，让经验丰富的数字化人才指导新员工，加快新员工的成长速度。

建立跨领域人才团队也是至关重要的。数字化转型涉及多个领域，需要不同专业背景的人才共同协作。企业要打破部门之间的界限，组建由业务人员、技术人员、数据分析师等组成的跨领域人才团队。团队成员要密切配合，充分发挥各自的专业优势，共同推动数字化项目的实施。

（四）数据治理与应用

数据治理是实现数据价值的关键。企业要建立完善的数据管理体系，明确数据的所有权、使用权和管理权，规范数据的采集、存储、传输、处理和分析等流程。通过制定数据标准和规范，确保数据的准确性、完整性和一致性。企业还要加强数据安全管理，采取加密、访问控制、备份等措施，保护企业的数据安全。

打通数据孤岛是实现数据共享和协同利用的重要举措。企业要整合分散在各个部门的数据，建立统一的数据仓库或数据湖，实现数据的集中管理和共享。通过数据集成工具，将不同系统的数据进行抽取、转换和加载，导入到数据仓库中。企业还要建立数据共享机制，明确数据的共享范围和方式，促进数据在企业内部的流通和利用。

数据驱动决策是数字化转型的核心。企业要利用数据分析工具和技术，对大量的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为企业的决策提供支持。通过建立数据分析模型，预测市场趋势、客户需求和业务风险等，帮助企业制定科学合理的决策。企业还要建立数据可视化平台，将数据分析结果以直观的图表、报表等形式展示出来，方便决策者查看和理解。

（五）合作生态构建

在数字化转型过程中，企业应积极与科技公司、研究机构等合作，共同推动数字化转型。与科技公司合作可以获取先进的技术和解决方案，加速企业的数字化进程。企业可以与云计算服务提供商合作，采用云计算技术，降低企业的IT成本；与大数据分析公司合作，提升企业的数据分析能力；与人工智能公司合作，开发智能化的应用场景。

与研究机构合作可以获取前沿的研究成果和专业的咨询服务，为企业的数字化转型提供理论支持和决策建议。企业可以与高校的科研团队合作，开展产学研合作项目，共同研究数字化技术在企业中的应用；与专业的咨询机构合作，对企业的数字化转型进行评估和规划，制定科学合理的转型方案。

构建合作生态还可以促进企业之间的交流与合作，共同探索数字化转型的新模式和新路径。企业可以加入行业协会、产业联盟等组织，与同行企业分享经验，共同应对数字化转型中的挑战。通过合作生态的构建，企业可以整合各方资源，形成合力，共同推动数字化转型的发展。