大型供应链企业数字化转型规划与实施路径

王露宁，朱海洋、2

（1.物产中大集团股份有限公司，浙江杭州 310006；2.浙江大学计算机科学与技术学院，浙江杭州 310058）

一、引言

数字化转型是运用大数据、人工智能、物联网、区块链等现代数字技术，构建数据采集、传输、存储、处理和反馈闭环，打通不同层级与不同行业间数据壁垒，最终实现深化传统业务系统改革、构建全新数字经济体系目标的过程[1]。国内外关于数字化转型的研究不仅把数字技术视为一种工具，更把数字技术视为一种改变企业决策方式的新手段[2-3]。从近年来的行业实践看，数字经济时代的创新创业活动因数字技术而蓬勃发展，新技术、新产品、新业态、新模式不断涌现，行业数字化转型领先企业已经取得良好应用成效[4]。以黑色金属、有色金属、能源化工、农产品等生产资料类大宗商品为核心品种的大型供应链集成服务企业集团（以下简称“大型供应链企业”），在贸易摩擦和新冠肺炎疫情的直接冲击与长期影响下，面对全球经济增长疲软、上下游供应链需求波动较大的复杂形势，迫切需要通过数字化转型实现提质增效与商业模式创新，推动企业核心竞争能力提升与高质量发展。

二、相关研究与发展背景

（一）企业数字化转型的相关研究

企业数字化转型不仅是数字经济时代企业管理学研究的重要领域，而且已经成为企业顺应发展潮流所必须采取的战略选择，引起了世界各国政界、学术界、企业界的高度关注[5]。目前，有关企业数字化转型的理论研究主要涉及三个方面。

1.数字技术研究。一是把数字技术作为推动经济发展的新型基础设施，研究其对组织和管理的影响；二是进行单项数字技术（如云计算、大数据、人工智能、区块链等）应用研究，特别是数据治理、数据建模、智能算法及可视分析应用研究。

2.数字化转型顶层设计研究。侧重于数字化转型规划方案，包括战略蓝图与企业架构，数字化转型目标、思路、原则、中台模式、技术应用场景与业务应用场景，实施策略、路径与方法，以及数字化转型成熟度与评价模型等方面的研究。

3.数字化企业研究。主要致力于在现代企业管理理论框架下利用数字技术来实现企业数字化治理与数字化运营，涉及发展战略、组织架构、人力资源、运营管理、商业模式等方面的研究。

但是，对于数字技术对数字经济发展的影响规律，数字化转型的理论与方法、机理与模式等科学问题，以及数字化企业管理、创新与创业如何突破传统理论或假设的问题，尚未形成系统的理论体系和方法论，特别是缺乏数字协同创新与管理所需要的理论逻辑和创新方法，还需要进行长期的探索、实践与改进[6]。

（二）企业数字化转型的发展背景

1.数字经济已经成为全球产业变革与经济增长的重要驱动力。现代数字技术的快速发展在国际政治、经济、文化、社会、军事等领域产生了深刻影响，已经融入并支撑着社会经济发展的方方面面，世界经济正在进入以数字化生产力为主要标志的新阶段[7]。中国信息通信研究院发布的《2021年全球数字经济白皮书》显示，2020年，美国数字经济规模蝉联世界第一，达到13.60 万亿美元；中国数字经济规模位居世界第二，为5.40万亿美元，同比增长9.60%，增速为全球第一。德国、英国、美国数字经济在国民经济中居主导地位，占GDP 比重均超过60%；中国数字经济发展势头迅猛，但占GDP 比重只有38.60%。世界各国普遍把发展数字经济作为推动经济增长的重要途径[8]。根据国际数据公司（International Data Corporation，IDC）的预测，2023年数字经济产值将占全球GDP的62%以上，全球快速迈入数字经济时代[9-10]。

2.数字化转型是党中央、国务院和地方政府提出的重大发展战略。近年来，以习近平同志为核心的党中央高度重视数字化发展，明确提出要把握立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的核心要义，加快数字化发展，发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群[11]。2021年，浙江省委省政府提出数字化改革战略部署，要求围绕数字浙江建设目标，统筹运用数字化技术、数字化思维、数字化认知，按照“一年出成果、两年大变样、五年新飞跃”的时间表和任务图，聚焦“应用成果+理论成果+制度成果”，推动各地各部门各系统核心业务与重大任务，实现流程再造与高效协同，破除制约创新发展的瓶颈，构建整体智治体系，激发经济社会发展活力，打造全球数字变革高地，努力使数字化转型成为展示中国特色社会主义制度优越性“重要窗口”的重大标志性成果[12]。

3.数字化转型是把握数字经济发展机遇、加速提升创新能力、实现改革发展弯道超车的重大任务。国有企业是我国国民经济的中坚力量，要在新一轮科技革命和产业变革浪潮中发挥引领作用，加快推进国有企业数字化转型工作已经迫在眉睫[13]。2020年8月，国务院国资委办公厅印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，要求国有企业着力夯实数字化转型基础，把握数字经济发展机遇，加快改造提升传统产业，培育发展新动能，实现改革发展弯道超车，全面推动产业数字化创新与数字产业化发展，积极打造行业数字化转型示范样板。2021年以来，浙江省国资委按照部署要求，加快国资国企数字经济产业布局步伐，牵头组织“1+N”国资国企数字化智治系统建设和“1+3+3+N”国资国企数字经济发展专项行动，加速推动《浙江省国资国企数字化改革行动方案（2021—2025年）》的落地实施，着力提升国有企业改革创新能力与数字化管控水平。

4.数字化转型是推动大型供应链企业转型升级、提升竞争优势、实现高质量发展的重要引擎。随着客户专业化程度的不断提升，对供应链集成服务的个性化需求越来越多，如定制化与一体化解决方案、服务过程透明化与快速响应等，数字化已经成为提高服务水平和客户满意度的重要举措。并且，随着企业经营规模的扩大和边际效应的递减，经营指标持续增长面临较大压力，资源配置效率有待进一步提高，全要素生产率还有很大提升空间。而要解决这些问题，就需要采用数字技术对供应链集成服务进行全方位、全角度、全链条的改造，使业务与管理实现数字化、智能化，从而推动企业高质量发展。

（三）本研究主要工作

目前关于企业数字化转型的研究比较丰富，但针对特定产业领域数字化转型的研究较少，而考虑到产业特性对企业数字化转型推进的重大影响，不同产业领域的企业数字化转型之路可能大相径庭，研究特定产业领域的数字化转型规划与实施路径具有重大意义。本研究试图简要分析数字经济和企业数字化转型发展趋势以及大型供应链企业数字化现状，结合具体案例总结提炼大型供应链企业数字化转型难点痛点并剖析其成因，进而在此基础上提出数字化转型目标、思路与原则，创新性地提出能有效解决大型供应链企业数字化转型难点痛点、助推大型供应链企业高质量发展的数字化转型规划方案与实施路径。本研究对大型供应链企业加速推动数字技术创新引领企业发展、促进商业模式多元化转型升级、实现企业核心竞争能力提升具有较高的借鉴价值。

三、大型供应链企业数字化转型现状

（一）大型供应链企业数字化转型水平分析

本研究根据2021年7月国家商务部等八家单位联合公布的《第一批全国供应链创新与应用示范企业名单》以及2010—2020年年末沪深两市主板上市公司名单，将已入选第一批94 家全国供应链创新与应用示范企业，且在沪深两市主板上市的企业，作为本研究大型供应链企业样本范畴。根据比对匹配结果，2010—2020年大型供应链企业样本数分别为26、28、29、30、30、32、35、37、38、39、42家。基于网络爬虫技术及文本识别分析，采用关键词“搜索—配对—加总”方法，对沪深两市官网公开披露的上市公司年报进行归集整理，抓取文本内容用于数字化转型水平分析。本研究根据数字化转型相关政策文件、研究报告及学术文献，选取了“云计算技术”“大数据技术”“人工智能技术”“区块链技术”“数字技术应用”五个数字化转型关键词。若某大型供应链企业年报中提及或出现了某一关键词，则将该企业列为本研究数字化转型供应链企业样本。在数据信息抓取过程中，根据关键词前后语境进行人工筛选，剔除非本企业及否定语境下出现的关键词[14]。表1显示了2010—2020年大型供应链企业提及数字化转型关键词的平均次数。本研究采用双样本t检验方法，对2010—2020年大型供应链企业数字化转型相关数据信息进行横向与纵向对比分析[15]。t检验值计算公式如下：

表1 2010—2020年大型供应链企业提及数字化转型关键词的平均次数

其中，t为t检验值，n1、n2分别为相应年度大型供应链企业、其他类型上市公司样本数量，分别为相应年度大型供应链企业、其他类型上市公司提及某关键词的平均次数，S12、S22分别为相应年度大型供应链企业、其他类型上市公司提及某关键词的次数的方差。

对沪深两市2020年公开披露的42家大型供应链企业上市公司年报进行研究分析发现，数字化转型供应链企业有39家，占比高达92.86%，远高于沪深两市主板上市公司中的数字化转型企业占比73.07%。在42家大型供应链企业中，数字化转型关键词出现的平均次数为22.79次，同样显著高于在其他类型上市公司中出现的平均次数13.47次，t检验值为1.98。其中，“云计算技术”“大数据技术”“人工智能技术”“区块链技术”“数字技术应用”出现的平均次数分别为4.83、0.29、1.81、0.10、15.76。由此不难看出，数字化转型供应链企业更加关注的是“数字技术应用”，占比接近七成，而在其他类型上市公司中该比例仅为45.85%。与其他类型上市公司相比，数字化转型供应链企业对“大数据技术”“人工智能技术”“区块链技术”的关注度较低，对“云计算技术”的关注度较高，但均不存在显著差异，t检验值分别为0.37、0.53、0.12、0.30；对“数字技术应用”的关注度显著高于其他类型上市公司，t检验值为3.75。

研究发现，在2020年的39 家数字化转型供应链企业中，有30家企业提及“云计算技术”，其中13家企业提及次数超过均值，6家企业提及次数超过10次；有8家企业提及“大数据技术”，但没有一家企业提及次数超过5次；有22家企业提及“人工智能技术”，其中13家企业提及次数超过均值，5家企业提及次数超过5次；有2家企业提及“区块链技术”，但提及次数均未超过5次；39家企业均提及“数字技术应用”，其中甚至有企业提及次数高达281次。

（二）大型供应链企业数字化转型动态演进

从企业数字化转型的动态演进看，2010年以来，数字化转型供应链企业在沪深两市主板上市公司中的占比呈下降趋势，从2010年的2.16%下降至2020年1.20%。之所以会出现这种现象，并非因为大型供应链企业对数字化转型关注度的下降，而是因为其他类型上市公司对数字化转型关注度的不断提高。大型供应链企业很早就开始重视数字化转型，早在2010年就有30.77%的大型供应链企业关注数字化转型，而同期只有16.87%的其他类型上市公司关注数字化转型。

大型供应链企业对数字化转型关注度的不断提高，可在沪深两市公开披露的上市公司年报提及数字化转型关键词的平均次数上得到印证。2010年，大型供应链企业提及数字化转型关键词的平均次数仅为1.50次，与其他类型上市公司的平均次数1.34次相比不存在显著差异。但随着时间的推移，大型供应链企业提及数字化转型关键词的平均次数不断增多，年均增速为28.06%，高于其他类型上市公司的年均增速23.36%。至2018年，大型供应链企业提及数字化转型关键词的平均次数增加到17.75次，首次显著高于其他类型上市公司的平均水平11.31次。

与前述分析结果类似，大型供应链企业对数字化转型关注度的提高主要来自对“数字技术应用”的重视。而在其他数字技术领域，大型供应链企业对数字化转型的关注度与其他类型上市公司相比并无显著差异。其中，2010年没有一家大型供应链企业上市公司年报提及“大数据技术”“人工智能技术”“区块链技术”，大型供应链企业上市公司年报首次提及“大数据技术”“人工智能技术”“区块链技术”的时间分别为2014年、2013年、2018年，平均次数年均增长率为35.92%、64.75%、85.71%。大型供应链企业上市公司年报提及“云计算技术”的平均次数从2010年的0.35次增加至2020年的4.83次，年均增速为27.08%，高于其他类型上市公司的年均增速25.86%；提及“大数据技术”“人工智能技术”的年均增速高于其他类型上市公司的年均增速18.49%和50.46%；提及“区块链技术”的年均增速低于其他类型上市公司的年均增速92.49%；提及“数字技术应用”的平均次数从2010年的1.15次增加至2020年的15.76 次，年均增速为26.83%，高于其他类型上市公司的年均增速19.03%。

通过上述分析可以发现，相对于其他类型上市公司，大型供应链企业更加重视数字化转型，且多数企业数字化转型起步较早。

四、大型供应链企业数字化转型难点痛点

数字革命对供应链集成服务企业上下游产业链各环节产生了深刻影响，颠覆了行业应用与传统商业模式，互联网平台也在不断抢夺传统流通贸易企业市场份额，激烈的市场竞争倒逼传统企业通过数字化转型提质增效。近年来，大型供应链企业纷纷主动拥抱数字化，在积极打造智慧供应链集成服务体系，推动职能管控、业务运营与先进数字技术深度融合等方面进行了大量的探索和实践，特别是新冠肺炎疫情的暴发加速了学术界、企业界关于数字技术在供应链集成服务业务领域的应用研究，促进了对数字技术赋能企业运营管理关键环节（包括供应链集成服务）路径和方法的探讨。目前，数字化转型相关研究取得了一定的进展和成效，但大型供应链企业数字化转型之路并非一帆风顺，仍然存在较多难点痛点[16]。

（一）总体战略不明，转型缺乏系统性

大部分供应链企业数字化转型缺乏系统化、体系化的战略目标、思考、谋划与统筹推进，仍然停留于“零敲碎打”阶段；集团化职能管控的幅度与深度以及数据信息的统计与分析，与敏捷、智能、高效的集团化管控体系要求相比还有较大差距；对下属子企业数字化建设缺乏统筹协调，个别企业内部仍然存在数字化系统重复建设等问题。比如，部分大型供应链企业没有统一规划和建设能够满足集团职能管理部门对下属子企业战略管控及服务需要的数字化应用系统，在日常工作中主要通过要求下属子企业事后报送报表的方式获取数据，数据的实时性、准确性、完整性存在较大问题；往往在职能管理部门要求加强对某项业务职能的管控时，才会临时决策上线一套独立的应用系统，极易造成对数字化资源的不合理利用，导致浪费。

（二）服务能力不强，转型缺乏竞争性

部分大型供应链企业尽管积累了数百万级的产业链上下游客商（客户和供应商）资源，但对客商信息的收集获取、沉淀积累及分析运用不足，未实现客商全生命周期管理，无法实现客商分类评级的数字化管理和精准营销；未构建实时响应客户需求的数字化渠道，无法为客户提供敏捷、高效的数字化服务；未及时掌握客户个性化需求、产品偏好、经营痛点并积极反馈，导致客户黏性不强，客户服务及管理的数字化能力亟待提升。比如，多数大型供应链企业尚未统一建设集团层面的客商全生命周期管理系统，尚未在客商分类、客商关系图谱、产业链图谱、等级评定、风险控制、客商画像方面构建数字技术支撑体系，尚未实现大数据精准营销，无法及时响应或满足客户个性化需求，导致整体的市场竞争能力相对薄弱。

（三）数据质量不高，转型缺乏效率性

部分大型供应链企业缺乏科学而统一的数据标准规范，部分企业已经建立了数据标准但未能执行落实到位，数据质量总体不高；没有对业务和财务数据进行统一治理，数据资源散落于集团统建及下属子企业自建的异构系统，特别是底层业务和财务数据无法在集团内部实现互联互通，形成了许多数据孤岛、信息壁垒和业务障碍；没有构建能够满足企业数字化转型需要的数据中台，与外部第三方数据融合度不高，数据资源沉淀积累不够，难以支撑高质量数据应用需求，无法实现数据驱动业务决策。比如，部分大型供应链企业的下属子企业没有按照集团统一制定的主数据标准规范执行实施，导致客商主数据重复现象严重；接入的第三方外部数据仅仅应用于简单的工商、司法等信息查询和数据检索，未能在风控预警、智能分析、经营决策等方面发挥应有功效。

（四）价值挖掘不深，转型缺乏科学性

各大型供应链企业及其下属子企业尽管已经积累了大量的上下游产业资源和庞大的供应链管理各环节数据流量，但对这些数据缺乏有效整合运用，没有应用先进的数据挖掘、表达学习、数据可视化等新兴数字技术深度有效挖掘其中隐藏的信息，没有最大化发挥数字资产价值，数据价值挖掘还停留在初级阶段，距离现代企业科学管理标准的差距较大。比如，部分大型供应链企业仅针对各下属子企业的业务数据、财务数据、指标数据等进行简单的数据整合与分析应用方面的探索，尽管能在业务经营与风险控制方面发挥一定的辅助决策作用，但不能结合更多业务应用场景采用数据模型和智能分析算法对各下属子企业业务数据、财务数据进行深度价值挖掘，与数据赋能业务运营、管理决策和产业发展的要求相比还存在较大差距。

（五）模式创新不足，转型缺乏持续性

尽管多家大型供应链企业在黑色金属、有色金属、能源化工、农产品等生产资料类核心品种的大宗商品供应链集成服务业务规模方面位居国内同行前列，但大部分大型供应链企业对传统模式转型升级的研究以及对未来发展趋势的把握不够，特别是在商业模式创新方面应用先进数字技术的广度和深度不够，与产业数字化领先企业相比存在较大差距，导致企业可持续发展后劲不足。比如，部分大型供应链企业还停留于以流通贸易服务为核心，以仓储、物流、金融等配套服务为支撑的传统商业模式阶段，尚未应用先进数字技术构建细分领域的产业互联网平台，距离创新商业模式采购集成化、生产定制化、渠道垂直化、销售连锁化、门店场景化的要求还有较大差距。

采用分类、比较、归纳、矛盾分析等方法剖析大型供应链企业数字化转型五个方面的难点痛点，发现其中既有外部宏观经济环境的客观因素，也有企业内部自身的主观问题。究其原因，主要是缺乏集团层面数字化转型的整体规划与顶层设计，特别是存在数字化转型思路不清晰、定位不精准、目标不明确、业务需求不明朗、数据治理不彻底、数据价值挖掘不充分、实施路径不科学等问题。企业亟需制定科学、合理、精准的数字化转型规划方案，理清思路，绘好蓝图，明确方向，选好路径，确保数字化转型落地实施，早见成效。

五、大型供应链企业数字化转型目标、思路与原则

研究表明，成功的企业数字化转型并非对数字技术的简单购买和应用堆叠，而是要在企业发展战略、管理思维、组织架构等多方面实现充分融入与有机结合[17]。面对后疫情时代的新机遇新挑战，大型供应链企业需找到自身竞争优势，定义未来商业模式，明确自身转型路径，并以企业定位与产业发展战略为先导，基于业务构想设计数字化转型规划[18]。

（一）数字化转型目标

针对大型供应链企业数字化转型的难点痛点，坚持理念与思路创新，牢固树立数字化转型“一把手工程”意识，全力塑造数字思维与数字文化；加快建设基础数字技术平台，不断完善数字化建设闭环管理机制，持续提升数据要素集聚和数据治理应用能力；推动供应链产业链上下游企业间数据贯通、资源共享与业务协同；以业务数字化为起点，运用先进数字技术实现管理智能化，通过数据全生命周期管理和赋能应用，助推大型供应链企业职能管控体系与子企业业务运营能力转型升级，最终实现数字业务化。

1.业务数字化。其核心是业务在线化，迭代优化大型供应链企业现有职能管控及下属子企业业务运营数字化系统。一方面，沉淀数字化能力，促进业务与技术相互融合，优化业务流程，提高管控效率；另一方面，沉淀业务运营数据，把数字化运营思路融入业务流程。通过业务数字化为业务优化构建可利用、可分析、可改进的业务数据基础。

2.管理智能化。其核心是通过智能决策配置企业资源，促使业务运营快速响应市场，通过运用先进数字技术特别是人工智能技术，以智能计划、执行、控制为手段，构建基于业务应用场景的智能算法模型，重建企业运营秩序，打造人机协同的企业运营管理体系，最终实现洞察业务、优化运营与科学决策。

3.数字业务化。其核心是数据赋能业务优化与创新业务场景孵化。一方面，把数据沉淀为数据资产，深度挖掘数据价值，将之转换为具有建设性的洞察观点，以此优化现有业务管理模式，改进业务流程设计，赋能产业发展；另一方面，通过研发数字化产品/服务或新模式新思路，创造额外价值，为企业带来新的业务增量。

（二）数字化转型思路

以大型供应链企业内部管理运营数字化为着力点，以数字技术驱动业务经营与商业模式创新为突破点，以数据资产价值挖掘、业务敏捷响应、管控精准高效、资源科学配置为核心点，从精益管理支撑、卓越运营赋能、数智业务孵化三个方面着手打造智慧供应链集成服务，最终实现业务应用线上化、运营监控可视化、数据资产价值化、平台架构全云化。

1.精益管理支撑。统一建设大型供应链企业职能管控后台应用数字化系统，以提高职能管理业务效率与精细化水平为突破口，推进企业职能管控流程持续优化与有效协同，推动企业总部职能精益管理建设，提升集团化管控能力和管控水平。

2.卓越运营赋能。打造数据中台与技术赋能平台，结合下属子企业端到端业财融合贯通运营系统进行业务需求分析，打破业务瓶颈，挖掘业务潜能，助力下属子企业建立数据洞察导向与业务敏捷响应的卓越运营体系，持续提升运营绩效。

3.数智业务孵化。开展对新商业模式的研究探索，以产业投资、股权合作等方式布局以大数据、人工智能等为代表的先进数字技术应用与服务，对具备高成长性的技术应用进行孵化，探索试点应用产业互联网等新业务模式。

（三）数字化转型原则

为切实发挥数字化转型顶层规划方案在确定转型路线、支撑核心产业发展、推动业务创新等方面的引领作用，大型供应链企业数字化转型需要遵循五项总体原则。

1.战略导向、架构管控。针对“总体战略不明，转型缺乏系统性”这一难点痛点，应确保数字化转型规划与企业发展战略及业务规划对齐，实现数字化转型规划与企业发展战略的有机融合，支撑发展战略落地，提升数字化建设成效。

2.数据赋能、精细服务。针对“服务能力不强，转型缺乏竞争性”这一难点痛点，应构建客户基础数据体系，对客户资源进行深入挖掘，优化客户营销与服务策略，为客户实施个性化、精细化、定制化服务，实现数据为产业发展赋能。

3.标准先行、高效供给。针对“数据质量不高，转型缺乏效率性”这一难点痛点，应强化数据标准建设提升数据质量，通过数据资产的内增效和外增值，为加快构建大型供应链企业产业生态提供数据供给保障，有效支撑企业总体发展战略实施。

4.着眼未来、适度超前。针对“价值挖掘不深，转型缺乏科学性”这一难点痛点，应基于大数据、人工智能、数据挖掘等先进数字技术，实现大型供应链企业整体数据治理与应用能力提升，适度超前推动先进数字技术应用研究与探索。

5.创新驱动、引领发展。针对“模式创新不足，转型缺乏持续性”这一难点痛点，应以数字化引领企业创新发展，推动大型供应链企业传统流通业务与产业生态综合集成服务业务协同发展，推动创新业务高质量可持续发展。

六、大型供应链企业数字化转型实施路径

（一）聚焦集团化管控与业务应用数字化，统筹推进科学实施

数字化转型是一个统筹谋划、循序渐进、动态发展的过程，不可能一蹴而就。大型供应链企业应结合数字化转型职能定位匹配度、价值回报度、建设紧迫度等维度，对数字化转型建设任务进行优先级识别，统一规划、分步实施，增量开发、迭代优化，分三个阶段推动数字化项目建设与数字化能力演进。

1.夯实基础、补齐短板阶段。主要任务是优化大型供应链企业职能管控领域已有的后台应用系统，根据集团化管控要求新建一系列后台应用系统，通过后台管理业务数字化实现职能管理数据可视化，消除管理职能数字化应用盲区与短板，构建敏捷、智能、高效的集团化管控体系。优化大型供应链企业统建及下属子企业自建核心业务系统，增强供应链集成服务对客户日益多元化个性化需求的响应速度与服务能力，提升客户体验与客户价值；通过风险识别、评价和监控，深入推进全面风险管控，实现风险管理从事后被动反应向事前主动保障的转变。

2.平台赋能、产融协同阶段。主要任务是加强企业内部协同，协同水平越高，参与者越可能较竞争者拥有绩效优势[19]。加快形成大数据支撑、网络化共享、智能化协作的智慧供应链集成服务体系，为各级下属子企业发展赋能。以数字化赋能仓储、物流和金融，进一步增强其作为智慧供应链集成服务业务的服务和支撑作用，提升综合配套服务支持能力。加强大型供应链企业内部客户协同、业务协同、管理协同，促进资源共享与优势互补，引导下属子企业形成以融促产、产融协同的良性发展局面。

3.生态拓展、提升智能阶段。主要任务是积极打造产业生态，通过数字化、智能化手段构建高效协同的业务运营体系，提升运营效率，降低运营成本，并通过数据分析支持科学决策。通过深刻的数据洞察助力大型供应链企业围绕现有核心主业开展产业投资与培育，在不断优化企业产业布局的同时，推进与产业链供应链上下游的深度协同联动，构建与完善产业生态，助力产业效率提升与转型升级，打造共生共荣的产业生态系统。

（二）加强客户服务及管理数字化建设，提升市场竞争能力

1.构建完整统一的客户信息视图，实现客户服务及管理数字化。客户统一信息视图是企业开展集成服务等工作的重要信息基础，通过全面收集、深入分析客户相关数据，实现客户信息完整而全面的可视化展现。在日常业务合作过程中，强化对客户基础信息与行为信息的收集，多维度掌握客户特征，构建统一的客户信息视图，支撑业务人员加深对客户需求的理解，进而支撑精细管理、精准营销、精确服务的实现，推进客户全生命周期服务，提高客户满意度与忠诚度，构建面向客户关系管理的业务服务与运营管理模式。

2.强化多渠道客户触点建设，提高服务水平，优化客户体验，提升竞争能力。梳理现有产品/服务，整合渠道优势，形成各渠道相互补充的格局。结合现有产业生态拓展线上渠道，实现线上线下全方位多渠道建设。在销售环节确保多渠道获取客户信息，多方式提供客户服务，多平台支持产品购买。在集中服务大客户的同时，以更低的成本、更快的速度来触达更多的长尾客户。结合渠道归因、客户反馈全面分析渠道贡献和质量，从而更加客观有效地评估渠道价值，优化销售策略，改善客户体验。

3.构建客户画像，实现精准营销。通过数据可视化及智能算法模型，实现客户聚类分析、营销效果分析、客户价格敏感度估算等数字化洞察，构建客户画像，挖掘客户潜在需求，帮助企业基于客户个性化特征实现精准营销，或开展更为精准的营销推介活动，形成独特销售模式，从而获得更多市场份额，提升行业竞争力与行业地位。比如，通过人工智能技术深度分析不同程度的非活跃用户，进行定向唤醒；预测分析有流失倾向的用户，实施定向促销实现激励留存。

（三）注重数据标准建设与数据资源积累，依托数据治理关键技术提升数据质量

1.加强数据标准规范体系建设，为系统建设与深入应用提供基础保障。主数据标准规范是推动数字化建设的重要基础性工作，是数据库建立的基础，是数字化项目成功实施的一项关键工作[20]。通过加强大型供应链企业主数据标准规范体系建设，制定业务及指标数据标准，实现企业数据标准化规范化管理，为数字化建设奠定基础。

2.拓宽数据汇聚来源，沉淀积累数据资源。通过搭建集团级数据中台，全面推动大型供应链企业全域数据高效汇聚，明确下属子企业数据归集内容、频率、方式、规则等，确保数据中台的数据完整、一致、准确、及时，实现各类数据的有序归集和有效共享。研究探索第三方外部数据统一接入集成方式，通过第三方机构了解和采集上下游客户及供应商资信、供货能力、客户需求、产业链信息、行业信息等，丰富企业数据源，为数据分析与应用积累数据资源。

3.依托数据治理关键技术提升数据质量。搭建大型供应链企业数据资产目录和一体化数据湖，采用统计机器学习（SML）方法设计k近邻分类器（kNNC）、卷积神经网络（CNN）等问题数据识别算法模型，判断数据问题是否存在，识别数据问题类型。采用t随机邻近嵌入（t-SNE）算法、最大期望（EM）算法等对存量数据进行清洗、增强或补全，解决数据冗余、数据缺失、数据不一致等数据质量问题[21-23]。建立数据中台与业务系统之间的企业服务总线（ESB）或应用程序编程接口（API），确保增量数据的实时性、准确性与完整性。构建满足企业数字化转型需要的数据治理与运营管理体系，为数字化转型提供数据质量方面的制度保障。建立数据分级分类管理办法，对不同级别类别的数据分别制定不同的安全管理策略与存储策略，实现贯穿数据全生命周期的数据安全精细化管理。

（四）提升数字化运营能力，通过数据价值挖掘实现数据赋能业务运营

1.增强数字化业务运营能力，提升运营效率。以客户需求为中心，利用数字技术将产品研发、供应链与集成服务过程中不同职能管理单元以及合作伙伴联系起来，提升整条价值链的协调运作水平与透明化程度；利用数字技术消除不同价值链环节产品、流程、人员之间共享数据信息的阻碍，实现大型供应链企业对客户需求及难点痛点的实时响应与决策。

2.应用数字技术提升产业链数字化能力，实现降本增效目标。以客户需求为中心，利用数字技术改造线下、重人工、非标业务的传统运营模式，优化业务运营流程，改善资源配置，提升物流、商流、信息流、资金流融合度与智能化服务水平，推动传统流通业务创新转型；聚焦客户需求挖掘，把客户体验研究融入研发过程，探索新的产品或服务领域，逐步丰富产品种类或服务模式，以此满足客户对产品或服务多样化的需求；及时交换位于价值链不同节点的产品信息，快速评估需求变化对所有参与方的影响，及时调整相关运营策略。

3.推动数据转化形成业务洞察力，实现数据赋能业务运营与管理水平提升。数字化转型关键在于应用，在沉淀汇聚大型供应链企业内外部数据的基础上，根据企业职能管控体系要求及下属子企业共性业务运营需求，建立统一的数据赋能平台。搭建数据模型，采用智能分析算法，形成有效数据洞察，进行前瞻性分析和预测；以数据驱动运营与业务决策，及时准确呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务逻辑，打造数据赋能降本增效新引擎。比如，建设以数据价值挖掘、赋能企业发展为目的的360°客商分析，进行包括但不限于客商分类、关联分析、等级评定、风控预警、客户画像等的价值挖掘和应用探索[24]。同时支持下属子企业根据业务发展需要及监管单位要求开展个性化数据应用研究及探索。

（五）增强商业模式创新能力，积极探索可持续的数字化产品/服务业务增长点

1.聚焦数据业务，打造数字化产品/服务。通过对多渠道市场数据的分析，构建市场需求及市场趋势预测体系，准确定位差异化需求所对应的客户群体，实现对市场需求的精准识别。根据市场需求对产品/服务进行升级，或设计新的产品/服务应用，满足客户需求，寻求新的利润增长点。比如，气候变化会严重影响橡胶及农产品产量，可结合橡胶贸易、农产品种植领域相关经验和数字技术，利用物联网技术实时监控橡胶或农产品状态，利用大数据进行预测分析，帮助种植户把握适当的种植时间、灌溉水量、收割时间及其他重要因素，提高作物产量。同时，企业也可获得数字化解决方案所带来的增量收入以及贸易量提升所带来的额外收益。

2.搭建产业互联网平台，构建平台化服务的新型商业模式。依托大型供应链企业及其下属子企业，面向发展趋势向好、生态系统积累较为丰富的产业领域，搭建产业互联网平台，向生态伙伴输出数据与运营解决方案，助力其提升运营能力，在支撑主业发展的同时拓展对外业务，创造新的业务价值。比如，搭建轮胎产业软件服务（Software-asa-Service，SaaS）平台，把大型供应链企业自身整合的资源和供应链集成服务能力进行价值输出，助力产业链上下游企业降本增效与转型发展。

3.持续关注数字技术发展与应用，积极探索前瞻性布局。聚焦国家级和区域性重大发展战略，持续关注云计算、大数据、物联网、人工智能等数字技术的发展和市场需求，积极将之应用于企业更多业务和管理领域，沿着价值链前端应用、模式创新与消费数据推动后端实现数字化协同，拓展数字化转型新空间[25]。同时，积极推进大型供应链企业与互联网头部企业、产业数据提供商等资源型生态伙伴之间的战略合作，适度进行数字技术前沿探索与前瞻性布局。

七、结语

在数字经济时代，随着现代数字技术的不断发展，大型供应链集成服务企业正面临行业重新洗牌，传统企业管理、运营与商业模式已无法跟上时代发展步伐，推进数字化转型是大势所趋。企业需要针对当前存在的难点痛点，制定科学的数字化转型规划方案，不断优化数字化转型实施路径与方法，持续调整、不断优化企业相应的数字化战略，持续完善业务运营流程，持续引入新技术以迭代更新数字化工具，不断提升供应链集成服务对外部各种不确定因素的把控能力和数字化决策能力[26]。积极推动现代数字技术与供应链集成服务业务的深度融合，对大型供应链企业加速推动数字技术创新、促进商业模式多元化转型升级、实现企业核心竞争能力提升与高质量发展具有较高借鉴价值。