一、引言
企业数智化转型已从“技术全面落地”迈向“智能深化应用”的关键阶段，可信的标准成为企业锚定转型方向、诊断能力短板、规划进阶路径的核心工具。它犹如转型航程中的“罗盘”与“标尺”，既解答了“当前转型处于何种水平”的现实问题，也明确了“未来需向何处突破”的行动方向。能否科学应用成熟度标准，直接关系到企业在转型过程中资源能否精准投放、成效能否量化评估、风险能否有效规避。
二、政策场景双轮驱动，推动企业数智化发展
当前，我国企业数智化转型发展已形成政策引领、场景赋能、体系支撑的协同推进格局。政策端以顶层设计、标准规范和资源倾斜，为转型筑牢底座、指引航向；场景端企业聚焦生产、营销、管理等实际需求，倒逼技术落地、催生应用创新。
政策层面，多项政策引领企业数智化转型升级。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，强调要充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，系统布局“人工智能+”六大重点行动和八大基础支撑能力。2026年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》中提出加快数智技术创新，深化拓展“人工智能+”，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。2026年4月，工业和信息化部、国家数据局联合印发通知，正式启动2026年“模数共振”行动，面向钢铁、汽车、航空航天、信息通信等20个重点行业，探索场景、模型、智能体、数据集等关键技术成果的产出路径。
企业场景层面，数智化转型发展经历多个阶段。第一阶段，企业转型更多以技术底座为核心，聚焦IT和基础设施，从技术角度出发，关注企业IT部门、一体化云平台等数字基础设施对数智化转型的支撑与赋能作用。第二阶段，企业转型的重点从技术和底座建设转向解决业务与整体转型的痛点，将“数字化（Digital）”作为指引，聚焦业务与技术的融合及整体转型，涉及企业战略、业务运营、管理机制、技术应用、数据管理、生态构建等多个方面。第三阶段，人工智能迎来全面爆发，AI成为主管部门和各国有企业的热门话题，企业数智化转型加速进入智能化阶段，“数智化”成为关键词。企业转型从“数据要素×”和“AI+”的角度出发，将数据治理与智能技术深度融入业务、管理、安全等领域，推动深度数智化。
三、数智化能力建设，为企业数智化转型提供核心支撑
数智化能力建设是企业转型的核心支撑，关键在于构建覆盖“战略与组织+架构与流程+经营与管理+数据与智能+技术与基础+安全与责任”多位一体的能力体系。聚焦“以数据治理为基础，夯实数据采集、整合与标准化能力，激活数据要素潜能；以人工智能等新技术为引擎，提升智能分析与决策水平；以组织变革为保障，培养复合型数字人才、重塑业务流程”的数智化能力构建。
1. 数智化战略与组织构建
首先，企业数智化转型需要制定明确的数智化战略和目标，明确转型的战略方向和重点任务，设立专职的转型领导机构，以全面推动企业数智化转型的实施。具体而言，战略规划要求持续落实数智化转型战略，并与行业生态形成有效联动。战略目标应能及时反映行业变化，并基于不断优化的指标体系，快速做出调整，对数智化战略进行持续的迭代改进。
其次，企业数智化转型需要紧密围绕数智化战略目标，推动组织结构优化，提升组织敏捷性与协同能力；同时构建完善的数智化人才体系，培养专业人才，助力数智化文化落地。具体而言，组织结构优化要求企业建立高度敏捷、灵活的组织架构与管理机制，能够支持企业突破边界，转型为平台化组织，并建立起涵盖内部及外部生态、产业伙伴的协同机制；数智化人才和文化培养要求企业持续加强数智化文化建设，形成持续迭代、不断优化的机制和创新体系，为外部受众有效赋能，输出系统化的课程体系、科学的方法论、鲜明的价值观和强大的能力平台等。
第三，企业需要为其数智化转型提供必要的财力、物力和人力支持，构建与数智化转型相匹配的制度和科学合理的管理决策体系，确保各领域数智化转型的顺利推进。在资源保障方面，企业应引入生态及产业伙伴的资金、人力、物资，共同推进产业级数智化进程，同时利用大数据和人工智能技术实现智能化资源管理和优化，确保资源的高效利用和能力的精准分配；在制度建设方面，企业应具备行业领先的数智化转型制度体系，该制度体系除了要涵盖企业内部管理外，还应该包含供应链和合作伙伴层面，同时在体系内要制定可持续优化和迭代的评价指标，实现制度的动态调整和持续改进；在决策体系支撑方面，要求企业构建科学的决策支持框架，并通过智能推荐系统为管理层提供前瞻性的建议。
2. 企业架构与流程重塑
在企业架构治理的能力建设中，企业需要以架构思维和顶层视角逐层分解战略目标，确保战略、业务、技术的协同一致，保障转型蓝图愿景的具体落地实践。一是企业要在战略与组织能力建设的基础上，进一步将架构思维融入数智化战略、数智化项目绩效及数智化项目投资中，同时构建评价模型以分析架构调整对企业数字化战略落地的指导进展。二是企业架构实践需要达到最佳状态，实现数智技术与业务的深度融合，能够快速响应业务环境的持续变化，并不断改进，有效支持业务战略。三是企业需要利用架构治理平台等工具，开展数智化规划、项目方案设计的仿真分析，实现对数智化规划、项目立项、项目方案设计、项目成果回归等的全过程支撑。
在企业流程治理的能力建设中，要求企业聚焦于构建流程治理机制，推动流程全生命周期管理，提升端到端流程的运行效率和协同能力，从而助力企业评估其转型成效。首先企业的专业人员应该能够有效利用流程治理推动业务发展，普及流程思维至整个组织，确保持续进行流程度量与优化，最大化其对提升企业绩效的贡献，推动流程治理工作达到行业最佳实践水平。其次企业需构建行业领先的流程管理与分析平台，实现全流程的自动化监控和数据分析，并基于分析结果开展多场景的流程改造与重构。
3. 业务与数智化技术融合
在业务数智化方面，企业数智化转型需要围绕研发、生产、营销、服务等经营主流程各环节，打造业务数智化能力：推动产品研发设计、生产供应、市场营销、客户服务全链条的业务创新与价值重塑，最终通过数智技术实现降本、提质、增效。这就要求企业在“研、产、供、销、服”等各个方面都需要结合数智化技术，提升业务数智化能力。
在管理数智化方面，企业要重点关注管理模式的优化、流程跨组织的协同以及员工体验的提升等能力的建设。一是企业要借助AI大模型，实现智能人才管理，涵盖智能招聘、个性化培训、智能绩效管理等环节，具备行业引领潜力，并具备引领行业生态的能力。二是企业需要在财务各条线应用AI大模型，实现财务分析的智能化，支持智能决策和风险控制，形成可复制的行业最佳实践，并具备实时化、智能化、精细化、多维化、可视化、生态化等特性。三是企业要业利用AI大模型，实现办公的全面智能化，支持智能助手、智能会议、智能文档管理和智能协作，设置场景化的门户，满足各种场景化需求。
4. 企业数据管理与智能应用并行
企业数智化转型应以数据为核心驱动力，通过构建覆盖数据采集、存储、处理与应用的全生命周期管理体系，制定标准化的数据治理规则与安全合规框架，推动数据从资源积累向价值释放的转化。数据能力需要贯穿业务全流程，通过整合分散的数据资产、优化数据质量与流通效率，支撑精准决策与业务创新。首先，企业应当在数据采集、存储、处理、应用等各个环节充分融入物联网、边缘计算、人工智能等技术，打造数据管理全链路标杆，支撑全球化业务数据的顺畅流通。其次，企业要通过参与制定国家标准、推进数据资产入表等工作，输出数据治理经验，树立行业标杆。第三，企业应深度融入业务创新，形成“数据—业务—价值”闭环生态，使数据分析能力达到预测性决策水平，数据产品能够对外赋能并实现增收，使价值评估体系成为行业标准，从而实现数据资产价值的最大化。
企业数智化转型需要以AI技术为战略支点，依托智能算法重构业务逻辑与决策模式，推动运营流程自动化、服务响应智能化及产品形态创新化，同时驱动组织能力向敏捷化、协同化演进。一是在AI能力建设与保障方面，企业需要在领域或行业大模型的研发、业务场景算法库的覆盖、AI技术生态构建度等方面进行深入的投入。二是企业的AI应用应能够引领行业场景创新，将AI能力标准化模板输出至行业，树立行业AI场景落地的标杆。三是企业需要将价值评估融入企业战略决策，形成“AI创新—价值爆发—再投入”的良性循环，引领行业AI价值变现的新趋势。
5. 数智化技术与资源筑基
企业数智化转型需要全面建设数智化基础设施，构建云化基础设施，实现资源的动态分配与弹性伸缩，建立完善的大数据平台，提升数据的治理与应用能力。在云平台方面，企业需要充分应用云原生技术进行应用开发与部署，深度融合AI与大数据技术，提供智能调度、资源预测与自愈能力。在算力资源部署方面，企业需要部署边缘计算节点与云边协同平台，构建企业级算力调度中心，并根据业务优先级自动分配CPU、GPU、边缘计算等资源，实现本地实时计算与云端大规模计算的协同；同时，边缘基础设施需与5G、工业互联网等场景深度融合，构建“边缘—云—AI”融合生态，边缘节点可与云端模型训练平台联动，实现AI模型的本地化迭代优化，支撑行业场景化创新。在网络方面，企业需要部署确定性网络，满足工业级实时数据传输需求，同时构建跨企业、跨行业的网络协同平台，支持产业链上下游数据的安全共享。在存储方面，企业需要部署智能存储平台，同时具备数据自动分类、标签生成及价值评估能力，可实时识别高价值数据并优先保障存储资源。在安全方面，企业需要建立跨企业安全协同机制，与产业链伙伴共享安全威胁情报，共同抵御供应链攻击。
敏捷能力体系是连接架构设计与业务落地的关键纽带，通过业务敏捷构建、应用敏捷交付、资源敏捷供给，支撑架构与流程的高效落地和经营与管理的快速响应。企业在数智化转型过程中，应构建敏捷的能力体系，通过业务敏捷构建、应用敏捷交付和资源敏捷供给，实现对业务需求的快速响应和应用的高效交付。其中，在业务敏捷构建方面，企业在数智化转型过程中，需要打造综合性开发赋能平台，并向生态合作伙伴开放。在应用敏捷交付方面，企业应实现持续部署和按需发布，借助AI技术实现应用的智能部署和优化，支持自适应的部署策略和故障自愈功能。在资源敏捷供给方面，企业所有IT资源应能够动态共享和弹性分配，支持多云和混合云的资源管理，利用AI技术实现资源的智能调度和优化。
6. 数智化安全与责任共担
企业在数智化转型过程中，应注重全流程的安全风险防控，通过相关制度和数智化平台提升企业在安全防护、风险监控、合规管理及应急响应等方面的综合能力，保障企业数智化转型稳定推进、规避安全事故发生。其中，在网络安全防护方面，企业的核心网络链路应该具备量子级加密及网络攻击情报共享的行业级网络安全监控平台。在供应链安全防护方面，企业应参与制定行业级供应商安全评估标准，联合产业链伙伴共同制定评估规范，建立行业级供应链安全协同平台，共享安全风险信息，成立供应链安全联盟，提升企业的供应链安全防护能力。
企业应持续跟踪前沿技术、推动技术落地创新水平，通过制定标准，建立实验室等方式，评估技术资源的持续进化能力，保持数智化发展的安全。其中，在前沿技术跟踪与研究方面，企业应积极参与到国家级数智技术标准的制定，提前布局下一代信息通信技术（量子计算等），建立产业链级技术依赖管理体系，帮助产业链企业识别风险，与科研院所、高校共建实验室，持续跟进先进技术体系和标准建设。在技术试点与落地验证方面，企业在全业务场景中应开展全栈（底层、算法、应用）技术自主试点和落地验证，推动前沿技术的工程化应用。在成果转化与推广方面，企业应积极参与标准/技术规范的制定，通过专利成果转化、技术方案输出、标准共享等方式，为产业链上下游企业输出赋能。
四、数智化价值输出，为企业数智化转型提供终极目标
数智化转型的成效，最终要靠价值输出来检验。作为终极目标，价值输出不仅体现在降本、提质、增效等运营优化层面，更催生了个性化定制、服务化延伸等商业模式创新。通过深挖数据潜能、重构业务逻辑，企业得以精准响应市场、提升客户体验，并驱动产业链协同与绿色发展。以可量化的经济与社会效益为锚点，数智化价值输出让转型回归商业本质，为企业构筑可持续的高质量发展新优势。
在降低成本方面，一方面企业应通过数智化转型优化资源配置、减少冗余流程、降低运营成本，实现财力节约和资源高效利用的情况，实现经济成本节约；另一方面企业应通过数智化转型，运用数智技术替代重复性人工操作，实现人力资源高效配置，提升人效，减少人力依赖的情况，实现人力成本节约。
在提升质量方面，一方面企业应依托数智化转型落地智能化品控、预测性维护，深挖生产端降本提质价值；另一方面企业应借助数字化建设实现数据驱动决策，依托市场洞察提升业务敏捷性，持续放大市场化经营效益。
在提高效率方面，一方面企业应通过数智化转型优化管理流程，增强决策响应速度，实现内部经营管理效能的全面提升；另一方面企业应将数智技术应用于生产、供应链、营销、服务等核心运营环节，实现对外业务运营效能的全面提升。
在增加营收方面，企业通过数智化转型，应利用大数据分析与AI技术，增强营销自动化、提升数智化销售赋能，实现利润增长，推动企业综合收入的增长。
在增强服务方面，企业应通过数智化转型，精准服务客户，提升客户体验，并通过自动化能力高质量解决客户问题，提升客户服务质量。
在践行责任方面，企业应积极参与社会公益活动，提高公益效率与影响力的程度。一方面通过数智化平台推动公益资源的高效配置与广泛覆盖，为弱势群体提供有力支持。另一方面企业应深度融合数智技术与绿色运营，通过能源管理、碳足迹追踪、资源循环利用等手段，有效推动节能减排与可持续发展。最后，企业应通过数智化转型创造新型就业岗位，并系统性地提升员工的数智化素养与创新能力，构建面向未来的人才梯队。
五、以数智化转型成熟度打造企业数智化转型基准
企业在明确数智化转型必备核心能力、明晰转型价值之后，亟需一套标准化的评价体系客观检验实际落地成果。借助科学完善的数智化转型成熟度模型，可精准判定企业当下所处的转型阶段，清晰定位现存短板与薄弱环节。同时也能锚定发展方向，明确后续攻坚重点与升级路径，为企业稳步推进数智化建设、实现迭代优化筑牢评判依据与行动指引。
多维度综合评估，全面把握转型成效。企业在进行数智化转型成效评估时，不应局限于单一场景或单一维度，而应从能力建设、价值效益、成熟度水平、管理架构等多个维度进行综合评估。例如，结合中国信息通信研究院企业数智化成熟度模型（IOMM）的六大能力建设和六大价值评估，全面了解企业在战略、管理、业务、数据等方面的能力提升情况和转型带来的多方面价值，借助相关标准，审视企业在数智化转型管理架构和过程方法方面的完善程度。通过多维度的综合评估，企业能够更全面、客观地把握自身数智化转型的成效，发现转型过程中的优势和不足。
注重评估结果的应用，持续优化转型策略。企业进行数智化转型成效评估的目的一方面是帮助企业了解现阶段自身的转型水平，另一方面使得企业可以把评估结果作为自身数智化转型的基准，持续优化转型策略。根据评估中发现的问题和不足，制定具有针对性的改进措施，明确改进目标和时间节点。同时，建立评估结果反馈机制，定期跟踪和评估改进措施的实施效果，形成“评估—改进—再评估—再改进”的良性循环，推动企业数智化转型不断向纵深发展，实现可持续发展的目标。
六、结语
企业数智化转型成熟度标准是企业数智化转型的“导航仪”，其演进历程反映了企业从“技术支撑”到“业务驱动”再到“数智引领”的战略转变。对企业而言，数智化转型成熟度标准的核心价值不在于“评估等级高低”，而在于“以评估诊断现状、以工具明确路径、以闭环推动落地”。未来，随着数据要素市场化的深化、信创政策的推进及“人工智能+”行动的逐步落实，企业需要进一步“定制化”模型指标，推动“业务—数据—技术—生态”协同，使企业数智化转型成熟度标准真正成为数智化转型的“赋能工具”。
