從局部最優到全局躍遷：關于企業“智慧運營中樞”模式的構建與實踐思考

作者 | 范昱輝

這篇文章系統地闡述了企業數智化轉型的演進歷程與實踐框架，強調從傳統的流程驅動向數據驅動及智能革新跨越。作者指出轉型中常見的戰略脫節與業技融合困境，并提出以企業架構為核心理論，構建“統一認知、敏捷迭代”的落地路徑。文中重點介紹了“智慧運營中樞”模式，通過運營、生產與保障平面的協同，實現了業務拆解與數智賦能的標準化循環。針對 AI 浪潮，文章主張利用大模型重塑業務價值鏈，而非簡單的工具升級。最終，作者強調轉型是長期系統性變革，需在人機協同與持續迭代中構筑企業核心競爭力。

轉型的歷程回顧

立足企業發展，無論是順應產業升級趨勢，還是實現自身高質量發展，數智化轉型都是企業在復雜環境中構筑核心競爭力的必然選擇。

回顧企業數智化轉型探索之路，結合信息技術迭代演進、核心能力建設沉淀等關鍵因素，各階段目標圍繞 “效率提升 — 數據賦能 — 智能革新” 逐步升級，整體呈現從零散試點到體系化布局、從單點優化到全域協同的系統化、結構化演進特征，最終實現了從 “局部最優解” 向 “全局最優解” 的戰略躍遷。

在信息化階段，轉型目標是通過 IT 系統實現業務流程的標準化與線上化，推動數據的集中存儲與跨部門貫通，解決“信息孤島”問題進而提升運營效率與管理透明度。進入數字化階段，企業重心從“流程支撐”轉向“數據驅動”，其中以“數據中臺”、“數據治理”理念為代表，希望消除數據孤島、促進數據復用、沉淀通用數據能力、提升數據治理水平、加速業務敏捷響應等企業轉型過程中必須直面的痛點。（需要注意的是“數據驅動”不是單純的數據反哺業務，而是數據驅動業務、數據驅動運營去產生新的商業模式或業務形態，當前很多企業搞得 BI 等內容是數據驅動決策而不是數據驅動運營。） 步入數智化階段，企業追求的是“智能自動化 + 價值重塑”，這不僅僅是全流程注智提效的能力提升，更驅動了企業重新紳士業務價值鏈與能力供給方式。核心聚焦于企業知識深度利用、與現有 IT 能力結合以及 AI 與人的協作模式構建，最終推動價值創造范式的革新，突破業務發展的增長瓶頸。

轉型的核心思想

數智化轉型沒有放之四海而皆準的模板，市場上雖然有優秀的企業走通了自己轉型的路，但更多企業陷入 “投入大、見效慢、走彎路” 的困境。結合大量實踐案例分析，核心問題集中在三個方面：

1. 戰略與執行脫節，缺乏系統性銜接：很多企業的數智化戰略停留在材料中，未能與業務發展深度適配；規劃階段缺乏體系化設計，落地周期冗長且沒有明確的監控維護機制，導致轉型路徑偏離實際需求，戰略目標要么難以達成，要么出現嚴重偏差。

2. 業技融合流于形式，協同效率低下：數智化轉型工作的核心是“業務牽引、技術支撐”，但“業技融合”往往停留在口號層面。受垂直化組織架構影響，業務條線與職能部門各自為戰：數智化部門花一年時間搭建的數據治理體系，業務部門認為 “優先級不高” 而束之高閣；業務部門提出的緊急需求，卻在 “對齊現狀、達成共識” 的漫長會議中錯失商機。本質是雙方對彼此的價值認知不足，數智化部門淪為 “被動支撐”，業務部門則覺得 “技術不接地氣”，最終形成協作壁壘。

3. 盲目追逐新理念新技術，脫離企業實際：很多企業對 “數據治理”“AI 大模型” 等新理念、新技術抱有過高期待，在自身基礎能力、組織制度、企業文化尚未準備就緒的情況下，急于推進短期項目，試圖實現數據要素的高效流通或智能升級，導致規劃與建設嚴重錯位。這是很多管理者的通?。焊吖懒诵录夹g的短期價值，卻低估了其落地所需的長期基礎建設與政策堅持。

為解決上述問題，經過大量實踐驗證，“企業架構” 思想是推動數智化轉型科學有序開展最為契合的方法理論。成熟的企業架構方法為轉型提供了系統化框架：通過對企業業務架構、數據架構、技術架構、應用架構的全面梳理與優化，實現資源的高效配置和業務的協同發展。

轉型的總體框架與路線設計

經典范式：以企業架構思想指導的數智化轉型

企業架構的核心價值，是為數智化轉型提供 “統一認知、全局規劃、敏捷落地” 的框架：將轉型核心要素（戰略、業務、技術、數據）抽象建模，幫助企業明確 “如何基于戰略目標支撐商業模式創新和核心價值流優化”；通過價值流拆解業務能力，清晰界定核心業務能力與價值流的匹配關系；更重要的是，它搭建了業務、IT、DT 人員的統一溝通語言，讓不同角色建立一致的思維模式，避免協作偏差。

在落地層面，現代企業架構堅決反對 “大而全、一步到位” 的傳統規劃，倡導輕量敏捷的迭代路徑：強調從高價值的垂直業務場景（如從客戶需求到產品交付的端到端流程、生產環節的質量管控流程）切入，遵循 “識別核心場景→梳理業務流程→識別所需業務能力→設計服務化組件→利用 / 構建平臺能力→敏捷迭代交付” 的路線，充分體現 “業務驅動、敏捷迭代、快速落地” 的實施理念。

從全局視角來看，企業架構通過業務條線牽引，聚焦核心場景制定各領域轉型行動計劃，確保各應用系統之間的集成協同，避免 “各自為戰”；同時，對場景建設中平臺、工具、數據、流程等共性要素進行評估拉通，將其能力下沉為企業級基礎能力 —— 部分企業通過設立專項部門或項目組統籌管理，保障共性能力的可持續運營，最終實現 “平臺化、服務化、場景化” 的轉型目標，而非簡單的項目堆砌。

自我革新：“宏觀范式 + 微觀標準”為深化數智化轉型提供可行性方案

企業架構若想長期發揮價值，避免淪為 “一次性項目”，關鍵在于各級負責人與團隊的共識共建、持續維護。實踐中常見的困境的是：模式固化導致協作僵化，業務部門抱怨數智化部門支撐效率低、需求理解不到位，甚至繞過數智化部門自行推進項目；數智化部門則被動響應，數據管理、流程治理等工作難以落地；更嚴重的是，當 AI 大模型這類顛覆性技術出現時，企業容易陷入 “工作慣性”，用新技術解決舊問題，未能充分發揮技術對業務價值鏈的重塑價值。

為破解這一困境，我們在企業架構實踐中進一步探索出 “智慧運營中樞” 模式，核心是通過 “構建宏觀可復制轉型范式、建立微觀標準化實施體系”，讓數智化深度滲透業務全鏈條，真正實現 “融數注智”。

宏觀支撐：構建可復制的企業級數智化運營范式

借鑒行業先進實踐，提煉出“運營平面 + 生產平面 + 保障平面”的數智應用設計范式，為各業務領域提供統一轉型參考，避免重復建設與標準不一。

運營平面：實現戰略到執行的全景可視可管

核心是搭建 “大屏（決策中心）+ 中屏（運營中心）+ 小屏（執行終端）” 的分層協作體系，內嵌 “業務洞察→策略生成→調度執行→評估反饋” 的智慧運營閉環。具體來看：大屏聚焦高層決策，展示核心業務趨勢（如營收增長、訂單達成率）、異常預警（如供應鏈中斷風險）、整體成效，支撐精準指揮；中屏作為運營中樞，搭建專業領域工作臺，承接決策指令、分解運營任務、打通跨部門協同（如市場活動的跨部門資源調配）；小屏面向一線執行，提供移動操作工具與業務看板（如銷售人員的客戶跟進提醒、車間工人的生產任務清單），實現指令直達、數據實時反饋。

生產平面：構建端到端系統協同模式

貫通核心業務生產系統，為智慧運營流程提供數據、流程與技術支撐，確保運營策略能在系統中跑通、在業務中落地。同時，預留升級改造空間：對傳統垂直系統進行組件化封裝，逐步推進云化、容器化改造，適配未來技術迭代需求。

保障平面：夯實轉型數智底層支撐能力

針對跨組織、跨團隊的核心共性要素，通過專項攻堅實現有機銜接，避免治理工作碎片化：

1）數據治理：明確權責體系，規范數據分布、流動、流轉標準，構建跨系統、跨領域的數據融合底座，確保數據 “可用、可信、可共享”；

2）流程治理：建立統一流程標準與治理框架，打通端到端業務流程（如從訂單下單到物流配送的全流程），消除部門壁壘與流程斷點；

3）知識管理：構建企業級知識供給體系，覆蓋全流程、多領域、多角色，支撐知識的分類、分級、分層管理與安全共享。

微觀落地：建立 “融數注智” 的標準化實施體系

基于企業架構方法，借鑒政府數字化改革經驗，我們形成 “業務拆解 — 數據融合 — 能力賦能 — 價值落地” 的 V 字模型，讓每個業務場景的數智化落地有章可循：

V 字下行（拆解業務，明確需求）：

定準核心業務：聯合業務骨干與技術專家開展深度調研，梳理業務現狀、核心流程、角色交互關系（如采購業務中的供應商、采購專員、財務審核員的協作邏輯），避免脫離實際；

建立指標體系：圍繞業務價值（如降本、增效）、用戶價值（如客戶滿意度），制定關鍵指標及拆解指標（如 “采購成本降低” 拆解為 “原材料價格管控”“采購流程效率” 等子指標），形成指標目錄；

盤點數據資產：梳理數據流轉現狀，識別缺失數據與數據質量問題，形成數據資產地圖與數據需求目錄（如采購業務需補充 “供應商歷史履約數據”“市場價格波動數據”）。

V 字上行（賦能數智，落地價值）：

數據資產補全：通過數據采集、清洗、標準化等治理手段，補充缺失數據，完善業務數據資產，確保數據 “能用、好用”；

數智服務建設：基于業務需求，搭建數據服務、AI 能力支撐（如采購價格預測模型、供應商信用評級工具），形成可復用的服務模板；

業務流程重塑：將數智服務嵌入業務全流程（如將供應商信用評級結果自動同步至采購審批流程），實現流程優化與價值轉化，避免 “技術與業務兩張皮”。

這一模式的核心價值在于，讓數智化部門精準把握業務需求，其規章制度與管理策略不再 “閉門造車”；業務部門能真切感受到數據與技術帶來的實際變化（如審批效率提升、決策更精準），從而主動參與轉型，形成 “業務牽引技術、技術賦能業務” 的良性循環。

變革探索：AI 驅動企業智能化體系建設

當首個 “智慧運營中樞” 落地見效后，我們開始推動該模式在多個業務領域的橫向復制適配。與此同時，團隊在多個場景的 AI 大模型應用實踐中獲得了關鍵反饋：“智慧運營中樞” 的核心邏輯（感知洞察 — 策略生成 — 執行落地 — 反饋優化），與企業級智能體的服務邏輯高度契合；而 AI 大模型在業務感知（如自動提取文本數據中的關鍵信息）、企業知識復用（如快速調用沉淀的業務經驗）、智能決策（如基于多維度數據生成優化方案）、任務執行（如自動生成業務報表、回復客戶咨詢）等方面的優勢，為 “智慧運營中樞” 注入了更強的智能化引擎，拓展了轉型的想象空間。

例如，在客戶服務領域，通過 AI 大模型對接 “智慧運營中樞” 的小屏終端，一線客服可實時獲取智能應答建議，復雜問題自動流轉至中屏運營中樞，由專人跟進后通過模型生成標準化解決方案，沉淀至企業知識體系；在生產領域，AI 大模型可自動分析生產數據中的異常波動，生成設備維護建議并同步至生產平面的 MES 系統，觸發工單流轉，實現 “異常預警 — 智能診斷 — 快速處置” 的閉環。

需要明確的是，AI 驅動的智能化體系建設絕非 “給原有工具加智能功能”，而是要圍繞 AI 技術重塑業務流程與能力供給模式：比如利用 AI 大模型優化跨部門協同流程，讓數據自動流轉、任務自動分配；基于 AI 重構客戶服務體驗，從 “被動響應” 轉向 “主動預判”。這要求企業以 “產品經理思維” 統籌產品服務規劃，既懂業務痛點，又懂技術邊界，才能讓 AI 真正服務于價值創造。

總 結

隨著數智化轉型的普及與深入，企業管理者的認知日趨務實，對轉型目標的規劃也更加清晰。面對 AI 大模型等技術的快速迭代，我們更需 “以終為始”：業務的 “智能化”“自動化” 是必然趨勢，未來工作的核心是 AI 與人的高效協同，但企業在推進轉型前，必須先厘清四個關鍵問題：當前場景是否具備智能化條件？智能化的投入產出比是否合理？AI 與人的協作邊界如何劃分？現有能力如何分階段向智能化藍圖過渡？

“智慧運營中樞” 模式，是我們在企業架構思想指導下，結合大量轉型實踐形成的自我革新，更是傳統企業邁向智能化的過渡性探索 —— 它并非完美答案，卻驗證了 “系統化規劃、標準化落地、智能化升級” 的可行性。

企業數智化轉型從來不是一蹴而就的工程，而是一場長期、復雜的系統性變革：它需要決策者具備戰略眼光與創新勇氣，避免 “急功近利”；需要全體員工主動參與、協同發力，打破組織壁壘；更需要企業結合自身行業特性、業務規模、基礎能力，制定科學合理的戰略與實施計劃，在實踐中持續迭代、動態優化。唯有如此，企業才能在數智化浪潮中走得穩、走得遠，真正將轉型成果轉化為可持續的核心競爭力。

寫在最后：關于思考筆記形成文章過程中小伙伴的問題與反饋。

Q1：“智慧運營中樞”是新的轉型理念么？

A1：并非全新理念。早年間，眾多企業就已探索數據驅動業務的模式，部分場景也取得了驗證，但大多停留在零散實踐層面 —— 有的企業僅在單一業務線推行，有的則因缺乏標準化體系而難以復制。我們提出的 “智慧運營中樞”，是在總結多家企業轉型成敗經驗后，將分散的實踐系統化、框架化、標準化：既吸收了企業架構的全局思維，又融入了敏捷落地的實踐邏輯，核心是幫助企業避免重復踩坑，讓數智化轉型從 “單點突破” 走向 “全域貫通”。

Q2：文中提到的 AI 驅動企業智能化體系建設就是對原有能力 & 工具進行智能化升級么？

A2：絕非如此。單純給原有工具疊加 AI 功能，只能實現局部崗位提效（如財務工具自動生成報表），無法構成企業級智能化體系。真正的智能化體系建設，核心是圍繞 AI 技術重塑業務價值鏈：比如某零售企業曾為庫存管理工具添加 AI 預測功能，但因未優化補貨流程與跨門店協同機制，最終僅減少了庫存統計時間，未能提升供應鏈整體效率；而另一家企業則以 AI 大模型為核心，重構了 “需求預測 — 庫存調配 — 物流配送” 全流程，實現了 “以銷定產、動態補貨”，這才是智能化體系的核心價值。簡言之，企業需要以 “業務價值鏈重塑” 為核心，規劃 AI 的應用場景與落地路徑，才能讓智能化真正創造價值。

后續，我將圍繞 “企業智能化體系建設的具體實踐” 展開專題分享，深入探討 AI 大模型在不同行業、不同業務場景的落地方法與經驗教訓。感謝您閱讀完我的文章。

作者簡介：

范昱輝，企業數智化轉型領域資深解決方案架構師、企業架構師，長期專注于數據中臺架構設計、數據治理體系構建、智能體系規劃與落地等核心領域，致力于推動企業通過數據智能驅動實現業務創新與運營提效。