中小型企业数字化转型：现状与困境

零售业数字化转型的核心在于以消费者为核心，重构线上、线下“人、货、场”三要素，发挥“线上＋线下＋数据”的整体优势。这是上海交通大学海外教育学院连锁品牌战略研究所的《新零售浪潮下，传统连锁品牌的变革之路——2018年度连锁品牌趋势观察报告》的观点。也就是说以人为中心，建立人对货、人对场的关系，分析在不同的场景下，人们对货的不同需求。零售企业数字化转型主要利用数据驱动的企业运营以及精准的产品营销与会员管理，来重构人货场的关系。当然其中也包括采购、设计、产品开发生产、销售等供应链环节的融合管理体系的建立，精细化仓储运输与库存管理等。

自2016年马云提出新零售概念以来，电商巨头与传统零售企业合作步伐加快，目前正从资本整合迈向业务融合。阿里巴巴收购银泰之后对其进行了数字化改造，目前银泰商品数字化程度达到58%。数字化转型也让银泰的销售额大幅度增长。据银泰商业集团CEO陈晓东披露，银泰百货同店销售额增长18%，为10年来最高增幅。零售业数字化转型猛烈的势头也让零售业销售额持续下降的态势得到了遏制。

传统零售企业在数字化转型中全方位融合线上线下，建立社交化、场景化、多元消费场景，多业态协同提供一站式聚合服务，利用智能化的供应链体系提高流通效能。2018年商务部发布的《2017—2018年中国百货零售行业发展报告》显示，零售行业正积极布局新零售，对企业进行全方位战略性调整与商业模式的重构。

逐步完善的移动支付在增强消费者支付体验的同时累积了大量用户数据，这为新零售的进一步发展打下了坚实基础。传统零售企业在核心流程、采购生产、产品营销、人员管理、协同办公、企业决策等各个环节借助数字化转型契机，全方位进行数字化升级。企业用数据重新理解消费者，消费者也能找到更符合需求的消费场景。新零售重新定义了人、货、场的关系，让这三者有更多的灵活组合，不再依照传统的单向链条。零售行业的商业模式正在发生深刻的变革。

零售行业数字化转型发展仍然面临一些问题，数据驱动经营决策的发展格局尚未形成，传统零售商业模式创新转型亟待加强。目前，绝大多数的传统零售企业还停留在营销数字化的层面，但在零售系统与供应商系统之间数据的信息共享、全套供应链流程的连通融合上还没有特别成熟和完善的数字化解决方案。除此之外，中小零售企业大多依附于微信与淘宝来做数字化探索，这在初期是比较有效的转型方案，但仍需积极建立与自身业务更紧密的数字换转型方案与创新商业模式。

2013年8月中国工信部赛迪研究院主办的《装备工业研究》（2013年第4期）首次阐述了制造业数字化的概念与内涵，分析了我国制造业数字化的发展现状、趋势以及制约因素，提出了推进制造业数字化战略的政策建议。2015年国务院“中国制造2025”提出“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，强调推动跨领域、跨行业协同创新，促进制造业数字化、网络化、智能化的发展方向。2017年，国务院印发《关于深化“互联网＋先进制造业”发展工业互联网的指导意见》指出工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化发展的新兴业态和应用模式。

由此可以看到在政府层面，工业化数字化转型需求异常迫切，希望发展制造业新业态、新技术、新模式，实现产品设计制造、企业管理、生产控制、经验管理、生产制造能力的效能升级。总体来看，我国制造业数字化转型与发达国家相比还有一定差距，工业互联网平台发展仍旧处于初级阶段。大量中小企业自动化和信息化偏低，向数字化制造转型的基础薄弱，缺乏转型资金、技术、人才和管理经验。

制造业在数字化转型方面也有许多行业困境。首先，行业的综合性平台尚未形成，所需要的数字化和智能化装备高度依赖进口，或被国外大公司把持，不仅需要承担高昂的设备购置和服务维护费用，数据采集与获得也须支付额外费用。其次，硬件接口和数据协议统一的标准化体系尚未建立，不同厂商设备与软件无法实现共通，造成信息壁垒、数据链断连等问题。最后，目前中国数字化基础设施尚不能满足工业级需求也是制约制造业数字化转型的因素之一。

世界银行《2017—2018年全球金融发展报告》中聚焦了国际银行业的三大重要发展动态，其中一点便是金融科技的崛起。在中国，越来越多的人选择使用第三方支付平台进行交易，这些新生的互联网金融企业正在金融各个领域，利用定制化的客户体验、便捷高效的操作流程、快速迭代的金融产品，不断削弱传统金融领域企业的作用，客户和传统金融企业之间的联系逐渐弱化。麦肯锡在《全球银行业年度报告2016》中预计，到2025年，受数字化技术的冲击，银行的消费金融、支付、财富管理和房屋抵押贷款业务的利润将分别下滑60%、35%、30%和20%。

2017年中国人民银行印发的《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》中明确提出五项重点任务：完善金融信息基础设施，夯实金融服务基石；健全网络安全防护体系，增强安全生产和安全管理能力；推动新技术应用，促进金融创新发展；深化金融标准化战略，支持金融业健康发展；优化金融信息技术治理体系，提升信息技术服务水平。

传统银行已经意识到数字化的转变给实际业务带来的冲击，并都在以自己的方式建立具有核心竞争力的金融数字化平台。如中国人民银行正在构建以大数据为支撑的央行决策平台、以分布式系统为核心的央行服务平台、以数字货币探索为龙头的央行创新平台；中国工商银行在2013年启动了信息化银行建设，创新结合新技术和业务场景；中国建设银行的“新一代核心系统”建设不仅涵盖业务转型、技术转型和实施转型，更包括集团全局的系统工程。通过这几年的数字化转型，银行已实现一些标准化业务的秒级处理和智能化操作，利用智能移动终端、高清视频技术等对现有业务流程进行改造升级，并且结合客户行为习惯，推出基于金融客户画像的客制化金融理财产品。

从过去的封闭式开发到如今的开源式开发，整个金融业在数字化转型道路上不断被互联网金融追着进行转型改革。在这过程中依旧面临着一些问题。数据保护与安全始终是金融业数字化转型过程中最重要的一环。在建立数据中心时，需要保证业务零中断、数据零丢失；在数据处理与备份方面需要有能力应对多种复杂数据结构，需要处理包括传统数据库、物理机虚拟机备份、云、开源等多元多样数据库的备份与管理工作。此外，数据化与智能化的应用还需与投行、基金管理公司、信托投资公司等金融机构的业务架构慢慢融合。

美国著名的数字化变革方案公司Centric Digital创始人贾森·艾博年（Jason Albanese）撰写的《商业新模式——企业数字化转型之路》从商业、市场、组织、运营、技术五个方面阐释了企业数字化转型的困境。(www.xing528.com)

从商业方面说，企业高层缺乏洞见未来数字化演变在行业中作用的能力，缺少战略视野，他们仅仅与行业内的竞争者比较而忽视了其他行业的降维打击。另外，企业也常常忽视对潜在顾客和客户参与的关注，而仅关注销量，错失拓展用户渠道的机会。

从市场方面说，客户群体对数字化的适应能力不同，“数字移民”与“数字原住民”接受数字化的程度不同，企业无法认识到其中的差异与复杂性。从而错失建立精简的数字化界面为用户提供更好体验的机会。

从组织内部上看，企业的数字化转型失败有时是因为缺乏拥有实权的数字化高层领导，数字化并没有深耕在企业的文化之中。

从运营上看，导致数字化转型失败的原因可能是过度依赖传统成熟的运营流程而不愿重新熟悉新建立的数字化流程。各部门数字化建设相对独立，并未有效融合共享，因而形成企业内部的信息孤岛。

从技术上看，不舍得推翻原有的信息基础建设，未意识到这些传统的建设已经无法承载数字化转型的需求。

即便中小企业意识到数字化转型的重要性，希望凭借数字化转型重塑价值链，但在他们实际实践的过程中也依然会遇到不少问题。

（1）无法承担数字化转型所面临的高额资金投入。中小企业在进行数字化转型时常常需要从建立基础信息设备开始，数字化中期则需要建立各类综合操作平台，后期还须进行数字化分析。每一个阶段都需要投入大量资金支持企业从上到下的数字化基础信息设备建设。但企业对此却有许多后顾之忧，万一转型失败，无法收回前期的高额投入，如何应对接下去的局面？

在德国由IT行业思科（Cisco）、Damovo和Inneo Solutions等伙伴企业组成的“创新联盟”（Innovative Alliance）公布的一份题为《数字化的心理学》调查报告显示，德国中小型企业能认识到数字化带来的企业效率的提升，但他们担心数字化转型前期投入的预算超出它们本身的经济承受能力。德国联邦信息经济、通信和媒体协会（Bitkom）在针对364位正在实践数字化或着手进行数字化转型的中小企业主的调查中也发现，75%的企业主认为过高的资金压力是他们实施数字化转型最大的障碍。

（2）数据安全所带来的企业隐患。企业的数字化从根本上来说是对数据的积累、集成与利用，从而达到改善供需、优化流程的目的。数据对企业的重要性不言而喻，如何保障信息安全是企业在数字化转型过程中难以忽略的问题。特别是对于一些金融类中小企业，数据安全是企业的生存根本，一旦出现数据漏洞企业面临的将是用户信心的溃败。

2016年德国科隆经济研究所研究员薇拉·德马里（Vera Demary）在一份研究中显示，大多数欧洲中小企业不愿意深度数字化的原因之一是因为担忧网络安全问题。欧洲政策研究中心研究员马尔科·斯蒂芬（Marco Stefan）也曾表示，很多公司不愿意充分发掘大数据，就是因为他们觉得自己无法保护所生成数据的安全性。

（3）专业复合型人才缺失。在企业数字化转型的过程中，需要面临很多技术和企业业务结合应用的问题，专业的技术人才需要具备业务知识，而专业的业务人才则需要具备良好的数据感知能力，但这样的复合型人才并不多见。目前我国的数字人才主要集中在产品研发上，其次是数字化运营，但拥有商业大数据分析、先进制造和数字营销等能力的数字化人才比例偏低。在人才结构性短缺的大背景下，企业不能只从外部引进数字化人才，企业需要重视自身数字化人才的发展。

（4）大数据分析与智能化在专业应用上的欠缺。复合型人才的缺失导致大数据分析与智能化应用上的欠缺。企业数字化转型时会遇到技术与业务的融合环境复杂、业务需求与技术支持不断磨合的问题，智能化的应用还需要大量机器训练与机器学习。以往传统企业对技术与业务的认知是分开的，缺少专业训练与优化，数字化应用结果并不理想。如金融行业存在业务智能化过程中的专业名词问题，语音转文本需要加入专有名词的训练，语言语义模型训练需要额外的词汇库，无法满足企业一站式需求。