2025数字化转型新范式 从共识转向价值深耕

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数字化转型新范式 ——从共识转向价值深耕 THINK AHEAD 钛媒体 ACCA TMTPOST 目 录 1. 关于本调研 2. 受访者基本情况 3. 数字化能力评估及结果 4. 企业 Al 应用现状与能力需求 5. 领先企业的数字化特征及案例 6. 致谢与参考资料 ACCA THINK AHEAD 钛媒体 TMTPOST 关于本调研 在人工智能 (AI) 技术的推动下，全球经济的数字化转型正以前所未有的速 度推进。对中国企业而言，持续关注并积极拥抱数字化转型，尤其是 AI 技术 的 应用，是适应市场变化、提 升运营效率、增强创新能力的关键。 过去三年的研究重点回应了该领域的若干核心议题——数字化转型是否属于战略问题、其在推动商业模式变革中的必然性、 阻碍收益实现的关键因素以及 转型领导者的角色。 基 于 对 这 些 根 本 性 问 题 的 持 续追踪和思考，我们逐步构建出不断演进的认知体系。在这一演进过程中，研究调研的典型案例，包括华为、华住集团、 健 合 集 团 、 香 港 医 管 局 、 美的集团、中国南方航空、万科、招商局集团、中集、洲明、三一重工、越秀地产等，均在不同阶段体现出优秀企业数字化 实践 价值，并因此受到市场的广泛关注。 今 年 的 研 究 进 行 了 创 新 ， 我 们 希 望 整 合 一 套 全 新 的 “数 字 化 能 力 评 估 ” , 从 “数 字 化 价 值 维 度 ”和 “数 字 化 技 术 维 度 ”两个维度出发，旨在为企业更全 面、更 细致地了解当前的数字化水平，帮助企业识别在数字化转型过程中的优势和 不足，从而制定更有效的转型策略。 本 次 调 研 ， 共 收 集 了 86 份 企 业 高层管理者的问卷反馈，涵 盖了 CEO 或总经理 (15 人，下统称 “ CEO”) 、 CIO 或 CTO 或主管技术的 VP(29 人，下 统称 “ CIO”) 和 CFO 或主管财务的 VP(29 人，下统称 “ CFO”) 等多个关键职位。 关键调研结论 本次调研通过数字化能力数据洞察和企业转型实践观察，重点对比了领先企业与一般企业数字化转型的关键特征，并总结出领先企业的四大核心特点： THINK AHEAD 钛媒体 TMTPOST 战略牵引，领先企业通过顶层战 略牵引、前沿技术的超前部署形 成显著的竞争优势，构成了企业 的护城河。 高价值场 景应用，领先企业基 于 不同业务场景对技术能力的 泛化 性与专业深度的差异化需求，结 合其潜在价值，以构建适 配业务 演进的数字化能力体系。 产品、服务和生态创新，领先企 业凭借其扎实的技术架构与数据 基础，能够开展更为深入和体系 化的数字化探索。 数字领导力，领先企业凭借卓越 的 数 字 领 导 力 ， 实 现 “战 略 财 务 - 技术”三 大核心职能的深度 融合，有效驱动组织变革与转型 突破。 ACCA 其他 40% 制造业信息传输、软件和信房地产业 批发和零售业 息技 术服务业 24% 16% 12% 8% CIO/CTO/ 主管 CFO/ 主管 CEO 技术的 VP 财务的 VP / 总 经理34% 34% 17% 业务 / 区域 COO/ 负责人运营负责人 6% 1% 其他 8% 受访者基本信息 26% 8% 5-10 年前 10 年前或更 早 钛媒体 TMTPOST 38% 3-5 年 前 与同行相比的业绩表现 52% 好一点 28% 1-3 年 前 17% 好很多 17% 差不多 5% 差一点 8% 差很多 行业分布 岗位职能 启动时间 THINK AHEAD ■ 数字化能力评估从价值维度和技术维度出发， 二维均衡体现，引导企业自测发现自身问题，同时挖掘信息化建设真实价值，从而有针对性的驱动企业数字化转 型，并创造更多商业价值和社会价值。 ■ 避免以前“重投资，轻价值”的管理误区： 以往的评估，多是针对企业信息技术投资，没能很好的呈现数字化建设的价值，造成企业管理者与 CIO 的困扰，通过 增加价值维度的指标，从数字化价值与数字化技术两个维度帮助企业更 清晰地了解数字化投入对于企业产生的实际价值。 运营管理能力 基础架构与 持续服务 业务需求带 动 信 息 技 术 发 展 技 术 创 新 驱 动 商 业 创 新 发 展 产品 / 服务能 力 生态圈构 建 商业模式创新 精益管理 数字化能力评估 业务需求发展 当前客户体验 数字化技术 适应业务发展的 数字化架构体系 2024 数字化价值 信息技术发展 Time 钛媒体 TMTPOST 未来企业运营管理、客 户体验需求 科技赋能业务 THINK AHEAD Value 2025 数字化价值 业 务 与 流 程 战 略 与 规 划 财务与可持续 战略与规划 · 战略定位和目标 · 战略实施路径 · 规划的灵活性和适配性 · 商业模式创新 · 产业生态建设 业务与流程 · 组织变革管理 · 客户体验优化 · 流程优化和效率提升 · 业财融合程度 · 产品和服务的创新 财务与可持续 · 业务增长 · 成本控制 · 合规风控体系 · 人才发展培养体系 · 绿色生态建设 · 社会责任践行 · 可持续披露和管理 数字治理 · 技术顶层设计 · 业务和技术融合机制 · 数字化组织架构和管理机制 · 数字创新文化 · 数字领导力 数据要素 · 数据治理体系 · 数据互通 · 数据责权利 · 数据价值 数字运营 · 技术投入和投资回报 · 技术基础设施建设 · 前沿技术的储备和布局 · 数字化项目管理 · 网络和数据安全 数字治理 数字运营 数据要素 数字化技术 数字化能力评估 钛媒体 TMTPOST THINK AHEAD 数字化能力评估结果 目前，中国企业的数字化转型正处于一个关键的“能力分化”时期。数字化转 型 已经来到了价值验证的关键时期，企业间的差距不再仅仅是“做与不做” , 而是 在于其深度和持续性。 本报告中，我们将那些在数字化能力 ( 技术和价值评分均在 8 分以上 ) 和业绩 表现 ( 比同行好很多 ) 上均处于领先地位的受访企业定义为“领先企业” , 这 类企业占比 11.6% 。 领先企业的优势体现在哪些方面 ? 结果显示， “数字治理”方面的分差最大， 达到 2.54 分。领先企业投入大量资源和耐心，致力于数据标准、质量和安全的 建设，为数字化进程打下了坚实的基础。数字化转型的真正分水岭也正在这里。 “ 业务与流程”方面的差距最小，分差仅为 1.39 分，这表明业务流程优化已成 为所有企业的共识和基本要求。但这同时也意味着，仅靠流程优化难以构建长 期的竞争优势。领先企业的优势在于，他们的流程优化是建立在坚实的数字治 理和数据要素基础之上的，因此效率更高、协同性更强。 领先企业在“战略与规划”方面的得分最高 (9.4 分 ), 接近满分。正是这种顶 层 战略的坚定性，推动了他们在“数字治理”等短期内难以看到回报的基础领 域进 行坚决投入，并最终在“数字运营”、“财务可持续”等价值维度上获得 超额回报。 本报告将进一步深入分析这种“分化”格局的成因，并旨在为企业提供从“价 值实 现”向“价值飞跃”转变的指南。在数字化转型的下半场，将是战略决心 与基础能 力的较量，胜利必将属于那些具有远见卓识、根基深厚的组织。 THINK AHEAD 钛媒体 TMTPOST 业务与流程 财务与可持续 数字运营 数据要素 数字治理 其他 一—领先企 业 ACCA 战略与规划 数字化现状：成效渐好，但未达到最佳状态 钛媒体 TMTPOST 0% 0% 显著成效 有一定成效 成效一般 成效较差 好很多 好一点 差不多 差一点 差很多 2025 2022 - 2023 十 2024 2025 ■ 在数字化转型推动下，从 2022 年到 2025 年整体呈现积极向好的态势：与同 行 相比，业绩表现“好一点”的企业比例逐年显著上升。 ■ 结合左图数字化转型成效的总体表现，可见企业普遍取得阶段性进展，这使 得 企业间的相对差距在一定程度上有所收窄。这表明，如何应对“下半场”的挑 战，构建可持续的差异化竞争优势，已成为企业必须直面的核心议题。下文将 围绕这一目标，对若干关键要素展开深入探讨。 ·2025 年数字化转型具有“显著成效”的比例较 2024 年有显著提升，而“有一 定 成效”和“成效一般”的比例相应下降。 · “ 显著成效”的企业比例虽有跃升，但仍未成为普遍现象，这真实反映了数字 化转型任务的艰巨性。在这个攻坚克难的关键时期，企业下一步需要聚焦核心 难题，实现突破。 贵司数字化转型成效 ( 按年 份 ) 80% 得益于数字化转型，与同行相比，贵司的业绩表现 ( 按年 份 ) 60 % 40 % 20 % 40 % 20 % THINK AHEAD ACC A 60 % 6.95 6.95 业务与流程 财务与可持续 数字运营 数据要素 数字治理 价值 VS 技术：愿景驱动，但是实践滞后 THINK AHEAD 钛媒体 TMTPOST 技 术 均 值 ( 整 体 情 况 ) 整体价值均值 =8.01 整体技术均值 =6.98 7.85 价 值 均 值 ( 整 体 情 况 ) 8.01 8.00 7.50 7.00 6.50 6.00 战略与规划 · 受访企业整体数字化技术均值为 6.98 。其中，“数字运营”略高于整体均值， “数 据要素”与“数据治理”这两个维度分值持平。 · “ 数字运营”最能直接体现技术对业务的赋能作用。下一步，企业需要回来补 课，攻克“数据要素”“数字治理”等基础难题。价值维度与技术维度相匹配， 才能释放出数字化转型的更多潜力。 · 受访企业整体数字化价值均值为 8.01 。其中，数字化转型对公司在“业务与 流程”层面的影响和价值最高，在“财务与可持续”层面的影响和价值最低。 ■ 由此可见，“业务与流程”是数字化转型中最容易切入、最快能见到效果的领 域， 但在财务回报与长期可持续性上的价值体现则相对薄弱。 ACC A 8.17 7.05 启动时间越早、业绩表现越好的企业，越能达成“价值共识” 钛媒体 TMTPOST ■ 在价值维度下，受访企业数字化启动时间越早，各价值维度的表现越突出。 ■ 该结果呼应了《数字化转型新思 2024 》报告中的关键结论—— “先行者优势” 和“复利效应”。具备数字化战略眼光的领导层拥有长期且坚定投入的决心， 这 一战略耐心尤为珍贵。 ■ 在价值维度下，受访企业的业绩表现越好，各价值维度的表现越突出。 ■ 业绩表现“差一点”的企业中，明显看到不同指标的得分差异，这表明中国数 字化转型的分水岭不在于“做没做” ( 业务 ), 而在于“想没想明白” ( 战 略 ) 。 价 值 均 值 ( 按 启 动 时 间 ) 战略与规划 一财务与可持续 1-3 年前 3-5 年前 5-10 年前 10 年前或更早 差很多 差一点 差不多 好一点 好很多 9.00 8.50 8.00 7.50 价 值 均 值 ( 按 业 绩 表 现 ) 7.00 6.50 价值均值 THINK AHEAD 9.50 技 术 均 值 ( 按 业 绩 表 现 ) 数据要素 数字运营 3-5 年前 5-10 年前 10 年前或更早 差很多 差 一 点 差不多 好 一 点 好很多 启动时间越早、业绩表现越好的企业，对技术产生价值的认可度越高 THINK AHEAD 钛媒体 TMTPOST 技 术 均 值 ( 按 启 动 时 间 ) 数字治理 8.50 7.50 6.50 5.50 4.50 1-3 年前 · 业绩表现越好的企业，在数字治理、数据要素、数字运营三大技术维度的得分 越高。 ■ 由数字治理的两极分化情况可见，业绩“好很多”的企业真正在为未来投资， 为基于数据的决策和智能化打基础。即使大家都在做数字运营，但其效果和深 度却因底层数据能力的差异产生分化。 ■ 企业启动数字化的时间越早，在数字治理、数据要素、数字运营三大技术维 度 的均值越高。 ■ 其中，数字运营较大幅度的提升，展现了中国数字化进程中的一个特征，先 以 应用产生成效，后夯实其他数据方面的基础功课。 技术均值 ACC A 企业 AI 应用现状与能力需 求 THINK AHEAD TMTPOST 钛媒体 ■ 中国企业在 3 年内希望通过 Al 达成的目标占比最高 的 类别是“业务流程和系统的优化，效率提升” , 达 50%;“ 产品 / 服务 / 生态创新”占比 35%, 位居第 二；“商业模式重塑”占 14% 。 ■ 在现阶段，将 AI 重心放在“提效”上，是多数企业 的选择，也是一个稳健且明智的选择。它能够帮助 企业“小步快跑”、不盲从，确保了 AI 投资的回报率。 ■ 长期来看，如何跳出“局部优化”陷阱，培养 AI 应 用 的“全局思维”是中国企业需要认真思考的方向。 “ 产品 / 服务 / 生态创新”和“商业模式重塑”中蕴含 着 大量的机遇，帮助企业打开新市场、获取超额利 润、 实现非线性增长，甚至帮助企业获得在全球竞 争中 源源不断的新动力。 ■ 当然，要实现这一点并非易事，生态和商业模式的 创新需要融合内外部多源数据，对企业数据治理的 要求较高。呼应前文中所展现出在数字治理、数据 要素方面的短板，这可能也是目前中国企业亟待解 决的一大痛点。 Al 应用以提效为主，未来实现生态创新突破 钛媒体 ■ 产品 / 服务 / 生态创新 ■ 业务流程和系统的优化，效率提 升 ■ 商业模式重塑 ■其他 THINK AHEAD TMTPOST 三年内希望通过 AI 达成的目标 ( 整体情 况 ) 1% 76% 明确 Al 应用场景 验证 AI 价值 规模化推广应用 48% 推进数据治理为 AI 提供足够的高质量 数据 36% Al 专业人才 培养和团队建设 34% 深度融合行业 Know-How 与 AI 技 术 16% 升级现有 IT 架构以 支持 Al 在企业的大 规模扩展应用 31% 制定 Al 战略规划 17% 找到好的合作伙伴 和 AI 产品 16% 需要足够的 Al 投入 预算 7% 构建可靠的 AI 安全体系 为此，企业关键一步是明确 AI 应用场景，验证 AI 价值，实现规模化推广 THINK AHEAD TMTPOST 为了 AI 达成的目标，企业最关键需要做好的事 ( 整体情 况 ) 钛媒体 Al 素养：为未来的工作平衡技术和业务技能 编程和数据分析 随着人工智能在会计领域变得越来越普遍，专业人士可能会受益于 基本的编程知识 ( 例如 SQL 和 Python) 以及熟练掌握数据可视 化 工具 ( 例如 Power BI 和 Tableau) 提示工程 有效引导和提取生成式模型高质量输出的能力也是一项宝贵的技能 数据治理和管理 随着对数据驱动决策的日益依赖，数据治理和管理技能至关重要。 现在，所有员工都可以在数据治理、适用性、准确性以及遵守法律 和法规要求方面发挥作用 复杂见解的交流 随着人工智能系统生成更复杂的分析，将这些见解有效传达给非技 术利益相关者的能力变得越来越重要；这意味着将数据转化为可作 的 见 解 。 解决问题和批判性思维 将批判性思维应用于人工智能输出的能力至关重要。会计专业人 士需要愿意挑战产出和决策——在相关的情况下运用批判性思维、 解决问题和领域专业知识 人工智能 / 机器学习理解 对人工智能和机器学习概念的基本理解也变得很重要。人工智能 素养现在是财务角色问责制的核心——包括了解不同类型的人工智 能模型、它们的工作原理以及相关的收益和风险 道德推理 随着人工智能的兴起，道德考虑成为人们关注的焦点。会计专业 人士需要保持道德推理技能，以驾驭人工智能驱动决策的复杂环境。 技术技能 商业和软