迈向数智化中国一汽组织与业务变革之路-发布版__在线真题试卷与模拟练习_迈向数智化中国一汽组织与业务变革之路-发布版__考试宝

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在介绍各章节内容之前，下面先梳理一下中国一汽数智化转型的过程，以便读者快速了解中国一汽的基本情况，更好地理解本书后续内容。中国一汽始建于1953年，是中国汽车工业从无到有、从弱到强的亲历者和推动者；拥有新中国汽车工业发展史上众多个“第一”，包括制造出新中国第一辆卡车（解放牌）和第一辆高级轿车（红旗牌）；拥有红旗、解放、奔腾三大自主品牌，以及大众（奥迪）、丰田等合资品牌，其中，红旗由中国一汽总部直接运营。截至2024年，经过70余年砥砺奋斗，中国一汽已经发展为中国最大的汽车企业之一，累计产销汽车超过6000万辆，员工规模超过13万人，连续21年上榜“中国500最具价值品牌”。进入数智新时代，中国一汽深知数智化转型势在必行。为此，中国一汽提出了“双100”转型目标，即实现100%业务数字孪生，业务效能提升至少100%。“100%业务数字孪生”（简称“业务孪生”）是指全价值链业务在线运营，所有数据在线沉淀，所有人员在线工作。“在线”不等于“上线”，上线仅仅是开始，更重要的是后续的在线运营。“业务效能提升至少100%”是指在业务在线和数据积累的基础上，解决传统业务中的痛点，实现业务模式的重构，最终带来业务效能的持续提升，即业务翻倍后投入不明显增加、效率大幅提升、质量显著提升以及客户体验明显提升。中国一汽数智化转型分为以下三个阶段（见图2）。第一阶段：流程体系重构（2017—2021年）。该阶段，中国一汽以流程为管理对象，开展流程体系重构和数字化建设，通过梳理12个L1级流程类别和上线190套信息系统，满足了阶段性业务支撑。然而，重构流程体系后，依然问题频出：堆积如山的流程文件只是摆设，未能指导员工的作业任务，流程与执行脱节；流程上线到系统后即固化，难以应对变化；协作流程愈加复杂，效率低下；数据无法准确反映业务的执行情况，即数据与业务脱节。第二阶段：以业务单元为管理对象（2022—2023年）。对于传统流程体系存在的问题，中国一汽深刻反思并不断求索，创新推出基于业务单元的解决方案。业务单元是将业务流程解耦后的最小可执行单元，定义了执行任务所需的角色、标准、规则、输入和输出等属性。以业务单元为管理对象开展数智化转型，能够从根本上解决过去流程体系存在的问题。其一，解决流程与执行脱节的问题。业务单元让每个员工都能知道在什么时间、做什么事情、按照什么步骤、达到什么标准，为员工执行任务提供精细化指导，使流程覆盖到产品或服务交付的“最后一公里”，确保流程与执行高度一致。其二，解决流程固化的问题。业务单元能够被修改和迭代，从中抽离出可复用、可重组的组件，从而快速搭建新的业务流程，适应市场变化和新的业务需求。其三，解决协作流程复杂和效率低下的问题。基于业务单元的输入和输出等属性，系统能够自动识别业务单元之间的前后顺序，并以智能化的方式快速生成精确的业务流程。这降低了跨部门协作的难度，显著提高了协作效率。其四，使数据准确反映业务的执行情况。业务单元的输入和输出为数据流转打下了基础，且业务单元孪生后，数据沉淀，能够进行有效的数据治理。此外，中国一汽创新性地整合了业务单元和企业架构（包括业务架构、信息架构、应用架构、技术架构和安全架构），形成了以企业架构“顶天”、业务单元“立地”为核心的业务重构方法。具体而言，企业首先梳理业务架构以形成对复杂业务的结构化描述，其次，将业务流程分解至原子级的业务单元，并定义了业务单元的属性；将业务单元产生的数据映射、存储在信息（数据）架构中；基于业务架构和信息架构，开发出支持业务单元孪生和数据分析的应用架构；将云原生平台作为技术架构，为信息架构和应用架构提供灵活和高效的基础设施支持；最后，用安全架构保障数据、应用和基础设施的稳定性与安全性。为了保障数智化转型落地，中国一汽还明确了数智化转型总体战法，包括1个目标、1个系统、6条主线和4个体系。1个目标即实现100%业务数字孪生和业务效能提升至少100%。1个系统是指打造一个数智运营系统。6条主线包括集成产品开发（Integrated Product Development，IPD）、从订单到交付（Order to Delivery，OTD）、客户服务平台（Customer Service Platform，CSP）、研发（Research and Development，R&D）、人力资源管理（Human Resource Management，HRM）、企业运营管理（Enterprise Operation Management，EOM），并据此打造“业务和IT一体化战队”，以战队为主要组织架构开展转型。4个体系包括转型方法体系、数智化能力体系、转型技术体系和IT产品运营体系。转型方法体系即以“业务单元+企业架构”为方法，实现业务孪生，建立基于角色的云工作台。数智化能力体系是指识别转型所需的核心能力，开展有针对性的培训，打造一支有核心能力的团队。转型技术体系是指将容器化、微服务架构、DevOps（开发运维）、安全性、数据管理等云原生能力锐化，保证能力可控、速度可控、成本可控。IT产品运营体系是指数字产品上线运行后，根据预先设置的灯塔目标，通过分析运行产生的数据，促进产品提质和业务优化。第三阶段：以业务单元运营推动业务增长（2024年至今）。孪生是为了测量，测量是为了优化。业务单元数字孪生后，数据得以生成和积累，使业务活动可测量、可实现指标化管理。在此基础上，中国一汽迈向以业务单元运营推动业务增长的新阶段，利用业务单元产生的数据以及指标评价体系，反向分析业务活动的效果和问题，进而识别业务优化机会，实现业务模式重构，努力实现业务效能提升至少100%的目标。通过不懈的探索与实践，中国一汽实现了根本性、系统性的数智化转型。具体而言，在研发、营销、生产制造、人力资源管理和财务管理等各个领域实现了业务孪生和效能提升。研发方面，中国一汽以业务单元为理念打造基于角色的财务指标化，利用AI生成效果图，此类数智化手段大幅提高了协同研发效率、缩短了研发周期。营销方面，通过打造客户App、利用大数据分析，有效解决了营销业务中客户接触不足、数据记录缺失、数据利用率低、业务串联不顺畅等痛点，使线索到店率提升15%以上，单线索成本降低30%以上。生产制造方面，中国一汽融合业务单元、5G（第五代移动通信技术）和工业互联网等打造数智化工厂，有效提升了生产效率、质量，降低了成本。人力资源管理方面，基于业务单元开展由数据驱动的、以过程为导向的、精细化的人员能力和绩效管理。财务管理方面，通过将管理对象转化为模型和标准，实现业务活动的财务指标化，为管理决策提供数据支持，提升了业务效能。此外，中国一汽积极探索AI大模型应用，例如打造智能助手——红旗云妹，实现自助问答、内部业务办理自动化、基于GPT-BI（由中国一汽联合阿里云通义千问打造的大模型应用）做出管理决策等功能。中国一汽数智化转型也获得了社会认可，多次获得中央电视台等中央级媒体的报道，受邀在国务院国有资产监督管理委员会（以下简称“国务院国资委”）举办的大会上分享自身转型经验。中国一汽希望通过自己多年的探索和实践，为中国企业提供可借鉴、可复制的转型路径与经验。【缺少答案，请补充】（含图）

己多年的探索和实践，为中国企业提供可借鉴、可复制的转型路径与经验。近几年，数智化转型风起云涌，相关书籍也已经出版了不少，这本书有什么独到价值？有哪些特色与亮点？在我看来，中国一汽的数智化转型具有以下五个显著特点，根本性（组织变革）、颠覆性（举措）、戏剧性（效果）、系统性和科学性。其中，前三个是经典的业务流程再造的基本特征。根本性是指从员工的数智化认知和思维方式到组织结构与流程，再到业务模式的彻底重构；颠覆性是指从伤筋动骨到脱胎换骨的激进举措；戏剧性（效果）是指至少有两位数甚至三位数的绩效提升；系统性是指在顶层目标的驱动下全面覆盖各个业务条线，而不是单点或局部的；科学性是指在前沿理论、方法以及行业最佳实践的基础之上，采用先进的工具和方法，包括5A架构和云原生平台等，并提炼出体系化的方法论。这五个特点都特别值得学习和借鉴。本书的最大亮点是，中国一汽的转型故事完美地诠释了数智化转型的本质——用数字技术重构业务与组织，即基于数字技术的业务与组织重构。其中的关键词是重构，体现数智化转型应有的颠覆性和根本性。重构的对象是传统企业的业务和组织本身，然而这经常被忽略，导致转型效果欠佳，甚至失败。反之，像中国一汽这样的转型带来的必将是新业务和新组织。组织变革从来不易，成功的远少于失败的。数智化转型涉及前沿科技和落后的组织之间的矛盾（生产力与生产关系的矛盾），难度更是远超一般组织变革。实践证明，成功的数智化转型需要很多必要条件，缺一不可。因此，可以套用托尔斯泰那句名言，成功的转型都是相似的，失败的转型各有各的原因。那么，中国一汽的数智化转型究竟做对了什么？我用16个字概括，“学习充分、目标明确、方法先进、行动坚决”。这四方面的行为是相辅相成的，中国一汽把每样都做得极为到位，合在一起堪称数智化转型之最。第一，学习充分。人类社会的每次巨大变革都始于认知飞跃。对传统企业来讲，数智化转型是在无人区里的探索，需要构建全新的认知和能力，因而必须始于组织学习，而且必须始于一把手的学习。学习方式无外乎“读万卷书，行万里路”，结合理论学习和标杆企业参访。很多成功的转型已经反复印证了这点，中国一汽也不例外，只是做得更为彻底。因此，中国一汽的变革者能够洞察转型的本质和预见行业未来，甚至提炼出自己的变革方法论，远超一般企业的认知。在调研过程中，我接触最多、感触最深的，是业务出身的中国一汽体系数字化部总经理门欣。他的学习能力超强，阅读极为广泛，思维极为前卫，对数智化的本质和汽车行业的未来都有极为深刻和富有前瞻性的洞见。他不仅博览群书，还把书单推给下属。门欣认为，传统企业的数智化转型需要对标互联网企业，成为各自行业里的阿里巴巴；“互联网企业相对于传统企业有两个优势，一是有丰富的用户数据，便于数智化运营；二是每个业务部门都自有数智化能力”。本书中有大量的素材讲到中国一汽如何通过系统的培训和组织学习，实现员工思想的转型，这里不再赘述。通过学习，中国一汽意识到，数智化转型是业务和组织的重构，而业务和组织是不断迭代的，因此系统开发能力必须掌握在自己手中，这是数智化与信息化的本质区别之一。以前中国一汽的体系数字化部和多数企业的一样，本质上是系统采购部门，是典型的信息化时代的产物。数智化转型要求所有业务部门都具备数字化能力，只有这样才能持续迭代、赋能业务。因此，中国一汽体系数字化部自身转型为数智化平台的搭建者、标准的设立者、学习的引领者以及业务部门的数智化赋能者，彻底重构了IT与业务的关系，践行了“IT搭台，业务唱戏”这一先进理念。第二，目标明确。对数智化的认知到位了，变革目标也就清晰了。彻底的组织变革必须设定有挑战性的目标，中国一汽一把手设定的目标是全面实现数字孪生，进而实现效率倍增。这个目标是极具挑战性的，有巨大的鞭策作用。这个目标也是建立在对数智化本质的深刻理解——业务可视化与优化——上的，就是通过物联网等工具和方法把一切变得透明可视，进而找到可优化的节点，持续进行组织和流程优化。正是这种靠传统方法无法实现的挑战性目标，驱动了颠覆性举措和根本性改变。第三，方法先进。组织学习到位了，就可以选择最优路线和方法。中国一汽的数智化转型路径是教科书级的，汇集了业界最佳实践、前沿理念、先进的工具和方法，包括一把手工程、基于组织学习的人的转型、基于TOGAF的5A架构。在组织转型方面，中国一汽学习和对标互联网企业，找到了组织架构变化的方向；每条业务条线成立由IT和业务并肩作战的数智化战队（内部称为业务和IT一体化战队），负责开发对应的数字化工作台并设计新业务流程。每个部门的人员构成和资质体系也向互联网企业学习，分成技术系列和管理系列（T系列和P系列），把数智化能力内化到每条业务条线和部门。第四，也是最后一个关键变革行为，行动坚决。中国一汽的数智化转型是自上而下、勇往直前的。企业一把手以雷霆万钧之势推动组织变革，除了设定挑战性目标、提供资源和组织保障，最关键的是雷打不动地亲自主持并全程参与数字化变革指导委员会的周例会，听取各条线一把手和数智化战队长的汇报，汇报人每周轮换；企业一把手在会上不断地提问和精准点评，给整个组织注入变革的强心剂和推动力。在人事和组织保障方面，中国一汽切实做到了“不换思想就换人”，绩效突出的干部和员工受到重视、得到提拔。中国一汽数智化转型的故事有许多不可思议之处。如果不是亲眼所见，很难想到这样激进的组织变革会发生在亟待振兴的东北、老工业基地长春、大型央企。如果中国一汽能克服重重困难，实现如此彻底的数智化转型，其他企业没有理由做不到。在调研中，我们课题组也发现，中国一汽的数智化转型离不开央企的独特优势，包括从集团领导到一线员工的家国情怀、宽阔视野和职业素养。这些央企的优势，一旦被释放，会形成一股强大的力量。中国一汽的集团领导和体系数字化部都看到了行业未来的白热化竞争、不变革就死亡的趋势，也洞悉数智化转型的潜能。他们既看到危机和挑战，更看到希望和机遇。他们深知，一旦走错路或发生重大偏差，就会把企业引向万劫不复的灾难之中。强烈的家国情怀给了他们巨大的动力，驱动他们全力以赴地探索数字经济时代的中国企业发展道路。他们的探索意义深远。一方面，他们勇于承担变革的风险和挑战；另一方面，他们兢兢业业，战术上高度重视，如履薄冰般谨慎；通过充分的学习和调研，尽量确保路径合理、方法先进。在访谈交流中，我们经常被一汽人的激情、自信所感染。我们发现他们在谈到数智化转型时人人眼中有光，自信且充满激情和使命感，展现出高度的认同感与成就感。他们学习进化的速度如此之快，令我们惊叹。例如，人工智能大模型问世不久，中国一汽已经出现多个成功应用了。我几年前就听说中国一汽的数智化转型很彻底、很深刻，而且形成了独特的方法论，一直有去调研的念头。幸运的是，经安筱鹏老师推荐，受到中国一汽邀请，参与写作此书。我带领团队五次赴中国一汽开展深入的实地调研，累计访谈60余人次，涵盖体系数字化部领导，多个业务和IT一体化战队的业务侧战队长、IT侧战队长及骨干成员，以及多个业务部门的领导；此外，还实地参观了中国一汽的数智化展会，体验了基于角色的云工作台、红旗云妹等数智化产品，也参加了内部的数智化专题会议。百闻不如一见，我的收获和体会远超预期。我坚信，此书会给所有行走在数智化转型之路上的中国企业以及正在思考如何应对数智化转型这个不可逆转的趋势的读者带来深刻的启发和宝贵的参考。【缺少答案，请补充】

题产生的原因包括两方面，一方面，企业流程文件往往与实际业务脱节。首先，随着企业的发展壮大，业务流程日益复杂。尤其是成熟企业，深受现代代理体系的影响，更容易陷入“流程焦虑”。它们试图通过不断撰写流程文件，增设负责沟通协调的实体部门、虚拟组织和相关人员来规范业务管理，结果却造成流程和机构的双重冗余。更加严重的是，大量流程梳理只是为了“交作业”，实际工作中的诸多活动并未体现在流程中，导致流程文件难以为实际业务操作提供有效的标准化指导。其次，为了使流程文件与实际业务对齐，管理人员不得不投入大量时间和精力进行流程调整。即便流程文件得到完整梳理，一线业务人员为了自己的便利，也可能不愿改变工作模式，流程规范难以真正落地执行。最后，众多标准文件和参考材料存在电脑中，不成体系、堆积如山，增大了文档查找、阅览和编辑的难度。员工需要耗费大量时间在“文档山”中搜寻文件、调整格式、修改校验等，反而进一步增大了业务推进的阻力。传统流程管理只解决关系和责任，不管到动作，不管到行为范式，就无法对能力形成管理，因此导致流程无效。 ——中国一汽数字化转型委员会另一方面，IT系统臃肿、僵化也会引发熵增问题。面对层层叠加的流程和日益复杂的组织架构，企业常寄希望于使用IT系统来提升效率。然而，随着各业务领域的专业需求日益分化，传统的“从需求分析到项目交付”的IT采购模式反而会导致系统繁杂、割裂严重。屡见不鲜的情况是，集团总部、分/子公司以及各职能部门各自采用了不同的IT系统，甚至同一部门内部，不同功能模块的系统也互不兼容。例如，集团总部的预算系统来自国际行业软件公司，核算系统由集团下属软件公司定制开发，而分/子公司的财务系统又由不同的国内外软件公司提供。多种系统并行不仅会造成信息孤岛以及流程、数据和功能的层层叠加，还会导致企业IT管理的复杂度进一步上升。中国一汽的一名产品架构师将其总结为：“以往系统开发得很好，经过一年的运维就不成样子了，但是还能运行。再过一年就开始出现不能运行的情况。这种情况下再过一年就全乱了。流程不断增加，系统功能冗余，数据结构混乱。” 混乱的数据结构不仅使数据赋能难以实现，而且成为业务发展的负担。传统的信息化建设采用“定义需求——编码开发——运行应用”的模式，在处理稳定、简单的流程自动化方面具有优势。然而，缺乏统一架构和通用平台、针对不同需求开展个性化开发的传统模式容易造成数据孤岛的问题。当企业为了应对灵活多变的外部环境，动态调整自身业务时，割裂的数据结构难以揭开数据背后的业务关系，更难以满足数据结构辅助动态决策的需求。以汽车企业为例，由于规模庞大、业务涉及众多专业领域、部门繁多且部门之间往往存在壁垒，数据孤岛现象严重。随着业务发展，冗余数据不断积累，跨部门的数据流通与协同会变得越发困难。传统模式难以适应业务的持续发展和变化，其弊端进一步增加了管理和运营的复杂度。综上所述，随着时代发展，企业不仅无法照搬西方企业的管理模式，还面临组织内部管理熵增的问题。企业需要破解自身面临的发展难题。中国一汽有着共和国汽车工业长子之称，更要积极探索未来发展的新方向。 1.3 新机遇：数智化转型是业务增长的新动力在外部市场环境动荡加剧、内部传统管理模式和发展路径面临挑战的双重挤压下，企业正迎来历史性的拐点。数字技术的突破性进展，为企业打开了全新的战略机遇窗口。从经济发展趋势来看，颠覆性数字技术的广泛应用推动了工业经济向数字经济的飞跃，催生了生产方式的深刻变革。在传统工业时代，借助机械化工具对物资进行生产加工，大幅替代了人类的体力劳动。而如今，数字化、网络化、智能化技术正在重塑生产模式，赋能人类的脑力劳动，实现人机智能融合，数据成为新的生产要素。与此同时，商业实践也越来越多地跨越传统组织和供应链的边界，向用户、利益相关者乃至全社会拓展。国家数据局发布的《数字中国发展报告（2023年）》显示，2023年我国数字经济核心产业增加值估计超过12万亿元，占GDP（国内生产总值）比重10%左右。我国数字化生产性服务业占服务业增加值比重增至31%。以云计算、大数据和物联网等为代表的新兴业务收入逐年攀升。2019—2023年，工业互联网核心产业增加值从0.87万亿元增至1.35万亿元，带动渗透产业增加值同期从2.32万亿元增至3.34万亿元。这些数据无一不昭示着，数字经济正以前所未有的速度和规模，引领我国经济高质量发展迈入新阶段。从企业实践来看，数智化转型成为业务增长和绩效提升的新动力，数智化领先企业在业绩上明显优于落后企业。《2023埃森哲中国企业数字化转型指数》报告显示，在市场和供应链急剧变化的疫情期间，数智化领先企业与落后企业之间的收入增长率差距从2016—2019年间的1.4倍扩大到了2020—2021年间的3.7倍；在后疫情时代，数智化转型领先企业的收入增长仍比其他企业高出10%，成本改善效果高出13%，财务回报显著优于其他企业，在可持续发展方面更是高出32%。数字技术给企业带来的机遇主要体现在赋能企业提升内部效能、增强对外部环境的感知能力、具备敏捷应对外部变化的能力，让企业在VUCA时代中保持竞争优势并实现可持续发展。首先，数字技术可以从三个方面赋能企业提升内部效能。第一，数字技术可显著促进生产制造降本增效。例如，在汽车制造的过程中，外挂式无线传感设备可实现关键设备的预测性维护，减少非计划停机时长，提升预警准确率，从而节约维护成本。智能工厂和自动化生产线能够大幅提高生产效率和产品质量，例如自动化流程管理工具，可以显著减少手动操作和人为错误，优化业务流程，从而提高工作效率。针对研发、营销、财务等领域的知识型工作，利用数智技术，也可依据沉淀的数据对员工阶段性交付物和工作成果进行自动校验，未来甚至能在一些重复性强、标准化程度高的业务流程中完全取代人工，实现自动化处理。数字化平台可使任一工作环节的前后置任务进度透明可视，让员工预先安排工作计划和准备材料。通过云存储和在线协作平台，团队成员可以实时协作，共同编辑和访问文件，避免版本冲突和沟通不畅，提高工作效率。第二，数字技术可赋能运营决策。利用数智化工具，能够收集、整理和分析大量数据。例如，通过数据可视化和数据驾驶舱，管理者可以直观地查看组织运营、财务核算以及产品实时销售的情况，及时发现问题并制订解决方案。第三，数字技术可以实现产品数字化，形成研发、生产、反馈闭环迭代。产品数字化的核心价值在于，可使产品使用的数据结构化，用数据驱动企业在研发、营销、售后等环节创造更大价值。例如，在汽车制造过程中，利用传感器和网联技术，实现了车辆从制造流水线“下线”即同步在数字平台“上线”，后台可通过数字建模持续跟踪产品的使用情况。中国一汽董事长：“全球汽车产业正在发生深刻变革，电动化、智能化、网联化、共享化成为汽车产业发展新趋势。其中，最基础的技术驱动因素就是数字化。” 其次，数字技术赋予企业三大核心能力，使其能够更精准地感知外部环境。第一，数字技术赋能企业实现对产业上下游的全面监控。利用物联网技术，通过在企业内部和外部部署传感器、RFID（射频识别）标签等物联装置，实现了物理世界与数字世界的无缝连接和全面孪生。企业可实时获取生产、物流、销售等上下游各个环节的数据，监控设备的运行状态和性能参数，及时发现并解决问题。进一步地，企业可基于这些数据构建数智化供应链平台，将供应商、制造商、分销商和客户等各方纳入统一的管理体系。通过该平台，企业可以进一步实现供应链各环节的信息共享和协同作业，乃至共享产能和库存，提高供应链的透明度和运作效率。第二，数字技术赋能企业跨越组织边界，精准洞察用户需求。借助社交媒体平台和情感分析技术，企业可及时获取用户的反馈和意见，分析用户对品牌、产品或服务的态度和情感倾向。通过联通私域触点和公域流量，企业可及时发现并解决潜在的问题，优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。第三，数字技术赋能企业有效应对突发事件。特别是对于汽车制造这类供应链较长、工艺复杂、全球化分工程度高的行业，企业可依托大数据技术对宏观环境进行实时监测与分析，收集、整理和分析来自市场、客户、竞争对手等多方面的海量数据。通过在网络中广泛埋点监控风险，构建分析模型，企业可全天候抓取突发事件信息，并模拟、推演突发事件对未来生产经营的影响，进而制定科学的应对策略。基于对数据的深度挖掘，企业可以发现潜在的市场趋势、消费者需求变化以及竞争对手的动态，提前做出战略调整。最后，数字技术可以赋予企业敏捷应对外部变化的能力，原因有三。第一，数字技术增强了企业获取和利用数据的能力。尤其在竞争加剧、产品迭代加快的行业（如汽车制造），企业具备实时数据分析能力，便能够迅速响应外部环境的变化，避免被市场淘汰。通过物联网、大数据和云技术，数字孪生和广泛的数据埋点使企业能够将所有业务在线运营，实时获取来自企业内部、市场、客户和供应链等各方面的数据。通过数据治理，企业可以将数据资产化，使其成为新的生产要素。进一步构建分析模型，结合数据持续训练，企业可快速识别市场趋势、客户需求变化和潜在风险。第二，数字技术加快了企业的创新速度。企业可基于云原生的微服务、容器化持续集成/持续部署（CI/CD）等技术架构，实现业务系统的敏捷开发。在赋能业务整体效能提升和系统架构保持柔性的基础上，企业可以快速开发新产品、新功能并推向市场。当市场反馈或客户需求发生变化时，企业可以迅速进行技术迭代，以满足新的市场需求。这种快速的创新和迭代能力可使企业获得并保持领先地位，甚至引领行业变革。第三，数字技术提高了企业组织架构的灵活性。企业可以借助云服务实现跨部门、跨地区甚至跨组织边界的实时协作。基于企业运营数据的沉淀和挖掘，一线员工可以学习根据数据归纳的最佳实践要点，优化自身工作方式。由于组织内部资源配置透明可视，这些数据也可以反哺组织设计的动态调整。数智化转型的本质是用数字技术重构业务和组织。不仅是一个企业接受新兴数字技术的过程，更是一套战略性的更新和变革，是在不同的实体中、在不同的层面上重新创造价值。企业对颠覆性数字技术的采纳将直接导致价值主张、价值网络、客户渠道等价值创造路径组成部分的变化，并间接催生企业战略、组织架构、文化、人力资源以及领导力的变革。相关研究指出，数智化转型可在多个维度对业务产生积极影响。例如，其产生的正面效益不仅反映在运营层面，如增强资源弹性、加快决策流程、推进自动化决策等，还反映在企业在创新、财【缺少答案，请补充】

来满足用户的价值诉求。例如，中国一汽在人员能力数智化转型过程中，从用户视角切入，敏锐地识别员工与管理者是两大类核心用户，他们的价值主张迥然不同，进而针对不同需求设计了不同的功能模块。具体来说，员工最需要的是清晰的评价标准，以便明确自身在角色和职级上的发展路径。因此，应构建一个清晰、明确、公平的职业发展生态平台，帮助员工定位并规划成长方向。而管理者则聚焦于本部门的人员能力如何满足业务需要并实现部门的战略目标，因此应借助数字技术为管理者精准地分析部门人员能力，并提供匹配其能力水平的培训服务。总之，只有为用户提供他们想要的价值，才能让数智化转型深入业务、走深走实。第二，所有工作都要以“产品化”为导向，对业务实现全生命周期的赋能。数智化转型要推动业务变革，就不能止步于IT系统交付，而是要以终为始，着眼于业务的全生命周期，思考如何在业务的端到端流程中创造价值。怎样才是全生命周期的赋能？在中国一汽营销中心以往对以政企客户为主的重要客户的管理中，IT系统以构建客户数据库为核心工作，以销售量为数据指标考核业务部门。但基于业务思维，营销中心意识到不能仅构建客户数据库，还要利用数据构建客户画像和持续迭代的行为模型，让一线业务人员能够追踪、分析客户的潜在购车需求，主动出击。业务行为从被动响应转变为主动出击，数据从静态的、间断的升级为动态的、实时的。同时，营销部门以复购率指标代替销售量指标，引导一线业务人员重视业务全生命周期的发展。这是因为对以政企客户为主的营销而言，不同客户采购规模不一，销售人员也难以影响客户单次采购量，并且在同一地区内政企客户的数量有限，拓展新客户也是极难的。过去以销售量指标来考核只会增大一线业务人员的工作压力，难以反映业务现状，更无法起到引领业务质量提升的作用。而复购率这一指标，能够促使一线业务人员不局限于与客户单次交易的短期视角，而是采用全生命周期的视角，分析客户未来的长期需求，进而在不同时期有针对性地调整客户关系维护工作，持续提升客户满意度，促进业务可持续发展。第三，以业务价值作为转型成果的核心评价标准。数智化转型要推动业务变革，就不能认为系统上线就等于工作完成，而是要评价到底为业务提供了多少价值——业务部门的效率和效益可以提升多少？对业务有没有优化作用？有没有提升人员和组织能力？数智化转型要赋能业务，就不能只盯着完成手上的任务，而不去思考价值。 2.1.2架构思维: 始于架构，终于架构架构是人们对一个复杂系统内的元素及元素间关系进行抽象化的产物。通过梳理架构，人们可将复杂的问题拆解为多个简单的部分，以便分别处理每个部分的主要问题，最终再将这些部分整合为一个全面的解决方案。人类的思维能力终归有限，对于量级达到一定程度的系统，必须通过梳理架构，使其简化，这样才能让复杂系统的创造、理解、分析和治理变得可行。中国一汽在数智化转型过程中，运用架构思维将企业内的各类活动梳理为5A架构（关于5A架构，详见第6章）。5A架构作为企业数智化转型的顶层设计，一方面可以保障整体与部分间完整有序的关系，另一方面可以确保落地结果与企业战略目标一致。架构思维有助于企业把握整体与部分的辩证关系，使数智化转型始终围绕企业的整体架构展开。通过建立统一的企业架构全景图，既能确保业务规划与系统建设有序协同，又能帮助各部门在推进具体工作时保持全局视野——明确自身工作在整体战略中的定位，避免陷入零散化、短期化的执行误区。当局部模块完成优化升级后，创新成果又会反哺整体架构，成为下一轮迭代的基础。这种动态演进机制有效破解了大企业内组织、流程和系统的熵增。架构思维有助于企业对内部的不同活动进行分类处理，并进行有针对性的优化。在梳理业务架构的过程中，将复杂的业务流程拆解为不同类型的子流程，使企业迅速识别每类子流程的特征和不同类型子流程之间的关系。在此基础上，分析业务问题具体源于哪类子流程，进而开展有针对性的优化。组织架构进行了怎样的调整，业务逻辑有哪些变革，流程是如何改进的，以及员工在日常运营中所形成的知识和经验等都被整合进架构，而非停留在员工的头脑中和手头的文件上。企业中每个人的智慧和成果都可以通过在架构中沉淀，成为“企业”这一组织的核心资源，进而在未来形成能力组合，成为企业的核心竞争力。 2.1.3数据思维: “数数、分类、定标准” 数据思维强调利用数据驱动决策，发挥数据要素的巨大价值。传统企业与数字原生企业的根本差异就在于，数字原生企业利用数据寻找发展方向，而传统企业往往会忽视数据。不抓取数据、不运用数据、不基于数据做决策是传统企业的最大弊病。数据来源于对现象的观察和记录。想要有效利用数据驱动决策，就必须将业务的真实情况准确地反映在数据中。然而，业务活动纷繁复杂，要将这些现实中的活动转化为有价值的数据，就必须对业务活动进行解构。正如中国一汽体系数字化部总经理总结的：“为什么我们能驱动变革，因为我们抓住了本源，我们把视野里所有的事全解构了。” 以数据思维为指导开展数智化转型，首先要对业务活动进行解构，中国一汽解构业务活动的方法，被称为“数数、分类、定标准”。数数，即穷尽管理对象，形成数据的采集点。数智化的前提是数字化，将企业内的人、事、物、系统通过“数数”全部纳入管理是数智化的开端。在传统的管理中，过多的组织层级使信息在传递过程中出现衰减，管理者难以掌握管理对象的真实情况。数智化转型要赋能业务、推动变革，自然要厘清管理对象。例如，对于汽车销售，至关重要的就是挖掘客户的购车需求。挖掘客户需求以销售顾问对客户提问这一动作为基础。因此要数智化“挖掘需求”的过程，首先要梳理销售顾问向客户提出的所有问题。中国一汽的营销中心通过收集销售顾问的服务记录，提取出销售顾问能向客户提出的所有问题，最后提炼得到的百余个问题就是赋能挖掘购车需求这一业务所需管理的对象。分类，就是抽象和归集，按照相应的管理目标，对管理对象标签化和属性化。只有梳理出不同类别的业务场景，才能进行有针对性的优化。之后，再将管理目标与业务场景进行匹配，对数据进行初加工。上文中的百余个购车需求问题，作为管理对象不是独立存在的。既然目的是挖掘购车需求，可将这些问题按目的分为了解客户经济能力、挖掘客户出行需求等14个大类。对这14类问题再进行归纳，就可得到销售顾问挖掘客户需求的5大类能力。这样就可以依据分类的结果对销售顾问挖掘客户需求这一专业能力构建能力模型，进而为业务赋能打下基础。数数和分类让原本纷繁复杂的现象变得有序，接下来是定标准，基于数据对业务活动进行评价和优化。定标准，就是找到业务价值，并据此制定标准。在销售顾问接待客户的情境中，通过将销售顾问同客户交流的情况和销售达成情况做对照处理，就可以总结出销售最佳实践的规律。以此为基础，就可以在销售顾问的能力模型中构建评价标准和优化指南，对销售顾问的行为进行诊断分析。不仅能给销售顾问打分，列举其能力弱项，还能识别未来改进方向，同时也可对能力模型进行校验和优化。解构就是透过现象看本质，通过“数数，分类，定标准”，让原本捉摸不透的艺术，变成清晰明确的科学。以数据思维为指导开展数智化转型，要在对业务活动实现解构的基础上，通过数字孪生，实现流程在线化，在运营中抓取和积累数据。要建立数据驱动的业务演进模式，就必须构建涵盖业务全流程的应用系统，将所有行为在线化。凭借强大的数据收集机制和埋点能力，自动对企业每天的业务进行监管和统计，使得所有业务的全部流程都有数据记录。中国一汽打造了云工作台，为员工提供在线作业的场景，将业务的全流程细化到能够显示在什么时间、什么人做了什么事、达到了什么标准、交付了什么内容、投入了多少资源。以数据思维为指导开展数智化转型，还要求企业对运营中沉淀的数据进行分析，用数据驱动决策。企业每日的运营数据都被记录在案，通过数据分析就可以对业务实践进行量化和评估。基于数据的决策可以推动业务不断优化，形成闭环迭代。例如，以前中国一汽的营销中心每年需要投入大量资源和精力筹备多次车展，但一直没有明确的效果优化方向。中国一汽通过数字化技术为车展实现了数字孪生，实时记录车展中的展台位置、活动和热力图（见图2-1），并据此进行相应的人员调配和讲解配置。事后，营销中心还可综合客流、订单来源和人员服务等数据对车展效果进行量化评价，据此优化下一场车展的部署。小到一场车展，大到整个集团的流程乃至组织机构的调整，企业都可以通过数据掌握所有业务活动的真实情况，实现数据赋能。过去企业管理中的流程是否合理？部门、机构、单元如何设置？哪些工作应设独立部门负责？哪些部门应该合并？又有哪些部门应该裁撤？对于这些问题，除了效仿标杆以外，几乎都是大家拍脑袋做决策。中国一汽将所有线下发生的作业与线上的业务单元实时联动，然后依据运行数据实现业务单元和流程的迭代。经过半年的数据运营，中国一汽将内部流程精简了58%，效率大幅提升。【缺少答案，请补充】

因此，企业一把手领导数智化转型已经成为大势所趋。国务院国资委发布的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提到要实行数字化转型一把手负责制，开展“一把手谈数字化转型”工作，凸显了一把手领导数字化转型的关键作用和主体责任。 3.1.1 企业一把手成功领导数智化转型所需的特质通过分析中国一汽的最佳实践，笔者发现，想要成功领导数智化转型，企业一把手必须具备以下特质：热爱学习、亲自下场作战、坚持长期主义以及具有强大的数据思维能力。 1.热爱学习企业一把手需保持终身学习的习惯，积极拥抱数智化、学习数智化并在数智化实践中不断得到淬炼。首先，积极拥抱数智化使企业一把手能够紧跟数智化转型中涉及的众多新兴技术，洞察行业最新动态。其次，学习数智化使企业一把手能够深刻理解数智化转型的意义和方法论，有效领导转型。最后，企业一把手能够将理论和数智化实践联系起来，并在实践中不断得到淬炼、更新认知。在中国一汽，企业一把手不仅亲自参加数智化培训和外部企业参访，还要求组织成员积极学习，强调“以学促干，奔着问题去、带着问题学、对着问题改”。凭着对学习的热情，中国一汽董事长显著增强了自己对转型的认知、认同和决心。 2.亲自下场作战在数智化转型过程中，企业一把手会面临巨大的组织惰性与各类抵触情绪。单靠某个部门或某位管理者，很难完成转型任务。因此，企业一把手应该勇于亲自下场作战，全面领导、深度参与数智化转型，推动跨部门、跨层级的协作，引导全体组织成员积极主动地参与，绝不可以做“甩手掌柜”。 3.坚持长期主义数智化转型没有捷径。面对思维、方法、组织、文化等各种挑战，企业一把手需要坚持长期主义，踏踏实实地解决每个环节的问题，“遇山开山、遇水搭桥”，这样才能完成数智化转型。在中国一汽，董事长选择了“攀登珠峰北坡”这条最艰难的自主的数智化转型之路，重构业务架构和信息架构，研发中国一汽的云原生平台等复杂系统，为中国一汽数智化转型奠定了坚实的技术基础。此外，由于数智化转型存在短期难见效、效果难度量的特点，企业一把手需要顶住各方压力，不断投入和试错，持续总结和迭代，一步一个脚印地前进。数智化转型永远在路上。数智化转型不是一蹴而就的，不能一下子就把它铺开并带来实实在在的东西，但是这个方向是正确的，它是一个长期工程，我们得坚持下去。 ——中国一汽数字化转型委员会 4.具有强大的数据思维能力在数智化转型中，企业一把手必须相信数据，并具备强大的数据思维能力，利用数据做出科学的决策。传统企业的决策往往依赖于经验，这种模式存在诸多弊端。第一，由于缺乏数据支撑，企业难以贴近用户，导致对用户实际需求不够了解，反馈和服务不到位。第二，大量决策和指令都是基于主观判断，缺乏数据的支持。利用数据，企业一把手可以更深入地洞察用户需求，制定更贴近市场和用户需求的策略，提升企业的服务质量和客户满意度。数据可以帮助企业一把手提高决策的准确性和科学性，逐步构建一种以数据为基石的决策文化。在中国一汽，企业一把手强调数据的重要性，将数据的收集、处理和应用上升为企业的战略任务。在听取组织成员汇报时，要求抛弃传统的、容易被人粉饰的PPT，采用“数据直采”模式——直接从数据湖中提取原始数据，以确保信息的准确性，直击问题根本。此外，企业一把手强调数据驱动，打造基于数据的运营体系，并在经营决策中参照数据分析结果，显著提升了企业的决策效率，确保了决策的准确性和科学性。 3.1.2 企业一把手领导数智化转型的核心行为企业一把手成功领导数智化转型，需要运用一系列卓有成效的核心行为，包括战略引领、激活组织、提供支持、推动学习、管理过程。 1.战略引领数智化转型是一个系统性、全局性变革的过程，涵盖了技术、业务模式、组织架构等多个层面。在这个过程中，自上而下的顶层设计以及企业一把手的战略引领尤为关键。企业一把手必须基于对企业的了解和对数智化转型的理解，制定切实可行的转型战略并推动战略的执行。在中国一汽，面对汽车行业的快速洗牌、新能源技术的冲击，以及数字技术的崛起，企业一把手亲自领导研讨，对形势进行研判，思考中国一汽的发展愿景，对可能开展的变革进行探讨，制定了中国一汽的数智化转型战略，明确了数智化转型的关键目标和主要内容，重点强调借助数字技术全面重构业务，实现“双100”目标，即100%业务数字孪生、业务效能提升至少100%。值得注意的是，数智化转型战法并非一成不变，而是伴随转型进展、新兴技术和市场需求等不断迭代。中国一汽的一把手在先前数智化转型成效的基础上，充分利用AI技术，围绕“中国一汽·七星云工作台”彻底重构了业务，实现了“双100”目标，完成了新一轮的迭代。 2.激活组织为了更有效地推动数智化转型，企业一把手需要以果断决策和强力手段，“刀刃向内”，激活组织。具体方式包括以下几点：第一，建立灵活的用人机制。企业一把手需要推动形成“干部能上能下、员工能进能出、薪酬能高能低”的用人机制，激发全员的积极性和创新力。例如，通过“全体起立、竞争上岗”的方式提拔具备数智化能力的年轻干部和员工，确保关键岗位人员拥有敏锐的数智化思维和执行力。第二，强化领导力问责机制。企业一把手既要严格考核结果，又要注重过程管理，在转型进度和结果不及预期时杀伐果断，替换不称职的主要负责人。例如，中国一汽的一把手在周例会中会考核各部门的数智化转型进展，若发现某部门领导未能有效推动转型，便会果断按规章撤换，安排一位具有丰富数智化经验的资深主管接任。第三，建设人才晋升通道。企业一把手需要摒弃传统的论资排辈，建设基于能力和工作表现的人才晋升通道。中国一汽在数智化转型过程中通过调整用人机制，缩短了员工晋升周期，从新人到企业中层管理者的最快晋升时间缩短了40%。更多具有潜力的年轻人才有机会快速走上管理岗位，充分发挥其在数智化方面的能力。第四，成立新组织。中国一汽的企业一把手成立跨部门数智化推进团队、数智化委员会等新组织，并选聘合适的内外部人才加入其中，进一步激发组织活力。第五，推行扁平化管理。企业一把手需要秉持“机构能增能减”的理念，系统性、有针对性地调整过时的组织结构，推动企业各层级建立不同的组织形态，体现一整套打法的逻辑，推行扁平化管理，为转型实施奠定组织层面的基础。 3.提供支持企业一把手需要对数智化转型提供足够的支持。数智化转型通常需要资金、技术和人才的持续投入，短期内难以显现成效，效果也不易衡量。首先，企业一把手要顶得住压力，坚定不移地提供支持。例如，在中国一汽，企业一把手拥有长远的战略眼光，为数智化转型提供了大量资金和技术支持，确保了转型工作顺利推进。其次，企业一把手需要赋予关键人物充分的决策权与资源调配权。在中国一汽，企业一把手将集团的部分绩效考核权交予体系数字化部总经理，支持其构建以OKR和能力为核心的T序列人员能力体系、数据驱动的能力评价与绩效管理机制。此举不仅为体系数字化部负责人这一关键转型驱动角色提供了权力保障和资源支持，而且显著提升了数智化工作在企业中的地位与权重，强化了企业对技术人才的重视程度，也激发了这些技术人才的新动能。再次，企业一把手还需注重选拔并赋能具备数智化能力的核心人才。应制定明确的标准和流程来识别那些对新技术有深刻理解，并能有效应用这些技术解决实际业务问题的人才，为其提供必要的资源，为转型工作注入源头活水。最后，企业一把手应着力构建信任与开放的工作环境，切实做到信任并支持组织成员的成长与探索。此举旨在让各级领导和员工深切感受到企业一把手对他们的重视，营造一种积极进取、敢于创新、勇于担当的企业文化氛围，充分激发组织成员在数智化转型过程中的创造力，为顺利实现转型目标提供坚实的内生动力。 4.推动学习企业一把手需要通过推动学习来改变组织成员的认知并构建数智化能力、建立基于角色的能力版图，打造一支有能力的核心团队。一方面，企业一把手要推动高管学习，打造一支能够有效领导数智化转型的管理团队。推动高管学习，可以采取多种方式，包括专家辅导、集体学习、个人自学和交流研讨等。中国一汽的企业一把手明确表示：“要打造以数智化引领的中国一汽卓越领导力。”他强调：“在数智化转型浪潮中，高管必须做到‘能上能下’，否则‘不换思想就换人’。” 另一方面，企业一把手要推动员工学习，打造企业实施数智化转型的中坚力量。在中国一汽，企业一把手积极倡导全员学习数智化，为员工提供参加外部脱岗培训的机会，定期举办数智化转型培训班，邀请【缺少答案，请补充】

其次，企业一把手需要赋予关键人物充分的决策权与资源调配权。在中国一汽，企业一把手将集团的部分绩效考核权交予体系数字化部总经理，支持其构建以OKR和能力为核心的T序列人员能力体系、数据驱动的能力评价与绩效管理机制。此举不仅为体系数字化部负责人这一关键转型驱动角色提供了权力保障和资源支持，而且显著提升了数智化工作在企业中的地位与权重，强化了企业对技术人才的重视程度，也激发了这些技术人才的新动能。再次，企业一把手还需注重选拔并赋能具备数智化能力的核心人才。应制定明确的标准和流程来识别那些对新技术有深刻理解，并能有效应用这些技术解决实际业务问题的人才，为其提供必要的资源，为转型工作注入源头活水。最后，企业一把手应着力构建信任与开放的工作环境，切实做到信任并支持组织成员的成长与探索。此举旨在让各级领导和员工深切感受到企业一把手对他们的重视，营造一种积极进取、敢于创新、勇于担当的企业文化氛围，充分激发组织成员在数智化转型过程中的创造力，为顺利实现转型目标提供坚实的内生动力。 4.推动学习企业一把手需要通过推动学习来改变组织成员的认知并构建数智化能力、建立基于角色的能力版图，打造一支有能力的核心团队。一方面，企业一把手要推动高管学习，打造一支能够有效领导数智化转型的管理团队。推动高管学习，可以采取多种方式，包括专家辅导、集体学习、个人自学和交流研讨等。中国一汽的企业一把手明确表示：“要打造以数智化引领的中国一汽卓越领导力。”他强调：“在数智化转型浪潮中，高管必须做到‘能上能下’，否则‘不换思想就换人’。” 另一方面，企业一把手要推动员工学习，打造企业实施数智化转型的中坚力量。在中国一汽，企业一把手积极倡导全员学习数智化，为员工提供参加外部脱岗培训的机会，定期举办数智化转型培训班，邀请华为、麦肯锡、特斯拉等行业标杆企业分享转型经验，要求“能力要长在员工身上”，将“懂数智化”作为“能进能出”的标准，对不合格员工发出警告，同时淘汰无法适应数智化转型的员工。这不仅提升了中国一汽整体的数智化能力，还实现了20%的人才更新，为可持续发展奠定了坚实的基础。 5.管理过程管理数智化转型过程是企业一把手推动转型的有效抓手。他需要全程参与关键决策、关键节点，这样才能确保每一步都稳扎稳打、落实到位。在中国一汽，企业一把手设置了数智化变革指导委员会周例会，亲身参与到“一线炮火”中，管理数智化转型的过程，每周都坚持参加周例会，一场不落。他对周例会的内容做出了两点要求：第一，杜绝报喜不报忧。在他看来，各战队的周例会报告不仅需要展示成绩，更关键的是要披露问题。只有分析和解决转型中的问题，预防转型中的风险点，才能确保转型落地。因此，他鼓励大家放下包袱，有问题尽快报告，一起攻克难关。第二，汇报时采用直采数据，不需要制作PPT。在中国一汽，企业一把手要求周例会上不能使用PPT来汇报，制作PPT不仅耗费时间，而且由于PPT里的数据可以随便篡改，越往上汇报，越有可能失真。因此，他要求使用直采数据和系统进行汇报，反映最真实的业务情况，从而为业务优化和策略制定提供客观依据。企业一把手亲自主持周例会，这种过程管理方式成为中国一汽转型的有力推进机制。对一把手而言，他通过周例会，可以深入了解和及时发现转型中的具体问题，并指导大家解决问题。对周例会的参与者和汇报者而言，每周必须有实质性的转型进展，必须解决上周出现的问题，他们面临着巨大的压力，这种压力也有效驱动了业务快速优化。 3.2 数字化部门一把手承上启下数字化部门一把手相当于企业开展数智化转型的产品经理，最好是复合型人才，熟悉行业价值链、拥有独立管理企业的经验，并具备广泛且深厚的技术能力。这样的人才能承上启下，担当中流砥柱，帮助企业成功开展数智化转型。 3.2.1 数字化部门一把手需要具备的特质 T型人才是指既拥有广泛的知识面，又具备某一领域专长的人才。成功的数字化部门一把手往往身处企业决策核心圈，承担战略规划、技术研发和组织变革等多重关键职责，是企业中最为稀缺的T型人才。笔者提炼出了其所需要具备的以下四种特质：其一，拥有领先的转型理念。数字化部门一把手需要着眼全局，深刻洞察业务本质和技术本源，精心设计和推动变革，通过立规矩、定方向、制原则等手段有效应对转型中的各种挑战。例如，中国一汽的数字化部门一把手深谙第一性原理、云原生和TOGAF等前沿理念，他结合企业实际，将其内化为契合公司发展的数智化转型方法论。他一方面将这些理念向上传递，推动其上升为公司战略；另一方面，将这些理念向下贯彻至实操层面，确保数智化转型的高效落地。其二，拥有强大的技术领导力。数字化部门一把手需要凭借其技术专长和丰富经验，深度挖掘企业数字资源、引入或开发先进的数字技术。他还需说服企业不同层级的组织成员接受并应用这些技术，推动技术在经营和业务重构中的落地。例如，在数字化部门一把手的领导下，中国一汽引入TOGAF，研发了云原生架构，推动了业务单元重构，为数智化转型的成功奠定了坚实基础。其三，始终保持创新和探索精神。近年来，数字孪生、生成式AI等技术迅猛发展，外部环境和市场需求风谲云诡。数字化部门一把手只有始终保持创新和探索精神，以开放心态拥抱新技术、新模式、新动能，才能有效驱动转型，为企业的发展提供源源不断的动力。在中国一汽，数字化部门一把手强调在转型中要进行全方位、多角度、全链条的持续创新——几乎所有核心应用软件都依靠自主研发。这不仅践行了中央对关键核心技术自主可控的要求，更成为企业发展新质生产力的关键。例如，他亲自推动生成式AI在基础管理领域（如法律、合同、员工手册、员工服务等）的应用探索，打造了GPT-BI模型。该模型基于自然语言输入，能够自动生成业务分析与决策方案，满足企业对数据洞察的实时性与个性化需求，显著提升了管理效率与决策质量，实现了“问答即洞察”的智能响应。其四，具备协调能力。数字化部门一把手作为协调者，需要推动跨职能合作，确保数字化部门与各业务部门之间的顺畅沟通与合作，打破部门之间的隔阂，共同创造价值；需要参与实际的转型工作，运用自身的技术知识和领导能力，与团队一起攻坚克难。 3.2.2 数字化部门一把手推动转型的关键行为数智化转型中，随着企业各业务对数字技术的依赖程度不断增加，数字化部门一把手的职责已不再局限于传统的技术管理领域，而是扩展到战略制定、组织协调和文化变革等多个层面。数字化部门一把手是企业一把手的重要助手，对于整个企业的转型成败起着至关重要的作用，必须具备强大的变革领导力。 1.构思数智化转型数字化部门一把手需要对转型的本质、价值、最佳实践具有充分的了解，以深刻的认知和战略眼光，规划数智化转型。在风谲云诡的环境中，只有不断提升认知和能力水平，才能从容应对各种挑战。在中国一汽，数字化部门一把手深入思考与学习基础理论，形成了独特的见解，为中国一汽量身定制了一套数智化转型的方法论，提出“数数、分类、定标准”的七字箴言（2.1.3小节），定义了“业务单元”概念，引入了TOGAF并构建了数智化转型方法论（详见第6章和第7章）。 2.助力其他领导角色全力辅佐企业一把手。数字化部门一把手需要利用其拥有的专业知识，通过持续的沟通与讨论，不断向企业一把手“渗透”数智化相关的知识，使其了解数智化转型的最新方向和情况，明白数智化转型是什么、有什么价值、可能面临哪些挑战以及如何实现。数字化部门一把手在与企业一把手的沟通中，还需注重深刻理解其战略意图和管理思路，确保数智化转型战略在执行层面与顶层设计保持一致，助力企业转型目标的高效实现。协同企业高层管理团队成员构建数智化转型战略。作为智囊团的核心成员，数字化部门一把手还需承担“战略传播”的职责：在高管团队中进行战略的解码与规划，向其他高管阐明数智化的价值与意义，努力推动达成共识。在此过程中，数字化部门一把手必须建立高度的“管理信任”，通过展示专业的数智化领导力、具有前瞻性的认知以及敢于创新和执行的态度，赢得其他高管的支持。赋能并支持业务部门一把手。数字化部门一把手需要赋能并支持业务部门一把手，为他们创造良好的氛围和转型条件，推动企业整体的数智化转型进程。在认知层面，通过持续的沟通来建立对数智化转型的认同感，确保业务部门一把手围绕共同的转型目标协同努力。在实践层面，鼓励业务部门一把手积极探索数智化，为他们提供试错空间，并给予充足的资源和人力支持，以激发创新力和执行力。此外，在绩效评定方面给予相应激励，以进一步增强他们的积极性和责任感，加速数智化转型的落地和推进。 3.推动数智化转型工作推动数智化转型工作是数字化部门一把手的核心职责，必须依据企业的特定需求，发挥个人能力。本书以中国一汽为例，阐述数字化部门一把手所采取的措施和策略，旨在为其他企业提供借鉴。建立业务和IT一体化战队。为推动数智化转型、解决业务部门与IT部门“两层皮”现象，数字化部门一把手统筹并建立了业务和IT一体化战队。战队由业务人员和IT人员构成。这种跨职能的组合能够有效消除传统【缺少答案，请补充】

国一汽体系数字化部针对生产物流部进行业务场景解构，识别业务变革要素，创新性地提出“极简物流”方案。该方案基于N+10物料订单计算逻辑，通过一单到底消除供应商和工厂计划的信息差，通过模型驱动使物流设计周期明显缩短；按照“一键生成、所见即所得”的生产云工作台建设理念，搭建物流规划和物流运营工作台，形成数据驱动的规划、运营、管理大闭环，极大降低了物流成本。此外，围绕极致交期、极致体验，以用户为中心，以订单交付为主线，拉通销售计划、生产计划、物料筹措、生产运控和整车物流全过程，构建“产供销运一体化”协同平台，保交付、控库存、缩交期，建设面向客户的订单交付模式，基于数据正向优化订单交付全链条，控制整车库存，降低单车成本，实现整车订单3秒内锁定交期，订单交付全链路透明，可配置订单交期由42天缩短至17天以内，提升客户体验。通过这种方式，数字化部门能够从实际业务需求出发，确保设计和开发的产品可以真正解决用户问题，带来实际价值。 4.3.4拥有考评权和话语权数字化部门采取上述举措的一个关键前提是具有考评权和话语权，能够影响战队和业务部门。大多数企业的数字化部门在企业内部的话语权较小，甚至还会受到业务部门的考核评价。数字化部门任务繁重但权力较小，而业务部门权力较大但任务较轻。这就导致数字化部门即使万分努力也难以推动转型，业务部门参与度低，严重阻碍了转型的落地。因此，数字化部门需要具备考评权和话语权，以提高其对战队和业务部门的影响力。在中国一汽，体系数字化部在集团内部拥有很大的权力，而且能反向考评业务部门。具体而言，体系数字化部总经理兼任红旗运营委员会副总裁，直接向集团董事长汇报。体系数字化部作为综合总体组，负责组织和运营由集团高管参与的变革指导委员会周例会。更为关键的是，体系数字化部掌握着对业务和IT一体化战队和业务部门的部分考评权，考评结果直接与薪酬挂钩。例如，体系数字化部会对各战队和业务部门的转型推进情况进行排名；对战队梳理的业务架构和业务单元进行评审，若发现问题，会要求相关方改进后再上线；对业务部门的系统使用情况进行考核。通过这种反向考评机制，体系数字化部在业务部门和战队中建立了强大的影响力，能够有效推动数智化转型。 4.4 业务即IT：业务部门自建数字化团队尽管战队模式促进了业务部门与数字化部门的协作转型，但业务部门仍然在一定程度上依赖数字化部门。鉴于数智化转型的本质在于业务重构，业务部门需要逐步降低对数字化部门的依赖，最终能够独立开展数智化工作。因此，中国一汽认为，业务和IT一体化战队（见图4-3）只是支撑企业数智化转型的中间模式，并非最终模式。随着业务部门数智化能力的提升，战队模式将升级为“业务即IT”模式：业务部门能够独立承担传统上由数字化部门负责的软件开发和算法编程等工作，实现人人都是数据挖掘者和模型构建者。这样，业务部门与数字化部门之间的界限将逐渐消失，业务部门本身也是数字化部门。然而，传统企业在数智化方面的基础相对薄弱，完全做到“业务即IT”尚有较大难度。因此，企业可以采取“战队+业务即IT”并存的过渡模式，即业务部门建立自己的数字化团队，并将该团队派驻到战队。通过这种方式，业务部门可以逐步积累自身的数智化能力，直到不再需要战队模式，实现“业务即IT”。以下将介绍“战队+业务即IT”并存的过渡模式。例如，研发、采购和营销等业务部门都建立了自己的数字化团队，逐步做到根据自身需求自行设计数字产品、开展数据治理、开发软件和算法等。业务部门的数字化团队作为业务和IT一体化战队的常驻成员，是数字化部门与业务部门之间的桥梁和纽带。但是，战队中的业务人员除了来自业务部门的数字化团队，还来自其他二级业务部门。前者作为战队的常驻成员，专职推动转型工作；后者根据特定需求加入战队，是临时成员，兼顾转型工作。需要强调的是，业务部门的数字化团队需要在业务部门内拥有较大的权力，例如负责业务部门的预算分配、编制分配和考评等关键环节，这样才能推动业务部门的转型。业务部门的数字化团队可以设立专门的数据管理团队，因为数据是数智化转型的核心生产要素。中国一汽的数据管理团队由“领域数据负责人——数据管家——数据管理专员”组成（10.3.3小节）。其中，业务领域负责人由业务部门一把手担任，负责统筹所辖领域的数据管理体系建设和优化；数据管家由业务领域负责人指派，是各单位数据治理的策划者和协调者；数据管理专员是各单位数据工作的执行者，包括发布数据标准、构建数据模型、治理指标数据、开展数字化运营等。这种模式不仅明确了数据管理的责任归属——由业务部门负责，而非数字化部门，还显著提升了业务人员数据管理的责任感和主动性，有效推动了数智化转型的深入开展。 4.5 纵向一体化：跨层汇报结构针对上传下达不畅的问题，企业可以建立跨层汇报结构，在各管理层级之间形成上传下达和下情上报的纵向通路。中国一汽的跨层汇报结构如图4-4所示。数字化部门一把手和业务部门一把手直接向董事长汇报。这一汇报机制至关重要，特别是业务部门一把手需要亲自向董事长汇报，因为数智化转型的核心目的是推动业务变革，业务部门是转型真正的责任主体，而且数智化转型是“一把手工程”，如果业务部门一把手不亲自抓，转型将难以落地。在这种汇报机制下，业务部门一把手必须深度掌握转型的方法论、数字技术和业务的结合点，否则在向董事长汇报时根本讲不清、道不明，更难以应对董事长的犀利提问。需要说明的是，在业务部门一把手向董事长汇报的过程中，战队长也参与其中，以便把握当前转型的重点并贯彻落实。但是，汇报主体仍然是业务部门一把手，而非战队长，此举旨在促进业务部门一把手亲自推动部门的转型。在中国一汽，董事长、数字化部门一把手、业务部门一把手和战队长共同构成了数字化变革指导委员会，以周例会为运行机制，自上而下地推进企业整体的转型。业务和IT一体化战队长向数字化部门一把手和业务部门一把手汇报。这种汇报结构至少具有以下三方面作用：其一，确保转型方法论和举措能够落实到各战队；其二，战队长可以通过这一结构向上争取支持，解决转型过程中遇到的阻力；其三，战队长向数字化部门一把手和业务部门一把手汇报，也促进了业务部门与数字化部门的紧密融合，可以使跨部门协作更加顺畅。业务部门二级部总监不仅要向业务部门一把手汇报，还要向数字化部门一把手汇报。中国一汽在贯彻转型的过程中发现，即便数字化部门一把手、业务部门一把手以及战队长已经能够理解、拥抱和推动转型，但是在向下落地的过程中，业务部门的一些二级部总监的认知和行为仍未得到充分扭转，未能将转型落实到业务一线。为了增强这些总监的转型动力和能力，中国一汽建立了业务部门二级部总监每周向数字化部门一把手和业务部门一把手汇报的机制，并根据每周汇报打分、排名，督促业务总监紧跟企业转型的步伐，有效推动转型的落地。 4.6 本章小结本章介绍了企业在数智化转型中组织架构设置的常见挑战（4.1节），以及从中国一汽的最佳实践中总结出的应对举措（见图4-5）。【缺少答案，请补充】（含图）（含图）

业务和IT一体化战队长向数字化部门一把手和业务部门一把手汇报。这种汇报结构至少具有以下三方面作用：其一，确保转型方法论和举措能够落实到各战队；其二，战队长可以通过这一结构向上争取支持，解决转型过程中遇到的阻力；其三，战队长向数字化部门一把手和业务部门一把手汇报，也促进了业务部门与数字化部门的紧密融合，可以使跨部门协作更加顺畅。业务部门二级部总监不仅要向业务部门一把手汇报，还要向数字化部门一把手汇报。中国一汽在贯彻转型的过程中发现，即便数字化部门一把手、业务部门一把手以及战队长已经能够理解、拥抱和推动转型，但是在向下落地的过程中，业务部门的一些二级部总监的认知和行为仍未得到充分扭转，未能将转型落实到业务一线。为了增强这些总监的转型动力和能力，中国一汽建立了业务部门二级部总监每周向数字化部门一把手和业务部门一把手汇报的机制，并根据每周汇报打分、排名，督促业务总监紧跟企业转型的步伐，有效推动转型的落地。本章介绍了企业在数智化转型中组织架构设置的常见挑战（4.1节），以及从中国一汽的最佳实践中总结出的应对举措（见图4-5）。对于业务部门与数字化部门“两层皮”的挑战，企业的业务部门和数字化部门可以联合成立业务和IT一体化战队，通过分工融合、知识融合、联合考评、共用一套语言和空间区位融合等运行机制，打破部门之间的壁垒，使双方融为一体，同心协力开展转型（4.2节）。对于数字化部门缺乏话语权、难以有效推动组织转型的挑战，企业需要赋予数字化部门考评权和话语权，在此基础上，数字化部门能够更有效地统一方法论、赋能业务部门转型并统筹各战队以业务变革为导向开展转型（4.3节）。对于业务部门参与不足的挑战，业务部门可以自建数字化团队并常驻战队，同时业务部门其他成员可以根据转型动态作为临时成员加入战队。业务部门不断提升其数智化能力，最终实现“业务即IT”（4.4节）。对于上传下达不畅的挑战，企业可以在董事长、数字化部门一把手、业务部门一把手以及业务部门二级部总监等不同管理层之间设置跨层汇报结构，促进上传下达、下情上报、齐力转型（4.5节）。通过上述举措，企业能够有力搭建横纵一体化的组织架构，保证上下一心，一体推进数智化转型。【缺少答案，请补充】

人员的数智化能力是数智化转型的根本保障。本章将详细介绍企业普遍存在的数智化能力体系建设问题和基于中国一汽的最佳实践总结出的应对措施。数智化能力体系建设包括能力设计、能力培育、能力评价与迭代三个步骤。能力设计是指明确数智化转型要求人员需要具备的能力；能力培育是指通过组织学习弥补当前能力与目标能力之间的差距；能力评价与迭代是指针对能力培育效果进行验证和量化评价，以此激励全员持续迭代，为数智化转型提供根本保障。数智化转型不仅是一场技术革新，更是深刻的组织变革，首先在于人的转型。员工的数智化能力建设是数智化转型成功的关键。无论是TOGAF架构的应用，还是AI大模型的引入，如果仅关注技术工具本身，而忽视员工数智化能力的提升，这些工具可能都难以发挥其应有的价值，甚至沦为空有其表的“装饰品”。只有当员工具备应用技术工具的数智化能力，才能真正释放技术潜力。值得注意的是，数智化能力的建设不仅仅是针对IT人员，业务人员也同样需要提升相关能力。相比于IT人员，业务人员更了解企业的核心业务和客户需求，能够更有效地将数字技术融入具体业务场景，提高工作效率和客户满意度。因此，企业应将业务人员视为数智化转型的主力军，重点培养业务人员的数智化能力。传统企业人员的数智化能力普遍相对薄弱。以中国一汽为例，其转型前的能力体系存在显著短板。在自身缺乏能力的情况下，中国一汽对外部供应商形成高度依赖，不仅将开发工作外包，还将业务规范、产品设计、架构设计、项目管控等涵盖IT项目全生命周期的关键任务交由IT供应商负责。这种外包模式进一步削弱了中国一汽的自主能力，导致其IT人员的自主开发能力较弱，对技术工具的掌握和应用专业化程度不足，在数智化转型过程中更加被动。同时，业务人员由于缺乏IT知识，难以精准向IT供应商表达业务需求，也难以顺畅运用技术工具，不得不高度依赖于IT供应商。这种依赖不仅限制了员工的成长与能力提升，还削弱了中国一汽在数智化转型中的自主性和灵活性，与“自主可控”的发展目标背道而驰。为了成功落地数智化转型，中国一汽需要建设并维系合理、健康的数智化能力体系，逐步实现核心能力的自主性。实现这一目标需要建立科学的人才架构，整体上可分为三个部分：顶层管控团队、核心产品团队、非核心项目中的外包团队（见图5-1）。顶层管控团队负责业务规划、产品设计、架构设计、项目管控等工作，通过构建100%自主能力，确保有效控制系统架构，并保障数据安全。核心产品团队专注于核心产品的全程自主开发，旨在实现产品的快速迭代，以适应不断变化的业务发展需求，并有效地将软件开发与市场（含图）

TOGAF具体描绘了企业内可复用的四类架构，即业务架构（Business Architecture，BA）、信息架构（Information Architecture，IA）、应用架构（Application Architecture，AA）和技术架构（Technology Architecture，TA），以及应如何设计和实施这四类架构。具体而言，业务架构是起点，聚焦企业战略目标和业务能力，决定了企业“做什么”；信息架构和应用架构在此基础上展开，前者确保数据资产与业务活动的一致性，后者负责实现业务流程的系统化运行；技术架构为应用架构中应用系统的部署与运行提供技术平台和基础设施。在推行TOGAF作为数智化转型的指导方法之前，中国一汽对TOGAF进行了适配性分析，发现了五个显著优点。一是统一架构，消除冗余。TOGAF提供了统一的整体架构，能够减少由不同部门或团队各自为政而产生的冗余，帮助企业识别和消除冗余的业务流程与系统功能，优化资源配置，降低成本。二是业务架构与IT架构高度对齐。在TOGAF指导下，企业首先要梳理关键业务流程和逻辑，将之结构化为业务架构，进而指导信息架构、应用架构和技术架构的协同运作，从根本上解决业务与IT“两层皮”的问题。三是数据认责。在TOGAF中，一旦业务架构与信息架构中的要素完成关系构建，当信息架构中的数据出现问题时，便能快速定位相关业务人员，提升数据追溯能力和问题处理效率，实现数据认责。同时，TOGAF通过提供统一的架构语言、方法和标准，可以有效保障数据治理在企业全局范围内的语义一致性，构建起跨部门、跨系统的数据协同机制。四是增强全局意识。TOGAF以业务架构为总领，强调业务部门的员工应该具备架构设计的能力，这可以倒逼业务人员掌握结构化思维，并尽可能地运用IT语言描述业务需求、标准或规则。五是促进系统协同。TOGAF引导企业从整体视角统一规划业务、信息、应用与技术架构，在架构设计阶段预先定义系统间的交互规则与接口标准，确保不同系统在设计之初就具备良好的集成性与兼容性。因此，中国一汽正式确定以TOGAF作为数智化转型的指导方法，强调所有部门应按照该方法推进转型。然而，TOGAF所提供的实用范例较少，且不同行业的特色各不相同。如何将TOGAF这一通用方法应用得当，如何打造符合自身数智化转型需求的架构体系，是中国一汽亟待解决的实践难题。为了真正实现“能力要长在自己身上”“保持增长的独立性”，并践行“数智化转型是一项持续性工程，不同阶段有不同的重点，不能以静态或绝对正确的视角看待任何一种方法，更不能完全依赖某种既定方法”的理念，中国一汽试图以TOGAF方法为基础进行探索和创新。 6.2 “一体五面”的5A架构在TOGAF所包含的业务架构、信息架构、应用架构和技术架构的基础上，中国一汽强化了安全架构（Safety Architecture，SA），形成5A架构。此外，中国一汽还结合自身实践丰富了各架构的内涵，并构建了各架构之间的关联，形成“一体五面”。下面依次介绍每个架构的内涵，以及各架构之间的关联。 6.2.1 业务架构设计业务架构是为实现业务目标而构建的结构化运作管理体系，上承企业战略、下启运营战术。作为5A架构的起点，业务架构起到统领作用，为信息架构、应用架构、技术架构和安全架构提供指引。业务架构设计总体上遵循Y模型（见图6-1），即从价值视角和能力视角梳理业务流程，进而将流程解耦为最小可执行的业务单元，并构建业务架构管理平台（EAMAP）。总体而言：（1）价值流梳理是业务架构设计的起点，明确需要为内外部客户创造什么价值，以价值创造为业务目标，一切从价值出发。（2）价值流梳理完成后，需要明确企业具备什么业务能力，才能达成价值创造的目标。（3）明确价值创造目标和所需能力后，业务流程描述了企业如何开展端到端的业务工作以创造价值。（4）业务流程被解耦为最小可执行的业务单元，通过明确每个业务单元，确保整体业务流程的落地。（5）EAMAP旨在实现业务架构的线上化管理和迭代。下文将具体阐述中国一汽业务架构设计的五大核心内容，涵盖价值流、业务能力、业务流程、业务单元、EAMAP的设计与构建。 1.价值流价值流是指面向外部客户和内部客户，企业能够创造什么价值，具体体现在提供的产品或服务。其中，外部客户主要包括消费者和生态合作伙伴等，价值流梳理的重点目标是推进外部客户购买企业的产品或服务；内部客户包括集团管理者和各业务部门等，梳理的重点目标是支撑业务目标的实现。价值流需要匹配客户旅程（即内外部客户从接触到使用产品或服务的全过程）的每个价值触点，确保在每个触点都能够给客户提供相应价值。价值流阶段指的是对价值流整体进行的阶段划分和进一步细化。价值流场景指的是在特定业务情境或应用场景下，价值流的一种实例化和具象化表现。例如，在梳理采购业务领域的价值流时，首先，识别采购业务的内外部客户，包括需求部、供应链部、法务部、财务部、研发总院等内部客户。随后对客户价值主张进行梳理和聚类，形成供应商管理、寻源到合同、采购到付款三条核心价值流。其中，供应商管理价值流所承载的客户价值主张是对供应商生命周期进行管理，共同构筑健康供应链，确保供应的连续性和韧性；寻源到合同价值流所承载的客户价值主张是与前端协同，构筑产品或服务的可采购性和可交付性，并与供应商联合创新，持续降低采购成本，提升产品或服务的竞争力；采购到付款价值流所承载的客户价值主张是与内外部协同，快速响应需求，确保采购的物料或服务能够及时、准确地交付。其次，根据每条价值流的客户间交互行为梳理客户旅程，并根据价值触点将核心价值流拆分为细分阶段，如寻源到合同价值流拆分为提出采购需求、制定采购策略、询报价、采购决裁、签订合同等价值流阶段。最后，结合不同价值流阶段所承载的客户价值主张，制定价值度量的灯塔指标及取值，如采购发包周期××天、采购降本××万元、供应商健康度××%等（见图6-2）。这些指标被用以度量企业为客户所提供的价值。 2.业务能力业务能力包括企业为实现价值创造所需具备的核心能力及其构建方式。业务能力由能力类和能力组逐级细分而成。能力类是指按照较大业务范围及所需业务技能分类（功能领域），如产品开发、营销等。能力组是指按本功能领域的业务分组，是若干个强相关业务能力的组合。在设计业务能力的过程中，需要从两个层面系统展开。其一，定义能力本身，明确能力名称及其用途，并补充能力层级、owner（责任人）、绩效指标等治理要素，清晰地回答“业务能够做什么”；其二，刻画能力实现方式，需全面识别支撑该能力的关键资源，包括流程、数据、IT，以及具体业务服务的提供路径。同时，还应结合成熟度等级对能力建设水平进行评估。上述框架完整覆盖了业务能力从定义、治理到实施与评估的全生命周期，确保能力体系既具有目标导向性，又具有实际操作性（见图6-3）。【缺少答案，请补充】（含图）（含图）

企业的应用系统开发完全基于其业务战略、业务目标和业务流程。在实施5A架构之前，中国一汽曾采购大量来自第三方供应商的应用系统，但并没有显著提升效率，反而产生了高昂的系统使用费，且这些系统常与实际业务流程产生冲突，造成大额系统维护费用。在5A架构中，中国一汽自主构建的应用架构能够更好地适配个性化的业务需求，大幅提升了应用系统的利用率，并且该架构中的应用系统完全“生长”在云原生平台上，保障了应用系统的自主可控。除此之外，云原生技术架构中的微服务有效降低了应用系统的开发成本，避免系统重复建设。 6.3.4 网络安全与数智化深度融合为了确保在面对网络空间重大不确定风险时数智化运营不受影响，5A架构着重强化了安全架构，并将“安全基因”贯穿整个4A架构，实现与4A架构的“全面覆盖，深度融合”，有效避免了网络安全和数智化“两层皮”的情况。在安全架构的设计上，中国一汽将主动防御和进攻性防御融合，不断提升整体的安全能力。一是构建统一的安全管理体系。在网络安全和数智化委员会的统一领导下，由网安部门牵头，职能部门和分/子公司分工协作，建立职责清晰的网络安全工作机制。通过加强集团层面的安全统筹和管控，推动合规管理、风险评估、监督检查等工作的数智化转型，形成标准明确、流程在线、数据可视的一体化安全治理新模式。二是打造全面的安全技术能力体系。围绕云计算、终端、网络、数据和应用等关键资产，结合ATT&CK安全攻击模型，识别各种潜在的网络攻击风险，重新设计技术防护体系，建立标准化的“安全能力库”。这些安全能力模块化、服务化，可以按需接入，实现即插即用。三是将安全融入产品研发、上线、运行的全过程。秉持“安全左移”理念，从产品设计初期就介入安全防护。通过建设安全项目管理中心，集成威胁建模、漏洞检测、渗透测试等能力，为产品研发提供“高效+灵活”的安全支撑。同时，在产品上线运行时自动部署主机安全、微隔离、应用防火墙等技术，做到产品“入网即安全，上线即安全，运行即安全”。四是提升安全实战运营能力。依托统一的安全态势感知平台，实时采集和分析应用、网络、主机、终端等各类安全日志，快速识别和响应安全威胁。组建内部攻防团队，模拟黑客攻击，常态化进行漏洞挖掘和攻防对抗，不断检验和优化安全策略，进一步提升整体防御能力。 6.4 本章小结本章详细介绍了中国一汽基于5A架构的数智化转型整体方法论（见图6-10），为其他企业的数智化转型提供了方法借鉴。 5A架构以TOGAF为基础开拓创新，高度适配企业数智化转型的变革需求。数智化转型之初，企业往往面临系统冗余、IT与业务脱节、数据治理混乱、员工缺乏全局观、系统协同困难等痛点，转型之路布满荆棘，TOGAF成为破局利器（6.1节）。企业以TOGAF为指导，将其从4A架构升级为5A架构，形成了基于5A架构的数智化转型整体方法论。具体而言，在业务架构、信息架构、应用架构、技术架构的基础上进一步强化了安全架构，同时将各架构紧密结合，形成一个围绕数智化转型目标的“一体五面”的有机整体，以快速响应业务战略调整和技术变化、精准控制和协调各方合作、促进IT和业务更好地融合（6.2节）。在此基础上，公司探索出了5A架构管理方法的诸多独特价值，包括业务数智化的闭环迭代、创新数据治理、应用开发个性化与低成本，以及网络安全与数智化深度融合等（6.3节）。【缺少答案，请补充】（含图）

第7章基于业务单元的数字孪生门欣，孟祥月，张嵩印，王扬，蒋汉卿，王广，王智韬，姜莹.以业务单元为核心的5A架构理论体系[J].创新世界周刊，2024（08）：65-77. 5A架构为企业数智化转型提供了顶层设计，但是如何落地，仍然是企业面临的主要挑战。中国一汽提出了“业务单元”的概念和构建方法，能够在原子级别实现业务的数字孪生，将顶层的业务架构落实到执行层面，并为信息、应用和技术架构提供重要输入内容。本章将介绍业务单元的三个方面：（1）为什么提出业务单元？（2）如何构建业务单元？（3）业务单元有哪些价值？ 7.1 业务单元的提出 7.1.1 业务架构存在的问题业务架构作为5A架构的起点和核心，对信息架构、应用架构、技术架构和安全架构的设计有着重要的指引作用。业务架构决定了5A架构的有效性。然而，业务架构实践起来有难度，因而其指引作用也受到了限制。中国一汽体系数字化部总经理表示：“传统企业在应用TOGAF的过程中，业务架构的应用仍停留在‘纸上谈兵’层面，仅利用该方法将业务流程梳理清楚，并形成流程文件，之后便将这些文件束之高阁，没有产生显著的价值。” 业务架构是价值流、业务能力和业务流程的结构化设计，业务流程是业务架构的具体执行路径。业务流程管理中存在诸多缺陷，影响了业务架构的有效落地，主要缺陷包括：流程和执行脱节、流程冗余、多任务/多人协作困难。具体而言：一是流程和执行脱节。企业形成流程设计书，将其录入IT系统，传统上，到这一步，就默认流程管理工作已完成。这种做法忽视了对员工具体动作和行为范式的细粒度管理，未能覆盖到产品或服务交付的“最后一公里”。流程文件成了摆设，未能指导实际的业务执行，未能有效规范员工的实际操作行为。流程和执行脱节会导致效率低下、业务交付质量难以保障等问题。例如，中国一汽以往研发设计流程，只确定研发人员提交设计任务书的截止日期，却没有明确应该什么时间开始撰写、文稿应达到什么样的质量标准、最终交付的文稿需要包含哪些具体内容等细节。在这种情况下，研发人员很可能临近最后期限才匆忙开始写任务书，后续也按照自己的理解开展任务。这导致工作质量难以得到保障，且一旦出现其他临时事务，研发人员很难并行处理，可能导致交付延期。此外，只有在督查人员发现作业明显不合规时，研发人员才会重新查阅相关流程文档的要求。二是流程冗余。业务架构强调要全面梳理业务流程，这往往会导致企业经历严重的流程焦虑，担心不完善的业务流程会阻碍转型进程。中国一汽的体系数字化部曾耗费大量精力和时间对流程进行全面梳理，最终形成的流程文件堆积如山。不仅如此，每当出现新的业务需求，企业通常会新增流程以应对变化，而非调整和优化现有流程。这导致流程不断增加，许多流程逐渐沦为摆设。三是多任务/多人协作困难。一位整车研发人员表示：“整车开发周期长、复杂度高，涉及研发、供应、生产、销售等多个环节，上千人共同参与。尽管企业设置了多级控制节点来审核，但业务流程执行过程缺乏透明度，协作仍然依赖线下沟通、人工点检和文件流转。这种割裂、低效的管理模式不仅会导致信息传递滞后、部门间协作困难，也会直接影响整车项目的最终交付。”另外，业务人员往往无法清晰地了解自己工作的前后环节，难以掌握工作的整体节奏。单一环节的工作开始得太早或太晚，都会影响整体交付进度。业务架构存在缺陷，会影响到它对5A架构中其他架构的指引作用，阻碍整体架构的价值实现。因此，解决业务架构的缺陷，不仅是推动5A架构有效落地的关键，也是实现企业数智化转型的重要课题。【缺少答案，请补充】

具体动作和行为范式的细粒度管理，未能覆盖到产品或服务交付的“最后一公里”。流程文件成了摆设，未能指导实际的业务执行，未能有效规范员工的实际操作行为。流程和执行脱节会导致效率低下、业务交付质量难以保障等问题。例如，中国一汽以往研发设计流程，只确定研发人员提交设计任务书的截止日期，却没有明确应该什么时间开始撰写、文稿应达到什么样的质量标准、最终交付的文稿需要包含哪些具体内容等细节。在这种情况下，研发人员很可能临近最后期限才匆忙开始写任务书，后续也按照自己的理解开展任务。这导致工作质量难以得到保障，且一旦出现其他临时事务，研发人员很难并行处理，可能导致交付延期。此外，只有在督查人员发现作业明显不合规时，研发人员才会重新查阅相关流程文档的要求。二是流程冗余。业务架构强调要全面梳理业务流程，这往往会导致企业经历严重的流程焦虑，担心不完善的业务流程会阻碍转型进程。中国一汽的体系数字化部曾耗费大量精力和时间对流程进行全面梳理，最终形成的流程文件堆积如山。不仅如此，每当出现新的业务需求，企业通常会新增流程以应对变化，而非调整和优化现有流程。这导致流程不断增加，许多流程逐渐沦为摆设。三是多任务/多人协作困难。一位整车研发人员表示：“整车开发周期长、复杂度高，涉及研发、供应、生产、销售等多个环节，上千人共同参与。尽管企业设置了多级控制节点来审核，但业务流程执行过程缺乏透明度，协作仍然依赖线下沟通、人工点检和文件流转。这种割裂、低效的管理模式不仅会导致信息传递滞后、部门间协作困难，也会直接影响整车项目的最终交付。”另外，业务人员往往无法清晰地了解自己工作的前后环节，难以掌握工作的整体节奏。单一环节的工作开始得太早或太晚，都会影响整体交付进度。业务架构存在缺陷，会影响到它对5A架构中其他架构的指引作用，阻碍整体架构的价值实现。因此，解决业务架构的缺陷，不仅是推动5A架构有效落地的关键，也是实现企业数智化转型的重要课题。 7.1.2 探索解决方案——业务单元中国一汽对标行业先进实践，开启了标准化业务流程的梳理。中国一汽体系数字化部总经理着重强调了标准化业务流程的执行效果：“管理标准的任务不只是管理标准文件，而是要保证和提升我们产品的质量。”恰逢此时，董事长深受研发总院关于拆解零件结构的汇报的启发，他立即做出管理指示，将所有业务流程通过解耦，使之组件化、能力化、服务化。中国一汽体系数字化部总经理收到指示后，联想到了自己将电池板拆解为电池单元的经历，认为企业的各个业务流程也可以被解耦为业务单元，并将通用的业务单元进行封装和整合，使其在不同的应用场景中可以复用，从而提高整体运营效率、减少重复劳动。如果某业务单元的输出能与其他业务单元的输入对应，就说明前者是有价值的，就如同电池板中的有效电池单元。业务单元，经过细微调整，可以敏捷应对市场与技术的变化，提升整体业务流程的竞争力。他表示：“将所有业务流程解耦为业务单元，企业通过识别和整合相同的业务单元，可以实现面向更多场景的业务单元复用。”基于此，中国一汽正式确定了以业务单元为核心来梳理业务流程。同时，中国一汽发现业务单元的出现有望解决业务架构中存在的流程管理问题：（1）针对业务流程和实际执行脱节问题，业务单元是业务流程的最小颗粒，定义和规范业务单元有助于将传统的流程文件转换为驱动员工实际执行的任务流。（2）针对流程冗余问题，通过局部调整业务单元，就可以应对需求变化，避免新增业务流程而导致冗余。（3）针对多任务/多人协作困难问题，类似于正负极相连的电池组件，业务单元之间的连接也具有顺序性，可以凭借输入和输出内容自动连线（即上游业务单元的输出是下游业务单元的输入），多任务/多人间的协作关系一目了然，每位成员都能清晰了解自身任务的前后衔接，减少沟通成本，提高反应速度。基于此，中国一汽正式提出了“业务单元”的概念。它是将业务流程解耦后的最小可执行的、有价值的单元。通过定义每个业务单元对应的角色、标准、规则、输入输出和关键控制点（7.2.2小节），每个员工都能知道在什么时间、做什么事情、按照什么步骤、达到什么标准。企业对业务单元进行梳理和优化的过程，本质是提升自身价值创造能力的过程。 7.2 构建业务单元：解耦、定义、上线和复用、动态评估与迭代企业构建业务单元需要经历解耦、定义、上线和复用、动态评估与迭代四个关键阶段（见图7-1）。 7.2.1 解耦业务流程为了管理复杂且数量繁多的业务流程，企业可以对流程按层级解耦（见图7-1左）：第一层（L1）是流程分类，它是从用户价值出发来对流程做分类，体现的是企业的业务模式和价值链特点；第二层（L2）是在L1的基础上，继续按照业务运作逻辑相似性和相关性对流程进行分类，形成流程组；第三层（L3）是继续识别流程组（L2）中的流程，用于描述具体的业务活动链，实现为用户提供有价值的产品和服务的目的；第四层（L4）是将L3中的流程进一步拆解为多个可操作的子流程；第五层（L5）是业务单元，即将子流程继续解耦至基于角色的可执行单元，体现为业务操作层面的具体动作。例如，IPD产品诞生是L1级流程。该流程可被拆解为产品战略规划管理流程、整车产品诞生主流程、产品生命周期管理流程3条L2级流程。其中，整车产品诞生主流程可以被拆解为整车产品策划流程、整车造型开发流程、整车产品开发流程、整车产品采购流程、新产品上市管理流程等14条L3级流程。整车产品采购流程又可以被拆解为生产材料采购项目策划及管理流程、生产材料采购供应商选择与确定流程、生产材料生产准备跟踪流程3条L4级流程。生产材料采购供应商选择与确定流程又可以继续被解耦为原子级的业务单元，比如采购询价、采购裁决、合同签署等。企业将业务流程解耦为业务单元，需要遵循一定的方法和步骤。第一，识别有价值的业务流程。过去，业务人员提出需求后，数字化部门会立刻围绕这些需求搭建应用系统，而不审视需求是否合理。而现在，业务人员提出需求后，数字化部门需要明确该业务流程的目标和价值是什么？该业务流程的输出对于主价值流起到了什么作用？该业务流程有几类上下游用户？第二，明确原子级业务单元的判定标准。为了避免业务单元拆解得过粗，不利于指导实际操作，也为了避免业务单元拆解得过细，造成资源浪费和管理复杂化，企业需要明确到底要将流程解耦至何种程度的业务单元。业务单元的拆解原则：（1）业务单元不能跨角色，不能跨用户。强调每个业务单元应由单一角色或用户独立完成，避免权责不清和协作低效等问题。（2）同一角色所执行的业务单元的交付物之间不能存在相互依赖的关系，否则会形成串行流程，导致效率变低。（3）每一个业务单元都有稳定的、完整的、有价值的输入和输出，保障业务单元的有效性，避免冗余。第三，自上而下解耦与自下而上迭代相结合。一方面，通过自上而下的方式，管理层按照关键节点将整体业务流程分解为多个业务单元，确保业务单元的完善和一致，最大限度地保障业务流程的逻辑性和连贯性。另一方面，为了帮助员工理解“自己到底要干什么、怎么干”，还需要通过自下而上的方式，即从员工的实际操作出发，根据工作需求逐步优化和调整业务单元，确保其能够真实反映实际操作。这两种方式相互补充，既可以避免由业务单元的过度细化和冗余导致的系统复杂度和管理难度增加，也可以在解耦业务流程的同时，充分考虑到员工的操作需求和体验。第四，确定负责解耦工作的关键人员。业务架构师主要负责梳理业务需求文档，从专业角度对业务单元的构成要素进行定义（7.2.2小节），为信息架构的业务对象和应用架构的应用组件提供重要输入。项目经理负责统筹和协调各类资源，确保解耦工作按计划推进。在完成业务单元的梳理后，业务总监、战队长和综合总体组对业务单元的质量层层把关，确保业务单元具有合理性、可操作性和战略一致性。这一责任机制可以保证业务单元的质量，为后续实施提供坚实的基础。 7.2.2 定义业务单元业务单元具有三类属性：效率属性（明确完成任务的标准工时和需要具备的能力等）、节点属性（明确任务节奏，即什么时间开始执行作业）、质量属性（明确任务的标准和技术规范）。对这三类属性进一步细化，业务单元包括角色、输入输出、规则、标准、关键控制点、工时等构成要素。角色是指在特定情境或业务流程中，一个人或一组人承担的职能或行为模式。设置角色需要遵循以下原则：（1）“共用”角色（例如财务审核人员）需要经过统一规划。（2）角色应根据业务对象之间的关联性，合理划分或整合，避免角色设置过度分散或过度集中，造成管理复杂度增加或职责难以明确。（3）角色必须彼此独立，不能出现业务交叉或重叠，否则就会导致管理混乱。（4）角色的名称应该清晰反映其职能，而不是按照组织架构命名，如“××部专员”。（5）角色的划分不应依据组织架构、岗位级别或系统功能，而应基于业务逻辑，确保【缺少答案，请补充】

传统业务架构面临流程和执行脱节、流程冗余、多任务/多人协作困难等问题。面对这些问题，企业可以采用业务单元，即以可执行的最小原子级单元精细化地解耦和管理业务流程，规范化业务流程的落地，显著提高流程的协作效率。业务单元包含角色、标准、规则、输入输出和关键控制点等要素，让每个员工都能知道在什么时间、做什么事情、按照什么步骤、达到什么标准（7.1节）。构建业务单元一般要经历四个关键步骤：第一，将业务流程解耦为业务单元，具体方法和步骤包括识别有价值的业务流程、明确原子级业务单元的判定标准、自上而下解耦与自下而上迭代相结合、确定负责解耦工作的关键人员；第二，定义业务单元的角色、输入输出、规则、标准、关键控制点和工时等，驱动流程自动执行、保障业务架构与IT架构的映射关系；第三，上线业务单元实现业务的数字孪生，复用业务单元，有效降低冗余，实现敏捷的业务流程调整；第四，对业务单元开展动态评估与迭代，赋予其持续成长的生命力。利用EAMAP平台封装的治理模型，推动业务单元自动优化和迭代，同时确立周评审和年总结等业务单元管理机制（7.2节）。业务单元的应用为企业带来了诸多价值，包括实现流程与执行高度对齐、推动大规模复杂流程协作、强化数据赋能管理、实现IT与业务高度对齐（7.3节）。以业务单元为管理主体的发展阶段逐步完成后，企业进入以业务单元运营推动效能增长的阶段。为有效支撑并推进这一过程，企业需深度挖掘数据资源潜力，强化精细化管理能力，推动效率变革和质量变革，构建起数智化业务运营体系。随着企业100%业务数字孪生目标的实现，业务数据急剧增长，各级管理者应更加重视利用数据赋能业务运营，力求将数据价值渗透至业务单元，以数据赋能业务。因此，企业可以依托深入的数据分析洞察，建立指标评价体系，促进资源优化配置，激发业务管理自我驱动，以实现业务效能最低提升100%的目标。 8.1 建立灯塔指标体系为了打破传统业务模式的束缚，构建起更加灵活、高效、协同的运营体系，实现业务的快速迭代和资源的优化配置，企业可以通过设置灯塔指标来指引业务的前进方向，推进每一条流程的业务效能提升，建立指标与真实业务之间的逻辑关系。灯塔指标体系在设计上遵循第一性原则、可量化原则和挑战性原则，以确保其科学性、实用性和激励性。中国一汽体系数字化部总经理认为：“关于指标，要建立采集模型、监控模型，不能靠人算指标，要全部通过系统直采和自动计算，指标要能实时反映业务状态，能支持业务效能增长。” 第一性原则。该原则强调指标与业务实践的紧密结合，即每一项灯塔指标都需直接服务于实际业务需求，旨在通过精准的目标设定推动业务的持续进步。以招聘完成率指标为例，该指标被用于衡量招聘业务的完成情况。依据第一性原则，该指标并不能起到指引业务发展、推动业务增长的作用，因为招聘业务的完成是硬性标准，完成率不等于完成质量，需将其修改为招聘完成时长、人岗匹配程度等灯塔指标，以促进业务持续发展。可量化原则。这一原则是灯塔指标体系的重要设定依据，根据该原则，所有指标都必须具备明确的量化标准，可收集、整理与分析数据，客观展现完成情况。这一原则不仅提升了指标的可比性，也为管理者做决策提供了更为坚实的数据支持，使企业能够基于事实进行精准调控。例如，在中国一汽营销灯塔指标体系中，曝光量、点击量、有效线索量以及有效订单量等都是可以直接用数据来评价的指标。挑战性原则。灯塔指标必须具备一定的完成难度，有挑战性，以激发组织与个人的潜能，推动其不断取得突破。同时，企业还需根据业务发展的实际情况对已经设立的灯塔指标进行动态调整，改进优化灯塔指标，确保其始终处在合理的难度区间，既不因过于简单而失去激励作用，也不因过于困难而挫伤积极性。中国一汽引入转型价值度量模型（Transformation Achievement Measurement，TAM），精心构建了覆盖供应链管理、生产制造、产品销售、客户服务、财务管理等多个关键领域的灯塔指标体系。这一体系不仅全面覆盖了中国一汽运营的各个环节，还细化至各部门的具体业务流程与操作规范，为中国一汽优化流程、提升效率和增强竞争力提供了强有力的支撑。中国一汽的灯塔指标体系总共包括三大类，一是在财务和客户层面对价值进行度量的结果类指标；二是支撑结果达成所需竞争力的能力类指标；三是支撑业务能力提升的管理体系类指标（见图8-1）。结果类指标包含财务和客户两类指标，财务类指标从现金流、规模增长、盈利和成本来衡量整个项目的实际产出是否达到预期；客户类指标用于衡量项目执行后客户满意度是否提升。能力类指标指竞争力是否有明显改善和提升，围绕效率、质量、柔性和风险几个方面，其中效率指在投入一定资源（如时间、设备、劳动力等）的情况下，所能产出的成果或完成任务的速度；质量指产品、服务等的水平；柔性指能够快速应对客户需求变化；风险指企业经营风险。管理体系类指标从流程优化、数据服务和IT应用三个角度来衡量项目的改进和提升。 8.2 基于数据优化业务运营在明确了业务单元运营的核心需求与业务流程逻辑框架后，企业需着手对其云工作台进行全面升级与重构，战略性地逐步推进，实现业务效能最低提升100%的目标。【缺少答案，请补充】

一、企业数据治理面临的问题： 1. 低效协作模式：业务人员和IT人员（包括BI产品经理、程序开发人员、数据管理人员）苦不堪言，出现问题相互抱怨。业务人员抱怨需求开发慢、数据和线下表格对不上；BI产品经理苦恼于业务人员频繁重复提需求，几乎不考虑报告的价值和使用频率；程序开发人员总是应对大量的临时数据需求，经常加班熬夜导数据，业务规则经常产生变动，程序也需要跟着发生变化；相同数据面临多个源头，数据管理人员更是盘不清数据家底，说不清数据的统计口径和数据来源；在发布数据治理方法后，业务人员却不遵从；讲了很多遍数据逻辑与规则，业务人员仍然不会操作。最终，企业陷入数据沼泽。 2. 业务价值不足：数据治理部门采用“盲目规划”的工作方式，试图通过广泛的指标治理和数据标准化来沉淀资产，意图通过数据治理将原始数据打造成一个“资源池”或“中央厨房”（即对数据进行清洗和标准化存储，形成可复用的数据资产），以便各部门直接调用。这种工作方式不仅导致业务部门参与度低，也不能有效展示出数据治理对业务的实际价值。大家纷纷发出这样的疑问：“数据治理工作很难……到底从哪里入手？” 3. 数据真实性存疑：一些数据并不是系统直采，而是由人员手工填录，可能存在漏填、错填或造假的行为，导致真实数据被隐藏。 4. 跨部门数据共享受阻：一些部门不愿意共享关键指标数据，有时数据调用的审核甚至需要三周左右，造成决策效率下降、业务协同困难、资源浪费等问题。 5. 数据不统一：一是指标定义和口径不统一，存在同名不同义的情况，混淆的数据可能导致错误理解，从而影响决策。二是维度分类定义不清，数据治理的核心是业务治理，指标分析需围绕公司管理目标，分析维度是管理模型的体现。实践中，中国一汽将经销商分为高跟随、中跟随、低跟随三类管理，数据显示低跟随的经销商绩效竟然比高跟随的还要好很多，究其原因，是维度分类的定义没有说清。三是数据结构不统一，同样的数据可能存在多数据源或多次加工的情况，使得完全相同的指标数据也会存在不一致的问题。 6. 数据不连通：由于缺乏整体的企业级数据规划，IT系统没有统一数据标准和管理方法，各个系统独立运行，数据没有联通。例如，在建立一个通用材料采购平台的过程中，中国一汽最初开发了一套系统，并且搭建了相关的数据库。然而，当需要新增生产材料的采购时，又分别开发了新的系统。这种情况下，尽管供应商可能同时参与多个业务，每个系统中的供应商信息却是独立的，导致同一个供应商在不同系统中存在多套编码和信息。由于源头上的规划不足，后续不同系统之间的数据无法顺畅交互。二、中国一汽数据治理方法： 1. 基于5A架构的方法论：数据治理被定位为信息架构的基础，确保数据标准、流程和质量管理框架的制定。信息架构作为连接业务架构与技术架构的桥梁，在数据治理的指导下，通过结构化的数据资产目录、数据模型和数据标准，构建了业务与IT的关键连接点，从而有效支持企业的业务需求。 2. 由IT带头干转向业务主导干：（1）企业认识到数据治理必须回归业务部门，业务人员需要掌握数据治理的方法和工具。中国一汽通过系统的培训和认证，提升业务部门的数据治理能力，使其能够独立开展数据治理工作。（2）制定了“两不认可、四认可”的工作原则： “两不认可”：一是人工点检不被认可。之前，体系数字化部通过人工点检，评估工时管理的效果，并检查指标设置是否合理，这种方式效率低下且不被认可。二是保姆式服务不被认可。以前的体系数字化部为业务部门提供贴身服务，开发各种应用、看板和展示大屏，这种工作方式也不被认可。 “四认可”：体系数字化部作为“增加土壤肥力”的能力提升层，进行数据管控与数据中心建设，提高数据管理的能力；开发和推广新的数据治理方法，确保数据治理的科学性和有效性；建立健全数据治理流程和机制，确保数据管理的规范性；通过培训和能力建设，提升全集团员工的数据治理素质。（3）“半加器”概念：用于展示其内部业务模块的构成及对外提供产品或服务的方式，其中左侧是指通过标准化通信协议接收其他半加器的产品或服务，右侧则表示该半加器对外提供的产品或服务。半加器内部不仅体现了各业务模块及其协同关系，还详细展示了业务服务过程。数据业务“半加器”内部包含了数据需求管理、数据治理、数据开发、数据运营和数据共享与应用共5个数据服务过程，并且强调了支撑这些服务过程所需的核心能力，如数据政策流程、数据运作机制、数据角色认证和数据工作台。“半加器”的主要作用并非解决具体的数据问题，而是借助面向客户和价值的思维重新梳理价值流和重塑业务模式，明确自身的角色和价值定位，厘清各部门职责与数据治理的标准化交付接口，使部门协作更加高效，帮助公司识别出数据治理的核心价值及其执行流程，确保开展数据治理工作后能够产出符合业务需求的高质量数据资产。（4）治理主体迁移：过去采用以IT为主体的治理模式，目标是确保系统功能正常运行，当治理主体迁移为业务，业务部门作为数据的唯一负责人，全面管理数据全生命周期，沉淀企业级数据资产并确保数据可信、可用及保值、增值。 3. 贯彻数据直采和共享：（1）数据直采：通过搭建会议数字化平台和Easy头条驾驶舱，“直采直连”云工作台数据，确保数据的真实性和实时性，有效避免人为干预造成的数据失真问题。如今，业务部门或战队汇报时只需打开会议数字化平台，向领导展示工作台数据即可；高层领导则可以根据“未治理”“已治理”和“已直连”三种真实数据状态做出决策，随时随地圈选数据，并当日在督办系统中下达任务，真正做到“日清日结”。（2）数据共享：通过《数据基本法》《数据共享开放（流通）管理办法》等政策明确数据共享的基本管理原则，确保数据在满足信息安全的前提下充分共享，以解决跨组织、跨领域之间的数据壁垒和数据使用路径问题。所有数据消费者均可以依托数据工作台统一的数据资产目录检索、查看、申请和使用数据服务，提升整体运作效率；互联互通的数据也能够相互印证，避免数据错误和数据冗余。这样不仅增强了数据的可靠性，还提高了决策的科学性和时效性。 4. 基于变革项目的信息架构治理方法：“六阶十八步”法：对于数据生成，中国一汽开发了“六阶十八步”信息架构治理方法，共包括六个阶段、十八个步骤。其中六个阶段包括前期准备、信息架构构建、元数据注册、数据质量管理、数据入湖和数据整合。第一阶段，前期准备，主要目的是评估业务信息和应用信息的成熟度，判断其是否能够支撑信息架构构建。对业务和IT系统的调研与信息收集，能够对完整的流程目的、过程、问题及IT系统支撑情况有初步的理解和认知。（含图）

用及保值、增值。中国一汽通过由IT带头干转向业务主导干，实现数据治理的责任下移，使得业务部门更积极地参与数据治理工作。 10.2.2 贯彻数据直采和共享为了解决数据真实性问题，中国一汽强调“数据直采”。通过搭建会议数字化平台和Easy头条驾驶舱，“直采直连”云工作台数据，确保数据的真实性和实时性，有效避免人为干预造成的数据失真问题。如今，业务部门或战队汇报时只需打开会议数字化平台，向领导展示工作台数据即可；高层领导则可以根据“未治理”“已治理”和“已直连”三种真实数据状态做出决策，随时随地圈选数据，并当日在督办系统中下达任务，真正做到“日清日结”。在数据共享和使用方面，中国一汽通过《数据基本法》《数据共享开放（流通）管理办法》等政策明确数据共享的基本管理原则，确保数据在满足信息安全的前提下充分共享，以解决跨组织、跨领域之间的数据壁垒和数据使用路径问题。所有数据消费者均可以依托数据工作台统一的数据资产目录检索、查看、申请和使用数据服务，提升整体运作效率；互联互通的数据也能够相互印证，避免数据错误和数据冗余。这样不仅增强了数据的可靠性，还提高了决策的科学性和时效性。 10.2.3 基于变革项目的信息架构治理方法：“六阶十八步”法对于数据生成，中国一汽开发了“六阶十八步”信息架构治理方法，共包括六个阶段、十八个步骤。其中六个阶段包括前期准备、信息架构构建、元数据注册、数据质量管理、数据入湖和数据整合（见图10-2）。第一阶段，前期准备，主要目的是评估业务信息和应用信息的成熟度，判断其是否能够支撑信息架构构建。对业务和IT系统的调研与信息收集，能够对完整的流程目的、过程、问题及IT系统支撑情况有初步的理解和认知。第二阶段，信息架构构建，目的是统一数据标准与数据源，实现数据资产结构化管理，便于数据消费者快速便捷地查找数据、理解数据和使用数据，确保通过对信息架构的规范定义，实现各类数据在企业各业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速地执行和运作。该步骤是信息架构设计的核心步骤，包括数据资产目录、数据标准、数据模型、数据分布四个组件的完整设计。该过程可以协助业务人员识别业务和IT的优化点和变革点，确保业务流程完备、归属职责明晰、业务要素完整正确，并为IT系统的规划和设计提供标准和输入。第三阶段，元数据注册，目的是发布业务元数据和技术元数据，确保元数据的唯一性，并通过两者的关联打通业务与技术链路，为后续数据的查询和使用提供前提。第四阶段，数据质量管理，目的是针对业务关键数据建立数据质量度量、数据质量检查规则，通过数据质量报告量化评估当前的数据质量，以此促进数据质量问题的预先解决、达成数据入湖的标准，为后续数据质量监控夯实基础。数据质量是数据价值得以发挥的前提。以信息架构和业务实际为基础，设计并定义数据质量规则，实现对数据质量的度量和量化评估，可有效监控数据质量异常、主动发现数据问题、驱动数据质量改进，为数据的整合与消费提供前提和参考。第五阶段，数据入湖，目的是确保已认证的数据源规范、完整地汇聚到企业级数据湖。数据入湖是数据整合和消费的前提，针对已完整设计且已得到认证的数据源，需要通过数据湖实现多领域、多结构、多系统海量数据的汇聚，为后续数据的整合、加工与共享提供可信数据。第六阶段，数据整合，目的是实现多源异构系统的数据整合，确保遵循统一的数据库结构，完成数据的存储和管理。该步骤主要解决存量系统中同一业务对象的数据以不同的数据结构分散存储在不同系统的情况，需要基于信息架构的统一设计完成异构数据的开发与整合。图10-2 面向业务侧信息架构设计方法 10.2.4 基于需求拉动的指标数据治理方法：“五阶十六步”法为应对业务价值不足这一挑战，中国一汽调整数据治理的切入点，从规划导向转向“基于需求拉动”，即以业务需求为驱动，按需整理和清洗数据，这样的转变不仅提升了业务部门的参与积极性，也让数据治理更具业务价值。在这一部分，企业可以基于已有数据建立各种模型，通过模型分析洞察当前业务发生的问题，产生洞察结果后，反向优化业务流程，实现持续的迭代。在该场景中，指标成为核心载体，因此中国一汽围绕指标开发了一套基于需求的指标数据治理方法——“五阶十六步”法，为业务提供精准化、系统化的数据支持。 “五阶十六步”法共包括五个阶段、十六个步骤。其中五个阶段包括:指标设计发布、指标数据设计、数据探源认证、模型服务设计和指标数据应用（见图10-3）。第一阶段的目的是明确数据负责人及指标的定义，通过明确定义，促进数据负责人寻找衡量业务特征的关键点，不断优化业务监控模型，提高指标的业务价值；第二阶段的目的是设计支撑指标计算的数据模型，通过对复合指标、原子指标的逐层拆解，明确度量、维度、口径，形成数据项；第三阶段的目的是找到支撑指标计算的数据，通过数据探源找到源头业务系统，经信息架构治理后认证为唯一可信数据源；第四阶段的目的是对原始数据进行整合加工，并以数据服务的形式对外共享，支撑数据分析与业务决策；第五阶段的目的是释放指标数据价值，是数据价值实现的“最后一公里”，通过支撑消费者在具体场景下的数据消费，确保数据的价值以分析结论、分析报告等为载体流向消费者。以下将分阶段介绍。图10-3 指标数据治理“五阶十六步”法第一阶段，指标设计发布。该阶段是指标诞生的关键阶段，包括明确指标负责人、梳理指标字典和注册指标资产三个步骤。数据负责人是指标所属业务流程/组织/项目的负责人，是指标资产所有者。（1）数据负责人拥有唯一的定义指标的权力，同时承担指标的全生命周期管理职责，并对指标准确性及治理过程负责，是天然的指标数据治理责任人。（2）指标字典是指标的“身份证”，给定指标唯一定义，并明确设置目的、计算公式、统计周期、统计频率、统计口径、统计维度等重要信息。通常由数据管理专员基于指标需求梳理指标字典信息，并完成在线指标字典录入。（3）注册指标资产是指，为保证指标定义唯一，指标字典在公开发布前必须经过注册，未经注册的指标字典不被认可，该指标及基于该指标得到的分析结论、分析报告等均不具有可信度。指标字典注册申请必须由数据负责人或代其履行职责的数据管家/数据管理专员发起，经数据负责人、战队长、数据行管审批通过后完成注册。第二阶段，指标数据设计。该阶段包括拆解原子指标/数据项和拆解指标卡片两个步骤。（1）拆解原子指标/数据项是从业务视角明确从明细表到指标结果的卷积支撑关系，实现将指标、业务规则、底层明细表、维度解耦。数据管理专员根据指标计算公式，识别复合指标并将复合指标拆解为原子指标，再根据原子指标的计算逻辑，进一步识别口径/修饰词、统计频率、统计周期、统计维度，最终确定数据项。（2）拆解指标卡片是将指标字典进一步结构化，每个指标对象对应一个指标卡片，指标卡片以矩阵形式结构化地呈现指标和维度的关系，来支撑业务不同统计维度、不同口径的分析需求。第三阶段，数据探源认证。该阶段包括探源业务过程、探源技术架构、认证数据源和匹配数据源四个步骤。（1）探源业务过程是指确定承载指标业务活动的系统，根据系统操作手册和调研，确定指标数据产生的业务操作过程和数据校验界面。在探源业务过程时，需注意留存页面路径记录和业务人员操作记录，最好保留业务系统截图，作为后续探源技术架构的输入。（2）在完成探源业务过程的基础上，接下来是探源技术架构，即基于指标定义和系统数据展示逻辑，深度挖掘数据的来源和加工逻辑，通常要追溯到数据加工过程的SQL脚本，以此来确定真实的数据来源是哪个数据库/表/字段，保证数据源可靠可信。（3）认证数据源是指基于指标拆解后形成的所有数据项进行数据溯源，查找企业数据资产目录，若该数据项未在企业数据资产目录中注册，需基于该数据项找到所属数据库、业务单元、业务流程，针对此业务流程，按照信息架构治理步骤，完成数据资产目录注册及数据源认证。（4）匹配数据源是指，针对每一个数据项，找到其对应的主题域分组—主题域—业务对象—逻辑数据实体—属性，并自动匹配认证后的数据源，以支撑后续的开发。【缺少答案，请补充】（含图）（含图）

第二是数据集研发阶段，这一阶段首先是设计规范的数据集标注，以确保标注过程的一致性和准确性，然后按照规范进行数据集的标注，生成高质量的训练和测试数据。在数据集标注完成后，对数据集进行质量清洗，去除噪声和错误数据，确保数据的高质量。此外，还需要开发数据集泛化的脚本，扩展数据集的多样性和覆盖面，最后开发数据集格式转换的脚本，以确保数据集在不同的环境和工具中都能使用。第三是模型研发阶段，也是整个过程的核心部分。首先需要搭建模型研发的环境，包括硬件和软件的基础设施。然后建立向量知识库，为模型提供知识支持。在这之后，设计提示词（prompt）模板，以指导模型生成所需的输出，然后开发模型训练的脚本，启动模型训练过程。在训练过程中，需要配置模型参数，优化模型性能，并通过评估和分析模型的效果，确保模型达到预期性能。根据评估结果，对模型进行迭代，不断提升模型性能。第四是应用工程化阶段，即将研发好的模型转化为实际可用的应用。首先对模型进行量化加速，提高其运行速度和效率，然后将模型封装成镜像包，便于部署和管理。发布、存储和管理这些镜像包，确保模型的可用性和稳定性。在进行前后端开发和联调时，确保用户界面与后端模型服务和工具调用之间紧密衔接，实现整体系统的高效协同运行。最后进行AI系统的全链路测试，验证系统的整体性能和稳定性。第五是场景运营迭代阶段，这一阶段的任务是发布AI应用并跟踪其推广效果，评估应用的实际效果。收集并复盘不良案例，分析问题所在，并进行修复和测试，确保问题得到解决。最后，对模型进行升级并部署，保持模型的持续改进和优化。这里提到的5阶段建设方法是一个完整的5阶段建设体系，涵盖了各个步骤和环节。在实践过程中，如果场景较为简单，可以根据实际场景对方法进行“裁剪”，如果遇到更复杂的场景，可以对方法进行补充和调整，这个方法并不是一成不变的，更多的是提供了一个具体的操作指引，帮助读者了解如何开展相关工作。 AI大模型的建设涉及多种人员和多种能力，需要全员参与。尤其是考虑到AI大模型最终要为业务创造价值，业务人员的参与至关重要，这不仅仅是IT人员的任务，更不能依赖外包。为了推动全员构建自主的AI能力，中国一汽建立了“2053实验室”。这个实验室为什么叫2053，是（到2053年）中国一汽建厂百年。成立2053实验室是（因为）我们的理想是要把真正的技术能力根植于中国一汽本身，而不是说买的，就是说中国一汽一定要在不同领域有一些原生的基础能力，不要都靠别人 ——中国一汽数字化转型委员会在建设过程中，不同角色和团队在整个过程中的分工与合作至关重要，中国一汽通过组建以人工智能、业务和IT技术为核心的联合战队，识别出AI大模型建设的关键角色，并构建出一整套人员能力模型。其中的角色包括业务部门的高级经理和AI专员、战队的AI产品经理、IT开发人员和初级算法工程师，以及2053能力中心的算法工程师、AI架构师、Prompt工程师和数据工程师。这些角色的协同合作，确保了AI大模型建设的顺利推进。能力模型涉及多个方面，包括AI基础原理与工具使用、AI需求分析与数据处理，到AI架构设计、前沿技术跟踪及算法选择、模型训练环境部署、数据处理及清洗、模型研发、语言生成及优化、prompt模板设计、微调训练与评估、模型量化加速、模型集成部署与管理、AI应用发布推广及效果跟踪、Bade case收集与复盘等。对每个角色在这些能力上的具体要求也有详细规划，例如高级经理和AI专员需要理解AI场景识别和需求分析，对AI产品经理和IT开发人员在AI架构设计和模型训练等方面则有更高的要求，而算法工程师、数据工程师和AI架构师则需要掌握从数据处理到模型优化的全过程。此外，能力模型也强调了各团队之间的协作和能力互补，确保在AI大模型建设中，每个环节都有专人负责，每个步骤都有明确的分工和合作，从而推动整个项目的顺利进行和高效落地。在建设过程中，中国一汽沉淀了三方面企业级的AI资产，包括数据、算力、算法。在数据方面，为了提升AI大模型的认知能力及泛化能力，中国一汽创建了一套完整的评测集设计与泛化技术方案，利用模型泛化能力增加训练数据多样性，确保模型智能性和准确性，并成功完成测试和上线，达到了92.5%的准确率。同时沉淀了20余万条优质数据集，为未来的决策分析类模型训练提供了坚实基础。在算力方面，中国一汽通过引入华为昇腾系列及CANN算子的测试和计算效率，构建了本地及云上的AI大模型训练和开发环境。本地AI研发及应用环境包括推理服务器和训练服务器，分别使用910B服务器进行推理和训练任务；云上的AI应用研发环境依托华为AICC平台，实现更大规模的模型训练和推理支持。这些基础设施的建设，使中国一汽能够灵活应对不同的AI研发需求，为AI大模型技术的深入探索提供了强有力的硬件支持。在算法方面，中国一汽设计了大模型和小模型融合的架构，包括NL2SQL等大模型，沉淀数据泛化、拒识、意图识别等NLP小模型。这些模型通过GPT-BI框架进行集成，从而在多种应用场景中展现出高效的性能。GPT-BI模型的准确率从最初的65%逐步提升至92%。整个过程中，AI Agent通过多轮优化，结合大模型和小模型的优势，不断提升系统的智能化水平和应用效果。 AI大模型的发展让人工智能实现了通用化，虽然AI大模型具备底层学习、推理和泛化能力，但如何在传统企业中落地应用仍是一个挑战。过去两年，中国一汽通过高质量的数据积累和业务场景的深度应用，验证了数据、算法与算力在AI大模型中的协同效应可以转化为实际业务价值。中国一汽在应用时发现AI大模型有时会给出不准确的答案，因此引入了小模型进行精细调整，拒绝不相关的问题，并进行数据泛化。通过泛化技术，原本几千条的数据扩展成18个数据集，模型的精度有所提高。在应用过程中，中国一汽也探索了多种优化策略，包括知识库挂载和基模全量调整，最终形成了闭环应用。目前，大模型在整车研发、智能制造、营销和企业经营领域都有广泛应用，彻底颠覆了传统业务运行模式。在整车研发阶段，AI大模型技术被应用于概念设计、仿真测试、安全评估等多个环节，凭借其强大的学习与预测能力，缩短产品开发周期，提升研发效率与质量，确保车辆性能达到最优状态。同时，通过分析市场趋势和用户偏好，AI大模型能够为产品规划提供精准导向，促进个性化、定制化车型的研发，满足多元化市场需求。在智能制造领域，中国一汽利用AI大模型优化生产流程，实现供应链管理的智能升级。通过对生产数据的深度学习，AI大模型能精确预测物料需求、优化库存策略，以及提前识别潜在的生产瓶颈，从而降低运营成本，提高生产灵活性和响应速度。此外，结合物联网（IoT）技术和实时数据分析，AI大模型在设备维护中扮演重要角色，通过预测性维护减少非计划停机时间，保障生产线的高效稳定运行。在营销层面，中国一汽运用AI大模型进行消费者行为分析，构建精细化用户画像，以此指导营销策略的制定与执行。这不仅增强了市场推广的精准度和有效性，还促进了客户体验的个性化，如智能推荐系统能根据用户的购车意向和历史行为，提供定制化的产品信息和服务方案，增强用户黏性，提升品牌忠诚度。在企业经营方面，AI大模型技术助力中国一汽实现决策支持系统的智能化转型。通过对财务、人力资源、供应链等多维度数据的综合分析，AI大模型能够为管理层提供决策支持，优化资源配置，提升企业运营效率和风险管理能力。特别是在面对复杂多变的市场环境时，AI大模型的前瞻性洞察力成为企业战略调整和应对不确定性的有力工具。中国一汽在AI大模型的应用探索中，不仅推动技术创新与产业升级的深度融合，还通过构建开放合作的生态体系，促进产业链上下游协同创新，为中国汽车行业的智能化转型树立了标杆。在AI大模型的应用场景上，中国一汽已有两个较为成熟的案例: 红旗云妹和GPT-Code。红旗云妹是中国一汽基于AI大模型打造的企业移动端智能服务助手，它的成功重塑了中国一汽内部的信息获取渠道、员工办公模式和企业决策方式。红旗云妹的前身是由中国一汽体系数字化部2053实验室打造的首款AI大模型应用——GPT-BI。它基于当前最前沿的人工智能技术——生成式预训练大模型打造。这一AI大模型应用的背后是复杂的数据治理过程，中国一汽基于自主构建的指标数据治理“五阶十六步”法和信息架构治理“六阶十八步”法来保证数据准确性（10.2.3、10.2.4小节），将指标解构成指标对象、维度和度量，实现了指标的数字孪生。有了高质量数据资产的沉淀，接下来选择以AI大模型作为数据应用的核心引擎。基于AI大模型特有的理解能力、生成能力及泛化能力，设计并打造AI大模型的改写能力、召回能力、NL2SQL能力以及拒识能力，使其可以通过用户简单的自然语言输入，自动理解查询意图、在钉钉端反馈并自动生成可视化图表。【缺少答案，请补充】

务流程的透明度与可追溯性降低，出现问题时难以迅速定位问题源头，更难以将责任明确到具体环节与责任人，从而增大了运营风险与不确定性。为解决营销部门与其他部门的信息壁垒问题，中国一汽实施了系统性的具体改革措施，围绕营销业务全面重构了现有业务流程。通过工作台系统，不仅实现了销售、物流、供应链、财务等多个关键部门间业务的无缝对接与标准化处理，还进一步细化了各业务环节之间的关联，确保了数据流在各个环节顺畅流转。这一举措不仅提升了业务处理效率，还通过数据的集中化管理与可视化展示，为管理层提供了更加直观、全面的业务洞察，为精准决策提供了坚实的数据支撑。同时，中国一汽还高度重视业务管理的责任落实。通过明确订单责任主体、建立严格的追责机制，以及优化订单管理流程，公司确保了每一笔订单都能得到及时、有效的处理与跟踪。这种高度透明的管理模式不仅提升了订单处理的效率与准确性，还增强了员工的责任感与执行力。更为重要的是，中国一汽的这些改革举措并非孤立存在的，而是相互关联、相互促进的，它们共同构成了一个完整的营销体系，为公司的长远发展注入了强大的动力。通过数智化解决方案，中国一汽成功地解决了企业营销方面存在的业务痛点，具备了全面的数智化营销能力，在改善业务运营效能、提升客户满意度等方面取得了优异成果，线索到店率提升了15%以上，单线索成本降低了30%以上。随着数智化转型的持续推进，中国一汽成功打造了基于5G+工业互联网的数智化工厂。通过深度融合物联网、大数据、云计算、AI及数字孪生等前沿技术，中国一汽构建起高度协同、智能感知、自主优化的生产体系。生产设备通过物联网实现广泛连接，形成了一张庞大的智能网络，辅以5G+混合现实技术，实现了全流程智能化生产，生产过程中的每一个环节都能被精准控制和优化。生产人员能够实时观察生产状况，预测潜在问题，实现预防性维护，进一步提升生产稳定性和效率。此外，通过促进设计、生产、质检等环节的深度融合，整车生准周期（一般指从设计冻结到批量投产的周期）压缩了7个月，订单交付周期也缩短了26%以上，极大提升了市场响应速度和客户满意度。在精细化管理的加持下，中国一汽的库存周转率显著提升，备料成本有效降低，资产与厂房的利用率不断攀升。这一系列积极成果，不仅显著增强了企业的综合竞争力，更为中国汽车制造业向智能化、绿色化发展树立了新的标杆，展现了数智化转型在推动产业升级、提升生产效率方面的巨大潜力与广阔前景。中国一汽成功将过度依赖人的传统生产模式转变为高度自动化、智能化的生产体系。通过深度整合先进科技，如仿真机械臂、智能化无人驾驶运输车以及自动化光学检测设备等，不仅减少了人工的使用，提升了生产速度，还促进了生产质量的提升，实现了生产效能的飞跃。同时，中国一汽通过设置灯塔指标体系和利用数据，实现了对工人的精细化管理。这一举措帮助管理者及时发现作业流程中存在的问题，优化作业流程，指导工人改进作业方式，显著提升了工作效率。尤为重要的是，中国一汽在智能制造的推进过程中，始终将安全生产放在首位。智慧安全管理系统作为核心支撑，充分利用传感器与摄像头等设备，实现了对生产环境的全方位、全天候监控。这一系统能够实时捕捉并分析生产现场的每一个细微变化，及时识别潜在的安全隐患，并通过预警机制迅速响应，有效防止安全事故的发生。这种智能化的安全管理方式，不仅保障了工人的生命安全，也为生产效率的提升奠定了坚实的基础。面对制造业对精度与效率的极致追求，中国一汽深刻认识到，设备效能的微小提升也能显著削减企业生产成本并大幅提升生产效率。为此，中国一汽精心构建了一套全方位、智能化的设备管理体系，旨在实现设备从采购、安装、运行到维护、报废的全生命周期精细化管理。该体系不仅涵盖了预防维护的规范化流程，确保每台设备都能在最佳状态下运行，减少非计划停机时间，还实现了故障维修的标准化作业，通过标准化操作流程与快速响应机制，大大缩短了故障排查与修复的时间。同时，中国一汽还对备件管理进行智能化升级，利用数据分析与预测技术，精准预测备件需求，实现了库存的优化配置与及时补给，进一步降低了由备件短缺导致的生产延误风险。这一系列优化举措的实施，已在中国一汽的生产线上取得了显著成效。据统计，设备被动停机时间较以往减少了20%以上，这意味着生产线能够更加连续稳定地运行，减少了因设备故障造成的生产损失。而且，平均故障修复时间的缩短与维修成本的降低，直接提升了生产线的整体运营效率与成本效益。对中国一汽这样订单量庞大、生产紧凑的企业而言，这样的改进无疑为企业带来了更强的市场竞争力，彰显了智能化设备管理在推动制造业转型升级中的关键作用。以往生产线上的质量检测主要依赖人工抽检的方式，不仅效率低下，还需停机进行检验测量，延长了生产周期，而且人为因素的介入使识别精度难以保证，质量存在波动。如今，随着5G与工业互联网技术的深度融合，中国一汽的质量管理步入了智能化、自动化的新纪元。通过集成前沿的视觉检测系统与人工智能技术，生产线上的每一个细节都被赋予了“智慧之眼”。系统能够精准捕捉产品的每一个细微特征，如胶条宽度、位置等，实现自动化、智能化的动态监控。一旦发现质量问题，智能系统便会发出提醒，并自动记录相关数据，为后续工艺优化与机器人作业路径调整提供坚实的数据支撑。这一过程无须中断生产流程，极大地提升了作业效率，减少了人为错误导致的生产停滞与资源浪费。更为重要的是，数智化的实施推动了整车质量管理模式由传统的“事后检验”向“事前预防”迈进。不仅增强了质量管理的透明度与可控性，更为产品设计与工艺设计的持续优化提供了无限可能，为中国一汽在激烈的市场竞争中赢得了先机。中国一汽构建起全新的成本管理体系，实现了市场效益的大幅提升。中国一汽深入推行精益生产理念，致力于彻底消除无效劳动和浪费。通过引入先进的数智化生产管理系统和工具，充分赋能全过程关键成本管控，实现了对生产过程的实时监控和数据分析，及时发现生产中的浪费环节，如不必要的运输、等待、过度加工等，并采取措施进行改进。同时，对原材料进行严格管理，减少原材料品类，确保材料的合理利用，这样既优化了资源配置，还显著提升了成本效益。中国一汽在库存管理上也积极推进数智化转型，利用物联网、大数据等技术手段，实现对库存物品的实时监控和追踪，提高了库存管理的透明度和可控性，并对库存进行分类管理，根据库存物品的重要性、需求频率等因素，制定不同的库存控制策略，实现了库存的精细化管理，在保证库存物品正常供给的前提下，最大限度地减少库存积压。这些措施不仅提高了企业的成本费用管理水平，还大大减少了资金占用，为企业加快高质量发展提供了坚实支撑。数智化转型前，中国一汽与很多企业一样，在人力资源管理方面存在一系列痛点，难以满足利益相关者的需求。为解决人力资源管理痛点，中国一汽的人力部开展了大刀阔斧的变革，将价值主张转变为赋能业务，将组织架构转型为前台、中台、后台的平台型组织，上线人力资源云工作台，并在员工能力和绩效管理方面实现数据驱动、过程导向和精准化。这套人力资源管理的组合拳，为业务部门、人力部自身以及员工创造了巨大价值。人力资源管理对业务的价值贡献不足是企业普遍面临的痛点。以中国一汽为例，过去人力部与业务部门割裂，对业务部门的人事需求了解不及时、不精准。此外，人力资源管理的目的往往是管控编制和合规，而非创造业务价值。结果是，人力部制订的解决方案对业务缺乏针对性，未能有效满足业务部门的需求，对业务增长的贡献不够。为了实现赋能业务的价值主张，中国一汽人力部组织架构从“六纵”转变为了“三横”的平台型组织。价值主张方面，人力部从过去的管控人和编制转变为赋能业务，致力于成为业务部门的战略伙伴，提供能够满足业务部门人事需求和战略目标的人力资源解决方案，为业务增长贡献力量。组织架构方面，人力部“炸掉”了传统的组织架构，从“六纵”（人力资源规划、招聘与配置、绩效管理、薪酬福利管理、培训能力和劳动关系管理等）转变为前台、中台和后台“三横”的平台型组织。前台团队是HRBP，即人力部派驻专门的团队到业务部门（包括集团总部的各部门，和集团下属各分/子公司），精准服务业务部门的战略目标和人事需求。战略目标方面，HRBP与业务部门一起做战略计划和战略解码，根据业务部门的战略目标，提供有针对性的人力资源解决方案（例如招聘方案、培训课程以及绩效考核方案等），确保人力资源策略有助于战略目标的达成。人事需求方面，HRBP协助业务部门开展数智化人才招聘、能力培育、薪酬绩效和员工关怀等，确保业务部门拥有必要的技能和人才来实现其目标。有趣的是，HRBP需要接受业务部门的考核，业务部门有权评价人力部的服务满意度，这种机制进一步保障了人力资源的价值创造。总之，前台人力资源团队有助于提升人力资源管理的价值，支撑和赋能业务部门的发展。中台团队负责制定通用和专业的人力资源管理体系，为前台赋能。具体而言，中台团队通过综合国家政策、企业需求、行业对标分析和人才市场供给，制定通用且专业的人力资源管理体系等（覆盖人才队伍规划、人才招聘政策、人才能力体系、培训体系、绩效薪酬制度等方面），然后提供给HRBP使用。这种模式不仅能够为前台提供赋能和作战工具，有效满足各业务部门的人事需求，还能够约束不同部门的人力资源管理体系，避免出现过大的差异和不一致。后台团队主要负责治理人力资源数据，并建设能力模型，为中台和前台提供真实的、统一的数据和指标。【缺少答案，请补充】

基于上述方法论，财务部赋能业务部门实现成本降低、效率提升和风险防范。在成本降低方面，通过拉通成本数据并建立成本分析模型，中国一汽实现了智能化的成本降低机会识别和解决方案制订。以辅材成本管理为例，采购辅材时由于品种多、车型多，很难精准且快速识别成本低且质量好的辅材。对此，财务部建立辅材分类主数据和相应的成本数据，生成辅材成本的数据模型，已经识别上百个成本降低机会，实现了百万级的成本节约。以研发费管理为例，财务部向研发总院提供研发成本数据分析模型，帮助研发总院参考同级别车型项目，利用项目单价、数量对标分析，优化研发预算使用，提高了成本预算的准确性。在效率提升方面，中国一汽实现了财务数据自动获取、业务执行的财务结果实时呈现、财务报表自动生成与合并、会计凭证自动生成以及定制化管理报告自动生成，这些在过去需要花费数月才能完成的工作，现在一分钟就能完成。由此，中国一汽显著提高了财务部自身的效率，同时提高了业务部门应用财务数据开展管理决策和业务活动的效率。在风险防范方面，中国一汽实现了财务管理的前置化，将事后反应转变为事中监测（例如实时监控资金使用、成本管理和收益情况）和事前策划（例如将收益成本管理模型前置4个月到研发阶段，从装备定义选型、造型方案设计和技术方案选择等方面给出具体建议），在业务执行过程中及时发现问题并快速调整，在风险发生之前提前预测并修正，从而有效防范财务风险。过去，财务管理的对象停留在金额和结果，管理较为粗放。基于数智化手段，中国一汽实现了财务管理对象的转变，从管理金额转变为管理标准和模型（例如建设投资财务模型及标准、研发财务模型及标准、制造成本模型及标准、营销财务模型及标准等），通过设定标准和模型影响金额产生的过程。以营销业务的财务管理为例，中国一汽过去管理金额和成本，例如制定广告宣传费的费用预算，营销部在预算约束内开展营销活动。但是，在这种管理金额和成本的模式下，营销费用的投入回报到底如何，每个营销活动的营销效果实现到了什么程度，并不精准。与过去管理金额和成本不同，中国一汽现在转变为管理费效比（成本/千人曝光）等标准，例如在某社交媒体平台上的广告投放应控制在65元/千人曝光以内。这样一来，中国一汽就能够从营销的源头上进行财务管理，能够有效测算每个具体营销活动的成本花费和投入效果，做到了极致精细化，并为后续优化营销活动提供了历史依据。财务管理不统一是企业面临的常见痛点。例如，中国一汽在数智化转型之前，各部门和子公司的会计核算流程和审核标准参差不齐，财务数据的标准和口径各不相同，信息系统不统一且不连通。这种不一致使企业难以及时掌握各部门的实际财务状况，难以形成全局的财务管理，增大了财务管理过程中的协调和沟通成本，并导致资源分配的不合理或滞后。为解决上述问题，中国一汽转变了过去部门各自为政的管理模式，建设了全集团统一的、在线的财务管理工作台，涵盖研发费管理、投资财务管理、收益管理、原价管理、生产成本管理、销售费用管理、资金管理、财务核算和税务管理等模块。财务管理工作台提供了通用的财务管理模型和标准，以及统一的数据底座，能够被不同部门调用以完成作业任务，同时避免不同部门的多头开发和参差不齐。基于财务管理工作台，中国一汽实现“一本账”“一链路”和“一报告”。财务会计“一本账”是指对报账单据、会计凭证、单体报表和合并报表等实施统一管理，同时支撑数据穿透可视。资金管控“一链路”实现了报销单据自动生成、单据智能审核、凭证自动生成、付款计划自动校验和支付自动预警的端到端资金风险管控。管理会计“一报告”是指从财务指标角度出具可视化、多维度的管理报告，实现业务实时监测、风险自动预警，高效支持决策分析。中国一汽希望对外输出自己的数智化转型经验和技术成果，带动更多企业共同迈向数智化，推动整个产业的高质量发展。面对国有企业在转型过程中普遍缺乏方法论、技术与业务融合困难等问题，中国一汽通过专题研讨会、培训班等形式，将实战中积累的宝贵经验无私分享，帮助国有企业构建适合其自身发展的数智化转型路径。针对企业的个性化需求，中国一汽还提供从战略规划、系统建设到运营优化的全链条服务，确保数智化转型方案有效落地。这种“授人以渔”的方式，不仅助力了国有企业数智化转型的加速推进，也为中国一汽赢得了更广泛的市场认可。中国一汽还服务于国企以外的企业，为它们提供数智化转型指导和咨询，通过培训、技术分享或联合项目等方式，传递自身数智化转型的经验和方法论，帮助它们提升数智化水平，以实现数智化转型的目标。2023年，在阿里巴巴举办的云栖大会上，中国一汽首次以讲师的身份，将数智化转型过程中取得的卓越成果和其他企业分享。在会议上，中国一汽详细展示了以业务单元为核心的数智化转型方法和产品，描绘了AI大模型应用的数智化转型新蓝图。在大会的产业创新展馆，中国一汽以新能源汽车全生命周期管理过程为主线，集中展示了红旗新一代电子电气架构、云工作台、EAMAP、AI大模型应用等数智化创新成果，通过系统演示、讲解、实操，让现场观众沉浸式体验中国一汽数智化转型成果。同时，在云栖大会特约节目“汽车制造的数字化思考”和“汽车智能化论坛”中，中国一汽体系数字化部总经理门欣以“基于云原生的业务单元孪生打造现代企业管理体系”为主题，以数智化重塑汽车产业价值链为切入点，重点分享了非数字原生企业数智化转型过程中的痛点、方法、路径及成果，引起现场参会人员及主流媒体的高度关注。在此次云栖大会上，作为传统制造企业，中国一汽通过展示在数智化产品等方面的最新研究与实践成果，彰显了在“数智化产品、数智化咨询服务、数智化训战服务”三方面的输出能力。此外，中国一汽还发布了自己的创新产品——中国一汽·七星云工作台。该工作台的推出，是中国一汽响应国家智能制造发展规划、推动企业数智化转型的重要实践。该工作台融合先进的云计算技术、大数据分析、AI等前沿科技，为企业提供了一个全面、高效的数字化管理平台。通过中国一汽·七星云工作台，企业能够实现生产流程的智能化管理，提高生产效率和产品质量。该工作台强大的数据分析能力能够帮助企业深入挖掘数据价值，优化决策制定，实现精准营销和服务。同时，AI技术的引入使企业在研发设计、生产制造、供应链管理等各个环节更加智能化、自动化。中国一汽·七星云工作台的推出不仅提升了中国一汽自身的竞争力，也为整个汽车行业的数智化转型提供了新的思路和解决方案。在当前全球汽车产业面临深刻变革的背景下，中国一汽的这一创新实践无疑将推动行业整体技术进步和产业升级产生积极影响。除此之外，中国一汽·七星云工作台的发布也是中国一汽积极响应国家“一带一路”倡议、推动中国品牌“走出去”战略的具体体现。通过这一工作台，中国一汽能够更好地与全球市场接轨，拓展国际合作，提升中国汽车品牌在全球市场的竞争力和影响力。未来，随着数智化转型的深入推进，中国一汽将继续发挥领军作用，积极赋能其他企业，共同推动整个产业链的数智化升级和高质量发展。相信这也为其他行业的企业提供了有益的借鉴和启示，即在数智化转型的道路上，企业间应加强合作与交流，共同探索数智化转型的新路径和新模式。本章详细总结了中国一汽在研发、营销、生产制造、人力资源管理、财务领域取得的明显成效，以及对外赋能企业数智化转型的卓越表现（见图14-2）。在研发数智化方面，中国一汽通过搭建基于先进数字孪生技术的协同设计平台、构建智能评审模型、利用云工作台实现跨部门数据贯通等手段，解决了企业研发存在的研发周期长、研发成本高、对市场需求响应慢等业务痛点（14.1节）。在营销数智化方面，中国一汽通过打造包括专属App在内的多元化客户生态云平台、构建集成化数据平台以及重构现有业务流程实现业务串联等举措，克服了营销业务面临的远离客户、缺乏数据记录与利用、

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