迈向数智化中国一汽组织与业务变革之路_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_考试宝

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能，而是更加注重在线化、个性化、情感化和互动性更强的消费体验。这种终端需求的转变不仅会影响企业的产品和服务设计，还会通过产业链的传导效应，引发整个产业的深度调整。宏观突发事件也给企业带来了挑战。汽车工业供应链较长、分工较细，尤其容易受到突发事件的波及。过去几年间，国内的一部分制造工厂为响应疫情防控停工停产，境外疫情暴发、日美地区遭遇自然灾害等不可抗力因素更进一步加剧了汽车芯片等关键零部件的供应短缺，严重影响了汽车的产销量。与此同时，部分国家/地区实施贸易禁运，影响了中国企业进出口产品。总之，在“VUCA时代”（Volatility，Uncertainty，Complexity，Ambiguity，易变、不确定、复杂、模糊），企业面临的外部挑战日益严峻。 1.2 内忧：传统管理模式和发展路径面临挑战步入数智时代，传统车企不仅面临外部环境的剧变，其传统的企业管理模式和发展路径也迎来了全新的挑战。我国产业发展已进入新阶段，以往依赖西方经验的发展模式难以为继。同时，由内部管理熵增引发的混乱低效也将企业推向了变革的临界点。其一，我国企业和西方企业正共同迈入数智化的“无人区”，这意味着简单复制西方成熟的发展模式已不再奏效，未来如何发展只能自主探索。事实上，随着我国市场规模持续扩大、产业创新生态加速完善，我国企业在数字技术应用场景、商业模式创新等方面与西方的差距正逐渐缩小。以我国汽车产业为例，最初一无所有，后来被欧美日等先发国家和地区锁定在价值链低端，如今借助新能源的浪潮，一系列自主品牌崛起和复兴。相比于之前数十年对西方企业的跟随、模仿，如今我国企业与西方企业站在相同的技术前沿，思考相同的问题，面临相同的挑战，甚至在部分领域已实现领先。前行之路不再有经验可借鉴，我国企业若囿于过去的成长轨迹，将遭遇前所未有的瓶颈。其二，企业在发展过程中会出现熵增问题。在传统管理模式下，组织内复杂度不断上升，会导致效率低下、执行混乱、响应迟钝。熵增问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，深受现代管理体系的影响，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【缺少答案，请补充】

部强调，各战队需遵循敏捷开发、持续优化和自主等技术开发原则，确保步调一致、齐头并进，推动转型顺利实施。 4.3.2 赋能业务部门转型数字化部门的职能需要从单纯的“交付”重新定位为“赋能”。中国一汽的体系数字化部正是如此，从交付数字产品和服务逐步转向赋能业务部门自主转型；从自己闷头干到带动业务部门自己干，让最懂业务的部门主导业务重构。这一转变主要是通过培育能力和提供工具这两项举措来实现。培育能力是指建立针对业务部门的转型能力模型，组织相关培训课程，并建立能力等级认证评价体系，着力推动业务部门提升数智化能力（详见第5章），使业务部门能够自主转型。提供工具是指为业务部门提供可复用、可共享、可迭代的技术平台和工具，将复杂的技术任务进行简化。例如，中国一汽的体系数字化部开发EAMAP（Enterprise Architecture Map，业务架构管理平台，详见7.2.3小节），供各战队调用，帮助业务部门建设业务架构和业务单元；同时，提供AI-Code工具（13.3.2小节），利用AI自动生成代码，显著缩短了开发时间、降低了开发难度。 4.3.3 以业务变革为导向基于业务思维（2.1.1小节），数字化部门需要以业务变革为导向，而非仅仅简单地进行技术导入。这是因为转型的核心目的是推动业务变革，技术只是实现转型的工具和手段。中国一汽体系数字化部总经理强调：“体系数字化部要追求给业务带来极致价值，给用户带来极致体验，围绕价值创造、降本增效、用户体验设计数字化产品。”这一理念确保了数字化部门和业务部门的关注点一致，有效解决了“两层皮”的问题，有助于真正实现数智化转型。为了贯彻业务思维，数字化部门首先需要明确自己面向的用户是谁，了解用户的业务变革需求，以及思考如何为用户创造价值。例如，中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。【缺少答案，请补充】

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。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。人员的数智化能力是数智化转型的根本保障。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。【缺少答案，请补充】（含图）（含图）

组织员工学习是培育数智化能力的核心方式。通过学习，企业员工能够掌握新兴技术工具、转型方法和业务变革模式，并将其内化为自身能力，夯实企业数智化转型的基础。以中国一汽为例，它系统性地建立了“127学习组合拳”学习机制，即10%正式培训、20%共享型学习、70%实践型学习，同时鼓励自驱型学习。正式培训涵盖外部培训和内部培训，旨在提供系统性的知识和方法论指导。外部培训主要的学习对象是行业前沿的标杆企业，包括数字原生企业（如腾讯等）和数智化转型领先企业（如华为）。通过对标最佳实践，帮助员工掌握前沿技术趋势，并理解技术如何重构业务等。内部培训重点围绕企业架构（TOGAF）、业务单元、数据治理等专题展开，确保员工系统地学习数智化转型方法论。在培训过程中，中国一汽强调三个要点：其一，精准匹配转型需求：培训内容紧密围绕中国一汽当前的数智化转型需求，确保学习内容契合实际业务；其二，理论与实践深度融合：鼓励将理论知识与业务场景相结合；其三，学以致用，强化反思：培训结束后，学员需撰写学习心得，思考如何将所学知识应用于内部转型。例如，如何优化所在部门的业务流程？流程节点能否减少？能否修改节点？如何部署应用架构？共享型学习是指通过部门内交流和跨部门交流、在线学习社区、专题研讨会等形式，促进企业员工学习彼此的先进实践，形成“取长补短，集体进步”的良好氛围。例如，中国一汽的业务和IT一体化战队内部，IT人员与业务人员深度协作、共享知识；CSP战队组建“三人小组”（IT侧的产品经理、业务侧的业务架构师和项目经理）。传统模式下，业务架构师在产品经理和项目经理的协助下，负责梳理业务需求与架构。而在“三人小组”的日常工作中，产品经理向业务架构师和项目经理“渗透”技术术语和系统架构知识，部分业务人员甚至成长为业务IT双产品经理。中国一汽会从专业知识扎实、乐于分享的员工中选拔内部讲师，鼓励他们为同事授课，并提供额外薪酬激励。实践型学习是数智化能力培育的关键环节，通过“在干中学”，帮助员工将理论知识内化为实践能力。员工在接受正式培训后，需要在部门实际业务场景中应用所学的企业架构和业务单元等方法，并在执行过程中不断优化，直至形成最佳实践。与此同时，员工也注重问题驱动，通过解决业务中的“疑难杂症”，不断加深理论知识与实践的融合。自驱型学习强调激发员工的主动学习意识，弥补能力模型与实际能力之间的差距。对此，中国一汽采取了多方面举措。一是树立“自主学习、自我成长、自我受益、自我成就”的理念，增强员工学习的主观能动性。二是提供个性化的学习支持，如在培训课程中融入员工感兴趣的新技术，并为员工提供专业书籍（如《华为数据之道》），鼓励他们自主选择学习内容。三是鼓励员工设定学习目标，每位员工撰写一封“给未来的自己的信”，并在集团内展示，提升其学习热情和动力。管理者作为集团的关键角色，其数智化能力至关重要。为了确保他们真正掌握完成业务目标所需的知识与技能，弥补能力短板，企业需持续开展内部培训与严格考核。例如，中国一汽组织了为期6个月的“实践主导”培训与考核，将培训直接融入业务现场，结合实际案例对管理者进行深度辅导。这不仅增强了他们的实际应用能力，还帮助他们更精准地理解和解决业务问题。在考核方面，中国一汽定期组织基于真实业务案例的统一考试，并公开考核结果。某管理人员回忆：“很多年纪大的管理人员，可能考试分数比较低，董事长直接在大会上念分数。几次过后，基本就没有低分出现了。”随着数智化转型的深入，培训和考核频次可以逐步降低，内容也可以从宏观的转型方法论转变为更具操作性的实战技巧，使其以“润物细无声”的方式融入日常工作与实践。业务人员作为数智化转型的主力军，同样需要接受能力培育。在中国一汽的案例中，它针对业务人员设计了三阶段的渐进式能力培育体系。第一阶段：通用化能力培养。在转型初期，中国一汽重点培育业务人员的数智化思维（2.1节），使其理解数智化转型的内涵及实施路径。为此，中国一汽围绕业务架构、数据分析、云平台使用三大核心模块开展培训，并通过考试测评核查员工是否熟练掌握基础技术工具和方法，构建统一的语言体系和认知框架。第二阶段：特定角色的能力塑造。随着数智化转型的深入，部分核心业务人员需承担更专业的任务，因此企业进一步面向IT序列角色展开能力培育（见表5-1）。这一阶段不仅包括培训，还引入了能力认证、实践考核等方式，确保学员具备实操能力。例如，中国一汽推出“转型班”高强度培训，包括3个月的脱产集中学习和1个月的实践训练。学员可选择后端开发、产品经理等IT序列角色方向，并接受严格的考试和淘汰机制，不仅每日要学习12个小时以上，还需参与每周、每月考核，考核成绩须达80分方可继续。在能力认证与实践考核环节，学员独立承担开发任务，并接受外部专家指导。最终，通过考核的学员成为推动IT与业务深度融合的中坚力量。第三阶段：全员能力夯实。在数智化转型进入深水区后，中国一汽的关注点会从部分核心人员扩展至全员，要求所有员工在数据挖掘、模型构建或业务优化三个方向中至少选择一个深耕。此阶段的培育更加贴合实际业务场景，借助工作台数据进行常态化认证和评估，以确保数智化能力成为每个员工日常工作的重要组成部分。企业除了培育内部人员的数智化能力，还需要评价培育的效果，可以采用基于能力认证的过程性评价和基于绩效考核的结果性评价。在评价的基础上，企业需继续优化人员的数智化能力，补齐能力短板。在经过充分的能力培育后，员工需接受定期的能力认证，完成后将获得代表其能力水平的勋章。中国一汽针对各角色和职级的能力模型，设计了能力认证方案。首先，采用公开答辩、模拟实操、现场笔试、技能大赛等多种形式，由专家综合打分评定。为确保认证的公正性与权威性，中国一汽特别重视外部评审机制，会邀请来自IBM、阿里巴巴、360等数字原生企业的顶尖专家，组成外部专家库。这些专家的评分权重占总评分的70%，可以有效避免内部关系对评定结果的干扰，并确保中国一汽的能力水平与数字原生企业接轨。其次，在认证完成后，依据成绩发放各类能力勋章，勋章与员工的晋升和薪酬直接挂钩，具有强激励作用。最后，比对员工能力水平与其担任角色的能力模型，评判是否符合下一等级的能力要求，形成“能上能下”的用人机制。为提升战队交付质量、提高利用云原生与工作台技术架构的数智化能力，中国一汽体系数字化部围绕环境准备、后端微服务开发、前端App开发、在线建模、流水线部署、基础服务和授权等知识点开展了10次实操培训，并进行了认证考试。考试要求学员根据所在业务领域，开发一个实现增删改查功能的用例，发布至云原生平台，并完成授权。通过考试的人员将获得“开发技能勋章”和“云平台发布勋章”等IT序列入门勋章，而未通过考试的人员需补考重测，并将触发“能力红线”，可能面临降级处理。人员能力的价值最终体现在组织绩效上，因此，除了过程性评价，还需要从结果维度进行评价，即绩效考核。两者相辅相成，共同构建起科学的能力评价体系。例如，中国一汽的绩效考核分为四个步骤：第一步，根据用户需求和业务版图，明确数智化转型的重点任务，确保所有任务都具有实际业务价值；第二步，为任务匹配最合适的角色与人员，确保人岗匹配；第三步，记录人员在任务执行过程中的数据；第四步，基于记录的数据，结合绩效模型，对人员进行客观公正的评价。下面以中国一汽体系数字化部的数据处为例，介绍上述绩效考核的四个步骤：第一步，数据处需基于用户需求和业务版图确定转型任务。用户包括企业高管、业务战队、外部生态合作伙伴等。其中，企业高管主要关注BI驾驶舱，业务战队侧重于数据服务，外部生态合作伙伴则关注数据共享通知。结合这些需求，数据处制定年度工作目标，例如“达成400个顶层报告指标”“打造7大能力中心”等。通过匹配目标与业务需求，数据处明确两大工作重点（数据服务需求与数据服务种类），并细化年度重点任务，如能力中心建设、BI拉动数据治理等。第二步，结合能力模型，为每项重点任务匹配最合适的人员，合理分配工时，确保任务落地。例如，在“打造7大能力中心”任务中，4名数据管理工程师负责架构设计，3名产品管理工程师负责产品设计，将任务拆解到具体人员，确保责任清晰、分工明确。第三步，数据处通过中国一汽云原生工作台向员工派发任务，员工依据自身角色在线执行任务。所有执行过程均在工作台留痕，生成行为数据，为后续绩效考核与能力认证提供客观依据。第四步，基于绩效模型，系统自动计算员工绩效得分，对人员进行评价。计算依据包括两个部分：一是任务积分得分，基于工作台行为数据，结合任务执行质量，从效率、完成度两个维度进行加权评价；二是部门贡献得分，基于交付贡献、部门建设、能力提升等日常行为数据，按照预设评价标准进行计算。由于不同战队、部门，甚至同一部门内的处室，其用户需求和业务版图存在差异，绩效考核指标也各不相同。例如，业务和IT一体化战队的绩效考核主要包括流程上线、运营指标达成、决策智能化、战队令达成、问题解决等五个方面。而业务部门的绩效考核在此基础上增加【缺少答案，请补充】

然结果。具体而言，其一，系统冗余。企业信息系统建设长期被零散的、临时的、不断新增的业务需求“牵着鼻子走”，陷入“只管生，不管养”的熵增困境。系统冗余进而造成IT运维成本持续攀升。其二，IT与业务脱节。部分系统设计短视，难以适应业务发展，最终沦为低效的“僵尸系统”。加之，企业采购工作缺乏整体规划，未能统筹业务需求，导致大量外购系统不能匹配中国一汽自身业务，造成IT与业务脱节。其三，数据治理混乱。各部门数据标准不统一，增大了数据共享成本。同时，权责不清的数据管理制度让业务部门与数字化部门相互推诿，严重影响了数据质量。其四，员工缺乏全局观。员工习惯于从自身岗位或部门出发思考问题，缺乏对跨部门流程和整体架构的理解，固守传统工作模式，对数智化转型缺乏主动认知和学习动力。在需求表达过程中，常无法跳出局部视角，难以用IT语言传达整体业务诉求，造成业务人员与IT人员沟通错位，严重影响了需求的准确落地与执行效率。其五，系统协同困难。各部门系统建设各自为政，导致系统孤岛，这种系统割裂状态对汽车制造等高度依赖协同作业的行业尤其不利。针对传统信息化建设的痛点，中国一汽的管理者提出独到见解，指出在复杂局面下，需要从全局视角审视问题，在混沌中找到秩序。只要站在高位，万事万物都可以被结构化、模型化和服务化，使无序的熵增世界最终走向有序。 ——中国一汽数字化转型委员会企业架构的概念与中国一汽体系数字化部总经理的想法不谋而合——“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。比如，人们置身于宏伟的故宫，很容易迷失方向，但是故宫的宫殿位置、宫殿间的排布和通路可以通过一张地图直观地展现出来，这张地图就是故宫的架构。与之类似，企业架构是对企业内的元素及其关系进行提炼的结果，以可视化的方式呈现，方便相关人员达成共识。 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。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。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。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。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。（含图）

中国一汽依托管理体系和人员组织，全面保障安全架构的落地。其中，管理体系涵盖制度流程、风险管理和安全合规等方面，通过完善的流程与规范保障安全运行；人员组织体系包括组织安全、人才培养及宣传教育等方面，确保各级人员具备必要的安全知识和专业技能，从而提高整体安全防护能力。在中国一汽基于5A架构的数智化转型整体方法论中，业务架构、信息架构、应用架构、技术架构和安全架构之间具有很强的关联性。企业从业务需求出发，以客户价值为起点，梳理业务流程，搭建业务架构，这一过程结构化业务流程、定义业务要素，帮助信息架构识别业务对象、梳理数据资产目录、建立数据模型、整理数据标准和数据分布。业务架构和信息架构的设计和构建同步进行、紧密关联，每一个业务流程都有与之相映射的信息架构，以数据形式对业务进行描述；信息架构为业务架构提供运营和管理决策所需的各种信息，业务架构基于信息架构的数据分析结果重新设计和整合相关业务，形成正向循环。业务架构和信息架构共同为应用架构提供重要的输入内容，业务架构帮助应用架构发现业务组件及其之间的关系、分析不同角色客户对应用系统的诉求，信息架构为应用架构提供需要处理的各种信息；在此基础上，技术架构为应用架构提供应用组件，助力应用系统高效开发；同时，安全架构为业务架构、信息架构、应用架构和技术架构的安全保驾护航。 5A架构继承了TOGAF方法的结构化、标准化等优势，能够有效解决业务流程、数据和系统功能的冗余问题，促进IT与业务高度对齐，中国一汽在实践中也摸索出诸多独特价值： 1. 业务数智化的闭环迭代：基于5A架构实现现实世界和数字世界的连接，保证二者一致性，五大架构紧密关联协作，形成“始于架构，终于架构”的闭环，实现从业务规划到数字技术落地的全流程贯通与持续迭代。“始于架构”可促进业务数字化和数字商业化，一方面将业务逻辑“翻译”成IT语言，部署业务应用系统，在信息架构上管理业务数据，实现业务数字化；另一方面基于真实、标准化的业务流程和数据衍生数字化产品，实现数字商业化，如“汽车造型A功能”年生成20万张图纸，云工作台实现100%业务孪生，提升至少100%业务效能。“终于架构”助推业务效能提升，采用架构管理方法实现IT与业务对齐，基于数据识别现实问题并提出改进，在数字世界验证后反馈到现实世界，优化业务架构，进而推动信息架构和应用架构迭代，如IPD产品运营工作台实现整车生产流程在线运营和数字孪生，采集分析数据、监控指标、预警风险，驱动业务迭代。 2. 创新数据治理：业务人员成为数据治理主体，统一架构与语言串联业务、数据和应用，打破孤岛，可定位数据负责人，保障数据产生和采集的准确性，目前已实现业务人员担任数据管家、专员，独立构建数据模型；数据使用自助化，业务架构与信息架构相互映射，业务人员可通过数据资产目录自助获取授权数据，消除数据共享障碍，提升效率；基于数据驱动业务提质增效，信息架构数据反映业务运营实质，助力业务架构迭代，业务与信息架构帮助构建对应应用系统，实现业务在线化、数据直采、实时分析与动态优化，如采用系统自动生成的运营报告进行业务优化，替代PPT汇报。 3. 应用开发个性化与低成本：业务架构梳理业务逻辑，形成细化到最小管理颗粒度的流程文档并结构化模型化，信息架构完成数据定义，应用架构结合二者输入与技术架构支持，高效完成应用系统开发。

局面，还能够从源头上保障数据产生和采集的准确性。目前，中国一汽已经成功实现由业务人员担任数据管家和数据专员，甚至各战队的业务人员都会独立构建数据模型。其次，数据使用自助化。企业的数据只有流通起来，才会产生价值。然而，一位数据管理工程师表示：“以前业务人员查找历史业务数据需要先找IT人员，从申请、审核、检索到最终获取数据，整个过程至少需要3周，严重制约了工作效率。”现在，5A架构中业务架构和信息架构相互映射，业务人员可以直接通过数据资产目录，自助找到业务数据源所处的数据库和数据表，甚至精确到所处字段。同时，中国一汽早在设计信息架构时就考虑到了安全因素，规定了不同情况的数据调用权限。因此，业务人员只需拿到相应的数据授权，就能直接获取相关业务数据并进行业务诊断。由此可见，5A架构消除了数据共享的障碍，实现了数据使用自助化。最后，基于数据驱动的业务提质增效。信息架构与业务架构中的要素完成关系构建，信息架构中的数据能够真实反映业务运营的实质，并根据建模分析帮助企业洞察业务痛点，从而助力业务架构的迭代。此外，业务架构和信息架构与应用架构也相互关联，业务架构中不同客户角色的管理诉求和信息架构中所识别的业务对象，有助于企业在应用架构中自主构建与业务相对应的应用系统。这不仅能实现线下业务没有断点的“在线化”，还能实现业务数据直采、实时数据分析以及以数据驱动业务的动态调整和优化。目前，中国一汽已全面采用系统自动生产的运营报告进行业务优化，员工普遍认为数据比领导的讲话更具说服力。各战队在向领导汇报业务进展时，也不再制作烦琐的PPT，而是直接基于运营报告汇报相关指标。 6.3.3 应用开发个性化与低成本在5A架构中，业务架构首先将业务逻辑全部梳理清楚，形成细化到最小管理颗粒度的流程文档，并将业务流程结构化和模型化。其次交由信息架构完成数据定义。最后应用架构根据业务架构和信息架构提供的重要输入内容，以及技术架构提供的技术支持，高效完成应用系统的开发、维护和更新。由此可见，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）。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【缺少答案，请补充】（含图）

业务架构实践中，业务流程管理存在的主要缺陷有哪些？

中国一汽提出的“业务单元”概念是什么？

业务单元能够解决业务架构中存在的哪些流程管理问题？

企业构建业务单元需要经历哪四个关键阶段？

业务流程解耦为业务单元的层级结构分为哪五层，每层分别是什么？

业务流程解耦为业务单元需要遵循哪些步骤和原则？

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。以EOM战队为例，从结果类、能力类、管理体系类三个维度出发，设立了利润率、资金价值创造率、管理要求当日满足率、股份公司月度报表出具时长等指标。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。中国一汽将数据置于业务单元运营的核心位置，视其为引领集团数智化转型的关键引擎。中国一汽体系数字化部总经理强调，业务单元运营需秉持基于数据优化业务运营的原则，确保数据能够满足实际业务；同时，应将数据视为核心资产、技术作为驱动力、人才作为坚实支撑，共同构建起一个能够快速响应业务需求、激发业务活力的数智化运营体系。具体包括以下三个步骤：第一步，沉淀业务单元孪生数据，将数据汇总至云原生平台数据库形成数据中心。沉淀业务单元数据的目的在于对人员和组织进行数智化赋能，沉淀数据不仅能够提升业务流程的透明度和效率，实现业务流程的数智化转型，而且可以将数据作为企业未来的核心竞争力，增强企业的创新能力和应变能力，为企业的可持续发展奠定坚实基础。第二步，用数据评价各业务灯塔指标的完成情况，根据评价结果优化业务。通过这一举措，企业能够促进业务数据的价值化与高效处理，强化数据对业务的赋能作用，以显著提升整体运营效能。例如，中国一汽通过设计模型并打造数据驾驶舱，向管理者展示部门的运营状况。管理者可以通过仪表盘看到各业务灯塔指标完成情况（见图8-2），清楚地看到哪些指标没有完成，触发任务对没有完成的指标进行深入剖析，找出指标没有达成的原因，并进一步查清问题所在，及时纠正偏差，对业务单元和流程进行改进。在开展业务单元运营的过程当中，各个业务流程每天都可能优化和创新业务单元，旧的业务单元可能被替代，新的业务单元可能被增加，实现业务单元的更新。企业需评估更新后的业务单元所对应的指标的提升度。这一过程被称为“固化”，即让数据思维深深扎根于企业的日常运营，成为不可或缺的一部分。随着这一阶段的深入，企业通过获取数据反馈，及时发现并解决存在的问题，从而不断优化业务流程，提升工作质量和效率，实现业务运营效能的螺旋式循环上升。此外，在仪表盘上管理者还能看到每个业务单元的工时和任务完成情况，其中包括每个人的具体工时和业务单元对应的标准工时。通过工时来衡量每个人的工作效率，若员工的工时高于标准工时，说明其效率低下，管理者会对该员工进行有针对性的帮助。而对于工时显著低于标准工时、效率高的员工，管理者会对其操作进行总结和数据分析，评估其效率高的原因。随后将这些操作总结为最佳实践，形成业务标准，沉淀为企业核心能力，并将该能力进行横向培训扩展，实现能力的迁移。产生的最佳实践被存储在EAMAP上，员工可以实时查阅、更新和共享，以此来帮助效率低的员工提升工作效率，最终推动员工整体平均工时的降低。同时，在日常工作中，员工也可以在自己的工作台上看到自己和别人的工时，并将自己的工时与标准工时进行比较，若超过标准工时，员工会形成自身业务持续优化的自驱力，主动学习，对自己的业务进行改进，提高工作效率。当所有员工的实际工时都比标准工时低时，系统会自动触发标准工时修订任务，此时需要管理者对标准工时进行适度调整。运用智能化解决方案与大数据处理能力，精准识别业务数据和员工工作情况，能够为管理提供有力支持，推动业务模式的深刻变革与持续优化。这一过程不仅增强了管理的科学性与前瞻性，还促进了业务效能的提升，使企业具备核心竞争优势与可持续发展能力。第三步，深度挖掘数据潜能，实现数据的业务赋能与价值最大化。与第二步的管理层主导、自上而下的推动方式不同，此阶段强调自下而上的数智化实践，鼓励一线业务人员积极利用数据。企业通过持续的数据积累，结合先进的数字技术，以及软件、管理与业务领域的全面数智化转型，为企业业务注入更强的智能元素。具体而言，学习数据科学、大数据分析、机器学习等前沿技术，员工不仅能够掌握先进的数据分析工具和方法，具备数据分析、数据挖掘等基本技能，还能够运用数据指导实际工作，挖掘数据背后的隐藏价值，为公司的业务模式提供有力支撑。在企业的日常运营中，员工通过深入的数据分析能够挖掘出潜在的业务增长点，精准预测市场趋势的变化，并据此优化资源配置，使决策过程更加科学、高效。以库存管理为例，库存管理人员能够通过回顾并分析历史销售数据，结合当前市场动态，精准预测未来一段时间内的销售趋势。这种预测能力使库存水平得以动态调整，既避免了因库存过剩导致的资金占用和额外存储成本，又有效预防了因库存不足而错失销售机会的情况，可以显著提升资金周转率，降低整体经营成本。同样，在营销领域，数据分析也展现出巨大价值。营销人员面对新客户时，不再仅凭直觉或经验来判断，而是能够借助已有数据，快速识别与新客户具有相似特征（如性别、年龄、职业等）的老客户群体。通过分析这些老客户的购买行为和偏好，营销人员能够推断出新客户的潜在需求，进而实施个性化、定制化的营销策略。这不仅可以提高营销活动的精准度和有效性，还可以极大地提升客户体验，促进销售业绩的提升。此外，云工作台作为企业内部沟通的核心平台，其功能的深度拓展与升级，进一步凸显了数据共享与跨部门协作的关键作用。在云原生技术的强大支撑下，云工作台不仅实现了数据信息的无缝对接与流通，（含图）（含图）

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。中国一汽创新性地提出了“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”如图10-1所示，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。此前，管理层指出数据治理方向和模式存在问题，但并未明确具体的改进路径。通过“半加器”，团队得以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。同时，“半加器”还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。过去，中国一汽采用以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。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。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。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。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。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【缺少答案，请补充】（含图）（含图）（含图）

从被动到主动的转变，不仅提升了企业运营效率，还将数据治理融入企业发展的核心战略，推动了业务流程的持续优化。数据治理不仅是企业应对信息孤岛和数据不一致问题的有效手段，更是企业在数智化转型过程中实现数据的资产化和服务化的核心路径。中国一汽数据治理的实践为行业内其他企业的数据治理和数智化转型提供了宝贵的经验。第11章基于角色的云工作台基于角色的云工作台（简称“云工作台”）是业务单元在线化执行的载体，支持不同角色的员工在同一平台上在线作业，按照角色分配工作任务，同时分析业务单元执行过程中积累的数据。云工作台将现有的业务流程结构组件化、能力化、服务化，让每个人都知道什么时间干什么事、要达到什么标准。通过在线作业，平台积累显性知识和数据，业务流程的质量不断提升、效率持续优化、体系化不断沉淀，同时为决策层、管理层、执行层打造协同、可视的数字化工作方式。本章基于中国一汽编制并在集团内部发布的“红旗之道”系列内部读物，总结中国一汽云工作台的特色、建设方法以及价值。 11.1 云工作台的特色在数智化转型中，云工作台基于角色驱动和数据驱动的双重支持，实现了业务单元的有效解构和流转，不仅使业务流程更加透明高效，还推动了业务的全流程在线化和智能化管理。基于云工作台的结构化设计和数据沉淀能力，中国一汽通过“双飞轮”战略推动了业务和数字产品的协同进化，在不断优化业务流程和用户体验的过程中，为企业的长远发展提供了强劲动能。在这种创新模式下，云工作台作为数字化平台的核心，支撑了业务和数据的双向驱动，实现了业务和数字化的深度融合与效率提升。 11.1.1 两个驱动：角色驱动和数据驱动中国一汽云工作台作为集团协同、可视的数字化工作平台，基于“两个驱动”实现效能提升。一是以角色驱动，将业务流程解耦至业务单元，构建业务单元之间的依赖关系并通过业务组件支撑业务单元流转，在云工作台实现角色驱动的业务串联和可视化，实现企业业务100%数字孪生的目标。其底层逻辑是实现业务的结构化、模型化、能力化、服务化。结构化是指梳理和组织复杂的业务流程和内容，使其具有清晰的层次和框架；模型化则是基于结构化的成果，建立各种模型来更好地分析、预测和优化业务活动；能力化则侧重于将业务模型沉淀为业务模块功能，形成能力中心；服务化则强调将能力中心的业务功能以服务的形式呈现，提高其复用性和灵活性，方便不同场景的调用和组合，更好地应对业务需求和挑战。二是以“数据驱动”，在云工作台支撑业务单元流转过程中全量沉淀企业管理和运营数据，形成数据中心。在此基础上，通过构建业务数据模型并通过AI算法进行赋能优化，形成智能数据模型和智能化应用，在云工作台辅助分析和决策，提升工作效率和质量。这种方式能够实现对“业务单元”的智能运营，提升业务和组织效能，实现效能翻倍，最终达成业务效能至少提升100%的目标。 11.1.2 两个飞轮：数字产品迭代飞轮和业务运营优化飞轮 “双飞轮”概念旨在思考企业转型后的持续发展路径。在实现从“建系统”到“建工作台”的转变后，下一步的关键是通过数据驱动，对业务流程和IT产品进行持续优化与提升。真正成功的转型企业应当在数据支持下，推动现实业务和数字产品的协同进化。最终，中国一汽确立了“双轮驱动”的战略，通过数字产品迭代飞轮和业务运营优化飞轮相互联动，驱动业务快速增长和迭代，实现企业整体的数字化升级。两个飞轮的一侧是数字产品迭代飞轮，通过设计数字化改进和迭代产品指标，持续提升用户体验和产品竞争力。数据洞察在这个过程中起关键作用，通过数据分析发现和解决产品问题，指导产品迭代。另一侧是业务运营优化飞轮，通过数据洞察和用户体验指标，识别业务运营中的确定性问题。对这些问题通过业务分析进行深入研究并制订改进方案，通过设定运营指标和建立内部审核机制，确保运营的有效性和高效性，并持续进行迭代，形成业务运营的闭环。数据洞察在整个过程中起到反馈作用，通过全面和智能的数据分析指导产品和业务的优化。双飞轮模式通过数字产品迭代飞轮和业务运营优化飞轮的协同作用，确保企业在产品和业务两方面持续改进，不断提高用户体验和业务能力。 11.2 云工作台的建设在建设云工作台的过程中，中国一汽总结出了自己的一套方法论，通过搭建“三个中心”架构——能力中心、业务中心以及数据中心，对内沉淀能力，对外赋能业务。在建设步骤上沉淀出云工作台建设7步法，指导工作台的搭建和完善。 11.2.1 云工作台的三个中心中国一汽云工作台在架构方面，将基于“三个中心”进行构建，分别是组件化的能力中心、模块化的业务中心以及资产化的数据中心。组件化的能力中心适配敏态业务，模块化的业务中心适配稳态业务，数据资产化之后通过数据中心对外提供智能化数据服务，向外赋能。能力中心旨在被共享和调用，为了应对敏态业务，其需要快速响应业务需求的不断变化，进行快速创新。对于敏态应用的建设策略是进行“组件化”，目前敏态应用包括产品项目能力中心、员工服务能力中心、经销商能力中心、财务能力中心、销售订单能力中心等。业务中心的建设是为了适配稳态业务，其相对成熟、固定，可以在全集团统一建设和集中部署。对于稳态应用的建设策略是进行“模块化”，模块化的稳态应用可以作为业务能力被数智化管理系统调用，目前稳态应用包括核心账务域的财务核算管理和成本管理以及集团管控域的预算管理、资金管理、税务管理、投资财务管理、资本管理、资产管理，共八大业务中心。数据中心包含数据湖、数据资产和数据应用，是业务中心和能力中心的数据底座，数据服务可以直接被调用并将数据沉淀在数据中心。数据资产化后，数据模型能够通过分析决策提供描述性、诊断性、预测性或定性的见解，打造智慧数据服务，创造个性化的场景价值，提升集团数据服务水平。 11.2.2 云工作台建设7步法前文提到了云工作台建设的重要架构基础，分别是组件化的能力中心、模块化的业务中心以及资产化的数据中心。这些基础构成了云工作台的核心支撑，以下将详细阐述如何通过“云工作台建设7步法”来逐步落实这些架构。云工作台建设7步法包含：1.识别客户、厘清价值；2.梳理流程、定义角色；3.定义规则、建立标准；4.定义业务单元、梳理业务单元卡片；5.梳理业务要素、抽象业务对象；6.设计业务组件、封装能力中心；7.云工作台原型设计。 1.识别客户、厘清价值云工作台的设计需要从识别客户和厘清数智化转型的价值入手，主要包括识别企业利益相关者、识别关键利益相关者、识别转型价值主张、确认价值举措、确认关键业务流、确认目标及价值度量6个步骤（见图11-1）。 2.梳理流程、定义角色识别客户及明确价值之后，便步入云工作台设计的第二步：梳理流程、定义角色，主要包括构建企业流程框架、梳理业务-财务全景图、定义业务角色和收敛角色清单4个步骤（见图11-2）。 3.定义规则、建立标准在定义业务单元前，约束业务单元执行的业务规则及标准需要被定义及梳理，没有统一的行为规范，业务单元及活动的执行便无法保持一致性，也就无法实现企业业务单元级别管理的目标。因此，需要建立规则及标准库，并不断更新（见图11-3）。【缺少答案，请补充】

积极性，从而形成健康的竞争氛围，进一步提升个人和团队的工作效率。第四，知识与能力沉淀。云工作台的引入不仅推动了知识的积累，更在组织和员工层面实现了深层次的能力沉淀。首先，云工作台记录了员工的全部任务，并将任务方案转化为知识库，实现了知识管理。云工作台中应用了AI技术，通过多模态知识沉淀与智能推荐提升了云工作台的智能水平，使知识得以高效传承与复用。其次，云工作台的功能不仅在技术系统层面革新，更在组织层面实现了系统的能力沉淀。在员工层面，云工作台带来了知识的积累和能力中心的复用，使员工能够“站在巨人的肩膀上”应对更复杂的问题。同时，员工的角色在云工作台的引入下得到了重塑。例如，物流规划的自动化让员工从繁重的规划工作中解放出来，得以专注于模型维护和流程优化等高价值工作。这种转变不仅提升了员工的能力，还实现了人员的有效分流与晋升。通过持续的培训和能力迁移，员工不断适应和驾驭新的数字化工具，在转型过程中积累经验并提升个人的职业技能。在业务能力方面，云工作台通过模型化业务知识形成了业务能力的沉淀。在数据驱动的工作台运营和AI算法优化下，业务模型实现了持续迭代，业务能力不断提升。正如R&D战队长所举的创作中心例子，云工作台提供了平台化的功能封装，使用户能以低代码或无代码方式实现任务，从而将基础能力转化为应用能力，为企业创造更大价值。此外，云工作台作为统一的平台，将功能和运营数据沉淀到能力中心和数据中心，实现了能力复用与数据贯穿，减少了重复开发的现象，加快了开发对业务需求的响应速度。 11.4 本章小结本章围绕基于角色的云工作台展开，在平台的特点、建设和价值方面进行了系统阐述（见图11-6）。平台的特点体现在“两个驱动”和“两个飞轮”上（11.1节）。通过角色驱动和数据驱动，云工作台不仅支持员工个性化的任务需求，还实现了数据贯通、智能分析等功能；同时，“产品飞轮”和“业务飞轮”的双轮驱动使得云工作台在运营过程中能够自我优化。在云工作台的建设方面，平台的“三个中心”构建了系统的支柱，而结构化的“7步法”，推动了平台的有序构建（11.2节）。这种建设方法确保了平台的灵活性和扩展性，为其他企业的云工作台构建提供了参考。云工作台的价值体现在对企业整体效能的提升上（11.3节）。具体来说，平台显著改善了用户体验，提高了工作效率；在管理上，通过协同管理与流程优化，跨部门的合作更加高效顺畅；此外，知识与能力沉淀功能的融入，使得企业和员工在长期运营中都能获得持续的成长与进步。这一系统的建设与运作，标志着数智化转型的一个重要方向，即从信息化到智能化的跃升。在这个过程中，中国一汽不仅是采用数字化工具来支持现有业务流程，更是通过数字化技术重塑业务模式和管理架构。云工作台的引入使业务流程得以透明化、协同化和智能化，不仅提升了整体的运营效率，更推动了企业内外资源的高效整合与创新活力的激发。从长远来看，这一平台不仅是企业竞争力的关键体现，更为现代企业的管理实践提供了新的范式。第12章云原生平台云原生是以容器化、微服务、声明式API（应用程序编程接口）为核心的技术体系，通过解耦软硬件依赖关系，为业务架构提供弹性伸缩、持续交付的新一代应用构建范式。中国一汽基于此，自主构建云原生平台作为数字化基础设施，目前已支撑内部400余套业务应用的敏捷交付和稳定运营。本章介绍了云原生平台在提升业务效率、优化开发流程和强化安全管理等方面的显著影响，强调了云原生平台在现代化企业发展中的核心价值。本节将基于中国一汽内部发布的“红旗之道”系列内部读物，详细介绍中国一汽的云原生平台。 12.1 自主建设云原生平台的动因云原生能够实现系统的标准化、模块化和灵活扩展，降低运维成本，优化资源利用。同时，云原生支持快速迭代、自动化部署和全局视图管理，可以帮助企业高效应对复杂的业务需要，推动数智化转型。为了适应智能汽车行业的深刻变革，提升业务敏捷性和创新能力，中国一汽选择自主建设云原生平台。 12.1.1 云原生平台建设是应对挑战的关键方案过去，中国一汽的开发流程通常是业务部门提出需求，体系数字化部采购相关资源，并准备开发人员，IT人员承担的是项目经理的角色。然而，这种传统模式带来了一些问题。第一，资源重复投入的情况非常普遍；第二，系统通常采用“烟囱式”开发模式，各个系统独立，彼此之间缺乏连通性；第三，数据形成“孤岛”，无法实现有效的整合；第四，由于时间和技术架构上的差异，运维成本持续飙升。例如，同一套系统在第一期版本中使用C语言开发，第二期则转为用C++开发，这就要求运维团队配备两组掌握不同技术的人员。此外，系统数据互通也存在困难，而新旧技术架构并存更是抬高了运维成本。为了解决上述问题，中国一汽在分析中着重考察了数据一致性、交付标准化、反馈流程规范性，以及各类技术的敏捷性、弹性和自动化特性，最终确定云原生作为技术发展路径，云原生平台作为数字化基础设施。云原生平台利用开源技术生态与模块化架构，为中国一汽重构了数字化能力。其微服务设计将应用拆分为独立模块，配合标准化资源支持，使开发团队能像组装标准零件般快速迭代功能，同时避免重复开发通用组件，显著降低了开发成本。在运维层面，平台通过轻量化部署、自动化监控及统一管理视图，提升了运维响应速度，并依托多层次安全防护，保障了系统稳定性。这种技术转型不仅解决了传统开发模式下的问题，更压缩了服务交付周期，支持中国一汽快速落地智能车联、数字工厂等创新服务，增强其市场竞争力。 12.1.2 云原生平台建设是组织业务变革的体现在中国一汽看来，云原生不仅仅是一项技术选择，更是涵盖流程、文化的整体变革。这与康威定律表达的思想一致：“任何设计系统的组织，其组织沟通方式会通过系统设计表达出来。”组织架构决定了系统架构。如果组织架构不健全，那么即使系统架构最初被设计得很好，最终也会因为组织的问题而偏离预期。云原生不仅仅是技术，也是一种思想，一种理念和管理方式。云原生的标准定义可以被分成两个部分：云+原生。“云”是指企业经营所需资源，类似于日常生活中的水和电。“原生”则是指将业务体系直接架构在云平台上。在传统的非云原生时代，系统建设往往各自为政，相当于每家自备水井或发电机，各自独立解决自身需求。而在云原生时代，系统建设一开始就可以清晰地被划分为数据中台、业务中台、技术中台等。通过调用不同的中台，可以汇总需求，实现高效的资源整合和业务支持。技术角度转变后，对应的组织结构也需要转变，业务部门和职能部门之间的协作类似于中台之间的协作，各部门职能的衔接、流转都变得（含图）

首先是自主可控。长期以来，我国在部分高端技术领域，国产化能力较弱。为了解决核心技术“卡脖子”“受制于人”等问题，国务院颁布的《国家信息化发展战略纲要》中明确提出到2025年，根本改变核心关键技术受制于人的局面，形成安全可控的信息技术产业体系。由此可见，信息技术的自主可控不仅是保障网络安全和信息安全的基础，更已上升为国家层面的一项重要战略。所谓自主可控，是指实现软硬件的全面国产化，包括自主设计、自主建设、自主运维，从而摆脱对外部技术的依赖，确保关键技术不受制于人。中国一汽坚定拥护并贯彻执行自主可控原则，在云原生平台的建设过程中，实现全部核心基础设施和硬件系统国产化，核心软件系统由自建团队设计开发。此外，中国一汽的技术人员具备对代码进行漏洞修复、功能扩展以及后续开发的能力，确保代码的自主可控和灵活性。这种对代码的严格管理和自主开发能力，使中国一汽在技术上有了更强的掌控力和适应性。其次是开源开放。开源开放通过集结群体智慧、推动协同创新，已成为技术进步和产业发展的重要模式。其中，开源主要是指源代码的共享；开放不仅针对源代码，还包括数据、技术、平台等方面的开放。对中国一汽云原生平台来说，平台作为最基本、最重要的基础软件，处于中国一汽总体IT建设体系上下游生态的枢纽位置，向下要兼容各种底层硬件，向上要支持各类应用中间件与应用软件。除面向用户外，平台也需要大量软件开发团队来支撑其生态建设。一个平台加入的开发者（包括中国一汽自有技术团队、合作伙伴及开源社区开发者）越多，应用的领域越广泛，社区越蓬勃生长，就越能成功。最后是生态共建。打造新时代的汽车产业生态，离不开强有力的技术底座和技术生态的支撑，不能闭门造车。以云原生平台为基础打造的技术生态链，融合云原生、AI、区块链、介导现实、大数据、物联网等多项前沿技术能力，以开源开放的指导思想，实现自身与生态上下游合作伙伴业务平台的充分融合与数据互通，使数据价值最大化，为生态共荣和产业升级打下了坚实的基础。 12.2.2云原生平台的应用为了充分利用云原生平台的优势与价值，必须对现有应用进行基于云原生特性的升级改造，即应用现代化。对企业来说，无论是希望实现敏捷开发、资源弹性伸缩，还是希望实现业务灵活响应和自动化运维，都要先通过云原生实现企业应用现代化。随着企业以创新的平台战略取代单打独斗的“孤军战”，以智能的工作流程代替孤立低效的“部门墙”，以人为本的重要性越来越凸显。在这个以技术为中心的新时代，必须让技术与人性化体验相结合，这样才能获得长久的差异化优势。应用现代化立足“全方位提升使用体验”这一大前提，以实现“敏捷交付、转型创新、节约成本和一汽上云迁移战略（基于开放统一、行业领先、自主可控的云原生基座，在2023年实现国资重点应用100%上云；综合办公、经营管理类100%上云；2025年生产经营类100%上云，能上尽上，应上尽上；云自主可控技术占比50%）”为总体目标，充分考虑业务重要性、业务特点与实际需求，制定统一的应用现代化上云迁移规则，之后对现有系统进行逐一评估，确定其应用现代化上云路径或明确对其进行“关、停、并、转”的处置。中国一汽现有IT系统290余套，如此大体量的IT系统集群，建设思路和使用的技术栈随着技术发展呈现出明显差异，根据中国一汽应用现代化上云的重要战略方针，“上不上”和“怎么上”的问题自然就摆到了面前。一套统一、完备、可行、稳健和高效的上云迁移规则成为迫切需要的衡量标尺。中国一汽体系数字化部对现存IT系统进行了充分调研和盘点，结合国际国内领先行业实践与自身业务特点和需求，制定了专属于中国一汽的IT系统“上云迁移规则库”（下文简称“规则”）。规则由17条正向决策核心规则与3条负向决策核心规则组成，其中正向决策核心规则即为适合应用现代化上云的条件；负向决策核心规则即为一些限制约束条件，或不适合通过特定路径上云的条件，例如其中的“对于算力要求较高的平台，不建议上容器云”。根据上述规则，截至2024年6月，中国一汽对现存的290余套IT系统进行分类，已确认进行日落处理的共131套系统。在2022—2023年两年间，对共计121套系统进行了容器化、105套系统进行了微服务化，实现了国资重点应用、综合办公与经营管理类系统的100%自主化。计划在2026年实现OA系统（办公自动化系统）和核心生产运营类系统的100%自主化。 12.2.3云原生平台建设价值在完成平台建设以及应用现代化上云后，云原生平台从IaaS、PaaS、开放平台、开发运维运营一体化和安全管控等多个方面提供服务能力，与传统的技术平台相比，云原生平台为诸多相关方带来了重要价值。首先是从业务需求方的视角出发，对中国一汽来说，建立混合多云底座，可以为创新和降本活动校准方向。自主研发前端架构能够保证业务的灵活性，将云应用部署在云端，业务需求方能根据自己的资源需求自助使用服务。云原生应用的敏捷性也赋予了业务需求方更敏捷的业务能力，可以帮助他们应对快速变化的市场。其次是对应用开发和测试方而言，开源开放技术平台实现了IT自动化，加速了应用交付。通过DevOps方法，平台能够促进各方协作，从而缩短开发周期、提高效率，最终实现持续交付。同时，中国一汽云原生平台引入微服务技术，让开发者只需要纯粹地关注业务，无须考虑技术组件，无须考虑部署，无须考虑算力，也无须忧心运维。再次，对应用运维和运营方而言，一体化开发运维运营，可实现统一管理、统一标准的持续交付和高级部署，以及自动化IT运营。企业可以保证业务优先。同时，中国一汽云原生平台将IT运维视角转向“可观测性”，云原生可观测性不仅包含传统监控的能力，更多的是面向业务，强调业务全程透明。最后，对安全管控方而言，中国一汽云原生平台通过建立云安全体系以应对云安全挑战，全面满足云服务的安全需求。通过采用云原生弹性扩展、按需分配等，来进行安全产品的设计开发和部署。从基础设施安全、云原生计算环境安全、云原生应用开发运营安全和安全管理四个维度，进一步构建云原生安全架构模型。 12.3本章小结本章详细介绍了中国一汽选择建设云原生平台的前因后果（见图12-1）。中国一汽自主建设云原生平台并不仅仅是技术层面的选择，更是基于行业趋势、企业战略以及内部组织变革的多重考量（12.1节）。中国一汽在云原生平台的建设中确保核心技术的独立性与安全性，避免受到外部技术的制约。中国一汽并不是闭门造车，而是秉持开源开放的态度，实现自身与生态上下游合作伙伴业务平台的充分融合与数据互通，为生态共荣和产业升级打下坚实基础。中国一汽选择通过自主研发云原生平台，实现技术架构的标准化、模块化和灵活扩展，从而大幅提升资源利用效率，确保应用的快速交付，降低运维成本，支持业务的快速迭代，构建云原生安全架构（12.2节）。中国一汽自主建设云原生平台这一决策深刻体现了企业对未来的前瞻性思考，不仅解决了历史遗留问题，还为未来的智能汽车业务打下了坚实的技术基础。利用云原生技术，中国一汽完善其技术架构，最终提高了业务的敏捷性和创新能力。第13章 AI大模型加快推动人工智能发展是企业抢抓战略机遇、培育新质生产力、推进高质量发展的必然要求。中国一汽敢为人先，在行业内较早进行了AI大模型的探索，希望能够为其他想要应用AI大模型的企业带来新的思考。本章探讨中国一汽在AI大模型领域的建设与应用。首先，介绍中国一汽建设AI大模型的过程，包括建设方法、建设人员的AI能力，以及在数据、算力和算法方面沉淀企业级AI资产。其次，分享中国一汽在业务领域对AI大模型的应用。最后，通过红旗云妹和GPT-Code两个案例，具体说明中国一汽在AI大模型技术上的实际应用和成果。 13.1 AI大模型的建设中国一汽主要从三个方面着手，进行自身AI大模型的建设，分别是建设方法——孵化了“5阶25步”AI应用建设方法，建设人员能力——梳理了AI关键角色——能力矩阵，以及沉淀以数据、算力和算法为核心的AI资产，接下来将对这三个部分进行详细介绍。 13.1.1 AI大模型的建设方法在建设AI大模型的过程中，需要一套方法论来指导工作。数据创新与试验部总监说：“（我们）在行业里去找，AI大模型在一个企业里到底用什么方法去建设，其实也没有找到一个比较标准的或者说比较先进的（方法）。”因此中国一汽结合自身实践，总结出覆盖场景设计、数据准备、模型研发、应用集成、运营迭代端到端的5阶段建设方法，支撑AI大模型场景的建设工作。第一是场景分析与设计阶段。这一阶段的关键任务是识别AI应用场景并进行详细的需求分析，确保对实际业务需求有充分理解，然后设计出符合这些需求的AI技术架构。

型特点，精心设计匹配的零部件。这一过程复杂且耗时，需要庞大的工程师团队共同努力。在试制试验阶段，要全面检验汽车的性能表现。为确保汽车在不同环境下的稳定性和安全性，需在极端气候及多样地形中对样车进行严苛的测试。通过这些测试，能够有效地评估并改进汽车的性能。中国一汽构建了高度集成的数智化研发体系，搭建起基于数字孪生技术的协同设计平台，推动研发向智能化迈进。这一设计平台如同一座桥梁，连接起概念开发、设计开发、试验试制三大阶段的每一个环节。这极大地缩短了产品从产生创意到生产的周期，通过在线协同的方式，也可以让多个专业团队跨越地域和时间的限制，实现远距离对接与高效协同。尤为值得一提的是，中国一汽还充分利用AI技术，实现了设计开发过程的智能化升级。AI技术辅助的自动出图功能，让传统的一张张绘图成为过去，减少了设计师的重复劳动，让设计师可以更加专注于创意和细节调整。这极大地缩短了设计周期，也提高了图纸的精确度和一致性。智能化工作方式的引入，不仅减轻了研发人员的负担，更为企业的开发效率带来了前所未有的提升。 14.1.2研发成本降低对于汽车设计这一高度专业化的领域，评审专家的意见起着举足轻重的作用。在中国一汽的传统研发流程中，人工评审不仅是保障设计质量的关键环节，更是技术创新与工艺优化的重要推动力。评审专家们凭借深厚的专业功底，精心对比设计方案与实体模型，确保设计方案既符合美学标准又满足技术需求。然而，这一传统评审方式也存在很多缺陷。多轮次的模型制作与调整不仅耗时费力，还极大地增加了研发时间成本与资金成本。面对激烈的市场竞争和快速变化的市场需求，如何让评审流程变得高效与经济是汽车设计领域亟待解决的问题。针对新产品研发成本高的问题，中国一汽积极拥抱数字技术，对传统工艺评审流程进行了全面革新。具体而言，依托协同设计平台，研发人员能够随时随地向评审专家在线提交设计图。评审专家收到设计图后，能够迅速展开工作，并直接将评审意见反馈至研发团队。同时，中国一汽还依托海量的历史数据和实时采集的作业数据，构建了智能评审模型。这一模型能够自动对整车设计进行全方位、多角度的评估，包括安全性、强度、耐久性等多个关键性能指标。相较于传统的人工评审方式，智能评审模型不仅使工艺评审效率提升了80%以上，还显著提高了评审的准确率，减少了人为因素导致的误差，有效节省了研发过程中的时间成本和资金成本。 14.1.3研发业务在线协同汽车研发业务既依赖工程师的个人经验，又需要跨部门、长周期协作。在传统汽车研发过程中，最佳实践经验没有被及时总结、记录、共享，导致在产品功能数量大幅增加、客户对产品质量要求更加严苛的情况下，大量问题重复发生，阻碍了汽车研发效能的提升。中国一汽需要探寻一套高效的方式，提前发现问题，自主解决问题。研发业务在前后序交付过程中强依赖点对点沟通，导致研发与制造、营销、采购等部门信息同步不及时、重复核对工作多、业务协作程度低，研发效率及准确性均有待提升。例如，研发与营销两大核心部门之间界限分明，有一道看不见的“部门墙”，客户的真实需求与反馈往往需要经过一条复杂且漫长的路径才能抵达研发端。在营销端，客户的声音首先被营销人员捕捉，随后经过跨部门的层层传递，最终到达研发总院。此间，不仅消耗了大量时间传递信息，信息本身还极易在层层传递中遭误解、曲解。即便客户的需求信息能够完好无损地抵达研发总院，面对市场环境的瞬息万变与客户需求的持续变化，这条漫长的信息传递路径也会使企业丧失竞争优势。当产品上市时，它所面对的市场以及客户的需求已经发生了改变，导致出现产品面世便与市场需求不完全契合的情况，从而影响了产品的市场竞争力与企业的长期发展。中国一汽基于业务单元理念构建云工作台，推动业务流程在线和业务模式重构，实现研发业务全面上线、全链路产品数据协同共享。围绕研发核心业务，实现业务数据的模型化、模板化和结构化，由传统交付向标准化数据交付方向演进，借助云工作台中的能力中心让研发知识显性化、经验可传承，做到事前指导、事后自查，为企业应对复杂的环境变化及高质量发展提供数智保障。中国一汽结合清晰的流程架构，进一步将流程规则化，上序即时交付、下序即时可视，快速协作，降低了沟通成本。此外，中国一汽针对研发与营销、采购、质保等部门协作的场景，实现信息打通，设计任务书、试验报告等研发交付即时传递、等距协同。针对开发场景中普遍存在的数据版本多、任务可追溯性差、重复操作耗时等问题，通过统一数据的模型共享、任务在线协同，实现设计过程共享化、在线化、自动化，协同工作效率大幅提升。例如，中国一汽成功地实现了研发总院与营销中心之间的信息贯通与对接，两个部门能够实时共享关键数据、市场趋势、客户反馈等信息。营销部门凭借敏锐的市场洞察力，能够迅速捕捉并整理客户的真实需求与偏好，并将这些信息准确无误地传递给研发总院。而研发总院则依托这些信息，快速响应市场变化，灵活调整产品策略，将这些信息应用到新产品的设计中，确保每一款产品都能精准满足客户需求。这种跨部门的高效协同机制，不仅极大地缩短了产品从概念到上市的周期，还使中国一汽的产品研发更加贴近客户实际需求，增强了产品的市场竞争力。同时，也促进了企业与客户之间的深度互动，通过持续的产品迭代，不断巩固并深化客户对企业的信任与依赖，最终形成强大的客户黏性和品牌忠诚度，为企业的长远发展奠定了坚实的基础。 14.2 营销数智化随着市场竞争的加剧和客户需求的变化，中国一汽面对的客户要求越发严苛。客户不仅追求更短的定制产品交付周期，以满足个性化、即时化的消费需求，还对产品品质提出了更高标准，要求每一细节都尽善尽美。另外，中国一汽内部营销体系也面临着效率提升的紧迫需求。 14.2.1营销模式直达客户作为国内传统的汽车制造企业，在中国一汽的发展历程中，经销商模式长期占据主导地位。这一模式下，企业的销售与服务主要面向经销商，而与终端消费者之间隔着一堵厚厚的“经销商墙”。这种间接的客户关系使中国一汽与真实市场需求产生距离，难以直接捕捉到消费者的细微需求与偏好变化，这无疑限制了其在产品创新、服务优化等方面的精准度。为解决上述问题，中国一汽积极拥抱数字技术，打造了包括微信公众号和小程序、专属App等在内的多元化客户生态云平台。这一平台不仅是对传统营销体系的创新与超越，更构建了一个全方位、多层次的数字化交互体系，让“以客户为中心”的理念得以具象化。在平台上，通过高清的产品展示、详尽的产品说明、生动的使用场景模拟，客户能够全方位、多角度地感受每一款车型的独特魅力与精湛工艺。同时，平台还融入了品牌故事、企业文化等软实力元素，让客户在选购车辆的同时，也能深刻理解品牌价值观，增强品牌认同感与归属感。尤为值得一提的是，中国一汽并不仅把现有产品从线下搬到了线上，而且还积极探索和实践全新的营销模式。通过直播、短视频等新媒体形式，开展线上发布会、试驾体验分享等活动，为客户带来前所未有的参与感和互动体验，极大地提升了品牌影响力和市场号召力。在客户服务方面，通过构建员工与客户直接对话的渠道，平台实现了问题的快速响应与高效解决。无论是购车咨询、技术疑问还是售后服务，客户都能享受到一对一的专业指导与贴心服务。特别是其24小时在线客服系统，打破了时间与空间的限制，确保客户在任何时间、任何地点都能获得及时的帮助与支持，极大地提升了客户满意度与忠诚度。并且，中国一汽通过收集与分析客户反馈，准确把握市场动态与客户需求变化，为产品迭代、服务创新提供了有力支持。这种以客户为中心、技术为驱动的营销模式，不仅增强了企业的市场竞争力，也为整个汽车行业的数智化转型树立了新的标杆。 14.2.2数据利用能力提升中国一汽在销售端的数据管理体系存在明显缺陷。在销售环节中，销售数据与客户信息未能得到系统的记录与分析，导致企业在制定营销策略、优化渠道布局、调整分销策略及深化消费者运营时缺乏强有力的数据支撑。在数字化时代，数据的价值不言而喻，而缺乏数据驱动的销售管理，无疑会让企业在快速变化的市场环境中显得局促，难以精准、高效地推进品牌建设、广告促销等关键营销活动，影响了市场占有率的提升与品牌影响力的扩大。为解决数据记录不足、无法用数据指导营销活动、资源分配和优化决策缺乏数据支撑等问题，中国一汽充分利用数字技术，构建了一个集成化的数据平台，实时捕获并整合来自各个业务环节的海量数据，包括业务运营数据、用户行为数据以及市场反馈信息等。经过深度挖掘与分析，这些数据不仅揭示了客户群体的深层次特征，如消费习惯、兴趣偏好及潜在需求，还为中国一汽形成了企业客户数据资产体系。基于这一体系，公司能够运用先进的机器学习和智能数据分析技术，构建出精准的数据模型，实现对市场动态的智能化响应与预测。在个性化服务方面，中国一汽充分利用数据分析的成果，提升每位用户的交互体验。从客户在平台注册起，系统便自动分析其性别、年龄、地域等基本信息，结合历史购买记录与浏览行为，精准推送符合其个性化偏好的产品或服务。不仅如此，中国一汽还将数据分析与智能技术深度赋能经销商，通过为经销商提供强大的数据分析工具与AI支持，帮助它们更好地了解客户需求，快速响应市场变化。经销商能够利用这些数据洞察，优化库存管理，提升销售转化率，并通过精准营销吸引更多潜在客户。此外，在车辆的售后服务环节，中国一汽依托车联网与数字孪生技术，对车辆运行状态进行实时监控与数据分析，提前预警潜在故障，确保客户行车安全，同时也为后续的维修保养提供了数据支持。总之，中国一汽通过构建全面的数据资产体系与智能化数据分析平台，不仅解决了数据记录、效果分析及资源分配等方面的难题，还推动了企业与客户关系的深度变革，实现了从产品导向到用户导向的转型升级。 14.2.3跨部门在线协同中国一汽的营销系统与其他核心系统（如供应链管理系统、财务结算系统等）之间的业务串联不顺畅。这种业务流程方面的障碍，不仅限制了订单、合同等关键业务数据的高效流转与无缝对接，增加了人工成本，还严重制约了整体运营效率的提升与数据的准确性。此外，业【缺少答案，请补充】

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。 14.4 人力资源管理数智化数智化转型前，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。 14.4.1 人力资源管理的业务价值提升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、统一的的数据和指标。 14.4.2 人力资源管理的效率提升过去，人力部存在工作任务繁重的痛点。由于中国一汽是员工规模数超过10万的超大型集团，其人力部在招聘、职称评审、绩效管理等各环节的工作上需要花费大量时间和精力。以人员职称评审为例，每次要评审几万名员工，人力部需要投入几百人花一两个月才能完成，周期特别长，而且需要反复检查来避免评审误差。为解决上述痛点，中国一汽建立了人力资源管理云工作台，涵盖人员招聘、员工能力、培训管理、员工发展、干部管理、绩效管理、薪酬管理、员工关系和员工服务9大板块，实现了人力资源管理工作的全面线上化，大大提高了工作效率。不仅如此，中国一汽积极利用AI完成简单重复型和复杂型人力资源管理工作。例如，对于简单重复型工作，人力资源管理云工作台在接收员工申请（例如收入证明、在职证明、公寓入住等）后会自动触发任务，10秒内即可完成。例如，对于复杂型工作，中国一汽建立了职称分类分级模型以及员工能力评价模型，系统据此能够自动评审人员职称，原先这项工作需要一两个月才能完成，现在只需要一两天就能完成，大大缩短了评审周期，而且评审结果非常精确。随着AI的渗透，中国一汽开始涌现“数字人”这类新型员工。数字人的薪酬绩效如何评定、数字人节省下来的成本如何转移给人、如何提高数字人的能力等，都是中国一汽正在摸索的前沿问题。 14.4.3 员工能力和绩效管理优化过去，中国一汽对员工的能力提升和绩效管理粗放且滞后。例如，绩效管理方面，考核指标制定依赖于人的经验，缺乏客观和全面的依据；而且绩效考核往往局限于对最终结果的评估，而缺乏对达成结果的过程的追溯和管理。员工能力评价以人的主观评价为主，缺乏科学的客观依据，而且缺乏针对员工个人能力的培训方案。为解决上述痛点，中国一汽通过数智化转型，实现了员工能力和绩效管理的三方面优化：经验驱动转变为数据驱动，结果导向转变为过程导向，粗放管理转变为精准管理。具体介绍如下。第一，员工能力和绩效不再是人为判断、以经验为依据，而是由系统（即工作台）判断、以数据为依据。员工所执行的业务单元沉淀的数据和指标，直观且准确地显示出每位员工的能力和绩效，进而用于测算绩效发放额度和差异。此外，工作台能够对员工进行横向拉通评价，对承担类似作业任务的同类员工进行评价和排名，识别出能力和绩效优秀的员工，以及需要提升能力的员工。基于数据的考核不仅能保证公平、公正和可信，还有助于减少个人偏见和情绪化的影响。第二，员工能力和绩效考核从结果导向转变为过程导向。过去，中国一汽和其他企业一样，在季末或年末开展人员考核，只能从结果上判断绩效达成状况，对影响绩效结果的过程则不得而知。但是，结果由过程决定，只关注结果而忽视过程，不利于绩效的评定和达成。现在，中国一汽基于数据的考核能够细化到工作流程中的各个环节。例如，通过业务单元沉淀的工时和质量等数据，能够实时追踪员工每天的作业完成情况，以及作业的过程和方法。这种过程中的及时反馈，能够使管理者了解工作进展和过程表现，发现过程中的问题和改进机会，并及时调整策略、优化工作方法；同时，也能让员工看到自己的工作效率和改进空间，进行自驱式的工作改进。第三，员工能力和绩效管理精准化和个性化，满足每位员工的成长诉求。一是员工能力设计精准，每个业务单元已经将作业任务分解到个人、人员能力要求落实到个人，精准刻画了完成该业务单元的作业任务所需的能力项。二是员工能力培训精准，业务单元关联了相应的微教程，员工在执行业务单元对应的任务前，就能够学习到具体步骤、方法和标准等。由于每个员工执行的任务对应的业务单元不一样，关联的教程也因人而异。由此，员工都能得到有针对性的个性化培训，精准提升自己完成任务的能力。三是员工能力评价精准，基于员工执行业务单元任务时产生的数据，能够判断每个员工的任务完成表现。四是能力动态优化精准。根据能力评价结果，识别每个员工的能力短板，并开展有针对性的培训，着力提高员工能力，帮助员工成长。 14.5 财务管理数智化中国一汽过去已经建立了制度化的财务管理体系和线上化的财务管理系统，但是仍然存在财务管理的业务价值不足、粗放、不统一等痛点。为解决上述问题，中国一汽将财务管理从目标管理转变为赋能业务，帮助业务部门提升效率、降低成本和防范风险；将财务管理对象从金额转变为标准和模型，实现了精细化管理；建立全集团线上统一的财务管理工作台，实现财务管理的一致性和标准化。 14.5.1 财务管理的业务价值提升过去，财务管理对业务的价值贡献不足。中国一汽财务管理的重点是目标管理，即根据集团战略计划财务目标（例如成本需要下降多少个百分点），将财务目标拆解到各部门，最后核算金额、账目和财务结果。然而，这种模式下，财务管理对达成目标的中间过程缺乏实质性贡献，难以为企业创造业务价值，甚至被认为“指手画脚”。对此，中国一汽以数智化为手段，实现了从目标管理向赋能业务的转变。财务管理的价值不再局限于下达财务目标，而是从过程角度赋能业务部门寻找达成目标的机会和方法，为业务贡献更大价值。具体而言，中国一汽构建了赋能业务的三步骤方法论。一是识别业务单元的财务触达和嵌入点。例如，采购环节存在辅材成本节点，研发环节存在研发费用节点；营销环节存在广宣费等营销费用控制点和收益原价节点等。通过对全流程的嵌入点分析，中国一汽建立了体系化的业财一体化管理流程，包括产品诞生财务策划、订单交付财务管理、客户服务财务管理等。二是业务活动财务指标化，将财务管理精细到每个业务单元，建立每个业务单元对应的财务指标和标准。以营销活动为例，中国一汽建立了销售绩效8级指标树，包括400余个具体指标和1500余个标准，将销售绩效管理层层拆解到影响销售绩效的每个最小业务单元中。三是基于财务数据模型赋能业务决策。通过提供有针对性的、及时和多维的财务数据分析报告，帮助业务部门从财务角度制定和优化管理决策，发挥财务作为企业数据中心的价值。【缺少答案，请补充】

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对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。 14.7 本章小结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、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（14.2节）。在生产制造领域，中国一汽通过打造基于5G+工业互联网的数智化工厂，效率管理、质量管理、成本管理等方面得到了大幅改善，整车订单交付周期缩短了30%，订单交付周期也缩短了26%以上，设备被动停机时间较以往减少了20%以上（14.3节）。人力资源管理数智化方面，中国一汽利用数智化手段开展人力资源管理工作AI化、人员能力提升和绩效管理等，赋能前端业务部门的效能提升（14.4节）。财务管理方面，中国一汽将财务管理对象迁移为模型和标准，建立了统一的财务管理工作台，通过业务活动财务指标化并提供管理决策依据，赋能业务部门的效能提升（14.5节）。中国一汽不仅实现了自身的数智化转型，还勇担对外赋能企业数智化转型新使命，通过举办培训班、提供数智化咨询和数智化训战等服务，共享转型方法，共建数智化能力。同时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，对外输出数智化产品，共同推动整个产业链的数智化升级和高质量发展（14.6节）。结语本书将总结中国一汽数智化转型的成功要素，并展望其未来。中国一汽数智化转型的成功要素中国一汽能够实现数智化转型，成功要素包括目标导向、一把手领导、人的转型、组织架构、系统方法和技术平台等，通过“伤筋动骨”实现“脱胎换骨”（见图1）。 1.目标导向数智化转型需要有清晰的目标，要朝着正确的方向前行。需要强调的是，数智化转型不是简单的技术导入，而是要进行业务变革，要创造更大的业务价值。换言之，企业需要将数智化视为优化业务模式和提升业务绩效的手段，而不是目标本身。对传统企业而言，在转型无从下手时，可以对标数字原生企业，这样不仅能够认识到自身的差距，还能借鉴外部最佳经验，加速数智化转型的推进。 2.一把手领导数智化转型是绝对的“一把手工程”，需要一把手的决心和引领。首先，企业一把手是数智化转型的核心角色，应躬身入局，全方位领导转型。他需要具备热爱学习、亲自下场作战、坚持长期主义、具有强大的数据思维能力等特质，并采取战略引领、激活组织、提供支持、推动学习、管理过程等核心行为，推动组织实现系统性、根本性变革。其次，数字化部门一把手是转型的中流砥柱。他需要拥有领先的转型理念和强大的技术领导力，始终保持创新和探索精神，以及具备协调能力。他在构思数智化转型、助力其他领导角色、推动数智化转型工作方面有着不可替代的重要作用。最后，业务部门一把手是数智化转型的关键实施力量。他们需要在转型中践行舵手文化，在部门中承担业务负责人、技术落地负责人、能力构建者的角色。他们通过驱动具体实践探索，将集团数智化转型战略与部门实际相结合，推动转型的落地。【缺少答案，请补充】（含图）（含图）

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