从局部最优到全局跃迁：关于企业“智慧运营中枢”模式的构建与实践思考

作者 | 范昱辉

这篇文章系统地阐述了企业数智化转型的演进历程与实践框架，强调从传统的流程驱动向数据驱动及智能革新跨越。作者指出转型中常见的战略脱节与业技融合困境，并提出以企业架构为核心理论，构建“统一认知、敏捷迭代”的落地路径。文中重点介绍了“智慧运营中枢”模式，通过运营、生产与保障平面的协同，实现了业务拆解与数智赋能的标准化循环。针对 AI 浪潮，文章主张利用大模型重塑业务价值链，而非简单的工具升级。最终，作者强调转型是长期系统性变革，需在人机协同与持续迭代中构筑企业核心竞争力。

转型的历程回顾

立足企业发展，无论是顺应产业升级趋势，还是实现自身高质量发展，数智化转型都是企业在复杂环境中构筑核心竞争力的必然选择。

回顾企业数智化转型探索之路，结合信息技术迭代演进、核心能力建设沉淀等关键因素，各阶段目标围绕 “效率提升 — 数据赋能 — 智能革新” 逐步升级，整体呈现从零散试点到体系化布局、从单点优化到全域协同的系统化、结构化演进特征，最终实现了从 “局部最优解” 向 “全局最优解” 的战略跃迁。

在信息化阶段，转型目标是通过 IT 系统实现业务流程的标准化与线上化，推动数据的集中存储与跨部门贯通，解决“信息孤岛”问题进而提升运营效率与管理透明度。进入数字化阶段，企业重心从“流程支撑”转向“数据驱动”，其中以“数据中台”、“数据治理”理念为代表，希望消除数据孤岛、促进数据复用、沉淀通用数据能力、提升数据治理水平、加速业务敏捷响应等企业转型过程中必须直面的痛点。（需要注意的是“数据驱动”不是单纯的数据反哺业务，而是数据驱动业务、数据驱动运营去产生新的商业模式或业务形态，当前很多企业搞得 BI 等内容是数据驱动决策而不是数据驱动运营。） 步入数智化阶段，企业追求的是“智能自动化 + 价值重塑”，这不仅仅是全流程注智提效的能力提升，更驱动了企业重新绅士业务价值链与能力供给方式。核心聚焦于企业知识深度利用、与现有 IT 能力结合以及 AI 与人的协作模式构建，最终推动价值创造范式的革新，突破业务发展的增长瓶颈。

转型的核心思想

数智化转型没有放之四海而皆准的模板，市场上虽然有优秀的企业走通了自己转型的路，但更多企业陷入 “投入大、见效慢、走弯路” 的困境。结合大量实践案例分析，核心问题集中在三个方面：

1. 战略与执行脱节，缺乏系统性衔接：很多企业的数智化战略停留在材料中，未能与业务发展深度适配；规划阶段缺乏体系化设计，落地周期冗长且没有明确的监控维护机制，导致转型路径偏离实际需求，战略目标要么难以达成，要么出现严重偏差。

2. 业技融合流于形式，协同效率低下：数智化转型工作的核心是“业务牵引、技术支撑”，但“业技融合”往往停留在口号层面。受垂直化组织架构影响，业务条线与职能部门各自为战：数智化部门花一年时间搭建的数据治理体系，业务部门认为 “优先级不高” 而束之高阁；业务部门提出的紧急需求，却在 “对齐现状、达成共识” 的漫长会议中错失商机。本质是双方对彼此的价值认知不足，数智化部门沦为 “被动支撑”，业务部门则觉得 “技术不接地气”，最终形成协作壁垒。

3. 盲目追逐新理念新技术，脱离企业实际：很多企业对 “数据治理”“AI 大模型” 等新理念、新技术抱有过高期待，在自身基础能力、组织制度、企业文化尚未准备就绪的情况下，急于推进短期项目，试图实现数据要素的高效流通或智能升级，导致规划与建设严重错位。这是很多管理者的通病：高估了新技术的短期价值，却低估了其落地所需的长期基础建设与政策坚持。

为解决上述问题，经过大量实践验证，“企业架构” 思想是推动数智化转型科学有序开展最为契合的方法理论。成熟的企业架构方法为转型提供了系统化框架：通过对企业业务架构、数据架构、技术架构、应用架构的全面梳理与优化，实现资源的高效配置和业务的协同发展。

转型的总体框架与路线设计

经典范式：以企业架构思想指导的数智化转型

企业架构的核心价值，是为数智化转型提供 “统一认知、全局规划、敏捷落地” 的框架：将转型核心要素（战略、业务、技术、数据）抽象建模，帮助企业明确 “如何基于战略目标支撑商业模式创新和核心价值流优化”；通过价值流拆解业务能力，清晰界定核心业务能力与价值流的匹配关系；更重要的是，它搭建了业务、IT、DT 人员的统一沟通语言，让不同角色建立一致的思维模式，避免协作偏差。

在落地层面，现代企业架构坚决反对 “大而全、一步到位” 的传统规划，倡导轻量敏捷的迭代路径：强调从高价值的垂直业务场景（如从客户需求到产品交付的端到端流程、生产环节的质量管控流程）切入，遵循 “识别核心场景→梳理业务流程→识别所需业务能力→设计服务化组件→利用 / 构建平台能力→敏捷迭代交付” 的路线，充分体现 “业务驱动、敏捷迭代、快速落地” 的实施理念。

从全局视角来看，企业架构通过业务条线牵引，聚焦核心场景制定各领域转型行动计划，确保各应用系统之间的集成协同，避免 “各自为战”；同时，对场景建设中平台、工具、数据、流程等共性要素进行评估拉通，将其能力下沉为企业级基础能力 —— 部分企业通过设立专项部门或项目组统筹管理，保障共性能力的可持续运营，最终实现 “平台化、服务化、场景化” 的转型目标，而非简单的项目堆砌。

自我革新：“宏观范式 + 微观标准”为深化数智化转型提供可行性方案

企业架构若想长期发挥价值，避免沦为 “一次性项目”，关键在于各级负责人与团队的共识共建、持续维护。实践中常见的困境的是：模式固化导致协作僵化，业务部门抱怨数智化部门支撑效率低、需求理解不到位，甚至绕过数智化部门自行推进项目；数智化部门则被动响应，数据管理、流程治理等工作难以落地；更严重的是，当 AI 大模型这类颠覆性技术出现时，企业容易陷入 “工作惯性”，用新技术解决旧问题，未能充分发挥技术对业务价值链的重塑价值。

为破解这一困境，我们在企业架构实践中进一步探索出 “智慧运营中枢” 模式，核心是通过 “构建宏观可复制转型范式、建立微观标准化实施体系”，让数智化深度渗透业务全链条，真正实现 “融数注智”。

宏观支撑：构建可复制的企业级数智化运营范式

借鉴行业先进实践，提炼出“运营平面 + 生产平面 + 保障平面”的数智应用设计范式，为各业务领域提供统一转型参考，避免重复建设与标准不一。

运营平面：实现战略到执行的全景可视可管

核心是搭建 “大屏（决策中心）+ 中屏（运营中心）+ 小屏（执行终端）” 的分层协作体系，内嵌 “业务洞察→策略生成→调度执行→评估反馈” 的智慧运营闭环。具体来看：大屏聚焦高层决策，展示核心业务趋势（如营收增长、订单达成率）、异常预警（如供应链中断风险）、整体成效，支撑精准指挥；中屏作为运营中枢，搭建专业领域工作台，承接决策指令、分解运营任务、打通跨部门协同（如市场活动的跨部门资源调配）；小屏面向一线执行，提供移动操作工具与业务看板（如销售人员的客户跟进提醒、车间工人的生产任务清单），实现指令直达、数据实时反馈。

生产平面：构建端到端系统协同模式

贯通核心业务生产系统，为智慧运营流程提供数据、流程与技术支撑，确保运营策略能在系统中跑通、在业务中落地。同时，预留升级改造空间：对传统垂直系统进行组件化封装，逐步推进云化、容器化改造，适配未来技术迭代需求。

保障平面：夯实转型数智底层支撑能力

针对跨组织、跨团队的核心共性要素，通过专项攻坚实现有机衔接，避免治理工作碎片化：

1）数据治理：明确权责体系，规范数据分布、流动、流转标准，构建跨系统、跨领域的数据融合底座，确保数据 “可用、可信、可共享”；

2）流程治理：建立统一流程标准与治理框架，打通端到端业务流程（如从订单下单到物流配送的全流程），消除部门壁垒与流程断点；

3）知识管理：构建企业级知识供给体系，覆盖全流程、多领域、多角色，支撑知识的分类、分级、分层管理与安全共享。

微观落地：建立 “融数注智” 的标准化实施体系

基于企业架构方法，借鉴政府数字化改革经验，我们形成 “业务拆解 — 数据融合 — 能力赋能 — 价值落地” 的 V 字模型，让每个业务场景的数智化落地有章可循：

V 字下行（拆解业务，明确需求）：

定准核心业务：联合业务骨干与技术专家开展深度调研，梳理业务现状、核心流程、角色交互关系（如采购业务中的供应商、采购专员、财务审核员的协作逻辑），避免脱离实际；

建立指标体系：围绕业务价值（如降本、增效）、用户价值（如客户满意度），制定关键指标及拆解指标（如 “采购成本降低” 拆解为 “原材料价格管控”“采购流程效率” 等子指标），形成指标目录；

盘点数据资产：梳理数据流转现状，识别缺失数据与数据质量问题，形成数据资产地图与数据需求目录（如采购业务需补充 “供应商历史履约数据”“市场价格波动数据”）。

V 字上行（赋能数智，落地价值）：

数据资产补全：通过数据采集、清洗、标准化等治理手段，补充缺失数据，完善业务数据资产，确保数据 “能用、好用”；

数智服务建设：基于业务需求，搭建数据服务、AI 能力支撑（如采购价格预测模型、供应商信用评级工具），形成可复用的服务模板；

业务流程重塑：将数智服务嵌入业务全流程（如将供应商信用评级结果自动同步至采购审批流程），实现流程优化与价值转化，避免 “技术与业务两张皮”。

这一模式的核心价值在于，让数智化部门精准把握业务需求，其规章制度与管理策略不再 “闭门造车”；业务部门能真切感受到数据与技术带来的实际变化（如审批效率提升、决策更精准），从而主动参与转型，形成 “业务牵引技术、技术赋能业务” 的良性循环。

变革探索：AI 驱动企业智能化体系建设

当首个 “智慧运营中枢” 落地见效后，我们开始推动该模式在多个业务领域的横向复制适配。与此同时，团队在多个场景的 AI 大模型应用实践中获得了关键反馈：“智慧运营中枢” 的核心逻辑（感知洞察 — 策略生成 — 执行落地 — 反馈优化），与企业级智能体的服务逻辑高度契合；而 AI 大模型在业务感知（如自动提取文本数据中的关键信息）、企业知识复用（如快速调用沉淀的业务经验）、智能决策（如基于多维度数据生成优化方案）、任务执行（如自动生成业务报表、回复客户咨询）等方面的优势，为 “智慧运营中枢” 注入了更强的智能化引擎，拓展了转型的想象空间。

例如，在客户服务领域，通过 AI 大模型对接 “智慧运营中枢” 的小屏终端，一线客服可实时获取智能应答建议，复杂问题自动流转至中屏运营中枢，由专人跟进后通过模型生成标准化解决方案，沉淀至企业知识体系；在生产领域，AI 大模型可自动分析生产数据中的异常波动，生成设备维护建议并同步至生产平面的 MES 系统，触发工单流转，实现 “异常预警 — 智能诊断 — 快速处置” 的闭环。

需要明确的是，AI 驱动的智能化体系建设绝非 “给原有工具加智能功能”，而是要围绕 AI 技术重塑业务流程与能力供给模式：比如利用 AI 大模型优化跨部门协同流程，让数据自动流转、任务自动分配；基于 AI 重构客户服务体验，从 “被动响应” 转向 “主动预判”。这要求企业以 “产品经理思维” 统筹产品服务规划，既懂业务痛点，又懂技术边界，才能让 AI 真正服务于价值创造。

总       结

随着数智化转型的普及与深入，企业管理者的认知日趋务实，对转型目标的规划也更加清晰。面对 AI 大模型等技术的快速迭代，我们更需 “以终为始”：业务的 “智能化”“自动化” 是必然趋势，未来工作的核心是 AI 与人的高效协同，但企业在推进转型前，必须先厘清四个关键问题：当前场景是否具备智能化条件？智能化的投入产出比是否合理？AI 与人的协作边界如何划分？现有能力如何分阶段向智能化蓝图过渡？

“智慧运营中枢” 模式，是我们在企业架构思想指导下，结合大量转型实践形成的自我革新，更是传统企业迈向智能化的过渡性探索 —— 它并非完美答案，却验证了 “系统化规划、标准化落地、智能化升级” 的可行性。

企业数智化转型从来不是一蹴而就的工程，而是一场长期、复杂的系统性变革：它需要决策者具备战略眼光与创新勇气，避免 “急功近利”；需要全体员工主动参与、协同发力，打破组织壁垒；更需要企业结合自身行业特性、业务规模、基础能力，制定科学合理的战略与实施计划，在实践中持续迭代、动态优化。唯有如此，企业才能在数智化浪潮中走得稳、走得远，真正将转型成果转化为可持续的核心竞争力。

写在最后：关于思考笔记形成文章过程中小伙伴的问题与反馈。

Q1：“智慧运营中枢”是新的转型理念么？

A1：并非全新理念。早年间，众多企业就已探索数据驱动业务的模式，部分场景也取得了验证，但大多停留在零散实践层面 —— 有的企业仅在单一业务线推行，有的则因缺乏标准化体系而难以复制。我们提出的 “智慧运营中枢”，是在总结多家企业转型成败经验后，将分散的实践系统化、框架化、标准化：既吸收了企业架构的全局思维，又融入了敏捷落地的实践逻辑，核心是帮助企业避免重复踩坑，让数智化转型从 “单点突破” 走向 “全域贯通”。

Q2：文中提到的 AI 驱动企业智能化体系建设就是对原有能力 & 工具进行智能化升级么？

A2：绝非如此。单纯给原有工具叠加 AI 功能，只能实现局部岗位提效（如财务工具自动生成报表），无法构成企业级智能化体系。真正的智能化体系建设，核心是围绕 AI 技术重塑业务价值链：比如某零售企业曾为库存管理工具添加 AI 预测功能，但因未优化补货流程与跨门店协同机制，最终仅减少了库存统计时间，未能提升供应链整体效率；而另一家企业则以 AI 大模型为核心，重构了 “需求预测 — 库存调配 — 物流配送” 全流程，实现了 “以销定产、动态补货”，这才是智能化体系的核心价值。简言之，企业需要以 “业务价值链重塑” 为核心，规划 AI 的应用场景与落地路径，才能让智能化真正创造价值。

后续，我将围绕 “企业智能化体系建设的具体实践” 展开专题分享，深入探讨 AI 大模型在不同行业、不同业务场景的落地方法与经验教训。感谢您阅读完我的文章。

范昱辉，企业数智化转型领域资深解决方案架构师、企业架构师，长期专注于数据中台架构设计、数据治理体系构建、智能体系规划与落地等核心领域，致力于推动企业通过数据智能驱动实现业务创新与运营提效。