文 · 元年研究院《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理模式創(chuàng)新》課題組

一、引言

當(dāng)前，數(shù)據(jù)已成為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的關(guān)鍵要素，最大化釋放數(shù)據(jù)要素的價(jià)值是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重點(diǎn)。2021年3月發(fā)布的《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出要“激活數(shù)據(jù)要素潛能，推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)，加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)、數(shù)字政府，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式變革”。2022年1月發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中指出“協(xié)同推進(jìn)技術(shù)、模式、業(yè)態(tài)和制度創(chuàng)新，切實(shí)用好數(shù)據(jù)要素，將為經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化發(fā)展帶來(lái)強(qiáng)勁動(dòng)力”，并明確提出“支持有條件的大型企業(yè)打造一體化數(shù)字平臺(tái)，全面整合企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)，強(qiáng)化全流程數(shù)據(jù)貫通，加快全價(jià)值鏈業(yè)務(wù)協(xié)同，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策能力”“實(shí)施中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項(xiàng)行動(dòng)”等，為數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放、構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)提供了重要的政策引領(lǐng)。圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行深度的價(jià)值挖掘，用數(shù)據(jù)全方位地驅(qū)動(dòng)企業(yè)的發(fā)展成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)健康發(fā)展的關(guān)鍵課題。

人機(jī)協(xié)同思想誕生于工業(yè)時(shí)代，強(qiáng)調(diào)人與機(jī)器在勞動(dòng)層面的協(xié)作關(guān)系。本文基于數(shù)字化時(shí)代人與智能系統(tǒng)共存共生的背景，多維度、立體地對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)涵和價(jià)值進(jìn)行闡釋，通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架，科學(xué)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能力建設(shè)體系和配套保障體系，以助力企業(yè)更好地釋放數(shù)據(jù)要素潛能，高效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

二、文獻(xiàn)綜述

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方面，對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（data driven）的早期研究源于計(jì)算機(jī)架構(gòu)設(shè)計(jì)。Treleaven（1985）基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)標(biāo)記的機(jī)器架構(gòu)設(shè)計(jì)，使其擁有更好的性能和新穎的并行控制機(jī)制。近幾年，隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的相關(guān)研究從自然科學(xué)領(lǐng)域延伸至社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。維基百科對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的定義是：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)指的是流程中的行為是被數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而不是被人的直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的。全國(guó)科學(xué)技術(shù)名詞審定委員會(huì)（2011）提出：“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是一種問(wèn)題求解方法。從初始的數(shù)據(jù)或觀測(cè)值出發(fā)，運(yùn)用啟發(fā)式規(guī)則，尋找和建立內(nèi)部特征之間的關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)一些定理或定律?！盋arl Anderson（2015）提出，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)指的是創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析工具、培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力，以及最重要的，創(chuàng)建依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策和行動(dòng)的文化。Jennifer Zaino（2019）認(rèn)為“數(shù)據(jù)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力，而不僅僅是為報(bào)告提供信息并支持商業(yè)智能”，并提出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)“是一種結(jié)合了成功的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、建模、可用性和技術(shù)的決策方法”。Matthew Baird（2019）指出，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)利用現(xiàn)有的運(yùn)營(yíng)和客戶數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù)源進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)略決策。Anna Visvizi等（2021）認(rèn)為，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意味著數(shù)據(jù)將被視為復(fù)雜商業(yè)環(huán)境下更有效決策的動(dòng)力。李少帥、孫麗文（2021）提出：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)將采集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行組織以形成信息流，并經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和擬合形成自動(dòng)化的決策模型，從而在數(shù)據(jù)支撐或指導(dǎo)下進(jìn)行科學(xué)而精準(zhǔn)的行動(dòng)。在人機(jī)協(xié)同方面，Rosenfeld A.和Richardson A.（2019）提出以人為中心的視角，強(qiáng)調(diào)人在多大程度上能夠?qū)⒅悄芟到y(tǒng)的邏輯解釋給人的可解釋性，是更能直接影響人機(jī)智能協(xié)同的因素。孫效華、張義文等（2020）總結(jié)了人機(jī)交互演進(jìn)的三個(gè)階段，提出了技術(shù)視角下人機(jī)智能協(xié)同的關(guān)鍵問(wèn)題，包括人機(jī)能動(dòng)性分配、動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)和修正、情境自適應(yīng)及主動(dòng)響應(yīng)模式等，并指出了人機(jī)智能協(xié)同全方位、多類型及體系化的發(fā)展趨勢(shì)。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者和企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)雖尚未提出內(nèi)容清晰、路徑明確的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概念，但在論及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)，都離不開(kāi)以下關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)、模型、價(jià)值、決策和行動(dòng)。數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)，模型是利用數(shù)據(jù)的方法和手段，是數(shù)據(jù)從簡(jiǎn)單反映客觀情況跨越到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)洞察的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的是決策和行動(dòng)，但具體而言，數(shù)據(jù)在這一過(guò)程中起的是“支持”作用、“支撐”作用，還是“引擎”作用則大有不同；國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)更多將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)視為“支撐和指導(dǎo)決策和行動(dòng)”，國(guó)外文獻(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理解則強(qiáng)調(diào)了動(dòng)力和實(shí)時(shí)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)決策和行動(dòng)中的定位，無(wú)疑是理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)最大效力的關(guān)鍵。在人機(jī)協(xié)同方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為人機(jī)協(xié)同將向人機(jī)共生的更高融合形式發(fā)展，并從不同視角對(duì)人機(jī)協(xié)同所涉及的定位問(wèn)題、技術(shù)問(wèn)題以及機(jī)制問(wèn)題等進(jìn)行了研究探討。整體上看，目前對(duì)促進(jìn)人機(jī)協(xié)同的看法都是需要綜合全方位的因素，通過(guò)智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)人機(jī)的配合，實(shí)現(xiàn)人的決策與智能算法高度融合。

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)函辨析

數(shù)據(jù)和模型是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基本前提，數(shù)據(jù)價(jià)值的利用和發(fā)揮是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的目標(biāo)。辨析和明確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)核要解決的主要問(wèn)題，就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)決策和行動(dòng)中到底扮演什么角色，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作用方式、作用過(guò)程和應(yīng)用場(chǎng)景。因此，我們將從對(duì)這幾個(gè)問(wèn)題的分析和解決入手，對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)涵進(jìn)行辨析，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概念框架的提出做鋪墊。

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是以數(shù)據(jù)支撐的，能根據(jù)用戶需求自助地決策和行動(dòng)

以一個(gè)簡(jiǎn)單的例子作為說(shuō)明：假設(shè)有A 和 B兩家訂票網(wǎng)站，A 公司將從網(wǎng)站采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，通過(guò)數(shù)據(jù)分析結(jié)果認(rèn)為五一是出行高峰，于是決定抬高價(jià)格，并手動(dòng)從后臺(tái)調(diào)整了五一前后的機(jī)票價(jià)格和酒店價(jià)格，這就是以“數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行決策”。B公司通過(guò)自動(dòng)化手段實(shí)時(shí)采集、分析相關(guān)信息，總結(jié)規(guī)律，形成智能模型，當(dāng)用戶進(jìn)行搜索時(shí)，后臺(tái)自動(dòng)根據(jù)模型規(guī)則，對(duì)價(jià)格進(jìn)行調(diào)整，這是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。在A公司中，數(shù)據(jù)和系統(tǒng)處于被動(dòng)地位，人機(jī)屬于簡(jiǎn)單互動(dòng)，數(shù)據(jù)更多的是呈現(xiàn)客觀事實(shí)或根據(jù)分析需要簡(jiǎn)單加工，在B公司的人機(jī)交互過(guò)程中，數(shù)據(jù)實(shí)際上形成了一個(gè)“自助池”，能根據(jù)用戶需求和習(xí)慣主動(dòng)自動(dòng)地進(jìn)行決策和行動(dòng)，故此它不僅僅是“以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行決策”。

（二）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是一個(gè)閉環(huán)

在一個(gè)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，企業(yè)應(yīng)擁有一套閉環(huán)的數(shù)據(jù)價(jià)值體系。數(shù)據(jù)價(jià)值體系指的是一套完整的從數(shù)據(jù)采集、整理、報(bào)告到創(chuàng)造價(jià)值的流程。

從人類驅(qū)動(dòng)各類行為的路徑出發(fā)，可以思考數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的作用過(guò)程，從而對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值體系的全貌進(jìn)行闡釋。首先，人體全面感知周圍的信息；其次，大腦對(duì)基于感官采集的各類信息進(jìn)行加工分析、洞察決策；再次，在選擇好執(zhí)行方案后，協(xié)調(diào)手足、語(yǔ)言等開(kāi)展執(zhí)行；從次，在執(zhí)行過(guò)程中隨時(shí)對(duì)執(zhí)行情況進(jìn)行監(jiān)控、分析和評(píng)價(jià)，及時(shí)做出改進(jìn)；最后，將執(zhí)行結(jié)果反饋給大腦中樞。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值體系落實(shí)到操作層面亦大抵如此：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、整理、提煉，總結(jié)出規(guī)律，形成一套智能模型，之后通過(guò)人工協(xié)同的方式做出決策，在人機(jī)協(xié)同的工作方式下直接驅(qū)動(dòng)行動(dòng)的快速執(zhí)行，最終將決策和行動(dòng)數(shù)據(jù)化并進(jìn)行反饋。

完整的數(shù)據(jù)價(jià)值體系分為6個(gè)環(huán)節(jié)（見(jiàn)圖1）：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)建模、智能決策、指揮執(zhí)行、反饋改進(jìn)。數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的起點(diǎn)，是創(chuàng)造數(shù)據(jù)、重構(gòu)系統(tǒng)和建立連接的過(guò)程；數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過(guò)程；數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)是通過(guò)建模，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)的過(guò)程；智能決策是自動(dòng)化、智能化地開(kāi)展數(shù)據(jù)洞察，推動(dòng)業(yè)務(wù)和管理決策的過(guò)程；指揮執(zhí)行是用決策的結(jié)果直接驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)活動(dòng)的過(guò)程，包括下達(dá)任務(wù)指令、監(jiān)控執(zhí)行過(guò)程、分析執(zhí)行結(jié)果、評(píng)價(jià)執(zhí)行效果等一系列活動(dòng)，確保數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)；反饋改進(jìn)是系統(tǒng)結(jié)合決策和執(zhí)行中的反饋情況，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法去自動(dòng)修正和完善的過(guò)程，最終形成一個(gè)動(dòng)態(tài)的、自主發(fā)展的閉環(huán)。

圖1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)

（三）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與人機(jī)協(xié)同模式緊密關(guān)聯(lián)

“數(shù)據(jù)+AI”是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心要素。萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的到來(lái)，表明多元互聯(lián)互通的實(shí)現(xiàn)成為可能，極大擴(kuò)展了數(shù)據(jù)的規(guī)模，提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。AI所具備的自主學(xué)習(xí)、自主決策、主動(dòng)交互、情境感知等能力與特性，給數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)造了更多更高層級(jí)的應(yīng)用場(chǎng)景。AI的終極目標(biāo)是“人機(jī)物”等多元協(xié)同共生。在數(shù)字化、智能化時(shí)代，企業(yè)在人機(jī)協(xié)同的工作方式下開(kāi)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)成為常態(tài)。

郝宇曉等（2020）參考智能駕駛的L5模式，提出企業(yè)數(shù)據(jù)智能分析的L5模式：LEVEL1是輔助分析，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言交互方式的數(shù)據(jù)查詢與探索，支持簡(jiǎn)單的通用計(jì)算模型。LEVEL2是部分自主分析，支持通用的分析模型，對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)結(jié)果的查詢常識(shí)性判斷。LEVEL3是條件自主分析，基于知識(shí)圖譜的推理能力，能代替人執(zhí)行明確規(guī)則的數(shù)據(jù)監(jiān)控和異常識(shí)別、溯因能力，具有對(duì)于特定領(lǐng)域的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自主處理能力。LEVEL4是高度自主分析，應(yīng)用NLG技術(shù)完成對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋，能主動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)，能適用于大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景。LEVEL5是完全自主分析，機(jī)器在數(shù)據(jù)分析上達(dá)到專業(yè)人士同等水平，可以完全代替人類做出決策。

數(shù)據(jù)智能分析是“數(shù)據(jù)+AI”的核心體現(xiàn)。數(shù)據(jù)智能分析的L5模式同樣適用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用中。隨著機(jī)器智能化程度和自主能力的增強(qiáng)，人機(jī)協(xié)同的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)有不同層次的應(yīng)用場(chǎng)景，是一個(gè)“人的參與漸次減弱，機(jī)器的參與漸次增強(qiáng)”的體系。

四、人機(jī)協(xié)同視角下的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的框架構(gòu)建

基于上述分析，為更清晰地展現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)的發(fā)生過(guò)程，我們結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)從發(fā)生動(dòng)因到應(yīng)用路徑的傳導(dǎo)機(jī)制，進(jìn)一步梳理出理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概念和內(nèi)涵的五大關(guān)鍵要素，分別是：服務(wù)對(duì)象、需求動(dòng)機(jī)、應(yīng)用場(chǎng)景、模型、數(shù)據(jù)。圍繞這五大要素之間的勾稽關(guān)系，我們構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析框架（見(jiàn)圖2） ，并以此為基礎(chǔ)，從人機(jī)協(xié)同視角出發(fā)，對(duì)框架要素逐一進(jìn)行描述，形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架（見(jiàn)圖3）。

于術(shù)后12 h、24 h、36 h、48 h測(cè)定兩組患者的疼痛視覺(jué)模擬評(píng)分（visual analogue scale，VAS），于術(shù)前、術(shù)后1 d、2 d、3 d、4 d測(cè)定兩組患者的24項(xiàng)漢密爾頓抑郁評(píng)分（Hamilton depression scale，HDRS），于術(shù)前、術(shù)后1 d、3 d、5 d、7 d測(cè)定兩組患者的匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)（Pitsburgh Sleep Quality Index，PSQI）。

圖2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析框架

圖3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的概念框架

因此，該概念框架包含了以下五個(gè)方面。

（一）服務(wù)對(duì)象覆蓋各層級(jí)管理決策人員

服務(wù)對(duì)象即“人機(jī)協(xié)同”中的人。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的服務(wù)對(duì)象既包括企業(yè)高層決策者、從集團(tuán)到部門的中層管理人員，又包括銷售、生產(chǎn)、采購(gòu)、研發(fā)、質(zhì)控等各個(gè)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)執(zhí)行人員。這些服務(wù)對(duì)象既是數(shù)據(jù)的使用者又是提供者，以自身不同的關(guān)注點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)提出需求，通過(guò)需求傳導(dǎo)，在具體場(chǎng)景形成基本的人機(jī)互動(dòng)，并逐步上升到人機(jī)協(xié)同和人機(jī)融合。

（二）以需求動(dòng)機(jī)作為人機(jī)協(xié)同傳導(dǎo)鏈條

與服務(wù)對(duì)象相對(duì)應(yīng)，需求動(dòng)機(jī)分為企業(yè)決策層的戰(zhàn)略需求、管理層的管理需求以及執(zhí)行層解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題的需求。需求作為人機(jī)協(xié)同的傳導(dǎo)鏈條，不同層次的需求動(dòng)機(jī)將對(duì)應(yīng)不同層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景。事實(shí)上，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)發(fā)展至今的過(guò)程中，低層級(jí)的需求一直存在，只是逐步向高層級(jí)發(fā)展，這就要求在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概念時(shí)，應(yīng)持有發(fā)展動(dòng)態(tài)的原則，結(jié)合人機(jī)協(xié)同的發(fā)展，盡可能完整體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全貌。

（三）匹配不同層次的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景

找到高價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的前提和核心。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)際上對(duì)應(yīng)的是服務(wù)對(duì)象不斷發(fā)展的從低到高的需求，層級(jí)的高低則是由人機(jī)協(xié)同的程度來(lái)體現(xiàn)。具體而言：

第一層是呈現(xiàn)，核心是要你看見(jiàn)，即將數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)給用戶，只反映客觀事實(shí)，不做判斷，典型應(yīng)用場(chǎng)景如數(shù)據(jù)報(bào)表。在這個(gè)層級(jí)上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)未形成人機(jī)協(xié)同，僅有簡(jiǎn)單的人機(jī)交互。

第二層是預(yù)警，核心是助你分辨，即基于數(shù)據(jù)判斷好壞優(yōu)劣，典型應(yīng)用場(chǎng)景如紅綠燈、儀表盤。在這一層級(jí)上，系統(tǒng)已開(kāi)始進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析，并能協(xié)助用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)判斷，人機(jī)交互程度進(jìn)一步提高，但數(shù)據(jù)分析判斷過(guò)于簡(jiǎn)單，仍未達(dá)到人機(jī)協(xié)同的程度。

第三層是建議，核心是幫你抉擇，即基于數(shù)據(jù)做出行動(dòng)建議，如商品選擇、抖音推薦。這一層級(jí)在一定程度上已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)人機(jī)協(xié)同，與傳統(tǒng)的工具不同，信息系統(tǒng)可以運(yùn)行設(shè)定好的模型算法，針對(duì)用戶的輸入執(zhí)行相應(yīng)的命令，做出預(yù)設(shè)性的建議，人與數(shù)字系統(tǒng)的交互是雙向、多重的，并且可以形成多輪開(kāi)放式對(duì)話，但做最終決策的仍然是人，系統(tǒng)仍處于被動(dòng)地位。

第四層是決策，核心是替你決斷，即基于數(shù)據(jù)自動(dòng)決策和執(zhí)行，如銀行貸款等，依托智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景正式進(jìn)入人機(jī)協(xié)同階段，智能系統(tǒng)具有情境感知、自適應(yīng)學(xué)習(xí)、自主決策及主動(dòng)交互與協(xié)同等關(guān)鍵特征。當(dāng)人與具備這些特征的智能系統(tǒng)進(jìn)行交互時(shí)，仿佛是與合作伙伴或者隊(duì)友打交道，開(kāi)始選擇性地將經(jīng)營(yíng)管理事務(wù)交由系統(tǒng)自動(dòng)決策和執(zhí)行。在此過(guò)程中，人和系統(tǒng)互相雙向?qū)W習(xí)，推動(dòng)著人機(jī)交互向人機(jī)智能協(xié)同發(fā)生深刻的轉(zhuǎn)變。

第五層是融貫，核心是虛實(shí)合一，即將虛擬與實(shí)際打通，在人機(jī)智能得到充分融合的條件下，人機(jī)協(xié)同將向人機(jī)融合轉(zhuǎn)變，人與機(jī)器的共生關(guān)系將在信息傳遞、信息處理及決策執(zhí)行等方面得到全方位的充分體現(xiàn)。以元宇宙為例，用戶通過(guò)元宇宙基礎(chǔ)設(shè)施和超級(jí)VR技術(shù)讓自己全身心地成為元宇宙的一分子（Cyborgs）。在混合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的支持下，日益人性化的人機(jī)互動(dòng)界面導(dǎo)致網(wǎng)下與網(wǎng)絡(luò)空間的不斷重合，網(wǎng)絡(luò)空間就是現(xiàn)實(shí)空間，現(xiàn)實(shí)空間亦是網(wǎng)絡(luò)空間。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的決策也將難分是完全由機(jī)器做出還是由人做出，機(jī)器和數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)人不可分割的部分。

（四）構(gòu)建自動(dòng)優(yōu)化的AI模型和業(yè)務(wù)模型

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的不同層次場(chǎng)景、人機(jī)協(xié)同的不同程度，需要依靠模型來(lái)構(gòu)建。企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景下的模型主要有兩類：一類是AI模型，包括線性回歸、邏輯回歸、線性判別分析、決策樹、學(xué)習(xí)矢量量化、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。為解決各類數(shù)據(jù)處理問(wèn)題提供科學(xué)的算法，并可以基于機(jī)器人的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制持續(xù)自主地進(jìn)行模型更新。另一類是業(yè)務(wù)模型?；跀?shù)據(jù)+算法+算力，企業(yè)通過(guò)將業(yè)務(wù)過(guò)程抽象化、數(shù)據(jù)化，開(kāi)展數(shù)據(jù)建模，形成覆蓋從研發(fā)、制造、供應(yīng)鏈、物流、市場(chǎng)、銷售等環(huán)節(jié)的全鏈路的多維業(yè)務(wù)模型。這些模型沉淀在系統(tǒng)中成為知識(shí)，多向共享賦能不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)應(yīng)用，并在此過(guò)程中自動(dòng)進(jìn)行優(yōu)化和迭代。

（五）夯實(shí)海量實(shí)時(shí)多維共享的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)是物理世界在數(shù)字化世界中的投影，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)，也是使機(jī)器獲得智能的鑰匙。數(shù)據(jù)信息日益豐富，甚至日益廣泛且深入地滲透進(jìn)我們的生活中。數(shù)據(jù)量的提升、數(shù)據(jù)時(shí)效性的加強(qiáng)、數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜化、數(shù)據(jù)維度多元化、數(shù)據(jù)共享化，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)提供了大量、實(shí)時(shí)、多維、貫通和定制化的生產(chǎn)要素，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)向全場(chǎng)景滲透。

五、人機(jī)協(xié)同視角下數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在企業(yè)的功能實(shí)現(xiàn)

從前述數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)涵辨析及概念框架不難看出：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通過(guò)自動(dòng)化手段實(shí)時(shí)采集、分析相關(guān)信息，形成智能模型，基于人機(jī)協(xié)同的工作方式主動(dòng)賦能科學(xué)決策、開(kāi)展相關(guān)行動(dòng)并形成數(shù)據(jù)反饋。在數(shù)字化、智能化時(shí)代，構(gòu)建數(shù)據(jù)價(jià)值體系，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)成為決定企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題。

（一）明確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的能力框架

在人與機(jī)器協(xié)同共生的背景下，企業(yè)基于系統(tǒng)將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問(wèn)題，應(yīng)用AI技術(shù)提高系統(tǒng)的智能化水平和人機(jī)共生程度，構(gòu)建起企業(yè)的一個(gè)“數(shù)字孿生”，使企業(yè)發(fā)起的每個(gè)業(yè)務(wù)需求都在平臺(tái)上形成“鏡像”，每一筆業(yè)務(wù)都留下數(shù)據(jù)痕跡。數(shù)據(jù)流與業(yè)務(wù)流相互融合，業(yè)務(wù)流不斷產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，更新數(shù)據(jù)流；數(shù)據(jù)流不斷帶來(lái)新的洞見(jiàn)，形成和優(yōu)化決策，實(shí)時(shí)監(jiān)控和指揮業(yè)務(wù)執(zhí)行。在這一過(guò)程中，企業(yè)日益成為可感知、會(huì)思考、能一體化協(xié)同執(zhí)行的智能體，具備全面感知、前瞻洞察、科學(xué)決策和閉環(huán)指揮四大能力（見(jiàn)圖4）。同時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理模式將隨之發(fā)生改變，呈現(xiàn)如下五大特點(diǎn)：一是自動(dòng)化、少人化。現(xiàn)在企業(yè)的運(yùn)營(yíng)管理以流程驅(qū)動(dòng)為主，業(yè)務(wù)的各環(huán)節(jié)主要由人工進(jìn)行干預(yù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主，業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)都將是少人或無(wú)人干預(yù)的管理。二是敏捷化、適變性?，F(xiàn)在的企業(yè)集中管控、流程冗長(zhǎng)、一管就僵化、一放就散，即便是做了大量的制度流程和標(biāo)準(zhǔn)化工作，高層管理者還是為此頭疼不已。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)通過(guò)授權(quán)前移，讓聽(tīng)得見(jiàn)炮火的士兵來(lái)做決策。同時(shí)，在此過(guò)程中所有的業(yè)務(wù)過(guò)程數(shù)據(jù)被跟蹤記錄下來(lái)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)活動(dòng)的敏捷性和業(yè)務(wù)的可控性。三是數(shù)據(jù)導(dǎo)向，規(guī)則導(dǎo)向?，F(xiàn)在的管理決策依賴“能人”的經(jīng)驗(yàn)和觀點(diǎn)進(jìn)行決策，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)主要基于數(shù)據(jù)和規(guī)則進(jìn)行科學(xué)決策。四是用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策和業(yè)務(wù)的快速執(zhí)行。現(xiàn)在的企業(yè)用數(shù)據(jù)為管理決策提供支撐，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)能夠在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中用數(shù)據(jù)直接驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)快速執(zhí)行。五是主動(dòng)服務(wù)?，F(xiàn)在的企業(yè)主要基于數(shù)據(jù)層層匯總加工的模式開(kāi)展統(tǒng)計(jì)式匯報(bào)，高層管理者難以及時(shí)掌握真實(shí)的業(yè)務(wù)信息。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)將實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)預(yù)警，以及事前和事中的及時(shí)糾偏。

圖4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)能力框架

（二）構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)的大腦中樞

感知、洞察、決策、指揮能力要想成為現(xiàn)實(shí)，核心就是要重構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理體系，建立數(shù)智化經(jīng)營(yíng)管理閉環(huán)，主要是建設(shè)作為大腦中樞的數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心（邏輯架構(gòu)如圖5所示），開(kāi)展人機(jī)一體化協(xié)同執(zhí)行的數(shù)智化管理，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的功能實(shí)現(xiàn)。

圖5 數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心的邏輯架構(gòu)

1.搭建作為技術(shù)和數(shù)據(jù)底座的數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)從采集、治理、加工、資產(chǎn)、服務(wù)等全過(guò)程的平臺(tái)能力，是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智運(yùn)營(yíng)管理模式的技術(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。企業(yè)通過(guò)構(gòu)建數(shù)據(jù)平臺(tái)打通數(shù)據(jù)壁壘，匯聚多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全方位、全過(guò)程、全領(lǐng)域的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流動(dòng)與共享；構(gòu)建數(shù)據(jù)治理體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化；基于數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的AI能力，包括RPA引擎、AI分析引擎、可視化引擎、知識(shí)圖譜、算法管理引擎等子系統(tǒng)，企業(yè)能夠開(kāi)展數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)加工、智能分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)模擬預(yù)測(cè)等，形成有價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和服務(wù)化的數(shù)據(jù)應(yīng)用。

2.確定數(shù)智運(yùn)營(yíng)相關(guān)規(guī)則。建立數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心的規(guī)則體系，對(duì)與業(yè)務(wù)管理緊密相關(guān)的政策、規(guī)定、策略等進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)化，形成數(shù)字化管理的基礎(chǔ)規(guī)則庫(kù)，以及基于知識(shí)圖譜的知識(shí)庫(kù)和指標(biāo)庫(kù)。定規(guī)則過(guò)程體現(xiàn)了經(jīng)營(yíng)規(guī)則集中管控的能力，將企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累的經(jīng)營(yíng)問(wèn)題、策略方案、管理方法等知識(shí)進(jìn)行數(shù)字化沉淀，是企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理逐步走向數(shù)智化不可或缺的經(jīng)驗(yàn)庫(kù)。

3.開(kāi)展業(yè)務(wù)全程實(shí)時(shí)監(jiān)控。以規(guī)則體系中的各項(xiàng)規(guī)則為比對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，基于分析模型和分析工具自動(dòng)化實(shí)時(shí)開(kāi)展業(yè)務(wù)過(guò)程中的數(shù)據(jù)監(jiān)控和探索，全面描繪企業(yè)運(yùn)行狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)異常、業(yè)務(wù)問(wèn)題和運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，可以做到對(duì)業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)可視化捕獲和對(duì)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)預(yù)警，讓經(jīng)營(yíng)管理層看清業(yè)務(wù)全過(guò)程。監(jiān)控過(guò)程中系統(tǒng)執(zhí)行指標(biāo)、展現(xiàn)、預(yù)警等主要功能，體現(xiàn)了全面感知的能力。

4.實(shí)施自動(dòng)化建議和判斷。對(duì)于在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中預(yù)警的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)數(shù)據(jù)和算法匹配知識(shí)庫(kù)中的解決方案，開(kāi)展模擬測(cè)算，形成多種可選擇的方案或策略，賦能經(jīng)營(yíng)管理決策，讓整個(gè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程更加平穩(wěn)運(yùn)行。建議和判斷過(guò)程體系包括模型、計(jì)算、方案等主要功能，體現(xiàn)了前瞻洞察及科學(xué)決策能力。

5.任務(wù)執(zhí)行形成反饋閉環(huán)。企業(yè)經(jīng)由系統(tǒng)自動(dòng)化建議和判斷形成的最終方案策略基于任務(wù)執(zhí)行過(guò)程自動(dòng)下達(dá)到各業(yè)務(wù)系統(tǒng)，觸發(fā)相關(guān)業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)信息傳遞的零失真，決策到執(zhí)行的自動(dòng)化，形成自動(dòng)運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)閉環(huán)，保證決策與執(zhí)行完全一致。任務(wù)執(zhí)行過(guò)程包括協(xié)同、行動(dòng)、指揮等主要功能，體現(xiàn)了閉環(huán)指揮的能力。

（三）數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心的場(chǎng)景化應(yīng)用：以供應(yīng)鏈金融中的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控為例

在具體的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，企業(yè)通過(guò)數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心，基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，提出預(yù)警并直接驅(qū)動(dòng)采取相應(yīng)的行動(dòng)，能夠全面推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在經(jīng)營(yíng)中的功能實(shí)現(xiàn)。本文以供應(yīng)鏈金融中的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控為管理場(chǎng)景為例說(shuō)明。

實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈金融是很多企業(yè)開(kāi)展的一項(xiàng)擴(kuò)大銷量的創(chuàng)新業(yè)務(wù)，為客戶提供金融信貸支持，實(shí)現(xiàn)與客戶互惠互利。在供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)中，風(fēng)險(xiǎn)控制是重中之重。數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)識(shí)別、策略模擬及智能化推薦、決策自動(dòng)化下達(dá)、持續(xù)跟蹤風(fēng)險(xiǎn)策略，能夠有效解決風(fēng)險(xiǎn)難發(fā)現(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)管控措施難決策、執(zhí)行過(guò)程難跟蹤、風(fēng)險(xiǎn)改善難量化等問(wèn)題?，F(xiàn)以某開(kāi)展供應(yīng)鏈金融的企業(yè)為例。（1）數(shù)據(jù)平臺(tái)：在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)中整合客戶交易、企業(yè)經(jīng)營(yíng)、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等數(shù)據(jù)，與企業(yè)合作的銀行、擔(dān)保公司、大數(shù)據(jù)公司等外部數(shù)據(jù)一起進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，并建立了大量業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)AI模型。（2）定規(guī)則：開(kāi)展AI模型檢測(cè)、判斷數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。（3）監(jiān)控：實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地反饋風(fēng)險(xiǎn)信息，將風(fēng)險(xiǎn)信息以信息卡片的形式推送給相關(guān)財(cái)務(wù)人員，實(shí)現(xiàn)以最短時(shí)間、最高效率、最低成本為財(cái)務(wù)人員預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)客戶和風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)。（4）建議和判斷：針對(duì)系統(tǒng)推送過(guò)來(lái)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)信息，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)類型、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)、風(fēng)險(xiǎn)屬性等信息，在系統(tǒng)中提取相關(guān)管理規(guī)則，開(kāi)展多場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)推演及模擬，基于管理規(guī)則進(jìn)行定量評(píng)估計(jì)算，獲得定量化、圖形化的多版本決策建議清單，支持管理者在多種決策方案間進(jìn)行實(shí)時(shí)推演、過(guò)程對(duì)比和綜合分析，實(shí)現(xiàn)決策簡(jiǎn)單化、定量化、自動(dòng)化。（5）任務(wù)執(zhí)行與閉環(huán)反饋：在決策下達(dá)過(guò)程中，系統(tǒng)向各業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)送動(dòng)作信息。如：通知金融機(jī)構(gòu)實(shí)時(shí)調(diào)整客戶授信額度、向ERP下達(dá)業(yè)務(wù)交易凍結(jié)指令、向CRM系統(tǒng)下達(dá)業(yè)務(wù)員工作指令等。同時(shí)，系統(tǒng)持續(xù)跟蹤風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)展過(guò)程，對(duì)執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行持續(xù)監(jiān)督和評(píng)估，判斷執(zhí)行過(guò)程是否存在偏差，以及提供實(shí)時(shí)的信息反饋。在風(fēng)險(xiǎn)事件完結(jié)后，數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心沉淀了大量的管理規(guī)則，形成該公司面向未來(lái)的決策知識(shí)庫(kù)，進(jìn)一步提升了公司管理決策的智能化、自動(dòng)化能力。

六、結(jié)束語(yǔ)

以數(shù)據(jù)全方位驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展，已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)塑造核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。隨著人機(jī)協(xié)同程度的日益提高，數(shù)據(jù)不再只是用來(lái)被動(dòng)支持決策的工具。依托數(shù)據(jù)采集—數(shù)據(jù)治理—數(shù)據(jù)建?！悄軟Q策—指揮執(zhí)行—反饋改進(jìn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)，數(shù)據(jù)可以直接賦能企業(yè)業(yè)務(wù)，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文從人機(jī)協(xié)同視角出發(fā)，構(gòu)建了包含服務(wù)對(duì)象、需求動(dòng)機(jī)、應(yīng)用場(chǎng)景、模型、數(shù)據(jù)五要素的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)概念框架，進(jìn)一步明確了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)涵，并從明確能力框架和構(gòu)建數(shù)智運(yùn)營(yíng)中心兩方面為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)提出了建議，并描繪了供應(yīng)鏈金融財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控具體場(chǎng)景。本文提煉出企業(yè)智能運(yùn)營(yíng)中心或?qū)⒅饾u成為新型智慧企業(yè)建設(shè)的核心要素之一，是未來(lái)智慧型企業(yè)的核心基礎(chǔ)設(shè)施及載體。