企業(yè)數字化轉型工作計劃

企業(yè)數字化轉型工作計劃

數字化轉型是順應新一輪科技革命和產業(yè)變革趨勢，不斷深化應用云計算、大數據、物聯網、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術，激發(fā)數據要素創(chuàng)新驅動潛能，打造提升信息時代生存和發(fā)展能力，加速業(yè)務優(yōu)化升級和創(chuàng)新轉型，改造提升傳統(tǒng)動能，培育發(fā)展新動能，創(chuàng)造、傳遞并獲取新價值，實現轉型升級和創(chuàng)新發(fā)展的過程。優(yōu)化升級數字基礎設施（一）加快建設信息網絡基礎設施建設高速泛在、天地一體、云網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施。有序推進骨干網擴容，協同推進千兆光纖網絡和5G網絡基礎設施建設，推動5G商用部署和規(guī)模應用，前瞻布局第六代移動通信（6G）網絡技術儲備，加大6G技術研發(fā)支持力度，積極參與推動6G國際標準化工作。積極穩(wěn)妥推進空間信息基礎設施演進升級，加快布局衛(wèi)星通信網絡等，推動衛(wèi)星互聯網建設。提高物聯網在工業(yè)制造、農業(yè)生產、公共服務、應急管理等領域的覆蓋水平，增強固移融合、寬窄結合的物聯接入能力。（二）推進云網協同和算網融合發(fā)展加快構建算力、算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系。在京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝地區(qū)雙城經濟圈、貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等地區(qū)布局全國一體化算力網絡國家樞紐節(jié)點，建設數據中心集群，結合應用、產業(yè)等發(fā)展需求優(yōu)化數據中心建設布局。加快實施東數西算工程，推進云網協同發(fā)展，提升數據中心跨網絡、跨地域數據交互能力，加強面向特定場景的邊緣計算能力，強化算力統(tǒng)籌和智能調度。按照綠色、低碳、集約、高效的原則，持續(xù)推進綠色數字中心建設，加快推進數據中心節(jié)能改造，持續(xù)提升數據中心可再生能源利用水平。推動智能計算中心有序發(fā)展，打造智能算力、通用算法和開發(fā)平臺一體化的新型智能基礎設施，提供體系化的人工智能服務。（三）有序推進基礎設施智能升級穩(wěn)步構建智能高效的融合基礎設施，提升基礎設施網絡化、智能化、服務化、協同化水平。高效布局人工智能基礎設施，提升支撐智能＋發(fā)展的行業(yè)賦能能力。推動農林牧漁業(yè)基礎設施和生產裝備智能化改造，推進機器視覺、機器學習等技術應用。建設可靠、靈活、安全的工業(yè)互聯網基礎設施，支撐制造資源的泛在連接、彈性供給和高效配置。加快推進能源、交通運輸、水利、物流、環(huán)保等領域基礎設施數字化改造。推動新型城市基礎設施建設，提升市政公用設施和建筑智能化水平。構建先進普惠、智能協作的生活服務數字化融合設施。在基礎設施智能升級過程中，充分滿足老年人等群體的特殊需求，打造智慧共享、和睦共治的新型數字生活。突出重點，打造行業(yè)數字化轉型示范樣板（一）打造制造類企業(yè)數字化轉型示范以智能制造為主攻方向，加快建設推廣智能工廠、數字化車間、智能煉廠、智能鋼廠等智能現場，推動裝備、生產線和工廠的數字化、網絡化、智能化改造，著力提高生產設備數字化率和聯網率，提升關鍵工序數控化率，增強基于數字孿生的設計制造水平，加快形成動態(tài)感知、預測預警、自主決策和精準執(zhí)行能力，全面提升企業(yè)研發(fā)、設計和生產的智能化水平。積極打造工業(yè)互聯網平臺，推動知識能力的模塊化、軟件化和平臺化，加快產業(yè)鏈供應鏈資源共享和業(yè)務協同。（二）打造能源類企業(yè)數字化轉型示范加快建設推廣智慧電網、智慧管網、智能電站、智能油田、智能礦山等智能現場，著力提高集成調度、遠程操作、智能運維水平，強化能源資產資源規(guī)劃、建設和運營全周期運營管控能力，實現能源企業(yè)全業(yè)務鏈的協同創(chuàng)新、高效運營和價值提升。（三）打造建筑類企業(yè)數字化轉型示范重點開展建筑信息模型、三維數字化協同設計、人工智能等技術的集成應用，提升施工項目數字化集成管理水平，推動數字化與建造全業(yè)務鏈的深度融合，助力智慧城市建設，著力提高BIM技術覆蓋率，創(chuàng)新管理模式和手段，強化現場環(huán)境監(jiān)測、智慧調度、物資監(jiān)管、數字交付等能力，有效提高人均勞動效能。（四）打造服務類企業(yè)數字化轉型示范著力推進智慧營銷、智慧物流、智慧金融、智慧旅游、智慧供應鏈等建設，推動實體服務網點向虛擬智慧網點轉變，打造智慧服務中心，發(fā)展基于互聯網平臺的用戶服務，打造在線的數字服務產品，積極創(chuàng)新服務模式和商業(yè)模式，提升客戶體驗，提高客戶黏性，拓展數字服務能力，擴展數字業(yè)務規(guī)模。企業(yè)數字化驅動總結與展望過去兩年，受新冠疫情的持續(xù)沖擊，越來越多的企業(yè)意識到提升數字化能力對企業(yè)生存和發(fā)展的必要性。中國企業(yè)在數字化戰(zhàn)略、數字化投資、數字化布局、數字化成效等不同領域，從全球視角和國內視角，既有共性也存在著差異，這意味著中國企業(yè)既要借鑒全球企業(yè)已經具備的領先實踐，同時也要立足自身，根據中國市場的獨特性，制定適合自身的數據戰(zhàn)略。在向數據驅動型企業(yè)轉型過程中，云原生數據戰(zhàn)略是重要的基礎前提，利用云原生數據基礎設施，提升系統(tǒng)的效率、可用性和可擴展性，并降低成本。打破數據孤島，通過整合化分析，讓數據實現跨組織、跨部門、跨產品流動，敏捷的靈活的分析能力幫助企業(yè)從數據中萃取業(yè)務洞察，數據驅動的智能化創(chuàng)新將業(yè)務洞察嵌入企業(yè)的業(yè)務流程，優(yōu)化企業(yè)的商業(yè)模式，文化與變革管理保障組織在轉型過程中具有敏捷性和適應性。行業(yè)領先企業(yè)已經做出表率，他們將數據作為企業(yè)的核心資產加以管理和利用，無論是在推動業(yè)務增長，提高運營效率，創(chuàng)造用戶體驗創(chuàng)新，還是質量保障與風險控制都創(chuàng)造了新的業(yè)務價值，幫助企業(yè)建立了競爭優(yōu)勢。站在今天，展望未來，技術革新的步伐將永不停歇，量子計算、指數級智能和環(huán)境體驗可能會在未來十年或更長的時間內主導整個數字化領域。新技術的出現以及伴隨新技術應用而出現的新的應用場景將給企業(yè)帶來全新的機遇與挑戰(zhàn)。那些提前做好準備，不斷嘗試創(chuàng)新的企業(yè)將會成為最后的贏家。中國企業(yè)數據分析應用現狀但是隨著數字化進程的發(fā)展，大部分企業(yè)對數據應用已經擺脫顧慮。企業(yè)在建立完善基礎設施的同時，應該注重價值展現、追求影響力，建立長期、可持續(xù)發(fā)展的動力。建立數據團隊與業(yè)務人員的合作伙伴關系：只有當工作流程重新設計，數據才能帶來變革性的成果，數據在付之于行動的過程中存在脫節(jié)。企業(yè)需建立業(yè)務團隊與數據團隊之間的紐帶，形成創(chuàng)新工作模式，精通業(yè)務和分析的個人可以作為紐帶，表達雙方的需求，輔助團隊之間的溝通，才有可能創(chuàng)造最大的績效價值。領先的文化與變革管理，建立員工的信任與參與感：如何將企業(yè)打造成信任、敏捷、創(chuàng)新的組織成為變革管理的關鍵。企業(yè)需要搭建員工支持框架，包括溝通、培訓、激勵等等，而不僅僅是通過說教的方式來試圖改變員工觀念。提升企業(yè)數字化轉型供給水平（一）增強供需匹配度互聯網平臺企業(yè)和數字化轉型服務商等供給方主體，聚焦中小企業(yè)數字化共性需求，研發(fā)即時溝通、遠程協作、項目管理、流程管理等基礎數字應用。遵循大企業(yè)建平臺、中小企業(yè)用平臺思路，大型企業(yè)打造面向中小企業(yè)需求的工業(yè)互聯網平臺，輸出成熟行業(yè)數字化轉型經驗，帶動產業(yè)鏈供應鏈上下游中小企業(yè)協同開展數字化轉型。細分行業(yè)數字化轉型服務商研發(fā)推廣具備行業(yè)特性的產品服務。低代碼服務商持續(xù)提升產品的可拓展性，幫助業(yè)務人員自主高效構建數字化應用，滿足即時個性化需求。（二）開展全流程服務數字化轉型服務商、互聯網平臺企業(yè)、工業(yè)互聯網平臺企業(yè)等通過線上線下結合方式，展示場景融合應用和轉型方法路徑，增強中小企業(yè)數字化轉型意識和意愿。數字化轉型服務商和第三方評估機構等主體，聚焦中小企業(yè)個性化轉型需求，幫助中小企業(yè)制定數字化轉型策略。電信運營商、智能硬件企業(yè)、數字化轉型服務商等幫助中小企業(yè)開展網絡建設、硬件改造連接和軟件應用部署等，開展配套數字技能培訓。基于中小企業(yè)階段性轉型需求，數字化轉型服務商整合生態(tài)資源，為中小企業(yè)匹配與現階段需求適配的產品和服務，推動中小企業(yè)轉型逐步深入。（三）研制輕量化應用數字化轉型服務商聚焦中小企業(yè)轉型痛點難點，提供小快輕準的產品和解決方案。研發(fā)推廣低代碼產品服務，助力中小企業(yè)自行創(chuàng)建、部署、使用和調整數字化應用，提升中小企業(yè)二次開發(fā)能力和需求響應能力。發(fā)展訂閱式軟件服務，有條件的數字化轉型服務商可面向中小企業(yè)提供免費試用版服務，探索發(fā)展以數字化轉型收益支付服務費用等方式，降低中小企業(yè)數字化轉型顧慮和成本。工業(yè)互聯網平臺企業(yè)匯聚工業(yè)APP，沉淀工業(yè)技術、知識和經驗，建設工業(yè)APP商店，加速工業(yè)APP交易流轉應用。（四）深化生態(tài)級協作工業(yè)互聯網平臺、數字化轉型服務商和大型企業(yè)等各方主體，推動產業(yè)鏈供應鏈上下游企業(yè)業(yè)務協同、資源整合和數據共享，助力中小企業(yè)實現鏈式轉型。大型企業(yè)搭建或應用工業(yè)互聯網平臺，面向上下游中小企業(yè)開放訂單、技術、工具、人才、數據、知識等資源，探索共生共享、互補互利的合作模式。工業(yè)互聯網平臺、數字化轉型服務商和金融機構加強合作，開展物流、資金流和數據流等交叉驗證，創(chuàng)新信用評估體系和風險控制機制，提升中小企業(yè)融資能力。數字經濟面臨形勢當前，新一輪科技革命和產業(yè)變革深入發(fā)展，數字化轉型已經成為大勢所趨，受內外部多重因素影響，我國數字經濟發(fā)展面臨的形勢正在發(fā)生深刻變化。發(fā)展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業(yè)變革新機遇的戰(zhàn)略選擇。數字經濟是數字時代國家綜合實力的重要體現，是構建現代化經濟體系的重要引擎。世界主要國家均高度重視發(fā)展數字經濟，紛紛出臺戰(zhàn)略規(guī)劃，采取各種舉措打造競爭新優(yōu)勢，重塑數字時代的國際新格局。數據要素是數字經濟深化發(fā)展的核心引擎。數據對提高生產效率的乘數作用不斷凸顯，成為最具時代特征的生產要素。數據的爆發(fā)增長、海量集聚蘊藏了巨大的價值，為智能化發(fā)展帶來了新的機遇。協同推進技術、模式、業(yè)態(tài)和制度創(chuàng)新，切實用好數據要素，將為經濟社會數字化發(fā)展帶來強勁動力。數字化服務是滿足人民美好生活需要的重要途徑。數字化方式正有效打破時空阻隔，提高有限資源的普惠化水平，極大地方便群眾生活，滿足多樣化個性化需要。數字經濟發(fā)展正在讓廣大群眾享受到看得見、摸得著的實惠。規(guī)范健康可持續(xù)是數字經濟高質量發(fā)展的迫切要求。我國數字經濟規(guī)?？焖贁U張，但發(fā)展不平衡、不充分、不規(guī)范的問題較為突出，迫切需要轉變傳統(tǒng)發(fā)展方式，加快補齊短板弱項，提高我國數字經濟治理水平，走出一條高質量發(fā)展道路。企業(yè)數據治理與數據安全隨著數字化文化的普及，越來越多的企業(yè)開始使用業(yè)務系統(tǒng)，利用計算機技術幫忙解決處理問題，數字資產管理的意識也日益提高，但由此也帶來了一些問題。例如不同來源的數據質量良莠不齊，數據格式五花八門，不同業(yè)務部門互不了解對方的數據資產，產生大量數據冗余，形成數據孤島，此外也存在隨時被外部攻擊的安全問題。以上問題的產生，使得數據治理的概念應運而生，數據作為一種數據資產應該實現人人均可訪問，團隊之間打通以及靈活可擴展的效果；數據治理應該實現更快的移動、分類和存儲數據，采用受管理的存儲簡化數據管理、集中定義安全、管控和審計策略，且策略保持一致的執(zhí)行、在組織內部和與合作伙伴間可以輕松安全地共享數據。對于數據質量管理的衡量，也提出了三點要求，經過數據治理的數據需要具備及時性，即是否能夠在數據需求定義要求的期限內獲得最新的數據，或按要求的更新頻率刷新數據值；數據的準確性，即數據是否符合數據標準中的業(yè)務定義；數據的完整性，即業(yè)務需求的關鍵數據項在系統(tǒng)中是否有定義，或者關鍵數據項是否都采集了數據。數據治理的框架一般包括數據治理頂層設計、數據管理、數據應用與服務的從上至下指導和從下而上推進的多層次、多維度、多視角方位框架。為了搭建數據治理的合理框架，需要從數據戰(zhàn)略和組織架構出發(fā)。數據戰(zhàn)略的制定需要企業(yè)從內外部進行分析和預測，明確制定目標，即應對數據資產的管理由分散模式轉為集中模式，由此制定實施計劃并進行及時的回顧和考核。數據治理是一項全局性的工作，有效的組織架構是數據治理成功與否的有力保證，為達到數據戰(zhàn)略目標，建立體系化的組織架構、明確職責的分工是非常必要的。企業(yè)應根據自身的組織架構設計數據治理組織架構，對治理層、決策層以及執(zhí)行層應承擔的責任和享有的權限進行明確和分工，整合資源投入，以更為有效地改善數據管理局面。統(tǒng)籌部署，多措并舉確保轉型工作順利實施（一）制定數字化轉型規(guī)劃和路線圖結合企業(yè)實際，制定企業(yè)數字化轉型專項規(guī)劃，明確轉型方向、目標和重點，勾畫商業(yè)模式、經營模式和產業(yè)生態(tài)藍圖愿景。以構建企業(yè)數字時代核心競爭能力為主線，制定數字化轉型方案，納入企業(yè)年度工作計劃，明確相關部門和崗位工作要求，加強動態(tài)跟蹤和閉環(huán)管控。加快企業(yè)數字化治理模式、手段、方法升級，以企業(yè)架構為核心構建現代化IT治理體系，促進IT投資與業(yè)務變革發(fā)展持續(xù)適配。（二）協同推進數字化轉型工作建立跨部門聯合實施團隊，探索建設數字化創(chuàng)新中心、創(chuàng)新實驗室、智能調度中心、大數據中心等平臺化、敏捷化的新型數字化組織，推動面向數字化轉型的企業(yè)組織與管理變革，統(tǒng)籌構建數字化新型能力，以釘釘子的精神切實推動數字化轉型工作，一張藍圖干到底。對接考核體系，以價值效益為導向，跟蹤、評價、考核、對標和改進數字化轉型工作。構建企業(yè)數據一體化融合分析能力（一）建立現代化的企業(yè)智能湖倉架構在當前業(yè)務發(fā)展日新月異的情況下，傳統(tǒng)的數據倉庫與數據湖已經無法有效滿足數據分析的需要。傳統(tǒng)數據倉庫適合對成熟的數據進行數據分析，但支持的數據結構較為單一。數據湖雖然支持多種類別數據的價值挖掘，但缺少有效統(tǒng)一的數據管理功能，無法保證源數據的質量。要想從種類結構日漸變化的數據中獲取最佳洞見，用戶必須有能力輕松在數據湖與專用存儲系統(tǒng)之間移動數據。但隨著系統(tǒng)中數據規(guī)模的持續(xù)增長，數據移動也變得越來越困難。為了解決這一挑戰(zhàn)、進而從數據中獲取最大收益，智能湖倉架構應運而生。作為一類現代化數據架構，智能湖倉將數據湖、數據倉庫以及所有其他專用服務接入統(tǒng)一且連續(xù)的整體。使用戶可以通過正確的工具完成正確的任務，同時提供以迭代及增量方式構建架構的良好敏捷性。在添加新數據源、發(fā)現新的用例/需求以及開發(fā)新的分析方法時，可以通過更靈活地調整智能湖倉中的相應組件，借此滿足當前及未來的各類需求，幫助用戶從容運用數據資源以及蘊藏其中的重要價值。智能湖倉的構建應通過以下五大關鍵要素聚焦實際業(yè)務并賦能客戶。首先是靈活擴展、安全可靠。作為整個架構最基礎、最重要的組成部分，數據湖的可靠性和大容量的數據存儲能力，是確保整個智能湖倉架構有效應用的基礎。數據湖的基礎組件應具有可用性、可擴展性，以及大容量的、根據用戶使用習慣自動分層的數據存儲能力，從而確保整個智能湖倉架構得有效應用。同時也意味著數據湖的成本在擴展性可用性很高的情況下，依然能保持最佳的安全性、合規(guī)性、審計能力及成本可控性。其次是專門構建和極致性能。具體來看，智能湖倉需要為用戶提供多樣的數據分析的服務集合，要能夠實現日常數據的查詢，也要能夠針對日志數據進行實時監(jiān)控，還要能有效處理流數據等功能，使得用戶可以更加有針對性為不同的需求挑選不同應用，來縮短獲取洞察時間，實現業(yè)務的突破。第三點則是數據網格（DataMesh），跨域創(chuàng)新。在賦能員工創(chuàng)新與構建數據驅動型組織的過程當中，數據網格架構的一個主要優(yōu)勢是允許不同的業(yè)務部門和企業(yè)部門獨立運營，并將其數據作為產品提供。這種模式不僅可讓企業(yè)擴大規(guī)模，而且還將維護產品的端到端責任賦予作為數據領域專家的數據生產者。通過數據間的壁壘打通與無縫移動，使得一個復雜查詢就可以實現跨湖、倉、數據庫實現數據查詢。協助用戶消除數據煙囪和信息孤島，有效構建高效的數據分析引擎。第四，自動統(tǒng)一地管理數據。以更快的移動、存儲和分類數據并采用受管理的存儲簡化數據管理來快速構建數據湖。通過集中定義安全、管控和審計策略以及執(zhí)行一致地策略來簡化安全管理。并建立流通的數據標準，在組織內部和與合作伙伴輕松安全地共享數據。最后是敏捷分析和深度智能。用戶首先將數據基礎設施現代化水平進行有效提升，然后讓數據真正地產生價值并且真正地能夠挖掘出價值，最后通過深度融合的機器學習服務對決策進行更好地輔助。將數據、數據分析服務與機器學習服務無縫集成，可以為企業(yè)提供更智能的服務，幫助企業(yè)更好地挖掘數據智能，實現數據驅動價值的目標。（二）打破企業(yè)數據孤島，數據無縫流動在數據治理的要求下，數據應該在各個部門和系統(tǒng)中互聯互通，然而隨著業(yè)務的發(fā)展，業(yè)務需求和業(yè)務定義也處于常態(tài)的變化之中，業(yè)務需求的多樣性也持續(xù)要求著企業(yè)加強在業(yè)務單元之間的信息串聯互通能力。在數據治理的要求下，數據應該在各個部門和系統(tǒng)中互聯互通，一方面既滿足日漸多樣且復雜的業(yè)務應用場景，另一方面保障多業(yè)務場景互聯互通后的數據質量。由此帶來的數據定義和數據格式也發(fā)生了轉變。如果不使數據流動起來互通，保持更新和使用，就會生成越來越多的臟數據和無法利用的數據，帶來巨大的管理和存儲成本。數據共享和數據民主化的理念逐漸步入企業(yè)的視野，越來越多的技術手段支持企業(yè)以低成本、低配置、低基礎建設的方式為企業(yè)提供數據共享抓手，保障數據質量為基礎去打破數據孤島，幫助企業(yè)促進數據共享與民主化，通過實現數據互聯互通放大數據價值；同時，企業(yè)也需要同步建章立制，通過內部機制或管理辦法明確不同的數據生產者、消費者之間的權限、數據標準、質量要求等應用細節(jié)，對抓手的使用進行規(guī)范和指引，并設置數據共享管理機制。在技術支撐方面，越來越多的主流和新興公有云廠商開始提供基于云平臺的數據倉庫服務，這類云數據倉庫不需要企業(yè)提供基礎設施配置，支持不同賬戶、不同角色、不同地區(qū)在設置好的倉庫中進行數據的共享。同時，數據庫中由表、視圖或函數等元素所構成的的數據產品的訪問可以分別在數據生產者和數據消費者側進行控制，落實數據生產、維護、訪問、應用的權限配置。最終為企業(yè)提供一種安全、即時、成本可控的方式提供滿足業(yè)務個性化需要的數據視圖，實現數據的互聯互通，為企業(yè)的洞察分析能力的提升和業(yè)務數字化提供有效支持。在機制設計方面，需要充分兼顧數據共享的暢通程度和數據標準落實情況；對于同時作為數據生產者和消費者的業(yè)務部門，落實數據標準制定、質量監(jiān)控和優(yōu)化職責，明確不同部門的相關業(yè)務數據的共享權限與應用范圍；對于數據倉庫管理部門或中臺部門，需要設計數據共享管理機制，一方面，在中臺層面或企業(yè)層面明確數據共享的基本要求，包括標準要求、權限配置等，另一方面，通過考核、檢查、意見征集等管理手段，實現共享激勵，弱化業(yè)務單元之間的數據壁壘。（三）融合企業(yè)數據分析與機器學習企業(yè)的數據從最開始的收集到最后數據驅動型決策的整個過程中涵蓋了四個主要方面，分別是數據收集，數據統(tǒng)一，數據分析和解決方案實施，整個過程中，機器學習和人工智能技術都有用武之地，企業(yè)應該部署相關能力來強化自身的數據戰(zhàn)略。在數據收集端，合約信息可以通過圖像識別，文本提取，嵌入式圖像識別信息系統(tǒng)、語音識別等手段來建立企業(yè)自身的數據資產；數據統(tǒng)一端主要關注數據標識和涉及的數據隱私問題，人工智能和機器學習技術可以通過以往的標識策略學習并推斷可能的標識方案，文本分析等技術也對合規(guī)問題的解決提出了高效的施行方案；人工智能和機器學習最主要的應用場景就是對數據的分析上，有如此多的數據輸入，機器學習相關技術可以幫助企業(yè)實現人群細分、和行為預測，而正是這些分析結果形成了企業(yè)的競爭優(yōu)勢，為企業(yè)下一步的成效改革提供有力支撐。精密的機器學習模型有助于企業(yè)更高效地發(fā)現規(guī)律、找出異常、進行預測以及做出決策，形成洞察。通過人工智能與機器學習技術的相結合，從三個方面為企業(yè)發(fā)起助力，即認知自動化、認知參與和認知洞察力。目前，很多企業(yè)數據湖/數據倉庫準備就緒，數據分析人員也想快速利用機器學習模型進行探索創(chuàng)新，經常會因為機器學習理論或編程門檻偏高而放棄。在認知自動化方面，主要通過機器學習技術實現機器人流程自動化（RPA），可以看到人工智能設備自動化了那些傳統(tǒng)上需要訓練有素的工人才能完成的任務。其中手寫和字符識別，例如NLP和OCR技術可以幫助企業(yè)降低風險和成本，支持更為復雜和繁瑣的日常辦公需要；認知參與體現了人工智能的代理特性，認知系統(tǒng)使用例如：圖像、音頻、視頻等非結構化數據信息，為客戶定制化產品和服務并創(chuàng)造新的收益。由此也產生了一些新型的應用場景，這些場景需要人工智能接觸到更復雜的信息并完成數字化任務；認知洞察力是指從收集到的數據流中需要隱含的關系和相關問題的答案，從而獲得更深入和可操作的洞見。有了足夠數據量的支持，人工智能做出觀察和預測的準確性也得到提高，人工智能不僅可以了解已經發(fā)生的事情，分析正在發(fā)生的事情，還將帶著洞察預測接下來會發(fā)生的事情，這有利于管理層制定商業(yè)戰(zhàn)略，幫助員工提升效率。加快推動數字產業(yè)化（一）增強關鍵技術創(chuàng)新能力瞄準傳感器、量子信息、網絡