企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

企業(yè)智慧運營研究報告

(2023年)

中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所

中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司

華為技術有限公司

2023年7月

前言

工業(yè)和信息化部2021年發(fā)布的《“十四五”信息化和工業(yè)化深

度融合發(fā)展規(guī)劃》提出，要“構(gòu)建數(shù)字化供應鏈管理體系，引導企業(yè)

打造數(shù)字化駕駛艙，實現(xiàn)經(jīng)營管理的可視化和透明化，基于生產(chǎn)運營

數(shù)據(jù)重構(gòu)戰(zhàn)略布局、運營管理和市場服務，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的高效運營

管理模式?！卑殡S云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息

技術的融合發(fā)展，各行業(yè)企業(yè)從生產(chǎn)運營、經(jīng)營管理等重點環(huán)節(jié)開始，

逐漸形成以數(shù)據(jù)和智能化手段驅(qū)動的智慧運營新模式，以點向面促進

企業(yè)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

智慧運營以數(shù)字化駕駛艙、智慧運營大屏等形式為媒介，將企業(yè)

經(jīng)營管理、各環(huán)節(jié)業(yè)務信息等進行精準、直觀的可視化呈現(xiàn)，同時圍

繞場景業(yè)務需求提供更加便捷、智能、前沿的數(shù)據(jù)服務，實現(xiàn)場景運

營智慧升級，促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“小步快跑”。為更好地推動企業(yè)

核心業(yè)務智慧運營建設，本報告從運營戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃、數(shù)據(jù)資產(chǎn)匯集

挖掘、核心技術應用賦能等方面進行了系統(tǒng)論述，對業(yè)務資源、客戶

運營、業(yè)務流程、客戶營銷、客戶服務等企業(yè)通用的場景進行重點論

述，并以實際案例進行落地經(jīng)驗解析，最后研提企業(yè)智慧運營未來展

望，為我國各行業(yè)企業(yè)全面建設智慧運營體系提供科學可落地的方法

論參考。

目錄

一、企業(yè)開展智慧運營的時代背景和重要意義......................................................1

（一）政策支持和技術發(fā)展助推我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速發(fā)展.............................1

（二）企業(yè)發(fā)展各環(huán)節(jié)智慧運營對數(shù)字化轉(zhuǎn)型意義重大.................................2

二、企業(yè)智慧運營建設的關鍵維度和具體內(nèi)容......................................................4

（一）通過完善戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃保障智慧運營持續(xù)發(fā)展.....................................4

（二）通過數(shù)據(jù)資源匯集挖掘形成智慧運營重要依據(jù).....................................7

（三）通過先進技術創(chuàng)新應用賦能運營智慧水平升級...................................12

三、智慧運營多點賦能企業(yè)業(yè)務場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型................................................19

（一）智慧運營促進業(yè)務資源的科學優(yōu)化配置...............................................19

（二）智慧運營深度發(fā)掘客戶潛在效益價值...................................................20

（三）智慧運營推進業(yè)務處置流程效率提升...................................................22

（四）智慧運營提升業(yè)務營銷精準度和利潤轉(zhuǎn)化...........................................23

（五）智慧運營優(yōu)化客服環(huán)節(jié)人工資源有效利用...........................................24

（六）智慧運營提升經(jīng)營管控水平有效規(guī)避經(jīng)營風險...................................26

四、智慧運營評價標準體系....................................................................................27

五、企業(yè)智慧運營未來展望....................................................................................30

圖目錄

圖1智慧運營模式......................................................................................................3

圖2智慧運營團隊的賦能活動..................................................................................6

圖3數(shù)據(jù)匯集挖掘能力..............................................................................................8

圖4自然語言處理三大應用方向............................................................................16

圖5智慧運營評價標準體系....................................................................................28

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一、企業(yè)開展智慧運營的時代背景和重要意義

（一）政策支持和技術發(fā)展助推我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速

發(fā)展

我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策戰(zhàn)略布局不斷加強。2020年11月，國務院

發(fā)布的《“十四五”規(guī)劃和2023年遠景目標的建議》中提出，“發(fā)

展數(shù)字經(jīng)濟，推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)

濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。在此政策指導

下，各部委相繼發(fā)布《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》、《“十四五”

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、《“十四五”促進中小企業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等文

件，從基礎設施建設、資金支持、技術創(chuàng)新、場景應用、標準建設、

市場培育等多維度出發(fā)，全面支持和指引數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)

展。新一代信息技術的融合應用是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必不可少的關鍵手

段。工業(yè)和信息化部印發(fā)的《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)

展規(guī)劃》提出，“激發(fā)企業(yè)融合發(fā)展活力，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動、軟件定義、

平臺支撐、服務增值、智能主導的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系?！睘橥苿訑?shù)字技

術與產(chǎn)業(yè)深度融合、依托數(shù)字基礎設施提升產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平、利用

數(shù)字要素賦能高質(zhì)量發(fā)展提供戰(zhàn)略指引。

新一代信息技術迅速發(fā)展，驅(qū)動各行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為企業(yè)

業(yè)務模式升級帶來新的變革。以云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)

等為代表的新一代信息技術各具優(yōu)勢特點，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略在企

業(yè)各業(yè)務環(huán)節(jié)中逐步落地執(zhí)行，這些技術也深入企業(yè)經(jīng)營運營的各個

環(huán)節(jié)，多點驅(qū)動企業(yè)整體運營模式重組升級。一方面拓寬業(yè)務運營路

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

徑，推動企業(yè)運營模式智能化轉(zhuǎn)變。云計算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技

術的深度應用，助力企業(yè)多維度挖掘消費者需求、輔助企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營

決策，實現(xiàn)以客戶為中心的產(chǎn)品與服務研發(fā)、生產(chǎn)與銷售，重塑企業(yè)

生產(chǎn)運營方式；物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、人工智能等新一代信息技術的運用，

能夠提升信息流通速度、強化企業(yè)內(nèi)部聯(lián)系，加強企業(yè)溝通效率和協(xié)

作力度，變革企業(yè)管理經(jīng)營方式。另一方面轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)管理理念，推動

企業(yè)運營思想現(xiàn)代化升級。數(shù)字經(jīng)濟的經(jīng)營理念的形成和推進要基于

海量數(shù)據(jù)，搭配運用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術，使得其具有

動態(tài)化、網(wǎng)絡化、生態(tài)化等特點，而傳統(tǒng)經(jīng)濟模式靜止、層級分明、

各環(huán)節(jié)孤立的經(jīng)營理念已不適應數(shù)字時代的要求，企業(yè)經(jīng)營理念需要

不斷轉(zhuǎn)變以切合當前的時代趨勢。

（二）企業(yè)發(fā)展各環(huán)節(jié)智慧運營對數(shù)字化轉(zhuǎn)型意義重

大

在政策引領和技術牽引下，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中推進智慧運

營已是大勢所趨。智慧運營是企業(yè)高度運用新一代信息技術，對場景

運營模式優(yōu)化升級的方式。智慧運營以數(shù)字化駕駛艙、智慧運營大屏

等形式為媒介，將業(yè)務信息進行精準、直觀的可視化呈現(xiàn)，同時圍繞

場景業(yè)務需求提供更加便捷、智能、精準、前沿的數(shù)據(jù)服務，提升場

景運營智能水平。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展持續(xù)向好推進，逐漸落實與深

化，離不開智慧運營的助力。以工業(yè)企業(yè)為例，“十三五”期間，我

國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)積極推進關鍵環(huán)節(jié)智慧運營，工業(yè)企業(yè)關鍵工序數(shù)控化率、

經(jīng)營管理數(shù)字化普及率和數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率分別達52.1%、

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

68.1%和73.0%1，研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理等方面賦能提升效

果顯著。同時，十年間我國積極推廣智能制造技術應用試點項目，試

點示范項目生產(chǎn)效率平均提高45%、產(chǎn)品研制周期平均縮短35%、產(chǎn)

品不良品率平均降低35%2等顯著成效，還涌現(xiàn)出離散型智能制造、

流程型智能制造、網(wǎng)絡協(xié)同制造、大規(guī)模個性化定制、遠程運維服務

等新興業(yè)務運營模式。

來源：公開資料整理

圖1智慧運營模式

智慧運營促進企業(yè)核心場景運營模式和手段升級，推動企業(yè)整體

數(shù)字化轉(zhuǎn)型。面向企業(yè)生產(chǎn)運營場景，傳統(tǒng)企業(yè)特別是大型央國企，

內(nèi)部指揮層級多、生產(chǎn)環(huán)節(jié)復雜，易造成信息傳遞滯后、營銷策略不

準確、訂單處置周期長、生產(chǎn)效率低下、人力資源分配不科學等問題。

通過運用數(shù)字孿生、人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術，建立統(tǒng)一

化、集約化、智慧化的生產(chǎn)運營平臺，打通各個業(yè)務環(huán)節(jié)，實現(xiàn)業(yè)務

數(shù)據(jù)可視化，加快信息傳遞速度，優(yōu)化人員配置，提升業(yè)務處置效率，

強化企業(yè)核心競爭力。面向企業(yè)經(jīng)營管理場景，圍繞企業(yè)對內(nèi)高效管

理、對外靈活應變的要求，運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術，建立流程化、

1數(shù)據(jù)來源：工信部《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃的通知》.2021

2數(shù)據(jù)來源：工業(yè)和信息化部等八部門聯(lián)合印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》.2021

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

協(xié)同化、智能化的企業(yè)經(jīng)營管理平臺，深入挖掘、分析、運用人財物

等數(shù)據(jù)，為管理經(jīng)營、市場投資等決策提供輔助指導，從而建立企業(yè)

管理新態(tài)勢。

二、企業(yè)智慧運營建設的關鍵維度和具體內(nèi)容

企業(yè)實現(xiàn)智慧運營不是一蹴而就的工程，需要整體戰(zhàn)略、制

度、組織和人員等集團或企業(yè)整體層面提供全面支撐，同時智慧運

營還需要建立在海量的數(shù)據(jù)資源和完善的指標體系之上，再充分應

用先進的數(shù)字技術賦能來提供便捷高效的運營智慧手段。

（一）通過完善戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃保障智慧運營持續(xù)發(fā)展

為保障企業(yè)各場景各環(huán)節(jié)智慧運營戰(zhàn)略規(guī)劃的順利實施，需要有

相應的制度規(guī)范和組織體系支撐。企業(yè)各環(huán)節(jié)應以智慧運營作為大目

標，進行全面、科學、可持續(xù)的統(tǒng)籌規(guī)劃，逐步分解為數(shù)據(jù)匯集、數(shù)

據(jù)資產(chǎn)分類分級、數(shù)據(jù)價值挖掘、數(shù)字技術引進、可視化駕駛艙搭建、

場景智慧運營賦能等細分環(huán)節(jié)。同時，利用數(shù)字化手段不斷優(yōu)化組織

之間的流程，促進環(huán)節(jié)間的協(xié)同，更順暢地支撐企業(yè)業(yè)務開展，不斷

迭代制度與規(guī)范，構(gòu)建更公平、透明、合理的制度和度量標準。圍繞

智慧運營能力建設，搭建有力的支撐組織和運營體系，應從制度體系

建設、團隊數(shù)字化能力構(gòu)建、業(yè)技緊密融合、運營度量指標體系建設

等四大維度展開。

1.建立保障制度確保運營新模式有效落實

企業(yè)應建設全面、先進的制度體系，確保智慧運營建設過程中業(yè)

務、技術、團隊協(xié)同發(fā)展。場景智慧運營建設需要通過企業(yè)級的規(guī)章

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制度對工作目標、范圍、崗位責任及工作成效等進行明確、規(guī)范和度

量，并在智慧運營能力建設優(yōu)化過程中，持續(xù)適配業(yè)務發(fā)展特點，不

斷調(diào)整建設方案和度量標準，提升數(shù)字化技術與業(yè)務活動的契合度和

技術支撐力度，避免因固化的業(yè)務開展流程及職責邊界，限制數(shù)字化

能力的有效發(fā)揮，影響運營效果，實現(xiàn)企業(yè)從傳統(tǒng)的運營模式，向數(shù)

字化、智慧化運營的順暢轉(zhuǎn)型。制度主要包括對經(jīng)營管理、生產(chǎn)管理

的約定，以及在新興技術領域相關的規(guī)范和標準，包括但不限于：

企業(yè)業(yè)務生產(chǎn)活動需圍繞業(yè)務關鍵流程和關鍵活動，明確流

程、活動的要求和度量機制，如崗位職責要求、責任角色要

求、考核及獎懲機制、數(shù)字能力應用水平等；

企業(yè)應建立組織級技術規(guī)范，通過約束數(shù)字能力建設規(guī)范化、

對數(shù)字資產(chǎn)關鍵詞進行標準化，來確保數(shù)字化建設的高可用

和數(shù)字資產(chǎn)的準確性、唯一性；

企業(yè)應根據(jù)業(yè)務開展，建立企業(yè)智慧運營的管理規(guī)范，并根

據(jù)數(shù)字能力的建設及時調(diào)整刷新管理規(guī)范要求，通過制度確

保數(shù)字能力應用于生產(chǎn)經(jīng)營過程當中，確保運營活動落實到

具體崗位和人員。

2.持續(xù)提升員工技術認知和數(shù)字化素質(zhì)水平

企業(yè)應重視智慧運營團隊的數(shù)字化素質(zhì)水平提升，明確負責分工、

考核制度等。運營團隊需要具備專業(yè)技能以應對企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的需

要，能統(tǒng)籌智慧運營體系中各類數(shù)字化系統(tǒng)、平臺的規(guī)劃，推進能力

建設、優(yōu)化、升級以及賦能等任務的高效達成，確保企業(yè)信息架構(gòu)的

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穩(wěn)定性和技術先進性。同時，智慧運營團隊作為企業(yè)智慧運營體系的

搭建和支撐角色，有義務為業(yè)務人員提供培訓、答疑，做好賦能服務，

具體分為投入推廣、培訓賦能、效果評估三方面，如下圖所示：

來源：由華為公開材料提供

圖2智慧運營團隊的賦能活動

隨著企業(yè)的數(shù)字化能力不斷加強，業(yè)務開展的模式也在同步變化。

相對于傳統(tǒng)業(yè)務模式，企業(yè)業(yè)務人員也需要通過不斷學習和適應新技

術變革，確保智慧運營能夠切實發(fā)揮其真實價值，避免出現(xiàn)對新應用

的能力缺乏了解、操作不熟練、使用者依賴老方法和老系統(tǒng)，導致新

投入的數(shù)字化能力不能發(fā)揮作用、應用范圍有限等問題。此外，還需

要強化新應用上線初期，對使用者實際使用情況及問題需求的統(tǒng)計分

析，避免無法感知真實體驗，難以提升使用意愿等情況。

3.技術的應用發(fā)展與業(yè)務流程推進緊密融合

企業(yè)的智慧運營應與業(yè)務流程緊密結(jié)合。智慧運營本質(zhì)上是圍繞

業(yè)務流程開展，利用新技術、新應用快速規(guī)劃，并通過與企業(yè)業(yè)務的

深入融合，提升業(yè)務單元功能并優(yōu)化業(yè)務流程效率。圍繞業(yè)務流程中

各關鍵活動節(jié)點、任務和對應的數(shù)字化支撐能力，明確相關崗位角色、

制度、職責要求等，確保企業(yè)開展業(yè)務活動的過程可觀察、可回溯、

可度量、可優(yōu)化，需要特別注意以下三方面內(nèi)容：

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

企業(yè)需要根據(jù)業(yè)務發(fā)展和數(shù)字化技術的迭代，不斷優(yōu)化業(yè)務的

開展流程及關鍵業(yè)務活動，以適應企業(yè)發(fā)展與數(shù)字化技術的變

化；

企業(yè)的業(yè)務流程以及關鍵活動，需要有清晰的考核標準和觀察

方法，以確保活動目標的達成；

關鍵業(yè)務流程、活動要有數(shù)字化技術手段支撐，業(yè)務活動的痕

跡有數(shù)據(jù)留存。

4.持續(xù)優(yōu)化場景各環(huán)節(jié)運營度量指標體系

企業(yè)的業(yè)務流程和關鍵活動要有全面、系統(tǒng)的度量指標體系，為

場景運營執(zhí)行、運營效果評定、運營發(fā)展確定提供依據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)問

題并進行歸因分析。通過持續(xù)不斷的優(yōu)化度量指標體系，促進企業(yè)業(yè)

務運營效果高標準達成、戰(zhàn)略目標快速實現(xiàn)。清晰、科學的度量指標

體系應包含兩方面關鍵內(nèi)容：

端到端的指標體系：度量指標體系需要準確反應業(yè)務活動的質(zhì)

量，并可以通過逐級分解的過程，穿透業(yè)務全景；

責任與指標捆綁：關鍵業(yè)務指標要有清晰的目標、有明確的責

任目標和角色負責，有系統(tǒng)、平臺、應用等進行承載。

（二）通過數(shù)據(jù)資源匯集挖掘形成智慧運營重要依據(jù)

數(shù)據(jù)是企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展的基礎。2020年，中央

發(fā)布第一份關于要素市場化配置的文件《中共中央國務院關于構(gòu)建更

加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，將數(shù)據(jù)作為一種新型生

產(chǎn)要素，并提出要全面提升數(shù)據(jù)資源價值，培育數(shù)字經(jīng)濟新產(chǎn)業(yè)、新

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

業(yè)態(tài)和新模式，支持構(gòu)建各領域規(guī)范化數(shù)據(jù)開發(fā)利用的場景。數(shù)據(jù)要

素通過各環(huán)節(jié)智慧運營的實施，對生產(chǎn)、分配、流通、消費和社會服

務管理等場景進行賦能，深刻改變著生產(chǎn)方式、管理模式和企業(yè)治理

方式。

以場景為中心對數(shù)據(jù)進行挖掘，形成一系列可直接利用的信息，

是場景智慧運營的基礎和依據(jù)。智慧運營當中的數(shù)據(jù)治理應以場景運

營為主要目的，其中數(shù)據(jù)的拉通匯集、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)分級、質(zhì)量管

控、分析挖掘等環(huán)節(jié)尤為重要，各環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，為智慧運營提供來

源于實際的可靠根據(jù)。

來源：公開資料整理

圖3數(shù)據(jù)匯集挖掘能力

1.打通系統(tǒng)壁壘實現(xiàn)數(shù)據(jù)拉通匯集

數(shù)據(jù)拉通匯集指按照一定的線索或口徑，采取相應的方法，打破

數(shù)據(jù)壁壘、消除數(shù)據(jù)隔閡，將原本分散的數(shù)據(jù)基于一定業(yè)務邏輯統(tǒng)一

匯聚和拼接起來，形成流暢順通的數(shù)據(jù)通道，促進企業(yè)整體數(shù)據(jù)資源

的全面積累。傳統(tǒng)企業(yè)的信息化系統(tǒng)建設經(jīng)歷時間較長，特別是大型

企業(yè)的系統(tǒng)較為分散，種類繁多，存在大量數(shù)據(jù)壁壘，所以數(shù)據(jù)拉通

匯集尤為重要。在數(shù)據(jù)拉通匯集過程中要注意三方面的原則，一是保

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證數(shù)據(jù)的一致性，拉通過程中遵循數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)范標準，同一個信息主

體原則上在各個環(huán)節(jié)的取值或定義是相同的，差異原因可以解釋并可

以回溯；二是保證數(shù)據(jù)的完整性，拉通過程中信息實體、數(shù)據(jù)屬性、

數(shù)據(jù)加工記錄等信息不缺失，對數(shù)據(jù)拉通的各個環(huán)節(jié)進行數(shù)據(jù)的稽核

和審計，并形成稽核記錄或?qū)徲嬘涗?；三是保證數(shù)據(jù)的及時性，拉通

過程中，數(shù)據(jù)的刷新、處理、服務的操作應符合規(guī)定時限，上下游的

組織和團隊的數(shù)據(jù)需要約定同步時間，保證拉通頻率和拉通時延滿足

智慧運營大腦的及時性要求。

2.明確數(shù)據(jù)維度信息合理數(shù)據(jù)分類

數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)管理的第一步，通過提供一定的原則和流程來識

別和標記企業(yè)數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)各維度要素信息，明確數(shù)據(jù)內(nèi)涵，形成

條理明確、內(nèi)容清晰的數(shù)據(jù)資源池，有效支持后續(xù)運營過程中對數(shù)據(jù)

的查詢、管理、使用等，提升運營效率。數(shù)據(jù)分類方面應遵守四方面

原則，一是科學系統(tǒng)原則，應考慮所有數(shù)據(jù)特征、企業(yè)行業(yè)特點、具

體業(yè)務情況以及數(shù)據(jù)安全管控等因素，按照相互間客觀存在的內(nèi)在邏

輯關聯(lián)對數(shù)據(jù)進行科學分類；二是規(guī)范明確原則，應確保分類后，同

一層級的數(shù)據(jù)類目間界限分明，不能明確各自界限時，可以用注釋來

加以明確；三是穩(wěn)定實用原則，選擇分類對象應選擇最穩(wěn)定的本質(zhì)特

征和屬性作為數(shù)據(jù)分類的基礎和依據(jù)，同時對數(shù)據(jù)分類的普遍認識，

類別劃分在實際業(yè)務應用中可實際落地應用；四是可擴展原則，能隨

著業(yè)務不斷發(fā)展、新類型數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生等實際需求，對數(shù)據(jù)類目進

行擴展。

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

3.保障信息安全科學數(shù)據(jù)分級

數(shù)據(jù)分級是依據(jù)數(shù)據(jù)重要程度和影響程度進行劃分，區(qū)分出不同

等級，進行不同等級的關注和保護。數(shù)據(jù)分級應遵守五方面原則，一

是合法合規(guī)性原則，應在滿足法律法規(guī)的前提下對數(shù)據(jù)合理劃分級別；

二是合理性和可執(zhí)行性原則，能夠保證各級別覆蓋數(shù)據(jù)的疏密程度適

當，基于數(shù)據(jù)重要性、敏感性等因素對數(shù)據(jù)進行分級，避免對數(shù)據(jù)正

常使用造成阻礙，也方便有效的數(shù)據(jù)保護；三是自主性原則，能夠密

切圍繞企業(yè)自身數(shù)據(jù)管理特點和戰(zhàn)略、業(yè)務等需求進行級別劃分；四

是時效性和動態(tài)性原則，能夠隨著戰(zhàn)略、業(yè)務、安全需求變化，以及

數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)關聯(lián)關系等因素，及時對數(shù)據(jù)級別調(diào)整，并關注對于

非敏感數(shù)據(jù)關聯(lián)后可能產(chǎn)生敏感數(shù)據(jù)的場景；五是數(shù)據(jù)安全管控原則，

應能夠明確各級別的數(shù)據(jù)的開放和共享需求、數(shù)據(jù)分發(fā)范圍，以便配

合不同程度的脫敏處理等安全措施，且不同級別的數(shù)據(jù)被同時處理時，

應按照級別最高的要求來實施保護。

4.提升數(shù)據(jù)品質(zhì)嚴格質(zhì)量管控

數(shù)據(jù)的質(zhì)量與業(yè)務運營水平有直接關系，是智慧運營效果的基礎

保障。需要從數(shù)據(jù)的真實性、完整性、準確性等方面出發(fā)，嚴格實施

數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)管和控制工作。數(shù)據(jù)質(zhì)量管控包括定規(guī)、執(zhí)行、監(jiān)控三個

核心過程，其終極目標是能夠提升數(shù)據(jù)可靠性和可用性，提升數(shù)據(jù)價

值。定規(guī)過程應首先結(jié)合制定一套質(zhì)量管控流程和規(guī)范，如制定質(zhì)量

管控辦法等，明確質(zhì)量管控的角色、職責，建立可執(zhí)行的工作流程、

可量化的工作評估方法，同時也應具備績效考核、沖突解決與管控方

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

式等；執(zhí)行過程應嚴格按照管控流程規(guī)范對數(shù)據(jù)進行卡點校驗，確定

數(shù)據(jù)質(zhì)量要求，建立質(zhì)量檢驗方案，及時對數(shù)據(jù)進行源頭修改、技術

修補、遺留問題標注，對數(shù)據(jù)的完整性、準確性、一致性、及時性重

點控制；監(jiān)控過程應對各階段數(shù)據(jù)質(zhì)量進行檢查分析，通過日常數(shù)據(jù)

校驗、定時數(shù)據(jù)抽查、全面數(shù)據(jù)檢查，形成數(shù)據(jù)質(zhì)量報告，及時調(diào)整

數(shù)據(jù)管控方式，并分析數(shù)據(jù)不合格原因，在下一輪管控中進行技術或

操作程序上的改進。

5.運用先進分析手段挖掘數(shù)據(jù)價值

數(shù)據(jù)的分析挖掘是通過運用統(tǒng)計學手法，以及人工智能、大數(shù)據(jù)

等技術，從數(shù)據(jù)信息中提取或探索隱藏在數(shù)據(jù)中非直觀的信息。數(shù)據(jù)

分析運用統(tǒng)計學知識，探索數(shù)據(jù)間關聯(lián)關系，形成基于現(xiàn)狀的分析結(jié)

論，而數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析能力和方式的進一步提升，數(shù)據(jù)挖掘不僅

能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，還能通過算法模型對多維度數(shù)據(jù)進

行整合和更加深刻的分析。數(shù)據(jù)分析挖掘需要根據(jù)業(yè)務需求，形成明

確挖掘目的，找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在關系，形成跨維度的挖掘結(jié)論，

促進信息的傳遞。根據(jù)數(shù)據(jù)類型、挖掘目的的不同，運用不同的數(shù)據(jù)

挖掘方法，常用的方法主要由聚類分析、分類預測、關聯(lián)分析等。聚

類分析屬于一種無先前知識，無監(jiān)督的學習過程，從數(shù)據(jù)對象中找出

有意義的數(shù)據(jù)，然后將其劃分在一個未知的類，將對象集合進行分組，

并組成由類似或相似的對象組成的多個分類的分析過程。通過聚類來

分析事物之間類聚的潛在規(guī)律，廣泛運用于統(tǒng)計學、市場銷售等領域。

聚類分析有硬聚類和模糊聚類兩種細分方法，硬聚類是將對象劃分到

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

距離最近聚類的類，非此即彼；模糊聚類是根據(jù)隸屬度的取值范圍的

大小差異來劃分類，一個樣本可能屬于多個類；分類和數(shù)值預測主要

用于問題預測。分類是一種有監(jiān)督的學習過程，是根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集發(fā)

現(xiàn)準確描述來劃分類別對已知的訓練數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出來的特性，獲得每

個類別的描述或?qū)傩詠順?gòu)造相應的分類，常見的分類算法有決策樹、

貝葉斯、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)路等。而預測就是根據(jù)分類和回歸來預測

將來的規(guī)律，常見的預測方法主要有時間序列法和回歸分析法；關聯(lián)

分析是通過數(shù)據(jù)之間存在的依賴或關聯(lián)知識來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間存在的

規(guī)律性和相互關系，并進行預測。例如在客戶關系管理中，通過對大

量客戶數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產(chǎn)

品定位、定價與定制、客戶尋求和保持、市場營銷與推銷、營銷風險

評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據(jù)。

（三）通過先進技術創(chuàng)新應用賦能運營智慧水平升級

智慧運營的“智慧”主要是從對人工智能、低無代碼、數(shù)據(jù)可視

化等技術的應用程度中體現(xiàn)，通過高度運用各種先進技術，提供更前

沿、準確的操作輔助和決策參考，引導操作判斷，甚至引領業(yè)務操作，

實現(xiàn)自動化、智能化向智慧化的躍進。

1.低代碼無代碼提升智慧運營場景化能力搭建效率

低代碼無代碼技術幫助降低數(shù)據(jù)融匯挖掘等技術應用環(huán)節(jié)的搭

建門檻，提升運營效率和智能化水平。隨著智慧運營多樣化需求的快

速增長，要求企業(yè)在數(shù)據(jù)治理等方面具備更加靈活、敏捷的響應能力，

并兼具易用度和便捷性。低代碼無代碼技術基于可視化特性，支持簡

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

化數(shù)倉實時構(gòu)建、數(shù)字模型搭建等操作環(huán)節(jié)，縮短業(yè)務搭建和需求響

應周期。同時，強大的集成能力能夠?qū)⑵脚_內(nèi)豐富的數(shù)據(jù)處理、特征

工程、算法、模型評估等封裝算子串聯(lián)使用，覆蓋數(shù)據(jù)挖掘全流程。

此外，低代碼無代碼技術并非局限于滿足基礎的業(yè)務運營需求，還支

持將最新技術快速轉(zhuǎn)化為技術能力，進而刺激運營價值的轉(zhuǎn)化和增長。

通過低無代碼與人工智能的聯(lián)合模型訓練和應用，加強數(shù)據(jù)挖掘與業(yè)

務的關聯(lián)性，提高數(shù)據(jù)采集、處理、反饋的全環(huán)節(jié)效率，增強數(shù)據(jù)決

策力，提升運營體系的智能化程度。

2.數(shù)據(jù)可視化拓展信息展示形式

隨著VR、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生等技術的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化能

力不斷翻新，已成為企業(yè)智慧運營能力和效果輸出的重要出口之一。

數(shù)據(jù)可視化技術能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)具象化為人類可視、可調(diào)節(jié)的圖表、

3D動畫、地圖等視覺形式，通過大、中、小屏等載體，將復雜信息

進行為生動、直觀、可操作的呈現(xiàn)，降低用戶對數(shù)據(jù)感知和接受的難

度，提升企業(yè)管理人員快速吸收信息、判斷形勢、做出決策的能力。

按照數(shù)據(jù)可視化在智慧運營中的用途劃分，數(shù)據(jù)展示類、智能分

析診斷類、調(diào)度監(jiān)控預警類是最主要的應用方向。數(shù)據(jù)展示是數(shù)據(jù)可

視化最根本和實用的功能，運用條形圖、餅狀圖、折線圖等豐富的統(tǒng)

計圖表形式，將多維度的復雜信息直觀地展示給企業(yè)人員，幫助用戶

快速、直觀了解業(yè)務的最新變化；智能分析診斷在數(shù)據(jù)展示的基礎上，

展示海量數(shù)據(jù)中千絲萬縷的聯(lián)系、分析數(shù)據(jù)的潛在發(fā)展趨勢，幫助用

戶發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和特點，得到遠超人腦的數(shù)據(jù)分析效率，伴隨人工

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

智能技術、深度學習算法、知識圖譜等技術的發(fā)展，這一用途將為企

業(yè)帶來更切實有效的輔助；調(diào)度監(jiān)控預警運用GIS地圖、3D建模、

數(shù)字孿生等技術，對企業(yè)設備和生產(chǎn)流程進行集約監(jiān)控和展示，進行

實時數(shù)據(jù)分析。通過可視化大屏，企業(yè)可以隨時查看監(jiān)控對象的狀態(tài)，

及時進行風險防范和處理。隨著數(shù)字化技術的運用，可視化平臺能自

動分析數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)和修補風險漏洞，完善企業(yè)安全保障體系。

各終端的可視化頁面搭建，需要特別注意顯示設備特性、顯示布

局規(guī)劃、內(nèi)容展示形式三點。顯示設備特性方面，數(shù)據(jù)可視化分為大

中小屏三類設備終端，常見的終端包括拼接屏、外接顯示器、平板電

腦、手機等，它們有不同的顯示條件，需要根據(jù)企業(yè)實際需求與使用

場景選擇，保證各終端設備上的顯示內(nèi)容比例合適、顯示齊全；顯示

布局規(guī)劃方面，需要確定可視化展示的具體數(shù)據(jù)指標和合適的展示方

式，并根據(jù)指標的主次關系，對顯示頁面進行頁面的劃分，將關鍵指

標展示在頁面視覺中心，次要指標按照優(yōu)先級圍繞關鍵指標布局；內(nèi)

容展示方面，要充分考慮終端的使用場景、屏幕大小等特點，根據(jù)業(yè)

務需求提煉關鍵信息，明確數(shù)據(jù)關系及使用目標，結(jié)合每個圖表的優(yōu)

缺點，選擇合適的圖表進行展示，確保用戶能夠在最短時間清晰了解

數(shù)據(jù)信息，應將圖表信息的易用性放在首位，切忌盲目的增加和刪減

元素。

3.機器學習賦能數(shù)據(jù)深度精準分析

機器學習是人工智能的核心，屬于一門多領域交叉的復雜學科，

機器學習是指計算機通過學習數(shù)據(jù)和模式，對復雜數(shù)據(jù)進行分析、挖

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

掘，從中學習規(guī)律，從而自動完成任務和優(yōu)化算法的技術，即通過解

析數(shù)據(jù)、學習數(shù)據(jù)，從中做出理智的判定。數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)爆炸式

增長，隱含在數(shù)據(jù)里的信息過于龐大復雜，從中獲取信息已經(jīng)遠遠超

出了人類的理解能力和分析處理能力，運用機器學習技術，能夠快速

實現(xiàn)在大量復雜數(shù)據(jù)中的價值挖掘，且伴隨算法模型的不斷訓練，挖

掘精準度和可靠性會不斷提升。目前機器學習技術在面對天文數(shù)據(jù)、

氣象預報、基因組數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡搜索引擎和電子商務等龐大且復雜

的數(shù)據(jù)集分析中發(fā)揮著巨大作用。

機器學習的智慧性、自主性使得其在智慧運營中得到廣泛應用。

在產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，機器學習按照執(zhí)行框架，分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)和用戶

數(shù)據(jù)，反復學習和調(diào)整業(yè)務邏輯，優(yōu)化業(yè)務流程，以輔助產(chǎn)品研發(fā)、

提升生產(chǎn)效率；在營銷決策環(huán)節(jié)，機器學習通過算法加工，將數(shù)據(jù)標

簽化創(chuàng)建用戶畫像，精準識別目標客戶的年齡、性別、興趣愛好等特

征，有效挖掘用戶需求、細分用戶群體，提供個性化服務和解決方案、

精準推送營銷廣告，優(yōu)化推廣轉(zhuǎn)化率。

4.自然語言處理拓展運營聲畫輔助能力

自然語言處理是將語言或文字進行處理和分析，轉(zhuǎn)化為計算機使

用的指令語言，實現(xiàn)人機直接交互的業(yè)務操作。目前最為人們熟知的

是自然語言處理在售后服務環(huán)節(jié)的應用，通過自然語言處理系統(tǒng)識別

語義和關鍵詞，人工智能客服能夠做出最合適的回答方式和內(nèi)容，降

低企業(yè)的人工成本，提升其服務效率。

根據(jù)對人類語言理解由淺入深的角度，自然語言處理可劃分為語

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

音層次、詞形層次、詞匯層次、詞法層次、語用層次和語境層次的七

個層次，層次越高，處理難度越大、對技術的要求越高。目前，自然

語言處理廣泛應用文本分類、機器翻譯、人機交互等領域。文本分類

能夠?qū)φZ料的分割與識別，歸類到預定義的類別中，其具體應用領域

包括垃圾郵件識別、語音分類識別、文本主題分類、個性化推薦等。

通過文本分類，企業(yè)能精準識別用戶的興趣偏好、監(jiān)測市場輿論，提

供更符合市場需求的產(chǎn)品與服務；機器翻譯能夠利用計算機技術模擬

人腦翻譯過程，將一種自然語言轉(zhuǎn)換為另一種自然語言，有基于規(guī)則、

基于實例、基于統(tǒng)計和機器學習的三種方法，其中基于統(tǒng)計和機器學

習的方法應用最為廣泛，極大提高機器翻譯的準確度和靈敏度。機器

翻譯大大降低企業(yè)跨國交流、拓展海外市場、使用海外技術和應用的

成本；人機交互能夠通過自然語言處理，實現(xiàn)人與機器的互動。底層

面的人機交互包括運用文字和語音完成指令，高層面的人機交互則采

用更加智能的對話系統(tǒng)，機器人根據(jù)用戶的語音和文字輸入，理解語

義，給予符合語境、個性化的信息和回答，在企業(yè)售后服務、智能硬

件研發(fā)與使用等方面發(fā)揮著重要作用。

來源：公開資料整理

圖4自然語言處理三大應用方向

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

5.模式識別拓寬多種信息獲取渠道

人們對外部的感知是通過視覺、嗅覺、聽覺、觸覺等進行信息收

集，通過大腦處理這些信息形成的認識，而模式識別主要運用算法，

模擬人類的感知能力，通過對信號的采樣、量化和處理，得到關于識

別對象的屬性描述集合，例如視覺識別對象的顏色、大小、形狀，聽

覺識別對象的聲音在各個頻率上的能量分布等，根據(jù)獲取的這些特征

信息，通過參數(shù)或者非參數(shù)的方法給定模型中參數(shù)，從而達到判別目

的。隨著數(shù)字化時代的推進，大量業(yè)務環(huán)節(jié)需要通過超越人類和其他

生物的識別能力來提升生產(chǎn)效率、規(guī)避風險。以語音識別、圖像識別、

文字識別為代表的模擬識別技術目前已經(jīng)應用于各類業(yè)務環(huán)節(jié)。語音

識別是將人類說話的聲音轉(zhuǎn)換為文本的技術，根據(jù)輸入的語音，提取

語音特征，通過解碼器融合訓練好的語言模型和聲學模型，實現(xiàn)將人

類的語音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計算機可讀的輸入。語音識別在搜索引

擎、語音輸入、社交聊天、會議紀要等工作方面應用廣泛；圖像識別

能夠通過模型和算法模擬人類的視覺。早期的圖像識別集中于二維圖

像識別，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習算法等技術的發(fā)展，圖像識別擴展

到三維景物領域，對于復雜事物的描述、分析的能力進一步提高。圖

像識別主要應用于企業(yè)運營的安防領域，運用監(jiān)控系統(tǒng)和生物識別技

術，實現(xiàn)車輛、人員、設備等的識別、檢測、匹配和跟蹤。文字識別

最常見的是光學字符識別（OCR，OpticalCharacterRecognition），

OCR通過光學技術和計算機技術，將紙上的文字進行識別讀取，并

轉(zhuǎn)換成計算機中可編輯的文字，是實現(xiàn)文字高速錄入的一項關鍵技術。

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

OCR發(fā)展較早，相關軟件種類繁多，廣泛應用于企業(yè)管理運營領域，

通過將數(shù)據(jù)報表和紙質(zhì)文件數(shù)字化，實現(xiàn)資料線上存儲、編輯、審核，

推動企業(yè)辦公流程和管理過程自動化、智能化、高效化。

6.專家系統(tǒng)構(gòu)建企業(yè)解決方案生成智腦

專家系統(tǒng)包含大量專業(yè)領域的知識存儲，通過運用特定領域中專

家提供的專門知識和經(jīng)驗，采用人工智能中的推理技術來求解和模擬

通常由專家才能解決的各種復雜問題，是模仿人類專家進行決策的算

法。專家系統(tǒng)屬于人工智能研究領域中重要分支，將探討一般的思維

方法轉(zhuǎn)入到運用專門知識求解專門問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究

向?qū)嶋H應用的突破。知識庫和推理機是專家系統(tǒng)的算法核心，通過知

識標識、知識獲取、知識存儲等操作完成知識庫的建立，再利用推理

機進行機器推理或模糊推理等操作，進而得到基于知識的推理結(jié)果。

專家系統(tǒng)將特殊領域?qū)＜业膶I(yè)知識和經(jīng)驗引入系統(tǒng)中，并將這些專

業(yè)知識凝練為規(guī)則，形成具備大量規(guī)則的規(guī)則庫。在問題求解過程中，

規(guī)則庫可以代替人類專家使得程序具有智能化。按推理規(guī)則分類，專

家系統(tǒng)可分為基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、基于案例的專家系統(tǒng)、基于人工

神經(jīng)網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)和其他專家系統(tǒng)，通常包括人機界面、知識獲取

程序、知識庫、解釋機、推理機、綜合數(shù)據(jù)庫六個模塊。專家系統(tǒng)的

專業(yè)性、智能性特征，在企業(yè)的經(jīng)營、銷售、財務管理等環(huán)節(jié)得到廣

泛應用。在企業(yè)經(jīng)營管理環(huán)節(jié)，專家系統(tǒng)分析產(chǎn)品成本、競爭對手、

用戶市場等內(nèi)外部環(huán)境，推算企業(yè)的優(yōu)劣勢和發(fā)展前景，制定企業(yè)戰(zhàn)

略發(fā)展計劃；在銷售管理環(huán)節(jié)，專家系統(tǒng)運用數(shù)據(jù)庫，在推廣策略、

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

價格制定、市場份額分配等方面輔助決策；在財務管理系統(tǒng)，專家系

統(tǒng)分析企業(yè)財務狀況和潛在風險，輔助企業(yè)進行資產(chǎn)管理和配置。

三、智慧運營多點賦能企業(yè)業(yè)務場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型

（一）智慧運營促進業(yè)務資源的科學優(yōu)化配置

企業(yè)資源智慧運營，提升資源價值轉(zhuǎn)換率。業(yè)務資源的優(yōu)化配置，

是企業(yè)控制成本，進行科學化經(jīng)營的重要方式，也是企業(yè)在競爭環(huán)境

下鞏固優(yōu)勢的重要舉措。當用戶集群龐大、業(yè)務迭代速率提升情況下，

人工或傳統(tǒng)系統(tǒng)能力將難以有效應對，因業(yè)務資源的分配不均，產(chǎn)生

的成本浪費效益降低，嚴重制約企業(yè)發(fā)展，通過深度分析挖掘業(yè)務數(shù)

據(jù)，引入資源優(yōu)化算法，實現(xiàn)針對業(yè)務資源的智慧運營，促進企業(yè)自

身進行資源的合理化配置，實現(xiàn)有限成本帶來的效益最大化。

專欄1運營模式智慧升級實現(xiàn)機場機位資源分配最優(yōu)

華為公司針對某機場在傳統(tǒng)機位資源分配模式下，存在手工

分配操作量大、機位分配時間長、動態(tài)調(diào)整難度高、擺渡旅客體

驗差等問題，為提升機位資源分配效率和廊橋利用率，進行機位

資源智慧運營改造。

基于“大數(shù)據(jù)+AI”的機位資源智能分配系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)保障、

數(shù)據(jù)分析、算法優(yōu)化等方面開展運營支撐工作，保障和提升系統(tǒng)

的自動化、智能化水平，確保分配結(jié)果最優(yōu)。首先完善數(shù)據(jù)保

障，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)時延專題，實時監(jiān)控預警數(shù)據(jù)延遲情況。接著

提升數(shù)據(jù)分析能力，構(gòu)建機位分配數(shù)據(jù)分析專題，實現(xiàn)機位分配

數(shù)據(jù)全面可視和分析挖掘，將關鍵影響因素數(shù)據(jù)化、指標化。同

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

時，優(yōu)化算法和航延預測功能，將原基于歷史經(jīng)驗值的預測算

法，迭代演進為基于航司調(diào)度動態(tài)、航路流量動態(tài)、跑道/空管信

息、實時氣象信息等數(shù)據(jù)的實時動因分析算法，累計實現(xiàn)2800+分

配規(guī)則，其中，2019年至2022年優(yōu)化/新增1400+分配規(guī)則。

通過開展機位資源智慧運營改造支撐工作，機場實現(xiàn)每日

1000+架次航班的機位，單次滾動分配時間由小時級縮短至分鐘

級，且平均時長不超過1分鐘，為機位動態(tài)分配的實現(xiàn)提供技術

支持。相比2019年，整體航班靠橋率由79.15%提升至86.1%，其

中，過站航班靠橋率接近100%，始發(fā)客運航班靠橋率提升約

12%，并據(jù)初步估算，超百萬旅客因此不用再搭乘擺渡車。

（二）智慧運營深度發(fā)掘客戶潛在效益價值

客戶運營模式智慧升級，發(fā)掘各業(yè)務收益增長點。當前市場產(chǎn)品

同質(zhì)化嚴重，客戶智慧運營對企業(yè)的重要性不言而喻，特別是業(yè)務種

類豐富、體量龐大的集團型企業(yè)，搭建統(tǒng)一集約的客戶智慧運營平臺，

能夠有效提升用戶群體數(shù)據(jù)的匯集、分析、挖掘、共享等環(huán)節(jié)效果，

通過形成更加準確的客戶畫像，提升客戶營銷精準性和用戶拓展廣泛

度，提升客戶資源維護的準確性和效率。

專欄2集團級別客戶智慧運營，促進業(yè)務訂單增長

中國聯(lián)通集團體量龐大，業(yè)務類別繁多導致客戶類別多樣，

業(yè)務種類不斷增加，針對全量客戶運營集約化程度不足問題逐漸

顯現(xiàn)，總部到一線生產(chǎn)的多級協(xié)同未建立，同時無法直接賦能全

流程運營生產(chǎn)。通過構(gòu)建“兩級集約、多級聯(lián)動”的數(shù)字化全量

20

企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

客戶運營體系，以全客平臺的集約化、智慧化運營能力實現(xiàn)總

部、省分、網(wǎng)格的多級一體化協(xié)同智慧運營。

一是建立強化重點場景多級協(xié)同運營能力，實現(xiàn)5G升級、銷

戶攜轉(zhuǎn)維系等重點場景的統(tǒng)一策略派發(fā)調(diào)度，同時貫通橫向維系

場景跨專業(yè)協(xié)同能力，打通上線跨專業(yè)的客戶需求和問題閉環(huán)處

理響應能力，建立統(tǒng)一免打擾名單，優(yōu)化規(guī)范電話營銷生產(chǎn)流

程；二是持續(xù)提升互聯(lián)網(wǎng)觸點能力，持續(xù)深耕自有觸點，對接中

國聯(lián)通APP等觸點實現(xiàn)精準化營銷及服務，以生態(tài)合作驅(qū)動外部

線上觸點拓展；三是貫通縱向?qū)俚毓悟?qū)動能力，強化賦能屬地

運營，打造網(wǎng)格派單能力，使策略工單智能調(diào)度直達一線，提高

生產(chǎn)效能。整合智慧雙推和cBSS彈窗，建設智慧彈窗2.0能力，

提升營業(yè)員隨單營銷和高危維系水平；四是強化實時場景能力建

設，梳理規(guī)范實時事件口徑，優(yōu)化數(shù)據(jù)實時性，提高事件類策略

訂單規(guī)模；五是強化標簽應用能力，持續(xù)收斂同質(zhì)化標簽，新建

300+重點業(yè)務場景共性標簽，明確業(yè)務、技術口徑，提升標簽應

用效率。

建立總部到網(wǎng)格的四級協(xié)同穿透、形成統(tǒng)一免打擾名單庫共

享，拓展線上觸點對接運營，同時強化工單驅(qū)動派單及標簽能力

應用，實現(xiàn)2022年12月訂單量達到4494萬，較1月提升

54.2%，數(shù)字化轉(zhuǎn)型集約化智慧運營占比73.5%，完成年度目標的

147%。

21

企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

（三）智慧運營推進業(yè)務處置流程效率提升

業(yè)務處理流程智慧運營，助力業(yè)務受理轉(zhuǎn)化提升。業(yè)務處置效

率是決定企業(yè)盈利能力的關鍵環(huán)節(jié)。對內(nèi)而言，業(yè)務處理幾乎涉及

供應鏈的每一個系統(tǒng)和流程，對供應鏈的順暢程度影響巨大；對外

而言，業(yè)務流程各環(huán)節(jié)的處理能力會直接影響客戶對企業(yè)的印象和

認知。優(yōu)化業(yè)務處理流程、打通各環(huán)節(jié)壁壘，能有效解決企業(yè)業(yè)務

處理成本高、信息孤島、用戶感知不及時等問題，提升客戶留存率

和訂單處置效率等，最終實現(xiàn)業(yè)務效益轉(zhuǎn)化率的提升。

專欄3業(yè)務訂單處理流程智慧運營，提升業(yè)務處置效率和轉(zhuǎn)化率

數(shù)字化時代，用戶對通信行業(yè)業(yè)務的處置效率有著非常高的

要求，中國聯(lián)通為完善線上寬融訂單生產(chǎn)流程，在資源預判、智

能調(diào)度、快速生產(chǎn)、訂單歸集、流程可視化等節(jié)點均開展創(chuàng)新優(yōu)

化。

聯(lián)通集團圍繞公眾中臺進行5個核心改變，極大提高生產(chǎn)運

營效率并解決痛點問題。一是通過中臺自動回填cbss訂單號、整

合審核以及生產(chǎn)菜單、快、常速、異常處理“一屏清”，減少中

臺一線人員5步手工操作，提升中臺人員日處理訂單效率；二是

從中臺管理人員視角，通過合并領取和生產(chǎn)頁面，一次性處理訂

單所有環(huán)節(jié)，提高訂單處理時效；三是當訂單處理即將超時，會

自動觸發(fā)短信提醒當前中臺生產(chǎn)人員及時處理訂單，當訂單處理

超時，將升級通知和轉(zhuǎn)派值班經(jīng)理，避免因訂單超時引發(fā)客戶投

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

訴；四是全流程可視視圖，實時展示各環(huán)節(jié)處理時長及超時明

細，確保訂單“一站式”、“一單清”高效流轉(zhuǎn)、快速響應。

公眾中臺賦能一線推進寬帶新裝業(yè)務，提高寬帶訂單轉(zhuǎn)化

率、同步優(yōu)化中臺意向單受理流程，服務用戶提高感知，提供多

種場景、高效拉取用戶意向，以聯(lián)通APP寬融業(yè)務為例，2022年

二季度增加收單53萬余件，提高2.9倍，竣工量增加8萬余項，

提高1.82倍。

（四）智慧運營提升業(yè)務營銷精準度和利潤轉(zhuǎn)化

智慧運營促進精準營銷，實現(xiàn)銷售轉(zhuǎn)化率提升。營銷方式不斷

翻新，催生營銷技術升級需求。企業(yè)客戶群體劃分不清晰、銷售能

力差異大、客戶粘性下滑等挑戰(zhàn)，嚴重制約企業(yè)營銷轉(zhuǎn)化率的提

升，傳統(tǒng)粗放式的營銷手段難以為繼。推進營銷環(huán)節(jié)智慧運營，以

數(shù)據(jù)分析成果為依據(jù)，以新一代信息技術升級業(yè)務營銷方式，實現(xiàn)

用戶精準識別、豐富營銷方式、拓展銷售渠道，完成用戶的營銷培

育轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)營銷轉(zhuǎn)化率和企業(yè)利潤的持續(xù)增長。

專欄4營銷智慧運營形成精準靶向營銷模式

聯(lián)通集團為解決省分政企客戶營銷目標不精準、行業(yè)突破不

深入、業(yè)務發(fā)展不全面、銷售能力差異大的痛點，需要融通數(shù)據(jù)

能力，打造客戶洞察-策劃-分解-執(zhí)行-評估的靶向營銷的智慧運營

新體系，實現(xiàn)政企客戶全生命周期客戶價值管理。

建立靶向營銷系統(tǒng)，一方面建立政企客戶全生命周期場景營

銷體系，以“平臺+應用”模式，從營銷場景出發(fā)，貫通B、O、

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

M、D域能力，聚焦客戶價值、偏好、行為、業(yè)務數(shù)據(jù)挖掘，打

造政企客戶營銷場景體系，實現(xiàn)以客戶為中心，提供差異化的策

略運營能力。另一方面以數(shù)據(jù)為基礎，建立端到端閉環(huán)經(jīng)營體

系，基于數(shù)據(jù)中臺的政企標簽模型數(shù)據(jù)能力，搭建政企客戶一體

化標簽洞察體系和政企模型洞察體系，打造客群多維洞察、靶向

策略策劃、任務靈活穿透、任務精準觸達、營銷監(jiān)控評估等核心

能力，實現(xiàn)政企客戶精準化營銷。

2022年，靶向營銷系統(tǒng)從3省推廣到31省，支撐行業(yè)產(chǎn)品推

介、合同到期預警、欠費催繳預警等多個營銷場景，下發(fā)策略任

務數(shù)12萬多條，執(zhí)行任務4萬多條，執(zhí)行率39.5%，高效賦能一

線，拉動收入1.24億，欠費壓降3.67%。

（五）智慧運營優(yōu)化客服環(huán)節(jié)人工資源有效利用

智慧客服打造精準服務體系，實現(xiàn)企業(yè)與用戶“雙贏”。智能

客服替代人工客服，能有效降低企業(yè)運維成本、縮短響應客戶時

間、提升處理效率，但目前仍存在客戶不知如何對智能客服表達自

身需求、智能客服回應答非所問或循環(huán)重復等問題，最終還是依靠

人工客服解決問題，造成企業(yè)人工成本高，客戶溝通體驗不佳、滿

意度下降。運用大數(shù)據(jù)、AI、知識圖譜等技術，完善用戶畫像，為

客戶提供精準化、差異化、直接化的服務，釋放人力資源、提升溝

通效率，促進企業(yè)成本管控水平與用戶滿意度的雙重提升。

專欄5客服智慧運營驅(qū)動用戶服務效果升級

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

在中國聯(lián)通客戶服務號碼熱線服務過程中，存在大量的客戶

在進入自助服務后不知如何表達自身需求的現(xiàn)象，從而無法有效

解決自身問題，只能轉(zhuǎn)到人工服務或者掛機后重復來電。造成客

戶方問題無法得到有效解決、企業(yè)方因堆積大量簡單話務擠占寶

貴人工服務資源。

運用客戶服務智慧運營的大數(shù)據(jù)和人工智能能力，形成智慧

客服能力，打造精準服務體系。首先通過用戶數(shù)據(jù)挖掘形成完善

用戶畫像，實現(xiàn)精準服務的千人千面，在此基礎上細化服務場

景，根據(jù)用戶畫像，提供差異化的服務模式和流程，提供定制

化、適配最優(yōu)的服務場景，實現(xiàn)精準服務千場百景。整體形成閉

環(huán)，根據(jù)用戶在精準服務過程中動作反饋，判定場景準確度，積

累服務交互記錄，持續(xù)優(yōu)化模型，實現(xiàn)精準服務的自我迭代。

通過智慧客服能力，為用戶提供精準、直接、差異化的服

務，2023年3月10010熱線2小時重復來電率下降至15.7%，相

較去年同期下降11.9pp。同時，極大提高了自助服務的話務分流

能力，2023年3月，10010熱線的系統(tǒng)應答量相較去年同期上漲

5.3%，人工訴求量下降18.4%，估算節(jié)約人工話務成本約1840萬

元。

25

企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

（六）智慧運營提升經(jīng)營管控水平有效規(guī)避經(jīng)營風險

業(yè)務經(jīng)營投入產(chǎn)出智慧管控，有效提升業(yè)務運營管理精準性。

企業(yè)經(jīng)常通過設立經(jīng)營目標，來促進經(jīng)營效益提升，在此過程中既

要提升收益，又要時刻進行成本投入管控，導致業(yè)務推進瞻前顧

后，企業(yè)亟需建立合理的指標體系和科學運營手段，對經(jīng)營指標和

生產(chǎn)過程指標進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)經(jīng)營和生產(chǎn)過程中的偏差和

問題。運用人工智能等技術對根因和影響進行估測，及時采取有效

管控措施避免偏差積累，有效規(guī)避經(jīng)營風險，促進效益目標實現(xiàn)。

專欄6智慧運營助力企業(yè)順利實現(xiàn)經(jīng)營效益目標

在中國T港口集團的港口生產(chǎn)經(jīng)營管控協(xié)同系統(tǒng)建設過程

中，通過深入洞察碼頭生產(chǎn)作業(yè)效率與效益經(jīng)營管控目標時發(fā)

現(xiàn)，業(yè)務經(jīng)營指標和生產(chǎn)作業(yè)質(zhì)量指標相對孤立，沒有建立關聯(lián)

關系，更沒有與戰(zhàn)略目標和業(yè)務目標構(gòu)成完整的指標體系。導致

為了確保裝卸效率，造成的資源過度投入，造成成本增長利潤率

下降的問題。

通過建立完整貫穿集團和碼頭指標體系，將戰(zhàn)略目標的考核

主體細化到每條船或每個工班，并圍繞主體監(jiān)控其作業(yè)效率、資

源成本、作業(yè)帶來的利潤等指標，實現(xiàn)碼頭作業(yè)與計劃的實時精

準對比，幫助及時發(fā)現(xiàn)工作過程的效率、資源、利潤的偏差。運

用數(shù)字化技術，根據(jù)偏差，形成調(diào)整計劃，優(yōu)化資源的投入，確

保每一個作業(yè)班次、每一條船都能夠滿足管理目標的要求?；?/p>

指標體系中的指標關聯(lián)關系，將單船作業(yè)以項目方式進行管理，

26

企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

引入“贏得值”評估模型和算法，對每條作業(yè)的船舶進行實時監(jiān)

控，確保作業(yè)效率和成本、利潤三者處于一個合理的水平，一旦

偏離可通過“察打一體”能力進行糾偏。在達成既定的客戶服務

目標和保證經(jīng)營效益目標達成的前提下，平均每條船作業(yè)可以減

少5%左右資源投入。

T港口集團26家碼頭公司，按照12個月的經(jīng)營效益目標分

解經(jīng)營目標，實現(xiàn)每月經(jīng)營目標達成率97%以上，較改進前提升

10個百分點，并且全年節(jié)省1500+萬的資源投入成本，實現(xiàn)了對

經(jīng)營過程風險的有效規(guī)避，確保經(jīng)營目標的超期望達成。

四、智慧運營評價標準體系

為順應《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》“聚焦轉(zhuǎn)型標準制定，

研究推進標準體系建設”等政策指示，由中國信息通信研究院牽頭，

聯(lián)合各行業(yè)龍頭企業(yè)，圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型推出面向轉(zhuǎn)型者的企業(yè)數(shù)字化

能力和運營效果成熟度模型IOMM（EnterpriseDigitalInfrastructure

OperationMaturityModule）和面向賦能者的可信數(shù)字化服務兩個標準

體系。IOMM標準體系面向企業(yè)自身和重點行業(yè)核心業(yè)務數(shù)字化轉(zhuǎn)型

進行研究。從企業(yè)整體視角和IT技術視角，打造6+6的IOMM數(shù)字

化轉(zhuǎn)型評價核心思想，進行系統(tǒng)全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評估，幫助

企業(yè)定位自身數(shù)字化水平，明確未來發(fā)展方向，也為數(shù)字化轉(zhuǎn)型未來

發(fā)展研究提供科學的理論基礎?？尚艛?shù)字化服務標準體系考量企業(yè)對

外賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的能力，圍繞企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中所涉及的數(shù)字

基礎設施平臺、研發(fā)運維、場景運營、客戶服務、供應鏈等場景，對

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

數(shù)字化產(chǎn)品及數(shù)字化服務能力進行考量。通過相關標準明確數(shù)字化服

務商的能力水平，促進廠商將單個產(chǎn)品能力提升為可信綜合的數(shù)字化

服務能力，真正理解客戶的數(shù)字化場景需求，做到“可信任，共未來”。

目前，智慧運營系列標準研究工作正在穩(wěn)步推進，在IOMM體

系和可信數(shù)字化體系中均有相應標準研究，覆蓋面向轉(zhuǎn)型者企業(yè)和賦

能者企業(yè)兩個方向。

來源：中國信息通信研究院

圖5智慧運營評價標準體系

IOMM標準體系中的智慧運營標準研究，從智慧運營能力建設和

運營效果兩個維度出發(fā)，推出“企業(yè)智慧大腦平臺建設和運營技術能

力要求”和“企業(yè)智慧運營成熟度模型”?！捌髽I(yè)智慧大腦平臺建設

和運營技術能力要求”針對企業(yè)智慧大腦的建設過程和建設水平進行

考量，整體基于科技賦能業(yè)務的大方針，從企業(yè)搭建智慧運營大腦的

戰(zhàn)略導入、組織調(diào)整、指標設計等規(guī)劃支撐能力，數(shù)據(jù)拉通、數(shù)據(jù)存

儲、分析挖掘等數(shù)據(jù)融合能力，大數(shù)據(jù)、人工智能、低無代碼、組件

化等技術支撐能力，運營可視化、運營場景適配、運營賦能等智慧運

營能力，全面衡量企業(yè)智慧運營平臺能力建設水平，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

據(jù)、技術驅(qū)動的企業(yè)各場景智慧敏捷運營、加快業(yè)務運營轉(zhuǎn)型，提高

企業(yè)數(shù)字化治理水平；“企業(yè)智慧運營成熟度評價模型”針對企業(yè)生

產(chǎn)運營、經(jīng)營管理等場景智慧運營的技術應用水平和運營效果進行考

量，從數(shù)據(jù)融匯挖掘、信息可視化交互、場景智慧運營、平臺安全保

障等四大維度，考量場景內(nèi)各環(huán)節(jié)的智慧運營技術應用先進性和賦能

成效，并以此為重點考核維度，將企業(yè)智慧運營成熟度分為基礎起步

級、規(guī)劃探索級、穩(wěn)健發(fā)展級、先鋒創(chuàng)新級、未來引領級等五級，幫

助企業(yè)摸底當前智慧運營能力現(xiàn)狀，并為場景智慧運營能力提升提供

明確方向。

可信數(shù)字化服務標準體系中的智慧運營標準研究，從生產(chǎn)運營、

經(jīng)營管理、IT基礎資源管理等企業(yè)內(nèi)場景，以及園區(qū)等重點產(chǎn)業(yè)出

發(fā)，開展智慧運營賦能能力評價，目前共推出四項標準。面向企業(yè)內(nèi)

的生產(chǎn)運營智慧大腦平臺服務能力、經(jīng)營管理智慧大腦平臺服務能力、

IT基礎資源管理智慧大腦平臺服務能力，考量圍繞對應場景的數(shù)據(jù)

資源全生命周期處理能力，并通過建立數(shù)字化映射實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息直觀

可視，同時，面向三個場景的特點需求，提供數(shù)據(jù)和技術相配合的智

慧運營手段：生產(chǎn)運營場景以企業(yè)核心業(yè)務需求為主，統(tǒng)一化、集約

化、智慧化管理各業(yè)務鏈條，把握業(yè)務實時動態(tài)、及時發(fā)現(xiàn)發(fā)展商機、

提升業(yè)務經(jīng)營智能水平、提高業(yè)務管理效率和業(yè)務應急應變能力；經(jīng)

營管理場景以企業(yè)對內(nèi)管理為主，集成、分析、活用企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)

信息、資訊信息，通過充分連接企業(yè)經(jīng)營活動中涉及的人員，創(chuàng)新升

級企業(yè)管理工作方式，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、流程化、智慧化的運營

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

管理；IT基礎資源管理場景以智慧運營平臺，提升IT資源的使用效

率，實現(xiàn)資源態(tài)勢一屏全面呈現(xiàn)、資源自主智慧調(diào)控，幫助最大限度

釋放IT資源價值，降低IT、能源等資源浪費。園區(qū)智慧運營平臺服

務能力從五個能力方向出發(fā)，考量數(shù)字化產(chǎn)品圍繞園區(qū)智慧運營的數(shù)

據(jù)處理能力、場景可視化呈現(xiàn)能力、園區(qū)智慧運營能力、技術支撐能

力、平臺安全保障能力等賦能水平，實現(xiàn)園區(qū)態(tài)勢趨勢一屏掌握，并

在園區(qū)安全應急、低碳節(jié)能、企業(yè)服務、園內(nèi)交通、商業(yè)推廣、商戶

管理、資產(chǎn)管理等方面提升運營效率和效果，整體打造跨越物理邊界

的“虛擬”園區(qū)，構(gòu)建虛實結(jié)合的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新生態(tài)。

五、企業(yè)智慧運營未來展望

面對市場競爭更加激烈、數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)推進、數(shù)字化技術迭代

升級的宏觀環(huán)境，企業(yè)智慧運營未來發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)并存，成為數(shù)字

經(jīng)濟時代，企業(yè)發(fā)展提速的關鍵課題。

逐步細化的頂層政策規(guī)劃支撐智慧運營新發(fā)展。2023年是我國

提出“數(shù)字中國”的第八年，期間，國務院和各部委累計出臺20余

部相關文件，數(shù)字化轉(zhuǎn)型早已從經(jīng)濟層面上升為國家戰(zhàn)略。目前，我

國已形成政府主導、多方參與、法治保障的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展新格局，在

基礎設施建設、產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展、知識產(chǎn)權(quán)保護、技術創(chuàng)新與應用等領

域全方位布局，呈現(xiàn)出不斷細化、具體化的特征，為智慧運營長遠發(fā)

展提供良好的外部環(huán)境。在政策指引不斷細化的背景下，可以預測，

國家相關部委在未來將針對各場景的智慧運營方式，運營各環(huán)節(jié)的落

實方法，制定更詳細、明確的指示與要求。在國家政策工具的持續(xù)投

30

企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

入下，智慧運營將進一步釋放活力與價值，成為數(shù)字經(jīng)濟領域具有廣

泛發(fā)展空間的新興賽道。

持續(xù)膨脹的數(shù)字化轉(zhuǎn)型市場催生智慧運營新需求。為在激烈的

市場競爭中站穩(wěn)腳跟，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)的重要武器。截至2022

年，60%的企業(yè)在未來1-2年內(nèi)有意愿加大數(shù)字化投資力度，相較于

2020的52%，同比增加7%3，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型購買力充足。面對作為

數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要載體的智慧運營，企業(yè)的需求蓬勃發(fā)展，呈現(xiàn)出運營

場景和模式多樣化、個性化、精細化的特點。多樣的需求成為智慧運

營產(chǎn)業(yè)發(fā)展的廣闊土壤，智慧運營服務提供商為適應市場導向變化的

挑戰(zhàn)，基于現(xiàn)有技術和實踐，不斷更新智慧運營方案、創(chuàng)新智慧運營

路徑，推動數(shù)字技術與智慧運營產(chǎn)業(yè)深度融合，提升企業(yè)業(yè)務與管理

能力，實現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化反哺產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。服務商的智慧運營方案不斷

契合企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，突破企業(yè)傳統(tǒng)經(jīng)營管理困境，不斷催生

出智慧運營新業(yè)態(tài)、打造長效運營模式。

日益普化的數(shù)字技術驅(qū)動智慧運營新生態(tài)。5G、人工智能、大

數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術的普遍應用，進一步提升企業(yè)挖掘、分析和

利用數(shù)據(jù)的效率、釋放數(shù)據(jù)要素價值，使得企業(yè)智慧運營延伸至協(xié)同

辦公、營銷銷售、人力資源、供應鏈管理等各個領域，與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)

營流程深度融合。智能化、數(shù)字化為企業(yè)提供響應顧客需求、適應環(huán)

境變化的能力與空間，未來企業(yè)的發(fā)展方向?qū)⒂蓛?nèi)部資源整合轉(zhuǎn)向充

分利用外部信息。各企業(yè)為提升核心競爭力，與相關企業(yè)相互學習、

3數(shù)據(jù)來源：埃森哲商業(yè)研究院《2022埃森哲中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》.2022

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企業(yè)智慧運營研究報告（2023年）

相互交流、相互交換資源，形成合作共贏的發(fā)展局面。企業(yè)智慧運營

不僅局限于智能化生產(chǎn)、決策、管理，將走向智慧學習、創(chuàng)造、增值，

由短期生產(chǎn)經(jīng)營效率的增長更迭為可持續(xù)發(fā)展能力的提升。

不斷出臺的行業(yè)標準引領智慧運營新方向?！丁笆奈濉贝髷?shù)

據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出，“加快關鍵標準制修訂”、“健全大數(shù)據(jù)標

準符合性評測體系，加快標準應用推廣”，行業(yè)標準的建立不僅為產(chǎn)

業(yè)發(fā)展提供規(guī)范，也指引產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向。自2021年以來，中國信

息通信研究院從企業(yè)和業(yè)務環(huán)節(jié)核心需求點出發(fā)，編制IOMM企業(yè)

智慧運營系列標準，旨在對規(guī)范企業(yè)智慧運營發(fā)展方向、衡量企業(yè)智

慧運營水平和效果、推動企業(yè)智慧運營縱深發(fā)展等方面發(fā)揮推動促進

作用。未來，IOMM智慧運營系列標準將繼續(xù)拓寬企業(yè)研究場景和行

業(yè)核心業(yè)務場景，樹狀推進智慧運營標準研究體系，提升標準內(nèi)容的

點對點針對性，精準提升企業(yè)和行業(yè)核心業(yè)務智慧運營能力水平，搭

建“產(chǎn)學研”合作橋梁，共同促進和引領智慧運營新方向。

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中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所

地址：北京市海淀區(qū)花園北路52號

郵編：100191

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傳真/p>

網(wǎng)址：

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目錄

一、企業(yè)開展智慧運營的時代背景和重要意義......................................................1

（一）政策支持和技術發(fā)展助推我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型快速發(fā)展.............................1

（二）企業(yè)發(fā)展各環(huán)節(jié)智慧運營對數(shù)字化轉(zhuǎn)型意義重大.................................2

二、企業(yè)智慧運營建設的關鍵維度和具體內(nèi)容......................................................4

（一）通過完善戰(zhàn)略統(tǒng)籌規(guī)劃保障智慧運營持續(xù)發(fā)展.....................................4

（二）通過數(shù)據(jù)資源匯集挖掘形成智慧運營重要依據(jù).....................................7

（三）通過先進技術創(chuàng)新應用賦能運營智慧水平升級...................................12

三、智慧運營多點賦能企業(yè)業(yè)務場景數(shù)字化轉(zhuǎn)型................................................19

（一）智慧運營促進業(yè)務資源的科學優(yōu)化配置...............................................19

（二）智慧運營深度發(fā)掘客戶潛在效益價值...................................................20