“風起於青萍之末，浪成於微瀾之間”，這些結構性變化帶來數智化轉型機遇通常決定我們的應對危機策略。

疫情如一場大考，而“新基建”脫穎而出，成爲大家熱議的“終極答案”。“新基建”大熱，卻已不是一個新興概念，國家早已佈局。今年疫情突發，石油戰爭三國殺，美股多次熔斷，市場上恐慌情緒蔓延，諸多內外不確定因素共振，新基建再次被提到新高度。

新基建是指發力於 科技端的基礎設施建設,主要包含 5G 基建、特高壓、城際高速鐵路、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能、工業互聯網等七大領域，涉及到通信、電力、交通、數字等多個社會民生重點行業。

國家重點部署的“新基建”項目，被視爲未來經濟增長的新引擎。數字經濟的發展，就是未來經濟發展的抓手之一。新冠肺炎疫情的發生，讓居民生活需求從線下向線上轉移，巨大需求推動數字基礎設施建設升級提速。

深演智能借助十餘年積累的強大數據的能力、技術算法實力等優勢，通過數據能力賦能打通企業經營數字化的等環節，一直持續爲企業打造數字新基建能力。

打造企業新基建能力的重要性

新基建概念中首次提及的數據中心尤其引人注目。根據賽迪顧問對數據中心的定義：數據中心是指按照統一標準建設，爲集中存放的具備計算能力、存儲能力、信息交互能力的IT應用系統提供穩定、可靠運行環境的場所。數據中心按照服務的對象可以分爲企業數據中心(EDC)和互聯網數據中心(IDC)。企業數據中心指由企業或機構構建並所有，服務於企業或機構自身業務的數據中心。互聯網數據中心由IDC服務提供商所有，通過互聯網向客戶提供有償信息服務。

數字經濟、平臺經濟的作用，在此次疫情應對中得到很好的闡釋。自數字化疫情防控阻擊戰打響以來,大數據、人工智能、雲計算等數字技術在疫情監測分析、人員物資管控、醫療救治、疫情聯防聯控、復工復產等方面提供了強大支撐。對企業而言，疫情讓企業決策者充分體會到數字化和智能化的價值，比如辦公線上化、平臺信息化、生產智能化等等 ，幫助企業在非常時期能穩步復工復產。

移動互聯網、物聯網、車聯網、產業互聯網的廣泛應用帶來數據指數級增長，數據的增長速率已達到每秒5TB。對於企業而言，數據已成爲“新動能”, 數據資產已成爲企業最重要的戰略性資源之一，是提升企業經營能力的“富礦”，可以說，所有企業最終都是數據企業。

近日《中共中央國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》對外公佈，其中，數據作爲一種新型生產要素寫入文件中，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素並列爲要素之一。

這意味着，數據要素的高效配置，將推動數字經濟發展的關鍵一環。 數字化轉型可以大幅降低企業成本。數據作爲新型生產要素，只有流動、分享、加工處理才能創造價值。創造價值的過程，則需要智能化。可以肯定的是，數字新基建時代，數智化能力對於企業來說將成爲基本的戰略能力。

▲數據來自國家發改委公衆號

企業新基建能力需數智化方法論指導

數字化時代，數據成爲了重要的生產要素，“用戶-觸點-內容”則是企業數字資產的三大要素。企業全面數智化指的是企業“用戶-觸點-內容”三個環節的全面數字化智能。這也是一個企業真正能夠走向數智化並實現運用AI驅動決策的前提。根據這一數智化“三角魔方”的方法論，可以基於企業對數字的多層需求，構建數字化、智能化的AI決策體系，這其中包括三個要點：

1. 生產要素標籤化：生產要素標籤化是企業數智化的開始，企業需要自有的第一方數據標籤體系，並通過管理和加工，未來做到真正的洞察消費者內在需求，數據標籤的落地化應用也十分重要，是支撐企業快速敏捷搭建業務系統的前提。

2. 數字算法化：在許多的傳統行業中，比如製造、醫療等行業，大數據基礎相對薄弱，標準不統一，數據質量參差不齊，數據孤島化比較嚴重，很難形成閉環指導業務增長成爲一大痛點。智能算法可以做的是將大數據進行預測訓練產出預測模型，這也是整個系統可以指導決策的前提。

3. 企業決策智能化：基於智能算法，構建針對不同業務的預測、決策模型，企業在決策層級藉助AI能力和大數據技術優化決策過程、採取相應行動並根據效果，形成決策反饋閉環。企業決策的智能化場景會日益豐富，智能化決策通過對大數據和算法模型進行不斷地強化學習，從而在最佳決策序列中幫助決策者做出更加智能的決策，形成良性的學習反饋閉環，最終幫助企業實現全鏈路的高效決策。

數智化轉型中最重要的一步：第一方數據管理平臺

企業核心的經營活動：產品創新、品牌建設、渠道管理、供應鏈運營，用戶運營等（既包括線上也包括線下），都可以基於這個數智化的三角魔方來構建。

企業各環節均透過AI和大數據參與構建與消費者的鏈接，共同通過場景、互動、鏈接、體驗、定製化內容來洞察和滿足消費各式各樣的者需求。驅動產業全鏈路數智化進程。

對於大部分中國企業來說，數字化轉型必定會經歷一個由淺到深、由表及裏的過程。企業進行數字化的目的是爲了提高企業整體經營的效率、促進業務實現新增長，同時，企業也希望每一筆投入都能夠儘快見效，這也是爲什麼企業數字化最先由“營銷”環節切入，並向“運營”以及整個“決策”環節滲透，有更多環節需要被“數據”支持，產生更科學更智能的決策。

因此，企業在數字化轉型中最重要的一步是構建企業第一方數據管理平臺（CDP/DMP）, 基於消費者行爲數字化的全面趨勢，企業去搭建自己的用戶管理平臺，進行全鏈路的數字化改造，把整個用戶的生命週期進行管理和激活。

企業數字化過程是需要全面構建和消費者旅程的數字化，並且還需進行智能化的轉型，使企業的數據被確實地用在決策上，被用在了改善用戶體驗上，被用在強化企業核心競爭力上，這纔是真正的企業數字化轉型，或者稱爲企業數智化轉型。

擁抱新基建內核

“新基建”推動中國開啓新的智能化時代，深演智能近年來一直在“新基建”及產業數字化的道路上前進，在數字營銷、數字政務等智能 決策領域打造了諸多成功應用實例。

在公共事務的數字化場景中，深演智能基於創新技術搭建了服務於公共事務的智能政務管理系統，可以幫助政府和企業解決政策落地“最後一公里”， 爲政府機構 提供能智能匹配需求端和供給端的先進數字化政策落地系統。疫情期間，基於智能調研平臺打造了智慧城市疫情防控解決方案，通過技術賦能社區、企業、園區內疫情信息數字化動態管理，對於疫情嚴防細控，提升企業效能，助力疫情防控和復工復產“雙線作戰”，同時，快速上線的“疫情傳播潛在高危人羣追蹤及分佈系統”入選工信部科技司人工智能支撐疫情防控平臺。

在醫藥醫療領域的數字化場景中，深演智能參與 科技部重點研發計劃課題，與中國信息通信研究院合作， 通過知識圖譜技術構建“智能化診療決策支持系統” 。此外，深 演 智能與某藥企合作，通過AI和大數據預測模型指導藥企在相關地區進行藥品投放，這一解決方案的成功落地和應用，可以幫助醫藥、醫療防護用品等類型的企業提前進行地區資源合理分配。

深演智能十餘年來通過大數據能力和算法技術服務快消、汽車、零售等管理複雜度極高的行業，爲百餘家大中型標杆企業進行數字化服務，在產業數字化方面積累了深厚的實踐經驗、應用場景。

深演智能構建的“數據中臺+業務中臺”智能決策平臺幫助企業不僅僅是進行數字化，而是實現以業務增長爲目標的企業數智化轉型。短期來看，可以實現需求端和供給端的高效智能匹配，提效降本，通過人工智能數據驅動方式，在非常時期，能幫助企業進行消費刺激，拉動當前經濟提升。從中長期，幫助企業打造數字化的基礎設施，這也正與新基建的內核高度一致：爲未來經濟提升奠定堅實基礎。

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