在数字技术快速迭代、市场环境不断变化的2024年，数字化转型成为众多企业与行业发展的关键驱动力，从技术应用的深化拓展，到商业模式的创新变革，各领域都发生了深刻的变化。

一、2024年数字化转型全景回顾

（一）转型步伐加速，投入持续攀升

2024年，中国企业数字化转型指数从44分提升至46分，彰显出转型进程稳步推进。六成中国企业制定了提高数字化投入的计划，较2023年增长6个百分点，反映出企业对数字化转型重视程度显著提升，且积极付诸行动。生成式AI技术的突破，使企业深刻认识到数字化转型是应对激烈市场竞争的必要手段，加大投入以借助新技术提升效率、优化流程、创新产品和服务，在市场中赢得先机。

（二）技术应用与创新百花齐放

AI大模型应用趋于理性：AI大模型在企业中的应用从盲目跟风转向理性务实，企业聚焦实际业务场景，挖掘可落地、能产生实际效益的应用，如智能问答和知识助手等。许多企业借助AI大模型实现客服智能化升级，提升服务效率和质量；在知识管理方面，利用知识助手快速检索和分析海量知识，为员工决策提供有力支持。不过，AI大模型应用效果的评估和持续优化仍需完善，以充分释放其价值。

多技术融合成转型新引擎：云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的融合应用，成为企业数字化转型的强大动力。企业通过购买细分行业数字化软件或解决方案、通用型数字化软件或解决方案，以及借助产业链龙头企业搭建的工业互联网平台等方式，加速转型。在生产制造领域，物联网实现设备互联互通与数据实时采集，大数据进行分析处理，人工智能用于优化流程、预测故障，提升生产自动化水平；在管理领域，云计算实现信息系统高效部署与灵活扩展，大数据助力精准市场洞察和风险管理，推动管理信息化与决策智能化。

（三）各行业转型特色鲜明

制造业：步入高质量发展阶段，数智化转型深入推进，智能决策成为关键。企业进行全链路体系变革，从产品研发到市场营销各环节，借助数字化技术优化升级。国内研发的求解器为企业解决复杂生产调度、资源优化配置等难题，提升生产效率和质量。

金融行业：在数字要素驱动和数字技术应用方面较为领先，重点提升服务质量和客户体验。通过数字化手段优化金融产品和服务的设计、销售和交付流程，满足客户多样化、个性化需求。同时，金融机构通过并购和合作整合资源，增强业务灵活性，如与金融科技公司合作，推出智能化财富管理服务、便捷移动支付产品等。

出版行业：上市公司数字化转型步伐加快，但整体与数字化要求仍有差距。短视频电商为图书销售开辟新渠道，出版企业与短视频平台合作，通过直播带货、短视频推荐扩大图书销售范围和影响力。AI技术在教育出版等领域应用机会增加，智能教辅、互动式电子书等产品不断涌现，为行业转型提供新方向。

中小企业：98.8%的中小企业开启数字化转型之旅，但62.6%仍处于早期阶段。中小企业数字化转型旨在增强产品服务竞争力、实现降本增效，“小快轻准”成为其普适性需求，倾向选择成本低、见效快的数字化产品和服务。

（四）平台赋能成普遍策略

数据中台和业务平台建设成为企业加快数智化转型的普遍手段。通过建设这些平台，有效打通遗留系统孤岛，实现企业内外部数据的汇聚和整合。对数据的深度挖掘和分析，助力企业洞察市场需求、优化业务流程、创新产品和服务，激发丰富的场景应用创新。某大型制造企业搭建数据中台后，整合生产、销售、供应链等环节数据，实现生产过程实时监控和优化，生产效率提高20%，库存周转率提升30%。

（五）面临挑战与潜在机遇并存

企业数字化转型过程中，在全局规划、技术架构升级、组织变革等方面存在提升空间。部分企业缺乏系统性战略规划，导致盲目投资、重复建设；技术架构升级面临现有系统兼容性、新技术应用风险等困难；组织变革方面，传统架构和管理模式难适应转型需求，员工认知和接受程度不高也带来阻力。数字核心技术和人才力量不足，限制企业数字化创新能力和发展速度。但随着数字经济发展，数字化转型将重塑企业商业模式，为企业创造新投资机会和发展空间，促进企业与产业链上下游协同合作，提升产业链竞争力 。

二、2025年数字化转型趋势展望

（一）持续加大数字化投入

企业将在数字化领域持续加码，尤其在AI、云计算、大数据等前沿技术领域。加大AI研发和应用投入，深化其在生产、管理、营销等环节应用，实现智能化生产、管理和营销。例如，生产企业利用AI优化生产流程，实现设备智能运维，降低故障率；零售企业借助AI进行精准营销，根据消费者偏好推送个性化商品信息，提高销售转化率。

（二）加速行业融合发展

数字化转型将推动数字经济与实体经济深度融合，催生更多新业态、新模式。制造业与数字技术融合，发展智能制造，实现生产过程自动化、智能化控制；农业与数字技术结合，发展智慧农业，通过传感器、无人机等设备实现精准种植、养殖；服务业利用数字技术提升服务质量和效率，如在线教育、远程医疗等领域将迎来新发展机遇。

（三）深化人工智能应用

AI技术将在企业中得到更广泛、深入应用。除智能客服、知识管理外，还将在研发设计、供应链管理、风险预测等方面发挥重要作用。企业将利用AI进行产品创新设计，通过模拟和优化，缩短研发周期、降低成本；在供应链管理中，AI预测需求、优化库存，提高供应链响应速度和灵活性；借助AI算法预测市场风险、信用风险，提前制定应对策略。

（四）强化数据驱动决策

数据将成为企业核心资产，企业更加重视数据治理和数据价值挖掘。通过建立完善的数据管理体系，确保数据质量和安全，利用大数据分析技术，从海量数据中提取有价值信息，为企业战略决策、市场拓展、产品研发等提供依据。例如，电商企业通过分析用户购买行为数据，了解用户需求和偏好，优化商品推荐和库存管理 。

（五）重视网络安全与隐私保护

随着数字化转型深入，网络安全和隐私保护重要性日益凸显。企业将加大在网络安全方面投入，采用先进安全技术和管理措施，防范网络攻击、数据泄露等风险。同时，遵守相关法律法规，加强用户隐私保护，提升用户信任度。如金融机构采用加密技术保护客户交易数据，建立严格权限管理机制，防止数据滥用。