摘要：上周和朋友喝茶聊天时，谈到了一个项目合作，其中涉及如何整理一套面向中小企业推广的数字化转型解决方案。关注国家政策的朋友可能知道，从 2023 年起，国家就开始推动大型城市或大型区的中小企业数字化转型试点工作。2023 年推出了第一批，共 20 多个城市，202

上周和朋友喝茶聊天时，谈到了一个项目合作，其中涉及如何整理一套面向中小企业推广的数字化转型解决方案。关注国家政策的朋友可能知道，从 2023 年起，国家就开始推动大型城市或大型区的中小企业数字化转型试点工作。2023 年推出了第一批，共 20 多个城市，2024 年是第二批，预计 2025 年会启动第三批中小企业数字化转型试点推广。那该如何理解这件事呢？

首先是找相关的软件企业或咨询公司，为这些中小企业做数字化转型成熟度诊断。诊断完成后，引入相关软件服务商，帮助中小企业进行数字化转型的咨询规划，包括系统建设。简单来说，就是企业出一部分钱，国家政府补助一部分钱，共同协助中小企业实现数字化转型，提升数字化经营能力和管理水平。今天借此机会，和大家聊聊中小企业的数字化转型。

我们一定要明白，大中型企业的数字化转型和中小企业的数字化转型是完全不同的两回事。在我之前发过的文章或视频中，更多谈到的是大中企业的数字化转型。其典型特点就是 IT 系统建设往往已到中后期，已有大量 IT 应用系统的积累。而它的数字化转型主要解决三个方面的问题。

其一是集成和协同问题。虽然 IT 系统建设了那么多，但是否全部是信息孤岛，系统与系统之间能否高度集成和协同，以支撑上层的核心端到端业务流程？我走访过很多 IT 建设已到尾声的大中型企业，发现它们往往存在端到端流程有断点、所需数据不能及时提供或不一致等问题。

其二是业务敏捷性问题。即上层业务随着市场需求不断变化，如何保证足够的业务敏捷性，让 IT 应用能灵活适配业务的柔性和扩展性，而不是出现任何新的业务需求和流程优化时，IT 系统都需要做大改动和变更才能满足。

其三是数据驱动问题。数字化转型更强调数据驱动和数据价值。这些企业 IT 应用系统已上了很多年，积累了大量数据资产，如何更好地体现数据驱动，发挥数据资产的价值，也是大中型企业数字化转型必须解决的问题。

1. 中小企业数字化-花小钱办大事

但对于中小企业来说，情况完全不同。有时我们去给中小企业做数字化成熟度能力评估，比如围绕相关业务流程、业务场景、IT 应用、基础设施平台管理等方面进行评估。但我记得 2023 年下半年，跟着合作伙伴做过 2 - 3 家公司后，感觉这件事有点荒唐。

原因是大部分中小企业信息化相当薄弱，连基础的 ERP 和核心 IT 应用系统都没建设实施好，其数字化水平一眼就能看清楚。所以对于这些中小企业的数字化转型，重点还是要先做好前期的信息化工作。

那这类中小企业该如何做好数字化转型呢？我认为，中小企业的数字化转型一定要考虑成本收益投入产出比。大部分中小企业一年能拿出两三百万投入信息化建设就很不错了。所以更多的是要考虑这钱如何更好地投入，或把钱花在刀刃上。比如一个企业今年整个 IT 建设预算只有 100 万，要怎么花这笔钱？

面对大中型企业，做一个大型企业架构咨询规划可能要一两百万，但中小企业预算有限，这 100 万如何花、如何用，怎样让钱真正花在刀刃上，才是我们做中小企业数字化转型最该考虑的问题。

我之前也专门讲过，最核心的思路是不要想着给这些中小企业上很多独立的大系统。中小企业更适合的方式是泛 OA 平台，再加上基于低代码技术构建的各应用模块，类似于钉钉、飞书或业界通用的 OA 平台，然后在 OA 平台上架设相关基础应用功能模块，如人力资源业务、营销业务、报销业务、合同管理业务等。

虽然这样做会让很多业务功能应用紧紧耦合在一起，但这反而是最适合中小企业数字化转型的做法。如果是生产制造型企业，还要考虑核心的研产销上层业务流程如何集成和打通，把这些做好了，对中小企业就是最有用的。

所以，我们一定要慎重看待中小企业的数字化转型，真正从中小企业甲方的需求和诉求出发，提供有价值的咨询服务或应用系统建设，不要追求大而全，也不要追求技术架构的先进性，更多是优先做好信息化建设工作，优先满足人财物管理，做到三流合一或四流合一，能做好这些已经相当不错了。

2. 中小企业数字化经营等级评估

接下来再聊聊中小企业数字化经营水平等级评估的事。对于推动中小企业数字化转型，相关机构在 2024 年又专门出了一个标准规范，进一步细化了中小企业数字化经营的评级标准。

整个标准规范把企业数字化分为 16 个业务场景，包括市场营销、产品研发、生产制造、供应链物流、人力资源、财务、办公协同、经营决策等。针对每个场景，细化了相应业务场景、功能要求、建设要求，并分为 1 级、2 级、3 级、4 级标准。具体企业数字化评级，达到二级相对容易，只要覆盖 16 个场景中的核心业务场景即可。而达到三级，除了覆盖场景，还要做好已建设 IT 系统之间的集成和协同工作，这也不难理解。

但我们详细阅读文档后，发现第四级出现问题了。因为在第四级评级要求里，针对 16 个场景，大部分都提到 AI 人工智能相关工作，这让企业很困惑。难道所有场景都必须 AI 化吗？尤其是最近 DeepSeek 炒得火热，大家更容易把人工智能化理解成要做 AIGC 生成式人工智能。

很多企业感到困惑，原本企业信息化数字化建设还不错，核心业务如生产、制造、营销、产品研发、供应链物流等都有相应 IT 系统支撑，现有 IT 系统也能支撑企业从订单到交付的端到端流程，但按这个评级标准评估，要达到 4 级相当难，企业找不到这么多实际典型业务场景都需要做人工智能。

我最近和一些企业沟通时，谈到这个问题，进一步解释道：大家要理解人工智能概念，它既包括传统智能化，也包括典型生成式人工智能，传统智能化也属 AI 人工智能范畴。比如做 MES 系统涉及生产智能排班，是智能化体现；做市场营销和 CRM 系统涉及销售智能化预测，也是智能化体现；做 APS 先进计划排程系统涉及智能计划预测和基于 TOC 约束理论的动态规划计算；还有传统系统中的 BI 商业智能，也是人工智能的小范围应用。所以人工智能不是说企业一定要搭私有大模型、做 AIGC 才是人工智能。

从去年到今年，我讲过很多关于 AI 和 GPT 的视频和文章，都强调生成式人工智能在企业里大面积商用落地，至少 2024 年来看没想象中迅速。我看到的较成熟商用化场景，仅集中在企业内部智能知识库、市场营销或 CRM 系统集成智能客服、生产领域系统及时数据采集后结合大模型做智能质量分析和缺陷预测、APS 供应链计划里智能化计划调配和优化等方面。除此之外，没看到特别好一定要用 AIGC 的场景。

回过头来，我又想到另一件事，我觉得编写这些标准规范的人，严重脱离一线企业实践，很多时候想当然，觉得应该做到这样才能达标准。企业为达到数字化成熟度评级，没办法做很多不实用且应付评级的事，这些都是本末倒置，值得我们每个人思考和改进。

企业信息化和数字化一定是为了企业战略、业务目标服务，不是用了先进技术就代表数字化成熟度高。现在随着 DeepSeek 火热，各行各业如医疗、铁路、政务、国企、央企等都在发公告宣告接入和适配 DeepSeek，但真正看详细内容时，往往是把对话框集成到原业务系统里，稍微好点的在企业内部建了个小知识库，这些都属 AI 人工智能最初级应用。你说这些应用对企业核心端到端业务价值链交付能起多大作用？

所以，做企业数字化工作还是要脚踏实地，不要太多考虑宣传、噱头，真正把事情做好。

来源：正正杂说