摘要：信息化是数字化转型的基础前提，核心是“用技术替代人工记录”，本质是“物理世界信息的电子化存储与流转”。

一、信息化（Informatization）：

“把线下信息搬上线”，解决“信息记录与传递”问题

信息化是数字化转型的基础前提，核心是“用技术替代人工记录”，本质是“物理世界信息的电子化存储与流转”。

1. 核心定义

将企业线下的纸质文档、人工台账、流程记录（如订单单、考勤表、生产报表），通过计算机、软件系统（如Excel、ERP、OA）转化为电子数据，实现信息的“可存储、可查询、可传递”。

2. 核心目标

- 替代人工重复劳动（如用Excel记账替代手工账本），减少记录错误；

- 打破信息传递的物理壁垒（如用OA发通知替代纸质文件传阅），提升信息流转效率；

- 实现“信息留痕”，方便后续追溯（如销售订单在ERP系统中可查历史记录）。

3. 典型场景

- 财务部门用财务软件（如用友、金蝶）录入凭证，替代手工记账；

- 人力资源部门用OA系统发起请假、报销流程，替代纸质申请单；

- 生产部门用Excel记录每日产量，形成电子报表供管理层查看。

4. 关键特征

- 数据是“被动生成”的：需人工录入或上传，系统不主动采集；

- 流程是“线下复刻”的：线上流程完全对应线下步骤（如线下填单→线上填电子单），未重构业务逻辑；

- 价值局限于“降本提效”：仅解决“信息记录与传递”的效率问题，不改变业务模式。

二、数字化（Digitalization）：

“让业务在线上跑通”，解决“业务流程与数据联动”问题

数字化是信息化的进阶阶段，核心是“业务流程的线上化重构”，本质是“用数据驱动业务环节的协同与优化”——不再是“信息搬上线”，而是“业务在线上闭环”。

1. 核心定义

以“数据”为核心，将企业的核心业务流程（如销售、生产、供应链）完全迁移至线上系统，并通过系统间的数据联动（如订单系统与库存系统打通），实现“业务动作触发数据流转，数据流转反哺业务决策”。

2. 核心目标

- 打破“数据孤岛”：让不同业务系统（如CRM客户系统、SCM供应链系统）的数据互通（如客户下单后，库存系统自动扣减库存）；

- 实现“业务在线闭环”：从需求发起→执行→反馈→优化，全流程在线完成（如线上客户下单→系统自动分配仓库→物流系统同步单号→客户查物流）；

- 用数据发现业务问题：通过数据分析定位流程瓶颈（如通过销售数据发现“某区域复购率低”，进而优化服务）。

3. 典型场景

- 零售企业搭建线上商城：客户下单→系统自动对接库存（缺货则提醒）→对接支付系统→同步物流，全流程无需人工干预；

- 制造业用MES系统（生产执行系统）：生产计划下达后，系统实时采集设备数据（如生产进度、合格率），并自动同步至ERP系统，管理层实时监控生产状态；

- 企业用CRM系统：销售跟进客户时，系统自动记录沟通内容，客户成交后，自动触发财务对账、售后跟进流程。

4. 关键特征

- 数据是“主动生成”的：业务动作（如下单、生产）自动触发数据采集，无需人工录入；

- 流程是“线上重构”的：并非复刻线下流程，而是优化冗余环节（如线下需3个部门签字，线上系统自动校验条件后放行）；

- 价值延伸至“业务优化”：通过数据联动提升业务效率，甚至优化业务规则（如根据历史销售数据调整库存备货量）。

三、智能化（Intelligentization）：

“让系统自主做决策”，解决“复杂问题的自动化与优化”问题

智能化是数字化的高阶目标，核心是“用技术替代人的决策环节”，本质是“基于大数据和算法，让系统自主分析、判断并执行决策”——从“人用数据”升级为“系统用数据”。

1. 核心定义

基于数字化阶段积累的海量数据，结合AI（人工智能）、机器学习、算法模型，让系统具备“感知、分析、决策、执行”的能力，无需人工干预即可处理复杂业务场景，甚至给出最优解决方案。

2. 核心目标

- 替代“人工决策”：处理需大量数据分析的场景（如用算法自动预测销量，替代人工拍板）；

- 实现“动态优化”：根据实时数据调整策略（如智能调度系统根据物流路况实时调整配送路线）；

- 创造“新价值模式”：通过智能化能力开发新业务（如金融机构的智能风控，实现秒级贷款审批）。

3. 典型场景

- 电商平台的“个性化推荐”：系统根据用户浏览、购买历史，通过算法自动推荐商品，无需人工筛选；

- 制造业的“智能质检”：机器视觉结合AI算法，自动识别产品缺陷，准确率远超人工；

- 物流企业的“智能调度”：系统根据订单量、车辆位置、路况数据，自动规划最优配送路线，降低运输成本；

- 客服领域的“AI智能客服”：自动识别客户问题（如“查订单”“退款”），并完成解答或触发售后流程，仅复杂问题转人工。

4. 关键特征

- 数据是“决策依据”：算法依赖海量高质量数据训练，数据质量直接决定决策准确性；

- 系统具备“自主学习”：算法可根据新数据持续优化（如推荐算法会根据用户新行为调整推荐逻辑）；

- 价值升级为“决策替代与创新”：不仅提升效率，更能突破人工决策的局限（如处理人工无法实时分析的海量数据）。

四、三者核心差异总结：从“记录”到“联动”再到“决策”

结论

企业数字化转型的本质，是从“信息化”的“记录信息”，升级到“数字化”的“联动业务”，最终迈向“智能化”的“自主决策” ——三者是递进关系，无信息化的基础数据，数字化无法落地；无数字化的业务闭环，智能化就是“无米之炊”。很多企业转型失败，正是混淆了三者的边界（如跳过数字化直接追求智能化，或把信息化等同于数字化）。

来源：产业互联网研习社一点号