数字经济核心驱动未来商业模式创新与发展

数字经济核心：推动企业数字化转型的关键路径

随着科技的迅猛发展，数字经济已成为全球经济增长的重要驱动力。在这一背景下，数字化转型成为企业发展的必然选择。数字经济的核心不单是技术的应用，更在于如何将这些技术有效整合，形成一套完善的数字化战略。本文将深入探讨数字经济的核心内容，结合数字化转型的思维框架、人工智能的底层原理以及人力资源数字化的应用现状，为企业在数字经济时代的转型提供可行的路径。

王明哲：《HR数智化转型实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路了解目前人力资源领域的数字化实战案例，以及背后的经验与教训认识到贵司所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门/个人的突破口【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】公司各级人力资源岗。【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、HR数智化技术的应用现状1、HR数智化总体规律HR1.0-最简单的核心逻辑HR2.0-流程迁移至线上HR3.0-深入痛点场景HR4.0-解放人类回归价值2、基于痛点的HR数智化技术绩效管理数智化实战招聘数智化之战Core-HR数智化实战劳动力管理数智化实战学习管理数智化实战薪酬管理数智化实战3、数智化供应商盘点四代技术的典型供应商外国供应商盘点国内供应商盘点案例：BOSS直聘职位/人才推荐系统，MIT人工智能面试系统测试，IBM员工绩效自动评估项目，谷歌人才智能部署系统，微软流程自动化提升25%效率并减少30%错误，雇员工作压力智能检测系统，IBM员工离职率预测等四、HR数智化技术的未来发展和挑战1、数智化对HR来说是“革新”还是“革命”AI充分发展后的社会是什么样的人类永远不会交给AI做的事情AI永远只能是人类的“助手”2、HR数智化技术面临的挑战缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才马太效应可能会再次灵验数智化很难“抄作业”2、HR数智化带来的机遇从简单重复劳动中解放解封你未曾意识到的“资源”解封你未曾意识到的“力量”后疫情时代HR如何妙用技术提升企业绩效案例：工商银行HR数字化系统解决方案，甲骨文HR数字化系统解决方案，富士相机HR数字化系统解决方案等

王明哲 培训咨询

数字化的顶层思维

在理解数字经济的核心之前，首先要明确数字化的概念。数字化不仅仅是技术的简单应用，更是业务与信息技术的深度融合。根据《十四五规划》的指引，数字经济的核心要素包括数字化转型和数据要素。

数字化转型的三个阶段

• Digitization（无纸化）：这一阶段主要关注业务流程的数字化，减少纸质文档的使用，提高信息传递的效率。
• Digitalization（高效化）：在此阶段，企业开始采用数字工具和平台来优化业务流程，提高整体效率。
• Digital Transformation（无人化）：这是数字化转型的最终目标，通过人工智能和自动化技术实现业务的智能化和无人化。

每个阶段都有其关键技术，而在数字化转型的过程中，企业需要清晰地识别出适合自身发展的技术路径。

数字化顶层思维框架

为了有效推动数字化转型，企业需要建立起清晰的顶层思维框架。这一框架可以从以下几个方面入手：

精益思维

精益思维强调在业务流程中消除浪费，通过优化资源配置来提升效率。企业可以通过梳理业务，发现数字化的切入点，从而实现精细化管理。

编程思维

编程思维是指掌握计算机的语言，以提升数字化项目的成功率。通过学习编程，企业员工能够更好地理解技术的运作，从而在实践中有效应用数字化工具。

数据思维

数据思维要求企业关注数据的产生和应用。通过合理的数据分析，企业可以挖掘数据的潜在价值，为决策提供有力支持。

人工智能的底层原理

在数字经济的背景下，人工智能作为重要的技术之一，其底层原理和应用场景深受关注。人工智能的核心在于如何通过数据驱动的方式实现智能决策。

人工智能的两大底层原理

• 逻辑固化：通过将知识固化为逻辑规则，帮助机器进行知识的传递和应用。
• 知识抽取：从大量的数据中提取有用的信息，形成有效的知识体系。

这两大原理为人工智能的应用提供了基础，使其能够在各行业中发挥重要作用。

人工智能的六大底层套路

• X-Y pairs：用于知识抽取的基础模型。
• Y→X：生成万物的基础。
• X1-X2 pairs：推荐匹配的核心算法。
• X only：单向聚类算法。
• Y only：超越人类的智能体系。
• Dot & Line：构建知识图谱的基础。

这些套路为企业在实际应用人工智能时提供了多种选择，使其能够根据自身需求进行灵活调整。

人力资源数字化的现状与挑战

人力资源在数字化转型中扮演着至关重要的角色。HR数智化不仅可以提升企业管理的效率，还能帮助企业更好地应对市场变化。

HR数智化的总体规律

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要关注基础的人力资源管理。
• HR2.0：将流程迁移至线上，提升管理效率。
• HR3.0：深入痛点场景，解决具体问题。
• HR4.0：解放人类，回归价值创造。

不同阶段的HR数智化反映了企业在数字化转型过程中的不同侧重点和目标。

HR数智化技术的应用

在实际应用中，HR数智化技术主要体现在以下几个方面：

• 绩效管理数智化：通过数据分析实现对员工绩效的精准评估。
• 招聘数智化：利用智能算法提升招聘效率和精准度。
• Core-HR数智化：构建核心人力资源管理系统，实现全面数字化。
• 薪酬管理数智化：通过数据驱动优化薪酬结构，实现公平合理的薪酬分配。

数字经济下的未来发展与挑战

展望未来，数字经济将继续深刻影响企业的人力资源管理方式。然而，HR数智化技术也面临一定的挑战：

发展挑战

• 缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，使得企业在实现数智化时面临人力资源的瓶颈。
• 马太效应可能会再次灵验，强者愈强，使得一些中小企业在数字化转型中处于劣势。
• HR数智化很难“抄作业”，每个企业的业务逻辑和文化都不尽相同，需量身定制解决方案。

带来的机遇

虽然面临挑战，但数字经济也为企业带来了诸多机遇：

• 从简单重复劳动中解放员工，提升其创造力和主动性。
• 通过技术手段解封企业未曾意识到的“资源”，提升经营效率。
• 在后疫情时代，借助数字技术提升企业绩效，适应新的市场环境。

例如，工商银行、甲骨文和富士相机等企业通过数字化系统解决方案，不仅提升了管理效率，还增强了市场竞争力。

总结

数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度整合。企业在追求数字化的过程中，需要建立起清晰的顶层思维框架，理解人工智能的底层原理，积极推进人力资源数字化的应用。尽管面临挑战，但数字经济带来的机遇不可忽视。通过合理的数字化战略和技术应用，企业将能够在未来的竞争中立于不败之地。