全球经济发展里，数字经济成了核心驱动力，企业要适应数字经济浪潮，必然得进行数字化转型，而依靠计算机技术作为核心支撑，它给企业转型提供了关键技术保障。当下我国企业数字化转型进程在加快，大数据、人工智能、云计算、区块链等计算机技术，已经在生产、管理、营销等领域有了初步应用，这有效提升了企业的运营效率以及市场竞争力。不过企业在应用计算机技术时，依然面临着技术与业务融合不够深入、数据治理能力薄弱、专业人才短缺、安全风险突出这些问题。通过对数字经济背景之下状况的通盘梳理和清楚认识为基础，且针对计算机技术在企业数字化转型进程里所涉及到的应用场景予以系统考究，同时对应用期间所凸显出来的突出挑战展开深度剖析，进而从技术融合、数据治理、人才培养以及安全防护这四个维度方面提出优化策略，其目的在于能够为企业依靠计算机技术从而高效地推进数字化转型这一行为给予实践路径方面上的支持，以此来助力企业在数字经济环境中达成高质量发展目标。
引言
跟随着5G、物联网等技术迅速地往前发展，数字经济已是进入到深化发展的阶段了，它的核心是在于凭借数字化技术去重新构建生产要素、商业模式以及产业生态，以此推动经济结构朝着优化升级的方向发展。处于这样的一种背景情况之下，企业数字化转型已经不是那种“选择题”了，而是关系到生存与发展的“必修课”了，借助数字化手段来提升运营效率、优化资源配置以及创新商业模式，成为企业去应对市场竞争的核心路径。计算机技术身为数字经济的基础支持技术这一角色，它包含大数据技术、人工智能技术、云计算技术、区块链技术等关键技术类别，它给企业数字化转型提供了从数据收集开始，到数据处理，再到数据应用的全流程解决办法，近些年来，我国企业数字化转型进程加快，像华为、海尔等头部企业已借由计算机技术达成生产智能化、管理精细化、营销精准化，然而中小微企业因技术、资金、人才等方面受到限制，计算机技术应用仍处在初级阶段，并且多数企业存在技术和业务相互脱节、数据价值难以得到释放等方面的问题 。探究计算机技术于企业数字转型里的应用情形以及面临之挑战，寻觅与之适配的优化办法，这对于促使企业实现高效革新，进而助力数字经济得以发展而言有着重要且关键之意义。
数字经济背景下计算机技术在企业数字化转型中的具体应用
生产制造领域：推动生产智能化与效率提升
当下，于生产制造范畴之内的时候期间，计算机技术的运用应用，对传统的生产模式进行了重新构建，达成完成了从“人工驱动”朝着向着“数据驱动”的转变转型。大数据技术借助凭借采用拿来，收集采集生产设备传感器、生产线终端等的实时数据情况，剖析分析设备运行状态、生产进度、质量检测等方面的信息讯息知识，精确准确地识别辨认生产过程中的瓶颈阻碍，预估预测预感设备故障风险并且提前预先进行维护保养，削减减少停机时间。人工智能技术被应用运用采用到投向生产流程的优化完善上面，通过借助利用算法模型来模拟仿真生产参数配置组合，寻觅寻求寻找找到了到最优的生产方案计划策略，就像比如说在汽车制造领域当中里，优化完善焊接参数，从而提升提高产品合格率。生产数据能得以及时共享靠的是云计算技术，它使得跨厂区以及跨区域的协同生产成为现实，就像大型制造企业借助云端平台把各地工厂的生产数据整合起来，对产能进行动态调配，以此平衡供需关系。而物联网技术达成了生产要素的互联互通，构建了“人-机-料-法-环”全要素数字化管理体系，还能对生产全流程实施实时监控，从而保障生产稳定且高效。比如说对于高端装备制造企业来讲，借助部署工业互联网平台，将大数据、人工智能以及物联网等各项技术予以整合，达成生产设备联网率处在90%以上的状况，把设备故障预测准确度提升到85%，使得生产效率提高了20%至30%，让产品不良率降低了15%至20%，十足地展现出计算机技术针对生产制造范畴的赋能价值了。
经营管理领域：实现管理精细化与决策科学化
企业经营管理方面，计算机技术给出了精细化且还智能化了的解决方案，促使管理模式从“经验驱动”朝着“数据驱动”转变，在财务管理范畴内，大数据技术整合企业营收数据、成本数据以及税务等数据，达成财务数据实时分析，动态去监控企业现金流状况与盈利状况，人工智能技术被应用于财务核算自动化领域，像借助RPA机器人来完成发票识别工作、凭证生成工作以及税务申报等重复性工作，去减少人工的干预，降低错误率 。云计算技术为财务共享中心建设予以支撑，达成跨区域分支机构财务数据的集中管理，促使核算效率以及数据一致性得以提升。于人力资源管理里头，借助大数据技术去对员工绩效、培训以及离职等类型的数据展开分析，可以精确地识别出人才需求关联的情况以及流失风险，从而为人才招聘再加上培养供给依据。人工智能技术打造员工画像，达成招聘简历的智能筛选以及培训课程的个性化推荐，让人力资源管理效率获得提升。在供应链管理方面，通过大数据技术预测市场需求以及供应链风险，对采购计划跟库存管理予以优化。区块链技术达致供应链信息透明且具备可追溯性，切实保证原材料来源是可靠的，进而减少供应链欺诈发生的风险可能性，由此提升供应链自身所具有的稳定性 。
市场营销领域：助力营销精准化与用户服务升级
处于数字经济背景之中，消费者的需求得以愈发个性化，计算机技术给企业市场营销供给了精准化以及多元化的手段， 大数据技术将用户消费行为、社交互动、浏览记录等各类的数据予以整合起来，进而构建出用户画像这种东西，以此精准地定位目标客群， 对用户需求偏好展开分析，为产品研发及营销策略的制定给予支撑， 人工智能技术被应用到关于智能推荐的方面，像电商平台借助算法给用户推荐个性化商品，以此提升用户转化率。存在这样一种技术，它叫做云计算技术，此技术可对多渠道营销数据予以支撑从而实现整合，进而达成线上线下营销活动二者之间的协同，像整合社交媒体、电商平台、线下门店这些方面的数据，以此构建出全渠道营销体系，最终提升营销所覆盖的范围以及达成的效果。在用户服务这一侧面，有一种人工智能实现的智能客服系统，借助语音识别、自然语言处理等技术，达成7×24小时情况下对于用户咨询的予以响应，能够快速地去解决用户所提出的问题，以此提升服务效率以及用户满意度。还有大数据技术，它会对用户反馈数据展开分析，从而识别出服务当中存在的痛点，对服务流程进行优化，最终提升用户体验。拿快消企业来说，借助大数据剖析用户消费习惯，推出个性化产品套餐，再通过智能推荐算法展开精准营销，进而让产品复购率提高了15%~25%，还使用户满意度提升到20%以上。
数字经济背景下计算机技术在企业数字化转型应用中的突出问题
技术与业务融合不深，应用流于表面
有些企业，在运用计算机技术去推动数字化转型的时候，有着“重视技术引进、轻视业务适配”这样的状况，致使技术跟业务相互脱离，应用的效果并不理想。一方面，企业盲目地去追求技术先进性，进而引进大数据、人工智能等高端的技术，然而却没有结合自身经营业务的特点实施定制化改造，以至于技术功能跟业务需求不相匹配，譬如其传统制造业的企业引入适合互联网行业施展效力的一种具有智能特性运作原理跟规则的算法，却很难有效适配复杂的生产流程，部分业务依旧需要依靠人工给予料理处置；另一方面，企业没能针对传统业务流程开展优化重构工作，仅仅是把计算机技术当成数据存储以及展示的工具，并没有融入到生产、管理、市场推广等处于核心地位的环节之中，就像财务数字化系统仅仅是被应用于数据录入以及报表生成，并没有参与成本掌控、风险预先警示等关键工作，技术所赋予的价值未能够得到充分施展 。
数据治理能力薄弱，制约技术应用效能
数据作为计算机技术应用的核心基础所在，然而多数企业的数据治理能力呈现不足状况，致使难以对技术高效应用予以支撑之势。其中一点是，数据孤岛的情形极具突出显眼表现，企业内部各个不同的部门，各个不一样的业务系统当中的数据标准并非统一状态，格式亦存在极大差异情况显著，就拿那进行生产用途的系统与开展财务工作的系统来说，它们所采用的数据编码规则并不一致，这就需要通过人工的方式去开展转换以及核对行径，如此一来便增加了工作量，更进一步且容易产生数据出现偏差的状况。另外一点是，数据质量处于不高的水准层次，存在数据缺失、重复上演的数据状况、错误等一系列种种问题，就好像用户数据里面十分关键的信息竟出现缺失形态，这般便影响到用户画像的准确度确切精准精确程度，进而引发导致智能推荐所产生的效果并不理想的结果。三是，数据安全管理不完善，部分企业，未建立健全的数据安全管理制度，数据采集环节，存在安全漏洞，数据传输环节，存在安全漏洞，数据存储环节，存在安全漏洞，易引发数据泄露风险，制约数据共享与应用。
专业人才短缺，难以支撑技术落地运营
计算机技术于企业数字化转型里的应用，需要的是那种既懂得业务又掌握数字化技术的复合型人才，然而企业在这方面人才短缺的问题非常突出。其一，传统员工知识结构老旧，大多数的员工只是熟悉自己业务的那个领域，没有关于大数据、人工智能等技术的应用本领，不能够操作那种系统高级功能，就好比财务人员很难运用AI算法去做成本分析，生产人员不会去操作智能生产设备 。首先，外部人才引入之时难度颇大，因为数字化复合型人才这一领域内市场需求极为旺盛，所以相关企业不得不直面激烈竞争，况且，部分企业所提供的薪酬福利以及晋升机制欠缺足够的吸引力，这就使得想要留住核心人才变得困难重重。其次，人才培养机制存有不完善之处，企业并未构建系统性的人才培训体系，仅仅是开展碎片化的技术培训罢了，如此便没有办法满足技术应用针对人才产生的长期需求，以至于技术落地以后，缺乏专业人员去进行运营维护，进而影响到原本所期望的应用效果。
安全风险凸显，威胁企业数字化运营稳定
跟着计算机技术往更深层次去应用，企业的数据以及系统安全方面的风险越来越明显地突显出来了，这对数字化转型的推进起到了制约的作用。其一包含数据发生安全风险，企业于数据进行采集、传输以及存储期间，容易面临数据出现泄露、被篡改、丢失这类风险，就好比用户隐私数据、关键商业数据出现泄露，这有可能引发法律方面的纠纷以及品牌遭遇危机。其二是系统存在安全风险，计算机系统依靠网络基础设施，要是碰到黑客展开攻击、病毒进行入侵或者系统出现故障，那就会致使业务陷入中断状态，譬如生成系统出现故障就可能致使生产线停止运作，财务系统出现故障则可能对资金结算以及税务申报产生影响。第三，安全管理机制存在不健全的状况，部分企业并没有构建起完备的安全应急预案，在安全事件发生之后不能够及时进行处置，从而致使损失加剧。与此同时，多个主体之间的数据交互使得安全责任的边界变得模糊不清，由此增加了安全管理方面的难度 。
数字经济背景下优化计算机技术在企业数字化转型中的应用策略
推动技术与业务深度融合，提升应用实效
企业要推进计算机技术跟业务深度融合，就得始终把业务需求当作根本导向，去构建“需求 - 技术 - 价值”的闭环体系，防止陷入“技术先行、业务滞后”的应用误区。首先，在技术引进阶段要开展系统性业务需求调研，不但要明确企业当下的核心业务痛点以及短期转型目标，还得结合行业发展趋势去预判长期业务需求。经由组建“业务骨干 + 技术专家”联合调研团队，深入到生产之时，深入至管理当中，深入于营销等等各个环节，对业务流程里的关键节点予以梳理，对优化空间加以梳理，以此确保技术选择跟业务特性达成高度适配，比如，制造业企业要优先将焦点聚集于生产效率提升之上，聚焦于质量管控之上，引进物联网技术，达成生产设备实时联网之状况，达成工业互联网平台整合全流程数据之情形，进而支撑设备故障预测以及生产参数优化 。互联网企业要围绕用户需求去挖掘，还要提升服务效率，重点作出与人工智能技术开发相关的智能推荐系统布局，运用大数据技术构建多维度的用户画像，以此为精准营销以及产品创新提供支撑，通过差异化的技术选型，防止因盲目跟风而致使资源被浪费。其次，在技术落地的过程当中，要对传统业务流程展开全面的优化与重构，破除部门之间的信息壁垒以及职能边界，借助“端到端”思维去梳理业务的全流程，识别出冗余环节和协同断点，并将计算机技术深度嵌入核心业务场景。拿财务数字化转型来说，不是那种单纯把线下核算流程弄成线上的，而是得依据业务需求，把AI算法放进成本核算环节 ，达成动态成本分摊以及盈利分析。还要放进税务风控环节 ，及时分辨税务风险点并发出预警。并且要将其植入资金管理环节 ，凭借智能去预测现金流走向 ，促使财务职能从传统核算朝着战略决策支持转变 。于生产制造范畴内，要瓦解生产与采购以及库存等部门间的流程分割状况，借由云计算技术达成生产计划与物料供应还有库存状态的数据实时共享，联合大数据分析去优化生产流程，以此保证生产流程高效协同，最终，要构建科学的技术应用评估机制，用以防止技术与业务融合效果陷入“无人问津”的局面 。评估体系要包含业务效率提高、成本减少、风险控制、用户满意度等多个维度指标，像生产领域着重设备利用率的情形、产品合格率的变动，管理领域着重流程耗费时长的状况、决策周期的变短，营销领域着重用户转化率的情形、复购率的提高。并且设定评估周期，每隔一个季度或者每半年安排业务部门跟技术部门一块进行复盘，剖析技术应用里存在的适配问题。存在算法模型跟实际业务需求的偏差，例如系统功能与操作习惯相互冲突等情况，要依据业务动态变化，及时做出技术方案调整，诸如优化算法参数，迭代系统功能，以此确保计算机技术持续、稳定地和业务需求进行并驾齐驱的同频共振，不断释放技术赋能后产生一定价值，切实达成从“技术实施运用过程形式”到“业务增加价值结果状态”的跨越性转变 。
强化数据治理，夯实技术应用基础
企业要强化数据治理，得从数据流通、质量管控、安全保障这三方面协同使劲，去构建“互联互通、精准可靠、安全可控”的数据体系，以此为计算机技术高效应用夯实基础。首先，针对数据孤岛现象，要以统一标准作核心来促使数据互联互通，不但得制定涵盖全企业的数据编码规则、格式规范以及统计口径，明确生产、财务、营销等各业务系统的数据采集范围与传输要求，而且要搭建企业级数据中台当作数据整合的核心载体。借助接口开发达成各业务系统同数据中台的无缝接轨，把分散于生产设备、财务软件、营销平台里的数据集中归集于中台，予以标准化处理并分类存储。与此同时构建数据共享机制，依循各部门业务需求设置数据访问权限，保障数据于安全可控状况下高效流转，防止因数据分割致使的技术应用中断。其次，要提升数据质量就得建立全流程管控机制，在数据采集阶段明确各业务部门的数据录入职责，经由系统自动校验与人工复核这两种方式，降低初始数据差错。在数据处理环节，运用数据清洗工具，对重复数据批量去除，对缺失信息进行补全，对逻辑错误予以修正，同时借助算法模型，依靠财务数据和业务数据的关联性分析、异常值识别等方式，对数据准确性展开交叉验证。在数据应用环节，建立数据质量反馈机制，激励技术应用人员及时反馈数据问题，促使数据治理持续进行优化，确保作为计算机技术分析与决策基础的数据精准可靠。最后来说，加强数据安全管理这件事，需要去构建多维防护体系的。这要怎么做，分为一下多个方面。首先，要建立数据安全管理制度，还要明确各环节安全责任。其次，在技术层面，要利用数据加密技术，把在传输当中以及存储环节的数据给保护严实。并且，要借助访问控制技术，去限制那些没有被授权的人员，对于数据的查看以及操作权限。最后，要运用安全审计工具，以此来记录数据使用的轨迹。管理层面需定期开展数据安全风险评估，要针对数据采集合规性开展排查，要针对存储安全性进行排查，要针对共享风险点实行全面排查，应制定应急处置预案，就比如要针对数据泄露事件明确止损流程，要针对数据泄露事件明确责任人员，以此防范因操作不当引发的安全风险，从而确保数据在支撑技术应用之际始终处于安全管控范围内 。
加强人才培养与引进，构建复合型人才队伍
需要构建起完善的人才培养与引进体系去解决复合型人才短缺问题从而支撑计算机技术有效落地运营的企业，其一要依据技术应用需求开展内部人才教育，制定出系统性培训规划，邀请专业人才给予大数据、人工智能等技术方面的培训，并且要组织业务能力强的员工与从事技术工作的人员进行交流且一并学习，以此强化员工促使其业务和技术相融合的能力；其二要增大从外部引入关键人才的力度，优化薪酬待遇以及晋升机制，吸引市场里的数字化复合型精英，像是设置专项人才激励资金，为核心人才提供股权的激励手段 。一是构建校企合作机制，二是跟高校、职业院校一同打造人才培养基地，三是有针对性地培育契合企业需求的复合型人才，四是保障人才供给维持稳定状态，五是为计算机技术应用给予长期的人才支持 。
完善安全管理体系，保障数字化运营稳定
企业要完善安全管理体系，就得构建一种全维度保障机制，这种机制是“技术防护 + 应急处置 + 责任界定 + 意识培养”的，它能全面防范数据与系统安全风险，为数字化转型筑牢安全屏障。开始的时候，强化系统安全防护要从技术层面来构建多重防线，在部署防火墙、入侵检测系统去抵御外部攻击之外，还得针对核心业务系统采用数据备份与恢复技术，利用本地备份与云端备份双重存储来确保数据不会丢失。针对关键数据传输环节，运用加密技术，以免数据于传输进程之中遭窃取或者篡改，进而提升系统整体抗风险能力。其次，构建安全应急预案应着重实战性，就数据泄露、系统故障这类各异类型的安全事件，拟定分级、分类的处置流程，明晰应急响应团队的构成、职责以及响应时限，像数据泄露事件须于规定时间内达成漏洞封堵、数据追溯以及影响评估。定期开展应急演练，模拟真实安全场域，核查预案可行性，提高团队应急处置熟练度。最终，要明确安全责任范围就得规范外部合作管理，当跟第三方机构进行数据交互之际，要签订详尽的安全协议，明确数据使用范畴、安全保护举措以及违约责任，防止因责任不清晰引致安全事件后各方互相推卸责任，扯皮推诿。与此同时，强化员工安全意识培训必须常态化，借助案例教学、线上课程等形式，提高员工对数据分类、权限管理、钓鱼攻击识别等知识的认识，规范员工操作行为，从根源上防范因人为失误滋生的安全风险，保障企业数字化运营持续平稳。
结束语
处在数字经济背景状况下，计算机技术已然变为企业数字化转型的核心驱动力量，其于生产制造领域的运用，于经营管理领域的运用，于市场营销等领域的运用，切实有效地提升了企业运营效率，提升了市场 power，提升了用户 。然而在企业应用 tech 的进程当中，依旧面临着技术跟业务融合不够深入的问题，面临着数据治理能力 的问题，面临着专业人才 的问题，面临着安全风险 的问题，这些问题对数字化转型进程产生了 的作用。凭借推动技术跟业务深度融合这一做法，强化数据治理这项举措，加强人才培养与做到引进人才，完善安全管理体系这类策略，能够有效破开上述那些问题，推动计算机技术于企业数字化转型里进行高效应用。未来的时候，伴随计算机技术持续迭代以及企业数字化转型不断深入，这两者即将达成更深度的融合，给企业高质量发展注入强大动力，与此同时助力数字经济持续壮大，推动经济社会达成数字化转型。
作者简介：陈冬梅 中共辽宁省委党校信息中心