数实融合下现代企业管理创新路径
姚永亮
作者简介：姚永亮 （1977-），男，汉，江苏射阳人，本科，射阳县新坍镇综合服务中心，经济师，研究方向：工商管理。
    【摘要】本文旨在探索数实融合背景下现代企业管理的创新路径，范围涵盖数实融合内涵、战略意义、对企业创新的赋能机制及创新路径。其重要性在于破解企业发展瓶颈、提升国家产业竞争力。在研究方法上，通过理论分析，提出构建技术中台、打造人才梯队、搭建决策系统、实施场景试点、完善风险管控等创新路径。结论是这些路径能助力企业整合资源、强化创新驱动力、优化管理、突破壁垒、保障稳健发展，实现数实融合下的高质量发展。
    【关键词】数字经济；实体企业；风险管理
    引言
    随着数字与实体经济深度融合，企业生存发展环境发生根本变化。数实融合打破产业界限，推动价值链向智能化、柔性化延伸，但也加剧了市场竞争的复杂性与不确定性。作为经济微观主体，企业创新能力既决定自身发展高度，也关乎国家产业竞争力。当前，企业普遍面临技术转化效率低、创新要素协同不足等挑战，现有研究对多维创新路径的整合分析相对不足。因此，探索顺应数实融合趋势的企业管理新路径，已成为突破发展瓶颈、实现高质量发展的关键。
    一、数实融合概述
    （一）内涵
    数实融合作为经济发展的关键趋势，其核心在于借用前沿信息技术将数字经济的优势和实体经济的诉求联系在一起，从而实现经济的高效、智能和可持续发展。它的内涵涉及多层面。
    从技术维度看，数字经济借力新一代信息技术渗透到实体经济的多个领域，促进生产和管理的智能化和自动化。数字行业的基础设施建设与技术创新体系的建设是融合的基础，数字基础设施的完善程度与技术应用水平共同影响着融合的深度。
    业态模式角度，数实融合催生电子商务等新兴业态。通过数字技术创新推动产业发展，提高治理现代化水平，是实现深度融合的关键所在。依托国家优势，增强数字产业的自主创新和竞争力，具有十分重要的意义。新兴业态突破地域限制，优化资源配置，为实体经济带来生机，促进经济结构转型与升级。
    （二）战略意义
    产业协同联动增强。数实融合深化了行业间联系，推动要素顺畅流动与高效协同，突破产业链限制，助力现代化产业体系构建。实体经济发展获新动能。数字技术广泛渗透推动传统制造业智能化转型，新型基础设施促进产业高端化，提升实体经济质量、效率和竞争力。新形态与新模式涌现。数实融合改变生产函数，重构组织与分工方式，持续催生新产业，为经济注入活力。国际竞争力提升。面对外部挑战，我国发挥综合优势推进数实融合，强化数字技术倍增效应，构建具有国际竞争力的现代产业体系。
    二、数实融合对企业创新的赋能机制
    （一）数据要素的价值释放
    数据要素以其特有的非竞争性、可复制性以及低成本复用的特点，为企业创新开辟一条全新的成长道路。将数据要素和传统生产要素进行深度整合，以实现产出增益和投入节约为目标，实现资源优化配置，促进企业投入产出效率提高。与此同时，数据流通和共享突破组织边界，减少信息不对称，增强主体和任务之间协同等。企业可以通过数据挖掘和分析来准确洞察市场需求、优化生产流程、创新升级产品和服务，使数据要素对企业创新的乘数效应得以全面释放。
    （二）技术融合的场景应用
    新一代信息技术如云计算、大数据、物联网和人工智能的融合，正深刻改变企业的生产、运营和管理方式。云计算提供灵活算力，高效处理海量数据；大数据助力企业挖掘数据价值，支撑精准决策；物联网实现设备互联与实时数据采集，推动生产智能化和自动化；人工智能赋能智能决策、精准营销和智能客服等创新应用。企业通过融合这些技术，可构建智能生产体系、创新供应链管理、拓展个性化服务，进而开拓新业务场景，增强市场差异化竞争力。
    （三）生态协同的开放融合
    数字经济背景下，企业创新已不囿于内部，而要依靠生态系统与供应商，合作伙伴，顾客和其他利益相关者进行广泛协同。企业通过建立开放平台实现内外部资源整合，推动知识、技术、创意等要素的流动和共享。在生态协同的进程中，各参与主体以共同的目标为基础，以核心企业为核心组建创新共同体进行技术研发，产品创新和市场拓展。这一开放创新模式既可以聚合多元创新资源，以降低创新成本和风险，又可以通过协同效应，激发创新活力并孕育新业态和新模式，促进企业创新生态蓬勃发展，在数实融合中系统性增强企业创新能力。
    三、数实融合背景下现代企业管理的创新路径
    （一）构建数实融合技术中台赋能企业创新生态
    数字技术和实体经济的深度融合，能够帮助企业实现创新突破和价值增值。在这一过程中，技术中台的建设是整合企业各种资源，增强创新能力的一项关键措施。企业经济运营环节中，需要以核心业务流程作为支撑，建立数据统一标准和接口规范。通过破除生产、销售、研发和财务部门之间的数据壁垒，实现数据在跨部门之间的有效流转和共享，从而构建业务协同和创新的数据根基。
    引入微服务架构可将采购、库存、客户关系管理等复杂业务拆分为独立模块，企业可根据市场变化灵活组合与调整，提升系统敏捷性并降低升级风险。
    搭建低代码平台使业务人员能够快速开发个性化应用，如营销小程序或优化审批流程，从而缩短创新周期、降低成本。
    此外，企业还应与上下游企业、技术供应商及科研机构合作，引入先进技术与解决方案，增强技术中台能力，构建开放共享、优势互补的创新生态，以协同推动创新、提升竞争力。
    （二）打造数字化人才梯队强化创新核心驱动
    在数实融合的潮流中，人才是企业创新的关键动力，打造数字化人才梯队对提升企业核心竞争力起着无可替代的重要作用。企业需要紧紧围绕战略规划和业务实际需求科学谋划数字化人才成长之路，准确定义每个岗位数据分析、数字工具运用和创新管理方面的胜任标准。
    在人才引进策略上，采用双轨制的模式：
    (1）通过内部潜力评估机制发掘有数字化发展潜质的员工，量身打造数字化转型培训方案，打通晋升通道实现核心人才内部孵化；
    (2）以人才市场为导向招揽集数字思维、行业经验和创新能力于一体的复合型人才来改善人才队伍结构。
    对于人才培养体系而言，要构建梯度化的培训机制：对基层员工进行办公自动化和数据可视化的基础技能培训；针对中层管理者开设数字化项目管理、业务流程再造的进阶课程；为高层管理者设置数字化转型战略、数字生态构建方面的专题学习。同时，实施“导师带教制”，安排经验丰富的数字化专家作为导师，带领新员工或业务部门同事组成支持小组。通过在实际项目中锻炼和日常答疑，快速培养他们的数字化能力。
    （三）搭建数据智能决策系统优化创新流程管理
    数实深度融合背景下，数据要素已经一跃成为企业战略资源的核心，建立以数据智能为核心的决策支持体系已经成为优化企业创新管理范式和效益跃升的重要途径。企业要从数据全流程管控入手，有计划地建立涵盖数据采集、管理和运用的闭环管理体系。从数据获取层面来看，需要构建多维数据获取机制，即生产端利用工业互联网中的传感器对设备的运行参数，工艺流程等数据进行实时获取；销售端凭借客户关系管理系统，集成消费行为轨迹，服务反馈信息；市场端利用网络信息采集技术，捕捉行业趋势动态、竞品策略情报。同时，搭建数据清洗和加工流水线，经过异常值剔除和格式标准化的处理过程，保证数据质量满足分析要求。
    根据业务场景的需要，企业应该着力发展三种类型的数据智能应用：一是建立预测分析模型库并整合销售预测和需求感知的算法模块，利用深度学习技术发掘数据的潜在价值；二是创建可视化的决策中枢，把复杂的分析结果变成动态仪表盘和趋势热力图的直观展现形式，帮助管理层迅速洞悉经营态势；三是建立决策闭环管理系统，通过关键绩效指标（KPI）动态监测和执行效果量化评估，形成“数据驱动－策略优化－价值创造”良性循环。该数据驱动创新管理模式能有效提高企业资源配置效率和敏捷应对市场变化的能力。通过决策算法模型的不断迭代和优化，企业可以在数据洞察基础上，逐步建构竞争优势壁垒，并最终达到创新效能和经营绩效双改善的目标。
    （四）实施场景化数字应用试点突破行业创新壁垒
    场景化数字应用试点是经济类企业打破行业创新壁垒的一个重要途径，有着至关重要的意义。经济类企业要基于自身的业务模式和市场需求进行深度剖析，以核心业务场景为核心推动数字化试点。以金融企业为例，它可以选择信贷审批和客户信用评估的典型情景，在大数据建模和人工智能算法技术的支持下构建智能化审批系统，以此来优化审批流程、促进信贷投放效率和风险防控。物流公司可以将焦点集中在仓储管理和运输调度等方面，引进物联网技术和地理信息系统，实现货物的实时追踪和运输路线的智能规划，从而降低运营成本。
    试点推进过程中，企业需要成立跨部门的专项小组来统筹业务部门所提供的有关数据和业务逻辑，由技术部门负责系统的开发和维护，管理层进行资源统筹和决策制定。
    同时，企业要和业内领先的数字技术企业合作，引进成熟技术方案并根据自身条件进行定制化发展。在试点成功后，各企业应总结出可以推广的经验和标准化流程，并通过行业协会的沟通和产业链上下游企业的推广，促进全行业数字化创新进程和打造经济类企业协同发展新生态。
    （五）完善数字化风险管控机制以保障创新稳健推进
    从整体角度进行分析，健全数字化风险管控机制，是保障经济企业创新活动顺利进行的一个重要前提。经济企业需要根据其业务特性和数字化转型目标来构建系统化数字化风险管控框架。
    对于金融类经济企业，要重点防范和控制信用风险，市场风险和操作风险。可以在加强交易流程合规性控制的前提下，通过建立大数据风控的模式来实时监控客户信用状况和市场波动。对电子商务企业来说，数据安全和网络安全的保障至关重要。需要建立一套数据加密存储和传输的系统，并定期举办网络安全攻防演练来有效预防数据泄露和网络攻击的风险。
    企业要成立风险管理专门部门，应当建立完善风险管理制度和应急预案，确定风险识别、评价、应对和监测过程和标准。借助人工智能和机器学习技术实时分析和预测风险数据，超前发现潜在风险，快速采取对策，保障企业在数字技术和实体经济的融合创新中平稳运行，构建经济企业可持续发展的安全屏障。
    四、结语
    在数字经济和实体经济深度融合时代大潮中，企业创新发展迎来空前的机遇和挑战。数实融合在重新塑造企业生存环境的同时，也对企业创新能力产生新的需求。企业通过建构多元创新路径可以有效地整合创新要素、激发创新活力、优化创新过程，使其在竞争激烈的市场中处于有利地位。这些创新路径探索和实践不仅有利于企业自身转型升级和可持续发展，而且会促进整个产业体系现代化进程，增强各国全球经济格局竞争力，为推动经济高质量发展提供强大动力。
参考文献
[1] 王恒旭, 袁晓玲, 赵锴. 数字市场供给主体涌现、政府协同与数实融合发展[J/OL]. 软科学,1-17[2025-08-15].
[2] 毛宇飞, 曾湘泉, 胡文馨. 数实融合、职业技能重塑与市场招聘工资变动[J]. 经济学动态,2025,(07):154-173.
[3] 徐蕾, 刘森. 数实融合对现代产业体系发展的影响研究[C]//中国技术经济学会, 北京工商大学. 中国技术经济学会第三十一届学术年会论文集. 燕山大学经济管理学院,2024:221-233.
[4] 熊广勤, 宋文倩. 数实技术融合对企业实体投资影响研究[J].当代经济,2024,41(07):19-31.