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企業(yè)數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的一次重要飛躍。在推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的同時(shí)，企業(yè)的能力、績效和價(jià)值也將得到提升，最終形成長期的、不可模仿的競爭優(yōu)勢(shì)。本文聚焦微觀企業(yè)層面，引入“數(shù)智流”體系框架，解構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)與管理模式，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)資源到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的跨越。

數(shù)據(jù)已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源、重要生產(chǎn)力和關(guān)鍵生產(chǎn)要素。自2019年十九屆四中全會(huì)首次將數(shù)據(jù)增列為生產(chǎn)要素以來，我國圍繞數(shù)據(jù)要素、數(shù)字中國等出臺(tái)多項(xiàng)政策文件，為釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值、加快推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、培育高質(zhì)量經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能謀篇布局。數(shù)據(jù)的要素化包含數(shù)據(jù)資源化、資源資產(chǎn)化和資產(chǎn)資本化三個(gè)階段。其中，企業(yè)數(shù)據(jù)資源資產(chǎn)化是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的一次重要飛躍，其本質(zhì)在于利用數(shù)據(jù)要素賦能生產(chǎn)、技術(shù)、市場、管理、創(chuàng)新等價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)，進(jìn)而優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升企業(yè)績效、催生新知識(shí)新業(yè)態(tài)，并持續(xù)推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。與此同時(shí)，企業(yè)也可將數(shù)據(jù)資產(chǎn)獨(dú)立封裝，以數(shù)據(jù)產(chǎn)品或數(shù)據(jù)服務(wù)的形式在市場上進(jìn)行交易，進(jìn)而獲得收入。

然而，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過程并非一帆風(fēng)順。首先，在大多數(shù)企業(yè)中，數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)分散化、碎片化和未經(jīng)初步加工的原始狀態(tài)。麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）的數(shù)據(jù)顯示，制造業(yè)是目前數(shù)據(jù)最多的行業(yè)，平均每年產(chǎn)生1.9PB的數(shù)據(jù)。其中，在供應(yīng)鏈、采購、工廠運(yùn)營以及合規(guī)和質(zhì)量管理階段會(huì)生成大部分?jǐn)?shù)據(jù)。但其數(shù)字化建設(shè)還停留在數(shù)據(jù)要素化的第一階段，即數(shù)據(jù)收集與原料加工階段。其次，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化要遵循因地制宜、循序漸進(jìn)的原則。然而，很多企業(yè)在面對(duì)市場競爭時(shí)，盲目引入新技術(shù)，在沒有充分評(píng)估業(yè)務(wù)場景的情況下，就匆忙開啟數(shù)字化變革。當(dāng)缺少規(guī)劃或規(guī)劃與業(yè)務(wù)現(xiàn)實(shí)不相符時(shí)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化會(huì)產(chǎn)生“水土不服”，導(dǎo)致企業(yè)面臨更大的轉(zhuǎn)型阻力。最后，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化需要大量投資，企業(yè)財(cái)務(wù)上的投資壓力、已有投入的沉沒成本等，都將對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程產(chǎn)生影響。

面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程中的困境，本文聚焦微觀企業(yè)層面，引入“數(shù)智流”體系框架解析數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)與管理模式，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)資源到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的跨越。本文提出的“DIKW數(shù)智流體系框架”能夠較好地解釋組織管理實(shí)踐中的各種現(xiàn)象，揭示從原始數(shù)據(jù)躍遷至智慧的基本規(guī)律，是企業(yè)推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值創(chuàng)造的“指南針”。本文聚焦數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智慧的全過程，從解構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)智流的信息學(xué)內(nèi)涵、數(shù)智流的經(jīng)濟(jì)價(jià)值及數(shù)智流的構(gòu)建四個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)闡述。在DIKW體系框架下，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的標(biāo)準(zhǔn)化體系和設(shè)計(jì)方法，為企業(yè)構(gòu)建健康高效、數(shù)智賦能決策體系提供參考模型，也為企業(yè)等主體系統(tǒng)規(guī)劃與推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作提供理論支撐和操作指引。

數(shù)智流：解構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)

由“數(shù)據(jù)（Data）、信息（Information）、知識(shí)（Knowledge）、智慧（Wisdom）”構(gòu)成的DIKW數(shù)智流體系揭示了從數(shù)據(jù)到智慧的層級(jí)關(guān)系（見圖1）。DIKW體系最早可以追溯至托馬斯·斯特爾那斯·艾略特（Thomas Stearns Eliot）所寫的詩《巖石》。他寫道：“我們?cè)谀睦飦G失了知識(shí)中的智慧？又在哪里丟失了信息中的知識(shí)？”后來經(jīng)過教育家哈藍(lán)·克利夫蘭、米蘭·瑟蘭尼及管理思想家羅素·艾可夫等學(xué)者的發(fā)展、完善，經(jīng)典的DIKW金字塔體系逐漸形成。數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)、智慧構(gòu)成一個(gè)縱向的金字塔分層結(jié)構(gòu)，四個(gè)層次依次遞進(jìn)。這是一個(gè)數(shù)據(jù)管理和分類的過程，數(shù)據(jù)從分散無序走向分類有序，不斷沉淀進(jìn)化，最終形成抽象的、普適的智慧，數(shù)據(jù)價(jià)值從而得到更充分的釋放。

DIKW體系中，數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)與智慧之間既有聯(lián)系，又有區(qū)別（見圖2）。數(shù)據(jù)是DIKW體系中最基礎(chǔ)的一個(gè)概念，它是認(rèn)識(shí)對(duì)象的客觀留痕，是形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最原始的素材。信息是有一定含義的、經(jīng)過加工處理的、對(duì)決策有價(jià)值的數(shù)據(jù)，企業(yè)在業(yè)務(wù)場景下對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理形成的指標(biāo)、特征、標(biāo)簽等，都可以稱為信息。知識(shí)是在理論的指導(dǎo)下，通過智能化模型等提煉不同維度信息之間的關(guān)聯(lián)獲得的規(guī)律性認(rèn)知。智慧是以知識(shí)為基礎(chǔ)的正確的判斷能力，關(guān)注的是對(duì)未來的預(yù)測。從采集數(shù)據(jù)、提煉關(guān)聯(lián)信息、發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、研究出新理論到創(chuàng)造新的知識(shí)或技術(shù)，是數(shù)據(jù)與實(shí)體二者不斷迭代演進(jìn)、歸納演繹形成普適智慧的過程。

數(shù)智流的信息學(xué)內(nèi)涵

數(shù)智流以信息學(xué)的科學(xué)內(nèi)涵為支撐。數(shù)智流具有雙螺旋結(jié)構(gòu)，包括數(shù)據(jù)螺旋和知識(shí)螺旋（見圖3）。沿著DIKW體系，從數(shù)據(jù)螺旋可以看到：從單點(diǎn)數(shù)據(jù)到全局?jǐn)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到信息的演變；從單領(lǐng)域到跨領(lǐng)域信息，實(shí)現(xiàn)了從信息到知識(shí)的歸納；從已有知識(shí)延伸到預(yù)測未來，實(shí)現(xiàn)了從知識(shí)到智慧的躍遷。從知識(shí)螺旋可以看到：從數(shù)據(jù)到信息，需要加入對(duì)業(yè)務(wù)場景的認(rèn)知；從信息到知識(shí)，需要理論作指導(dǎo)；從知識(shí)到智慧，需要?jiǎng)?chuàng)造引領(lǐng)。因此，企業(yè)在實(shí)現(xiàn)數(shù)智流的過程中，應(yīng)當(dāng)遵循“三個(gè)聯(lián)系”——將全局信息與業(yè)務(wù)場景相聯(lián)系，將理論知識(shí)與多領(lǐng)域相聯(lián)系，將已有知識(shí)與未來預(yù)測相聯(lián)系，基于數(shù)智流的雙螺旋結(jié)構(gòu)，重構(gòu)核心業(yè)務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)要素到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造。

為了幫助企業(yè)更好地理解DIKW體系，下文將以本研究團(tuán)隊(duì)與國內(nèi)某頭部保險(xiǎn)公司的合作為例，詳細(xì)闡釋在DIKW體系下如何實(shí)現(xiàn)從原始海量數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能的躍遷轉(zhuǎn)型。

原始數(shù)據(jù)。客戶服務(wù)中心是重要的服務(wù)渠道，該保險(xiǎn)公司2022年在客服中心建設(shè)上投入了4071億元人民幣，積攢了海量客戶與客服之間的語音通話數(shù)據(jù)。

從數(shù)據(jù)到信息（對(duì)場景的描述）。在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)場景下，如果客戶服務(wù)不好，就會(huì)降低客戶滿意度，進(jìn)而影響客戶留存。因此，客服質(zhì)檢是該保險(xiǎn)公司的一個(gè)重要場景。高效精準(zhǔn)的客服質(zhì)檢，不僅有助于提升服務(wù)質(zhì)量，還能幫助企業(yè)在競爭激烈的市場環(huán)境中獲取競爭優(yōu)勢(shì)，開拓新的市場份額。傳統(tǒng)質(zhì)檢方式以人工手段（包括隨機(jī)抽樣質(zhì)檢和事后回訪）為主，存在耗時(shí)長、結(jié)果延遲、人工成本高、樣本規(guī)模?。ㄖ荒芡瓿伤型ㄔ捰涗浀?%）、覆蓋率低等問題。所以，該保險(xiǎn)公司考慮以智能化方式升級(jí)和改造質(zhì)檢項(xiàng)目，提升質(zhì)檢效率。在該場景下，研究團(tuán)隊(duì)首先對(duì)2700通原始服務(wù)通話數(shù)據(jù)（超八千小時(shí)）進(jìn)行數(shù)據(jù)降噪、錄音切片、說話人識(shí)別等處理（見圖4）。然后，給切片后的語音片段打上情緒標(biāo)簽，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過CNN訓(xùn)練模型，判斷出客戶在一通服務(wù)通話中的情緒變化（見圖5）。通過對(duì)非結(jié)構(gòu)化原始數(shù)據(jù)的加工處理，形成對(duì)決策有價(jià)值的情緒數(shù)據(jù)即信息。

從信息到知識(shí)（以理論作指導(dǎo)）。認(rèn)知與情感表達(dá)的神經(jīng)生理學(xué)基礎(chǔ)理論“過程組成理論”（Process Component Theory）以及達(dá)爾文的《人和動(dòng)物的情感表達(dá)》等相關(guān)文獻(xiàn)表明，生物體會(huì)隨時(shí)間推移發(fā)生改變以響應(yīng)環(huán)境。假設(shè)服務(wù)質(zhì)量是環(huán)境，客戶會(huì)基于對(duì)服務(wù)質(zhì)量的判斷，作出相應(yīng)的情緒反應(yīng)。因此，研究團(tuán)隊(duì)研究了通話服務(wù)質(zhì)量與客戶情緒變化的關(guān)系，通過建立分析模型，對(duì)客戶的不滿情緒進(jìn)行監(jiān)測，捕捉客戶負(fù)面情緒波動(dòng)、負(fù)面情緒持續(xù)時(shí)間及負(fù)面情緒在每一通電話中的位置，研究這些負(fù)面情緒與服務(wù)質(zhì)量之間的相關(guān)性。

智慧。為將知識(shí)轉(zhuǎn)化為可用于實(shí)踐的管理工具，研究團(tuán)隊(duì)搭建了情緒計(jì)算平臺(tái)（見圖6），計(jì)算客戶在服務(wù)過程中的情緒變化，基于客戶情緒變化預(yù)測服務(wù)質(zhì)量。通過對(duì)原有質(zhì)檢業(yè)務(wù)進(jìn)行智能化升級(jí)和改造，質(zhì)檢部門可以優(yōu)先調(diào)聽平臺(tái)監(jiān)測到的存在負(fù)面情緒的通話錄音。相比原先的人工質(zhì)檢方式，數(shù)智賦能讓該公司的質(zhì)檢效率提高了十倍。

價(jià)值創(chuàng)造：數(shù)智流的目標(biāo)及其管理

為什么參照DIKW體系，企業(yè)就能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，產(chǎn)生出經(jīng)濟(jì)價(jià)值呢？可以借助兩個(gè)管理學(xué)的理論框架——實(shí)物期權(quán)和“VRIO模型”來對(duì)這一問題進(jìn)行解釋。

實(shí)物期權(quán)

斯圖爾特·邁爾斯（Stewart Myers）在1977年首次將金融期權(quán)理論引入實(shí)物資產(chǎn)投資領(lǐng)域，提出實(shí)物期權(quán)這一概念。他認(rèn)為，在對(duì)高度不確定性的實(shí)物資產(chǎn)投資項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估時(shí)，傳統(tǒng)價(jià)值評(píng)估理論往往會(huì)低估實(shí)際價(jià)值。一個(gè)實(shí)物資產(chǎn)投資項(xiàng)目的價(jià)值不僅包括目前所擁有資產(chǎn)的使用價(jià)值，還包括對(duì)未來投資機(jī)會(huì)選擇的柔性價(jià)值，也就是說，實(shí)物資產(chǎn)投資的整體價(jià)值等于現(xiàn)有資產(chǎn)價(jià)值加上其未來成長機(jī)會(huì)價(jià)值。羅伯特·麥克唐納（Robert McDonald）和丹尼爾·席格（Daniel Siege）在1986年就開始運(yùn)用期權(quán)方法來判斷最佳投資時(shí)機(jī)。目前，實(shí)物期權(quán)理論已經(jīng)廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)生活的各個(gè)方面，成為一種全新的評(píng)估工具，在競爭和戰(zhàn)略決策、企業(yè)價(jià)值估計(jì)、企業(yè)投資決策、高新技術(shù)及風(fēng)險(xiǎn)投資管理、企業(yè)并購與企業(yè)治理等方面，都得到創(chuàng)新性應(yīng)用。

實(shí)物期權(quán)理論較適用于可以分步分層投資的項(xiàng)目，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的數(shù)智流正是這樣一個(gè)分步分層的過程。數(shù)據(jù)作為一個(gè)戰(zhàn)略性新興要素，對(duì)其大規(guī)模的研發(fā)投入常常并不能即刻獲得回報(bào)，因此，公司經(jīng)常面臨這樣的抉擇：是否要投入大量資金開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)DIKW體系，建立數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合和集中，只是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的第一步。當(dāng)企業(yè)完成從原始數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能的躍遷轉(zhuǎn)型，將會(huì)整合或升級(jí)企業(yè)資源，催生形成新的產(chǎn)品、商業(yè)模式和組織框架，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)形成，企業(yè)也將獲得績效增長的新引擎。因此，應(yīng)該從實(shí)物期權(quán)的角度來評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)的投入產(chǎn)出，從而作出科學(xué)決策。

VRIO模型

企業(yè)能夠在市場上長期立足，是因?yàn)閾碛泻诵母偁幜Α?991年杰恩·巴尼（Jay B. Barney）提出VRIO模型（見圖7），幫助企業(yè)分析競爭優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)，明確企業(yè)的資源和能力，正確評(píng)估有潛力成為企業(yè)可持續(xù)競爭優(yōu)勢(shì)的資源或能力。該模型指出有四個(gè)因素影響可持續(xù)競爭優(yōu)勢(shì)，分別為：有價(jià)值（Valuable），即企業(yè)的資源和能力能增加價(jià)值；稀缺（Rarity），即具有大部分或者所有競爭者沒有的資源或能力；不可模仿（Inimitable），即資源不容易被模仿；組織性（Organization），即企業(yè)被有效組織起來。四個(gè)因素都滿足時(shí)，企業(yè)才能獲得可持續(xù)的競爭優(yōu)勢(shì)。

用VRIO模型對(duì)D、I、K、W四個(gè)元素進(jìn)行分析，不難發(fā)現(xiàn)，原始數(shù)據(jù)如果只是價(jià)值不高的、分散雜亂的數(shù)據(jù)整合，企業(yè)將處于競爭劣勢(shì)。試圖脫離企業(yè)專有場景和理論指導(dǎo)，僅靠現(xiàn)代信息化智能技術(shù)完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)化來獲得可持續(xù)競爭優(yōu)勢(shì)也是不太可能的。智能化技術(shù)普及范圍廣，智能化人才早已不是稀缺資源。沒有價(jià)值的原始數(shù)據(jù)加上可模仿、不稀缺的智能化技術(shù)會(huì)使企業(yè)處于競爭劣勢(shì)。

在DIKW體系下，數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)和智慧可以被看作企業(yè)的組織資產(chǎn)。擁有客戶、產(chǎn)品、服務(wù)和運(yùn)營方面可靠、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并在業(yè)務(wù)場景下生成有價(jià)值的信息，這種資產(chǎn)并不是特別稀缺，因?yàn)槊總€(gè)企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)從D到I的轉(zhuǎn)變，享有平等競爭力。企業(yè)有能力且能夠結(jié)合理論把信息歸納為知識(shí)，這就再往前走了一步，擁有臨時(shí)競爭力。能夠進(jìn)一步將多個(gè)有價(jià)值的資源疊加、整合，真正利用知識(shí)進(jìn)行組織再造、業(yè)務(wù)流程再造、品質(zhì)變革，讓知識(shí)躍遷為智慧，就形成了可持續(xù)競爭優(yōu)勢(shì)。從數(shù)據(jù)到智慧的過程，極大地強(qiáng)化了企業(yè)各部門之間的戰(zhàn)略協(xié)同和資源整合，有效地推動(dòng)了企業(yè)數(shù)字化變革的進(jìn)程，大力地促進(jìn)了企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值創(chuàng)造。簡而言之，企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化同時(shí)推動(dòng)了企業(yè)能力、績效、價(jià)值的提升，最終形成長期的、不可模仿的競爭優(yōu)勢(shì)。

數(shù)智流的構(gòu)建

如何構(gòu)建數(shù)智流？在已有研究成果的基礎(chǔ)上，本文提出了一個(gè)數(shù)智流的構(gòu)建框架（見圖8）。首先，企業(yè)要從管理層面變革組織管理方式，將數(shù)據(jù)變革作為公司整體戰(zhàn)略的重要組成部分。其次，從原始數(shù)據(jù)躍遷至數(shù)據(jù)智能，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，需要焦點(diǎn)部門及多個(gè)部門協(xié)同發(fā)力。最后，在構(gòu)建數(shù)智流的過程中，管理理論與實(shí)踐、技術(shù)與業(yè)務(wù)模式應(yīng)當(dāng)協(xié)同發(fā)展。數(shù)智流的構(gòu)建并不是以“數(shù)字技術(shù)為導(dǎo)向”，而是將數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)模式緊密結(jié)合，以推動(dòng)業(yè)務(wù)增長、再造核心業(yè)務(wù)模式作為數(shù)字戰(zhàn)略的核心目標(biāo)。

具體而言，企業(yè)可以通過以下步驟來構(gòu)建數(shù)智流。第一，進(jìn)行數(shù)據(jù)盤點(diǎn)，整合業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)，清洗并建設(shè)原始數(shù)據(jù)。第二，包括數(shù)字、文字、圖像、符號(hào)等的原始數(shù)據(jù)不經(jīng)過處理是不具有價(jià)值的，因此，要綜合運(yùn)用技術(shù)、人力資本等，在具體業(yè)務(wù)場景下，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工和處理，形成信息。第三，整合“企業(yè)家的規(guī)則性理論”和“學(xué)者的科學(xué)權(quán)威的規(guī)范性理論”（ 見《由實(shí)踐到科學(xué)：企業(yè)家發(fā)展管理理論的方法論》，本刊2021年第4期），基于特定的業(yè)務(wù)場景，在智能技術(shù)的支持下，進(jìn)行科學(xué)建模，形成知識(shí)。第四，以知識(shí)指導(dǎo)企業(yè)實(shí)施業(yè)務(wù)升級(jí)和改造，再造業(yè)務(wù)模式、重塑管理模式，提高價(jià)值創(chuàng)造能力，重新塑造競爭優(yōu)勢(shì)，完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這一過程反過來又能夠促進(jìn)企業(yè)形成新的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)基于DIKW體系的數(shù)據(jù)資產(chǎn)閉環(huán)管理。

基于數(shù)智流構(gòu)建框架，在與某商業(yè)銀行合作的顧客價(jià)值提升項(xiàng)目中，本研究團(tuán)隊(duì)助力其完成了從數(shù)據(jù)到智慧的跨越，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

首先進(jìn)行數(shù)據(jù)整合。將該銀行在各個(gè)業(yè)務(wù)流程中（借記卡部門、綜合理財(cái)部門、網(wǎng)銀部門、營銷部門等）產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（交易的金額、交易的時(shí)間、轉(zhuǎn)賬、查詢、瀏覽、開戶時(shí)長、營銷渠道等）進(jìn)行整合，作為本次項(xiàng)目的原始數(shù)據(jù)集合。

其次是信息提取。銀行的具體業(yè)務(wù)需求是理解顧客的風(fēng)險(xiǎn)偏好，并為他們提供相應(yīng)的投資理財(cái)建議。此前，銀行開展?fàn)I銷業(yè)務(wù)是根據(jù)顧客的高頻瀏覽記錄來提供投資建議，但效果欠佳。因此，本項(xiàng)目聚焦于理解顧客的風(fēng)險(xiǎn)偏好和決策機(jī)制，旨在優(yōu)化金融產(chǎn)品的營銷實(shí)踐，從而提升理財(cái)產(chǎn)品推薦的有效性。研究團(tuán)隊(duì)提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好測量方法。鑒于目前業(yè)界和學(xué)界缺乏有效的大規(guī)模動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)偏好測量方法，本項(xiàng)目基于顧客的行為大數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提取用戶對(duì)理財(cái)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)偏好這一信息。

再次是進(jìn)行科學(xué)建模，形成知識(shí)。西蒙1947年出版的《管理行為》首次闡述了個(gè)體如何以及為什么作決策?；谛袨闆Q策理論，研究團(tuán)隊(duì)探尋了商業(yè)銀行場景下顧客進(jìn)行投資組合調(diào)整的決策機(jī)制。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，調(diào)整投資組合是一個(gè)尋找解決方案的過程，目的是縮小當(dāng)前投資組合與風(fēng)險(xiǎn)偏好之間的差距。金融信息搜索被視為是影響投資組合調(diào)整速度的關(guān)鍵因素，調(diào)整方向和熟悉度也被認(rèn)為是關(guān)鍵情境因素。因此，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了動(dòng)態(tài)調(diào)整模型和工具變量，以深入研究顧客進(jìn)行投資組合風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的決策機(jī)制。

基于開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)偏好測量工具和發(fā)現(xiàn)的投資組合風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整規(guī)律，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了面向顧客投資組合調(diào)整的營銷策略。通過電話營銷的實(shí)地測試發(fā)現(xiàn)，與基于高頻瀏覽的推薦策略相比，基于風(fēng)險(xiǎn)偏好的推薦策略使購買轉(zhuǎn)化率提高了十倍。

最后是智慧的形成。研究團(tuán)隊(duì)為商業(yè)銀行生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好測量方法，深化了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資組合調(diào)整決策機(jī)制的理解，為商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)智能化營銷提供了參考和指導(dǎo)。這些理論和實(shí)證研究為企業(yè)更好地理解和滿足不同顧客群體的需求，為進(jìn)一步開展精準(zhǔn)營銷提供了有力支持。

STEP：應(yīng)對(duì)數(shù)智流構(gòu)建的挑戰(zhàn)

在構(gòu)建數(shù)智流過程中，大多數(shù)企業(yè)都會(huì)遇到如下問題。首先，從“數(shù)智流”技術(shù)的底層架構(gòu)來看，核心在于將各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，然而，現(xiàn)實(shí)中企業(yè)往往面臨數(shù)據(jù)交互問題。數(shù)據(jù)要素?zé)o法互聯(lián)互動(dòng)、互信互認(rèn)、開放共享，造成數(shù)據(jù)碎片化。其次，從原始數(shù)據(jù)中提取出的信息由單個(gè)業(yè)務(wù)專有，可復(fù)用程度低。再次，企業(yè)往往從直覺出發(fā)進(jìn)行決策，缺乏科學(xué)理論指導(dǎo)。最后，企業(yè)往往很難科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卦u(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)，無法準(zhǔn)確衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

對(duì)于構(gòu)建數(shù)智流過程中的挑戰(zhàn)，可以從STEP四個(gè)維度來應(yīng)對(duì)，即組織結(jié)構(gòu)（Structure）、手段工具（Tool）、經(jīng)濟(jì)機(jī)制（Economic mechanism）、方式流程（Process）（見圖9）。

組織結(jié)構(gòu)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從底層架構(gòu)到業(yè)務(wù)模式、組織架構(gòu)再到制度等多個(gè)層面的整體的轉(zhuǎn)型升級(jí)，是牽一發(fā)而動(dòng)全身的變革。要做好數(shù)字化運(yùn)營，首先需要厘清企業(yè)價(jià)值鏈全流程中的智能化應(yīng)用場景，通過體系化的設(shè)計(jì)，從根本上對(duì)價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)智變革。構(gòu)建企業(yè)的“數(shù)智價(jià)值鏈”，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素價(jià)值化、資產(chǎn)化。

數(shù)智價(jià)值鏈就是在波特提出的經(jīng)典價(jià)值鏈（見圖10左）基礎(chǔ)上增加一個(gè)數(shù)智活動(dòng)（見圖10右）。“數(shù)”指企業(yè)在運(yùn)行過程中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，“智”指人工智能等分析技術(shù)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)智活動(dòng)將成為企業(yè)價(jià)值鏈必不可少的價(jià)值增值活動(dòng)，成為企業(yè)價(jià)值鏈中的關(guān)鍵一環(huán)?？傮w來看，數(shù)智價(jià)值鏈中的數(shù)智活動(dòng)具有三個(gè)職能。

一是數(shù)據(jù)，從價(jià)值鏈各個(gè)活動(dòng)采集并整合數(shù)據(jù)資源，并在此基礎(chǔ)上完成數(shù)據(jù)加工和特征工程。此過程對(duì)應(yīng)DIKW體系中的數(shù)據(jù)和信息。數(shù)據(jù)整合及內(nèi)部流通涉及用戶隱私保護(hù)問題，企業(yè)可以借助新技術(shù)（如差分隱私技術(shù)），促進(jìn)不同商業(yè)組織和部門間的數(shù)據(jù)流通和隱私保護(hù)。

二是計(jì)算，基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)的算法和模型，以企業(yè)具體的業(yè)務(wù)需求為導(dǎo)向，在理論的幫助下，從大數(shù)據(jù)中挖掘商務(wù)智能，賦能科學(xué)決策。此過程對(duì)應(yīng)DIKW體系中的知識(shí)層面。

三是評(píng)估，科學(xué)衡量數(shù)智化項(xiàng)目產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評(píng)估已成為推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、價(jià)值化不可或缺的重要環(huán)節(jié)。構(gòu)建科學(xué)的資產(chǎn)估值體系以及制定完善的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)機(jī)制對(duì)促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場健康發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。

數(shù)智價(jià)值鏈?zhǔn)菍?duì)傳統(tǒng)企業(yè)價(jià)值鏈的全流程賦能，涉及企業(yè)經(jīng)營管理的所有部門，需要以制度創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，建立企業(yè)層面的科學(xué)管理平臺(tái)。

手段工具

數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為日益重要的戰(zhàn)略資源，貫穿數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用整個(gè)生命周期，需要建立完善的體系進(jìn)行管理。按照DIKW框架建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)，建立一套覆蓋數(shù)據(jù)“采、存、管、用”等整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營過程的數(shù)據(jù)管理規(guī)范，從制度上保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理工作可行和可控，同時(shí)控制數(shù)據(jù)在整個(gè)流程中的成本消耗。依托數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)全生命周期的管理，支持以價(jià)值創(chuàng)造為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)用開發(fā)。

構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)，首先要采集數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行加工、特征提取，然后分門別類地入倉，之后根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，獲取各類數(shù)據(jù)服務(wù)（含數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)），加速對(duì)業(yè)務(wù)的賦能（見圖11）。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)是企業(yè)內(nèi)部全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)門戶，也是一站式治理和開放的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系，能夠充分釋放數(shù)據(jù)要素在業(yè)務(wù)中的價(jià)值。

首先，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。制定企業(yè)內(nèi)部統(tǒng)一的從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到使用過程的流程規(guī)范，打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)高效共享。

其次，有效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)可以幫助企業(yè)避免重復(fù)基建。多個(gè)項(xiàng)目分屬價(jià)值鏈的不同活動(dòng)，由不同的業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)管理，導(dǎo)致重復(fù)基建。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)將數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一管理，有助于相關(guān)部門及時(shí)查詢到已存在的、可立即使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，避免重復(fù)投入。

再次，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)有助于企業(yè)全面掌握現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)狀態(tài)，按照DIKW體系對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行全面盤點(diǎn)，包括企業(yè)已有信息、創(chuàng)新項(xiàng)目，以及在完成項(xiàng)目過程中使用到的理論、模型、數(shù)據(jù)等，為上游業(yè)務(wù)應(yīng)用夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

最后，基于數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)到智慧的盤點(diǎn)，構(gòu)建面向企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)“血緣”分析。通過分析數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)分布和訪問狀態(tài)，協(xié)助數(shù)據(jù)管理人員形成對(duì)數(shù)據(jù)生命周期的管理策略，有效發(fā)現(xiàn)和挖掘當(dāng)前數(shù)據(jù)平臺(tái)或者數(shù)據(jù)庫中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，同時(shí)，為管理業(yè)務(wù)部門需求，滿足業(yè)務(wù)部門對(duì)數(shù)據(jù)使用的要求提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

經(jīng)濟(jì)機(jī)制

企業(yè)內(nèi)部市場化就是改變內(nèi)部市場運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)機(jī)制，將高層管理總體調(diào)控之下的行政關(guān)系變?yōu)榈葍r(jià)交換的經(jīng)濟(jì)往來關(guān)系，以“看不見的手”自發(fā)運(yùn)行。企業(yè)內(nèi)部市場化采用“按勞分配”的方式獨(dú)立核算各部門績效，改變各部門之間利益均攤、權(quán)責(zé)不清的狀況，讓各部門直接面對(duì)內(nèi)部市場，以此激發(fā)出主觀能動(dòng)性和創(chuàng)造力。

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，每個(gè)部門都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和處理，形成信息特征。企業(yè)實(shí)施某個(gè)項(xiàng)目，要用到多個(gè)部門的數(shù)據(jù)和特征，從數(shù)據(jù)到智慧，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)收益（見圖12）。從企業(yè)內(nèi)部市場化的角度看，各業(yè)務(wù)部門以數(shù)據(jù)參股項(xiàng)目并獲得分紅。在這一過程中，要設(shè)立有效的“成本分?jǐn)倷C(jī)制”和“利益分配機(jī)制”，強(qiáng)化業(yè)務(wù)部門以價(jià)值為導(dǎo)向并有效使用企業(yè)數(shù)智資源的意識(shí)，并以市場機(jī)制為數(shù)智部門提供的服務(wù)“埋單”， 幫助企業(yè)建立起基于價(jià)值的激勵(lì)機(jī)制與分配機(jī)制。

機(jī)器學(xué)習(xí)為衡量各個(gè)部門的數(shù)據(jù)績效、促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部市場化提供了解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)通常使用一些特征描述樣本屬性，并以特征權(quán)重反映特征對(duì)目標(biāo)變量的影響程度，以此衡量特征的重要性。如圖12所示，實(shí)施項(xiàng)目1的過程中，使用了5個(gè)特征，其中，業(yè)務(wù)部門1提供兩個(gè)特征，業(yè)務(wù)部門2提供兩個(gè)特征，業(yè)務(wù)部門3提供一個(gè)特征。項(xiàng)目1為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)收益后，將計(jì)算每個(gè)特征在項(xiàng)目中的重要性，并按照特征在項(xiàng)目中的權(quán)重價(jià)值給予回報(bào)。

基于定量方法建立的企業(yè)內(nèi)部市場機(jī)制，有助于數(shù)據(jù)要素流通產(chǎn)品價(jià)格的形成，有助于提出面向不同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)產(chǎn)品定價(jià)、收益評(píng)估方法，從而建立公平高效的收益分配機(jī)制，完善數(shù)據(jù)要素由市場評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決策報(bào)酬的相關(guān)機(jī)制。

方式流程

讓數(shù)字化創(chuàng)造看得見的價(jià)值，其實(shí)回答了所有企業(yè)在數(shù)字化建設(shè)中都會(huì)面臨的首要問題：數(shù)字化意味著什么，如何衡量數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值？

以A/B測試為代表的因果推斷方法，為科學(xué)評(píng)估數(shù)字化運(yùn)營的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和投資回報(bào)率提供了有效途徑。對(duì)照實(shí)驗(yàn)的核心邏輯在于以完全隨機(jī)的方式，將項(xiàng)目單元分為若干個(gè)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，在每個(gè)組實(shí)施不同策略，觀察對(duì)比不同組最終實(shí)現(xiàn)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，得到不同策略的經(jīng)濟(jì)價(jià)值估計(jì)。

前述保險(xiǎn)公司與商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的案例中，也采用了A/B測試，即讓一部分用戶使用原始方案，另一部分用戶使用智能化方案，統(tǒng)計(jì)對(duì)比不同方案的結(jié)果，以判斷數(shù)據(jù)資產(chǎn)化帶來的價(jià)值。除此之外，谷歌、亞馬遜、今日頭條等公司都建立了專門用于對(duì)照試驗(yàn)的企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施，建設(shè)和優(yōu)化數(shù)字化運(yùn)營的評(píng)估機(jī)制，提升企業(yè)利用數(shù)字化能力變現(xiàn)的效率。

結(jié)語

本文立足于國家數(shù)字經(jīng)濟(jì)深化發(fā)展的重要戰(zhàn)略需要，提出了DIKW體系框架，詳細(xì)闡釋了數(shù)據(jù)要素轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的基本步驟、重要實(shí)踐、關(guān)鍵環(huán)節(jié)和瓶頸，旨在構(gòu)建數(shù)據(jù)要素及其價(jià)值釋放的微觀理論框架，對(duì)數(shù)據(jù)要素資產(chǎn)化相關(guān)文獻(xiàn)作出理論拓展，并在實(shí)踐中有效指導(dǎo)微觀企業(yè)實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到智慧的轉(zhuǎn)變，提升組織績效和生產(chǎn)績效，促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為加快我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供學(xué)理支撐。

關(guān)于作者 | 徐心：清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院史帶講席教授、副院長，人工智能與管理研究中心主任；

蔡瑤：清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士后。