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产业数字化实现的背后,是科技数字化和数据资产化
时间:2020-07-06 17:52    浏览:1237次

6月30日,国家信息中心信息化和产业发展部与京东数字科技研究院在京联袂发布《携手跨越重塑增长——中国产业数字化报告2020》。报告对“产业数字化”给出明确阐释,对当今时代产业数字化的新内涵进行了深度解读,深入剖析了产业数字化转型的典型案例、经验模式和成功做法,并对产业数字化发展趋势进行了前瞻研判,为推进后疫情时代我国产业数字化转型、促进经济高质高效发展提供了专业判断和权威指导。

早在2016年,G20杭州峰会就制定了《二十国集团数字经济发展与合作倡议》。之后在2017年,数字经济被写入政府工作报告和党的十九大报告。

政府相关部门的支持,让我国的数字经济发展迎来了一个繁荣的春天。中国互联网络信息中心(CNNIC)4月28日发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,我国数字经济快速发展,2019年规模已达31.3万亿元,位居世界前列,占国内生产总值(GDP)的比重达到34.8%。

在经历了野蛮生长阶段之后,此时发布《中国产业数字化报告2020》,可谓是“热闹之后的冷静思考”,为产业数字化开宗明义,同时,还用“五不”点明了产业数字化发展的痛点:一是自身数字转型能力不够导致“不会转”;二是数字化改造成本偏高、而自身资金储备不足造成“不能转”;三是企业数字化人才储备不足致使“不敢转”;四是企业数字化转型战略不清,决策层“不善转”;五是企业多层组织模式不灵,中层领导“不愿转”。

笔者认为,要想实现产业数字化的构想,进而全面推进数字经济的发展,就必须要抓住这背后的“两化”,即科技数字化和数据资产化,而这“两化”的实现也会让“五不”的痛点迎刃而解。

科技数字化,包括了业务数据化、应用场景化、流程自动化等等。它是实现克服“不”的重要客观条件之一。这个科技不仅仅包含了大数据、人工智能等具象的科学技术,也包含了这些科技为企业生产、经营赋能的各个环节。

第一层面的科技需要我们进一步的加快数字经济基础设施建设,改革教育向数字经济相关人才给予一定的倾斜,保障数字经济背后的知识和基础设施后盾。

比如近期京东数科智能城市操作系统落地雄安。在雄安新区,京东数科与中国雄安集团一同打造的块数据平台,将会扮演数据汇聚中心、数据管理中心、数据服务中心和AI科技赋能中心的重要角色,打造该区域数字经济的数据基底,它就是我们产业数字化所需要的典型基础设施之一。

除了第一层以外,更深入层面的科技数字化,则是协助企业进一步应用这些数字科技,包括给予数字经济创新补贴,委派数字经济专家成立企业帮扶组等等,解决目前产业数字化所存在的“不会转、不能转、不敢转”问题。

这一点需要科技企业与传统企业的紧密合作。例如京东数科与中储股份合作建设的供应链协同服务平台,有效将大宗商品仓储与科技相融合,既发挥了中储在仓储领域的优势地位,又充分利用了京东数科的AI应用能力,可以说是将科技数字化落到实处,帮助企业实现“管、控、查、验”的全流程数字化和智能化。

相比科技数字化,数据资产化同样意义重大。

众所周知,数字经济的核心和产业数字化的核心就是数据,《报告》中也指出,数据资源是关键的生产要素,只有将数据资产化,才能进一步促进数据的快速流动和高效使用。

根据科斯的产权理论,如果数据不能实现资产化,不能作为一个重要资源确权、流动,那么最终结果必然是它得不到充分的利用,造成市场效率的丧失。也正如复旦大学管理学院主办的《中国企业家(上海)峰会》上TalkingData创始人崔晓波所说,如果数据不被看作资产,不能被买卖,那么除了隐私、合法等问题以外,其商业逻辑也是不成立的,更不会形成一个产业,当然也更不可能达成数字经济。因此,从产业发展的理论逻辑上来看,数据资产化都是必须要完成的过程。

除此之外,数据资产化也是打消企业顾虑的重要法宝,更是帮助企业制定明确战略的重要指引。

如果数据不被看做资产,进而不能被买卖,那么企业就不会愿意在数据上面下功夫,也不会将数据用于交易,也更不可能从数据中提取到重要的信息。只有让数据通过模型化、抽象化、算法化等步骤实现真正的资产化,成为名副其实的重要资源,那么才能让企业对数字经济有了更为具象的看法,从而打消其对数字化的顾虑,也为他们基于这些数字资产制定恰当的数字化转型战略、优化企业的组织结构提供了重要的依据和引领,解决“不善转”、“不愿转”的短板。

综上,窃以为,推动数字经济发展的必由之路是产业数字化,而实现产业数字化的背后则需要完成科技数字化和数据资产化,这俩步能够为产业数字化提供强有力的保障支持和路径指引,协助企业客服“五不”瓶颈,让产业数字化“云开见月明”。(作者系中南财经政法大学数字经济研究院执行院长)

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