本文为《2023-2024年中国财务数字化报告》系列解读之01，讨论中国企业数字化现状。近80%与分项百分比为当期样本口径，不混成当前行业统计。01至08为完整独立系列，不并入2025年报告。
企业数字化是以数据驱动为核心，通过应用数字化技术，辅助算法模型，帮助企业提升运营效率、优化资源配置、重构决策模型和商业模式，为企业创造价值，构筑核心竞争力，最终实现企业转型升级和创新发展的过程。从经营价值链角度来看，企业数字化包含了产品研发、生产运营、经营管理、产品和服务等领域的数字化。报告从企业数字化战略、数据管理成熟度、数字化平台建设三个方面对企业数字化进行调研分析。
企业数字化战略
随着数字经济与产业深入融合，把握新兴技术发展机遇，加快推进数字化转型，增强企业核心竞争优势，已成为企业在新时代寻求创新可持续发展的重要战略方向。在具体开展企业数字化的过程中，不同企业推进的策略也有所不同，有些企业选择整体统筹，各部门全面铺开；有些企业则从部门级开始，由点带面，逐步开展。
调研发现，近80%的受调研企业正在推进企业数字化战略。其中52.53%的企业正推进全面覆盖业务部门和职能部门的数字化转型；17.51%的企业正重点推进财务、人力资源等职能部门的数字化转型；9.68%的企业正重点推进生产、销售等业务部门的数字化转型。
某药品零售行业头部企业：公司2020年底开展全国门店数字化升级，近几年依托于数字化转型，业务得以快速扩张和发展。在企业数字化方面，主要做了以下工作：一是客流数据数字化，通过分析地理位置和门店客户流量的匹配关系，制定引流和门店铺排策略；二是搭建优秀管理者和优秀员工画像，通过将个人优势和劣势进行数据化打分，在进行门店推广时能够快速匹配到合适的店长人选；三是搭建客户画像，通过分析客户消费数据，给消费者打标签，针对性进行营销推广。
数据管理成熟度
数据是企业实施数字化转型的关键要素之一，数据管理水平的高低直接影响到支持管理决策的信息是否可用可信。我国数据管理能力成熟度评估模型（Data Management Capability Maturity Assessment Model，DCMM）（GB/T36073—2018）定义了8个数据管理能力域，分别是数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期。
本次调研参照该模型对数据管理能力成熟度等级的划分，将企业数据管理工作现状划分为五个等级：初始级、受管理级、稳健级、量化管理级、优化级。调研发现，77.42%的受调研企业在数据管理方面已有不同程度的进展，其中44.70%的企业数据管理处于起步阶段，32.72%的企业在数据管理方面取得了一定成效，能够利用数据帮助企业创造价值或提升效率。同时调研也发现，仍有22.58%的受调研企业尚未认识到数据管理的重要性，较少开展数据管理相关工作。
某医疗高新技术企业：各个部门的数据统计口径和方式不同，导致数据整合在一起无法使用，这是很多传统企业会遇到的问题。财务人员在开展具体工作时，需要熟悉业务每一个节点，清晰数据来源的链路，将业务转化成数据化模型，并借助系统应用或者利用一些开源模型、代码等帮助企业进行数据管理。
数字化平台建设
数字化平台是实现数字化转型的核心支撑，包含技术融合、数据智能、应用赋能三个方面。技术融合指融合企业传统系统架构、融合未来创新技术、融合外部数字服务，促进企业打造开放系统架构，拓展系统能力；数据智能指面向全量数据采集、数据存储、建模、分析、治理、安全等数据全生命周期进行管理和数据价值挖掘，提供自动治理、智能计算、智能分析等智能化能力，并基于实践效果不断优化；应用赋能指将新兴技术与业务场景深度融合，构建面向行业场景的数据应用能力，如客户画像、市场预测、风险预警等。本次调研发现，73.73%的受调研企业正在规划或已经建成了数字化平台，31.80%的企业已将数字化平台投入实践应用。
本文节选自《2023—2024年中国企业财务数字化趋势报告》，完整研究与相关解读见报告专题。