数字经济在中国的发展势头十分强劲，数字贸易也正在成为数字经济发展的重要组成部分和全球贸易发展的重要趋势。毕马威日前在以数字贸易为“主角”的首届全球数字贸易博览会亮相，展现数字服务创新成果。

“数字化转型并非一时热度，需久久为功，是企业追求卓越内生动力的关键举措。”毕马威中国数字化赋能咨询服务主管合伙人张庆杰日前接受记者专访时直言，当下宏观经济环境依然充满着若干不确定性，数字化转型对企业发展更具现实意义，新兴技术发展不断推动数字化浪潮日新月异，业务场景不断开拓创新，企业通过数字化转型实现产品升级、体验模式创新。

应用场景在汽车、制造、农业领域较成熟

企业数字化转型的话题已经热了很多年，而数据要素已经成为数字经济发展及企业转型的核心驱动力。在刚刚发布的2022年《毕马威全球新兴技术调查报告》中，99%的受访高管表示已经从数字化投资中获得了回报，其中66%的高管认为非常有效。

据张庆杰观察，整体上来看，数字技术和实体经济已经开始加速互融，相较于过往的零星渗透、点状接壤，正在朝着面式融合和生态创新方向发力。

在行业赛道方面，从门店到工厂，从餐桌到土地，从交互数字世界到进入虚拟世界。各产业链已经逐步往上游回溯，人们希望整条链上都需具备数字能力，这是“源头的深度渗透”。

在终端形态方面， 从C端快速过渡到B端与G端。数字化转型的下半场，人们不只满足于频率最高的个人消费端数字化，生产方式、基础设施、政务服务等也需要跟上时代的步伐，这是“触点的全面覆盖”。

在企业性质方面，数字原生企业和数字转型企业开始共建生态。越来越多的企业从出生之日起，就已牢牢扎根在数字生态之上，比过往大量传统企业都具备先发优势，而数字原生企业也在朝着回馈实体经济方向持续发展，这是“生态的高度共建”。

他认为，从具体的应用场景来看，汽车、制造、农业是比较成熟的行业领域。汽车领域，新能源汽车的快速发展，智能网联产品的普及化，数实融合型人才的高度涌入和参与使得研发生产作为比较典型的成熟场景。制造领域，数字孪生工厂的建立、硬件设备的互联互通、管理的实时交互等极大地提高生产效率和管理精度。农业领域，基地数字化、农户组织规范化、智慧分拣和数字物流作为数字乡村比较特色的成熟新模式，真正体现出数实融合的价值。

为中国企业数字化升级赋能

在数字经济的关键架构上，政府组织、金融机构、企业单位等，正在不遗余力地通过数据治理、流程升级、数字营销等机制去实践数字化，以此来适应数字科技的发展浪潮。毕马威则以全方位、多角度、端到端的数字化服务，为中国企业的数字化升级赋能。

张庆杰透露，目前，毕马威数字化解决方案涵盖了战略域、业务域、管理域、组织域、数据域、技术域的数字化赋能，毕马威开发打造数字空间站，发布天罡、伏羲、轩辕、盘古四大产品系列，分别围绕风控与合规、洞察与分析、智能与效率、数字中台四大主题，通过深入一线业务场景，识别各行业的数字化转型需求，打造出真正符合行业特色、最精准、最高效的解决方案。

他向记者举出了一个实际的案例：毕马威协助某上市综合集团进行数字化顶层设计及实施落地——战略域中聚焦可复制商业模式设计推广，以供应链金融为纽带建立生态体系；业务域中加强数字化营销平台建设，实现产品、服务组合管理；管理域中厘清组织管理定位，实现智能决策平台设计实施，建立财务、人力、IT、法务等多路共享平台等；数据域中推进数据治理体系建设，建立数据中台，实现数据资产管理及数据服务运营；技术域中搭建适配全集团的云架构，并大力推进创新技术应用。

“经过三年时间推动数字化转型，该企业集团经济效益、业务及管理运营效率均获得大幅提升，”张庆杰说。

共同制定向善而生的准则规制

数字经济高速发展背后是整体技术能力的支持，融合了算法、算力和数据。张庆杰认为，整体来看，目前我国在很多新的技术领域已经逐渐走在世界前沿，并逐步开始了规模化的商业应用，“这是我们发展经济的巨大窗口。”

不过，更加值得注意的是，与上一次工业革命带来的自动化、信息技术等成熟技术相比，包括人工智能在内的新兴数字技术在可解释性和确定性上还有很多未知领域。结合当前的发展速度，的确给立法制定、政府监管、公司治理以及社会的伦理道德层面带来了诸多挑战。

张庆杰表示，政府、产业以及社会民众已经达成了“科技向善”的共识，只有负责任、可信赖的科技进步才能实现可持续的经济发展，改善社会福祉。为此，各国的行业协会出台了应用指南与设计规范，指导人工智能伦理研究。从国家层面，欧盟委员会在2021年通过了《人工智能法》立法提案，对人工智能的功能和涉及风险划分层级，提出了明确、具体的对应分类治理和监管体系。我国同期出台《数据安全法》《个人信息保护法》，与《网络安全法》一起，为数据要素的安全保障和数字经济的健康发展奠定了坚实的基础。

除了自上而下的建章立法，自下而上的基于企业在技术应用过程中的积极反馈与参与，也成为当前人工智能治理的一个特点。

据他透露，毕马威在这个环节上与企业结合十分紧密，从实践中梳理出“AI in Control”的治理框架，为人工智能模型的设计、 运行和评估提供洞察。人工智能系统应具备完整性、公平性、可解释性，同时兼具敏捷性和稳健性。首先，完整性是指模型的安全可靠，且不会伤及他人。如果以房屋的框架结构来比喻算法构造，企业需要确保算法没有结构性缺陷，且模型运行的结果与初始的意图相一致。其次，由于人工智能越来越多的参与决策，其公平性和可解释性对树立系统的可信度十分重要，直接影响终端用户对人工智能的信任。最后，敏捷性与稳健性反映了人工智能系统的抗风险能力。任何一个系统都有其风险，核心问题是让系统在付出多大代价和承受多少风险之间找到平衡点。

“有关于人工智能的治理标准需要体现这五个属性，同时还要在系统实施的过程中进行持续的诊断性审查和监测评估，以确保人工智能可控。”张庆杰表示，“从无人驾驶到金融服务，人工智能正在越来越多参与决策，未来人工智能将与我们并肩打造一个新的数字世界。我们也将从治理上予以把控，跨国界，跨领域，共同制定向善而生的准则规制。”

作者：唐玮婕

编辑：朱伟

责任编辑：戎兵

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