数字经济已成为全球经济发展的核心驱动力，企业数字化转型是适应数字经济浪潮的必然选择，而计算机技术作为核心支撑，为企业转型提供了关键技术保障。当前我国企业数字化转型进程加快，大数据、人工智能、云计算、区块链等计算机技术已在生产、管理、营销等领域初步应用，有效提升了企业的运营效率与市场竞争力。但企业在应用计算机技术过程中，仍面临技术与业务融合不深、数据治理能力薄弱、专业人才短缺、安全风险突出等问题。本文系统梳理了数字经济背景下计算机技术在企业数字化转型中的应用场景，深入分析了应用中的突出挑战，从技术融合、数据治理、人才培养、安全防护四个维度提出优化策略，旨在为企业借助计算机技术高效推进数字化转型提供实践路径，助力企业在数字经济中实现高质量发展。

引言

随着5G、物联网等技术的快速发展，数字经济已进入深化发展阶段，其核心在于通过数字化技术重构生产要素、商业模式及产业生态，推动经济结构优化升级。在此背景下，企业数字化转型不再是“选择题”，而是关乎生存与发展的“必修课”，通过数字化手段提升运营效率、优化资源配置及创新商业模式，成为企业应对市场竞争的核心路径。计算机技术作为数字经济的基础支撑，涵盖大数据、人工智能、云计算、区块链等关键技术，为企业数字化转型提供了从数据采集、处理到应用的全流程解决方案。近年来，我国企业数字化转型加速推进，头部企业如华为、海尔等已通过计算机技术实现生产智能化、管理精细化、营销精准化，但中小微企业受技术、资金、人才等限制，计算机技术应用仍处于初级阶段，且多数企业存在技术与业务脱节、数据价值难以释放等问题。研究计算机技术在企业数字化转型中的应用场景与挑战，探索针对性优化策略，对推动企业高效转型、助力数字经济发展具有重要意义。

数字经济背景下计算机技术在企业数字化转型中的具体应用

生产制造领域：推动生产智能化与效率提升

在生产制造领域，计算机技术的应用重构了传统生产模式，实现从“人工驱动”向“数据驱动”的转型。大数据技术通过采集生产设备传感器、生产线终端等实时数据，分析设备运行状态、生产进度、质量检测等信息，精准识别生产瓶颈，预测设备故障风险并提前维护，减少停机时间。人工智能技术应用于生产流程优化，通过算法模型模拟生产参数组合，找到最优生产方案，如在汽车制造中优化焊接参数，提升产品合格率。云计算技术支撑生产数据实时共享，实现跨厂区、跨区域的协同生产，如大型制造企业通过云端平台整合各地工厂的生产数据，动态调配产能，平衡供需关系。物联网技术则实现生产要素互联互通，构建“人-机-料-法-环”全要素数字化管理体系，实时监控生产全流程，确保生产稳定高效。以高端装备制造企业为例，通过部署工业互联网平台，整合大数据、人工智能、物联网等技术，实现生产设备联网率达90%以上，设备故障预测准确率提升至85%，生产效率提高了20%～30%，产品不良率降低了15%～20%，充分体现了计算机技术对生产制造领域的赋能价值。

经营管理领域：实现管理精细化与决策科学化

计算机技术为企业经营管理提供了精细化、智能化的解决方案，推动管理模式从“经验驱动”向“数据驱动”转变。在财务管理中，大数据技术整合企业营收、成本、税务等数据，实现财务数据实时分析，动态监控企业现金流与盈利状况。人工智能技术应用于财务核算自动化，如通过RPA机器人完成发票识别、凭证生成、税务申报等重复性工作，减少人工干预，降低错误率。云计算技术支撑财务共享中心建设，实现跨区域分支机构财务数据集中管理，提升核算效率与数据一致性。在人力资源管理中，大数据技术分析员工绩效、培训、离职等数据，精准识别人才需求与流失风险，为人才招聘与培养提供依据。人工智能技术构建员工画像，实现招聘简历智能筛选、培训课程个性化推荐，提升人力资源管理效率。在供应链管理中，大数据技术预测市场需求与供应链风险，优化采购计划与库存管理。区块链技术实现供应链信息透明可追溯，确保原材料来源可靠，减少供应链欺诈风险，提升供应链稳定性。

市场营销领域：助力营销精准化与用户服务升级

数字经济背景下，消费者需求日益个性化，计算机技术为企业市场营销提供了精准化、多元化的手段。大数据技术整合用户消费行为、社交互动、浏览记录等数据，构建用户画像，精准定位目标客群，分析用户需求偏好，为产品研发与营销策略的制定提供支撑。人工智能技术应用于智能推荐，如电商平台通过算法向用户推荐个性化商品，提升用户转化率。云计算技术支撑多渠道营销数据整合，实现线上线下营销活动协同，如整合社交媒体、电商平台、线下门店数据，构建全渠道营销体系，提升营销覆盖面与效果。在用户服务方面，人工智能技术开发智能客服系统，通过语音识别、自然语言处理等技术，实现7×24小时用户咨询响应，快速解决用户问题，提升服务效率与满意度。大数据技术分析用户反馈数据，识别服务痛点，优化服务流程，提升用户体验。以快消企业为例，通过大数据分析用户消费习惯，推出个性化产品套餐，结合智能推荐算法开展精准营销，使产品复购率提升15%～25%，用户满意度提高20%以上。

数字经济背景下计算机技术在企业数字化转型应用中的突出问题

技术与业务融合不深，应用流于表面

部分企业在应用计算机技术推进数字化转型时，存在“重技术引进、轻业务适配”的现象，导致技术与业务脱节，应用效果不佳。一方面，企业盲目追求技术先进性，引进大数据、人工智能等高端技术，但未结合自身业务特点进行定制化改造，技术功能与业务需求不匹配，如传统制造业企业引入适用于互联网行业的智能算法，难以适配复杂的生产流程，部分业务仍需人工处理；另一方面，企业未对传统业务流程进行优化重构，仅将计算机技术作为数据存储与展示工具，未融入生产、管理、营销等核心环节，如财务数字化系统仅用于数据录入与报表生成，未参与成本管控、风险预警等关键工作，技术赋能价值未充分发挥。

数据治理能力薄弱，制约技术应用效能

数据是计算机技术应用的核心基础，但多数企业数据治理能力不足，难以支撑技术高效应用。一是数据孤岛问题突出，企业内部各部门、各业务系统的数据标准不统一、格式差异大，如生产系统与财务系统的数据编码规则不一致，需人工转换核对，增加工作量且易产生数据偏差。二是数据质量不高，存在数据缺失、重复、错误等问题，如用户数据中关键信息缺失，影响用户画像准确性，进而导致智能推荐效果不佳。三是数据安全管理不完善，部分企业未建立健全的数据安全管理制度，数据采集、传输、存储等环节存在安全漏洞，易引发数据泄露风险，制约数据共享与应用。

专业人才短缺，难以支撑技术落地运营

计算机技术在企业数字化转型中的应用，需要既懂业务又掌握数字化技术的复合型人才，但企业此类人才短缺问题突出。一是传统员工知识结构老化，多数员工仅熟悉自身业务领域，缺乏大数据、人工智能等技术的应用能力，无法操作系统高级功能，如财务人员难以运用AI算法进行成本分析，生产人员不会操作智能生产设备。二是外部人才引进难度大，数字化复合型人才的市场需求旺盛，企业面临激烈竞争，且部分企业薪酬福利与晋升机制缺乏吸引力，难以留住核心人才。三是人才培养机制不完善，企业未建立系统性的人才培训体系，仅开展碎片化技术培训，无法满足技术应用对人才的长期需求，导致技术落地后缺乏专业人员运营维护，影响应用效果。

安全风险凸显，威胁企业数字化运营稳定

随着计算机技术的深入应用，企业数据与系统安全风险日益突出，制约数字化转型推进。一是数据安全风险，企业在数据采集、传输、存储过程中，易面临数据泄露、篡改、丢失等风险，如用户隐私数据、核心商业数据泄露，可能引发法律纠纷与品牌危机。二是系统安全风险，计算机系统依赖网络基础设施，若遭遇黑客攻击、病毒入侵或系统故障，将导致业务中断，如生产系统故障可能造成生产线停工，财务系统故障可能影响资金结算与税务申报。三是安全管理机制不健全，部分企业未建立完善的安全应急预案，安全事件发生后无法及时处置，加剧损失。同时，多主体数据交互使安全责任边界模糊，增加安全管理难度。

数字经济背景下优化计算机技术在企业数字化转型中的应用策略

推动技术与业务深度融合，提升应用实效

企业推进计算机技术与业务深度融合，需始终以业务需求为根本导向，构建“需求-技术-价值”的闭环体系，避免陷入“技术先行、业务滞后”的应用误区。首先，在技术引进阶段需开展系统性业务需求调研，不仅要明确企业当前的核心业务痛点与短期转型目标，更要结合行业发展趋势预判长期业务需求。通过组建“业务骨干+技术专家”联合调研团队，深入生产、管理、营销等各环节，梳理业务流程中的关键节点与优化空间，确保技术选择与业务特性高度适配。例如，制造业企业需优先聚焦生产效率提升与质量管控，引进物联网技术，实现生产设备实时联网、工业互联网平台整合全流程数据，支撑设备故障预测与生产参数优化。互联网企业则需围绕用户需求挖掘与服务效率提升，重点布局人工智能技术开发的智能推荐系统、以大数据技术构建多维度用户画像，为精准营销与产品创新提供支撑，通过差异化技术选型，避免盲目跟风导致资源浪费。其次，在技术落地过程中需对传统业务流程进行全面优化重构，打破部门间的信息壁垒与职能边界，以“端到端”思维梳理业务全流程，识别冗余环节与协同断点，将计算机技术深度嵌入核心业务场景。以财务数字化转型为例，并非简单将线下核算流程线上化，而是要基于业务需求将AI算法嵌入成本核算环节，实现动态成本分摊与盈利分析。嵌入税务风控环节，实时识别税务风险点并预警。嵌入资金管理环节，智能预测现金流趋势，推动财务职能从传统核算向战略决策支持转型。在生产制造领域，需打破生产、采购、库存等部门的流程割裂，通过云计算技术实现生产计划、物料供应、库存状态的数据实时共享，结合大数据分析优化生产流程，确保生产流程高效协同。最后，需建立科学的技术应用评估机制，避免技术与业务融合效果“无人问津”。评估体系应涵盖业务效率提升、成本降低、风险管控、用户满意度等多维度指标，如生产领域关注设备利用率、产品合格率的变化，管理领域关注流程耗时、决策周期的缩短，营销领域关注用户转化率、复购率的提升。同时设定评估周期，每季度或每半年组织业务部门与技术部门联合复盘，分析技术应用中存在的适配问题。如算法模型与实际业务需求的偏差、系统功能与操作习惯的冲突等，根据业务动态变化及时调整技术方案，例如优化算法参数、迭代系统功能，确保计算机技术始终与业务需求同频共振，持续释放技术赋能价值，真正实现从“技术应用”到“业务增值”的跨越。

强化数据治理，夯实技术应用基础

企业强化数据治理需从数据流通、质量管控、安全保障三方面协同发力，构建“互联互通、精准可靠、安全可控”的数据体系，为计算机技术高效应用筑牢基础。首先，针对数据孤岛问题，需要以统一标准为核心推动数据互联互通，不仅要制定覆盖全企业的数据编码规则、格式规范及统计口径，明确生产、财务、营销等各业务系统的数据采集范围与传输要求，还要搭建企业级数据中台作为数据整合的核心载体。通过接口开发实现各业务系统与数据中台的无缝对接，将分散在生产设备、财务软件、营销平台中的数据集中汇聚至中台，进行标准化处理与分类存储。同时建立数据共享机制，根据各部门业务需求设定数据访问权限，确保数据在安全可控的前提下高效流转，避免因数据割裂导致的技术应用断层。其次，提升数据质量需建立全流程管控机制，在数据采集环节明确各业务部门的数据录入责任，通过系统自动校验与人工复核双重手段，减少初始数据错误。在数据处理环节运用数据清洗工具，批量去除重复数据、补全缺失信息、修正逻辑错误，同时借助算法模型对数据准确性进行交叉验证，如通过财务数据与业务数据的关联性分析、识别异常值。在数据应用环节建立数据质量反馈机制，鼓励技术应用人员及时反馈数据问题，推动数据治理持续优化，确保计算机技术分析与决策的基础数据精准可靠。最后，加强数据安全管理需构建多维防护体系，除建立数据安全管理制度、明确各环节安全责任外，技术层面要采用数据加密技术对传输与存储的数据进行保护，通过访问控制技术限制非授权人员的数据查看与操作权限，利用安全审计工具记录数据使用轨迹。管理层面要定期开展数据安全风险评估，针对数据采集合规性、存储安全性、共享风险点等进行全面排查，制定应急处置预案，如针对数据泄露事件明确止损流程与责任人员，防范因操作不当引发的安全风险，确保数据在支撑技术应用的同时始终处于安全管控范围内。

加强人才培养与引进，构建复合型人才队伍

企业需要构建完善的人才培养与引进体系，解决复合型人才短缺问题，支撑计算机技术落地运营。一是开展内部人才培训，根据技术应用需求，制定系统性培训计划，邀请专家开展大数据、人工智能等技术培训，同时组织业务骨干与技术人员交流学习，提升员工业务与技术融合能力。二是加大外部人才引进力度，优化薪酬福利与晋升机制，吸引市场上的数字化复合型人才，如设立专项人才激励基金，为核心人才提供股权激励。三是建立校企合作机制，与高校、职业院校共建人才培养基地，定向培养符合企业需求的复合型人才，确保人才供给稳定，为计算机技术应用提供长期人才支撑。

完善安全管理体系，保障数字化运营稳定

企业完善安全管理体系需构建“技术防护+应急处置+责任界定+意识培养”的全维度保障机制，全面防范数据与系统安全风险，为数字化转型筑牢安全屏障。首先，强化系统安全防护需从技术层面构建多重防线，除部署防火墙、入侵检测系统抵御外部攻击外，还需针对核心业务系统采用数据备份与恢复技术，通过本地备份与云端备份双重存储确保数据不丢失。同时对关键数据传输环节采用加密技术，防止数据在传输过程中被窃取或篡改，提升系统整体抗风险能力。其次，建立安全应急预案要聚焦实战性，针对数据泄露、系统故障等不同类型的安全事件，制定分级、分类的处置流程，明确应急响应团队的组成、职责及响应时限，如数据泄露事件需在规定时间内完成漏洞封堵、数据追溯及影响评估。定期组织应急演练，模拟真实安全场景，检验预案可行性，提升团队应急处置熟练度。最后，明确安全责任边界需规范外部合作管理，在与第三方机构开展数据交互时，签订详细的安全协议，明确数据使用范围、安全保护措施及违约责任，避免因责任模糊导致安全事件发生后推诿扯皮。同时，加强员工安全意识培训要常态化，通过案例教学、线上课程等形式，提升员工对数据分类、权限管理、钓鱼攻击识别等知识的认知，规范员工操作行为，从源头防范因人为失误引发的安全风险，确保企业数字化运营持续稳定。

结束语

在数字经济背景下，计算机技术已成为企业数字化转型的核心驱动力，在生产制造、经营管理、市场营销等领域的应用，有效提升了企业运营效率、市场竞争力及用户满意度。但企业在应用计算机技术过程中，仍面临技术与业务融合不深、数据治理能力薄弱、专业人才短缺、安全风险突出等问题，制约了数字化转型进程。通过推动技术与业务深度融合、强化数据治理、加强人才培养与引进、完善安全管理体系等策略，可有效破解上述问题，推动计算机技术在企业数字化转型中的高效应用。未来，随着计算机技术的持续迭代与企业数字化转型的不断深化，两者将实现更深度的融合，为企业高质量发展注入强劲动力，同时助力数字经济持续壮大，推动经济社会实现数字化转型。

作者简介：陈冬梅 中共辽宁省委党校信息中心