文/冯雪 青海民族大学
目前，数字经济已跃升为全球经济发展的主导力量，为各国经济持续增长提供了强劲的新动力，并深刻改变了企业的生存与发展环境。一方面，数字技术实现了有关经济体和市场资源数据的流通与共享，打破了企业信息茧房。另一方面，数字技术为社会生产发展提供了多样化的手段，数字技术逐渐渗透到企业发展的方方面面。相形之下，传统的管理模式已经落后于数字时代的发展趋势，其管理质量和效率显著下降，无法满足企业持续发展的需要。因此，企业应当创新管理模式，融合数字化技术，推动自身管理向数字化智能化转型升级。
数字经济时代的管理创新
一个企业,如何适应数字经济时代的发展趋势和竞争环境?企业管理理念的创新是前提和基础。从一些成功企业的实践经验可以看出，管理层树立数据驱动、创新导向、开放合作的管理理念，带领团队利用数字技术创新生产和经营流程，从而打破传统的企业管理边界，与行业内外的合作伙伴建立广泛的合作关系，能够提升企业的整体发展实力。
实践证明，数字技术在企业里有广泛的应用前景。例如，数字技术能够加快信息传递的速度和准确度。目前，一些高度重视发展数字技术的企业，其组织结构已向着扁平化、网络化的方向演变。
这种组织结构能减少管理层级，提升决策效率，增强企业的灵活性和市场应变能力。
企业管理创新与转型升级的路径
构建数字化管理体系，保障企业数据安全
施行数据加密和身份核查。重要的文件和数据是一个企业发展的命脉所在，数字技术已成为提升企业关键数据安全性的核心驱动力。在数据的存储方面，企业可通过云端备份与高级加密技术，确保信息不丢失，提升数据安全性。在数据的传输方面，企业可以使用加密钥匙将重要文件伪装成普通信函，文件接收方再通过解密钥匙对文件进行解析还原，从而防止企业数据在传输过程中被泄露。此外，对于敏感数据的管理，企业还可以设置访问核查，对查询资料人员的身份信息进行多层验证，如面部识别、指纹检测、证件号码等，以进一步提升企业信息的安全等级。
实行分层管控和权限管理。企业对数据管理创新的过程中，还可以通过数字技术对内部人员实施分层控制和权限管理。针对企业内部的员工职级，授予其不同范围的数据访问权限。例如，普通员工仅限于访问公司系统中的普通文件，而核心数据则严格限制于高级管理层查阅，确保信息层级分明，避免越级访问。可根据各部门职责特性，赋予其相应的数据访问权限，确保部门间信息隔离。同时，当某个部门发生人员流动和职位调整后，企业要及时更新权限信息，防止出现权限混乱和管理漏洞。
此外，企业还可以引入智能监控和自动报警系统，实时监测企业的信息安全。智能监测系统可以及时检测和阻止软件异常安装、病毒侵入等恶意行为，从而防止企业数据被盗。自动报警系统一旦发现异常行为，能够即刻通知管理人员，迅速采取处置措施。
利用智能技术提升管理效率，搭建数字化业务流程
在数字经济的推动下，企业要想在管理方面进行创新发展，实现管理的数字化转型升级，就需要利用人工智能、区块链、大数据等先进技术，对企业管理进行全方位、全流程、全链条的改造提升，推进企业业务流程向数字化发展。企业的运营管理效率要实现大幅度提升，让数字技术成为企业管理的高效辅助工具，从而优化企业管理的整体水平，建成数字化、智能化的管理体系。
采用智能管理系统，提升客户管理质量。客户关系的管理维护是企业管理中的重要部分，企业可以引入CRM管理系统，广泛搜集整理客户信息，对客户的购买偏好、购买记录、评价反馈进行整合分析，根据分析出的数据向客户有针对性地推荐商品和服务。企业管理人员可通过系统后台查看客户分析，据此调整产品和服务，进而增强客户黏性。
采用人工智能技术，提高财务管理效率。随着人工智能技术的不断进步，企业财务管理正在经历深刻的变革。AI技术的引入不仅能有效解决烦琐的数据处理和报表生成问题，还能大幅提高工作效率，实现财务工作的自动化与智能化。例如，RPA机器人流程自动化技术通过AI助手和软件机器人代替员工进行数据运算，可以接管部分重复度高、有明确限制规定的财务工作，对财务报表等数据进行精准核算，快速生成各项报告。
采用大数据分析技术，改进企业业务流程。大数据分析技术，作为数字经济发展的核心驱动力之一，广泛应用于各领域，更是企业迈向数字化转型不可或缺的关键支撑。大数据又称巨量资料，是一种新时代发展背景下诞生的信息资产，大数据分析技术就是根据使用者的需求，在海量的信息资产当中提炼相关数据并进行有效转化。例如，在企业的营销管理中，通过数据分析深挖客户需求，实现广告的精准投放与业务引流，从而有效优化业务流程。
利用数据驱动管理决策，构建数据驱动决策体系
建设专业数据分析队伍，提高管理决策的科学性。构建数据驱动决策体系的首要工作就是建立专业的数据分析队伍，培养和引进商业智能分析师、数据工程师、数据建模师、数据科学家等方面的专业人才，为制定管理决策提供技术支撑。具体操作流程和内容包括：由数据分析师对企业管理情况、业务数据进行统计梳理;由数据工程师对企业数据进行编程，建立企业数据库;由数据科学家和建模师对高难度的复杂数据进行研究，进行算法研发和数据建模，出具科学严谨的数据报告。同时，企业要在其他专业人员的协同努力下构建起全面的数据人才网络，为管理层决策提供精准的数据支持。
开发数据采集管理平台，建立标准化决策系统。在构建数据驱动决策体系的过程中，企业要依托相关的网络信息技术，搭建一站式企业数据收集管理平台。企业数据收集管理平台，一般包含以下功能：平台设置业务对接功能，集中收集管理零散业务数据;数据资源库和数字转换工具，对企业各部门提交的材料进行分类归档和转化筛查，统一不同部门的材料格式和质量标准，使制定管理决策的过程更加便捷精确。此外，企业还应当定期对平台进行清理和维护，更新数据资源，检查系统漏洞，保证平台功能可以正常使用，从而实现管理决策的系统化和标准化。
在数字经济时代，为了推动企业管理实现高质量发展，管理层要把数字技术全面融入各项管理工作中，积极探索提升管理质量的有效途径。一些成功企业采取的具体措施包括：建立健全数字化管理体系，确保企业信息安全;灵活运用智能技术，提高企业经营管理效率;培养高精尖技术人才，打造数字驱动决策的管理机制;施行跨部门协同管理模式，实现数据资源流通共享。通过这些措施，有助于企业提升管理水平，在数字经济的洪流之中站稳脚跟。
