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企業(yè)數字化轉型面臨的風險有三：創(chuàng)新風險、市場風險、安全風險

隨著數字化時代的到來，企業(yè)如何利用數字新技術應對市場環(huán)境的快速變化，實現可持續(xù)發(fā)展？筆者認為，面對數字化轉型的三大風險，企業(yè)須先做好幾件事。

數字化時代企業(yè)迎來轉型發(fā)展新機遇

不同技術的發(fā)展都需要經歷從成長到成熟的過程，遵循不同的發(fā)展路徑，采用不同的應用模式。數字技術是典型的快速成長技術，從2012年起，與數字技術相關的發(fā)明與技術轉移量經歷了前所未有的密集式增長，在世界五大頂尖知識產權辦公室登記的發(fā)明與技術轉移量年均增長率高達19%。數字技術的爆發(fā)式增長成為產業(yè)轉型發(fā)展的“內燃機”。

數字產品服務成本更低。 隨著數字技術的持續(xù)進步，網絡、功能、應用和內容不斷拓展，企業(yè)可用的數字產品與服務的價格快速下降。據OECD統計， 2000年至2018年，相對于平均消費價格45%的增長，OECD國家通信技術相關產品的價格降低了20%。在歐洲地區(qū)和美國，電信服務的價格降低了10%到25%，信息通信技術產品的價格降低了80%，甚至更多。中小企業(yè)也能承擔起大數據、云計算、物聯網等技術的使用成本，企業(yè)數字化發(fā)展的門檻不斷降低。云計算服務在過去4年中增長超過50%，平均56%的大企業(yè)和27%的小企業(yè)都在購買云服務。

數據使能基礎漸強。從數據傳輸能力看，跨境數據流動擁有堅實的支撐基礎，從速度到范圍保障企業(yè)對研發(fā)、生產、供應、售后的整條產業(yè)鏈高效協同。2018年，已建成448個，長達1200萬公里的海底電纜在全球傳輸數據。同時全球互聯網帶寬在2018年達到了393TB。

從數據規(guī)模看，大數據分析正從無處不在的網絡終端用戶設備、物聯網擴展到數據中心，為企業(yè)帶來源源不斷的數據分析儲備。CISCO判斷2021年全球IP流量將是2018年的兩倍，并在2022年達到每月400EB ，其中源自數據中心的流量到2021年也將比2018年翻倍。

數字化轉型滲透率趨高。 數字化轉型正在以不同的速度和范圍觸及經濟社會的各個行業(yè)，成為大勢所趨，倒逼企業(yè)變被動為主動緊抓轉型機遇。目前數字化轉型的滲透程度從對基本數字技術的使用到高層次數字技術功能的開發(fā)，滲透范圍從信息通信、交通、零售等先導領域擴展到食品、輕工業(yè)以及裝備制造業(yè)。機器人、3D打印是制造業(yè)中數字化轉型的典型應用，2007年到2016年金磚國家對機器人的使用密集程度以OECD使用密集程度平均值的兩倍增長。2018年國際機器人聯合會統計有超過700家服務機器人制造商提供專業(yè)和私人機器人。

企業(yè)數字化轉型面臨三大風險

順應技術與產業(yè)發(fā)展大勢的企業(yè)紛紛走向數字化轉型之路，充分運用數字技術構建自身的數字化能力，追求在生產模式、運營模式等方面突破創(chuàng)新，取得積極的成效。然而，依然存在一些潛在的風險對企業(yè)數字化轉型形成制約。

創(chuàng)新風險——對傳統企業(yè)而言，數字化轉型要面臨來自新興企業(yè)基于先進技術的低成本競爭，創(chuàng)新路徑的選擇至關重要，如果對數字化趨勢、市場需求判斷不正確，對自身優(yōu)勢認識不準確而選擇了錯誤的融合應用場景、在錯誤的方向上開發(fā)數字產品和服務，或者在商業(yè)模式創(chuàng)新過程中對研發(fā)能力、成本控制以及管理水平整體掌控不足，都有可能導致企業(yè)轉型失敗。

對新興企業(yè)而言，通常以創(chuàng)新的數字產品或服務見長。他們所創(chuàng)造的新知識產品豐富了知識產權的客體范圍，遺傳編程、人工神經網絡等“可專利性”的客體紛紛出現。但是現有法律對這些創(chuàng)新技術的保護存在空白，導致企業(yè)研發(fā)投入的技術外溢，損害創(chuàng)新企業(yè)的利益，還會帶來專利侵權的法律糾紛，影響企業(yè)創(chuàng)新的積極性。

市場風險——手握數據資源的企業(yè)占據市場支配地位，常常會濫用其市場地位，采用要求用戶或第三方簽訂排他性條款等手段，妨礙其他競爭對手收集數據，造成其他企業(yè)進入同類市場的壁壘。譬如微信作為中國目前最大的互聯網流量App，幾乎將全部互聯網熟人關系圈社交資源掌控在手，引發(fā)市場競爭失序以及市場資源不公平配置等問題。雖然，數據壟斷首次在我國2019年《禁止濫用市場支配地位行為的規(guī)定（征求意見稿）》中被提及，但還沒有細則可操作落地。

在一些數字化前沿領域如人工智能、無人駕駛，轉型的企業(yè)進入市場后由于相關規(guī)范的滯后將面臨極大的市場經營不確定性。譬如無人駕駛汽車出現事故后應歸因于開發(fā)產品的企業(yè)、產品擁有者還是人工智能產品本身，目前還沒有法律規(guī)定。又如人工智能產品由于模型行為偏差、人機互動等問題可能會造成隱私侵犯、歧視和操縱政治制度等嫌疑，人工智能企業(yè)未來還有可能面臨由政府和行業(yè)專家組成的人工智能倫理委員會發(fā)起的倫理和合法性評估。

安全風險—— 一方面，數字化轉型正在模糊信息技術和運營技術之間的界限，通用數字技術（例如操作系統）和共享服務提供商（例如云服務提供商）所涉及的超鏈接增強了跨部門和跨國界的數字依賴性，對特定部門（例如金融，能源）的利益相關者的數據中斷可能會傳導到其他部門的相關利益方，從而造成跨部門、連鎖性的系統性安全風險。

另一方面，金融科技、自動駕駛等新業(yè)態(tài)的發(fā)展帶來的創(chuàng)造性破壞，也會放大部門本身的安全風險。例如，利用加密貨幣“去中介化”，強化安全性的同時可能帶來對加密貨幣交換的惡意攻擊，又如個人可識別數據的搜集為金融機構帶來了數據被盜或濫用的風險。

做好政策儲備防范化解風險

面對企業(yè)數字化轉型面臨的潛在風險，政府要有防范風險的先手，也要有應對風險的高招，需精準研判，妥善應對。

強化政策支持，跑出創(chuàng)新“加速度”。一是支持數字化轉型創(chuàng)意的商業(yè)化與融合服務的早期商業(yè)化。譬如采用公私合作的方式擴大人工智能、大數據等目標領域的共同投資，以政府研發(fā)補貼為杠桿撬動私人風險投資，又如支持新數字技術應用場景的測試等。二是打造大中小企業(yè)聯動的數字化轉型產業(yè)集群，并專門針對中小企業(yè)設立數字化轉型項目、建立一站式服務機構，為項目開發(fā)提供全程服務。三是完善知識產權保護機制，研究新興技術的知識產權保護可能性。

創(chuàng)新監(jiān)管手段，護航市場迎挑戰(zhàn)。一是完善與數字化相關的法律法規(guī)，針對數字化問題對法律框架進行擴展與補充，以適應新出現的商業(yè)領域發(fā)展需要。二是考慮為新技術和新型商業(yè)模式建立一種監(jiān)管性的“試點區(qū)域”， 在有效防范下推進所期望的創(chuàng)新，在對風險進行了足夠考量的前提下提供足夠的監(jiān)管自由度。三是考慮建立類似“數字化局”的跨部門機構，對數字化轉型整體發(fā)展開展全面分析，研討數字化轉型中的典型問題，中立、有效、可持續(xù)地為政府提出建議。

優(yōu)化風險管理，筑牢安全新屏障。一是對數字安全實施靈活敏捷而非僵化的管理，將政府監(jiān)管機構、信息服務基本運營商、數字產品和服務提供商等利益相關者都納入風險管理的主體范圍，明確各自的風險管理范疇。二是促進不同主體之間的信任，建立相關機制使威脅、漏洞等有效風險信息能夠跨越公共和私營部門界限、大中小企業(yè)界限來分享。三是增強企業(yè)對數字安全的風險意識，組織相關培訓引導企業(yè)管理層把抵御攻擊的商業(yè)模式穩(wěn)定性納入考量，同時提高企業(yè)風險管理技術人員的技能水平。