数字经济大学生就业培训

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解数字经济是以数字技术为核心驱动力的新型经济形态，明确其核心生产要素是“数据”，依托信息技术实现经济活动数字化、网络化和智能化的本质特征。

2. 知晓数字经济的核心特征、主要组成部分、典型应用场景、全球发展趋势、面临的挑战与风险以及中国数字经济的特色等基础概念和知识体系。

3. 认识数字经济在全球及中国经济发展中的重要地位和作用，了解其对经济范式重构的意义。

（二）技能层面

1. 能够准确区分数字经济的核心特征，如数据作为关键生产要素、数字技术深度融合等，并能结合实际案例进行阐述。

2. 学会辨别数字经济的主要组成部分，如数字产业化、产业数字化等，能够分析传统行业数字化升级的具体表现。

3. 具备识别数字经济典型应用场景的能力，能举例说明电子商务、金融科技等领域的数字经济应用。

（三）实践层面

1. 能运用数字经济的相关知识，分析身边的经济现象和企业案例，判断其是否属于数字经济范畴。

2. 关注数字经济发展动态，能够结合全球发展趋势和中国政策，思考数字经济在区域经济发展中的应用潜力。

二、学习重点

（一）数字经济的内涵与核心特征

1. 数字经济的定义：以数字技术为核心驱动力，以数据为核心生产要素，依托信息技术实现经济活动数字化、网络化和智能化的新型经济形态。

2. 核心特征

数据作为关键生产要素：数据成为战略资源，通过收集、分析和应用创造价值，如同石油在传统经济中的地位。

数字技术深度融合：5G、物联网、云计算、AI等技术渗透到生产、流通、消费各环节，推动经济活动变革。

平台化与共享经济：电商平台、共享出行、在线服务等新模式涌现，改变传统经济运营模式。

虚实结合：实体经济与数字技术融合，如智能制造、数字孪生等，实现线上线下一体化发展。

（二）数字经济的主要组成部分

1. 数字产业化：信息技术产业本身，包括半导体、软件、通信设备等，是数字经济的基础支撑。

2. 产业数字化：传统行业通过数字化升级，如农业物联网、工业互联网、智慧医疗等，提升生产效率和服务质量。

3. 数字化治理：政府利用数字技术提升公共服务水平，如“一网通办”、数字政务等，提高治理效能。

4. 数据价值化：数据确权、交易、隐私保护等配套体系，保障数据安全和合理利用，释放数据价值。

（三）数字经济的典型应用场景

1. 电子商务：跨境电商、直播带货、社交电商等，改变传统购物方式，拓展市场空间。

2. 金融科技：移动支付、数字货币、区块链金融等，提升金融服务效率和安全性，创新金融产品和服务模式。

3. 智慧城市：交通调度、能源管理、安防监控的数字化，提高城市管理水平和居民生活质量。

4. 工业4.0：智能制造、个性化定制、供应链数字化等，推动制造业转型升级，实现智能化生产。

（四）数字经济的全球发展趋势

1. 规模增长：2022年中国数字经济规模超50万亿元，占GDP比重41.5%，呈现快速增长态势。

2. 政策扶持：各国推动数字战略，如欧盟《数字市场法案》、中国“东数西算”工程，为数字经济发展提供政策保障。

3. 国际竞争：中美在5G、AI、芯片等领域的科技博弈加剧，数字经济成为国际竞争的重要战场。

（五）数字经济面临的挑战与风险

1. 数据安全与隐私：个人信息泄露、跨境数据流动监管等问题，威胁数字经济健康发展。

2. 数字鸿沟：地区间技术发展不平衡，导致贫富差距扩大，影响社会公平。

3. 就业结构变化：传统岗位被自动化取代，劳动者需要进行技能转型，适应数字经济发展需求。

（六）中国数字经济的特色

1. 市场规模优势：超10亿网民基础，催生庞大应用场景，为数字经济发展提供广阔市场空间。

2. 政策引领：“十四五”规划明确数字经济为经济增长新引擎，从国家战略层面推动数字经济发展。

3. 平台经济监管：反垄断与健康发展并重，如对阿里、腾讯等平台企业进行整改，促进平台经济规范发展。

 三、应知应会要点 

（一）应知内容

1. 数字经济的定义、核心特征、主要组成部分、典型应用场景、全球发展趋势、挑战与风险以及中国数字经济的特色等基础概念和知识。

2. 中国数字经济的规模数据，如2022年规模超50万亿元，占GDP比重41.5%，以及相关政策，如“十四五”规划对数字经济的定位。

3. 数字经济在全球发展中的重要地位和作用，以及国际竞争的主要领域，如5G、AI、芯片等。

（二）应会技能

1. 能够准确阐述数字经济的定义和核心特征，并能结合具体案例进行说明。

2. 学会区分数字经济的主要组成部分，能够分析传统行业数字化升级的具体表现，如农业、工业、医疗等领域的数字化应用。

3. 具备识别数字经济典型应用场景的能力，能举例说明电子商务、金融科技、智慧城市、工业4.0等领域的具体应用案例。

4. 能够关注数字经济发展动态，结合全球发展趋势和中国政策，分析数字经济在区域经济发展中的应用潜力和发展机遇。

5. 认识到数字经济发展面临的挑战与风险，如数据安全、数字鸿沟、就业结构变化等，能够提出初步的应对思路和建议。

第二课时

国家对数字经济发展的政策支持教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 系统梳理国家数字经济政策体系，理解从顶层设计到地方实施细则的逻辑脉络，明确核心政策文件的战略定位与协同关系。

2. 深入解读数字经济作为国家“第三种经济形态”的战略意义，理解其在补技术短板、强产业根基、创发展新局中的核心作用。

3.了解国家数字经济战略的三个发展阶段，以及每个阶段的核心政策和发展重点。

（二）技能层面

1. 掌握政策红利与风险边界，学会抓取资金支持、资质认证、要素市场化、基础设施等方面的政策红利。

2. 能够根据企业类型精准匹配政策方向，制定适合企业的数字化转型策略。

3. 学会运用政策工具进行补贴申报、资质认证、数据要素应用等实操操作。

（三）实践层面

1. 能为企业绘制政策图谱，梳理所属行业的政策支持链条，找到政策交集点。

2. 能够对照相关法律法规，为企业列出潜在合规漏洞，制定风险防范措施。

3. 能运用政策红利测算方法，为企业投资决策提供参考，选择符合国家战略且长期收益显著的项目。

 二、学习重点

（一）政策体系与战略演进

1. 政策金字塔结构

顶层设计：以《“十四五”数字经济发展规划》为核心，提出“数字产业化+产业数字化”双轮驱动战略，明确2025年数字经济核心产业增加值占GDP 10%的硬指标。 

专项政策：涵盖《新一代人工智能发展规划》《数据安全法》《“东数西算”工程实施方案》等，例如“东数西算”可降低东部企业算力成本40%。

地方细则：以广东、浙江为例，体现政策从国家到地方的穿透落地，如广东2023年数字经济规模达5.9万亿元，浙江“未来工厂”推动生产效率提升35%。

2. 战略三阶段

2015-2020年：消费互联网筑基期，以《“互联网+”行动指导意见》为核心，推动电商、在线政务等民生数字化，2020年电商交易额达37.2万亿元。

2021-2025年：双轮驱动转型期，聚焦产业数字化与数字产业化协同，“上云用数赋智”行动带动2023年超400万家企业上云。 - 

2026-2035年：全球强国冲刺期，重点布局6G、量子计算等未来技术，目前6G研发已启动，预计2030年商用。

（二）政策工具箱：企业可抓取的四大红利

1. 资金支持类；中央财政安排200亿元支持中小企业数字化转型，地方如深圳对数据资产质押贷款给予50%贴息。

 企业可申请国家中小企业发展基金、地方数字经济专项基金，例如某省计划2023-2025年投入10亿元，按企业数字化改造投入的20%给予补贴。

2. 资质认证类；获评“专精特新”的企业可享受所得税减按15%征收等税收优惠及政府优先采购资格。

成为“数字化转型标杆企业”能获得政策背书，如海尔卡奥斯平台带动3.6亿用户参与定制化生产，2023年相关业务营收增长42%。 

3. 要素市场化类；数据要素市场化是政策创新重点，北京国际大数据交易所2023年交易额突破500亿元，某医疗数据服务商通过合规交易实现营收增长300%。 

企业可切入数据标注、清洗、安全服务等细分环节，或参与“东数西算”工程中的算力调度服务，利用西部“算力券”降低40%算力成本。

4. 基础设施类 ；国家大力推进数字基础设施建设，2025年目标建成290万个5G基站、覆盖5亿家庭的千兆光网。

硬件企业可参与基站建设，软件企业可开发智慧家庭应用，符合条件的企业可纳入“新型基础设施供应商名录”，获取政府订单。

（三）政策落地：企业避坑与机遇推演

1. 风险预警清单

技术迭代风险：6G、AI等技术路线尚未定型，建议企业先试点再推广，避免盲目投入。

合规成本风险：企业需提前参考 上海《数据分类分级指南》，建立数据安全管理体系，避免因数据分类不规范被罚。

2. 三维机遇模型（企业适配策略）

技术密集型企业：聚焦6G、量子计算、工业软件领域，申请“专精特新小巨人”企业（高可获500万元补贴）。

模式创新型企业：围绕工业互联网平台、数据交易所，申报“双跨平台”。

场景落地型企业：布局智能工厂、智慧农业，申请“智能制造试点”（部分地方补贴比例达30%）。

（四）实战沙盘：政策红利测算 以某制造企业为例，对比建设数字孪生车间和开发电商平台的政策补贴、投资回报率及长期收益，说明如何选择符合国家战略且收益显著的项目。

 三、应知应会要点 

（一）应知内容

1. 国家数字经济“双轮驱动”的内涵，即“数字产业化”与“产业数字化”，以及2025年数字经济核心产业增加值占GDP 10%的目标。 

2. 国家数字经济政策体系的构成，包括顶层设计、专项政策和地方细则。

3. 国家数字经济战略的三个发展阶段及其核心政策和发展重点。 4. 企业申请政策补贴的核心条件，包括匹配量化指标、提交合规证明、参与示范项目申报等。

（二）应会技能

1. 能够梳理本企业所属行业的政策支持链条，绘制政策图谱，找到政策交集点。

2. 能对照《数据安全法》《个人信息保护法》，为企业列出潜在合规漏洞，制定风险防范措施。

3. 掌握政策红利测算方法，能为企业投资决策提供参考，比较不同项目的政策补贴、投资回报率及长期收益。

4. 根据企业类型，精准匹配政策方向，制定适合企业的数字化转型策略，申请相应的资质认证和政策补贴。

第三课时

数字经济基础认知教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解数字经济的定义、特征、发展历程及核心要素，明确其在国家经济发展中的战略地位。

2. 知晓数字经济对制造业、服务业、农业等行业的影响，认识到数字经济是企业生存和发展的“基础设施”。

3. 了解全球数字经济发展的竞争态势，以及中国在数字经济发展中的优势和挑战。

（二）技能层面

1. 能够识别数字经济的典型应用场景，如扫码支付、电商平台、智能制造等，并分析其背后的数字经济原理。

2. 学会区分数字产业化和产业数字化，能够举例说明两者的具体表现。

3. 掌握数字经济核心要素的作用和相互关系，如数据、数字基础设施、数字技术创新和制度环境等。

（三）实践层面

1. 能运用数字经济的相关知识，分析身边的经济现象和企业案例，判断其数字化转型的方向和潜力。

2. 关注数字经济发展动态，能够结合国家政策和技术趋势，思考企业在数字经济时代的发展策略。

 二、学习重点

（一）数字经济的定义与特征

1. 技术定义：以数据为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力，具有边际成本趋近于零、网络效应指数级增长、数据越用越值钱等特征。

2. 产业定义：包括数字产业化（如华为5G基站设备、阿里云服务器等）和产业数字化（如三一重工智能工厂、盒马鲜生等）。

3. 战略定义：全球数字经济竞争激烈，各国通过制定政策和技术创新争夺产业话语权，中国以“东数西算”“双千兆网络”等构建基础设施优势。

（二）数字经济的发展历程

1. 1.0阶段（1994-2008）：PC互联网启蒙，信息在线化，网购渗透率低。

2. 2.0阶段（2009-2019）：移动互联网爆发，商业模式从“卖产品”到“卖服务”转变。

3. 3.0阶段（2020-2025）：产业数字化攻坚，政策驱动企业上云，典型案例有海尔卡奥斯平台。

4. 4.0阶段（2026-）：数实融合深水区，6G研发启动，数字孪生技术应用前景广阔。

（三）数字经济的核心要素

1. 数据要素：作为新时代的“石油”，其价值链条包括采集、存储、加工和交易，政策支持数据要素市场化。

2. 数字基础设施：如双千兆网络、“东数西算”工程等，为数字经济发展提供“高速公路”。

3. 数字技术创新：面临工业软件、GPU芯片等“卡脖子”领域，也有华为欧拉操作系统等突破案例。

4. 制度环境：政策提供红利，如企业数字化改造补贴，同时划定监管红线，如《数据安全法》。

（四）数字经济对行业的影响

1. 对制造业：从“批量生产”到“定制化”，如浙江某服装企业用C2M平台提升库存周转率。

2. 对服务业：从“标准化”到“个性化”，如银行业手机银行降低服务成本，教育业AI批改作业提高效率。

3. 对农业：从“靠天吃饭”到“精准种植”，如数字大棚提高亩产、减少用水量。

（五）数字经济的核心解读

1. 数字经济是企业生存的“基础设施”，企业需重构思维，从“绿皮火车”向“动车组”转变。

2. 数据的价值在于加工和应用，未经加工的数据如同原油，需通过算法提炼才能产生商业价值。

 三、应知应会要点

（一）应知内容

1. 数字经济的定义、三层解剖（技术、产业、战略）及特征（边际成本趋近于零、网络效应指数级增长、数据越用越值钱）。

2. 数字经济发展的四个阶段及其标志性事件、核心特征。

3. 数字经济的核心要素（数据、数字基础设施、数字技术创新、制度环境）及其作用。

4. 数字经济对制造业、服务业、农业的具体影响案例，如三一重工智能工厂、盒马鲜生、数字大棚等。

5. 全球数字经济竞争态势及中国的战略布局，如“东数西算”“双千兆网络”等。

（二）应会技能

1. 能够举例说明数字经济的特征，如微信新增用户成本、抖音用户增长速度等。

2. 学会区分数字产业化和产业数字化，能分别列举相关企业和案例。

3. 掌握数字经济核心要素的应用，如分析某企业如何利用数据要素和数字基础设施实现发展。

4. 能够运用数字经济的相关知识，分析一个传统企业数字化转型的必要性和可能路径。

5. 关注数字经济政策和技术动态，能简要说明其对企业和行业的影响。

第四课时

企业数字化转型的方法与策略教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解企业数字化转型中技术应用、业务流程优化、组织架构与人才体系调整的重要性及相互关系。

2. 知晓云计算、大数据、人工智能等技术在数字化转型中的作用，以及业务流程数字化优化的基本思路。

3. 认识组织架构与人才体系调整对数字化转型的支撑作用，明确转型过程中可能面临的挑战。

（二）技能层面

1. 能够根据企业实际情况，运用技术组合拳的底层逻辑，选择合适的技术应用方案。

2. 掌握业务流程数字化优化的诊断、设计、落地和评估方法，能制定具体的优化方案。

3. 学会调整组织架构与人才体系，以适应数字化转型的需求，包括设计敏捷型组织、构建人才能力模型等。

（三）实践层面

1. 能结合企业实际，制定初步的数字化转型技术应用方案，包括技术选型、落地步骤和避坑措施。

2. 能够运用业务流程数字化优化方法，对企业现有流程进行诊断和优化，提升效率和效益。

3. 能根据企业特点，设计组织架构调整策略和人才培养计划，为数字化转型提供组织和人才保障。

二、学习重点

（一）数字化转型中的技术应用

1. 技术组合拳的底层逻辑

技术栈的黄金三角架构：底层云计算底座、中层大数据中台、顶层AI应用层的功能及协同作用，如海尔卡奥斯平台的技术架构案例。 

技术协同的化学反应：通过永辉超市的案例，理解技术组合如何实现“1+1+1>3”的效果。

政策催化技术组合落地：徐工集团利用政策资金实现技术组合落地的案例，掌握“政策资金+科学配比”的模式。

2. 技术选型的三看原则

第1看业务痛点的精准对标：通过连锁超市和汽车配件厂的案例，学会使用“痛点-技术匹配矩阵”。

第二看投入产出的精明算账：中小企业ROI测算方法，如服装加工厂的方案对比，以及政策杠杆对回收期的影响。

第三看政策红利的精准捕捉：了解国家和区域级相关政策，如“上云用数赋智”行动、“大数据工具包”等。

3. 技术落地的三步走战略

第一步设备联网：某汽配厂的实施路径及政策适配，掌握设备联网的方法和补贴申请。

第二步数据打通：永辉超市的数据流通案例，了解数据中台建设和避坑要点。

第三步智能应用：海尔的设备AI医生和中小企业轻量化应用案例，掌握不同规模企业的智能应用方式。

4. 技术应用的避坑指南 

技术陷阱：避免“先上系统后联网”的错误，明确基础建设的重要性。

大而全误区：分阶段投入策略，如某中型企业的三年投入计划，提高ROI。

政策依赖症风险：掌握安全线原则，确保企业自有资金能支撑后续维护。

（二）业务流程数字化优化方法与实践

1. 诊断：找到流程的“病灶”三维度诊断模型：效率、成本、体验维度的具体分析方法，如泳道流程图、价值流图析的应用。 

工具推荐：掌握价值流图析（VSM）量化浪费的方法，为数字化改造提供靶点。

2. 设计：开“数字化药方” 目标量化：将抽象目标转化为具体硬指标，如订单处理时间的压缩。

技术选型：针对不同流程问题选择合适的技术，如RPA、AI、低代码平台的应用场景。

架构设计：制造业“ERP+AI算法+看板系统”组合案例，理解技术架构设计。

3. 落地：实施“数字化手术” - 试点过渡：小场景验证方法，如零售企业的门店试点。

变革管理：“三步法”减少抵触，如某国企的实践经验。 

风险防控：设置“双轨期”，确保新老系统平稳过渡。

4. 评估：术后“康复检查” - 四维指标：效率、成本、质量、体验指标的具体含义和计算方法，如流程周期缩短率、单流程成本下降幅度等。

5. 行业实践案例 

制造业：汽车焊装流程优化案例，了解数字孪生+物联网的应用效果。

服务业：医院分诊流程再造案例，掌握AI分诊+移动终端的优化方法。

6. 关键心法总结 

流程为骨，数据为血：强调数据在流程中的流动，如电商的库存补货机制。

敏捷迭代：运用Scrum方法提升优化效率，如某互联网企业的实践。 

文化先行：建立“数据说话”的文化，如将流程优化提案纳入KPI。

（三）组织架构与人才体系在数字化转型中的调整策略

1. 组织架构的数字化重构策略，从科层制到网络化的结构转型：“大中台+小前台”模式的组成和优势，如某互联网企业的架构设计。

敏捷型组织设计原则：团队小型化、决策权下沉、动态组队机制的具体实施方法。

数字化治理架构设计：三级治理体系的职责和组成，如数字化转型委员会、能力中心和业务单元的设置。

2. 人才体系的数字化适配策略，复合型人才能力模型构建：数字化、专业人才和应用人才的能力要求。

人才获取与培养路径：外部吸引策略如精准画像、灵活聘用，内部培养体系如“三维度培养模型”。

人才评估与激励机制革新：“人才数字化成熟度矩阵”的评估维度，以及项目跟投机制、数字化积分制等激励方式。

3. 组织与人才调整的实施要点，变革管理中的关键动作：高管示范、小范围试点、文化软植入的具体做法。

典型阻力与应对策略：针对部门利益冲突、员工抵触情绪、能力恐慌心理的解决方法。

阶段性评估指标：组织敏捷度、人才适配度、协作效率、文化认同度的核心指标。

4.行业实践案例解析，制造业案例：某装备企业设立工业互联网小组、推行技能矩阵认证的具体措施。 

服务业案例：某连锁餐饮招聘“数字店长”、开发“数字伙伴”计划的人才策略。

5. 配套工具与落地模板，组织诊断工具包：部门协作热力图、人才能力缺口分析表、决策链条流程图的作用和使用方法。

转型路线图模板：“三阶段演进”模板的时间节点和主要任务。

 三、应知应会要点

（一）应知内容

1. 技术组合拳的底层逻辑、技术选型原则和落地步骤，以及技术应用中的常见陷阱和避坑方法。

2. 业务流程数字化优化的诊断、设计、落地和评估方法，以及行业实践案例中的优化效果。

3. 组织架构数字化重构的模式和原则，人才体系适配的能力模型、培养路径和激励机制，以及实施要点和行业案例。

（二）应会技能

1. 技术应用

 能根据企业业务痛点，运用“痛点-技术匹配矩阵”选择合适的技术方案。

会计算技术投入的ROI，考虑政策补贴对回收期的影响，制定分阶段的技术落地计划。

能避免技术应用中的常见陷阱，如不盲目追求大而全，合理控制政策依赖。

2. 业务流程优化

能运用三维度诊断模型和价值流图析，找出企业流程中的“病灶”。 

会根据诊断结果，选择合适的技术和架构，设计量化的优化目标和方案。

能制定流程优化的落地计划，包括试点、变革管理和风险防控措施，并运用四维指标评估优化效果。

3.组织与人才调整

能根据企业特点，设计网络化、敏捷型的组织架构，建立数字化治理体系。

会构建适合企业的人才能力模型，制定人才获取和培养计划，设计评估和激励机制。 

能应对组织与人才调整中的阻力，如部门利益冲突和员工抵触情绪，运用阶段性评估指标监控转型效果。

第五课时

企业数字资产的定义与价值评估教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解企业数字资产的本质内涵，明确其与数据、信息的概念边界，知晓数字资产在企业数字化转型中的重要地位。

2. 掌握企业数字资产的分类方式，包括按存在形态和价值创造方式的分类，了解不同类型数字资产的特点。

3. 熟悉企业数字资产的特点，如无形性、可复制性、时效性等，认识到数字资产管理的特殊性和重要性。

（二）技能层面

1. 能够准确判断企业拥有的数字资产类型，如数据类、知识类、权益类等，并能举例说明。

2. 学会运用成本法、收益法、市场法、期权法等价值评估方法，对不同类型的数字资产进行初步评估。

3. 掌握组合评估策略，能根据数字资产的特点选择合适的评估方法组合，提高评估准确性。

（三）实践层面

1. 能结合企业实际，对企业拥有的数字资产进行分类整理，明确各类资产的价值创造方式。

2. 运用所学的价值评估方法，对企业的某一项或某一类数字资产进行价值评估，形成初步的评估报告。

3. 关注数字资产交易市场动态，能够参考市场案例和数据，对企业数字资产的管理和运营提供建议。

二、学习重点

（一）企业数字资产的定义、分类与特点

1. 企业数字资产的定义

本质内涵：由企业拥有或控制，以数字形式存在，能带来经济利益或竞争优势的资源，如客户数据、数字化产品等。 

与相关概念的区别：数据是原始记录，信息是整理后的数据，数字资产是有价值且有明确权属的信息集合，如电商的精准用户画像数据库。

2. 企业数字资产的分类

按存在形态分类

数据类资产：包括业务运营数据、客户相关数据、生产制造数据，如零售企业的POS销售数据、银行的客户征信数据、汽车工厂的设备运行数据。

知识类资产：包含知识产权数字载体、流程与方法知识库、经验与智慧结晶，如软件企业的源代码库、咨询公司的数字化咨询方法、保险公司的智能定损模型。

权益类资产：有数字版权、数字商标与品牌、数字权益凭证，如视频平台的影视剧数字版权、互联网企业的域名、电商平台的用户积分体系。

工具与平台类资产：包括软件与系统、数字化平台、算法与模型，如制造业企业的MES系统、互联网企业的云计算平台、金融科技公司的智能风控算法。

按价值创造方式分类：直接价值型资产（如手游产品）、间接价值型资产（如客户数据分析报告）、战略价值型资产（如核心技术数字知识库）。

3. 企业数字资产的特点：无形性与虚拟性、可复制性与边际成本递减、时效性与动态性、高增值性与创新性、易流失性与高风险性、整合性与协同效应。

（二）数字资产的价值评估方法

1. 成本法 

思路：计算开发或获取数字资产的成本，如研发工资、设备购置、运维费用等。

应用：适合评估新建成的数据库、自研软件等，需考虑无形损耗，如某AI算法成本710万，两年后价值可能只剩426万。 

局限性：无法反映数字资产的未来收益，可能低估资产价值，如电商用户数据开发成本500万，年增收2000万，成本会低估。

 2. 收益法 

思路：按数字资产未来能带来的收益进行折现评估，如某设备预测性维护模型每年省2000万，3年总收益现值约4560万。

关键参数：收益期、折现率（数字资产风险高，通常加10%-15%）、收益分成，适合评估能直接赚钱的客户数据、算法模型。

3. 市场法 

思路：参考市场上类似数字资产的交易价格，如卖用户标签体系，参考类似案例调整参数评估，如A公司案例调整后评估值约2515万。 

注意事项：需有活跃交易市场，参考数据交易所报价、上市公司并购案例，不同行业数据价格有差异，如金融数据比制造业贵20%-30%。 

4. 期权法

思路：给未来可能性定价，如对未开发但有潜力的数据用B-S模型评估，假设数据直接价值1000万，期权价值约327万，总价值1327万。

应用：适合评估没明确用途但潜力大的数据、在研算法模型。 5. 组合策略：根据不同资产类型选择不同方法组合，如客户数据库用“收益法70%+市场法30%”，某互联网企业评估资产包时分别设不同方法权重算综合值。

 三、应知应会要点 

（一）应知内容

1. 企业数字资产的定义、与数据和信息的区别，以及按存在形态和价值创造方式的分类。

2. 企业数字资产的六大特点，如无形性、可复制性等，以及这些特点对数字资产管理的影响。

3. 成本法、收益法、市场法、期权法的基本思路、应用场景和局限性，以及组合评估策略的重要性。

（二）应会技能

1. 能够根据企业实际情况，准确判断企业拥有的数字资产类型，并说明其特点和价值创造方式。

2. 运用成本法计算数字资产的初始成本，并考虑无形损耗调整价值，如计算某自研软件的评估值。

3. 运用收益法对能产生未来收益的数字资产进行评估，确定收益期、折现率等参数，如评估某客户数据的价值。

4. 运用市场法参考类似案例对数字资产进行评估，调整相关参数，如评估某数字版权的价值。

5. 运用期权法对有潜力的数字资产进行评估，如评估某在研算法模型的价值。

6. 根据数字资产的特点，选择合适的评估方法组合，进行综合评估，如对企业数字资产包进行评估。

第六课时

企业数字化业务拓展实践与案例分析教学大纲

一、培训目的

（一）认知层面

1. 理解企业数字化业务拓展的市场趋势与机遇，明确需求侧、供给侧及连接层的底层驱动力量。

2. 知晓数字化业务拓展的五大黄金赛道，掌握机会识别的工具与方法。

3. 认识数字化业务拓展过程中可能面临的技术、组织及合规风险，了解风险防控的基本思路。

（二）技能层面

1. 能够运用需求-技术匹配矩阵、波特五力数字化变形等工具，识别企业数字化业务拓展的机会。

2. 掌握数字化业务拓展的三维度定位策略（用户、技术、生态）和四阶段实施路径。

3. 学会从成功案例中提取可复制的经验，为企业数字化业务拓展提供参考。

（三）实践层面

1. 能结合企业实际，运用机会识别工具包，发现潜在的数字化业务拓展机会。

2. 能够根据三维度定位策略和四阶段实施路径，制定初步的数字化业务拓展方案。

3. 通过分组演练，提升数字化业务拓展方案的设计与展示能力，培养业务创新思维。

二、学习重点

（一）数字化业务拓展的市场趋势与机遇

1. 三大底层趋势驱动

需求侧：用户行为数字化迁徙，日均使用智能设备时长超6.2小时，催生场景化需求，如咖啡品牌推出“会议室咖啡速递”服务，美妆品牌在虚拟试妆游戏中植入产品。

供给侧：技术成本边际递减，云计算使IT基础设施成本下降76%，AI算法训练成本每年降50%，如中小服装企业用AI设计新款成本降低、速度提升，物流公司用边缘计算盒优化路线。

连接层：万物互联重构商业逻辑，全球物联网设备超120亿台，“硬件+服务”模式爆发，如空调厂商转型卖室内空气质量服务，三一重工桩机联网后按打桩米数收费。

2. 五大黄金赛道解析

产业互联网平台：制造业“设备联网-数据中台-智能服务”路径，如徐工汉云平台连接设备推出服务，中小企业做“共享注塑云平台”提升产能利用率。

数字孪生应用：建筑行业用数字孪生做施工模拟，城市数字孪生模拟交通流量调节红绿灯。

数据要素市场化：金融数据变现成熟，如征信公司加工小微企业流水数据，医疗影像数据标注后出售。

沉浸式体验经济：零售“元宇宙门店”降低退货率、提高客单价，教育领域VR实训课提升考证通过、降低设备成本。

绿色数字化服务：碳足迹核算催生新业务，如能源企业开发碳排量监控系统，“虚拟电厂”聚合家庭光伏电站。

3. 机会识别工具包 

需求-技术匹配矩阵：横轴技术成熟度，纵轴需求迫切度，交叉点为黄金机会，如电子厂优先做“PCB板AI质检”。

波特五力数字化变形：传统五力模型+数字要素，如共享单车企业用用户骑行数据提升议价能力。

蓝海机会扫描清单：现有业务能否“服务化”、数据能否“产品化”、流程能否“平台化”。

（二）成功案例深度解码

1. 制造业转型标杆：海尔卡奥斯 - 业务拓展路径：从家电制造商到定制化生态平台，分三步，先用户交互数字化，再生产流程柔性化，最后生态能力输出。

关键成功因素：“人单合一”组织保障，数据闭环设计，中小企业可先做“局部数字化服务”。

2. 服务业创新典范：满帮集团 - 业务模式创新：重构公路货运信息匹配模式，用APP连接司机和货主，核心创新动态定价算法，延伸服务推出“货运版花呗”。

 数据资产运营：运输数据→信用数据→金融数据三级升值，中小物流企业可先做“单功能数字化”。

3. 农业数字化突围：极飞科技

从硬件到服务的转型：原业务农业无人机研发，新业务“数字农业操作系统”，盈利模式按服务面积收费，比卖硬件利润高3倍。

技术赋能路径：无人机采集图像→AI识别病虫害→自动喷施农药，结合气象数据预测产量，农业创业者可复制“工具+数据”模式。 

（三）数字化业务拓展策略与实施路径

1. 三维度定位策略 

用户维度：找未被满足的数字化需求，用用户旅程地图数字化改造，用“Jobs-to-be-done”理论，如教育机构开发“作业AI批改”小程序，外卖平台推出“即热套餐+餐具回收”服务。 

技术维度：算清数字化投入产出比，用公式计算业务拓展ROI，用“最小可行性产品（MVP）”验证，如餐饮连锁做“智能备餐系统”，便利店先做“小程序拼团”。

生态维度：构建数字化价值网络，如建材市场联合商户建平台形成闭环，先做“连接器”再做“价值分配者”。

2. 四阶段实施路径

机会验证期（0-3个月）：做用户深访、竞品拆解、MVP快速开发，用“假设-验证”工作表。

模式打磨期（3-9个月）：跑通单用户盈利模型，重点看CAC<LTV/3。 

规模扩张期（9-18个月）：技术赋能下标准化复制，避免“规模不经济”。 

生态构建期（18个月后）：开放API，制定生态规则，如农业电商平台形成三赢生态。

3. 风险防控要点

技术风险：分阶段投入技术，先做“人工数字化”验证业务逻辑，再上AI，如电商改“人工+AI”混合模式。

组织风险：新业务独立核算，成立独立数字业务单元，如制造业CEO成立独立单元后老部门主动协作。

合规风险：业务设计时同步做“合规体检”，金融、医疗等行业请律师提前介入，如医疗平台按标准改造后成合规标杆。

 三、应知应会要点 

（一）应知内容

1. 数字化业务拓展的三大底层趋势驱动、五大黄金赛道及机会识别工具包的具体内容。

2. 海尔卡奥斯、满帮集团、极飞科技等成功案例的业务拓展路径、关键成功因素及可复制点。

3. 数字化业务拓展的三维度定位策略、四阶段实施路径及各阶段的关键动作和指标。

4. 数字化业务拓展过程中可能面临的技术、组织及合规风险，以及相应的防控要点。

（二）应会技能

1. 能够运用机会识别工具包，结合企业实际，发现潜在的数字化业务拓展机会。

2. 能根据三维度定位策略，从用户、技术、生态三个维度为企业数字化业务拓展进行定位。

3. 掌握四阶段实施路径，能够制定企业数字化业务拓展的阶段性计划，并明确各阶段的关键动作和指标。

4. 能够从成功案例中提取经验，为企业数字化业务拓展提供参考，如中小企业如何借鉴海尔卡奥斯先做局部数字化服务。

5. 能够识别数字化业务拓展过程中的潜在风险，并提出相应的防控措施，如技术风险的分阶段投入策略。

6. 通过分组演练，能够设计并展示企业数字化业务拓展方案，提升业务创新能力和市场敏锐度。