数字赋能现代商业，“四新” 驱动商业模式迈向生态共荣

当前，数字技术正在重塑商业运行逻辑，从价值主张、价值传递到价值获取全链条推动商业主体开展模式创新，落地成效持续显现。面对全球市场疲软、行业技术竞争加剧的外部环境，国内商贸企业在数字化普及、核心技术应用、复合型人才储备、算法合规治理方面仍存在不少堵点。依托新标杆、新科技、新人才、新规制 “四新” 举措，现代商业有望依托数字力量，构建多方协同的商业新生态。

商业模式创新，本质是企业提出全新价值主张，带动产业链上下游主体共同参与，重塑行业价值网络。随着物联网、大数据、云计算等数字技术快速落地，过去以企业为中心、单向输送价值的传统商业模式已经难以适配市场变化。商贸企业加快商业模式创新，打造长期可持续的竞争能力，才能跟上快速迭代的消费需求，在激烈市场竞争中站稳脚跟。

国家层面持续推动数字技术与实体经济深度融合，以数字化应用助推商贸经济高质量发展。随着数字战略落地推进，越来越多商贸企业意识到，数字化技术能够带动产业链多方主体共创价值，打开商业增长新空间。当前全球市场环境复杂多变，商贸企业如何把握数字化转型机遇，实现可持续创新与高质量发展，剖析数字化转型过程中的现实难题并给出解决路径，对商业行业实践有着较强参考价值。

数字技术赋能现代商业的实践成效

数字化对商业模式的赋能，集中体现在价值主张、价值传递、价值获取三大核心环节。

在价值主张层面，数字化工具提升企业需求挖掘能力，助力企业打造全新价值主张。依托多源数据融合与持续反馈机制，企业整合消费者行为信息，研判用户偏好，建立动态用户画像，挖掘显性与潜在消费需求，快速迭代产品与服务。数字化驱动的柔性运营，能够实现产品功能与用户需求精准匹配。一方面，系统实时监测运营参数，动态调整设备运行状态，稳定商品品质；另一方面，可以快速调整生产、服务流程，适配多品类、小批量的市场需求。数字化还可以打破单一商品功能边界，支持消费者自主搭配产品组合，实现产品智能互联。海量用户数据持续反哺市场研判，形成需求、生产、产品端良性循环。

在价值传递层面，畅通信息流转是价值传递的核心，数字技术有效打通商贸流通信息流。一方面，数字化筑牢产业链价值增值链条。借助风险预警能力，减少市场主体之间信息不对称，打通供应链信息孤岛，提升上下游信息透明度，降低产业链断供风险。数字手段推动各类生产要素高效流转，助力商贸供应链短链化，提升整体运转效率。另一方面，数字化帮助企业维护稳定客群。智能客服、数字化产品优化客户交互体验，降低交易成本，提升消费者满意度、使用意愿。

在价值获取层面，数字化帮助企业降本增效，挖掘全新盈利渠道。数字化系统可以承接大量标准化、重复性工作，优化人力投入，提升运营质量。以仓储调度为例，智能仓储算法自动优化货位布局，提升仓库利用率，精简无效作业，压缩人力成本与库存资金占用，提升出入库效率。同时，数据要素催生出新盈利模式。依托海量数据构建定价模型，根据用户和商品差异实施差异化定价。数据与算法深度融合，进一步释放数据要素商业潜力，激发企业数据交易活力，单边数据供给、数据交易平台等新型商业形态不断涌现。

现代商业数字化转型面临四大关卡

国内商贸领域在机器视觉、自然语言处理、语音识别等数字化技术应用上取得长足进步，数字化转型在价值主张、价值传递、价值获取环节释放增长动能。但转型成果并不代表企业可以顺畅完成数字化模式创新。普及度、核心技术、人才供给、算法治理四道关卡，制约数字技术潜力释放，阻碍商业新模式落地。

第一，行业数字化普及不均衡，大企业转型热度高，中小商贸企业进展缓慢。数字技术和传统商贸业态融合仍处在试点推广阶段，对比海外市场，国内整体普及率还有提升空间。数字化项目集中在一线核心城市，区域分布呈现东部密集、西部薄弱的特点。同时，数字化转型项目大多由大型企业牵头落地，中小企业参与占比偏低，行业数字化红利分配不均。

第二，核心技术存在短板，企业容易陷入低端锁定困境。国内数字产业规模持续扩张，但高端算力、核心芯片等底层技术与国际先进水平仍存在差距。国内企业在终端场景应用具备一定竞争力，但底层设计、高端制造环节对海外技术依赖较重，大算力核心产品仍处于追赶阶段。大量数字化应用集中在质检、设备运维、安全监测等常规运营环节，在研发设计等高附加值场景应用偏少，数字化工具更多用于替代重复性劳动。企业、高校、科研院所协同创新不足，基础研究和市场真实需求脱节，产业链、创新链发展失衡，制约商业模式深层次创新。

第三，行业人才供给缺口较大，人才供需错配拖累转型节奏。商贸数字化相关岗位持续扩容，算法、数据、数字化产品类岗位招聘需求旺盛。但行业人才紧缺程度高，高端复合型人才供给不足。大量技术岗位对硕博等高学历人才需求旺盛。同时，高校人才培养体系和商贸企业实际需求存在脱节。数字技术迭代速度快，企业急需兼具理论功底、场景落地能力，熟悉人机协同的复合型人才。现有课程更新滞后，跨学科课程供给不足，学生缺少实战经验。企业需要投入大量资金开展内部培养，挤占技术研发资源，拖慢创新进度。

第四，算法黑箱带来潜在风险，容易造成供需双方价值损耗。消费者与商业主体良性互动，是价值共创的基础，算法歧视、算法滥用会破坏客群关系，动摇商业模式根基，算法黑箱是问题根源。算法训练会继承原始数据自带偏见，催生地域、消费层级等算法歧视，算法 “大数据杀熟” 问题屡禁不止，损害企业信誉。算法滥用还体现在过度收集用户信息、超范围获取个人数据。企业通过用户数据画像挖掘商业价值，容易带来个人隐私泄露风险，引发消费者抵触情绪，造成客户流失，破坏长期合作关系。

“四新” 并举，破解现代商业数字化转型难题

针对普及、技术、人才、算法四大关卡，行业可依托新标杆、新科技、新人才、新规制四项举措，稳步推进现代商业数字化转型。

打造新标杆，跨越数字化普及关数字商贸项目具备高投入、高风险、高外溢的特征，目前落地项目多集中于头部企业与一线城市。要立足产业布局，在重点商贸产业集群打造数字化应用样板，培育新业态新模式。充分发挥典型案例示范效应，依托已落地的数字化转型案例，组织行业交流、供需对接活动，建设数字化示范场景、智慧门店与智能供应链基地。借助区域对口帮扶机制，带动中西部地区商贸主体开展数字化升级，依托后发优势，探索适配本地资源禀赋的商业新模式。

攻坚新科技，突破核心技术关基础研究层面，整合产学研多方资源攻关关键技术。保持应用层技术优势，聚焦算力底座、行业大模型、核心软硬件等底层技术协同布局。搭建 “企业提需求，科研院所做攻关” 协同机制，联合龙头企业、专精特新企业共享研发资源，打通基础研究与市场需求，促进产业链、创新链协同发展。 场景应用层面，以真实商业需求牵引场景开发。围绕产品研发、门店运营、供应链管理、客户服务等场景，推进大模型、机器视觉、智能交互技术落地。推动芯片、算法、终端设备企业协同配合，推动数字化模型标准化复制，适配商贸行业碎片化、多样化场景需求。

培育新人才，补齐人才供给关完善数字化商贸人才培养体系。高校紧跟行业技术趋势，更新课程内容，增设跨学科交叉课程，培养数字素养过硬的复合型人才。创新人才培养模式，开展贯通式培养，提供个性化创新创业成长路径。 深化产教融合校企协同育人。坚持应用导向，推广校企联合订单式人才培养，共建产业学院，共享师资与实训场地。构建校内导师、企业业务导师、创投导师联合培养模式。搭建人才需求数据库、行业技能竞赛与招聘对接平台，打通人才供需渠道。

健全新规制，守住算法治理关建立全链条算法监管体系，规范数据与算法应用，防范算法歧视、数据滥用问题。事前要求企业向消费者清晰解释算法逻辑，明确数据收集范围、用途与潜在风险，获取用户知情同意；事中保障用户个人数据访问、修改、撤回授权的权利，及时督促违规企业整改；事后简化消费者维权流程，提高违规处罚力度，震慑算法乱象。 压实企业主体责任。商贸企业应当遵守法律法规与商业伦理，主动接受社会监督。借助可视化工具提升算法可解释性，降低算法黑箱带来的信任危机。坚持数据采集最小必要原则，未经许可不得向第三方流转用户信息，部署安全防护体系，严控敏感数据访问权限，维护稳定的客群关系。

商贸行业正由单向价值传递，转向多方主体价值共创。数字化为现代商业模式创新注入强劲动力，在价值主张、价值传递、价值获取环节成效显著，但数字化普及、核心技术、人才储备、算法治理等难题仍需持续攻克。如何持续释放数字技术对商业创新的赋能作用，是商贸企业打造长期竞争优势的核心课题。通过新标杆、新科技、新人才、新规制 “四新” 协同发力，现代商业将逐步走向生态共荣。未来，数字驱动的新型商业模式将集中涌现，持续挖掘商业价值新空间，这也是商贸企业构筑竞争优势、推动经济平稳健康发展的必由之路。