一、數字化轉型：傳統行業的新動力

在當今時代，科技飛速發展，全球經濟形勢瞬息萬變。傳統行業面臨著諸多挑戰，如市場競爭加劇、消費者需求日益多樣化、成本不斷上升等。在這樣的背景下，數字化轉型成為了傳統行業發展的新動力。

數字化轉型對于傳統行業的重要性不言而喻。首先，它能夠幫助傳統行業提高效率。以制造業為例，通過引入物聯網、大數據和人工智能等技術，企業可以實現生產過程的自動化和智能化，提高生產效率，降低成本。相關數據顯示，一些傳統產業通過實施智能制造試點示范項目，生產效率平均提升 37.6%、能源利用率平均提升 16.1%、運營成本平均降低 21.2%、產品研制周期平均縮短 30.8%、產品不良率平均降低 25.6%。

其次，數字化轉型能夠優化用戶體驗，提升傳統行業的競爭力。在零售行業，電子商務的興起使得傳統零售商紛紛建立電子商務平臺，實現 24 小時在線購物、智能推薦和個性化定制等服務，更好地滿足消費者的需求。同時，數字化轉型還為傳統行業帶來了創新的機會。通過收集和分析大數據，傳統行業可以深入了解市場和消費者的需求，開發出更有市場競爭力的新產品和服務。

總之，數字化轉型在當前經濟形勢下對于傳統行業至關重要。它不僅是一種技術變革，更是一種思維方式和管理模式的轉變。只有積極擁抱數字化轉型，傳統行業才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地，實現可持續發展。

二、傳統行業數字化轉型的利與弊

（一）有利的一面

1. 提升效率與降低成本

數字化轉型能夠通過自動化和智能化技術極大地提高生產效率、降低管理成本。例如，制造企業利用工業互聯網技術實現生產線的智能化和自動化，生產效率平均提升 37.6%。同時，通過大數據分析，企業可以實時監控生產過程，及時發現和解決問題，減少生產浪費和成本支出。在管理方面，數字化轉型可以通過優化采購流程降低采購成本。企業可以利用電子商務平臺實現采購的線上化和智能化，簡化采購流程，降低采購成本。據統計，通過數字化采購，企業平均可降低 15% 至 20% 的采購成本。此外，通過云計算和大數據技術，企業可以實現信息化辦公和流程自動化，降低人力成本和運營成本。

2. 拓展市場與增加收入

數字化轉型為企業拓展市場、提供個性化服務以增加收入提供了有力支持。通過建立電子商務平臺，傳統零售商可以突破地域限制，拓展全球市場。同時，利用大數據和人工智能技術，企業可以精準推送個性化廣告，實現廣告的精準投放，提高廣告轉化率，從而增加廣告收入。例如，互聯網公司利用大數據和人工智能技術，精準推送個性化廣告，廣告收入大幅增長。此外，通過分析用戶行為和消費習慣，企業可以開發出更符合市場需求的產品或服務，擴大市場份額，增加收入。電商網站利用人工智能技術對用戶進行個性化推薦，提高用戶購買意愿和滿意度，增加用戶消費額和購買頻率。

3. 創新能力與競爭優勢

數字化轉型能激發企業創新能力，推動業務模式變革，形成創新生態系統。企業可以利用大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等新興技術，開發出全新的產品、服務和商業模式，打破傳統的行業邊界和競爭格局。例如，通過數據分析和人工智能，企業可以開發出智能推薦、預測維護、個性化定價等創新功能，提升產品的價值和吸引力。通過云計算和物聯網，企業可以提供遠程監控、智能調度、預防性維護等增值服務，擴大服務范圍和收益來源。通過區塊鏈，企業可以實現供應鏈的透明化、可追溯性和信任度，降低交易成本和風險。

（二）弊端

1. 安全風險與數據隱私

數字化轉型帶來了網絡攻擊和數據泄露風險，企業需加強安全防護。隨著數據量的增加和網絡攻擊手段的不斷進化，企業面臨的網絡安全威脅也在增加。數據泄露、黑客攻擊和惡意軟件可能會損害企業的聲譽和財務狀況。例如，一些企業因數據泄露導致客戶流失，損失慘重。企業必須建立強大的數據安全和合規框架，如使用更加安全的系統來存儲客戶的數據，使用密碼保護、定期備份數據、建立安全的數據存儲平臺等方式，保護國家、組織或個人的數據安全。

2. 技術難題與人才需求

企業在數字化轉型中面臨技術難題和人才短缺挑戰，需加大投入。數字化轉型通常涉及多種新興技術的應用和開發，如人工智能、大數據、物聯網等，這些新技術帶來了技術成熟度不足、應用難度大、應用風險高等問題。同時，數字化轉型需要企業具備一定的技術和管理人才，但數字化人才市場競爭激烈，企業的數字化人才儲備和培養存在一定的風險和挑戰。企業應制定技術創新規劃，建立技術研發中心，加強技術人才培養和引進，提高技術人才的素質和技能，為數字化轉型提供強有力的技術和人才保障。

3. 組織變革與文化沖突

數字化轉型涉及組織變革和文化沖突，企業需解決員工抵觸情緒以確保轉型順利進行。數字化轉型通常會帶來組織結構的變化和管理模式的轉型，可能引起員工的不適應和抵觸，從而影響數字化轉型的順利進行。企業應加強組織溝通和教育，提高員工的認知和理解度，緩解組織變革帶來的不適應和抵觸情緒。同時，優化組織結構和流程，提高組織的靈活性和協同性，建立變革管理機制，確保數字化轉型順利進行和成功實現。

三、數字化轉型對傳統零售行業的影響

（一）案例分享

銀泰百貨在阿里云賦能下實現了 100% 上云，帶來了諸多好處。首先，具備彈性計算能力，云計算的分布式彈性計算讓銀泰無需硬件投入，不用關心資源問題，且更易于擴展。比如在銷售旺季，能夠快速響應業務增長需求，確保系統穩定運行。其次，避免了浪費，云上完全彈性的計算和費用可隨業務變化而隨時調整，將投入的資源最大化發揮。以前存儲利用率不到 10%，上云后整體存儲利用率已接近 80%。再者，效率大幅提升，云上一切操作都可以通過 API 觸達，將之前的維護性工作以及部署性工作由兩周降低到了幾分鐘內即可完成。最后，具有高可靠性，上云之后，銀泰的運維能力上升至阿里云最先進穩定性水平，無需關心底層架構，只需將精力放在業務層面中。2019 年雙 11 期間，銀泰財務結算整體速度提升 3 倍以上，分攤數據處理性能提升 10 倍，之前兩周的機房擴容周期，已壓縮到 2 分鐘級別。

（二）蒙牛案例

蒙牛乳業借助 AWS 云服務，成為了乳業數字化新典范。蒙牛積極擁抱數字化與智能化，推出了蒙牛智慧工廠，打造了智慧供應鏈，構建端到端數字洞察。蒙牛大規模使用 SAP 解決方案，電商平臺采用 SAP Hybris 系統，而 AWS 是 SAP 認證云平臺，對 SAP 系統提供了全面的支持，并擁有眾多部署 SAP Hybris 的成功案例。AWS 提供了豐富的大數據分析功能，幫助蒙牛更好地洞察消費者需求。在數字化轉型過程中，蒙牛兼顧國際化戰略發展與數字化升級安全、穩定、快速的推進，將具有互聯網屬性的一些項目和業務遷移到公有云平臺。從 2016 年 1 月開始將電商平臺、消費者洞察等 10 個項目遷移到 AWS 云平臺上。

（三）其他案例

大地影院案例：大地影院通過數字化轉型實現了智慧考勤、智能排班等，極大地提升了管理效率和人效。勞勤智能排班系統基于工時需求、業務驅動的智能預測排班，為影院提升人效，大大降低工時成本。智慧考勤系統實現了人力資源流程無紙化，考勤、排班、工時透明、實時，為管理者提供了效率提升工具。以移動端為門戶，流程處理更快，基礎人事手續辦理壓縮至 5 分鐘以內完成。同時，勞勤為大地影院打造了員工行為標簽化的基礎數據系統，打通大地影院內部 eHR 等各系統之間的接口，考勤及工時數據準確同步。

錢大媽案例：錢大媽以標準化運營加數字化技術賦能門店，完美地解決了社區生鮮企業都在考慮的 “如何讓消費者放心、安心、開心” 的問題。錢大媽利用大數據和 AI 算法技術，通過大量的門店銷售歷史數據，捕捉學習門店客流和商品銷售量的特征關系，并結合天氣、促銷活動、周邊競爭環境等數據，使用深度學習、神經網絡、時間序列等算法模型得到門店每天的建議訂單，整體訂貨時效從 2 小時縮短至半小時，全部門店超過 70% 的訂貨單都直接采用模型的建議訂單。同時，通過智能識別高庫存商品，提醒門店及時做營銷應對，減少時段折扣損失。對于門店核心業務指標構建自動監控體系，超過正常范圍值會自動觸發任務流，引導對應運營督導及門店做歸因及復盤，找到改善方向，持續提升經營質量。

李品牌案例：李品牌通過數字化實現了精細化考勤管理、高效化排班管理等，提升了門店人效和營收。李品牌公司擁有完善的品牌營銷、研發、設計、制造、經銷及銷售能力，已在中國建立龐大的零售分銷網絡和供應鏈管理體系。通過數字化轉型，李寧在考勤管理、排班管理、假期及加班管理、手機移動端應用等方面實現了優化，準確無誤差，大大提高人效，降本又合規，自助流程審批更便捷。

卡某卡案例：卡某卡通過數字化提高了管理效能、實現了工時數據可視化等，賦能門店運營。卡某i卡積極擁抱連鎖零售業態變化，開啟勞動力管理數字化平臺建設，用數字化賦能門店運營。智慧考勤提高了管理效能，假期及加班管理合理合規，數據報表使工時數據可視化，移動應用實現員工自助流程審批。

四、數字化轉型對客戶體驗的影響

（一）數據驅動的個性化服務

數字化轉型讓企業能夠更高效地收集、分析客戶數據，從而為客戶提供個性化的服務，極大地提升了購物體驗。據國際數據公司（IDC）預測，到 2025 年全球數據總量將達到 175ZB，年復合增長率達到 23%。如此龐大的數據量為企業深入了解客戶需求提供了豐富的資源。例如，在電商領域，企業可以通過智能推薦系統，根據客戶的購買歷史和瀏覽行為推薦符合其興趣的產品。某家零售企業通過數字化轉型，建立了一個完善的客戶關系管理系統，通過對客戶購買記錄、行為軌跡等數據進行分析，精準推送個性化的促銷活動和產品推薦給客戶，從而提高了客戶的購買轉化率和復購率。通過數據分析，企業可以深入了解客戶的需求、偏好和行為，為客戶提供更加貼心的服務，讓客戶在購物過程中感受到獨特的體驗。

（二）多渠道的溝通與互動

數字化轉型拓展了企業與客戶之間的溝通渠道，使得溝通更加便捷和多樣化。除了傳統的電話、郵件溝通方式外，企業還可以通過社交媒體、移動應用等渠道與客戶進行互動。這種多渠道的溝通不僅能夠滿足客戶多樣化的溝通需求，還可以提高客戶滿意度和忠誠度。在當今數字化時代，客戶期望能夠通過多種方式與企業進行溝通。例如，客戶可以通過社交媒體平臺向企業提出問題和反饋，企業可以及時回復客戶的咨詢和投訴，贏得客戶的信任和好評。同時，企業還可以通過移動應用向客戶推送最新的產品信息和促銷活動，提高客戶的參與度和購買意愿。數字化轉型讓企業與客戶之間的溝通更加緊密，為客戶提供了更好的服務體驗。

（三）實時響應與快速反饋

數字化轉型使企業能夠實現實時監控和快速反饋，及時發現并解決問題，提高客戶滿意度。企業可以通過實時數據分析監控產品質量和服務效果，及時調整生產和服務流程，以滿足客戶需求。例如，企業可以利用管理駕駛艙整合企業內外部數據，實時地展示企業的各項指標和業務情況，幫助企業了解自身的運營狀況。如果某個產品在某個市場銷量下降，管理層可以通過管理駕駛艙的數據分析工具，快速找到問題所在，并及時采取措施解決問題。這樣，企業可以更快地響應市場變化，保持自身的競爭優勢。同時，企業還可以通過在線客服系統實現客戶問題的快速解答和處理，提高客戶的滿意度。數字化轉型讓企業能夠更加及時地響應客戶的需求和反饋，為客戶提供更好的服務體驗。

五、數字化轉型在員工培訓方面的利弊

（一）有利的一面

1. 提升操作能力

在數字化轉型的浪潮下，員工需要具備數字化工具和軟件操作能力，這無疑為他們的職業發展帶來了新的機遇。以某制造業企業為例，引入了先進的生產管理軟件后，員工通過參加專門的培訓課程，迅速掌握了軟件的操作技巧。數據顯示，在員工熟練掌握數字化工具后，生產效率提高了 20% 以上。這不僅提升了員工的工作效率，也為企業帶來了更大的經濟效益。

2. 適應新工作模式

數字化轉型催生了新的工作模式，如遠程辦公、協作工作等。員工需要具備遠程協作和溝通能力，以適應這種變化。據統計，有超過 60% 的企業在數字化轉型過程中采用了遠程辦公模式。例如，某軟件公司的員工分布在不同的地區，但通過使用在線協作工具，他們能夠高效地完成項目任務。員工們表示，遠程協作不僅提高了工作的靈活性，還增強了團隊之間的溝通和合作。

3. 激發創新能力

隨著人工智能和自動化技術的發展，一些傳統的工作崗位可能會被取代。這就要求員工具備更多的創新和問題解決能力，以適應新的工作需求。在某科技企業，員工們積極參與創新項目，通過運用數字化技術，開發出了一系列具有市場競爭力的產品。數據表明，這些創新項目為企業帶來了數百萬元的經濟效益，同時也提升了員工的創新能力和職業競爭力。

4. 提高數據分析能力

數字化轉型也帶來了數據分析和決策能力的需求。員工需要具備數據分析和信息處理能力，以支持企業的決策。例如，某電商企業的數據分析團隊通過對大量的銷售數據進行分析，為企業的營銷策略提供了有力的支持。數據顯示，在采用數據分析決策后，企業的銷售額增長了 30% 以上。這充分說明了員工具備數據分析能力的重要性。

（二）弊端

1. 傳統線下培訓效率低

傳統線下培訓受時間和地域的限制，容易走形式，確實會影響部分員工的時間。據調查，有 70% 的企業員工認為傳統線下培訓的時間安排不合理，影響了他們的工作效率。例如，某企業組織的線下培訓，由于參訓人員的時間沖突，導致部分員工無法參加，影響了培訓的效果。而且，線下培訓的方式往往比較單一，缺乏互動性，難以激發員工的學習興趣。

2. 培訓針對性差

傳統培訓難以因材施教，內容吸引力不夠，能力幫助價值受限。在傳統培訓中，往往采用統一的培訓內容和方式，無法滿足不同員工的個性化需求。有數據顯示，只有 30% 的員工認為傳統培訓對他們的能力提升有幫助。例如，某企業的銷售部門和技術部門需要的培訓內容截然不同，但在傳統培訓中，卻采用了相同的培訓課程，導致員工的參與度不高，培訓效果不佳。

3. 數字化培訓成本高

企業數字化轉型中，一些企業難以承擔高成本的線下培訓，又缺乏好的線上平臺。據統計，一個中小型企業數字化轉型的成本大約在 10 萬 - 100 萬之間，而大型企業的數字化轉型成本更是高達數百萬甚至上億元。對于一些中小企業來說，高昂的數字化培訓成本確實是一個不小的負擔。例如，某小型企業在考慮數字化培訓時，發現所需的軟件和設備費用過高，最終不得不放棄數字化培訓的計劃。

4. 檢測方式不系統

傳統企業培訓檢測員工效果的方式不系統、專業、公平，難以判斷是否因內訓達到效果。傳統的筆試或技能測試等方式，只能對員工的知識和技能進行簡單的考核，無法全面評估員工的學習成果和能力提升。有研究表明，只有 40% 的企業認為傳統的檢測方式能夠準確評估員工的培訓效果。例如，某企業在進行員工培訓后，采用筆試的方式進行考核，但發現很多員工雖然通過了筆試，卻在實際工作中無法應用所學知識，這說明傳統的檢測方式存在一定的局限性。

六、制造業數字化轉型的技術及關鍵步驟

（一）關鍵技術

1. 物聯網（IoT）

物聯網技術在制造業數字化轉型中扮演著關鍵角色。通過將生產設備、庫存管理系統以及其他關鍵設施連接到互聯網，企業可以實現數據的實時采集和分析。例如，通用電氣擁有 3 萬個數字孿生的噴氣發動機，可實時獲取發動機的運行狀態、維修配件供應情況，以及飛行的環境溫度、灰塵條件等環境數據，為發動機安全運行提供保障。物聯網技術能夠優化生產流程，提高資源利用率。比如在智能物流方面，通過在物流運輸工具、倉庫和貨物上安裝傳感器，可以實現物流環節的實時監控和管控，提高物流管理的智能性和高效性。

2. 大數據分析

大數據技術是制造業數字化轉型的重要支撐。制造業中產生的數據量龐大且多樣化，包括生產數據、銷售數據、客戶數據等。通過對這些數據進行收集、存儲、分析和挖掘，企業可以為決策提供科學依據。大數據分析能夠幫助企業分析和預測市場需求，例如通過對市場數據和客戶數據的分析，了解市場的變化和客戶的需求，針對性地進行生產和銷售策略的調整。同時，在生產過程中，大數據技術可以通過對各種參數和工藝數據的實時監控和分析，發現問題和異常，并及時采取措施進行調整和改進。如 Konecranes 起重機公司利用數字孿生技術，結合客戶的生產計劃，在客戶的計劃停工時間對設備進行預測性維修，使設備失效水平降低 10%，既降低了客戶非計劃停機帶來的損失，又給公司增加了 12% 的維護服務收入。

3. 人工智能（AI）

人工智能技術在制造業中的應用日益廣泛。它可以用于自動化生產、質量檢測以及供應鏈管理等多個領域，顯著提高工作效率和準確性。在美的洗碗機工廠，“AI 智能視覺質檢” 將美的洗碗機一次裝機不良率降至 1.1%。工廠內部遍布上千個高精度檢測儀器，可以實時獲取產線狀態，在此基礎上建立基于工業機理和 AI 的智能模型，通過模型的不斷自學習，獲取最優的指導策略來指導生產。此外，人工智能技術還可以應用于制造業的機器人技術，智能機器人能夠替代重復性勞動和危險性勞動，提高生產效率和安全性。通過人工智能技術，機器人可以具備自主學習和適應性控制的能力，能夠適應不同的生產任務和環境，實現靈活的生產和組裝。

4. 云計算

云計算技術為制造業數字化轉型提供了強大的支持。通過云計算技術，企業可以實現靈活的資源調配和數據存儲，降低 IT 成本，并提高數據處理能力。在制造業數字化轉型中，云計算可以將企業的生產、管理等各環節的數據存儲在云端，實現數據的共享和協同。同時，云計算還可以為企業提供強大的計算能力，支持大數據分析、人工智能等技術的應用。例如，制造企業利用工業互聯網技術實現生產線的智能化和自動化，生產效率平均提升 37.6%。同時，通過大數據分析，企業可以實時監控生產過程，及時發現和解決問題，減少生產浪費和成本支出。在管理方面，數字化轉型可以通過優化采購流程降低采購成本。企業可以利用電子商務平臺實現采購的線上化和智能化，簡化采購流程，降低采購成本。據統計，通過數字化采購，企業平均可降低 15% 至 20% 的采購成本。

（二）關鍵步驟

1. 制定明確戰略

在數字化轉型的初期，制定一個明確且可行的戰略是至關重要的。首先，企業應評估自身現有的信息化基礎設施、生產流程以及管理體系。通過全面了解當前的業務狀況和痛點，可以為數字化轉型提供明確的方向。例如，一個規模企業在進行數字化轉型時，需要對數據的標準化體系進行評估。如果基礎的數據標準化做得不到位，系統運行之后進一步產出不準確的數據，使得整個系統變為 “垃圾進、垃圾出”。其次，企業要明確數字化轉型的短期和長期目標。這些目標應具體、可測量，并與企業整體戰略保持一致。例如，提高生產效率、降低運營成本、增強客戶滿意度等。最后，根據評估結果和設定的目標，制定詳細的實施路線圖。這個路線圖應包括關鍵時間節點、所需資源、可能的風險以及應對措施。

2. 引入先進技術

技術是制造行業數字化轉型的核心驅動力。企業應引入和應用先進的數字化技術，如物聯網、大數據、人工智能、云計算等，能夠顯著提升生產效率和產品質量。在實踐過程中，有些企業的設備比較老舊，難以聯網；或是設備產自不同廠家，彼此無法互通，這些都成為建立智能物聯網體系的阻礙。應對這類情況，企業可根據自身資源進行逐步的設備迭代。例如，在智能制造方面，通過物聯網技術，制造企業可以將生產線上的設備、工人和原材料等互聯起來，實現生產過程的數字化管理和自動化控制。同時，物聯網技術也可以將生產過程中的各種數據實時采集和傳輸到云平臺上，為企業提供準確的數據支持，從而幫助企業優化生產過程，提高生產效率和質量。

3. 優化業務流程

數字化轉型不僅是技術的升級，更是業務流程的優化。通過標準化流程，確保各個環節的操作一致性，減少人為錯誤，提高生產效率。采用精益生產管理理念，減少浪費，提高生產效率和產品質量。數字化技術的應用可以幫助企業更好地實施精益生產。例如，在美的洗碗機工廠，通過對生產過程進行實時監控，及時發現并解決問題，確保生產順利進行。工廠交付時間縮短 41%，缺陷率降低 51%，綜合效率提高 34%。

4. 培養數字化人才

數字化轉型離不開高素質的人才支持。企業應重視數字化人才的培養和引進，為數字化轉型提供有力的人才保障。內部培訓定期組織員工參加數字化技能培訓，提升員工的技術水平和應用能力。培訓內容應涵蓋數字化轉型所需的各類技術和管理知識。外部引進通過引進具有豐富數字化經驗的外部人才，補充企業的人才短板，為數字化轉型注入新鮮血液。建立合理的激勵機制，激發員工參與數字化轉型的積極性和創造力。可以通過設立專項獎金、晉升機會等方式，鼓勵員工積極參與數字化轉型工作。

5. 構建生態系統

成功的數字化轉型不僅需要企業內部的努力，還需要與外部合作伙伴共同構建一個協同發展的數字化生態系統。通過供應鏈協同，實現供應鏈上下游企業的信息共享和業務協同，提高供應鏈的整體效率和響應速度。利用數字化技術提升客戶關系管理水平，增強客戶互動，提供個性化服務，提高客戶滿意度。構建開放的數字化平臺，與合作伙伴共同開發和分享數字化成果，促進技術和業務的共同發展。例如，在工業物聯網解決方案中，企業可以實現對生產過程的實時監控和優化管理，提高生產效率和產品質量，降低生產成本和風險。同時，工業物聯網也為企業帶來了更多的商業機會和價值，推動企業不斷創新和發展。

七、數字化轉型的未來展望

數字化轉型對于傳統行業的重要性不言而喻。它不僅是傳統行業應對市場挑戰、提升競爭力的關鍵舉措，更是實現可持續發展的必由之路。在未來，數字化轉型將繼續深入影響傳統行業的各個領域。

盡管數字化轉型面臨著諸多挑戰，如安全風險與數據隱私問題、技術難題與人才需求、組織變革與文化沖突等，但傳統行業數字化轉型的潛力巨大。隨著技術的不斷進步，新的數字化解決方案將不斷涌現，為傳統行業解決現有問題提供更多可能。

例如，在數據安全方面，隨著加密技術、區塊鏈技術的不斷發展，企業將能夠更好地保護客戶數據和商業機密，降低網絡攻擊和數據泄露的風險。在技術難題方面，隨著技術的成熟和普及，數字化技術的應用難度將逐漸降低，企業將更容易找到適合自身需求的解決方案。在人才需求方面，隨著教育體系的不斷完善和企業對數字化人才的重視，數字化人才的供給將逐漸增加，緩解企業人才短缺的壓力。

在組織變革與文化沖突方面，企業將通過加強溝通與教育、優化組織結構和流程等方式，緩解員工的抵觸情緒，確保數字化轉型的順利進行。同時，企業將更加注重企業文化的建設，培養員工的創新意識和數字化思維，為數字化轉型營造良好的文化氛圍。

數字化轉型是傳統行業未來發展的必然趨勢。雖然面臨諸多挑戰，但傳統行業應積極擁抱數字化轉型，抓住機遇，迎接挑戰。通過持續探索和推進數字化轉型，傳統行業將能夠實現生產、市場、服務的數字化升級，提升競爭力，創造新的商業模式和價值，實現可持續發展。

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