企业如何利用机器学习算法实现数字化转型.pdf

48 Vol.40,No.2February,2024第 40 卷第 2 期2024 年 2 月IT REPORT0 引言政府数字化转型是政府寻求良好发展状态的重要动力，而机器学习算法是更为专业更具有精细化特征的数字化转型工具。对于促进政府的良好数字化转型，充分发挥出政府的服务支持作用有重要意义。因此，政府应当积极学习并引入机器学习算法这一核心算法，为取得更好的数字化转型效果提供支持。在政府部门实现数字化转型的同时，更好地解决传统模式下政府管理与服务工作中的具体问题。企业如何利用机器学习算法实现数字化转型郝思媛（对外经济贸易大学，北京100029）摘要：数字化转型对于政府企业而言具有重要意义，利用机器学习法实现数字化转型，既能够保证转型工作的有效落实，也能够促进转型工作取得预期的良好成效。对于政府维度的数字化转型工作而言，利用机器学习算法实现转型更有针对性，更能够取得良好的转型效果。通过本文分析可知，机器学习算法背景下政府实现数字化转型时，可通过制定数字化转型的科学策略、落实好人才培养和人才管理工作、注意数据隐私和安全、持续优化创新，达到提升数字化转型成效、体现机器学习算法作用的目标。关键词：政府；数字化转型；人才培养中图分类号：F49；F832.51文献标志码：A文章编号：1672-4739（2024）02-0048-03How Enterprises Realize Digital Transformation by Using Machine Learning AlgorithmHAO Siyuan（University of International Business and Economics,Beijing 100029,China）Abstract：Digital transformation is of great significance for government enterprises.Using machine learning method to realize digital transformation can not only ensure the effective implementation of transformation work,but also promote the transformation work to achieve the expected good results.For the digital transformation of the government dimension,using machine learning algorithm to realize the transformation is more targeted and can achieve better transformation effect.The analysis of this paper shows that when the government realizes the digital transformation under the background of machine learning algorithm,it can improve the effect of digital transformation and reflect the role of machine learning algorithm by formulating scientific strategies for digital transformation,implementing talent training and talent management,paying attention to data privacy and security,and continuously optimizing innovation.Keywords：government；digital transformation；personnel training1 企业数字化转型的价值 1.1 提高效率和生产力 企业数字化转型的价值在政府转型的宏观背景下，对于提升效率和生产力必然能够起到促进作用，利用数字化技术的支持，首先企业能够实现数据分析，通过搭建数字化平台为客户提供更加高效便捷的服务，例如基于数字化平台的客户咨询客户需求，沟通服务等，当整体工作效率得到提升后，企业的产品生产，政府的企业管理以及政府部门落实相关政策措施。监督相关企业，运营管理状态的效率和质量也必然会得到提升，这是最终促进企业生产力和生产效率同步提升的重要动力。同时，也是企业基于数字化转型背景下更加有效的践行企业政策措施政策要求的重要条件1。除此之外，作为企业来讲，在政府服务政府政策执行实现数字化转型的背景下，企业也能够优化客户服务质量，通过建立智能化的客户服务体系，实现快速收稿日期：2023-12-20作者简介：郝思媛(1987.07-)，女，汉族，北京人，本科，中级工程师，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，研究方向：大数据统计学(经济学)方向。49 Vol.40,No.2February,2024第 40 卷第 2 期2024 年 2 月IT REPORT响应客户服务需求的目标。例如，智能机器人就是现阶段企业实现数字化转型，提高服务效率的重要条件。1.2 优化决策过程在政府数字化转型的宏观背景下，数字化技术支持决策，优化决策过程时，应当从以下几方面入手发挥作用。建立完善的数字化决策平台。作为政府部门来说，为了体现出数字化技术的应用价值，首先应当构建一个结构功能完善的数字化决策平台，实现对各部门各领域数据资源技术资源的整合，同时以政府平台为基础，实现数据的共享与共同在平台上对大批量的数据信息进行针对性的处理和分析，实时采集各类数据信息，为政府决策提供全面有效的数据支持2。除此之外此平台。还应当进一步开发可视化功能，将复杂的数据信息以更加直观的方式呈现给决策者，帮助其更好地理解问题的本质，作出正确的决策。运用大数据技术进行决策分析。大数据技术是数字化技术的重要组成部分，它能够实现对海量数据的处理和分析，发现数据背后的规律和趋势。政府应运用大数据技术对各种数据进行深入挖掘和分析，发现潜在的问题和风险，为决策提供科学依据。同时，大数据技术还能够帮助政府预测未来趋势，为政策制定和调整提供参考。关于优化决策流程方面，利用数字化技术可实现政府决策流程的自动化规划和分析，减低人工干预或重复劳动的几率，这不仅能够提升政府决策的效率，为帮助企业更好地利用政府优势政策推进自身发展提供支持，也能够在出现突发事件和应急事件时，及时采取措施进行响应处理整个决策过程，也可实现决策过程的进一步透明化发展3。1.3 创造更好的客户体验用数字化技术和平台优化客户的体验，对于企业有重要的支持作用，对于政府来说，政府也可基于地区企业的发展，获得更好的经济收益，对于基层政府来说，这是体现出政府治理能力和经济发展促进能力的重要方面，因此在数字化转型的过程中，政府和企业应当协同落实数字化转型工作，全方位满足客户的日常服务与产品服务体验，具体来说引入数字化技术后，可从以下几方面入手优化客户体验。通过收集和分析客户的行为数据、消费数据等，企业能够了解客户的喜好、需求和消费习惯，为产品研发、市场营销等提供有力支持。同时，数字化技术还可根据客户的个性化需求，提供定制化的产品和服务，满足客户的多样化需求。对于提升客户满意度和忠诚度而言，有非常重要的实际价值。2 机器学习算法的优势 2.1 数据驱动决策的能力 数据驱动决策的能力主要是指在机器学习算法的应用背景下能够对数据进行收集、清洗、整合、挖掘。另外，机器学习算法能够及时发现数据中的有价值的信息要素，这些信息要素对于企业决策政府转型决策而言，都有非常重要的作用。同时，上述信息也可作为有价值的历史数据，在长期发展中为政府转型，政府转型背景下的企业决策提供更加准确更加可靠的依据。除此之外，在机器学习算法的支持下，数据预测的决策工作也能够有效落实。例如，细节性的客户需求信息以及政策落实执行效果信息都可基于机器学习算法达到更高的水平。尤其是对于政府的数字化转型来说，转型决策更需要大量准确有效的数据做支持，为了取得更好的决策和发展成效，更需要利用机器学习算法的优势4。2.2 实时分析和预测实时分析预测数据应用，机器学习算法也能达到预期的效果。传统的数据处理分析对于企业发展政府转型而言，都有一定的阻力。因此，基于机器学习算法对数据进行更具有精确性和有效性的分析非常重要。具体来说，机器学习算法能够对实时采集的数据进行更加准确、全面的分析。另外，实时分析和预测的过程中，大量的数据也可直接构建成结构完整的模型，从而基于模型更加准确地对数据进行分析和预测，无论是在政府引领下的企业发展，还是政府本身的数字化转型，这些数据信息都能够通过实时的分析和预测发挥出其积极作用，最终更加充分的体现出其应用价值。2.3 个性化和精准营销个性化与精准营销对于企业发展而言有重要意义，而机器学习算法能够在政府实现数字化转型的过程中，进一步有针对性地为企业的个性化发展和营销提供支持，具体来说个性化发展与精准营销的过程中，机器学习算法的作用主要体现在以下几个方面。通过对消费者数据的分析和挖掘，机器学习算法可基于此，建立个性化推荐模型，为消费者提供定制化的产品和服务推荐。这类推荐和定制化服务有利于提高消费者的购买意愿和购买率，为企业带来更多的商机。关于精准营销方面，基于机器学习算法实现数字化转型时，通过对消费者数据的深入分析和挖掘，帮助企业更好地了解消费者需求和偏好，对于消费者来讲，无论是其提出的政府维度的服务需求，还是其对企业维度的商品需求，都可基于这种更加精准全面的算法实现精准定位和全面了解，最终为政府转型、企业转型指明方向。3 机器学习算法实现数字化转型策略3.1 制定数字化转型战略作为政府在数字化转型背景下应当制定更为合理更有实践价值的转型战略。具体来说，需要把握以下几方面要点，实现更有针对性的数字化转型。一是政府应当明确转型的目标和愿景，结合国家发展战略和公众的主观需求，制定更加有效的数字化转型规划，在具体实践中机器学习算法能够帮助政府部门基于大批量多类型的数据信息进行挖掘分析，及时发现。数据的内在规律和逻辑关系，这对于提出更加科学有效的战略发展策略，有重要的促进作用。另外，政府部门还可通过建立跨部门的数字化转型协同机制，打破部门之间的客观壁垒。通过实现数字共享和互通，为取得更好的信息整合、协同发展状态提供支持。50 Vol.40,No.2February,2024第 40 卷第 2 期2024 年 2 月IT REPORT3.2 人才培养和管理人才对于政府实现数字化转型而言也有重要的作用，人才培养和管理也可基于机器学习算法实现更加精准有效地落实。具体来说，在人才培养和管理工作的落实中，基于机器学习算法实现数字化转型时，应当把握以下几个要点。深入挖掘人才数据。政府所需要的人才具有多样性和综合性特征，尤其是在数字化转型的背景下，关于人才的需求也会更加复杂多样，利用机器学习算法，能够对批量信息进行整合挖掘，从而为进一步。辅助政府在数字化转型的过程中制定有效的人才培养管理策略提供依据。同时，了解不同区域人才不同专业人才的需求和潜力，更加精准有效地落实人才培养与管理工作，除此之外，机器学习算法可实现对人才的预测，这里所指的预测是指对人才未来发展需求以及人才发展趋势的预测。对于政府来说，做好上述预测工作，有利于帮助政府制定更加科学合理的人才培养方案，并且为人才管理工作的落实指明方向。有效的落实人才推荐。通过对人才数据的分析和挖掘，机器学习算法能够建立推荐模型，为政府推荐符合需求的人才。从本质上来讲，人才推荐功能能够帮助政府更好地满足社会的需求和期望，提高政府的公共服务质量和效率5。制定全面有效的管理制度，形成协同机制。建立完善的人才数据库和数据管理制度。通过建立全面、系统、规范的人才数据库和数据管理制度，确保人才数据的完整性和准确性，为机器学习算法的应用提供有力的数据支持。另外，政府方面还应当发挥主观能动性，加强与高校、科研机构、企业等合作。通过与高校、科研机构、企业等合作，共同研发先进的机器学习算法和应用，推动机器学习算法的创新和发展，为政府的人才培养和管理提供更加先进的技术支持。3.3 数据隐私和安全数据隐私安全，对于数据的分析研究和数据的利用而言，也有非常重要的作用，因此结合不同类型的数据信息，采取专项措施，保障安全，加强技术支持力度非常重要，无论是与政府部门还是政府旗下企业来讲，数据安全都是影响其发展和服务工作落实的重要因素。同时，数据的隐私和安全是大数据技术和先进算法引入时需要关注的要点。只有首先保证数据信息的隐私和安全，才能够发挥出数据信息的作用。保证政府在实现数字化转型的过程中提升工作效率，更好地扶持企业的发展建设工作。在保障数据隐私和安全的过程中，应当采取以下几方面措施达到预期的目标。确定标准化的数据隐私安全保障政策，政府应当从数据隐私安全保障的角度上出发，从数据的采集存储应用共享等多方面入手制定标准化的政策规范，确保数据信息的合法性和合规性，同时相关部门基层企业管理者也应当严格遵守相关的制度措施，保证制度执行力。政府应建立完善的数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、身份验证等措施。同时，应定期对系统进行安全漏洞扫描和修复，确保数据的安全性和完整性。政府应建立完善的数据备份和恢复机制，确保在发生数据泄露或系统故障时能够及时恢复数据。同时，应定期对数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。3.4 持续优化与创新持续优化创新不仅是企业发展的动力，也是政府在数字化转型的过程中应当秉承的基本原则。从政府的宏观发展角度上来说，持续优化创新也是体现政府活力的重要方面。持续优化是转型工作获得持续效果的重要前提条件。另外，通过持续优化政府转型的成效，也能得到更进一步的体现，在坚持持续优化创新的目标时，应当把握住以下几个要点。政府应积极倡导持续优化的文化，鼓励员工不断寻求改进和创新的机会。通过建立开放、包容、协作的工作氛围，激发员工的创造力和创新精神，推动机器学习算法在数字化转型中的应用不断优化。通过不断学习完善掌握新技术和新技术的应用原理，达到持续优化与创新的效果。政府管理人员和基层工作者都应当注重对新技术新方法的关注学习，掌握最新的技术原理和技术应用方法，通过不断学习掌握新技术，促进数字化转型效率和质量的同步提升。机器学习算法的应用依赖于大量数据。政府应注重数据收集、清洗和分析，建立数据驱动的决策机制。通过对数据的深入挖掘和分析，政府能够发现潜在的问题和机会，为持续优化和创新提供有力支持。4 结束语综合本文分析可知，对于政府的数字化转型来说，机器学习算法是具有应用可行性，能够提升转型质量的重要算法和先进技术。政府应当认识到数字化转型的必要性。同时，基于先进技术的应用优势，从多角度实现数字化转型，为取得更好的转型效果，提高政府服务质量提供支持。参考文献：1 吴增源,翟士尧,许光建,伍蓓.产业数字化政策的实施效果分析来自65个国家17个制造行业的证据 J.管理现代化,2023,(06):12-18.2高干,袁鹏坤.数字化转型背景下政银合作的经验与思考基于长三角地区“一网通办”实践的论证 J.新金融,2023,(12):27-32.3孙早,王乐,张希.数字化赋能产业转型升级：机遇、挑战与实现路径J.西安交通大学学报(社会科学版),1-23.4郑明贵,顾东明,陶思敏,陈美玲.资源型企业数字化转型的组态路径研究J.黄金科学技术,1-12.5郑跃平,梅宏,吴晗睿.基层政府数据治理缘何艰难？基于多重堕距视角的分析J.广西师范大学学报(哲学社会科学版),1-19.