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企业数字化转型现状调研问卷
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您好！感谢您参与本次企业数字化转型现状调研。本问卷旨在了解不同岗位人员对企业数字化转型的认知、实践及挑战，结果将用于学术研究与行业趋势分析。问卷采用匿名方式作答，数据仅作整体统计使用，我们将严格保护您的个人信息。请根据实际情况填写，大约需要15-20分钟。
*
1.
作答人岗位属性
董事长/总经理/CEO
副总经理/分管领导
部门正职/副职负责人
技术研发骨干
人力资源/行政管理
运营/业务管理
财务/风控管理
其他（请注明）
综合类板块
*
2.
企业是否已完成核心业务数据资产的全面盘点
已完成全企业范围的系统盘点
部分业务线已完成盘点
尚未系统开展
暂不涉及
*
3.
企业是否已落地数据分级分类框架
已建立并全面落地
已建立框架但落地不完整
正在建设中
尚未启动
*
4.
数据分级分类后，不同级别数据的审批管理规范是否已建立并执行
已建立并严格执行
有基本规范但执行不到位
正在制定中
尚未建立
*
5.
请评价以下说法的符合程度
1=非常不符合
2=不符合
3=一般
4=符合
5=非常符合
企业能够清晰界定每类数据的权属和责任主体
企业能够清晰界定每类数据的权属和责任主体
数据资产已在财务报表中体现或正在推进数据资产入表工作
数据资产已在财务报表中体现或正在推进数据资产入表工作
数据治理已纳入企业高管的常态化管理议程
数据治理已纳入企业高管的常态化管理议程
企业有清晰的数据生命周期管理规范
企业有清晰的数据生命周期管理规范
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6.
企业在数据资产化方面已开展或计划开展哪些工作
【多选题】
数据资产盘点与目录编制
数据质量评估与提升
数据资产价值评估
数据资产入表（财务确认）
数据产品开发与对外服务
数据交易/数据要素市场参与
尚未开展相关工作
其他（请注明）
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7.
企业是否设有专门的数据治理委员会或数据治理负责人
有，且职责明确、运行有效
有，但职责与权限尚不清晰
由现有部门（如IT部）兼管
尚未设置
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8.
企业如何划分AI与人工的权责边界
【多选题】
AI负责数据采集与初步分析，人工负责最终决策
AI负责标准化流程操作，人工负责异常处理
AI提供建议与预警，人工负责复核与确认
有明确的书面规则与操作手册
尚无明确划分，依赖现场管理人员的经验判断
其他（请注明）
*
9.
AI落地过程中，企业遇到以下哪些组织与技术适配难题
【多选题】
技术人员与业务人员沟通不畅
现有组织流程与AI工作方式不匹配
缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才
AI系统与现有IT基础设施集成困难
管理层对AI投入产出比的预期管理困难
对外部技术供应商的依赖度高
其他（请注明）
*
10.
当AI决策与人工判断产生分歧时，企业的处理机制是
以人工判断为准，AI建议仅供参考
以AI决策为准，人工需提供充分理由方可推翻
建立专门的争议裁决机制
视具体场景和风险等级而定，无统一规则
暂未遇到此类情况
*
11.
请评价以下说法的符合程度
1=非常不符合
2=不符合
3=一般
4=符合
5=非常符合
AI落地后，原有岗位的工作内容和职责边界有清晰的重定义
AI落地后，原有岗位的工作内容和职责边界有清晰的重定义
员工普遍清楚在AI辅助下自己应该做什么、AI应该做什么
员工普遍清楚在AI辅助下自己应该做什么、AI应该做什么
企业在推进AI落地的同时，配套进行了组织流程和管理制度的再造
企业在推进AI落地的同时，配套进行了组织流程和管理制度的再造
AI落地的责任归属清晰（出问题时知道谁负责）
AI落地的责任归属清晰（出问题时知道谁负责）
*
12.
在AI落地过程中，以下哪些岗位/角色受到了最显著的冲击或调整
【多选题】
基层数据录入/处理类岗位
初级数据分析师/报表制作岗
审核/核验类岗位
客服/基础交互类岗位
中层管理者的协调/督办类职责
高层管理者的信息收集与初步研判类工作
未受到显著冲击
其他（请注明）
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13.
当前企业在数据治理方面面临的最大挑战是
数据质量不高，难以支撑AI应用
数据孤岛严重，跨部门/跨系统协同困难
数据合规与安全要求制约数据使用
缺乏专业的数据治理人才
数据价值难以量化，投入产出不清晰
数据确权问题未解决，收益分配机制缺失
其他（请注明）
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14.
企业未来1-3年数据治理的核心发展目标是
【多选题】
完成数据中台/数据湖建设，打通数据孤岛
建立完善的数据质量管理体系
推进数据资产入表与价值量化评估
探索数据对外商业化变现路径
提升数据安全与合规水平
培养/引进数据治理专业人才
其他（请注明）
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15.
企业对外部数据要素市场/数据交易的政策环境持何种态度
非常乐观，已积极布局
谨慎乐观，正在观望与研究
认为政策红利尚未实质落地
受限于国资/合规要求，暂不涉及
其他（请注明）
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16.
企业在数据要素市场化方面面临的主要制度障碍包括
【多选题】
数据确权规则不清晰
数据定价机制不完善
数据交易流通规则不成熟
跨行业/跨区域的数据互认难
数据安全合规成本过高
内部数据治理基础不足以支撑对外流通
未涉及数据要素市场化探索
其他（请注明）
*
17.
您认为当前宏观经济环境对企业数字化转型的影响主要是
正面推动（倒逼企业通过数字化降本增效）
中性影响（数字化战略未因宏观环境显著调整）
负面制约（预算收紧，数字化投入放缓）
影响分化（部分领域加速、部分领域收缩）
其他（请注明）
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18.
受当前宏观经济环境影响，企业在AI/数字化投入方面出现了哪些变化
【多选题】
整体预算削减
更注重短期内可产生效益的项目
战略性项目放缓，更倾向保守策略
反而加大投入，逆周期布局
投入节奏不变，但更关注ROI评估
无明显变化
其他（请注明）
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19.
企业认为以下哪些外部经济因素对数字化转型影响最大
【多选题】
行业周期下行，企业优先保生存而非转型
融资环境收紧，数字化投入预算受限
人才供给不足且人力成本上升
客户/市场对数字化产品的付费意愿有限
供应链不确定性增加
政策支持力度不够或落地不到位
其他（请注明）
*
20.
请评价以下说法的符合程度
1=非常不符合
2=不符合
3=一般
4=符合
5=非常符合
企业当前的数字化战略已充分考虑了下行周期的风险抵御需求
企业当前的数字化战略已充分考虑了下行周期的风险抵御需求
企业通过数字化转型获得了可量化的经营韧性提升
企业通过数字化转型获得了可量化的经营韧性提升
数字化投入的回报周期在企业可接受的范围内
数字化投入的回报周期在企业可接受的范围内
*
21.
企业在川渝地区享受过以下哪些数字经济/AI相关政策支持
【多选题】
高新技术企业/专精特新认定补贴
数字化转型专项扶持资金
研发费用加计扣除/税收优惠
人才引进与培养配套政策
数据要素流通/交易试点参与资格
政府数字化项目示范应用机会
场地/基础设施配套支持
未享受过相关政策支持
其他（请注明）
*
22.
企业对当前川渝地区数字经济营商环境的评价是
【多选题】
政策供给充分，落地执行到位
政策文件丰富，但落地实效有待提升
政策覆盖了部分需求，存在空白领域
政策响应速度与企业需求之间存在时滞
整体营商环境较好，有助于企业数字化转型
其他（请注明）
*
23.
企业在数字经济/AI领域最希望获得的政策支持是
【多选题】
直接财政补贴与税收减免
数据合规与流通的政策便利
公共数据开放与共享
产业对接与市场机会撮合
人才培养与引进配套
关键技术攻关的产学研协同支持
其他（请注明）
技术类板块
*
24.
企业是否制定了正式的AI/数字化战略规划文件
已制定独立AI战略规划
AI作为整体数字化战略的重要组成部分
有方向性规划但无正式文件
暂无明确规划
其他（请注明）
*
25.
企业AI/数字化战略在全业务线的覆盖范围约为
仅1-2个业务板块试点
覆盖约25%的业务线
覆盖约50%的业务线
覆盖约75%的业务线
覆盖80%以上的业务线
*
26.
不同业务线之间AI落地进度差异的主要原因是
【多选题】
业务场景的数据基础和质量不同
各业务线负责人的重视程度与推动力不同
AI技术在不同场景的成熟度有差异
投入产出比的优先级排序
外部政策、合规或客户要求的驱动差异
其他（请注明）
*
27.
企业AI项目整体推进的主要模式是
自上而下（集团/高层统一规划推动）
自下而上（业务部门试点成功后推广）
内外结合（与外部技术供应商深度合作）
混合模式（不同板块采用不同推进策略）
*
28.
企业在选择AI落地场景时，最核心的考量因素是
【多选题】
业务价值/投入产出比
数据基础与可行性
技术成熟度与风险
上级/政策要求
客户需求与市场压力
竞争对手的布局情况
其他（请注明）
29.
在企业已落地的AI应用中，以下两种模式的占比大致为：自动化替代模式（AI完全替代人工操作）：约
%，人机协同模式（AI辅助处理、人工复核/决策）：约
%（两项合计应约等于100%）
*
*
30.
企业选择人机协同而非完全自动化模式的主要原因是什么
【多选题】
技术准确性尚不能满足完全替代的要求
合规/审计/风控要求保留人工审核环节
客户/合作伙伴对纯机器决策的接受度较低
组织文化和员工接受度方面的考量
成本效益分析显示人机协同更经济
数据量不足或数据质量不足以支撑完全自动化
其他（请注明）
*
31.
在未来3年，企业AI应用模式的变化趋势将是
从人机协同逐步向自动化替代演进
人机协同与自动化替代并行发展
以人机协同为主，自动化仅限低风险场景
根据业务场景差异化演进，无统一趋势
其他（请注明）
*
32.
企业内部各主要业务系统之间的数据流通方式为
完全打通，实时或准实时共享
部分打通，需人工导出/导入
各系统独立运行，数据孤岛严重
正在建设数据中台/数据湖以打通系统
其他（请注明）
*
33.
企业在内外部数据交换和传输过程中，主要采取哪些模式
【多选题】
通过API接口标准化对接
通过数据中台统一分发
文件传输（Excel、CSV等）
数据沙箱/可信数据空间
隐私计算（联邦学习、多方安全计算等）
其他（请注明）
*
34.
数据价值释放面临的主要阻碍因素是
【多选题】
数据质量不高（不完整、不准确、不一致）
部门间数据共享意愿低（部门墙）
数据标准与格式不统一
合规/安全政策限制过严
缺乏专业数据治理人才
数据确权与利益分配机制缺失
数据基础设施投入不足
其他（请注明）
*
35.
企业针对核心商业数据与用户隐私数据采取了哪些防护措施
【多选题】
数据分级分类管理
数据加密存储与传输
访问权限精细管控（最小权限原则）
数据脱敏/匿名化处理
数据不出域/可用不可见
定期安全审计与渗透测试
实时安全监控与威胁感知
其他（请注明）
*
36.
企业是否建立了AI算法风险的常态化管控机制
已建立完善的算法审计、监控与回溯体系
有基本的风控流程与应急响应机制
尚处探索阶段
暂未涉及
不适用（AI应用尚未涉及算法风险）
*
37.
企业AI算法风险管理的主要覆盖内容有哪些
【多选题】
算法偏见与公平性审查
算法输出准确性与可靠性验证
算法可解释性与透明度
数据隐私保护合规
算法安全（防攻击、防篡改）
暂未涉及系统性管理
其他（请注明）
*
38.
企业是否已完成核心业务数据资产的全面盘点
已完成全企业范围的系统盘点
部分业务线已完成盘点
尚未系统开展
暂不涉及
*
39.
企业是否已落地数据分级分类框架
已建立并全面落地
已建立框架但落地不完整
正在建设中
尚未启动
*
40.
数据分级分类后，不同级别数据的审批管理规范是否已建立并执行
已建立并严格执行
有基本规范但执行不到位
正在制定中
尚未建立
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41.
请评价以下说法的符合程度
1=非常不符合
2=不符合
3=一般
4=符合
5=非常符合
企业能够清晰界定每类数据的权属和责任主体
企业能够清晰界定每类数据的权属和责任主体
数据资产已在财务报表中体现或正在推进数据资产入表工作
数据资产已在财务报表中体现或正在推进数据资产入表工作
数据治理已纳入企业高管的常态化管理议程
数据治理已纳入企业高管的常态化管理议程
企业有清晰的数据生命周期管理规范
企业有清晰的数据生命周期管理规范
*
42.
企业在数据资产化方面已开展或计划开展哪些工作
【多选题】
数据资产盘点与目录编制
数据质量评估与提升
数据资产价值评估
数据资产入表（财务确认）
数据产品开发与对外服务
数据交易/数据要素市场参与
尚未开展相关工作
其他（请注明）
*
43.
企业如何划分AI与人工的权责边界
【多选题】
AI负责数据采集与初步分析，人工负责最终决策
AI负责标准化流程操作，人工负责异常处理
AI提供建议与预警，人工负责复核与确认
有明确的书面规则与操作手册
尚无明确划分，依赖现场管理人员的经验判断
其他（请注明）
*
44.
AI落地过程中，企业遇到以下哪些组织与技术适配难题
【多选题】
技术人员与业务人员沟通不畅
现有组织流程与AI工作方式不匹配
缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才
AI系统与现有IT基础设施集成困难
管理层对AI投入产出比的预期管理困难
对外部技术供应商的依赖度高
其他（请注明）
*
45.
当AI决策与人工判断产生分歧时，企业的处理机制是
以人工判断为准，AI建议仅供参考
以AI决策为准，人工需提供充分理由方可推翻
建立专门的争议裁决机制
视具体场景和风险等级而定，无统一规则
暂未遇到此类情况
*
46.
在AI落地过程中，以下哪些岗位/角色受到了最显著的冲击或调整
【多选题】
基层数据录入/处理类岗位
初级数据分析师/报表制作岗
审核/核验类岗位
客服/基础交互类岗位
中层管理者的协调/督办类职责
高层管理者的信息收集与初步研判类工作
未受到显著冲击
其他（请注明）
*
47.
当前企业在数据治理方面面临的最大挑战是
数据质量不高，难以支撑AI应用
数据孤岛严重，跨部门/跨系统协同困难
数据合规与安全要求制约数据使用
缺乏专业的数据治理人才
数据价值难以量化，投入产出不清晰
数据确权问题未解决，收益分配机制缺失
其他（请注明）
*
48.
企业未来1-3年数据治理的核心发展目标是
【多选题】
完成数据中台/数据湖建设，打通数据孤岛
建立完善的数据质量管理体系
推进数据资产入表与价值量化评估
探索数据对外商业化变现路径
提升数据安全与合规水平
培养/引进数据治理专业人才
其他（请注明）
*
49.
企业对外部数据要素市场/数据交易的政策环境持何种态度
非常乐观，已积极布局
谨慎乐观，正在观望与研究
认为政策红利尚未实质落地
受限于国资/合规要求，暂不涉及
其他（请注明）
*
50.
企业在数据要素市场化方面面临的主要制度障碍包括
【多选题】
数据确权规则不清晰
数据定价机制不完善
数据交易流通规则不成熟
跨行业/跨区域的数据互认难
数据安全合规成本过高
内部数据治理基础不足以支撑对外流通
未涉及数据要素市场化探索
其他（请注明）
*
51.
企业认为以下哪些外部经济因素对数字化转型影响最大
【多选题】
行业周期下行，企业优先保生存而非转型
融资环境收紧，数字化投入预算受限
人才供给不足且人力成本上升
客户/市场对数字化产品的付费意愿有限
供应链不确定性增加
政策支持力度不够或落地不到位
其他（请注明）
*
52.
企业在川渝地区享受过以下哪些数字经济/AI相关政策支持
【多选题】
高新技术企业/专精特新认定补贴
数字化转型专项扶持资金
研发费用加计扣除/税收优惠
人才引进与培养配套政策
数据要素流通/交易试点参与资格
政府数字化项目示范应用机会
场地/基础设施配套支持
未享受过相关政策支持
其他（请注明）
人力/管理类板块
*
53.
近两年内，企业因AI/数字化转型而进行组织架构调整的频率
未进行调整
进行过1次小幅调整
进行过2-3次调整
进行过3次以上较大调整
*
54.
因AI/数字化转型，企业原有管理岗位中发生以下哪些变化
【多选题】
部分管理岗位被撤销或合并
部分管理岗位职责发生重大调整
新设AI/数据相关管理岗位
原有管理岗位层级压缩（组织扁平化）
管理岗位的汇报关系发生变化
无明显变化
其他（请注明）
*
55.
企业是否设立了以下与AI/数字化相关的新部门或岗位
【多选题】
独立AI研发中心/事业部
大数据/数据治理部门
数字化转型办公室/委员会
AI伦理与合规岗位
数据安全/隐私保护岗位
暂未设立
其他（请注明）
*
56.
组织架构调整的主要推动力量是
高层战略意志自上而下推动
业务需求倒逼组织适配
外部政策/合规要求驱动
行业对标与竞争压力
其他（请注明）
*
57.
目前AI/数字化工具在企业以下管理事务中的覆盖程度如何
1=完全未覆盖
2=较少覆盖
3=部分覆盖
4=较大覆盖
5=全面覆盖
行政事务处理（如会议纪要、公文流转）
行政事务处理（如会议纪要、公文流转）
数据报表自动生成与经营分析
数据报表自动生成与经营分析
人力资源（简历筛选、绩效数据统计）
人力资源（简历筛选、绩效数据统计）
财务风控（异常交易监测、预算执行审核）
财务风控（异常交易监测、预算执行审核）
项目管理（进度跟踪、风险预警）
项目管理（进度跟踪、风险预警）
*
58.
企业管理者平均每周因AI工具应用而节省的事务性工作时间约为
0-2小时（节省不明显）
3-5小时
6-10小时
10小时以上
不确定/未统计
*
59.
请评价以下说法的符合程度
1=非常不符合
2=不符合
3=一般
4=符合
5=非常符合
AI工具的应用使管理者能够将更多时间投入到战略性思考与决策
AI工具的应用使管理者能够将更多时间投入到战略性思考与决策
管理层对AI工具输出的数据结论的依赖程度正在提高
管理层对AI工具输出的数据结论的依赖程度正在提高
*
60.
您认为未来3-5年，行业管理人才最需要补充的能力短板是
【多选题】
数据思维与量化决策能力
AI技术原理与应用场景理解
数字化组织变革管理能力
跨部门数据协同与沟通能力
技术伦理与算法合规意识
快速学习与适应新技术的能力
其他（请注明）
*
61.
企业当前获取AI/数字化管理人才的最主要渠道是
内部培养与提拔
外部成熟人才引进（社会招聘）
应届生招聘与系统培养
外部顾问/咨询团队借力
其他（请注明）
*
62.
企业在引进AI/数字化管理人才时遇到的主要困难是
【多选题】
符合要求的复合型人才供给不足
薪酬预算难以匹配市场行情
企业文化与新人才群体的适配度低
企业内部现有管理层的接纳度有限
人才流动性大，留存困难
区位因素（不在北上深等人才聚集地）
未遇到明显困难
其他（请注明）
*
63.
企业是否为管理者提供了以下类型的数字化/AI培训
【多选题】
AI基础知识与行业趋势普及培训
数据分析工具实操培训
AI在垂直业务场景的应用案例培训
数字化领导力与组织变革管理培训
数据安全、合规与AI伦理培训
已纳入年度常规培训体系
尚未开展系统培训
其他（请注明）
*
64.
企业年度数字化培训的覆盖频次约为
0次/年
1-2次/年
3-5次/年
5次以上/年
常态化/按需开展，无固定频次
*
65.
管理层培训的主要组织形式是
内部讲师授课
外部专业培训机构引入
线上学习平台自主选学
高校/商学院定制课程
混合模式（内外部结合）
尚未形成规范形式
*
66.
近两年内，企业基层岗位的招聘要求中新增了以下哪些AI/数字化相关条件
【多选题】
数据分析基础能力（如Excel高级功能、SQL等）
AI工具/软件操作能力
低代码/无代码平台搭建能力
对业务场景中AI应用的认知与理解
数据安全意识与规范
未新增相关要求
其他（请注明）
*
67.
企业在推进AI工具落地过程中，员工层面遇到的主要问题是
【多选题】
员工对AI输出的结果不信任，仍依赖人工判断
员工担心AI替代自身岗位，产生抵触情绪
员工缺乏使用AI工具的基本技能
员工不理解AI工具对自身工作的业务价值
员工反馈渠道不畅，改进建议难以传递
未遇到明显问题
其他（请注明）
*
68.
企业采取了哪些措施提升员工对AI的信任与接受度
【多选题】
开展AI原理与应用场景的培训宣贯
建立人机协作的明确规则与操作边界
设立AI应用试点与成功案例分享机制
将AI应用成效纳入团队/个人绩效考核
设立AI应用反馈与持续改进渠道
尚未采取专项措施
其他（请注明）
*
69.
请评价以下说法的符合程度
1=非常不符合
2=不符合
3=一般
4=符合
5=非常符合
员工普遍认为AI工具提升了工作效率而非威胁岗位安全
员工普遍认为AI工具提升了工作效率而非威胁岗位安全
基层员工能主动提出AI应用场景的改进建议
基层员工能主动提出AI应用场景的改进建议
员工对AI工具的学习和使用意愿较高
员工对AI工具的学习和使用意愿较高
*
70.
AI应用后，企业基层岗位的编制变化趋势是
岗位编制明显减少（AI替代效应显著）
岗位编制略有减少
编制基本不变（AI辅助为主）
编制有所增加（AI带来新业务需求）
尚难判断
*
71.
企业认为当前高校经管/工科类人才培养中最需要强化的方面是
【多选题】
数据分析与量化决策能力训练
AI技术在垂直行业的应用案例教学
数据治理、合规与AI伦理意识的培养
数字化组织变革的实战模拟
跨学科（技术+管理）复合型课程体系
真实场景的项目制实训
其他（请注明）
*
72.
企业是否有与川渝本地高校开展数字化/AI人才联合培养的意愿或已有合作
已有成熟稳定的合作机制
已有零散合作（如实习基地、专家讲座等）
有意愿但尚未落地
暂无意愿
其他（请注明）
*
73.
企业是否已完成核心业务数据资产的全面盘点
已完成全企业范围的系统盘点
部分业务线已完成盘点
尚未系统开展
暂不涉及
*
74.
企业是否已落地数据分级分类框架
已建立并全面落地
已建立框架但落地不完整
正在建设中
尚未启动
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75.
企业如何划分AI与人工的权责边界
【多选题】
AI负责数据采集与初步分析，人工负责最终决策
AI负责标准化流程操作，人工负责异常处理
AI提供建议与预警，人工负责复核与确认
有明确的书面规则与操作手册
尚无明确划分，依赖现场管理人员的经验判断
其他（请注明）
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76.
AI落地过程中，企业遇到以下哪些组织与人员适配难题
【多选题】
技术人员与业务人员沟通不畅
现有组织流程与AI工作方式不匹配
缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才
管理层对AI投入产出比的预期管理困难
对外部技术供应商的依赖度高
其他（请注明）
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77.
当AI决策与人工判断产生分歧时，企业的处理机制是
以人工判断为准，AI建议仅供参考
以AI决策为准，人工需提供充分理由方可推翻
建立专门的争议裁决机制
视具体场景和风险等级而定，无统一规则
暂未遇到此类情况
*
78.
在AI落地过程中，以下哪些岗位/角色受到了最显著的冲击或调整
【多选题】
基层数据录入/处理类岗位
初级数据分析师/报表制作岗
审核/核验类岗位
客服/基础交互类岗位
中层管理者的协调/督办类职责
未受到显著冲击
其他（请注明）
卷尾模块
*
79.
您对企业未来AI/数字化发展最大的担忧或最迫切的期待是什么
*
80.
您是否愿意接受后续的深度访谈或回访
是（请留下联系方式）
否
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