企业数字化转型现状调研问卷

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

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

企业有清晰的数据生命周期管理规范

6. 企业在数据资产化方面已开展或计划开展哪些工作

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）

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

8. 企业如何划分AI与人工的权责边界

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

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

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

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

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）

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）

14. 企业未来1-3年数据治理的核心发展目标是

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）

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）

16. 企业在数据要素市场化方面面临的主要制度障碍包括

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）

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

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）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

43. 企业如何划分AI与人工的权责边界

44. AI落地过程中，企业遇到以下哪些组织与技术适配难题

45. 当AI决策与人工判断产生分歧时，企业的处理机制是

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

47. 当前企业在数据治理方面面临的最大挑战是

48. 企业未来1-3年数据治理的核心发展目标是

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

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

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

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

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

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）

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）

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）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

75. 企业如何划分AI与人工的权责边界

76. AI落地过程中，企业遇到以下哪些组织与人员适配难题

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）

77. 当AI决策与人工判断产生分歧时，企业的处理机制是

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

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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