作為支撐數(shù)字中國戰(zhàn)略落地的關(guān)鍵載體和探索先鋒，地方政府和市場主體已形成通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型破局發(fā)展困境、謀篇長遠發(fā)展的廣泛共識。然而，因兩類主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型在目標設(shè)置、成效評估標準、部門協(xié)同模式和建設(shè)運營模式上的差異，在具體推進過程中呈現(xiàn)出“一同兩異”發(fā)展趨勢，即在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面共同遵循自主安全的發(fā)展要求、在新一輪建設(shè)次序及業(yè)務(wù)架構(gòu)演進方面呈現(xiàn)出不同特征。分析了兩類主體數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程存在的問題，有針對性地提出在政府側(cè)以“試點先行+市場運作”、在企業(yè)側(cè)以“統(tǒng)籌引領(lǐng)+生態(tài)共贏”為核心的破局建議。>>

運營商融合業(yè)務(wù)發(fā)展已有時日，至今傳統(tǒng)的基于連接的融合趨于飽和。5G、物聯(lián)網(wǎng)、家庭DICT、人工智能等為融合帶來產(chǎn)品、服務(wù)、技術(shù)等多方面的變革契機，數(shù)字化轉(zhuǎn)型則為融合變革指明了演進方向?；诖?，討論了新形勢下運營商“大融合”雙三維模型及其關(guān)鍵構(gòu)成要素，其中融合空間三維包括連接、終端和應(yīng)用，全生命周期價值質(zhì)態(tài)三維包括活躍、價值和時長，并明確以大融合推動運營商數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、產(chǎn)品創(chuàng)新、智能策略和量化評估四項關(guān)鍵任務(wù)。>>

從銀行業(yè)發(fā)展視角提出了對數(shù)字化轉(zhuǎn)型定義，分析了市場中有代表性數(shù)字化轉(zhuǎn)型模型，描述了銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐中多種策略特點，并以德意志銀行在中國金融科技實踐進行具體分析。闡述了德意志銀行在中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體實踐內(nèi)容，分析了BLUE WATER SPACE戰(zhàn)略意義與功能，指出升級后的德銀金融科技實驗室是邊緣創(chuàng)新的成功事例。德意志銀行(中國)基于發(fā)展服務(wù)提出的建立開放式銀行、提升客戶服務(wù)水平、擁抱先進數(shù)字技術(shù)三者協(xié)同的數(shù)字生態(tài)共生發(fā)展戰(zhàn)略，對于我國國有商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有參考價值。>>

貿(mào)易數(shù)字化與數(shù)字貿(mào)易化已成為國際貿(mào)易的兩大趨勢，建立高效的跨境貿(mào)易便利化體系成為日趨重要的課題。在分析現(xiàn)有跨境貿(mào)易便利化主要問題與風(fēng)險的基礎(chǔ)上，提出構(gòu)建基于區(qū)塊鏈等技術(shù)的可信貿(mào)易數(shù)字化公共服務(wù)平臺，包括兩個核心系統(tǒng)：一是基于跨境貿(mào)易信息的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)共享平臺；二是基于金融結(jié)算信息的區(qū)塊鏈金融數(shù)據(jù)存證與跨境結(jié)算平臺。可信貿(mào)易數(shù)字化公共服務(wù)平臺有助于實現(xiàn)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的新型跨境易貨貿(mào)易模式與新型全球供應(yīng)鏈協(xié)同結(jié)算體系，為貿(mào)易便利化與貿(mào)易多元帶來更多創(chuàng)新可能?？尚刨Q(mào)易數(shù)字化公共服務(wù)平臺將在提升現(xiàn)有國際貿(mào)易效率的同時，也帶來新的需要解決的問題。>>

隨著開源技術(shù)不斷涌現(xiàn)，開源作為一種治理模式、經(jīng)濟模式和企業(yè)生態(tài)，變得越來越重要。關(guān)注開源項目的活躍程度，分析活躍度的變化情況，在一定層面上能夠反映項目發(fā)展?fàn)顟B(tài)。通過梳理現(xiàn)有的開源項目活躍度模型，發(fā)現(xiàn)：第一，現(xiàn)有模型沒有考慮項目類別，不能有效反映鏡像類項目活躍度；第二，現(xiàn)有模型沒有考慮活躍度趨勢，不能有效反映階段性活躍項目的整體活躍度。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建和完善了活躍度模型，并以浦發(fā)銀行開源治理平臺為例，對模型進行了驗證，為企業(yè)在開源項目的選擇上提供一定的參考價值。>>

盡管對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及相關(guān)領(lǐng)域探索的熱度持續(xù)高漲，數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目的失敗率仍然居高不下，一定程度上印證了“信息技術(shù)生產(chǎn)率悖論”或“人工智能生產(chǎn)率悖論”。全面審視當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法，借鑒人與數(shù)字化協(xié)同的競爭力(Human-Digital Competitiveness，HDC)模型，使用演繹性的定性研究對中國六家企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)果進行深度分析>>