数智技术赋能咨询行业的

创新路径与实践研究

中咨公司2024青马研习第四小组

张峰 李纯如 聂玉亮 等

编者按：数智咨询是数字化与智能化技术在咨询领域深度融合的产物。《“十四五”数字经济发展规划》提出，“促进数字技术在全过程咨询领域的深度应用，引领咨询服务和工程建设模式转型升级”是大力推进产业数字化转型工作的重要组成部分。数智咨询通过大数据、人工智能、机器学习、自然语言处理等技术，围绕咨询业务实施过程创新与咨询服务模式创新等不同维度，以数据深度分析和业务流程智能升级促进咨询行业形成持续竞争力，助推咨询行业高质量发展，为推动中国式现代化建设提供坚强智力支持。

一、数智咨询概述

（一）数智咨询概念

数智咨询，顾名思义，是数字化与智能化技术在咨询领域深度融合的产物，不仅仅是一种技术手段的革新，更是咨询理念与服务模式的全面升级。数智咨询依托海量数据与先进的数据处理技术，能够更全面地掌握市场动态与客户需求；采用智能算法与机器学习模型，更精准地预测未来趋势与潜在风险；注重跨界融合与协同创新，能够为客户提供更加综合、全面的解决方案。

（二）数智咨询发展背景

1.政策环境

党的二十大报告提出，“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”。2024年《政府工作报告》列出加快发展新质生产力的重要举措，其中明确提出要推进数字经济创新发展，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合[1]。中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024年）》显示，2023年，我国数字经济规模达到53.9万亿元，数字经济占国内生产总值比重进一步提升至42.8%，数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%，数字经济有效支撑了经济稳增长。

新时代新征程，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，聚焦培育建设具有国际竞争力的数字产业集群，是赋能经济社会高质量发展的重要路径与有力支撑，是推进中国式现代化的内在要求。

2.技术背景

随着人工智能技术的不断发展，智能化咨询服务已成为数字化咨询的重要方向之一。央视财经数据显示，我国人工智能核心产业规模已超过5000亿元[2]，沙利文咨询预测，2024年我国人工智能市场规模将突破7993亿元[3]。智能化咨询服务通过应用自然语言处理、机器学习、智能推荐等技术，实现咨询服务的自动化和智能化。人工智能技术的不断突破为数智咨询带来了更加智能化的分析工具与决策支持手段。通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等先进技术，数智咨询可以实现对复杂商业问题的智能识别与精准预测，为客户提供更加科学、高效的决策支持服务。

区块链技术的去中心化、不可篡改等特性为数据的安全性与可信度提供了有力保障。在数智咨询领域，区块链技术可以应用于数据共享、交易验证等多个环节以确保数据的真实性与完整性，为咨询服务的可信度与透明度提供有力支持。

5G、人工智能、算力网络等组成的新型基础设施作为推动数字经济发展的中坚力量，为跨领域、全方位、多层次的产业数智化转型提供了有力支撑，促进了数智生产力的发展普及。数智生产力在空间与时间范围内构建了更大范围连接，传递了更多维度信息和多领域知识，并提供了连接、算力、智力等更深层次服务。

（三）数智时代咨询行业特点

1.数智技术引领咨询工作方式升级

从工作方式与效率上来看，传统咨询工作主要依靠人工进行实地调研、查阅纸质资料、与相关人员进行面对面访谈等方式收集信息。这个过程往往耗时较长，且受到人力、时间和空间的限制；分析问题主要依赖咨询人员的个人经验和专业知识，在进行方案设计和评估时，可能会因个人主观因素而产生一定的偏差。而数智技术可通过技术手段将工程数据全面实时地收集起来，借助人工智能、机器学习等算法进行数据分析和模型构建，实现精准的定量分析和预测，快速处理复杂的工程问题，提供更科学、客观的解决方案。

2.数智技术改变传统咨询服务模式

数智技术的发展推动了咨询工作从单一服务转为综合服务，不再局限于传统咨询只能服务某个特定领域或阶段。数智技术的应用使得咨询服务从经验驱动向数据驱动转变。通过对工程数据进行深入挖掘和分析，实现项目成本进行精确估算、项目风险进行量化评估等，提供更加科学准确的咨询服务。

3.数智技术推动咨询行业智能化发展

数智技术的广泛应用实现了自动化数据处理，智能算法辅助决策等功能，有效提高了工作效率，并通过精准的数据分析及可视化展示，提升了咨询的服务质量；同时，催生了新的创新服务模式，使咨询企业能够提供更便捷、高效、个性化的服务，有助于拓展新的业务领域，提高企业的核心竞争力。

二、数智咨询实践研究

（一）咨询业务实施

数智咨询在搭建专家智库、更新梳理政策法规、实现标准规范库查询更新等方面都可以起到提速、增效的作用，同时在以下各专项业务的咨询服务过程中也可以起到关键作用。咨询范围包括投资决策综合性咨询业务以及全过程咨询业务[4]。

1.投资综合性决策

数智化技术可以充分应用到项目可行性研究过程之中。通过数智平台能够实现报告多人协同编辑撰写与审核工作，实时更新报告内容，减少错误和遗漏，提高报告质量和准确性，节省成本。

同时也可应用到投资估算与财务测算领域，通过输入边界条件与基础数据指标，实现投资估算表、利润分配表、现金流量表、资产负债表等表格与指标的输出，便于在项目实施过程中随时修改、留档。

2.招标代理

通过采购数据管理平台建设，结合应用数据加密、系统安全管理技术与时间产品核心技术能力，探索采购评标一体化的新平台研究与产品开发，实现挖掘远程评标等新场景，优化业务实现效率[5]。

3.勘察设计

在勘察设计阶段，通过数智化管理，可以实现图纸标准统一、规划签章签名、规范图纸变更程序等，并进一步推动BIM、CIM、GIS技术在全过程领域的应用。

数智化平台可优化规范图纸签名签章。传统校审无法做到实时同步校审，并多以纸质版校审为主，费时费力且很难确保校审意见的修改到位。通过数智化质量管理平台的搭建，可以实现电子校审工作，解决登记问题、验证问题，实现对每一个问题的闭环管理；通过强大的电子化表单功能，实现无纸化贯标；同时，通过线上变更归档、流程提报可以实现工作中记录留存，实现图纸“一键迭代归档”，“图纸平台”中所有图纸的变更严格按照图对图、文件对文件的原则一一对应进行替换变更，确保“一图到底”。

4.监理

基于AIoT研发的可视化现场监理系统，加大可视化现场监理系统的推广应用。推动基础业务服务能力升级，提高工程现场的监理工作成效；同时通过系统的运行，提高工程监理质量，满足现场监理人员的配置要求。实现从劳动密集型传统监理向高精尖的数智监理转变[6]。

（二）项目后评价

2024年7月22日，国家发展改革委印发了《国家发展改革委重大项目后评价管理办法》（以下简称《办法》），《办法》旨在健全重大项目后评价制度，规范项目后评价工作，提高投资决策水平和投资效益。《办法》中所称项目后评价，是指选取有代表性的项目，在项目竣工验收并投入使用一定时间后，将项目建成后所达到的实际效果与项目的可行性研究报告和初步设计（含概算）文件及其审批文件、项目申请书及其核准文件的主要内容进行对比分析，找出差距及原因，提出评价意见和对策建议，并反馈到项目参与各方，形成良性项目决策和管理机制。在项目后评价过程中可以通过与数智化技术结合以提高评价的效率和准确性。

数据收集与分析：利用数字化技术，可以更高效地收集项目相关的各种数据，包括项目成本、进度、质量等方面的信息，通过数据分析工具对这些数据进行深入分析，为后评价提供准确的数据支持。

智能化评估：通过人工智能技术，可以对项目数据进行自动化分析，识别项目执行过程中的优点和不足，为后评价提供智能化的评估建议，提高评价的效率和准确性。

风险预测与管理：利用大数据和机器学习技术，可以对项目可能面临的风险进行预测，提前发现潜在问题，为后评价提供风险管理的依据，减少项目风险。

持续改进：通过数智化手段，可以实现对项目管理的持续改进，不断优化项目管理流程，提高项目管理水平，为未来的项目提供经验和教训。

综上所述，项目后评价工作与数智化转型的结合，不仅可以提高评价工作的效率和准确性，还能通过智能化决策和信息化监控，提升评价的质量和效果，为项目的持续改进和优化提供有力支撑。

（三）实践经验案例

某大型机械制造企业，在面临全球市场竞争加剧、客户需求快速变化的背景下，决定启动数智建设战略，以提升生产效率、优化产品质量并增强市场竞争力。该企业聘请了一家领先的数智咨询公司，共同规划并实施数字化项目。具体内容包含以下数智技术应用：

智能工厂建设。首先，数智咨询团队通过物联网（IoT）技术，将企业的生产设备、生产线、仓储系统等关键资产连接起来，实现生产数据的实时采集与监控。利用大数据分析技术，团队对生产过程中的数据进行深度挖掘，识别出生产瓶颈与效率瓶颈，并提出相应的改进方案。同时，引入人工智能算法对生产流程进行智能优化，如通过机器学习模型预测设备维护需求，减少非计划停机时间；通过智能调度算法优化生产计划，提高生产效率。

供应链数字化转型。数智咨询团队还协助企业构建了数字化供应链管理系统，实现供应商管理、库存管理、物流管理等环节的信息化与智能化。通过区块链技术，确保供应链数据的真实性与可追溯性，提高供应链的透明度和安全性。同时，利用大数据分析技术预测市场需求变化，帮助企业调整库存策略，降低库存成本。

数据驱动的决策支持。数智咨询团队为企业构建了数据仓库与数据分析平台，将企业内部数据与外部市场数据整合起来，为企业提供全面的数据洞察与决策支持。通过数据可视化技术，将复杂的业务数据转化为直观的图表与报告，帮助企业高管快速了解业务状况并做出科学决策。

经过一年的数字化转型实施，该机械制造企业取得了显著成效。生产效率提高了约30%，产品质量合格率提升至99%以上，库存周转率提高了50%。同时，数字化转型还为企业带来了更加灵活高效的运营模式，增强了其在市场中的竞争力。更重要的是，企业通过数字化转型积累了大量宝贵的数据资产，为未来的持续创新与发展奠定了坚实基础。

三、数智咨询在发展中面临的主要困难与挑战

数智技术作为数字化的深化与延伸，不仅超越了传统信息处理的边界，更在深度分析、资源整合与辅助决策等方面展现出其独特的优势，为咨询行业开辟了全新的发展路径。然而，伴随着数智技术的飞速发展，一系列挑战也随之而来。

（一）技术更新换代带来的挑战

数智技术作为提升咨询业务效率、优化服务质量的重要工具，其更新迭代都意味着咨询行业必须紧跟步伐，以适应新的技术环境。从云计算、大数据到人工智能，这些技术的快速发展不仅推动了咨询方法的创新，也要求咨询从业者不断学习新知识、掌握新技术，以保持自身的竞争力。

通过运用数智技术，咨询企业可以更加高效地搜集、整理和分析信息，从而为客户提供更加精准、深入的咨询服务。因此，对于咨询行业而言，如何把握技术更新的机遇，将其转化为自身发展的动力，是摆在从业者面前的一个重要课题。

（二）人才匮乏与管理机制不健全

咨询行业的特点在于其跨学科性，需要从业者具备广泛的知识背景和深厚的专业素养。数智技术本身就是一个多学科交叉的领域，涉及计算机科学、统计学、数学、经济学等多个学科的知识。因此，将数智技术应用于咨询领域，就需要从业者具备更加全面的知识结构和更强的学习能力。

咨询行业需要建立更加完善的跨学科知识融合机制，建立跨学科的协作团队，促进不同领域专业人员之间的交流与合作。同时，还可以利用数智技术搭建知识共享平台，促进知识的传播与共享，提高整个行业的知识水平。

（三）数据隐私保护不到位

数智技术需要对信息资源进行搜集、整合与分析，要实现更高效、精确的分析与决策需要海量的数据进行“训练”。海量数据的搜集、分析及应用必然伴随着数据的集中传递与存储。一旦系统遭到攻击或人员泄露数据，将带来巨大的隐私泄露风险，涉及公民个人隐私安全乃至国家安全。

对于数智技术发展而言，如何高效、合法地获取、分析数据以及如何保护数据隐私，是数智技术在咨询行业发展中需要重点关注的问题。

（四）算法透明度监管难度大

数智技术依赖算法来实现对海量数据的处理与分析。然而，算法的复杂性和不透明性往往让人们对其决策结果产生质疑。这种“黑箱”现象不仅影响了人们对数智技术的信任度，也给监管带来了巨大挑战。为了增强算法透明度，提高人们对数智技术的信任度，咨询行业需要采取一系列措施。

通过建立完善的算法评估机制，对算法的准确性和可靠性进行定期评估并加强与监管机构的合作与交流，才能推动算法透明度的提升和监管标准的制定，确保算法在合法、合规的范围内运行。

四、数智咨询创新路径策略与建议

（一）利用数字技术强化咨询行业模式设计

数智咨询发展是咨询企业在发展理念、组织方式、业务模式、经营手段等全方位的变革，需要统筹规划、顶层设计、系统推进，做好企业战略规划是保障数智咨询发展成功的关键。要做好企业业务发展规划，适应数字化社会和网络时代的发展趋势，充分分析市场和用户的需求变化，以及内外部资源条件禀赋，谋划好数字化条件下企业业务新的发展模式和推进路径。

咨询行业要适应数字化时代咨询服务需求的新特点，以数字技术做支撑，在人力智慧的基础上，构建数字化运营生态，创新服务能力。

（二）加快数字化技术支撑咨询基础工作

数智咨询发展需要适应信息技术的变革创新，适应社会需求的变化，适应社会运行模式的转变，才能让企业创新成为引领社会发展的风向标。一是要适应信息技术的变革创新要求，不断加强互联网、大数据、人工智能、区块链等新技术应用创新，提高对业务创新技术支撑能力，最大限度释放新技术促进业务变革创新的红利。二是适应社会需求的变化，积极利用信息技术，丰富服务渠道，创新服务模式，优化服务手段，提供与客户新需求相适应的服务。三是适应社会运行模式的转变，大力拓展网络空间新服务，提供数字化、网络化和智能化服务。

咨询行业要提高数字技术的应用能力，按照先易后难、促进业务创新等原则，通过AI、大数据、云计算等技术实现企业内部各业务板块之间的高效协调，降低生产和运营成本，提高科学管理的能力。

（三）提升数据价值挖掘对咨询工作的升级

咨询行业要统筹规划企业数据资源，建立企业基础信息库、业务信息库等，推进各类业务信息系统数据和系统分离，实现企业数据资源统一规划、统一存储和统一管理。要根据业务数据流动需求，推进企业信息系统互联互通，确保数据能够根据业务应用需求实现无缝流动，完善数据开发利用规则，设计一套有针对性的数据资产管理组织架构、管理流程、管理机制和考核评估办法，通过管理的手段明确数据资产管理体系下的“责权利”，以数据应用创新推动业务创新变革。

（四）强化人才队伍建设与培育

人才强则事业强，人才兴则企业兴。数智咨询的发展离不开人才的培养，企业需要结合发展趋势，从战略角度制定人才培养计划，将其作为企业发展的重要任务。一方面需要通过招聘人才为自己注入新鲜血液，另一方面也要通过内部人才培养，提升现有队伍的数字技能水平。数智咨询对数字化人才的需求不尽相同，企业需要针对不同岗位的性质和特点进行具体分析，对所需要的数字技能进行清晰界定，有针对性地培养人才，既要避免员工因数字技能不足而无法胜任新的职位，又要避免数字技能与职位需求不匹配而造成浪费，从而做到人尽其才、才尽其用。

咨询行业要切实加强企业数字化战略人才和数字科技创新人才保障，成立数智咨询发展战略研究团队，提高企业全体员工信息素养，弘扬信息文化，持续推进数智咨询研究和讨论，以技术创新和先行应用引领数智咨询发展。

（五）促进行业间数智技术与发展经验流通

数字化的全球互联让信息传递变得更加迅速、便捷，使得跨国交流变得更为高效。企业和个人可以通过数字平台在瞬息之间分享想法、经验和创新，促进全球性的知识流动。数字化也为企业间的合作带来了新的商业模式。在数智咨询发展过程中，良好的内部沟通是关键因素。组织内部不同部门之间的协同合作，以及对数字化策略的清晰传达，有助于确保全体员工理解并共同推动数字化变革。

咨询行业要不断探索协同合作机制，业务协同，数据共享。探索企业在行业间数据整合方面的应用方向和前景，联合国内各大研究院所、咨询企业以及智库机构，推进数据共享，建立信息交流转化机制，组织社会力量，吸收社会各界研究成果，促进信息资源的汇聚分享、高质量的理论成果向智力成果转化。

（六）落实数智咨询技术安全基础保障

数字时代网络安全的重要性不言而喻。对个人而言，网络安全危机主要体现为隐私泄露，被不法者用于不正当途径，对数据当事人造成经济或名誉损失；对企业而言，网络安全危机源自于竞争对手的商业信息窃取，核心技术泄密，以及通过数据滥用造成的行业恶性竞争；对国家而言，关乎国家一切经济活动的核心数据，都具有大国博弈的战略意义，谁能掌握数据的全面性、完整性、准确性，就能够在未来“没有硝烟的战争中”掌握主动权。

咨询行业要坚持安全和技术建设“同步规划、同步建设、同步运行”的原则，建立健全一系列规范体系和管理条例，加强安全防控，形成体制机制，覆盖从数据的形成、存储到数据的传输、应用以及共享整个过程，实行全过程监管。构建多层次安全保障体系。以保障网络安全为首要目标，建设动态感知平台，实时监控网络安全态势，强化评估风险、共享信息，同时进行数据研究判断，建立安全应急机制。

五、结语

数据驱动未来，咨询业的未来发展离不开“数智化”。在人工智能等高端技术迅猛发展的浪潮之下，大模型已不仅仅是使用工具，而是咨询行业推动变革和发展的重要动力。传统的咨询方式正加快向数智化转变，咨询企业通过借助数据分析、人工智能和云计算等前沿技术优化运营流程、提高效率、降低成本，并为客户提供更准确、实时的解决方案，提升客户满意度。数智技术成功应用于咨询企业对内管理与对外服务等场景中，为企业的持续发展与创新提供了源源不断的动力。

党的二十届三中全会提出，“支持企业用数智技术”改造提升传统产业。通过数智技术，推动传统产业数智化转型。咨询业是高层次智力密集型的服务行业，在现代社会经济发展中扮演着重要的角色。在大数据和人工智能时代，数智咨询已经不再是抽象的概念，而是催生着咨询行业的变革。数智技术推动咨询行业进一步发展，要围绕技术创新、服务模式创新等不同维度构筑先发优势，构建数智体系，形成持续竞争力，加快基础设施与高端技术同频发展，激励人才队伍建设，提升数据价值挖掘效能，加快整合、扩展、提升数智咨询全面发展，为推动中国式现代化建设提供坚强智力支持。

参考文献

[1]王大树.新质生产力:马克思主义生产力理论的最新成果[J].经济,2024(1):31-33.

[2]新华社.我国人工智能蓬勃发展 核心产业规模达5000亿元[EB/OL].中国政府网,2024-11-28.

https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202307/content_6890391.htm.

[3]钟新龙,王聪聪,高旖蔚.“十五五”时期我国人工智能产业的发展形势研判及思路建议[J].软件和集成电路,2024(6):78-84.

[4]国家发展改革委,住房城乡建设部.关于推进全过程工程咨询服务发展的指导意见[EB/OL].发改委官方网站,2019-03-15.

https://zfxxgk.ndrc.gov.cn/upload/images/20229/20229271732074.pdf.

[5]杨明,王芳.监咨询企业拓展政企信息化监理咨询业务的策略研究[J].科技与管理,2017(11):76-78.

[6]杨勇.浅谈通信工程咨询企业数智化转型[J].通信与信息技术,2023(S02):66-68.

中咨公司2024青马研习第四小组

组员：李纯如、聂玉亮、田骁、张启帆、杨欣宇、李萌、王怀宇

指导教师：张峰

注：文中图片来源于网络，版权归原作者所有。