“十四五”时期，国有企业迎难而上、砥砺奋进，推动改革发展各项工作取得了开创性、历史性的重要成就。根据国务院国资委公布的数据。截至2024年：中央企业资产总额达到91万亿元，较“十三五”末增长显著；科技创新投入持续加大，研发经费投入年均增长5.5%，2024年度研发投入总额超过1万亿元。然而，在数智化转型与高质量发展过程中仍面临诸多挑战，国企需进一步深化改革，加大科技创新投入，推动传统产业智能化绿色化改造，加速培育战略性新兴产业，全面提升高质量发展水平和数智化能力。 国有科技型企业组织治理现状 ●传统组织治理模式特征 国有科技型企业的传统组织治理模式具有典型的科层制特征，管理层级较多。这种结构在特定历史时期保障了经营规范与决策统一，但在数智化时代却显露出明显的不适应性。冗长的决策链条导致信息传导效率降低，而借助数字化内控变革，通过流程重构与系统集成，可使审批效率显著提升，基层填表工作量可以大幅降低。此外，传统模式下面临信息失真、决策滞后等挑战，难以快速响应市场变化和技术迭代。为破解这些难题，国家正积极推动国有企业数字化转型与治理现代化进程。目前，部分地区国资监管核心业务数字化率已达100%，实现了对资金、债务、决策等核心指标的实时监测和风险预警。通过构建扁平化、网络化的新型组织模式，并借助人工智能（以下简称AI）技术实现智能诊断与闭环督办，企业治理效能和市场竞争力得以提升。 在决策机制方面，强调集体决策与层层审批。重大决策通常要经过多部门、多层级的研讨与审批流程，这虽有助于降低决策风险，但流程烦琐、耗时较长。某能源类国有科技型企业进行的统计显示，一个重大投资项目从提出到最终审批通过，平均耗时3～6个月，在快速变化的市场环境中，漫长的审批流程很容易导致企业错失发展机遇。 在运营管理模式上，各部门之间职能划分清晰，业务流程相对固定。部门之间以完成自身职能任务为导向，缺乏有效的协同机制，跨部门业务流程常常因部门壁垒而效率低下。某制造类国有企业跨部门业务流程效率评估结果显示，跨部门协作的业务流程平均完成时间比部门内业务流程长40%，沟通成本高30%。例如，在产品研发与生产过程中，沟通不畅、协同不足，可能导致研发部门与生产部门产品研发周期延长、生产成本增加，无法快速响应市场对产品的需求。 ●现有治理模式的不适应性 当前，国有科技型企业传统组织治理模式的不适应性愈发明显。从创新能力角度而言，科层式结构与烦琐的决策流程抑制了员工的创新积极性和创造力。据统计，国有科技型企业员工提出的创新建议被采纳的比例仅为15%左右，而民营企业这一比例往往在40%以上。国有企业基层员工的新想法在向上传递的过程中容易受阻，而且由于决策周期长，即使创新项目获得批准，也可能错过最佳的市场时机。这使得国有科技型企业在面对新兴技术快速迭代、市场需求个性化多样化的竞争环境时，创新能力不足，难以推出具有竞争力的新产品、新服务。有数据显示，2024年国有科技型企业新产品销售收入占比平均为15%，低于民营企业的30%。 在应对市场变化的灵活性方面，传统组织治理模式的弊端充分暴露。由于信息传递缓慢、决策滞后，国有科技型企业难以及时捕捉市场变化信号并迅速做出反应。笔者曾对某零售类国有科技型企业的市场响应速度进行过调查，其对市场需求变化的平均反应时间为2～3周，而一些采用灵活组织架构的民营企业仅需3～5天。在互联网经济、数字经济快速发展的当下，市场竞争格局瞬息万变，竞争对手可能通过创新商业模式或推出新产品迅速抢占市场份额，而国有科技型企业若不能灵活调整战略与业务模式，则很容易陷入被动局面。例如，在电商领域，某国有零售企业因组织结构僵化、决策缓慢，未能及时跟进电商业务的发展趋势，其线上销售额占比长期低于10%，而同期民营企业的线上销售额占比平均在35%以上。 在协同效率层面，部门之间的壁垒严重阻碍了企业内部资源的有效整合与协同利用。当企业面临跨部门、跨业务领域的复杂项目时，各部门之间往往难以形成高效的协同作战机制，导致项目推进缓慢、成本增加。某建筑类国有科技型企业的大型项目数据显示，因部门协同问题导致项目延期的比例达到35%，项目成本超支平均达15%。在企业与外部合作伙伴协同方面，传统模式也缺乏足够的开放性和灵活性，难以快速与外部创新资源实现对接与融合，制约了企业在产业链、创新链中的竞争力提升。某汽车制造国有科技型企业与外部供应商的协同效率评估显示，其与供应商的信息沟通效率比行业领先企业低25%，供应链响应速度慢20%。 AI协同治理模式的组织创新 ●人机协同治理模式的内涵与特点 人机协同治理模式是将AI等先进技术与人类的智慧、经验、创造力有机融合，应用于国有科技型企业组织治理的各个环节，实现人机优势互补、共同决策、协同工作的一种新型治理模式。该模式具有以下显著特点。 一是智能化决策支持。AI通过对海量内外部数据的实时收集、分析与挖掘，能为企业决策提供精准、全面的数据分析报告与预测模型，辅助人类决策者做出科学合理的决策。例如，在市场战略决策中，AI可以基于对全球市场趋势、竞争对手动态、消费者需求变化等多维度数据的分析，为企业提供不同市场拓展策略的风险评估与收益预测，帮助企业确定最佳的市场进入时机与竞争策略。 二是高效协同作业。借助数字化协同平台，人类与AI、不同部门的员工以及企业与外部合作伙伴之间能够实现信息实时共享、任务快速分配与协同执行。AI可以自动协调跨部门业务流程，根据业务规则与实时数据优化工作流，减少人为沟通成本与流程延误。例如，在供应链协同中，AI能够实时监控原材料库存、生产进度、物流配送等环节，当出现异常情况时，自动协调相关部门采取应对措施，保障供应链的高效稳定运行。
