数字化转型并非单一的系统上线、技术叠加，而是从基础搭建到价值落地的全链路升级。马应龙结合公司的战略发展以及信息化的指引，确立信息数据化、监测数字化、运营智能化三化建设工程，以三步走战略层层递进、步步夯实，彻底破解传统企业数据零散、运营粗放、决策被动的痛点，形成标准化、可落地、可迭代的数字化转型闭环。

信息数据化是数字化转型的基石，核心目标是实现企业全业务线上化、数据资源化。针对传统药企业务分散、流程线下化、数据无留存的问题，马应龙全面搭建财务、生产、人力、OA、销售等全品类业务系统，覆盖企业经营管理全场景。通过系统化建设，将原本线下流转的业务流程、经营数据、客户信息、生产数据全部线上沉淀，打破部门间的信息壁垒，完成企业原始数据的全面积累，为后续数据应用、智能升级筑牢数据底座，解决了传统企业“无数据、难数字化”的核心难题。

监测数字化是基于数据沉淀的进阶应用阶段，核心是让数据从“静态存储”转向“动态赋能”。企业搭建专属数据平台，对各业务系统沉淀的海量数据进行整合梳理、统一监测，告别传统“经验决策、人工复盘”的粗放模式。通过数据可视化监测、动态分析，实时掌握生产经营、市场销售、客户服务等核心板块的运行状态，既为管理层精准决策提供科学依据，也反向指导前端业务优化，让数据真正服务于业务提质、运营提效，实现数字化从“建系统”到“用数据”的跨越。

运营智能化是数字化转型的高阶形态，依托前两个阶段的数字化积淀，马应龙顺势切入智能化转型新阶段，适配AI大模型时代的行业趋势。这一阶段核心是以AI技术重构业务流程、解放人力产能，将数字化成果与智能技术深度融合，把标准化、重复性的业务运行环节交由AI承接，实现企业运营从“数据驱动”向“智能驱动”升级，完成传统老字号的数智化蜕变。

在全场景数智化布局中，AI问数是马应龙落地数据价值、赋能业务增长的核心抓手，也是打通数据与业务、实现数据资产变现的核心载体。针对传统企业数据分散、跨部门取数繁琐、数据利用率低、决策滞后僵化等普遍痛点，马应龙搭建专属AI问数体系，构建出“数据统一、智能查询、精准赋能、闭环迭代”的全新数据应用模式。

转型初期，马应龙各业务系统来自不同服务商，存在数据标准不统一、字段混乱、逻辑割裂等问题，形成严重的数据孤岛，无法支撑智能应用落地。为此，企业先后搭建主数据管理平台（MDM）与大数据管理平台，对全集团生产、销售、客户、库存、竞品等全域数据进行拉通整合、统一校准、标准化梳理，构建统一的数据中台。同时采用大模型本地化部署模式，严守企业核心数据安全，为AI问数功能的稳定落地提供坚实、安全、统一的数据底座。

AI问数彻底颠覆了传统企业“人工跨部门要数、被动等数”的低效模式，实现数据获取的智能化、自主化。以往销售人员、管理层想要获取客户进销存、终端销售、竞品动态等数据，需对接IT、数据分析等多个部门，流程繁琐、耗时久，且数据匹配度低。依托AI问数，一线销售人员可随时自主查询合作药店、商业公司的经营数据、产品进销存情况、市场竞品动态，快速掌握客户痛点与市场现状，为线下拜访、终端运营提供精准数据支撑，彻底解决前端业务“盲跑、盲做”的问题。

马应龙AI问数的核心优势，不止于快速查询数据，更在于数据赋能业务决策、输出落地解决方案。系统依托全域数据与AI算法，在输出精准数据的基础上，可针对性输出终端产品推介、店员培训、客群运营、问题整改等全套落地方案。无论是新品推广、终端动销提升，还是客户投诉优化，均可通过AI问数获取智能化指导，让数据从单纯的参考信息，转变为驱动业务增长的核心工具，真正实现数据资产变现。

AI问数体系具备双向迭代能力，用户的查询需求、业务反馈、落地效果会反向回流至数据中台，持续优化数据模型与算法逻辑，让AI问答更贴合业务场景、更适配企业经营需求，形成“数据支撑业务、业务反哺数据”的良性闭环，让企业智能化能力持续迭代升级。

马应龙的数智化转型实践，打破了“传统企业转型慢、AI落地难”的固有认知，为行业带来核心启示：真正的数字化转型，绝非一味跟风堆砌技术，而是长期深耕、分步搭建完整体系；AI 也并非越前沿越好，唯有贴合业务场景、解决实际问题，才能释放真正价值。

企业数智化建设必须坚守“业务落地、价值变现”的核心原则，以三化工程夯实基础，以场景化AI应用提效，以AI问数盘活数据资产，同时坚持“解放人力而非替代人力”的发展理念，在降本增效的同时践行社会责任，让数智技术真正成为企业高质量发展的持久动力。

（作者：栾泽群）