阿里巴巴集团数智化转型对内部控制的影响

一、引言

数智化技术可实时监测和预警风险，保障企业安全，帮助企业实现精准内控，但同时网络安全、数据泄露等风险不断增加。而且，企业提升运营效率的需求迫切，数智化能够优化其内部控制流程，减少人为失误，加强部门协作，从而提升企业在激烈市场竞争中的可持续发展能力。这些因素共同推动了企业内部控制的数智化转型。

二、数智化的定义和相关技术

（一）定义

数智化指通过数字化和智能化技术的深度融合，实现数据驱动决策、业务流程优化、资源配置效率提升。它是数字化（Digitalization）和智能化（Intelligentization）的相互融合与升级。数字化着重于将传统业务流程和信息转化为数字形式，实现信息化和自动化。而数智化则是在数字化的基础上，进一步引入人工智能、大数据、云计算、区块链等智能化技术，实现数据驱动的深度分析和决策优化。

（二）相关技术

数智化的相关技术有大数据技术、人工智能技术、物联网技术、云计算技术、区块链技术等。企业数智化转型的具体表现有业务流程自动化、智能决策支持、个性化服务体验、数据驱动创新等。

三、阿里巴巴集团数智化转型的现状

阿里巴巴数智化的五步转型以“云端化——数字化——在线化——数据化——智能化”为逻辑主线，构建了从底层技术到顶层决策的完整闭环，为企业数字化转型提供系统化路径。[1]

阿里巴巴集团的转型之路始于对云计算市场格局的深刻洞察。2023 年原定的分拆上市计划因 ChatGPT 引发的 AI 革命与芯片管制被迫终止，新任 CEO 吴泳铭提出“回归技术本质”战略，砍掉利润率低但定制化程度高的混合云项目，集中资源发展标准化公共云服务。阿里云以“通义”大模型为核心，在AI 技术军备竞赛中突围而出。ONE DATA 体系统一制定 3000+ 数据标准词条，消除了跨部门数据歧义。此外，阿里云渗透至多产业核心环节，避免沦为单纯的算力供应商，从技术服务商转型为产业共建者。

四、阿里巴巴集团数智化转型对内部控制的影响

（一）对内部环境的影响

阿里以“用户为先，AI 驱动”战略及组织架构为支撑，聚焦电商与云业务发展。其数智化转型对治理产生深刻积极影响：董事会依托数据中台和 AI 大模型实现战略决策数据化，提升决策精准度与效率，支撑业务增长；管理层借阿里云平台推动业务决策敏捷化，优化供应链与营销；监事会通过AI 监测模型实现风险防控精细化。但转型也存在消极影响：技术依赖使企业易受外部封锁冲击，威胁决策稳定性与内控有效性；算法黑箱导致监事会监督效力削弱；生态粘性崩塌破坏协同网络，增加运营成本，降低跨域协作效率与市场竞争力。

（二）对风险评估的影响

阿里巴巴依托“数据——算力——算法”架构，推动风险管理从经验驱动转向智能驱动。通过全域数据中台整合多源数据，结合AI 大模型与云端算力，实现风险识别实时化与精准化：全域监控覆盖率提升 300% ，异常响应时效缩至秒级，误报率下降 60% ，还能提前预警供应链缺口。风险分析效率与科学性显著提升，需求预测准确率提高 37% ，营销 ROI 提升 25% 。风险评估框架升级为数据驱动的动态防护网络，实现全域感知、客观决策与系统韧性增强。同时转型带来的消极影响有：人机决策逻辑差异引发冲突，2023 年15% 高风险工单需额外复核，决策周期延长 40% 模型泛化能力不足，新业务场景风险识别准确率骤降 32% ，极端环境下易误判风险等级，形成评估盲区。

（三）对控制活动的影响

阿里巴巴数智化转型通过自动化与数据驱动优化控制活动效率。业务流程自动化覆盖电商、物流、零售等领域，AI 助力个性化推荐、智能调度及供应链管理，物流成本降低 15%-20% ，订单准确率达 99.8% ；集团借技术升级实现GMV 双位数增长，用户体验与运营效率提升。数据驱动的风险监控缩短采购周期 30% ，库存周转率提升 25% 。“小前台 + 大中台”架构优化内控环境，部门沟通效率提升 60% ，客户响应时间大幅缩短。其消极影响有：数据中台延迟实时管控，2024 年双十一因数据同步滞后增加成本 12% ，突发波动下模型预测误差达 18% 。柔性组织导致控制断层，跨部门团队易突破控制边界， 23% 的协作流程因未留痕出现审计断点，引发合规风险。

（四）对信息与沟通的影响

阿里巴巴数智化转型优化了信息与沟通机制。信息收集实现从碎片化到全局化，通过数据中台整合全链路数据，结合销客侠、“通义千问”等工具，动态获取用户行为、供应链等数据，数据整合效率提升 60% 以上，信息准确性与完整性增强。内部依托钉钉等工具打破壁垒，网状沟通与组织架构调整提升协同效率，员工可跨层级提案。外部通过阿里小蜜提供个性化服务，区块链技术增强供应链透明度，推动生态协同。转型的消极影响有：算法偏见可能固化地域等标签，导致消费者隐性歧视，放大风险；数据开放中权限边界模糊，合作伙伴易通过数据聚合反推商业机密，引发博弈甚至合作破裂，需靠算法审计等机制约束。

五、规避数智化转型对内部控制负面影响的相关建议

优化内控环境方面，强化芯片自主研发与供应链多元化，推动算法透明化并建立AI伦理委员会，通过“云 + AI”计划重构生态粘性。风险评估上，构建人机协同规则框架，动态校准风险阈值，依托小样本学习与实时反馈强化模型泛化能力。内控活动优化聚焦数据滞后与控制断层，升级数据中台压缩同步延迟至 10 分钟内，建立权限分级与系统集成机制确保审计追溯完整。信息沟通方面，部署数据中台破除孤岛，将数据共享纳入 KPI；升级钉钉实现沟通链路可视化，设置风险响应闭环与冗余节点精简，通过技术整合与制度约束提升内控效能。

参考文献：

[1] 阿里云研究院 , 罗兰贝格 , 钉钉 . 数智跃迁——企业全生命周期数字化转型路径[R]. 杭州: 阿里云研究院,2022.

作者简介：莫雪姣，女，成都信息工程大学学生；刘耘，女，成都信息工程大学管理学院讲师，研究方向：财务与会计。