工程管理论文哪里有？本研究通过层次结构表的方式，清晰地展现了数字化转型过程中能力要素的层次结构关系，准确捕捉了能力要素之间的相互影响和依赖关系。通过ANP方法得到了比较科学、客观的指标权重。
1 绪论
1.3.3 研究创新点
本文创新点主要体现在以下三方面：
（1）本研究以数字化能力和数字化转型成熟度内涵为切入点，通过广泛梳理国内外数字化能力相关研究，取得了显著的研究成果。在数字化能力的划分方面，本文将其细分为业务、数据、技术、治理四大维度，形成了更为系统和全面的框架。在核心能力指标的拓展上，研究涵盖了52个核心指标，使得数字化能力的评价更加具体和深入。这一研究框架的建立不仅使得相关评价更加全面，而且为数字化转型能力的深入研究提供了更为细致和丰富的基础。这一创新点在数字化转型领域为相关研究提供了新的理论和实践视角，为深入理解数字化能力的内涵和提升企业数字化转型能力提供了有益的参考。
（2）本研究以实证实践为出发点，紧扣中国数字经济转型的背景，所建立的数字化转型成熟度模型，更加符合中国企业实际的情况。通过对C企业的深入案例分析，填补了当前理论研究与实际产业情况之间的脱节，丰富了金融行业数字化转型成熟度评价的学术案例研究。
（3）本研究在数字化能力指标权重确定上采用了ISM和ANP方法的联用。与国内主要采用的层次分析法不同，本方法充分考虑了指标之间的相互关系和影响因素，弥补了传统AHP方法在专家判断两项指标重要性上过于主观的问题。通过引入ISM和ANP方法，使得在指标权重计算上更加科学和合理，为数字化能力评估提供了更全面、准确的方法论基础。
3 数字化转型成熟度模型指标体系构建
3.1 指标体系的构建原则和步骤
3.1.1 构建原则
指标体系是进行综合评价的基础，指标是评价对象和评价方法之间的纽带，指标的选取对评价结果至关重要。本文通过对数字化转型成熟度这一评价问题进行考虑，认为建立指标体系应遵循以下原则。
（1）科学性原则
指标需要能够体现数字化转型成熟度的内涵，指标的命名和定义要清晰明确，不能照搬前人指标，不能主观决断指标，要在经过深入调研和充分论证的基础上结合文献资料和专家建议进行指标体系的构建。
（2）目的性原则
本文进行综合评价的目的是通过建立一套数字化转型成熟度评价模型，为C企业进行数字化转型成熟度评价找出不足并给出建议。本文期望构建出适用性较强的评价指标体系来满足各行各业的评价需求。
（3）可操作性原则
选取指标要考虑到问卷填写人员对指标的理解程度，指标应该是具体的、明确的、不能含糊不清，并且指标需要具备可衡量、可获得的属性。
（4）层次性原则
由于企业数字化转型成熟度评价内容涵盖多层次性，指标体系也需要由多层指标构成，反映出各层次的特点。同时各层要素也要形成一个整体，从不同层面反应一个企业的数字化能力情况。
4 C企业数字化转型成熟度模型应用
4.1 模糊综合评价方法介绍
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，现实生活中很多概念都是模糊的，不同的人会有不同的理解，比如商品的舒适、美观、价格等概念。模糊综合评价根据数学的隶属度理论很好地将定性问题转变成定量问题，对受到多种因素影响的对象做出整体评价。具有计算简单、结果清晰的特点，适用于定性问题和多层次因素问题的评价[17]。是决策领域中很有价值的一种工具。本文评价对象企业数字化转型成熟度具有模糊属性，并且受到多个因素影响，因此采取模糊综合评价方法。
4.2 模糊综合评价方法步骤
4.2.1 建立模糊评价因素集
按照第三章设计的指标层次结构将因素集分为三个层次，分别是维度层因素集、一级指标因素集、二级指标因素集，其中维度层因素集包括业务、数据、技术、治理，具体见下表：
5 总结与展望
5.2 展望
本研究建立的数字化转型成熟度模型对于现有模型进行了补充和完善，取得了一定的成果，在未来的研究中将进一步完善和拓展以下方面：
首先，可以进一步扩大研究样本的范围，涵盖更多不同行业和规模的企业，以验证评价模型的广泛适用性和可靠性。企业数字化转型成熟度评价不仅受内部因素的影响，还受外部环境和行业因素的影响。进一步的研究可以将环境和行业因素纳入评价模型中，并探索其对数字化转型成熟度的影响，以提供更具针对性的建议和指导。
其次，可以探索新的评价指标和维度，随着数字化领域的不断发展，新的评价指标和维度可能会涌现出来。未来的研究可以关注技术前沿的趋势，如人工智能、区块链和物联网等，引入相关的评价指标和维度，以更好地反映企业数字化转型成熟度的现状和潜力。
最后，可以进一步优化研究方法，如改进ANP方法中专家决策的主观性问题，提高权重分配的客观性和科学性。同时，结合其他评价方法和技术，如机器学习和人工智能，进一步提升评价模型的精度和效率。数字化领域的变化速度非常快，企业的数字化转型成熟度也会不断演化。因此，研究可以探索如何在评价过程中考虑动态变化因素，如引入时间序列分析或动态模型，以跟踪和预测数字化转型成熟度的变化趋势。
参考文献（略）
