在當前充滿不確定性的數智化浪潮和日益復雜的經濟環(huán)境中，企業(yè)與個人都面臨著前所未有的生存與發(fā)展考驗。在“數字中國”戰(zhàn)略下，數據成為核心生產要素，人工智能（AI）成為新興數智化技術的代表，AI、大數據等技術已不再是單純的工具，而是驅動商業(yè)模式變革的核心力量，這種技術范式的大變革，使得企業(yè)對人才的價值要求空前提高，迫使我們不得不重新審視傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式。

1、數智化浪潮下的人才抉擇

在這場數智化浪潮變革中，最明顯的改變莫過于人工智能的快速發(fā)展，而人工智能帶來的“知識平權”效應，正像雙刃劍一樣深刻地重塑著人才的價值邏輯。

首先，對那些固守過往知識和經驗、安于現狀的人來說，AI構成了巨大的“威脅”。AI工具的普及讓掌握知識變得唾手可得，使他們所依賴的重復性、基礎性工作變得越來越不值錢，職業(yè)價值面臨被快速稀釋的風險。同時，AI也極大地降低了獲取新知識的門檻，為人才的“能力升級”提供了前所未有的機遇。使一部分人能夠迅速掌握跨行業(yè)、跨領域的知識，為成為π型復合人才提供了新的可能。

安全牛認為，未來AI將不再是簡單的工具，而是能夠賦能人才、加速學習、實現能力躍遷的“智能導師”。因此，在數智化浪潮中，人才的抉擇已不再是“要不要學AI”，而是“如何從被動適應，轉向主動進化”。對于企業(yè)而言，人才能力的主動進化是保障數智化轉型的核心驅動力；對于個人而言，是在數智化時代變革中實現價值提升的必然選擇。

在這樣的背景下，安全牛提出了適合這場數智化浪潮的人才能力的變革新范式－π型復合人才，并將詳細對π型復合人才的能力框架進行解構說明，同時為企業(yè)和個人提供了詳細的解決方案，旨在幫助企業(yè)和個人在AI時代找到清晰的方向，將挑戰(zhàn)轉化為機遇，共同迎接數智化浪潮帶來的全新未來。

2、π型數智化人才概述

在數智化時代，企業(yè)數字化轉型需要跨領域、跨職能的業(yè)務能力，傳統(tǒng)的單一技能型的“專業(yè)人才”已無法應對企業(yè)的需求，因此企業(yè)與個人都必須重新定義人才。安全牛提出的π型數智化復合人才，正是為解決這一困境而生的新范式。π型數智化復合人才是以“T型人才”為基礎，并進行了深度演進，旨在構建具備多維深度、能夠實現跨領域融合創(chuàng)新的復合型人才能力框架。

具體來說，安全牛將復合型人才能力框架的能力體系劃分為三大核心維度：通用基礎的“一橫”和“雙豎”（雙重深度）。π型復合人才的價值，正是源于通用基礎的“一橫”所搭建的橋梁，與技術深度的“一豎”和業(yè)務/職能深度的“一豎”的跨領域有機結合。而這種結合正是數智化時代實現價值突破的關鍵。

1）“一橫”：數智化時代的通用基礎

通用基礎的“一橫”是π型復合人才必須具備的、寬廣而堅實的底層通用基礎能力，是數智化人才實現“主動進化”的根基。在AI的知識平權效應下，通用基礎能力變得尤為關鍵，知識獲取不再是簡單的記憶，而是融會貫通、靈活應用的綜合素養(yǎng)。

通用技術能力：通用技術不是要求成為技術專家，而是需要具備快速高效地理解能力。比如對AI/大模型基礎原理、數據分析方法、云計算基礎架構和網絡安全與數據治理基礎的理解。這種能力使人才能夠快速將技術融入業(yè)務決策。

商業(yè)與戰(zhàn)略洞察：深入理解業(yè)務流程、商業(yè)模式和行業(yè)發(fā)展趨勢，能夠將技術能力與商業(yè)價值相匹配。人才需要跳出技術視角，從市場、用戶和競爭的角度思考問題，確保技術創(chuàng)新能夠轉化為實際的商業(yè)成果。

組織與協作能力：具備卓越的溝通協調、領導力、創(chuàng)新思維和倫理判斷能力。在跨職能、跨部門的協作中，π型復合人才需要扮演“翻譯”和“粘合劑”的角色，確保團隊能夠高效協同，共同解決復雜問題。

2）“雙豎”：實現價值突破的雙重深度

“雙豎”是π型復合人才的核心價值所在，代表人才在兩個或更多領域具備專家級深度，并能夠實現創(chuàng)新性融合。多重深度能使人同時在多個業(yè)務領域中工作，推動業(yè)務創(chuàng)新，從而創(chuàng)造出1+1>2的價值。

• 技術深度的“一豎”：聚焦于核心技術領域的精深造詣。這是π型復合人才的硬核能力。例如：AI/機器學習算法能力，可設計、訓練和優(yōu)化復雜的AI模型。數據科學與工程能力，能夠處理海量數據，進行深度分析，并構建數據管道。云原生架構能力，能夠設計和管理基于容器、微服務的高彈性云架構。高級網絡安全攻防能力，具備紅隊、藍隊或威脅狩獵的實戰(zhàn)能力。
• 業(yè)務/職能深度的“一豎”：聚焦于特定業(yè)務領域或職能的專家級經驗。這是π型復合人才的落地能力。例如：金融風控能力，熟悉金融業(yè)務流程，能夠運用技術進行欺詐識別和信用評估。工業(yè)制造能力，深入了解工業(yè)生產線，能夠運用技術優(yōu)化生產效率和設備維護。數字營銷能力，掌握營銷策略和用戶行為，能夠運用技術進行精準營銷。法律合規(guī)能力，精通法律法規(guī)，能夠運用技術進行合規(guī)審計和風險管理。

3、π型數智化人才的應用

在數智化浪潮中，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)已不再是單純的技術問題，而是技術與業(yè)務、技術與管理、技術與市場的深度交叉。π型復合人才正是應對這種“交叉性”挑戰(zhàn)的最佳解法。π型復合人才能夠以多維視角洞察問題，并以融合能力創(chuàng)造出顛覆性的解決方案。安全牛從多個行業(yè)舉例，詳細說明π型復合人才如何通過其獨特的能力結構，為業(yè)務產生實際價值和深遠影響。

1）審計/合規(guī)行業(yè)：π型審計專家

傳統(tǒng)的審計人員懂業(yè)務、懂合規(guī)，但缺乏技術能力，無法應對海量、復雜數據的審計需求，審計效率低下且容易遺漏隱藏在數據深處的風險；而數據分析師懂技術但缺乏審計思維，無法將數據洞察轉化為合規(guī)發(fā)現。

π型審計專家能將“數據科學”的深度與“審計方法論”的深度相結合，利用大數據技術，從企業(yè)的交易記錄、日志、郵件等海量數據中，自動識別出潛在的欺詐行為、合規(guī)漏洞或內控缺陷，使審計工作從傳統(tǒng)的“抽樣審計”轉變?yōu)椤俺掷m(xù)性審計”，極大地提升了審計效率和準確性。π型審計專家不僅能幫助企業(yè)更早地發(fā)現和防范風險，還能為企業(yè)提供基于數據洞察的業(yè)務流程優(yōu)化建議，將審計從被動的“成本中心”轉變?yōu)橹鲃拥摹皟r值創(chuàng)造者”。

π型審計專家能力包括：

• π型審計專家能力通用基礎的“一橫”包括具備具備扎實的財務管理、企業(yè)運營流程、內部控制體系等管理知識，熟悉國內外審計準則與法規(guī)，同時掌握數據分析基礎、AI/ML原理、以及與業(yè)務部門、技術團隊高效溝通和協調的能力。
• π型審計專家能力技術深度的“一豎”包括數據科學與大數據分析。精通大數據平臺的架構和工具，能夠處理和分析企業(yè)的海量交易數據、日志數據等非結構化數據。同時，具備機器學習、自然語言處理（NLP）等技術能力，能夠構建模型進行異常檢測、模式識別和風險預測。
• π型審計專家能力業(yè)務/職能深度的“一豎”包括審計方法論與合規(guī)標準。深入理解審計流程、風險控制框架（如COSO）、財務報告準則、數據安全和隱私合規(guī)標準，能夠識別審計風險，并設計有效的審計程序和控制措施。

2）金融科技行業(yè)：π型風控分析師

傳統(tǒng)的金融風控專家懂業(yè)務但不懂技術，難以利用大數據進行精準風控；而傳統(tǒng)的算法工程師懂技術但缺乏金融知識，導致開發(fā)的模型難以落地。π型風控分析師則能將“機器學習”與“金融風控”深度結合。自主設計并開發(fā)更精準的欺詐識別模型，預測和防范潛在的信貸風險，從而在保證業(yè)務安全的前提下，大幅提升信貸審批效率，降低企業(yè)的壞賬率。通過跨領域的洞察，能夠將技術創(chuàng)新轉化為直接的商業(yè)價值，有效平衡風險與收益。

π型風控分析師能力包括：

• π型風控分析師通用基礎的“一橫”包括具備強大的數據分析能力、商業(yè)倫理與合規(guī)意識，以及與業(yè)務、技術團隊高效溝通的能力。
• π型風控分析師技術深度的“一豎”包括掌握機器學習與大數據工程。精通各類風控模型（如欺詐識別、信用評分）的開發(fā)、訓練與部署，能夠處理銀行、交易平臺的海量數據。
• π型風控分析師業(yè)務/職能深度的“一豎”包括掌握金融風控與業(yè)務流程。深入理解銀行信貸、支付清算、反洗錢（AML）等金融業(yè)務的底層邏輯、監(jiān)管要求和風控痛點。

3）政府部門：π型政務數據治理專家

傳統(tǒng)的政府IT人員懂系統(tǒng)但不懂數據治理，難以保障政務數據的安全共享；而政策制定者懂法規(guī)但缺乏技術認知，難以設計可落地的數字政府方案。π型政務數據治理專家能將“數據治理技術”與“公共服務與政策制定”進行融合，在確保公民隱私數據安全的前提下，設計跨部門的數據共享平臺，打通“信息孤島”，從而優(yōu)化公共服務流程，提升政府治理的智能化水平。使政府能夠在法律合規(guī)與技術賦能之間找到最佳平衡，實現數據價值的最大化利用。

π型政務數據治理專家能力包括：

• π型政務數據治理專家的通用基礎的“一橫”包括具備數據治理、隱私計算等技術認知，熟悉國家法律法規(guī)（如《數據安全法》）、公共管理與服務流程，以及與技術團隊、政府各部門溝通協調的能力。
• π型政務數據治理專家技術深度的“一豎”包括掌握數據治理與隱私計算。精通政務數據的分類分級、權限管理、數據脫敏等技術，能夠設計和實施安全的數據共享平臺和隱私計算方案。
• π型政務數據治理專家業(yè)務/職能深度的“一豎”包括公共服務與政策制定。深入理解政務服務的核心流程、政策制定的邏輯以及公民對數據保護的訴求。

4）能源行業(yè)：π型能源數據分析師

傳統(tǒng)的油氣勘探專家懂地質但缺乏數據分析能力，難以從海量勘探數據中高效提取價值；而通用的數據科學家懂算法但缺乏能源行業(yè)的專業(yè)知識，難以將算法應用于實際問題。π型能源數據分析師能將“大數據與AI技術”與“能源勘探與生產”相結合。可以利用AI模型，從地質數據、地震波數據中快速識別油氣儲藏區(qū)域，大幅提升勘探效率，降低勘探成本。同時，還能通過分析生產數據，優(yōu)化煉化工藝，預測設備維護周期，提高整體生產效益。

π型能源數據分析師能力包括：

• π型能源數據分析師的通用基礎的“一橫”包括具備數據科學基礎、AI/ML原理、大數據平臺架構知識，以及對能源市場趨勢和管理流程的洞察。
• π型能源數據分析師技術深度的“一豎”包括掌握大數據平臺與AI/ML。精通海量數據存儲、處理與分析技術，能夠構建和部署復雜的AI/ML模型，用于油氣勘探數據分析、設備故障預測等。
• π型能源數據分析師業(yè)務/職能深度的“一豎”包括掌握能源勘探與生產管理。深入了解油氣勘探的地質學原理、鉆井技術、煉化工藝以及能源供應鏈的運作模式。

5）電力行業(yè)：π型工控安全專家

傳統(tǒng)的IT安全專家懂TCP/IP但不了解各種電網設備，并無法理解電網工控系統(tǒng)的特殊性；而工控工程師懂設備但缺乏網絡安全意識，可能成為安全事件的突破口。π型工控安全專家能將“工控安全技術”與“電網調度”完美融合，可以在保障電網穩(wěn)定運行（B）的前提下，對關鍵工控系統(tǒng)進行安全加固，并能夠發(fā)現并處置針對工業(yè)控制系統(tǒng)的惡意軟件，防范物理設備被遠程控制的風險，直接保障國家關鍵基礎設施的安全，避免大面積停電等災難性后果。

π型工控安全專家能力包括：

• π型工控安全專家的通用基礎的“一橫”包括具備IT網絡安全基礎、風險管理、國家關鍵信息基礎設施保護政策法規(guī)，以及與生產調度人員和IT人員協作的能力。
• π型工控安全專家技術深度的“一豎”包括掌握工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）安全技術。精通工控協議、工業(yè)防火墻、工控系統(tǒng)漏洞評估與加固技術，能夠設計并實施IT與OT深度融合環(huán)境下的安全防護體系。
• π型工控安全專家業(yè)務/職能深度的“一豎”包括掌握電網調度與運行管理。深入理解電網調度規(guī)程、發(fā)電廠和變電站的運行流程、電力設備的物理特性和安全要求。

6）醫(yī)療健康行業(yè)：π型健康數據分析師

傳統(tǒng)的IT安全人員懂技術但不懂醫(yī)療數據，難以保障數據在診療和科研中的合規(guī)使用；而醫(yī)生懂業(yè)務但缺乏數據安全知識，可能無意中造成數據泄露。π型健康數據分析師則能將“數據安全技術”與“臨床醫(yī)學”進行融合。設計出既能確保患者隱私，又能讓醫(yī)院在多中心科研合作中安全地共享數據的系統(tǒng)，在加速新藥研發(fā)和疾病診療的研究的同時，規(guī)避法律風險，并為醫(yī)療健康行業(yè)的創(chuàng)新提供了安全底座。

π型健康數據分析師能力包括：

• π型健康數據分析師通用基礎的“一橫”包括具備法律法規(guī)素養(yǎng)（如《數據安全法》）、數據治理基礎、生物醫(yī)療倫理意識，以及與醫(yī)生、IT人員、患者等多方溝通的能力。
• π型健康數據分析師技術深度的“一豎”包括掌握數據安全與隱私計算技術。精通數據加密、數據脫敏、聯邦學習等隱私保護技術，能夠設計符合監(jiān)管要求和行業(yè)標準的健康數據安全架構。
• π型健康數據分析師業(yè)務/職能深度的“一豎”包括掌握臨床醫(yī)學與醫(yī)療管理。深入理解醫(yī)療流程、患者診療數據（病歷、影像）的特殊性，以及醫(yī)院內部IT系統(tǒng)的運作方式。

7）智能制造行業(yè)：π型工業(yè)數據分析師

傳統(tǒng)的生產工程師懂設備但不懂數據分析，難以從海量數據中提煉價值；而通用的數據分析師懂算法但缺乏工業(yè)知識，無法理解數據背后的物理意義。π型工業(yè)數據分析師則能將“數據科學”與“工業(yè)工程”無縫融合。可以基于設備運行數據，構建預測性維護模型，提前發(fā)現設備故障隱患，將停機時間減少。同時還能分析生產流程中的瓶頸，提出優(yōu)化方案，大幅提升生產效率和產品質量，真正用數據驅動工業(yè)生產力的升級。

π型工業(yè)數據分析師人才能力包括：

• π型工業(yè)數據分析師通用基礎的“一橫”包括具備數據科學基礎、數智化管理理念、物聯網（IoT）技術認知，以及與生產線工程師和IT團隊協作的能力。
• π型工業(yè)數據分析師技術深度的“一豎”包括掌握數據科學與預測性分析。能夠處理并分析工業(yè)設備傳感器產生的大規(guī)模時間序列數據，運用算法進行異常檢測和故障預測。
• π型工業(yè)數據分析師業(yè)務/職能深度的“一豎”包括掌握工業(yè)工程與生產流程管理。深入了解生產線的物理運行機制、設備工藝參數、供應鏈管理和質量控制標準。

4、π型數智化人才的成長路徑

π型數智化人才不僅是應對時代變革的生存之道，更是實現個人與企業(yè)價值共創(chuàng)的必由之路。π型數智化人才并非天生，是通過有意識地跨領域學習和實踐培養(yǎng)而成，也是個人的“主動進化”與企業(yè)“全力支持”的雙向奔赴。企業(yè)和個人的共同目標是推動工作邁向新高度，保障企業(yè)數智化發(fā)展，實現從賦能業(yè)務創(chuàng)新的轉型。

1）人才的“主動進化”是個人的成長責任

在AI的“知識平權”效應下，個人必須告別“被動適應”的舊思維，將終身學習內化為一種習慣。

個人應努力學習，從“T”主動進化成長到“π”型數智化人才：

• 首先，深耕第一條“一豎”：確保在某一核心領域（無論是技術還是業(yè)務）具備專家級的深度，這是建立業(yè)務能力立足點和信任基礎的關鍵。
• 然后，有意識地拓展第二條“一豎”：基于第一條“一豎”，選擇一個相鄰或互補的新興領域進行深度學習和實踐。例如，一個具備數據科學深度的人，可以選擇學習智能制造或數字營銷的業(yè)務知識；一個具備網絡安全深度的人，可以學習AI或云原生架構，利用AI工具作為快速學習新知識的強大助手。
• 最后，應終身學習與敏捷學習。在知識快速迭代的時代，應具備強大的自我驅動力和敏捷學習能力，不斷更新知識體系，適應新的崗位要求和技術挑戰(zhàn)。可通過跨部門輪崗、參與跨領域項目、獲取新興技術認證等方式，拓展自己的能力邊界。

2）企業(yè)的“全力支持”：構建賦能人才的沃土

企業(yè)在人才進化中扮演著至關重要的“賦能者”角色。人才的成長是企業(yè)的責任，企業(yè)的全力支持能夠極大地加速人才的轉型，并最終轉化為企業(yè)的核心競爭力。

企業(yè)應為人才提供清晰的“能力地圖”：

• 構建路徑：為員工提供清晰的π型復合人才畫像和職業(yè)發(fā)展路徑，讓員工明確知道下一個進階目標所需的具體知識、技能和能力水平。將人才畫像具現化，形成企業(yè)內部的“人才能力地圖”，并將其作為績效考核和職業(yè)晉升的重要依據。
• 將AI視為契機，設立專項基金，鼓勵員工學習AI、隱私計算等新技能，并將其納入績效考核。
• 鼓勵不同背景的員工（如技術與業(yè)務）組成創(chuàng)新小組，在實際項目中進行能力融合，創(chuàng)造新價值。
• 營造鼓勵創(chuàng)新、容忍試錯的學習型組織文化。