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新時代國有企業(yè)政工工作數字化轉型路徑研究

作者:覃慧賢來源:《安徽科技報》日期:2025-11-25人氣:164

摘要:新時代背景下,數字化轉型成為國有企業(yè)高質量發(fā)展的必然趨勢,政工工作作為企業(yè)黨建與管理的重要載體,其數字化轉型是提升工作效能、強化思想引領的關鍵舉措。本文從分析國有企業(yè)政工工作數字化轉型的重要性入手,剖析當前轉型過程中存在的基礎薄弱、人才匱乏、融合不足及安全風險等現狀問題,進而從平臺構建、人才培育、流程重構、安全保障四個維度提出針對性對策,旨在為國有企業(yè)政工工作數字化轉型提供實踐路徑,推動政工工作與數字化深度融合,助力企業(yè)實現黨建引領與生產經營的協同發(fā)展。

  關鍵詞:國有企業(yè);政工工作;數字化轉型;路徑研究;思想引領

  隨著數字技術的迅猛發(fā)展,數字化轉型已滲透到經濟社會各領域,國有企業(yè)作為國民經濟的重要支柱,肩負著推動數字化發(fā)展與強化黨建引領的雙重使命。政工工作作為國有企業(yè)統(tǒng)一思想認識、凝聚員工力量、保障企業(yè)發(fā)展方向的核心工作,其傳統(tǒng)模式面臨效率偏低、覆蓋有限、互動不足等挑戰(zhàn),難以適應新時代員工思想多元化、企業(yè)管理精細化的需求。推動政工工作數字化轉型,既是運用現代技術提升工作質效的必然選擇,也是鞏固黨在國有企業(yè)執(zhí)政基礎的重要途徑。本文聚焦新時代國有企業(yè)政工工作數字化轉型的現實需求,系統(tǒng)探討轉型的重要性、現狀及路徑,為國有企業(yè)深化政工工作改革提供理論參考。

  一、國有企業(yè)政工工作數字化轉型的重要性

 ?。ㄒ唬娀h建引領效能

  國有企業(yè)政工工作的核心任務是落實黨建要求,確保企業(yè)發(fā)展方向與黨的方針政策高度一致。數字化轉型能夠打破傳統(tǒng)黨建工作的時空限制,通過數字平臺實現黨的理論學習、政策傳達的即時化與全覆蓋,讓黨的最新精神快速滲透到基層班組與一線崗位。同時,數字化手段可實時跟蹤黨員教育學習進度、組織生活參與情況,精準掌握黨建工作落實成效,推動黨建責任層層傳導,使黨建引領作用在企業(yè)生產經營各環(huán)節(jié)得到更充分地體現,強化黨組織在國有企業(yè)中的領導核心地位。

   (二)提升員工思想凝聚力

  新時代員工思想觀念呈現多元化、個性化特征,傳統(tǒng)政工工作的單向灌輸模式效果逐漸減弱。數字化轉型為政工工作提供了更貼近員工的溝通方式,通過搭建線上互動平臺、開設個性化學習專欄、運用多媒體形式解讀思想理論,能夠增強思想引導的吸引力與感染力。此外,數字化工具可精準捕捉員工思想動態(tài),通過分析員工在線反饋、參與度數據等信息,及時發(fā)現思想困惑與需求訴求,有針對性地開展疏導工作,從而凝聚共識、化解矛盾,形成推動企業(yè)發(fā)展的強大合力。

  (三)支撐企業(yè)改革發(fā)展

  國有企業(yè)改革深化過程中,面臨產業(yè)升級、結構調整等多重任務,需要穩(wěn)定的內部環(huán)境與強大的精神動力。政工工作數字化轉型能夠與企業(yè)經營管理深度融合,通過數字平臺將思想政治工作與生產經營、安全生產、人才培養(yǎng)等工作有機結合,使思想引領貫穿企業(yè)改革全過程。同時,數字化政工可高效整合各類資源,為企業(yè)決策提供員工思想動態(tài)、隊伍穩(wěn)定等方面的參考,助力企業(yè)在改革中平衡各方利益,確保改革措施平穩(wěn)落地,為企業(yè)高質量發(fā)展提供堅實保障。

   二、國有企業(yè)政工工作數字化轉型的現狀

 ?。ㄒ唬底只A較為薄弱

  部分國有企業(yè)對政工工作數字化重視不足,投入力度有限,導致基礎設施建設滯后?,F有政工平臺多為單一功能模塊,如在線學習系統(tǒng)、信息發(fā)布平臺等,缺乏統(tǒng)一整合與數據互通,形成“信息孤島”。同時,平臺技術架構陳舊,難以支持大數據分析、移動化應用等功能,無法滿足員工隨時隨地參與政工活動的需求,數字化工具的效能未得到充分發(fā)揮,制約了政工工作覆蓋面與影響力的提升。

  (二)專業(yè)人才隊伍匱乏

  政工工作數字化轉型需要既精通思想政治工作規(guī)律,又掌握數字技術應用的復合型人才。當前,國有企業(yè)政工人員多擅長傳統(tǒng)思想教育與組織管理,對大數據、人工智能等數字技術的理解與運用能力不足,難以有效設計數字化工作方案。同時,企業(yè)缺乏針對政工人員的數字技能系統(tǒng)培訓,現有技術崗位人員又對政工工作的政治性、政策性把握不夠,導致轉型過程中技術應用與工作需求脫節(jié),影響轉型推進速度與質量。

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  部分國有企業(yè)將政工工作數字化簡單等同于線下工作的線上遷移,未能實現與業(yè)務工作、員工需求的深度融合。數字化平臺內容多以理論宣傳、通知傳達為主,與企業(yè)生產經營實際結合不緊密,缺乏針對不同崗位員工的個性化內容供給。此外,政工工作與人力資源、生產管理等系統(tǒng)的數據共享機制尚未建立,無法通過數據分析挖掘思想動態(tài)與業(yè)務績效的關聯,導致數字化政工對企業(yè)管理的支撐作用不明顯,難以形成工作合力。

 ?。ㄋ模┌踩L險防控薄弱

  政工工作涉及大量黨的理論宣傳、員工思想動態(tài)等敏感信息,在數字化轉型過程中面臨數據安全與意識形態(tài)安全雙重風險。部分企業(yè)對數據安全重視不足,平臺防護措施簡陋,存在信息泄露、篡改等隱患。同時,網絡空間意識形態(tài)斗爭復雜,數字化平臺可能成為錯誤思潮滲透的渠道,而企業(yè)缺乏有效的內容審核與風險預警機制,難以快速識別和處置不良信息,給政工工作帶來潛在風險。

  三、國有企業(yè)政工工作數字化轉型的對策

 ?。ㄒ唬嫿ㄒ惑w化數字平臺

  國有企業(yè)應加大投入,整合現有政工資源,構建集學習教育、信息傳播、互動交流、數據分析于一體的數字化平臺。平臺設計需遵循統(tǒng)一技術標準,實現與企業(yè)其他管理系統(tǒng)的數據互通,打破“信息孤島”。功能上應涵蓋移動學習、在線組織生活、思想動態(tài)調研、先進典型宣傳等模塊,支持文字、圖片、視頻等多種形式內容傳播,滿足不同場景下的政工工作需求。同時,平臺須具備數據分析功能,通過對員工參與度、學習效果等數據的挖掘,為工作優(yōu)化提供依據,提升政工工作的精準性與實效性。

   (二)培育復合型人才隊伍

  加強政工人員數字技能培訓,制定系統(tǒng)的培訓計劃,內容涵蓋數字工具操作、數據分析方法、網絡輿情應對等,通過專題講座、實操訓練等方式提升其數字化應用能力。同時,引進具備思想政治工作基礎的數字技術人才,充實政工團隊,形成互補優(yōu)勢。建立跨部門協作機制,推動政工人員與信息技術部門人員常態(tài)化溝通,共同解決轉型中的技術難題,確保技術應用與工作需求相匹配。此外,完善人才激勵機制,將數字技能納入政工人員考核評價體系,激發(fā)其提升數字化能力的主動性。探索建立政工人員數字化能力持續(xù)提升的長效機制,例如設立在線學習社區(qū)、組織定期技術分享會、訂閱行業(yè)前沿動態(tài)報告等,確保其知識技能與時俱進。同時,鼓勵政工部門與業(yè)務部門、技術部門聯合開展項目實踐,在解決實際問題的過程中錘煉復合能力。例如,可試點由政工骨干與技術骨干組成聯合小組,共同策劃并執(zhí)行基于數字化平臺的特色黨建活動或員工思想調研項目,在實踐中加深理解、提升協同水平。

  (三)推動工作流程數字化重構

  打破傳統(tǒng)政工工作模式,基于數字化特點重構工作流程。在內容生產上,結合企業(yè)業(yè)務實際與員工崗位需求,打造貼近生產、貼近員工的數字化內容體系,如制作安全生產相關的思想引導短視頻、針對青年員工的互動式學習課程等。在組織方式上,利用數字平臺開展線上線下相結合的活動,如線上主題討論、云端先進事跡分享等,擴大參與范圍。在反饋機制上,通過在線調研、實時留言等功能收集員工意見,快速響應需求,形成“內容生產 —傳播互動 — 反饋優(yōu)化”的閉環(huán)流程,提升政工工作與企業(yè)管理、員工需求的融合度。

   (四)完善安全保障體系

  建立健全數據安全管理制度,明確政工數據的采集、存儲、使用規(guī)范,落實數據安全責任。技術上采用加密存儲、訪問權限控制、安全審計等措施,保障平臺數據不被泄露或篡改。加強意識形態(tài)風險防控,建立內容審核機制,對平臺發(fā)布的信息進行多層級審核,引入智能識別技術輔助篩查不良內容。定期開展安全風險評估,針對可能出現的網絡攻擊、輿情危機等制定應急預案,確保數字化政工平臺安全穩(wěn)定運行,守住意識形態(tài)安全底線。

  四、結語

  新時代國有企業(yè)政工工作數字化轉型是適應數字時代發(fā)展、提升工作效能的必然要求,也是強化黨建引領、推動企業(yè)高質量發(fā)展的重要舉措。當前轉型過程中雖面臨基礎薄弱、人才匱乏等挑戰(zhàn),但通過構建一體化平臺、培育復合型人才、重構工作流程、完善安全保障等路徑,可有效破解難題,實現政工工作與數字化的深度融合。未來,國有企業(yè)需持續(xù)深化對數字化轉型的認識,不斷創(chuàng)新工作方法與技術應用,使政工工作在數字化賦能下更具活力與影響力,為企業(yè)改革發(fā)展提供堅強的思想保證與組織保障。






文章來源:《安徽科技報http://m.12-baidu.cn/w/qt/35317.html 

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