人工智能（AI）的商业模式创新路线图

人工智能（AI）等颠覆性创新正在改变全球各行业的竞争规则。人工智能所蕴含的机遇被视为最重要的技术发展方向，其在创造价值和构建竞争优势方面具有巨大潜力。

人工智能可被定义为一种智能系统，其设计初衷是利用数据、分析和观测结果执行特定任务，且无需专门编程。其核心潜力源于通过类人推理实现决策流程自动化的可能性 —— 这一特性已在众多行业和企业中引发热潮。人工智能可归类为 “资本 - 劳动力混合体”，具备自主学习、持续优化和快速规模化扩展的能力。正如奥利里（O’Leary）所描述，人工智能通常能从海量复杂数据集中收集有价值的数据，并将其精简至可管理的范围，为决策支持奠定基础。

巴登 - 富勒（Baden-Fuller）和黑夫利格（Haefliger）强调，技术与业务绩效通过商业模式（BM）相互关联。两位学者还指出，商业模式中用户参与度和开放性对技术发展至关重要，这也凸显了在实施人工智能时考虑商业模式的必要性。价值创造是商业模式创新（BMI）的核心环节之一，而人工智能凭借处理海量数据解决复杂问题的能力，与价值创造存在明确关联。商业模式创新能够挖掘潜力，优化或拓展现有产品组合，提升运营效率以降低成本。然而，瓦尔特（Valter）等人 指出，技术进步与企业通过商业模式实现价值创造的实际操作之间存在差距。这意味着商业模式必须不断适应其所处的运营环境。除价值创造外，价值捕获和价值交付也是商业模式的关键组成部分。蒂斯（Teece）将商业模式的本质定义为：明确企业向客户传递价值、吸引客户为价值付费，并将这些付费转化为利润的方式。

人工智能领域的技术进步已引发各类企业的广泛关注。根据兰斯博瑟姆（Ransbotham）等人发布的《人工智能全球高管研究报告》，90% 的受访者表示人工智能为企业带来了机遇，但 40% 的受访者称大量投资并未转化为商业收益。人工智能成功实施的障碍涉及技术、文化和政治等多个领域 。然而，战略考量被认为是关键因素 —— 技术进步并不能确保人工智能应用的实施成功。这一结论凸显了结构完善的商业模式对于适应和利用现有技术资产的重要性。人工智能更应被视为商业模式创新的催化剂，进而成为行业颠覆的赋能者。

商业场景中的人工智能相关研究正在不断增多，但该领域的综合知识仍较为有限，亟需开展具有相关性和严谨性的研究。企业管理者在推动人工智能融入运营过程中，缺乏学术界的有效支持，这导致项目失败风险和不良结果的可能性增加。人工智能的热潮及其巨大潜力促使各类行业和企业投入巨额资金，但许多企业在实施人工智能应用后并未获得预期商业收益，且该领域的理论认知仍存在不足。商业模式创新和数字化转型相关研究相对通用，其部分见解适用于包括人工智能在内的所有技术创新。因此，本文将梳理人工智能相关研究脉络，识别与人工智能实施密切相关的挑战；同时，通过探究商业模式创新和数字化转型领域的研究，深入理解企业如何利用人工智能转型商业模式，同时管理已识别的风险。本文的核心目的是增进对人工智能实施相关商业模式创新的认知。

研究方法

本研究采用系统性文献综述方法，通过学术搜索引擎（如 Scopus）检索当前相关研究。检索过程中，我们组合使用了以下关键词：人工智能、商业模式创新和数字化转型。为确保筛选出具有相关性的数据，文章筛选流程分为以下三个主要步骤：

步骤 1：初步检索与文献积累。通过 Scopus 数据库进行关键词组合检索，初步获得 411 篇文章，并结合 “逐果采摘法” 进行文献积累。该方法意味着在信息检索过程中逐步深化对研究领域的认知，进而更好地理解各主题之间的关联，形成对综述主题的整体视角。由于高质量期刊中相关已发表文章数量有限，这种从多篇不同文章中汲取零散洞见的方法更符合本综述的研究目的。

步骤 2：二次筛选与质量评估。在信息收集过程中，通过两轮筛选确保收集的文章包含符合研究目的和需求的高质量信息。首先，分析文章标题和摘要，提取关键词和相关信息；其次，筛选过程还包括对相关期刊、发表日期、引用次数的分析以及专家判断。经此步骤，文章数量缩减至 79 篇相关文献。

步骤 3：最终筛选与相关性确认。最终筛选旨在保留对文献综述具有价值的文章，核心工作是确保文章与研究目的高度相关。为实现有效筛选，研究团队阅读了每篇文章的全文。

文献综述结果

当前人工智能商业模式相关研究聚焦于成功实施人工智能所需的挑战、机遇和前提条件。通过探究商业模式创新和数字化转型领域的研究，进一步明确了如何缓解挑战、实现机遇以及满足前提条件。研究结果以四步路线图形式呈现，需按顺序执行以确保人工智能的成功实施。本节将结合综述的文献领域，对这四个步骤进行详细阐述。

1. 理解人工智能及数字化转型所需的组织能力。人工智能应用的技术发展速度迅猛，其综合影响仍未明确。人工智能系统可能会执行操作者无法预见的动作。因此，本研究认为第一步需包含对人工智能实施潜在风险和机遇的评估，并将这些发现转化为支持实施过程、缓解相关风险的组织能力。

人工智能技术研究的目标是开发能够自主运行、模拟人类认知能力的类人机器。换句话说，人工智能可被描述为一种效率更高、处理信息能力远超人类的智能形态。这使其成为识别和解决抽象复杂问题的宝贵工具，但同时也带来了风险和挑战。结合综述文献，本研究定义了以下四大挑战：

（1）透明度问题：人工智能并非可作为独立功能实施的孤立技术，而是涵盖多种不同技术的集合术语。深度学习、机器学习和神经网络等领域均依赖算法处理数据，但复杂程度和抽象层次各不相同。不同功能的复杂组合及其抽象特性导致可追溯性受损，这一问题被称为 “黑箱问题”。沃瑟姆（Wortham）指出，构建智能系统时，实现高度透明度和可解释性是一项巨大挑战。若构建的模型存在错误或不足，系统可能会对企业运营造成损害。

（2）员工对人工智能缺乏信任：透明度问题直接影响组织行为，如信任和能动性认知。也就是说，若员工不理解人工智能的运行机制，就不太可能信任相关应用。信任既与技术本身相关，也与创新企业及其沟通能力相关。此外，组织成员间的信任是缓解业务转型过程中组织阻力的关键。

（3）非数字化流程：数字化流程可被视为实施人工智能的前提条件。数据获取机制是核心能力，因为人工智能算法需要大量高质量数据。因此，必须对非数字化流程进行数字化转型，以实现全面的数据收集。数据集不足会直接对输出结果产生负面影响，这一现象被称为 “垃圾进、垃圾出”。

（4）对人工智能的误解：人工智能的复杂性阻碍了对人工智能应用及其运行机制的正确理解。共同理解与合作密切相关，而合作是企业数字化转型的关键因素。因此，本研究认为，在实施阶段，对技术的共同解读是主要挑战之一，这既涉及人工智能的能力，也关乎其潜在应用领域。

人工智能实施的关键组织能力。当企业将人工智能作为通过商业模式创新推动数字化转型的催化剂时，必须培养特定能力并达到一定成熟度。现有文献将这些能力描述为战略能力、技术能力、数据能力和安全能力。若这些能力以及与转型文化相关的能力发展不足，将降低人工智能实施成功的概率，或削弱人工智能的潜力。

通过研究成功实施人工智能的企业（即数字化转型领导者），布罗克（Brock）和万根海姆（Wangenheim）发现数字化战略是这些企业的共同能力。此类战略以数字化流程为特征，例如采购、生产流程或绩效评估。数字化业务战略通过其范围来定义 —— 使用数字技术会扩大产品 / 服务的覆盖范围，因此企业必须为价值创造和价值捕获活动制定结构化方法。此外，数字化业务战略需要具备快速扩缩能力，因为软件资源具有高度弹性。因此，组织必须能够快速适应需求变化，以充分利用数字应用的潜力。这也凸显了组织敏捷性的重要性。

数据能力关乎构建稳健的数据收集结构、数据管理和分析技能。为实现可持续的数据结构，企业通常需要重建现有网络或更换为新网络，目标是获取尽可能多的原始数据。

安全能力被视为对数字化转型及其成功产生重大影响的核心组织能力之一。企业获取海量数据集以及客户、员工或供应商的相关信息，这凸显了数据安全方面的挑战。此外，人工智能的实施（尤其是透明度较低时）会增加敏感数据处理的复杂性。因此，网络安全技能是实施人工智能的必备条件。

在启动商业模式创新之前，必须明确商业模式设计、商业模式创新机遇以及如何与外部利益相关者和合作伙伴协调。本节将进一步阐述这些概念。

2. 商业模式创新。商业模式创新这一术语已被广泛使用多年，但仍有部分人认为该术语在语境中普遍被误解和不当使用。首先，商业模式可被描述为技术与经济价值之间的中介结构，因此可理解为将数字应用转化为盈利成果的机制。其次，商业模式具有三大核心支柱 —— 价值创造、价值交付和价值捕获。

达席尔瓦（DaSilva）和特克曼（Trkman）认为，商业模式应被视为借助动态能力实施战略的方式。因此，战略、动态能力和商业模式这三个层面分别代表长期、中期和短期视角，连接了不同时间范围内的相互关联流程。

商业模式创新可被定义为商业模式的开发和持续优化。切斯布罗夫（Chesbrough）也指出，在启动商业模式创新过程之前，必须理解当前的商业模式、其所处环境以及可探索的潜在路径。蒂斯（Teece）认为，若商业模式创新具有足够的差异性且难以被竞争对手复制，就能为企业带来竞争优势。模仿商业模式是新进入者取得巨大成功并占领市场的常见策略。

商业生态系统角色。数字化和颠覆性创新正在打破行业壁垒。这为企业带来了机遇 —— 企业可与客户建立稳固关系，并通过交叉销售扩大产品 / 服务覆盖范围。为提升产品 / 服务质量，企业会寻求合作伙伴，以整合外部能力并有效获取超越客户期望所需的技能。这催生了企业网络（即生态系统），各企业通过协作实现共同目标。企业在数字生态系统中可扮演不同角色。德德哈伊尔（Dedehayir）等人将这些角色分为四类：生态系统协调者、直接价值创造角色、价值创造支持角色和创业角色。

（1）生态系统协调者：承担整个价值链的协调、平台管理或新合作伙伴发起等领导职责。生态系统领导者的角色因所处系统而异：例如，系统治理更注重系统的开发和维护、系统内资源流动的管理或关键角色的设计与开发；而开放平台中的生态系统领导则通过设计赋能价值创造的平台，为市场奠定基础，包括构建平台基础设施，促进与平台目标一致的创新商业化。

（2）直接价值创造角色：指通过运营满足客户需求的企业。例如，提供特定能力的企业（如软件开发商）、处理不同用户信息的企业（如医疗生态系统中的医院）或材料供应商，均属于直接价值创造企业。

（3）价值创造支持角色：指在特定领域拥有专业知识的企业。这类企业不向生态系统提供有形投入，而是为价值创造过程提供技术支持。专家角色在创新生态系统中至关重要，因为它们能推动创新发展。

（4）创业角色：与生态系统领导者角色类似，但对生态系统的影响力较小。创业型企业倾向于整合供应商、专家和用户，构建网络以实现专业理念的商业化。创业角色还包括提供赞助的企业，通常是生态系统中研究机构（如大学）与企业之间的纽带。

3. 开发和完善人工智能实施所需的能力。当企业充分理解自身能力和前提条件后，即可启动变革过程。企业应基于前序步骤的洞见进行转型。本节将重点阐述数字化转型过程中的技术和组织层面问题。

企业正在通过商业模式转型探索数字技术（如人工智能）并挖掘其价值。这包括核心业务运营、组织结构和管理理念的转型。数字化转型战略不等同于信息技术（IT）举措，而是更广泛的结构性重新设计，旨在使 IT 战略与业务层面和职能层面的战略保持一致。无论行业或企业类型如何，理解数字化转型战略的本质需考虑四个维度：技术应用、价值创造变革、结构性变革和财务层面。

（1）技术应用：马特（Matt）等人指出，技术应用关乎企业对待技术的态度及其利用未开发概念的能力。学者们提到，企业可扮演 “首批开发者” 角色，即开发和利用尚未成熟的技术，这种方式具有更高的不确定性和风险；另一种选择是扮演 “首批追随者” 角色，即采用和实施已被其他企业开发和测试的技术。

（2）价值创造变革：新技术的实施需要改变价值创造方式，这意味着企业价值链及其价值创造机制的转型。数字化转型通常为拓展现有产品组合提供新机遇，进而可能开拓新的业务范围和客户群体。然而，确定哪些服务或功能能为客户带来显著价值，需要系统化方法，包括客户参与、任务分解和优先级排序。

（3）结构性变革：新能力、新产品 / 服务和新客户群体的出现，进一步要求进行结构性变革，即建立新的运营基础。企业结构将发生变化，数字化活动将整合到组织的不同部门。此外，必须探究如何通过转型将特定流程、技能、服务和产品融入数字世界。根据转型规模，企业可选择将数字化活动整合到现有组织职能中，或成立新的子公司。但在整个转型过程中，必须考虑数字化战略，以及不同组织职能之间的相互关联。

（4）财务层面：马特（Matt）等人认为，财务层面必须在整个转型过程中持续受到关注。财务收益是重建的驱动力，因此财务压力将决定数字化推广是否被视为成功。此外，所有利益相关者（即直接、间接受到变革影响的人）都应参与转型。因此，本研究认为，必须持续向利益相关者报告财务收益和运营改进情况。

4. 获得组织认可并培养内部胜任力。当商业模式发生根本性变革时（尤其是转型涉及复杂的人工智能解决方案时），社会和组织层面的因素至关重要。许多企业正利用人工智能进入新行业、开发新产品 / 服务、显著改善运营或创造价值。Lee 等人提到，在 3000 名受访者中，75% 的人表示人工智能将使他们的企业能够拓展到新行业。此外，他们认为人工智能实施必须遵循以下五个步骤。

（1）高管试点项目：高管试点项目的优势在于可小规模测试新技术，并使企业适应如今快节奏的环境。这使员工能够感知和理解人工智能实施对其职位的影响，进而明确实施人工智能带来的收益（如员工将如何受到变革的影响）。因此，本研究认为，员工将更熟悉新技术。深入理解人工智能及其对当前运营的补充和改进作用，可能会培养员工对变革的积极态度。试点项目的目的应是将技术操作转化为易懂的语言，为组织做好准备，并就新技术及其影响形成共同理解。换句话说，高度的透明度将降低员工对人工智能技术层面深入理解的需求，从而减少实施障碍。这也凸显了高度透明度和可解释性的重要性 —— 这是核心技术问题之一。

（2）组建人工智能团队：组建包含人工智能领域专家的团队，将增强企业对人工智能技术层面的理解及其应用方式。如果企业处理机密数据，组建内部团队可能至关重要，从而加强对数据处理方式的控制。

（3）广泛的人工智能培训。广泛的人工智能培训指为组织成员提供相关课程。人工智能领域的专家虽能为企业带来技术优势并深化技术认知，但此类人才稀缺且成本高昂；同时，人工智能的兴起要求员工进行更全面的技能升级。因此，学界普遍认为，广泛的人工智能培训是充分挖掘技术价值的必要条件，因为培训过程中可能发现新的应用场景，进而释放人工智能的潜力。

（4）制定人工智能战略。制定人工智能战略的核心在于构建以人工智能为核心的战略体系。向数字化企业转型时，数字化战略是关键，制定过程中需统筹考虑系统与企业基础设施。其中，数据获取与数据基础设施对保障人工智能运营战略的可持续性至关重要。海量数据集与数据分析（即大数据）常被比作驱动人工智能算法生成结果的 “燃料”—— 数据的数量与质量将直接影响输出结果，这一现象被称为 “垃圾进、垃圾出”。因此，高质量数据集是人工智能项目成功实施的必备前提。

在构建稳健的数据基础设施时，可采用精益创业方法的原则作为潜在策略。该方法以最小可行产品、持续数据收集、测试与优化为核心，通过这一策略可形成人工智能发展的良性循环。

（5）发展内外部社区。商业模式创新（BMI）往往推动企业开发新产品 / 服务，进而拓展新客户群体。人工智能在为客户创造额外价值的同时，也会增加网络安全相关风险。因此，企业需向利益相关者传递这些风险与机遇；同时，鉴于公众对人工智能的认知普遍不足，企业还应考虑开展针对利益相关者的人工智能知识普及，确保其理解技术的应用方式。

沟通渠道不应是单向的 —— 利益相关者可能对企业如何应用人工智能持有宝贵见解。因此，构建结构完善、支持反馈循环的沟通渠道，将助力商业模式的持续优化，进而推动商业模式创新。

人工智能商业模式实施四步路线图

通过对 “人工智能作为商业模式创新催化剂” 相关理论概念的研究，本文提炼出四大核心见解。这些理论概念涉及人工智能、商业模式创新、数字化转型与商业生态系统四大研究领域，相应核心见解可概括为企业需完成以下四项任务。在人工智能应用的实施与开发过程中，需持续关注这些洞见，不可将其割裂看待。

下文将把这些见解与已识别的挑战（即透明度问题、员工对人工智能缺乏信任、非数字化流程、对人工智能的误解）相关联，并进一步阐释如何通过本路线图缓解这些挑战与风险。

1. 理解人工智能及数字化转型所需的组织能力。对人工智能特性的理解，是制定后续实施计划的基础。此初始阶段的核心参与方应为企业高层管理者，目标是构建人工智能应用的概念框架，并评估企业现有能力。过程中需明确以下问题：企业是否需要开发或优化现有能力？是否需要构建新能力？

研究表明，数据获取与基础设施是人工智能成功实施的核心要素。因此，本文建议企业评估非数字化流程的数字化转型机遇，以实现全面的数据收集 —— 这一举措将有效缓解 “垃圾进、垃圾出” 现象带来的风险。

此外，透明度问题被视为人工智能领域的重大挑战之一。因此，通过市场调研与研发调查评估人工智能相关风险具有重要价值；明确风险与挑战的具体内容，也将为制定风险缓解措施奠定基础。

2. 理解当前商业模式、商业模式创新潜力及商业生态系统角色。在启动商业模式创新前，企业必须明确当前价值创造、价值捕获与价值交付的机制 —— 例如，如何利用技术改进产品 / 服务以超越客户期望？技术不确定性不仅源于技术成熟度与企业对技术的理解，还与外部市场相关。因此，首要任务是审视当前客户关系，分析价值交付、捕获与创造的现有模式，进而明确技术进步如何提升客户满意度。

然而，仅理解企业自身与客户的关系远远不够。数字化转型很少依赖单一企业，更多依赖具有共同目标的生态系统。因此，企业需明确自身在生态系统中的定位及其对最终产品 / 服务的贡献，包括周边企业如何通过特定能力增强自身优势。当高层管理者理解当前商业模式、商业模式创新潜力及生态系统角色后，需将这些发现传达给组织成员 —— 这能明确人工智能的应用方式与场景，从而避免对人工智能的误解。

3. 开发并完善人工智能实施所需的能力。在充分理解当前商业模式、内外部能力及客户需求后，企业可启动核心组织能力的进一步开发。首要任务是提升组织内的认知水平，进而结合外部市场（包括生态系统中的周边企业）需求，开发定制化能力。

此外，对当前商业模式与商业生态系统角色的清晰认知，将帮助企业识别人工智能实施带来的机遇与威胁。核心组织能力（即战略能力、技术能力、数据能力与安全能力）需在商业生态系统内构建，因此在评估人工智能实施准备度时，应将这些能力作为重点关注对象。能力开发过程中，需特别关注透明度问题的应对 —— 例如，通过研发活动解决相关技术难题。

正如马特（Matt）等人所述，引入人工智能通常需要对核心业务运营与能力进行重大变革，这将带来不确定性与风险。企业在转型过程中可选择两种策略：扮演 “首批开发者”（率先开发新技术）或 “首批追随者”（采用已验证的成熟技术）。通过对标分析与评估周边企业，可为技术与战略方案的开发提供思路。

4. 获得组织认可并培养内部胜任力。Lee等人指出，企业在实施人工智能应用的数字化转型过程中，常面临组织阻力风险 —— 这凸显了在实施阶段获得组织认可的重要性。企业可通过多种举措实现这一目标，例如开展高管试点项目、组建人工智能团队、开展广泛的人工智能培训，这些举措将有效缓解对人工智能的误解及员工对技术的不信任感。

然而，教育举措带来的收益不仅限于内部知识积累。企业的发展还依赖外部环境，包括合作企业与周边利益相关者。因此，企业应寻求与合作伙伴的协作，提升生态系统内受影响方对人工智能应用的理解。

此外，在实施阶段及实施后，反馈循环与业务绩效的持续评估至关重要。企业需构建反馈循环机制，规范所有受影响方（如客户、合作伙伴、供应商、内部管理者）之间的信息流动，以推动商业模式的持续优化 —— 这一机制也将为内部胜任力的培养奠定基础，确保所学知识的相关性。

当企业借助人工智能拓展新客户群体或设计新产品 / 服务时，反馈循环与客户行为评估的重要性尤为突出。由于企业在新技术、新客户群体与新解决方案方面缺乏经验，风险会相应升高。因此，持续沟通对降低不确定性、加深对新环境的理解至关重要；从长期来看，反馈循环也是缓解 “对人工智能误解” 风险的关键手段。

总结

人工智能相关技术的进步与研究发展，已引发各行业与企业的广泛关注。然而，企业对人工智能应用实施的认知不足，导致其难以充分获取商业收益。本文通过综述人工智能、商业模式创新与数字化转型领域的研究，旨在提升企业对人工智能实施的理解。

借助商业领域人工智能相关文献，本文深化了对人工智能实施挑战的认知；同时，通过综述数字化转型与商业模式创新领域的研究，进一步明确了风险缓解路径。研究提炼的四大核心洞见可概括为企业需完成以下四项任务：（1）理解人工智能及数字化转型所需的组织能力；（2）理解当前商业模式、商业模式创新潜力及商业生态系统角色；（3）开发并完善人工智能实施所需的能力；（4）获得组织认可并培养内部胜任力。

本综述提出的四大核心见解，可作为企业评估人工智能实施机遇的指导框架。不同企业的组织特征与期望条件存在显著差异，因此实施阶段的设计也会有所不同。然而，人工智能将重塑商业运营模式，而商业模式创新是人工智能驱动型企业成功的关键。

本文提出的框架具有较强的通用性，适用于各类企业（无论其在商业生态系统中的角色、规模或所属行业）。但当前人工智能领域研究的有效性仍存在不足，这可能限制该框架在特定场景下的实用性。为进一步深化对人工智能的理解、明确成功实施路径，本文提出以下四项未来研究方向：

第一，当前对人工智能实施准备度及必备前提的认知仍不充分。因此，需制定可量化的指导准则，用于评估企业数字化成熟度、应对突发挑战、降低人工智能项目风险。此类评估矩阵的构建，将帮助管理者更清晰地判断人工智能实施的时机与路径。

第二，数字化转型相关研究虽部分涉及行业壁垒突破，以及企业通过合作以先进产品 / 服务拓展新客户群体的重要性，但人工智能转型过程极具挑战性与复杂性。因此，开展人工智能转型案例研究具有重要价值。

第三，本文强调了理解企业在产业生态系统中角色的重要性。未来研究应进一步探究生态系统中各参与方的核心能力，以及各角色需达到何种成熟度才能推动人工智能项目成功实施。

第四，人工智能应用的商业模式通常以服务合同形式呈现，而非传统销售模式。因此，加强人工智能与数字服务化关联的研究，将为人工智能商业模式研究提供助力。