摘 要：近年來(lái)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展，中國(guó)商業(yè)智能市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)。人工智能模型借助對(duì)海量數(shù)據(jù)的迭代模仿，能夠持續(xù)參照母體模板提升自身性能與準(zhǔn)確性。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展對(duì)商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)揮了重要作用，它不僅創(chuàng)新了商業(yè)模式的服務(wù)體驗(yàn)，還助力構(gòu)建智能商業(yè)平臺(tái)，連接多方資源及社會(huì)參與者，形成系統(tǒng)性的商業(yè)生態(tài)鏈。受人工智能影響，商業(yè)模式可在關(guān)鍵資源、客戶關(guān)系、合作伙伴、成本結(jié)構(gòu)等方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，以此提升客戶體驗(yàn)、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效率、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)。然而，人工智能對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新并非只有積極且可持續(xù)的影響，也為商業(yè)模式帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)?；诖?，本文運(yùn)用理論分析與案例分析相結(jié)合的研究方法，從發(fā)展現(xiàn)狀、潛在風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略等維度出發(fā)，詳細(xì)梳理了人工智能時(shí)代商業(yè)模式的發(fā)展現(xiàn)狀與未來(lái)趨勢(shì)，旨在為該領(lǐng)域的研究提供理論支持及案例參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；商業(yè)模式；商業(yè)生態(tài)鏈；智能商業(yè)；大數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：F272 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）04（a）--04

1 人工智能應(yīng)用在商業(yè)模式中的發(fā)展現(xiàn)狀分析

中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模方面，截至2023年6月，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)5000億元，企業(yè)數(shù)量超過(guò)4400家，全球排名第二[1]。預(yù)計(jì)到2028年，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)8110億元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)30.6%。2024年，中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)200億元，2030年超過(guò)萬(wàn)億元；2024年，中國(guó)AI市場(chǎng)有望突破264.4億美元大關(guān)，在全球AI市場(chǎng)中展現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展勢(shì)頭。人工智能的快速發(fā)展對(duì)商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)揮了重要作用，為國(guó)內(nèi)的商業(yè)模式發(fā)展注入了全新的活力[2]。

1.1 數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用推動(dòng)商業(yè)模式?jīng)Q策創(chuàng)新

數(shù)據(jù)分析與挖掘工具是企業(yè)深化商業(yè)模式?jīng)Q策創(chuàng)新的關(guān)鍵資源。從整體商業(yè)智能行業(yè)來(lái)看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促使商業(yè)智能化市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。如今，市面上大概有五類數(shù)據(jù)處理工具：商業(yè)智能工具、數(shù)據(jù)挖掘軟件、統(tǒng)計(jì)分析工具、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及大數(shù)據(jù)平臺(tái)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析工具[3]，這些工具可以從模型中提取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行多維分析、報(bào)表制作及數(shù)據(jù)可視化，為決策者提供直觀的數(shù)據(jù)支持，這些智能模型用數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，不僅可以幫助企業(yè)存儲(chǔ)及管理海量的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的商業(yè)資源及可視化機(jī)會(huì)，還能幫助企業(yè)對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析及處理，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)與應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，推動(dòng)商業(yè)模式的靈活調(diào)整與創(chuàng)新。

技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)方面，先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)為商業(yè)模式創(chuàng)新提供了動(dòng)力。其一，邊緣計(jì)算的發(fā)展。邊緣計(jì)算與云計(jì)算并行，將智能處理能力推向終端設(shè)備，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，更新實(shí)時(shí)的智能決策。其二，區(qū)塊鏈技術(shù)的融合。區(qū)塊鏈技術(shù)將為智能商業(yè)模式提供更安全、透明的交易環(huán)境，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性及可信度。澳洲會(huì)計(jì)師公會(huì)《2024年商業(yè)科技應(yīng)用調(diào)查》顯示，44%的中國(guó)內(nèi)地受訪者表示所在企業(yè)在過(guò)去12個(gè)月內(nèi)增加了對(duì)技術(shù)的投資或升級(jí)。當(dāng)被問及未來(lái)12個(gè)月的技術(shù)應(yīng)用意愿時(shí)，81%的中國(guó)內(nèi)地受訪者預(yù)計(jì)所在企業(yè)未來(lái)將增加技術(shù)應(yīng)用，AI（48%）為首選、數(shù)據(jù)分析和可視化軟件（43%）以及商業(yè)智能軟件（37%）緊隨其后。在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中，基于數(shù)據(jù)的分析能夠更準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)趨勢(shì)與客戶需求，從而做出更明智的決策[4]。

1.2 注重商業(yè)模式中服務(wù)的個(gè)性化營(yíng)銷

越來(lái)越多企業(yè)充分發(fā)揮智能商業(yè)服務(wù)模式的最大效能，借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，收集并分析客戶的行為數(shù)據(jù)、偏好數(shù)據(jù)以及交易數(shù)據(jù)等信息。基于對(duì)這些數(shù)據(jù)的深入挖掘，企業(yè)可以更好地了解客戶需求，綜合預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，從而制定更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略與商業(yè)決策。

重視商業(yè)個(gè)性化營(yíng)銷可以更好地穩(wěn)固客戶關(guān)系。通過(guò)數(shù)據(jù)分析及市場(chǎng)調(diào)研，將客戶細(xì)分為不同群體，企業(yè)可以制定針對(duì)性的營(yíng)銷策略，滿足不同客戶群體的個(gè)性化需求。2024年“雙十一”之前的最新調(diào)研發(fā)現(xiàn)，人工智能工具正贏得年輕消費(fèi)者的青睞，中國(guó)適齡用戶在網(wǎng)購(gòu)時(shí)使用生成式AI工具的滿意度普遍較高。其中，千禧一代對(duì)生成式AI的滿意度較高，凈推薦值達(dá)到47，52%的商家使用過(guò)至少一種生成式AI工具，其中超50%的商家使用過(guò)AI智能客服機(jī)器人，針對(duì)性解答提高了消費(fèi)意愿。運(yùn)用人工智能系統(tǒng)工具為客戶提供個(gè)性化的內(nèi)容與推薦，可以提高客戶的參與度及滿意度，以及客戶的忠誠(chéng)度與購(gòu)買轉(zhuǎn)化率[5]。

1.3 行業(yè)合作加快并促進(jìn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同升級(jí)

1.3.1 推動(dòng)跨行業(yè)的合作模式融合

人工智能創(chuàng)造的協(xié)作機(jī)器人應(yīng)用于多種商業(yè)領(lǐng)域，國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）最新發(fā)布的《中國(guó)協(xié)作機(jī)器人市場(chǎng)份額，2023》指出，2023年中國(guó)協(xié)作機(jī)器人市場(chǎng)整體規(guī)模超過(guò)14.8億元，銷售出貨量超過(guò)3萬(wàn)臺(tái)，顯示出該市場(chǎng)的強(qiáng)勁增長(zhǎng)勢(shì)頭和巨大潛力。其中，工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用市場(chǎng)占據(jù)約74.5%的主要份額，非工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模約3.8億元。未來(lái)，協(xié)作機(jī)器人將在汽車汽配、3C電子、鋰電池及半導(dǎo)體等工業(yè)領(lǐng)域深化滲透，并在醫(yī)療健康、新零售等非工業(yè)領(lǐng)域加速拓展應(yīng)用[6]。這種合作模式使企業(yè)更好地滿足消費(fèi)者的需求，提高商家運(yùn)營(yíng)效率及盈利能力。

1.3.2 促進(jìn)行業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

作為較為典型的大型科技公司主導(dǎo)的生態(tài)平臺(tái)，憑借自身的技術(shù)實(shí)力及數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建了人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)平臺(tái)，吸引了眾多企業(yè)及開發(fā)者加入，快速涵蓋了多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，這種生態(tài)平臺(tái)的構(gòu)建，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)鏈其他企業(yè)的合作與交流。截至2024年，華為鴻蒙已是全球第三大移動(dòng)操作系統(tǒng)。2024年第一季度，鴻蒙系統(tǒng)以17%的份額首次超越蘋果iOS，成為中國(guó)智能手機(jī)市場(chǎng)第二大操作系統(tǒng)。鴻蒙系統(tǒng)已吸引了眾多應(yīng)用開發(fā)者加入，包括微博、WPS、釘釘?shù)戎麘?yīng)用，這些應(yīng)用的鴻蒙版公測(cè)，意味著鴻蒙系統(tǒng)正不斷擴(kuò)大其朋友圈，積極打造自身的生態(tài)系統(tǒng)，并促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)創(chuàng)新。

1.3.3 加速技術(shù)創(chuàng)新以及人才培養(yǎng)

一是高校與企業(yè)的合作研發(fā)。高校擁有豐富的科研資源以及人才優(yōu)勢(shì)，企業(yè)則具有市場(chǎng)需求及應(yīng)用場(chǎng)景。高校與企業(yè)開展合作研發(fā)，共同推進(jìn)人工智能技術(shù)的創(chuàng)新，將理論研究成果應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中，不僅能夠加速技術(shù)的創(chuàng)新及轉(zhuǎn)化，還能培養(yǎng)出具有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的人工智能人才。二是建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室及研究中心，為了加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，企業(yè)與高校、科研機(jī)構(gòu)共同建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室及研究中心。以科大訊飛與中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)建立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室來(lái)說(shuō)，在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域開展深入研究，都是為發(fā)展高新技術(shù)人才做鋪墊。

1.4 智能技術(shù)提高企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展效益

在商業(yè)模式中，智能技術(shù)的投入對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展效益的成本結(jié)構(gòu)優(yōu)化體現(xiàn)在多個(gè)方面。

1.4.1 降低人力成本

體現(xiàn)在業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化。人工智能可以自動(dòng)化數(shù)據(jù)錄入、訂單處理、庫(kù)存管理及物流跟蹤等重復(fù)性、規(guī)律性強(qiáng)的業(yè)務(wù)流程。在物流行業(yè)，智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)及自動(dòng)化分揀設(shè)備降低了對(duì)人工搬運(yùn)、分揀的依賴，以及人力成本。另外，現(xiàn)代生活中的智能客服機(jī)器人能夠提供 24/7 的不間斷服務(wù)，快速響應(yīng)客戶的咨詢及問題，承擔(dān)大量簡(jiǎn)單、重復(fù)的客戶服務(wù)工作，從而減少企業(yè)對(duì)人工客服的需求，不僅降低了人力成本，還提高了客戶服務(wù)的效率及響應(yīng)速度。

1.4.2 優(yōu)化運(yùn)營(yíng)成本

人工智能的預(yù)測(cè)分析與數(shù)據(jù)挖掘能力能夠幫助企業(yè)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求。企業(yè)可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)化庫(kù)存水平，避免庫(kù)存積壓或缺貨情況的發(fā)生。庫(kù)存積壓會(huì)占用大量的資金及倉(cāng)儲(chǔ)空間，增加企業(yè)的成本；缺貨則可能導(dǎo)致客戶流失及銷售機(jī)會(huì)的喪失[7]。人工智能可以實(shí)時(shí)監(jiān)控企業(yè)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)的分析來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前進(jìn)行維護(hù)及修理，避免設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷及維修成本增加，提高設(shè)備的可靠性及使用壽命，降低企業(yè)的設(shè)備維護(hù)成本。

1.4.3 提高決策成本效益

在決策過(guò)程中，企業(yè)需要收集及分析大量的信息，人工智能可以快速處理及分析海量的數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的決策支持。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以制定更科學(xué)、合理的營(yíng)銷策略、產(chǎn)品定價(jià)策略及投資決策，以提高決策的準(zhǔn)確性及有效性，避免因決策失誤而導(dǎo)致成本浪費(fèi)。

2 人工智能影響下商業(yè)模式所面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)

人工智能技術(shù)為現(xiàn)代商業(yè)模式激發(fā)了創(chuàng)新活力，也為國(guó)內(nèi)企業(yè)提供了新的經(jīng)營(yíng)思路與方法。然而，人工智能的發(fā)展會(huì)在未來(lái)的數(shù)據(jù)技術(shù)、商業(yè)運(yùn)營(yíng)、倫理及法律等方面帶來(lái)一定的潛在風(fēng)險(xiǎn)，需要較為全面地分析看待。

2.1 數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)

2.1.1 數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)加大

企業(yè)在運(yùn)用人工智能時(shí)，需要收集、存儲(chǔ)及分析大量的用戶數(shù)據(jù)。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)安全防護(hù)措施不到位，就可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被黑客竊取或內(nèi)部人員泄露，不僅會(huì)侵犯用戶的隱私，還可能使企業(yè)面臨法律訴訟及聲譽(yù)受損的風(fēng)險(xiǎn)。

2.1.2 算法不透明性，存在信息壁壘

許多人工智能算法是復(fù)雜的黑盒模型，企業(yè)及用戶難以理解算法的決策過(guò)程與依據(jù)，在出現(xiàn)問題時(shí)，難以對(duì)算法進(jìn)行解釋及調(diào)試，也增加了企業(yè)對(duì)人工智能系統(tǒng)的信任成本。

2.1.3 技術(shù)更新?lián)Q代快，資金成本壓力加重

人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，企業(yè)需要不斷投入資金與人力進(jìn)行技術(shù)更新與升級(jí)，否則可能被市場(chǎng)淘汰。然而，頻繁的技術(shù)更新也會(huì)給企業(yè)帶來(lái)較高的成本與風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)產(chǎn)生舊系統(tǒng)與新系統(tǒng)的兼容性問題、員工對(duì)新技術(shù)的適應(yīng)問題等。

2.2 商業(yè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

2.2.1 投資風(fēng)險(xiǎn)收益不確定

開發(fā)與應(yīng)用人工智能技術(shù)需要大量的資金投入，包括研發(fā)費(fèi)用、數(shù)據(jù)采集費(fèi)用、硬件設(shè)備采購(gòu)費(fèi)用等。如果企業(yè)的投資決策不當(dāng)，就可能導(dǎo)致投資回報(bào)率低甚至虧損。此外，人工智能項(xiàng)目的投資回報(bào)周期可能較長(zhǎng)，企業(yè)需要有足夠的資金與耐心來(lái)等待回報(bào)。

2.2.2 商業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈

隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將更加激烈，企業(yè)需要不斷創(chuàng)新及優(yōu)化自身的智能商業(yè)模式，以提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，否則可能被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越，失去市場(chǎng)份額。

2.2.3 沖擊市場(chǎng)就業(yè)結(jié)構(gòu)

人工智能的廣泛應(yīng)用可能導(dǎo)致一些傳統(tǒng)行業(yè)的就業(yè)崗位減少，同時(shí)會(huì)創(chuàng)造一些新的就業(yè)崗位。企業(yè)需要應(yīng)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化帶來(lái)的挑戰(zhàn)，對(duì)員工進(jìn)行再培訓(xùn)、調(diào)整組織結(jié)構(gòu)等，以適應(yīng)新的業(yè)務(wù)需求。

2.3 倫理及法律風(fēng)險(xiǎn)

一是倫理道德及商業(yè)利益怎樣平衡的問題。人工智能的發(fā)展可能引發(fā)一系列倫理道德問題，比如人工智能武器的研發(fā)、人工智能對(duì)人類自主性的影響等。在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)，企業(yè)需要考慮到倫理道德的約束，避免因追求商業(yè)利益而忽視倫理道德問題。二是法律合規(guī)問題。人工智能的應(yīng)用涉及許多法律問題，如數(shù)據(jù)保護(hù)、隱私政策、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等，企業(yè)需要遵守相關(guān)的法律法規(guī)，否則可能面臨法律制裁及監(jiān)管處罰。例如，歐盟制定的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)處理及隱私保護(hù)提出了嚴(yán)格的要求。

3 未來(lái)商業(yè)模式出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)策略

本文從三個(gè)層面提出了智能技術(shù)影響下商業(yè)模式的潛在風(fēng)險(xiǎn)，為推動(dòng)人工智能技術(shù)及商業(yè)模式的深度融合，需要提前布局，積極應(yīng)對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，為未來(lái)商業(yè)模式的可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3.1 數(shù)字技術(shù)應(yīng)對(duì)方面

3.1.1 強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全保障

一是加密技術(shù)應(yīng)用。采用先進(jìn)的加密算法對(duì)收集、存儲(chǔ)及傳輸中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，確保數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)的安全性。無(wú)論是靜態(tài)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的用戶數(shù)據(jù)，還是在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中的數(shù)據(jù)交互，加密都能有效防止數(shù)據(jù)被竊取或篡改。二是建立數(shù)據(jù)訪問控制機(jī)制。嚴(yán)格限制內(nèi)部人員對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，根據(jù)員工的崗位職能及業(yè)務(wù)需求，授予不同級(jí)別的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。三是通過(guò)數(shù)據(jù)安全審計(jì)。定期開展數(shù)據(jù)安全審計(jì)工作，檢查數(shù)據(jù)處理活動(dòng)是否符合安全標(biāo)準(zhǔn)與法規(guī)要求。

3.1.2 提升算法透明度，優(yōu)化技術(shù)安全性

運(yùn)用可解釋性算法研究與應(yīng)用。積極探索及采用可解釋性人工智能算法，如DARPA正在研究的XAI（可解釋人工智能）項(xiàng)目中的相關(guān)算法，能夠?yàn)槿斯ぶ悄艿臎Q策過(guò)程提供解釋，使企業(yè)及用戶理解模型是如何得出結(jié)論的，利用模型可視化工具，將復(fù)雜的人工智能模型以直觀的方式呈現(xiàn)出來(lái)。工作人員可以通過(guò)可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與權(quán)重分布，幫助技術(shù)人員與業(yè)務(wù)人員更好地理解模型的工作原理，運(yùn)用科學(xué)的研究模型，優(yōu)化技術(shù)安全性[8]。

3.1.3 積極應(yīng)對(duì)技術(shù)更新?lián)Q代

企業(yè)應(yīng)制定長(zhǎng)遠(yuǎn)的技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃，根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求及市場(chǎng)趨勢(shì)，提前布局人工智能技術(shù)的研發(fā)及應(yīng)用。密切關(guān)注人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)，行業(yè)內(nèi)合理分配資源，確保企業(yè)在技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)中處于有利地位。另外，配合科研合作與技術(shù)引進(jìn)。與高校、科研機(jī)構(gòu)以及其他科技企業(yè)建立合作關(guān)系，共同開展人工智能技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目。通過(guò)合作，可以共享資源、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，加快技術(shù)創(chuàng)新的速度。

3.2 商業(yè)運(yùn)營(yíng)方面

3.2.1 制定優(yōu)化投資決策

其一，在進(jìn)行人工智能項(xiàng)目投資之前，進(jìn)行詳細(xì)的成本—收益分析。評(píng)估項(xiàng)目所需的資金投入，包括研發(fā)、硬件、數(shù)據(jù)等方面的成本，同時(shí)預(yù)測(cè)項(xiàng)目可能帶來(lái)的收益，如提高生產(chǎn)效率、增加銷售收入、降低運(yùn)營(yíng)成本等。根據(jù)成本—收益分析結(jié)果，制定合理的投資計(jì)劃[9]。其二，分階段評(píng)估投資策略。采用分階段投資的策略，將人工智能項(xiàng)目劃分為多個(gè)階段，每個(gè)階段根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)展情況及預(yù)期目標(biāo)進(jìn)行評(píng)估與決策。如果項(xiàng)目在某個(gè)階段未能達(dá)到預(yù)期效果，就要及時(shí)調(diào)整投資策略或終止項(xiàng)目，避免過(guò)度投資帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.2 提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力

其一，調(diào)整差異化競(jìng)爭(zhēng)策略。深入挖掘自身業(yè)務(wù)的獨(dú)特價(jià)值，結(jié)合人工智能技術(shù)打造差異化的智能商業(yè)模式。通過(guò)提供個(gè)性化的產(chǎn)品或服務(wù)，滿足用戶的特殊需求，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手形成差異化的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。其二，持續(xù)創(chuàng)新機(jī)制。建立持續(xù)創(chuàng)新的企業(yè)文化與機(jī)制，鼓勵(lì)員工提出新的想法以及創(chuàng)意。加大對(duì)研發(fā)的投入力度，不斷探索人工智能在業(yè)務(wù)領(lǐng)域的新應(yīng)用，提高產(chǎn)品及服務(wù)的質(zhì)量與競(jìng)爭(zhēng)力。

3.2.3 應(yīng)對(duì)市場(chǎng)就業(yè)結(jié)構(gòu)性變化

提前制定員工培訓(xùn)與再教育計(jì)劃。針對(duì)人工智能可能導(dǎo)致的就業(yè)結(jié)構(gòu)變化，制定員工培訓(xùn)與再教育計(jì)劃[10]，為員工提供與人工智能相關(guān)的技能培訓(xùn)，如數(shù)據(jù)分析、算法編程、人工智能倫理等方面的知識(shí)，使員工適應(yīng)新的工作崗位需求。另外，企業(yè)也可以采用靈活的人力資源管理策略，如內(nèi)部轉(zhuǎn)崗、兼職、靈活用工等方式，優(yōu)化企業(yè)的人力資源配置。在減少傳統(tǒng)崗位的同時(shí)，積極創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，推動(dòng)員工的順利轉(zhuǎn)型。

3.3 倫理以及法律遵循方面

3.3.1 遵循倫理道德規(guī)范

其一，建立內(nèi)部倫理審查機(jī)制。企業(yè)應(yīng)設(shè)立專門的倫理審查委員會(huì)或部門，對(duì)人工智能項(xiàng)目進(jìn)行倫理審查。在項(xiàng)目研發(fā)及應(yīng)用過(guò)程中，定期進(jìn)行倫理評(píng)估，確保企業(yè)的人工智能業(yè)務(wù)符合倫理道德要求。其二，參與倫理標(biāo)準(zhǔn)制定。積極參與國(guó)際、國(guó)內(nèi)人工智能倫理標(biāo)準(zhǔn)的制定工作，企業(yè)可以更好地把握倫理道德的發(fā)展方向，提升自身的倫理管理水平。

3.3.2 確保法律合規(guī)

一是加強(qiáng)法律合規(guī)團(tuán)隊(duì)建設(shè)。組建專業(yè)的法律合規(guī)團(tuán)隊(duì)，成員包括熟悉數(shù)據(jù)保護(hù)、隱私、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等相關(guān)法律法規(guī)的律師及專家。法律合規(guī)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)為企業(yè)的人工智能業(yè)務(wù)提供法律咨詢與合規(guī)指導(dǎo)，確保企業(yè)的各項(xiàng)活動(dòng)符合法律要求。二是運(yùn)用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)法律法規(guī)變化。密切關(guān)注國(guó)內(nèi)外人工智能相關(guān)法律法規(guī)的變化動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整企業(yè)的業(yè)務(wù)流程及政策制度。

4 結(jié)語(yǔ)

雖然人工智能對(duì)現(xiàn)代商業(yè)模式帶來(lái)了諸多優(yōu)勢(shì)，但這并不意味著傳統(tǒng)商業(yè)模式會(huì)被時(shí)代淘汰，在一定程度上我國(guó)應(yīng)維護(hù)傳統(tǒng)商業(yè)模式。人工智能技術(shù)并非要完全取代傳統(tǒng)商業(yè)模式，而是與之融合創(chuàng)新。企業(yè)需要在保留傳統(tǒng)商業(yè)模式優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，積極引入人工智能技術(shù)，探索新的商業(yè)模式與業(yè)務(wù)形態(tài)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型升級(jí)。另外，深化跨行業(yè)合作與創(chuàng)新，鑒于人工智能技術(shù)具有較強(qiáng)的跨行業(yè)性，不同行業(yè)之間的企業(yè)可以通過(guò)合作創(chuàng)新，共同探索人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景與商業(yè)模式。兩種商業(yè)模式相互補(bǔ)充，更好地推動(dòng)現(xiàn)代商業(yè)模式的發(fā)展進(jìn)程，為現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)助力。

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