摘 要：在“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃的推動(dòng)下，人工智能深度融入企業(yè)管理?；诖?，探究其在企業(yè)管理中的應(yīng)用及對(duì)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響。人工智能在決策管理、運(yùn)營(yíng)管理、人力資源管理等場(chǎng)景發(fā)揮重要作用，并從成本端、收入端、營(yíng)銷端影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效，但其應(yīng)用過(guò)程面臨技術(shù)、管理、人才層面的挑戰(zhàn)。為此，企業(yè)需構(gòu)建數(shù)據(jù)治理防護(hù)體系、推進(jìn)組織能力重塑與決策范式轉(zhuǎn)型、構(gòu)建復(fù)合型能力培育體系，以期更好地應(yīng)用人工智能，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；企業(yè)管理；經(jīng)濟(jì)績(jī)效；影響因素中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2025）10-0142-05

2024 年中國(guó)政府工作報(bào)告首次提出“人工智能 "”行動(dòng)計(jì)劃，明確將人工智能技術(shù)作為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，加速經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。該報(bào)告標(biāo)志著我國(guó)正式進(jìn)入人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的新階段。隨著ChatGPT、DeepSeek 等人工智能大模型技術(shù)的突破，人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用場(chǎng)景已從單一的流程自動(dòng)化擴(kuò)展至戰(zhàn)略決策、創(chuàng)新研發(fā)和供應(yīng)鏈優(yōu)化等核心領(lǐng)域，全面提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效。

吳歡（2024）等人實(shí)證研究指出，企業(yè)管理中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可提升企業(yè)人力資本、資金支持以及創(chuàng)新能力，從而提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效[1]。李瑩（2025）的研究中指出在企業(yè)管理中應(yīng)用人工智能，不僅能增加企業(yè)成本控制力度，還能顯著提升企業(yè)財(cái)務(wù)管理效率，更能提高營(yíng)銷水平，增加銷售額，進(jìn)而積極推動(dòng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升[2]。基于此，深入探究人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用，并對(duì)其經(jīng)濟(jì)績(jī)效影響進(jìn)行深度分析，以期為企業(yè)高效應(yīng)用人工智能技術(shù)提供理論依據(jù)、實(shí)踐參考，賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

一、人工智能提升企業(yè)管理效能的途徑

（一）決策管理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)躍遷

技術(shù)與管理場(chǎng)景的深度耦合，推動(dòng)企業(yè)管理效能實(shí)現(xiàn)階梯式躍升。

人工智能技術(shù)的迭代發(fā)展為企業(yè)管理范式革新注入深層動(dòng)能，其核心應(yīng)用場(chǎng)景集中于決策邏輯重構(gòu)、運(yùn)營(yíng)流程再造及人力資源管理模式轉(zhuǎn)型三個(gè)維度，借助

在傳統(tǒng)管理框架下，決策制定高度依賴管理者的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及直覺判斷，但是該模式在當(dāng)前變化迅速的復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境下，逐漸顯現(xiàn)出信息處理滯后、關(guān)聯(lián)性分析薄弱的局限性。人工智能可運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別及預(yù)測(cè)模型來(lái)分析數(shù)據(jù)，形成精確且可解釋的結(jié)論，幫助企業(yè)理解消費(fèi)者需求的變化，預(yù)測(cè)未來(lái)的市場(chǎng)走向，識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，甚至提前預(yù)知可能出現(xiàn)的問(wèn)題，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供了強(qiáng)大支持[3]。具體而言，利用人工智能，企業(yè)可根據(jù)市場(chǎng)輿情、客戶行為軌跡、供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維決策支持模型，將隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為顯性知識(shí)圖譜。以戰(zhàn)略規(guī)劃場(chǎng)景為例，人工智能技術(shù)可對(duì)歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)及政策環(huán)境進(jìn)行交叉分析，生成多維度預(yù)測(cè)方案，輔助管理者識(shí)別市場(chǎng)機(jī)會(huì)，風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。在戰(zhàn)術(shù)決策層面，智能系統(tǒng)可模擬不同資源配置方案的實(shí)施效果，為營(yíng)銷組合優(yōu)化、生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)整等提供量化參考，使決策過(guò)程從“經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驗(yàn)證”進(jìn)而提升決策的前瞻性。

（二）運(yùn)營(yíng)管理憑借流程自動(dòng)化提升資源配置效率

企業(yè)運(yùn)營(yíng)體系中存在大量煩瑣的業(yè)務(wù)流程，傳統(tǒng)人工處理模式易導(dǎo)致效率降低，或因人為疏忽造成產(chǎn)品質(zhì)量波動(dòng)。人工智能技術(shù)可深度整合業(yè)務(wù)流程，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)鏈條進(jìn)行數(shù)字化映射，精準(zhǔn)定位低效環(huán)節(jié)并實(shí)施自動(dòng)化改造。例如，在財(cái)務(wù)結(jié)算場(chǎng)景，人工智能系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別發(fā)票信息、匹配訂單數(shù)據(jù)并完成賬務(wù)處理，將原本耗時(shí)的人工操作壓縮至分鐘級(jí)，同時(shí)大幅降低數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤率。

在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，人工智能算法可實(shí)時(shí)監(jiān)控庫(kù)存水平、物流運(yùn)輸狀態(tài)及市場(chǎng)需求變化，幫助管理人員動(dòng)態(tài)調(diào)整采購(gòu)計(jì)劃，優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)布局，實(shí)現(xiàn)資源配置從“靜態(tài)平衡”向“動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的轉(zhuǎn)變。

（三）人力資源管理由標(biāo)準(zhǔn)化管理向個(gè)性化賦能轉(zhuǎn)型

傳統(tǒng)人力資源管理以標(biāo)準(zhǔn)化制度為核心，在員工招聘、培訓(xùn)及績(jī)效評(píng)估中難以兼顧個(gè)體差異，造成管理效能以及員工體驗(yàn)的雙重瓶頸。而企業(yè)可借助人工智能技術(shù)，構(gòu)建人才畫像、能力模型，為人力資源管理注入個(gè)性化基因。在招聘環(huán)節(jié)，人力資源部門可利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)簡(jiǎn)歷進(jìn)行智能解析，結(jié)合崗位勝任力模型進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，減少人為篩選的主觀偏差，提升人崗適配效率。另外，面對(duì)員工發(fā)展需求，人工智能驅(qū)動(dòng)的培訓(xùn)系統(tǒng)可結(jié)合員工技能短板、職業(yè)規(guī)劃，生成定制化學(xué)習(xí)路徑，將標(biāo)準(zhǔn)化課程體系轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)知識(shí)供給。

二、人工智能提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的核心機(jī)制

企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提升本質(zhì)是成本控制、收入增長(zhǎng)及戰(zhàn)略能力的系統(tǒng)性優(yōu)化。在企業(yè)管理中，應(yīng)用人工智能技術(shù)可重塑生產(chǎn)函數(shù)、重構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造邏輯及革新競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)構(gòu)建路徑，在成本端、收入端及戰(zhàn)略端形成差異化影響機(jī)制，推動(dòng)企業(yè)績(jī)效實(shí)現(xiàn)質(zhì)的躍遷。

（一）成本端效率提升驅(qū)動(dòng)邊際成本趨零化

其一，在生產(chǎn)函數(shù)重構(gòu)進(jìn)程中，人工智能以全要素生產(chǎn)率的提升為核心抓手，推動(dòng)企業(yè)成本結(jié)構(gòu)發(fā)生根本性變革?；谒惴Ｐ偷纳a(chǎn)流程自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)對(duì)重復(fù)性勞動(dòng)的替代，對(duì)生產(chǎn)線各類原材料的消耗情況進(jìn)行準(zhǔn)確分析，最大程度減少材料浪費(fèi)情況[4]。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法嵌入質(zhì)量控制系統(tǒng)后，可實(shí)時(shí)識(shí)別生產(chǎn)瑕疵并動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，將次品率控制在傳統(tǒng)人工檢測(cè)模式難以企及的精度區(qū)間，減少物料浪費(fèi)及返工成本。

其二，在供應(yīng)鏈管理層面，人工智能依托數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的需求預(yù)測(cè)以及庫(kù)存優(yōu)化模型，可打破信息不對(duì)稱導(dǎo)致的“牛鞭效應(yīng)”。借助人工智能對(duì)歷史交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)輿情及外部環(huán)境變量的多維度分析，可精準(zhǔn)預(yù)判消費(fèi)趨勢(shì)，引導(dǎo)企業(yè)以“按需生產(chǎn)”模式替代傳統(tǒng)批量備貨策略，從而降低倉(cāng)儲(chǔ)成本及資金占用成本。

其三，在管理決策領(lǐng)域，自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的解析能力，重塑企業(yè)內(nèi)部信息傳遞協(xié)同模式。例如，基于人工智能技術(shù)的合同智能審查系統(tǒng)，可在數(shù)分鐘內(nèi)完成對(duì)法律文本的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，替代人工逐字校驗(yàn)的低效勞動(dòng)；智能人力資源管理平臺(tái)借助員工行為數(shù)據(jù)建模，實(shí)現(xiàn)崗位需求與人才供給的精準(zhǔn)匹配，降低招聘、培訓(xùn)的試錯(cuò)成本。此類技術(shù)應(yīng)用均可減少組織內(nèi)部的交易成本，推動(dòng)管理效率向帕累托最優(yōu)狀態(tài)逼近。

（二）收入端價(jià)值創(chuàng)造賦能商業(yè)模式創(chuàng)新

人工智能對(duì)企業(yè)收入端的影響，本質(zhì)上是拓展價(jià)值邊界與重構(gòu)價(jià)值的交換邏輯。傳統(tǒng)商業(yè)模式中，企業(yè)與客戶的交互局限于既定產(chǎn)品或服務(wù)的單向供給，而人工智能技術(shù)賦予企業(yè)深度挖掘用戶需求的能力，基于用戶行為數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，能識(shí)別潛在需求，甚至創(chuàng)造超越用戶認(rèn)知的價(jià)值主張。例如，智能推薦系統(tǒng)在對(duì)用戶瀏覽軌跡、消費(fèi)記錄進(jìn)行深度分析后，可構(gòu)建個(gè)性化產(chǎn)品組合，將“人找貨”的被動(dòng)模式轉(zhuǎn)化為“貨找人”的精準(zhǔn)觸達(dá)，顯著提升客戶轉(zhuǎn)化率及客單收入。而在產(chǎn)品服務(wù)化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，人工智能成為連接物理世界與數(shù)字世界的橋梁。工業(yè)制造企業(yè)搭載物聯(lián)網(wǎng)傳感器、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)后，可將傳統(tǒng)硬件產(chǎn)品升級(jí)為“設(shè)備 "服務(wù)”的解決方案。具體而言，企業(yè)利用數(shù)據(jù)傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提供預(yù)測(cè)性維護(hù)服務(wù)，將一次性產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)化為持續(xù)性服務(wù)收入，實(shí)現(xiàn)從“賣產(chǎn)品”到“賣能力”的轉(zhuǎn)變，打破傳統(tǒng)收入增長(zhǎng)的線性約束，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)價(jià)值的增量收入空間。例如，在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)影響下，利用人工智能構(gòu)建匹配供需雙方的智能平臺(tái)，企業(yè)可以零邊際成本復(fù)制服務(wù)能力，形成“雙邊市場(chǎng)”效應(yīng)，即供給端的規(guī)模擴(kuò)大吸引更多需求方聚集，需求端的增長(zhǎng)又反哺供給端效率提升，最終實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)價(jià)值的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。該商業(yè)模式突破傳統(tǒng)商業(yè)模式的管理邊界和時(shí)間限制，使企業(yè)收入來(lái)源從單一產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)向多元價(jià)值共創(chuàng)，構(gòu)建起跨領(lǐng)域、跨場(chǎng)景的收入生態(tài)系統(tǒng)。

（三）營(yíng)銷端數(shù)據(jù)智能重構(gòu)客戶價(jià)值捕獲范式

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)的核心目標(biāo)從流量爭(zhēng)奪轉(zhuǎn)向?qū)蛻魞r(jià)值的全生命周期管理。利用人工智能，可重塑市場(chǎng)信息處理邏輯、優(yōu)化價(jià)值傳遞路徑以及重構(gòu)客戶互動(dòng)模式，在營(yíng)銷端構(gòu)建起閉環(huán)價(jià)值捕獲機(jī)制，推動(dòng)企業(yè)從基于經(jīng)驗(yàn)的粗放營(yíng)銷向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷躍遷。

傳統(tǒng)營(yíng)銷依賴抽樣調(diào)查、經(jīng)驗(yàn)判斷的客戶畫像，存在顯著信息缺口，而人工智能憑借多源數(shù)據(jù)整合以及深度建模能力，可實(shí)現(xiàn)客戶洞察的維度拓展。利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)社交媒體評(píng)論、客服對(duì)話等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的語(yǔ)義解析，企業(yè)能夠精準(zhǔn)捕捉客戶隱性需求。另外，也可利用知識(shí)圖譜技術(shù)，關(guān)聯(lián)客戶人口統(tǒng)計(jì)特征、消費(fèi)行為、社交關(guān)系等多維數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的 360 度客戶視圖，使企業(yè)能識(shí)別細(xì)分市場(chǎng)中未被滿足的需求缺口，為制定差異化營(yíng)銷策略提供底層數(shù)據(jù)支撐。

除此以外，企業(yè)營(yíng)銷信息的有效傳遞面臨“信息過(guò)載”與“注意力碎片化”的雙重挑戰(zhàn)。而企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)整合消費(fèi)者行為記錄、行業(yè)動(dòng)態(tài)、社交媒體輿情以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，能夠構(gòu)建統(tǒng)一的多維數(shù)據(jù)池[5]。推薦系統(tǒng)基于協(xié)同過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)模型，分析用戶歷史交互數(shù)據(jù)及實(shí)時(shí)場(chǎng)景變量（如地理位置、時(shí)段偏好），實(shí)現(xiàn)“千人千面”的內(nèi)容推送。例如在電商場(chǎng)景中，智能推薦引擎可將商品曝光轉(zhuǎn)化率提升至傳統(tǒng)批量營(yíng)銷模式的數(shù)倍，顯著降低客戶獲取成本（CAC）；程序化廣告購(gòu)買平臺(tái)則可利用實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)（RTB）技術(shù)，在毫秒級(jí)時(shí)間尺度上完成目標(biāo)受眾識(shí)別與廣告資源匹配，將營(yíng)銷預(yù)算集中于高轉(zhuǎn)化潛力客戶群，避免傳統(tǒng)媒體投放的無(wú)效曝光損耗。該動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制基于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋，使?fàn)I銷觸達(dá)的邊際成本隨用戶規(guī)模擴(kuò)大而趨近于零，構(gòu)建起“高精準(zhǔn)、低損耗”的價(jià)值傳遞通道。

三、人工智能提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效面臨的挑戰(zhàn)及策略

在數(shù)字化浪潮下，人工智能是提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的核心引擎，卻也讓企業(yè)在技術(shù)、管理、人才等方面面臨挑戰(zhàn)。如何突破瓶頸構(gòu)建適配的企業(yè)生態(tài)體系，是企業(yè)可持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。以下將剖析困境并提出解決方案，為企業(yè)發(fā)展提供路徑。

（一）面臨的挑戰(zhàn)

1.技術(shù)層面的挑戰(zhàn)

在企業(yè)管理場(chǎng)景中，人工智能技術(shù)的高效運(yùn)行高度依賴多維度數(shù)據(jù)的持續(xù)輸入以及深度處理。數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素，其安全風(fēng)險(xiǎn)與隱私保護(hù)難題構(gòu)成人工智能技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)性障礙。一方面，在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)面臨結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)。例如客戶交易記錄、員工行為數(shù)據(jù)的采集邊界模糊可能引發(fā)法律爭(zhēng)議，導(dǎo)致企業(yè)面臨監(jiān)管處罰和商譽(yù)損失。另一方面，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸過(guò)程中，技術(shù)漏洞會(huì)導(dǎo)致企業(yè)核心商業(yè)信息泄露，削弱企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。人工智能模型訓(xùn)練所需的海量數(shù)據(jù)常包含供應(yīng)鏈策略、產(chǎn)品研發(fā)路徑等敏感信息，存儲(chǔ)系統(tǒng)加密不足或數(shù)據(jù)接口存在隱患，易被惡意攻擊。

2.管理層面的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的應(yīng)用本質(zhì)上要求企業(yè)重構(gòu)管理架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程，與傳統(tǒng)科層制組織的路徑依賴形成沖突。從資源配置視角分析，人工智能的部署需要打破部門間的數(shù)據(jù)壁壘，建立扁平化的決策機(jī)制，但中層管理者可能會(huì)因擔(dān)心權(quán)力轉(zhuǎn)移而對(duì)技術(shù)應(yīng)用持消極態(tài)度。而基層員工或因操作流程的顛覆性改變而產(chǎn)生抵觸情緒，導(dǎo)致人機(jī)協(xié)同效率低下。除此以外，通過(guò)合理的績(jī)效評(píng)價(jià)，企業(yè)可以依據(jù)貢獻(xiàn)度來(lái)劃分內(nèi)部資源，使每個(gè)經(jīng)營(yíng)組織都能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)[6]。但人工智能技術(shù)的黑箱特性導(dǎo)致管理透明度下降，當(dāng)系統(tǒng)輸出結(jié)果與業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)沖突時(shí)，管理層難以快速識(shí)別決策偏差，可能引發(fā)戰(zhàn)略誤判。

3.人才層面的挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的跨學(xué)科屬性對(duì)企業(yè)人才儲(chǔ)備提出雙重要求：既需掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)工具，又需具備行業(yè)知識(shí)以及管理洞察力。當(dāng)前人才市場(chǎng)供給與企業(yè)需求存在顯著錯(cuò)配，形成嚴(yán)重的能力斷層。從教育體系來(lái)看，高校專業(yè)設(shè)置滯后于技術(shù)發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)與管理學(xué)的交叉培養(yǎng)不足，導(dǎo)致畢業(yè)生難以滿足“技術(shù) 管理行業(yè)”的復(fù)合能力要求。麥肯錫2023年發(fā)布報(bào)告稱，到 2030 年，中國(guó)的 AI 人才缺口將達(dá)400 萬(wàn)[7]。

（二）應(yīng)對(duì)策略

1.構(gòu)建全鏈條數(shù)據(jù)治理防護(hù)體系

為突破單點(diǎn)防御模式，保障數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)，企業(yè)需建立覆蓋人工智能數(shù)據(jù)生命周期的立體化治理框架。首先實(shí)施精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類分級(jí)機(jī)制，依據(jù)業(yè)務(wù)敏感度及合規(guī)要求劃定數(shù)據(jù)采集邊界。建立供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃，包括備份供應(yīng)商、多樣化供應(yīng)鏈來(lái)源、庫(kù)存儲(chǔ)備、災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃等，以減輕潛在風(fēng)險(xiǎn)對(duì)供應(yīng)鏈的影響[8]。例如，制造型企業(yè)可在生產(chǎn)設(shè)備端部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)傳感器采集的工況數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)脫敏處理，僅向云端傳輸去除身份標(biāo)識(shí)的特征向量，既滿足人工智能模型訓(xùn)練需求，又從源頭切斷敏感信息泄漏風(fēng)險(xiǎn)。

其次，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與傳輸階段，摒棄傳統(tǒng)邊界防護(hù)思維，以零信任理念重構(gòu)安全體系。采用動(dòng)態(tài)身份認(rèn)證技術(shù)，結(jié)合生物特征、設(shè)備指紋、行為軌跡等多維度信息生成實(shí)時(shí)令牌，確保每次數(shù)據(jù)訪問(wèn)均經(jīng)過(guò)身份核驗(yàn)。數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，部署加密隧道協(xié)議，根據(jù)數(shù)據(jù)密級(jí)自動(dòng)匹配傳輸通道安全等級(jí)，重要數(shù)據(jù)采用國(guó)密算法加密，傳輸路徑實(shí)時(shí)監(jiān)控并動(dòng)態(tài)調(diào)整。

最后，針對(duì)數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)濫用問(wèn)題，企業(yè)需搭建數(shù)據(jù)中臺(tái)整合內(nèi)部資源，構(gòu)建安全可控的數(shù)據(jù)共享生態(tài)?；陔[私計(jì)算技術(shù)，開發(fā)多方安全計(jì)算平臺(tái)，支持不同部門在不轉(zhuǎn)移原始數(shù)據(jù)的前提下進(jìn)行聯(lián)合建模。例如，營(yíng)銷部門與產(chǎn)品研發(fā)部門可借助安全多方計(jì)算，在保護(hù)用戶隱私與技術(shù)機(jī)密的同時(shí)，分析消費(fèi)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品性能的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為新品開發(fā)提供精準(zhǔn)支撐。

2.推進(jìn)組織能力重塑與決策范式轉(zhuǎn)型

人工智能技術(shù)引發(fā)的管理變革，需從架構(gòu)重構(gòu)、流程再造、文化重塑三個(gè)維度系統(tǒng)推進(jìn)。首先，企業(yè)應(yīng)打破傳統(tǒng)科層制壁壘，構(gòu)建“技術(shù)—業(yè)務(wù)”雙輪驅(qū)動(dòng)的扁平化決策機(jī)制，實(shí)現(xiàn)從“關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)”到“目標(biāo)與關(guān)鍵成果法”的模式轉(zhuǎn)型[9]。針對(duì)如庫(kù)存管理、信用評(píng)估等標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性業(yè)務(wù)，可交由人工智能系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理；保留戰(zhàn)略規(guī)劃、創(chuàng)新決策類非結(jié)構(gòu)化任務(wù)的人工干預(yù)權(quán)，以此形成人機(jī)協(xié)同的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)。例如，某零售企業(yè)設(shè)立“人工智能決策委員會(huì)”，由高管、技術(shù)專家、業(yè)務(wù)骨干構(gòu)成跨部門評(píng)審團(tuán)隊(duì)，對(duì)算法輸出予以合理性校驗(yàn)，在智能補(bǔ)貨系統(tǒng)應(yīng)用中，既提升了庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，又規(guī)避了純技術(shù)驅(qū)動(dòng)引發(fā)的決策僵化問(wèn)題。

其次，企業(yè)流程再造需聚焦業(yè)務(wù)場(chǎng)景適配，借助敏捷團(tuán)隊(duì)模式推動(dòng)技術(shù)落地。以供應(yīng)鏈管理為例，可組建涵蓋采購(gòu)、生產(chǎn)、物流人員的專項(xiàng)小組，共同參與智能排產(chǎn)系統(tǒng)的需求定義，并調(diào)校參數(shù)，大幅縮短系統(tǒng)部署周期，提升訂單交付準(zhǔn)時(shí)率。針對(duì)中層管理者的權(quán)力焦慮以及基層員工的操作抵觸，企業(yè)需構(gòu)建變革溝通機(jī)制。高層管理者借助戰(zhàn)略宣傳明確技術(shù)定位，著重強(qiáng)調(diào)人工智能作為效率工具的輔助屬性，并非替代角色；中層管理者參與技術(shù)方案設(shè)計(jì)，在數(shù)據(jù)權(quán)限分配中獲取新型管理賦能；基層員工則可借助試點(diǎn)項(xiàng)目體驗(yàn)技術(shù)紅利。

最后，針對(duì)人工智能黑箱致使的管理透明度問(wèn)題，企業(yè)需建立算法解釋機(jī)制，完善決策回溯系統(tǒng)。企業(yè)可運(yùn)用可視化工具拆解模型運(yùn)行邏輯，針對(duì)重要業(yè)務(wù)決策輸出歸因分析報(bào)告，一旦系統(tǒng)結(jié)果與業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)相悖，即刻觸發(fā)人工復(fù)核流程。例如，某電商平臺(tái)在智能定價(jià)系統(tǒng)中嵌入異常波動(dòng)預(yù)警模塊，當(dāng)商品售價(jià)低于成本區(qū)間時(shí)，自動(dòng)暫停交易并提示人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率與管理控制的動(dòng)態(tài)平衡。

3.構(gòu)建復(fù)合型能力培育體系

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，企業(yè)面臨日益嚴(yán)峻的高素質(zhì)人才供需矛盾。為應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)，企業(yè)需系統(tǒng)性構(gòu)建“外部引智—內(nèi)部培育—生態(tài)協(xié)同”的三維人才戰(zhàn)略體系，以實(shí)現(xiàn)技術(shù)迭代、業(yè)務(wù)創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展。

首先，在外部引智上，打破傳統(tǒng)薪酬框架，為掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，且具備行業(yè)知識(shí)、管理洞察力的跨界人才，量身定制含股權(quán)激勵(lì)、清晰職業(yè)發(fā)展通道的個(gè)性化方案[10]。企業(yè)可設(shè)立“人工智能管理特訓(xùn)營(yíng)”，針對(duì)引進(jìn)的技術(shù)專家開展定制化管理課程培訓(xùn)，助力其快速熟悉管理業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)技術(shù)能力、管理素養(yǎng)融合，勝任關(guān)鍵崗位。其次，內(nèi)部培育聚焦能力復(fù)合化，推行“崗位輪換 "項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)”模式。以制造業(yè)為例，安排技術(shù)人員前往生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)輪崗，熟悉生產(chǎn)流程；要求管理人員深度參與人工智能項(xiàng)目實(shí)施，了解算法邏輯、應(yīng)用場(chǎng)景。最后，生態(tài)協(xié)同層面，企業(yè)應(yīng)與高校聯(lián)合開展定制化課程，將企業(yè)真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為教學(xué)案例，融入高校課程[11]。比如，針對(duì)醫(yī)藥行業(yè)，開發(fā)“智能研發(fā)管理”課程，把藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理、研發(fā)成本優(yōu)化等實(shí)際問(wèn)題納入教學(xué)內(nèi)容，定向培養(yǎng)具備行業(yè)實(shí)操經(jīng)驗(yàn)的復(fù)合型人才，縮短畢業(yè)生入職后的項(xiàng)目上手時(shí)間。

四、結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，人工智能在企業(yè)管理中的應(yīng)用可提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效，其從多方面重塑企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式，創(chuàng)造了顯著價(jià)值。然而，發(fā)展之路并非坦途，技術(shù)、管理和人才等方面的挑戰(zhàn)亟待解決。企業(yè)應(yīng)積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，采取有效的應(yīng)對(duì)策略，才能充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能有望在企業(yè)管理領(lǐng)域發(fā)揮更大作用，助力企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展新階段。

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