人工智能影響下商業模式的發展現狀及應對策略

摘 要：近年來，數字經濟蓬勃發展，中國商業智能市場規模持續增長。人工智能模型借助對海量數據的迭代模仿，能夠持續參照母體模板提升自身性能與準確性。人工智能技術的快速發展對商業模式的創新發揮了重要作用，它不僅創新了商業模式的服務體驗，還助力構建智能商業平臺，連接多方資源及社會參與者，形成系統性的商業生態鏈。受人工智能影響，商業模式可在關鍵資源、客戶關系、合作伙伴、成本結構等方面實現優化，以此提升客戶體驗、優化運營效率、推動產業結構轉型升級。然而，人工智能對商業模式創新并非只有積極且可持續的影響，也為商業模式帶來了新的挑戰。基于此，本文運用理論分析與案例分析相結合的研究方法，從發展現狀、潛在風險及應對策略等維度出發，詳細梳理了人工智能時代商業模式的發展現狀與未來趨勢，旨在為該領域的研究提供理論支持及案例參考。

關鍵詞：人工智能；商業模式；商業生態鏈；智能商業；大數據

中圖分類號：F272 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）04（a）--04

1 人工智能應用在商業模式中的發展現狀分析

中國人工智能產業規模方面，截至2023年6月，中國人工智能核心產業規模已達5000億元，企業數量超過4400家，全球排名第二[1]。預計到2028年，中國人工智能產業規模將達8110億元，五年復合增長率高達30.6%。2024年，中國人工智能市場規模將超過200億元，2030年超過萬億元；2024年，中國AI市場有望突破264.4億美元大關，在全球AI市場中展現出強勁的發展勢頭。人工智能的快速發展對商業模式的創新發揮了重要作用，為國內的商業模式發展注入了全新的活力[2]。

1.1 數據技術應用推動商業模式決策創新

數據分析與挖掘工具是企業深化商業模式決策創新的關鍵資源。從整體商業智能行業來看，數字經濟的發展促使商業智能化市場規模持續擴大。如今，市面上大概有五類數據處理工具：商業智能工具、數據挖掘軟件、統計分析工具、數據倉庫及大數據平臺、實時數據分析工具[3]，這些工具可以從模型中提取數據，并進行多維分析、報表制作及數據可視化，為決策者提供直觀的數據支持，這些智能模型用數據進行潛在風險預測，不僅可以幫助企業存儲及管理海量的數據，發現數據中的商業資源及可視化機會，還能幫助企業對實時產生的數據進行快速分析及處理，幫助企業及時發現與應對市場變化，推動商業模式的靈活調整與創新。

技術創新驅動方面，先進的計算技術為商業模式創新提供了動力。其一，邊緣計算的發展。邊緣計算與云計算并行，將智能處理能力推向終端設備，減少數據傳輸延遲，更新實時的智能決策。其二，區塊鏈技術的融合。區塊鏈技術將為智能商業模式提供更安全、透明的交易環境，確保數據的真實性及可信度。澳洲會計師公會《2024年商業科技應用調查》顯示，44%的中國內地受訪者表示所在企業在過去12個月內增加了對技術的投資或升級。當被問及未來12個月的技術應用意愿時，81%的中國內地受訪者預計所在企業未來將增加技術應用，AI（48%）為首選、數據分析和可視化軟件（43%）以及商業智能軟件（37%）緊隨其后。在快速變化的市場環境中，基于數據的分析能夠更準確地把握市場趨勢與客戶需求，從而做出更明智的決策[4]。

1.2 注重商業模式中服務的個性化營銷

越來越多企業充分發揮智能商業服務模式的最大效能，借助大數據分析技術，收集并分析客戶的行為數據、偏好數據以及交易數據等信息。基于對這些數據的深入挖掘，企業可以更好地了解客戶需求，綜合預測市場趨勢，從而制定更加精準的營銷策略與商業決策。

重視商業個性化營銷可以更好地穩固客戶關系。通過數據分析及市場調研，將客戶細分為不同群體，企業可以制定針對性的營銷策略，滿足不同客戶群體的個性化需求。2024年“雙十一”之前的最新調研發現，人工智能工具正贏得年輕消費者的青睞，中國適齡用戶在網購時使用生成式AI工具的滿意度普遍較高。其中，千禧一代對生成式AI的滿意度較高，凈推薦值達到47，52%的商家使用過至少一種生成式AI工具，其中超50%的商家使用過AI智能客服機器人，針對性解答提高了消費意愿。運用人工智能系統工具為客戶提供個性化的內容與推薦，可以提高客戶的參與度及滿意度，以及客戶的忠誠度與購買轉化率[5]。

1.3 行業合作加快并促進產業協同升級

1.3.1 推動跨行業的合作模式融合

人工智能創造的協作機器人應用于多種商業領域，國際數據公司（IDC）最新發布的《中國協作機器人市場份額，2023》指出，2023年中國協作機器人市場整體規模超過14.8億元，銷售出貨量超過3萬臺，顯示出該市場的強勁增長勢頭和巨大潛力。其中，工業領域應用市場占據約74.5%的主要份額，非工業領域應用市場規模約3.8億元。未來，協作機器人將在汽車汽配、3C電子、鋰電池及半導體等工業領域深化滲透，并在醫療健康、新零售等非工業領域加速拓展應用[6]。這種合作模式使企業更好地滿足消費者的需求，提高商家運營效率及盈利能力。

1.3.2 促進行業產業升級

作為較為典型的大型科技公司主導的生態平臺，憑借自身的技術實力及數據資源，構建了人工智能產業生態平臺，吸引了眾多企業及開發者加入，快速涵蓋了多個行業領域，這種生態平臺的構建，促進了產業鏈其他企業的合作與交流。截至2024年，華為鴻蒙已是全球第三大移動操作系統。2024年第一季度，鴻蒙系統以17%的份額首次超越蘋果iOS，成為中國智能手機市場第二大操作系統。鴻蒙系統已吸引了眾多應用開發者加入，包括微博、WPS、釘釘等知名應用，這些應用的鴻蒙版公測，意味著鴻蒙系統正不斷擴大其朋友圈，積極打造自身的生態系統，并促進產業結構創新。

1.3.3 加速技術創新以及人才培養

一是高校與企業的合作研發。高校擁有豐富的科研資源以及人才優勢，企業則具有市場需求及應用場景。高校與企業開展合作研發，共同推進人工智能技術的創新，將理論研究成果應用于實際項目中，不僅能夠加速技術的創新及轉化，還能培養出具有實踐經驗的人工智能人才。二是建立聯合實驗室及研究中心，為了加強產學研合作，企業與高校、科研機構共同建立聯合實驗室及研究中心。以科大訊飛與中國科學技術大學建立了聯合實驗室來說，在語音識別、自然語言處理等領域開展深入研究，都是為發展高新技術人才做鋪墊。

1.4 智能技術提高企業的可持續發展效益

在商業模式中，智能技術的投入對企業可持續發展效益的成本結構優化體現在多個方面。

1.4.1 降低人力成本

體現在業務流程自動化。人工智能可以自動化數據錄入、訂單處理、庫存管理及物流跟蹤等重復性、規律性強的業務流程。在物流行業，智能倉儲系統及自動化分揀設備降低了對人工搬運、分揀的依賴，以及人力成本。另外，現代生活中的智能客服機器人能夠提供 24/7 的不間斷服務，快速響應客戶的咨詢及問題，承擔大量簡單、重復的客戶服務工作，從而減少企業對人工客服的需求，不僅降低了人力成本，還提高了客戶服務的效率及響應速度。

1.4.2 優化運營成本

人工智能的預測分析與數據挖掘能力能夠幫助企業更準確地預測市場需求。企業可以根據預測結果優化庫存水平，避免庫存積壓或缺貨情況的發生。庫存積壓會占用大量的資金及倉儲空間，增加企業的成本；缺貨則可能導致客戶流失及銷售機會的喪失[7]。人工智能可以實時監控企業的設備運行狀態，通過對設備數據的分析來預測設備可能出現的故障，并提前進行維護及修理，避免設備故障導致的生產中斷及維修成本增加，提高設備的可靠性及使用壽命，降低企業的設備維護成本。

1.4.3 提高決策成本效益

在決策過程中，企業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據，為企業提供準確、實時的決策支持。通過對市場數據、客戶數據及競爭對手數據的分析，企業可以制定更科學、合理的營銷策略、產品定價策略及投資決策，以提高決策的準確性及有效性，避免因決策失誤而導致成本浪費。

2 人工智能影響下商業模式所面臨的潛在風險

人工智能技術為現代商業模式激發了創新活力，也為國內企業提供了新的經營思路與方法。然而，人工智能的發展會在未來的數據技術、商業運營、倫理及法律等方面帶來一定的潛在風險，需要較為全面地分析看待。

2.1 數據安全風險

2.1.1 數據隱私泄露風險加大

企業在運用人工智能時，需要收集、存儲及分析大量的用戶數據。如果企業的數據安全防護措施不到位，就可能導致數據被黑客竊取或內部人員泄露，不僅會侵犯用戶的隱私，還可能使企業面臨法律訴訟及聲譽受損的風險。

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雜的黑盒模型，企業及用戶難以理解算法的決策過程與依據，在出現問題時，難以對算法進行解釋及調試，也增加了企業對人工智能系統的信任成本。

2.1.3 技術更新換代快，資金成本壓力加重

人工智能技術發展迅速，企業需要不斷投入資金與人力進行技術更新與升級，否則可能被市場淘汰。然而，頻繁的技術更新也會給企業帶來較高的成本與風險，可能會產生舊系統與新系統的兼容性問題、員工對新技術的適應問題等。

2.2 商業運營風險

2.2.1 投資風險收益不確定

開發與應用人工智能技術需要大量的資金投入，包括研發費用、數據采集費用、硬件設備采購費用等。如果企業的投資決策不當，就可能導致投資回報率低甚至虧損。此外，人工智能項目的投資回報周期可能較長，企業需要有足夠的資金與耐心來等待回報。

2.2.2 商業市場競爭激烈

隨著人工智能技術的廣泛應用，市場競爭將更加激烈，企業需要不斷創新及優化自身的智能商業模式，以提高市場競爭力，否則可能被競爭對手超越，失去市場份額。

2.2.3 沖擊市場就業結構

人工智能的廣泛應用可能導致一些傳統行業的就業崗位減少，同時會創造一些新的就業崗位。企業需要應對就業結構變化帶來的挑戰，對員工進行再培訓、調整組織結構等，以適應新的業務需求。

2.3 倫理及法律風險

一是倫理道德及商業利益怎樣平衡的問題。人工智能的發展可能引發一系列倫理道德問題，比如人工智能武器的研發、人工智能對人類自主性的影響等。在應用人工智能技術時，企業需要考慮到倫理道德的約束，避免因追求商業利益而忽視倫理道德問題。二是法律合規問題。人工智能的應用涉及許多法律問題，如數據保護、隱私政策、知識產權等，企業需要遵守相關的法律法規，否則可能面臨法律制裁及監管處罰。例如，歐盟制定的《通用數據保護條例》（GDPR）對企業的數據處理及隱私保護提出了嚴格的要求。

3 未來商業模式出現風險的應對策略

本文從三個層面提出了智能技術影響下商業模式的潛在風險，為推動人工智能技術及商業模式的深度融合，需要提前布局，積極應對上述風險的發生，為未來商業模式的可持續發展奠定堅實基礎。

3.1 數字技術應對方面

3.1.1 強化數據安全保障

一是加密技術應用。采用先進的加密算法對收集、存儲及傳輸中的數據進行加密，確保數據在各個環節的安全性。無論是靜態存儲在數據庫中的用戶數據，還是在網絡傳輸過程中的數據交互，加密都能有效防止數據被竊取或篡改。二是建立數據訪問控制機制。嚴格限制內部人員對數據的訪問權限，根據員工的崗位職能及業務需求，授予不同級別的數據訪問權限。三是通過數據安全審計。定期開展數據安全審計工作，檢查數據處理活動是否符合安全標準與法規要求。

3.1.2 提升算法透明度，優化技術安全性

運用可解釋性算法研究與應用。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）項目中的相關算法，能夠為人工智能的決策過程提供解釋，使企業及用戶理解模型是如何得出結論的，利用模型可視化工具，將復雜的人工智能模型以直觀的方式呈現出來。工作人員可以通過可視化神經網絡的結構與權重分布，幫助技術人員與業務人員更好地理解模型的工作原理，運用科學的研究模型，優化技術安全性[8]。

3.1.3 積極應對技術更新換代

企業應制定長遠的技術戰略規劃，根據自身業務需求及市場趨勢，提前布局人工智能技術的研發及應用。密切關注人工智能領域的前沿技術發展動態，行業內合理分配資源，確保企業在技術競爭中處于有利地位。另外，配合科研合作與技術引進。與高校、科研機構以及其他科技企業建立合作關系，共同開展人工智能技術研發項目。通過合作，可以共享資源、優勢互補，加快技術創新的速度。

3.2 商業運營方面

3.2.1 制定優化投資決策

其一，在進行人工智能項目投資之前，進行詳細的成本—收益分析。評估項目所需的資金投入，包括研發、硬件、數據等方面的成本，同時預測項目可能帶來的收益，如提高生產效率、增加銷售收入、降低運營成本等。根據成本—收益分析結果，制定合理的投資計劃[9]。其二，分階段評估投資策略。采用分階段投資的策略，將人工智能項目劃分為多個階段，每個階段根據項目進展情況及預期目標進行評估與決策。如果項目在某個階段未能達到預期效果，就要及時調整投資策略或終止項目，避免過度投資帶來的風險。

3.2.2 提高市場競爭力

其一，調整差異化競爭策略。深入挖掘自身業務的獨特價值，結合人工智能技術打造差異化的智能商業模式。通過提供個性化的產品或服務，滿足用戶的特殊需求，與競爭對手形成差異化的競爭優勢。其二，持續創新機制。建立持續創新的企業文化與機制，鼓勵員工提出新的想法以及創意。加大對研發的投入力度，不斷探索人工智能在業務領域的新應用，提高產品及服務的質量與競爭力。

3.2.3 應對市場就業結構性變化

提前制定員工培訓與再教育計劃。針對人工智能可能導致的就業結構變化，制定員工培訓與再教育計劃[10]，為員工提供與人工智能相關的技能培訓，如數據分析、算法編程、人工智能倫理等方面的知識，使員工適應新的工作崗位需求。另外，企業也可以采用靈活的人力資源管理策略，如內部轉崗、兼職、靈活用工等方式，優化企業的人力資源配置。在減少傳統崗位的同時，積極創造新的就業崗位，推動員工的順利轉型。

3.3 倫理以及法律遵循方面

3.3.1 遵循倫理道德規范

其一，建立內部倫理審查機制。企業應設立專門的倫理審查委員會或部門，對人工智能項目進行倫理審查。在項目研發及應用過程中，定期進行倫理評估，確保企業的人工智能業務符合倫理道德要求。其二，參與倫理標準制定。積極參與國際、國內人工智能倫理標準的制定工作，企業可以更好地把握倫理道德的發展方向，提升自身的倫理管理水平。

3.3.2 確保法律合規

一是加強法律合規團隊建設。組建專業的法律合規團隊，成員包括熟悉數據保護、隱私、知識產權等相關法律法規的律師及專家。法律合規團隊負責為企業的人工智能業務提供法律咨詢與合規指導，確保企業的各項活動符合法律要求。二是運用實時監測法律法規變化。密切關注國內外人工智能相關法律法規的變化動態，及時調整企業的業務流程及政策制度。

4 結語

雖然人工智能對現代商業模式帶來了諸多優勢，但這并不意味著傳統商業模式會被時代淘汰，在一定程度上我國應維護傳統商業模式。人工智能技術并非要完全取代傳統商業模式，而是與之融合創新。企業需要在保留傳統商業模式優勢的基礎上，積極引入人工智能技術，探索新的商業模式與業務形態，實現傳統商業模式的轉型升級。另外，深化跨行業合作與創新，鑒于人工智能技術具有較強的跨行業性，不同行業之間的企業可以通過合作創新，共同探索人工智能的應用場景與商業模式。兩種商業模式相互補充，更好地推動現代商業模式的發展進程，為現代商業經濟發展結構助力。

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