摘 要：近年来，数字经济蓬勃发展，中国商业智能市场规模持续增长。人工智能模型借助对海量数据的迭代模仿，能够持续参照母体模板提升自身性能与准确性。人工智能技术的快速发展对商业模式的创新发挥了重要作用，它不仅创新了商业模式的服务体验，还助力构建智能商业平台，连接多方资源及社会参与者，形成系统性的商业生态链。受人工智能影响，商业模式可在关键资源、客户关系、合作伙伴、成本结构等方面实现优化，以此提升客户体验、优化运营效率、推动产业结构转型升级。然而，人工智能对商业模式创新并非只有积极且可持续的影响，也为商业模式带来了新的挑战。基于此，本文运用理论分析与案例分析相结合的研究方法，从发展现状、潜在风险及应对策略等维度出发，详细梳理了人工智能时代商业模式的发展现状与未来趋势，旨在为该领域的研究提供理论支持及案例参考。
关键词：人工智能；商业模式；商业生态链；智能商业；大数据
中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）04（a）--04
1 人工智能应用在商业模式中的发展现状分析
中国人工智能产业规模方面，截至2023年6月，中国人工智能核心产业规模已达5000亿元，企业数量超过4400家，全球排名第二[1]。预计到2028年，中国人工智能产业规模将达8110亿元，五年复合增长率高达30.6%。2024年，中国人工智能市场规模将超过200亿元，2030年超过万亿元；2024年，中国AI市场有望突破264.4亿美元大关，在全球AI市场中展现出强劲的发展势头。人工智能的快速发展对商业模式的创新发挥了重要作用，为国内的商业模式发展注入了全新的活力[2]。
1.1 数据技术应用推动商业模式决策创新
数据分析与挖掘工具是企业深化商业模式决策创新的关键资源。从整体商业智能行业来看，数字经济的发展促使商业智能化市场规模持续扩大。如今，市面上大概有五类数据处理工具：商业智能工具、数据挖掘软件、统计分析工具、数据仓库及大数据平台、实时数据分析工具[3]，这些工具可以从模型中提取数据，并进行多维分析、报表制作及数据可视化，为决策者提供直观的数据支持，这些智能模型用数据进行潜在风险预测，不仅可以帮助企业存储及管理海量的数据，发现数据中的商业资源及可视化机会，还能帮助企业对实时产生的数据进行快速分析及处理，帮助企业及时发现与应对市场变化，推动商业模式的灵活调整与创新。
技术创新驱动方面，先进的计算技术为商业模式创新提供了动力。其一，边缘计算的发展。边缘计算与云计算并行，将智能处理能力推向终端设备，减少数据传输延迟，更新实时的智能决策。其二，区块链技术的融合。区块链技术将为智能商业模式提供更安全、透明的交易环境，确保数据的真实性及可信度。澳洲会计师公会《2024年商业科技应用调查》显示，44%的中国内地受访者表示所在企业在过去12个月内增加了对技术的投资或升级。当被问及未来12个月的技术应用意愿时，81%的中国内地受访者预计所在企业未来将增加技术应用，AI（48%）为首选、数据分析和可视化软件（43%）以及商业智能软件（37%）紧随其后。在快速变化的市场环境中，基于数据的分析能够更准确地把握市场趋势与客户需求，从而做出更明智的决策[4]。
1.2 注重商业模式中服务的个性化营销
越来越多企业充分发挥智能商业服务模式的最大效能，借助大数据分析技术，收集并分析客户的行为数据、偏好数据以及交易数据等信息。基于对这些数据的深入挖掘，企业可以更好地了解客户需求，综合预测市场趋势，从而制定更加精准的营销策略与商业决策。
重视商业个性化营销可以更好地稳固客户关系。通过数据分析及市场调研，将客户细分为不同群体，企业可以制定针对性的营销策略，满足不同客户群体的个性化需求。2024年“双十一”之前的最新调研发现，人工智能工具正赢得年轻消费者的青睐，中国适龄用户在网购时使用生成式AI工具的满意度普遍较高。其中，千禧一代对生成式AI的满意度较高，净推荐值达到47，52%的商家使用过至少一种生成式AI工具，其中超50%的商家使用过AI智能客服机器人，针对性解答提高了消费意愿。运用人工智能系统工具为客户提供个性化的内容与推荐，可以提高客户的参与度及满意度，以及客户的忠诚度与购买转化率[5]。
1.3 行业合作加快并促进产业协同升级
1.3.1 推动跨行业的合作模式融合
人工智能创造的协作机器人应用于多种商业领域，国际数据公司（IDC）最新发布的《中国协作机器人市场份额，2023》指出，2023年中国协作机器人市场整体规模超过14.8亿元，销售出货量超过3万台，显示出该市场的强劲增长势头和巨大潜力。其中，工业领域应用市场占据约74.5%的主要份额，非工业领域应用市场规模约3.8亿元。未来，协作机器人将在汽车汽配、3C电子、锂电池及半导体等工业领域深化渗透，并在医疗健康、新零售等非工业领域加速拓展应用[6]。这种合作模式使企业更好地满足消费者的需求，提高商家运营效率及盈利能力。
1.3.2 促进行业产业升级
作为较为典型的大型科技公司主导的生态平台，凭借自身的技术实力及数据资源，构建了人工智能产业生态平台，吸引了众多企业及开发者加入，快速涵盖了多个行业领域，这种生态平台的构建，促进了产业链其他企业的合作与交流。截至2024年，华为鸿蒙已是全球第三大移动操作系统。2024年第一季度，鸿蒙系统以17%的份额首次超越苹果iOS，成为中国智能手机市场第二大操作系统。鸿蒙系统已吸引了众多应用开发者加入，包括微博、WPS、钉钉等知名应用，这些应用的鸿蒙版公测，意味着鸿蒙系统正不断扩大其朋友圈，积极打造自身的生态系统，并促进产业结构创新。
1.3.3 加速技术创新以及人才培养
一是高校与企业的合作研发。高校拥有丰富的科研资源以及人才优势，企业则具有市场需求及应用场景。高校与企业开展合作研发，共同推进人工智能技术的创新，将理论研究成果应用于实际项目中，不仅能够加速技术的创新及转化，还能培养出具有实践经验的人工智能人才。二是建立联合实验室及研究中心，为了加强产学研合作，企业与高校、科研机构共同建立联合实验室及研究中心。以科大讯飞与中国科学技术大学建立了联合实验室来说，在语音识别、自然语言处理等领域开展深入研究，都是为发展高新技术人才做铺垫。
1.4 智能技术提高企业的可持续发展效益
在商业模式中，智能技术的投入对企业可持续发展效益的成本结构优化体现在多个方面。
1.4.1 降低人力成本
体现在业务流程自动化。人工智能可以自动化数据录入、订单处理、库存管理及物流跟踪等重复性、规律性强的业务流程。在物流行业，智能仓储系统及自动化分拣设备降低了对人工搬运、分拣的依赖，以及人力成本。另外，现代生活中的智能客服机器人能够提供 24/7 的不间断服务，快速响应客户的咨询及问题，承担大量简单、重复的客户服务工作，从而减少企业对人工客服的需求，不仅降低了人力成本，还提高了客户服务的效率及响应速度。
1.4.2 优化运营成本
人工智能的预测分析与数据挖掘能力能够帮助企业更准确地预测市场需求。企业可以根据预测结果优化库存水平，避免库存积压或缺货情况的发生。库存积压会占用大量的资金及仓储空间，增加企业的成本；缺货则可能导致客户流失及销售机会的丧失[7]。人工智能可以实时监控企业的设备运行状态，通过对设备数据的分析来预测设备可能出现的故障，并提前进行维护及修理，避免设备故障导致的生产中断及维修成本增加，提高设备的可靠性及使用寿命，降低企业的设备维护成本。
1.4.3 提高决策成本效益
在决策过程中，企业需要收集及分析大量的信息，人工智能可以快速处理及分析海量的数据，为企业提供准确、实时的决策支持。通过对市场数据、客户数据及竞争对手数据的分析，企业可以制定更科学、合理的营销策略、产品定价策略及投资决策，以提高决策的准确性及有效性，避免因决策失误而导致成本浪费。
2 人工智能影响下商业模式所面临的潜在风险
人工智能技术为现代商业模式激发了创新活力，也为国内企业提供了新的经营思路与方法。然而，人工智能的发展会在未来的数据技术、商业运营、伦理及法律等方面带来一定的潜在风险，需要较为全面地分析看待。
2.1 数据安全风险
2.1.1 数据隐私泄露风险加大
企业在运用人工智能时，需要收集、存储及分析大量的用户数据。如果企业的数据安全防护措施不到位，就可能导致数据被黑客窃取或内部人员泄露，不仅会侵犯用户的隐私，还可能使企业面临法律诉讼及声誉受损的风险。
2.1.2 算法不透明性，存在信息壁垒
许多人工智能算法是复杂的黑盒模型，企业及用户难以理解算法的决策过程与依据，在出现问题时，难以对算法进行解释及调试，也增加了企业对人工智能系统的信任成本。
2.1.3 技术更新换代快，资金成本压力加重
人工智能技术发展迅速，企业需要不断投入资金与人力进行技术更新与升级，否则可能被市场淘汰。然而，频繁的技术更新也会给企业带来较高的成本与风险，可能会产生旧系统与新系统的兼容性问题、员工对新技术的适应问题等。
2.2 商业运营风险
2.2.1 投资风险收益不确定
开发与应用人工智能技术需要大量的资金投入，包括研发费用、数据采集费用、硬件设备采购费用等。如果企业的投资决策不当，就可能导致投资回报率低甚至亏损。此外，人工智能项目的投资回报周期可能较长，企业需要有足够的资金与耐心来等待回报。
2.2.2 商业市场竞争激烈
随着人工智能技术的广泛应用，市场竞争将更加激烈，企业需要不断创新及优化自身的智能商业模式，以提高市场竞争力，否则可能被竞争对手超越，失去市场份额。
2.2.3 冲击市场就业结构
人工智能的广泛应用可能导致一些传统行业的就业岗位减少，同时会创造一些新的就业岗位。企业需要应对就业结构变化带来的挑战，对员工进行再培训、调整组织结构等，以适应新的业务需求。
2.3 伦理及法律风险
一是伦理道德及商业利益怎样平衡的问题。人工智能的发展可能引发一系列伦理道德问题，比如人工智能武器的研发、人工智能对人类自主性的影响等。在应用人工智能技术时，企业需要考虑到伦理道德的约束，避免因追求商业利益而忽视伦理道德问题。二是法律合规问题。人工智能的应用涉及许多法律问题，如数据保护、隐私政策、知识产权等，企业需要遵守相关的法律法规，否则可能面临法律制裁及监管处罚。例如，欧盟制定的《通用数据保护条例》（GDPR）对企业的数据处理及隐私保护提出了严格的要求。
3 未来商业模式出现风险的应对策略
本文从三个层面提出了智能技术影响下商业模式的潜在风险，为推动人工智能技术及商业模式的深度融合，需要提前布局，积极应对上述风险的发生，为未来商业模式的可持续发展奠定坚实基础。
3.1 数字技术应对方面
3.1.1 强化数据安全保障
一是加密技术应用。采用先进的加密算法对收集、存储及传输中的数据进行加密，确保数据在各个环节的安全性。无论是静态存储在数据库中的用户数据，还是在网络传输过程中的数据交互，加密都能有效防止数据被窃取或篡改。二是建立数据访问控制机制。严格限制内部人员对数据的访问权限，根据员工的岗位职能及业务需求，授予不同级别的数据访问权限。三是通过数据安全审计。定期开展数据安全审计工作，检查数据处理活动是否符合安全标准与法规要求。
3.1.2 提升算法透明度，优化技术安全性
运用可解释性算法研究与应用。积极探索及采用可解释性人工智能算法，如DARPA正在研究的XAI（可解释人工智能）项目中的相关算法，能够为人工智能的决策过程提供解释，使企业及用户理解模型是如何得出结论的，利用模型可视化工具，将复杂的人工智能模型以直观的方式呈现出来。工作人员可以通过可视化神经网络的结构与权重分布，帮助技术人员与业务人员更好地理解模型的工作原理，运用科学的研究模型，优化技术安全性[8]。
3.1.3 积极应对技术更新换代
企业应制定长远的技术战略规划，根据自身业务需求及市场趋势，提前布局人工智能技术的研发及应用。密切关注人工智能领域的前沿技术发展动态，行业内合理分配资源，确保企业在技术竞争中处于有利地位。另外，配合科研合作与技术引进。与高校、科研机构以及其他科技企业建立合作关系，共同开展人工智能技术研发项目。通过合作，可以共享资源、优势互补，加快技术创新的速度。
3.2 商业运营方面
3.2.1 制定优化投资决策
其一，在进行人工智能项目投资之前，进行详细的成本—收益分析。评估项目所需的资金投入，包括研发、硬件、数据等方面的成本，同时预测项目可能带来的收益，如提高生产效率、增加销售收入、降低运营成本等。根据成本—收益分析结果，制定合理的投资计划[9]。其二，分阶段评估投资策略。采用分阶段投资的策略，将人工智能项目划分为多个阶段，每个阶段根据项目进展情况及预期目标进行评估与决策。如果项目在某个阶段未能达到预期效果，就要及时调整投资策略或终止项目，避免过度投资带来的风险。
3.2.2 提高市场竞争力
其一，调整差异化竞争策略。深入挖掘自身业务的独特价值，结合人工智能技术打造差异化的智能商业模式。通过提供个性化的产品或服务，满足用户的特殊需求，与竞争对手形成差异化的竞争优势。其二，持续创新机制。建立持续创新的企业文化与机制，鼓励员工提出新的想法以及创意。加大对研发的投入力度，不断探索人工智能在业务领域的新应用，提高产品及服务的质量与竞争力。
3.2.3 应对市场就业结构性变化
提前制定员工培训与再教育计划。针对人工智能可能导致的就业结构变化，制定员工培训与再教育计划[10]，为员工提供与人工智能相关的技能培训，如数据分析、算法编程、人工智能伦理等方面的知识，使员工适应新的工作岗位需求。另外，企业也可以采用灵活的人力资源管理策略，如内部转岗、兼职、灵活用工等方式，优化企业的人力资源配置。在减少传统岗位的同时，积极创造新的就业岗位，推动员工的顺利转型。
3.3 伦理以及法律遵循方面
3.3.1 遵循伦理道德规范
其一，建立内部伦理审查机制。企业应设立专门的伦理审查委员会或部门，对人工智能项目进行伦理审查。在项目研发及应用过程中，定期进行伦理评估，确保企业的人工智能业务符合伦理道德要求。其二，参与伦理标准制定。积极参与国际、国内人工智能伦理标准的制定工作，企业可以更好地把握伦理道德的发展方向，提升自身的伦理管理水平。
3.3.2 确保法律合规
一是加强法律合规团队建设。组建专业的法律合规团队，成员包括熟悉数据保护、隐私、知识产权等相关法律法规的律师及专家。法律合规团队负责为企业的人工智能业务提供法律咨询与合规指导，确保企业的各项活动符合法律要求。二是运用实时监测法律法规变化。密切关注国内外人工智能相关法律法规的变化动态，及时调整企业的业务流程及政策制度。
4 结语
虽然人工智能对现代商业模式带来了诸多优势，但这并不意味着传统商业模式会被时代淘汰，在一定程度上我国应维护传统商业模式。人工智能技术并非要完全取代传统商业模式，而是与之融合创新。企业需要在保留传统商业模式优势的基础上，积极引入人工智能技术，探索新的商业模式与业务形态，实现传统商业模式的转型升级。另外，深化跨行业合作与创新，鉴于人工智能技术具有较强的跨行业性，不同行业之间的企业可以通过合作创新，共同探索人工智能的应用场景与商业模式。两种商业模式相互补充，更好地推动现代商业模式的发展进程，为现代商业经济发展结构助力。
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