今天小编分享的教育经验：人工智能与商业模式创新和演化：研究综述与未来展望，欢迎阅读。
The following article is from 经济管理学刊 Author 经济管理学刊
作者 | 于晓宇，上海大学管理学院，上海企业创新与高质量发展研究中心；曹港、俞俊宇，上海大学管理学院；赵雁飞，牛津大学赛德商学院
来源 | 经济管理学刊，管理洞察
咨询合作 | 13699120588
原文刊载在《经济管理学刊》2024 年第 3 卷第 2 期，（2024 年 6 月出版）
摘要
随着人工智能技术的迅速发展和数据量的大幅增长，人工智能在商业模式创新和演化中的作用日益受到企业界和学术界的广泛关注。尽管当前人工智能与商业模式相关的研究仍然处于初步探索阶段，并且主题和内容分散，但是这一领網域的研究潜力巨大。本文系统回顾 70 篇国内外关于人工智能与商业模式交汇的文献，明确区分四类研究主题：人工智能对商业模式创新的影响、基于人工智能的商业模式原型、人工智能使能的商业模式演化，以及人工智能与商业模式的共演。本文揭示了当前研究的局限性，并针对各研究主题，进一步提出了具有重要价值的研究方向，旨在为该领網域的深入探索和实际应用提供理论指引和实践指导。
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关键词
关键词：人工智能；商业模式创新；商业模式原型；商业模式演化；共演
内容精要
01
研究的背景与意义
商业模式已经在战略、组织和创业等领網域获得了广泛关注。在互联网时代，许多新兴企业通过基于互联网技术的商业模式创新，挑战在位企业，实现了颠覆性创新与规模化增长。伴随数据驱动型的人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）技术快速进化，在位企业开始利用人工智能持续推动商业模式创新与演进。尤其是 ChatGPT 4.0 等大语言模型发布之后，越来越多的企业开始将人工智能融入其商业模式之中。例如，一些医疗机构正在利用大语言模型来开发辅助诊断工具、病历分析系统，以及为医生和患者提供医疗咨询的聊天助手。这使得商业模式创新和演化等问题成为当前国内外管理理论与实践讨论的焦点。
人工智能是一种通过机器实现的智能技术，不仅能够执行人类交给它的特定任务，还在商业模式创新及其演化方面展现出独特的成效。既有研究表明，人工智能技术正在重新定义企业如何构建和调整其商业模式以适应迅速变化的市场需求。这种技术驱动下的变革正逐渐成为学界和实践界的研究焦点。例如，Journal of Management Studies 2023 年特刊客座编辑强调，人工智能在企业构建和创新商业模式的能力中发挥着关键作用。同年，Strategic Management Journal 的特刊也指出，探索 AI 如何赋能新商业模式是一个亟待解答的问题。许多学者强调，人工智能等新兴技术对企业的商业模式提出了新要求，需要企业将关键生产要素与新技术融合（陈劲等 , 2022; 蔡莉等 , 2023; 张志学等 , 2024）。
尽管近年来关于人工智能与商业模式相关研究数量持续增长，但是研究问题极为分散，研究难以开展深入的学术对话，研究者难以凝练人工智能与商业模式研究的关键科学问题，尤其是兼有学术价值与实践价值的研究方向。鉴于此，本文旨在填补这一空白，通过系统地分析和整合现有文献，明确人工智能与商业模式创新和演化的既有研究主题与未来研究方向。
02
文献筛选过程
本文使用系统文献法（Systematic Literature Review，简称 SLR），对相关文献进行系统回顾与评估。SLR 包含四个步骤。第一步，确定关键词和期刊来源检索。本文以英国商学院协会（Association of Business School，简称 ABS）2021 年出版的高质量学术期刊指南中 ABS4*、ABS4 和 ABS3 期刊等级为期刊限定标准，并将 "Business Model""Business Model Innovation""Business Model Transformation""Business Model Design""Business Model Evolution" 分别与 "Artificial Intelligence""AI""Machine Learning""Neural Network*""Deep Learning""Data Mining""Text Mining""Big Data""Soft Computing""Fuzzy Logic""Biometrics"，"Geotagging""IoT""Internet of Things""Robot""Automation""Natural Language Processing""Wearable" 结合，在 Web of Science 和 Scopus 数据库中进行关键词系统检索，共得到了 728 篇英文文献。第二步，初步筛选，排除 101 篇期刊不符（不属于 ABS3 及以上的期刊）、87 篇文章类型不符（如编辑材料、撤稿声明、修改声明等）和重复文献，剩余 540 篇。第三步，初步考察内容适宜性。两位研究者通过独立阅读文献的标题、摘要和引言，判断文章能否反映研究主题，具体的判断标准为：①文章必须明确地讨论或分析人工智能与商业模式之间的联系；②文章必须以此为主要研究问题并来解决，并非简单涉及。若上述标准都满足，则保留所查文献，针对有争议的文献邀请第三位研究者讨论决定是否删除，最后筛选保留符合研究主题的 43 篇英文文献。第四步，深入审查保留文献，并且通过跟踪综述文章的文献列表，符合 SLR 滚雪球的指导原则，人工补充了与本文研究主题相符的 12 篇英文文献。因此，本文共精选了 55 篇英文文献。
国内也已经有学者关注到了人工智能与商业模式的相关研究，但是相关文献仍较少。本文选择国家自然科学基金委管理科学部认定的管理类 30 种重要期刊，将 " 商业模式 " " 商业模式创新 "" 商业模式设计 "" 商业模式转型 "" 商业模式演进 "" 商业模式演化 " 与 " 人工智能 "" 机器学习 "" 神经网络 "" 深度学习 "" 数据挖掘 "" 文本挖掘 "" 大数据 "" 软计算 "" 模糊逻辑 "" 生物识别 "" 地理标记 "" 物联网 "" 机器人 "" 自动化 "" 自然语言处理 "" 可穿戴计算机 " 结合在中国知网数据库中进行主题专业检索，共获得了 55 篇中文文献。本研究按照上述英文文献的筛选标准对这 55 篇中文文献进行深入审查，共精选出 14 篇中文文献。最后，本研究跟踪所选文章的文献列表，人工补充了 1 篇与研究主题相符的中文文献。基于此，本研究的文献研究样本数总共为 70 篇。
03
研究主题与未来方向
在文献分类与整理的基础上，本文识别出以下四类主要研究主题：
①人工智能对商业模式创新的影响，包括对商业模式整体及其各要素创新的影响；
②基于人工智能的商业模式原型；
③人工智能使能的商业模式演化；
④人工智能与商业模式的共演。通过对当前研究进行总结和分析，本文提出了未来有价值的研究方向，包括人工智能对企业和行业商业模式创新的影响，基于人工智能的商业模式原型的分类、动因与影响，人工智能使能的商业模式演化过程机制，以及从共演视角探究人工智能能力与商业模式的关系。通过这些分析，本文旨在为理解人工智能如何融入并重塑企业商业模式的理论和实践提供新视角，并指出了未来研究的潜在路径。
04
边际贡献
本文的贡献主要有三个方面。
首先，本文归纳了人工智能与商业模式相关研究的主题与研究缝隙，对于推动人工智能时代下商业模式研究具有重要意义；
其次，本文提出人工智能使能的商业模式是一个复杂适应系统，具有自迭代和自适应等特征；
最后，本文在系统回顾当前研究的基础上，提出人工智能与商业模式相关研究的若干研究方向。
Summary
With the maturation of artificial intelligence ( AI ) technologies, many companies have begun to innovate their business models using AI. This trend has especially increased following the successful release of ChatGPT 4.0, which has led numerous companies to integrate AI into their business strategies. Consequently, the innovation and evolution of business models have become focal points of discussion in both academia and the industry globally.
Despite the growing body of research on AI and business models in recent years, the findings on this topic are fragmented and there is a lack of a unified research framework for systematically understanding it. It is therefore challenging to identify the core themes in current research on AI and business models and key directions for future research. In response to this shortcoming in the literature, this study systematically reviews 70 key articles on AI and business models from leading international journals. By classifying and organizing this literature, the paper identifies four main research themes: ① The impact of AI on business model innovation, including its influence on overall business models and their components; ② Archetypes of business models based on AI; ③ The evolution of business models enabled by AI; ④ The co-evolution of AI and business models. Through summarizing and analyzing current research, the paper proposes key areas for future research, including the impact of AI on business model innovation at firm and industry levels; the classification of AI-enabled business models into archetypes and the drivers and outcomes of each archetype; the interactive factors involved in, drivers of, and barriers to the evolution of AI-enabled business models; and the relationship between AI capabilities and business models from a co-evolutionary perspective.
This paper contributes to the field in three main ways. First, it synthesizes the themes and gaps in research on AI and business models, thereby advancing the study of business models in the age of AI. Second, it reveals that AI-enabled business models exhibit characteristics of complex adaptive systems, including self-iteration and adaptability. Finally, by systematically reviewing current research, it highlights future research directions, guiding subsequent studies on AI and business models. Overall, the paper provides new theoretical and practical insights into how AI is reshaping business models and outlines potential pathways for future research.
The paper is structured as follows. The first section discusses the theoretical and practical background of the study. The second section reviews and defines relevant concepts in AI and business models. The third section details the literature review process followed and analyses the 70 articles. The fourth section elaborates on the four research themes related to AI and business models identified in the study and discusses the gaps in the literature regarding these themes. The final section presents the conclusions of the study and the prospects for future research on this topic.
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