人工智能与商业模式的创新与演变：研究总结与未来展望

The following article is from 经济管理杂志 Author 经济管理杂志

作者 | 上海大学管理学院于晓宇，上海企业创新与优质发展研究中心；上海大学管理学院曹港、俞俊宇；牛津大学赛德商学院赵雁飞

来源 | 经济管理杂志，管理洞悉

咨询合作 | 13699120588

2024年《经济管理学杂志》原刊 年第 3 卷第 2 期，（2024 年 6 月出版）

摘要

伴随着人工智能技术的飞速发展和信息量的大幅增长，人工智能在商业模式创新与演变中的作用日益受到企业界和学术界的关注。尽管目前人工智能与商业模式相关的研究仍处于初步探索阶段，主题和内容分散，但这一领域的研究潜力是无限的。本文系统回顾 70 国内外关于人工智能与商业模式交汇的文献明确区分了四个研究主题: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、人工智能的商业模式演变、人工智能与商业模式的共同发挥。本文揭示了当前研究的局限性，进一步提出了具有重要价值的研究方向，旨在为该领域的深入探索和实践应用提供理论指导和实践指导。

发送" 20240820 "，可以得到原文文件。

关键词

关键字：人工智能；商业模式创新；商业模式原型；商业模式演变；

内容精要

01

探索的背景和意义

在战略、组织、创业等领域，商业模式得到了高度重视。因特网时代，许多新兴企业通过基于因特网技术的商业模式创新，挑战在位公司，实现了颠覆性创新和规模化增长。人工智能伴随着数据驱动型。（Artificial Intelligence，简称 AI）随着技术的快速进化，在位企业开始利用人工智能不断推动商业模式的创新和演变。特别是 ChatGPT 4.0 随着大型语言模型的发布，越来越多的企业开始将人工智能融入其商业模式。例如，一些医疗机构正在利用大语言模型开发辅助诊断工具和病历分析系统，同时为医生和患者提供医疗咨询聊天助手。因此，商业模式创新与演变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，它不仅可以执行人类交给它的特定任务，而且在商业模式创新和演变方面也表现出独特的效果。研究表明，为了满足快速变化的市场需求，人工智能技术正在重新定义公司如何构建和调整其商业模式。在这一技术的推动下，变革正逐步成为学术界和实践界的研究焦点。比如，Journal of Management Studies 2023 年度特刊客座编辑强调，人工智能在企业建设和创新商业模式方面发挥着关键作用。同年，Strategic Management Journal 特刊还指出，探索 AI 怎样赋能新的商业模式是一个亟待解决的问题。许多学者强调，人工智能等新技术对企业的商业模式提出了新的要求，要求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）。

虽然近年来关于人工智能和商业模式的研究数量不断增加，但研究问题极其分散，难以进行深入的学术对话，研究人员难以凝聚人工智能和商业模式探索的关键科学问题，尤其是具有学术价值和实践价值的研究方向。有鉴于此，本文旨在通过对现有文献的系统分析和整合，填补这一空白，明确人工智能和商业模式创新演变的现有研究主题和未来研究方向。

02

选择文献的过程

本论文采用系统文献法（Systematic Literature Review，简称 SLR），系统地回顾和评估相关文献。SLR 包含四个步骤。步骤一，确定关键字和期刊来源的搜索。本文以英国商学院协会为基础（Association of Business School，简称 ABS）2021 每年出版的高质量学术期刊指南中 ABS4*、ABS4 和 ABS3 期刊级为期刊限制标准，并把" 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 在数据库中进行关键字系统检索，共获得关键字系统 728 一篇英文文献。步骤二，初步筛选，排除 101 本期刊不一致(不属于 ABS3 上述期刊)、87 文章类型不一致(如编辑资料、撤稿声明、修改声明等)。)和重复文献，其余 540 篇。步骤二，初步筛选，排除 101 本期刊不一致(不属于 ABS3 上述期刊)、87 文章类型不一致(如编辑资料、撤稿声明、修改声明等)。)和重复文献，其余 540 文章。步骤三，对内容适用性进行初步调查。通过单独阅读文献的标题、摘要和介绍，两位研究人员可以判断文章是否能体现研究主题，具体判断标准如下：①本文必须对人工智能与商业模式之间的联系进行清晰的探讨或分析；②本文必须以此为主要研究问题并解决，并非简单的涉及。如果以上标准都符合要求，则保留所查文献，邀请第三位研究人员讨论是否删除有争议的文献，最后选择保留符合研究主题的文献。 43 一篇英文文献。步骤四，对保留文献进行深入审查，并通过跟踪综述文章的文献目录，符合要求。 SLR 滚雪球的指导原则，人工补充了与本研究主题一致的指导原则。 12 一篇英文文献。所以，本文共同精选 55 一篇英文文献。

同时，国内也有学者对人工智能和商业模式的相关研究给予了重视，但相关文献仍然很少。选择国家自然科学基金委员会管理科学部对管理类进行评估。 30 各种重要期刊，“商业模式” “商业模式创新”“商业模式设计”“商业模式转型”“商业模式演变”“商业模式演变”“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”“自然语言理解”“可穿戴计算机”共获得了 55 文章中文文献。根据上述英文文献的筛选标准，本研究 55 本文对中文文献进行了深入审查，共选出。 14 文章中文文献。根据上述英文文献的筛选标准，本研究 55 本文对中文文献进行了深入审查，共选出。 14 中文文献。最后，本研究对所选文章的文献目录进行了跟踪，人工补充 1 一篇符合研究主题的中文文献。基于此，本研究的文献研究样本总数为 70 篇。

03

研究主题和未来方向

本文在文献分类和整理的基础上，区分了以下四个主要研究主题：

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人工智能可以进化商业模式；

④人工智能与商业模式的合作。通过对当前研究的总结和分析，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，人工智能基于人工智能的商业模式原型的分类、动机和影响，以及从共同角度探索人工智能能力和商业模式之间的关系。通过这些分析，本文旨在为理解人工智能如何融入和重塑企业商业模式的理论和实践提供新的视角，并指出未来研究的潜在路径。

04

边际贡献

这篇文章的奉献主要有三个方面。

首先，本文总结了人工智能与商业模式相关研究的主题和研究差距，对推动人工智能时代商业模式研究具有重要意义。

第二，本文提出人工智能使能的商业模式是一种具有自迭代、自适应等特点的复杂适应系统；

最后，本文在系统回顾当前研究的基础上，提出了一些关于人工智能和商业模式的研究内容。

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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