作者：庄翔宇著
页数：40页
出版社：新华出版社
出版日期：2025
ISBN：9787516676639
电子书格式：pdf/epub/txt
网盘下载地址：下载人工智能与企业运营:前沿技术、管理挑战与未来趋势
内容简介
全书深入探讨了人工智能（简称AI）技术如何重塑企业运营的各个层面，从数字化转型、战略制定到供应链管理与市场竞争格局。全书不仅揭示了AI在增强企业竞争力、推动组织结构扁平化与跨部门协作中的关键作用，还分析了AI在数据隐私、伦理、解释性等方面对企业管理带来的挑战。通过详实的案例研究和前沿技术的深度剖析，书中提出了企业如何在AI驱动下实现技术创新、优化人机协作及应对未来不确定性的管理策略，助力学者与管理者理解AI时代的全新运营范式。本书适用于人工智能技术理领域的研究者、公共管理者和相关学科的学生。
作者简介
庄翔宇，男，1989年生人，山东临沂人，沂蒙学者特聘教授，管理学博士，主要从事研究方向：消费者行为、渠道管理；现任临沂大学法学院教学办主任、韩国韩中经商学会理事、中华志愿者协会临沂会员之家名誉主任、中国社会工作教育协会会员、山东省大学生创新创业训练计划项目评审专家；在国内外核心刊物发表学术论文十余篇，出版学术专著2部；主持和参与了山东省社科规划研究项目、山东省艺术科学重点项目等各类课题二十余项；主持和参与了山东省教育厅高校教学改革研究项目、临沂大学教学质量工程项目十余项。
本书特色
揭秘AI如何重塑企业未来，从战略到执行，从创新到伦理，全面引领智能时代的管理革命！
目录
第一部分 AI 与企业运营的相互作用
人工智能的崛起与企业运营的变革………………………………………2
1.1 人工智能的定义与范畴… ………………………………………………… 2
1.2 人工智能的发展历程… …………………………………………………… 10
1.3 AI 对企业竞争力的影响：机遇与挑战…………………………………… 20
AI 驱动的企业数字化转型…………………………………………………26
2.1 数字化转型的定义与意义… ……………………………………………… 26
2.2 AI 技术在企业运营中的核心作用………………………………………… 30
AI 与企业战略的重新定义…………………………………………………39
3.1 AI 在企业战略制定中的角色……………………………………………… 39
3.2 数据驱动的战略决策与传统决策模式的对比… ………………………… 47
3.3 如何在企业战略中平衡AI 创新与风险管理……………………………… 50
第二部分 AI 前沿技术与管理挑战
可解释性AI 与企业决策透明性…………………………………………58
4.1 可解释性AI 的基本概念…………………………………………………… 58
4.2 AI 决策中的“黑箱”问题及其对企业运营的影响……………………… 64
4.3 如何提升AI 决策的可解释性：技术与管理的双重路径………………… 70
4.4 企业案例：如何应对AI 决策中的不透明性……………………………… 77
数据隐私与安全：AI 时代的企业风险管理………………………………83
5.1 数据隐私保护的法律与伦理挑战… ……………………………………… 83
5.2 企业在数据治理中的角色与责任… ……………………………………… 93
5.3 数据泄露的风险与应对策略：技术与管理的结合… …………………… 98
5.4 多方协同中的隐私计算与联邦学习… ………………………………… 106
AI 伦理与企业社会责任…………………………………………………117
6.1 AI 伦理问题的基本框架………………………………………………… 117
6.2 企业在AI 伦理问题中的责任：算法偏见、数据歧视与社会影响…… 125
6.3 如何在企业运营中建立AI 伦理规范…………………………………… 140
第三部分 AI 在企业运营的具体应用
供应链管理中的AI 应用………………………………………………152
7.1 AI 如何优化供应链的各个环节………………………………………… 152
7.2 预测分析与实时优化：AI 如何提升供应链的效率… ………………… 163
7.3 案例分析：以沃尔玛的供应链为例… ………………………………… 172
客户关系管理（CRM）中的AI 应用…………………………………179
8.1 AI 如何提升客户体验与服务定制化…………………………………… 179
8.2 从客户数据中挖掘价值：AI 驱动的个性化推荐系统… ……………… 191
8.3 案例分析：Netflix、亚马逊的个性化推荐算法… …………………… 201
AI 与市场营销……………………………………………………………207
9.1 AI 如何重新定义市场营销策略………………………………………… 207
9.2 数据驱动的营销自动化与精准投放… ………………………………… 216
9.3 案例分析：AI 在数字营销中的应用与效果… ………………………… 224
第四部分 AI 技术对市场竞争格局的重塑
市场竞争中的AI 优势：技术垄断与创新……………………………230
10.1 AI 技术如何改变全球市场的竞争规则… …………………………… 230
10.2 拥有AI 技术的企业如何建立技术壁垒… …………………………… 237
10.3 AI 技术垄断的潜在风险与挑战… …………………………………… 240
跨行业竞争：AI 如何打破传统行业壁垒……………………………250
11.1 AI 技术的跨行业应用与行业融合… ………………………………… 250
11.2 金融科技、医疗AI、自动驾驶：跨行业竞争的典型案例… ……… 257
11.3 AI 技术如何加速行业间的竞争与创新… …………………………… 266
AI 驱动的创新与商业模式重塑………………………………………274
12.1 AI 如何催生新的商业模式… ………………………………………… 274
12.2 从传统企业到平台化运营：AI 技术的催化作用… ………………… 281
12.3 新兴科技公司与传统企业竞争的博弈………………………………… 289
第五部分 AI 的未来展望与管理思考
AI 技术的未来走向与企业运营的长期影响…………………………298
13.1 人工智能的未来技术趋势：从深度学习到AGI……………………… 298
13.2 企业如何应对AI 的长期发展与不确定性… ………………………… 305
13.3 如何在“AI ”时代保持企业的创新能力和竞争力… ……………… 314
AI 与企业管理的未来研究方向………………………………………324
14.1 人工智能与管理学的交叉研究领域…………………………………… 324
14.2 未来管理者的AI 素养与技术能力要求… …………………………… 332
14.3 AI 时代的领导力：从传统管理到数据驱动的领导模式… ………… 341
结语：AI 时代的企业运营新范式………………………………………… 350
参考文献…………………………………………………………………… 354
后记………………………………………………………………………… 363
节选
人工智能的崛起与企业运营的变革
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门不断发展的学科，其定义展现出多维度的复杂性与广泛多样性。a 此复杂性依赖于AI 跨越多个学科的属性、广阔的应用范畴，以及各学术界面对“智能”概念所持的不同解读。AI 不仅是计算机科学研究的一个分支，亦深入触及认知科学、神经科学、哲学等众多学科的探究核心。因此，要对人工智能给出全面且透彻的定义，需从多重视角进行剖析。
从功能维度考察，人工智能可被视作一类技术体系，旨在模仿人类智能行为模式。此定义核心在于强调AI 在执行特定任务时的能力展现。例如，通过感知、推理、学习及决策过程，AI 能承担一些标志性的智能任务，如自然语言处理、图像辨识、策略规划及自动控制等。功能性定义的要点，在于突出AI 系统所能达成的智能行径，而非探析其内在工作机制。换言之，从功能角度看，AI 系统堪比一个“黑箱”模型，其外在的智能表现满足任务需求即可，内部运作逻辑不必为用户所详知。此种定义模式在实践操作中展现出高度的实操价值，因为它集中讨论了AI如何跨领域地实施智能任务，而未深入到具体技术实现的细微层面。
从目标设定的维度审视，人工智能的界定可被划分为两大类别：“弱AI ”与“强AI”。“弱AI”（Weak AI）特指那些针对特定任务设计的智能体系，它们在指定任务上展示出优越性能，却受限于跨领域能力的缺失，无法涉足其他问题解决的领域。诸如语音辨识、图像分类、自然语言处理等领域，均是“弱AI”应用的典范。其核心追求在于，借助数据驱动与算法调优的力量，在单个任务层面实现对人类能力的超越。反之，“强AI”（Strong AI）则标示着人工智能探索的最终愿景，意在构建具有普适智能的系统。这类系统不仅适应多任务处理，且在充满变数的环境下，能够自我学习与推断，展现出与人类智能比肩的泛用性与灵活性。当今多数AI 尚处于“弱AI”的发展阶段，虽在特定范畴内成就显著，但迈向“强AI”的征途依旧任重道远。此目标导向的阐释，既映照出人工智能技术的现实图景，也预示了其演进路径：由专门智能向普遍智能的转型进程。
从哲学的维度审视，人工智能的本质定义关联着对“智能”核心内涵的探索。此定义范畴超越了单纯的技术性议题，深化至人类认知、意识及智能的哲学省思。其中心议题包括：AI 系统能否复制人类相似层级的意识状态？机械构造能否催生出自知之明？这些论点在哲学领域内激起了广泛的争鸣。智能的哲学性阐释，不仅仅聚焦于AI 系统功能性表现的评估，更加重视其是否能拥有类人般认知能力的潜力。众多哲学家针对AI 的智能概念提出了多元假设，诸如“图灵测试”与“中文房间”等经典思维实验，旨在检验AI 系统是否堪当真正智能的名号。
人工智能的崛起与企业运营的变革
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门不断发展的学科，其定义展现出多维度的复杂性与广泛多样性。a 此复杂性依赖于AI 跨越多个学科的属性、广阔的应用范畴，以及各学术界面对“智能”概念所持的不同解读。AI 不仅是计算机科学研究的一个分支，亦深入触及认知科学、神经科学、哲学等众多学科的探究核心。因此，要对人工智能给出全面且透彻的定义，需从多重视角进行剖析。
从功能维度考察，人工智能可被视作一类技术体系，旨在模仿人类智能行为模式。此定义核心在于强调AI 在执行特定任务时的能力展现。例如，通过感知、推理、学习及决策过程，AI 能承担一些标志性的智能任务，如自然语言处理、图像辨识、策略规划及自动控制等。功能性定义的要点，在于突出AI 系统所能达成的智能行径，而非探析其内在工作机制。换言之，从功能角度看，AI 系统堪比一个“黑箱”模型，其外在的智能表现满足任务需求即可，内部运作逻辑不必为用户所详知。此种定义模式在实践操作中展现出高度的实操价值，因为它集中讨论了AI如何跨领域地实施智能任务，而未深入到具体技术实现的细微层面。
从目标设定的维度审视，人工智能的界定可被划分为两大类别：“弱AI ”与“强AI”。“弱AI”（Weak AI）特指那些针对特定任务设计的智能体系，它们在指定任务上展示出优越性能，却受限于跨领域能力的缺失，无法涉足其他问题解决的领域。诸如语音辨识、图像分类、自然语言处理等领域，均是“弱AI”应用的典范。其核心追求在于，借助数据驱动与算法调优的力量，在单个任务层面实现对人类能力的超越。反之，“强AI”（Strong AI）则标示着人工智能探索的最终愿景，意在构建具有普适智能的系统。这类系统不仅适应多任务处理，且在充满变数的环境下，能够自我学习与推断，展现出与人类智能比肩的泛用性与灵活性。当今多数AI 尚处于“弱AI”的发展阶段，虽在特定范畴内成就显著，但迈向“强AI”的征途依旧任重道远。此目标导向的阐释，既映照出人工智能技术的现实图景，也预示了其演进路径：由专门智能向普遍智能的转型进程。
从哲学的维度审视，人工智能的本质定义关联着对“智能”核心内涵的探索。此定义范畴超越了单纯的技术性议题，深化至人类认知、意识及智能的哲学省思。其中心议题包括：AI 系统能否复制人类相似层级的意识状态？机械构造能否催生出自知之明？这些论点在哲学领域内激起了广泛的争鸣。智能的哲学性阐释，不仅仅聚焦于AI 系统功能性表现的评估，更加重视其是否能拥有类人般认知能力的潜力。众多哲学家针对AI 的智能概念提出了多元假设，诸如“图灵测试”与“中文房间”等经典思维实验，旨在检验AI 系统是否堪当真正智能的名号。
图灵测试借由AI 与人类的对话交互评估其智能水平，而中文房间理论则质询机器是否真能领悟语言含义，抑或仅止于机械符号的操作。这些哲学性沉思，既触及了AI 技术实现的边界，也深化了对人类智能本源的哲理探讨。
