人工智能對企業工商管理職能轉變的挑戰與應對

一、引言

隨著科技的迅猛發展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成為當今社會最先進的技術之一，不僅在醫療、金融、教育等領域展現出巨大的潛力，也在企業工商管理中扮演著越來越重要的角色。通過引入人工智能技術，企業能夠更高效地處理海量數據，優化決策流程，提升運營效率，從而在激烈的市場競爭中占據優勢。然而，人工智能應用也帶來許多挑戰，尤其在企業工商管理的職能轉變過程中，企業在面對外部環境變化時，需要對其內部管理結構、流程、策略進行優化，從而適應新的市場需求。傳統工商管理職能主要依賴人工經驗和規則，而人工智能引入則要求企業重新審視這些職能，從而充分利用人工智能的優勢，提高自身核心競爭力，促進自身實現可持續發展。

二、人工智能在企業工商管理中的應用

1.智能化決策支持系統

智能化決策支持系統（IntelligentDecisionSupportSystem，IDSS）是人工智能在企業工商管理中的一項重要應用，傳統決策過程依賴管理者自身經驗，而智能化決策支持系統則通過數據分析和機器學習算法，為企業提供科學的決策依據。智能化決策支持系統能夠整合企業內外部的大量數據，包括市場趨勢、競爭對手動態、客戶反饋等，利用數據挖掘技術，系統能科學識別潛在的商業機會，幫助企業制定更為精準的戰略規劃。例如，在產品定價策略上，系統根據市場需求和競爭情況，自動生成最優定價方案，從而提高企業的市場競爭力；在供應鏈管理中，系統分析供應商的交貨時間和質量數據，預測潛在的供應鏈風險并提出相應的應對措施，進一步提高企業的運營效率，降低運營風險。此外，智能化決策支持系統還能夠輔助企業進行人力資源管理，實時分析員工績效數據，為企業提供個性化人才發展建議，幫助企業更好地培養優秀人才。

2.自動化流程管理

隨著企業規模不斷擴大，業務復雜性持續增加，傳統流程管理方式已經難以滿足高效運營的需求，自動化流程管理積極引入了人工智能技術，實現了企業內部流程的自動化，極大地提升了運營效率。例如，在財務管理中，傳統財務報表編制需要大量的人工操作，容易出現錯誤，而引入自動化流程管理系統，有利于企業實現財務數據的自動采集，大幅度減少人為干預，從而提高數據的準確性；在生產管理中，相關企業引進智能排程系統，根據訂單需求和設備狀態，自動生成最優的生產計劃，避免出現嚴重的資源浪費行為；在合規管理中，自動化流程管理系統利用預設規則，自動識別不合規的操作，科學減少人為疏忽帶來的安全風險。此外，系統還可以實時監控企業的運營數據，及時發現潛在的風險點并提供相應的應對措施。

3.客戶關系管理

隨著市場競爭持續加劇，企業越來越重視客戶體驗和客戶關系的維護，人工智能在客戶關系管理中的應用不僅提升了客戶服務的效率和質量，還能幫助企業深入了解客戶需求，實現精準營銷。人工智能在客戶關系管理中的應用顯著提升了客戶服務效率，傳統客戶服務依賴于人工客服，容易出現響應不及時、服務質量參差不齊等問題。企業應用智能客服系統，有助于企業實現24小時全天候的客戶服務，智能客服系統利用自然語言處理（NLP）技術，能夠理解客戶的查詢意圖，并提供準確、及時的解答。利用人工智能技術，能夠有效幫助企業更好地了解客戶需求，通過分析客戶行為數據，有利于企業正確識別客戶的實際需求，制定個性化的營銷策略。例如，分析客戶的購買歷史和瀏覽記錄，讓企業向客戶推薦最符合其需求的產品，提高轉化率。此外，人工智能技術在客戶關系管理中的應用，能夠幫助企業進行客戶生命周期管理，識別不同階段的客戶，制定相應的管理策略。例如，對于新客戶，企業組織個性化優惠活動，提高其忠誠度；對于老客戶，企業定期回訪和提供增值服務，延長其生命周期。

三、人工智能對企業工商管理職能轉變的挑戰

1.技術實施挑戰

人工智能技術實施需要企業投入大量的資源和成本并且擁有一支具備人工智能專業知識的團隊，如數據科學家、機器學習工程師、AI專家等。由于技術門檻高、人才短缺，很多企業在技術實施方面存在困難，市場上優秀的人工智能人才供不應求，企業要花費大量時間和資源來培養合適的人才。同時，在實施人工智能技術的過程中，企業需要購買高性能的計算設備、數據存儲系統、AI軟件平臺，這些硬件和軟件成本高昂，對于中小型企業來說，很難提供足夠的資金支持，即使是大企業，也要在預算和資源分配上做出艱難的決策。

在技術實施過程中，企業通常擁有多個信息系統，如ERP（企業資源計劃）、CRM（客戶關系管理）SCM（供應鏈管理）系統，這些系統由不同的供應商提供，采用不同的技術架構和數據格式，當企業試圖將人工智能技術整合到現有系統中時，很容易遇到數據格式不兼容、接口不匹配等問題。例如，企業將大量的歷史數據導入AI系統進行訓練，但這些數據可能分散在不同的數據庫中，格式不統一，轉換過程不僅耗時耗力，還可能出現數據丟失問題，嚴重影響AI模型的準確性。不同系統之間的接口開發和維護也需要額外的技術支持，無形中增加了企業的成本。

2.數據安全挑戰

企業在使用AI技術時，需要處理大量的敏感數據，如客戶信息、交易記錄、員工檔案等，這些數據的泄露不僅會給企業帶來嚴重的法律風險，還可能導致企業聲譽受損，進而影響其市場競爭力。因此，企業在技術實施過程中必須采取嚴格的數據保護措施，企業需要購買先進的數據加密、訪問控制、安全審計等工具，防止數據在傳輸和存儲過程中被非法訪問或篡改。企業需要建立完善的數據管理制度，明確數據的使用權限和范圍，合規使用這些數據，但實施這些措施不僅需要大量的資源投入，還可能增加企業的運營成本；同時，數據隱私和安全技術的實施會降低AI技術實施效率，增加數據處理的復雜性，從而影響AI系統的響應速度。

3.組織文化挑戰

在應用人工智能技術時，會對企業的組織文化和工作方式產生不同程度的影響。組織文化是企業長期形成的價值觀、行為規范、工作氛圍的總和，它直接影響員工的態度和行為，當企業決定引入人工智能技術時，傳統組織文化會與新技術的要求產生沖突，如企業習慣于傳統的管理模式，強調層級分明、指令明確，而人工智能技術的應用則要求更加靈活的工作環境，鼓勵員工之間的協作。同時，員工對新技術的接受程度不同，會嚴重阻礙新技術應用進程。在引入人工智能技術過程中，很多員工因對新技術有陌生感，擔心人工智能技術引入可能會導致部分崗位的自動化，新技術會取代自己的工作，從而對新技術產生抵觸情緒，如此不僅會影響新技術的推廣和應用，還可能造成技術應用失敗，進而影響企業的整體績效。

由于員工對新技術存在抵觸情緒，企業在引入人工智能技術時可能會面臨技術應用失敗的風險，不僅會造成企業技術投資損失，還會影響企業的整體運營效率。例如，如果員工不愿意使用新的人工智能工具，會降低企業的數據分析能力，決策過程會變得更加緩慢。此外，技術應用失敗還可能導致企業績效下滑，當新技術無法有效融入企業的日常運營時，企業的生產效率、客戶滿意度、市場競爭力都可能受到影響。從長期角度來看，這種績效下滑可能會削弱企業的市場地位，甚至威脅企業的生存。

四、人工智能對企業工商管理職能轉變的應對措施

1.增強員工技術實施能力

首先，加強技術團隊建設。在人工智能時代背景下，企業需要一支具備深厚技術背景的專業團隊，全力推動技術的應用。因此，企業應注重培養具備人工智能技術背景的專業人才，不僅要招聘具有相關技術背景的員工，還要通過內部培訓和外部學習，提升現有員工的技術能力，同時設立專門的技術培訓項目，邀請行業專家進行授課，幫助員工掌握最新的技術應用方法。企業要建立高素質、專業化的技術團隊，該團隊不僅要具備扎實的技術功底，還要有敏銳的市場洞察力，通過建立跨部門的技術協作機制，保證企業技術團隊與業務部門緊密配合，共同推動人工智能技術的全面實施。

其次，選擇合作伙伴。高校和科研機構通常擁有豐富的研究資源和前沿的技術成果，企業應積極與他們進行深度合作，以獲取最新的技術支持。例如，與高校合作開展聯合研究項目，共同探索人工智能在特定領域的應用；與科研機構合作，獲取定制化的技術解決方案，滿足企業的個性化需求。

最后，優化現有系統。企業應根據市場需求，不斷改進現有系統，引入新技術，優化系統架構，進一步加強系統運行的穩定性。企業應對現有系統進行全面評估，識別其存在的瓶頸，積極引人人工智能技術，促進企業實現系統的自動化發展，提高工作效率。隨著業務的不斷發展，企業需要引入模塊化的設計思路，以實現系統的靈活配置和快速迭代，滿足不同業務場景的需求，快速響應市場變化，調整系統功能和架構。此外，企業還應注重系統的安全性。人工智能技術應用可能帶來新的安全風險，企業需要根據自身實際情況，建立完善的安全防護機制，保證控制系統的穩定運行。

2.建立健全的數據安全保護機制

首先，制定嚴格的數據安全規范。在人工智能時代，數據安全規范是企業保護數據安全的基礎，企業應明確數據分類、存儲、訪問、傳輸、銷毀等各環節的要求，制定相應的操作規范。企業應對數據進行科學分類，根據數據的敏感程度，將其分為不同的等級并采取相應的保護措施。例如，對于高度敏感的數據，采取更為嚴格的訪問控制措施，確保只有授權人員才能訪問；在數據存儲方面，選擇安全可靠的存儲設備，定期進行安全檢查；在數據訪問方面，建立嚴格的權限管理制度，確保只有經過授權的員工才能訪問相關數據；規范數據傳輸過程，采用加密技術防止數據在傳輸過程中被非法獲取；在數據銷毀方面，制定明確的銷毀流程，確保數據能夠安全地銷毀。

其次，采用先進的數據加密技術。數據加密技術是保護數據安全的重要手段，企業應根據數據的敏感程度，采用不同的加密技術，保證數據在傳輸和存儲過程中不被非法獲取。對于高度敏感的數據，企業采用高強度的加密算法，如AES（高級加密標準），進一步提高數據的安全性，同時還要利用端到端加密技術，讓數據在傳輸過程中始終處于加密狀態，即使數據在傳輸過程中被截獲，也無法被解密。在數據存儲方面，企業應利用全盤加密技術，對存儲設備上的所有數據進行加密，防止數據被非法訪問。

最后，建立完善的數據備份和恢復機制。數據備份和恢復機制是企業應對數據丟失和系統故障的重要保障，企業應建立完善的數據備份和恢復機制，保證在數據丟失時，能夠得到迅速恢復，減少對企業的經濟損失。因此，企業應組織工作人員定期進行數據備份，將備份數據存儲在安全可靠的地方，防止備份數據被非法訪問或損壞，并制訂詳細的數據恢復計劃，明確數據恢復的流程，確保在數據丟失或系統故障時，能夠迅速啟動恢復程序。此外，企業還應定期進行數據恢復演練，以檢驗數據恢復機制的有效性并及時解決存在的問題。

3.注重組織文化管理

在人工智能時代，企業要想在激烈的市場競爭中脫穎而出，必須積極營造一種創新包容的組織文化氛圍，鼓勵員工勇于嘗試、勇于失敗，為員工提供寬松、創新的工作環境。首先，設立創新實驗室或創新基金，為員工提供資源和支持，鼓勵他們進行創新實驗。例如，谷歌9 20% 時間”政策允許員工將 20% 的工作時間用于個人感興趣的項目，這一政策極大地激發了員工的創新熱情，誕生了Gmail、News等成功產品。其次，建立開放的溝通機制，鼓勵員工分享創新想法和失敗經驗。通過定期的創新分享會，讓員工互相學習，共同進步。例如，3M公司通過“創新分享會”鼓勵員工展示自己的創新成果，并從中汲取靈感，進一步推動公司的創新文化。最后，制定合理的激勵機制，獎勵那些勇于創新并取得成果的員工。這些激勵機制不僅包括物質獎勵，如獎金和晉升機會，還涉及精神獎勵，如公開表彰和榮譽稱號，從而有效激發企業員工的創新動力，形成持續創新的文化氛圍。

五、結語

綜上所述，人工智能技術的廣泛應用正在深刻改變企業的工商管理模式，為企業帶來了前所未有的機遇和挑戰。智能化決策支持系統、自動化流程管理、客戶關系管理等應用顯著提升了企業的決策效率，而企業也不能忽視技術實施、數據安全、組織文化等方面的挑戰。為了應對這些挑戰，企業需要增強員工的技術實施能力，建立健全的數據安全保護機制并注重組織文化管理。未來，隨著人工智能技術的不斷進步，企業需要持續關注技術發展趨勢，不斷調整自身的管理模式，有效適應快速變化的市場環境，實現可持續發展。

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作者簡介：林小艷（1985.06—），女，福建龍巖人，本科，中級經濟師，研究方向：工商管理。