人工智能的企業管理效能與經濟績效研究

摘 要：在“人工智能+”行動計劃的推動下，人工智能深度融入企業管理。基于此，探究其在企業管理中的應用及對經濟績效的影響。人工智能在決策管理、運營管理、人力資源管理等場景發揮重要作用，并從成本端、收入端、營銷端影響企業經濟績效，但其應用過程面臨技術、管理、人才層面的挑戰。為此，企業需構建數據治理防護體系、推進組織能力重塑與決策范式轉型、構建復合型能力培育體系，以期更好地應用人工智能，實現高質量發展。

關鍵詞：人工智能；企業管理；經濟績效；影響因素中圖分類號：F275 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2025）10-0142-05

2024 年中國政府工作報告首次提出“人工智能 "”行動計劃，明確將人工智能技術作為推動產業升級，加速經濟高質量發展的核心引擎。該報告標志著我國正式進入人工智能與實體經濟深度融合的新階段。隨著ChatGPT、DeepSeek 等人工智能大模型技術的突破，人工智能在企業管理中的應用場景已從單一的流程自動化擴展至戰略決策、創新研發和供應鏈優化等核心領域，全面提升企業經濟績效。

吳歡（2024）等人實證研究指出，企業管理中應用人工智能技術，可提升企業人力資本、資金支持以及創新能力，從而提升企業市場競爭力，進而提升企業經濟績效[1]。李瑩（2025）的研究中指出在企業管理中應用人工智能，不僅能增加企業成本控制力度，還能顯著提升企業財務管理效率，更能提高營銷水平，增加銷售額，進而積極推動企業經濟績效提升[2]。基于此，深入探究人工智能在企業管理中的應用，并對其經濟績效影響進行深度分析，以期為企業高效應用人工智能技術提供理論依據、實踐參考，賦能企業高質量發展。

一、人工智能提升企業管理效能的途徑

（一）決策管理從經驗驅動向數據智能驅動躍遷

技術與管理場景的深度耦合，推動企業管理效能實現階梯式躍升。

人工智能技術的迭代發展為企業管理范式革新注入深層動能，其核心應用場景集中于決策邏輯重構、運營流程再造及人力資源管理模式轉型三個維度，借助

在傳統管理框架下，決策制定高度依賴管理者的行業經驗以及直覺判斷，但是該模式在當前變化迅速的復雜市場環境下，逐漸顯現出信息處理滯后、關聯性分析薄弱的局限性。人工智能可運用統計學、模式識別及預測模型來分析數據，形成精確且可解釋的結論，幫助企業理解消費者需求的變化，預測未來的市場走向，識別潛在的風險因素，甚至提前預知可能出現的問題，為企業的戰略決策提供了強大支持[3]。具體而言，利用人工智能，企業可根據市場輿情、客戶行為軌跡、供應鏈動態數據，構建多維決策支持模型，將隱性經驗轉化為顯性知識圖譜。以戰略規劃場景為例，人工智能技術可對歷史業務數據、行業競爭態勢及政策環境進行交叉分析，生成多維度預測方案，輔助管理者識別市場機會，風險點。在戰術決策層面，智能系統可模擬不同資源配置方案的實施效果，為營銷組合優化、生產計劃調整等提供量化參考，使決策過程從“經驗試錯”轉向“數據驗證”進而提升決策的前瞻性。

（二）運營管理憑借流程自動化提升資源配置效率

企業運營體系中存在大量煩瑣的業務流程，傳統人工處理模式易導致效率降低，或因人為疏忽造成產品質量波動。人工智能技術可深度整合業務流程，對現有業務鏈條進行數字化映射，精準定位低效環節并實施自動化改造。例如，在財務結算場景，人工智能系統可自動識別發票信息、匹配訂單數據并完成賬務處理，將原本耗時的人工操作壓縮至分鐘級，同時大幅降低數據錄入錯誤率。

在供應鏈管理領域，人工智能算法可實時監控庫存水平、物流運輸狀態及市場需求變化，幫助管理人員動態調整采購計劃，優化倉儲布局，實現資源配置從“靜態平衡”向“動態優化”的轉變。

（三）人力資源管理由標準化管理向個性化賦能轉型

傳統人力資源管理以標準化制度為核心，在員工招聘、培訓及績效評估中難以兼顧個體差異，造成管理效能以及員工體驗的雙重瓶頸。而企業可借助人工智能技術，構建人才畫像、能力模型，為人力資源管理注入個性化基因。在招聘環節，人力資源部門可利用自然語言處理技術對簡歷進行智能解析，結合崗位勝任力模型進行精準匹配，減少人為篩選的主觀偏差，提升人崗適配效率。另外，面對員工發展需求，人工智能驅動的培訓系統可結合員工技能短板、職業規劃，生成定制化學習路徑，將標準化課程體系轉化為動態知識供給。

二、人工智能提升企業經濟績效的核心機制

企業經濟績效的提升本質是成本控制、收入增長及戰略能力的系統性優化。在企業管理中，應用人工智能技術可重塑生產函數、重構價值創造邏輯及革新競爭優勢構建路徑，在成本端、收入端及戰略端形成差異化影響機制，推動企業績效實現質的躍遷。

（一）成本端效率提升驅動邊際成本趨零化

其一，在生產函數重構進程中，人工智能以全要素生產率的提升為核心抓手，推動企業成本結構發生根本性變革。基于算法模型的生產流程自動化，實現對重復性勞動的替代，對生產線各類原材料的消耗情況進行準確分析，最大程度減少材料浪費情況[4]。例如，機器學習算法嵌入質量控制系統后，可實時識別生產瑕疵并動態調整參數，將次品率控制在傳統人工檢測模式難以企及的精度區間，減少物料浪費及返工成本。

其二，在供應鏈管理層面，人工智能依托數據驅動的需求預測以及庫存優化模型，可打破信息不對稱導致的“牛鞭效應”。借助人工智能對歷史交易數據、市場輿情及外部環境變量的多維度分析，可精準預判消費趨勢，引導企業以“按需生產”模式替代傳統批量備貨策略，從而降低倉儲成本及資金占用成本。

其三，在管理決策領域，自然語言處理技術對非結構化數據的解析能力，重塑企業內部信息傳遞協同模式。例如，基于人工智能技術的合同智能審查系統，可在數分鐘內完成對法律文本的風險評估，替代人工逐字校驗的低效勞動；智能人力資源管理平臺借助員工行為數據建模，實現崗位需求與人才供給的精準匹配，降低招聘、培訓的試錯成本。此類技術應用均可減少組織內部的交易成本，推動管理效率向帕累托最優狀態逼近。

（二）收入端價值創造賦能商業模式創新

人工智能對企業收入端的影響，本質上是拓展價值邊界與重構價值的交換邏輯。傳統商業模式中，企業與客戶的交互局限于既定產品或服務的單向供給，而人工智能技術賦予企業深度挖掘用戶需求的能力，基于用戶行為數據的深度學習模型，能識別潛在需求，甚至創造超越用戶認知的價值主張。例如，智能推薦系統在對用戶瀏覽軌跡、消費記錄進行深度分析后，可構建個性化產品組合，將“人找貨”的被動模式轉化為“貨找人”的精準觸達，顯著提升客戶轉化率及客單收入。而在產品服務化轉型進程中，人工智能成為連接物理世界與數字世界的橋梁。工業制造企業搭載物聯網傳感器、數據分析平臺后，可將傳統硬件產品升級為“設備 "服務”的解決方案。具體而言，企業利用數據傳感器，實時監測設備運行狀態，提供預測性維護服務，將一次性產品銷售轉化為持續性服務收入，實現從“賣產品”到“賣能力”的轉變，打破傳統收入增長的線性約束，構建基于數據價值的增量收入空間。例如，在平臺經濟影響下，利用人工智能構建匹配供需雙方的智能平臺，企業可以零邊際成本復制服務能力，形成“雙邊市場”效應，即供給端的規模擴大吸引更多需求方聚集，需求端的增長又反哺供給端效率提升，最終實現網絡價值的指數級增長。該商業模式突破傳統商業模式的管理邊界和時間限制，使企業收入來源從單一產品銷售轉向多元價值共創，構建起跨領域、跨場景的收入生態系統。

（三）營銷端數據智能重構客戶價值捕獲范式

在數字經濟時代，企業營銷活動的核心目標從流量爭奪轉向對客戶價值的全生命周期管理。利用人工智能，可重塑市場信息處理邏輯、優化價值傳遞路徑以及重構客戶互動模式，在營銷端構建起閉環價值捕獲機制，推動企業從基于經驗的粗放營銷向數據驅動的精準營銷躍遷。

傳統營銷依賴抽樣調查、經驗判斷的客戶畫像，存在顯著信息缺口，而人工智能憑借多源數據整合以及深度建模能力，可實現客戶洞察的維度拓展。利用自然語言處理技術對社交媒體評論、客服對話等非結構化數據的語義解析，企業能夠精準捕捉客戶隱性需求。另外，也可利用知識圖譜技術，關聯客戶人口統計特征、消費行為、社交關系等多維數據，構建動態更新的 360 度客戶視圖，使企業能識別細分市場中未被滿足的需求缺口，為制定差異化營銷策略提供底層數據支撐。

除此以外，企業營銷信息的有效傳遞面臨“信息過載”與“注意力碎片化”的雙重挑戰。而企業通過大數據平臺整合消費者行為記錄、行業動態、社交媒體輿情以及宏觀經濟指標，能夠構建統一的多維數據池[5]。推薦系統基于協同過濾、深度學習模型，分析用戶歷史交互數據及實時場景變量（如地理位置、時段偏好），實現“千人千面”的內容推送。例如在電商場景中，智能推薦引擎可將商品曝光轉化率提升至傳統批量營銷模式的數倍，顯著降低客戶獲取成本（CAC）；程序化廣告購買平臺則可利用實時競價（RTB）技術，在毫秒級時間尺度上完成目標受眾識別與廣告資源匹配，將營銷預算集中于高轉化潛力客戶群，避免傳統媒體投放的無效曝光損耗。該動態優化機制基于數據實時反饋，使營銷觸達的邊際成本隨用戶規模擴大而趨近于零，構建起“高精準、低損耗”的價值傳遞通道。

三、人工智能提升企業經濟績效面臨的挑戰及策略

在數字化浪潮下，人工智能是提升企業經濟績效的核心引擎，卻也讓企業在技術、管理、人才等方面面臨挑戰。如何突破瓶頸構建適配的企業生態體系，是企業可持續增長的關鍵。以下將剖析困境并提出解決方案，為企業發展提供路徑。

（一）面臨的挑戰

1.技術層面的挑戰

在企業管理場景中，人工智能技術的高效運行高度依賴多維度數據的持續輸入以及深度處理。數據作為核心生產要素，其安全風險與隱私保護難題構成人工智能技術應用的基礎性障礙。一方面，在數據采集環節面臨結構化、非結構化數據的合規性風險。例如客戶交易記錄、員工行為數據的采集邊界模糊可能引發法律爭議，導致企業面臨監管處罰和商譽損失。另一方面，數據存儲、傳輸過程中，技術漏洞會導致企業核心商業信息泄露，削弱企業競爭優勢。人工智能模型訓練所需的海量數據常包含供應鏈策略、產品研發路徑等敏感信息，存儲系統加密不足或數據接口存在隱患，易被惡意攻擊。

2.管理層面的挑戰

人工智能技術的應用本質上要求企業重構管理架構、業務流程，與傳統科層制組織的路徑依賴形成沖突。從資源配置視角分析，人工智能的部署需要打破部門間的數據壁壘，建立扁平化的決策機制，但中層管理者可能會因擔心權力轉移而對技術應用持消極態度。而基層員工或因操作流程的顛覆性改變而產生抵觸情緒，導致人機協同效率低下。除此以外，通過合理的績效評價，企業可以依據貢獻度來劃分內部資源，使每個經營組織都能達到預期目標[6]。但人工智能技術的黑箱特性導致管理透明度下降，當系統輸出結果與業務經驗沖突時，管理層難以快速識別決策偏差，可能引發戰略誤判。

3.人才層面的挑戰

人工智能技術的跨學科屬性對企業人才儲備提出雙重要求：既需掌握機器學習、自然語言處理等技術工具，又需具備行業知識以及管理洞察力。當前人才市場供給與企業需求存在顯著錯配，形成嚴重的能力斷層。從教育體系來看，高校專業設置滯后于技術發展，計算機科學與管理學的交叉培養不足，導致畢業生難以滿足“技術 管理行業”的復合能力要求。麥肯錫2023年發布報告稱，到 2030 年，中國的 AI 人才缺口將達400 萬[7]。

（二）應對策略

1.構建全鏈條數據治理防護體系

為突破單點防御模式，保障數據安全與隱私保護，企業需建立覆蓋人工智能數據生命周期的立體化治理框架。首先實施精細化的數據分類分級機制，依據業務敏感度及合規要求劃定數據采集邊界。建立供應鏈風險管理計劃，包括備份供應商、多樣化供應鏈來源、庫存儲備、災難恢復計劃等，以減輕潛在風險對供應鏈的影響[8]。例如，制造型企業可在生產設備端部署邊緣計算節點，對傳感器采集的工況數據進行實時脫敏處理，僅向云端傳輸去除身份標識的特征向量，既滿足人工智能模型訓練需求，又從源頭切斷敏感信息泄漏風險。

其次，在數據存儲與傳輸階段，摒棄傳統邊界防護思維，以零信任理念重構安全體系。采用動態身份認證技術，結合生物特征、設備指紋、行為軌跡等多維度信息生成實時令牌，確保每次數據訪問均經過身份核驗。數據傳輸過程中，部署加密隧道協議，根據數據密級自動匹配傳輸通道安全等級，重要數據采用國密算法加密，傳輸路徑實時監控并動態調整。

最后，針對數據孤島與數據濫用問題，企業需搭建數據中臺整合內部資源，構建安全可控的數據共享生態。基于隱私計算技術，開發多方安全計算平臺，支持不同部門在不轉移原始數據的前提下進行聯合建模。例如，營銷部門與產品研發部門可借助安全多方計算，在保護用戶隱私與技術機密的同時，分析消費數據、產品性能的關聯關系，為新品開發提供精準支撐。

2.推進組織能力重塑與決策范式轉型

人工智能技術引發的管理變革，需從架構重構、流程再造、文化重塑三個維度系統推進。首先，企業應打破傳統科層制壁壘，構建“技術—業務”雙輪驅動的扁平化決策機制，實現從“關鍵績效指標”到“目標與關鍵成果法”的模式轉型[9]。針對如庫存管理、信用評估等標準化、重復性業務，可交由人工智能系統實時處理；保留戰略規劃、創新決策類非結構化任務的人工干預權，以此形成人機協同的互補優勢。例如，某零售企業設立“人工智能決策委員會”，由高管、技術專家、業務骨干構成跨部門評審團隊，對算法輸出予以合理性校驗，在智能補貨系統應用中，既提升了庫存周轉率，又規避了純技術驅動引發的決策僵化問題。

其次，企業流程再造需聚焦業務場景適配，借助敏捷團隊模式推動技術落地。以供應鏈管理為例，可組建涵蓋采購、生產、物流人員的專項小組，共同參與智能排產系統的需求定義，并調校參數，大幅縮短系統部署周期，提升訂單交付準時率。針對中層管理者的權力焦慮以及基層員工的操作抵觸，企業需構建變革溝通機制。高層管理者借助戰略宣傳明確技術定位，著重強調人工智能作為效率工具的輔助屬性，并非替代角色；中層管理者參與技術方案設計，在數據權限分配中獲取新型管理賦能；基層員工則可借助試點項目體驗技術紅利。

最后，針對人工智能黑箱致使的管理透明度問題，企業需建立算法解釋機制，完善決策回溯系統。企業可運用可視化工具拆解模型運行邏輯，針對重要業務決策輸出歸因分析報告，一旦系統結果與業務經驗相悖，即刻觸發人工復核流程。例如，某電商平臺在智能定價系統中嵌入異常波動預警模塊，當商品售價低于成本區間時，自動暫停交易并提示人工干預，實現技術效率與管理控制的動態平衡。

3.構建復合型能力培育體系

在人工智能技術迅猛發展的背景下，企業面臨日益嚴峻的高素質人才供需矛盾。為應對該挑戰，企業需系統性構建“外部引智—內部培育—生態協同”的三維人才戰略體系，以實現技術迭代、業務創新的可持續發展。

首先，在外部引智上，打破傳統薪酬框架，為掌握機器學習、自然語言處理等技術，且具備行業知識、管理洞察力的跨界人才，量身定制含股權激勵、清晰職業發展通道的個性化方案[10]。企業可設立“人工智能管理特訓營”，針對引進的技術專家開展定制化管理課程培訓，助力其快速熟悉管理業務，實現技術能力、管理素養融合，勝任關鍵崗位。其次，內部培育聚焦能力復合化，推行“崗位輪換 "項目實戰”模式。以制造業為例，安排技術人員前往生產現場輪崗，熟悉生產流程；要求管理人員深度參與人工智能項目實施，了解算法邏輯、應用場景。最后，生態協同層面，企業應與高校聯合開展定制化課程，將企業真實業務場景轉化為教學案例，融入高校課程[11]。比如，針對醫藥行業，開發“智能研發管理”課程，把藥物臨床試驗數據處理、研發成本優化等實際問題納入教學內容，定向培養具備行業實操經驗的復合型人才，縮短畢業生入職后的項目上手時間。

四、結束語

綜上所述，人工智能在企業管理中的應用可提升企業經濟績效，其從多方面重塑企業運營模式，創造了顯著價值。然而，發展之路并非坦途，技術、管理和人才等方面的挑戰亟待解決。企業應積極應對挑戰，采取有效的應對策略，才能充分發揮人工智能的優勢，實現可持續發展。隨著技術的不斷進步，人工智能有望在企業管理領域發揮更大作用，助力企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，推動經濟邁向高質量發展新階段。

參考文獻：

[1] 吳歡，何雄浪，鄧淮.數字化轉型、市場勢力與企業經濟績效[J].產業經濟研究，2024（5）：28-43.

[2] 李瑩.人工智能在企業管理方面的作用[J].中國商界，2025（2）：224-225.

[3] 孫怡文，肖曉蘭，史愛靜.人工智能技術在企業管理決策中的應用與發展研究[J].商展經濟，2024（24）：149-152.

[4] 陶金.大數據與企業經濟績效分析[J].上海商業，2022（8）：59-61.

[5] 程雪垠，陳昕.大數據與人工智能在企業經濟管理中的應用探索[J].現代商業研究，2024（20）：146-148.

[6] 鄭麗芳.企業經濟管理中績效評價機制運用分析[J].商業2.0，2025（4）：40-42.

[7] 李士萌.缺口達400萬，人工智能領域急需哪些人才？[J].中國報道，2025（4）：92-95.

[8] 郭若凡.新形勢下企業經濟管理的創新策略探討[J].商場現代化，2024（15）：107-110.

[9] 曹長芳，陳永強.數字經濟時代企業管理的創新策略探究[J].漢江師范學院學報，2024，44（3）：28-33.

[10] 邵廣.人工智能賦能中國企業管理的路徑選擇[J].產業創新研究，2024（23）：146-148.

[11] 陸鷺.數智化轉型對企業人才的影響及解決措施[J].中國金屬通報，2025（S1）：40-42.