摘要: 在信息化与数字化深度融合的背景下，人工智能(AI)正逐步成为驱动企业信息化升级与管理转型的关键力量。本文基于系统性文献回顾，梳理了AI在企业管理中的典型应用场景、演进路径与实施策略，重点探讨其在人力资源、财务管理、供应链管理及战略决策等核心职能中的融合机制。通过对比分析国内外研究成果，归纳了企业在推进AI赋能的信息化转型过程中面临的主要挑战，并提出相应的应对策略。研究旨在为企业管理者、政策制定者及学术界提供理论依据与实践参考，助力企业在信息化进程中实现高质量发展与可持续竞争优势。
Abstract: In the context of deep convergence between informatization and digitalization, artificial intelligence (AI) is progressively emerging as a pivotal enabler of enterprise-level information system upgrades and managerial transformation. Employing a systematic literature review complemented by comparative analysis of domestic and international studies, this paper synthesizes typical AI application scenarios, evolutionary trajectories, and implementation strategies within enterprise management. It foregrounds the integration mechanisms through which AI is incorporated into core functional domains—human resource management, financial management, supply chain management, and strategic decision-making-and articulates the institutional, technical, and organizational challenges encountered in AI-enabled informatization initiatives. Based on this synthesis, the study proposes targeted remediation strategies and governance recommendations aimed at capability building, risk mitigation, and sustainable value capture. The findings are intended to furnish evidence-based guidance for managers, policymakers, and scholars seeking to steer high-quality, resilient, and competitively sustainable informatization transformations.
1. 引言
随着信息技术的迭代演进与数字化转型的深入推进，人工智能作为引领新一轮科技革命的核心技术，正日益融入企业运营与管理的各个环节。在此背景下，企业信息化不再局限于系统集成与流程电子化，而是逐步演进为以数据驱动、智能决策为特征的“数智化”新阶段。尽管现有研究已从多角度探讨了AI在企业管理中的应用，但多为分散的案例或单维度分析，缺乏一个整合性的理论框架来系统揭示其转型路径与内在机制。本文旨在通过系统梳理与批判性分析国内外文献，深入剖析AI赋能管理变革的理论基础、路径差异与实施逻辑，并尝试构建一个“技术–组织–战略”三位一体的整合性分析框架，以明确本研究的理论定位，即弥补现有研究在系统性认知框架与跨层级机制联结方面的不足，为企业信息化与智能化转型提供更具解释力和指导性的理论支持。
2. AI赋能下的企业管理变革路径分析
本节在梳理国内外研究的基础上，着重对现有文献的理论视角、方法论、研究结论进行对比与评析，旨在识别研究脉络、共识与分歧，并明确本文研究的理论切入点。
2.1. 国内研究现状
人工智能作为一项新型科学技术，逐渐走进了人们的日常生活，也在众多企业中得到了广泛应用。人工智能的发展以及其在各个领域的渗透，致使企业管理面临着前所未有的风险挑战，使部分企业在企业管理方面不得不做出一系列创新改革，以适应人工智能迅速发展所带来的变化。国内研究主要集中在应用场景、转型路径及影响效应三个方面，研究方法以案例研究、理论构建和实证检验为主，但存在一定碎片化现象。
2.1.1. 人工智能在企业管理中应用研究
多数研究集中于描述AI在具体职能中的效率提升作用。李玉颖等探讨了AI对人力资源管理、财务管理和决策的重大影响[1]。王大成等分析了AI技术在企业绩效管理数字化中的应用，指出其能加强数据分析、优化反馈机制[2]。陈万方等分析了AI在提高决策效率、优化流程及增强客户体验方面的优势[3]。这些研究普遍基于效率理论，但多停留在应用效果描述层面。相比之下，谢家平等基于准自然实验，发现供应链数智化建设通过资源与结构赋能效应提升制造企业新质生产力[4]。蒋倩雯等构建动态契约模型解析了数智化下制造企业服务创新的决策规律[5]。张双伶等通过实证检验发现，零售企业数智化转型能够显著提升企业的经营效率，且主要通过提高创新效率和管理效率来促进经营效率提升[6]。孙建峰在其研究中提出，功能型国有煤炭贸易企业需要建立基于多因素分析的煤炭购销数智化管理模型，以实现动态实时管理和精细化决策。这表明，人工智能技术在提升企业决策效率和效果方面具有显著潜力[7]。这些研究开始触及系统层面，方法论上有所深化，但跨职能的影响机制整合仍有不足。
2.1.2. 人工智能应用于企业中的路径研究
任保平等探讨了AI与实体经济深度融合形成新质生产力的框架与路径，强调了技术创新与生态构建[8]。吴建祖等系统梳理了机器学习在战略管理研究中的四大应用，为方法论提供了指导[9]。张静等提出了人工智能时代企业管理变革的框架，包括企业人力资源管理、财务管理和决策，并阐释了人工智能与企业管理的融合可以有效促进企业管理创新，推动企业转型升级，实现高质量发展[10]。景浙湖等分析了人工智能时代企业管理变革的逻辑，从管理对象的变革、管理属性的变革、管理决策的变革、管理伦理的变革这四方面入手，分析了人工智能时代企业管理变革的逻辑[11]。张亚莉等聚焦于组织管理领域的AI决策问题，对2018~2024年发表的176篇国内外文献进行了系统回顾，剖析组织决策中AI与人类的复杂互动关系，并构建了一个AI赋能下的综合决策框架[12]。周赔通过案例研究，深入分析了企业在实际应用中的管理实践，为企业提供可操作的管理经验，揭示了人工智能时代下企业管理的融合发展与风险挑战[13]。这些研究在理论构建上有所推进，但路径研究与具体实践机制的结合仍可加强，且对不同路径的适用条件比较不足。
2.1.3. 数智化转型与企业管理研究
在数字经济时代，企业数智化转型已成为推动企业持续发展的关键动力。数智化转型不仅涉及技术的升级，更涉及管理理念和策略的革新。数智化转型是指企业利用数字技术和智能技术，对生产、运营、客户服务模式、管理体系等进行转型或重构，构建新的核心竞争力。陆岷峰等探讨了数智化创新赋能实体经济高质量发展的运行机理[14]。戚聿东等在其研究中指出，装备制造企业数智化转型的模式与路径探索，揭示了数智化转型的规律和特征，为企业提供了宝贵的参考[15]。臧冀原等进一步讨论了数智化赋能传统产业转型升级的机制与路径，强调了数字化、网络化、智能化在企业管理创新中的作用[16]。
刘家民等在其研究中发现，数智化创新政策能够通过优化供应链配置多元化的路径提升企业新质生产力水平[17]。韩雪亮等在其研究中指出，河南省民营企业对数智化转型持积极态度，多数企业都能积极投入到相关能力的创建中去。这一发现强调了人工智能在推动企业数字化转型中的核心作用[18]。白延涛在其研究中指出，中小企业的数智化转型对提升企业的运营效率、降低成本、加速创新周期具有显著效果[19]。这些研究丰富了转型的认知，但在解释“技术如何引致管理实践变化”的过程机制方面，仍有深入空间。
综上，国内研究呈现出从具体应用、职能路径到整体转型的演进，但各层面研究相对独立，缺乏一个贯通技术、组织与战略的系统性理论框架。
2.1.4. 企业数智化转型的管理应用与策略
在策略层面，陈云钊等探究了企业数智化转型下的财务管理创新路径，提出了引进信息技术、构建协同运营管理模式、建设专业化人才队伍，以及注重风险防控能力等方面的创新[20]。张秀娥等基于动态资源基础观，实证分析了数智化转型对企业新质生产力的影响及异质性特征，并对吸收能力的中介作用和市场竞争强度的调节作用进行了检验，为企业数智化转型和提升新质生产力提供了理论支持[21]。高扬在其研究中探讨了流通企业管理新手段与模块化组合的耦合程度，并分析其对企业绩效和管理效果的影响。该研究揭示了人工智能技术在优化企业资源配置、提高管理效率方面的重要性[22]。现有研究已从具体职能切入，提出了细化的策略并尝试进行实证检验，标志着研究向纵深发展。然而，这些策略多局限于单一领域，缺乏对跨部门、跨层级系统性转型方案的整合探讨，未能充分阐释技术、组织与战略如何协同演进。这一局限为本研究构建整合性框架提供了明确的理论空间。
2.2. 国外研究现状
国外研究同样显示，人工智能正在重塑企业的管理范式，人工智能在企业管理领域的应用正变得越来越广泛，从创新管理到质量管理，再到人力资源管理，人工智能技术都在发挥着重要作用。国外研究同样关注AI的管理影响，但在研究视角上更侧重于AI与组织创新、运营优化及人机关系的交互，方法论多元。
Füller等人在其研究中探讨了人工智能如何革命性地改变创新管理。他们通过对150位AI领域的创新管理者进行探索性研究，揭示了组织在创新管理中使用和实施AI的四种不同集群：AI先行者、AI实践者、AI偶尔创新者和非AI创新者。这些不同的群体在战略、组织结构和技能构建方面存在差异，并且对AI的潜在影响、所需变革的理解、遇到的挑战和组织环境有不同的看法[23]。Cooper讨论了AI在产品开发中的未来浪潮及其对工程管理的影响。他指出，AI不仅能够提高新产品开发的效率和创新，还能够通过预测技术降低预测成本[24]。Cooper强调，AI在新产品开发(NPD)中的应用可以显著降低搜索成本并加速研发过程，而且AI的应用在NPD中的效果是显著的，能够提高新产品的成功率。Chiu和Yang研究了集成可解释AI模型和深度相机在鞋类公司中的应用案例。他们结合YOLOv7和Mask R-CNN，实现了实时目标检测系统，为机器人臂在复杂环境中准确抓取物体提供了精确的对象坐标和倾斜角度。这项技术不仅减少了硬件设备投资，还通过提高生产效率和降低劳动成本，增强了企业的整体生产力[25]。
STRAZDIŅA和GREITĀNE的研究显示，通过改进质量管理策略，制造公司的运营效率得到了提升[26]。AI技术的应用可以提高质量控制的效率，减少缺陷和相关成本，从而增强企业的市场竞争力。在电力分配网络的预测性维护中，Alsheriani等人提出了一个新的AI互动屏幕，包括在线仪表板和数据分析，以简化、集成和自动化数据收集/处理/决策制定。这表明AI在提高运营效率和降低维护成本方面具有巨大潜力[27]。Sabale和Subashini的研究强调了AI和物联网(IoT)在转变HR实践和改善组织成果方面的潜力。他们提出了组织克服数据安全、隐私和HR人员技能提升等挑战的建议[28]。
Almaghaslah、Hamdan和Tunsi讨论了AI如何影响人力资源管理，并分析了AI出现后HR的未来。他们指出，AI在HR流程的自动化、快速准确的数据分析方面发挥着关键作用，促进了成功的招聘和公司员工的有效管理[29]。Sheoraj和Sungkur (2022)基于全球人力资本管理公司的案例研究，开发了一个AI框架，以防止员工错过软件项目的截止日期。他们的混合方法研究包括系统文献综述和焦点小组访谈，提出了一个AI框架，并通过问卷调查评估了该框架的有效性[30]。Modgil等人进行了一项定性研究，探讨了生成性人工智能如何为非技术公司创造价值。研究通过半结构化访谈和Gioia方法论分析了98个定性数据点。研究发现，生成性AI能够为非技术公司提供显著价值，特别是在风险管理、知识整合、业务前景发展和效用提升方面。通过这些应用，非技术公司能够更好地预测市场变化、优化决策过程，并提高业务效率和市场竞争力。研究提出了四个命题和一个框架，指导非技术公司如何利用生成性AI驱动价值创造[31]。
国外研究的优势在于问题导向的深度和方法多元性，特别是在探讨AI与组织行为、创新过程及具体技术解决方案的结合方面。然而，这些研究同样较为分散，较少置于全面的企业转型框架中进行串联。国内外研究共同面临的一个理论缺口是：如何将AI技术特性与管理理论更有机地结合，以解释从技术采纳到管理范式转变的全过程。
3. 人工智能驱动下的企业管理变革路径
综合并批判性吸收国内外研究发现，人工智能正从以下几个相互关联的维度推动企业管理的深层次变革。本研究试图将这些维度整合，勾勒出一条技术渗透–组织适配–战略重塑的连贯路径。
3.1. 数据智能与决策机制重构
人工智能通过强大的数据处理与分析能力，正在重构企业的决策体系，其核心在于从经验驱动转向数据与算法驱动。孙建峰研究的煤炭购销数智化管理模型[7]和张亚莉等构建的AI赋能综合决策框架[13]表明，AI不仅提升决策效率，更能引发决策主体、决策过程和决策依据的根本性变化。然而，AI算法的“黑箱”特性对传统基于透明推理的决策问责制构成了新挑战。
3.2. 流程自动化与运营效能提升
AI驱动的流程自动化正从执行层面重塑运营管理。谢家平等揭示的供应链数智化“资源–结构”双赋能路径[4]，以及Chiu和Yang [25]、STRAZDIŅA和GREITĀNE [26]展示的生产与质量自动化案例，共同说明了AI通过嵌入业务流程，实现从局部效率优化到全局系统协同的演进。这一维度的关键在于AI技术与具体物理流程和信息系统(IoT)的深度集成。
3.3. 组织架构与人才结构转型
人工智能的深度应用倒逼组织形态与人才能力转型。景浙湖等指出的管理对象、属性等四维变革[11]，以及Almaghaslah等对HR管理变革的分析[29]，共同指向组织正朝更加敏捷、网络化和人机协作的方向演进。这催生了新型人机协作模式，并引发对员工数字素养、AI协同能力以及伦理判断力的新需求。
3.4. 战略创新与竞争力重塑
人工智能正在成为企业构建核心竞争力的关键要素。Modgil等的研究表明，生成式AI能够为非技术公司创造显著价值，特别是在风险管理和知识整合方面[31]。Füller等根据企业对AI的接受程度将组织分为四种类型，揭示了不同企业在AI创新管理方面的差异化路径[23]。在国内，任保平等提出的人工智能与实体经济深度融合框架，强调了通过技术创新和生态构建形成新质生产力的重要性[8]。
综上，企业需要构建一个内在一致的“技术–组织–战略”三位一体转型体系：在技术层面，建立支持数据流通与AI模型部署的统一数字基座；在组织层面，推动架构向柔性化、跨职能团队化演进，并系统升级人才能力；在战略层面，将AI能力定位为核心战略资产，驱动业务创新与生态构建。这三个层面相互支撑、迭代演进，构成了本研究提出的核心整合框架。
4. 挑战与对策
基于前述整合框架，AI赋能下的企业信息化转型面临多维挑战，需提出具有针对性和可操作性的系统对策。
4.1. 主要挑战
4.1.1. 技术集成与系统兼容性挑战
AI技术，尤其是复杂机器学习模型，常具有“黑箱”特性，其输入输出逻辑与传统可解释的规则系统难以兼容。Alsheriani等在电力网络预测性维护中遇到的传统设施与AI系统对接难题[29]。戚聿东等在山河智能的案例中也指出，装备制造企业的数智化转型需要解决新旧系统交替的技术难题[15]，其根源在于AI模型的高度复杂性和数据依赖性。
4.1.2. 数据安全、隐私与治理困境
随着AI应用的深入，数据隐私和安全问题日益突出。Sabale和Subashini强调，在HR管理中实施AI和物联网时，数据安全和隐私保护是首要考虑因素[28]。蒋倩雯等在制造企业服务创新研究中同样指出，数据治理体系的不完善会制约数智化效果的发挥[5]。
4.1.3. 组织文化与技能缺口
AI驱动的管理变革要求敏捷、试错、数据驱动的文化，这与许多企业固有的层级化、经验主导的文化相冲突。韩雪亮等对河南民营企业的调研显示，组织文化阻力是影响数智化转型效果的重要因素[18]。同时，白延涛指出，中小企业在推进数智化过程中面临严重的数字技能人才短缺问题[19]。
4.2. 应对策略
4.2.1. 构建分阶段、可持续的转型路线图
企业应避免“一步到位”的激进改革，可借鉴Cooper提出的AI波浪式推进策略，根据自身数字化基础选择适合的转型路径[24]。对于传统企业，可优先在关键业务流程中试点AI应用，积累经验后再逐步扩展。
4.2.2. 建立完善的数据治理与伦理框架
企业需建立数据治理委员会，制定涵盖数据质量、安全、隐私和合规的明确政策。针对AI特殊性，应制定AI伦理准则，包括算法公平性审查、可解释性要求和人类最终监督权等。参考Modgil等的研究，将伦理考量嵌入AI系统设计与部署的全过程[31]。
4.2.3. 推动组织能力系统化升级
针对文化阻力，领导层需以身作则，推广数据驱动决策文化，并设立容错机制。针对技能缺口，应实施外部引进与内部重塑结合的人才战略，并对现有员工开展大规模数字化与AI赋能培训。在组织架构上，可设立跨部门的数字转型办公室或AI卓越中心，负责协调资源与推广最佳实践。
4.2.4. 打造开放协同的技术生态
企业应主动与领先的科技公司、高校及研究机构建立合作关系，共同研发或引入解决方案。如张秀娥等研究所示，通过生态合作获取外部知识，能有效加速转型[21]。同时，可参与行业联盟，共同制定数据与AI接口标准，降低系统集成难度。
5. 结论与展望
通过系统梳理国内外相关文献，本研究发现人工智能正在引发企业管理的深刻变革。研究企业的信息化转型的应用与策略，具有重要意义。从技术层面看，信息技术迅猛发展，人工智能技术不断突破，从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，为企业数智化转型提供了强大支撑。市场竞争方面，全球经济一体化加速使得企业面临激烈竞争，信息化转型成为提升竞争力的关键，而人工智能可助力企业实现高效运营、精准决策和优质客户服务。消费者需求也在变化，对产品和服务的个性化、智能化要求越来越高，企业需借助人工智能更好地了解需求、提供个性化服务。政策环境上，各国政府纷纷出台政策鼓励企业数智化转型并加大对人工智能等新兴技术的研发投入，为企业提供了良好机遇。同时，企业自身在发展中面临成本上升、效率低下、管理复杂等挑战，人工智能的应用可优化业务流程、降低成本、提高效率、提升创新能力，开拓新的市场和业务领域，实现可持续发展。