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人工智能與企業運營:前沿技術、管理挑戰與未來趨勢 版權信息
- ISBN：9787516676639
- 條形碼：9787516676639 ; 978-7-5166-7663-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能與企業運營:前沿技術、管理挑戰與未來趨勢 本書特色
揭秘AI如何重塑企業未來，從戰略到執行，從創新到倫理，全面引領智能時代的管理革命！
人工智能與企業運營:前沿技術、管理挑戰與未來趨勢 內容簡介
全書深入探討了人工智能（簡稱AI）技術如何重塑企業運營的各個層面，從數字化轉型、戰略制定到供應鏈管理與市場競爭格局。全書不僅揭示了AI在增強企業競爭力、推動組織結構扁平化與跨部門協作中的關鍵作用，還分析了AI在數據隱私、倫理、解釋性等方面對企業管理帶來的挑戰。通過詳實的案例研究和前沿技術的深度剖析，書中提出了企業如何在AI驅動下實現技術創新、優化人機協作及應對未來不確定性的管理策略，助力學者與管理者理解AI時代的全新運營范式。本書適用于人工智能技術理領域的研究者、公共管理者和相關學科的學生。
人工智能與企業運營:前沿技術、管理挑戰與未來趨勢 目錄
**部分 AI 與企業運營的相互作用
人工智能的崛起與企業運營的變革………………………………………21.1 人工智能的定義與范疇… ………………………………………………… 2
1.2 人工智能的發展歷程… …………………………………………………… 10
1.3 AI 對企業競爭力的影響：機遇與挑戰…………………………………… 20
AI 驅動的企業數字化轉型…………………………………………………262.1 數字化轉型的定義與意義… ……………………………………………… 26
2.2 AI 技術在企業運營中的核心作用………………………………………… 30
AI 與企業戰略的重新定義…………………………………………………393.1 AI 在企業戰略制定中的角色……………………………………………… 39
3.2 數據驅動的戰略決策與傳統決策模式的對比… ………………………… 47
3.3 如何在企業戰略中平衡AI 創新與風險管理……………………………… 50
第二部分 AI 前沿技術與管理挑戰
可解釋性AI 與企業決策透明性…………………………………………584.1 可解釋性AI 的基本概念…………………………………………………… 58
4.2 AI 決策中的“黑箱”問題及其對企業運營的影響……………………… 64
4.3 如何提升AI 決策的可解釋性：技術與管理的雙重路徑………………… 70
4.4 企業案例：如何應對AI 決策中的不透明性……………………………… 77
數據隱私與安全：AI 時代的企業風險管理………………………………835.1 數據隱私保護的法律與倫理挑戰… ……………………………………… 83
5.2 企業在數據治理中的角色與責任… ……………………………………… 93
5.3 數據泄露的風險與應對策略：技術與管理的結合… …………………… 98
5.4 多方協同中的隱私計算與聯邦學習… ………………………………… 106
AI 倫理與企業社會責任…………………………………………………1176.1 AI 倫理問題的基本框架………………………………………………… 117
6.2 企業在AI 倫理問題中的責任：算法偏見、數據歧視與社會影響…… 125
6.3 如何在企業運營中建立AI 倫理規范…………………………………… 140
第三部分 AI 在企業運營的具體應用
供應鏈管理中的AI 應用………………………………………………1527.1 AI 如何優化供應鏈的各個環節………………………………………… 152
7.2 預測分析與實時優化：AI 如何提升供應鏈的效率… ………………… 163
7.3 案例分析：以沃爾瑪的供應鏈為例… ………………………………… 172
客戶關系管理（CRM）中的AI 應用…………………………………1798.1 AI 如何提升客戶體驗與服務定制化…………………………………… 179
8.2 從客戶數據中挖掘價值：AI 驅動的個性化推薦系統… ……………… 191
8.3 案例分析：Netflix、亞馬遜的個性化推薦算法… …………………… 201
AI 與市場營銷……………………………………………………………2079.1 AI 如何重新定義市場營銷策略………………………………………… 207
9.2 數據驅動的營銷自動化與精準投放… ………………………………… 216
9.3 案例分析：AI 在數字營銷中的應用與效果… ………………………… 224
第四部分 AI 技術對市場競爭格局的重塑
市場競爭中的AI 優勢：技術壟斷與創新……………………………23010.1 AI 技術如何改變全球市場的競爭規則… …………………………… 230
10.2 擁有AI 技術的企業如何建立技術壁壘… …………………………… 237
10.3 AI 技術壟斷的潛在風險與挑戰… …………………………………… 240
跨行業競爭：AI 如何打破傳統行業壁壘……………………………25011.1 AI 技術的跨行業應用與行業融合… ………………………………… 250
11.2 金融科技、醫療AI、自動駕駛：跨行業競爭的典型案例… ……… 257
11.3 AI 技術如何加速行業間的競爭與創新… …………………………… 266
AI 驅動的創新與商業模式重塑………………………………………27412.1 AI 如何催生新的商業模式… ………………………………………… 274
12.2 從傳統企業到平臺化運營：AI 技術的催化作用… ………………… 281
12.3 新興科技公司與傳統企業競爭的博弈………………………………… 289
第五部分 AI 的未來展望與管理思考
AI 技術的未來走向與企業運營的長期影響…………………………29813.1 人工智能的未來技術趨勢：從深度學習到AGI……………………… 298
13.2 企業如何應對AI 的長期發展與不確定性… ………………………… 305
13.3 如何在“AI ”時代保持企業的創新能力和競爭力… ……………… 314
AI 與企業管理的未來研究方向………………………………………32414.1 人工智能與管理學的交叉研究領域…………………………………… 324
14.2 未來管理者的AI 素養與技術能力要求… …………………………… 332
14.3 AI 時代的領導力：從傳統管理到數據驅動的領導模式… ………… 341
結語：AI 時代的企業運營新范式………………………………………… 350
參考文獻…………………………………………………………………… 354
后記………………………………………………………………………… 363
展開全部
人工智能與企業運營:前沿技術、管理挑戰與未來趨勢 節選
人工智能的崛起與企業運營的變革
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一門不斷發展的學科，其定義展現出多維度的復雜性與廣泛多樣性。a 此復雜性依賴于AI 跨越多個學科的屬性、廣闊的應用范疇，以及各學術界面對“智能”概念所持的不同解讀。AI 不僅是計算機科學研究的一個分支，亦深入觸及認知科學、神經科學、哲學等眾多學科的探究核心。因此，要對人工智能給出全面且透徹的定義，需從多重視角進行剖析。
從功能維度考察，人工智能可被視作一類技術體系，旨在模仿人類智能行為模式。此定義核心在于強調AI 在執行特定任務時的能力展現。例如，通過感知、推理、學習及決策過程，AI 能承擔一些標志性的智能任務，如自然語言處理、圖像辨識、策略規劃及自動控制等。功能性定義的要點，在于突出AI 系統所能達成的智能行徑，而非探析其內在工作機制。換言之，從功能角度看，AI 系統堪比一個“黑箱”模型，其外在的智能表現滿足任務需求即可，內部運作邏輯不必為用戶所詳知。此種定義模式在實踐操作中展現出高度的實操價值，因為它集中討論了AI如何跨領域地實施智能任務，而未深入到具體技術實現的細微層面。
從目標設定的維度審視，人工智能的界定可被劃分為兩大類別：“弱AI ”與“強AI”。“弱AI”（Weak AI）特指那些針對特定任務設計的智能體系，它們在指定任務上展示出優越性能，卻受限于跨領域能力的缺失，無法涉足其他問題解決的領域。諸如語音辨識、圖像分類、自然語言處理等領域，均是“弱AI”應用的典范。其核心追求在于，借助數據驅動與算法調優的力量，在單個任務層面實現對人類能力的超越。反之，“強AI”（Strong AI）則標示著人工智能探索的*終愿景，意在構建具有普適智能的系統。這類系統不僅適應多任務處理，且在充滿變數的環境下，能夠自我學習與推斷，展現出與人類智能比肩的泛用性與靈活性。當今多數AI 尚處于“弱AI”的發展階段，雖在特定范疇內成就顯著，但邁向“強AI”的征途依舊任重道遠。此目標導向的闡釋，既映照出人工智能技術的現實圖景，也預示了其演進路徑：由專門智能向普遍智能的轉型進程。
從哲學的維度審視，人工智能的本質定義關聯著對“智能”核心內涵的探索。此定義范疇超越了單純的技術性議題，深化至人類認知、意識及智能的哲學省思。其中心議題包括：AI 系統能否復制人類相似層級的意識狀態？機械構造能否催生出自知之明？這些論點在哲學領域內激起了廣泛的爭鳴。智能的哲學性闡釋，不僅僅聚焦于AI 系統功能性表現的評估，更加重視其是否能擁有類人般認知能力的潛力。眾多哲學家針對AI 的智能概念提出了多元假設，諸如“圖靈測試”與“中文房間”等經典思維實驗，旨在檢驗AI 系統是否堪當真正智能的名號。
人工智能的崛起與企業運營的變革
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一門不斷發展的學科，其定義展現出多維度的復雜性與廣泛多樣性。a 此復雜性依賴于AI 跨越多個學科的屬性、廣闊的應用范疇，以及各學術界面對“智能”概念所持的不同解讀。AI 不僅是計算機科學研究的一個分支，亦深入觸及認知科學、神經科學、哲學等眾多學科的探究核心。因此，要對人工智能給出全面且透徹的定義，需從多重視角進行剖析。
從功能維度考察，人工智能可被視作一類技術體系，旨在模仿人類智能行為模式。此定義核心在于強調AI 在執行特定任務時的能力展現。例如，通過感知、推理、學習及決策過程，AI 能承擔一些標志性的智能任務，如自然語言處理、圖像辨識、策略規劃及自動控制等。功能性定義的要點，在于突出AI 系統所能達成的智能行徑，而非探析其內在工作機制。換言之，從功能角度看，AI 系統堪比一個“黑箱”模型，其外在的智能表現滿足任務需求即可，內部運作邏輯不必為用戶所詳知。此種定義模式在實踐操作中展現出高度的實操價值，因為它集中討論了AI如何跨領域地實施智能任務，而未深入到具體技術實現的細微層面。
從目標設定的維度審視，人工智能的界定可被劃分為兩大類別：“弱AI ”與“強AI”。“弱AI”（Weak AI）特指那些針對特定任務設計的智能體系，它們在指定任務上展示出優越性能，卻受限于跨領域能力的缺失，無法涉足其他問題解決的領域。諸如語音辨識、圖像分類、自然語言處理等領域，均是“弱AI”應用的典范。其核心追求在于，借助數據驅動與算法調優的力量，在單個任務層面實現對人類能力的超越。反之，“強AI”（Strong AI）則標示著人工智能探索的*終愿景，意在構建具有普適智能的系統。這類系統不僅適應多任務處理，且在充滿變數的環境下，能夠自我學習與推斷，展現出與人類智能比肩的泛用性與靈活性。當今多數AI 尚處于“弱AI”的發展階段，雖在特定范疇內成就顯著，但邁向“強AI”的征途依舊任重道遠。此目標導向的闡釋，既映照出人工智能技術的現實圖景，也預示了其演進路徑：由專門智能向普遍智能的轉型進程。
從哲學的維度審視，人工智能的本質定義關聯著對“智能”核心內涵的探索。此定義范疇超越了單純的技術性議題，深化至人類認知、意識及智能的哲學省思。其中心議題包括：AI 系統能否復制人類相似層級的意識狀態？機械構造能否催生出自知之明？這些論點在哲學領域內激起了廣泛的爭鳴。智能的哲學性闡釋，不僅僅聚焦于AI 系統功能性表現的評估，更加重視其是否能擁有類人般認知能力的潛力。眾多哲學家針對AI 的智能概念提出了多元假設，諸如“圖靈測試”與“中文房間”等經典思維實驗，旨在檢驗AI 系統是否堪當真正智能的名號。
圖靈測試借由AI 與人類的對話交互評估其智能水平，而中文房間理論則質詢機器是否真能領悟語言含義，抑或僅止于機械符號的操作。這些哲學性沉思，既觸及了AI 技術實現的邊界，也深化了對人類智能本源的哲理探討。
人工智能與企業運營:前沿技術、管理挑戰與未來趨勢 作者簡介
莊翔宇，男，1989年生人，山東臨沂人，沂蒙學者特聘教授，管理學博士，主要從事研究方向：消費者行為、渠道管理；現任臨沂大學法學院教學辦主任、韓國韓中經商學會理事、中華志愿者協會臨沂會員之家名譽主任、中國社會工作教育協會會員、山東省大學生創新創業訓練計劃項目評審專家；在國內外核心刊物發表學術論文十余篇，出版學術專著2部；主持和參與了山東省社科規劃研究項目、山東省藝術科學重點項目等各類課題二十余項；主持和參與了山東省教育廳高校教學改革研究項目、臨沂大學教學質量工程項目十余項。
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