Ewa Chrzanowska
華沙斯特凡·維辛斯基紅衣主教大學(xué)，波蘭
ORCID iD: 0000-0003-4134-8217
Madej Chrzanowski
熱舒夫理工大學(xué)，波蘭
ORCID iD: 0000-0003-2791-8252
Piotr Zawada
華沙斯特凡·維辛斯基紅衣主教大學(xué)，波蘭
ORCID iD: 0000-0003-2817-9578
摘要
將新技術(shù)整合到公司所有領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要對傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和人類對動蕩的社會經(jīng)濟(jì)和科技環(huán)境的適應(yīng)能力進(jìn)行根本性轉(zhuǎn)變。同時，人工智能（AI）作為一種顛覆性力量出現(xiàn)，具有以前所未有的規(guī)模和速度影響企業(yè)和個人的巨大潛力。本文的目的是從組織視角（同時考慮倫理方面）介紹人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型概念的理論基礎(chǔ)。主要研究方法是基于Web of Science（ELSEVIER）數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述。在文獻(xiàn)綜述的基礎(chǔ)上，提出了人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支柱，作為進(jìn)一步理論和實(shí)證研究的貢獻(xiàn)。
關(guān)鍵詞：人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；流程自動化；流程優(yōu)化；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；信息技術(shù)；人工智能；組織變革
當(dāng)前的多視角格局，特別是從經(jīng)濟(jì)（如金融和貨幣危機(jī)）、技術(shù)（如生成式人工智能、元宇宙、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)）、社會文化（如隱私限制、數(shù)字排斥）和生態(tài)需求的角度來看，正在經(jīng)歷前所未有的指數(shù)級變化。經(jīng)濟(jì)環(huán)境的這種非凡變化要求組織具備靈活性、創(chuàng)新性，并不斷優(yōu)化數(shù)字化所有流程的成本。特別是，由于互聯(lián)網(wǎng)革命，創(chuàng)新的吸收和擴(kuò)散不僅變得越來越復(fù)雜和相互關(guān)聯(lián)，而且也變得開放（Chesbrough, 2007, p. 22），這可能有助于加速競爭優(yōu)勢，但也可能減少創(chuàng)新的一般障礙，從而出現(xiàn)具有超增長（超擴(kuò)展性）特征的競爭對手。創(chuàng)新過程的開放性和生成式人工智能等技術(shù)的動態(tài)發(fā)展意味著，創(chuàng)新概念正成為研究人員越來越感興趣的對象，也從創(chuàng)新過程的標(biāo)準(zhǔn)化和可擴(kuò)展性的角度來看。然而，開放創(chuàng)新和創(chuàng)新過程標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)是數(shù)字化公司，即要么是數(shù)字優(yōu)先公司，要么是正在計劃或正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司。
值得注意的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念在研究人員中越來越受歡迎。根據(jù)上述準(zhǔn)文獻(xiàn)計量分析（特別是對以下年份出版物數(shù)量的分析），可以得出結(jié)論，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念仍處于該研究領(lǐng)域發(fā)展的初始階段，并且可以得出結(jié)論，COVID-19大流行是這一興趣的加速器，因為2018年至2021年間該領(lǐng)域的出版物數(shù)量增加了十倍。選擇ScienceDirect數(shù)據(jù)庫（Elsevier）進(jìn)行文獻(xiàn)計量分析是因為，根據(jù)專門研究此問題的研究人員，它提供了科學(xué)領(lǐng)域和學(xué)科的可靠覆蓋范圍，以及高質(zhì)量科學(xué)期刊的歷史概覽。
如今，組織正在經(jīng)歷其組織結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式的重大變化。這些轉(zhuǎn)變圍繞數(shù)字技術(shù)和新穎的商業(yè)方法展開，由利用新興技術(shù)的戰(zhàn)略數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動。因此，公司正在建立超越傳統(tǒng)企業(yè)環(huán)境界限的新生態(tài)系統(tǒng)（Nguyen, Nguyen, Huy, 2021, p. 380–387）。這些努力涉及整合流程創(chuàng)新、文化變革以及跨開發(fā)、生產(chǎn)、銷售和營銷部門的有效管理，以促進(jìn)成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃（Heinze, Griffiths, Fenton, Fletcher, 2018, p. 6–13），（Lee, Oh, 2020, p. 71–90）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）包括企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)改進(jìn)其運(yùn)營、產(chǎn)品和服務(wù)時所經(jīng)歷的變革和顛覆（Gr?dzki, 2023, p.458-477; Reis, Amorim, Mel?o, Matos, 2018, p. 411-421）。由于技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DT）已成為近年來的熱門話題。研究人員和專家深入探討技術(shù)進(jìn)步如何影響組織戰(zhàn)略和商業(yè)模式（Rogers, 2016; Mahmood, Khan, Khan, 2019）。在綜述的開頭值得提到的是，Dibbern和Hirschheim（Dibbern, Hirschheim, 2020, p. 1-20）提出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)轉(zhuǎn)變；它是一個涉及人員、流程和治理的多方面過程。為了使數(shù)字化轉(zhuǎn)型與組織目標(biāo)保持一致，培養(yǎng)創(chuàng)新和擁抱風(fēng)險的文化至關(guān)重要。根據(jù)作者的說法，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以產(chǎn)生新的商業(yè)模式，使組織和客戶都受益（Hess, Matt, Benlian, Wiesb?ck, 2020, p. 151-173; Matt, Hess, Benlian, 2015, p. 339-343），從而強(qiáng)調(diào)了技術(shù)變革視角中人的因素的重要性。他們強(qiáng)調(diào)了以客戶為中心的戰(zhàn)略、敏捷開發(fā)和與外部合作伙伴的協(xié)作作為成功商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)鍵組成部分的重要性。組織必須認(rèn)識到數(shù)字技術(shù)的潛力，并戰(zhàn)略性地利用它們?yōu)槔嫦嚓P(guān)者和客戶創(chuàng)造價值。
研究人員和商業(yè)從業(yè)者（IBM. 2011）將數(shù)字化轉(zhuǎn)型描述為一種戰(zhàn)略方法，旨在通過無縫整合數(shù)字和物理元素來重塑商業(yè)模式，最終建立一個新的行業(yè)商業(yè)模式。另一方面，IDC（IDC., 2015）將數(shù)字化轉(zhuǎn)型描述為一個持續(xù)的創(chuàng)新過程，使組織能夠適應(yīng)并主動引領(lǐng)客戶期望和市場動態(tài)的變化，以技術(shù)作為其活動的基礎(chǔ)。而技術(shù)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，特別是來自硬件和軟件的數(shù)據(jù)（人類生成和技術(shù)生成）在這一過程中至關(guān)重要?？紤]到這一點(diǎn)，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的快速擴(kuò)展對數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了重大影響。在一項綜合研究中，Kaur（Kaur 2020, p. 19-22）探討大數(shù)據(jù)對企業(yè)的影響，確定了它可以產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響的關(guān)鍵領(lǐng)域，包括決策、客戶體驗和運(yùn)營效率。該研究還探討了物聯(lián)網(wǎng)的主題和趨勢，強(qiáng)調(diào)了與這一快速發(fā)展的技術(shù)相關(guān)的潛在好處和挑戰(zhàn)。雖然大數(shù)據(jù)為明智的決策和運(yùn)營改進(jìn)提供了寶貴的見解，但這些技術(shù)的采用也帶來了諸如數(shù)據(jù)隱私、安全問題以及管理和分析大型數(shù)據(jù)集所需的專業(yè)技能等障礙。因此，企業(yè)必須制定一個整體戰(zhàn)略，以有效整合大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)，同時應(yīng)對這些復(fù)雜性（Kaur 2020, p. 19-22）。
數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)流程管理的基礎(chǔ)，而業(yè)務(wù)流程管理又是邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步。業(yè)務(wù)流程管理（BPM）是組織卓越的指揮者，利用人工智能的力量來簡化、增強(qiáng)和革新業(yè)務(wù)流程（Watson III, Schwarz, 2023, p. 1385-1400）。BPM的核心是通過有效管理和優(yōu)化公司的業(yè)務(wù)流程來提高企業(yè)績效。它提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來查看和控制組織內(nèi)的流程，將其分解為各個組成部分。
業(yè)務(wù)流程管理（BPM）涉及識別、設(shè)計、執(zhí)行、監(jiān)控和持續(xù)改進(jìn)業(yè)務(wù)流程。當(dāng)與基于人工智能的技術(shù)結(jié)合時，它成為推動轉(zhuǎn)型的動態(tài)催化劑：
流程識別：?在業(yè)務(wù)流程管理（BPM）中，第一步涉及識別現(xiàn)有流程，理解其復(fù)雜性，并創(chuàng)建結(jié)構(gòu)化模型。
流程發(fā)現(xiàn)：?此階段包括記錄流程步驟、責(zé)任和其他相關(guān)細(xì)節(jié)。
流程分析：?BPM旨在通過消除低效、瓶頸和冗余來優(yōu)化流程。分析工具通常用于模擬和基準(zhǔn)測試不同的流程（Dumas, La Rosa, Mendling, Reijers, 2018）。
流程實(shí)施：?人工智能驅(qū)動的自動化無縫集成到BPM中，自動化日常任務(wù)，加速工作流程，并確保一致性。這可能需要角色變更、新工具和業(yè)務(wù)規(guī)則的調(diào)整。
流程監(jiān)控和控制：?人工智能技術(shù)從流程數(shù)據(jù)中提取見解，基于實(shí)時和歷史信息指導(dǎo)優(yōu)化工作。
流程優(yōu)化：?實(shí)施后，持續(xù)監(jiān)控確保流程達(dá)到預(yù)期的性能指標(biāo)。儀表板和其他工具提供實(shí)時信息，允許進(jìn)行持續(xù)評估和改進(jìn)。
BPM（業(yè)務(wù)流程管理）成為統(tǒng)一基于人工智能的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。隨著組織擁抱BPM和人工智能的整體整合，他們踏上了一條自動化、優(yōu)化和人類智慧融合的旅程。這一旅程推動組織走向一個未來，其中數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是一個目的地，而是卓越的持續(xù)演進(jìn)。BPM旨在減少低效，保持質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并增強(qiáng)流程的靈活性和敏捷性。它結(jié)合了方法論、技術(shù)和人力投入來實(shí)現(xiàn)這些結(jié)果。
BPM是流程自動化的第一步（使用代碼、無代碼甚至人工智能）。流程自動化通過消除人工輸入簡化系統(tǒng)，減少錯誤，加快交付速度，提高質(zhì)量，降低成本，并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程（Moreira, Silvia, Henrique, Mamede, Santos, 2023, p. 244-254）。自動化的最吸引人的優(yōu)勢之一是其將日常和重復(fù)性任務(wù)從人類員工轉(zhuǎn)移到人工智能系統(tǒng)的能力。自動化實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展性，允許企業(yè)順利擴(kuò)展其運(yùn)營，而無需相應(yīng)增加人力資源。在快速技術(shù)進(jìn)步的現(xiàn)代時代，自動化和流程優(yōu)化在人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的研究已成為一個關(guān)鍵的調(diào)查領(lǐng)域（Golab-Andrzejak, 2023, p. 397-404）。這一研究領(lǐng)域探討了自動化、人工智能和流程優(yōu)化之間的協(xié)作關(guān)系，揭示了改變行業(yè)和增強(qiáng)組織能力的創(chuàng)新策略、模型和見解。對自動化和流程優(yōu)化在人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的研究興趣日益增長，是由一系列相互關(guān)聯(lián)的因素驅(qū)動的：
技術(shù)進(jìn)步：?人工智能技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動化工具的快速發(fā)展開辟了新的可能性，促使研究人員探索創(chuàng)新的方法來利用其潛力（Masoodifar, Mahmood, Arslan, Nurdan, 2023）；
商業(yè)需求：?數(shù)字時代要求組織保持敏捷、高效和以客戶為中心。研究人員尋求確定人工智能驅(qū)動的自動化如何催化這些需求（Petrillo, Antonella, De Felice, Achim, Mirza, 2022）；
競爭優(yōu)勢：?隨著行業(yè)競爭日益激烈，研究重點(diǎn)在于揭示人工智能驅(qū)動的優(yōu)化如何區(qū)分組織并推動市場領(lǐng)導(dǎo)地位（Candelon, Fran?ois, Reeves, 2022）；
運(yùn)營效率：?組織面臨優(yōu)化其運(yùn)營流程以實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約、減少錯誤和改進(jìn)資源分配的壓力。
人工智能驅(qū)動的自動化在執(zhí)行任務(wù)時確保了無與倫比的精確度和準(zhǔn)確性。人工智能系統(tǒng)可以完美地執(zhí)行復(fù)雜流程，從而減少可能產(chǎn)生重大后果的人為錯誤的可能性。這種精確度在準(zhǔn)確性至關(guān)重要的行業(yè)中尤為重要，如醫(yī)療保健、金融和制造業(yè)。人工智能與流程自動化和優(yōu)化的融合超越了傳統(tǒng)的運(yùn)營模式，提供了多種好處，改變了組織的運(yùn)作方式以及與利益相關(guān)者的互動方式。
人工智能和自動化的整合是現(xiàn)代商業(yè)研究中廣泛討論的主題。然而，關(guān)于企業(yè)如何系統(tǒng)地將人工智能驅(qū)動的自動化與流程增強(qiáng)相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)人工智能主導(dǎo)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，仍然存在相當(dāng)多的知識空白。雖然自動化和人工智能的優(yōu)勢，如提高運(yùn)營效率和卓越的客戶體驗，已被認(rèn)可，但缺乏提供系統(tǒng)策略或方法的廣泛研究，以幫助企業(yè)更有效地應(yīng)對這一復(fù)雜領(lǐng)域。
人工智能通過提供敏捷性來增加自動化，而流程優(yōu)化則利用人工智能來微調(diào)操作。這種共生關(guān)系提高了效率、靈活性和客戶關(guān)注度。隨著公司利用這些協(xié)同效應(yīng)，他們從增量適應(yīng)轉(zhuǎn)向開創(chuàng)性創(chuàng)新，將自己置于數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代的前沿（Ughulu, Dr John, 2022）。因此，在組織中我們可以看到人工智能放大了自動化。人工智能通過賦予其曾經(jīng)僅限于人類決策的認(rèn)知能力來革新自動化。雖然傳統(tǒng)自動化擅長執(zhí)行預(yù)定義任務(wù)，但將其與人工智能結(jié)合使其能夠在動態(tài)環(huán)境中學(xué)習(xí)、適應(yīng)和進(jìn)化。這種協(xié)同效應(yīng)體現(xiàn)在人工智能驅(qū)動的機(jī)器人流程自動化中，其中配備人工智能的軟件機(jī)器人可以理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，做出上下文感知決策，并自主導(dǎo)航復(fù)雜的工作流程（Martínez-Rojas, Antonio, Sánchez-Oliva, López-Carmicer, Jiménez-Ramírez, 2021, p. 38-48）。人工智能驅(qū)動的流程優(yōu)化代表了與傳統(tǒng)分析方法的重大背離。通過利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，組織吸收歷史數(shù)據(jù)，使人工智能能夠?qū)W習(xí)并生成預(yù)測性見解。這些見解推動明智的決策，并導(dǎo)致動態(tài)流程優(yōu)化。工作流程根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)輸入實(shí)時地進(jìn)行優(yōu)化。人工智能識別瓶頸，推薦變更，并預(yù)測結(jié)果，創(chuàng)造一個持續(xù)的改進(jìn)循環(huán)。因此，組織可以消除浪費(fèi)，減少資源消耗，并實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營。人工智能驅(qū)動的自動化與流程優(yōu)化之間的協(xié)作預(yù)示著一個敏捷、響應(yīng)迅速的運(yùn)營時代。當(dāng)由人工智能指揮時，自動化確保精確高效地執(zhí)行日常任務(wù)，無論規(guī)?；驈?fù)雜性如何。此外，人工智能的預(yù)測能力促進(jìn)了主動決策，使組織能夠預(yù)見挑戰(zhàn)，適應(yīng)不斷變化的條件，并迅速進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整。在流程優(yōu)化領(lǐng)域，人工智能的實(shí)時洞察使組織能夠根據(jù)條件的變化動態(tài)調(diào)整工作流程。這種敏捷性使企業(yè)能夠以韌性應(yīng)對市場中斷、客戶需求波動和意外事件。
考慮到所有這些因素，人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要支柱（基于相關(guān)文獻(xiàn)）可能是：
數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察：?這一基礎(chǔ)支柱強(qiáng)調(diào)了收集、分析和利用數(shù)據(jù)以指導(dǎo)決策和行動的重要性。通過利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，組織推動流程優(yōu)化，確保改進(jìn)基于事實(shí)證據(jù)而非假設(shè)。
無縫自動化：?這一基礎(chǔ)支柱強(qiáng)調(diào)了將人工智能驅(qū)動的自動化無縫整合到現(xiàn)有流程中。它涉及無縫整合技術(shù)、流程和人員。通過實(shí)現(xiàn)這種和諧融合，組織確保新技術(shù)成為其日常運(yùn)營的組成部分，在技術(shù)進(jìn)步和組織適應(yīng)之間取得微妙平衡。
以人為本的協(xié)作：?這一基礎(chǔ)支柱強(qiáng)調(diào)了人工智能系統(tǒng)與人類員工之間的協(xié)作。它強(qiáng)調(diào)以用戶為中心的設(shè)計，確保人工智能驅(qū)動的界面直觀、用戶友好，并促進(jìn)人機(jī)之間的有效互動。
倫理和負(fù)責(zé)任的人工智能：?這一基礎(chǔ)支柱強(qiáng)調(diào)了在人工智能決策過程中明確指導(dǎo)方針、治理框架和透明度的重要性。通過解決倫理問題——如數(shù)據(jù)隱私和算法公平性——組織與利益相關(guān)者建立信任，并維護(hù)人工智能驅(qū)動運(yùn)營的完整性。
戰(zhàn)略一致性：?戰(zhàn)略一致性支柱強(qiáng)調(diào)將自動化和流程優(yōu)化與組織的總體目標(biāo)和戰(zhàn)略相結(jié)合。它不僅僅是采用人工智能作為技術(shù)工具；而是涉及一種深刻的整合，這種整合在組織運(yùn)營的每個方面產(chǎn)生共鳴。通過將人工智能技術(shù)與組織的愿景保持一致，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)超越單個組件的整體轉(zhuǎn)型，并推動整體成功。
可擴(kuò)展性和創(chuàng)新：?可擴(kuò)展性和創(chuàng)新支柱強(qiáng)調(diào)了人工智能推動變革的能力。組織應(yīng)設(shè)計可擴(kuò)展的流程，使人工智能能夠處理更大的數(shù)據(jù)量并適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。除了可擴(kuò)展性，這一支柱還鼓勵探索創(chuàng)新的人工智能應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會。通過優(yōu)先考慮可擴(kuò)展性和創(chuàng)新，組織可以實(shí)現(xiàn)效率改進(jìn)、市場差異化，并挖掘未開發(fā)的潛力。
這些方法利用人工智能技術(shù)提高效率、準(zhǔn)確性和創(chuàng)新，在人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下應(yīng)用于各個行業(yè)。提出的支柱解決了影響自動化和流程優(yōu)化成功的關(guān)鍵方面。這些支柱作為一個指導(dǎo)框架，為組織提供了一種結(jié)構(gòu)化的方法來應(yīng)對整合自動化和優(yōu)化流程的復(fù)雜領(lǐng)域。通過擁抱這些支柱，企業(yè)可以創(chuàng)建一個結(jié)合技術(shù)、人類協(xié)作、戰(zhàn)略愿景和倫理考慮的整體方法。這種融合帶來了一個以效率、創(chuàng)新和可持續(xù)增長為特征的數(shù)字時代未來。
人工智能的擴(kuò)展和發(fā)展正在引領(lǐng)新一輪的創(chuàng)新、自動化和數(shù)據(jù)隱私與安全問題。雖然人工智能在促進(jìn)日常任務(wù)和提供救生服務(wù)方面的潛力不可否認(rèn)，但缺乏透明度和收集的大量數(shù)據(jù)引發(fā)了政府和組織需要緊急解決的嚴(yán)重問題。政府、組織和個人都有責(zé)任保護(hù)數(shù)據(jù)隱私和安全。政府應(yīng)制定法規(guī)和條款，保護(hù)個人數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問，使其僅對經(jīng)過驗證和可信的實(shí)體可用。組織必須遵守政府制定的法規(guī)和最佳實(shí)踐，以確保數(shù)據(jù)安全和隱私的最高水平。他們還應(yīng)確保收集的數(shù)據(jù)僅用于收集目的，并且不會暴露于未經(jīng)授權(quán)的訪問。人們應(yīng)了解其數(shù)據(jù)的使用方式，并保護(hù)關(guān)鍵信息，如社會安全號碼和信用卡信息，免受未經(jīng)授權(quán)的披露。用于處理和解釋數(shù)據(jù)的算法是人工智能中與數(shù)據(jù)隱私和安全相關(guān)的主要挑戰(zhàn)之一（Bini, 2018, p.2358–2361）。它們可以識別趨勢并做出關(guān)于人們行為和特征的決策，這威脅到個人數(shù)據(jù)的隱私。這些算法應(yīng)經(jīng)過仔細(xì)研究并符合法律，以確保未經(jīng)個人同意不得使用其數(shù)據(jù)。人工智能研究的一個關(guān)鍵主題是創(chuàng)建既可解釋又可理解的系統(tǒng)（Sultan, Elgharib, Tavares, Jessri, Basile, 2020, p. 849–856）。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，人工智能研究人員必須使用計算機(jī)可理解的表示和方法，如符號和統(tǒng)計人工智能、自然語言處理（NLP）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）。雖然人工智能為社會帶來了許多好處，但政府、組織和個人必須采取必要措施，確保數(shù)據(jù)隱私和安全不受損害。政府必須制定適當(dāng)?shù)姆ㄒ?guī)，組織應(yīng)采取積極措施，確保收集的信息得到負(fù)責(zé)任和安全的使用。最后，個人應(yīng)了解其數(shù)據(jù)的使用情況，并對惡意行為者的潛在威脅保持警惕。
本研究的目的是探討人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念，并探討該過程的主要倫理方面。雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在定義和實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型上，但很少有研究徹底探討其潛在影響并對其進(jìn)行分類。數(shù)字革命和機(jī)器學(xué)習(xí)對風(fēng)險管理和供需評估產(chǎn)生了重大影響。這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)了跨多個供應(yīng)渠道的有效網(wǎng)絡(luò)，并有助于建立穩(wěn)定的供應(yīng)鏈。最終，它們的整合為利潤優(yōu)化和競爭優(yōu)勢提供了機(jī)會。自動化與流程優(yōu)化與人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的融合標(biāo)志著各行業(yè)組織的新時代。由人工智能算法驅(qū)動的智能自動化不僅簡化了日常任務(wù)，還增強(qiáng)了復(fù)雜決策能力。它和諧地融合了人類專業(yè)知識與機(jī)器能力。認(rèn)識到自動化和流程優(yōu)化不僅僅是工具——它們推動整體變革——至關(guān)重要。向協(xié)作、持續(xù)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)驅(qū)動思維的文化轉(zhuǎn)變對于成功整合至關(guān)重要。通過利用自動化、流程優(yōu)化和人工智能，企業(yè)可以重新構(gòu)想運(yùn)營，增強(qiáng)決策能力，并提供前所未有的價值。挑戰(zhàn)存在，但回報包括一個技術(shù)放大人類潛力、創(chuàng)新蓬勃發(fā)展、組織在人工智能驅(qū)動的世界中領(lǐng)先的未來。
Bini (2018) Bini, S. A. (2018).?人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和認(rèn)知計算：這些術(shù)語的含義及其對醫(yī)療保健的影響？, p. 2358-2361. The Journal of Arthroplasty.
Candelon (2022) Candelon, F. Reeves M. (2022).?人工智能驅(qū)動公司的崛起. Walter de Gruyter GmbH & Co KG.
Chesbrough (2007) Chesbrough, H. (2007).?為什么公司應(yīng)該擁有開放的商業(yè)模式, p.22. MIT Sloan Management Review.
Dibbern and Hirschheim (2020) Dibbern, J. Hirschheim, R. (2020). _引言：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代駕馭外包變革的浪潮. 信息系統(tǒng)外包：數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代》, p. 1-20.
Dumas et al. (2018) Dumas, M. La Rosa, M. Mendling, J. Reijers, H.A. (2018).?業(yè)務(wù)流程管理基礎(chǔ) Springer.
Dumas et al. (2018) Dumas, M., La Rosa, M. Mendling, J. Reijers, H.A. (2018).?業(yè)務(wù)流程管理基礎(chǔ)
Golab-Andrzejak (2023) Golab-Andrzejak, E. (2023). 人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型：營銷人員的工具、好處和挑戰(zhàn)——LPP案例研究, p. 397-404. Procedia Computer Science 219.
Gratzki (2023) Gratzki, W. (2023). 信息社會的現(xiàn)代挑戰(zhàn). Journal of Modern Science, 52(3), 458-477.?https://doi.org/10.13166/jms/174419
Heinze et al. (2018) Heinze, A. Griffiths, M. Fenton, A. Fletcher, G. (2018).?知識交流伙伴關(guān)系導(dǎo)致Hydro-X水處理公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型, p. 6-13. Ltd. Glob. Bus. Organ. Excell.
Hess et al. (2020) Hess, T. Matt, C. Benlian, A. Wiesb?ck, F. (2020).?制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的選項. 在戰(zhàn)略信息管理中, p. 151-173. Routledge.
IBM (2011) IBM. (2011). _數(shù)字化轉(zhuǎn)型：在數(shù)字與物理交匯處創(chuàng)建新的商業(yè)模式》; IBM: Armonk.
IDC (2015) IDC. (2015).?數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）：機(jī)遇與必然. IDC.
Kaur (2020) Kaur, C. (2020). _云計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）. 國際科學(xué)與研究雜志》, p. 19-22. 工程與技術(shù).
Lee (2020) Lee, J. W. Oh, S. J. (2020). _基于人工智能技術(shù)的保險科技和數(shù)字保險平臺成功案例分析：以中國平安保險集團(tuán)為例》, p. 71-90. Korea Intell. Inf. Syst. Soc.
Mahmood et al. (2019) Mahmood, F., Khan, A. Z., Khan, M. B. (2019)?數(shù)字組織轉(zhuǎn)型問題、挑戰(zhàn)和影響：十年系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述. Abasyn University Journal of social sciences.
Martinez-Rojas et al. (2021) Martinez-Rojas, A. Sánchez-Oliva J. López-Carnicer J. M. Jiménez-Ramírez A. (2021). Airpa: 支持人工智能驅(qū)動的RPA機(jī)器人執(zhí)行和維護(hù)的架構(gòu), p. 38-48. Springer International Publishing.
Masoodifar et al. (2023) Masoodifar, M. Arslan, I. K. Nurdan, A. (2023).?人工智能在全球商業(yè)及其溝通中的應(yīng)用. Journal of International Trade.
Matt et al. (2015) Matt, C. Hess, T. Benlian, A. (2015). _數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略. 商業(yè)與信息系統(tǒng)工程》, p. 339-343.
Moreira, Silvia, H. Mamede, S. Santos, A. (2023). 使用RPA進(jìn)行流程自動化——文獻(xiàn)綜述, p. 244-254. Procedia Computer Science 219.
Nguyen et al. (2021) Nguyen, T. H. Nguyen, V. H. Huy, D. T. N. (2021). _在數(shù)字化轉(zhuǎn)型概念中轉(zhuǎn)變大學(xué)管理模式》, p. 380-387. Rev. GeintecGest. Inov. E Tecnol.
Petrillo et al. (2022) Petrillo, A. De Felice, F. Achim M. V. Mirza, N. (2022).?數(shù)字化轉(zhuǎn)型：邁向新前沿和商業(yè)機(jī)會. BoD-Books on Demand.
Reis et al. (2018) Reis, J., Amorim, M., Melao, N., Matos, P. (2018) _數(shù)字化轉(zhuǎn)型：文獻(xiàn)綜述和未來研究指南. 信息系統(tǒng)與技術(shù)趨勢和進(jìn)展》, p. 411-421.
Rogers (2016) Rogers, D. L. (2016)?數(shù)字化轉(zhuǎn)型劇本：為數(shù)字時代重新思考您的業(yè)務(wù). Columbia University Press.
Sultan et al. (2020) Sultan, A. S. Elgharib, M. A. Tavares, T. Jeseri, M. Basile, J. R. (2020). 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在腫瘤病理學(xué)中的應(yīng)用, p. 849-856. Journal of Oral Pathology and Medicine.
Ughulu (2022) Ughulu, J. (2022).?人工智能（AI）在創(chuàng)業(yè)、自動化和擴(kuò)展業(yè)務(wù)中的作用. ScienceOpen Preprints.
Watson III et al. (2023) Watson III, Edward, F. Andrew, H. (2023). _企業(yè)和業(yè)務(wù)流程自動化》, p. 1385-1400. Springer International Publishing.
【睿觀：人工智能（AI）將驅(qū)動組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這一過程也涉及到倫理問題。我們不僅僅關(guān)注技術(shù)本身，更著重于如何通過AI優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、實(shí)現(xiàn)組織變革，以及如何負(fù)責(zé)任地應(yīng)用AI技術(shù)。
主要觀點(diǎn)：
數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)轉(zhuǎn)變：?數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個涉及人員、流程、治理和文化變革的多方面過程，而AI是這一過程中的關(guān)鍵驅(qū)動力。
AI驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心支柱：?AI驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的六大支柱，作為進(jìn)一步研究的貢獻(xiàn)：
1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察
2.無縫自動化
3.以人為本的協(xié)作
4.倫理和負(fù)責(zé)任的人工智能
5.戰(zhàn)略一致性
6.可擴(kuò)展性和創(chuàng)新
BPM與AI的結(jié)合：?論文闡述了業(yè)務(wù)流程管理（BPM）在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要性，并強(qiáng)調(diào)了AI如何增強(qiáng)BPM的各個階段，例如流程識別、分析、實(shí)施、監(jiān)控和優(yōu)化。AI使得流程自動化更加智能和靈活。
自動化與流程優(yōu)化的協(xié)同作用：?論文強(qiáng)調(diào)了自動化和流程優(yōu)化之間的協(xié)同作用，以及AI如何放大這種作用。AI不僅使自動化更加高效，還能通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測性見解實(shí)現(xiàn)流程的動態(tài)優(yōu)化。
倫理問題：?論文強(qiáng)調(diào)了在AI驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中需要重視倫理問題，特別是數(shù)據(jù)隱私、安全和算法公平性。它呼吁政府、組織和個人共同努力，確保AI的負(fù)責(zé)任使用。
研究方法：
論文采用了基于Web of Science數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)文獻(xiàn)綜述方法，對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理和分析。
主要貢獻(xiàn)：
論文的主要貢獻(xiàn)在于提出了人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支柱，為進(jìn)一步的理論和實(shí)證研究提供了框架。它也強(qiáng)調(diào)了在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中需要全面考慮倫理因素。
總結(jié)：
本文提供了關(guān)于人工智能驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面視角，強(qiáng)調(diào)了AI在優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、推動組織變革中的關(guān)鍵作用，并強(qiáng)調(diào)了倫理考量的重要性。它不僅對學(xué)術(shù)研究有價值，也對希望利用AI進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)具有指導(dǎo)意義。】
