《现代财经-早读早分享》2021年4月6日周二（第1868期）

今天是2021年4月6日，星期二，农历二月二十五，美好的一天从阅读《现代财经-早读早分享》开始！

  以下内容是由《现代财经》编辑部根据国内外财经类门户网站相关资讯编辑整理而成（总第1868期）。原创不易，敬请尊重。谢谢鼓励。

1、强化科技硬实力，厚植创新软实力。“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出要“强化国家战略科技力量”，并从整合优化科技资源配置、加强原创性引领性科技攻关、持之以恒加强基础研究、建设重大科技创新平台等方面，对如何强化国家战略科技力量进行了科学谋划。本报今起推出“院士访谈录”专栏，邀请两院院士畅谈“十四五”期间强化国家战略科技力量的重点和难点。（中国经济网-《经济日报》）

• 蔡子微评：“硬科技”是衡量一个国家科技创新实力的标尺，也是我国创新驱动发展战略的关键环节。从内在需求看，中国经济发展到今天这个规模，如果还走以前的发展道路，就会出现内卷化问题，必须从“要素驱动”转向“创新驱动”。从外部压力看，中国发展到今天，已经“动了别人的奶酪”，对我国科技和经济发展进行打压的外部压力日趋常态化。

• 话题关注：科技硬实力与创新软实力的协同研究

2、业界：国企要把握数字化变革趋势，构建创新驱动发展新抓手。近年来，国有企业借助信息化新技术，积极进行数字化转型，在产品创新数字化、生产运营智能化、用户服务敏捷化、产业体系生态化上迈出坚实步伐。同时也要看到，国企数字化转型是一项系统化工程，需要打破企业信息壁垒、建立统一的数据标准挖掘数据价值，加速培育数字化转型人才，形成适合自身特点、系统成熟、端到端的行业细分解决方案。（人民网）

• 蔡子微评：对国有企业来说，数字化转型不仅仅是技术层面的迭代升级，更是企业经营理念、战略、组织、运营等全方位的变革。国有企业只有在理解数字化转型的重要性基础上，结合自身产业特点，探索出个性化的数字化方案，才能进一步激活企业的市场活力和创新能动性。 

• 话题关注：“十四五”期间国有企业数字化转型路径探讨

3、“双千兆”，用得上也要用得好。日前，工业和信息化部印发《“双千兆”网络协同发展行动计划（2021-2023年）》（以下简称《行动计划》），提出用三年时间，基本建成全面覆盖城市地区和有条件乡镇的“双千兆”网络基础设施，实现固定和移动网络普遍具备“千兆到户”能力。实现“双千兆”网络协同发展，有哪些难点需要解决？“千兆到户”后，将会给我们的生产生活带来哪些变化？（人民日报海外版）

• 蔡子微评：欲戴王冠，必承其重。5G网络和千兆光网创新业务应用是全球性难题，我国在“双千兆”建设与发展按下快进键的同时，也意味着目前国内在该领域的发展已无成熟模式和经验借鉴。如何在发展过程中注重商业模式探索和业务应用创新，将是下一阶段面临的全新的探索和挑战。

• 话题关注：关于推进“双千兆”网络协同发展背后的思考

4、深入体验告别走马观花，定制旅游是如何走向大众的？近年来，定制旅游逐渐走入大众视野，成为日益受到游客青睐的旅游方式。定制旅游不能和高端旅游画等号，旅游定制师需要根据游客的预算，为其“量身定制”，匹配相应的旅游资源。行业报告显示，定制旅游的用户不只是局限于大城市，价格门槛也在降低。定制旅游走向大众，得益于众多市场主体的进入，未来也需要建立更多的行业标准和权威的第三方评价机制。（工人日报）

• 蔡子微评：互联网平台的兴起，个性化服务和价格上的优势让定制旅游逐渐走入大众视野，也让其成为旅游业高质量发展的必然要求。但定制旅游不是大众旅游的对立面，旅游业只有认可“团队旅游也有高端产品，定制旅游也有大众市场”，才能真正实现定制旅游的高质量繁荣。

• 话题关注：旅游业黑马——定制旅游如何助力行业发展

5、熊猫专列、红色旅游专线......清明小长假中短途出行旺盛。清明小长假3日开启，旅客探亲、踏青祭祖等出行需求旺盛。从2日起，为期4天的铁路清明小长假运输启动，预计4天内全国铁路发送旅客4970万人次。各地打造踏春赏花、红色旅游、乡村观光等各具特色的旅游线路，满足旅客出行需求。（央广网）

• 蔡子微评：旅游，拥有庞大的国内市场需求。有些政策，如果能够巧借旅游之手，打造新型旅游消费场景，在潜移默化中实现政策目的，不失为一种双赢之举。

• 话题关注：如何创造新型旅游消费场景？

6、共享经济迎来盈利时代。4月1日愚人节这天，怪兽充电（NASDAQ:EM）成功赴美上市，成为共享充电宝第一股，其发行价为8.5美元，收盘之后每股达8.54美元，市值达到21.3亿美元。在优客工场（NASDAQ:UK）赴美上市之后，国内又迎来又一个共享经济上市案例。从2016年开始，共享经济开始出现，随后在野蛮发展后逐渐退潮，甚至一度被认为是一项不赚钱，占据社会资源的生意，尽管备受质疑，但从怪兽充电为代表的业绩中，共享经济似乎迎来了赚钱时代。（36氪）

• 蔡子微评：共享经济作为一种新兴商业模式，背后蕴含的“平台”“服务”等元素具有较大的市场价值和发展潜力，但也不容忽视其高风险性、高淘汰率、高集中性的特征。几乎所有的共享模式都曾经历过从无到有的急速扩张，又不约而同地面对资本退潮、行业洗牌。如何在这场看似简单的游戏中笑到最后，避免“画地为牢”，显然是每个共享企业都亟待思考的问题。

• 话题关注：基于共享经济的商业模式与前景研究

7、酱香热了 谁在跟风？房产老板跨界买酒厂，酒业“大佬”集体扩产。2020年的酱酒领域，酒业“航母”贵州茅台仍高速航行；郎酒、习酒销售都达百亿体量；国台、钓鱼台、金沙高速增长……赤水河畔热闹非常之下，是蠢蠢欲动的业外资本。从多位酒业人士处了解到，4月即将到来的成都春季糖酒会，已经有多家酱酒领域的展商摩拳擦掌，等待“出圈”。（成都商报）

• 蔡子微评：无论是业外资本还是“同行”入局，白酒行业凭借着营业能力较强、现金流较好，对抗周期性能力较高的优势，成为了资本们缓解业绩压力的“逍遥散”、上市企业掉队生的“回魂丹”。但值得注意的是，即便区域酒企不断扩张并染指资本市场，除了要有个性化发展的支撑外，还需要市场层面作为支撑条件。否则，仅仅单靠品牌扩张、资本输出以及市场拓展，尽管会带来大量融资，但企业核心竞争力会逐渐降低。

• 话题关注：酱酒“真香”：资本投资白酒企业真能“一本万利”吗？

8、冲击下沉酒店市场：哈啰为何无法停止复刻美团？据媒体日前报道，哈啰于近期在合肥、成都等城市推出自有品牌住宿业务“哈啰小旅馆”和“哈啰酒店”。而更早之前，哈啰出行关联公司上海钧丰网络科技有限公司申请注册“哈啰轻酒店”、“哈啰公寓”、“哈啰客栈”、“哈啰小旅馆”等相关商标。这是哈啰继团购、打车、快送、订票等多种新业务后，再度向美团靠近的一步，颇有几分“美团有的，我都得有”的意思。（新浪财经）

• 蔡子微评：对于注册用户高达4亿的共享单车老大哈罗来说，眼下“哈啰版OYO”故事，更像是其为上市做最后冲刺。只不过，从眼下来看，哈啰此前探索的新业务尚未燃出火花，这一场醒不来的“美团梦”终究是能美梦成真，还是支离破碎，还得交由时间来定夺。

• 话题关注：哈罗“美团梦”背后的生意经

9、“随心飞”并不随心：机票问题多，消费者投诉难。多家航空公司“随心飞”机票业务牺牲用户体验赚人气，终将得不偿失。花费三四千元购买“随心飞”“快乐飞”机票套餐服务，就能在一段时间里、一定条件下，不限次数飞行。去年以来，多家航空公司打出了这样的机票业务新模式。那么，“随心飞”“快乐飞”是不是真的给消费者带来快乐和随心？（央视网）

• 蔡子微评：金杯银杯不如口碑，若以牺牲用户体验为代价推销产品，终将得不偿失。航空公司还需拿出诚意，善始善终解决用户体验过程中遇到的问题，只有以用户体验为中心的创新和设计才能真正赢得市场。

• 话题关注：印钞能力一般的“随心飞”,为何让航空公司前仆后继?

10、暴涨31倍热炒国产球鞋 ，涨幅有多大泡沫就有多大。所谓“炒鞋”，简单来说就是把鞋买回来，不穿，等到价格上涨时再卖出。一些产量少的爆款运动鞋，一转手就能卖高价。近日，“炒鞋”这个词又成了微博等社交平台上的热词，而这次的对象，是李宁、安踏等国货，有的“鞋价”甚至暴涨31倍。当买国产走向“炒”国产，这背后与爱国的关系不大，而更多只是赤裸裸的投机冲动。（红星新闻）

• 蔡子微评：对于一双普普通通的鞋来说，涨幅有多大，泡沫就有多大。炒鞋的风险并无国别之分，没有一个真正具有市场竞争力的产品是靠“炒”出来的。对于仍需提升品牌力和质量的任何鞋企来说，继续好好做鞋，不负大众消费者的支持，这才是王道。

• 话题关注：炒鞋热：是“爱国主义”还是泡沫经济？

11、韩国LG电子召开理事会，正式宣布退出手机市场。4月5日上午，韩国LG电子召开理事会，正式宣布停止其手机业务。LG电子自1995年进入手机市场以来，曾推出多款流行一时的手机产品，市场占有率更一度占据全球前三的位置。但随后LG产品在激烈的市场竞争中逐渐遭到淘汰，从2015年第二季度开始至2020年第四季度，出现连续23个季度的亏损，累计亏损额已达291亿元人民币。（央视新闻）

• 蔡子微评：曾经是雄踞市场一时的手机霸主，十年来的积重难返。即使关注着产品科技的创新点和创意点，却忽视了那些创意正是消费者购机时关注的“痒点”而非决定性的“痛点”。尤其是LG对于中国市场的忽视，辉煌之时未曾在中国布局销售渠道，“酒香也怕巷子深”如今的手机行业已经进入成熟的充分竞争，既没有实现全网手机销售的覆盖，也没有实现线下市场的普及，最终错失了整个中国市场。

• 话题关注：LG 是如何在手机市场节节败退的？

12、手机校园管理如何做出最优解？近视率上升、沉迷网络和游戏、无法专心学习……随着手机的日常普及，学生使用手机对学校管理和学生发展带来诸多不利影响，引发社会关注。孩子的手机该怎么管？不少老师和家长为此感到头痛。（新华网）

• 蔡子微评：如果坐视不管，黑暗之手就会伸向中小学生。在几乎人人有手机的时代，如何“由堵到疏”，让学生科学理性地对待并合理利用手机，是在加强手机管理的同时必须要考虑的问题。

• 话题关注：手机校园管理的平衡点研究

  二、今日财经期刊佳作关注  

数智时代的服务创新研究：述评与展望

  导读  

当前，以人工智能（artificial intelligence，AI）、大数据（big data）为代表的数智技术在服务领域快速发展。例如，AI通过分析顾客行为和市场潜力优化业务流程、提高服务效率；聊天机器人和数字化助理与顾客进行高效沟通等。数智技术在服务创新中的应用是一个长期趋势，有巨大的市场价值［1-2］。数智时代的服务创新（以下简称智能服务创新）已得到技术、营销、管理、伦理等领域的广泛关注。但现有研究大多从技术、应用、影响等单一角度进行分析，如AI、大数据在特定服务领域的应用和创新、顾客对智能服务的接受度、使用机器人提升顾客体验过程中的挑战等。为系统把握智能服务创新研究进展，须对各领域相关研究进行系统梳理和综述，这对构建理论体系、拓展现有研究、推动企业实践都具有重要价值。

通过对智能服务创新研究进行全面梳理和文献计量学分析，本文明确了智能服务创新的5个研究主题，即技术的发展与进步、重塑服务与消费、顾客接受度、员工和劳动力市场、伦理道德与安全。基于主题及相关逻辑，建立了智能服务创新研究的整体框架，通过梳理现有研究成果形成对相关问题的系统认识，回答了“数智时代如何推进服务创新”这一热点问题。同时，本文还探讨了现有研究的不足和未来的研究机会，为后续研究提供展望和参考。

服务创新是由市场驱动的为现有市场创造新服务或为现有服务寻找新市场的需求［3］，现已完成由商品主导逻辑（good-dominant/G-D logic）向服务主导逻辑（service-dominant/S-D logic）的转变，更加关注服务交付过程而不是结果［4］。DEN HERTOG［5］从服务概念、客户端界面、服务交付和技术4个维度考虑了服务创新，其中，技术对其他3个维度的创新推动作用都是显著的［6］。BARRAS［7-8］提出的“逆向产品周期”模型（reverse product cycle，RPC）分阶段强调了技术在服务创新中的作用，第一阶段使用技术改进服务进行渐进性的过程创新，第二阶段用于根本性的过程创新，第三阶段运用技术帮助企业创造新的服务用于最终的产品创新。

人工智能，是计算机用于模拟、延伸人的思维和适应环境能力的一门创造性的技术［9］，随着大数据的不断发展，人工智能从输入的数据中学习、分析和预测并做出合理输出，并且逐渐具备实现决策、思考和情感交互等复杂任务的能力［10-11］。如今，服务业正处于提高生产率和服务工业化的拐点，作为一项基础性和变革性的资源，数智技术与其他资源和能力的结合能够为服务交换和创新创造新的机会。

作为智能服务的提供者，WIRTZ等［10］将服务AI定义为可以与顾客交互、通信，并提供服务的具有自主性和适应性的系统，并从应用形式（虚拟/实体嵌入）、拟人化（外观与人类的相似程度）、任务导向（计算和预测任务、情感交互任务等）3个角度对服务AI进行了特征描述。相比人类员工，服务AI具有诸多好处。借助计算机大规模存储和快速分析计算的能力，服务AI通过提供连续、及时、高效和更丰富的服务提升顾客消费体验［10］，并依靠极低的边际成本和24小时的工作模式，在规模应用时减少企业人力和运营成本［12］，同时带来新的市场和服务类别，推动服务和产品创新，为社会带来新的机遇［13］。

本文以文献计量学为基础，采用文献回顾结合数理统计的方法对智能服务创新研究进行描述性统计，使用CiteSpace绘制关键词共现知识图谱，通过对比中英文关键词词频和文献回顾对研究现状进行整体把握，梳理研究热点，建立整体框架，并对未来发展方向进行展望。

本文以“人工智能”“数智”“服务”“服务创新”“智能服务”“artificial intelligence”“digital intelligence”“service”“service innovation”“intelligent service”为关键词，在中国知网、万方数据库、EBSCO、Web of Science 进行主题检索，并在Journal of Marketing、Marketing Science、MIS Quarterly、Journal of Service Research 等期刊定向检索。在删除检索结果中的重复论文及与本文主题不符的论文后，共获得2009—2019年发表的2 787篇中文论文和1 939篇英文论文。

本文使用CiteSpace 5.6.R2 软件分别绘制了2009—2019 年国内外智能服务创新研究关键词共现知识图谱（见图1与图2）。图中节点代表关键词，节点大小代表关键词词频，连接代表关键词间的联系。关键词词频在一定程度上可以代表某领域的研究主题和热点，作为文献计量学的重要指标，对于重点把握研究方向具有重要意义。

图1 2009—2019年智能服务创新中文关键词共现知识图谱
Fig.1 Chinese keywords co-occurrence knowledge graph of intelligent service innovation from 2009 to 2019

图2 2009—2019年智能服务创新英文关键词共现知识图谱
Fig.2 English keywords co-occurrence knowledge graph of intelligent service innovation from 2009 to 2019

中文关键词共现知识图谱共有347个节点，451个连接，网络密度为0.007 5。英文关键词共现知识图谱共有54个节点，51个连接，网络密度为0.035 6。英文关键词图谱比中文关键词图谱密度更大，主题更集中。对比国内外智能服务创新关键词共现知识图谱，国内研究多对智能家居、智能电网、智能交通、图书馆等智能技术及其应用进行探讨，对服务创新和相关模型、系统的研究相对欠缺。国外研究主要围绕服务创新展开，涉及服务价值共创、创新绩效、接受度、影响与安全等方向，并在新一轮科技革命的背景下对系统和模型优化、创新管理进行了研究。可见，国内外研究热点具有较大区别。究其原因，国外人工智能和大数据起步较早，特别是发达国家在基础层和技术层的实力较强，近年来更加侧重在基础建设和研发创新方面的投入，更加重视技术创新、智能服务接受度、服务创新管理等领域的研究。与此同时，国内人工智能快速发展，特别是“智能制造2025”的提出，人工智能广泛应用于实体经济，不断拓展新的应用场景，应用层企业快速发展，因此更加注重对人工智能产业的研究，从中文关键词共现知识图谱来看，主要涉及图书馆、智能电网、智能家居、智能交通、智能手机等方面，呈现出内容分散、视角单一等问题。总体来说，技术和社会的不同发展阶段对智能服务创新的研究重点和发展方向具有重要影响，当前国内外研究热点和视角具有较大区别。

在对大量智能服务创新研究进行筛选、整理和文献计量学分析后，本文梳理和总结了代表性研究成果，明确了智能服务创新的5个研究主题：技术的发展与进步、重塑服务与消费、顾客接受度、员工和劳动力市场、伦理道德与安全。

3.2.1 技术的发展与进步 AI起源于自动化技术，以往广泛应用于简单重复的场景，如工业流水线、自助服务等，利用效率提升、成本节约及便利性等优势获取创新机会［14］。HUANG和RUST［11］从任务角度对AI的发展进行了预测，AI将从机械化任务开始，逐个层级地实现分析、理解和情感交互任务。机械化任务对应简单、标准化和重复性的工作，机器不了解环境，也不会自动更新；分析任务需要信息获取、逻辑推理和决策的能力；理解任务需要进行创造性地思考，并具有适应变化情境和不断学习的能力；最高阶段的AI具有情感交互的能力，即识别和理解他人情绪，做出适当反应并影响他人情绪。

AI 的进步得益于大数据，在数据的支持下，算法得以被客观地度量和持续地改进［15］，机器获得了不断学习的能力，并且可以完成大量非常规的认知任务。另外，数智技术与其他技术和软硬件的结合不断推动技术创新的发展。例如，高精度传感器和射频识别作为物联网的关键部件成为大数据的重要来源，云计算为数据存储、流转和挖掘搭建了平台，硬件的提升帮助机器人实现复杂的手工任务［16-17］。

RAFAELI等［18］划分了3代技术创新，即自动化技术（标准化）、思维技术（基于认知的个性化）和感觉技术（基于情感的个性化），AI是介于任务自动化和环境感知之间的连续变量［19］，当前研究更加关注服务接触中的情感交互。随着技术水平和顾客需求的进一步提升，数智技术正在以更广泛的方式为顾客提供定制化的、理想的服务，推动服务过程创新和产品创新。

3.2.2 重塑服务与消费 智能服务创新正在迅速融入人类工作和生活，在零售、教育、交通、通讯、医疗健康、法律、公共服务等领域开辟新市场和新机遇，具有巨大的应用潜力［20-23］。例如，服务AI通过提供下一个最佳购物建议（next-best offers，NBO）、数字广告程序化购买，以及潜在客户预测性分析使得销售行为更加高效；车牌识别、交通信号系统、警用机器人、无人驾驶颠覆传统出行方式和商业模式；智能客服、智慧营业厅、人脸识别推动客户服务和企业办公走向智能化；数智技术辅助保险业进行风险度量，优化投资组合。

当前微观层面的智能服务创新研究大多关注服务接触的场景，数智技术通过改变信息和资源的传递方式重塑服务交付过程，提供新的价值主张，产生服务创新活动。AHEARNE 和RAPP［24］将服务AI 定义为特定于员工、以员工为中心、员工—顾客共享、以顾客为中心和特定于顾客的技术连续体。AI、一线员工和顾客在互动中进行价值共创，包括3种方式：AI直接与顾客接触；AI协助一线员工来提供服务；AI在后台为一线员工提供信息、协助决策和提供服务。技术对服务创新的影响是渐进或激进的［25］，AI与一线员工的不同交互方式将带来不同方面的创新。

智能服务创新一方面提升了服务效率和顾客消费体验，同时也存在着潜在的负面影响，包括灾难性服务故障、泄露隐私、降低人类社会技能等。举例来说，老年人与社交机器人进行日常沟通交流来减少孤独感，提高生活质量，但存在进一步社会隔离的风险［26］；教育机器人在陪伴孩子成长的同时，可能会因角色定义的不准确影响认知发展［27］。

3.2.3 顾客接受度 以往对技术接受度的研究大多关注自助服务或单一技术。传统的技术接受模型（technology acceptance model，TAM）［28］指出，顾客使用新技术的意图取决于其对感知有用性和感知易用性的评估。关于自助服务技术（self-service technology，SST）的研究发现，创新特征和个体差异通过角色清晰度（是否知道如何使用SST）、动机（内在和外在的驱动力）和能力（是否具有使用SST的能力和资源）的中介作用影响人们对SST 的采用意愿［29］。VENKATSH 等［30］建立了整合的技术接受模型UTAUT（unified theory of acceptance and use of technology）。随着数字化和智能化的不断推进，服务型企业和组织逐步将数智技术应用到服务交付中，数智技术与传统技术最大的不同在于更加关注技术的情感和社会价值［31］。学者们基于传统技术接受模型，结合智能服务的特点，调整并加入新的影响因素，试图建立智能服务接受模型。

DAVENPORT 等［19］发现，任务特征、顾客特征和独特性忽视是影响智能服务接受度的重要因素。WIRTZ等［10］从TAM、社会—情感（感知人性、感知社会互动、感知社会存在）和关系（信任、融洽）的角度对服务机器人的顾客接受度进行了讨论。GURSOY 等［32］基于认知评价理论和认知失调理论建立AIDUA（AI device use acceptance）模型，用于描述顾客在服务接触中接受智能服务的心里路径，提出社会影响、享乐动机和拟人化水平通过影响性能预期和使用难度影响顾客对智能服务的接受度。此外，独特性动机、社会影响和认知过程、先前经历也是重要影响因素［33-35］。

自动化心理学发现，在很多情况下，即使在已经知晓智能设备相比人类员工能够提供更高水平服务的前提下，人们也更倾向于选择人类服务，并更多地重视人类员工提出的建议。在两者犯了同样错误时，人们对智能设备会更快地失去信心［36］。当对服务结果不满意时，顾客通常希望与人而非与机器进行交互［18］。例如，在医疗健康领域，已经有证据显示，AI在某些医疗诊断方面的应用表现已经超越人类医生，但医生和消费者的信任度和接受度仍然很低，因为使用AI辅助设备会被认为专业不足以及忽视服务对象的独特性［37］。人们更信赖有实体嵌入的AI，基于UVH（uncanny valley hypothesis）理论，适度的拟人化更容易引起顾客共鸣，从而提高顾客接受度，但当机器人外形更加拟人化时，顾客会感到不安，并引发消费补偿反应［38-39］。人们对使用智能设备有所保留，同时这种保留意识会随智能化水平的提高而增加［37］。

顾客进行消费决策不仅追求消费结果最大化，常常更关注消费过程。基于自我信号理论，具有强烈身份意识的顾客拒绝使用服务AI，因为他们认为服务AI的使用会阻碍消费结果的内部归因［40］，而提高对使用者技能的需求可以增强消费者的内部归因［41］。研究者从顾客和服务AI两方面进行了探究，结果表明，结果的责任归因将影响顾客对服务质量和品牌的感知以及再次购买的意愿［42-43］，该项研究有助于提升服务质量和顾客满意度。

3.2.4 员工和劳动力市场 当机器有能力完成人类工作时，低技能的岗位将被替代，员工感到恐慌并极度期望认同感，这通常来源于对技术认知的不准确、对自主权的困惑和社会技术盲目性［44］。LI等［45］的研究表明，员工对AI 和机器人的感知与离职意愿正相关。BROUGHAM 和HAAR［46］的研究表明，员工的STARA（smart technology，artificial intelligence，robotics，and algorithms）感知将使其产生被低估和不被重视的负面认知，从而影响职业满意度、心理健康和幸福感。员工对智能化的感知已经成为职业规划的重要考虑因素。

数智技术以极快的速度对制造业的部分工作进行了取代，技能和工资两极分化，劳动力从制造业向服务业快速转移［47-49］。然而，这种取代还在继续。FREY和OSBORNE［15］从手工/认知任务和常规/非常规任务两个维度对未来各类工作受到智能化替代的风险进行了预测，结果表明，美国多达47%的工作面临自动化的风险，包括销售、服务员、会计、飞行员、司机、公务员等，但涉及复杂感知和操作、创造力和社会智力的任务不太可能在未来10年或20年内被技术所取代。同时，一些职业也面临间接的风险，例如，无人驾驶可能会对航空业和酒店业产生不利影响。

数智技术对工作的取代不是绝对的，伴随传统服务方式的更新，新的工作将被创造。AI无法取代人类的社会角色和作用，两者将互相补充和增强。例如，针对不同消费群体，AI和人力提供不同类型的服务、AI辅助人类达到更高的效用水平，AI完成人类不想做或危险的工作等［11，50］。人类劳动力更趋于完成理解和情感交互任务，沟通能力、劝说能力、时间管理能力、团队协作能力、谈判能力等特定于人的能力将被强调和重视。部分岗位的替代必然会引发新的岗位需求，大量新的工作将产生于人类与AI 的协作过程［51-53］。

3.2.5 伦理道德与安全 在服务情境中，数据主要来源于服务接触中产生的大量交易数据和顾客特征数据。隐私问题是智能设备使用的关键阻碍之一，许多研究对此进行了讨论。例如，如今很多智能设备可以独立于人类输入来工作，然而是否揭露以及何时揭露其身份需要在降低服务效率和损害顾客对服务提供商的信任间权衡［54-55］。用户需要提供更多高质量的训练数据获得个性化收益，由此引发个性化—隐私悖论［56-58］。另外，隐私问题是否需要法律的监管，还是仅仅依靠市场就可以实现适度监管以兼顾消费者、企业和社会的利益仍然是当前需要重点解决的问题。

技术的不成熟、算法的不透明以及数据的质量问题将造成潜在的算法偏见。例如，微软聊天机器人TAY 存在性别和种族歧视，Amazon 评估应聘者的软件对女性有所歧视。算法偏见不利于数智技术的应用［59］。首先，当在风险评价和信用评估等场合出现算法歧视时，对个人利益具有不利影响。其次，当前大多人工智能算法仍然是黑盒模型，计算机不具备人类动态决策和感觉的能力，是否发生歧视以及歧视的根源难以判断。当人们无法解释机器行为的内部算法原理时，会降低对智能设备的接受度［60］。

另外，道德与安全问题也是智能服务创新研究的关键问题。公司决策受到道德方面的影响和驱动，对数据隐私程度的选择会影响企业战略［54］，例如，在多大程度上牺牲数据收益以获得良好的企业形象，将数智技术用于犯罪和性取向判断是否道德。智能服务引发相关经济、知识产权保护和责任问题，自动驾驶领域的重大课题之一就是与现有法律和道德体系进行博弈［61］。AI 如何影响就业与工资？AI 在人类社会中应该具有何种角色？如何界定人工智能背景下的责任？这些都是当前智能服务创新领域急需解决的问题。

各主题及主要内容如表1所示。

表1 研究主题及主要内容
Tab.1 Research topics and main content

基于5个主题及相关逻辑，本文建立了智能服务创新研究的整体框架，如图3所示。关键技术的进步使得AI逐渐胜任分析决策、情感交互等更高层级的任务，服务创新的发展也更加关注这些技能。AI、人类员工与顾客以不同的交互方式重塑服务内容和提供方式，在服务接触中进行价值共创和创新，对员工销售行为和顾客购买行为都具有重大影响，相关研究涉及顾客接受度的前因与后果、自动化心理学、服务结果的责任归因、员工对智能化的感知等，为进一步发展智能服务创新提供理论和实践指导。智能服务必然会引发伦理道德与安全问题，相关研究对保障技术应用和社会稳定必不可少。该框架系统清晰地呈现了智能服务创新研究现状，对系统地把握研究进展、深入和丰富现有研究、拓展研究方向具有重要意义。

图3 智能服务创新相关研究整合框架
Fig.3 Research integration framework for intelligent service innovation

服务智能化在应用领域已经得到充分证明，但作为新兴研究领域，研究的深度和广度仍待拓展。同时，技术的提升将带来新的服务方式、商业模式和社会文化，也将引发新的问题和研究方向，例如服务AI的角色定位、如何赋予机器情感、新的伦理道德问题等。立足于建立的整体框架，从现有不足出发，本文提出6点展望并举例说明（见表2），以期为后续研究提供参考与启示。

表2 未来研究展望
Tab.2 Future research prospects

续 表

4.2.1 智能服务创新产业化 当前，智能服务快速发展，但从研发到应用，从商业化到产业化仍面临很多挑战。张晶晶等［62］在服务机器人产业发展综述中提到，高成本、产品同质化、产品可靠性低、人机交互水平不足、供应链不完善等问题严重阻碍智能服务的应用和推广，为推动智能服务向实用化、商业化转型，同时更加凸显其规模优势，应对此进行深入调查和研究，不断升级智能服务应用场景，将智能服务与现代网络相结合，推动智能工厂、智能商业和智能社会建设，并探讨适合中国的智能服务发展模式。

4.2.2 人机交互模式 人机交互程度、角色定位以及责任划分涉及技术应用、伦理道德、法制规范等诸多问题。LI等［45］的研究表明，智能服务发展的最大障碍是机器如何获得像人类一样分析思考和情感交流的能力，但现有对人机交互中情感的研究十分有限，未来应加大相关研究投入。同时，由于服务AI与传统自助服务设备等非智能化工具在情感交互等方面具有关键性区别［31，63］，先前对自助服务设备的研究成果不能完全适用于智能服务，因此，未来应对以智能服务为核心的服务创新展开更加深入的理论和实践研究，并探索由机器人主导的服务场景。

4.2.3 智能服务接受模型 当前研究对影响顾客接受度的前因进行了诸多讨论，但大多是定性分析，缺乏实证，并存在研究视角不完善和缺乏系统讨论的问题。WIRTZ 等［10］从宏观、中观、微观层次对比了服务AI和一线员工的关键属性，指出机器人特征、社会情感和关系因素也是影响顾客接受度的重要前因变量。KANDA等［27］研究发现，当孩子将机器人当作朋友时将会与之建立友好关系并持续互动，而仅仅把它当作玩具则会在5～7周后感到厌烦，因此顾客个人特征、服务类型、角色定位、接触时间对顾客接受度也具有重要影响［32］，未来可以进行深入研究和实证检验［64］。另外，当前对自主权感知和结果责任归因的关注还很少，还没有研究将重点放在责任归因、接受度以及服务满意度间的关系上［40-41，43］，未来可以从这些方向出发深入剖析，完善研究网络。

4.2.4 影响和预测研究 当前关于智能服务的影响研究大多从积极和消极方面分开讨论，在特定情境下如何平衡尚处于初步探索阶段，且大多局限于定性分析而缺乏量化证据。另外，BROUGHAM和HAAR［46］的研究表明，即使大量学者和企业决策者已经对未来由机器人和自动化主导的服务和工作场景做出了预测，人们仍然不太相信未来劳动力市场可能发生的巨大改变，影响和预测研究将有助于个体更早地适应新技术、识别行业潜力，以及调整职业期望和职业规划。现有研究大多从个人和社会角度展开，未来也可以从经济学、管理学等角度进行考虑，例如智能服务是否会引发规模效应和网络效应，对市场和经济有何影响等。同时，未来哪些工作面临更高的被取代的风险，哪些新的工作将被创造，两者能否平衡等一系列问题，随着技术的发展需要不断的讨论。

4.2.5 伦理体系与责任机制 信任感研究对推广智能服务创新十分关键［10］，包括如何强化供需双方的信任感、服务AI 与顾客之间信任感建设的前因与后效、如何减轻顾客的担忧以及如何处理隐私泄露问题等。孙鲁平等［65］指出，智能服务正在向满足顾客个性化需求的方向发展，因此对个性化—隐私悖论的研究也应更为深入。当前智能服务标准、检测认证等体系几乎空白，建立全球范围内统一的人工智能伦理体系和责任机制，统一机器人身份认证和行为规则，让人工智能伦理与人类社会的伦理一致和兼容，是未来人工智能广泛应用需要重点关注的问题。同时，政府应该发挥好监管和统筹协调的作用，对智能服务的应用和发展提供统一监管和政策支持，推动企业和社会向智能化转型。

4.2.6 研究方法与量表开发 目前智能服务创新研究大多为质性和实证研究，在实证研究中，顾客接受度、兼容性、复杂度、动机、智能化感知等大多数指标的量表来自先前关于自助服务和信息技术的研究，然而，智能设备与传统非智能化工具在功能和使用方式上具有显著区别，这些针对传统工具开发的量表不能直接用于智能服务创新研究，目前还没有开发出适用和有效的量表用于全面评估智能服务的交互体验。同时，当前实证研究常常使用喜好、满意度、信任感等软指标，这类指标由于主观性和模糊性而难以测量，未来应更多地使用准确度、购买率等硬指标以提高可操作性［66］。另外，当前研究主要是横截面设计，在未来的研究中，可以采用案例分析、动态跟踪等方法开展纵向研究验证模型的时间稳定性和有效性。

数智技术不再局限于对简单、机械化任务的取代以提升工作效率和标准化程度，现已深入生产生活的各个方面，涉及零售、教育、交通、金融、医疗健康、通信等领域，引起了多个学科领域研究者和企业管理者的广泛关注。长期来看，未来数智技术最大的应用市场在服务领域［62］，推动智能服务创新应用和研究已经成为第四次工业革命的重要理论和实践问题。本文从技术的发展与进步、重塑服务与消费、顾客接受度、员工和劳动力市场、伦理道德与安全5个研究主题出发，系统回顾和述评了当前研究现状，建立了智能服务创新研究的整体框架和研究脉络，并从当前研究不足出发，从智能服务创新产业化、人机交互模式、智能服务接受模型、影响和预测研究、伦理体系与责任机制、研究方法与量表开发6个角度对研究机会进行了分析与展望，为后续研究和企业实践提供了参考和启示。

本文的主要贡献有如下3点。①通过系统梳理智能服务创新研究，总结归纳了代表性研究成果，明确了技术的发展与进步、重塑服务与消费、顾客接受度、员工和劳动力市场、伦理道德与安全5个重要主题，并建立了当前研究的整体框架和研究脉络，帮助学者对各学科领域的研究现状建立系统和完整的认识，为后续研究奠定了基础。②从该框架出发明确了现有研究的最新进展及不足，并对未来的研究机会进行了探讨，为后续深入、系统的研究和实践提供了重要参考，亦丰富了计算机科学、营销学、机器人学、心理学、社会学等学科的文献。③全面系统地回答了“人工智能如何推进服务创新”这一热点问题，对推动技术发展、服务创新、企业营销管理、社会立法、创造经济和社会效益，以及增进人类福祉具有重要意义，并为制造业企业和服务业企业的智能化转型提供了实践建议。

本文仍存在不足之处。首先，本文是基于研究主题所建立的整合框架，未来可以立足于更多的理论和实践观点丰富研究脉络。其次，本文主要就近年来的研究结果进行了述评和整合，随着未来各领域相关研究的逐步积累，须对理论和研究发展的过程进行更深入的述评与分析。

参 考 文 献

［1］ 简兆权，刘文.智能服务的概念内涵及实现路径［J］.管理现代化，2019，39（4）：101-104.

［2］ 肖挺，刘华，叶芃.制造业企业服务创新的影响因素研究［J］.管理学报，2014，11（4）：591-598.

［3］ MATTHEWS J，SHULMAN A D.Competitive advantage in public-sector organizations：explaining the public good/sustainable competitive advantage paradox［J］.Journal of Business Research，2005，58（2）：232-240.

［4］ LEHRER C，WIENEKE A，VOM BROCKE J，et al.How big data analytics enables service innovation：materiality，affordance，and the individualization of service［J］.Journal of Management Information Systems，2018，35（2）：424-460.

［5］ DEN HERTOG P.Knowledge-intensive business services as co-producers of innovation［J］.International Journal of Innovation Management，2000，4（4）：491-528.

［6］ RYU H-S，LEE J-N.Understanding the role of technology in service innovation：comparison of three theoretical perspectives［J］.Information&Management，2018，55（3）：294-307.

［7］ BARRAS R.Towards a theory of innovation in services［J］.Research Policy，1986，15（4）：161-173.

［8］ BARRAS R.Interactive innovation in financial and business services：the vanguard of the service revolution［J］.Research Policy，1990，19（3）：215-237.

［9］ 周志敏，纪爱华.人工智能：改变未来的颠覆性技术［M］.北京：人民邮电出版社，2017.

［10］ WIRTZ J，PATTERSON P G，KUNZ W H，et al.Brave new world：service robots in the frontline［J］.Journal of Service Management，2018，29（5）：907-931.

［11］ HUANG M-H，RUST R-T.Artificial intelligence in service［J］.Journal of Service Research，2018，21（2）：155-172.

［12］ COBOS L M，MEJIA C，OZTURK A B，et al.A technology adoption and implementation process in an indepen⁃dent hotel chain［J］.International Journal of Hospitality Management，2016，57：93-105.

［13］ 陈岩，张李叶子，李飞，等.智能服务对数字化时代企业创新的影响［J］.科研管理，2020，41（9）：51-64.

［14］ BITNER M，BROWN S，MEUTER M.Technology infusion in self-service encounters［J］.Journal of the Acade⁃my of Marketing Science，2000，28（1）：138-149.

［15］ FREY C B，OSBORNE M A.The future of employment：how susceptible are jobs to computerisation？［J］.Tech⁃nological Forecasting and Social Change，2016，114：254-280.

［16］ AKTER S，MICHAEL K，UDDIN M R，et al.Transforming business using digital innovations：the application of AI，blockchain，cloud and data analytics［J/OL］.Annals of Operations Research，2020［2020-05-04］.https：//doi.org/10.1007/s10479-020-03620-w.

［17］ BROWN E，RODENBERG N，AMEND J，et al.Universal robotic gripper based on the jamming of granular material［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，2010，107（44）：18809-18814.

［18］ RAFAELI A，ALTMAN D，GREMLER D D，et al.The future of frontline research：invited commentaries［J］.Journal of Service Research，2017，20（1）：91-99.

［19］ DAVENPORT T，GUHA A，GREWAL D，et al.How artificial intelligence will change the future of marketing［J］.Journal of the Academy of Marketing Science，2019，48（1）：24-42.

［20］ BUNDY A.Preparing for the future of artificial intelligence［J］.AI&Society，2017，32（2）：285-287.

［21］ MAKRIDAKIS S.The forthcoming artificial intelligence（AI）revolution：its impact on society and firms［J］.Futures，2017，90：46-60.

［22］ GROSZ B J，STONE P.A century-long commitment to assessing artificial intelligence and its impact on society［J］.Communications of the ACM，2018，61（12）：68-73.

［23］ AHEARNE M，JONES E，RAPP A，et al.High touch through high tech：the impact of salesperson technology usage on customer satisfaction and sales performance［J］.Management Science，2008，54（4）：671-685.

［24］ AHEARNE M，RAPP A.The role of technology at the interface between salespeople and consumers［J］.Journal of Personal Selling&Sales Management，2010，30（2）：111-120.

［25］ ORDANINI A，PARASURAMAN A.Service innovation viewed through a service-dominant logic lens：a concep⁃tual framework and empirical analysis［J］.Journal of Service Research，2011，14（1）：387-404.

［26］ ČAIĆ M，ODEKERKEN-SCHRÖDER G，MAHR D.Service robots：value co-creation and co-destruction in elderly care networks［J］.Journal of Service Management，2018，29（2）：178-205.

［27］ KANDA T，SATO R，SAIWAKI N，et al.A two-month field trial in an elementary school for long-term humanrobot interaction［J］.IEEE Transactions on Robotics，2007，23（5）：962-971.

［28］ DAVIS F D，BOGOZZI R P，WARSHAW P R.User acceptance of computer technology：a comparison of two theoretical models［J］.Management Science，1989，35（8）：982-1003.

［29］ BLUT M，WANG C，SCHOEFER K.Factors influencing the acceptance of self-service technologies：a metaanalysis［J］.Journal of Service Research，2016，19（4）：396-416.

［30］ VENKATESH V，THONG J，XU X.Consumer acceptance and user of information technology：extending the unified theory of acceptance and use of technology［J］.MIS Quarterly，2012，36：157-178.

［31］ VAN DOORN J ，MENDE M，NOBLE S M，et al.Domo arigato Mr.Roboto：emergence of automated social presence in organizational frontlines and customers’service experiences［J］.Journal of Service Research，2017，20（1）：43-58.

［32］ GURSOY D，CHI O H，LU L.Consumers acceptance of artificially intelligent（AI）device use in service delivery［J］.International Journal of Information Management，2019，49：157-169.

［33］ WAUGH M H.Sort of unique：uniqueness：the human pursuit of difference［J］.Journal of Personality Assess⁃ment，1980，45（4）：447-448.

［34］ VENKATESH V，DAVIS F D.A theoretical extension of the technology acceptance model：four longitudinal field studies［J］.Management Science，2000，46（2）：186-204.

［35］ MORGAN-THOMAS A，VELOUTSOU C.Beyond technology acceptance：brand relationships and online brand experience［J］.Journal of Business Research，2013，66（1）：21-27.

［36］ DIETVORST B J，SIMMONS J P，MASSEY C.Algorithm aversion：people erroneously avoid algorithms after seeing them err［J］.Journal of Experimental Psychology：General，2015，144（1）：114-126.

［37］ LONGONI C，BONEZZI A，MOREWEDGE C K.Resistance to medical artificial intelligence［J］.Journal of Consumer Research，2019，46（4）：629-650.

［38］ 邓卫斌，于国龙.社交机器人发展现状及关键技术研究［J］.科学技术与工程，2016，16（12）：163-170.

［39］ MENDE M，SCOTT M L，VAN DOORN J，et al.Service robots rising：how humanoid robots influence service experiences and elicit compensatory consumer responses［J］.Journal of Marketing Research，2019，56（4）：535-556.

［40］ LEUNG E，PAOLACCI G，PUNTONI S.Man versus machine：resisting automation in identity-based consumer behavior［J］.Journal of Marketing Research，2018，55（6）：818-831.

［41］ STETS J E，BURKE P J.Identity theory and social identity theory［J］.Social Psychology Quarterly，2000，63（3）：224-237.

［42］ JÖRLING M，BÖHM R，PALUCH S.Service robots：drivers of perceived responsibility for service outcomes［J］.Journal of Service Research，2019，22（4）：404-420.

［43］ WEINER B，NOTES A.Attributional thoughts about consumer behavior［J］.Journal of Consumer Research，2000，27（3）：382-387.

［44］ JOHNSON D G，VERDICCHIO M.AI anxiety［J］.Journal of the Association for Information Science and Tech⁃nology，2017，68（9）：2267-2270.

［45］ LI J，BONN M A，YE B H.Hotel employee’s artificial intelligence and robotics awareness and its impact on turnover intention：the moderating roles of perceived organizational support and competitive psychological climate［J］.Tourism Management，2019，73：172-181.

［46］ BROUGHAM D，HAAR J.Smart technology，artificial intelligence，robotics，and algorithms（STARA）：employees’perceptions of our future workplace［J］.Journal of Management & Organization，2018，24（2）：239-257.

［47］ BUERA F J，KABOSKI J P.The rise of the service economy［J］.American Economic Review，2012，102（6）：2540-2569.

［48］ AUTOR D H，DAVID D.The growth of low-skill service jobs and the polarization of the US labor market［J］.American Economic Review，2013，103（5）：1553-1597.

［49］ 孙早，侯玉琳.工业智能化如何重塑劳动力就业结构［J］.中国工业经济，2019（5）：61-79.

［50］ AUTOR D H.Why are there still so many jobs？The history and future of workplace automation［J］.Journal of Economic Perspectives，2015，29（3）：3-30.

［51］ CHUI M，MANYIKA J，MIREMADI M.Four fundamentals of workplace automation［J］.McKinsey Quarterly，2016（1）：50-57.

［52］ WILSON H J，DAUGHERTY P R.Collaborative intelligence：humans and AI are joining forces［J］.Harvard Business Review，2018，96（4）：114-123.

［53］ XIAO L，KUMAR V.Robotics for customer service：a useful complement or an ultimate substitute？［J］.Journal of Service Research，2019，24（1）：9-29.

［54］ MARTIN K D，MURPHY P E.The role of data privacy in marketing［J］.Journal of the Academy of Marketing Science，2017，45（2）：135-155.

［55］ MARTIN K D，BORAH A，PALMATIER R W.Data privacy：effects on customer and firm performance［J］.Journal of Marketing，2017，81（1）：36-58.

［56］ AWAD N F，KRISHNAN M S.The personalization privacy paradox：an empirical evaluation of information trans⁃parency and the willingness to be profiled online for personalization［J］.MIS Quarterly，2006，30（1）：13-28.

［57］ LEE J-M，RHA J-Y.Personalization-privacy paradox and consumer conflict with the use of location-based mobile commerce［J］.Computers in Human Behavior，2016，63：453-462.

［58］ 蒋玉石，张红宇，贾佳，等.大数据背景下行为定向广告（OBA）与消费者隐私关注问题的研究［J］.管理世界，2015（8）：182-183.

［59］ 杜娟.从“人机协同”看人工智能时代的新闻伦理构建［J］.社会科学研究，2019（4）：197-204.

［60］ CARABANTES M.Black-box artificial intelligence：an epistemological and critical analysis［J］.AI & Society，2020，35（2）：309-317.

［61］ 谢洪明，陈亮，杨英楠.如何认识人工智能的伦理冲突［J］.外国经济与管理，2019，41（10）：109-124.

［62］ 张晶晶，陈西广，高佼，等.智能服务机器人发展综述［J］.电子科学技术，2018（3）：83-96.

［63］ SCHERER A，WÜNDERLICH N V，VON WANGENHEIM F.The value of self-service：long-term effects of technology based self-service usage on customer retention［J］.MIS Quarterly，2015，39（1）：177-200.

［64］ OLIVEIRA T，FARIA M，THOMAS M A，et al.Extending the understanding of mobile banking adoption：when UTAUT meets TTF and ITM［J］.International Journal of Information Management，2014，34（5）：689-703.

［65］ 孙鲁平，张丽君，汪平.网上个性化推荐研究述评与展望［J］.外国经济与管理，2016，38（6）：82-99.

［66］ LUO X M，TONG S L，FANG Z，et al.Frontiers：machines vs.humans：the impact of artificial intelligence chat⁃bot disclosure on customer purchases［J］.Marketing Science，2019，38（6）：937-947.

第一作者：吴心钰（1997—），女，硕士研究生，研究方向为创新管理、服务创新、供应链管理、服务运营管理，xinyuwu_xjtu@163.com。

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三、健康生活

【健康小贴士】搓一搓，保健康：常搓脸，人不老。人的喜怒哀乐，首先从面部展现。因此很多面部表情丰富的人，会过早出现表情纹。而搓脸能促进人手部和脸部的血液循环，使手指更加灵活，面部皮肤也能获得更多营养，使人更年轻，比敷面膜方便多啦。特别建议大家在疲劳时搓一搓额头，不仅面部舒服，而且眼睛明亮，感觉神清气爽。【方法】将两手手掌指尖相对放在前额，从中线向两边单方向推搓，每天30~50下。此法可以清醒神志，延缓“抬头纹”的出现，早上醒来后操作更好。此外，搓脸还能刺激一些穴位，增强我们对外界和自身的感知。特别是对于老年人来说，他们的活动和表情都比年轻人要少，因此很多养生专家都建议老年人要多搓脸。

《现代财经-早读分享》是由《现代财经》天津财经大学学报编辑部编辑出版（总第1868期）

编辑整理：蔡子团队  

团队成员：高阳、徐姗姗、李莉、郭蔷、许思宁、马洪梅、蔡跀、陈晨、张晓丹、白晓萌、李茸茸、梁晓娟

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