企业数智服务化变革研究综述★

2024-04-07李文莲殷振华

现代工业经济和信息化 2024年1期

李文莲，殷振华，郭欣

（青岛理工大学商学院，山东青岛 266520）

0 引言

服务化转型作为企业应对经济下行压力、塑造独特竞争力、建立忠诚客户关系的战略举措，成为制造业升级、价值链转移的主要方式。数智时代的服务化变革离不开运用数智技术对企业业务、流程和结构的改造。数智技术可以通过提供新式和综合的服务来促进服务化。在企业变革实践中，数智化和服务化紧密依存。

但在学术研究中，由于服务化和数智技术应用分属不同的领域，两方面的研究在很大程度上是分立的。数智化与服务化变革之间的内在逻辑尚未得到深入系统地研究。直到 “数字服务化” 概念的出现，才开启了两个方面融合的研究。本文旨在探究这一领域（本文界定为数智服务化变革）以下问题：数智服务化的实践特点及内涵；已有研究的逻辑线索及结论；尚存在的研究缺口和未来走向。

1 数智服务化概念界定

数智化转型和服务化转型都会对企业产生深刻而复杂的影响，两者关系密切，但 “数智服务化” 作为反映这一新的企业变革实践的概念，其界定尚不清晰。企业数智服务化变革的主要实践特点表现为：企业服务的性质变得数字化且更智能；企业商业模式发生改变；依托对数据和信息的开发和利用，创造新的战略资源和形成新的竞争优势；企业启动产品全生命周期追踪检测与控制等流程以实现持续的服务。

基于Paschoua[1]等学者的研究，将数智服务化变革定义为：企业利用数智技术开发新的服务、改进现有服务、提高现有服务效率；并以此来转变商业模式和形成新的价值创造方式；从数据信息中创造价值、提升企业运营效率和社会绩效、追求企业竞争优势的过程。

2 数智服务化研究主题与脉络

2.1 数智服务化变革的驱动逻辑

2.1.1 数据和数智技术驱动

当今时代，数据已成为公认的核心资源，大数据应用成为企业发展的新动力。宏观层面上，数智技术深刻改变着社会生产效率和价值实现方式；企业层面上，数智技术从需求侧和供给侧同时改变着企业产业链、产品与服务提供方式以及企业与供应链的关系和状态[2]。

数智技术应用带来的有别于规模制造的变化：

1）利用链接和数据创造新价值。数字技术的广泛应用以及传感器等数字设备的普及，实现了企业内部生产的全价值链的互联、企业与供应链和消费者之间的互联，其间产生海量数据且人工智能等还可以在数据中进行学习和优化。

2）信息来源的多样化、实时化。企业可以深入到整个产品生命周期，实时获得信息，为更快地应对市场变化和改进产品与服务提供帮助。同时，产品应用中的数据反馈还可以保障产品的功能实现和故障排除。

3）生产更柔性、智能。数智技术的发展使定制化和模块化生产成为新趋势。智能机床、智能机器人等应用使得企业可以更加敏捷地改变企业的生产方向和规模，3D 打印技术的应用使企业可以低成本地提供单个产品的定制化服务[3]。

2.1.2 赋能服务型客户关系驱动

赋能服务型客户关系是营销领域前端消费环节的改变。服务超越单纯的买卖关系，成为维系企业与顾客关系的新纽带。服务纽带能够提升消费者的消费体验与价值。同时，由于消费者对于个性化的追求愈加强烈，过去企业的大规模批量生产模式不能满足消费需求，此时企业进行服务创新，与消费者建立密切联系将获得巨大的竞争优势。这种实践和理念的新发展驱动企业进行流程、文化、模式的变革。大数据和网络等技术的应用成为企业与每个顾客建立连接、提供个性化服务的必由之路。

2.1.3 数智—服务化交互驱动

数据资源获取和数智技术的广泛应用成为服务化战略实施的关键推动因素。数字化制造的发展可以产生企业的服务化趋势，从技术发展角度提出了技术可以带来的企业服务化变革。随着互联网尤其是移动互联网的高度繁荣，数智技术的外延变得非常广泛，云制造、 “互联网+” 等技术的发展对于企业实现服务转型的促进作用早已证实[4]。但企业因实施服务化战略而产生对数智技术需求的逻辑研究较少，缺乏对企业服务化要求企业数智技术提供支持这一现实的揭示。

2.1.4 情境驱动与影响因素

数智化商业模式和服务化商业模式的研究中都各自揭示了诸多的情境驱动与影响因素，这些因素主要包括：

1）个体因素—管理者和员工驱动、先前经验等；

2）组织因素—组织战略和文化、组织资源与能力等；

3）环境因素—行业特征、市场环境、技术动态性等。

但在数智服务化的相关研究中，这些因素如何发挥作用的问题涉及的还比较少。

2.2 数智服务化变革的路径与模式

2.2.1 数智能力的获得与提升

数智能力是企业变革的关键。企业的数字化能力可被划分为数据获取、使用、分析能力三个维度。企业提高数智技术和能力的方式有：

1）互联网平台战略。企业通过建设平台来共享企业的信息技术和服务，同时企业也可加入平台获得外部知识和能力从而实现依附性升级[5]。通过建立服务平台实现产业间的协调合作，为制造企业服务。或者依靠工业互联网平台来整合、优化和重构数据资源，推动价值共创、制造企业服务化、智能制造等一系列变革[6]。

2）企业数字化能力塑造与整合。企业通过购买服务或构建团队来构建自身数字化能力。

3）智能制造能力升级。智能制造并非简单应用数字技术提升效率和降低成本，更重要的是制造出承载数字技术和服务理念的产品，即关注制造过程同时也为消费者增加额外服务价值，为产品创新提供新的条件。这一过程需要企业物理部件、智能部件和连接部件的组接以及企业流程管理的系统配合。

2.2.2 组织与流程的数智化变革

数智服务化变革是技术应用创新和商业模式创新的统一，需要组织与流程的适应性变革提供支持。其一，企业的服务战略类型和企业组织结构的匹配。研究发现企业组织形态会随着企业服务战略的发展而变化，以支撑企业服务战略的实现。其二，适应数据、数字技术、服务等变化的企业流程改造。主要包括：

1）战略——以数字智能为依托的企业服务化战略布局；

2）组织——围绕数据的智能中心型组织；

3）营销——精准投送、服务性；

4）产品生产——价值共创、动态制造、顾客参与和个性化定制；

5）创新——成为日常经营的流程，基于数据和密切联系与合作方、顾客共同进行；

6）人力资源——员工数智服务理念的培养和员工共享化[7]。

2.2.3 价值链与业务的拓展创新

企业在价值链上的重新定位与业务的拓展创新是数智服务化变革的核心。基于 “微笑曲线” ，企业向产业链上下游移动，扩展业务，实现企业数智服务化转型，直至完全去制造化。但完全的去生产化并不适用所有企业，过分追求服务会导致产品品质下降而得不偿失。服务化制造。当前服务型制造的四个阶段：提供产品售后服务、个性化需求的差异性服务、客户参与的增值服务、产品服务系统的体验服务[8]。同时存在信息系统引入制造、强势领导等为起点的制造业数智服务化实现路径。

2.2.4 数智服务商业模式重构

1）产品定制化。这是应用最广泛的一种模式，生产柔性化、智能化以及组织结构改变，尤其3D 打印技术的日趋成熟，使得这种模式在小微企业中也可灵活应用。

2）基于数字产品入口的模式。通过企业的数字产品，建立起与消费者之间的联系，用户通过数字产品进入企业构建的服务平台。企业通过平台进行服务的提供，并且不断集聚顾客和积累数据，不断优化服务并形成生态。

3）基于共享的数智服务商业模式。企业提供平台、技术以及其他条件保障，平台参与者既有消费者也有产品的拥有者，在这个平台上基于数据匹配而进行交易，企业成为去中介化平台提供商或者新式租赁商[9]。除此之外，新的数智服务化商业模式也在不断涌现，不同的数智服务模式在同一企业也可同时并存。

2.3 数智服务化变革的结果与影响

2.3.1 企业层面的成效

1）数智技术和能力对于服务化转型的作用。数智技术对服务化战略的促进作用，表现为 “服务化悖论” 的克服。单纯的产品创新投入和服务化的协调依然会存在绩效短期内降低的问题，数智技术在一定程度上克服了导致 “悖论” 产生的企业业务流程转变、服务设计、资源整合与协同、组织变革方面的困难。

2）数智化对企业绩效的影响。数智技术对企业服务化财务和非财务绩效都有促进作用，如数字化转型可以通过促进服务化转型来提高企业的销售净利润和每股收益[10]。数智技术的应用通过显著提高企业动态能力以及推动资源拼凑的实施，实现企业服务化转型财务与非财务绩效的提升[11]；数智服务化可以通过提高组织韧性来提升组织的绩效变现。现有研究并不局限于数智服务化战略总体的研究，已经开始向着数字化、服务化分类研究转变；例如将数字化划分为前台数字化和后台数字化，分别指向客户和后端制造，两种数字化均可通过影响企业服务化转型来实现企业绩效增长[12]。

2.3.2 供应链、行业层面的影响

数智服务化变革不仅仅涉及企业自身的变革，还会影响到供应链系统、企业产业定位、制造业与服务业的融合。

1）企业供应链会随着企业数智服务化转型，基于交叉、依存的供需关系，围绕数据- 产品- 服务，将各类成员集合成共存共生的供应链生态系统，并且不断地引入新的产品和服务，系统中的同类企业也更加强调合作和共生。

2）企业在产业链中的定位同样受到数智服务化的影响。单体企业、集成企业与平台提供商，在选择不同的产品服务战略时，针对需要提供的产品、售前、售中、售后和托管服务在产业链中进行定位，与各种服务提供商、部件、子系统供应商和客户之间建立资金、服务、产品的联系。

3）制造业与服务业的融合。宏观来看，先进制造业与服务业之间的融合不断加深。从要素来看，服务特别是生产性服务作为制造业中间要素，投入越来越大，服务的投入产出在整个产业链中占比不断提升。企业层面来看，数智技术的应用使得企业转型步伐加快，很多制造企业转变成服务为主的企业或者成为生产性服务提供商，同样，很多服务企业也开始涉及生产环节。制造和服务的界限模糊，涌现出一些制造与服务业融合的新型企业[13]。

2.3.3 对环境与社会的影响

数字化与服务化能对环境产生积极的效益，如节约能源和减少排放。数字化、服务化与企业社会责任的研究早已成为研究的热点之一，如企业利用互联网、大数据分析向着 “循环经济” 发展，以此来提高资源效率、提高产品使用寿命、降低退出成本等。同时，数智服务化的研发可以为社会创造新的价值，如医学领域的可穿戴设备用来实时监测病人的情况。

但是，当前研究仍主要关注数智服务化如何创造新的商业机会和企业利益，对数智服务化与社会、环境利益相关主题的关注还比较少。因此，数智服务化融入循环经济的设计将是未来一个重要的研究主题。

2.4 数智服务化变革研究的视角与方法

2.4.1 研究对象

通过文献梳理发现，现有研究的关注对象主要是企业本体，特别是以产品为主要获利点的制造企业，消费者、产业链上下游等其他利益相关者视角的研究相对不足。其次，对企业整体数智化、服务化角度的研究颇多，对数智化、服务化进行深度分类研究的文献很少；缺乏对不同数智技术应用如何实现不同服务类别转型的研究。这使得研究结果对企业具体转型实践的现实指导性不强。

2.4.2 研究方法

从研究方法来看，大样本实证研究成为当前的主要研究方法，追求揭示独立变量的影响路径及效应；可以展示数智服务化商业模式转变复杂性的案例研究比较薄弱。定性研究大多集中于著名的实力雄厚的大型代表性企业，对于中小制造企业的商业模式转型的研究较少，使得研究结论存在一定的局限性。值得关注的是，组态分析方法是揭示复杂因果关系的主要研究方法，适用于研究数智技术与服务化不同类型之间的匹配效果。服务可以划分为很多不同的类型，如基础服务、中级服务、高级服务。从现有研究看，数智技术普遍会对中高级服务产生关键影响，极少关注初级服务。除服务化分类外，数智化服务的深入研究将基于数智技术分类转向不同的侧重，如前端数字化和后端数字化。不同侧重的数智化也会使得企业服务类型有所不同。

3 研究框架

通过对已有研究的回顾发现，数智服务化变革的研究已经初具体系。对数智服务化变革的驱动因素、路径模式、结果影响、视角方法等相关研究进行结构化和逻辑化连接，可以构建起一个总体研究体系框架（见图1），如此，可以直观地展示现有研究主题和彼此之间的逻辑关系，并发现一些尚未涉及或深入研究的领域（图中虚线框表示）。

图1 数智服务化研究整合框架

总体来看，企业数智服务化实践来自于前端和后端两种力量的共同驱动，对应于研究的两条逻辑线索：

1）从数据、数字营销、企业与消费者服务等营销传播学的角度出发，揭示前端变化引发的数智服务化变革。

2）从数字技术、智能制造技术等出发，从制造、提供角度研究企业的组织架构变化、数智能力获取、企业模式选择、产生的绩效和产业变动等。两条线索统一于价值创造这一底层逻辑，统一于数智技术应用-服务化- 组织变革的融合实践。但是影响企业数智服务化变革价值导向及行动选择的个人、组织和社会环境等深层因素的作用机制及效果的研究尚比较缺乏。

数智服务化变革作为一种商业模式创新，其视野已突破企业边界而立足于价值网络；然而，当前研究在与消费者、其他利益相关者关联方面的考虑还比较欠缺；数智服务化变革的社会和环境影响应该得到足够的重视；数智服务化可能给变革攸关各方带来的一些负面或消极的影响和问题同样需要关注。

数智服务化变革环境、驱动与路径的复杂性决定了组态分析方法引入的必要性，基于数智化与服务化深度结构的组合匹配研究，既能为企业解决具体的现实问题，又能对数智服务化本体研究在内部一致性方面做出理论贡献。

4 展望

4.1 数智服务化作为一种新的企业变革实践的理念、特征、机理的进一步探究

虽然当前研究已经提出了数字服务化的概念，但是在意义上仍然是被作为 “数字化” 和 “服务化” 的组合来理解。数智服务化作为一种具有特定含义和特征的企业变革新趋势，也可以认为产生了一种新的数智服务商业模式类型，或者说造就了一种新型的数智服务化企业，其融合创新的理念、价值创造的思想与方法需要作为一个独立的领域展开研究。

4.2 丰富实证、案例和各种新视角、新方法的研究

当前研究主要从意义、价值、逻辑层面对数智服务化变革做出一些推论。未来的实证研究可以从复杂模型入手，丰富案例研究，特别是对一般或实力较弱企业的关注。同时要重视数智服务化带来的非财务的、社会的与环境的影响，还要注意到变革可能引发的对企业（例如品牌定位与核心能力侵蚀）、利益相关者（例如合作关系协调冲突）、消费者（例如平台垄断、数据滥用、数据隐私、数据鸿沟）的负面影响或问题。此外，组态、匹配等新的分析手段应该更多应用到当前数智服务化变革研究中，发挥其多路径、复杂因果分析的优势。