數(shù)智時(shí)代的服務(wù)創(chuàng)新研究：述評(píng)與展望

吳心鈺，王 強(qiáng)，蘇中鋒

（西安交通大學(xué) 管理學(xué)院，西安 710049）

當(dāng)前，以人工智能（artificial intelligence，AI）、大數(shù)據(jù)（big data）為代表的數(shù)智技術(shù)在服務(wù)領(lǐng)域快速發(fā)展。例如，AI通過(guò)分析顧客行為和市場(chǎng)潛力優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高服務(wù)效率；聊天機(jī)器人和數(shù)字化助理與顧客進(jìn)行高效溝通等。數(shù)智技術(shù)在服務(wù)創(chuàng)新中的應(yīng)用是一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)，有巨大的市場(chǎng)價(jià)值［1-2］。數(shù)智時(shí)代的服務(wù)創(chuàng)新（以下簡(jiǎn)稱智能服務(wù)創(chuàng)新）已得到技術(shù)、營(yíng)銷、管理、倫理等領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。但現(xiàn)有研究大多從技術(shù)、應(yīng)用、影響等單一角度進(jìn)行分析，如AI、大數(shù)據(jù)在特定服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新、顧客對(duì)智能服務(wù)的接受度、使用機(jī)器人提升顧客體驗(yàn)過(guò)程中的挑戰(zhàn)等。為系統(tǒng)把握智能服務(wù)創(chuàng)新研究進(jìn)展，須對(duì)各領(lǐng)域相關(guān)研究進(jìn)行系統(tǒng)梳理和綜述，這對(duì)構(gòu)建理論體系、拓展現(xiàn)有研究、推動(dòng)企業(yè)實(shí)踐都具有重要價(jià)值。

通過(guò)對(duì)智能服務(wù)創(chuàng)新研究進(jìn)行全面梳理和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析，本文明確了智能服務(wù)創(chuàng)新的5個(gè)研究主題，即技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步、重塑服務(wù)與消費(fèi)、顧客接受度、員工和勞動(dòng)力市場(chǎng)、倫理道德與安全?；谥黝}及相關(guān)邏輯，建立了智能服務(wù)創(chuàng)新研究的整體框架，通過(guò)梳理現(xiàn)有研究成果形成對(duì)相關(guān)問(wèn)題的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)，回答了“數(shù)智時(shí)代如何推進(jìn)服務(wù)創(chuàng)新”這一熱點(diǎn)問(wèn)題。同時(shí)，本文還探討了現(xiàn)有研究的不足和未來(lái)的研究機(jī)會(huì)，為后續(xù)研究提供展望和參考。

1 智能服務(wù)創(chuàng)新

服務(wù)創(chuàng)新是由市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的為現(xiàn)有市場(chǎng)創(chuàng)造新服務(wù)或?yàn)楝F(xiàn)有服務(wù)尋找新市場(chǎng)的需求［3］，現(xiàn)已完成由商品主導(dǎo)邏輯（good-dominant/G-D logic）向服務(wù)主導(dǎo)邏輯（service-dominant/S-D logic）的轉(zhuǎn)變，更加關(guān)注服務(wù)交付過(guò)程而不是結(jié)果［4］。DEN HERTOG［5］從服務(wù)概念、客戶端界面、服務(wù)交付和技術(shù)4個(gè)維度考慮了服務(wù)創(chuàng)新，其中，技術(shù)對(duì)其他3個(gè)維度的創(chuàng)新推動(dòng)作用都是顯著的［6］。BARRAS［7-8］提出的“逆向產(chǎn)品周期”模型（reverse product cycle，RPC）分階段強(qiáng)調(diào)了技術(shù)在服務(wù)創(chuàng)新中的作用，第一階段使用技術(shù)改進(jìn)服務(wù)進(jìn)行漸進(jìn)性的過(guò)程創(chuàng)新，第二階段用于根本性的過(guò)程創(chuàng)新，第三階段運(yùn)用技術(shù)幫助企業(yè)創(chuàng)造新的服務(wù)用于最終的產(chǎn)品創(chuàng)新。

人工智能，是計(jì)算機(jī)用于模擬、延伸人的思維和適應(yīng)環(huán)境能力的一門創(chuàng)造性的技術(shù)［9］，隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，人工智能從輸入的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、分析和預(yù)測(cè)并做出合理輸出，并且逐漸具備實(shí)現(xiàn)決策、思考和情感交互等復(fù)雜任務(wù)的能力［10-11］。如今，服務(wù)業(yè)正處于提高生產(chǎn)率和服務(wù)工業(yè)化的拐點(diǎn)，作為一項(xiàng)基礎(chǔ)性和變革性的資源，數(shù)智技術(shù)與其他資源和能力的結(jié)合能夠?yàn)榉?wù)交換和創(chuàng)新創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)。

作為智能服務(wù)的提供者，WIRTZ等［10］將服務(wù)AI定義為可以與顧客交互、通信，并提供服務(wù)的具有自主性和適應(yīng)性的系統(tǒng)，并從應(yīng)用形式（虛擬/實(shí)體嵌入）、擬人化（外觀與人類的相似程度）、任務(wù)導(dǎo)向（計(jì)算和預(yù)測(cè)任務(wù)、情感交互任務(wù)等）3個(gè)角度對(duì)服務(wù)AI進(jìn)行了特征描述。相比人類員工，服務(wù)AI具有諸多好處。借助計(jì)算機(jī)大規(guī)模存儲(chǔ)和快速分析計(jì)算的能力，服務(wù)AI通過(guò)提供連續(xù)、及時(shí)、高效和更豐富的服務(wù)提升顧客消費(fèi)體驗(yàn)［10］，并依靠極低的邊際成本和24小時(shí)的工作模式，在規(guī)模應(yīng)用時(shí)減少企業(yè)人力和運(yùn)營(yíng)成本［12］，同時(shí)帶來(lái)新的市場(chǎng)和服務(wù)類別，推動(dòng)服務(wù)和產(chǎn)品創(chuàng)新，為社會(huì)帶來(lái)新的機(jī)遇［13］。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法與工具

本文以文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)為基礎(chǔ)，采用文獻(xiàn)回顧結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)智能服務(wù)創(chuàng)新研究進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，使用CiteSpace繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜，通過(guò)對(duì)比中英文關(guān)鍵詞詞頻和文獻(xiàn)回顧對(duì)研究現(xiàn)狀進(jìn)行整體把握，梳理研究熱點(diǎn)，建立整體框架，并對(duì)未來(lái)發(fā)展方向進(jìn)行展望。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文以“人工智能”“數(shù)智”“服務(wù)”“服務(wù)創(chuàng)新”“智能服務(wù)”“artificial intelligence”“digital intelligence”“service”“service innovation”“intelligent service”為關(guān)鍵詞，在中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)、EBSCO、Web of Science 進(jìn)行主題檢索，并在Journal of Marketing、Marketing Science、MIS Quarterly、Journal of Service Research 等期刊定向檢索。在刪除檢索結(jié)果中的重復(fù)論文及與本文主題不符的論文后，共獲得2009—2019年發(fā)表的2 787篇中文論文和1 939篇英文論文。

3 智能服務(wù)研究脈絡(luò)解析

3.1 熱點(diǎn)關(guān)鍵詞分析

本文使用CiteSpace 5.6.R2 軟件分別繪制了2009—2019 年國(guó)內(nèi)外智能服務(wù)創(chuàng)新研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜（見(jiàn)圖1與圖2）。圖中節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)大小代表關(guān)鍵詞詞頻，連接代表關(guān)鍵詞間的聯(lián)系。關(guān)鍵詞詞頻在一定程度上可以代表某領(lǐng)域的研究主題和熱點(diǎn)，作為文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的重要指標(biāo)，對(duì)于重點(diǎn)把握研究方向具有重要意義。

圖1 2009—2019年智能服務(wù)創(chuàng)新中文關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜Fig.1 Chinese keywords co-occurrence knowledge graph of intelligent service innovation from 2009 to 2019

圖2 2009—2019年智能服務(wù)創(chuàng)新英文關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜Fig.2 English keywords co-occurrence knowledge graph of intelligent service innovation from 2009 to 2019

中文關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜共有347個(gè)節(jié)點(diǎn)，451個(gè)連接，網(wǎng)絡(luò)密度為0.007 5。英文關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜共有54個(gè)節(jié)點(diǎn)，51個(gè)連接，網(wǎng)絡(luò)密度為0.035 6。英文關(guān)鍵詞圖譜比中文關(guān)鍵詞圖譜密度更大，主題更集中。對(duì)比國(guó)內(nèi)外智能服務(wù)創(chuàng)新關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜，國(guó)內(nèi)研究多對(duì)智能家居、智能電網(wǎng)、智能交通、圖書館等智能技術(shù)及其應(yīng)用進(jìn)行探討，對(duì)服務(wù)創(chuàng)新和相關(guān)模型、系統(tǒng)的研究相對(duì)欠缺。國(guó)外研究主要圍繞服務(wù)創(chuàng)新展開(kāi)，涉及服務(wù)價(jià)值共創(chuàng)、創(chuàng)新績(jī)效、接受度、影響與安全等方向，并在新一輪科技革命的背景下對(duì)系統(tǒng)和模型優(yōu)化、創(chuàng)新管理進(jìn)行了研究?？梢?jiàn)，國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)具有較大區(qū)別。究其原因，國(guó)外人工智能和大數(shù)據(jù)起步較早，特別是發(fā)達(dá)國(guó)家在基礎(chǔ)層和技術(shù)層的實(shí)力較強(qiáng)，近年來(lái)更加側(cè)重在基礎(chǔ)建設(shè)和研發(fā)創(chuàng)新方面的投入，更加重視技術(shù)創(chuàng)新、智能服務(wù)接受度、服務(wù)創(chuàng)新管理等領(lǐng)域的研究。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)人工智能快速發(fā)展，特別是“智能制造2025”的提出，人工智能廣泛應(yīng)用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，不斷拓展新的應(yīng)用場(chǎng)景，應(yīng)用層企業(yè)快速發(fā)展，因此更加注重對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的研究，從中文關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜來(lái)看，主要涉及圖書館、智能電網(wǎng)、智能家居、智能交通、智能手機(jī)等方面，呈現(xiàn)出內(nèi)容分散、視角單一等問(wèn)題?？傮w來(lái)說(shuō)，技術(shù)和社會(huì)的不同發(fā)展階段對(duì)智能服務(wù)創(chuàng)新的研究重點(diǎn)和發(fā)展方向具有重要影響，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)和視角具有較大區(qū)別。

3.2 研究主題分析

在對(duì)大量智能服務(wù)創(chuàng)新研究進(jìn)行篩選、整理和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析后，本文梳理和總結(jié)了代表性研究成果，明確了智能服務(wù)創(chuàng)新的5個(gè)研究主題：技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步、重塑服務(wù)與消費(fèi)、顧客接受度、員工和勞動(dòng)力市場(chǎng)、倫理道德與安全。

3.2.1 技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步 AI起源于自動(dòng)化技術(shù)，以往廣泛應(yīng)用于簡(jiǎn)單重復(fù)的場(chǎng)景，如工業(yè)流水線、自助服務(wù)等，利用效率提升、成本節(jié)約及便利性等優(yōu)勢(shì)獲取創(chuàng)新機(jī)會(huì)［14］。HUANG和RUST［11］從任務(wù)角度對(duì)AI的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測(cè)，AI將從機(jī)械化任務(wù)開(kāi)始，逐個(gè)層級(jí)地實(shí)現(xiàn)分析、理解和情感交互任務(wù)。機(jī)械化任務(wù)對(duì)應(yīng)簡(jiǎn)單、標(biāo)準(zhǔn)化和重復(fù)性的工作，機(jī)器不了解環(huán)境，也不會(huì)自動(dòng)更新；分析任務(wù)需要信息獲取、邏輯推理和決策的能力；理解任務(wù)需要進(jìn)行創(chuàng)造性地思考，并具有適應(yīng)變化情境和不斷學(xué)習(xí)的能力；最高階段的AI具有情感交互的能力，即識(shí)別和理解他人情緒，做出適當(dāng)反應(yīng)并影響他人情緒。

AI 的進(jìn)步得益于大數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)的支持下，算法得以被客觀地度量和持續(xù)地改進(jìn)［15］，機(jī)器獲得了不斷學(xué)習(xí)的能力，并且可以完成大量非常規(guī)的認(rèn)知任務(wù)。另外，數(shù)智技術(shù)與其他技術(shù)和軟硬件的結(jié)合不斷推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。例如，高精度傳感器和射頻識(shí)別作為物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵部件成為大數(shù)據(jù)的重要來(lái)源，云計(jì)算為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、流轉(zhuǎn)和挖掘搭建了平臺(tái)，硬件的提升幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的手工任務(wù)［16-17］。

RAFAELI等［18］劃分了3代技術(shù)創(chuàng)新，即自動(dòng)化技術(shù)（標(biāo)準(zhǔn)化）、思維技術(shù)（基于認(rèn)知的個(gè)性化）和感覺(jué)技術(shù)（基于情感的個(gè)性化），AI是介于任務(wù)自動(dòng)化和環(huán)境感知之間的連續(xù)變量［19］，當(dāng)前研究更加關(guān)注服務(wù)接觸中的情感交互。隨著技術(shù)水平和顧客需求的進(jìn)一步提升，數(shù)智技術(shù)正在以更廣泛的方式為顧客提供定制化的、理想的服務(wù)，推動(dòng)服務(wù)過(guò)程創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新。

3.2.2 重塑服務(wù)與消費(fèi) 智能服務(wù)創(chuàng)新正在迅速融入人類工作和生活，在零售、教育、交通、通訊、醫(yī)療健康、法律、公共服務(wù)等領(lǐng)域開(kāi)辟新市場(chǎng)和新機(jī)遇，具有巨大的應(yīng)用潛力［20-23］。例如，服務(wù)AI通過(guò)提供下一個(gè)最佳購(gòu)物建議（next-best offers，NBO）、數(shù)字廣告程序化購(gòu)買，以及潛在客戶預(yù)測(cè)性分析使得銷售行為更加高效；車牌識(shí)別、交通信號(hào)系統(tǒng)、警用機(jī)器人、無(wú)人駕駛顛覆傳統(tǒng)出行方式和商業(yè)模式；智能客服、智慧營(yíng)業(yè)廳、人臉識(shí)別推動(dòng)客戶服務(wù)和企業(yè)辦公走向智能化；數(shù)智技術(shù)輔助保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，優(yōu)化投資組合。

當(dāng)前微觀層面的智能服務(wù)創(chuàng)新研究大多關(guān)注服務(wù)接觸的場(chǎng)景，數(shù)智技術(shù)通過(guò)改變信息和資源的傳遞方式重塑服務(wù)交付過(guò)程，提供新的價(jià)值主張，產(chǎn)生服務(wù)創(chuàng)新活動(dòng)。AHEARNE 和RAPP［24］將服務(wù)AI 定義為特定于員工、以員工為中心、員工—顧客共享、以顧客為中心和特定于顧客的技術(shù)連續(xù)體。AI、一線員工和顧客在互動(dòng)中進(jìn)行價(jià)值共創(chuàng)，包括3種方式：AI直接與顧客接觸；AI協(xié)助一線員工來(lái)提供服務(wù)；AI在后臺(tái)為一線員工提供信息、協(xié)助決策和提供服務(wù)。技術(shù)對(duì)服務(wù)創(chuàng)新的影響是漸進(jìn)或激進(jìn)的［25］，AI與一線員工的不同交互方式將帶來(lái)不同方面的創(chuàng)新。

智能服務(wù)創(chuàng)新一方面提升了服務(wù)效率和顧客消費(fèi)體驗(yàn)，同時(shí)也存在著潛在的負(fù)面影響，包括災(zāi)難性服務(wù)故障、泄露隱私、降低人類社會(huì)技能等。舉例來(lái)說(shuō)，老年人與社交機(jī)器人進(jìn)行日常溝通交流來(lái)減少孤獨(dú)感，提高生活質(zhì)量，但存在進(jìn)一步社會(huì)隔離的風(fēng)險(xiǎn)［26］；教育機(jī)器人在陪伴孩子成長(zhǎng)的同時(shí)，可能會(huì)因角色定義的不準(zhǔn)確影響認(rèn)知發(fā)展［27］。

3.2.3 顧客接受度 以往對(duì)技術(shù)接受度的研究大多關(guān)注自助服務(wù)或單一技術(shù)。傳統(tǒng)的技術(shù)接受模型（technology acceptance model，TAM）［28］指出，顧客使用新技術(shù)的意圖取決于其對(duì)感知有用性和感知易用性的評(píng)估。關(guān)于自助服務(wù)技術(shù)（self-service technology，SST）的研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新特征和個(gè)體差異通過(guò)角色清晰度（是否知道如何使用SST）、動(dòng)機(jī)（內(nèi)在和外在的驅(qū)動(dòng)力）和能力（是否具有使用SST的能力和資源）的中介作用影響人們對(duì)SST 的采用意愿［29］。VENKATSH 等［30］建立了整合的技術(shù)接受模型UTAUT（unified theory of acceptance and use of technology）。隨著數(shù)字化和智能化的不斷推進(jìn)，服務(wù)型企業(yè)和組織逐步將數(shù)智技術(shù)應(yīng)用到服務(wù)交付中，數(shù)智技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)最大的不同在于更加關(guān)注技術(shù)的情感和社會(huì)價(jià)值［31］。學(xué)者們基于傳統(tǒng)技術(shù)接受模型，結(jié)合智能服務(wù)的特點(diǎn)，調(diào)整并加入新的影響因素，試圖建立智能服務(wù)接受模型。

DAVENPORT 等［19］發(fā)現(xiàn)，任務(wù)特征、顧客特征和獨(dú)特性忽視是影響智能服務(wù)接受度的重要因素。WIRTZ等［10］從TAM、社會(huì)—情感（感知人性、感知社會(huì)互動(dòng)、感知社會(huì)存在）和關(guān)系（信任、融洽）的角度對(duì)服務(wù)機(jī)器人的顧客接受度進(jìn)行了討論。GURSOY 等［32］基于認(rèn)知評(píng)價(jià)理論和認(rèn)知失調(diào)理論建立AIDUA（AI device use acceptance）模型，用于描述顧客在服務(wù)接觸中接受智能服務(wù)的心里路徑，提出社會(huì)影響、享樂(lè)動(dòng)機(jī)和擬人化水平通過(guò)影響性能預(yù)期和使用難度影響顧客對(duì)智能服務(wù)的接受度。此外，獨(dú)特性動(dòng)機(jī)、社會(huì)影響和認(rèn)知過(guò)程、先前經(jīng)歷也是重要影響因素［33-35］。

自動(dòng)化心理學(xué)發(fā)現(xiàn)，在很多情況下，即使在已經(jīng)知曉智能設(shè)備相比人類員工能夠提供更高水平服務(wù)的前提下，人們也更傾向于選擇人類服務(wù)，并更多地重視人類員工提出的建議。在兩者犯了同樣錯(cuò)誤時(shí)，人們對(duì)智能設(shè)備會(huì)更快地失去信心［36］。當(dāng)對(duì)服務(wù)結(jié)果不滿意時(shí)，顧客通常希望與人而非與機(jī)器進(jìn)行交互［18］。例如，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，已經(jīng)有證據(jù)顯示，AI在某些醫(yī)療診斷方面的應(yīng)用表現(xiàn)已經(jīng)超越人類醫(yī)生，但醫(yī)生和消費(fèi)者的信任度和接受度仍然很低，因?yàn)槭褂肁I輔助設(shè)備會(huì)被認(rèn)為專業(yè)不足以及忽視服務(wù)對(duì)象的獨(dú)特性［37］。人們更信賴有實(shí)體嵌入的AI，基于UVH（uncanny valley hypothesis）理論，適度的擬人化更容易引起顧客共鳴，從而提高顧客接受度，但當(dāng)機(jī)器人外形更加擬人化時(shí)，顧客會(huì)感到不安，并引發(fā)消費(fèi)補(bǔ)償反應(yīng)［38-39］。人們對(duì)使用智能設(shè)備有所保留，同時(shí)這種保留意識(shí)會(huì)隨智能化水平的提高而增加［37］。

顧客進(jìn)行消費(fèi)決策不僅追求消費(fèi)結(jié)果最大化，常常更關(guān)注消費(fèi)過(guò)程。基于自我信號(hào)理論，具有強(qiáng)烈身份意識(shí)的顧客拒絕使用服務(wù)AI，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為服務(wù)AI的使用會(huì)阻礙消費(fèi)結(jié)果的內(nèi)部歸因［40］，而提高對(duì)使用者技能的需求可以增強(qiáng)消費(fèi)者的內(nèi)部歸因［41］。研究者從顧客和服務(wù)AI兩方面進(jìn)行了探究，結(jié)果表明，結(jié)果的責(zé)任歸因?qū)⒂绊戭櫩蛯?duì)服務(wù)質(zhì)量和品牌的感知以及再次購(gòu)買的意愿［42-43］，該項(xiàng)研究有助于提升服務(wù)質(zhì)量和顧客滿意度。

3.2.4 員工和勞動(dòng)力市場(chǎng) 當(dāng)機(jī)器有能力完成人類工作時(shí)，低技能的崗位將被替代，員工感到恐慌并極度期望認(rèn)同感，這通常來(lái)源于對(duì)技術(shù)認(rèn)知的不準(zhǔn)確、對(duì)自主權(quán)的困惑和社會(huì)技術(shù)盲目性［44］。LI等［45］的研究表明，員工對(duì)AI 和機(jī)器人的感知與離職意愿正相關(guān)。BROUGHAM 和HAAR［46］的研究表明，員工的STARA（smart technology，artificial intelligence，robotics，and algorithms）感知將使其產(chǎn)生被低估和不被重視的負(fù)面認(rèn)知，從而影響職業(yè)滿意度、心理健康和幸福感。員工對(duì)智能化的感知已經(jīng)成為職業(yè)規(guī)劃的重要考慮因素。

數(shù)智技術(shù)以極快的速度對(duì)制造業(yè)的部分工作進(jìn)行了取代，技能和工資兩極分化，勞動(dòng)力從制造業(yè)向服務(wù)業(yè)快速轉(zhuǎn)移［47-49］。然而，這種取代還在繼續(xù)。FREY和OSBORNE［15］從手工/認(rèn)知任務(wù)和常規(guī)/非常規(guī)任務(wù)兩個(gè)維度對(duì)未來(lái)各類工作受到智能化替代的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，美國(guó)多達(dá)47%的工作面臨自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn)，包括銷售、服務(wù)員、會(huì)計(jì)、飛行員、司機(jī)、公務(wù)員等，但涉及復(fù)雜感知和操作、創(chuàng)造力和社會(huì)智力的任務(wù)不太可能在未來(lái)10年或20年內(nèi)被技術(shù)所取代。同時(shí)，一些職業(yè)也面臨間接的風(fēng)險(xiǎn)，例如，無(wú)人駕駛可能會(huì)對(duì)航空業(yè)和酒店業(yè)產(chǎn)生不利影響。

數(shù)智技術(shù)對(duì)工作的取代不是絕對(duì)的，伴隨傳統(tǒng)服務(wù)方式的更新，新的工作將被創(chuàng)造。AI無(wú)法取代人類的社會(huì)角色和作用，兩者將互相補(bǔ)充和增強(qiáng)。例如，針對(duì)不同消費(fèi)群體，AI和人力提供不同類型的服務(wù)、AI輔助人類達(dá)到更高的效用水平，AI完成人類不想做或危險(xiǎn)的工作等［11，50］。人類勞動(dòng)力更趨于完成理解和情感交互任務(wù)，溝通能力、勸說(shuō)能力、時(shí)間管理能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、談判能力等特定于人的能力將被強(qiáng)調(diào)和重視。部分崗位的替代必然會(huì)引發(fā)新的崗位需求，大量新的工作將產(chǎn)生于人類與AI 的協(xié)作過(guò)程［51-53］。

3.2.5 倫理道德與安全 在服務(wù)情境中，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于服務(wù)接觸中產(chǎn)生的大量交易數(shù)據(jù)和顧客特征數(shù)據(jù)。隱私問(wèn)題是智能設(shè)備使用的關(guān)鍵阻礙之一，許多研究對(duì)此進(jìn)行了討論。例如，如今很多智能設(shè)備可以獨(dú)立于人類輸入來(lái)工作，然而是否揭露以及何時(shí)揭露其身份需要在降低服務(wù)效率和損害顧客對(duì)服務(wù)提供商的信任間權(quán)衡［54-55］。用戶需要提供更多高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得個(gè)性化收益，由此引發(fā)個(gè)性化—隱私悖論［56-58］。另外，隱私問(wèn)題是否需要法律的監(jiān)管，還是僅僅依靠市場(chǎng)就可以實(shí)現(xiàn)適度監(jiān)管以兼顧消費(fèi)者、企業(yè)和社會(huì)的利益仍然是當(dāng)前需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

技術(shù)的不成熟、算法的不透明以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題將造成潛在的算法偏見(jiàn)。例如，微軟聊天機(jī)器人TAY 存在性別和種族歧視，Amazon 評(píng)估應(yīng)聘者的軟件對(duì)女性有所歧視。算法偏見(jiàn)不利于數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用［59］。首先，當(dāng)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和信用評(píng)估等場(chǎng)合出現(xiàn)算法歧視時(shí)，對(duì)個(gè)人利益具有不利影響。其次，當(dāng)前大多人工智能算法仍然是黑盒模型，計(jì)算機(jī)不具備人類動(dòng)態(tài)決策和感覺(jué)的能力，是否發(fā)生歧視以及歧視的根源難以判斷。當(dāng)人們無(wú)法解釋機(jī)器行為的內(nèi)部算法原理時(shí)，會(huì)降低對(duì)智能設(shè)備的接受度［60］。

另外，道德與安全問(wèn)題也是智能服務(wù)創(chuàng)新研究的關(guān)鍵問(wèn)題。公司決策受到道德方面的影響和驅(qū)動(dòng)，對(duì)數(shù)據(jù)隱私程度的選擇會(huì)影響企業(yè)戰(zhàn)略［54］，例如，在多大程度上犧牲數(shù)據(jù)收益以獲得良好的企業(yè)形象，將數(shù)智技術(shù)用于犯罪和性取向判斷是否道德。智能服務(wù)引發(fā)相關(guān)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和責(zé)任問(wèn)題，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重大課題之一就是與現(xiàn)有法律和道德體系進(jìn)行博弈［61］。AI 如何影響就業(yè)與工資？AI 在人類社會(huì)中應(yīng)該具有何種角色？如何界定人工智能背景下的責(zé)任？這些都是當(dāng)前智能服務(wù)創(chuàng)新領(lǐng)域急需解決的問(wèn)題。

各主題及主要內(nèi)容如表1所示。

表1 研究主題及主要內(nèi)容Tab.1 Research topics and main content

4 研究框架與研究機(jī)會(huì)

4.1 研究框架的提出

基于5個(gè)主題及相關(guān)邏輯，本文建立了智能服務(wù)創(chuàng)新研究的整體框架，如圖3所示。關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步使得AI逐漸勝任分析決策、情感交互等更高層級(jí)的任務(wù)，服務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展也更加關(guān)注這些技能。AI、人類員工與顧客以不同的交互方式重塑服務(wù)內(nèi)容和提供方式，在服務(wù)接觸中進(jìn)行價(jià)值共創(chuàng)和創(chuàng)新，對(duì)員工銷售行為和顧客購(gòu)買行為都具有重大影響，相關(guān)研究涉及顧客接受度的前因與后果、自動(dòng)化心理學(xué)、服務(wù)結(jié)果的責(zé)任歸因、員工對(duì)智能化的感知等，為進(jìn)一步發(fā)展智能服務(wù)創(chuàng)新提供理論和實(shí)踐指導(dǎo)。智能服務(wù)必然會(huì)引發(fā)倫理道德與安全問(wèn)題，相關(guān)研究對(duì)保障技術(shù)應(yīng)用和社會(huì)穩(wěn)定必不可少。該框架系統(tǒng)清晰地呈現(xiàn)了智能服務(wù)創(chuàng)新研究現(xiàn)狀，對(duì)系統(tǒng)地把握研究進(jìn)展、深入和豐富現(xiàn)有研究、拓展研究方向具有重要意義。

圖3 智能服務(wù)創(chuàng)新相關(guān)研究整合框架Fig.3 Research integration framework for intelligent service innovation

4.2 研究機(jī)會(huì)展望

服務(wù)智能化在應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)得到充分證明，但作為新興研究領(lǐng)域，研究的深度和廣度仍待拓展。同時(shí)，技術(shù)的提升將帶來(lái)新的服務(wù)方式、商業(yè)模式和社會(huì)文化，也將引發(fā)新的問(wèn)題和研究方向，例如服務(wù)AI的角色定位、如何賦予機(jī)器情感、新的倫理道德問(wèn)題等。立足于建立的整體框架，從現(xiàn)有不足出發(fā)，本文提出6點(diǎn)展望并舉例說(shuō)明（見(jiàn)表2），以期為后續(xù)研究提供參考與啟示。

續(xù) 表

4.2.1 智能服務(wù)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)化 當(dāng)前，智能服務(wù)快速發(fā)展，但從研發(fā)到應(yīng)用，從商業(yè)化到產(chǎn)業(yè)化仍面臨很多挑戰(zhàn)。張晶晶等［62］在服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜述中提到，高成本、產(chǎn)品同質(zhì)化、產(chǎn)品可靠性低、人機(jī)交互水平不足、供應(yīng)鏈不完善等問(wèn)題嚴(yán)重阻礙智能服務(wù)的應(yīng)用和推廣，為推動(dòng)智能服務(wù)向?qū)嵱没?、商業(yè)化轉(zhuǎn)型，同時(shí)更加凸顯其規(guī)模優(yōu)勢(shì)，應(yīng)對(duì)此進(jìn)行深入調(diào)查和研究，不斷升級(jí)智能服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，將智能服務(wù)與現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，推動(dòng)智能工廠、智能商業(yè)和智能社會(huì)建設(shè)，并探討適合中國(guó)的智能服務(wù)發(fā)展模式。

4.2.2 人機(jī)交互模式 人機(jī)交互程度、角色定位以及責(zé)任劃分涉及技術(shù)應(yīng)用、倫理道德、法制規(guī)范等諸多問(wèn)題。LI等［45］的研究表明，智能服務(wù)發(fā)展的最大障礙是機(jī)器如何獲得像人類一樣分析思考和情感交流的能力，但現(xiàn)有對(duì)人機(jī)交互中情感的研究十分有限，未來(lái)應(yīng)加大相關(guān)研究投入。同時(shí)，由于服務(wù)AI與傳統(tǒng)自助服務(wù)設(shè)備等非智能化工具在情感交互等方面具有關(guān)鍵性區(qū)別［31，63］，先前對(duì)自助服務(wù)設(shè)備的研究成果不能完全適用于智能服務(wù)，因此，未來(lái)應(yīng)對(duì)以智能服務(wù)為核心的服務(wù)創(chuàng)新展開(kāi)更加深入的理論和實(shí)踐研究，并探索由機(jī)器人主導(dǎo)的服務(wù)場(chǎng)景。

4.2.3 智能服務(wù)接受模型 當(dāng)前研究對(duì)影響顧客接受度的前因進(jìn)行了諸多討論，但大多是定性分析，缺乏實(shí)證，并存在研究視角不完善和缺乏系統(tǒng)討論的問(wèn)題。WIRTZ 等［10］從宏觀、中觀、微觀層次對(duì)比了服務(wù)AI和一線員工的關(guān)鍵屬性，指出機(jī)器人特征、社會(huì)情感和關(guān)系因素也是影響顧客接受度的重要前因變量。KANDA等［27］研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)孩子將機(jī)器人當(dāng)作朋友時(shí)將會(huì)與之建立友好關(guān)系并持續(xù)互動(dòng)，而僅僅把它當(dāng)作玩具則會(huì)在5～7周后感到厭煩，因此顧客個(gè)人特征、服務(wù)類型、角色定位、接觸時(shí)間對(duì)顧客接受度也具有重要影響［32］，未來(lái)可以進(jìn)行深入研究和實(shí)證檢驗(yàn)［64］。另外，當(dāng)前對(duì)自主權(quán)感知和結(jié)果責(zé)任歸因的關(guān)注還很少，還沒(méi)有研究將重點(diǎn)放在責(zé)任歸因、接受度以及服務(wù)滿意度間的關(guān)系上［40-41，43］，未來(lái)可以從這些方向出發(fā)深入剖析，完善研究網(wǎng)絡(luò)。

4.2.4 影響和預(yù)測(cè)研究 當(dāng)前關(guān)于智能服務(wù)的影響研究大多從積極和消極方面分開(kāi)討論，在特定情境下如何平衡尚處于初步探索階段，且大多局限于定性分析而缺乏量化證據(jù)。另外，BROUGHAM和HAAR［46］的研究表明，即使大量學(xué)者和企業(yè)決策者已經(jīng)對(duì)未來(lái)由機(jī)器人和自動(dòng)化主導(dǎo)的服務(wù)和工作場(chǎng)景做出了預(yù)測(cè)，人們?nèi)匀徊惶嘈盼磥?lái)勞動(dòng)力市場(chǎng)可能發(fā)生的巨大改變，影響和預(yù)測(cè)研究將有助于個(gè)體更早地適應(yīng)新技術(shù)、識(shí)別行業(yè)潛力，以及調(diào)整職業(yè)期望和職業(yè)規(guī)劃?，F(xiàn)有研究大多從個(gè)人和社會(huì)角度展開(kāi)，未來(lái)也可以從經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等角度進(jìn)行考慮，例如智能服務(wù)是否會(huì)引發(fā)規(guī)模效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，對(duì)市場(chǎng)和經(jīng)濟(jì)有何影響等。同時(shí)，未來(lái)哪些工作面臨更高的被取代的風(fēng)險(xiǎn)，哪些新的工作將被創(chuàng)造，兩者能否平衡等一系列問(wèn)題，隨著技術(shù)的發(fā)展需要不斷的討論。

4.2.5 倫理體系與責(zé)任機(jī)制 信任感研究對(duì)推廣智能服務(wù)創(chuàng)新十分關(guān)鍵［10］，包括如何強(qiáng)化供需雙方的信任感、服務(wù)AI 與顧客之間信任感建設(shè)的前因與后效、如何減輕顧客的擔(dān)憂以及如何處理隱私泄露問(wèn)題等。孫魯平等［65］指出，智能服務(wù)正在向滿足顧客個(gè)性化需求的方向發(fā)展，因此對(duì)個(gè)性化—隱私悖論的研究也應(yīng)更為深入。當(dāng)前智能服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、檢測(cè)認(rèn)證等體系幾乎空白，建立全球范圍內(nèi)統(tǒng)一的人工智能倫理體系和責(zé)任機(jī)制，統(tǒng)一機(jī)器人身份認(rèn)證和行為規(guī)則，讓人工智能倫理與人類社會(huì)的倫理一致和兼容，是未來(lái)人工智能廣泛應(yīng)用需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。同時(shí)，政府應(yīng)該發(fā)揮好監(jiān)管和統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的作用，對(duì)智能服務(wù)的應(yīng)用和發(fā)展提供統(tǒng)一監(jiān)管和政策支持，推動(dòng)企業(yè)和社會(huì)向智能化轉(zhuǎn)型。

4.2.6 研究方法與量表開(kāi)發(fā) 目前智能服務(wù)創(chuàng)新研究大多為質(zhì)性和實(shí)證研究，在實(shí)證研究中，顧客接受度、兼容性、復(fù)雜度、動(dòng)機(jī)、智能化感知等大多數(shù)指標(biāo)的量表來(lái)自先前關(guān)于自助服務(wù)和信息技術(shù)的研究，然而，智能設(shè)備與傳統(tǒng)非智能化工具在功能和使用方式上具有顯著區(qū)別，這些針對(duì)傳統(tǒng)工具開(kāi)發(fā)的量表不能直接用于智能服務(wù)創(chuàng)新研究，目前還沒(méi)有開(kāi)發(fā)出適用和有效的量表用于全面評(píng)估智能服務(wù)的交互體驗(yàn)。同時(shí)，當(dāng)前實(shí)證研究常常使用喜好、滿意度、信任感等軟指標(biāo)，這類指標(biāo)由于主觀性和模糊性而難以測(cè)量，未來(lái)應(yīng)更多地使用準(zhǔn)確度、購(gòu)買率等硬指標(biāo)以提高可操作性［66］。另外，當(dāng)前研究主要是橫截面設(shè)計(jì)，在未來(lái)的研究中，可以采用案例分析、動(dòng)態(tài)跟蹤等方法開(kāi)展縱向研究驗(yàn)證模型的時(shí)間穩(wěn)定性和有效性。

5 討論與結(jié)論

數(shù)智技術(shù)不再局限于對(duì)簡(jiǎn)單、機(jī)械化任務(wù)的取代以提升工作效率和標(biāo)準(zhǔn)化程度，現(xiàn)已深入生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，涉及零售、教育、交通、金融、醫(yī)療健康、通信等領(lǐng)域，引起了多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域研究者和企業(yè)管理者的廣泛關(guān)注。長(zhǎng)期來(lái)看，未來(lái)數(shù)智技術(shù)最大的應(yīng)用市場(chǎng)在服務(wù)領(lǐng)域［62］，推動(dòng)智能服務(wù)創(chuàng)新應(yīng)用和研究已經(jīng)成為第四次工業(yè)革命的重要理論和實(shí)踐問(wèn)題。本文從技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步、重塑服務(wù)與消費(fèi)、顧客接受度、員工和勞動(dòng)力市場(chǎng)、倫理道德與安全5個(gè)研究主題出發(fā)，系統(tǒng)回顧和述評(píng)了當(dāng)前研究現(xiàn)狀，建立了智能服務(wù)創(chuàng)新研究的整體框架和研究脈絡(luò)，并從當(dāng)前研究不足出發(fā)，從智能服務(wù)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)化、人機(jī)交互模式、智能服務(wù)接受模型、影響和預(yù)測(cè)研究、倫理體系與責(zé)任機(jī)制、研究方法與量表開(kāi)發(fā)6個(gè)角度對(duì)研究機(jī)會(huì)進(jìn)行了分析與展望，為后續(xù)研究和企業(yè)實(shí)踐提供了參考和啟示。

本文的主要貢獻(xiàn)有如下3點(diǎn)。①通過(guò)系統(tǒng)梳理智能服務(wù)創(chuàng)新研究，總結(jié)歸納了代表性研究成果，明確了技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步、重塑服務(wù)與消費(fèi)、顧客接受度、員工和勞動(dòng)力市場(chǎng)、倫理道德與安全5個(gè)重要主題，并建立了當(dāng)前研究的整體框架和研究脈絡(luò)，幫助學(xué)者對(duì)各學(xué)科領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀建立系統(tǒng)和完整的認(rèn)識(shí)，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。②從該框架出發(fā)明確了現(xiàn)有研究的最新進(jìn)展及不足，并對(duì)未來(lái)的研究機(jī)會(huì)進(jìn)行了探討，為后續(xù)深入、系統(tǒng)的研究和實(shí)踐提供了重要參考，亦豐富了計(jì)算機(jī)科學(xué)、營(yíng)銷學(xué)、機(jī)器人學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科的文獻(xiàn)。③全面系統(tǒng)地回答了“人工智能如何推進(jìn)服務(wù)創(chuàng)新”這一熱點(diǎn)問(wèn)題，對(duì)推動(dòng)技術(shù)發(fā)展、服務(wù)創(chuàng)新、企業(yè)營(yíng)銷管理、社會(huì)立法、創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，以及增進(jìn)人類福祉具有重要意義，并為制造業(yè)企業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了實(shí)踐建議。

本文仍存在不足之處。首先，本文是基于研究主題所建立的整合框架，未來(lái)可以立足于更多的理論和實(shí)踐觀點(diǎn)豐富研究脈絡(luò)。其次，本文主要就近年來(lái)的研究結(jié)果進(jìn)行了述評(píng)和整合，隨著未來(lái)各領(lǐng)域相關(guān)研究的逐步積累，須對(duì)理論和研究發(fā)展的過(guò)程進(jìn)行更深入的述評(píng)與分析。