智能体 AI 时代的数字商业模式演进

[解读]

伴随 AI 智能体出现的新商业模型揭示了企业价值创造的进阶路径：从单纯用 AI 辅助现有流程，到让 AI 作为客户的“代理人”自主管理财富或服务，再到动态组装模块甚至编排整个生态系统。

同时结合案例生动展示了这种演进：从用 AI 回答 FAQ（Existing+），进阶到自主升级套餐（Customer Proxy），最终目标是让智能体全权负责个性化营销活动（Orchestrator）。

这提示企业管理者：转型的终局不是加 AI，而是构建能够代表客户意图自主行动的业务闭环。

如果你的企业正在不断变化的技术格局中寻求转型，请放心，你并不孤单。MIT 信息系统研究中心（CISR）最近的一份研究简报概述了商业模式如何演变以跟上人工智能进步的步伐，以及成功驾驭变革需要什么。

原始的数字商业模式

要理解 AI 时代的新商业模式，首先需要拆解旧模式。2013 年，MIT CISR 研究员 Peter Weill 和 Stephanie Woerner 确定了四种数字商业模式：

供应商（Supplier）：通过第三方销售产品的公司，如制造商。
全渠道（Omnichannel）：拥有数字和实体存在的公司，如零售商和银行。
模块化生产者（Modular Producers）：提供即插即用产品或服务的公司，如支付服务提供商。
生态系统驱动者（Ecosystem Drivers）：在特定客户领域（如住房）提供首选目的地并将客户与提供商连接起来的公司。

过去 12 年这些模式发生了重大转变，主导或参与数字生态系统的公司变得比传统实体卖家普遍得多。聚焦于企业的主导模式，供应商和全渠道商业模式如今已不太普遍，而采用生态系统驱动者商业模式的公司已从 2013 年的 12% 增长到 2025 年的 58%。很大程度上，这是因为这些公司是四种模式中唯一收入增长超过行业平均水平的。

这些转变，加上各种形式 AI 的迅速采用——机器学习加上智能体（agentic）、生成式和机器人 AI——促使了新商业模式框架的开发。

AI 时代的 4 种商业模式

为了更新框架，Weill、Woerner 以及同事 Ina Sebastian 和 Gayan Benedict 使用了 2013 年至 2025 年间从 2,378 家公司获得的调查数据，将商业模式组织成四个新类别。他们使用一家假设的金融服务公司为例来描述这些商业模式在理论上如何运作。

存量增强型（Existing+）：这些公司利用 AI 增强现有的商业模式。在这里，一家金融服务公司可以利用 AI 分析客户信息并提供个性化建议，从而增强传统的咨询流程。
客户代理型（Customer Proxy）：这些公司利用 AI 支持的预定义流程来实现客户成果（在护栏范围内）。在这种情况下，一家金融服务公司可以设定参数来自动管理客户的投资组合。
模块化创造者（Modular Creator）：就像即插即用产品的生产者一样，这些公司利用 AI 将可复用的模块（包括来自第三方的模块）组装成定制的服务包。应用这一模式，一家金融服务公司可以创建并推荐一整套符合客户目标的投资、保险和信贷产品。
编排者（Orchestrator）：这些公司通过利用 AI 组装互补产品和服务的生态系统来实现客户成果（在护栏范围内）。在这种情况下，一家金融服务公司可以提供全托管的财富解决方案，自动且持续地优化客户的投资组合。

One New Zealand Group 如何演进其商业模式

电信提供商 One New Zealand Group 正在进行的转型展示了这些商业模式的实际应用。例如，目前该公司使用 AI 智能体来帮助回答客户的常见问题并协助员工服务客户（存量增强型）；处理升级套餐或创建服务工单的请求（客户代理型）；以及监控电力故障、预测需求并在天气相关的服务中断期间建议行动（模块化创造者）。

展望未来，One NZ 打算将自主 AI 智能体引入营销运营（编排者）。智能体将能够创建个性化活动，并根据客户的反应进行调整。营销团队将为 AI 智能体设定目标和护栏，并监控其表现。

研究人员认为，寻求像 One NZ 那样适应的公司需要了解它们可以在哪里创造价值。你的公司仅仅是协助客户，还是可以通过自主行动代表他们的目标？业务执行是建立在结构化流程之上，还是该流程可以在 AI 智能体的帮助下，根据客户期望的成果进行调整？

希望了解 AI 为其公司提供机会的领导者，可以从识别现有的、可扩展的 AI 赋能商业模式开始，并构建相应的 AI 能力。