王绍峰，福州外语外贸学院国际商学院教授，电子科技大学、福建师范大学硕士生导师，里斯本大学学院博士，北京师范大学博士后，高级工程师，经济师。主要研究方向为人工智能、国际商务、数字经济与管理。主持与参研国家社会科学基金重点项目、全国统计科学研究项目、教育部人文社会科学研究项目等32项，获得浙江省教科研先进个人、福建省级高层次人才、浙江省青年科技工作者优秀论文等省市级荣誉与成果奖八项。

本书以ChatGPT为代表的新一代人工智能（AI）为企业的生存和创新带来了巨大挑战与机遇。企业如何掌握应用人工智能的能力，并且有效地管理人工智能以提升企业创造力和绩效成为企业迫切需要解决的问题。本书通过构建高阶人工智能能力模型，提出人工智能能力与企业绩效的研究模型，基于模糊集定性比较分析（fsQCA）、偏最小二结构方程模型（PLS-SEM）、自适应神经模糊系统（ANFIS）和人工神经网络（ANN）对研究假设和模型进行检验。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究问题
1.3 研究方法
1.4 研究目标
1.5 研究框架
1.6 研究价值和贡献
第2章 文献综述与理论基础
2.1 新一代人工智能相关研究
2.2 人工智能与企业相关研究
2.3 创新文化与环境活力相关研究
2.4 理论基础
2.5 研究现状述评
第3章 理论模型与研究假设
3.1 理论模型构建
3.2 研究变量与研究假设
3.3 人工智能能力的二阶变量构建
第4章 研究设计与数据收集
4.1 研究设计
4.2 问卷设计
4.3 数据收集与整理
4.4 数据分析方法和工具
第5章 基于PLS - SEM的数据分析
5.1 描述性统计分析
5.2 数据检验
5.3 人工智能能力形成性高阶模型验证
5.4 模型检验
5.5 模型不变性的测量
5.6 多群组比较分析
5.7 验证式四分差分析
5.8 重要性 - 效能映射分析
5.9 PLS预测质量分析
第6章 基于fsQCA的组态效应分析
6.1 fsQCA概述
6.2 数据校准
6.3 必要性条件分析
6.4 建构潜变量真值表
6.5 组态效应的充分性分析
6.6 稳健性检验
第7章 自适应神经模糊系统分析
7.1 自适应神经模糊系统概述
7.2 自适应神经模糊系统分析过程
7.3 自适应神经模糊系统分析结果
第8章 人工神经网络分析
8.1 人工神经网络概述
8.2 人工神经网络分析过程
8.3 人工神经网络分析结果
第9章 实证分析结果讨论
9.1 人工智能基础(有形资源)
9.2 人工智能倾向(无形资源)
9.3 人工智能技能(人力资源)
9.4 人工智能能力
9.5 人工智能驱动决策
9.6 企业创造力
9.7 人工智能管理
9.8 创新文化
9.9 环境活力
9.10 企业绩效
9.11 控制变量
第10章 新一代人工智能助力企业发展的典型案例分析
10.1 智能自动化促进企业生产力提升与创新
10.2 智能预测提高企业供应链管理效率
10.3 商务智能提升决策精准度和准确率
10.4 人工智能翻译助力企业开拓国际市场
10.5 人工智能创新与应用改善客户体验
第11章 结论与展望
11.1 研究结论
11.2 理论贡献
11.3 管理启示
11.4 政策建议
11.5 研究创新
11.6 研究局限与展望
参考文献
附录 新一代人工智能对企业创造力与绩效影响的调查问卷