Business Model · AI Commercialization

纪鸿阳

Ji Hongyang

研究 AI 如何创造与获取价值,
也亲手把 AI 落到真实场景里。

北京大学汇丰商学院(财新传媒)硕士在读,魏炜教授商业模式课题组成员。本科毕业于中国传媒大学经济学专业(专业第一)。关注盈利模式、平台经济与 AI 智能体的商业化,同时在课题组与扣子(Coze)一线搭建 Agent 与 RAG 工具。

2合著书稿
7篇论文与文章
10×课题组文献综述提效
12,000+条一线用户反馈处理
01

研究主线

三条线索互相支撑:用商业模式理论解释企业怎么赚钱,把这套框架用到 AI 智能体的定价上,再回到更底层的思维方式和方法论。

I

商业模式与盈利模式

以“交易”为基本单元,追问企业的赚钱方式为何各不相同、又为何能长期并存。

II

AI 商业化

AI 智能体效果不确定,传统软件收费逻辑失效。它该按什么收费?AI 原生企业又该如何管理?

III

思想、方法与实证

东西方理性范式、理论的两种起点,以及传媒、宏观与产业经济学的实证研究。

02

书稿

两部与魏炜教授合著、尚未出版的书稿。这里只做内容预览:概念框架和部分观点,不含推导和完整论证。

北大汇丰 · 书稿

企业盈利
模式经济学

真实世界的商业模式
魏炜 纪鸿阳 苏治
书稿 · 未出版合著商业模式

用“交易性质 × 盈利模式”两把尺子,解释企业为何赚钱方式各不相同,又为何能长期并存。

同样卖货,Costco 靠会员费赚钱,沃尔玛靠进销差价赚钱;同样做加盟,麦当劳赚的是租金,蜜雪冰城赚的是原料差价。这些差异会被竞争抹平,还是会长期并存?本书以“交易”为基本单元搭建统一框架,用交易效率和产出弹性解释企业的选择与边界,再逐一拆解直营、加盟、委托管理、会员制、平台等真实企业的赚钱逻辑。

盈利 = 创造价值(交易效率)+ 切分价值(盈利模式)+ 留住价值(可占有性)
贯通原理:贡献的性质决定收益的性质。贡献固定的,配固定收益;贡献可变的,配剩余或分成。

核心框架:交易性质 × 盈利模式

点击格子查看代表性企业。行是交易性质,关乎效率;列是盈利模式,关乎分配与风险。

全书结构:序章 + 上篇(框架)+ 下篇(案例)+ 终章
上篇 框架
  • 盈利模式的基本结构:交易、性质与二维矩阵
  • 模式选择:交易性质与盈利模式如何匹配
  • 外部性、内部化与多模式并存
  • 市场结构重构:商业模式垄断
  • 引入企业:四类主体与统一均衡
下篇 真实企业解剖
  • 直营:把门店纳入科层(海底捞)
  • 加盟:把门店交给独立经营者(麦当劳)
  • 混合:直营与加盟并行(百胜中国)
  • 委托管理:出资与经营分离(维也纳酒店)
  • 会员制:把收费从商品移到入场(Costco)
  • 平台:同时握住两条关系(美团)
  • 佣金与订阅并存(亚马逊、Shopify)
终章 综合与展望
  • 一个框架、四个定理、三重应用
  • 盈利模式设计的“五步审计”
  • AI 与交易效率:可检验的假说

每章先文字、后模型。正文面向管理者,章末附录的数学推导面向研究者。

北大汇丰 · 书稿

硅基管理时代

AI 原生企业
魏炜教授课题组
书稿 · 未出版AI 原生企业实地调研

当智能体成为“员工”,企业的目标、预算和任务该怎样重新组织?

基于对 AI 原生企业酷开的实地走访,访谈 5 位负责人,梳理出 4 大核心痛点和 12 条产品需求。书稿把 AI 原生企业的管理拆解为一个闭环,从战略目标层层落到智能体可以执行的任务,相关方法已被金蝶等企业采用。

目标→指标→预算→任务↺

观点摘要整理中,后续补充。

03

文章与论文

已发表文章、工作论文和本科阶段的实证研究。点开每一篇可以看研究问题和核心发现。

代表作AI 商业化

成果定价原理

AI 智能体的盈利模式设计
《清华管理评论》2025 年第 11 期 · 专题研究

AI 智能体效果不确定,动摇了传统软件“确定性交付”的收费基础。文章提出:回到交易本质,一切支付都是对“可感知成果”的购买,并以交易效率为尺设计盈利模式。

性能风险

真实生产环境中的表现弱于测试和预期。数据分布漂移会放大这一偏差。

归因风险

业务改善难以精确归因于 AI,容易和促销等其他因素混在一起,引发价值质疑。

适应性风险

业务流程、法规和需求一变,智能体输出就不稳定,效果持续衰减。

三类风险一方面折损交易价值,一方面推高争议处理等额外成本,以确定性交付为前提的传统收费方式因此失效。

交易过程类成果锚定“行为履约”:动作是否如约落地

进场费
量纲:资格如 Riskified 的一次性系统对接费
过路费
量纲:次数如 Zendesk 按“自动化解决量”计费,OpenAI 工具调用按千次计
停车费
量纲:时间如 OpenAI 向量存储按天收费
加油费
量纲:使用量如大模型 API 按 tokens 计价

交易结果类成果锚定“价值达成”:须可计量、可归因、可审计

分享费
量纲:可验证的业务价值增量如 AfterShip 按额外 GMV 约 2.5% 收费,Shopify Magic 按 AI 净贡献分成
增收
收入或毛利的净增量,相对基线达到阈值
降本
经核验的成本节省或效率提升
风控
风险收敛或合规达标,常伴退费与减免条款

过程类透明可控,但价格可能与价值脱节;结果类让客户“先见价值、后付对价”,但供应商要共担业务风险。

交易过程效率 →
交易结果效率 →

交易效率 = 交易价值 ÷ 交易成本,并受交易风险折损。模式不是一次性选择,会随标准化程度和数据积累在象限间迁移,整体从 SaaS 走向“过程 + 结果”混合的 RaaS(结果即服务)。

04

AI 实践

研究之外,我也自己动手把 AI 落地:在课题组搭建研究工具,在扣子(Coze)设计客服与测评链路。

魏炜教授课题组 · 独立负责 · 2026.01 至今

文献综述 Skill 体系

检索→NLP 提取→分析→报告
问题
组内 5 名以上成员写文献综述,每篇要花约 30 分钟。
方案
基于 Milgrom-Roberts 方法,搭建覆盖 5 大研究方向的 Skill 体系,从调研、设计到推广全部独立完成。
10×30 分钟 → 3 分钟
80%组内渗透率
40h+每月节省人力
魏炜教授课题组 · 独立负责

多智能体写作团队 + RAG 问答

写作→编辑→校验→评估
问题
研究写作需要反复核对出处,单一模型容易出错。
方案
用 Claude、DeepSeek 搭建多智能体协作;把 12 篇核心文档做成带出处引用的 RAG 问答系统,并用多模型交叉校验。
95%+准确率
2×效率提升
全组研究标配工具
字节跳动 · 扣子 Coze 产品运营 · 2026.07–10

IM 智能客服链路

意图识别→RAG 检索→智能转人工→人工兜底
问题
社群和应用商店的反馈量大,高频问题重复占用人工。
方案
从 0 到 1 设计客服链路并前置追问逻辑;沉淀 4 份 FAQ,覆盖 80% 的高频问题。
70%+拦截率
99%+尊享版解决率
12,000+反馈分级处理
字节跳动 · 扣子 Coze · 独立设计

“客服虾”邮件 Agent 与测评插件

反馈→自动测评→case 回流→迭代
问题
邮件工单多,Agent 的回答质量缺少系统性验证。
方案
设计邮件 Agent,配套评论统计和批量测评插件,自动验证 Agent 回答、回流问题 case,形成闭环。
800+每周处理邮件
50%+效率提升
50+推动产品优化
05

足球

足球是我生活的一部分:在球场上踢,也在《足球经理》里当主教练。

BILIBILI · 足球经理游戏自媒体

秋万森

足球经理(Football Manager)游戏自媒体人,在 B 站发布足球经理相关视频。

1,180粉丝(2026.10)
FM足球经理
访问 B 站主页 →

北大深圳研究生院足球队 · 队长

负责球队运营,拉到赞助 3.6 万余元,组织参访和讲座 10 余场,运营公众号发文 15 篇以上。

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AI 商业化与产品落地。

2683680649@qq.com
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