摘要：信息过载（托夫勒，2006）但理论承载欠缺的条件下，战略规划的本质已不再是简单的目标设定与计划拆解，而是理论范式的重塑、认知框架的升级，尤其当BANI时代的浪潮席卷而来，战略规划人员通过浏览不断汲取信息，实则难以捕捉事物的本质。正如管理学家明茨伯格（2010）

转自：新金融

一、引言

信息过载（托夫勒，2006）但理论承载欠缺的条件下，战略规划的本质已不再是简单的目标设定与计划拆解，而是理论范式的重塑、认知框架的升级，尤其当BANI时代的浪潮席卷而来，战略规划人员通过浏览不断汲取信息，实则难以捕捉事物的本质。正如管理学家明茨伯格（2010）所言，大家都在看书，但没有人能看出什么。

AI技术的爆发性、突破性发展正在重塑“技术—产业—金融”生态，极大增加了环境的不可预测性与不确定性。银行业正从传统走向现代，面临认知、技术、转型等各种“鸿沟”。产生“鸿沟”的原因，主要是人类感知的世界与真实事件构成的世界存在客观的差异，这种差异会降低人类对创新及新技术采用的可能性，这些通常被定义为不确定性。鉴于人类既是社交网络的主体也是客体，这种“反身性”会导致“人类不确定性原则”（索罗斯，2016）。不确定性并非完全是风险，也可以是创新的源泉。企业家的作用就是克服不确定性，发现未定性，实现确定性。科技创新就是将不确定性确定化（通过商业化被市场接受）的过程。只有重构战略规划范式体系，商业银行才能从“确定性驱动”转向“韧性驱动”；才能柔化“身段”，脱离惯性，不断融入数智化转型和科技创新的浪潮。

二、时代冲击与不确定性

（一）BANI时代的冲击

BANI时代是继VUCA时代之后，对全球商业环境更精准的刻画，更强调系统脆弱性与认知极限。其四个核心维度直接冲击商业银行的运营逻辑。

“脆弱性”（brittleness）意味着商业银行看似很强大但实则很脆弱。完美、审慎、牢固的组织形态、风控和运营体系，在特定关键结构节点不堪一击。就像钢化玻璃一样，看似坚固无比，但“边角致命一击”可导致整块玻璃的分崩离析。银行业曾经的“最佳实践”，在一夜间轰然倒塌的例子比比皆是，而且，越是坚不可摧、硬度越高的“实体性组织”，其脆弱性越强。

“焦虑感”（anxiety）促进了商业银行对“颠覆式创新”和新冠疫情蔓延的认知，增加了对自然界中存在的不确定性以及对科技进步的敬畏。但存在两难：银行不改变，就是数字时代的“恐龙”；银行要改变，“大象”不会跳舞。从近年来的科技投入看，银行业尽管很努力，但是整个过程充满了艰辛与焦虑。需要建立与时俱进的心智模式，将不确定带来的不稳定纳入框架，增加企业群体组织的心理韧性与组织韧性。一些银行已经在“快乐转型”“快乐银行”方面进行了有益的尝试，以减少这种潜在的心理焦虑以及对变化的恐惧和抵触，取得了较好的成效。

“非线性”（non-linear）表现为因果关系的模糊化。良好的转型意愿与良好的转型结果没有直接的对应关系。商业银行数字化转型普遍存在想“变”但“变不了”的问题。其中，认知鸿沟、技术鸿沟、变革与市场拓展鸿沟是最大的障碍。另外，认知框架和信息决策体系已经从线性的管道（pipeline）效应向网络效应转变（帕克 等，2017）。这些差异，严重阻碍了商业银行对数字化转型规律的认知。

“不可理解”（incomprehensibility），科技浪潮产生的信息过载，超出了一般人的认知能力。数据信息处理技术复杂程度，超出正常人的处理范围，特别是区块链技术的发展，决策去中心化特点日益突出。决策主体由个体日益转换为群体。人类个体“可知的未知”不断减少，“不可知未知”日益增加。稳定币和数字货币对大部分人来说，都是一个不可思议的话题。目前，科技进步尽管已经达到了一个很高的水平，在创新扩散的过程中，“多数人”采纳与否的态度将发挥关键的作用。

（二）AI的影响

AI扩展了BANI时代的冲击范围。通过数字孪生、虚拟现实镜像等技术，AI较好地模拟现实世界并扩展到了人类精神世界和比特世界。随着算力、算法以及大数据技术的迅猛发展，AI技术使得部分领域的生产力大幅提高。同时，一些领域的运行逻辑，比如AI风控会陷入“AI黑箱”的困境。

1.“AI+”增强了网络节点的感知与协同

目前，“AI+”加持的网络体系，尽管还达不到与人类社会网络体系、人类决策体系中“强人类智能”（希发基思，2023）的融合对接，但已经显示出强大的应用效能。印巴空战表明，数智网络技术改变了战场规则，现代战争是系统化对抗和体系化作战。AI虽然不能代表作战体系的全部，目前发展还处于“弱人工智能”（希发基思，2023）阶段，但借助强大的计算、记忆、认知倍增作用，可以实现对于落后、离散系统的低层级平台系统“降维打击”（帕克 等，2017）。“落后就要挨打”，从“打资产”变为“打网络（平台）”，对抗的重点是AI支撑的态势感知与结构节点协同。

2.“系统结构”可视化，使AI+HI（人类智慧）决策模式成为可能

AI及相关的数字可视化技术，可以展现整个系统及系统结构节点的运行情况。AI及AR（增强现实）、XR（扩展现实）技术在各个信息节点的使用，极大地增强了各信息节点人机交互能力和态势感知能力。AI通过系统节点的体系化赋能，产生网络效应，放大了人类智慧（human intelligence，HI）的决策效率。

3.系统体系支撑下的关键节点价值最大化

系统结构节点的网络节点效应，降低了对单一节点的能力要求。相反，即使能力相对较弱的关键节点，在高阶体系化系统的支撑下，也会发挥超乎节点能力的超常效果。传统的组织形态，往往对结构节点的能力要求非常高，既有复合性又有专业性。网络节点型组织，更强调“精”和“专”。比如系统作战中的“A射B导”战术，节点“射”和“导”的能力，由于是接触最终客户（用户）的“最后一公里”，必须“数一”绝对不能“数二”。

4.AI对大众心智产生影响

AI具有AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）、ACI（artificial capable intelligence，具备特定能力的人工智能）、ASI（artificial super intelligence，超级人工智能）等表述。普通大众一般分不清其中的准确含义。大众媒体及企业组织内部的宣传，即便是已经开启了AI技术的扩散性使用，比如数字人、具身智能、智能体等，在普通员工的脑海中也只是笼统（黑箱）的概念，远没有手头接触的报表、审批或报告流程来得直接。智能化在带来陌生感的同时，在每个场景AI采用率达到引爆点之前，员工更多体会到的是数字竖井的不便以及对失去工作的焦虑。大众在面对AI技术时，常会思考：AI能替代什么和不能替代什么，以及对自己利益的影响等。这些均对大众AI技术采用率产生影响。

（三）战略就是不确定性确定化的过程

不确定性是一种主观感受，受到教育程度、决策能力、信息分布、态势感知、心智水平等多种因素的影响。世界上本身就存在诸多不确定性。BANI时代严重冲击了决策及规划人员的信息承载能力，社会节点在网络效应的作用下，个人决策行为受群体决策的影响，严重限制了个体的认知能力。科技进步和教育水平的提高，改善了信息分布情况，但在一个更广阔的范围却带来了更多的不确定性。

“以AI为代表的科技创新及技术进步是塑造全球社会的主要力量，但技术把我们带向何方仍然存在不确定性。”（凯利，2025）数智技术的无形、无感、透明（相对于劣势方）、互见（系统内各节点可视化）、数字孪生与镜像、虚拟现实、系统网络化、去中心化等特征具有广阔的应用场景，极大地拓展了人们的感知边界，打通了现实、精神、比特三个世界的生产力约束边界，出现了像《黑神话：悟空》这样的产品。尽管如此，“我相信这些强大的力量会产生巨大的影响力，但他们是如此复杂。以至于我们几乎不可能预测他们的确切方向。”（凯利，2025）

环境越来越复杂，存在诸多不可见、不可知、不可预测的领域，甚至呈现紊乱的混沌局面。但这种不确定性不是路径决定（path-determinate）的，不确定就是未定性（indeterminate）（张维迎，2024），本身就孕育了新思想、新创意、新机遇、新技术、新物种。这也就是彼得·特鲁博维茨所说“混乱即战略”（chaos is the strategy）。不确定性有好多种：一些“不确定”变为“确定”的过程，被定义为发现、发明、创造等。一些不确定性，如果可以度量，可以发现其概率分布，在金融行业往往被定义为风险。一些科技创新及应用，往往会根据其采用、产品化、商业化、产业化过程，被称为创新的扩散。在创新扩散过程中的不确定性，是指同样的技术，有些企业会成功地进行商品化、产业化，有些不会成功，这就需要企业家发挥作用。这就是奈特所说的不确定性，是指“存在但你看不到”，不可预测，没有概率分布。奈特认为：“企业家通过承担不可度量的不确定性，而非可度量的风险，借助其对各种因素的直觉判断，而非科学计算，利用企业形式组织投入资源，以求得利润。”（冯兴元 等，2024）

企业战略规划范式的作用就是发现这种不确定性，并通过发现、选择、激发企业家作用，将“不确定”变为“未定性”，最终变为商业现实的“确定化”过程。

综上，BANI时代的战略管理，其核心命题从“如何预测得更准”转变为“如何在不可预测的环境中保持坚韧并敏捷响应”，也就是说“创造未来”比预测未来更重要（张维迎，2022）。战略规划人员，要尽快实现从目标任务的计划者、分解者，转变为“未来世界的塑造者”（凯利，2025）。

三、战略规划面临的挑战

BANI时代，信息过载和不确定性带来了普遍性焦虑，严重影响了战略规划人员认知世界的思维和心智。由于制订规划的企业和从业人员既是社会网络体系的主体也是客体（反身性），增加了人类对不确定性认识的难度（人类不确定性）（索罗斯，2016）。看似稳定的社会体系可能突然崩溃，市场实现均衡的过程与企业家选择机制（张维迎，2022）、创新扩散、科创商业化以及企业组织转型所依赖的社交网络扩散功能会突然中断（Bass，1969）。这对规划人员提出了前所未有的挑战。

（一）认知的偏差

诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）揭示，人类在不确定性情境下的认知存在系统性偏差（卡尼曼，2012）。

一是信息不对称带来的认知偏差。信息在不同主体间的分布始终存在差异——这种差异可能源于信息获取渠道的局限，也可能源于信息解读能力的不对等。这种差异直接影响人们对同一事物的感知与判断。例如，在金融市场上，内幕信息持有者与普通投资者对股票价值的评估可能截然不同。信息不对称不仅塑造了差异化的个体认知，还可能通过群体极化效应（Myers et al.，1976）加剧认知分歧。

二是思维断点带来的认知偏差。思维断点源于人类对线性、因果推理的路径依赖，与复杂现实的“非线性”特性存在矛盾。人类思维倾向于依赖线性逻辑和因果链条进行推理，这种模式在结构清晰、约束明确的问题中较为有效。然而，现实世界中大量问题具有非线性、多变量交互、混沌性等特点，传统的因果推理模式难以适应。当个体遇到无法通过现有认知框架解释的现象时，便会出现思维断点。客观世界与主观世界的因果关系被打破，即使数据充足，许多现象依然难以理解，不可预测。例如，在应对气候变化、经济系统演化等复杂系统问题时，人们往往过度简化变量间的相互作用，或陷入单一因果归因的误区，从而导致认知偏差的产生。

三是认知模式带来的认知偏差。认知心理学中的双系统理论进一步揭示了认知偏差的深层机制。卡尼曼（Daniel Kahneman）提出的“快思考”与“慢思考”模型（卡尼曼，2012）指出，人类大脑存在两种截然不同的认知模式：系统一（快思考）依赖直觉、启发式和情感反应，具有高效、自动化的特征，但容易受刻板印象和情绪影响；系统二（慢思考）是更缓慢、更有意识的思维过程，涉及逻辑推理、复杂计算和批判性思考，虽更为准确但消耗更多认知资源。在日常生活中，由于认知惰性的存在，人们往往过度依赖系统一进行快速判断，从而陷入代表性启发、锚定效应、确认偏误等认知陷阱，尤其在时间紧迫、信息过载或情绪高涨的情况下，慢系统被抑制，快系统主导决策，进一步放大认知偏差。

（二）非线性科技创新鸿沟

我们所处的时代正经历一场由数智技术驱动的深刻变革，其核心特征之一是非线性“科技创新鸿沟”的形成与加剧。表现为颠覆性技术（Christensen，1997）、颠覆性创新（Christensen，1997）所形成的“数字鸿沟”（Toffler，1990）、“AI鸿沟”（Milano et al.，2021）等。这条鸿沟并非传统意义上可被简单投入和线性发展所弥补的技术差距，而是一场根本性的范式变革所导致的结构性断层。鸿沟的一方，是建立在经验、关系、抵押物等传统要素之上的工业文明范式；另一方，则是以数据、算法、网络效应和数字信用为基石的数字文明范式。这条鸿沟的构筑，主要源于ABCDMIX等颠覆性科学技术的聚合效应。它们并非孤立存在的技术模块，而是相互赋能、形成系统变革的力量：云计算为海量数据处理提供弹性算力支撑，使银行无需投入巨资建设物理数据中心就能应对峰值需求；大数据技术打破“数据孤岛”，从消费轨迹、履约行为到设备运行数据，全方位勾勒用户信用画像；人工智能实现从“被动响应”到“主动预判”的跨越，比如AI风控模型可实时捕捉交易异常行为；区块链保障数据可信流转，解决供应链金融中“确权难、信任弱”的痛点；移动互联网与物联网则打破了金融服务时空限制。这些技术的融合不是对传统模式的渐进式优化，而是对价值创造逻辑的彻底重构。

这种非线性科技鸿沟渗透到金融领域，其对长期遵循“规模扩张、网点下沉、渐进式技术升级”路径的商业银行构成了多重维度的“断层式”冲击。这种鸿沟并非简单的技术代差，而是从信用逻辑、生态格局到风险治理的全方位范式冲击，每一层矛盾都直指商业银行的传统核心能力。信用逻辑方面，当数字原生机构通过多维度动态数据实时勾勒用户信用画像、实现“无抵押可授信”时，商业银行所恪守的“抵押—担保”逻辑正加速失效，难以覆盖轻资产企业与长尾客群，客户流失的鸿沟随之不断扩大。生态格局方面，银行倚重的线下物理渠道、品牌公信力与封闭式服务链条，正被科技平台以“场景嵌入”为核心的开放生态战略全面瓦解。银行若无法主动构建或深度融入具有高频触达能力的生态网络，则极易滑向“后台化”与“管道化”，逐渐丧失对客户界面与价值链主导权的掌控。风险治理方面，面对算法黑箱、数据安全与系统性网络风险等新型挑战，银行传统以信用风险、操作风险为核心的风控框架在一定程度上表现出适应性危机与响应滞后。这三重冲击层层递进、相互交织，共同宣告商业银行传统能力体系在数字文明新范式下已发生系统性失效。若不能突破路径依赖，从底层重构“数据驱动、场景嵌入、生态协同”的新型能力架构，商业银行不仅会失去市场主导权，更可能在非线性科技创新的浪潮中被彻底边缘化。

（三）技术扩散鸿沟

科技从实验室走向市场、实现商业化价值的过程中，面临众多的不确定性，需要跨越五道鸿沟（图1）。这些不确定性，将对各类企业经营以及风险状态造成深远的影响。

一是“模糊地带”，基础理论研究以及技术、工艺专利获取等环节的不确定性，存在于基础研究的理论突破与初步应用探索之间，因技术路径不明、应用场景模糊，让许多早期创新想法在此探索不前；二是“魔鬼河”，主要是指技术产品化面临的不确定性，代表着技术原型向可重复、可验证的实验室成果转化的难关，工艺稳定性、性能可靠性、质量可控性等细节问题可能会让研发进程搁浅；三是“死亡谷”，这是从实验室成果迈向商业化产品面临的致命不确定性。由于缺乏市场认可、资金断裂、团队能力不匹配等多重压力，很多技术创新项目都无法跨越；四是“达尔文海”，在技术产品初步推向市场后，要面对激烈的市场竞争与用户需求迭代，如同生物进化中的自然选择，只有真正适应市场、具备核心竞争力的技术才能存活；五是“衰退鸿沟”，当技术进入成熟期甚至衰退期，需要通过持续迭代、跨界融合或模式创新实现二次增长，避免被新技术浪潮淘汰，成为决定技术生命周期长短的关键一跃。

科技转换的每一道鸿沟，都需要敢于冒险、善于整合、持续创新的企业家精神特质来突破。也只有真正的企业家，在梦想、使命和远景的激励下，以创造性的行动将不确定性确定化，将技术从抽象的理论、论文专利、实验室的样品，转化为服务社会的商品、支撑经济的产业，最终形成社会进步的力量。商业银行要做好科技金融，首先要敬畏科创企业发展的内在规律，科技企业的发展壮大离不开企业家精神这个关键要素。

四、战略规划范式的重构

宏观理论是形成范式思维和观念体系的基础。传统的理论框架已难以完全适配现实需求，需要进一步地发展和完善。

（一）经典理论的再革命

从边际革命到凯恩斯革命，经济学理论每一次重大突破都源于对现实挑战的回应。19世纪70年代，工业革命推动生产效率跃升，但古典经济学的劳动价值论已无法解释“钻石与水”的价值悖论，也难以指导工业经济中稀缺资源的精细化配置——正是这一现实困境催生了边际革命。英国杰文斯、奥地利门格尔等学者提出边际效用理论，将价值源泉从客观劳动投入转向主观效用评价，以“边际分析”破解了资源最优投入难题，并确立“边际收益递减”核心假设，最终构建起新古典经济学的微观基础，为工业时代的生产决策与市场定价提供了系统性理论工具。

20世纪30年代，大萧条的爆发让新古典经济学“市场自动实现充分就业均衡”的论断彻底破产。全球失业率飙升、生产停滞，传统自由放任政策束手无策，凯恩斯革命应运而生。凯恩斯在《就业、利息和货币通论》中直指“有效需求不足”是危机根源，并否定“萨伊定律”（Say’s Law）与市场始终出清的古典预设，提出有效需求不足、工资刚性及乘数效应等概念，系统论证了政府干预与经济政策在短期稳定中的关键作用，奠定了现代宏观经济学的基础。

这些理论范式的革命性转变，本质上皆源于旧有框架对急剧变化的经济现实的解释失灵。当前，全球经济增长动能减弱、以数智技术为代表的科技创新正在重构价值创造模式、零边际成本社会特征初显，传统经典理论在解释平台经济、网络效应、数据要素配置与正反馈增长时日益显得滞后与局促，亟需一场“经典理论的再革命”。其关键突破口在于跳出边际收益递减的传统假设，系统揭示边际收益递增领域（如企业家、科技进步、知识溢出、协同创新、生态化经济组织）的内在机制。

收益递增领域是科技进步的重要标志（阿瑟，2023），是展现企业家创新精神的重要体现。战略的作用就是寻求高速且长期的可持续收益（包括利润）增长。企业核心竞争优势的财务表现，就是较高的利润和长期的可持续期间。与传统经济学的边际效用递减、边际收益递减假设，以及厂商理论的完全竞争、有效市场假设、均值方差方法存在严重的冲突。传统经济学理论框架，在分析现实社会、研究人类不确定性、科创企业周期以及企业家精神方面存在巨大的挑战。

（二）斯密-熊彼特范式

无论是新古典增长理论还是凯恩斯主义增长理论，它们的共同缺点是忽视企业家精神在经济增长中的作用（张维迎，2022），包括企业家围绕科创领域展开的创新活动。为此，张维迎教授将斯密的增长理论和熊彼特的企业家理论结合，创新提出了以企业家为中心的增长理论，即斯密-熊彼特增长模型（张维迎，2022）（图2）。

在该模型中，企业家处于中心地位。市场不是天然存在的、谁都可以看得见的。市场是被发现、创造出来的，企业家的一个重要作用就是在各种不确定性、不可预测中，发现市场、创造市场。分工和专业化也是企业家创造出来的。创造新的市场、新的产业，靠的是企业家的创新。经济增长之后，要把增加的财富变成新的市场，也要靠企业家。

企业家的职能包括两方面：套利和创新。套利是在现有技术条件下发现不均衡，寻找市场中有利可图的机会，并加以利用。通过追逐利润纠正市场的错误，使资源得到更有效的配置，利润几乎逐渐减少，市场趋向均衡。创新则是创造不均衡，从不确定性中创造出原来没有的东西并将其商业化。经济学术语中，如果市场处于均衡，所有销售收入都被要素所有者瓜分，净利润为零。创新就是打破均衡，是生产新的产品、引入新的生产方式、发现新的原材料、开发新的市场、创造新的组织形式（熊彼特，2009）。

企业家正是通过上述两种职能推动经济增长，具体可以通过经济增长的“生产可行性边界模型”解释（张维迎，2022）。套利和创新有两方面差异：第一，周期不一样；第二，不确定性程度不一样。就周期而言，套利是短周期，创新是长周期；就不确定性而言，创新的不确定性比套利的不确定性大得多。周期和不确定性的不同导致了套利和创新的利润曲线不同。只有持续创新，才能持续创造利润，促进经济持续增长（图3）。

（三）企业家的作用

企业家作为市场经济的核心主体，是企业的领导者和管理者，更是创新的推动者、风险的承担者和市场秩序的维护者。正确认识企业家的作用，激发企业家活力，对于驱动经济创新发展、提升国家竞争力具有不可替代的意义。

首先，企业家是经济系统中的变异因子。传统经济学假设市场处于静态均衡状态，而现实中市场本质上是动态的、非均衡的。企业家的核心作用在于发现并打破这种均衡，通过创新组合生产要素（如技术、资源、市场）创造新的可能性。其次，企业家通过非共识决策应对不确定性。与管理者依赖数据和计算不同，企业家面对的是未知的、不可预测的未来，其决策基于想象力、直觉和判断力（软知识），而非统计模型（硬知识）。张维迎指出，企业家决策不是在给定约束条件下求解，而是改变约束条件本身，把不可能变成可能。最后，企业家不仅仅是“利润最大化机器”。企业家的终极目标是实现愿景和创造性享受。利润仅是衡量成功的指标，而非动机。熊彼特认为，企业家真正追求的不是利润，而是成功的事业（熊彼特，2009）。他们不仅“拥抱不确定性”，更重要的是主动创造未来。企业家与管理者最大的不同是，企业家是创造工具，管理者是使用工具（张维迎，2022）（表1）。

（四）BASS扩散范式

在非线性科技创新浪潮下，如何将不可预测的创新结果转化成为可控的转型路径至关重要。BASS扩散模型为这一难题提供了系统性解决思路。该模型通过揭示创新传播的内在规律，将新技术、新观念在组织内部的渗透过程转变为可预测、可干预的动态过程，从而帮助企业最终实现从混沌到有序的战略转型。这一范式的核心价值在于：不是被动适应创新的不确定性，而是主动在不确定性中找到确定性的扩散路径。

BASS扩散模型（Bass，1969）由美国营销学家弗兰克·巴斯（Frank M.Bass）于1969年提出，用于描述和预测创新（如新产品、新技术或新服务）在目标群体中被采纳的动态过程。该模型认为，创新的采纳者并非同质，其行为主要受两种力量影响。其一是外部影响（以创新系数p表示），对应人群为创新者和早期采纳者，驱动力量来自大众媒体、广告、专家推荐等外部信息。这部分人群大都集中在早期阶段，不受他人是否采纳影响，主动从外部渠道获取信息并勇于尝试。其二是内部影响（以创新系数q表示），对应人群为早期大众和后期大众，驱动力量来自人际传播、榜样效应等内部影响。这部分人群倾向于在观察身边的人尤其是意见领袖的行为后，进行采纳和模仿。这两种力量的叠加，形成了创新扩散的“S”形曲线：初期缓慢，中期加速、到达拐点，后期再次放缓直至饱和（图4）。

这一范式广泛应用在企业组织转型与科创扩散经营实践之中。新观念、新思维的引入，以及科技创新的成功扩散绝非单纯的技术推广，而是社会系统中外部刺激与人际互动的共同结果。与传统变革理论不同，BASS扩散模型将组织成员划分为清晰的角色类型。创新者是变革的种子用户，通常由技术部门或高层管理者构成；早期采用者作为意见领袖，多为业务骨干或中层管理者，他们的背书能有效降低其他人的决策风险；早期大众和晚期大众则需要看到明确的收益才会跟进；而落后者往往直到创新成为主流才被动接受。这一分类并非静态标签，而是差异化策略制定的基础，帮助变革企业跨越“技术鸿沟”，摆脱企业转型或变革政策“一刀切”的推广困境，从而实现更高效的组织变革管理（Bass，1969）。

对商业银行而言，BASS扩散模型不仅是工具，更是一种宏观范式体系的革命，为非线性创新环境提供了可预测的变革坐标。当商业银行面临ABCDMIX等技术的聚合冲击时，传统经验往往失效，而BASS模型通过量化参数（p和q）（Bass，1969）将模糊的“变革感受”转化为精确的“调控靶点”。例如，当监测到创新扩散速度低于预期时，可通过加大外部培训投入提高p值，或通过树立内部标杆激活q值，从而实现资源精准投放，避免盲目推广带来的浪费。在非线性科技创新鸿沟日益扩大的今天，只有驾驭创新扩散规律，才能将技术潜力转化为可持续的竞争优势，实现真正的转型。

（五）技术创新扩散与采用选择范式

科技成果转化是一个创新扩散的过程。“鸿沟”客观存在，无法自然消失。埃弗雷特·罗杰斯在1962年系统阐述提出创新扩散理论，经丰富和完善后得到广泛应用。该理论指出，创新技术的传播需经历“认知—说服—决策—实施—确认”五个阶段，且不同阶段对应不同特征的受众。高新技术的产品首次进入市场时，最初会在一个由创新者和有远见者组成的早期市场中受到热烈欢迎，但在推向大众市场时，由于该市场的用户与前两类用户有着完全不同的选择标准，此时销售必然会遇到困难，增长速度直线下降，从而造成产品在早期市场和大众市场之间出现的裂缝最为明显，即技术“鸿沟”（图5）。跨越鸿沟的核心在于完成从技术驱动到需求驱动的转向，需精准锁定“早期大众”的核心痛点，消除大众用户的试用顾虑；当产品成功触达并获得“早期大众”的广泛认可后，便进入大众普及期，市场需求呈指数级增长，“后期大众”随之跟进，最终在“落后者”也开始接纳时，完成全市场渗透，实现从创新到主流的完整闭环。

企业面对创新扩散的过程，如何在“对”的时间选择“对”的科技就显得尤其重要。技术成熟度曲线的核心要义在于通过量化“市场关注度（炒作热度）”与“技术实用化程度（成熟度）”的动态关联，系统性解构新兴技术从概念诞生到商业化普及（或市场淘汰）的非线性演化路径，为技术评估、资源配置与战略决策提供理论依据与实证参考（图6）。

对采用者而言，创新成熟度分为四个阶段，萌芽阶段、新兴成长阶段、快速成长阶段、主流市场阶段。结合市场期望值（市场可见度），创新扩散可以划分为技术萌芽期、期望膨胀期、泡沫破裂谷底期、稳步爬升光明期、实质生产高峰期。规划人员选择在合适的时间、采用合适的科创技术，主要考虑三个方面的因素：一是该创新的潜在价值有多大；二是该创新当前的成熟度如何（综合考虑绩效、整合、普及和回报四个价值缺口）；三是组织对其引入的风险成熟和管理能力有多强。不同定位企业对创新技术引入的时点是不同的，如A型企业（创新先锋）、B型企业（中等程度的创新采用风险）、C型企业（对创新采用持审慎态度）。企业成功采用创新技术的关键，是要避免“过早”“过晚”“过快”“过久”采用创新的情况。同时，也要避免因“注意力过滤”产生的“无意盲区”（图7）。

五、战略规划思维体系的重塑

企业既是社会的主体，也是客体。为确定化不确定性，规划人员的思维方式必须与战略规划范式相匹配，才能实现宏观范式的微观展现。这就要求重塑战略思维，实现从计划思维、规划思维到进化思维的转变。

（一）感知真实世界，探寻使命价值，拒绝“认知负债”

人工智能等技术在努力解决信息不对称的同时，会面临“AI幻觉”“AI漂移”等突出问题（希发基思，2023）。战略管理领域的冲击是AI会导致专业人员，比如战略规划人员，出现“认知负债”（cognitive debt）问题。当规划人员放弃深度思考，利用AI短期“效率”的提升将来要用认知能力的下降来“还债”。整体思维“外包”给AI，认知主体会日渐失去对社会事务进行严肃思考和理智判断 的能力，在不知不觉中退化为脑子装满标准答案的思想巨婴（刘俏，2025）。将零散、相对的知识误认为是完整、绝对的真理，陷入德里克·博克（Derek Bok）所说的“无知的确定性”（ignorant certainty），从而感受不到世界的不确定性、复杂性和多样性。拒绝“认知负债”，就是相信并珍视思想的力量，在技术猛进中坚守AI无法替代的核心价值——创造力、同理心和道德判断（刘俏，2025）。AI无法替代企业家，AI同样无法替代大多数人的工作（凯利，2025）。

（二）目标和路径内生，发现价值，塑造未来

相对稳定的环境中，战略的MVV（使命、愿景、价值观）是相对稳定的。规划人员往往给规划目标赋予许多定量化的含义，一般是在目标既定的前提下，逆向分解为路径和里程碑（阶段性任务和计划）。环境的不可预测性，打破了这种思维惯性，“伟大”和“目标”“路径”没有必然的决定关系（斯坦利等，2023）。目标和路径共同进入战略决策模型之后，产生了“定向创新”理论，赋予了“试错迭代”价值创造功能，发现不可行区域可以大大提高后续探索成功的概率。因此，出现了华为“方向大致正确，组织充满活力”（田涛，2024）的战略实践。该理论突出了科创企业强化价值判断与感知选择，“不是被动适应技术变革，而是主动去定义技术发展的方向与边界”（刘俏，2025）。华为在特定领域描绘和塑造未来，在通信制造及相关领域展现了“中国创造”的奇迹。

（三）规划=战略+计划，在趋同化中实现差异化

计划不等于规划。AI及信息技术的发展极大地丰富了战略工具箱和方法体系。但AI+计划，仍然替代不了规划。创造力、同理心、价值判断仍然是战略规划人员“强人类智能”（希发基思，2023）突出体现。AI也代替不了企业家，AI没有战略思维的创造力。规划是既要处理可预测、可控制的不确定性，也要处理不可预测、未定性的不确定性（只有具有企业家精神的人员才能搞定）。现实中，企业既面临市场现有产品趋同化（neutralization）机遇，比如对畅销产品的赶超；也面临具有创新性的差异化机遇，比如科技创新、产品创新等。市场存续中的企业，只有在关注趋同化的基础上推进差异化，才能增加成功的可能性。战略规划应该在整体安排上体现这种思维平衡。对于相对确定的市场和产品，可设置定量指标；对于已经有标杆品类业务，可设趋同化位次指标；对于开拓性创新领域，可设计描述性观测指标等；对于第三轴线产品，也就是打造未来增长曲线的差异化产品，可设置体验指标等。

（四）激发科创活力，争当数智先锋

社会进步、科技创业、企业发展会面临很多“非线性”跳跃，特别是在转型期，企业能否“嬗变”顺利穿过“数智（技术）鸿沟”，存在极大的不确定性。如何激发组织内部的科技创新的活力，加快“业、技、数”融合，在“硬件（hardware）、软件（software）、人件（peopleware）”（德马科等，2014）基础上探索“人单合一”等“科技与人”聚类创新、协同创新，是BANI时代商业银行战略不能回避的问题，包括建立什么样的企业级商业架构（BA），选择什么样的企业级系统架构（EA），配套什么样的企业组织架构等，以及彼此如何匹配，以支持战略目标的实现。在规划层次，面临的现实问题是，如何在“对”的时间采用“对”的技术。这就需要根据环境特点，围绕“十五五”期间涉及的ABCDMIX技术展开全面梳理，结合自身发展阶段，领导力和干部队伍建设，在短期机遇、规范秩序（合规风控）、融合协调、创新创造等方面系统评估。一是通过价值筛选，明确技术创新范围（技术创新族谱）；二是划定方向范围，追踪合意技术；三是根据资源约束、科技现状、风险承受，动态优化排序；四是对排序靠前技术项目重点跟踪和动态评估，确保“卡位、卡点”适时推广；五是宣传、宣讲，通过“意见领袖”加大社交扩散力度；六是拓展并转移创新扩散，让更多的“大多数”参与科技创新扩散的过程。

（五）培育“新物种”连接“新势力”，生态圈不等于“朋友圈”

生态战略的作用有三种：一是增加不确定性、发展多样性，培育新物种；二是在科创企业（技术或产品）跨越“鸿沟”时期，围绕“整体产品”（摩尔，2023）形成盟友与合作伙伴群，以应对核心产品不成熟（没有标准）、质量不稳定、服务不配套所产生的各类不确定性，从而影响消费者对大众传播的采用率；三是数字平台企业，为获得网络效应，大力发展结构节点，形成网络生态，通过社交网络传播，形成征信规则、信任氛围，减少“陌生人”之间交易的不确定性。因此，生态圈不能简单等于“朋友圈”，由于其昂贵的维护成本以及因定价和成本引起“朋友圈”不稳定，其人数也不是越多越好。其背后往往是围绕标准制定权、引流获客、产品服务供给、战略联盟、产业链联盟等盈利模式形成的“新物种”“新势力”。

（六）用战略驱动愿景，用“心智（客户）”定义银行

伟大企业都是战略驱动的。科创企业或企业家在塑造未来的过程中，“因为相信所以看见”。战略就是看见别人看不见的东西。稻盛和夫曾说，“心不呼物，物不至”“内心不渴望的东西，不可能靠近你”。因为向往所以遇见，这就是企业家“无中生有”的心智基础。同样，商业银行的（战略）定位也是心智定位（里斯 等，2023）。“一流银行”必须由市场公认的“一流客户”所定义。商业银行或金融机构尽管属于传统产业，但其服务的客户却可以是科创产业、未来产业。在快速变化的环境中，金融机构的态势感知，应前移到这类“伟大企业”面临的机遇和挑战。只有被现实或潜在的“一流客户”所定位，传统的银行业才能站在“巨人”的肩膀上，登高望远，洞察趋势，踏准节奏，定义并创造未来。同时，这也是新时代商业银行积极践行国家战略，以金融强国支持科技强国；坚守以客户为中心，与时俱进地实施KYC、KYB、KYP展业原则的具体体现。

（七）学会“变”才能“变”，与“达尔文雀”共进化

传统战略规划常追求可预测性。但在BANI时代，真正的战略规划应被视为一个动态的、持续创新的过程，而创新与企业家精神则是这一过程的核心动力。商业银行当前面临的突出问题，是如何“嬗变”的问题，如何跨越“转型鸿沟”以应对数智科技快速发展的挑战。虽然BASS曲线给了我们很多的启迪，搭建了范式框架，但在实操中依然需要解决三个关键问题：一是如何强化创新，培育增长动势；二是如何脱离惯性，摆脱传统的“引力”；三是如何突破（变异）（田涛，2024），在关键市场领域和时间节点，加速加力顺利“变轨”（摩尔，2023），步入第二增长曲线。传统商业银行转型成功的例子不少（斯佩克兰，2023）。这方面的工具很多，包括马利克曲线等，但其中既有科学的道理，更有艺术和手艺的成分。是否能转型成功，还得依靠企业家精神。商业银行只有以“达尔文雀”为伴、为师，学会变，才能变，才能在异化中进化，顺利达到转型的目的（田涛，2024）。

六、战略规划分析框架体系的重建

基于前述理论范式与逻辑体系的重构，以科技创新为驱动主线，构建了包括经济周期、科技周期、产业周期、企业周期、产品周期的“五位一体”分析框架（图8）。

（一）核心逻辑

不确定广泛存在，但在不确定中仍能寻找出确定性。周期研究可以在宏观层面，实现对微观不确定性的统计展现。周期本身消除不了不确定性，但仍为我们提供了可预测的框架。“五位一体”框架分析体系是一个以科技创新为原动力，以产业变革为核心传导，以经济景气和企业运行为梯次呈现，并以金融产品与服务为金融适配（融资并加杠杆）的动态演化系统。目的是引导金融机构，精准发现并支持最具发展潜力的产业、最优质的企业和最卓越的企业家，最终支持实体经济依托科技进步实现无穷无尽的繁荣（布什等，2021）。

第一，科技创新决定了科技周期。这是整个框架体系的原动力。基础科学突破和应用技术创新汇聚成波浪式的科技周期。第二，科技周期影响产业周期。核心技术群的成熟与扩散，催生新业态、新模式，同时颠覆旧有模式，引发产业周期的更迭。第三，产业周期驱动经济周期。主导产业的兴衰更替，决定了国家经济的竞争力、增长率和结构。大量新兴产业进入成长期会驱动一轮强劲的经济周期繁荣；而当主导产业进入衰退期，若无新产业接续，则经济会陷入停滞。经济周期在本质上是由多个产业周期聚合推动的宏观表象。第四，企业周期是前述三大周期的“微观基础”，具有“反身性”作用。一方面，企业的“扩张、收缩、转型”决策，以及投资和商业活动，会对科技周期、产业周期、经济周期产生影响；另一方面，宏观层次的周期“协同性”同样决定企业周期的运行情况。第五，金融产品周期是科技动力的放大器。金融产品同样也有周期性，会随着时代的发展不断升级，也会有新产品不断涌现，与时俱进地推进科技发展。金融产品是科技创新的放大器，通过融资和加杠杆，增加新动能、创造新财富。

（二）模块功能

1.经济周期分析模块主要观察整个宏观经济的运行情况，特别是重点产业、支柱行业因为科技进步导致的工业革命以及在金融杠杆作用下社会进步的情况。比如，康德拉季耶夫周期揭示了技术革命驱动全球经济长波更迭与国家兴衰的规律。第一轮康波（18世纪80年代到19世纪40年代）以英国为核心，依托蒸汽机与纺织技术完成第一次工业革命，其萧条后的复苏动力来自铁路和炼钢技术。第二轮康波（19世纪40年代到19世纪90年代）英国仍主导钢铁与铁路时代，但电力与重化工技术的突破推动经济回升，美国、德国凭借第二次工业革命实现崛起。第三轮康波（19世纪90年代到20世纪40年代）主导权转向美国与德国，电气化与重化工技术催生汽车、航天产业繁荣，同时苏联依托重工业、日本通过精益生产跻身世界强国。第四轮康波（20世纪40年代到21世纪00年代）美国牢牢掌控计算机、汽车与信息技术霸权，在技术扩散后，“亚洲四小龙”承接产业转移实现经济腾飞。当前位于第五轮康波（21世纪00年代到21世纪50年代）的萧条期末期。信息技术的技术红利衰竭，人工智能、高端芯片、量子信息等新技术集中爆发，标志着第六轮康波周期开始萌芽。当前全球主要经济体竞争的核心已转向科技制高点的争夺。中国等新兴经济体正加速冲击技术制高点，智能化、数字化、绿色化是产业发展的重要趋势，或以能源革命（如可控核聚变、光伏储能）和人工智能（通用AI、量子计算）为突破方向。

2.产业周期分析模块主要解决“技术扩散带动产业发展的不确定性”问题，同时伴随杠杆作用，带动金融业的快速发展。按照“技术族群”发展规律，分析主流科技创新路径扩散对产业集群的影响，筛选出市场广泛接受，且能够形成规模效应和稳定盈利模式的技术和产业，加快支撑以战略性新兴产业为代表的新质生产力尽快发展成为经济增长主引擎。另外，技术创新的加速使得产业升级速度加快，传统产业面临着被淘汰的风险。从科技革命历次演进历程看，工业革命分为四个阶段：第一次机械化，机器替代手工，推动银行体系扩张；第二次电气化，多领域技术突破，促使现代投行出现；第三次信息化，进入信息时代，诞生风险投资；第四次数智化，数字化转型重构经济社会底层逻辑，重塑金融服务模式。BANI时代环境下的科技周期也呈现较高的不确定性。各行业的发展阶段仍存在显著差异，商业银行正在实现从“科技追随者”向“生态定义者”的跃迁，为第六次康波周期的技术爆发贡献力量。

3.科技周期分析模块主要解决“技术扩散带来的可行性”问题，筛选出能够从实验室走向商业化的技术。科创技术的产业化，需要跨越模糊地带、魔鬼河、死亡谷、达尔文海、衰退鸿沟五大关键地带，均具有较大的不确定性。战略新范式为我们建立观测分析技术进步、创新扩散以及企业变革转型提供了可能，通过企业生命周期、产业周期、宏观周期的交叉验证以及大样本后验概率的修正，科创企业穿越鸿沟的不确定性会大幅度降低。根据其中相关规律的分析发现，有利于金融助推科创企业穿越周期，实现可持续发展。

4.企业生命周期分析模块主要关注企业家精神的作用。传统的企业生命周期理论，看不到企业家的影子，企业家的作用在于通过非共识决策应对不确定性。与管理者依赖数据和计算不同，企业家面对的是未知的、不可预测的未来，其决策基于想象力、直觉和判断力（软知识），而非统计模型（硬知识）（张维迎，2022）。张维迎指出，企业家决策不是在给定约束条件下求解，而是改变约束条件本身，把不可能变成可能。实际上，企业家精神贯穿于企业生命周期的各个阶段，从诞生期的“孕育阶段”到衰退期的“死亡阶段”，企业家精神具有不同的表现形式和独到的作用。企业周期分析，可以从企业生命周期判断和企业家精神两方面着手，更全面地掌握企业的发展和风险状况，以筛选好的企业和好的企业家团队。

5.金融产品周期分析主要是解决对其他周期的适配问题。一方面，金融产品与服务必须与其他四个周期的发展阶段相匹配。匹配科技周期：针对萌芽期科技，创设天使投资、知识产权质押贷款；针对成熟期科技，提供大规模项目融资。匹配产业周期：服务新兴产业，提供投贷联动、风险投资；服务成熟产业，提供供应链金融、并购贷款。匹配经济周期：经济繁荣期，提供扩张性融资；经济衰退期，提供过桥贷款、资产重组服务，并强化风险管理。匹配企业周期：根据企业不同生命阶段，提供从初创贷到IPO辅导、发债、财富管理等全生命周期服务。另一方面，通过前瞻性的金融创新，金融产品能主动影响和加速前四大周期的进程。催化科技周期：通过设立专项科创基金，引导社会资本投向关键核心技术研发，加速科技创新从实验室走向市场。培育产业周期：通过向战略性新兴产业提供长期、稳定、低成本的资金支持，助力其缩短成长周期，快速形成规模。平滑经济周期：通过逆周期调节信贷投放（在经济过热时收紧，在衰退时放松），发挥“稳定器”作用，减缓经济波动。赋能企业周期：通过提供综合化金融服务解决方案，帮助企业突破资金瓶颈、优化资源配置、实施并购整合，助力优秀企业穿越周期、发展壮大。

金融助推下，客户穿越了周期，商业银行也就穿越了周期。该框架分析体系的最终目的是帮助商业银行将“不可预测的不确定性”转化为“可观察、可预期、可管理的风险”，助力商业银行实现高质量、可持续健康发展。

编辑：幸骊莎

来源：新浪财经