生成式人工智能作为一项变革性技术，对商业组织的影响与日俱增，围绕生成式人工智能的组织系统设计、企业流程再造、商业模式创新等方面的构想层出不穷。与此同时，新技术的涌现亦对企业发展提出了诸多问题：生成式人工智能技术将如何改变企业内部各要素的组织逻辑？如何利用生成式人工智能技术进行企业价值创造与创新升级？如何平衡效率与风险，促进技术赋能过程中人、财、物的有效运作与长足发展？工商管理作为以企业为研究对象的学科，需要积极关注前沿的技术变革与企业难题，助力中国企业在生成式人工智能技术创新与应用升级方面领衔前行，打造国际竞争优势。为此，国家自然科学基金委员会管理科学部设立“生成式人工智能时代的工商管理科学问题研究”专项项目。
一、总体科学目标
本专项聚焦生成式人工智能赋能下的数字代理人系统、战略人力资本资源、会计信息、新产品开发以及个性化营销等方面，深刻揭示生成式人工智能赋能工商管理实践的内在机理和深远影响，鼓励采用跨学科合作、与实际场景相匹配的数据融合技术等方法，推动工商管理研究范式与理论创新，解决企业应用生成式人工智能所面临的重大关键科学问题，为企业高质量发展提供坚实的理论基础和实践指导。
二、拟资助研究方向
（一）基于生成式人工智能的数字代理人系统设计与管理机制研究（申请代码1选择管理科学部G02下属代码）。
生成式人工智能赋能了多模态、互动型、智能化数字代理人，使得丰富的商务场景中涌现出数字代理人系统与人类代理融合的新模式，对商务智能系统的设计与管理提出了新挑战。研究内容包括：1. 基于生成式人工智能的多模态互动型数字代理人系统设计机制研究；2. 基于人类价值对齐的数字代理人系统设计优化调整；3. 基于生成式人工智能的数字代理人系统能力演化策略研究；4. 数字代理人系统多主体合作与交互博弈机制研究；5. 数字代理人系统的治理与风险防范体系研究。
（二）基于生成式人工智能的企业战略人力资本资源研究（申请代码1选择管理科学部G02下属代码）。
生成式人工智能技术颠覆了传统的知识创造逻辑，一方面降低了企业知识生产的成本和门槛，另一方面也重塑了企业人力资本资源价值创造的过程，对知识型工作者和高技能人才的人力资本价值产生了深远影响。研究内容包括：1. 人工智能时代企业战略人力资本资源的生成机制研究；2. 生成式人工智能对企业人力资本资源投资偏好的影响；3. 基于生成式人工智能的企业战略人力资本资源价值创造过程；4. 基于生成式人工智能的企业人力资本资源价值评估与分配；5. 生成式人工智能嵌入企业人力资本资源价值链的伦理议题及治理。
（三）基于生成式人工智能的会计信息生成与披露研究（申请代码1选择管理科学部G02下属代码）。
生成式人工智能颠覆了传统以人为中心的信息生成与处理模式，能够显著提升大样本、多模态数据的处理效率与输出能力，大幅降低对使用者专业知识与技能的门槛要求。虽然生成式人工智能带来了更高效的信息生成能力，但同时也加剧了虚假信息、有偏信息、同质化内容的产生，并可能导致信息过载的现象。研究内容包括：1. 生成式人工智能对企业会计信息生成与披露的内容、方式、效率的影响；2. 生成式人工智能对信息中介搜集、处理及传播会计信息的影响；3. 生成式人工智能对会计信息使用者的决策过程及决策有效性的影响；4. 生成式人工智能对监管、审计机构识别和防控潜在风险的影响。
（四）基于生成式人工智能的新产品开发研究（申请代码1选择管理科学部G02下属代码）。
生成式人工智能具有现实世界模拟、迁移学习、超级计算以及理性自主决策等强大能力。生成式人工智能与人类智慧的有机融合，有助于在新产品开发过程中实现优势互补和协同进化，推动产出创新程度更高和更富效率的新产品开发成果。研究内容包括：1. 生成式人工智能与人类智慧在新产品开发过程中的融合机理；2. 基于生成式人工智能的新产品开发多源异构数据融合；3. 生成式人工智能在创意获取、关联等新产品概念设计阶段的作用机制；4. 基于人智融合的新产品市场验证；5. 基于人智融合的新产品开发迭代优化机制研究。
（五）基于生成式人工智能的多模态数据洞察与个性化营销内容生成研究（申请代码1选择管理科学部G02下属代码）。
基于生成式人工智能的多模态数据洞察有助于全面理解营销线索，深入挖掘营销知识，引导人工智能生成营销理论驱动的个性化内容，如：文本、音频、图像、视频等，与消费者开展有效互动。研究内容包括：1. 营销理论驱动的多模态数据洞察；2. 营销理论驱动的多模态数据融合；3. 基于生成式人工智能的多模态个性化营销内容生成；4. 基于生成式人工智能的跨模态营销内容生成；5. 基于生成式人工智能的多模态营销策略优化。
三、资助计划
专项项目资助期限为4年，申请书中的研究期限应填写“2025年1月1日—2028年12月31日”，拟资助5项左右，直接费用的平均资助强度约200万元/项。
四、申请要求及注意事项
（一）申请条件。
本专项项目申请人应当具备以下条件：
1. 具有承担基础研究课题的经历；
2. 具有高级专业技术职务（职称）。
在站博士后研究人员、正在攻读研究生学位以及无工作单位或者所在单位不是依托单位的人员不得作为申请人进行申请。
（二）限项申请规定。
1. 本专项项目申请时不计入高级专业技术职务（职称）人员申请和承担总数2项的范围；正式接收申请到国家自然科学基金委员会作出资助与否决定之前，以及获得资助后，计入高级专业技术职务（职称）人员申请和承担总数2项的范围。
2. 申请人和参与者只能申请或参与申请1项本专项项目。
3. 申请人同年只能申请1项专项项目中的研究项目。
（三）申请注意事项。
1. 申请接收时间为2024年10月30日—2024年11月3日。
2. 本专项项目申请书采用在线方式撰写。对申请人具体要求如下：
（1）申请人在填报申请书前，应当认真阅读本项目指南和《2023年度国家自然科学基金项目指南》的相关内容，不符合项目指南和相关要求的申请项目不予受理。
（2）本专项项目旨在紧密围绕核心科学问题，将对相关研究进行战略性的方向引导和优势整合，成为一个专项项目集群。申请人应根据本专项拟解决的具体科学问题和项目指南公布的拟资助研究方向，自行拟定项目名称、科学目标、研究内容、技术路线和相应的研究经费等。
（3）申请人登录科学基金网络信息系统https://grants.nsfc.gov.cn/（没有系统账号的申请人请向依托单位基金管理联系人申请开户），按照撰写提纲及相关要求撰写申请书。
（4）申请书中的资助类别选择“专项项目”，亚类说明选择“研究项目”，附注说明选择“科学部综合研究项目”。申请代码1应选择管理科学部G02下属相关代码。以上选择不准确或未选择的项目申请不予受理。申请项目名称可以不同于拟资助研究方向下列出的研究内容名称，但应属该内容所辖之内的研究领域。
管理科学部不受理如下申请人的项目申请：①作为项目负责人近5年（2019年1月1日后）已经获得国家社科基金资助，但在本项目申请截止日期前，尚未获得全国哲学社会科学工作办公室颁发的《结项证书》者。若已获得《结项证书》，申请人必须在申请书后附《结项证书》复印件，并在复印件上加盖依托单位法人公章。②2024年度（1月1日至12月31日）作为负责人申请国家社科基金项目者。
（5）每个专项项目的依托单位和合作研究单位数合计不得超过3个；主要参与者必须是项目的实际贡献者。
（6）申请人应当按照专项项目申请书的撰写提纲撰写申请书，请在申请书正文开头注明“2024年度专项项目生成式人工智能时代的工商管理科学问题研究：***（按照上述5个拟资助研究方向之一填写）”。申请书应突出有限目标和重点突破，明确对实现本专项总体科学目标和解决核心科学问题的贡献。
如果申请人已经承担与本专项项目相关的其他科技计划项目，应当在申请书正文的“研究基础与工作条件”部分论述申请项目与其他相关项目的区别与联系。
（7）申请人应当认真阅读《2024年度国家自然科学基金项目指南》申请规定中预算编报要求的内容，认真如实编报项目预算，依托单位要按照有关规定认真进行审核。
（8）本专项项目实行无纸化申请，申请人完成申请书撰写后，在线提交电子申请书及附件材料。依托单位只需在线确认电子申请书及附件材料，无须报送纸质申请书，但必须在项目接收工作截止时间（2024年11月3日16时）前对本单位申请人所提交申请材料的真实性和完整性进行认真审核。项目获批准后，依托单位将申请书的纸质签字盖章页装订在《资助项目计划书》最后，在规定的时间内按要求一并提交。
3. 本专项项目咨询方式：
（1）填报过程中遇到的技术问题，可联系国家自然科学基金委员会信息中心协助解决，联系电话：010-62317474。
（2）国家自然科学基金委员会项目材料接收工作组负责接收申请材料，如材料不完整，将不予接收。联系电话：010-62328591。
（3）其他问题可咨询国家自然科学基金委员会管理科学部综合与战略规划处
联系人：何毅，电话：010-62326898，电子邮箱：heyi@nsfc.gov.cn
（四）其他注意事项。
1. 为实现专项总体科学目标，获得资助的项目负责人应当承诺遵守相关数据和资料管理与共享的规定，项目执行过程中须关注与本专项其他项目之间的相互支撑关系。
2. 为加强项目的学术交流，促进专项项目集群的形成，本专项项目将设专项项目指导专家组和协调推进组，每年举办一次资助项目的年度学术交流会，并将不定期地组织相关领域的学术研讨会。获资助项目负责人必须参加上述学术交流活动，并认真开展学术交流。
特别注意：本校截止时间为11月2日16时，请有意申报该类项目的老师认真阅读指南，按照指南要求完成项目申请书的填报，自行提交申请书及附件材料。
申请人必须严格按照学校截止时间提交电子申请书，逾期提交的，项目申请人自行承担后果。
科研院联系人：罗妍
电话：64252413
邮箱：nsfc@ecust.edu.cn
地址：研究生楼1011室
