人工智能决策智能软件

企业如何计算决策--利用人工智能支持而非直觉

内容摘要

当今企业面临的问题不是缺乏数据，而是决策选项过多。 投资、项目、预算、优先级和依赖关系创造了一个决策空间，而这个决策空间会从七八个决策组成倍增长。 在七到八个决策小组的基础上，决策空间成倍增加。

传统工具--Excel、商业智能仪表盘、预测或纯粹的预测性人工智能--并不会因为缺乏智能而失败、 而是因为数学组合学。

带有人工智能的决策智能软件恰恰解决了这一结构性问题： 它将人工智能支持的数据处理与数学优化相结合，在现实世界的限制条件下计算出最佳可行的行动方案 最佳行动方案，而不是提供概率或预测。

1. 人工智能决策智能是什么意思？

决策智能是指系统对复杂决策空间进行系统分析的能力、 可理解性和可重复性。 人工智能专门用于支持决策过程，而不是取代决策过程。

简短定义：

人工智能决策智能 = 在预算、时间、资源和依赖性等限制条件下，对实际决策进行数学优化。 和依赖性限制下的实际决策的数学优化，由人工智能支持的数据和流程自动化提供支持。

2. 为什么尽管有人工智能，经典工具仍会达到极限

Excel、商业智能系统和预测工具--即使有了人工智能增强功能--仍然是线性和顺序工作的。 它们非常适合用于

• 报告和控制
• 分析过去
• 简单情景

然而，一旦

• 必须同时评估多个项目
• 决策之间存在依赖关系
• 预算有限
• 无法独立做出决策

从这一点来看，决策空间在数学上是爆炸性的^（2n 种组合）。 人工智能无法 "猜测 "这种爆炸--它必须经过计算。

3. 人工智能决策智能软件与人工智能预测的对比

人工智能预测	人工智能决策智能
估计未来价值	计算最佳决策
提供概率	提供具体选择和顺序
关注数据	关注选项和限制
支持解释	强制做出数学上有效的决定

决策智能不能取代人类的专业知识。 它是在人工智能和数学的帮助下，验证、构建专业知识并将其转化为可靠的决策。

4. 核心：优化而非直觉--人工智能是放大器

决策智能软件采用组合优化方法，并辅以人工智能：

• 分支与边界
• 动态编程
• 贪婪优化
• 元启发式
• 集合和冗余逻辑

人工智能支持，特别是

• 决策选项的结构化
• 输入数据自动化
• 假设的合理性检查

目标依然明确： 不是一个好的决策，而是在现实世界所有限制条件下的最佳决策。

5. 人工智能决策智能的典型应用领域

C 级和董事会

• 战略项目组合
• 资本分配
• 并购决策

首席财务官

• 预算优化
• 投资排序
• 利用有限资金实现投资回报率最大化

首席运营官/首席技术官

• 技术和产品路线图
• 决定是否购买
• 资源规划

公共部门

• 基础设施组合
• 多年期预算
• 在预算紧张的情况下确定优先次序

6. 为什么决策智能不仅仅是人工智能的一个功能？

决策智能不是聊天机器人、仪表盘或前端噱头。 人工智能是不可或缺的一部分，但不是决策者。

实际的决策逻辑仍然存在：

• 确定性
• 可检验
• 可解释

这正是人工智能决策智能软件对董事会成员、首席财务官和监事会的责任所在。

7. 治理、透明度和责任

现代决策智能软件的一个关键优势是其可审计性：

• 每个决策都可以用数学方法解释
• 假设有据可查
• 约束条件透明

因此，决策智能成为一种管理工具，而不是黑盒子。

8. 战略附加值：可衡量、可复制、可扩展

• 预算效果提高 30-60
• 显著减少分配不当
• 加快决策
• 减少政治讨论，增加事实依据

决策不是讨论出来的，而是计算出来的。

9. 分类：利用mAInthink和 StratePlan 实现决策智能化

人工智能决策智能软件的一个突出例子是 mAInthink GmbH 公司的 StratePlan。

其方法是

• 战略来自管理者或市场专家
• 人工智能支持结构化和自动化
• StratePlan 计算该战略的最佳实施方案
• 对结果进行优先排序、排序和验证

人类的专业技能不会被取代，反而会得到加强。

10. 结论

人工智能决策智能软件标志着一种明显的模式转变：

从意见、预测和水晶球转向经过计算、透明和负责任的决策。

核心管理问题不再是

我们相信什么？

而是

在这些条件下，什么才是客观上最好的决定？

能够用数学方法回答这个问题的公司，其决策在结构上会更胜一筹--而且是永久性的。

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