人工智能模型决策过程：机器与人类协作成效

决策智能（DI）就是用高级数据分析来帮助我们做出聪明的决定，同时也给咱们自己判断留了余地。

现在市场变化特别快，很多传统决策方法在贸易和工业公司看来都过时了。要想做出既可持续又准确的决策，最好的办法就是把人工智能（AI）和人的判断结合起来。这种情况下，数据好不好用特别重要。比如，推出新产品前，得从客户数据库、竞争对手的报价、成本和资源情况里头搜集尽可能多的信息。现在的人工智能方法特别擅长从一大堆数据里头挑出有用的信息。

DI怎么让业务决策更好呢？

现在最新的工具就是决策智能，它让传统的商业智能更上一层楼。它不只是描述性分析，还能预测趋势，还能用规范性分析给出行动建议。这些建议可以根据需要，让人来考虑，或者让AI自动执行。这种AI和人的结合，让决策更聪明，业务成果也更好。

把人和机器的优点结合起来

当需要公平地把各种来源和格式的大数据组合起来，找找里面有什么关联的时候，人工智能就显得特别重要。现在数据量大得不得了，这种任务人脑处理不了——特别是要实时分析或者尽快分析的时候。还有，咱们的决定常常受到潜意识偏见的影响。

比如，咱们会不自觉地更喜欢熟悉的东西，或者被成见影响，但还觉得自己看事情很客观。所以，咱们在考虑问题的时候，常常会把猜测、没在数据里的信息，甚至个人感受都加进去。因此，用AI来辅助决策，把人的有限能力跟机器的速度、逻辑和没感情结合起来，是成功商业决策的一个有前途的方法。

适合每个情况的正确DI类型

在决策智能的背景下，人工智能和人类决策者之间有三种不同的合作模式，按AI的自主权从低到高排列：

• 决策支持就是用AI来准备数据，提供容易理解的分析。决定还是人来做。
• 决策增强是中间级别，AI会做预测，给出建议，然后人来审查和批准，再采取行动。
• 决策自动化是最高级别。AI会基于分析选择行动方案，然后自动执行。当然，总会有意外结果和风险，所以人还是要监控这个过程和它的影响。

哪种模式最好，得看具体情况。比如，自动化特别适合优化仓库库存、营销推荐活动或动态定价。而像巩固和长期供应商或客户的业务关系，或者选合适的人来工作，就需要更多的人际互动。

用新数据文化来提高决策质量

公司得先弄清楚哪些情况用AI辅助决策最有利，然后给这个领域定个具体目标，比如：

• 收入增加
• 用更少的资源
• 开发新的客户群

在这个过程中，得让所有相关利益方都参与进来，这样就能把各种应用和数据库用业务逻辑连接起来，打破信息孤岛。为了简化数据分析和评估，Together规则引擎是个理想的工具：它通过接口和大量业务应用连接，让数据输入变得结构化，这样没有数据科学知识的业务用户也能用DI。

“新的数据文化”是啥意思？

用人工智能的时候，即使在传统IT之外，也得引入新的数据文化。这意味着人得更信任AI基于事实的决策，突破流程评估的局限，走向更扁平的决策层次。所以，成功用AI决策是企业适应大数据驱动业务需求的关键一步。