混合智能管理系统理论与方法研究

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部"十四五"规划相关领域专家的前期讨论意见,本文凝练出该领域值得深入探索的五个研究方向,并给出了每个方向的典型科学问题示例.     

大模型时代下的决策范式转变

以ChatGPT为代表的大模型技术对传统决策范式带来了巨大冲击和挑战。在大数据时代，决策模型多为决策要素简单、决策场景受限、决策空间封闭的小模型。然而，真实决策场景实际构成一个复杂的社会物理信息系统，其决策环境、决策主体和受众认知行为等错综关联、高度复杂，导致小模型难以刻画决策场景的底层机理。大模型凭借通顺流畅的语言生成、通用广泛的场景适应、通达全领域的知识覆盖和通畅自然的人机交互能力，正在推动决策范式从计算决策到智能决策的转变，主要包括四个方面：数据来源、决策生态、决策模型及决策主体。面对上述范式转变，我国应从决策范式构建、智能决策理论发展及普适性决策推演引擎研发三个方面着手布局，加速推动智能决策代际升级，实现“决策优越性”。     

决策智能理论与方法研究

随着社会经济的发展,人们对自身健康的重视不断提高.从国家的长远发展来看,中华民族的伟大复兴,必须依赖于国民健康的身心.由此,"健康中国"上升为国家战略.同时,日新月异的技术进步,为实现更加智慧的健康医疗管理提供了支撑和保障.基于宏观层面的国家战略支撑,以及微观层面的科学技术支持,智慧化的健康医疗管理碰到了前所未有的机遇,同时也面临着诸多亟待解决的问题,充分开展相关的研究,已经成为了学术界刻不容缓的责任和使命.     

大数据背景下商务管理研究若干前沿课题

鉴于市场创新对于企业发展的重要性及已有研究的不足,在界定市场创新概念和特征的基础上,区分探索式和开发式两种创新方式,遵循行为/能力-地位-绩效的理论逻辑,构建以市场创新(探索式和开发式)-地位(低成本优势和差异化优势)-绩效为主线的概念模型,分析不同创新方式的作用机理;基于配置理论提出市场竞争强度的调节作用,从交互和匹配的双重视角重点阐释两种方式的二元平衡关系;基于297家中国企业的调研数据,利用多元层级回归检验研究假设.研究结果表明,探索式和开发式两种市场创新方式均显著提升企业绩效,但是作用机理不同,前者主要促进差异化优势,后者主要建立低成本优势;市场竞争强度正向调节探索式创新与绩效的关系,负向调节开发式创新与绩效的关系;与技术创新一样,市场创新的两种方式也存在二元平衡,具体表现为探索式和开发式市场创新正向交互影响绩效.因此,企业在进行技术创新的同时也要重视市场创新,根据不同的市场环境侧重选择合适的创新方式,并学会合理分配资源,避免追求单一创新方式的负面效应.     

面向复杂决策场景的认知图谱构建与分析

在复杂网络场景中有效地甄别不同类别事件的性质和影响、辅助个体和组织决策、避免决策偏误,是复杂社会系统管理的重要研究问题。本文基于海量网络用户的交互内容数据,对网络数据中隐含的个体认知信息进行深度分析和系统化建模,提出了面向复杂决策场景的认知图谱构建与分析方法,从而对公众情绪的演变和群体性事件的走向进行可靠的预测。在中国股市中的高估信息、低估信息和披露信息3种不同类型事件中进行实验验证,结果表明：本文提出的认知图谱构建与分析方法能够解析不同类型复杂场景中个体认知要素变化与事件时空演化态势的关联关系,并能够有效支撑公众情绪的演化和群体性事件的预测与分析。     

大数据驱动的管理与决策前沿课题

本文分析和总结了大数据环境下管理与决策研究与实践所呈现出的新特征,以及理论与实践范式、支撑技术、价值开发、产业与生态系统治理等4个方面所面临的重大挑战。在此基础上,对大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理,并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论,以期推动相关研究探索与实践发展,把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。     

大数据环境下的决策范式转变与使能创新

大数据的迅猛发展对社会、经济和人们的生活产生了巨大影响,也冲击和正在重塑着管理决策和价值创造的过程和方式。本文基于一系列的研究,从范式和创新角度凝练和阐述了大数据引发的重要转变和使能作用。一方面,传统的决策范式在大数据环境下遇到了深刻挑战,使得信息情境、决策主体、理念假设、方法流程等决策要素呈现出显著变化,催生了新型的大数据决策范式;另一方面,在大数据决策范式下,大数据使能进一步激发了行为洞察、风险预见和业务模式等方面的创新。     

混合智能管理系统理论与方法研究北大核心CSCDCSSCI

随着人工智能技术的飞速发展及其在诸多行业中广泛和深入的应用,人机混合智能系统逐渐涌现.以人机协同混合智能为特定管理目标的混合智能管理系统,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部“十四五”规划相关领域专家的前期讨论意见,本文凝练出该领域值得深入探索的五个研究方向,并给出了每个方向的典型科学问题示例.     

大数据背景下商务管理研究若干前沿课题

从商务管理在大数据背景下所面临的时代挑战出发,给出了社会化的价值创造、网络化的企业运作、实时化的市场洞察三个重要研究视角.同时,描述了社会化网络环境中的行为机理与社会资本结构、企业网络生态系统及其协同共生机制、大数据环境下的顾客洞察与市场营销策略、基于大数据的商业模式创新等研究方向,讨论了若干重要的研究课题.