决策科学的未来

走近 Decision Science

Akshay Swaminathan

PD Soros Fellow at Stanford University School of Medicine

展望未来

变革正在进行中

  • 科技进步正在重塑决策方式
  • 把握新兴趋势有助于保持领先

塑造未来的四股力量

  • 决策中的AI
  • 大数据分析
  • 人在回路的决策
  • 融合行为经济学

火箭与未来

走近 Decision Science

决策科学中的AI

  AI

释放规模与精度

  • AI自动化任务并提供洞见
  • 推动医疗、零售、营销中的预测
  • 支持个性化、风险评分与优化

以透明度平衡能力

  • 黑箱模型会削弱信任
  • 可解释AI阐明决策的关键因素
走近 Decision Science

更聪明的协作

可解释性建立信任

  • AI系统现可解释预测，提升透明度
  • 这使人机协作更高效

人在回路的决策

  • AI提出洞见，人类补充情境与伦理判断
  • 例：放射科医师用AI识别影像异常，但由其作最终判断

 

人机协作  

协作带来更佳结果

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融入行为经济学

人类并非总是理性

  • 行为经济学揭示偏见与情绪如何影响决策
  • 例：损失厌恶会影响定价或投资行为
  • 识别偏见有助于改进设计、沟通与政策

大脑

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大数据

大数据驱动实时决策

  • 来自传感器、社交媒体与交易的数据快速增长
  • 例：物联网传感器监控易腐品，支持供应链实时决策
  • 结合大数据与AI可提升速度、准确性与灵活性

物联网

走近 Decision Science

未来是融合的

  • AI、大数据、人机协同与行为洞见的融合正塑造未来
  • 把握这些趋势可推动创新与影响力

未来DS

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Vamos praticar!

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