推薦序三

在智能技術的發展過程中，決策智能（Decision Intelligence）是一個新的領域，也是與產業變革最為接近的一個方向。

當前很多企業都是通過人工經驗進行決策，難以對經驗進行標準化和量化，對于決策過程難以清晰描述，更難實現追溯和復盤。特別是人的決策總受其經驗、能力及其獲取信息的影響，遇到復雜問題無法基于全局視角考慮，容易出現決策偏差。在面臨復雜多變的場景和問題時，更難以實現快速、高效的決策。

對于決策智能而言，就是要以數據科學和人工智能為基礎，融合社會科學，決策理論和管理科學，從而構建新的決策理論和模式，為個人、為企業、為社會提供服務。相比其他智能技術而言，決策智能有其一定的獨特性：

首先，決策就是在面對不同選項，收集信息后進行相應的選擇。但往往在生活或生產經營活動中，所面臨的決策方向可能是不同的，并不一定有唯一的最優解。例如，高考填報志愿時，你可以選擇學醫、學計算機也可以選擇學金融、學考古等等，并沒有一個統一的維度，你學什么專業一定是最好的。所以利用人工智能進行決策時，必須考慮多目標優化模型的構建。

第二點，在生產經營活動中，決策可能是一方的也可能是多方的，多方之間可能是協同的也可能是競合的、博弈的，決策時使用的信息往往是不完美、不對稱的。對于企業經營決策的很大一個挑戰是，要基于不完美信息，做到全局最優與個體最優的有效平衡。

第三點，對于影響決策的相關因素能否真正做到數字化，能不能用機器的語言做到清晰地描述，對業務活動和影響因素的準確描述，將對能否形成可定量的決策建議構成深遠的影響。

針對上面幾個問題，劉震博士帶領團隊采用一種新的業務模型——事件網，進行了精巧的描述，通過基于數據建模和運籌優化的算法全局考慮問題，將徹底顛覆企業過去的決策模式和方法。通過企業級數字孿生，將這樣一種決策智能模型廣泛地應用到了采購、生產、營銷的各個環節，在生產經營場景中發揮出真正的價值。

通過閱讀本書，可以一窺事件網的究竟，了解決策智能對企業管理帶來的深刻變革，相信讀者一定會收益頗豐。

張亞勤

中國工程院外籍院士，清華大學智能產業研究院院長

2021.12