如何提高预测准确性？如何让决策更科学？人机融合，混合决策不失为一种解决方式，那如何操作呢？经济学家、中国科学院大学经管学院吕本富教授，在“2021中国数字企业峰会”上，通过“企业智能化工具—AI新画布”的主旨演讲给出了答案。
吕教授讲解了数字经济发展的三个阶段。一是信息化阶段，是记录的革命；二是平台化阶段，是分发的革命，人们最重要的事和各种各样的APP联系在一起；三是智能化阶段，就是认知的革命，对应的技术就是预测。信息化阶段是效率的提升，平台化是精准的提升，智能化阶段是决策的提升。
智能化的核心是人机混合决策。人类决策一般有四个步骤：第一步是信息；第二步是判断；第三步是行动；第四步是行动结果，结果变成了数据。当机器加入以后，机器预测比人类的预测更准确、更廉价，机器特别擅长默知识（可意会不可言传的知识）和暗知识（不可表达，也不可感受的知识）的发现。机器预测的过程，需要输入性数据、训练性数据、反馈性数据。对人工智能而言，训练数据是用来创造和调整模型的，输入数据是用来产生预测的，而反馈数据是用来改进预测机制的。由此，输入、预测、判断、结果、反馈、训练和行动就构成了混合决策的七大要素。预测是决策的核心，是一项十分基础的生产资料，可以交给机器；而判断的工作依然要留给人类。
混合决策的七大要素也就构成了AI新画布模型，在具体实施时，需要考虑两个维度，一是商业的维度，就是价值主张，考虑哪个部分要用人工智能，为什么要用人工智能。二是技术维度，考虑有没有解决方案，有没有数据源，模型开发怎么样，效果评估怎么样。吕教授以MBA招生流程人工智能化为例介绍了AI新画布工具的应用。
来源：大数据局
