各位老铁们好，相信很多人对人工智能决策管理都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于人工智能决策管理以及人工智能与决策管理的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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人工智能对决策技术的影响
从人工智能中获得的实际生产力，在于为我们提供了做某件事新的思维方式。
人工智能，可以帮助企业和人们，更高效的使用资源，具有提高生产力的巨大潜力，并简化我们与大数据交互的方式。
报告显示，在2015到2020年，估计大数据和物联网对英国累计的效益为2400亿英镑;制造业从中获得最大的收益，各行业最大的收益，将来自节能增效。
人工智能和数据决策的区别
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。
在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
ai精准决策的方法
AI精准决策方法包括：
数据分析与预测：AI能分析大量数据，识别模式，提供基于历史数据的预测和趋势分析，帮助做出决策。
机器学习算法：使用机器学习，AI能从数据中学习并改进决策，适应不断变化的情况。
优化算法：AI可使用优化算法找到最佳决策方案，考虑多个因素和约束条件。
自然语言处理：AI能够分析文本数据，提取关键信息，帮助理解和做出决策。
图像识别：对于图像和视觉数据，AI可以识别模式和特征，用于决策制定。
强化学习：通过强化学习，AI能够在与环境互动的情况下学习和优化决策。
智能推荐系统：AI可以根据用户行为和喜好提供个性化建议，帮助用户做出更好的决策。
模拟和预测建模：AI可使用模拟和建模技术来模拟不同决策的影响，帮助选择最佳决策。
如何将人工智能(AI)用于战略决策？
试着回答一下自己的浅显理解：现在的AI技术还局限于比较单一的、个别场景的应用，AI用于战略决策，这里应该包括个人、企业和国家三个层面的东西，无论哪一方面都是一项非常复杂的系统化工程，都需要庞大的数据和复杂的算法作为支持。对于个人来说，现在有庞大的互联网，人们做事情问东西常常去查百度等搜索引擎，大部分人通过自己的理解，都会找到自己满意的答案，说到战略决策，就需要引擎做出努力，通过优化算法等做出优质的AI决策参考的前端应用，去回答不同人的不同需求，为其决策作出参考，那么将来你考学报专业需要帮忙的时候，你就可以对着搜索引擎说出自己的想法、成绩、忧虑，占卜一下，说不定AI就会给你个很好建议和指南啊。
对于企业级别的来说，企业的生产、研发、销售、计划、组织协调等等，每个部门、每个环节都是一个相对独立的数据系统，企业内部和企业外部数据常常相互隔离，AI用于决策，要做到各个部门互通互联、数据整合、实时数据共享、充分建模，优化算法等努力，来实现AI决策的企业应用。
同样，对于国家层面的战略决策来说，这个范围就更加庞大复杂，涉及到政治、经济、文化、教育、艺术、法律等等层面，每个国家都有庞大的智库，都管理着各类网络，国家层面的智能决策需要包括智库在内的决策部门分建完善及统合各层数据、充分建模、同时深挖历史及历史数据，我觉得应该需要专门的机构去统筹、规划这些东西，关键还是建模和优化。
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