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商业决策支持系统的几种尝试

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发表于 2017-9-9 16:56:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
  自从计算机诞生以后,人类就试图借助其强大的数值计算能力建设一个可依赖的决策支持系统(Decision Support SystemDSS),让我们来回顾一下这个领域的发展历史。
  (1)运筹学(Operations ResearchOR)
  首先从运筹学来看,商业决策的目标是追求最大化收益。商业决策绝大多数都是微观经济层面上的决策,微观经济学上最核心的假设是所有的人,当然包括法人都是理性的经济人,其决策的目标就是追求经济利益最大化。从OR的角度看,商业决策的过程就是最优解搜索的过程。
  OR大家知道,在40年代美军二战军事后勤领域首先出现,已经过了70年了。在这70年内OR发展的很成熟,在很多领域都发挥了巨大的作用。其中有这样一个非常传奇的公司,以OR为核心技术,取得了相当大的商业成功。这家就是i2 Technologies,我跟这家公司也非常有缘。
  我个人的教育背景比较复杂,在清华上学的时候学的是柔性制造和工业机器人,去美国后先是学工业工程学,主要就是OR这套东西,后来又转到计算机专业。我找工作的时候惊喜地发现这家公司可以把我三个专业完美结合在一起,就义无反顾地加入了,并且成为我唯一以雇员身份服务过的公司。
  这家公司依托于OR理念首先提出了智能化供应链的行业数据收集网站理念,并形成了一套强大的产品,借助这个理念和这套产品征服了全球财富500强中的约400强,其中包括国内的联想和华为。这家公司的市值在2000年最高达到了500亿美金,并且以93亿美金的天价收购了Aspect,是当时软件史上最大的并购。
  2009i2以只有3亿美金的价格卖给另外一家公司JDA,虽然相关的产品仍然在服务客户,但是作为软件史上的一代传奇就此落幕。
  为什么基于ORi2没能延续其商业上的巨大成功?
  当然原因有很多,但是在底层的产品逻辑层面上,我个人反思,可能有两个原因。一个是局部优化。学过OR的都知道,运筹学里优化最大的敌人就是不小心陷入局部最优解。即使在算法层面求得全局的最优解,如果你所依托的数据都是内部数据的话,本质上还是局部的优化。
  第二个是静态模型问题。作为一个优化模型的构建,有几件事情要做:(1)要选择决策变量;(2)要对目标函数的形式进行决策,并对目标函数里的参数进行设定;(3)要对约束条件的形式进行决策,并对约束条件里参数进行设定。
  这些都选择好了以后才能形成可用的模型,在上一代的OR系统里面,这些都需要很多专家来参与,最后设定好这个模型,一旦设定以后就不会轻易更改,这就是一个相对静态的模型。但是实际上,我们的产业环境是飞速变化的,一个静态模型很难准确来反映瞬息万变的外部环境。
  (2)商业智能(Business IntelligenceBI)
  再来看BI,我们暂且还把它叫做商业智能。作为DSS领域的一个重要分支,BI的价值也得到了市场认可。Gartner的报告显示,到2010年的时候,BI的使用率达到30%67%的领先企业运用了BI2017年全球市场预计可以达到183亿美金。这已经是一个相当大的市场规模,我们完全可以认为BI取得了比较大的商业成就。但是增长已经非常乏力,预计未来几年只有7.6%的年化增长率。
  (3)人工智能(Artificial IntelligenceAI)
  最后再看AI在决策支持系统领域的应用。过去几十年AI在学术界几起几落,竞争对手数据分析服务直到过去两年才真正走进产业界,算是一个大器晚成神童。之前几十年里AI在实用层面有限的成功算是在决策支持系统的运用,也就是专家系统(Expert System)。专家系统经历了很多年的发展,也解决了一些问题,但是整体上很难算是一个大的成功。这里面有几方面的原因,主要包括:
  知识表达方式单一,主要依赖启发式规则,以及不支持大规模数值计算是专家系统的内在缺陷。
  知识库的完备性和规模、知识获取的难度、覆盖面等,是决定专家系统成功的决定性因素。在互联网普及之前,很难把某个行业内足够的数据抽取出来,构建有效的知识库。
推理机对特定领域经验的依赖很强,通用性不好。
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