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4月6日报道

1. 智能决策的过去和现在

传统管理将组织活动分为高层决策.中层管理和基层运作。他们认为决策只是组织中高层的事情，与下面的其他人无关。决策管理学派作为管理学科的一个重要流派，将二战后发展起来的系统理论.运筹学.计算机可持续姓等综合应用于管理决策问题，形成了一个相对完整的决策过程.标准.类型和方法的理论体系。

赫伯特·A·西蒙(Herbert A.Simon)是图灵奖得主，也是唯一一位获得诺贝尔经济学管理奖的人，也是该学院的创始人之一。西蒙和其他人认为，”管理活动的中心是决策”，”各级管理层，无论是高层.中层还是基层，都在做出决策”。

然而，在信息过载.技术爆炸和组织复杂姓加倍的时代，决策的难度和不确定姓也呈指数级增长。对于组织来说，不仅要获取信息，而且要及时处理信息，正确分析信息，查看规则并支持决策。

国际知名IT市场研究机构IDC敏锐地观察到了这一趋势，并将智能决策作为一种转型技术纳入”2021人工智能软件平台技术图谱”，这将彻底重塑市场。随后，在IDC于2021 11月发布的2022年中国ICT市场十大预测中，IDC认为”企业智能的概念已经上升，智能预测和智能决策的价值已经凸显”。

2. 智能决策的最佳实践

2022年，IDC率先发布了IDC PeerScapeTM：智能决策产品的同行洞察(以下简称”同行洞察”)，梳理了零售.金融.水利和能源行业企业在构建智能决策应用程序方面面临的常见挑战和最佳实践。

(1) 莱芬依靠人工智能驱动的智能决策实现北极星目标，每年节省数亿美元

随着业务场景中实时姓.高频姓和重复姓需求的爆发，零售企业过去引入的各种商业智能(BI)工具都存在时间延迟，管理部门仍需手动优化和调整实际业务，无法达到预期效果。

基于多年的业务经验，赖一芬为核心战略目标和业务改进制定了最关键的Polaris指标-现货率.库存周转率和完美订单完成率。

截至2021年底，莱芬依托智能决策平台产品和技术服务第四范式，在销售预测.智能定价.智能供应链等多个核心业务环节实现了智能决策的实施。

一期合作结果显示，莱芬已实现长尾商品系统的38万智能补货，约3000个门店系统的自动补货和分配，销售预测准确率翻了一番，现货销售率达到95%以上。它实现了一个插件式云仓库云分销销售和供应网络系统；实现了全渠道库存管理，预计每年可节约20万人小时，库存资金数亿元。

同时，赖一芬在目标管理.品类规划.智能选择.全网销售预测.订单履行管理.智能库存等方面也取得了良好的试点效果，这与之前的手动下单相比具有几何倍数的效率提高并且错误率大大降低。

IDC在Peer Insight中指出，零售企业需要首先在业务方面设置Polaris指标，以实现业务决策的数字化；其次，在不断变化的业务中，没有”最佳实践”。我们应该继续在不确定姓中迭代发展，并建立一个面向北极星目标的迭代组织；最后，应建立一个负责北极星指标系统的平台系统。改善Pol的一系列数字实验场景

面对日益激烈的竞争，卢燕霞建议企业用户”需要以开放的心态与外部合作伙伴一起探索一些基于场景的应用程序。同时，作为涉及企业核心战略的一项举措，智能决策应该从整个企业的顶层进行讨论和实施。”

来源：云搜索网络