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本研究调查了数字化转型和新兴技术在政策制定中的可用性。先前的研究将数字化转型分为数字化、数字化和数字化转型三个不同的阶段。它们主要关注运营或功能层面，但本研究将数字化转型视为战略层面。先前的研究证实，使用新兴的基于人工智能的技术将使组织能够利用数字化转型实现更高的效率。通过组织学习理论的视角，将一种基于人工智能的新型政策制定方法构建为三个阶段。使用一个小城市交通行业的案例研究验证了所提出的框架。在选定的案例研究中，利用结构方程模型开发并测试了一个验证模型，数据来自对 494 名当地利益相关者的调查。利用人工神经网络进行预测，然后根据从文献中提取的六项政策中的成本、可行性和影响标准确定最合适的政策。这项研究的结果证实，在战略层面上通过拟议的生成式人工智能平台利用基于人工智能的战略决策在适用性、效率和准确性方面优于人类决策。
人工智能与政策制定
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