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用于管理信息处理和决策的人工智能
摘要 在大数据时代，管理者接触到越来越多的结构化和非结构化信息，他们必须每天处理这些信息才能做出决策。在此背景下，人工智能 (AI) 功能可以支持管理信息处理 (IP)，这构成了管理者决策的基础。迄今为止，人们对管理者在将 AI 融入其 IP 和决策时面临的主题知之甚少。本文通过对金融行业管理者的三次焦点小组访谈确定了这些问题，并通过调查进行了验证并得出了组织意义。结果表明，组织应 (1) 评估管理 IP 任务和匹配的 AI 系统，(2) (重新) 定义管理者和 AI 系统的角色，以及 (3) 重新设计管理流程以实现可持续的人机交互。
管理员教授或管理层的经济分析...
教授Esther教授或经济决策全职MBA问题设置分配1-供求分析1。最近在激光磁盘技术生产中的突破已降低了激光盘的成本。这些磁盘据说将提高音乐录制的质量，而不是CD可用的磁盘。出售的CD的价格和数量会发生什么？激光磁盘出售？2。您是美国财务主管的经济顾问。国会正在考虑将汽油的营业税增加每加仑$ .03。去年驾车者每月购买1000万加仑的天然气。需求曲线的价格每月每月增加$ 0.01的价格每月销售量每月增加100,000加仑。您还知道，价格每价格上涨$ .01，生产商愿意向市场提供更多加仑的汽油。立法机关表示，$ 0.03的税将每月增加300,000美元，并将汽油的价格提高每加仑0.03美元。正确吗？3。考虑以下需求和供应曲线：
人工智能在员工绩效评估及其管理
自上个十年以来，信息技术的使用急剧增加，人工智能已大大融入几乎每个部门的组织文化，这些部门急于更新并保持竞争优势，因此人力资源管理也未能免受其影响。尽管在人工智能领域进行了大量研究，但仍发现缺乏适当的研究质疑人工智能/机器学习工具在商业环境中的真实性、合理性和公平性。本文重点关注在员工绩效管理过程中依赖人工智能/机器学习的视角，构建人工智能绩效测量系统集成，使用学习算法使评估成为一个更容易、准确、公正和公平的实时过程。人工智能综合绩效评估的管理前景可带来战略决策，提高员工绩效、员工承诺和满意度，并减少员工离职行为。
评估管理会计中人工智能技术的接受度
摘要：数字技术的不断扩展极大地改变了大多数经济活动和职业。由于科学技术革命 4.0，组织结构和商业模式发生了变化，并出现了新的组织结构和商业模式。因此，记录运营并为管理人员提供决策所需信息的会计活动面临着威胁、挑战和机遇，这些威胁、挑战和机遇已经改变并将改变管理会计的 DNA，决定了管理会计的重塑。由于数据收集和处理技术的发展，管理会计活动变得越来越复杂，包含的数据量也越来越多。抵制变革、组织文化、缺乏信任和技术价格高昂是阻碍管理会计采用人工智能技术的最关键障碍。本研究旨在评估罗马尼亚组织会计师在管理会计现代化和数字化背景下对人工智能技术的接受程度。这项研究是定量的，通过基于问卷的调查进行。总共有来自罗马尼亚组织的 396 名管理会计专家填写并返回了问卷。我们使用结构方程模型测试了管理会计中人工智能技术的接受模型。结果表明，在管理会计中实施人工智能解决方案通过创新和缩短流程为管理人员提供了多种选择，提高了会计信息的使用率，并且由于自动化和定制程度高，使用起来相对容易。
管理内部控制，DNA I {atalia g g g g g g g g g g ggate>
根据艺术。l，艺术。3-6，Art.L4-16法律编号。 229关于内部公共财务控制，以及有关自我评估的法规，内部管理控制系统的报告以及订单号批准的管理责任声明的发布。 2019年1月1日，财政部根据第53点；3-6，Art.L4-16法律编号。229关于内部公共财务控制，以及有关自我评估的法规，内部管理控制系统的报告以及订单号批准的管理责任声明的发布。2019年1月1日，财政部根据第53点；
礼来公司：管理战略审计 - UNL Digital Commons
目录 1 执行摘要 3 历史和概述 4 礼来的历史 4 主要商业模式 4 使命、愿景和价值观 5 礼来公司的管理 5 主要目标 6 外部分析 7 PESTEL-DG 分析 7 政治/法律 7 经济 7 社会 7 技术 8 环境 8 人口 8 全球 9 波特五力模型 9 新进入者的威胁 9 替代威胁 9 供应商的力量 10 买方的力量 10 竞争对手的强度 10 潜在价值 10 集中度 11 内部分析 11 资源和能力 11 核心竞争力 12 VRIO 框架 13 SWOT 分析 14 公司绩效 15 公司绩效预期 15 关键绩效指标 16 竞争优势 17 竞争动态 18 与默克的比较 18 行业领导者的战略决策 20 业务层面的战略 21分化 21
人工智能对不确定和快速变化条件下管理决策的影响
注释。本文致力于人工智能对管理决策的影响问题。人工智能使您可以自动执行许多常规管理任务，从而腾出时间进行战略规划和创造性决策。这在快速变化的环境中尤其重要，因为对市场挑战的响应速度是关键。研究人工智能对管理决策的影响很重要，因为它有助于了解公司如何在面对不确定性和快速变化的情况下更有效地运营，从而提高效率和竞争力。本文的目的是分析人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。这项研究基于使用许多一般的理论方法、原则和方法。为了实现目标并解决研究任务，使用了以下方法：理论，特别是理论数据的概括、比较、综合——确定人工智能在管理中的作用及其对不确定语言决策的影响。值得注意的是，现代商业环境的变化是由外部环境的高度动态性和不稳定性引起的。这是由于该国目前面临的挑战，这些挑战加剧了竞争，并鼓励企业使用新技术和业务流程管理工具，以找到战略发展的最佳方向。确定人工智能正在成为面对不确定性和快速变化时做出管理决策的不可或缺的工具。它使公司能够更好地了解市场，快速适应新条件并提高其流程效率。然而，成功实施人工智能需要考虑道德方面、数据质量和员工培训。值得注意的是，在不确定和快速变化的条件下，在管理过程中实施人工智能可以显著提高决策质量并提高组织的竞争力。为了成功实施，明确目标、确保数据质量、选择合适的工具和培训员工非常重要。适当的规划、工具的选择、有效的数据管理，最重要的是员工培训是关键因素
名称研讨会有关增强供应链（业务）的管理人员
1。主要内容的引入（1）中国的引入：自从达到中国发现以来，主要引入中国经济，社会和政治的发展以及改革（2）经验（2）共享中国贫困的经验：主要是引入有效的措施和有用的经验，即如何消除绝对贫困； （3）在新经济环境中，供应链管理转型和突破的转型和突破：主要引入供应链在快速，可变的市场需求下面临的压力，以及供应链的未来发展趋势。（4）企业物流和仓储管理：主要介绍提高仓库管理性能的基本方法，以及如何确保材料和产品的安全等。（5）电子商务供应链流程的分析和要点：它主要显示电子商务供应链产品的远期过程和关键点。（6）在新情况下的战略供应链思维和风险控制：本课程主要针对新情况下的战略供应链需求，并阐明了如何使用新的供应管理概念来建立科学和有效的供应链管理系统，增强企业的核心竞争力，并最大程度地提高企业的利益。介绍讲师（1）Luo Shuanglin：经济学教授，匈奴技术与业务大学经济与贸易学院副院长； （2）Chen Fuping：Kilimall Logistics，海外仓库和供应链的副总裁，创始人； （3）Shen Wanling：Haotong供应链管理（Hunan）有限公司的副总经理讲师。3。研讨会期间的访问和讨论，将组织参与者访问Haotong供应链管理公司（Hunan）Co.，Ltd，Ltd，Ltd和中国免费贸易区（Hunan）Pilot Free贸易区（Hunan）Pilot Free fighot fight supply specther supply City City City City and Guane。
理性与直觉：人工智能决策工具在管理实践中的融合
认知技术被称为新型人工智能，根据 Davenport 和 Ronanki (2018) 的说法，它将彻底改变商业世界。根据 Davenport 和 Ronanki 的研究，35% 的受访经理认为人工智能将使他们能够做出更好的决策。“有必要对工作流程进行系统性重新设计，以确保人类和机器能够增强彼此的优势并弥补弱点”（Davenport & Ronanki，2018，第 9 页）。然而，作者并未说明这一切将如何实现，以及管理者如何将这些工具融入到他们的工作中。事实上，许多研究人员和管理人员都承认技术为组织决策过程的质量带来了好处，以及信息和通信技术 (ICT) 提供的支持，这尤其要归功于近年来人工智能的进步。有些人甚至希望很快看到人工智能为管理者自己做决策（Davenport & Ronanki，2018；Duan 等人，2019）。鉴于 Ackoff 提出的一些要素，人们可能会认为，管理者的决策将得到越来越多的支持，甚至有一天，管理者可能会被人工智能“取代”在组织中执行决策任务。相反，其他作者建议，我们应该寻求利用基于人工智能的 BI 工具来表达管理者的独特能力，例如他们的直觉。对他们来说，这将允许将人类思维、认知偏见和启发式方法带回来（Gigerenzer & Gaissmaier，2011），可能在决策算法本身中，或者至少通过互补的决策过程（Gilboa 等人，2018 年）。
管理建议 - 与（非）人类顾问分担责任胜过决策准确性
摘要组织越来越多地实施算法决策AIDS来建议管理决策。我们使用建议（人类和非人类）背后的经理动机，尤其是分享责任与提高决策精度的动机。我们在销售预测环境中与经验丰富的经纪人进行了在线实验，并发现当他们无法（能够）与顾问分担责任时，经理们专注于提高决策准确性（分享责任）。此外，管理人员更希望与非人类顾问分享责任，除非他们认为算法是社会胜任的。因此，结果表明，管理者不仅有动机来最大程度地减少预测错误，而在接受建议时减少个人责任。，我们通过在接受（非）人类建议时强调经理的机会主义动机来为文学做出贡献。我们的发现也对实践具有重要意义。具体来说，公司在实施算法的决策辅助工具时应意识到经理的机会性建议动机。