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World File Search System决策
未来银行的人工智能决策
新客户的旅程，他们可能会通过各种途径开设新卡账户、申请抵押贷款或研究新的投资机会。有些人可能会直接前往银行的网站、移动应用程序、分行亭或 ATM。其他人可能会通过合作伙伴的网站或点击广告间接到达。许多银行已经使用分析工具来了解每个新客户到银行的路径，因此他们可以准确了解客户的背景和移动方向，从而使他们能够直接在着陆页上提供高度个性化的服务。遵循管理客户数据使用和保护的当地法规，银行可以通过分析客户如何进入网站（搜索、关键字、广告）、他们的浏览历史记录（cookie、网站历史记录）和社交媒体数据来更准确地了解个人需求，以形成初步的
人工智能决策委托的决定因素
人工智能决策委托的决定因素：目标设定理论 Hyunmin Jeon iamhyunmin@g.hongik.ac.kr；Hyewon Lee，dws9318@gmail.com；Jonghwa Park jonghwapark@knu.ac.kr；Martin Kang；martin.kang@lmu.edu；Dong-Heon Kwak dkwak@kent.edu 人工智能 (AI) 工具的日益融合，引起了人们对了解影响用户将任务委托给 AI 系统的决策因素的兴趣 (Candrian & Scherer, 2022; Turel & Kalhan, 2023)。AI 委托涉及将任务、决策或解决问题的责任分配给 AI 系统，使它们能够在指定参数内自主或半自主运行 (Baird & Maruping, 2021)。这种授权使组织能够简化运营、提高效率并将人力资源分配给更具战略性的活动（Candrian & Scherer，2022 年）。目标设定理论（Locke & Latham，2002 年）可以应用于 AI 授权的研究，提供理论视角来探索清晰、具有挑战性和定义明确的目标如何影响将任务委派给 AI 的有效性和可能性。然而，目标设定相关因素如何影响用户将任务委派给 AI 的决定仍不清楚，特别是当通过信息系统领域内既定的框架考虑时（例如，Loock 等人，2013 年；Pan 等人，2024 年）。本研究调查了目标清晰度、难度和承诺如何影响这些委派决定。我们对不同的 AI 用户（例如 ChatGPT 和 Grammarly）进行了多项研究调查，以研究这些与目标相关的因素如何影响将任务委派给 AI 的可能性。这些发现为设计符合用户目标和期望的 AI 系统提供了宝贵的见解。参考文献 Baird, A., & Maruping, LM (2021)。下一代 IS 使用研究：委托给代理 IS 工件和从代理 IS 工件委托的理论框架。MIS Quarterly，45 (1), 315-341。
人工智能如何改善人类决策？
企业越来越多地利用人工智能来协助或取代人类任务。然而，人工智能也可以训练人类，使他们变得更好。我们研究人工智能的指导作用如何改善人类在专业围棋比赛中的决策能力，其中人工智能围棋程序 (APG) 出人意料地超越了最优秀的人类选手，超越了人类数千年来积累的最佳知识和技能。为了分离从人工智能学习的效果，我们在 APG 首次公开发布之前和之后比较了人类动作的质量与人工智能的卓越解决方案。我们对 25,033 场比赛中的 750,990 步动作的分析表明，APG 的训练显着提高了玩家的动作质量 - 减少了错误数量和最关键错误的严重程度。这种改进在游戏的早期阶段最为明显，因为此时不确定性较高。此外，年轻玩家比年长玩家受益更多，这表明在从人工智能中学习方面存在代际不平等。
MIS 办公自动化 – 决策支持系统
1. 文本处理 2. 数据处理 3. 信息存储 4. 信息检索和更新 5. 消息分发 6. 文件传输和复制 7. 电话会议 办公自动化是一个涉及人员、程序和技术的过程。办公自动化技术包括文字处理器、电信、复印、电子邮件、电子归档、传真传输、微图形和语音技术。办公自动化涉及使用计算机连同其他电子设备来自动化办公室的基本秘书和文书任务。基本办公自动化包括通过局域网相互连接的文字处理器。办公自动化应设计为一个多功能信息系统，为管理人员提供决策支持工具，如：
人工智能、人类认知和决策
† 与本文相关的论证已在博科尼大学、哈佛商学院、阿尔托大学和伊利诺伊大学香槟分校举办的战略科学“基于理论的观点”会议上提出。我们非常感谢众多参与者和听众的反馈，这些反馈帮助我们改进了论证。我们非常感谢 Gopesh Anand、Arnaldo Camuffo、George Ellis、Alfonso Gambardella、Pranav Gupta、Jared Hansen、Rosco Hunter、Sharad Jones、Stuart Kauffman、Jan Koenderink、Matt Kraatz、Karim Lakhani、Natalia Levina、Hila Lifshitz-Assaf、Jeff Loewenstein、Geoff Love、Jukka Luoma、Frank Martela、Mariano Mastrogiorgio、Joe Mahoney、Willie Ocasio、Samuli Reijula、Chris Rytting、Mari Sako、Jens Schmidt、Cirrus Shakeri、Olivier Sibony、Deepak Somaya 和 Todd Zenger 的反馈（或相关对话）。由于编辑和同行评审的反馈，本文也得到了很大的改进。
人工智能和商业决策的作用
摘要 — 人工智能 (AI) 已成为一种变革性技术，对包括商业在内的各个领域都有着深远的影响。近年来，人工智能通过为组织提供先进的分析能力，使其能够从大量数据中提取有价值的见解，从而彻底改变了决策过程。人工智能在企业中的应用可能会迫使该行业依赖更快、更便宜、更准确的营销技术。通过在营销策略中利用人工智能，企业主可以增加受众反应并建立一个可以与其他品牌竞争的强大在线品牌。除了营销之外，它还能够用新概念重塑企业。此外，它还为具有挑战性的问题提供解决方案，帮助实现巨大的业务增长。该研究的主要目标是调查人工智能和决策如何部署在商业中，并试图探索如何使用人工智能来增强决策过程以及它如何改变商业模式。研究表明，人工智能在商业决策中的作用具有变革性，在效率、准确性和创新方面具有显著优势。人工智能系统使企业能够高效地处理和分析大量数据，从而做出更快、更明智的决策。总体而言，人工智能在商业决策中的整合有可能推动组织成功并塑造商业实践的未来。
人工智能如何改善人类决策？
我们研究人类如何向人工智能学习，利用人工智能围棋程序 (APG) 的介绍，该程序出人意料地超越了最优秀的职业选手。我们将职业选手的走棋质量与 APG 公开发布前后的优秀解决方案进行了比较。我们对 749,190 步的分析表明，玩家的走棋质量显著提高，同时错误数量和程度也有所减少。这种效果在游戏的早期阶段最为明显，因为此时不确定性最高。此外，年轻玩家和 AI 国家/地区的玩家进步更大，这表明从 AI 学习方面可能存在不平等。此外，虽然各个级别的玩家都在学习，但技能较低的玩家获得的边际效益更高。这些发现对于寻求在组织内有效采用和利用 AI 的管理者具有重要意义。关键词：人工智能、向人工智能学习、决策、职业围棋选手、人工智能与不平等
基于风险的决策和 ALARP - Risktec
如何证明 ALARP？ALARP 的定义意味着存在一个可以解决问题的数学公式，而且确实存在一个公式。在选择了一系列可能的风险降低选项后，可以对每个选项重新运行 QRA 以确定相关的风险降低。将这种改进与每个选项的总成本相结合，可以使用成本效益分析 (CBA) 按成本效益顺序对选项进行排序。避免死亡的隐含成本 (ICAF) 以每避免一次统计死亡的美元表示，通常包含以下年度要素：