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4月28日晚18點，由肖升生老師主講的《人機混合智能情境下的高階商務(wù)智能分析》主題講座如期舉行。肖升生老師為上海財經(jīng)大學(xué)信息管理與工程學(xué)院信息管理與電子商務(wù)系副教授與博士生導(dǎo)師，研究興趣為信息技術(shù)經(jīng)濟學(xué)、金融科技、數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能。

講座伊始肖老師為同學(xué)們介紹了商務(wù)智能的發(fā)展與演變過程。首先，肖老師介紹了商務(wù)智能的定義，引入了個體經(jīng)濟、私營經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)鏈模式、平臺經(jīng)濟等概念，并指出商務(wù)智能中商務(wù)場景和數(shù)字智能技術(shù)是相互關(guān)聯(lián)的。通過分析商務(wù)智能演變，肖老師點出其發(fā)展趨勢，即關(guān)注整體價值和兼顧內(nèi)外部信息。

此外，值得關(guān)注的是消費端發(fā)生的變化：其一是社會化，即個體消費者通過信息直接或間接地和社交平臺連接在一起；其二是移動化，如消費場所的遷移。而這些消費端發(fā)生的變化使商務(wù)智能分析三維化乃至多維化。

在第一個板塊中，肖老師介紹了商務(wù)智能算法應(yīng)用越來越成熟，而第二個版塊“人機混合智能帶來的新挑戰(zhàn)”，肖老師集中討論了這給系統(tǒng)帶來三個新挑戰(zhàn)。

首先是決策主體發(fā)生變化，智能系統(tǒng)開始獨立決策。第二是商務(wù)智能分析偏差。偏差包括：模型的訓(xùn)練偏差、用戶的感知偏差與用戶的選擇偏差。而由此產(chǎn)生了兩個問題：模型的失效與信息繭房現(xiàn)象的擴大。最后一點是商務(wù)智能算法與道德倫理。具體問題包括：數(shù)據(jù)濫用與隱私保護，兼顧公平與效率的商務(wù)智能算法設(shè)計，智能算法與倫理道德。

面對各式新挑戰(zhàn)，肖老師為同學(xué)們帶來“高階商務(wù)智能分析與研究”的內(nèi)容。在該板塊，肖老師從“參與者的微觀行為特征”與“智能算法的公平與效率”兩個部分進行了討論。

首先，老師介紹了人機混合智能情境下參與者微觀行為規(guī)律研究與分析，分享了該領(lǐng)域三個研究案例，其主要內(nèi)容分別是：聊天機器人電話推銷產(chǎn)品時，披露機器人身份的時間點對產(chǎn)品訂購情況的影響；線上獎勵式眾籌平臺中投資者羊群效應(yīng)的行為分析；捐贈式的物資平臺中捐贈者的留存問題。然后，老師就“智能算法的公平與效率”展開了討論，并介紹了兩個研究案例，主題分別為：算法與性別種族等公平性、項目排序?qū)栀浾叩挠绊憽?/p>

講座進行過程中，同學(xué)們就模型的具體細(xì)節(jié)等進行了踴躍提問，而肖老師細(xì)心解答。講座順利結(jié)束，同學(xué)們紛紛在感想中分享了各自的收獲與展望：

“本次講座由肖老師為我們帶來，主要是從商務(wù)智能的發(fā)展與演變過程、人機混合智能帶來的新挑戰(zhàn)，以及高階商務(wù)智能分析與研究。在提及人機混合智能中，應(yīng)當(dāng)講ai設(shè)置的更偏向人的行為還是機器人的行為對我有所啟發(fā)，這個問題我之前從未想過，但現(xiàn)在有了一定的感受。此外，第三個部分中的眾籌案例讓我對于其是如何建模以及對于參與者的行為特征的衡量有了更深刻的認(rèn)識，之前在上課時老師也有提到過，但由于課程時間沒有深入講解，在本次講座上讓我對其的認(rèn)知更深了?！?/p>

“很榮幸能夠在疫情封宿舍期間參加自己學(xué)院學(xué)術(shù)部舉報的這場講座，感謝肖老師的悉心講解，雖然其中涉及的內(nèi)容對我來說真的好難，但是我想我遲早會接觸，通過這場講座，我對高階商務(wù)智能分析與研究的方法有了更加深刻的思考和更廣泛的認(rèn)識。其中講到的很多算法和模型都是我從來沒有接觸過的，作為一個信院的學(xué)生，我深深認(rèn)識到了自己的不足之處，所以無論是什么樣的時段，我們都應(yīng)該抓緊時間去提升自己，你怎么樣時間都會一如既往的流逝，我們應(yīng)當(dāng)去拓寬自己的領(lǐng)悟，為未來打好基礎(chǔ)。”

文案 | 李若萱

圖片 | 學(xué)術(shù)項目組

編輯 | 李學(xué)萌

編審 | 周易 劉羿君