大数据 环境 下 的 决策 范式 转变 与 使能 创新
陈国青 曾大军 卫强 张明月 郭迅华
清华 大学 经济 管理 学院 中国 科学院 自动化 研究所 上海 外国语 大学 国际 工商 管理 学院
管理 世界 2020 ( 02 )

摘要 ： 大数据 的 迅猛 发展 对 社会 、 经济 和 人们 的 生活 产生 了 巨大 影响 , 也 冲击 和 正在 重 塑 着 管理 决策 和 价值 创造 的 过程 和 方式 。 本 文 基于 一 系列 的 研究 , 从 范式 和 创新 角度 凝练 和 阐述 了 大数据 引发 的 重要 转变 和 使 能 作用 。 一 方面 , 传统 的 决策 范式 在 大数据 环境 下 遇到 了 深刻 挑战 , 使得 信息 情境 、 决策 主体 、 理念 假设 、 方法 流程 等 决策 要素 呈现 出 显著 变化 , 催生 了 新型 的 大数据 决策 范式 ; 另 一 方面 , 在 大数据 决策 范式 下 , 大数据 使 能 进一步 激发 了 行为 洞察 、 风险 预见 和 业务 模式 等 方面 的 创新 。
基金 ： 国家 自然 科学 基金 重大 项目 “ 大数据 环境 下 的 商务 管理 ” ( 基金 号 : 71490720 ) 课题 四 “ 基于 大数据 的 商务 智能 与 模式 创新 研究 ” ( 基金 号 : 71490724 ) ; “ 大数据 驱动 的 管理 与 决策 研究 重大 研究 计划 战略 研究 项目 ” ( 基金 号 : 91846000 ) 的 资助
关键 词 ： 大数据 ; 决策 范式 ; 使 能 创新

一 、 引言
近 10年 来 , 大数据 作为 互联网 、 物联网 、 移动 计算 、 云计算 、 人工 智能 等 技术 变革 汇聚 而 成 的 颠覆 性 力量 , 在 经济 、 社会 、 生活 各 个 领域 不断 触发 日新月异 的 变革 , 同时 也 在 国家 、 产业 、 组织 、 个人 等 各 个 层面 上 重塑 着 管理 决策 的 过程 和 方式 。 大数据 的 概念 在 2010年 前后 开始 引起 了 学界 和 业界 的 广泛 关注 。 2008 年 和 2011 年 , 《 Nature 》 与 《 Science 》 杂志 分别 从 互联网 技术 、 互联网 经济学 、 超级 计算 、 环境 科学 以及 生物 医药 等 多 个 方面 讨论 大数据 的 处理 与 应用 ( Frankel and Reid , 2008 ; Hilbert and Lopez , 2011 ; Science Staff , 2011 ) , 面向 大数据 研究 与 实践 的 积极 探索 在 全 世界 范围 内 广泛 展开 。 经过 数 年 的 概念 传播 与 普及 , 大数据 应用 在 各 行 各 业 取得 了 令 人 瞩目 的 成效 。 自 2013年 以来 , 大数据 的 发展 进入 了 渗透 融合 的 新 阶段 , 逐渐 触及 产业 与 经济 发展 的 基础性 机制 以及 经济 与 管理 决策 的 基本 形式 。 各 国 政府 都 从 国家 战略 的 层面 推出 新 的 研究 规划 以 应对 其 带来 的 深 层次 挑战 。 2014年 欧盟 发布 了 《 数字 驱动 经济 战略 》 , 启动 数据 价值 链 战略 计划 , 并 资助 “ 大数据 ” 和 “ 开放 数据 ” 领域 的 研究 和 创新 活动 。 2016年 , 美国 在 2012年 奥巴马 政府 提出 的 《 大数据 研究 与 开发 计划 》 的 基础 上 又 发布 了 《 联邦 大数据 研究 与 开发 战略 计划 》 , 旨在 围绕 大数据 研发 的 7 个 关键 领域 进行 战略 指导 。
我 国 也 高度 重视 大数据 的 发展 , 做出 了 一 系列 前 瞻 性 的 洞见 和 部署 。 2015年 党 的 十八 届 五 中 全会 提出 实施 国家 大数据 战略 , 国务院 印发 《 促进 大数据 发展 行动 纲要 》 ( 国发 [ 2015 ] 50 号 ) , 指出 , 大数据 是 国家 基础性 战略 资源 , 加快 建设 数据 强国 。 2017年 党 的 十九 大 报告 进一步 强调 要 推动 互联网 、 大数据 、 人工 智能 和 实体 经济 深度 融合 。 此外 , 2017 ～ 2019年 政府 工作 报告 中 连续 3 年 提及 “ 人工 智能 ” 的 重要 作用 , 指出 , 我 国 应 实施 大数据 发展 行动 , 加强 新 一 代 人工 智能 研发 应用 。 2019年 第十三 届 全 国 人民 代表 大会 第二 次 会议 强调 “ 智能 + ” 和 深化 大数据 、 人工 智能 等 研发 应用 , 为 制造业 转型 升级 赋能 , 壮大 数字 经济 。 统计 数据 显示 , 我 国 数字 经济 占 GDP 比重 已经 超过 1 / 3 ( 见 中国 信息 通信 研究院 《 中国 数字 经济 发展 与 就业 白皮书 ( 2019 年 ) 》 ) 。 大数据 在 经济 社会 、 政府 决策 、 产业 政策 、 教育 、 商业 、 运营 等 各 方面 发挥 了 不可或缺 的 作用 , 同时 也 呈现 出 高频 实时 、 深度 定制化 、 全 周期 沉浸式 交互 、 跨 组织 数据 整合 、 多 主体 协同 等 新 特性 , 亟待 探索 新 的 管理 决策 思想 和 手段 , 以 驾驭 其 动能 、 开发 其 价值 ( 冯芷艳 等 , 2013 ; 徐宗本 等 , 2014 ) 。
针对 大数据 给 管理 与 决策 等 领域 所 带来 的 新 挑战 , 国家 自然 科学 基金 委员会 ( 下文 简称 “ 基金委 ” ) 管理 学部 于 2015年 启动 了 “ 大数据 环境 下 的 商务 管理 ” 重大 项目 , 研究 商务 管理 领域 面临 的 新 课题 。 同时 , 在 整个 基金委 层面 启动 了 “ 大数据 驱动 的 管理 与 决策 研究 ” 重大 研究 计划 , 以 更 高 规格 的 项目 集群 形式 , 从 多 学科 ( 如 管理 、 信息 、 数理 、 医学 等 ) 多 领域 ( 如 商务 、 金融 、 医疗 健康 、 公共 管理 等 ) 视角 探索 具有 粒 度 缩 放 、 跨 界 关联 、 全局 视图 特征 的 大数据 管理 决策 问题 。 该 计划 的 研究 蓝图 建立 在 包含 理论 范式 ( Paradigm ) 、 分析 技术 ( Analytics ) 、 资源 治理 ( Governance ) 以及 使 能 创新 ( Enabling ) 4 个 方向 的 全景式 PAGE 管理 决策 框架 的 基础 上 ( 陈国青 等 , 2018 ) 。
本 文 从 管理 决策 机理 与 理论 的 基础性 转变 视角 出发 , 提出 决策 范式 面临 的 4 个 主要 转变 ( 即 跨 域 转变 、 主体 转变 、 假设 转变 和 流程 转变 ) 以及 催生 的 新型 决策 范式 , 即 大数据 决策 范式 。 进而 , 围绕 商务 管理 领域 以及 近年 的 一 系列 相关 研究 成果 , 阐述 大数据 决策 范式 和 使 能 所 带来 的 价值 创造 ( 如 行为 洞察 、 风险 预见 、 模式 创新 等 ) 。
二 、 管理 决策 范式
在 科学 哲学 的 范畴 中 , 范式 ( Paradigm ) 指 的 是 对 科学 的 总体 观点 — — 联结 科学 共同体 并且 允许 常规 科学 发生 的 一 系列 共享 的 假设 、 信念 和 价值观 ( Kuhn , 2012 ; Okasha , 2002 ) 。 从 数据 形态 的 角度 , 图灵奖 得主 Jim Gray 将 科学 研究 的 范式 分为 4 类 , 即 实验 范式 、 理论 范式 、 仿真 范式 , 以及 数据 密集型 科学 发现 范式 ( Data - Intensive Scientific Discovery ) ( Hey et al . , 2009 ) 。 近年 来 , 随着 大数据 研究 的 不断 深入 , 进一步 形成 了 一 类 融合 模型 驱动 和 数据 驱动 的 新型 科学 研究 范式 ( 即 大数据 驱动 范式 ) , 通过 外部 嵌入 、 技术 增强 等 构建 新型 变量 间 映射 , 同时 反映 关联 加 因果 的 诉求 ( 陈国青 等 , 2018 ) 。
除了 科学 研究 遵循 一定 的 范式 之外 , 人们 在 管理 决策 的 理论 与 实践 中 也 普遍 遵循 着 共同 的 范式 。 从 概念 上 说来 , 决策 是 指 为了 达到 一定 目标 或 解决 某个 问题 , 设计 并 选择 方案 的 过程 。 决策 科学 是 建立 在 现代 自然 科学 和 社会 科学 基础 上 的 , 研究 决策 原理 、 决策 过程 和 决策 方法 的 一 门 综合性 学科 ( Simon , 1959 , 1979 , 2013 ) 。 从 这 种 意义 上 讲 , 管理 决策 范式 是 领域 中 普通 认同 并 采用 的 、 个人 和 组织 开展 管理 决策 时 所 共享 的 理念 和 方法论 。 一般而言 , 管理 决策 范式 中 包含 信息 情境 、 决策 主体 、 理念 假设 、 方法 流程 等 要素 。
在 管理 决策 理论 发展 初期 , 学者 们 聚焦 于 围绕 期望 效用 ( Expected Utility ) 这 一 核心 概念 以 分析 “ 理性 人 ” 在 风险 条件 下 的 一 次 决策 行为 。 基于 期望 效用 的 决策 分析 模型 最初 出现 于 1738 年 Bernoulli 对于 风险 测度 的 研究 当中 ( Bernoulli , 1954 ) , 到 1944 年 Von Neumann 和 Morgenstern 给出 完整 的 公理 体系 ( Von Neumann and Morgenstern , 1944 ) , 再 发展 到 20 世纪 60 年代 的 主观 期望 效用 理论 ( Fishburn , 1981 ; Schoemaker , 1982 ) , 形成 的 丰硕 成果 有力 地 推动 了 管理学 的 发展 和 管理 实践 的 进步 。 随后 , 大量 实验 发现 了 诸多 偏离 传统 最优 行为 的 决策 偏差 , 一 系列 考虑 个体 认知 及 社会 行为 规律 的 理论 被 引入 到 决策 分析 当中 , 如 前景 理论 ( Tversky and Kahneman , 1979 ) 、 确定性 效应 ( Tversky and Kahneman , 1981 , 1986 ) 、 后悔 理论 ( Loomes and Sugden , 1982 ) 、 过度 自信 理论 ( Gigerenzer et al . , 1991 ) 等 , 为 行为 决策 理论 的 形成 奠定 了 基础 。 进而 , Simon 提出 了 “ 有限 理性 ” 标准 和 “ 满意 度 ” 原则 ( Simon , 1984 ) , 强调 在 决策 过程 中 引入 个人 的 行为 要素 , 如 态度 、 情感 、 经验 和 动机 等 , 开启 了 行为 决策 理论 的 新 领域 。 与此同时 , 以 Wald 为 代表 的 学者 开始 使用 统计 决策 函数 作为 工具 来 研究 序 贯 决策 , 强调 个体 需要 不断 地 从 环境 中 收集 新 的 信息 来 做出 一 系列 决策 , 从而 形成 了 动态 决策 理论 ( Irwin et al . , 1956 ; Wald and Wolfowitz , 1950 ) , 如 马尔科夫 决策 过程 ( Bellman , 1957 ) 、 贝叶斯 学习 过程 等 。 此外 , 在 动态 决策 过程 中 开始 考虑 个体 的 社会 联系 , 分析 个人 偏好 和 集体 选择 之间 的 关系 , 形成 了 以 群 决策 、 博弈 论 ( Luce and Raiffa , 1989 ) 、 社会 选择 ( Arrow , 2012 ) 为 核心 的 社会 决策 理论 。
总体 而 言 , 管理 决策 范式 经历 了 由 静态 决策 到 动态 决策 、 由 完全 理性 决策 到 有限 理性 决策 、 由 单 目标 决策 到 多 目标 决策 的 演化 发展 历程 , 并 不断 吸收 统计学 、 计算机 科学 、 心理学 、 社会学 等 相关 学科 的 知识 , 既 强调 科学 的 理论 和 方法 , 也 重视 决策 主体 的 积极 作用 。
在 大数据 环境 下 , 管理 决策 的 理论 与 实践 正在 经历 着 一 系列 极为 深刻 的 变化 , 管理 决策 范式 开启 了 一 轮 新 的 转变 。 这 种 转变 全面 地 体现 在 管理 决策 范式 的 信息 情境 、 决策 主体 、 理念 假设 、 方法 流程 四 方面 要素 之中 。
三 、 大数据 环境 下 的 决策 范式 转变
大数据 环境 下 , 管理 决策 正在 从 关注 传统 流程 变为 以 数据 为 中心 , 管理 决策 中 各 参与 方 的 角色 和 信息 流向 更 趋于 多元 和 交互 , 使 新型 管理 决策 范式 呈现 出 大数据 驱动 的 全景 式 特点 , 在 信息 情境 、 决策 主体 、 理念 假设 、 方法 流程 等 决策 要素 上 发生 了 深刻 的 转变 ( 如 图 1 ) 。
第一 , 在 信息 情境 方面 , 决策 所 涵盖 的 信息 范围 从 单一 领域 向 跨 域 融合 转变 , 管理 决策 过程 中 利用 的 信息 从 领域 内 延伸 至 领域 外 , 即 “ 跨 域 转变 ” ; 第二 , 在 决策 主体 方面 , 决策者 与 受 众 的 角色 在 交互 融合 , 特别 是 决策 形式 从 人 运用 机器 向 人机 协同 转变 , 从 人 作为 决策 主导 、 以 计算机 技术 为 辅助 , 逐渐 向 人 与 智能 机器人 ( 或 人工 智能 系统 ) 并重 转变 , 即 “ 主体 转变 ” ; 第三 , 在 理念 假设 方面 , 决策 时 的 理念 立足点 从 经典 假设 向 宽 假设 , 甚至 无 假设 条件 转变 , 支撑 传统 管理 决策 方法 的 诸多 经典 理论 假设 被 放宽 或 取消 , 即 “ 假设 转变 ” ; 第四 , 在 方法 流程 方面 , 决策 从 线性 、 分 阶段 过程 向 非线性 过程 转变 , 线性 模式 转变 为 各 管理 决策 环节 和 要素 相互 关联 反馈 的 非线性 模式 , 即 “ 流程 转变 ” 。 以下 , 我们 进一步 围绕 这 4 个 转变 及其 相关 研究 展开 讨论 。
( 一 ) 跨 域 转变
在 决策 理论 发展 演化 过程 中 , 建立 决策 模型 所 考虑 的 信息 逐渐 丰富 。 早期 的 期望 效用 理论 忽略 了 人 的 个体 差异 以及 环境 因素 。 随后 发展 起来 的 行为 决策 理论 引入 了 对 个体 行为 信息 的 分析 , 动态 决策 方法 的 研究 中 则 开始 重视 对 环境 信息 的 采集 , 而 决策 支持 系统 的 提出 则 进一步 考察 了 决策者 与 外部 信息 环境 的 交互 。 尽管 情境 信息 逐渐 丰富 , 但 传统 的 管理 决策 仍然 聚焦 于 将 直接 相关 的 特定 领域 情境 作为 解决 问题 的 输入 信息 , 经 信息 分析 过程 形成 最终 的 管理 决策 输出 。 例如 : 在 市场 投资 规划 中 , 基于 市场 定价 和 交易 信息 刻画 投资者 偏好 , 依据 企业 年报 内容 评估 投资 价值 及 风险 ; 在 疾病 检测 中 , 以 治疗 为 核心 收集 并 分析 病人 的 诊疗 记录 , 通过 病源 和 病理 分析 提取 疾病 特征 ; 在 公共 安全 管理 中 , 结合 历史 活动 经验 和 调查 记录 设计 应急 预案 , 借助 现场 监控 数据 进行 突发 事件 初步 分析 等 。
在 大数据 环境 下 , 许多 管理 决策 问题 从 领域 内部 扩展 至 跨 域 环境 , 公众 以及 其他 决策 相关 者 的 信息 纳入 考量 。 这些 跨 域 信息 的 补充 使 决策 要素 的 测量 更 完善 可靠 , 进而 提升 管理 决策 的 准确性 ( Davenport et al . , 2012 ; McAfee and Brynjolfsson , 2012 ) 。 首先 , 领域 外 大数据 与 领域 内 传统 信息 的 结合 , 使 决策 要素 的 测量 更 完善 可靠 , 进而 提升 管理 决策 的 准确性 ; 其次 , 领域 外 大数据 的 引入 , 使得 在 经典 模型 中 添加 新 的 决策 要素 成为 可能 , 对于 不 能 完全 用 领域 内 信息 刻画 和 解释 的 现实 问题 , 大数据 融合 分析 可以 有效 地 突破 领域 边界 , 为 管理 决策 提供 大幅 拓宽 的 视野 。 在 管理 活动 的 各 个 具体 领域 当中 , 面向 各 种 实际 问题 , 大数据 环境 下 的 决策 研究 与 实践 逐渐 形成 了 立足 于 跨 域 信息 环境 的 决策 范式 。 支撑 管理 决策 的 信息 , 从 单 领域 延伸 至 多 领域 交叉 融合 。
图 1 管理 决策 范式 的 转变
例如 , 在 财务 管理 决策 中 , 在 传统 的 企业 常规 信息 之外 , 引入 了 外部 机构 市场 研究 报告 、 新闻 媒体 、 社交 网络 、 行业 / 地区 年鉴 等 多渠道 非 官方 数据 , 并 通过 跨 域 信息 的 融合 分析 挖掘 传统 范式 中 不 可 测量 的 企业 潜在 价值 , 从而 有效 提升 企业 价值 评估 和 投资 管理 决策 的 可靠性 和 准确性 。 如 图 2 所 示 , 在 传统 的 投资 管理 决策 中 , 企业 财务 报表 等 官方 发布 的 内容 是 主要 的 决策 参考 信息 。 传统 范式 采用 的 财务 3 张 报表 ( 即 资产 负债表 、 现金 流量 表 和 利润 表 ) 旨 在 反映 企业 的 运营 能力 、 偿债 能力 和 盈利 能力 。 投资者 根据 对 企业 经营 现状 的 判断 来 制定 多 种 投资 决策 。 然而 , 滞后 的 财务 记录 和 传统 的 财务 视角 往往 无法 及时 捕捉 业务 变化 。 另 一 方面 , 互联网 环境 中 积累 了 关于 用户 特征 、 忠诚 偏好 、 交易 记录 、 商誉 口碑 等 的 动态 大数据 , 基于 这些 信息 引入 的 “ 第四 张 报表 ” 可以 更 灵敏 地 反映 企业 的 数据 资产 和 未来 价值 。 以 用户 为 中心 的 新 增 报表 将 分散 在 各 领域 、 系统 中 的 大数据 集合 起来 并 分析 其 与 企业 价值 之间 的 关联 , 具体 内容 包括 但 不 限于 口碑 、 忠诚 度 、 品牌 、 公允 价值 / 无形 资产 等 , 被 视为 财务 管理 决策 范式 转变 的 关键 。 新型 的 财务 管理 决策 范式 将 互联网 非 官方 大数据 与 企业 官方 信息 相 结合 , 综合 现状 分析 和 发展 预判 , 形成 更为 全面 有效 的 价值 评估 和 投资 决策 。 这 也 标志 着 成型 于 20 世纪 初期 、 主导 世界 近 百 年 的 财务 价值 测量 体系 面临 转变 , 经济 活动 测量 的 焦点 从 绩效 记录 发展 到 价值 创造 。
( 二 ) 主体 转变
在 传统 决策 理论 中 , 决策 主体 经历 了 由 个人 决策 到 组织 决策 、 由 个体 决策 到 群体 决策 ( 如 群 决策 、 博弈 论 、 社会 选择 理论 ) 、 由 决策者 独立 决策 到 决策 支持 系统 辅助 决策者 共同 决策 的 转变 。 大数据 环境 下 , 担任 决策者 的 决策 主体 发生 了 重大 的 变革 。 首先 , 由于 数据 环境 的 繁荣 和 开放 , 部分 决策 受众 转化 成 了 决策 主体 。 例如 在 许多 情境 中 , 产品 的 消费者 已经 能够 参与 到 产品 的 设计 和 生产 过程 中 。 进而 , 伴随 着 人工 智能 技术 的 迅速 发展 , 智能 系统 越来越 多 地 主动 参与 到 决策 过程 之中 。 在 某些 领域 , 完全 由 智能 系统 和 计算机 算法 直接 做出 决策 已 成为 可能 并且 在 实践 中 得到 应用 ( 如 智能 投顾 系统 、 自动 驾驶 系统 等等 ) 。 决策 主体 不 再 是 单一 的 组织 或 个人 , 而 是 人 、 组织 与 人工 智能 的 结合 。 面向 特定 的 管理 决策 问题 , 人 与 智能 机器人 / 智能 系统 分工 合作 , 共同 对 决策 目标 、 方案 和 信息 进行 分析 和 判断 , 从而 形成 有效 的 决策 。 在 这样 的 转变 中 , 智能 机器人 / 智能 系统 所 扮演 的 不仅 是 决策 支持者 的 角色 , 而 是 拥有 部分 直接 决策权 , 甚至 在 某些 情境 下 拥有 完全 直接 决策权 的 主体 决策者 的 角色 。
决策 主体 的 转变 也 使得 智能化 技术 在 管理 决策 中 的 作用 范围 延伸 到 了 管理 决策 的 全 过程 , 既 包括 方案 的 制订 和 选择 , 也 涵盖 了 效果 跟踪 、 评估 与 反馈 等 其他 关键 环节 。 在 传统 决策 理论 中 , Simon 提出 决策者 是 “ 有限 理性 ” 而 非 “ 完全 理性 ” , 主要 指 的 是 决策者 无法 在 决策 之前 获取 全部 备选 方案 和 全部 信息 ( Simon , 1984 ) 。 而 在 大数据 的 环境 下 , 稀缺 的 关键性 资源 不仅 是 数据 本身 , 还 包括 处理 和 利用 这些 数据 与 信息 的 能力 。 一 方面 , 大数据 的 可得 性 使得 更 多 的 决策 要素 能够 被 纳入 到 决策 方案 的 制定 过程 中 , 使得 智能化 决策 变为 可能 , 可以 极 大 地 提高 决策 过程 效率 并 产生 更 高 的 一致性 与 透明度 ; 另 一 方面 , 人工 智能 分析 方法 和 技术 可以 根据 完整 数据 集 综合 分析 提供 智能 建议 , 对 决策 结果 量化 展示 , 在 很多 情形 下 可以 避免 决策者 个人 的 主观 理解 和 解释 偏差 。 随着 机器 行为 学 研究 的 深入 ( Rahwan et al . , 2019 ) 以及 人机 协同 理论 与 应用 的 进一步 发展 , 新型 管理 决策 范式 以 人 与 智能 机器人 / 智能 系统 共同 作为 决策 主体 , 逐渐 趋向 于 管理 决策 全 过程 的 主体 智能化 。
一 个 典型 的 例子 是 在 人力 资源 领域 。 在 人员 招聘 与 配置 、 人力 资源 开发 和 组织 文化 建设 方面 , 可以 通过 整合 多 源 数据 , 挖掘 和 建立 人员 评估 、 管理 风险 评估 、 组织 文化 合理性 评估 的 量化 模型 , 形成 基于 大数据 的 智能化 人才 管理 , 使得 传统 的 基于 经验性 、 主观性 、 滞后 性 的 人力 资源 管理 向 基于 分析 性 、 客观性 、 前 瞻 性 的 新 形式 转移 。 如 图 3 所 示 , 传统 的 人员 招聘 与 配置 过程 中 主要 依靠 经验 判断 与 简单 的 统计 分析 , 存在 很 强 的 主观性 和 模糊 性 。 此外 , 在 人力 资源 开发 过程 中 也 可能 存在 关注 不 够 及时 、 了解 不 够 全面 等 问题 , 因此 管理 动作 也 往往 具有 滞后性 。 基于 大数据 的 智能化 人才 管理 , 可以 利用 系统 中 全 方面 的 数据 对 人力 资源 管理 形成 一 个 闭 环 系统 。 在 人员 招聘 与 配置 方面 , 通过 基础 人工 智能 能力 包括 自然 语言 处理 、 深度 学习 、 语音 识别 等 技术 , 实现 智能 简历 的 筛选 , 智能 的 人 岗 匹配 , 智能 的 面试 评估 , 从而 做到 全 流程 的 对 整个 招聘 的 智能 化 的 改造 。 在 人力 资源 开发 方面 , 能够 科学 识别 优秀 管理者 与 人才 潜力 , 预判 员工 离职 倾向 和 离职 后 影响 , 并 为 有 针对性 的 人才 获取 、 培养 与 保留 提供 智能化 支持 。 在 对 组织 的 文化 建设 方面 , 通过 分析 部门 活力 和 人才 结构 , 能够 科学 评估 组织 稳定性 , 揭示 组织 间 人才 流动 规律 , 为 组织 优化 调整 、 高效 人才 激励 与 促进 人才 流动 提供 智能化 支持 , 同时 人工 智能 技术 也 可以 及时 呈现 组织 内外部 舆情 热点 , 智能 分析 外部 人才 市场 状况 , 为 管理者 提升 公司 口碑 , 提振 员工 士气 , 为 公司 在 文化 战略 相关 工作 的 制定 提供 智能化 决策 。
图 2 公司 财务 领域 管理 决策 范式 中 的 跨 域 转变
( 三 ) 假设 转变
在 传统 管理 决策 中 , 通常 需要 基于 领域 内 的 经典 理论 假设 构造 模型 , 进而 提出 并 解决 具体 的 现实 问题 。 例如 : 在 理解 消费者 行为 时 , 假设 消费者 的 行为 决策 完全 理性 、 其 对 商家 营销 的 反馈 遵循 归 因 理论 ; 在 分析 金融 市场 环境 时 , 假设 各 资产 收益 间 线性 相关 、 价格 变动 遵循 有效 市场 假说 、 市场 主体 依据 效用 函数 进行 博弈 ; 在 管理 产品 库存 时 , 假设 供给 稳定 、 需求 连续 发生 且 服从 某 种 先验 分布 等 。 这些 假设 在 决策 理论 的 演化 过程 中 也 在 发生 着 变化 , 例如 期望 效用 理论 中 的 客观 概率 逐渐 被 替代 为 主观 概率 , 传统 理性 决策 中 效用 最大化 的 假设 被 替代 为 有限 理性 假设 。 但 总体 而 言 , 传统 管理 决策 所 长期 采取 的 是 强 假设 范式 , 大部分 决策 分析 模型 都 需要 较 强 的 理论 假设 作为 依托 。
在 大数据 环境 下 , 管理 决策 对于 理论 假设 的 依赖 大幅 降低 。 首先 , 大数据 所 提供 的 新 途径 、 新 手段 能够 帮助 我们 识别 经典 假设 与 现实 情况 之间 的 差异 。 相较 于 仅 依据 经典 假设 来 进行 建模 和 问题 求解 , 结合 大数据 分析 结果 的 管理 决策 更加 准确 和 有效 。 例如 , 通过 大数据 分析 拟 合 出 产品 需求 的 真实 复杂 分布 情况 , 可以 有效 取代 那些 借助 经典 分布 的 先验 假设 来 动态 制定 生产 计划 的 方法 。 其次 , 大数据 有助于 放宽 或 消除 那些 为了 简化 问题 而 设置 的 经典 假设 。 传统 管理 决策 中 , 人们 已经 意识 到 这些 假设 的 局限 。 例如 Simon 在 决策 过程 中 引入 个人 的 态度 、 情感 等 行为 要素 , 即 是 试图 突破 理性 人 假设 对 决策 理论 的 制约 , 但 由于 观测 手段 和 数据 可得 性 的 限制 , 传统 决策 理论 仍然 难以 摆脱 这 类 基础 假设 的 限制 。 直 到 大数据 环境 的 形成 , 更 丰富 信息 的 可测可获 , 才 使得 这些 局限 被 打破 、 视角 被 放宽 。 例如 , 基于 竞价 行为 数据 , 可以 构建 可 迭 代 更新 的 决策 模型 , 以 突破 市场 主体 效用 函数 的 不 准确性 和 不 可 观测 性 。
图 3 人力 资源 领域 管理 决策 范式 中 的 主体 转变
假设 转变 的 一 个 典型 例子 是 运营 管理 决策 。 对于 库存 管理 等 典型 运营 管理 决策 问题 , 可以 根据 具体 问题 的 情境 特点 建立 不 依赖 于 传统 特定 假设 的 新 模型 , 并 借助 大数据 及其 分析 方法 来 完成 模型 求解 和 影响 机理 探究 , 进而 提升 管理 决策 效果 。 如 图 4 所 示 , 供应 链 中 的 企业 在 其 库存 管理 决策 中 , 需要 考虑 产品 供给 、 需求 、 库 龄 等 多 种 因素 , 通过 构建 优化 模型 并 求解 来 指导 现实 决策 。 为 使 优化 模型 具有 较 好 的 数学 形式 和 性质 , 进而 可 计算 出 显 式 解 , 传统 范式 预先 对 各 因素 的 属性 特征 和 概率 分布 进行 简化 假设 ( 如 订货 点 法 ) , 但 可能 与 现实 情况 和 精准 决策 生成 相距 较 远 。 如 传统 的 订货 点 法 假设 供给 已知 且 稳定 、 需求 连续 发生 且 服从 先验 分布 、 库 龄 统一 等 , 但 实际 情况 中 产品 的 特殊性 可能 导致 供给 不 可靠 、 需求 分布 可变 、 多 库 龄 共存 等 复杂 特性 。 在 大数据 驱动 的 新型 管理 决策 范式 中 , 领域 大数据 的 获取 使 库存 管理 优化 模型 得以 纳入 上述 更 多 可测 因素 , 大数据 分析 方法 和 技术 也 能够 支撑 更 复杂 模型 的 求解 。
( 四 ) 流程 转变
传统 管理 决策 通常 遵循 线性 的 过程 展开 , 按照 目标 制定 、 信息 获取 、 提出 方案 、 选择 方案 、 评估 方案 等 环节 按 步骤 生成 解决 特定 问题 的 决策 结果 。 在 决策 理论 发展 历程 中 , 对 决策 过程 的 划分 不断 细化 。 早期 的 观点 将 决策 的 过程 分为 “ 初步 讨论 ” 、 “ 深入 讨论 ” 、 “ 解决 问题 ” 3 个 前后 衔接 的 阶段 ( Hansson , 1994 ) 。 在 此 基础 上 , 许多 学者 对 决策 过程 模型 进行 了 扩充 和 修正 , 代表性 学者 有 Simon ( 1960 ) 、 Brim 等 ( 1962 ) 和 Mintzberg 等 ( 1976 ) 。 尽管 在 各 个 决策 阶段 的 划分 和 名称 上 有所 不同 , 这些 模型 都 认为 决策 是 线性 、 分 阶段 的 过程 ( 如 图 5 所 示 ) , 也 一直 在 管理 决策 实践 中 被 广泛 应用 。 例如 : 在 分析 消费者 行为 时 广泛 采用 的 “ 营销 漏斗 ” 理论 ( Elzinga et al . , 2009 ) , 根据 行为 数据 判断 消费者 所 处 购物 阶段 , 进而 依次 在 其 各 后续 阶段 实施 针对性 营销 ; 在 实现 健康 管理 时 , 结合 患者 入院 后 的 临床 记录 和 面对面 交流 内容 依次 对 其 进行 疾病 诊断 和 治疗 , 再 基于 诊疗 效果 提供 院 外 护理 建议 。
在 大数据 环境 下 ， 线性 流程 的 适用性 和 有效性 显著 降低 。 首先 ， 大数据 及其 融合 分析 方法 使 全局 刻画 成为 可能 ， 现实 情境 常 具有 多维 交互 、 全 要素 参与 的 特征 ， 且 涉及 的 问题 往往 复杂 多样 ， 使 实现 多维 整合 并 能 针对 不同 决策 环境 进行 情境 映现 和 评估 的 非线性 流程 更为 适用 ， 如 通过 融合 患者 各 方面 健康 信息 为 其 在 疾病 前 、 中 、 后期 制定 不同 的 健康 管理 方案 。 其次 ， 大数据 “ 流 ” 的 特性 支持 对 现实 场景 中 各 要素 间 动态 交互 的 刻画 ， 能 发现 非线性 、 非 单向 的 状态 变化 并 对 管理 决策 进行 相应 的 动态 调整 ， 因此 信息 的 实时 捕捉 和 反馈 令 新型 范式 更 及时 有效 ， 如 根据 灾害 现场 的 实时 信息 监测 和 措施 反馈 动态 生成 应急 疏散 路线 。 为 提升 管理 决策 范式 在 新 情境 下 的 效力 ， 出现 了 面向 连续 、 实时 、 全局 决策 且 允许 信息 反馈 的 非线性 流程 转变 。
图 4 库存 管理 领域 决策 范式 中 的 假设 转变
图 5 传统 决策 理论 中 的 决策 阶段 划分 ( Hansson , 1994 )
流程 转变 的 一 个 典型 例子 体现 在 营销 领域 中 。 传统 “ 营销 漏斗 ” 理论 的 “ 意识 — 考虑 — 购买 — 忠诚 — 宣传 ” 模式 对应 着 “ 吸引 — 转化 — 销售 — 保留 — 联系 ” 的 线性 步骤 和 策略 。 而 在 大数据 环境 中 , 可以 构建 以 消费者 为 中心 的 消费 市场 大数据 体系 , 通过 对 其 线上 购物 行为 的 全景 式 洞察 形成 面向 消费者 全 生命 周期 、 非线性 的 市场 响应 型 营销 管理 决策 新 模式 。 如 图 6 所 示 , 这 种 传统 的 线性 管理 决策 流程 往往 导致 被动 、 滞后 的 营销 策略 生成 , 且 因 缺少 对 消费者 所 处 购物 场景 的 全局 洞察 而 具有 较 低 的 灵活性 和 准确性 。 而 大数据 分析 结果 表明 , 消费者 在 营销 漏斗 的 各 个 阶段 间 的 转换 率 和 转换 方向 具有 高度 随机性 , 因此 通过 实时 分析 技术 可以 显著 缩短 信息 获取 和 处理 周期 , 令 数据 融合 、 全景 洞察 、 智能 策略 、 长效 评价 等 各 环节 迭 代 进行 , 对 动态 信息 进行 即时 判断 和 实时 响应 , 并 通过 决策 结果 与 消费者 的 最新 交互 反馈 回流 来 修正 模型 中 有关 阶段 转换 概率 的 假设 和 分布 , 从而 通过 新型 非线性 流程 准确 分析 消费者 行为 、 优化 管理 决策 效果 。
四 、 大数据 决策 范式 的 使 能 创新
在 新型 大数据 决策 范式 下 , 激发 了 一 批 大数据 使 能 的 管理 研究 与 应用 , 相关 的 研究 方向 包括 机器人 行为 学 与 智能 技术 增强 的 管理 决策 行为 、 企业 大数据 能力 培养 及 战略性 数据 应用 、 面向 数据 市场 的 商业 价值 建模 与 评估 、 大数据 环境 下 的 市场 新 机会 发现 、 基于 大数据 共享 的 新型 企业 协作 与 联盟 建模 、 新兴 移动 商务 模式 下 社会化 互动 模式 的 创新 扩散 机理 、 用户 生成 内容 对 金融 市场 表现 的 影响 机制 、 基于 大数据 全景 式 洞察 的 “ 智慧 零售 ” 等 。
下面 重点 围绕 商务 管理 领域 的 近期 研究 ( 1 ) , 从 行为 洞察 、 风险 预见 和 模式 创新 3 个 方面 归纳 和 讨论 基于 大数据 决策 范式 和 使 能 的 价值 创造 。 其中 , 行为 洞察 指 的 是 基于 对 大数据 的 分析 , 发现 不同 领域 中 个体 或 组织 潜在 的 有 价值 的 行为 模式 或 模式 演化 路径 , 更 深入 地 认识 事物 的 真实 状态 和 事物 间 的 影响 关系 ; 风险 预见 指 的 是 借助 大数据 从 多 个 维度 动态 跟踪 行为 / 事件 / 行业 的 变化 , 更 系统 、 精确 、 及时 地 评估 和 监测 潜在 风险 ; 模式 创新 指 的 是 通过 构建 大数据 能力 , 持续 驱动 服务 、 决策 和 应用 模式 的 推陈出新 。
( 一 ) 行为 洞察
在 商务 领域 , 一 个 关键性 的 管理 挑战 在于 识别 不同 层次 的 对象 ( 如 消费者 、 企业 等 ) 潜在 的 、 有 价值 的 行为 / 活动 模式 , 以及 不同 模式 的 演化 过程 。 传统 研究 中 , 对 行为 模式 的 分析 往往 依据 现有 理论 或 实践 经验 。 通过 对 不同 领域 的 大 规模 、 细 粒 度 的 数据 进行 分析 能 为 更 科学 、 及时 、 精确 的 行为 或 活动 规律 洞察 赋 能 。
在 基于 开放 媒体 数据 的 市场 新 机会 发现 方面 , 搜索 引擎 由于 其 用户 的 广泛性 和 通用性 , 是 一 类 非常 重要 的 大数据 的 来源 , 对于 了解 和 分析 市场 用户 的 意图 、 动态 、 潜在 模式 等 都 具有 重要 的 意义 。 相关 研究 通过 将 搜索 日志 数据 作为 深度 了解 和 感测 市场 用户 对 品牌 和 公司 的 竞争性 和 竞争 强度 的 一 个 重要 数据 来源 , 设计 了 相应 的 竞争者 识别 的 测度 , 提出 了 基于 随机 游走 的 识别 模型 , 从而 智能 识别 出 反映 市场 用户 意图 和 认知 的 竞争 品牌 ( Wei et al . , 2016 ) 。
在 大数据 信息 搜索 服务 领域 , 面对 迅速 发展 的 互联网 电子 商务 环境 , 即使 有 高 性能 搜索 引擎 的 帮助 , 对于 在线 电子 商务 平台 和 消费者 而言 , 仍 需 面对 数据 过 载 的 现象 , 如 成千上万 的 有效 搜索 结果 , 成百上千 的 在线 评论 等 。 如何 从 大数据 集合 中 提取 出 最 优 价值 的 小 集合 是 大数据 洞察 的 一 个 重要 挑战 。 针对 这 一 问题 , 相关 研究 从 3 个 不同 的 信息 维度 ( 覆盖性 、 冗余 性 、 结构性 ) 设计 新颖 的 测度 来 评价 数据 集合 的 整体 质量 , 洞察 代表性 意见 和 用户 意见 分布 情况 ( Ma et al . , 2017 ) 。
图 6 营销 领域 管理 决策 范式 中 的 流程 转变
此外 , 从 用户 行为 机理 的 视角 , 相关 研究 探索 了 用户 个体 使用 社会 媒体 的 行为 动机 , 针对 社会 媒体 具有 满足 某些 心理 需求 的 可供性 , 在 自我 决定 和 心理 所有权 的 理论 基础 上 , 识别 出 5 种 心理 需求 , 并 基于 Facebook 的 行为 记录 数据 发现 人们 会 通过 使用 具有 不同 可供性 特征 的 社交 媒体 功能 来 满足 这些 心理 需求 ( Karahanna et al . , 2018 ) 。 在 组织 内 新型 信息 系统 应用 的 场景 下 , 研究 工作 结合 社会 网络 视角 分析 了 新 信息 系统 的 用户 采纳 行为 , 通过 综合 分析 医院 电子 病历 系统 使用 数据 , 发现 寻求 型 网络 闭 包 和 给予 型 网络 闭 包 特征 对 用户 的 后 采纳 行为 具有 关键性 的 影响 ( Wu et al . , 2017 ) 。 在 移动 互联网 场景 下 , 研究 工作 基于 移动 应用 程序 的 多样化 使用 行为 数据 , 分析 了 用户 在 移动 应用 程序 的 消费 过程 中 的 探索 行为 , 发现 具有 强烈 探索 倾向 的 个体 表现 出 寻求 多样性 、 冒险 和 更 高 参与度 的 行为 模式 , 流行 度 较 低 的 移动 应用 程序 具有 更 大 地 激发 个人 探索 行为 的 潜力 ( He and Liu , 2017 ) , 借助于 这些 对 用户 行为 特征 的 洞察 , 移动 应用 程序 的 功能 体验 设计 能够 得到 有效 的 持续 改进 。 在 旅游 管理 领域 , 研究者 利用 多渠道 的 旅游 景点 评论 数据 , 从 评论 可读性 和 评论 作者 的 情感 习惯 倾向 等 角度 , 探索 了 影响 用户 对 评论 有用 性 进行 投票 的 因素 , 识别 出 用户 对 评论 有用 性 投票 时 的 行为 模式 ( Fang et al . , 2016 ) , 从而 为 有效 理解 和 开发 用户 投票 信息 的 潜在 价值 提供 了 机理 上 的 依托 。
可以 看到 , 上述 研究 所 面临 的 相关 问题 包含 着 不同 的 决策 情境 , 涉及 不同 的 决策 理论 和 过程 。 从 大数据 决策 范式 的 视角 审视 , 也 呈现 出 不同 的 决策 要素 转变 。 例如 , 在 竞争者 识别 问题 中 通过 引入 用户 意图 和 兴趣 等 信息 体现 了 管理 决策 的 跨 域 特点 ; 同时 不 再 依赖 于 业务 领域 的 既 有 知识 和 基本 假设 来 设定 竞争者 的 范围 也 体现 了 宽 假设 特点 。 在 搜索 行为 洞察 问题 中 , 提出 的 智能 算法 作为 决策 主体 的 一 部分 , 与 决策者 共同 完成 信息 凝练 的 决策 , 也 在 一定 程度 上 体现 了 智能 主体 特点 。 此外 , 在 移动 应用 使用 行为 问题 中 , 借助于 对 用户 使用 行为 的 实时 洞察 , 应用 功能 设计 决策 成为 动态 持续 过程 , 呈现 出 非线性 特点 。
( 二 ) 风险 预见
风险 评估 与 监测 是 管理 决策 中 的 重要 议题 。 传统 管理 决策 中 的 风险 预见 主要 依托 于 领域 知识 , 选择 既定 的 风险 评估 方法 并 设置 相对 固定 的 风险 预警 阈 值 。 通过 大数据 能力 构建 , 可以 更加 高效 、 精准 地 对 不同 领域 中 个体 、 企业 以及 行业 存在 的 风险 进行 评估 、 监测 和 实时 预警 。
在 企业 运营 和 绩效 的 角度 , 相关 研究 发现 企业 应用 系统 可以 有助于 减少 企业 风险 。 在 外部 环境 剧烈 波动 的 情况 下 , 基于 企业 应用 系统 的 配置 决策 影响 是 非线性 的 , 即 模块 配置 数量 存在 一 个 最优 值 , 而 非 越 多 越 好 ( Tian and Xu , 2015 ) 。 此外 , 企业 应用 系统 与 市场 资本 环境 存在 内在 因果 关系 , 可以 据此 进行 企业 风险 评估 和 检测 。 比如 , 在 运营 透明度 、 内部 信息 环境 、 审计 质量 和 效率 等 方面 ( Pincus et al . , 2017 ) 。 再者 , 通过 设计 组织 内 社会化 媒体 平台 的 代表性 信息 提取 方法 , 为 组织 内 更 有效 地 发现 “ 群体 智慧 ” 和 监控 舆情 以 更 好 地 支持 决策 提供 了 有力 支撑 , 从而 降低 组织 内 风险 ( Guo et al . , 2017 ) 。
在 企业 IT 投资 风险 管理 方面 , 相关 研究 从 IT 治理 体系 入手 , 探讨 了 所有权 集中 所 带来 的 治理 效应 , 分析 了 企业 治理 与 IT 投资 的 因果 关系 , 发现 企业 在 做 IT 投资 决策 时 , 一般 默认 以 行业 平均 水平 为 锚定 , 但 这 并 不 一定 是 经济 上 最 优 的 决策 , 而 偏离 锚定 的 IT 投资 需要 配备 充分 的 治理 动机 和 能力 才 能 真正 形成 正向 的 经济 影响 ( Ho et al . , 2017 ) 。 进一步 的 研究 分析 了 企业 如何 通过 实施 IT 减弱 在 资本 市场 中 表现 的 信息 不 确定性 。 信息 不确定性 理论 ( information uncertainty , IU ) 认为 , 资本 市场 的 弱 有效性 可以 部分 归 因 于 企业 披露 信息 的 不确定性 , 即 信息 中 可能 存在 的 波动 性 。 研究 发现 企业 应用 系统 的 实施 能够 通过 减缓 两 种 导致 产生 信息 不确定性 的 因素 从而 降低 这 种 不确定性 , 包括 基本面 波动 、 企业 内部 信息 噪音 ( Jia et al . , 2019 ) 。 此外 , 对于 建立 强制性 信息 安全 标准 是否 能够 有效 地 降低 企业 的 安全 风险 的 问题 , 研究 发现 更 高 的 安全 标准 并 不 一定 会 带来 更 高 的 公司 安全性 ( Lee et al . , 2016 ) 。
同样 , 上述 问题 和 决策 情景 也 呈现 出 不同 的 决策 要素 转变 特点 。 例如 , 企业 应用 系统 与 市场 资本 环境 的 关系 研究 突出 体现 了 跨 域 信息 特点 ; 组织 内 社会化 媒体 平台 的 代表性 信息 提取 问题 和 求解 具有 宽 假设 和 主体 智能 的 特点 ; 企业 治理 与 IT 投资 相关 问题 则 在 一定 程度 上 反映 出 宽 假设 和 非线性 过程 的 特点 。
( 三 ) 模式 创新
在 不同 领域 , 大数据 持续 驱动 传统 决策 方式 、 服务 模式 或者 商业 模式 的 转变 。 通过 大数据 能力 构建 和 使 能 , 新 的 服务 / 商业 模式 不断 涌现 。 作为 新兴 互联网 商务 的 一 个 典型 场景 , 传统 的 零售 模式 得到 升级 重塑 , 通过 综合 运用 物联网 、 云计算 、 人工 智能 等 技术 手段 , 形成 线上 线下 深度 融合 的 零售 新 模式 。 在 这样 的 新 模式 下 , 迫切 需要 探索 如何 在 多 个 决策点 融入 大数据 应用 , 实现 围绕 “ 产品 + 服务 + 社交 ” 的 管理 决策 优化 。
在 高维 内外 大数据 的 用户 辨识 以及 环境 要素 建模 方面 , 相关 研究 从 个性化 推荐 的 角度 入手 , 通过 融合 更 多 的 用户 行为 信息 以 提高 推荐 的 准确率 并 创新 业务 推荐 模式 ( He et al . , 2019 ; He and Liu , 2017 ; Liu et al . , 2017 ; Wang et al . , 2016 ) 。 同时 , 考虑 用户 消费 过程 中 的 探索 行为 , 设计 基于 目标 的 探索性 模型 以 发现 探索 倾向 模式 以及 移动 应用 的 特点 ( He and Liu , 2017 ) ; 考虑 浸入 理论 ( involvement theory ) , 设计 整合 下载 和 浏览 行为 的 新颖 推荐 策略 ( He et al . , 2019 ) ; 考虑 产品 关系 以及 组合 购买 动机 , 设计 基于 概率 图 模型 的 新 的 捆绑 推荐 策略 ( Liu et al . , 2017 ) 。 此外 , 通过 分析 异质性 消费者 的 在线 搜索 行为 , 设计 预测 消费者 搜索 增益 等 智能 算法 , 从而 可以 帮助 消费者 解决 “ 何时 停止 ” 的 问题 , 并 在 此 基础 上 设计 更 优 的 推荐 模式 ( Wang et al . , 2016 ) 。
在 新兴 商务 模式 下 的 社会 影响 机制 分析 中 , 相关 研究 揭示 了 商家 突出 展示 某 选定 用户 点评 并 注明 此 点评 的 营销 性质 对 消费者 决策 的 影响 。 这 种 新型 的 营销 策略 有 两 种 互相 抵触 的 效果 , 一 是 凸显 效应 , 即 页面 上 更 显著 的 信息 往往 更 能 让 人 记住 , 并 对 人 的 判断 有 更 大 的 影响 ; 二 是 消费者 可能 生成 的 怀疑 心理 带来 的 负面 作用 ( Yi et al . , 2019 ) 。 针对 在线 评论 的 有用性 问题 , 研究 工作 将 评论 意见 的 一致性 引入 建模 和 分析 中 , 形成 更为 新颖 全面 的 代表性 评论 意见 的 提取 方法 和 展示 策略 ( Zhang et al . , 2016 ) 。 同时 , 研究 发现 企业 在 社交 媒体 上 与 消费者 的 互动 能够 深入 影响 消费者 未来 的 满意度 ; 尤其 对于 当前 满意度 较 低 的 消费者 来说 , 商家 对 消费者 发布 在 社交 媒体 中 的 抱怨 内容 进行 及时 回复 可以 显著 提高 该 部分 顾客 未来 的 满意度 ( Gu and Ye , 2014 ) 。 在 广告 模式 创新 的 研究 中 , 通过 分析 电商 广告 在 吸引 顾客 流量 中 的 竞争 作用 , 发现 如果 考虑 电商 广告 的 抵消 作用 , 竞争 的 电商 企业 应该 选择 不同 的 广告 规模 , 从而 削弱 价格 竞争 , 增加 利润 。 广告 成本 降低 会 导致 电商 企业 增加 广告 规模 , 但是 未必 会 导致 更 激烈 的 价格 竞争 , 企业 利润 也 未必 会 增加 ( Wen and Lin , 2019 ) 。 在 移动 数据 服务 模式 创新 的 研究 中 , 对于 如何 影响 潜在 的 用户 创新者 参与 并 鼓励 现有 的 用户 创新者 再次 进行 创新 的 问题 , 相关 研究 发现 预期 的 外在 奖励 会 影响 潜在 的 和 实际 的 用户 创新者 的 创新 意图 , 这 其中 潜在 的 用户 创新者 比 实际 的 创新者 更 重视 预期 的 外在 奖励 。 但是 , 预期 的 认可 和 移动 服务 平台 的 工具性 支持 仅仅 影响 实际 的 用户 创新者 , 而 预期 的 享乐感 仅 影响 潜在 的 用户 创新者 ( Kankanhalli et al . , 2015 ) 。 在 基于 社会化 协作 的 众 包 模式 分析 以及 新兴 业态 建模 方面 , 针对 众 包 平台 的 最优 定价 模式 的 研究 发现 , 在 实践 中 广泛 使用 的 线性 费用 模式 并 不 是 最优 的 , 建模 分析 发现 服务费 应该 是 任务 奖金 的 递增 凹 函数 , 即 平台 应该 降低 高额 竞赛 的 费率 。 此外 , 众包 平台 中 竞赛 数量 和 参赛者 数量 应该 保持 在 一 个 最佳 比例 , 以 提高 整个 平台 的 收益 ( Wen and Lin , 2016 ) 。
类似 地 , 上述 研究 工作 也 反映 出 管理 决策 范式 转变 的 不同 情境 。 例如 , 高维 内外 大数据 的 用户 辨识 以及 环境 要素 建模 问题 突出 体现 了 跨 域 信息 特点 ; 捆绑 销售 策略 以及 异质 消费者 搜索 增益 预测 问题 , 呈现 出 鲜明 的 主体 智能 特点 ; 新兴 商务 模式 下 的 社会 影响 机制 问题 在 一定 程度 上 体现 了 非线性 和 宽 假设 特点 。
五 、 结束语
大数据 作为 一 次 颠覆性 的 理念 、 模式 和 技术 革命 , 对 个人 管理 决策 、 组织 管理 决策 、 社会 与 政府 管理 决策 等 方面 都 带来 巨大 的 冲击 和 挑战 。 在 此 背景 下 , 本 文 首先 凝练 出 大数据 决策 范式 在 信息 情境 、 决策 主体 、 理念 假设 、 方法 流程 4 个 方面 的 标志性 转变 。 进一步 , 本 文 以 商务 决策 和 管理 为 场景 , 具体 分析 了 上述 4 个 方面 的 转变 和 影响 , 讨论 了 大数据 使 能 的 价值 创造 与 模式 创新 的 相关 研究 成果 。
本 文 开展 的 总结 和 凝练 工作 , 有助于 大数据 决策 范式 和 使 能 创新 方面 更 广泛 深入 的 学术 探索 和 应用 实践 。 随着 大数据 在 各 个 不同 领域 应用 的 深化 , 大数据 决策 范式 的 共性 特征 逐步 显现 ; 另 一 方面 , 信息 数据 、 智能 技术 、 环境 演变 和 人 的 深度 融合 开始 显现 , 并 对 管理 决策 研究 和 实践 造成 持续性 冲击 , 也 为 今后 的 探索 和 创新 提供 了 广袤 的 空间 。 进一步 研究 可 在 本 文 基础 上 , 面向 未来 , 着力于 构建 科学 完整 的 管理 决策 新 理论 和 新 模型 , 并 构建 应用 实践 的 新 规范 和 新 标准 。
