人工智能在采购管理与决策中的应用？

一、人工智能在采购管理与决策中的应用？

物资采购是石化企业运营发展的基础模块。近几年科技的创新发展也衍生出新的物资采购理念和模式，采购渠道更多元，采购方法更灵活，采购思路更创新。

人工智能技术与物资采购实现了有效衔接与融合。

石化企业物资采购既可以选择局部地区合作也可以进行市场自行采购，我国多数石化企业物资采购沿用的是统一采购模式，物资采购的流程也大同小异。首先制定物资采购的原始计划。

二、人工智能 决策

人工智能对决策的影响及未来发展

在当今信息时代，人工智能（AI）已经成为一种强大的技术工具，正在深刻地影响着各行各业的决策过程。人工智能通过大量数据的分析和模式识别，能够改变我们的商业模式、提升生产效率、改善医疗系统、优化交通运输以及改变人们的日常生活方式等。本文将探讨人工智能对决策的影响，以及其未来的发展趋势。

人工智能技术为决策提供准确的数据分析

传统的决策常常依赖于人们的经验和直觉，但由于信息量庞大和数据复杂性增加，人类的决策能力受到了挑战。人工智能通过强大的计算能力和智能算法，能够对海量的数据进行分析和处理，从而为决策者提供相对准确和全面的信息。

例如，在金融领域，人工智能可以分析市场数据、公司财务报告、行业趋势等信息，帮助投资者进行风险评估和投资决策。在医疗领域，人工智能可以通过研究大量的医疗数据和病例，提供诊断建议和治疗方案。在企业管理中，人工智能可以帮助管理者进行销售预测、供应链管理和员工绩效评估等决策。

人工智能改善决策的速度和效率

与传统的决策方式相比，人工智能在处理速度和效率方面有明显优势。人工智能可以快速分析和处理大量的数据，节省了人工处理的时间和资源。同时，人工智能还能够并行处理多个任务，提高了决策的效率。

以自动驾驶技术为例，人工智能通过实时感知和分析，可以快速做出适应性驾驶决策，提高交通安全和效率。在物流行业，人工智能可以通过智能算法优化路线规划和装载，提高货物配送的效率。在金融领域，人工智能可以通过高速交易系统快速响应市场变化，实现更高的交易效益。

人工智能带来决策的风险和挑战

尽管人工智能在提供准确和高效的决策支持方面有众多的优势，但也面临着一些风险和挑战。

首先，人工智能的决策建议依赖于算法和模型的准确性。如果算法中存在错误或数据质量不高，可能会导致错误的决策。此外，人工智能也存在对决策因果关系理解不足的问题，导致无法准确预测复杂的决策结果。

其次，人工智能可能会面临数据隐私和安全的问题。人工智能需要大量的数据来进行分析和学习，但数据的收集和使用必须符合相关的隐私法律和安全标准。如果数据泄露或被滥用，可能会对个人和组织造成严重的损害。

人工智能在决策领域的未来发展

随着人工智能技术的不断发展，其在决策领域的应用也将不断扩展和深化。以下是人工智能在决策领域未来发展的几个趋势：

• 智能决策辅助工具的发展：人工智能将会进一步发展出更智能和全面的决策辅助工具，用于提供更准确和全面的决策支持。这些工具将结合机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术，能够从多个维度和角度对决策问题进行分析和评估。
• 决策自动化的提升：人工智能将加速决策的自动化进程，通过深度学习和自主决策模型，实现更高效、准确和可靠的自动决策。这将极大地提高决策的速度和效率，释放人力资源，使人类能够更专注于高级决策和创新。
• 决策与人类智慧的融合：人工智能将不再仅仅是为人类提供决策支持，而是与人类智慧相结合，实现智能决策的共同决策过程。人类与人工智能系统的合作将更加紧密，带来更好的决策结果。
• 决策伦理和法律的规范：随着人工智能应用的广泛，决策伦理和相关法律的规范也将得到进一步的关注和完善。人工智能在决策过程中必须考虑到伦理和社会价值观，确保决策的公正性和可信度。

总之，人工智能对决策的影响是显而易见的。它为决策过程提供了更准确和高效的数据分析，改变了决策的速度和效率。然而，人工智能在决策过程中仍面临一些风险和挑战，需要合理规范和使用。随着人工智能技术的不断发展，它将继续推动决策领域的创新和进步，为人类带来更好的决策体验。

三、企业管理什么是决策与经营决策？

经营管理决策是决策中的一个门类。它是指企业管理者为了实现企业某一发展目标，在掌握了充分的市场信息基础上，选择行动方案，并付诸实施的过程。

经营管理决策是决策的科学理论方法在企业经营管理中的具体应用。经营管理是商品经济条件下企业重要的经济控制活动。企业管理有生产管理和经营管理两个方面。随着社会主义市场体制的建立，企业不再是政府的附属物。企业要成为自主经营、自负盈亏、自我发展、自我约束的独立法人单位。企业面临着一个范围越来越大，竞争越来越激烈的市场，要通过充分发挥市场机制的调节作用，增强活力，不断扩大产品的生产、销售，提高经济效益。在这样的背景下，企业管理的重点由生产管理转变为经营管理。经营管理的中心问题是根据市场的不断变化适时地作出正确的经营管理决策。

经营是商品经济特有的活动，它具有商业性、盈利性、竞争性的特点。每个企业都需要经营，它要根据自己面临的不同经营环境和经营条件，明确自己的具体经营目标——未来一定时期内期望达到的理想状态。企业的经营目标可能是某个新市场的开拓，某种新产品的市场投入，某个销售点的增设，也可能是增加利润、销售额、市场占有率等具体数量指标，还可能是企业扩大(如兼并、联营、集团化)或提高企业公众形象。

管理是协调人和人以及人和物的关系，最大限度发挥人力、物力、财力的作用。经营和管理两者紧密相联的。管理的目的是为了更好实现经营目标，而经营管理离不开决策。例如，怎样开拓新市场?开发什么新产品?怎样提高市场占有率?如何调动员工的积极性?这些对经营管理者来说都需要一一作出决策。

四、决策管理理论核心？

一、决策贯穿管理的全过程，决策是管理的核心。西蒙指出组织中经理人员的重要职能就是作决策。他认为，任何作业开始之前都要先做决策，制定计划就是决策，组织、领导和控制也都离不开决策。

　　二、系统阐述了决策原理。西蒙对决策的程序、准则、程序化决策和非程序化决策的异同及其决策技术等作了分析。西蒙提出决策过程包括4个阶段：

　　搜集情况阶段；

　　拟定计划阶段；

　　选定计划阶段；

　　评价计划阶段。

　　这四个阶段中的每一个阶段本身就是一个复杂的决策过程。

　　三、在决策标准上，用“令人满意”的准则代替“最优化”准则。以往的管理学家往往把人看成是以“绝对的理性”为指导，按最优化准则行动的理性人。西蒙认为事实上这是做不到的，应该用“管理人”假设代替“理性人”假设，“管理人”不考虑一切可能的复杂情况，只考虑与问题有关的情况，采用“令人满意”的决策准则，从而可以做出令人满意的决策。

　　四、一个组织的决策根据其活动是否反复出现可分为程序化决策和非程序决策。经常性的活动的决策应程序化以降低决策过程的成本，只有非经常性的活动，才需要进行非程序化的决策。

五、决策管理系统包括哪些？

企业决策管理系统的9个基本子系统

9个基本子系统:内部经营信息子系统、市场环境信息子系统、国家宏观政策信息子系统、战略规划设计子系统、年度计划制定子系统、具体实施方案设计子系统、经营方针决策子系统战略和措施决策子系统、人事管理决策子系统

六、管理决策的原则？

1、满意原则。决策遵循的是满意原则，而不是最优原则，为什么不是最优呢，因为对决策者来说，要使决策达到最优必须要做到：(1)获得与决策有关的全部信息;(2)真实了解全部信息的价值所在，并据此制定所有可能的方案;(3)准确预期到每个方案在未来的执行结果。通过这些条件可以得知，决策者在现实社会中进行决策时，因为每个人的能力是有限的，决策者很难获得与决策相关的全部信息，只能制定出数量有限的方案，一般也很难确切的把握每个方案的执行结果。三个条件无论哪一个都不可能完全做到，更何况三者都要满足，所以，在尽可能多的选择情况下，选择一个满意的方案即可。

2、系统原则。该原则强调决策者在进行决策时应该将各子系统的特性放到系统的整体中去权衡，用整体系统的特征和总目标去协调各子系统的目标，形成整体优化，站在一个全局的高度去考虑问题，进行决策，这样决策的结果才是较为完整的。

3、信息原则。管理者在决策时离不开信息，信息的数量和质量直接影响决策水平。信息数量太多，容易让人眩晕，找不到对决策有用的信息;如果信息数量太少，那么决策的结果容易偏颇，所以，适量的信息是最好的。毋庸置疑的是，信息的质量当然越高越好。这就要求管理者在决策之前以及决策过程中尽可能地通过多种渠道收集有用的信息，并系统地对搜集到的信息进行归纳整理、比较、选择和加工，最终作为决策的有效依据，为更好的决策服务。

4、预测原则。预测原则相对简单，它是指通过科学的预测，对未来事件的发展趋势和状况进行描述和分析，做出有根据的假设和判断，为决策提供科学依据和准则。决策的正确与否，很大程度上取决于对未来后果所作判断的正确程度。

5、比较优选原则。该原则有两层含义，比较是指方案提出过程是经过系统分析和综合，确定多个达到预定目标的方案;优选是指从多个备选方案中选择满意方案的决断过程。决策者只能在方案的利弊之间进行合理的选择。

6、反馈原则。它指根据变化了的实际情况和实践结果，对初始决策作出相应的调整或改变，使决策趋于合理的原则。反馈原则是实现动态平衡、提高决策质量以及实现决策科学化的保证。

7、效益原则。决策不能不做成本效益分析，决策的目标是以较低的成本获取较高的收益。当然，这种收益不能单纯以金钱作为衡量标准，决策既要讲经济效益，也要讲社会效益。

七、人工智能和数据决策的区别？

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。

在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

八、人工智能对决策技术的影响？

从人工智能中获得的实际生产力，在于为我们提供了做某件事新的思维方式。

人工智能，可以帮助企业和人们，更高效的使用资源，具有提高生产力的巨大潜力，并简化我们与大数据交互的方式。

报告显示，在2015到2020年，估计大数据和物联网对英国累计的效益为2400亿英镑; 制造业从中获得最大的收益，各行业最大的收益，将来自节能增效。

九、人工智能能更快做出决策的例子？

人工智能更快的做出决定的例子就是答题，赚金币就是最好的例子

十、什么是人工智能决策支持系统？

智能决策支持系统是人工智能（AI，ArtificialIntelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，ExpertSystem）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。