AI辅助决策（大模型+机器学习）
本期看点
2023年自然语言大模型爆发，如何将其应用到工作和决策中,以大幅降低学习成本、提升效率，甚至将其应用到企业决策中？
AI辅助决策
大模型+机器学习
2023年初，XD公司的仓库里堆满了产品，这些都是销售预测失败的结晶。作为一家迅速崛起的小型科技公司，XD公司在充满活力的市场中一直取得亮眼的业绩。但这一年，市场的剧烈波动搅乱了他们精心制定的销售计划。CEO Bill站在窗前，望着繁忙的街道，深感未来营销策略必须有所改变。他知道现有的销售预测方法与市场的急剧变化脱节了，他需要一种全新的方式来应对挑战——那就是人工智能。
人工对数据的理解是有限和不够客观的，必须依靠机器，用机器学习和人工智能分析历史数据，结合人对未来趋势的判断。将人工对未来趋势判断的自然语言转化作为一种输入，加上历史数据、人工预测的数据，通过机器算法进行销售预测。
将人工智能引入到企业决策，一直是Bill的愿景。Bill的思绪回到三年前，作为一家高科技公司的老板，已经见识了机器学习在产品创新中的威力，一直深信人工智能的潜力无限，当时就提出审批流程的智能审批构想。他设想有这样一个机器，可以收集过去的审批流程数据，通过机器的学习找出其中的模式和规律，形成决策依据，并据此给出审批建议甚至是直接做出决策。当时经过IT部主管Danny和流程运营组Andy的两年努力，也没能将设想变成现实。原因是之前审批流程中没有记录各级主管的审批依据。为此Danny已经推动修改审批流程，收集审批依据。
现在经过两年的数据沉淀， 恰逢自然语言大模型的爆发，Bill认为再次尝试将人工智能用于辅助决策，必须提上日程。他希望这样一个人工智能的预测结果比人工更优，用人工智能辅助主管的审批，减少主管们投入到审批的时间，提高审批质量。而Danny的想法与Bill不谋而合，在年度规划时，也提出了人工智能辅助决策项目。就这样Danny自告奋勇牵头推动这个项目。
AI销售预测
Danny访谈多个行业内算法专家，他想尝试运用机器学习技术来跑销售预测，鼓励Andy一起学习机器学习，两人亲自操刀说干就干。借助大模型强大的知识库和大语言智能程度，他们向大模型不断提问，快速掌握各种算法模型如何使用；将数据的定义和格式喂给它，让它输出各种模型对应Python程序代码和详细注释。用这些代码去调试、运行，不断调试这些预测模型。如果需要将结果往什么方向优化，大模型也可以帮上忙。
就这经过3个月的摸索，与大模型对话上万次，尝试了数十个算法模型，优化了数百次，终于能综合多个模型结果，输出最终的需求预测。
又试运行几个月，最终与实际需求的验证，整体总结来看：
1、对未来1个月的销售预测，AI与人基本相当；
2、对未来3个月的预测比人工偏差率减小5%，这对公司的运营决策非常有用；
3、对未来5个月的预测偏差率可以减小10%，这让Danny和Andy欣喜不已……
AI辅助审批
在销售预测方面取得初步成果的同时，Danny还着手将大模型应用到OA系统。开发团队在OA系统中整合了大模型功能，将其应用于审批流程，大模型成为了简化和加速审批流程的关键因素。通过大模型，为系统赋予了处理自然语言输入的能力，允许审批人员以对话的方式与系统交互。当他们有疑问或者需要进一步的信息来做决策时，随时向系统提问，系统会反馈详细的背景数据和推荐理由。
在费用审批方面，审批人员可以直接询问大模型：“这笔费用是否合理？”系统能够即时回应，提供过去类似情况的数据分析、相关制度条款、推理过程解释，帮助审批人员做出更加明智的决策。
同样，在项目立项方面，大模型使得项目审批更为高效。例如，项目决策者只需要问：“基于我们的预算和资源，我们应该优先考虑哪个项目？”大模型可以快速搜集相关的数据、给出历史同类项目数据参考，对比分析不同项目的潜在价值。
成效
AI预测经过近一年的运行，库存水平更加合理，避免了库存积压、提升了库存周转率。而AI辅助审批，让各级主管在OA审批流程时，就像有一个随身顾问一样，用自然语言询问审批事项需要哪些数据、有哪些规则制度，系统就能提供这些数据和相应的规则，并给出是否同意的决策建议及理由，大大降低了主管在流程审批上所消耗的时间。
Bill感到非常满意，他的远见现在得到了验证。公司现在不仅在技术上领先，更在智能化决策上开创了先河。随着大模型技术的飞速发展， Danny和他的团队将探索在更多领域应用大模型，企业知识库、智能客服、数字员工……
未来已来，AI已来。
NEXT
Danny接下来还将推动公司数字化转型，构建公司运营自动化指标体系、建设数据中台，敬请期待……
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