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『簡體書』决策知识自动化 大数据时代的商业决策分析方法

書城自編碼： 2686144
分類：簡體書→大陸圖書→管理→一般管理學
作者： 菲什 (Alan N.Fish),王飞跃,王晓,郑心湖
國際書號(ISBN)： 9787115402615
出版社： 人民邮电出版社
出版日期： 2015-11-23

頁數/字數： 157页
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 90.7

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工业时代需要工业自动化，知识时代必须知识自动化。工业时代的发展在许多方面对人类的体力提出了“非分”的要求，迫使人们必须依靠工业自动化的手段来“补偿”其体能上的不足，才能实施、运营、维护各类大型或精密的系统和过程；同理，面临物联网、大数据、云计算、智能技术等，正在迅速兴起的知识时代也对人类的智力提出了更高、更加“非分”的要求，人们更需要借助知识自动化的方法来“弥补”其智能上的不足，进而才能去完成各种层出不穷的不定、多样、复杂任务。
《决策知识自动化 大数据时代的商业决策分析方法》的出版正当其时。
內容簡介：
《决策知识自动化 大数据时代的商业决策分析方法》综合大量来源于业务流程自动化的主流应用场景，聚焦于组织管理及运营中经营决策的知识自动化这一主题，向读者展示如何在实践中应用知识自动化技术实施决策管理，以提高运营效率和组织收益。
《决策知识自动化 大数据时代的商业决策分析方法》适合各企业CEO、CIO、IT 架构师以及一切对知识自动化理论感兴趣的读者。
關於作者：
Alan N. Fish FICO决策方案部首席顾问，使用业务规则和预测分析进行决策管理领域的专家，对象管理组织决策模型与符号制定委员会的联合主席。从事决策系统的构建工作已经有30余年，主持过许多当时的技术前沿项目。
王飞跃 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任，国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心主任，中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任，青岛智能产业技术研究院院长。主要研究领域为智能控制、社会计算、平行系统、知识自动化等。
王晓 中国科学院大学研究生，研究方向主要集中于社会网络分析、动态网群组织分析与建模、社会交通、知识自动化。
郑心湖 美国明尼苏达大学（双城分校）研究生，研究方向主要集中于社会网络分析、智能交通、数据挖掘、机器学习、知识自动化。
目錄：
第1 章 知识的价值...1
1.1 经济学中的知识...1
1.1.1 新古典增长理论...1
1.1.2 新增长理论...3
1.1.3 知识经济...5
1.2 知识型业务...7
1.2.1 战略决策与经营决策...7
1.2.2 决策收益定价法...9
1.3 参考文献...13
第2 章 业务流程中的决策...14
2.1 业务流程建模...15
2.2 决策点和决策服务...16
2.3 业务流程决策的重设计...19
2.3.1 员工决策机制的建模...20
2.3.2 自动化决策制定流程...23
2.3.3 合理化决策点...26
2.4 发放流程模板...31
2.5 流程设计方法...33
2.6 参考文献...35
第3 章 在决策服务中封装知识...37
3.1 业务规则...38
3.1.1 对象模型...40
3.1.2 推理策略...41
3.1.3 规则集和规则隐喻...42
3.1.4 产生式规则及约束式规则...46
3.2 算法... 48
3.3 预测分析建模... 52
3.3.1 规则和决策树归纳法... 53
3.3.2 评分卡模型... 54
3.3.3 神经网络... 58
3.4 汇总... 60
3.5 参考文献... 64
第4 章 决策需求分析... 66
4.1 基本原则... 67
4.2 决策需求图表... 68
4.2.1 定义... 69
4.2.2 用途... 71
4.3 DRAW... 74
4.3.1 资源... 74
4.3.2 日程安排... 75
4.3.3 方法... 76
4.4 参考文献... 86
第5 章 DRA 在知识自动化项目中的应用... 87
5.1 DRA 在项目管理中的应用... 87
5.1.1 自动化范围界定... 88
5.1.2 项目评估... 90
5.1.3 项目规划... 92
5.2 DRA 在知识发现中的应用... 100
5.2.1 发现业务规则... 102
5.2.2 发现算法... 106
5.2.3 发现分析模型...106
5.3 DRA 在设计中的应用...108
5.3.1 在决策点上分配决策服务...108
5.3.2
內容試閱：
增加精度借助基于规则和分析模型等形式的知识 ，决策管理系统往往比传统决策流程做出的决策更加 精确。若系统是基于规则的，那么它将模拟组织中最 佳决策者的决策制定行为，并保证不会出现故意违法 的情况。若系统是基于模型的，那么它将根据预期收 益最大或其他重要业务指标最优的原则进行决策。无 论基于何种执行方式，系统都会对每个单独业务采取 相同的最优决策制定策略。通过持续监测自动决策的 行为，可以确保系统中的知识总在不断更新并适应变 化着的商业环境，同时使系统的性能并不会随时间推 移而降低。
降低成本使用业务知识自动化决策制定流程而非 仅仅使用行政管理的方法，将允许管理者更加灵活地 分配人员力量。通过将大部分业务进行完全自动化处 理，管理者可将人员集中在更加困难、更具风险甚至 存在欺诈司能的业务上。它还可以帮助企业更加灵活 地购买数据，例如判断是否购买机构数据，如若购买 ，还需判断哪些数据是有用的，以及从哪家机构能够 买到这些数据，等等。
提高速度即便采用设计最为完善的决策支持系统 ，一个人类决策者也需要数秒甚至数分钟的时间才能 做出一个基本的接受／拒绝判断，而在一些更复杂的 情况下，如计算一项健康保险索赔业务收益的时候， 可能要花费数小时的时间。但当这些业务知识被获取 并自动化之后，同样的决策可能只需要几微秒的时间 。只有在使用决策管理系统建立起端到端的全自动发 放流程之后，零售金融产品（如信用卡的在线申请 处理才成为了可能。
提高敏捷性如果业务知识是存在于人类决策者的 头脑中的，那么变更公司战略就至少需要数天甚至数 周的时间，需进行包括传阅新的文件甚至是对人员进 行再培训等工作。而使用基于现代决策管理工具搭建 的自动决策系统，业务知识可直接由管理人员进行升 级，避免了常见的IT研发和管理周期变更。例如，若 一名信用风险管理人员想要变更贷款申请人的信用级 别标准，那么他仅需要更新一张数据表，在虚拟 市场中测试一下新的策略，最后部署新策略并替换掉 原有策略即可。全程不过几分钟。
提高一致性一旦业务知识被获取并被封装入自动 化决策系统中，它就可在不同的产品、业务线、渠道 和市场部门中被重复使用。这就保证了客户待遇的一 致性，同时降低了实施的成本并简化了所需要的维护 。相比对每类商品都设置一个特定流程来处理的方法 ，使用决策系统使得交叉销售产品和对产品记录的处 理变得更为容易。
图l一2是一个决策收益定价法的图解，该图对决 策的性能及其改进的可能性给出了一个多维度和定性 的展示。若要将其转化为单一货币价值（如为一个业 务案例提供具体的：ROI数据支持，企业需首先基于 核心绩效指标（Key PerformanceIndicators，KPI 对转化指标达成共识，以便将定性的维度量化为美元 （或其他货币单位，之后便可对结果进行加总。
这对于精度和成本维度来说并不太难，因为这两 个维度原本就是关键财务指标。速度和敏捷性被认为 在一定程度上降低了机会成本（以敏捷性为例，若原 本升级战略的花销是×美元／月，决策管理系统可使 战略变更落实的时间由六个月缩短到一个月，那么在 每次战略升级中都可以省下5×美元。一致性维度的 量化较为困难，因其回报往往是客户体验提升、品牌 声誉提高等这类抽象收益。如果此类回报要被包含在 ROI结果中，公司需要用客户忠诚度或交叉销售机会 等数据来估算其所带来的收益。
本书并非一本决策收益定价法的教程，想要了解 更多有关的内容，请阅读Taylor13或Larry Rosenberger、John Nash14的相关著作。此外，还 有一些其他的方法也同样可以有效审计决策管理项目 所带来的收益。上述内容的主要目的是，阐明当业务 知识被嵌人自动化决策系统之后，它将为公司带来一 系列特定收益且这些收益可被量化为货币价值。
这些收益的价值正是知识的价值。

……

 

 

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