在决策中运用 AI

学习目标

完成本单元后，您将能够：

• 确定 AI 用例并描述 AI 如何帮助各行各业的企业做出战略决策。
  
• 说明政府机关如何使用 AI 做出决策。
  
• 描述 AI 如何改善医疗保健。
  
• 说明在不同情景中使用 AI 的道德考量。
  

从商业和医疗保健到政府和公共策略，AI 正在改变决策流程，优化业务运营，并加强医疗保健和公共治理。在本单元中，您将探索 AI 在各行各业决策中的关键作用。

AI 在业务决策中的应用

将 AI 整合到业务战略和决策中

企业已经进入了一个以数据驱动决策为主导的时代。而 AI 是这一转变的核心。借助 AI，组织可以从数据中提取有价值的见解、简化运营并推动增长。在本节中，我们将探讨企业如何将 AI 集成到其决策过程中。

AI 可搜索大量信息，帮助企业做出明智的选择。大大小小的公司都采用 AI 来提高自己的决策能力。例如，世界上最大的电子商务平台使用 AI 算法来预测客户可能购买的产品。

通过分析过去的购买模式和浏览历史，AI 有助于优化库存管理并提高客户满意度。这为客户带来流畅的购物体验，同时最大限度地提高电子商务公司的效率。

另一个优秀示例是 AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手。公司可以利用这些 AI 工具提供即时的客户支持。当您与客户服务代表在线聊天并收到快速、有用的回复时，您可能正在与 AI 聊天机器人互动。这些聊天机器人经过训练，可以处理日常询问、解决问题，并通过缩短响应时间来优化整体客户体验。

您是否用过 AI 自动驾驶仪？这些是人工智能系统，可在各种任务或活动中协助人类用户或与之协作。AI 联合试点可提高工作效率、提供指导，并改进各个领域的决策制定。开发人员正在快速采用人工智能合作试点，以帮助编写和修复代码。

AI 大放异彩的另一个领域是个性化市场。例如，流媒体服务利用 AI 算法来推荐适合个人喜好的内容。当您看到推荐的符合您口味的电影或电视节目时，这是 AI 分析您的观看历史并建议您可能喜欢的内容的结果。这不仅可以让您保持参与度，还可以提高您对平台的忠诚度。

用 AI 优化业务流程

AI 也是一个流程优化程序。可以帮助企业简化运营、提高效率并降低成本。例如，零售商可以使用 AI 来预测客户需求。通过分析大量数据，包括历史销售、季节性趋势，甚至天气预报，使用 AI 的零售商可以优化其库存，以确保在合适的时间有适量的产品库存，最大限度地减少浪费并防止缺货。

想象一下，您在当地超市购买杂货。您可能没有注意到，但 AI 正在幕后工作，以保障产品供应、价格具有竞争力，并且商店布局经过优化，为您提供方便的服务。结果如何？为您提供更顺畅、更愉快的购物体验，并提高商店的运营效率和盈利能力。

AI 已成为业务决策中不可或缺的工具，提供有价值的见解，提升客户体验并提高运营效率。它使组织能够适应不断变化的市场动态，基于数据做出选择，并在快节奏的世界中保持竞争力。有针对性地使用 AI，企业可以驾驭复杂性、发现业务机会并规划通往持续成功的道路。

AI 在医疗保健决策中的应用

在医疗保健领域，人工智能的整合为医疗专业人员做出关键决策的方式带来了变革性转变。AI 应用程序已经成为提高诊断准确性、治疗计划和患者护理的宝贵工具。

AI 对医疗保健决策的影响

AI 就像是医疗保健专业人士的优秀助手。它可以处理大量患者数据，分析其模式和异常情况，并提供有价值的见解，帮助医生、护士和医疗从业者做出明智的决策。AI 在医疗保健中的应用涉及多个领域，包括医学成像、患者数据分析和药物发现。

例如，当患者带着病症到医院就诊时，AI 可以快速分析患者的病史、实验室结果和医学图像，例如 X 射线或 CT 扫描。通过将这些数据与庞大的医学知识库进行比较，AI 可以帮助临床医生做出更准确的诊断。这样可以更早的干预、及时的治疗和改善患者的状况。

AI 在医疗诊断和治疗方案中的应用

将 AI 想象成一个拥有不可思议记忆力的医学侦探。它可以研究数以千计的医疗病例，并检测出人类观察者可能无法立即发现的模式。在医学成像领域，AI 算法用于检测异常情况，并支持放射科医生解释复杂的扫描结果。

例如，Google DeepMind 研究团队研发了能够从视网膜图像中检测糖尿病视网膜病变的 AI 算法。糖尿病视网膜病变是一种如果未能在早期发现和治疗可能会导致失明的疾病。通过分析视网膜图像，AI 可以识别病情的迹象，从而实现早期干预和改善患者的状况。

此外，AI 的应用还可扩展到治疗方案中。在肿瘤学领域，IBM Watson for Oncology 等 AI 驱动的系统会分析大量医学数据和研究，为肿瘤学家提供治疗建议。这些建议基于最新的医学文献、患者特定信息和临床指南。利用 AI，医疗保健专业人员可以访问前沿信息并做出更个性化的治疗决策。

AI 驱动的医疗保健决策中的道德考量

虽然 AI 在医疗保健领域的整合前景广阔，但它也引发了道德方面的考虑。您已经了解到，AI 驱动的决策可能会引发重大后果。尤其是医疗保健这样关键的领域。AI 驱动的建议和决策必须与患者的最大利益保持一致。

此外，AI 系统必须尊重患者隐私，并获得干预的知情同意。例如，在远程医疗和远程患者监控中使用 AI 可能会引发对数据安全和患者隐私的担忧。医疗保健组织和 AI 开发人员必须实施严格的安全措施来保护患者数据，并确保遵守《健康保险携带和责任法案》(HIPAA) 等相关法规。

医疗保健中的道德 AI 延伸到公平和偏见问题。AI 算法必须经过精心设计，以避免歧视性做法，并确保建议仅基于临床证据。正在进行的道德 AI 研究和开发旨在建立防止偏见的保障措施，并促进医疗保健决策的公平性和透明度。

将 AI 整合到医疗保健决策中，代表了朝着提高诊断准确性、改进治疗计划和增强患者护理迈出的重要一步。通过与医疗保健专业人员协同工作，AI 可确保决策是数据驱动的、及时的，并与患者的最大利益保持一致。随着 AI 的不断发展，它将在彻底改变医疗保健决策和改善患者治疗效果方面发挥越来越重要的作用。

AI 在策略和政府决策中的应用

AI 在公共部门的采用正在彻底改变策略和政府决策。AI 有可能提高政府策略的质量、效率和公平性。让我们看看 AI 如何为今天的政府策略和决策提供信息。

人工智能在为政府策略和决策提供信息方面的作用

对于寻求加强决策过程的政府机构来说，AI 是一种宝贵的资源。通过分析海量数据集，AI 可以识别趋势、评估公众情绪并预测未来结果。这种数据驱动的方法可确保政府策略以证据为基础，并可以应对新挑战。

例如，一些大城市正在其交通管理系统中使用 AI。这些系统会分析实时交通数据并相应地调整交通信号，从而减少拥堵，改善城市交通状况，改善市民的日常生活。

在公共部门采用 AI 的挑战和考虑因素

在政府决策中采用 AI 并非没有挑战。在将 AI 整合到公共策略中时，道德考量、数据隐私、透明度和监管合规性是必不可少的重点领域。

在政府中使用 AI 必须遵守道德标准，确保 AI 驱动的决策符合公民的最佳利益。透明度和问责制至关重要，因为公众应该了解 AI 在政府策略和决策中的应用方式。将 AI 整合到策略和政府决策中，代表着在提高数据驱动的治理效率和响应公民需求方面的重大进步。

回顾现实世界的示例

如您所见，AI 已经迅速改变我们在各行业以及各领域的决策方式。点击标签查看八个具有说服力的示例。

总结

AI 正在增强决策、提高效率并提供个性化体验。通过结合使用批判性思维、数据和人工智能，组织具有令人难以置信的潜力，可以做出合乎道德、明智的决策，从而推动成功和创新。

资源

• 论文：人工智能在共享决策中的应用