4月28日晚18点，由肖升生老师主讲的《人机混合智能情境下的高阶商务智能分析》主题讲座如期举行。肖升生老师为上海财经大学信息管理与工程学院信息管理与电子商务系副教授与博士生导师，研究兴趣为信息技术经济学、金融科技、数据挖掘与商务智能。

讲座伊始肖老师为同学们介绍了商务智能的发展与演变过程。首先，肖老师介绍了商务智能的定义，引入了个体经济、私营经济、产业链模式、平台经济等概念，并指出商务智能中商务场景和数字智能技术是相互关联的。通过分析商务智能演变，肖老师点出其发展趋势，即关注整体价值和兼顾内外部信息。

此外，值得关注的是消费端发生的变化：其一是社会化，即个体消费者通过信息直接或间接地和社交平台连接在一起；其二是移动化，如消费场所的迁移。而这些消费端发生的变化使商务智能分析三维化乃至多维化。

在第一个板块中，肖老师介绍了商务智能算法应用越来越成熟，而第二个版块“人机混合智能带来的新挑战”，肖老师集中讨论了这给系统带来三个新挑战。

首先是决策主体发生变化，智能系统开始独立决策。第二是商务智能分析偏差。偏差包括：模型的训练偏差、用户的感知偏差与用户的选择偏差。而由此产生了两个问题：模型的失效与信息茧房现象的扩大。最后一点是商务智能算法与道德伦理。具体问题包括：数据滥用与隐私保护，兼顾公平与效率的商务智能算法设计，智能算法与伦理道德。

面对各式新挑战，肖老师为同学们带来“高阶商务智能分析与研究”的内容。在该板块，肖老师从“参与者的微观行为特征”与“智能算法的公平与效率”两个部分进行了讨论。

首先，老师介绍了人机混合智能情境下参与者微观行为规律研究与分析，分享了该领域三个研究案例，其主要内容分别是：聊天机器人电话推销产品时，披露机器人身份的时间点对产品订购情况的影响；线上奖励式众筹平台中投资者羊群效应的行为分析；捐赠式的物资平台中捐赠者的留存问题。然后，老师就“智能算法的公平与效率”展开了讨论，并介绍了两个研究案例，主题分别为：算法与性别种族等公平性、项目排序对捐赠者的影响。

讲座进行过程中，同学们就模型的具体细节等进行了踊跃提问，而肖老师细心解答。讲座顺利结束，同学们纷纷在感想中分享了各自的收获与展望：

“本次讲座由肖老师为我们带来，主要是从商务智能的发展与演变过程、人机混合智能带来的新挑战，以及高阶商务智能分析与研究。在提及人机混合智能中，应当讲ai设置的更偏向人的行为还是机器人的行为对我有所启发，这个问题我之前从未想过，但现在有了一定的感受。此外，第三个部分中的众筹案例让我对于其是如何建模以及对于参与者的行为特征的衡量有了更深刻的认识，之前在上课时老师也有提到过，但由于课程时间没有深入讲解，在本次讲座上让我对其的认知更深了。”

“很荣幸能够在疫情封宿舍期间参加自己学院学术部举报的这场讲座，感谢肖老师的悉心讲解，虽然其中涉及的内容对我来说真的好难，但是我想我迟早会接触，通过这场讲座，我对高阶商务智能分析与研究的方法有了更加深刻的思考和更广泛的认识。其中讲到的很多算法和模型都是我从来没有接触过的，作为一个信院的学生，我深深认识到了自己的不足之处，所以无论是什么样的时段，我们都应该抓紧时间去提升自己，你怎么样时间都会一如既往的流逝，我们应当去拓宽自己的领悟，为未来打好基础。”

文案 | 李若萱

图片 | 学术项目组

编辑 | 李学萌

编审 | 周易 刘羿君