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提要：人工智能发展极快，特别是生成式人工智能的出现和应用，正在飞速改变世界。然而，以前瞻性自我标榜的决策咨询，对人工智能的拥抱并没有走在前头。实际上，人工智能可以在决策咨询过程中扮演收集分析文献数据、提炼决策问题、提出解决意见建议和方案、预见决策后果等方面的重要助手，并能生成相应的过程产品。（全文2900字，阅读约需5分钟）
人工智能发展极快，特别是生成式人工智能的出现和应用，正在飞速改变世界。目前各行各业都在拥抱人工智能，对于以前瞻性自我标榜的决策咨询，本应走在前头，但却落后了。2023年5月28日，我有幸参加一个只有6人参加、关于生成式人工智能在决策咨询中应用的小茶会（或小沙龙），因为是跨界，所以溢满鸿沟，学到不少东西，也引发不少思考。我以“人工智能，你到底能替决策咨询者干点啥？”为题，与大家分享和交流。 人工智能在决策咨询过程中可以通过扮演以下角色，为决策咨询者提供更加准确、高效、智能的服务，帮助决策者做出更好的决策。 ——分析大师：人工智能可以自动收集、整理并分析决策需要的数据，提供准确的信息支持决策。 ——贴身顾问：基于人工智能的深度学习算法，可以为决策者提供个性化、靠谱的建议。 ——预测大师：通过对历史数据和趋势进行分析，预测未来可能发生的情况，帮助决策者提前做出准备。 ——自动优化器：根据决策者的目标和限制条件，自动优化方案，提供最优解。 ——智能沟通者：通过自然语言处理技术，人工智能可以与决策者进行自然的交流，理解需求，回答问题。![]()
生成式人工智能，可以帮助决策咨询者做很多工作，即决策咨询者的很多工作任务都可以由人工智能来替代。 （一）帮助决策咨询者确定选题。GPT可以帮助决策咨询者确定最具有潜力和吸引力的选题，并提供相关的数据分析和见解，从而为研究项目的成功提供支持。 ——生成相关的选题建议。生成式人工智能（GPT）可以帮助决策咨询者确定选题，因为它可以分析大量的数据并生成相关的主题和话题建议。GPT可以通过自然语言处理分析客户的文本内容，如邮件、社交媒体帖子、评论等，从中寻找蛛丝马迹，提取关键字和主题，并根据这些信息生成具有相关性和吸引力的选题建议。 ——生成建议选题的摘要和关键字。如果一个决策咨询机构想要在某个领域开展新的研究项目，但不确定应该选择哪个具体的主题，那么可以利用GPT来生成相关的选题建议。GPT可以基于领域知识和数据分析，推荐一系列潜在的研究方向，并为每个选题建议生成摘要和关键字。 ——生成新兴领域和关键趋势的洞察。GPT还可以通过分析竞争对手和发展趋势，为决策咨询者提供有关新兴领域和关键趋势的洞察。这些洞察可以帮助决策咨询者更好地了解发展需求和机会，从而确定最合适的选题。 （二）帮助决策咨询者文献调研。生成式人工智能可以通过自然语言处理技术对大量的文献进行自动化分析和归纳总结，为决策咨询者提供全面、准确的信息资源，并帮助决策咨询者生成文献研究报告。生成式人工智能在决策咨询领域中的应用已经成为现实，并且它将不断进化和完善，为决策咨询者提供更为高效、准确和智能的服务。具体来说，它可以通过以下几个步骤帮助决策咨询者做信息收集和报告生成。 ——数据采集：根据决策咨询者的需求，生成式人工智能可以从多个数据源中收集相关文献，如法律文献、政策文献、规划计划、智库报告、学术论文、新闻报道、市场调研报告等。 ——文献分析：通过自然语言处理技术，生成式人工智能可以对海量文献进行自动分类、摘要提取、关键词提取、共性分析等信息处理，快速发现文献中的知识点和关键信息。 ——报告撰写：基于分析结果，生成式人工智能可以自动生成结构化的报告，包括综述、分析、结论等部分。同时，它还可以根据决策咨询者的要求，自动选择相应的文献和证据，为报告提供有力支撑。 ——结果输出：生成式人工智能可以将生成的报告以不同形式输出，如Word、PDF、PPT等格式，方便决策咨询者进行查阅和分享。![]()
（三）帮助决策咨询者提炼问题。生成式人工智能可以通过自然语言处理技术对大量的信息进行分析和归纳总结，并提炼出问题的关键点和核心要素，帮助决策咨询者更加清晰地理解和凝练决策事项的问题。通过使用基于生成式人工智能的技术，决策咨询者可以更加快速、准确地凝练决策事项的问题，从而更好地制定决策计划，提高决策质量。具体来说，它可以通过以下几个步骤帮助决策咨询者凝练决策事项的问题： ——数据采集：根据决策咨询者的需求，生成式人工智能可以从多个数据源中收集相关信息，包括法律文献、政策文献、规划计划、智库报告、新闻报道、社交媒体等。 ——文本分析：通过自然语言处理技术，生成式人工智能可以对信息进行文本分类、关键词提取、情感分析等处理，快速发现信息中的重要点和关键问题。 ——问题提炼：基于分析结果，生成式人工智能可以自动识别并提炼出关键问题和核心要素，帮助决策咨询者更加深入地了解和分析决策事项。 ——结果输出：生成式人工智能可以将问题的提炼结果以文字或图形的方式进行输出，方便决策咨询者进行查阅和分享。 （四）帮助决策咨询者寻求解决问题的办法。生成式人工智能可以帮助决策咨询者更好地了解问题和需要解决的挑战，并给出相关的建议和解决方案。它可以快速地分析大量的数据并提供个性化的服务，帮助决策咨询者做出更明智的决策。 ——提供个性化建议：生成式人工智能可以通过了解用户的需求和喜好来提供个性化的建议。如，在政府决策方面，它可以根据政府部门的历史的政策方针、战略规划、目标任务、工作计划等记录和喜好，给出适合的意见建议。 ——辅助分析：生成式人工智能可以帮助决策者快速地分析大量的数据，并给出相关的建议。例如，对于金融行业来说，可以使用生成式人工智能来预测股票市场的走势，以便决策者更好地做出投资决策。 ——提供解决方案：生成式人工智能可以基于用户提供的信息，给出相应的解决方案。例如，在医疗领域，它可以根据患者的症状和疾病历史，提供相应的诊断和治疗建议。 （五）帮助决策咨询者预见决策实施的后果。生成式人工智能可以通过收集丰富的数据，分析历史信息和趋势，建立模型，模拟不同决策的结果，并预测其对各方面的影响。从而可以帮助决策咨询者制定最佳决策方案，并优化执行方案以达到更好的效果。![]()
生成式人工智能（Generative AI）是一种利用机器学习和神经网络生成新的数据的技术，需要结合决策咨询业务需求进行相应的软件开发。在决策咨询中，生成式人工智能可以被用来生成文字、音频、视频等形式的内容，以辅助决策。生成式人工智能可以为决策咨询提供有价值的辅助和支持，但需要考虑到其原理和局限性，以及不断进行优化和改进。为此，建议如下：
——了解生成式人工智能的原理和限制。生成式人工智能是基于现有数据集进行学习和生成，因此对于训练数据之外的内容可能表现不佳。
——确定产生什么样的内容。在使用生成式人工智能时，先确定需要生成的内容类型和具体需求，例如生成决策咨询选题报告、文献研究报告、研究报告等，生成报告摘要、演讲稿等，生成文本语种等。
——准备好相应的数据集。为了让生成式人工智能能够更好地学习和生成所需内容，需要准备合适的数据集，并尽可能多地包含有关所需内容的信息。
——选择合适的算法和模型。不同的算法和模型对于不同的数据集和生成需求可能会表现出不同的效果，需要根据实际情况进行选择。
——评估生成结果。生成式人工智能生成的内容可能存在一些错误或者不合适的地方，需要对生成结果进行评估和修正。
——持续更新和优化。为了让生成式人工智能能够持续地生成符合需求的内容，需要不断地更新和优化算法和模型，并提供更多的数据进行学习。
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