一万年前在非洲大草原上躲避或捕杀狮子的智人，今天用极海在拓展或优化业务的谋划者，这两类人的共性是什么？他们都在时刻执行分析，行动，效果的决议历程。这效果可能关乎生存，所以该决议体系最关注的是效果。影戏《教父》中有这样一句台词：“花半秒钟看透本质的人，和花一辈子都看不清的人，注定拥有截然差别的运气。

”这句台词中的“看透本质”映射到商业运动，对应的底层决议能力，就是对因果的洞察力，就是来自决议智能系统的能力。今天，技术的生长与数据的积累，加上最关键的决议理念的跟进，已经让决议智能（DI）从趋势走向现实。

2019年，Google正式任命Cassie Kozyrkov为首席决议官（Chief Decision Officer）与首席决议科学家，其目的就是将决议智能贯串到公司所有运营与业务中去。她已经完成了对Google的1万7千名员工的决议智能培训。Gartner在今年2020年6月（疫情期间，值得思考）公布了《2020年数据与分析10大趋势》的陈诉，决议智能（Decision Intelligence）名列榜中。

极海，联合地理大数据与人工智能，一直走在决议智能的前沿，同时已经辅助种种企业与政府机构获得决议智能的能力，最重要的是为客户收获到了决议智能的益处。哈耶克曾说：“久远而言，是看法，因而也正是流传新看法的人，驱动着历史生长的历程。” 我们希望通过这组系列文章，连续分享与讨论有关决议智能的内在、理念、技术、实践与生长，来加入到我们的读者、用户与互助同伴们改变世界的历程中来。首先，我们回到有关决议智能的界说与内在。

Judea Pearl在他著名的书《The Book of Why》中有这样的一段话：“我们生活在这样一个时代，貌似大数据是一切问题的谜底。但数据其实是很是之愚蠢。

数据可以告诉你某人吃了药比不吃药的人恢复的快，但它不能回覆为何。也许吃药的人只是因为他们吃得起药，其实不吃也一样恢复的快。在科学与商业领域我们一次次的看到，数据是远远不够的。

”我们天天其实不时在问同样的问题：基于现有情况去做个决议，然后按这个决议接纳行动，那么一定时间后，效果会怎样呢？试图回覆这个问题的系统化的、框架化、流程化的、模型化的体系，就是决议智能（DI - Decision Intelligence。）基于这种思考，美国决议智能公司Quanntellia总结道：“使用规范的框架将人与技术联合起来，这就是决议智能的焦点。

”这个将人与技术联合起来的框架体系，就是执行开篇提到的分析、行动、效果的历程。该因果链条是与商业领域传统技术应用的本质区别。人工智能与大数据会为这个因果链接提供更富厚的信息。

另外，决议智能（DI）也差别与传统的商业智能（BI）。DI通过探索与模拟因果关系（cause-and-effect）来“窥视未来”从而指导决议与行动，而BI是用来提供足够的决议量化依据。用Quanntellia的话讲，决议智能给我们“来自未来的数据。

”我们如何来构建与实现决议智能所带来的洞察力，或获得“来自未来的数据”呢？通过极海的实践与对用户收益的分析，我们认为有三个步骤：第一步：制止单一决议论，使用融合思维与系统。第二步：剖析因果链条中的各个要素，并找出它们之间的毗连关系。

第三步：制止“静止思维”，建设“演化体系”。在构建决议智能体系中，我们提供的是毗连因果链条的胶水。这中间流动的是种种数据，加持的是种种技术好比人工智能，到场的是行业谋划者。我们会在随后的决议智能的系列文章里逐一剖析以上步骤，并联合极海的实践为读者解读决议智能的思维与系统。

最后，我们讨论下决议自己。在决议的因果链条（分析-行动-效果）中往往不被重视的是软性因素，好比客户的感受，店肆与其他地标的关系。不像可量化的如收入等，这些软因素被认为无法权衡。

经济学家与博弈论专家Ruth Fisher说：“人们多数只管躲避无法触及的事物，因为它们无法被丈量。在当今世界，那些硬工具都在被技术与自动化不停优化，这意味着乐成正逐渐的被软工具决议，这些软工具不是显而易见的能被治理与丈量，但绝不是不行能。

”在当今数字化智能化高度生长的今天，竞争力不再来自可量化决议依据，而是决议效果。这就需要构建与使用决议智能的体系，实现人机联合，形成完整的动态的分析-行动-效果决议因果链条。法国作家纪德说：“关键是你的眼光，而不是你的所见。” 极海就是在使用决议智能体系，资助与赋能我们的用户，使用数据、智能与用户的专业度，来触及洞察业务内在因素，提升竞争力，增加效益。

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