要点总结 #
随着大数据和人工智能技术的飞速发展，信息系统研究正经历从数据化到数智化的新跃迁。本文首先回顾了我国信息系统研究的阶段演化，从自动化、集成化到数据化，再到当前的数智化阶段。每个阶段的研究主题、方法论和价值创造特点都发生了显著变化。文章还讨论了大数据时代下管理决策要素的转变，特别是数据属性、问题属性和决策属性的变化，强调了关联+因果的重要性。
本文提出了大数据驱动的研究方法论范式，结合了数据驱动和模型驱动的优势，旨在通过外部嵌入、技术增强和使能创新来解决大数据环境下的复杂问题。此外，文章还探讨了智能方法创新和人机融合行为的前沿研究，特别是大数据-小数据分析、新颖关系发现和可解释性建模等方向。最后，文章展望了数智化新跃迁带来的新挑战和机遇，特别是在数据治理和算法智能方面的创新。
关键要点 #
论文重要性 #
本文的研究对于理解信息系统在大数据和人工智能时代的演变具有重要意义。它不仅为学术界提供了前沿的研究方向和方法论，还为企业和政府在大数据治理、智能算法应用和人机融合决策等方面提供了实践指导。随着数字经济的快速发展，数智化新跃迁将推动信息系统研究在数据治理、算法智能和赋能创新方面的进一步突破，为全球数字化转型提供新的理论支持和实践启示。
深度解读 #
数智赋能 #
数智赋能是信息系统研究的新跃迁，标志着大数据和人工智能技术在管理决策中的深度融合。论文指出，随着数据治理和高阶智能的兴起，信息系统研究正经历从“数据化”到“数智化”的转变。数智赋能不仅体现在数据层面的治理，还体现在算法层面的智能进阶。数据治理的加强有助于数字经济的良性发展，而算法智能的提升则推动了人机融合场景的广泛应用。论文特别强调了数据治理和算法可解释性的重要性，指出未来的研究方向将聚焦于如何在数据安全和隐私保护的前提下，进一步提升算法的智能化和可解释性。此外，论文还探讨了人机融合行为的研究前沿，指出智能机器人在服务场景中的应用将深刻影响用户的行为模式和心理预期。数智赋能的新跃迁不仅为信息系统研究提供了新的理论框架，也为数字化转型和数字经济的发展提供了实践指导。
大数据驱动 #
大数据驱动是信息系统研究中的一种新型方法论范式，结合了“数据驱动”和“模型驱动”的优势。论文指出，传统模型驱动的研究范式虽然在因果关系建模方面具有优势，但在面对大数据时，往往难以处理复杂的变量关系和潜隐变量。大数据驱动范式通过引入外部视角和技术增强，能够更好地应对大数据环境下的管理决策问题。具体来说，该范式通过外部嵌入将新的变量引入模型，利用机器学习等技术增强模型的解释力，并通过使能创新实现价值创造。论文以实证类计量模型为例，详细阐述了大数据驱动范式的应用场景和优势。例如，通过引入多模态数据（如文本、图像等），模型能够更好地解释用户行为和市场趋势。然而，大数据驱动范式也面临挑战，特别是在因果关系的可解释性方面。未来的研究需要进一步探索如何在保持模型精度的同时，增强其可解释性和因果推断能力。
人机融合 #
人机融合是信息系统研究的前沿课题，特别是在智能系统服务中的应用。论文指出，随着智能机器人在服务场景中的广泛应用，用户的行为模式和心理预期正在发生深刻变化。人机融合不仅改变了传统的服务模式，还引发了用户对智能系统的信任和接受度问题。论文通过多个案例研究，探讨了智能机器人在在线客服、在线学习等场景中的应用效果。研究发现，智能机器人的引入显著提升了服务效率和用户满意度，但也带来了新的挑战，如用户对机器人的反馈公平性和可靠性的感知问题。此外，论文还探讨了**虚拟现实（VR）和增强现实（AR）**在人机融合中的应用，指出这些技术能够显著提升用户的沉浸感和交互体验，但也需要进一步研究如何优化交互设计以提升用户的工作效率和准确性。未来的研究应聚焦于如何通过智能算法和行为设计，进一步提升人机融合场景中的用户体验和决策效果。
数据治理 #
数据治理是数智化新跃迁中的核心议题，特别是在大数据时代，数据的获取、使用和保护面临着前所未有的挑战。论文指出，随着数据作为生产要素的重要性日益凸显，数据治理不仅关乎数据的安全和隐私，还涉及数据的权属、共享机制和市场规则。数据治理的加强有助于促进数字经济的良性发展，但也可能对现有的商业模式产生冲击。例如，电商平台的个性化推荐系统在数据治理的背景下，可能面临数据获取受限的挑战，进而影响其推荐效果和用户粘性。论文还探讨了数据治理对平台生态的影响，指出数据治理可能导致平台业态的调整和转型，特别是在垂直专业化平台市场的竞争中。未来的研究应聚焦于如何在数据治理的框架下，平衡数据利用的商业价值和社会责任，探索新的商业模式和治理机制。此外，论文还强调了数据治理在算法可解释性和因果推断中的重要性，指出未来的研究需要进一步探索如何在数据治理的背景下，提升算法的透明度和可解释性。
算法创新 #
算法创新是信息系统研究中的核心驱动力，特别是在大数据和人工智能技术的推动下，算法的智能化和可解释性成为研究焦点。论文指出，传统的算法设计虽然在模式发现和预测方面具有优势，但在面对复杂的管理决策问题时，往往难以解释其内在机理。算法创新的方向之一是可解释性建模，旨在通过引入可解释性约束，提升算法的透明度和因果推断能力。论文以深度学习算法为例，探讨了如何在保持模型精度的同时，增强其可解释性。例如，通过嵌入注意力机制，模型不仅能够提供高精度的推荐结果，还能解释用户的认知偏好和行为模式。此外，论文还探讨了新颖关系发现和大数据-小数据分析等算法创新方向，指出这些研究不仅能够提升算法的性能，还能为管理决策提供新的洞察。未来的研究应聚焦于如何通过算法创新，进一步提升信息系统的赋能效果，特别是在人机融合和因果决策的场景中。
完整论文 #
