7月20日下午，由杉数科技和钛媒体联合主办的“AI大师圆桌系列会议”在上海财大豪生大酒店召开。会议中，清华大学助理教授唐平中博士首先介绍了人工智能（AI）与经济学的结合。

随后，上海财经大学教授，中国运筹学会青年科技奖获得者何斯迈教授则介绍AI怎么与运营管理和商务中的实践结合起来。

何教授用肾移植作为例子解释了AI是如何帮助肾移植提高匹配效率的，在目前AI系统的帮助下，器官交换移植配对系统的效率一直在提升，最好的系统效率已经到了90%，也就是能保证达到理论最优解得至少90%的配对率。另外在各个非盈利肾移植机构内，肾移植的数量已经从每年28000例提升到33600例。

随后，何教授还介绍了AI如何帮助商家定价，定价是一个非常动态，变化很快的过程。客户、友商、商品性质都会导致定价产生重大变化，这时就需要AI帮助商家进行重要的决策。

何斯迈博士发表演说

以下为演讲全文：

何斯迈：大家好，刚才唐老师介绍了博弈论怎么和AI结合，接下来我主要是介绍AI怎么与运营管理和商务中的实践结合起来。

演讲主要是关于商务智能，就是运营管理中的人工智能。主要内容分三块，其中第一部分是AI在器官移植中的应用，也是向Sandholm教授致敬（他是肾移植这方面的专家）。这一系列工作由于社会的极度需求，对公众利益有着重大意义。

现场的另外一位嘉宾、“冷扑大师”开发者Tuomas Sandholm教授

第二部分是关于收益管理，主要讨论在定价和库存这些具体的决策问题的时候，怎么把AI和具体的商务环境结合。

第三部分，在收益管理，包括库存管理的时候，也需要考虑到一些策略性的顾客行为，这个牵涉到很强的博弈背景。 顾客观察到或猜测出商家的决策规律，会相应的做出一些策略性的购买行为，对商家的策略效果及最优决策有很大的影响。

在运营管理领域的人工智能应用主要分三大块。一部分和传统的AI很接近，也就是有数据以后怎么去分析数据，怎么依托数据进行预测。一部分是模型，需要结合具体的商务环境和需求，进行定制化的调整。一部分是算法，因为商务场景经常需要在有限的时间和计算资源内，解决复杂的决策问题。

传统的AI现在有一些很好的应用，比如说著名的Alpha Go。在图象识别、语音识别、文字翻译这些领域，AI已经做得很好了。这些领域都有一个普遍的共同特征，是目标非常明确。比如说图象识别、人脸识别，评判标准就是识别准确度多高？一般来说无论是问题还是目标定义都比较明确，外部环境也比较稳定。

但是在商务智能的时候，我们面临完全不同的问题和环境。今天的商务环境，可能到明年就完全不一样了，经济大环境可能会变，竞争对手也在变。尤其在AI的应用领域，目前很多应用是关于电商。但是对于主流电商来说，目前每年的增长率都极高。可能每一年内，它的产品结构、客户结构都在变。

第二个大问题，在商务环境中有很多目标，但没有唯一明确的目标。可能企业在里面，有的部门想要追求库存管理的优化。另外的部门想要保证定单满足率，越高越好。收益管理中销量和利润之间的往往也需要平衡。在不同部门之间追求的目标并不一致时，我们应该如何决策？在具体的实际场景，不同部门之间的需求差异如果能够充分挖掘、不同约束之间的复杂关系如果可以得到充分梳理和考虑，对于收益的提升是非常显著的。因此需要结合问题的本身，通过模型把AI的技术和问题更好结合起来。