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谁能做出更好的决定:人类还是机器人?您都可以依靠导航应用程序几乎每天都在旅行
2020年09月28日    阅读量:2552     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

承认吧 无论您是开车,乘公交车还是火车,步行或从A点到B点远足,您都可以依靠导航应用程序几乎每天都在旅行。


谁能做出更好的决定:人类还是机器人?您都可以依靠导航应用程序几乎每天都在旅行 中国机械网,okmao.com


在国外城市,我们依靠Waze和Google Maps等应用来帮助我们发现新的地方。在家里,我们使用这些应用程序来消除高峰时间的交通流量,并找到最快到达学校,工作场所和我们经常去的其他地方的路线中国机械网okmao.com


但是有时候,我们怀疑会建议转弯。我们质疑改道;我们怀疑到达时间的估计。


也许是因为我们很着急。也许我们只是更好地相信自己的直觉。不管是什么原因,在某些情况下,迫使我们关闭应用程序并流氓,可以这么说。


但是,当我们做出超越自动化系统的建议或建议的决策时,脑子里到底发生了什么?东北大学最近任命的市场营销助理教授Yael Karlinsky-Shichor正在寻求发现。


Karlinsky-Shichor的研究专注于决策的自动化及其在营销中的应用。她还研究了使用自动化和人工智能模型的心理方面。等等,自动化和市场营销?绝对,Karlinsky-Shichor说。这两个域相交的程度超出您的想象。


她说:“我们今天在市场营销中调查的许多主题也可以在信息系统中找到。” “对于我来说,扩大对这些主题的看法并从营销角度来看待它们,这真的很高兴,但同时也继续关注涉及技术和用户与技术交互的主题。”


这是一个恰当的例子:Karlinsky-Shichor和她的研究同事进行了现场实验,他们试图评估谁可以为销售铝的企业对企业的公司(人还是机器)带来更高的利润?他们通过创建一个自动系统来做到这一点,该系统学习并重新应用了每个销售员的定价决策。


他们发现,当销售人员使用自动化系统推荐的价格时,可以为公司带来更多的收入。但是有趣的是,他们了解到,如果与高性能的销售代表一起使用该系统,将会产生更好的结果。


Karlinsky-Shichor说:“我们使用机器学习来自动决定应该由谁来决定价格,是销售员还是模型。” “我们发现的是,一种混合??结构可以让模型为公司中的大部分报价定价,而让专业销售人员接受更为独特或与众不同的案例,其实际效果甚至更好。”


这就是为什么。人类是不可预测的且善变的,但他们也更善于处理不可预测性。例如,在结识新客户以及衡量客户的需求和付款意愿方面,它们具有优势。但是,机器在处理更具技术性,重复性和可扩展性的任务时比人类有优势,并且它们可以避免人们经常表现出的各种行为不一致。在一起,他们是无与伦比的二人组。


“在许多情况下,人们认为AI模型将取代人类的工作,” Karlinsky-Shichor说。“我发现-而且它在许多领域都具有深刻的见解-是AI取代了人类,而不是代替人类。”


研究人员完成案例研究后发生了两件事。该公司继续执行自动系统推荐的定价流程。而且,该公司的首席执行官以有趣的报价回到了Karlinsky-Shichor及其同事。


她说:“他说,'好吧,为什么不去聘请我最好的销售人员,并根据该销售人员创建模型?这种模型将为我们带来最佳的结果。” “但是实际上,我们发现情况并非如此。即使是最好的销售人员,也不一定具有适用于该公司每个案例的专业知识。”


研究人员发现,实际上,与使用表现最好的销售人员相比,汇集不同专家的专业知识对公司的底线产生了更好的结果。她说,所以现在他们正在研究一种自动化方法,该方法将人群的智慧与个人专业知识相结合。


Karlinsky-Shichor还解决了一个不同但相关的问题:如何使人们忠实地遵循自动化模型提出的建议或建议?她说,合规性问题是使用此类系统的公司经常面临的挑战。


她再次指出了企业对企业的定价方案。


她说:“我们看到的是,销售人员通常在预期变更风险较低时,通常会采用模型建议的价格,或者在选择模型时,价格似乎有很大差异。” “因此,我的一个推测是,如果他们非常自信,或者当他们毫无头绪时,他们会使用该模型的建议。”


Karlinsky-Shichor将作为Northeastern的研究人员,继续探索营销和人工智能这个交织在一起的领域。她认为自己来对地方了。


她说:“对我来说,东北大学是一所学校的绝妙组合,它把研究放在首位,同时也非常重视研究的应用。” “我通常对不仅我们的研究人员而且公司关心的问题感兴趣。”


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