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依托數字技術提高科學決策能力

來源:學習時報作者:陳磊責任編輯:于雅倩
2020-11-16 09:44

科學決策能力是決策者在科學決策理論指導下開展決策活動、界定決策目標、厘清決策內容、依照決策程序、運用決策方法、優(yōu)選決策方案的技能本領。科學決策能力是黨的執(zhí)政能力的充分展現和生動詮釋,推進治理能力現代化,首要即是提高領導干部的科學決策能力。當今世界正經歷百年未有之大變局,外部環(huán)境出現更多不穩(wěn)定性不確定性;與此同時,智能時代浪潮洶涌而至,人工智能正逐步成為新動能和新引擎。提高科學決策能力既是應對復雜形勢的迫切需要,又是搶抓智能時代機遇的必然要求。因此,廣大領導干部必須因時而動、應勢而謀、主動求變、積極應變,革新決策理念、優(yōu)化決策流程、重塑決策模式,持續(xù)提高科學決策能力。

革新決策理念筑牢根基

革新決策理念,是提高科學決策能力的根本著眼點和基本出發(fā)點。決策理念是決策實施過程中展示的發(fā)現問題、分析問題以及解決問題的理性觀念,體現了決策者對決策全程的系統(tǒng)化、模式化、程序化思考,是指導決策進程的世界觀和方法論。一是數據驅動。要依托大數據、云計算等智能技術群,強化全時空、全方位、全要素數據的匯聚整合,構建多源異構的數據資源池,實現對數據的深度挖掘分析,揭示隱藏知識,探尋潛在規(guī)律,為科學決策提供態(tài)勢感知和智力支持,培塑用數據說話、靠數據決策的決策樣式,確保決策有規(guī)律可循、有數據可依,推動決策由“經驗決策”向“數據決策”轉型。二是算法主導。智能時代,算法優(yōu)勢主導認知優(yōu)勢和信息優(yōu)勢,是提升科學決策能力的關鍵和前提。在超算能力的支持下,算法以其精確、高速的計算,從海量數據中快速萃取決策關鍵信息因子,迅速呈現決策綜合態(tài)勢,敏捷生成決策備選方案,并對備選方案進行全面比對、系統(tǒng)評估和模擬推演,幫助決策者及時驅散“信息迷霧”,走出“認知困境”,顯著提升科學決策能力。三是開放融合。凡益之道,與時偕行。智能時代,決策活動多領域開放融合、跨專業(yè)交叉集成的特征愈發(fā)凸顯,大開放、大融合、大交叉已成為科學決策的基本規(guī)律。要最大限度發(fā)揮“區(qū)塊鏈等技術的跨域整合作用,深入推進“政務云”“商業(yè)云”“民用云”建設,徹底打破各部門、各主體之間的信息壁壘,全面破除決策信息通聯(lián)難、共享難、協(xié)同難的孤島效應,堅決杜絕決策活動中使用信息時的“荒漠化”“破碎化”現象,實現決策信息跨系統(tǒng)、跨層級、跨部門、跨業(yè)務“聚通用”,推動科學決策向“開放融合型”深度轉變。

優(yōu)化決策流程激發(fā)活力

決策流程是決策活動高效運行的邏輯鏈路和行動通道,決策流程的功用在于規(guī)范秩序、理順關系。順暢合理的決策流程能夠有效規(guī)避決策的無序性和隨意性,使得決策過程的開展實施更具科學性、規(guī)律性。消解智能時代科學決策面臨的不適與挑戰(zhàn),迫切需求優(yōu)化決策流程,激發(fā)流程活力,為提高科學決策能力奠定堅實基礎。一是錨定決策目標。以智能決策平臺為支撐,輔助決策者察形觀勢,全面客觀研判面臨的機遇風險,錨定決策目標,明確決策的任務時限、空間范圍和資源保障。深度利用數據分析技術,數據化、信息化決策要素,對各要素數據進行匯總比對、深度提煉、印證整合,形成高質量數據信息流。二是生成備選策略。利用數據標記分類技術,創(chuàng)新數據相關處理方法,系統(tǒng)構建內置豐富樣本數據的智能決策模型,運用神經網絡、知識圖譜和機器學習等技術打造“云端大腦”,以深算、精算、細算以及專家推理方式,深度挖掘其中的相關性和因果性,敏捷生成備選策略。三是決斷最佳方案。以優(yōu)化函數為標尺,通過算法模型進行仿真評估和模擬推演,全面比對、系統(tǒng)檢視備選方案,分析優(yōu)劣,權衡利弊,篩選決斷出最可行、最優(yōu)化的決策方案,輔助決策者在方略籌劃、謀局布勢、臨機處置中提升科學決策能力。四是動態(tài)滾動迭代。堅持將專家群體與智能技術有機結合起來,將科學理論與知識經驗系統(tǒng)匹配起來,將當前認知與前瞻預測全面對接起來,追蹤決策全程,緊盯決策需求、決策任務、決策形勢、決策環(huán)境演變,動態(tài)調整優(yōu)化決策。堅持運用數據挖掘等智能技術進行分析評估,審視決策偏差,開展歸因分析,對決策流程進行全新設計整合、迭代優(yōu)化再造,形成“決策—運行—評估—調整”的全周期動態(tài)滾動循環(huán)。

重塑決策模式釋放效能

智能時代,決策空間空前擴展、決策主體動態(tài)多元、決策要素極大豐富、決策節(jié)奏顯著加快,必須及時跟進重構科學決策模式,釋放科學決策效能。一是實施系統(tǒng)輔助決策。最大限度發(fā)揮數據庫、數據挖掘、集群技術和深度學習作用,系統(tǒng)構建決策模型和專家輔助系統(tǒng),實現決策經驗自動嵌入決策流程,固化形成科學決策流程并對流程進行迭代優(yōu)化,不斷發(fā)揮系統(tǒng)輔助決策的重要作用,不斷提升決策的精確化、科學化水平,助推科學決策能力的提高。二是推進分布交互決策。依托大數據、物聯(lián)網、云計算,為不同決策者供給統(tǒng)一的數據資源、態(tài)勢展現和分析工具,打通信息壁壘,彌合信息鴻溝,實現異地離散分布的決策者信息實時共享。決策者依托實時掌握的決策信息,同步交互研討,反饋決策意見,優(yōu)選決策方案,實現不同決策節(jié)點的功能耦合和效能涌現,達到集智賦能科學決策的目的,顯著提高科學決策能力。三是探索人機融合決策。人工智能技術群通過數據信息的無障礙流動,促使層級條塊化的決策方式漸向人機融合式決策轉型。依托構建科學決策平臺,充分釋放人工智能技術的集成優(yōu)勢,有效發(fā)揮平臺的整合功能和溢出效應,將決策平臺打造成為人腦的外延??茖W決策平臺通過持續(xù)自我學習,迭代形成決策者的“信息源”“思想庫”“智囊團”,實現“內腦”與“外腦”功能上的高度融合,匯聚成強大的整體智能,將傳統(tǒng)人機離散交互的決策模式躍升為人機深度融合的決策模式,大幅提升科學決策能力。

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