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在AI領域，「專家系統」是能模仿人類專家決策能力的電腦程式。隨著AI技術突飛猛進，專家系統現在可以用前所未見的方式，讓專業知識從人類轉移到機器，再轉移回到人類。本文檢視三個實際應用案例，說明AI專家系統如何改善組織的策略性決策，從而提高競爭力。
你可能不曾聽過「專家系統」（expert systems），但那些系統已經應用於許多領域，包括故障診斷、金融、醫學。在AI領域，專家系統是一種模仿人類專家決策能力的電腦程式。這些系統的建立，是為了利用龐大的知識庫來進行推理，以解決複雜問題；主要是使用「如果—那麼」（if-then）的規則，而不是運用傳統的程序式程式設計（procedural programming）。
然而，在管理決策方面，專家系統直到最近才產生預期的廣泛影響。一個原因是管理情境的變動，比其他應用領域大得多。如今，隨著技術和AI的變革，專家系統正變得愈來愈強大，能以必要的靈活性和適應性，擷取實際的人類專業知識。
本文中，我們將說明先進的AI如何以前所未有的方式，促成專業知識從人類轉移到機器，再轉移回到人類。我們檢視3個實際發生的案例，並說明這些技術進展如何提升你在策略性決策中的效能，從而提高競爭力。
評估高報酬率的投資機會
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葛拉翰．肯尼 Graham Kenny
策略因素顧問公司（Strategic Factors）執行長，著有《策略大探索》（Strategy Discovery）。他是公認的策略與績效衡量專家，協助公、私部門和非營利機構的經理人、高階主管和董事會打造成功的組織。他在美國和加拿大幾所大學擔任管理學教授。
羅傑．莫澤 Roger Moser
任教於麥考瑞大學（Macquarie University）、印度管理學院烏代浦分校（IIM Udaipur）以及聖加侖大學（University of St. Gallen），專精於決策智慧和數位商業模式創新。他聚焦於先進數位技術與商業策略的交匯點，經常為業界領袖與政策制定者提供建議，協助他們利用這些技術强化組織的決策。他還為一份名為《決策模式創新》（Decision Model Innovation）的月刊撰寫通訊，探討這個不斷演進的領域的尖端趨勢。
