在当今动荡的商业环境中，高管做出明智决策的难度比以往任何时候都大。效率、长期战略与快速应变之间的平衡，已经成为日常挑战。
多年来，电子表格和商业智能仪表盘已然够用。但随着市场持续变化、客户行为愈发难以预测、供应链持续承压，仅靠这些工具已经不够用了。
而这正是人工智能与仿真技术发挥作用的地方。商业智能中的仿真与人工智能，曾经仅限于技术团队所用，如今已成为高管的必备工具。正如 AnyLogic 网络研讨会《人工智能与仿真：高管须知》中所探讨的 —— 该研讨会由 AnyLogic 首席执行官兼联合创始人安德烈・博尔谢夫（Andrei Borshchev）与 Engineering Group 仿真与决策智能总监路易吉・曼卡（Luigi Manca）共同主持 —— 我们正迈入一个新时代。在这个时代，人工智能与仿真不再是辅助工具，而是处于高管战略的核心位置。
内容：
- 仿真：从工程小众领域到战略必需品
- 人工智能与仿真的协同作用
- 高管常犯的误区及解决方法
- 高管当下应着手开展的工作
- 人工智能与仿真如何助力您所在的行业
- 结论
仿真：从工程领域的小众应用到战略层面的必备工具
多年来，仿真技术一直停留在企业的工程或运营层面，被视为一种 “锦上添花” 的分析能力。它固然强大，但对高管层而言过于专业，难以普及。
然而，这种认知正在改变。正如路易吉・曼卡（Luigi Manca）在研讨会上强调的，仿真如今已成为决策智能的关键组成部分。高德纳（Gartner）也印证了这一转变，其对该领域的定义如下：“产品负责人必须借助生成式人工智能和仿真技术，把握颠覆性趋势，在各行业中推动创新，才能领先竞争对手。”
这种转变的根源是什么？
答案在于不确定性。
我们目睹了疫情、半导体短缺、能源危机以及 ESG 法规如何重塑整个行业。传统的预测方法已难以跟上节奏。尤其是在人工智能的助力下，为领导者提供了一种为多种可能的未来场景做准备的方法。
仿真帮助高管应对这种不确定性。它并非预测未来，而是让企业为多种可能发生的未来做好准备。
它让团队能在无风险的环境中测试决策、探究极端情况，并揭示次级和三级影响。使领导层具备应变能力而不只是被动应对。
人工智能与仿真的协同作用
仿真技术能让企业对现实世界的系统进行建模，并预测不同条件下的结果。仅就模拟技术本身而言，它已颇具威力，但需要大量的手动设置。而人工智能的加入，则使其具备了快速探索多种可能性、从数据中学习以及提出更优前行路径的能力。
这正是商业智能中的人工智能之所以能带来颠覆性变革的原因 ——它把“被动的报告模式”转变为“主动的规划模式”。人工智能与仿真协同发力，可帮助高管：
- 理解决策如何影响复杂系统
- 无风险地运行数千种 “假设分析” 场景
- 在成本、时间和资源层面优化结果
- 在薄弱环节演变为问题前加以识别
- 将数据转化为清晰直观的策略
以下从实际应用角度解析人工智能与仿真如何互补：
| 特性 | 仿真技术 | 人工智能 |
|---|---|---|
| 模拟现实 | 是 | 间接模拟 |
| 处理不确定性 | 表现出色 蒙特卡洛、Agent-based 等 |
取决于数据的范围与质量 |
| 从数据中学习 | 否 | 是 |
| 生成场景 | 是 | 是 尤其结合强化学习时 |
| 提供决策支持 | 是 通过实验推演 |
是 通过预测或优化模型 |
当人工智能与仿真技术协同工作时，它们能让战略从静态变为动态。仿真技术搭建起 “沙盒”，人工智能则在其中探索可能性。
高管常犯的误区及解决方法
尽管人工智能与仿真技术威力巨大，但许多高管仍未充分发挥其价值。研讨会上最具洞见的时刻之一，便是关于为何高管层对仿真技术的采用进展缓慢的讨论。
高管们常犯以下三个错误：
误区1：将仿真视为纯工程工具
仿真技术往往被全权交由开发团队或数据团队负责，缺乏战略层面的统筹规划。
解决方法：将仿真重新定位为决策赋能工具。它应当融入关键绩效指标（KPI）讨论、并购战略及风险管理等核心环节。
误区2：执着于 “最优预测”
高管们常常要求仿真团队给出最 “精准” 的预测场景。
解决方法：摒弃对精准度的执念。仿真的目的并非准确预测未来会发生什么，而是为可能出现的情况做好准备。把稳健性置于精准度之上。
误区3：事后才运用仿真
仿真技术有时仅在决策做出后才被使用，要么是为决策提供合理性证明，要么是作为失败后的分析工具。
解决方法： 将模拟技术前置，应用于战略前瞻性规划中。作为评估新产品发布、并购活动、物流调整或基础设施投资等决策的核心环节。
高管当下应着手开展的工作
要将仿真从技术辅助工具转变为战略必备要素，需要高管主动采取行动。
领导层可从以下方面着手：
1.构建内部仿真能力
不要将所有工作都外包出去。应培养内部专业人才，投资于既懂仿真、人工智能，又懂商业智能的团队。
2.将人工智能与仿真融入战略规划
不要把它们视为事后的补充，而应将其作为预算编制、风险管理和运营审查中的常规环节。
3.使用能阐明问题而非造成困惑的仪表盘
商业智能中人工智能的价值在于“一目了然”。要选择能将仿真结果转化为简洁、可执行的可视化内容的工具。
4.推动跨部门协作
当融合多种视角时，人工智能与仿真的价值才能充分彰显。应联合运营、财务和 IT 部门，确保模型设计完善、数据合理共享，且洞察具备可执行性。
行业专项解析：人工智能与仿真如何助力您所在的行业
模拟技术与人工智能在商业智能领域的影响力因行业而异，但所带来的益处却具有普遍性。如今，二者的结合形成了一种强大的决策工具，能帮助领导者做出更优、更快且更安全的选择，尤其在充满不确定性或高风险的情况下更是如此。
在金融服务领域，仿真技术帮助银行应对市场崩盘和欺诈风险。人工智能负责识别模式，而仿真则能展示不同参与者可能做出的反应。二者结合，为压力测试和更明智的投资规划提供了支持。
在零售业，企业通过仿真了解消费者的移动、购物行为以及对促销活动的反应。人工智能则助力测试定价、布局和库存策略。人工智能与仿真技术协同作用，有助于减少浪费并增加收入。
物流与运输公司运用仿真技术对配送路线、仓库运营和供应链绩效进行建模。它们可以测试诸如港口关闭或货物延迟等场景，进而找到最佳应对方案。当计划发生变动时，人工智能能够自动推荐更优的路线或配送时间表，进一步提升价值。
医疗机构借助仿真技术规划医院的人员配置、床位使用及病患流转。在新冠疫情期间，这项技术起到了至关重要的作用。如今，它有助于缩短急诊等待时间，并实现资源的高效分配。结合人工智能后，医院能更快速地应对需求变化。
在制造业，仿真技术帮助优化生产线并减少停机时间。结合人工智能后，系统能在实现产出目标的同时，自动提出改善能源使用或人员配置的方案。
即便能源、政府和教育等行业也在运用仿真技术。能源公司通过为电网建模来维持其稳定性；政府部门利用仿真技术规划应对洪水、公共事务或社会危机等突发事件；学校系统则通过仿真招生人数变化，更好的规划校舍和人员的使用。