企業在不確定性環境下做決策的難度急遽上升——疫情後的供應鏈波動、地緣政治衝擊、數位競爭加劇，都讓**「憑經驗拍板」的風險大增**。在這樣的背景下，決策智能（Decision Intelligence） 被 Gartner 列為當年的戰略技術趨勢之一，目標是將 數據科學、人工智慧、因果分析與行為科學 融合，建立一個系統化的決策支持框架。
1. 核心理念
決策智能不只是 BI（商業智慧）的進化版，而是一種結合數據與模型，並以決策為中心的跨學科方法。
它的三個核心支柱：
- 情境建模（Contextual Modeling）：在決策模型中納入業務規則、情境變數與外部環境因素。
- 模擬與預測（Simulation & Prediction）：使用 AI 與統計模型模擬不同方案的可能結果。
- 反饋學習（Feedback Learning）：根據實際決策結果，持續修正模型與策略。
2. 為什麼 2022 年成為關鍵節點
- 數據來源爆炸：IoT、社群媒體、即時交易資料讓企業有更多決策依據，但分析成本高。
- 疫情後的高波動性市場：傳統的歷史數據回歸分析不再適用，需要即時反應。
- AI 模型商用成熟：能在合理時間內生成可行的多方案模擬結果。
3. 實際應用場景
- 供應鏈管理：預測不同採購與庫存策略下的成本、交貨期與風險。
- 金融投資：模擬市場波動對投資組合的影響，動態調整資產配置。
- 行銷策略：評估不同廣告投放組合的轉化率與 ROI。
- 公共政策：城市交通管理、疫苗分配等需平衡多目標的決策。
4. 與傳統 BI 的差異
| 項目 | 商業智慧（BI） | 決策智能（DI） |
|---|---|---|
| 目標 | 呈現過去與當下的數據 | 模擬與優化未來的決策 |
| 工具 | 儀表板、數據可視化 | AI 模型、模擬引擎、情境分析 |
| 角色 | 分析人員提供數據，決策者依經驗判斷 | 系統與人共同評估與選擇方案 |