2025预测科学与商务智能学术会议

预测科学与商务智能是现代商业决策中两个密切相关但又有所区别的领域，预测科学作为一套解析复杂系统、辅助战略决策的科学方法论，与商务智能这一致力于挖掘数据价值、提升经济运行效率的关键工具相结合，共同为企业从数据中获取洞察、优化决策提供了坚实的科学基础和系统化支持。随着数字化浪潮深度融入社会发展各领域，现代商务智能系统正在越来越多地整合预测科学的技术和方法，使企业能够基于数据预测未来趋势并做出前瞻性决策‌。为更好的整合国内外学术资源、产业力量与政策资源，搭建跨学科、高层次的交流与合作平台，促进理论创新、技术突破与实践应用的深度融合，经商议，2025预测科学与商务智能学术会议将于2025年11月21–23日在山东省青岛市举办。

本次大会将由中国优选法统筹法与经济数学研究会船海经济管理专业委员会、中国石油大学（华东）主办，中国石油大学（华东）教育发展中心、科技金融四川省重点实验室承办。大会主题为大模型时代的预测科学与商务智能，旨在明确该领域的发展定位与核心任务，凝聚产学研用各界共识与力量，分享预测科学理论创新、商务智能技术应用、数智化协同发展等方面的最新研究成果与实践案例，加强国内外专家学者、企业家及政策制定者之间的沟通与协作，助力数字化智能化背景下国家科技创新体系与产业竞争力的提升。我们热忱欢迎国内外从事预测科学、商务智能、数据科学、人工智能及相关交叉领域的专家学者、企业代表、高校师生及政策研究者参加本次大会。

会议主题

大模型时代的预测科学与商务智能

大会主要内容

大会特邀报告

邀请国内外预测科学、商务智能及相关领域专家、期刊编辑进行大会报告，分享领域前沿研究成果、技术创新与学术发展动态。

杰出学者论坛

邀请本领域在预测科学或商务智能方向有突出学术成就的杰出学者，与参会人员深度分享研究历程、核心见解，并开展互动交流。

大会分论坛

诚挚欢迎预测科学与商务智能相关领域同行进行投稿交流，同时邀请相关领域的专家学者现场点评，优秀论文将推荐至高水平期刊发表，具体信息另行通知。（投稿截止日期为2025年11月5日，投稿方式详见下文）。

大会共同主席

余乐安，四川大学

徐小峰，中国石油大学（华东）

程序委员会共同主席

（按姓氏拼音首字母排序）

李想，北京理工大学

汤玲，中国科学院大学

王珏，中国科学院预测科学研究中心

张新雨，中国科学院数学与系统科学研究院

程序委员会委员

（按姓氏拼音首字母排序）

安庆贤，中南大学

鲍玉昆，华中科技大学

陈磊，东北财经大学

陈华友，安徽大学

何耀耀，合肥工业大学

贺凯健，湖南师范大学

李辉，南开大学

刘传斌，中国石油大学（北京）

刘家国，大连海事大学

马锋，西南交通大学

王林，华中科技大学

王玉东，南京理工大学

王育红，江南大学

王正新，浙江财经大学

吴冲，哈尔滨工业大学

谢刚，北京工商大学

谢乃明，南京航空航天大学

熊涛，华中农业大学

许伟，中国人民大学

曾波，重庆工商大学

张大斌，华南农业大学

张国兴，兰州大学

周礼刚，安徽大学

朱帮助，广西大学

组织委员会主席

（按姓氏拼音首字母排序）

郝俊，中国科学院大学

杨立乾，郑州大学

曾能民，哈尔滨工程大学

张晓明，江西财经大学

秘书处

唐莉，中国石油大学（华东）

姚秋红，中国石油大学（华东）

赵康，中国石油大学（华东）

徐涛，中国石油大学（华东）

李楠欣，中国石油大学（华东）

刘文志，中国石油大学（华东）

齐鹏，中国石油大学（华东）

王一静，中国石油大学（华东）

宋雨恒，中国石油大学（华东）

李晓玮，中国石油大学（华东）

李超凡，中国石油大学（华东）

李遵兵，中国石油大学（华东）

马瑞，中国石油大学（华东）

蔡爱希，中国石油大学（华东）

邱宇，中国石油大学（华东）

以下内容为GPT视角对预测科学与商务智能学术会议相关领域的研究解读，仅供参考：

预测科学与商务智能研究现状

一、技术融合：AI与BI的深度绑定重塑决策范式

智能化决策成为核心驱动力

当前，AI技术（如机器学习、自然语言处理、大语言模型）与BI的融合已进入实践阶段。例如，Smartbi推出的ABI（AI+BI）平台通过Text2SQL、Text2DSL等技术，实现了自然语言交互分析，使业务人员无需编程即可完成复杂数据查询。这种趋势推动BI从“被动响应”转向“主动预测”，企业决策效率提升30%以上。

实时分析与边缘计算突破时空限制

随着物联网设备产生的数据量激增（预计2025年中国数据量达48.6ZB），实时BI需求爆发。Smartbi等厂商通过边缘计算技术，将数据分析能力下沉至设备端，实现供应链监控、生产预警等场景的毫秒级响应。例如，某汽车制造企业利用ABI实现供应链透明化，人力精简88%的同时产能提升30%。

多模态数据整合打破信息孤岛

传统BI仅能处理结构化数据，而现代ABI平台可整合社交媒体、传感器、日志等非结构化数据。Smartbi AIChat白泽通过多智能体协作，支持图像、文本、语音的多模态分析，使零售门店管理者能实时获取畅销榜、利润预测等跨维度洞察。

二、市场格局：全球化竞争与本土化服务并存

北美主导，亚太增速领先

2024年全球BI市场规模达320亿美元，其中北美占比41%（SAP、IBM、Oracle等巨头盘踞），欧洲占29%，亚太占20%。但亚太市场增速最快，中国预计2025年数据量超越美国（48.6ZB vs 30.6ZB），驱动本土厂商（如Smartbi、帆软）崛起。

国际厂商：生态整合与技术深度

微软（Power BI+Copilot）、Salesforce（Tableau+Einstein AI）等通过“BI+AI+云”生态覆盖大型企业复杂需求。例如，微软Power BI与Azure云深度整合，提供从数据存储到智能分析的全链路服务。

国内厂商：轻量化部署与成本优化

Smartbi、阿里云（Quick BI+PAI）等聚焦中小企业市场，通过信创适配（鲲鹏、飞腾生态）、低代码平台降低使用门槛。Smartbi Insight平台以指标为核心，支持企业从传统报表快速升级至智能报表系统，成本仅为国际厂商的1/3。

三、行业渗透：从管理层到执行层的全链条覆盖

应用场景纵向深化

金融行业：ABI实现风险实时监控与信贷决策自动化。某股份制银行利用Smartbi构建信创风险分析平台，数据清洗时间缩短至1-2小时，报告生成速度提升300%。

政务领域：自然语言交互技术推动“分钟级”决策。某省发改委通过ABI预测宏观经济走势，报表处理周期从2-3天压缩至分钟级。

制造业：AI驱动的生产优化成为标配。龙头工厂通过ABI实现人力精简88%，产能提升30%。

用户群体横向扩展

BI应用正从领导层向业务执行层渗透。调查显示，80%的中国企业已将BI权限开放至中间管理层，销售、运营等岗位通过移动端实时获取数据洞察，推动“人人都是分析师”的普及。

四、挑战与对策：数据安全与行业适配的双重考验

数据孤岛与算法黑箱

92%的中国企业存在数据孤岛问题，传统BI与AI集成成本高昂。Smartbi通过联邦学习技术实现跨机构数据协作，同时提供算法可解释性模块，破解“黑箱”难题。

隐私保护与合规风险

随着《数据安全法》《个人信息保护法》实施，BI厂商需通过等保三级、ISO27001等认证。Smartbi等头部企业已完成国产生态全栈适配（统信UOS、银河麒麟），满足政企客户安全需求。

人才短缺与技术更新矛盾

BI领域复合型人才缺口达60%，企业需通过“AI+业务”双轨培训体系弥补短板。例如，Smartbi与高校合作开设ABI课程，培养既懂数据分析又熟悉行业场景的实战型人才。

五、未来趋势：从工具到战略的范式升级

增强分析（Augmented Analytics）主导市场

Gartner预测，到2026年，75%的新BI项目将集成增强分析功能。Smartbi AIChat白泽通过RAG（检索增强生成）技术，实现零门槛自然语言问数与智能归因分析，推动BI从辅助工具升级为战略决策平台。

垂直行业解决方案爆发

BI将深度渗透法律（智能合同管理）、农业（精准种植）、旅游（智能行程规划）等长尾市场。例如，Smartbi已为某能源企业开发负荷预测与供应调度Agent，提升运营稳定性。

全球化与本土化的博弈

国际厂商通过收购强化生态（如IBM收购Watson Analytics），国内厂商则依托“一带一路”输出轻量化解决方案。Smartbi在东南亚市场推出的多语言ABI平台，支持当地企业低成本实现数字化转型。

预测科学与商务智能研究可以应用在哪些行业或产业领域

一、金融行业：风险控制与个性化服务的智能化升级

核心应用场景

实时风险监控：利用机器学习模型分析交易数据、社交媒体舆情，实时识别欺诈行为（如信用卡盗刷、洗钱）。例如，某股份制银行通过BI+AI平台，将风险预警响应时间从小时级压缩至秒级。

信贷决策自动化：整合客户征信、消费行为、社交数据等多源信息，构建动态信用评分模型。某消费金融公司采用ABI技术后，审批效率提升70%，坏账率下降15%。

智能投顾服务：基于用户风险偏好、市场趋势预测，提供个性化资产配置建议。如招商银行“摩羯智投”通过BI分析用户持仓数据，动态调整投资组合。

未来潜力方向

区块链+BI：利用分布式账本技术实现交易数据透明化，结合BI分析构建反洗钱（AML）智能监控系统。

生成式AI在合规报告中的应用：通过自然语言生成（NLG）技术自动生成监管报告，减少人工撰写时间。

二、制造业：从生产优化到供应链韧性的全链条赋能

核心应用场景

预测性维护：通过传感器数据实时监测设备状态，结合BI预测故障发生概率。某汽车工厂部署ABI系统后，设备停机时间减少40%，维护成本降低25%。

供应链透明化：整合供应商、物流、库存数据，实现需求预测与动态调拨。例如，美的集团通过BI平台构建“T+3”柔性供应链，订单交付周期缩短50%。

质量缺陷溯源：利用图像识别与BI分析生产环节数据，快速定位质量问题的根源。某电子厂商通过ABI系统将产品不良率从2%降至0.5%。

未来潜力方向

数字孪生与BI融合：构建虚拟工厂模型，通过BI模拟不同生产参数下的效率变化，优化排产计划。

AI驱动的绿色制造：分析能耗数据与碳排放指标，提供节能减排优化方案。

三、零售与电商：消费者行为洞察与全渠道运营

核心应用场景

动态定价策略：基于历史销售数据、竞争对手价格、库存水平，通过BI模型实时调整商品价格。某电商平台采用ABI技术后，毛利率提升8%。

个性化推荐系统：整合用户浏览、购买、搜索行为数据，构建推荐算法模型。例如，淘宝“猜你喜欢”功能通过BI分析用户偏好，点击率提升30%。

库存优化管理：预测区域销售趋势，动态调整库存分布。某连锁超市通过BI平台将缺货率从12%降至5%，库存周转率提高20%。

未来潜力方向

元宇宙中的BI应用：在虚拟购物场景中，通过BI分析用户行为数据优化商品陈列与交互设计。

社交电商的BI赋能：整合微信、抖音等平台数据，分析用户社交关系链对购买决策的影响。

四、医疗健康：精准诊疗与资源管理的智能化突破

核心应用场景

疾病预测与预防：分析患者电子病历、基因数据、生活习惯，构建疾病风险预测模型。例如，某三甲医院通过BI平台提前6个月预测糖尿病并发症风险，干预有效率提升40%。

医疗资源调度优化：整合急诊量、手术室使用率、医护人员排班数据，通过BI动态调整资源分配。某医院采用ABI系统后，急诊等待时间缩短35%。

临床决策支持系统（CDSS）：结合医学文献与患者数据，为医生提供诊断建议。例如，IBM Watson for Oncology通过BI分析全球病例数据，辅助肿瘤治疗方案制定。

未来潜力方向

AI驱动的远程医疗：通过可穿戴设备实时监测患者生命体征，结合BI分析提供远程诊疗建议。

医疗供应链的BI优化：预测药品需求与库存水平，减少浪费与缺货现象。

五、政务与公共管理：数据驱动的治理效能提升

核心应用场景

宏观经济预测：整合GDP、就业、消费等数据，通过BI模型预测经济走势。某省发改委利用ABI平台将经济分析报告生成时间从3天压缩至2小时。

城市交通优化：分析实时路况、公交地铁客流、事件数据，动态调整信号灯配时与公交线路。某城市通过BI系统将通勤时间平均缩短15%。

公共安全预警：整合社交媒体、摄像头、传感器数据，通过BI识别突发事件（如火灾、交通事故）并快速响应。例如，深圳“城市大脑”通过ABI实现秒级事件处置。

未来潜力方向

智慧城市中的BI中枢：构建城市级数据中台，整合交通、能源、环境等多领域数据，提供全局决策支持。

政策效果模拟评估：通过BI模型预测政策实施后的社会影响，优化政策设计。

六、能源与环保：绿色转型中的数据支撑

核心应用场景

智能电网调度：分析用电负荷、天气、新能源发电数据，动态调整电力分配。某电网公司通过BI平台将弃风弃光率从8%降至3%。

碳排放监测与管理：整合企业生产数据、供应链数据，计算碳足迹并优化减排路径。例如，某钢铁企业通过ABI系统将吨钢碳排放量降低12%。

环境风险预警：结合气象、污染源、地理信息数据，通过BI预测空气质量变化与污染扩散路径。

未来潜力方向

AI驱动的能源交易：通过BI分析市场供需与价格波动，优化电力现货交易策略。

碳交易市场的BI支持：构建碳排放权定价模型，辅助企业参与碳交易。

七、农业：从经验种植到数据驱动的精准农业

核心应用场景

作物生长预测：整合土壤湿度、气温、卫星遥感数据，通过BI模型预测产量与病虫害风险。某农场采用ABI系统后，农药使用量减少30%，产量提升15%。

农产品价格预测：分析历史价格、供需关系、政策数据，为农户提供种植与销售决策支持。例如，某农业合作社通过BI平台将农产品滞销率从20%降至5%。

供应链溯源：利用区块链与BI技术记录农产品从种植到销售的全流程数据，提升消费者信任度。

未来潜力方向

无人机与BI的协同应用：通过无人机采集农田数据，结合BI分析实现变量施肥与灌溉。

气候适应型农业的BI支持：预测极端天气对作物的影响，提前制定应对策略。

八、教育行业：个性化学习与资源优化的数据革命

核心应用场景

学生学业预警：分析课堂表现、作业完成度、测试成绩数据，通过BI识别学习困难学生并提供干预建议。某高校采用ABI系统后，学生辍学率下降18%。

教学资源优化：整合课程选课、教室使用率、教师评价数据，动态调整教学安排。例如，某中学通过BI平台将教室利用率从70%提升至90%。

教育政策效果评估：通过BI模型分析政策实施前后的学生成绩、升学率等指标，优化教育资源配置。

未来潜力方向

AI驱动的个性化学习路径：结合学生能力模型与课程知识图谱，通过BI推荐定制化学习方案。

教育公平性的BI监测：分析区域、城乡教育数据差距，为政策制定提供依据。

预测科学与商务智能领域有哪些知名研究机构或企业品牌

一、知名研究机构

中国科学院预测科学研究中心（CEFS）

成立背景：2006年由路甬祥院士推动成立，依托中国科学院数学与系统科学研究院，整合全院预测分析骨干力量。

研究方向：聚焦经济与社会发展预测，涵盖宏观经济、产业经济、国际市场、农产品预测等领域。

核心成果：

发布年度《中国经济预测与展望》报告，预测精度领先国际（如粮食产量预测误差仅1.8%）。

承担国务院宏观经济预测预警政策协调工作，为政府决策提供科学依据。

在Science、Nature等顶级期刊发表原创性研究，推动预测科学与相关学科交叉发展。

国际影响力：主办国际预测大会，成为全球预测科学领域的重要学术平台。

上海大学预测咨询研究所

成立背景：1984年成立，是上海市属高校首家软科学研究所。

研究方向：涵盖运筹学、系统科学、战略理论与应用，聚焦经济发展分析、科技管理等领域。

核心成果：

承担国家自然科学基金等国家级课题，获市级科技进步奖。

与法国、比利时等国科研机构合作，完成国际项目并主办沪法经济论坛。

二、知名企业品牌

观远数据

定位：一站式智能数据分析与决策（AI+BI）解决方案提供商。

核心产品：提出“5A”落地路径方法论（敏捷化、场景化、自动化、增强化、行动化），覆盖数据采集到智能决策全流程。

客户案例：服务招商银行、联合利华、百威亚太等泛零售、大消费领域头部企业。

技术优势：通过机器学习与大数据提升需求预测准确性，助力企业实时决策。

火山引擎（字节跳动旗下）

定位：企业级技术服务平台，提供云、AI、大数据技术产品。

核心产品：智能容器云veCompass，整合Kubernetes实现资源管理与应用部署。

客户案例：服务吉利亿咖通、中国银河证券、海尔等企业，支撑其数字化升级。

技术优势：深度整合字节跳动技术工具，帮助企业实现持续增长。

九章云极DataCanvas

定位：自动化数据科学平台开发商，为政府和企业提供AI能力建设服务。

核心产品：自主研发的Data Science Platform，支持自动化机器学习分析与实时计算。

客户案例：服务金融、通信、制造等多行业，助力业务分析师与数据科学家协同开发。

技术优势：在自动深度学习、数据建模等领域具有前沿实践经验。

吉贝克信息技术（北京）有限公司

定位：商业智能软件提供商，专注风险管理、流程管理和数据分析平台开发。

核心产品：

CFAS系统：财务风险管理工具，风险预测准确率超90%。

IRS系统：银行内部评级系统，符合《新巴塞尔协议》要求。

客户案例：服务上海证券交易所、兴业银行、交通银行等金融机构。

技术优势：结合中国国情研发风险管理产品，实现高客户满意度与回头率。

预测科学与商务智能领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、技术研发类岗位

算法工程师

核心职责：设计、开发与优化预测模型（如时间序列预测、机器学习算法），应用于需求预测、风险预警、推荐系统等场景。

技能要求：精通Python/R、TensorFlow/PyTorch等框架，熟悉深度学习、强化学习技术。

典型案例：百胜中国招聘AI预测算法科学家，负责餐饮需求预测与排班策略优化；饿了么物流团队招聘预测算法工程师，优化供需诊断与自适应策略。

自然语言处理（NLP）工程师

核心职责：开发语音识别、机器翻译、文本分析等应用，支持智能客服、舆情监控等场景。

技能要求：熟悉NLP算法（如BERT、Transformer）、分布式计算框架（如Spark）。

典型案例：某互联网上市公司招聘NLP算法工程师，优化智能客服的语义理解能力。

机器人工程师

核心职责：参与智能机器人的设计与实现，结合预测算法优化路径规划与决策。

技能要求：掌握ROS系统、计算机视觉技术，具备硬件集成能力。

典型案例：奇瑞汽车招聘智能硬件专家，负责自动驾驶域控制器的研发。

二、数据分析类岗位

数据分析师

核心职责：通过SQL、Python等工具处理海量数据，挖掘业务洞察（如用户行为分析、销售趋势预测）。

技能要求：熟悉统计方法、数据可视化工具（如Tableau、Power BI），具备业务解读能力。

典型案例：美团招聘商业分析师，支持闪购业务的冰品方向品类规划。

数据科学家

核心职责：构建预测模型（如信用评分、库存优化），结合因果推断与机器学习提升准确率。

技能要求：精通数学建模、A/B测试设计，具备跨领域协作经验。

典型案例：Shopee招聘算法专家，结合供应链场景开发运筹优化模型。

数据工程师

核心职责：构建与维护数据管道，确保数据科学家能够高效获取信息。

技能要求：熟悉数据仓库（如Snowflake）、ETL工具（如Apache Airflow）。

典型案例：某电子商务公司招聘数据工程师，支持实时数据流处理。

三、系统集成与运维类岗位

自动化系统集成工程师

核心职责：将AI技术整合到工业自动化、智能家居等场景，设计自动化生产线并确保系统稳定性。

技能要求：掌握软硬件知识，熟悉云计算、物联网技术。

典型案例：英格玛控股招聘智能制造专家，优化汽车制造流程的自动化水平。

人工智能运维工程师

核心职责：负责AI产品的部署、维护及客户支持，解决模型落地中的技术问题。

技能要求：熟悉容器化技术（如Docker、Kubernetes）、监控工具（如Prometheus）。

典型案例：某科技金融公司招聘AI运维专家，保障智能催收系统的稳定运行。

四、商业咨询与产品类岗位

商业智能顾问

核心职责：为企业提供数据驱动的解决方案，如供应链优化、市场进入策略分析。

技能要求：具备行业知识、项目管理能力，熟悉BI工具（如MicroStrategy）。

典型案例：FDM Group招聘商业智能顾问，为金融行业客户提供风控模型优化服务。

商业智能产品经理

核心职责：规划数据产品功能，协调技术、设计团队推动需求上线，并跟进数据分析迭代优化。

技能要求：掌握Axure、Visio等工具，具备用户场景思考能力。

典型案例：阿里巴巴招聘商业智能产品经理，负责餐厅运营管理系统的建设。

五、跨领域新兴岗位

具身智能算法专家

核心职责：研发机器人交互式博弈预测与规划模型，结合强化学习优化决策。

技能要求：精通机器人运动控制、多模态感知技术。

典型案例：vivo招聘具身智能大模型算法专家，推动机器人自主决策能力升级。

新能源功率预测工程师

核心职责：开发光伏与风电功率预测算法，支持发电计划编制与电力市场交易。

技能要求：熟悉时序预测模型（如LSTM）、气象数据分析。

典型案例：智子熹源招聘算法工程师，提升风光预测准确度以优化消纳方案。