科學(xué)決策能力是決策者在科學(xué)決策理論指導(dǎo)下開(kāi)展決策活動(dòng)、界定決策目標(biāo)、厘清決策內(nèi)容、依照決策程序、運(yùn)用決策方法、優(yōu)選決策方案的技能本領(lǐng)??茖W(xué)決策能力是黨的執(zhí)政能力的充分展現(xiàn)和生動(dòng)詮釋?zhuān)七M(jìn)治理能力現(xiàn)代化,首要即是提高領(lǐng)導(dǎo)干部的科學(xué)決策能力。當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局,外部環(huán)境出現(xiàn)更多不穩(wěn)定性不確定性;與此同時(shí),智能時(shí)代浪潮洶涌而至,人工智能正逐步成為新動(dòng)能和新引擎。提高科學(xué)決策能力既是應(yīng)對(duì)復(fù)雜形勢(shì)的迫切需要,又是搶抓智能時(shí)代機(jī)遇的必然要求。因此,廣大領(lǐng)導(dǎo)干部必須因時(shí)而動(dòng)、應(yīng)勢(shì)而謀、主動(dòng)求變、積極應(yīng)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(xué)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(xué)決策能力的根本著眼點(diǎn)和基本出發(fā)點(diǎn)。決策理念是決策實(shí)施過(guò)程中展示的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題以及解決問(wèn)題的理性觀(guān)念,體現(xiàn)了決策者對(duì)決策全程的系統(tǒng)化、模式化、程序化思考,是指導(dǎo)決策進(jìn)程的世界觀(guān)和方法論。一是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。要依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等智能技術(shù)群,強(qiáng)化全時(shí)空、全方位、全要素?cái)?shù)據(jù)的匯聚整合,構(gòu)建多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源池,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘分析,揭示隱藏知識(shí),探尋潛在規(guī)律,為科學(xué)決策提供態(tài)勢(shì)感知和智力支持,培塑用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)、靠數(shù)據(jù)決策的決策樣式,確保決策有規(guī)律可循、有數(shù)據(jù)可依,推動(dòng)決策由“經(jīng)驗(yàn)決策”向“數(shù)據(jù)決策”轉(zhuǎn)型。二是算法主導(dǎo)。智能時(shí)代,算法優(yōu)勢(shì)主導(dǎo)認(rèn)知優(yōu)勢(shì)和信息優(yōu)勢(shì),是提升科學(xué)決策能力的關(guān)鍵和前提。在超算能力的支持下,算法以其精確、高速的計(jì)算,從海量數(shù)據(jù)中快速萃取決策關(guān)鍵信息因子,迅速呈現(xiàn)決策綜合態(tài)勢(shì),敏捷生成決策備選方案,并對(duì)備選方案進(jìn)行全面比對(duì)、系統(tǒng)評(píng)估和模擬推演,幫助決策者及時(shí)驅(qū)散“信息迷霧”,走出“認(rèn)知困境”,顯著提升科學(xué)決策能力。三是開(kāi)放融合。凡益之道,與時(shí)偕行。智能時(shí)代,決策活動(dòng)多領(lǐng)域開(kāi)放融合、跨專(zhuān)業(yè)交叉集成的特征愈發(fā)凸顯,大開(kāi)放、大融合、大交叉已成為科學(xué)決策的基本規(guī)律。要最大限度發(fā)揮“區(qū)塊鏈等技術(shù)的跨域整合作用,深入推進(jìn)“政務(wù)云”“商業(yè)云”“民用云”建設(shè),徹底打破各部門(mén)、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(yīng),堅(jiān)決杜絕決策活動(dòng)中使用信息時(shí)的“荒漠化”“破碎化”現(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)決策信息跨系統(tǒng)、跨層級(jí)、跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)“聚通用”,推動(dòng)科學(xué)決策向“開(kāi)放融合型”深度轉(zhuǎn)變。
優(yōu)化決策流程激發(fā)活力
決策流程是決策活動(dòng)高效運(yùn)行的邏輯鏈路和行動(dòng)通道,決策流程的功用在于規(guī)范秩序、理順關(guān)系。順暢合理的決策流程能夠有效規(guī)避決策的無(wú)序性和隨意性,使得決策過(guò)程的開(kāi)展實(shí)施更具科學(xué)性、規(guī)律性。消解智能時(shí)代科學(xué)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(xué)決策能力奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。一是錨定決策目標(biāo)。以智能決策平臺(tái)為支撐,輔助決策者察形觀(guān)勢(shì),全面客觀(guān)研判面臨的機(jī)遇風(fēng)險(xiǎn),錨定決策目標(biāo),明確決策的任務(wù)時(shí)限、空間范圍和資源保障。深度利用數(shù)據(jù)分析技術(shù),數(shù)據(jù)化、信息化決策要素,對(duì)各要素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行匯總比對(duì)、深度提煉、印證整合,形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)信息流。二是生成備選策略。利用數(shù)據(jù)標(biāo)記分類(lèi)技術(shù),創(chuàng)新數(shù)據(jù)相關(guān)處理方法,系統(tǒng)構(gòu)建內(nèi)置豐富樣本數(shù)據(jù)的智能決策模型,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)打造“云端大腦”,以深算、精算、細(xì)算以及專(zhuān)家推理方式,深度挖掘其中的相關(guān)性和因果性,敏捷生成備選策略。三是決斷最佳方案。以?xún)?yōu)化函數(shù)為標(biāo)尺,通過(guò)算法模型進(jìn)行仿真評(píng)估和模擬推演,全面比對(duì)、系統(tǒng)檢視備選方案,分析優(yōu)劣,權(quán)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(shì)、臨機(jī)處置中提升科學(xué)決策能力。四是動(dòng)態(tài)滾動(dòng)迭代。堅(jiān)持將專(zhuān)家群體與智能技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來(lái),將科學(xué)理論與知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)匹配起來(lái),將當(dāng)前認(rèn)知與前瞻預(yù)測(cè)全面對(duì)接起來(lái),追蹤決策全程,緊盯決策需求、決策任務(wù)、決策形勢(shì)、決策環(huán)境演變,動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化決策。堅(jiān)持運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘等智能技術(shù)進(jìn)行分析評(píng)估,審視決策偏差,開(kāi)展歸因分析,對(duì)決策流程進(jìn)行全新設(shè)計(jì)整合、迭代優(yōu)化再造,形成“決策—運(yùn)行—評(píng)估—調(diào)整”的全周期動(dòng)態(tài)滾動(dòng)循環(huán)。
重塑決策模式釋放效能
智能時(shí)代,決策空間空前擴(kuò)展、決策主體動(dòng)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(shí)跟進(jìn)重構(gòu)科學(xué)決策模式,釋放科學(xué)決策效能。一是實(shí)施系統(tǒng)輔助決策。最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、集群技術(shù)和深度學(xué)習(xí)作用,系統(tǒng)構(gòu)建決策模型和專(zhuān)家輔助系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)決策經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)嵌入決策流程,固化形成科學(xué)決策流程并對(duì)流程進(jìn)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(xué)化水平,助推科學(xué)決策能力的提高。二是推進(jìn)分布交互決策。依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算,為不同決策者供給統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源、態(tài)勢(shì)展現(xiàn)和分析工具,打通信息壁壘,彌合信息鴻溝,實(shí)現(xiàn)異地離散分布的決策者信息實(shí)時(shí)共享。決策者依托實(shí)時(shí)掌握的決策信息,同步交互研討,反饋決策意見(jiàn),優(yōu)選決策方案,實(shí)現(xiàn)不同決策節(jié)點(diǎn)的功能耦合和效能涌現(xiàn),達(dá)到集智賦能科學(xué)決策的目的,顯著提高科學(xué)決策能力。三是探索人機(jī)融合決策。人工智能技術(shù)群通過(guò)數(shù)據(jù)信息的無(wú)障礙流動(dòng),促使層級(jí)條塊化的決策方式漸向人機(jī)融合式?jīng)Q策轉(zhuǎn)型。依托構(gòu)建科學(xué)決策平臺(tái),充分釋放人工智能技術(shù)的集成優(yōu)勢(shì),有效發(fā)揮平臺(tái)的整合功能和溢出效應(yīng),將決策平臺(tái)打造成為人腦的外延??茖W(xué)決策平臺(tái)通過(guò)持續(xù)自我學(xué)習(xí),迭代形成決策者的“信息源”“思想庫(kù)”“智囊團(tuán)”,實(shí)現(xiàn)“內(nèi)腦”與“外腦”功能上的高度融合,匯聚成強(qiáng)大的整體智能,將傳統(tǒng)人機(jī)離散交互的決策模式躍升為人機(jī)深度融合的決策模式,大幅提升科學(xué)決策能力。