信息系统体系工程与人工智能融合的智能决策支持系统构建

引言

随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，决策支持系统在各行各业中发挥着越来越重要的作用，传统的决策支持系统往往存在智能化程度不足、适应性差等问题，难以满足复杂多变的决策需求，与此同时，信息系统体系工程和人工智能技术都取得了长足发展，为构建新一代智能决策支持系统提供了新的技术路径。本文旨在研究信息系统体系工程与人工智能技术融合构建智能决策支持系统的方法与实践。

1、信息系统体系工程与人工智能概述

信息系统体系工程是一种系统化的方法论，它强调从整体角度分析和设计复杂信息系统。其核心思想是将信息系统视为由多个相互关联的子系统组成的有机整体，通过规范化的工程方法实现系统的优化配置和协同运行。信息系统体系工程的发展经历了从简单系统集成到复杂系统协同的演进过程，目前已经成为构建大型信息系统的主流方法。人工智能技术近年来取得了突破性进展，在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域展现出强大的能力，在决策支持领域，人工智能技术可以用于数据挖掘、模式识别、预测分析等任务，显著提升决策的准确性和效率。深度学习、强化学习等先进算法为处理复杂的非结构化决策问题提供了新的解决方案。信息系统体系工程与人工智能的融合具有天然的优势互补性，体系工程提供了系统化的设计框架和方法论，可以解决人工智能应用中常见的 " 碎片化 " 问题；而人工智能技术则为信息系统注入了智能化的决策能力，提升了系统的自适应性和灵活性，两者的深度融合将为构建新一代智能决策支持系统奠定坚实基础。

2、智能决策支持系统的需求分析与设计原则

构建智能决策支持系统首先需要深入分析用户需求，通过调研发现，现代决策者面临的环境日益复杂，需要系统能够处理海量多源异构数据，提供实时、精准的决策建议，同时，系统还应具备良好的解释性，使决策者能够理解并信任系统的推荐结果。基于信息系统体系工程的设计原则，智能决策支持系统应采用模块化、层次化的架构设计，系统应具备良好的扩展性和适应性，能够随着业务需求的变化而演进。同时，系统设计还应充分考虑人机协作的需求，在保持自动化程度的同时保留必要的人机交互接口。在技术选择方面，系统应综合运用多种人工智能技术，根据具体决策场景选择最适合的算法模型。同时，系统需要建立完善的数据治理机制，确保数据质量和安全性，此外，系统还应考虑计算资源的优化配置，在性能和成本之间取得平衡[1]。

3、信息系统体系工程与人工智能融合的智能决策支持系统构建分析

3.1、智能决策支持系统的架构与组成

基于信息系统体系工程的智能决策支持系统通常采用分层架构设计，最底层是数据基础设施层，负责数据的采集、存储和管理；中间层是分析与处理层，包含各种人工智能算法和决策模型；最上层是应用交互层，提供用户界面和决策可视化功能。这种分层架构既保证了系统的模块化，又确保了各组件之间的高效协同。系统的核心组件包括数据管理模块、知识库、模型库、推理引擎和人机接口。数据管理模块负责整合多源异构数据；知识库存储领域知识和经验规则；模型库包含各类预测和优化模型；推理引擎运用人工智能算法进行决策分析；人机接口则实现用户与系统的交互。这些组件通过标准化的接口和协议相互连接，形成一个有机整体[2]。

3.2、智能决策支持系统的架构设计

智能决策支持系统的典型架构包括数据层、模型层和用户界面层三个主要部分。数据层负责数据的采集、存储和管理，需要处理结构化数据和非结构化数据。模型层是系统的核心，包含各种分析模型和算法，如预测模型、优化模型和仿真模型等，用户界面层提供人机交互功能，使决策者能够方便地使用系统并获得决策支持。在系统集成方面，需要考虑组件之间的接口标准和通信协议，确保各模块能够无缝协作，系统还需要具备良好的扩展性，以便随着业务需求的变化和技术的发展而不断演进，安全性设计也是架构考虑的重要因素，包括数据加密、访问控制和审计跟踪等功能，此外，系统的实时性、可靠性和可用性也是架构设计时需要重点关注的品质属性[3]。

3.3、人工智能技术在系统应用

人工智能技术在智能决策支持系统中发挥着关键作用。机器学习算法能够从历史数据中自动发现规律，构建预测模型；自然语言处理技术使系统能够理解和生成人类语言，提升交互体验；知识图谱技术帮助系统建立领域知识网络，支持复杂推理；计算机视觉技术则扩展了系统的感知能力。这些技术的综合应用极大地提升了系统的智能化水平。在实际应用中，人工智能技术主要通过三种方式赋能决策支持系统：一是增强型应用，人工智能辅助人类决策者；二是自动化应用，系统能够自主完成部分决策；三是协同应用，人机共同参与决策过程，根据具体场景和需求，可以选择合适的应用模式，实现最优的决策效果[4]。

3.4、关键技术实现路径

实现智能决策支持系统需要突破多项关键技术。在数据融合方面，需要解决多源异构数据的统一表示和关联问题，建立跨域的知识图谱，我们提出基于本体的数据建模方法，结合深度学习技术实现语义层面的数据融合。在模型构建方面，针对不同类型的决策问题，需要设计专门的算法框架。对于结构化决策问题，可以采用传统的机器学习方法；对于非结构化问题，则需要结合深度学习和领域知识。我们开发了模型选择框架，能够根据问题特征自动推荐合适的算法。在系统集成方面，采用容器化技术和微服务架构，实现各组件的灵活部署和扩展。通过服务网格技术管理组件间的通信，确保系统的可靠性和性能，同时，建立模型版本管理和 A/B 测试机制，支持算法的持续优化。在解释性方面，结合可解释 AI 技术，为决策结果提供可信的解释，我们开发了多层次的解释框架，包括数据溯源、特征重要性和决策路径分析等功能，增强用户对系统的信任 [5]。

结束语

信息系统体系工程与人工智能融合的智能决策支持系统代表了决策支持技术的发展方向。这种系统能够有效处理复杂决策问题，提高决策质量和效率。然而，要实现其全部潜力，还需要解决技术、管理和伦理等方面的挑战。未来的研究应该关注系统的智能化、人性化和可信赖性，同时加强跨学科合作和实践验证。通过持续创新和规范发展，智能决策支持系统将在各领域发挥越来越重要的作用，为组织和社会创造更大价值。

参考文献：

[1] 赵小伟 . 大数据与人工智能构建房地产市场研究决策体系 [J]. 中国建设信息化 ,2019,(02):70-71.

[2] 王寿彪, 李新明, 刘东, 等. 面向人工智能的装备体系广义复杂信息系统观点与研究结构 [J]. 中国电子科学研究院学报 ,2015,10(05):533-540.

[3] 韩春阳 . 医院信息系统在信息管理体系构建中的应用分析 [J]. 计算机光盘软件与应用 ,2014,17(19):166-167.

[4] 袁 树 林 . 浅 谈 煤 炭 销 售 企 业 信 息 化 决 策 系 统 特 点 [J]. 金 融 经济 ,2012,(08):105-107.

[5] 任明仑. 企业级智能决策支持系统体系结构研究[D]. 合肥工业大学,2003.