上财“学者·学问·学派”论坛(第十七期)——大数据时代的量化管理

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10月10日晚,由上海财经大学科研处主办,校团委、学生联合会共同承办的上财“学者·学问·学派”论坛第十七期再次走进信管学院。本期论坛邀请到我校运筹学领域著名青年学者何斯迈教授。在企业电子化及自动化管理程度日渐提高的背景下,何教授旨在从生产管理决策的角度出发,说明量化管理在新的行业特征及企业需求下的重大价值,并结合实践经验介绍量化管理的理论与应用。报告厅座无空席,百余名师生共同聆听了本期论坛。

何教授引用斯坦福大学商学院前任院长Garth Saloner教授寄语,彰显了目前人工智能、深度学习及自动化方向的火热程度。紧接着,何教授开宗明义,阐述了量化管理的概念,并对两种类型的大数据进行了区分说明。其中,一类大数据是研究较为成熟的如图片、基因、声音、文字及棋牌类游戏等。这类数据往往维度较低,精度较高,具有直观的评价标准同时决策的解释性要求不高且业务场景容错率较高。反观另一类数据,像是商业、社会、行为等数据,性质则恰好相反。谈到如何将大数据与量化管理相结合,何教授强调,除了掌握各种方法、技能,核心在于了解模型、方法、数据的边界,即其风险所在。在分别对“大数据”与“量化管理”产生了基本的认知后,何教授分三个部分进一步阐明了运筹学理论模型在供应链的定价、库存和选址等具体生产管理决策中的应用。

第一部分详细阐述了数据、分析及决策是一个整体的过程,不可管中窥豹。比如直接根据历史平均销量(数据)决定订货量是会出现偏差的,因为缺货时所观察到的销量低于实际需求,甚至可能致使未来采购量持续下降。之后,何教授又以辛普森悖论、伯克利录取性别歧视、幸存者偏差以及促销后转化率变低等多个跟直觉相反的案例震撼说明了统计与计量(分析)的重要性。随后,他又通过著名的城市交通悖论(Braess’s Paradox)表明更多的资源并不一定是好事,比如建设更多的公路并不一定能改善交通状况,由此证明了决策模拟与仿真的重要性(决策)。

第二部分何教授介绍了收益管理的基础理论及应用案例。在提出一系列饶有兴趣的设问后,何教授从定价的基本逻辑入手,介绍了三种具体的定价策略:价格优化、用户细分以及动态定价。关于价格优化,何教授提出价格弹性,这个指标决定了常见的定价策略以及投资回报率,同时还应注意弹性的局部性。关于用户细分,或称价格歧视,他讲道,如果转化为用户主动选择,即可避免“杀熟”等公关危机的出现。关于动态定价,何教授指出前期决策可相对保守,再凭借前期数据回馈来完善后期销售策略,从而以时间维度实现用户细分。

第三部分关乎库存管理与店铺选址。何教授通过大量的案例分析,包括京东无人仓的调度算法、唯品会的库存管理以及永辉超市的选址策略等,让大家切实感受到了良好的量化管理模型与求解工具所蕴含的巨大潜力。回归到决策的重要工具即优化层面,何教授简明扼要地回溯了自二战时期的经典运输问题至今,运筹学在解决现实问题层面所涵盖的不同领域。

上财“学者·学问·学派”论坛系专为上财本校学者讲授和传播其所做学问的论坛,旨在提升上财学者与师生就学科学问进行研讨和交流的深度和广度,加强认知和思想碰撞,推动在相关学科领域上财学派的形成。本期论坛,何教授以准确鲜活的案例呈现,循序渐进、深入浅出地介绍了如何基于大数据有效决策,回应企业在各类常见生产运营管理中所面临的问题,引发了同学们的无限思考与探讨。

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