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决策智能市场规模在百亿以上

Gartner发布2022年重要战略技术趋势，决策智能是战略技术之一。Gartner预测在未来两年，三分之一的大型企业机构将使用决策智能实现决策，进而提高竞争优势2020年，中国决策类人工智能市场的支出规模达到人民币268亿元，预计2025年将增长至人民币1,847亿元，年均复合增长率为47.1%。《北京第四范式智能技术股份有限公司招股说明书》2022年2月23日港交所

随着ChatGPT出圈，LLM大模型发展迅猛，将会带动非结构化数据决策的应用需求爆发，会进一步扩大决策智能的市场规模

决策智能面临的问题

问题1:可解释问题，机器学习算法的黑盒属性，使得企业没有信心将AI用于现实世界的决策，87%的机器学习项目在实验阶段终止问题2:领域适应性问题，LLM大模型针对通用领域，企业如何在大模型基础上适应自身的领域应用

问题3:决策反馈问题，如何有效利用企业内部人员的业务知识，以及LLM大模型的输出，持续改进决策效果:

因果推理是与LLM大模型并行的人工智能关键技术

-因果推理，发现数据中的因果关系，通过反事实假设对输出进行干预:

，因果推理不仅观察数据，而且改变输出(Howmuch_can we_changeY by doing X?

因果推理三个层次:关联、干预、反事实Gartner发布2022年新兴技术趋势，因果人工智能Causa1 Ai是人工智能自动化的关键技术之一。!

因果决策(Causal Decision)

因果决策，将因果推理、机器学习与LLM大模型、智能决策三种技术融合因果链、Prompt提示，是因果决策闭环反馈的关键

因果推理，来构建领域知识的因果链Chain-of-Causality(CoC)，通过因果链来控制Prompt的生成，提高大模型的领域适应性因果推理，对大模型的输出结果，进行因果一致性审核，通过优化Prompt，确保输出满足领域知识的因果链，提高决策的可解释性大模型的输出结果，反馈到因果推理，完善因果链，持续改进决策效果

聚焦非结构化数据,提供基于Prompt的因果决策产品-从非结构化行业知识，到因果链CoC，Prompt，反馈，全流程闭环决策支持

!面向人:提供决策动作!

面向大模型:优化Prompt提示;对大模型输出结果进行因果一致性判断，获取反馈以自有的语义认知与大模型为基础，创新的“AI+CI+DI”因果决策技术，实现可信赖的决策。可信赖=自动化+可解释+业务驱动+以人为中心

自动化:Artificial Intelligence人工智能，实现非结构化数据自动化加工分析可解释:CausalInference因果推理，实现可归因的假设、推理、验证!业务驱动:Decision_Intelligence决策智能，把数据转换为满足业务因果链的决策结果以人为中心:Prompt人机交互，人工专家提供建模知识与领域提示，大模型LLM提供知识泛化与反馈