来源：深圳高等金融研究院

经管AI探界

人工智能（AI）与商业的深度融合正在重塑现代企业的决策模式与运营效率。当经管世界注入AI基因，这场重组将如何开拓数智时代的商业文明新边界？

港中大（深圳）经管学院特此推出“经管AI探界”，探前沿之界、学科之界、未来之界，以多重视角重新定位数智时代的经管坐标系，共同谱写经管学科与产业的交响，学术理论到落地的闭环，以及“懂模型、更懂人性”的复合型人才培养。

引言

当通用大模型在内容生成领域高歌猛进时，一场AI变革正在制造业的生产线、仓库与决策层悄然发生。港中大（深圳）经管学院明旒教授及其团队与深圳高科技制造业SaaS企业联合研发的全球首款制造业经营管理大模型智能体（下称“智能体”），正将AI从辅助工具升级为可信赖的决策伙伴。

这项研究突破了AI商业化的两大难题：数据壁垒与决策黑箱。通过扎根3000+企业、500亿级真实交易的垂直数据护城河，以及首创的“逻辑推演可视化+人机协同验证”框架，明旒教授及其团队让AI真正融入企业核心决策流程——管理者只需通过自然语言提问，短时间内即可完成过去耗时数天的运营分析。目前，该智能体提供的供应链优化建议（如安全库存水平调整、供应商选择优化等），在试点企业中的采纳率超过了80%。

技术揭秘

可信决策AI的三大支柱

垂直领域数据护城河

真实业务流驱动：该智能体深深植根于一个覆盖了3,000多家企业客户、关联70,000多家上下游伙伴、承载超过500亿人民币真实交易的SaaS平台。这种高保真、全链路的专有数据集，为模型提供了对制造业供应链复杂场景的理解深度和精准度，构成了坚实的竞争壁垒。

制造业知识嵌入：该模型并非简单地将AI技术“应用”于商业，而是将运营管理的优化模型、供应链管理的信息共享、市场营销的需求预测、公司经营的风险评估框架以及战略管理的决策逻辑，深度“编码”到AI大模型的底层架构中。例如，AI在提出调整库存的建议时，不仅能看到数据，更能理解这背后库存呆滞产生的原因。

可解释性AI的创新框架

决策溯源：任一AI建议均可追溯至原始订单凭证、质检报告等数据源。

逻辑可视化：通过图表或流程图动态展示AI推理路径，将AI的“思考过程”直观地展示给管理者。

人机协同验证：AI提出建议，但最终决策权仍在管理者手中，系统支持管理者修改参数、进行假设推演，实现人机智慧的融合。

跨学科融合引擎

该智能体从始至终都强调管理学洞察与AI技术的深度融合，展示了一条清晰的路径：如何将运营管理、供应链、市场营销等经典商科理论，转化为可以被AI模型理解和执行的逻辑框架。这为其他企业提供了如何组建跨学科团队、如何定义商业问题、如何将管理智慧“编码”进AI系统的实践指南，从而推动更多高质量、懂业务的AI应用诞生和落地。

商业应用

从效率提升到范式革命

明旒教授的AI落地范式以 “从商业中来，到商业中去” 为核心，构建了产学研闭环：

产品化落地：该智能体始于真实的商业痛点， 聚焦企业决策中面临的重大难题（数据孤岛、决策延迟等）；成于学术团队与制造业团队的深度融合共创；目前已顺利完成产品化，并作为合作企业SaaS的增值模块，成功推广至其制造业客户群体。

显著降本增效：在参与试点的企业中，管理团队过去需要花费数天时间进行人工汇总和跨部门协调才能完成的经营分析，现在通过与智能体的几次自然语言对话，仅需不到10分钟即可完成，决策效率提升超90%。

高质量决策与高采纳率：智能体提供的供应链优化建议（如安全库存水平调整、供应商选择优化等），在试点企业中的采纳率超过了80%。这归功于其内置的可解释性机制，使得管理者能够清晰理解建议背后的数据支持和逻辑推演过程，从而增强了决策的信心与准确性。由此，供应链执行效率得到了显著提升，进一步推动了订单准时交付率的明显增长。

教授简介

明旒

香港中文大学（深圳）

经管学院副教授

研究领域

实证运营管理、

经济和运营管理交叉领域

个人简介

明旒教授本科毕业于上海交通大学工业工程与管理系，之后在密歇根大学安娜堡分校取得了工业工程和统计学双硕士学位，博士毕业于马里兰大学帕克分校商学院运营管理与科学系。他的主要研究方向是运营管理的经济现象及相关实证分析，主要内容包括互联网和共享经济中的动态定价、消费者选择及供应链管理。他同时还是中国互联网协会共享经济委员会的专家顾问。他的多篇研究发表于管理学顶刊《Manufacturing & Service Operations Management》《Production and Operations Management》《Journal of Operations Management》。