日前，斯坦福大學李國鼎工程講座教授、管理科學工程系工業聯盟計劃主任、美國運籌與管理學會馮•諾依曼理論獎華人唯一獲獎者——葉蔭宇教授做客聯想創投，做了《優化與智能決策——運籌優化和機器學習在聯想》的專題報告，講述了運籌優化、機器學習在智能決策中的應用。運籌學是一門用量化手段解決實際問題的科學，是人工智能在商業場景中的具體體現。隨著數據技術的發展，運籌學在決策智能化上的價值愈發凸顯，合理使用運籌學的技術可以對公司解決運營中的難題給予極大的幫助。當天，聯想集團副總裁、聯想創投投資業務總經理宋春雨，聯想集團副總裁、首席研究員田日輝，以及聯想創投、聯想云和聯想大數據團隊近百人聽取了此次報告。
聯想集團副總裁宋春雨與斯坦福大學葉蔭宇教授合影
從數據到決策
葉蔭宇教授認為，數據對企業而言，真正的商業價值，在于其對決策的優化能力。要實現數據對于決策的支撐，需要三個關鍵環節：數據的采集與管理、從數據中找到規律(規律性分析)、在規律的基礎上制定決策（決策分析）。現在部分大型公司在擁有海量及復雜數據的基礎上，建立了自己的數據團隊，對數據進行深度挖掘，但在大多數情況下仍然只到達分析規律、提供參考的層面，如何將之與各種生產中的要素相匹配，找到最為合理的決策方案，還是個待解決的問題。運籌優化學則很好地解決了這一難題：將實際中決策問題轉化為數學模型，并用高效的優化算法求解，實現決策的自動化、流程化和規范化。
運籌優化與機器學習的應用
在講座中，葉蔭宇教授還提到，大數據時代，數據驅動的科學決策正成為企業資源優化配置的利器。大數據技術結合運籌學尖端理論是實現數據驅動的科學決策的堅實基礎。大數據彌補了傳統小數據存在的缺陷，能夠讓企業獲得更多維度、更海量、更有時效性的全樣本數據。植根于科學決策的現代運籌學優化算法，作為大數據商業建模的重要組成部分，正在眾多領域帶給企業更系統準確的決策依據。大數據通過抓取、挖掘、分析海量數據并用經典模型測算與驗證，可幫助企業快速提升生產、營銷、物流、風險管理等領域的業務能力。通過讓數據說話，實現企業基于量化模型的精細優化決策。融合大數據特性的商業建模，將會成為較為完美的商業決策依據來源。
運籌優化學的商用：收益管理、供應鏈管理與風險管理
目前，由葉蔭宇教授等人聯合創辦的杉樹科技，很好地將運籌優化學進行了商用，最主要的三項技術支持服務包括：收益管理，主要是應用在電商、金融領域，幫助客戶找到不同場景下最優定價和銷售策略，最終提升企業銷售，這類智能定價系統也是目前國外主流電商、金融機構收益管理的重要手段；供應鏈管理，在訂單、庫存、倉庫、貨運、配送等各個環節提供優化方案，提升供應鏈的響應速度、降低庫存，最終幫助企業節約在供應鏈方面的成本，這也是目前主流大型電商都在優化的方向；風險管理，主要應用在金融領域。
關于葉蔭宇教授
葉蔭宇教授是當今世界運籌學界的杰出領袖，他奠定了線性規劃內點法理論，成為摘取運籌管理學領域最高獎項——“馮•諾依曼理論獎”（優化運籌領域的“諾貝爾獎”）的唯一華人。葉教授是美國斯坦福大學管理科學與工程系及計算數學工程研究院的杰出終身教授，也是斯坦福管理科學與工程系工業聯盟主任。2012年，葉蔭宇教授被授予該大學K.T.Li (李國鼎)首席教授(Chair Professor)。葉蔭宇教授在運籌與優化的多個基礎理論方向和應用領域都作出了重大貢獻。獲得過運籌與管理學領域的多個國際知名大獎，是運籌與優化領域公認的最優秀華人學者。葉教授目前擔任波音等知名企業顧問。葉教授學術成就譽滿全球，但他始終心系中國發展，關心運籌學在中國的前景。他希望通過更多的學術交流和商業實踐，推動大數據在運籌學中的應用，釋放商業的經濟、社會價值。
（新聞稿 2016-12-27）