我院举办2024年数智化运营创新研究研讨会

7月16日，2024年数智化运营创新研究研讨会在学院成功举办，来自国内外8位学者嘉宾带来精彩纷呈的学术报告分享。

上午9时许，会议联席主席、圣路易斯华盛顿大学张付强教授主持开幕式，致开幕词，向参加此次研讨会的各位嘉宾和学者表达热烈的欢迎。

张付强教授致开幕词

上午，圣路易斯华盛顿大学陈达源教授作题为“The Intended and Unintended Consequences of Privacy Protection in Social Media: A Large-Scale Field Experiment and Structural Analysis”的主旨报告。隐私保护日益受到消费者和政府的关注，不少企业提供了隐私选项供用户选择。陈达源教授介绍了他与一家大型社交平台的团队合作成果。首先，团队在平台上开展田野实验，研究用户对隐私保护选项（“不推荐给朋友”功能）的反应。研究发现设置隐私保护选项让用户意识到隐私泄露风险，从而减少使用时间，尽管多数用户并未开启该选项。其次，团队通过结构分析意外发现政府干预隐私保护能够大幅增加消费者福利和平台利润，实现双赢，而平台通过增加隐私选项功能的知晓度也能达到类似效果。

陈达源教授作主旨报告

加利福尼亚大学戴维斯分校的陈蓉教授作题为“GenAI Assistance in a Professional Service Market: The Perish of Second Opinion”的主旨报告。陈蓉教授探讨了生成式人工智能（GenAI）在垂直分化专业服务市场中的应用影响，例如在医疗和金融咨询领域。在这一市场中，一个高专业水平的服务提供商和两个低专业水平的服务提供商为消费者提供服务。研究发现，在服务提供商采用人工智能援助后，高专业水平的服务提供商可能会提高利润，而低专业水平服务提供商的利润则总是显著下降。此外，低类型消费者在服务提供商采用人工智能后总是会获得盈余收益，而高类型消费者可能会遭受盈余损失。最后，若两家低专业水平的服务提供商都不采用人工智能援助或仅有一家采用人工智能援助时，市场会达到某种平衡状态。

陈蓉教授作主旨报告

罗格斯大学陈炜炜教授作题为“Optimizing Resource Allocation in Service Systems via Simulation: A Bayesian Formulation”的主旨报告。医疗系统的急诊室存在等候时间长、服务率低的问题，尤其是非紧急病人的服务率难以保证，医院希望提升对非紧急病人的救治率。该问题为非线性问题，需要依赖仿真优化，对计算效率提出了挑战。考虑到医院实际使用场景，陈炜炜教授以期望机会成本（EOC）作为优化目标，提出了一种贝叶斯-最优计算量分配问题算法（OCBA-P）。相较传统方法，新方法的表现显著提升，尤其在有限计算力时。以前述急诊室问题为例，新方法能够大幅度第四类顾客的服务率约30%。

陈炜炜教授作主旨报告

里昂商学院的龚业明教授作了一场题为“AI and Management Science: A Perspective of New Research Philosophy”的主旨报告。人工智能正在重塑管理科学的研究哲学和方法论。龚业明教授首先介绍了社会科学中与人工智能相关的新研究哲学，特别是探讨了人工智能和经济学中最近兴起的新研究范式。随后，龚业明教授从哲学的角度讨论了人工智能与管理科学的关系，包括其在本体论、认识论、公理学和方法论等多个方面。此外，龚业明教授提出了一系列基于哲学立场的相关研究方法,，并总结了一种基于人工智能的新型管理科学方法。

龚业明教授作主旨报告

下午，香港大学李曦教授作题为“When Historical Prices Become Transparent, Must Consumers be Better Off?”的主旨报告。消费者过去通常不了解历史价格，而现在能够容易获取这些信息。例如，一些购物平台如HKTVMall直接展示历史价格，一些第三方平台如CamelCamelCamel也提供了历史价格搜索。好评可能来自于高质量或低价格，历史价格的透明化会影响到消费者评价。当历史价格隐藏时，消费者无法区分两种因素，卖家有动机通过降价来提升评价；而当历史价格透明时，上述手段失效。通过一个简单的数值实例，李曦教授研究发现，当价格透明化后，卖家可能会提升价格。因此，消费者未必能够从历史价格信息中获益。

李曦教授作主旨报告

德克萨斯大学达拉斯分校的齐安焱教授作了一场题为“Combating Excessive Overtime in Global Supply Chains”的主旨报告。该研究对比分析了制造商在应对供应商过度加班问题时采取的操作策略。研究结果发现，当审计是唯一可行的策略时，只有在审计准确性显著的情况下，它才能有效减轻供应商的违规行为。在产能补贴和审计都可行的情况下，产能补贴可能是审计的有益补充。其次，当产能补贴和审计作为替代方案时，产能补贴可能会适得其反，导致过度加班的预期程度增加，并减少社会福利。最后，在交叉培训和审计都可行的情况下，交叉培训也可能成为审计的补充，这主要是由劳动力灵活性增强的因素驱动的。然而，与产能补贴类似，交叉培训也可能适得其反，导致过度加班增加，并减少社会福利。

齐安焱教授作主旨报告

康奈尔大学助理教授朱睿豪作了题为“Temporal Fairness in Learning and Earning: Price Protection Guarantee and Phase Transitions”的主旨报告。报告指出，“价格保护”机制能够在动态定价中有效保障客户的时序公平性。在价格保护机制下，购买产品的客户可以在价格保护期内从商家获得等额于商品促销价与原购买价之间差价的退款。朱睿豪教授探讨了价格保护机制对基于在线学习的动态定价算法的影响，并提出了一种用于在价格保护下进行数据收集和统计估计的分阶段探索类型算法（LEAP）。他的研究发现，当价格保护期较短时，商家利润所得与没有价格保护机制的情况相比没有显著区别。此外，即使价格保护期被大幅延长，商家的利润损失也存在一个上限。最后，朱睿豪教授通过对合成数据集和真实数据集的数值模拟，展示了LEAP相较于其他启发式方法的优势。

朱睿豪教授作主旨报告

复旦大学官辉琪教授作题为“Personalized Pricing with Storable Products”的主旨报告。随着信息技术的发展，企业拥有更多技术获取消费者信息，从而进行个性化定价，这通常涉及到向新顾客提供更优惠的价格。传统研究中在不可储存的商品市场中认为完全的个性化定价（FPP）能够实现多方共赢。然而对于可储存性商品，有远见的消费者可能通过囤货来利用新客优惠。官辉琪教授研究发现在该市场中使用个性化定价导致企业利润产生非单调性变化，低于不可储存商品市场下的利润，同时可能降低消费者剩余和社会福利。因此，意识到商品的可储存性时，企业需要谨慎使用个性化定价，并选择合适的定价策略。