運營管理課程“AI+BI”融合教學改革研究

摘要：從AI大數(shù)據(jù)、商業(yè)智能環(huán)境下企業(yè)對新型管理學人才的實際需求出發(fā)，闡述了運營管理課程體系改革的必要性和可行性，并在此基礎上提出了教學改革建議，為高校管理專業(yè)面向新時期人才需求的教學體系改革提供參考。

關鍵詞：人工智能;商業(yè)智能;運營管理;教學改革

中圖分類號：G642.0 ? ? 文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1674-9324（2019）19-0117-02

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的迭代發(fā)展，人工智能正驅(qū)動著高等教育環(huán)境和教育技術的內(nèi)涵需求不斷提升。2018年4月2日教育部發(fā)布了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》（教技[2018]3號），明確指出人工智能的迅猛發(fā)展正在給人類生活帶來深刻變革，該計劃有利于進一步提升高校人工智能領域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和服務國家需求的能力。

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究如何模擬和拓展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的技術科學[1]。商業(yè)智能（business intelligence，BI），又稱商務智能，是以實現(xiàn)商業(yè)價值為目標，用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術、線上分析處理技術、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術進行數(shù)據(jù)分析的技術科學[2]。二者的結(jié)合為商務運營、客戶服務、財務分析等企業(yè)實務帶來了新的發(fā)展契機，為“AI+BI”與現(xiàn)代高校管理學課程教學和學生培養(yǎng)的融合給予了啟示[3]。

如今大數(shù)據(jù)、人工智能時代的崗位需要綜合性、多學科交叉性人才。然而，運營管理課程體系大多還延續(xù)工業(yè)2.0和3.0時期的知識體系，學科界限不利于多學科知識的融合。因此，運營管理課程教學需要從實際出發(fā)引入人工智能和商業(yè)智能思想[4]，強化學生的仿真計算思維能力，從而為提升前沿領域技術革新、人才培養(yǎng)和國際合作交流提供有效支撐。

一、運營管理課程“AI+BI”融合的職場需求

《2017年中國商業(yè)智能行業(yè)研究報告》顯示，商業(yè)智能是新興的朝陽行業(yè)，依托機器學習技術，商業(yè)智能將融合多學科知識，支持中國企業(yè)精細化運營，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動認知與決策，實現(xiàn)價值工程提升與產(chǎn)業(yè)升級。2018年9月招聘網(wǎng)發(fā)布的北京地區(qū)近16000個BI崗位，月薪最高是15萬元，最低1萬元，如此大的差距是因為這一崗位實際需求分為初、中、高三級。崗位大多分布在互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)風控、保險、金融、醫(yī)療等企業(yè)。

從就業(yè)技能需求來看，明確人才不僅需要具備工商管理基本知識，還需要具備：結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、自然語言處理、協(xié)同過濾等技術分析海量數(shù)據(jù)，設計基于數(shù)據(jù)的學習模型和策略，解決核心業(yè)務需求;從事大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)和UGC文本數(shù)據(jù)的分析與挖掘工作，包括但不限于文本分類、聚類、知識提取、情感分析、語義理解、相似度計算等;以及利用現(xiàn)有開源深度學習軟件如Tensorflow、CNTK、Caffe等構(gòu)建深度學習系統(tǒng)解決實際問題等。

目前，就人才需求集中的產(chǎn)品與市場分析、風險控制和商務智能的崗位來看，五類崗位是接收交叉學科背景的高校管理類學生。它們分別是：數(shù)據(jù)抽取、大數(shù)據(jù)處理、信息架構(gòu)、數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)預測分析[5]。要求學生們除了掌握基本的因子分析、交叉分析、相關分析、時間序列分析、回歸分析、聚類分析等技術，還需要KNN、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習技術。商業(yè)智能相關的應用工具方面，既要熟練應用的SPSS、Excel、SAS軟件，還要掌握R、Python和Power BI等。專業(yè)背景要求也需要熟悉行業(yè)業(yè)務知識和業(yè)務流程，明確成果的使用趨勢和未來增值渠道。

二、運營管理課程“AI+BI”融合意義

“AI+BI”推動著運營管理課程教學接軌時代發(fā)展和企業(yè)實務，達到學以致用的目的。管理學科的發(fā)展依靠管理實踐的創(chuàng)新。新世紀以來，管理實踐創(chuàng)新的動力以信息技術為代表的技術創(chuàng)新、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟全球化為主要來源之一[6]。隨著AlphaGo的人機大戰(zhàn)、3D打印、谷歌智能算法、阿里巴巴大數(shù)據(jù)智能推薦系統(tǒng)……愈加深刻引發(fā)人類生活的變化。企業(yè)運營管理也被賦予深度學習和商業(yè)智能的新定位，緊跟技術前沿更是高校教育的重要任務。

從高校運營管理教材的使用情況來看，運營管理的課程大都基于運作管理的內(nèi)容，強調(diào)生產(chǎn)運營與服務運營的戰(zhàn)略、預測、選址規(guī)劃、流程分析、庫存管理、分撥管理、運輸管理、供應鏈管理等，與現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)運營、共享經(jīng)濟及商業(yè)智能運營的銜接還不夠。因此，需要融合人工智能和商業(yè)智能，從工業(yè)化4.0時代的特點出發(fā)，與時俱進地邁入智能化運營管理，從而培養(yǎng)工商管理領域的多學科交叉融合的智能化管理人才。

從教學技能的完善視角來看，運營管理課程“AI+BI”融合，能夠為運營管理教學帶來新的視野。例如傳統(tǒng)運營預測分析注重時間序列分析和回歸分析技術，要求熟練應用Excel和SPSS等軟件。然而，大數(shù)據(jù)時代下聚類分析、決策樹分析和神經(jīng)網(wǎng)絡分析已然成為商業(yè)實務的主流方法，與以往公式化計算不同的是，智能商業(yè)分析強調(diào)學生動手自行設計算法，不單純依賴統(tǒng)一的公式，而且要求圖像化展示。

從就業(yè)與專業(yè)發(fā)展來看，運營管理課程的“AI+BI”融合，能夠迎合市場上對高端智能商業(yè)分析人才的需求，保障畢業(yè)生高質(zhì)量就業(yè)。高質(zhì)量就業(yè)能夠推動專業(yè)內(nèi)外部影響力，并帶來企業(yè)對接資源的流入。

因此，運營管理課程的“AI+BI”融合為高校管理類課程教學目的、教學內(nèi)容、教學技能、人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新提供了啟示。

三、運營管理課程“AI+BI”融合的教學實踐

1.突出課程的價值定位。課程教學對象是本科大二、大三學生，具有管理、運籌學、營銷、計算機基礎等前導課程的學習經(jīng)歷。商業(yè)智能比較難的是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法知識的掌握，不能過度追求算法創(chuàng)造，應該以思維訓練和實踐應用為主。因此，課程定位是以計算機應用為基礎的面向本科生的商業(yè)智能實踐課程。

2.萃取有效的教學內(nèi)容?？梢詮娜齻€方面來展開：①梳理經(jīng)典教材內(nèi)容，對于涉及商業(yè)智能的教學模塊進行標記。②企業(yè)走訪，調(diào)研企業(yè)實務中商業(yè)智能實踐的過程和技術要求，竭力獲得部分真實數(shù)據(jù)以備仿真演練。③整理萃取，要從理論和實際案例提煉和升華教學內(nèi)容，既要規(guī)范化教學方法、工具和流程步驟，更要“授學生以漁”即明確科學和實際問題，探尋多學科交叉解決的最優(yōu)方案。

3.精選適用的教學方法。啟發(fā)式教學和情景教學是非常好的選擇，能夠激發(fā)學習興趣，避免“文科生”所謂的“理工盲”。其次，還需要輔助案例分析，根據(jù)崗位需求編寫文字案例、拍攝視頻案例、構(gòu)建仿真案例等。此外，算法游戲輔助教學也是有益的嘗試，能夠極大地增加學習的樂趣。

4.反饋和評價教學效果。從課堂表現(xiàn)、考試結(jié)果和學生就業(yè)多項信息來評價教學過程。教學效果評價不能只用學科的標準，還要以社會實踐價值為評價標準。教學效果評價要對知識掌握程度、實踐需求程度、就業(yè)競爭力等進行量化分析。

四、結(jié)束語

運營管理課程“AI+BI”的融合，關注了新技術發(fā)展的前沿，推動了管理學科與其它學科的交叉互融。人工智能與商業(yè)智能強調(diào)算法擇優(yōu)和自主建模來替代原有既定公式和方案，為教學設計、教學技術和學生培養(yǎng)帶來了理念和實踐上的有益啟示，也更加有利于學科、專業(yè)的與時俱進。

參考文獻：

[1]百度百科.人工智能[OL].https：//baike.baidu.com/item/人工智能，2018-09-15.

[2]百度百科.人工智能[OL].https：//baike.baidu.com/item/人工智能，2018-09-15.

[3]蔡連玉，韓倩倩.人工智能與教育的融合研究[J].電化教育研究，2018，（10）：27-32.

[4]李晨光.運營管理教學中體驗式培訓的應用[J].教育教學論壇，2018，（25）：167-168.

[5]王春立，張俊.智能商業(yè)分析實踐課程建設[J].計算機教育，2015，（18）：41-43.

[6]李維安.管理學科的發(fā)展趨勢與啟示[J].南開管理評論，2012，15（1）：1.