数据驱动智能决策：来自诺贝尔经济学奖的启示

本文以诺贝尔经济学奖在决策理论领域的贡献为线索，探讨了人工智能与数据科学如何推动经典决策理论的研究范式转型。背景方面，决策理论长期存在规范性研究与描述性研究两种范式，分别关注理性决策模型和实际决策行为。研究目的旨在从学科交叉视角，系统审视数据驱动对效用理论、社会选择理论及行为决策理论等细分领域的影响，并指出新的研究契机。结论认为，人工智能与数据科学正促使决策理论从传统模型驱动转向数据驱动，重点围绕“效用学习”、“偏好演化”和“智能决策可解释性”催生了新的研究前景，为经济管理问题提供了理论基础和应用支撑。