科學(xué)決策能力是決策者在科學(xué)決策理論指導(dǎo)下開展決策活動、界定決策目標(biāo)、厘清決策內(nèi)容、依照決策程序、運用決策方法、優(yōu)選決策方案的技能本領(lǐng)。科學(xué)決策能力是黨的執(zhí)政能力的充分展現(xiàn)和生動詮釋，推進治理能力現(xiàn)代化，首要即是提高領(lǐng)導(dǎo)干部的科學(xué)決策能力。當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，外部環(huán)境出現(xiàn)更多不穩(wěn)定性不確定性；與此同時，智能時代浪潮洶涌而至，人工智能正逐步成為新動能和新引擎。提高科學(xué)決策能力既是應(yīng)對復(fù)雜形勢的迫切需要，又是搶抓智能時代機遇的必然要求。因此，廣大領(lǐng)導(dǎo)干部必須因時而動、應(yīng)勢而謀、主動求變、積極應(yīng)變，革新決策理念、優(yōu)化決策流程、重塑決策模式，持續(xù)提高科學(xué)決策能力。

革新決策理念筑牢根基

革新決策理念，是提高科學(xué)決策能力的根本著眼點和基本出發(fā)點。決策理念是決策實施過程中展示的發(fā)現(xiàn)問題、分析問題以及解決問題的理性觀念，體現(xiàn)了決策者對決策全程的系統(tǒng)化、模式化、程序化思考，是指導(dǎo)決策進程的世界觀和方法論。一是數(shù)據(jù)驅(qū)動。要依托大數(shù)據(jù)、云計算等智能技術(shù)群，強化全時空、全方位、全要素數(shù)據(jù)的匯聚整合，構(gòu)建多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)資源池，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度挖掘分析，揭示隱藏知識，探尋潛在規(guī)律，為科學(xué)決策提供態(tài)勢感知和智力支持，培塑用數(shù)據(jù)說話、靠數(shù)據(jù)決策的決策樣式，確保決策有規(guī)律可循、有數(shù)據(jù)可依，推動決策由“經(jīng)驗決策”向“數(shù)據(jù)決策”轉(zhuǎn)型。二是算法主導(dǎo)。智能時代，算法優(yōu)勢主導(dǎo)認知優(yōu)勢和信息優(yōu)勢，是提升科學(xué)決策能力的關(guān)鍵和前提。在超算能力的支持下，算法以其精確、高速的計算，從海量數(shù)據(jù)中快速萃取決策關(guān)鍵信息因子，迅速呈現(xiàn)決策綜合態(tài)勢，敏捷生成決策備選方案，并對備選方案進行全面比對、系統(tǒng)評估和模擬推演，幫助決策者及時驅(qū)散“信息迷霧”，走出“認知困境”，顯著提升科學(xué)決策能力。三是開放融合。凡益之道，與時偕行。智能時代，決策活動多領(lǐng)域開放融合、跨專業(yè)交叉集成的特征愈發(fā)凸顯，大開放、大融合、大交叉已成為科學(xué)決策的基本規(guī)律。要最大限度發(fā)揮“區(qū)塊鏈等技術(shù)的跨域整合作用，深入推進“政務(wù)云”“商業(yè)云”“民用云”建設(shè)，徹底打破各部門、各主體之間的信息壁壘，全面破除決策信息通聯(lián)難、共享難、協(xié)同難的孤島效應(yīng)，堅決杜絕決策活動中使用信息時的“荒漠化”“破碎化”現(xiàn)象，實現(xiàn)決策信息跨系統(tǒng)、跨層級、跨部門、跨業(yè)務(wù)“聚通用”，推動科學(xué)決策向“開放融合型”深度轉(zhuǎn)變。

優(yōu)化決策流程激發(fā)活力

決策流程是決策活動高效運行的邏輯鏈路和行動通道，決策流程的功用在于規(guī)范秩序、理順關(guān)系。順暢合理的決策流程能夠有效規(guī)避決策的無序性和隨意性，使得決策過程的開展實施更具科學(xué)性、規(guī)律性。消解智能時代科學(xué)決策面臨的不適與挑戰(zhàn)，迫切需求優(yōu)化決策流程，激發(fā)流程活力，為提高科學(xué)決策能力奠定堅實基礎(chǔ)。一是錨定決策目標(biāo)。以智能決策平臺為支撐，輔助決策者察形觀勢，全面客觀研判面臨的機遇風(fēng)險，錨定決策目標(biāo)，明確決策的任務(wù)時限、空間范圍和資源保障。深度利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)化、信息化決策要素，對各要素數(shù)據(jù)進行匯總比對、深度提煉、印證整合，形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)信息流。二是生成備選策略。利用數(shù)據(jù)標(biāo)記分類技術(shù)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)相關(guān)處理方法，系統(tǒng)構(gòu)建內(nèi)置豐富樣本數(shù)據(jù)的智能決策模型，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)打造“云端大腦”，以深算、精算、細算以及專家推理方式，深度挖掘其中的相關(guān)性和因果性，敏捷生成備選策略。三是決斷最佳方案。以優(yōu)化函數(shù)為標(biāo)尺，通過算法模型進行仿真評估和模擬推演，全面比對、系統(tǒng)檢視備選方案，分析優(yōu)劣，權(quán)衡利弊，篩選決斷出最可行、最優(yōu)化的決策方案，輔助決策者在方略籌劃、謀局布勢、臨機處置中提升科學(xué)決策能力。四是動態(tài)滾動迭代。堅持將專家群體與智能技術(shù)有機結(jié)合起來，將科學(xué)理論與知識經(jīng)驗系統(tǒng)匹配起來，將當(dāng)前認知與前瞻預(yù)測全面對接起來，追蹤決策全程，緊盯決策需求、決策任務(wù)、決策形勢、決策環(huán)境演變，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化決策。堅持運用數(shù)據(jù)挖掘等智能技術(shù)進行分析評估，審視決策偏差，開展歸因分析，對決策流程進行全新設(shè)計整合、迭代優(yōu)化再造，形成“決策—運行—評估—調(diào)整”的全周期動態(tài)滾動循環(huán)。

重塑決策模式釋放效能

智能時代，決策空間空前擴展、決策主體動態(tài)多元、決策要素極大豐富、決策節(jié)奏顯著加快，必須及時跟進重構(gòu)科學(xué)決策模式，釋放科學(xué)決策效能。一是實施系統(tǒng)輔助決策。最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、集群技術(shù)和深度學(xué)習(xí)作用，系統(tǒng)構(gòu)建決策模型和專家輔助系統(tǒng)，實現(xiàn)決策經(jīng)驗自動嵌入決策流程，固化形成科學(xué)決策流程并對流程進行迭代優(yōu)化，不斷發(fā)揮系統(tǒng)輔助決策的重要作用，不斷提升決策的精確化、科學(xué)化水平，助推科學(xué)決策能力的提高。二是推進分布交互決策。依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算，為不同決策者供給統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資源、態(tài)勢展現(xiàn)和分析工具，打通信息壁壘，彌合信息鴻溝，實現(xiàn)異地離散分布的決策者信息實時共享。決策者依托實時掌握的決策信息，同步交互研討，反饋決策意見，優(yōu)選決策方案，實現(xiàn)不同決策節(jié)點的功能耦合和效能涌現(xiàn)，達到集智賦能科學(xué)決策的目的，顯著提高科學(xué)決策能力。三是探索人機融合決策。人工智能技術(shù)群通過數(shù)據(jù)信息的無障礙流動，促使層級條塊化的決策方式漸向人機融合式?jīng)Q策轉(zhuǎn)型。依托構(gòu)建科學(xué)決策平臺，充分釋放人工智能技術(shù)的集成優(yōu)勢，有效發(fā)揮平臺的整合功能和溢出效應(yīng)，將決策平臺打造成為人腦的外延?？茖W(xué)決策平臺通過持續(xù)自我學(xué)習(xí)，迭代形成決策者的“信息源”“思想庫”“智囊團”，實現(xiàn)“內(nèi)腦”與“外腦”功能上的高度融合，匯聚成強大的整體智能，將傳統(tǒng)人機離散交互的決策模式躍升為人機深度融合的決策模式，大幅提升科學(xué)決策能力。