CNAIS 2022分论坛主题

•         随着我国信息系统领域研究和相关管理实践从“数据化”跃迁到“数智化”，人工智能成为信息系统在管理决策中的核心元素和新的具象化表达。人工智能不仅是管理实践的驱动，还是管理实践的主体，更是管理实践的对象。人工智能不是简单的信息化和自动化，围绕人工智能的技术和管理创新，在“数智”驱动的管理决策过程中出现了一系列新的挑战，需要信息系统领域的学者关注和解决，例如，如何设计和创新更加有效的人工智能算法和模型，如何发现和总结管理决策过程中人工智能与管理决策者之间的行为规律，在人工智能赋能的情况下有哪些组织、生产、销售、物流等方面的最佳创新实践？

•         新时代管理决策实践与人工智能相结合已形成众多有价值的科学问题，本Track旨在汇聚信息系统领域的优秀学术研究成果，从设计科学和行为科学范式讨论上述问题的解决方案和理论规律。

•         人对各类信息系统的使用行为和互动方式一直是信息系统学科的重要研究领域之一。随着以机器人和人工智能为代表的各种新技术的快速发展以及这些新技术在工作场所和日常生活中的广泛使用，这一课题将继续成为一个重要的研究领域。本分论坛程侧重于针对在组织管理、商业和社会环境中，人与计算机、互联网、机器人、人工智能等新技术的交互方式和用户行为的相关研究，以提高我们对人机人智交互界面的理解。

•         随着人工智能技术在社会经济和人民生活等领域的普遍应用，越来越多的行业和企业正在应用人工智能技术变革商业模式、创新产品和服务方式，通过人工智能赋能竞争战略。零售企业通过人工智能技术匹配消费者偏好，提供独特的个性化购物体验；餐饮企业通过机器人技术提供点餐送餐服务，减少与员工的人际接触；电商企业应用人工智能来提供7*24全天候客户服务，减少用户等待时间。人工智能技术在各行各业的应用极大改变了用户的行为模式，很多人习惯于智能算法的推送、习惯于机器人的智能服务、习惯于人脸识别和语音助手……但是，用户在享受个性化、智能化带来的便利的同时，其对于个人隐私安全、算法公平等问题的担忧也对他们的行为带来了影响。人工智能对用户行为的影响研究正在成为信息系统、营销科学等领域的研究热点。

•         智能时代，社会化媒体的智能化和泛在化等新特征日趋明显，显著改变了企业、用户与人工智能之间的互动、沟通、共创以及社交的方式，重塑了电子商务的新格局。近年来，以精准营销、个性化推荐、智能客服、集体智慧/众包、人机协作、价值共创、社会网络、社会认同、用户生成内容等为代表的具有智能化、社会化特征的技术手段在电子商务领域中发挥着越来越重要的作用。社会化媒体与智能商务的相关研究正在成为信息系统领域的研究热点。

•         新一代人工智能技术不断嵌入经济社会各个领域，成为推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革的重要驱动力，加速人类向智能社会迈进的步伐，有效地推动了数字化与智慧管理水平，也带来安全、伦理、隐私等一系列问题。在此背景下，保持人工智能技术研发、应用管理与治理之间的平衡越来越重要，国家也正在大力推进人工智能社会实验和加快智能社会治理实验基地建设。本分论坛重点人工智能技术在智慧商业、智慧医疗健康、智慧金融、智慧能源、智慧交通、智慧养老等领域场景中的典型应用及相关治理问题。

•         信息技术与企业业务的交汇融合引发了数据的飞速增长，而数据作为战略资源和核心竞争力深刻影响企业发展。随着大数据在各行各业的加速渗透，企业管理决策对于数据驱动方法提出了一系列新的挑战。一方面，新的信息技术为商业模式赋能，拓展延伸了企业业务边界，使得企业管理决策复杂化。另一方面，数字化管理为企业累积了大量数据并改变传统的管理决策过程和方式，为大数据活用重塑企业商业价值提供了可能。因此，数据驱动方法正在成为在复杂业务情形下支持企业管理决策的重要选择。

•         企业风险预警是防范化解金融风险的重要部分。在复杂严峻的国内外形势下，企业不仅面临其自身以及所处行业和局部地区环境带来的风险，同时还面临着来自更大范围的国家博弈和国际贸易与金融网络传导带来的风险。本分论坛旨在探讨如何整合企业内外部数据、国家相关部门数据、互联网数据等资源，采用更为智能化的研判手段，将微观主体行为和企业风险表现贯穿起来，完整呈现风险起源与演化过程，对企业在经济运行、技术创新、生产服务和合规遵从等方面面临的风险进行及时有效的监测和预警，使数智化方法服务于企业决策和政府监管。

•         共议在学科交叉与融合大背景下，信息管理工作如何与系统工程学科融合，进而推进传统信息管理领域的守正与创新，尤其是如何运用大数据和人工智能技术推动信息分析活动，探讨信息管理与系统工程领域之间的合作融合新机遇。本分论坛主要面向信息管理、信息分析、图书情报与档案领域征稿。

•         数据驱动和AI赋能的用户行为分析是开展多场景个性化服务的重要基础，是信息管理与信息系统领域的前沿问题之一。本分论坛的研究议题包括但不限于：机器学习和深度学习技术在行为研究中的应用，文本挖掘与情感分析技术在行为科学研究中的应用，大数据处理、管理与智能服务，数据驱动的行为决策与预测，数据挖掘与知识服务，AI赋能的信息技术行为研究，信息行为与管理决策，数据和AI驱动行为科学和服务科学研究中的其他问题。

•         数智化时代，以推荐系统、个性化定价、智能调度、智慧招聘等为代表的各类人工智能算法得到了广泛应用。这些算法在提升企业运营效率的同时，也出现了诸如大数据杀熟、诱导沉迷消费、招聘歧视、算法崇拜等一系列突出问题。由于算法通常具有“黑盒”特征，如何深入理解算法内在逻辑以及算法与组织管理、人的行为等的交互作用机理，如何坚持主流价值导向规范算法设计、促进算法应用向上向善、保障算法安全，是数智化时代信息系统创新与管理的重要问题。

•         心理健康问题已经成为我国经济社会发展过程中必须面对的重要健康问题，但是我国心理健康领域的医生有很大缺口，使得很多患者无法得到有效的干预和治疗。随着信息技术，特别是以大数据、云计算、人工智能、物联网、机器人、5G网络、智能设备、社交媒体等技术为代表的新一代信息技术蓬勃发展，持续产生革命性应用。如何将这些信息技术应用于心理健康管理领域，包括但不限于心理疾病的精准筛查、诊断、干预和治疗，进而提升我国心理健康管理的数智化水平成为重要的议题。

•         本分论坛重点关注随着人工智能、云计算以及虚拟现实等新技术的涌现，社会技术系统如何更好地赋能数智时代的社会治理并推动一系列可持续发展目标。研究议题包括但不限于：信息系统促进数字公平、信息系统消弭数字鸿沟、信息系统增进社会包容、数智赋能的集体记忆建构、文化遗产智能计算、ICT驱动的社会创新、数字人文基础设施建设、算法治理与信息推荐、信息系统与公共文化服务、信息系统与易感群体、信息系统的社会影响力评估。

•         自十九届四中全会首次将数据列为生产要素以后，中共中央国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》、《十四五规划和2035年远景目标纲要》中均提出了关于加快培育数据要素市场等方面的战略要求。作为国家战略，数据要素的市场化配置将对发展数字经济和完善现代化治理体系产生深远影响。

•         数据如果不能有效地在企业间流通，也就无法充分发挥作为生产要素的作用。目前，我国对于数据要素的流通规律和管理方法的认识和实践仍处于探索期。究其原因，这是因为数据与传统生产要素存在许多特殊之处，导致数据在交易过程中存在“确权难、定价难、入场难、互信难、监管难”等   “五难”瓶颈，因此在数据要素的流通规律、市场价格的形成机制、数据要素的供给和需求基本理论、数据要素流通的关键技术和管理方法等方面亟待实现突破。

•         本分论坛将结合我国数据要素市场体系建设的战略目标和实践需求，密切关注全球学术研究前沿。计划采用工作坊的形式，在一整天的时间内覆盖学术报告研讨、参观上海数据交易所、业界圆桌分享等丰富环节和形式。特此邀请关注数据要素市场培育和发展的专家学者踊跃投稿。论坛鼓励采用不同研究方法和范式，对于数据要素市场的机制创新和经营管理开展研究。论坛评选的优秀稿件将推荐到《工程管理科技前沿》专刊。

•         随着互联网、云计算和大数据技术的发展，“数字化平台”作为一种重要的商务模式在经济生活中起到越来越重要的作用。一些平台企业凭借平台商业模式获得巨大的竞争优势，很多传统企业也积极向平台模式转型。平台通常被认为是一种由平台/核心企业进行调节并支持交易的多边市场，目前关于“数字化平台管理”的研究方兴未艾。分论坛将围绕本届年会关于信息系统创新与管理的主题，着重探讨数字化平台环境下的平台战略、平台经济、平台治理、平台创新、平台机制设计、平台运营与优化、平台价值共创、平台生态系统、平台技术架构等前沿课题，通过思想交流与碰撞，解决数字化平台管理领域的重大理论与实践问题。

•         随着大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的兴起，数字经济蓬勃发展，正在引领未来新经济的形态，并深刻重塑世界经济和人类社会的面貌。同时，技术的发展与应用正在逐步影响人们生活的方方面面，譬如人际交往、工作、购物等，进而改变着创造和交换价值的方式。从我国目前面临的机遇来看，数字经济已经成为我国经济弯道超车、社会进一步发展和壮大的主要发力手段和关键战略路径。目前我国数字经济特别是新兴的信息技术正以前所未有的速度和规模改变着我们的生活和社会，并带来了巨大的机遇。同时，新兴数字技术的深度普及和数字经济业态的创新发展也带来了安全风险和治理问题。

•         在数字化的进程中，数据是影响决策的重要因素。以数据驱动的运营与管理已广泛应用到消费者分析、个性化服务和营销预测分析中。同时，诸如边缘计算这类新技术正越来越多地出现在智能设备、生产线和交通工具上，并在复杂的环境中，创造出令人耳目一新的业务模式，以及丰富多彩的应用场景。在这一过程中，数据已成为创造个人价值和社会价值的重要战略资产，而如何处理这些数据将极大地影响我们实现可持续发展目标的能力。

•         数据是多层面的，数据的使用不仅影响到贸易和经济发展，而且还影响到人权、和平与安全。此外，数字化变革中我们还需要评估个人的权利与集体的利益，并关注不平等和偏见增加的风险。如何以开放、包容、负责任的态度，为世界搭建起互通有无、合作共享、可持续发展的平台与服务，仍然是学术界和企业面临的一个根本挑战。从总体上看，我们依然处于数字时代的早期阶段，对于如何应对数字挑战，我们的问题比答案更多。因此，我们需要从方法、理论、实践应用上更深入的理解以数据驱动的行为决策和可持续发展。

•         本Track旨在介绍运用数字技术为构建低碳、高效、可持续发展的未来注入创新动能的理论创新和实践应用，并阐述如何借助数据驱动的行为决策分析，制定适合各行各业自身需求的数字化转型策略，以推动业务持续发展、经济持续繁荣的目的和价值。

•         我们欢迎大家提交原创手稿，以推进从方法论、经验学、理论和概念上理解数据驱动行为决策的相关机遇和挑战，以及它如何提高决策的灵活性和效率，确保包容性和公平性，并在可持续发展与数字化变革等领域实现价值创造。手稿必须具有强烈的理论和实践意义。

•         5G、人工智能、物联网等作为信息技术发展的引擎，也为信息传播领域带来了变革。各类自媒体、新媒体的出现模糊了传统媒体与信息受众的界限，用户在各类社交媒体上是信息的生产者也是消费者。伴随着信息的高速传播，虚假信息传播的问题也日益凸显。数智跃迁时代，围绕着智能媒体与信息传播，有以下方向值得研究：基于多模态数据的智能算法、智能媒体时代的信息传播与生态治理、智能信息传播的伦理与安全、人与智能媒体的情感交互等。

•         能否及时有效地应对突发公共危机事件，是检验政府管理和企业决策水平的重要标志之一。近十年来，迅速发展的人工智能技术为大数据时代下重大突发公共危机事件的数据管理及智能决策系统建设带来了新机遇和新挑战。对政府政策和企业决策制定者而言，合理的智慧决策系统是实现高效、可靠的突发公共危机事件管控的重要工具，能够有效维护特殊时期公众情绪与经济发展的稳定。

•         本专题重点关注信息技术赋能健康医疗和养老过程中的实践和理论问题，围绕智慧医养这一国家重大时代需求，探索信息技术与健康医疗、养老的相互融合和交叉。研究议题包括但不限于：老年人网络行为（技术接受、使用和扩散）研究，个性化医疗/养老服务，医疗/养老大数据分析，平台适老化建设，基于智能设备/可穿戴设备的健康管理，远程医疗，智慧医院，重大公共卫生事件下公众情绪演化和干预机制，健康/养老知识管理，健康/养老数据隐私和保护，基于区块链的医养数据治理与共享，智慧医养生态系统治理。

•         金融科技借助丰富可靠的金融数据，深入打通产业数字化环节，将有效助力于信用风险数字化管控，变革传统信用风险监控模式，提升风险监管效率与监管质量。信用风险监管是提升信贷管理精细化水平、筑牢信用风险防控基础的关键环节，强化科技赋能，创新信用风险监管模式已成为趋势所向。如何充分发挥金融科技的赋能作用，有效拓展信息挖掘的深度和广度，结合人工智能、大数据等技术，进行信用风险评估分析和监管创新应用，成为新一轮的机遇和挑战。

•         国家《十四五规划和 2035   远景目标纲要》提出了“加快数字政府建设”的新要求，从中央到地方的政府治理数字化转型方兴未艾，创新案例层出不穷，政府治理和决策模式面临转变，基于多源异构数据的政策推演和政策智能成为新热点。

•         随着各国脑计划的实施，神经科学理论和方法得到快速发展。无创神经科学技术在管理学、经济学等学科的应用，已经形成了神经管理学、神经经济学等交叉研究方向。神经科学研究方法在揭示大脑加工机制、探测内隐心理变量、追踪决策过程等方面具有明显的优势。在管理学研究中，目前已经有不少研究关注于通过神经科学技术来驱动管理学研究，衍生出了神经信息系统、神经营销学等研究方向，推动了信息系统管理和营销理论的发展。

•         随着信息技术和数据科学的不断发展，研究问题和研究背景的学科交叉性不断增强，使用恰当的研究方法对提升研究人员的科研素养、研究规范以及学科发展具有重要意义。在信息管理与信息系统领域，需要正确的研究方法包括问卷调查法与结构方程模型、计量经济模型、实验研究方法、质性研究方法、设计科学研究方法等。了解正确的信息管理与信息系统常见的研究方法，并且掌握正确的信息管理技术的研究，才能够对信息管理、大数据研究、数字经济和情报服务等问题进行有效分析，并为决策者提供决策支持。

•         本Track旨在提升学者们正确的应用不同研究方法在信息管理与信息系统中开展相关研究，为提升国内学者对信息管理与信息系统研究方法的深入理解提供进一步参考。

•         我们欢迎大家提交原创手稿，以推进从方法论上理解信息管理技术在大数据研究、数字经济和情报服务等领域的相关机遇和挑战。手稿必须具有强烈的理论和实践意义,优秀论文将收录《信息资源管理学报》专刊（栏）。

•         《Data   Intelligence（数据智能）》是计算机科学、信息科学、数据科学和人工智能等交叉领域的全英文国际期刊，由中国科学院文献情报中心和MIT   Press联合主办。主编由语义网创始人之一、美国伦斯勒理工学院Jim Hendler教授，中国科学院文献情报中心张智雄教授和UT-Austin Ying   Ding教授、东南大学漆桂林教授共同担任。目前，该刊为EI检索，并在积极申请SCI收录。

•         为了吸引管理信息系统领域的高质量研究，《Data Intelligence》杂志拟借助CNAIS的良好平台，开通管理信息系统专栏。现面向广大学者征稿，优秀稿件将在上海外国语大学举办的CNAIS2022会议工作坊上进行交流。本次管理信息系统专栏以“数智化时代的管理信息系统研究”为主题，邀请感兴趣的专家和学者投稿和参与研讨。

•         一方面，大数据、人工智能、工业互联网、物联网、区块链等新一代信息技术正在改变和扩展管理信息系统的研究对象、研究范式、研究方法。另一方面，新一代信息技术或数字技术的应用与所处的管理情境密切相关，管理信息系统理论创新的新概念、新思想、新理论与情境化的联系变得越来越紧密。中国经济数字化转型加速，数字经济创新跃居全球前列，数字技术与实体经济深度融合，为探索中国情境的管理信息系统理论提供了大量的前沿实践基础和观察机会，实现中国情境的管理信息系统理论创新成为当前中国管理信息系统研究学者面临的新挑战和新机遇。本专栏聚焦中国情境的理信息系统理论探索。

    近年来，信息科学、高性能计算和人工智能推动了社会科学、经济学、工程和管理领域的交融与跨学科研究。一方面，各行各业和企业积累了大量的数据；另一方面，数据智能带来了产业逻辑和机制的革命性创新。因此，信息系统与数据科学研究需要探索各种跨越学科界限的复杂社会与经济系统，并提出更灵活有效的管理策略与解决方案，产生新知识并推动管理创新。

    《管理学报》杂志信息与知识管理领域专栏旨在为研究人员和从业人员在信息科学、计算、人工智能、管理学、经济学和社会科学的交叉领域增进知识提供服务，为及时分享、交流与传播高水平和热门交叉科学问题提供一个有效的平台。具体而言，本专栏2022年预计将发表涉及但不限于信息系统与数据科学驱动的管理、创新、广告与营销、能源、健康、经济学、社会学和元宇宙等多个交叉学科领域的理论、方法或应用的前沿原创跨学科研究。

    欢迎各位同行积极赐稿，CNAIS会议择优后将进入《管理学报》杂志的“快车道”审稿阶段，并于2022年见刊。