金融市場是一個復雜的巨系統，其決策問題呈現出動態化、多元化趨勢的同時，對決策環境也提出了更高的要求。決策劇場以其群決策、可視化、人機協同的特點在面對復雜性問題時具有獨特優勢然而，現有的決策劇場一方面并未充分考慮金融領域的特殊需求，另一方面存在“大數據—小數據”、決策范式單一和人機協同深化不足等問題，尚未在金融場景中有較好的應用。針對上述問題，本文首先以金融領域為決策情境，補充了決策劇場在新領域的應用，擴大了決策劇場應用范疇。其次，提出了面向金融場景的數智賦能決策劇場架構，有較好的應用。針對上述問題，本文首先以金融領域為決策情境，補充了決策劇場在新領域的應用，擴大了決策劇場應用范疇。其次，提出了面向金融場景的數智賦能決策劇場架構，為金融領域提供了新的決策解決方案，以期推進決策劇場相關研究的改進與創新。

作者簡介:孟永強，天津大學管理與經濟學部助理教授，博士，研究方向：復雜管理系統，大數據金融，金融工程，金融風險管理。

如何進行決策是人類社會發展一直面對的問題。在金融市場中，大量微觀異質參與個體的適應性行為和交互行為導致了其內部演化規律復雜，進而使得整個金融系統呈現復雜性。過去由于難以觀測到個體參與金融活動的行為及其可能驅動因素的微觀數據，也沒有相應的數據分析能力去對其行為進行建模，因此從復雜系統的角度來看更多地停留在認識論層面。受制于有限的信息，往往會導致決策的失誤風險不斷加大。在大數據環境下，理念假設、方法流程、決策主體、領域情境等決策要素不斷革新，進而帶動決策范式的轉變形成大數據驅動的新型決策范式[1]。而決策范式在發生更迭的同時，也對決策環境提出了新的要求，如何在大數據情境下實現更深層次的人機協同成為解決復雜性問題必須考慮的問題。

決策劇場是以可視化技術、仿真技術為基礎，將決策方案進行可視化協助多個決策者進行復雜性問題決策的軟硬件一體化環境。全球首個電子決策劇場由美國亞利桑那州立大學公共決策實驗室于 2006年面向森林資源治理問題牽頭進行建設[2]。其中參與決策的人員包括專家學者、政府官員以及當地居民代表等，由于其知識水平和專業背景各有不同，決策過程中如何有效溝通交流進而達成共識是需要解決的核心問題之一。該決策劇場以可視化的形式對需要進行決策的森林治理問題進行三維動態演示，將不同的視覺信息表現形式對比來看，決策劇場采用視頻展示在認知的一致性、深刻性和有效性方面均優于文字與圖片。這種以可視化展現決策方案的手段極大提升了獲取信息的效率，同時給予決策者深刻與意想不到的洞察力，進而提升了決策者的決策水平。目前，決策劇場以其可視化、人機協同、群決策的特點逐漸受到了各界的關注，已經在城市規劃[3]、環境治理[4]、資源分配[5]、用戶分析[6]、創新評價[7]等方面展現出實際應用價值。

但同時，有關決策劇場的研究與應用還存在有待改進之處：第一，決策劇場在進行決策時存在“大數據—小數據”問題[8]。現有的決策劇場依賴于數據可視化，在數據指標較少時，決策中心的環繞屏幕可以全部進行展示，而在面臨海量多元異質數據和眾多決策指標時，考慮到數據的可獲性、時效、成本以及人類的閱讀心理、語言能力等眾多因素影響，人們所面對的數據中可以進行處理的部分通常是很有限的。在海量數據面前，如何以小見大做減法是更為重要和迫切的。第二，現有決策劇場在決策過程中存在決策范式單一的問題。其決策流程本質上是數據可視化提供參考的模型驅動流程，仍然是以專家體系為主導。這種情形下不易發掘在既有知識架構之外的潛隱變化，而一些傳統意義上不可預測和難以獲得的變量組合激增帶來的復雜性也會導致建模困難的問題。第三，人機協同還停留在較為淺層次的階段。實際上決策劇場的設計者在選擇呈現哪些數據或者指標時很可能會根據自身利益選擇偏向自己的指標或者考慮將偏向自己的指標擺在首要地位等，進而影響決策形成道德風險。

結合以上研究動機，本文對現有研究的邊際貢獻主要在于：第一，以金融場景為切入視角，研究了決策劇場如何應用于這一復雜決策情境，補充了新的應用領域。第二，通過拓充系統維度，在原有架構中引入數智體系通過構建融合決策范式和非線性決策流程，有效克服了傳統決策劇場存在的決策范式單一和“大數據—小數據”問題。第三，在原有架構中引入交互體系，通過人機相互評估進而防范傳統決策劇場在決策過程中可能存在的道德風險問題。本文的貢獻不僅在于推進決策劇場相關研究的改進與創新，同時對金融情境下復雜性問題的決策具有重要的現實意義。

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