快速消费品市场中基于Agent市场仿真应用探讨

当前,快速消费品企业竞争的日趋激烈,消费者对快速消费品的需求和偏好不断发生着变化,快速消费品市场变得越来越复杂。基于此,笔者首先分析了快速消费品市场的三大特性,明确快速消费品市场属于复杂性系统。其次,探讨了一种全新的基于Agent仿真技术,有效地弥补了传统市场分析方法的不足。同时,此项技术对于分析快速消费品市场这一复杂系统具有很强的适应性。最后,笔者给出了Agent仿真技术在中国快速消费品市场的研究及实践的前景展望。

基于Agent消费者行为仿真计算模型构建

基于Agent消费者市场仿真研究前沿而复杂,目前国内研究较少。为了发展此项研究,构建了基于Agent消费者行为计算模型,通过科学地量化虚拟市场中消费者行为和营销策略关系的内在机理,努力使其达到可计算程度,此模型为未来的仿真模型实现和发展打下坚实的基础。该模型在基于Agent仿真技术背景下,利用效用方程为Agent设置微观规则,通过衡量商品营销组合对消费者的效用,进而达到模拟消费者的商品选择行为的目的。未来该计算模型还需要仿真平台实现以及开展复杂而漫长的验证过程。

生成式人工智能技术如何影响专业型工作?——来自软件工程行业的早期证据

生成式人工智能(AI)技术的发展显著缩小了人工智能与人类认知能力的差距,这一趋势对知识型、专业型工作带来重大影响。本文以软件工程行业为研究对象,分析生成式AI在应用早期阶段对专业型工作的影响效果与机制。研究显示,现阶段生成式AI对专业型工作的冲击有限,对软件开发工作的影响以效率提升为主,距离大规模广泛替代还有较大差距。AI工具在通用型业务场景的效率提升效应最高,在行业属性较强的应用场景中提升效应有限。当应用场景涉及云计算、机器学习等前沿技术能力时,生成式AI工具的表现最差。原因在于,使用生成式AI工具辅助软件开发仍面临训练数据、复杂逻辑、隐性知识、人机交互等制约因素,在理解问题、解决问题、生成代码等环节限制了技术在实际应用中的表现。从长期来看,生成式AI有望推动软件开发工作从单向任务自动化转变为“人机合作”模式,从而实现基于“双向互动”的效率提升。本文的研究结果对未来如何建立专业型劳动者与人工智能技术进步之间的良性关系具有启发意义。