摘要
企业战略决策支持需要不仅准确的AI系统，还需要具备不确定性意识、风险校准、可解释性和合规治理的特性。本文提出了TRUST-ESD，一个用于应对不确定性的风险校准和治理意识框架。
TRUST-ESD通过以下方法评估可行的反事实策略：
- 预测效用估计
- 规范不确定性校准
- 基于CVaR的下行风险评分
- 风险记忆检索
- 政策即代码治理
- 可解释性与人类监督
与仅通过最大期望效用选择行动的预测方法不同，TRUST-ESD推荐平衡价值、可靠性、风险暴露和合规性的策略。
实验结果表明，与强不确定性意识基线相比，TRUST-ESD在风险调整效用方面提高了7.95%，降低了23.22%的风险暴露，CVaR降低了23.78%，校准误差降低了13.89%，解释的保真度提高了10.90%，合规性提高了9.76%，同时保持了竞争性的预测准确性。
消融实验和案例研究进一步确认，不确定性校准、下行风险评分、风险记忆、可解释性和治理验证共同提升了可信的企业决策能力。
博主点评： 本文提出的TRUST-ESD框架在企业决策支持中引入了风险校准和治理意识的新思路，尤其在不确定性管理方面表现出色，具有很高的实用价值和研究意义。其多维度评估策略为AI在企业中的应用提供了更为全面的保障。