郭曙光

摘? 要：從營銷系統(tǒng)模塊的智能化管理思路出發(fā)，研究了營銷系統(tǒng)的沖突狀況，分析了營銷模塊沖突的解決路徑。分別從數(shù)學(xué)模型的運用和人工智能技術(shù)的運用進行了研究 。并對營銷模塊的博弈論方法進行了分類介紹。最后對營銷沖突的智能化水平的度量進行了分析。

關(guān)鍵詞：營銷模塊;沖突管理;智能化;度量技術(shù)

一、引言

現(xiàn)代營銷系統(tǒng)特別是國際營銷系統(tǒng)往往會受沖突問題的困擾。沖突問題基本上是營銷系統(tǒng)智能化管理的難點。因為沖突問題大多是非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜問題，而不是結(jié)構(gòu)化的流程型問題。現(xiàn)代營銷系統(tǒng)由于逐步實行模塊化管理，大大提高了智能化管理的可能性。但營銷模塊化仍然沒有很好的實現(xiàn)智能化管理的有效性。筆者對這個問題進行了相關(guān)研究。

二、營銷模塊的沖突問題分析

營銷系統(tǒng)實施模塊化管理的歷程較短，各個方面的理論和實踐經(jīng)驗較少。模塊化對于流程化和結(jié)構(gòu)化的系統(tǒng)具有較好的效果。但是模塊化對于非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜知識處理缺乏較好的解決方案。營銷系統(tǒng)的沖突問題范圍廣泛。主要的沖突問題包括法律沖突、制度沖突、文化沖突等等?，F(xiàn)有的沖突解決方案和途徑主要是由人來實現(xiàn)的。這就為營銷系統(tǒng)沖突的智能化管理提供了研究空間。

營銷模塊化的沖突管理目前還沒有較好的研究路徑。筆者認為營銷系統(tǒng)在實施模塊化的初期就要為沖突管理預(yù)留設(shè)計空間。營銷模塊化的品種和思路在不斷發(fā)展，已經(jīng)從有形資產(chǎn)領(lǐng)域向無形資產(chǎn)領(lǐng)域轉(zhuǎn)變。營銷系統(tǒng)的模塊化過程不僅是沖突的發(fā)現(xiàn)過程，而且也是沖突的解決過程。智能化的物流管理不僅要能夠發(fā)現(xiàn)沖突，而且要管理沖突，乃至解決沖突。

目前，關(guān)于沖突問題的解決方案很多是從博弈論的角度出發(fā)。引入了人工智能的博弈論可以快速的運用計算機來解決問題。但是相關(guān)的數(shù)學(xué)模型還是需要專家去構(gòu)建。也就是說相關(guān)的數(shù)學(xué)模型的建立還是沒有實現(xiàn)人工智能。也就是營銷物流系統(tǒng)的流程處理模塊可以較好的處理流程沖突，但對于非流程型的沖突無能為力。流程型沖突時低層次的沖突，大多屬于物理系統(tǒng)的沖突類別。物理系統(tǒng)的沖突可以比較容易的建立數(shù)學(xué)模型。

非流程型的沖突往往很難建立數(shù)學(xué)模型。沒有數(shù)學(xué)模型的沖突問題肯定不能運用博弈論的方法。而且，目前的國際營銷物流系統(tǒng)是開放的，具有動態(tài)的沖突問題邊界。也就是，很多沖突屬于無邊界的沖突。這種無邊界的沖突也是難以建立一般數(shù)學(xué)模型，也是難以運用傳統(tǒng)博弈論方法。

另外，還有一些發(fā)散型的沖突沒有解決方案，也就是沖突問題在一定時間內(nèi)不收斂，導(dǎo)致沖突問題在一定時間內(nèi)無解。這也沒有辦法來運用博弈論。

三、物流模塊沖突的解決路徑研究

（一）營銷物流模塊沖突的非結(jié)構(gòu)化問題解決路徑分析

既然一般的結(jié)構(gòu)化的沖突問題具有較好的解決基礎(chǔ)和路徑，那么對于非結(jié)構(gòu)化的沖突問題就可以向結(jié)構(gòu)化沖突問題轉(zhuǎn)化。非結(jié)構(gòu)化的沖突問題往往具有難以理解的語義問題。也就是計算機看不懂相關(guān)的具體沖突問題。這就對人工智能提出了更高的要求。要求針對物流模塊沖突的人工智能具有更高層次的學(xué)習(xí)能力，特別是深度學(xué)習(xí)能力。筆者提出要加大營銷系統(tǒng)初始模塊化的人工智能設(shè)計和規(guī)劃。提高人工智能的運用層次可以更好的應(yīng)對營銷模塊化的沖突。尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的引入對于營銷沖突的學(xué)習(xí)機制有較大幫助。越是非結(jié)構(gòu)化程度高的沖突問題，就對智能化的要求越高。物流模塊化的過程本身就是解決非結(jié)構(gòu)化營銷系統(tǒng)一般問題的輔助手段，但很多具體問題不能得到解決。非結(jié)構(gòu)化的沖突往往可以預(yù)測，可以統(tǒng)計。非結(jié)構(gòu)化沖突的語義理解需要人工智能的結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)能力。而目前人工智能的深度學(xué)習(xí)能力普遍不好。這就讓營銷模塊的沖突形成了等待。這種等待是一個具體行業(yè)對公共技術(shù)平臺的等待，屬于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的正常情況。

（二）系統(tǒng)動態(tài)邊界沖突問題的分析

現(xiàn)代營銷系統(tǒng)往往是不具有固定邊界的。業(yè)務(wù)范圍具有動態(tài)的特征。沖突的發(fā)生與發(fā)展也具有隨機的特征。在時間上沖突隨機發(fā)生，在業(yè)務(wù)領(lǐng)域上沖突也隨機發(fā)生。這種沖突的隨機性具有多維度的基本特征。開放的動態(tài)邊界，為我們運用博弈論設(shè)置了障礙。目前，虛擬最小遺憾算法在博弈論中有所運用，提高了人工智能的應(yīng)用水平。模糊數(shù)學(xué)、灰色系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論工具都可以較好的運用于動態(tài)邊界的沖突問題。但是由于邊界是動態(tài)的，沖突的隨機性具有多維特征。沖突的捕捉具有更高的難度。沖突捕捉難度的提高是沖突問題處理的第一道難關(guān)。這對于面前的人工智能的管理和應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。

機器學(xué)習(xí)的理論可以解決部分人工智能系統(tǒng)的知識庫問題。知識庫的邊界是開放的。知識庫的運用可以解決基本的常用工具需求。一般的普通沖突基本可以用人工的方法去構(gòu)建。知識庫的圖譜，目前已經(jīng)是成熟的技術(shù)路徑。知識庫的圖譜不是人工智能的難點。自然語言的理解仍然是智能管理的難點。由于邊界沖突問題本身就可能是語言沖突，所以自然語言的處理是個關(guān)鍵問題。這是通用技術(shù)的問題。

（三）系統(tǒng)沖突的博弈分析

營銷系統(tǒng)的博弈，根據(jù)營銷系統(tǒng)的復(fù)雜程度可以劃分為六類。根據(jù)營銷系統(tǒng)的變化發(fā)展的速度，可以分為模塊化靜態(tài)博弈和模塊化動態(tài)博弈。根據(jù)營銷系統(tǒng)信息的屏蔽程度，可以分為模塊化完全信息博弈和模塊化不完全信息博弈。根據(jù)營銷系統(tǒng)內(nèi)外的合作程度，可以分為模塊化合作博弈和模塊化非合作博弈。這些博弈論的具體方法都有很好的數(shù)學(xué)模型來支持。這些數(shù)學(xué)模型的運用基本上可以運用智能化的方法。這些都是常規(guī)技術(shù)。

四、營銷系統(tǒng)沖突的智能化管理的度量問題

由于目前人們對營銷系統(tǒng)智能化管理實踐和理論還沒有很好掌握，而且智能化平臺技術(shù)還沒有發(fā)展到很高的水平，所以目前的營銷系統(tǒng)智能化管理的實際水平還很低。這就需要我們對營銷系統(tǒng)的智能化管理進行度量。這個度量技術(shù)目前還有很多研究的空間。多度量技術(shù)的研究可以更好地促進智能化物流管理系統(tǒng)的規(guī)范化。因為營銷系統(tǒng)的供應(yīng)鏈的特征，所以各個營銷模塊的智能化管理水平必須匹配和協(xié)調(diào)。營銷系統(tǒng)智能化的度量技術(shù)為供應(yīng)量的協(xié)調(diào)運作提供了基礎(chǔ)性根據(jù)。因此，筆者認為營銷模塊的智能化管理水平很大程度上取決于智能化度量技術(shù)的水平。

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