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专家智能 (EI) 专门使用专家启发进行估计。一个科学开发的流程，根据现有数据和模型，结合该领域最优秀专家的知识，为管理层提供决策支持。
什么是专家启发
专家启发是一种强大而合法的技术，可以描述不确定性并填补传统研究/方法不起作用或尚不可用的“数据空白”。
专家启发是一个系统且透明的过程，用于引出专家对未知量或参数值的概率相关判断。
专家启发是一种用于优化专家评估结果的跨学科技术。做出贡献的研究学科包括统计学、数学、哲学和心理学。
利用现有数据/统计数据和其他事实，并结合专家的专业经验，创建尽可能客观的整体情况。
专家启发的优点
用于尽管存在不确定性但仍需要根据明确量化的结果和突出的风险做出决策的情况。基于能够经受住反对派严格审查的方法。
数据分析的收益： - 对所要求的内容进行总体评估（数据分析通常只能回答部分问题，受到数据捕获和知识的限制） - 对主题专家的结果给出良好的解释 - 数据运行的结果（由分析师/数据科学家执行的人工智能（机器学习）通常可以被视为“黑匣子”。- 与廉价地生成数据和分析相关（也可以通过说明数据的大小和不确定性来确定数据分析值得进行的地方）相关变量）
与临时使用专家判断相比的优势 - 显着提高专家判断的准确性 - 透明度和可复制性（随时间比较或与其他变量进行比较） - 客观性和正确性（避免已知的心理陷阱和期望的结果） - 清晰的量化结果和不确定性描述。解释结果并优化良好决策的基础。
由于困难而不做出任何判断的选择意味着决策者必须自己做出判断或以关于该主题的辩论为指导，而辩论可能基于（政治）愿望而不是事实和经验。由于决策依据不充分而不做决定也是一种决定（也许是一个糟糕的决定）。
专家启发法的应用
在许多情况下，存在数据有限、来源相互矛盾、理论模型未经验证或变化的过程。这意味着很难根据有限的数据分析做出决策，并且需要专家的知识来了解整体情况，而通过专家启发，无论在哪个领域，这都是以结构化和透明的方式完成的。我们为这项工作提供支持
我们的客户
瑞典福利体系内不正确支付的范围评估
2006-2012 年和 20018-2019 年期间进行范围评估的方法责任。
福利系统错误支付代表团，财政部下属的一个代表团，其任务是打击福利系统和其他相关税收融资或税收补贴系统的过度使用和错误支付。通过其工作，授权必须致力于确保通过这些系统分配的资源仅到达资源预期使用的对象。代表团使命的一个重要部分是对福利系统的不正确支付进行范围研究
控制难民工作的资金流动
2016 年，支持斯德哥尔摩的一个更大的市政府，以控制与难民工作相关的成本和补偿。创建预测模型并准备在预算过程中进行成本评估的结构。预测包括专家和决策者的意见，其中包括新结构的实施以及应用 HUGI 模型来阐明预测和预算中的作用。
使用专家启发法进行家庭医疗保健成本估算
家庭医疗保健的责任计划从斯德哥尔摩县议会转移到斯德哥尔摩市政府。在使用专家启发的专家评估的帮助下，将现有数据和专家知识相结合，得出 2020 年家庭医疗保健成本的估算。这是斯德哥尔摩市和县议会之间税收交换水平谈判的基础。该任务是为 KSL 执行的
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