智能化决策，又称为智能决策支持或AI决策系统，是指利用人工智能技术（包括机器学习、深度学习、规则引擎、数据挖掘等）对大量数据进行分析处理，以实现快速、准确、最优的决策过程。在商业、医疗、军事、金融等诸多领域，智能化决策都发挥着至关重要的作用。
其主要步骤和特点包括：
数据收集与整合：从各种内部和外部数据源获取数据，并通过数据清洗、标准化等方式整合成可用于分析的数据集。
数据分析与理解：运用统计方法、机器学习算法对数据进行深入分析，揭示数据间的关联性、趋势以及潜在的模式。
预测与模拟：基于历史数据训练模型，对未来状况进行预测，同时构建仿真模型进行决策方案的模拟实验，评估不同决策可能带来的结果。
生成决策选项：根据分析结果和预设的目标函数生成多种可行的决策方案。
优化决策：利用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，寻找在一定约束条件下最优或接近最优的决策方案。
自动执行与反馈：在某些场景下，智能决策系统可以实现自动化执行并实时监控决策效果，根据实际情况动态调整策略，形成一个闭环反馈系统。
智能化决策能够帮助企业及组织提升决策效率，减少人为误差，把握市场机遇，规避风险，从而在竞争中占据优势地位。
