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  随着生产力的持续发展与科学技术的不断进步,从前“定性”的方法已不足以解决当下的问题,只有为问题“定量”才能找出解决之道。在个人不足以在如此飞速变化的环境中快速、准确地做出决策时,运筹学提供的量化方法能够帮助人类做出更好决策。比如在发达的金融领域出现了定量金融、量化交易,这说明整个世界都在向更微观、更细节、更量化的方向发展,西方常说“Devil is in the details”,翻译成中文就叫“细节决定成败”。中国在上个世纪引进这门科学的时候将“Operations Research”翻译为“运筹学”,我觉得这个翻译很好,但还没有完整体现其背后“量化”的含义。

  尽管中国并未采取集中清缴清欠税收等行动,但随着税收大数据广泛应用,网状、系统性税收风险分析取代了此前个人经验点对点分析,税收征管力度事实上在不断强化,税收征收率在不断提高。以前企业偷漏税可能不容易被发现,但近些年通过税收大数据,税务部门会收到企业风险提示,并跟企业确认,不少企业需要依法补缴税款。

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  1982年初到美国时,我的两个求学方向就是人工智能(AI)与运筹学(OR)。当时我的导师给我们布置任务,构建一个中医的专家系统,其中包括了专家的信息以及中医诊断的方法。那时,互联网还没有出现,构建这样一个系统只能依靠不断地寻访。我们遇到了很多问题,最突出的问题就是,一些中医的诊断方法对于“量”的定义十分模糊,如出现很多“适量”“少许”等字样。我觉得这可能是经验使然,在专家的脑中,“适量”等词汇应是“量化”的结果,但对于外人而言,是难以捉摸的。所以在当时的条件下,构造这样一个系统,数据是不够的。但恰恰是遇到了这些问题,使我对“量化”产生了兴趣,从而投身运筹学的研究。

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