近日，信息系统领域全球最顶尖学术会议之一的国际信息系统与科技大会（Conference on Information Systems and Technology, CIST 2023）在美国凤凰城成功举办。
长江商学院科技与运营教授、企业家学者项目学术主任、数字化转型研究中心主任孙天澍教授的合作论文《消费者搜索和动态偏好：基于深度学习的计量经济学模型》（Consumer Search and Dynamic Preference: A Deep Structural Econometric Model）获大会最佳论文奖。
孙天澍教授成为近十年内唯一一位两度获得该奖项的华人学者。
此次国际信息系统与科技大会主题为“数字时代的领导力：驾驭不确定性与变革”（Leadership in the Digital Age: Navigating Uncertainty and Change）。作为信息系统与科技领域的国际顶尖会议，该会议每年聚集来自全球各地的顶尖学者，针对数字化时代的不确定性、变化及机遇等重要议题开展研讨。
获奖论文由孙天澍教授与明尼苏达大学卡尔森管理学院宋一丞教授合作完成。该论文创造性地提出首个动态搜索模型——“
消费者偏好动态搜索模型”（Consumer Preference Transformer, 以下简称为“CPT动态搜索模型”)，该模型创新跨界融合了人工智能中的深度学习方法（深度神经网络）和经济学与营销学中的消费者需求结构计量模型，能够解释和预测消费者在信息搜索和购买过程中的动态需求变化。
人工智能领域的深度学习方法在描述和预测数字经济中消费者动态搜索和需求转化过程时，面临模型构建和可解释性的挑战。
一方面，深度学习模型并不直接描述消费者的决策过程并且建模，而将消费者动态需求当作隐性变量，缺乏直接的可解释性；并且深度学习方法通常只能对消费者搜索及转化链路上的单一节点进行预测和汇总，而消费者的动态搜索行为往往是前后连贯、相互关联的，由于缺乏对消费者行为的动态捕捉，黑盒模型无法准确展示消费者的真实行为，并解释消费者动态变化的需求和对决策过程进行预测。
另一方面，传统经济学与营销学已经沉淀出针对消费者行为的基本理论，但是在利用结构计量模型时缺乏手段对于消费者动态变化的搜索行为和需求迭代进行建模，也无法充分利用数字经济时代的行为大数据，有效拟合和描述消费者的变化需求，也很难实现基于模型与现实行为的偏离程度，通过大数据不断迭代和优化模型。
在此次获奖论文中，孙天澍教授与合作者
首次将人工智能领域的
深度学习
方法与经济学营销学中的结构计量模型巧妙结合，提出“CPT动态搜索模型”。CPT模型不仅结合两个领域的方法论优势，还衍生出两个额外特征：
第一，CPT模型第一次可以表达在消费者在搜索链路中逐步形成消费者偏好，更符合消费者购物时的真实决策过程——消费者一般会在搜索和对比的探索过程中逐步形成对商品的偏好（比如购买电子产品时消费者通过搜索不断收集信息和迭代偏好）；
第二，消费者偏好的结果能够随时间动态变化。
基于人工智能和计量经济模型间巧妙的“跨界联姻”，以及真实大数据的验证，研究表明，
CPT
模型在预测消费者点击和购买行为方面分别优于目前最先进的
深度学习
和结构
计量经济学
模型，且能给出模型解释性和动态需求变化的洞察，也可以用来模拟不同推荐系统策略的优劣。
我一直相信只有更好地理解消费者，才能更好地服务消费者，通过人工智能，大数据和结构计量模型的结合可以把更好的商品和更精准的信息匹配给消费者，从而为商家，平台和数字经济创造价值。
对平台和商家来说，CPT动态搜索模型是一个有意义的创新，因为它可以帮助企业理解和预测消费者搜索过程中动态变化的需求，并模拟不同商品和信息推荐策略带来的实际效果，从而改善用户消费体验、提升数字经济中的服务效率。
——孙天澍教授
孙天澍教授简介
孙天澍教授现任长江商学院科技与运营教授，企业家学者项目学术主任，数字化转型研究中心主任。在加入长江前，他是美国南加州大学Robert Dockson讲席教授，并获终身教职，同时兼任商学院与计算机系教授和博士生导师。
孙天澍教授的研究聚焦在企业数字化转型，包括数字化战略，数字化组织和数字化科技，在中美顶尖企业有丰富的工作经历与合作实践（如Facebook，Adobe，阿里巴巴，网易等）。他的学术研究和产业实践尤其关注技术与商业的交叉融合—特别是大数据，云计算，物联网和人工智能如何持续的改变零售，金融，制造，物流，医疗和企业服务等行业。
孙天澍教授曾受邀在哈佛大学、麻省理工学员、宾夕法尼亚大学沃顿商学院、芝加哥大学、斯坦福大学等全球顶尖学府以及国际顶级学术会议上发表八十多场学术演讲，并在Facebook（现为Meta）、谷歌、 Snapchat、领英、优步、阿里巴巴、中信集团、人民日报集团等顶级机构做数字化转型、大数据和平台战略的邀请分享和培训。
孙天澍教授的研究论文发表在信息系统、机器学习、经济学和商学院国际顶级期刊与会议，获得16项最佳论文奖，其中包括芝加哥大学颁发的Wittink Prize年度最佳论文奖，以及USC颁发的年度最佳教授奖(Golden Apple Award)。
孙天澍教授同时担任多个国际顶级期刊常务和客座编委(MS, ISR, MISQ)和国际会议大会主席(CIST,WEBEIS)，并获得多个顶级机构的研究支持。
孙天澍教授本科毕业于南京大学物理系，在马里兰大学修读物理，电子工程与经济学博士课程，获得信息系统博士学位。
自创校起，长江商学院凭借“学术研究立校”“教授治学”等一系列机制创新，吸引汇聚了一批在世界管理学术界享有盛誉的学者全职加入长江。
学院为教授提供了较为成熟的、具有一定全球竞争力的学术研究平台及生态体系，使得教授能在加入长江后仍然能持续开展前沿性、引领性的研究，不断产生世界级的研究成果，获得全球学术界的广泛认可。
