ABI方法：基于行为经济学本体的风险决策中自动偏差识别

组织决策对成功至关重要，但认知偏差会显著影响风险偏好，导致次优结果。由损失厌恶等偏差驱动的损失风险寻求偏好带来了挑战，并可能导致严重的负面后果，包括财务损失。本研究引入了ABI方法，这是一种新颖的解决方案，旨在通过自动识别和解释决策过程中的风险寻求偏好来支持组织决策者。本研究通过使用行为经济学中的累积前景理论（CPT）自动识别和解释风险寻求偏好，做出了新颖的贡献。ABI方法将理论见解转化为可操作的实时指导，使其可供更广泛的组织和决策者使用，而无需专业人员。通过将CPT概念转化为商业语言，该方法促进了广泛采用，并增强了具有深度行为洞察的决策过程。我们的系统文献综述发现了现有方法中的显著空白，特别是缺乏具有自动识别风险寻求偏好具体机制的自动化解决方案，以及缺乏用于识别和解释风险偏好的正式知识表示（如本体）。ABI方法解决了这些空白，为决策研究和实践做出了重要贡献。此外，它能够自动收集带有风险偏好的历史决策数据，为增强战略管理和长期组织绩效提供宝贵见解。一项实验初步证明了其在帮助决策者在损失领域决策过程中识别其风险寻求偏好方面的有效性。