本文系统阐释人工智能如何在不确定环境下完成决策：以效用最大化与风险最小化为目标，结合规则、监督学习、因果推断、强化学习与混合范式，构建“建模—训练—评估—部署—反馈”的闭环；通过多目标权衡与可解释性保障实现可采纳的策略；以MLOps/DecisionOps与人机协同确保工程可控；在推荐、供应链、风控与医疗等场景中，国内外平台各具优势；并以NIST与Gartner为框架与趋势指引，强调治理与未来的因果+RL、LLM辅助与边缘实时化方向。

本文系统阐释人工智能如何在战略、战术与运营层辅助决策，核心在于以数据治理为底座，结合预测分析、因果推断与处方性优化，将洞察转化为可执行动作；通过人机协作与可解释性提升采纳度，并以MLOps与AIOps监控质量与漂移；在场景落地方面，覆盖供应链、营销与风控等关键领域；平台选型需综合安全与合规、生态与部署模式，国内平台在本地化与私有化更具优势，国外平台在开源生态与跨云支持更成熟；最后强调偏差治理与隐私合规，趋势指向决策智能平台与生成式AI赋能的人机协同自治。