6月23日，喻园管理论坛2026年第48期（总第1192期）在管理学院119教室举行。埃默里大学戈伊祖塔商学院崔若濛副教授受邀到访，作题为《Causal AI: application in last-mile and AI Search: evidence in Reddit》的专题学术报告。本次论坛由张意成副教授主持。

崔若濛是埃默里大学戈伊祖塔商学院信息系统与运营管理副教授，研究方向涵盖平台、零售与供应链中的因果驱动决策、因果推断、因果机器学习及数据驱动建模，研究成果发表于Management Science、Operations Research等国际顶级期刊，长期与亚马逊、阿里巴巴、京东、菜鸟等多家头部企业开展研究与咨询合作。

崔若濛以AI驱动的因果决策研究为主线，结合两项核心成果，系统阐释了因果推断、机器学习与企业运营决策融合的研究框架。她指出，在零售、供应链与平台经济快速数字化的背景下，企业不仅需验证服务的整体效果，更要解决资源有限时的精准配置问题，学术研究需打通因果识别、异质性效应估计与运营优化的全链路，才能真正转化为可落地的管理决策。

报告围绕AI驱动的因果决策研究主线展开。崔若濛指出，数字化背景下企业的核心需求已从 “验证服务效果” 转向 “有限资源下的精准配置”，学术研究需打通因果识别、异质性效应估计与运营优化全链路，才能转化为可落地的管理决策。

在末端配送研究中，崔若濛团队联合菜鸟依托2021 年驿站送货上门试点场景，采用双重差分方法识别服务对消费的因果效应，证实送货上门可通过提升便利性带动用户支出与平台销售增长。基于此，她提出因果AI决策框架，在配送能力、路线约束与公平性要求下，按用户服务敏感度排序配置资源，实现运营效率精细化提升。

针对搜索与内容生态的研究，崔若濛团队以Google AI Overviews与Reddit为场景，依托内容展示政策差异构建双重差分设计。研究发现，AI搜索并非单向 “截流”：经验、观点类内容可通过AI摘要激发用户深度参与意愿，事实类、标准答案型内容则会因AI直接满足需求而降低点击量，内容属性、界面设计与平台转化能力是影响效果的核心因素。

交流环节，学院关旭教授、李建斌教授、杨彦武教授、杨珺教授以及在座的同学们与崔若濛展开了热烈的讨论。崔若濛就老师和同学们提出的问题一一解答，并针对真实业务场景中因果推断方法的落地路径、研究设计中的识别策略与优化框架的实践应用进行了深入分享。本次分享兼具理论深度与实践价值，为在场师生拓展AI时代运营管理与平台经济的研究视野。