科学网—JCR Q 1期刊JMA主题征稿|探索先进人工智能技术与核心商业职能之间的交叉前沿-Taylor&Francis学术服务的博文

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2026-7-1 13:55

| 个人分类: 数学统计与信息科学 | 系统分类: 论文交流

Journal of Management Analytics (简称 “JMA”) 创刊于2014年，是Taylor & Francis旗下的混合开放获取期刊，由上海交通大学主办。刊载内容聚焦大数据和商用数据分析（big data and business analytics）及其在工商管理、工程管理和医疗管理等领域的应用。JMA在推动学科发展方面具有开创性，是首次提出 Management Analytics 这一名词的国际学术期刊。

Journal of Management Analytics

*ABS 2星

最新影响因子: 3.9

JCR Q1

学科排名：

10/70 SOCIAL SCIENCES, MATHEMATICAL METHODS

134/323 BUSINESS

158/426 MANAGEMENT

最新CiteScore： 7.1

CiteScore最佳分区： Q1

期刊已被SSCI、ESI、Scopus、Ei Compendex、ABDC等核心数据库收录

JMA 的主编由上海交通大学（Shanghai Jiao Tong University）的李垣教授和美国欧道明大学（Old Dominion University）的许立达教授担任。期刊的编辑团队由来自中国、美国等地的行业翘楚组成。

JMA 目前正在进行主题征稿，

以下是征稿信息，欢迎您投递稿件！

征稿主题：人工智能赋能科学管理：通过人工智能推动决策科学发展 科学管理已从早期泰勒主义——专注于实证观察与流程优化——的原则，演变为一个融合了决策科学与运筹学的、复杂而精妙的领域。如今，人工智能（AI）的迅猛发展，特别是大语言模型、深度强化学习与图分析技术的突破，为我们通过现代管理分析学的视角，重新审视科学管理的根基，提供了变革性的机遇。

JMA致力于探索数据分析理论及其在商业与管理各领域的应用，涵盖会计、金融、管理、市场营销、生产/运营管理、供应链管理及医疗健康管理。本期特刊旨在探索先进人工智能技术与这些核心商业职能之间的交叉前沿。传统分析多聚焦于描述性或预测性洞见，而“人工智能赋能科学管理”则强调规范性智能（Prescriptive Intelligence）——即利用AI自主优化组织系统，弥合人工智能理论与管理实践之间的鸿沟。我们诚邀高质量的原创研究投稿，构建新的分析框架、提供AI有效性的实证证据、引入创新的仿真模型，共同拓展大数据时代企业科学管理的疆界。

我们欢迎探索AI驱动的数据分析与管理学交叉领域的投稿。主题包括但不限于：

生产与运营管理中的AI： 自主优化制造系统、AI驱动的预测性维护、实时人力调度。

供应链管理中的AI： 基于深度学习的弹性供应链设计、自主物流优化、基于区块链的AI透明化方案。

金融与会计中的AI： 智能审计系统、基于AI的欺诈识别、机器学习驱动的高频金融决策。

营销分析中的AI： 基于生成式AI的超个性化（策略）、基于高级神经网络的客户终身价值预测、情感驱动的市场分析。

自主智能体与多智能体系统： 基于自主AI智能体的分布式决策、复杂物流网络中的多智能体协同、用于组织仿真与战略推演的智能体建模。

方法学创新： 强化学习与运筹学的融合、管理场景中AI的因果推断、增强管理信任的可解释AI。

管理中的人机交互： 算法管理对员工效能的影响、AI辅助决策中的决策偏差、AI系统的组织治理框架。

客座编辑团队 李建斌 教授

华中科技大学 管理学院

Email: jbli@mail.hust.edu.cn

Robin G. Qiu, Professor

Pennsylvania State University, USA

Big Data Lab, Division of Engineering and Info Science

Email: robinqiu@psu.edu

周伟华 教授

浙江大学 管理学院

Email: larryzhou@zju.edu.cn

Xiang Zhu, Professor

University of Groningen, Netherland

Faculty of Economics and Business

Email: x.zhu@rug.nl

计划安排 本期特刊投稿截止日期： 2026年9月30日

首轮评审结果通知： 2027年1月31日

最终录用通知： 2027年8月31日

定稿提交截止日期： 2027年9月30日

【 查看征稿详情】

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主题：人工智能|交叉前沿|探索先进人工智能技术|数据分析