智能模型在经济管理中的应用越来越广泛，但也存在误用和滥用的风险。为避免这种情况发生，管理者可以采取以下措施：
确定清晰的目标和需求：在应用智能模型之前，首先要明确目标和需求是什么，避免盲目使用模型导致结果不准确或无意义。
数据质量保障：智能模型的准确性和效果受数据质量影响很大，管理者应确保数据的准确性、完整性和时效性，避免错误数据导致模型失真。
合适的模型选择：根据具体问题的特点选择合适的智能模型，不同模型有不同的适用场景，选择合适的模型可以提高预测和决策的准确性。
模型解释和验证：对于智能模型的结果要进行解释和验证，了解模型是如何做出预测或决策的，避免盲目相信模型结果而造成错误决策。
结合专业知识和经验：智能模型不能完全替代人类的专业知识和经验，管理者在应用模型时应结合自身的专业知识和经验，避免模型结果与实际情况脱节。
定期更新和优化：智能模型的效果会随着时间和环境的变化而变化，管理者应定期更新模型参数和优化模型，确保模型的准确性和有效性。
关键字：智能模型，经济管理，误用，滥用，数据质量，模型选择，模型解释，专业知识，更新优化。