智能模型可以在一定程度上自动化决策过程，但是需要注意以下几点来确保决策的合理性和公正性：
数据质量：智能模型的决策依赖于输入的数据，因此需要确保数据的准确性、完整性和代表性。在数据收集和处理过程中需要注意避免偏见和错误。
模型透明度：智能模型应当具有一定的可解释性，管理者需要了解模型的运作原理和决策依据。这样可以帮助管理者更好地理解模型的决策过程，减少不确定性。
模型有效性验证：在应用智能模型进行决策前，需要对模型进行有效性验证和测试。这可以通过历史数据的回测、交叉验证等方法来验证模型的准确性和稳定性。
监督和反馈机制：建立监督和反馈机制可以及时发现模型在决策过程中出现的问题，并进行调整和优化。管理者需要定期审查模型的表现，并根据反馈结果进行改进。
多维度评估：在评估智能模型的决策过程中，需要考虑多个维度，如准确性、效率、公平性等。不能只关注单一指标，而忽略其他重要因素。
案例说明：例如，在金融领域应用智能模型进行风险评估，管理者可以通过以上方法来确保决策的合理性和公正性。同时，可以建立一个专门的团队来监督模型的运作，及时发现问题并进行修正，从而提高决策的质量和可靠性。