超人工智能在经济管理领域的应用案例非常丰富，包括但不限于以下几个方面：
风险管理：超人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，帮助金融机构预测风险、识别欺诈行为，提高风险管理的效率和准确性。例如，一些银行和保险公司利用超人工智能技术来分析客户的信用记录、交易模式等数据，从而更精准地评估风险。
资产配置：超人工智能可以通过对市场数据的实时分析，帮助投资者优化资产配置，提高投资组合的收益率和风险控制能力。例如，一些资产管理公司利用超人工智能技术来进行量化交易，通过对海量数据的分析和模型的优化，实现超越人类的交易决策能力。
市场营销：超人工智能可以通过对消费者行为数据的分析，帮助企业精准定位目标客户群体，制定个性化营销策略，提高营销效果和客户满意度。例如，一些电商平台利用超人工智能技术来推荐个性化的商品，提高用户的购买转化率。
成本控制：超人工智能可以通过自动化和智能化的方式，帮助企业优化生产流程、降低成本。例如，一些制造业企业利用超人工智能技术来优化生产调度、预测设备故障，提高生产效率和降低成本。
评估超人工智能在经济管理中的效果和价值可以从以下几个方面进行：
成本效益：评估超人工智能应用后企业的成本是否有所降低，效率是否有所提高，是否节约了人力资源成本。
业务价值：评估超人工智能应用后企业的业务是否有所增长，是否提高了市场份额，客户满意度是否有所提升。
风险控制：评估超人工智能应用后企业的风险管理能力是否有所增强，是否降低了各类风险。
创新能力：评估超人工智能应用后企业的创新能力是否有所提升，是否推动了企业的技术进步和产业升级。
总的来说，评估超人工智能在经济管理中的效果和价值，需要综合考虑成本效益、业务价值、风险控制和创新能力等方面的指标，结合具体的应用案例和数据来进行深入分析和评估。