企业信息处理智能化发展现状与趋势范文

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摘要：随着“互联网+”时代的到来，越来越多的企业开始引入先进的信息化系统，实现了企业协同办公，利用自动化软件处理人力、绩效、财务、业务、客户等数据，大大的提高了企业信息处理速度。但是，随着企业信息数据的积累，服务器保存的数据高达百G，由于很多企业没有充分利用已有资源，因此不能够从根本上转变信息处理。但是，随着大数据、云计算等技术的发展，许多企业开始构建信息处理模型，提高企业信息处理的智能化，未来也将会引入更多的先进技术，比如深度学习等，提高企业信息处理智能化水平。

关键词：企业；信息处理；云计算；大数据；深度学习

大数据、云计算、移动通信等技术的快速发展，有力的促进了企业信息化应用，许多企业都开发了公文管理系统、财务管理系统、人力资源管理系统、客户关系管理系统等，这些应用软件部署企业网络上实现了数据加工、共享，也可以实现企业办公的流程化。企业信息化系统经过多年的运行已经积累了海量数据资源，这些数据资源中蕴含着无穷的知识，能够帮助企业做出准确的经营管理决策，具有一定的意义[1]。因此，充分利用企业信息化数据资源已经成为许多学者研究热点，本文详细地描述大数据、云计算等在企业信息处理智能化应用现状，同时描述未来企业信息处理智能化发展趋势，为企业信息化应用提供参考。

一、企业信息处理智能化发展现状

企业信息处理智能化已经引入了很多的先进技术，本文重点描述大数据技术、云计算技术。

（一）云计算技术云计算是一种先进的智能信息处理技术，其可以将多个终端服务器集成在一起，按照阵列模式进行排列，可以实现数据的采集和处理。云计算能够按照企业用户的实际需求进行部署，提供一个按需服务模式，这样既可以节省企业的费用，还可以最大化利用云计算实现信息智能化处理[2]。云计算还利用虚拟化技术，能够将物理设备扩展、虚拟为多个设备，这样就可以提高用户信息的并发处理能力，轮转法使用物理设备，提高了企业信息处理的速度，还可以提高物理设备的响应能力。

（二）大数据技术大数据是一种非常先进的模式识别方法，可以从海量的数据中挖掘潜藏的、有价值的数据资源，这些资源都可以帮助人们进行有效的决策。目前，大数据作为当前最为常用的一种企业信息处理技术，已经在许多企业得到应用，比如企业文档数据资源检索、人类基因测序、军企武器控制等领域得到广泛应用，大大的提高了社会智能化水平。大数据经过多年的研究，引入的技术也更加先进，比如卷积神经网络、模糊数学、支持矢量机、信息论、统计学等，提高了大数据的分析精确度[3]。

二、企业信息处理智能化发展趋势研究

企业信息处理智能化经过一段的发展和应用，目前人们对企业信息智能化处理提出了更高的要求，需要企业实现信息智能化、自动化、无监督化处理。深度学习为企业信息处理提供了智能服务。深度学习算法是一种非常先进的前馈型人工神经网络，其包括两个卷积层，分别是特征提取层和特征映射层[4]。特征提取层可以利用输入神经元与前一层之间进行有效的连接，输入神经元可以描述各类型的企业数据资源，然后就可以提取企业数据信息的局部特征，确定特征及其位置。特征映射层可以将每一个特征都映射到一个平面层上，每一个平面的神经元都可以赋予相同的权值，这种权值经过训练和学习之后就可以自适应的改变，以便能够提高深度学习准确度。深度学习利用了先进的Sigmoid函数激活卷积神经网络，这样就可以确保特征及映射位置之间保持逻辑统一，不需要大幅度的改变位移数量[5]。深度学习根植于卷积神经网络，但是其与传统的神经网络存在不同，深度学习算法拥有很多个隐藏层，这样就可以更好的设置权值，使用优化函数处理非线性空间数据。深度学习算法的深度可以详细的描述和形式化非线性运算组合数量，让当前的神经网络能够持续改进，实现输入层、隐藏层和输出层的逻辑处理。目前，深度学习已经在很多领域得到应用，比如图像处理领域、基因识别领域、视频追踪领域等，企业信息智能化处理作为深度学习的一个重要应用方向，其可以构建一个强大的深度学习层次，解决高阶特征矢量向线性特征矢量过度的功能，比如在处理企业人力资源与岗位匹配问题时，能够利用深度学习将人才划分为多个属性，每一个属性都可以与岗位进行匹配操作，为合适的人才提供正确的岗位，发挥人才的优势提高企业创造力。

三、结束语

深度学习作为当前最为先进的数据信息处理模式，该模式能够采集数据库或网络上的信息资源，将这些数据信息集成在一起，利用卷积神经网络进行数据预处理、分析、知识挖掘，同时将形成的知识信息提供给企业用户，用户可以利用这些知识信息进行辅助决策。

参考文献

[1]徐红.浅谈智能化控制系统与企业信息化管理[J].信息系统工程,2017(1):120.

[2]江文清,夏志平.工程机械技术现状与智能化信息化趋势[J].科学技术创新,2017(33):178-179.

[3]岑涌,陆海龙,王宏铝.基于TOGAF企业架构的烟草工业企业信息化规划研究[J].中国管理信息化,2018,379(13):60-63.

[4]邹保平,黄文思,张文晋等.基于广义回归神经网络的电网信息系统日志数据分析技术研究[J].电子设计工程,2017,25(13):114-117.

[5]陈振羽,李德华,周焰等.利用多种特征和Hopfield神经网络的有遮挡的目标识别[J].中国图象图形学报,2018,5(12):1034-1038.

作者：邢祖希 单位：武昌工学院