人工智能管理范文

前言：我们精心挑选了数篇优质人工智能管理文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

“大数据”“神经元学习”“人工智能”，这些新潮的名词在我们生活中出现的频率越来越高，尤其是“阿法狗”和李世石的世纪大战，更是把前沿科学结晶带入我们的认知当中。也许有些人会提出质疑：这对我们的生活来说，意义何在？不久前，谷歌采用了新的神经网络算法，来升级其核心产品――谷歌翻译，从一定程度上回答了这个疑问。

在培训和管理领域，相似的颠覆性局面是否也会发生？新的技术、交互与呈现形式，是否会改变未来的培训过程，颠覆管理的方法？基于我们多年来的人工智能培训研究和实验型项目，发现这样的改变已经在悄然发生。

“岗位胜任力模型自动生成系统”便是典型的代表――只需要输入某岗位的工作内容和系统提出的简单问题，这个系统就能自动给予使用者此岗位的胜任力模型，提供结构化的面试建议，还能和企业的评价中心对接，给予招聘人员多视角的评价建议。通过这种方式选拔出的员工，其离职率明显下降。这些简单而基础的应用，已经开始润物无声地渗入企业的管理领域，酝酿着未来翻天覆地的变革。

数据建模

预测员工心理状态趋势

计算机自主学习的强大，在于无止尽地自我完善，具有无与伦比的适应性和自生长性。事实上，人工智能看似神秘，其实充满了大量的数学计算的研究过程。在人才发展方面，人工智能可以帮助我们预测员工的心理状态趋势，从而激发员工的热情。

我们曾启动了管理环境对人类心理的影响研究，旨在寻找那些激发员工工作热情的最佳管理环境方面的实践。目前已积累了3414个管理环境样本，并针对每个样本持续采集了约5年的员工心理及行为数据，调研不同企业所采取的管理战略以及具体的执行方案。通过运用人工智能，我们进行了大量的建模和验证工作，发现不同的管理方式下的员工心理状态变化趋势，尤其是工作动机，在一定程度上都是可预测的。事实上，在分类或趋势预测的背后，是庞大的数据演算，建模和预测的过程包含了繁复的统计过程，包括描述统计与推断统计。

与此同时，“预测”这一点对于人工智能应用而言很重要，因此，我们设计了沙盘工具“员工激励与动机管理”――既然动机和行为是可预测的，那么就可以通过计算机模拟，用物理形式呈现在人们眼前。通过人工智能将各种管理环境中发生的事件融入其中，沙盘能够围绕动机水平高低、绩效程度好坏两个维度，对虚拟的企业员工进行分类，并让沙盘参与者针对各类管理事件作出虚拟的处理选择。根据学员的选择，计算机可以预测并反馈其心理及行为的变化。这种运用了人工智能的沙盘工具，其预测准确性高达84%，置信水平0.95。这就意味着，如果一个参与者做了决策后，沙盘将能准确地预言各类员工的心理及行为变化趋势。

运用人工智能进行“无责任的”开放式推演，在培训过程中能允许参与者不断试错。学员根据自身的管理环境，可以实验出合适的管理方法，并对培训中所获得知识进行实时验证。

技术迭代

展开更高效的自主学习

随着90后员工踏上工作舞台，传统的人工智能数据建模思路和方法被打破了。之前的模型设计思路通常是建立一个个假设，比如，正向激励与负向激励的抵消性、个人得失与他人得失的对比性、个人得失与环境公平性关系等，在此基础上，通过数据集的分类统计来验证假设的科学性，并调整参数来观察预测的可靠性。但是新的数据集所具备的特点，极大地颠覆了先前的结果，寻找新的解决方案迫在眉睫。

此时，基于神经网络的计算机自学习技术，即神经元自学习，是一个不错的解决方案。相比以前的人工智能培训工具，神经元自学习更为繁杂。为了让计算机高效地自主学习、识别行为模式，我们需要将调研结果解构成更基本的参数“告诉”计算机，从而得出对应的结果。

展开神经元自学习具有一个明显的优点，每当调研和统计结果有所更新，计算机就会自动对这些数据进行新的学习，对模型进行修正。这个过程是动态的，不需要人为干预。而且，当计算机再次遇到一个新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型设计，重新构建新的统计描述方式。神经元学习不仅节省了时间和精力，更能为沙盘推演参与者提供更深入的信息――通过选择处理事件，能够归纳出参与者的管理风格倾向性。这是传统培训和沙盘工具做不到的。

超越培训 为管理带来新思路

作为培训产品来说，人工智能培训工具已经足以彰显其魅力，它允许学员在虚拟环境中试错，让工作效率得以改进。我们认为，它更重要的意义在于，对现实世界的指导。

以我们的沙盘工具为例，一个实际使用者能从这个工具中得到许多培训之外的有价值的信息。他可以在遇到“员工要求加薪”“员工消极怠工”“员工集体离职”“员工寻求晋升”“办公室政治”等各种管理事件时，让系统给出各种模拟的结果，评估各种行为的可行性，尽量做到趋利避害。这个工具超脱了培训范畴的桎梏，真正在工作中产生价值。

第2篇

全新分工，K结行政管理

管理者一半以上的工作时间都花在了协调和管控上，而这部分工作未来很可能会被人工智能接管（见图一）。目前，一些领先的新闻机构和华尔街金融机构已经开始利用人工智能报告生成器，借助数据量化分析来撰写新闻和分析报告。而且，它正慢慢渗透到专业的人力资源领域：它们可以对人类情感和个性特点进行评估并采取相应行动。

如果人工智能可以承担并加速处理日常工作，并提供强大的分析支持，那么新一代管理者的职责将发生怎样的变化？管理者还需掌握哪些技能？我们目前所熟知的管理者角色未来是否还存在？

高层乐观，中下层存疑虑

虽然高层管理者期待将人工智能纳入日常工作中去，但中下层管理者对此却并不乐观。当被问及他们是否能坦然接受由人工智能来监控和评估其工作时，42%的受访高层管理者表示“强烈同意”，但仅有26%的受访中层管理者和15%的基层管理者表现出同样的积极性（见图二）。

新兴经济体积极拥抱人工智能

调查发现，管理层对人工智能的接受程度还存在地域差异。具体而言，新兴经济体的管理者似乎更接纳人工智能。比如在被问及“未来决策过程中是否信任智能机器给出的建议”，新兴经济中46%的受访者表示强烈同意，而发达经济体中这一比例只有18%。同样，在对待“自带设备办公”（BYOD）这一工作方式上，新兴经济体管理者热衷于采用更具前瞻性的工具，来实现全球最佳实践和跨越式发展，从而领先竞争者（见图三）。

人工智能盲区：判断性工作

未来，人工智能能承担越来越多的常规性工作，甚至辅助人们的决策，但它无法做到面面俱到―尤其无法开展 “判断性工作”。在关键业务决策中运用人类经验和专业知识，正是人类判断力的真正价值所在。未来，创造力和社交能力无疑将变得愈加重要（见图四）。当人工智能大举进入企业管理领域并取代人力时，企业对创造力和社交能力的需求也将进一步加大。这将是劳动力市场的一种长期趋势―即企业不断强化对社交技能的需求，并给予优厚回报。

人工智能将助力新一代管理者迎接更大挑战

第3篇

［关键词］财务管理;人工智能;证券公司

伴随着我国市场经济的飞速发展，我国证券行业也稳步前进，并且在我国的资本市场扮演着愈发重要的角色。在当下人工智能被普及与发展的环境中，证券公司需要有效地兼顾自身的效益与发展，在公司内部还需要承受巨大的管理压力，尤其在自身企业的财务管理方面。在当下科学技术愈发先进的环境中，较为传统的财务管理已经慢慢不能符合证券公司发展的需要，甚至造成了一定阻碍。因此，当下怎样有效地使财务会计演变为管理会计是人工智能视域中证券公司需要思考的课题。

1人工智能推动财务管理工作者转型，进而促使财务管理转型

证券行业是金融行业的重要支柱，涵盖了证券公司、基金管理公司、证券投资咨询机构、证券资信评估机构、金融资产管理公司、上市公司证券部、银行投资部、基金部，且多与数据打交道。同其他行业的区别在于证券行业具有强烈的数字性和虚拟性。因此公司内部的财务数据十分庞大。人工智能技术是当下信息技术的重大成果之一，人工智能下证券公司财务管理能够对传统财务管理进行以下改善:其一，能够把公司内部的财务管理工作者从烦琐的财务工作中解放出来;其二，能让基础财务工作的效率得到较大的提升，让其数据更具有科学性与精准性;其三，能有效地为证券公司节约人力资源成本;其四，人工智能技术的引用还能有效降低证券公司内部人为操作利润情况的出现概率，进一步提升证券公司会计工作的质量。人工智能的财务管理具体表现在:首先，能够通过智能化管理相关的知识、经验、技能，将尤其复杂的财务知识转化为多个简单问题;其次，能够科学地将财务数据进行识别，然后进行有效分类;再次，能够对有关工作人员实现相关的财务信息共享，提高财务信息透明度与处理高效性;最后，能够模拟人类神经网络，进行危机预警、数据挖掘、风险投资评估等分析工作。当下，伴随人工智能普遍应用带来的后果是有关的财务数据突风猛进式的提高，而传统意义上的财务管理形式已然无法完全适应，但人工智能终究不能彻底地代替财务管理人员，同时财务管理工作者是财务管理的主体，也是转型的重要因素，人工智能下的财务管理人员所负责的领域也会慢慢向统筹、预测、分析等方面靠拢［1］。也因此初级财务管理人员的需求量会逐渐地被缩减，更高级的财务管理人员要充分满足证券公司经营决策层所需信息需求。具体表现为以下三个方面。

1.1管理型财务专家

证券公司的运转必定会出现庞大的原始经济数据，而这类数据需要相关的财务管理人员进行解析、整理与合理地预判，这是当下人工智能所不能代替的。因为前端数据的搜罗与分门别类是目前阶段人工智能能够处理的范围，而针对数据作出后续的判断依旧需要人类来执行。所以精通计算机技术与会计知识的当代会计人员会有较大的概率成为管理型财务专家。

1.2风险控制专家

如果证券公司需要良好的运转需要内部控制与风险管理的帮助。尤其当证券公司处于一定的发展阶段或发展规模时，其经济活动与生产运作会呈现出复杂性，风险管理与内部控制将会发挥出较大的功效。如果再基于人工智能上的会计信息系统的帮助下，辅以专业的财务管理人员进行监管会发挥出事半功倍的效用。

1.3智能化顾问

兼具信息系统应用与会计专业知识的复合型财务管理人员，在财务视域下的人工智能与计算机信息系统的应用中发挥着关键的作用。复合型财务管理人员能够把需要模式化，进而能够让财务管理智能化，在这个过程中复合型财务管理人员也发挥着指导作用，以便保障人工智能化的财务管理能够充分发挥其在证券公司诸如信息共享、数据识别等作用［2］。

2人工智能背景下财务管理转型的意义

2.1有利于证券公司核心竞争力的提高

伴随着我国的经济形势不断向上发展，证券行业的竞争也越发的白热化。证券公司想要突出重围就必须拿到更大的经济效益，持续地革新并优化自身的管理理念，让自身的核心竞争力得到提升。而在人工智能技术的帮助下，比如通过智能运算与大数据能够在极短的时间里获取客户企业或行业的具体情况，还能根据知识图谱生成生态定位报告，使证券公司能够更有效率地从得到的有效信息中了解到目标客户的真实需要，再配合财务管理转型中出现的管理会计人员能够更为深入地掌握客户的情况，从而为客户开展个性化的金融服务，增强客户的黏度，有效地突出公司的竞争优势，最终打造出更高的经济效益，为证券公司后续发展奠定坚实的基础。

2.2有利于证券公司科学配置风险与收益

证券公司同其他类型的企业相比，其风险系数始终维持着较高的水平，即使是同金融机构进行比较也同样如此。而证券公司若能有效地利用财务管理转型中出现的管理会计，则能够让公司自身的风险与收益配置得到更优的处理。此外，再有效地配合风险管理控制平台就能够让证券公司在有效接受风险时，还可以最大化地提升自身的经营绩效。风险管理控制平台也能够发挥出缓释与控制风险的功能，进而提升证券公司资产的安全系数。

3人工智能背景下证券公司财务管理转型的策略与分析

3.1强化管理会计的应用

在证券公司财务管理工作中，财务分析即是公司管理层与有关的财务人员在证券公司内部财务报表数据中找出一定的规律与发展走向，并有效地利用得出的结果来拟定科学的战略计划，还需要将证券公司的每一个资源做出最优化的分配，找出当下营销的关键，以此来推动证券公司内部综合收益的最佳效益出现。在人工智能深入发展的当下，证券公司需要加强对公司内部管理会计的重视程度，充分发挥出管理会计在财务分析当中的优势，以此来提高财务分析的工作质量，提高财务分析的科学性［3］。如果证券公司需要针对财务部给出的月报数据、季报数据、年报数据做解析，需要判明目前证券公司的经营成效，以及需要系统性地评估证券公司中的财务情况，这些都需要在管理会计的帮助下完成。证券公司也需要让管理会计围绕公司现金流情况的分析来找出当下公司于经营中的长处与短处，让管理会计围绕证券公司发展的现况来给出对应的科学的解决方案。

3.2强化信息化建设

先进的科技支撑是财务会计朝管理会计演变必要的元素［4］。在当下信息化的时代中，互联网技术是必要。人工智能视域下的工作量如若仅让人工去操作，将会投入大量的资金、物力、人力，性价比较低，因此，先进的人工智能技术的辅助同样是必要的。证券公司的信息关系网是十分杂乱的，而使用前沿的人工智能技术则能够有效地将这些驳杂的信息分门别类，让信息的查找变得更为便捷。并且通过人工智能技术还能把证券公司各类信息进行有效的保存和进行相应的分析工作，在一些特别的技术辅助下全方位地把证券公司当下的情况与经济状况呈现出来。证券公司需要将理念先行的原则贯彻始终，构筑好前沿的信息技术平台。此外，为了能够及时且充分地利用好证券公司的信息，需要证券公司将互联网信息技术平台作为综合绩效考评的工具。证券公司在拟定计划时，需要在人工智能技术与信息技术的帮助下，将证券公司的发展与战略管理作为侧重点，进而科学地设计出符合证券公司自身情况的建设计划。并有机结合公司自身当下的发展情况与未来规划来科学地配置职工人数，以此来规避证券公司投入的资源浪费或是资源过剩情况。证券公司需要创建专属的信息管理系统，为操作人员及时地获得所需的精准信息提供保障的同时，还可以有效地给证券公司创新与金融活动提供信息支撑。

3.3培养复合型的财务管理人员

如若证券公司财务管理要转型，就需要打破过往管理中的陈规，把财务会计向管理会计进行转变。这个过程中需要证券公司有效地转换财务管理工作者的思维，并在管理会计相关的知识上进行科学的培训，让财务管理工作者的专业性能够得到提升，最终成为一类复合型的财务管理人才，让证券公司的发展需要得到满足。证券公司对于管理会计拥有相对较高的要求，除了需要管理会计对会计基本知识充分掌握外，还需要管理会计对证券公司的业务了然于胸，以及具备强大接受与适应能力［5］。除此之外，管理会计人员还需要在各个资金的使用和分配上具有远见性与科学性，在证券公司的业务上也需要足够上心。如此一来便能够让财务管理工作者在工作中有效地协调各个部门。另外，因为财务管理人员一直是一类需要同外界进行有效沟通的职业，因此这也要求财务管理工作者具有高超的沟通技巧与语言表达能力。而且财务管理工作者还需要具备优良的总结能力与信息分析能力，以及良好的信息管理与判断能力，并以此来确保人工智能视域下证券公司管理会计能够充分发挥其作用。为了让证券公司财务管理人员尽早地转型并推动人工智能视域下财务管理的转型，证券公司也需要有意识地让财务会计同管理会计有机结合，提高财务管理人员的业务素质。

第4篇

关键词：档案管理；信息化；人工智能技术；安全；网络

1人工智能技术与档案管理

1.1人工智能技术

在20世纪50年代中期，欧美等发达国家就已经率先提出了人工智能的概念，并且将这一理论概念逐渐的发展成为了现实存在的技术，震惊了学术界。目前，科学家们致力于研究更加精深的人工智能技术，为此开发了多种多样的理论原理，而人工智能也随着经济全球化得到了普及，被运用到了全球的各个角落当中去，为各行各业的生产力发展提供了巨大的动力。当然，人们所提到人工智能技术的时候，首先会提到的就是AI技术，它是人工智能技术的一个缩写，是通过计算机网络的方式将多个系统集合起来，从而形成一个可以模拟人脑的智能机器，人工智能技术包括了机器视觉、指纹识别、人脸识别、虹膜识别、智能搜索和专家系统等。从这个角度来看，人工智能技术实际上是对人的大脑的一次复制和模拟，尤其是对人脑当中的思维意识和思维过程的一次模拟，但人工智能并不能够与人脑完全等同，他只是人脑的一个低端复制，并不能够超过人的智慧，也不能够进行独立的人类思考。

1.2档案管理

档案管理这项工作属于行政管理工作的范畴，它普遍存在于各行各业和各个层次的公司当中，即便是在规模小的公司，也一定都会具有相应的档案管理工作和专门的负责人员。在传统的档案工作当中，人们主要是通过记忆和书写的方式将一本本档案进行反复的装订和整理，并且撰写目录，相对来说耗时耗力，出现错误的可能性也十分的高。随着科学技术的不断发展，人们更多地将计算机信息技术运用到了档案管理工作当中去，极大地解放了这项工作的生产力，提高了档案管理的工作效率，也使得越来越多的管理人员能够从繁杂的档案整理和文书撰写当中解脱出来。档案管理的内容和项目是复杂的，除了一般的人事档案以外，还包括了文书档案、发展档案、项目档案、财务档案等等内容。

2人工智能技术在档案管理信息化中应用的必要性

2.1降低错误率

将人工智能技术科学地运用到档案管理工作当中去，最显而易见的一个优势就是可以极大程度上降低档案管理的出错率。目前，利用人工智能技术当中的智能检索技术，就可以轻易地降低档案管理和借阅过程当中的错误率，无论是利用语音输入还是图片检索的方式，都使得检索途径逐渐的优化和拓宽，也使得检索的时间成本正在不断的被压缩[2]。另外，有部分工作人员在进行关键词检索的时候，可能对于自己想要的档案和主要的内容还是比较模糊的，这时候利用智能检索技术当中的延伸检索技术，可以对其他相关的档案内容和关键词进行一个拓展和推送，使得用户既能够了解到目前所需的、与关键词相关的档案内容，同时又可以了解到与这些档案相关联或其他用户较多搜索的关联档案内容。即可以不再依赖人力进行档案文字的查阅，通过计算机网络的关键词检索就可以完成档案的查阅，极大地降低了错误率。

2.2提高管理效率

以项目档案为例展开论述的话，当企业展开一个经济活动和项目的时候所需要收集的档案是多方面的，不仅包括了企业的前期投入以及招投标的各个环节，同时也包括了企业的预算以及最后的企业项目负责人员、企业项目决策会议内容等等。如果可以利用人工智能技术，首先在计算机网络当中编制一个成熟的程序，将这些不同的环节和内容首先预留出来，然后再进行完一项工作以后，自动自发地将工作所涉及的档案内容和具体信息上传到计算机中来，最终当整个项目完成以后，就能够形成一份十分详实且准确的项目档案。这种方式可以节约档案管理人员大量的时间，使得他们不用整日被淹没在浩瀚的数据信息当中。档案管理人员往往只需要在后台进行简单的编程操作和扫描工作，就可以将所有的项目信息收录起来，在后期进行简单的排版和目录编制，即可完成一本优秀的项目档案[3]。

2.3减少成本投入

在人工智能可以节约成本这方面，有部分中小企业会表示出较大的质疑情绪，他们认为，人工智能技术相较于传统的聘用管理人员需要付出更多的科技成本，并且后期的养护和维修成本也是一笔高额的支出。人工智能技术是一项长远的投入，当购买一套人工智能技术以后，不仅仅代表着购买了其中的编程和设备，更多的是购买了其中所包含的配套设施和服务，也就是后期的各种更新和维护服务。在传统的档案管理工作当中，企业需要雇佣大量的管理人才，需要付出巨额的人力资源成本，并且还需要缴纳相应的保险支出部分福利。而人工智能技术则更像是一种一次性的投入，仅仅需要在前期支付一笔大额的设备使用和专利使用费用即可。同时，人工智能技术也不需要休假，24h都可以进行工作，工作效率也会一直处于饱和状态。人工智能技术从长远来看，对企业的成本产生了巨大的节约作用。

2.4提高安全性

对于一些大型的企业项目和国家机关事业单位来说，在档案管理的工作当中，最重视的就是安全性问题。在传统的档案管理工作当中，主要是依靠人力来完成管理工作，这样一来就存在着很多的不确定性，一旦档案工作人员自身的思想意志不够坚定，就非常容易出现以权谋私贩卖企业经济信息，以及泄漏政府核心机密的问题。现阶段，如果可以使用人工智能技术来代替传统的人力管理，那么相对来说安全性就得到了保障，人工智能技术可以根据前期编程员所设置的种种权限，一些不具备权限的人员想要查阅这些档案是绝对不可能的，而这些档案也必然会在多重安全密钥的加密之下，更加稳妥的被保管在计算机硬盘当中。但这一切都需要建立在已经能够对档案管理信息化系统的安全性充分保障的基础之上，也就是需要建立起更加牢固的防火墙，有效地规避黑客风险和病毒风险。

3人工智能技术在档案管理信息化中的应用措施

探讨人工智能技术在档案管理信息化当中的应用措施，更多的是从技术角度进行探究的。本文按照不同的技术层面对措施进行分类探究，重点提出了系统智能识别技术、指纹虹膜识别技术以及网络平台共享技术3项内容。

3.1系统智能识别技术

人工智能技术最核心也是最基本的技术，就是系统智能识别技术，这一技术也是目前人工智能技术当中发展最为成熟，运用最为广泛的一项技术。目前所探讨的系统，智能识别技术就是经常能够在搜索引擎上使用的搜索框，目前在智能识别技术当中，不仅仅可以通过文字的形式进行检索，同时还可以通过语音的形式进行检索，通过图片的形式智能判断，而这些技术都可以被广泛地运用到档案管理的信息化工作当中来。举例来说，如果想要进行查阅档案工作的时候，就可以利用系统智能识别技术，将已知的档案文号或者档案标题或者是档案当中内容的关键词放置到搜索框当中，只需要轻轻的点击检索按钮，那么即可以搜索出与之相关的各种档案。在语音识别技术方面同样如此，可以通过语音的方式将所口述的内容转化成为文字，在系统当中自动的进行检索，寻找所需要的档案。而图片智能识别技术则更多的被运用在一些历史档案和项目档案当中，例如企业在发展的过程当中所兴办的一些项目可能已经年代久远，记不清当中的关键词和具体信息，但是在官方网站上具有当时项目的相关图片，那么就可以将图片放置到搜索框当中点击搜索。包含此图片或相近图片内容的档案就会一目了然的展示在我们的面前[4]。

3.2指纹虹膜识别技术

在前文中已经提到，对于档案管理工作来说，其最重要也是最难克服的一项问题就是安全问题，如果安全问题无法得到保障，那么档案当中的信息就时刻都有可能被暴露在大众的面前，尤其是在涉及到一些经济项目或政府机密文件的时候，安全问题应当是我们首要需要保障的。利用指纹识别技术和虹膜识别技术，就可以很大程度上杜绝安全隐患[5]。举例来说，当查阅一些机密文件的时候，那么首先就可以对查阅人的虹膜和指纹进行识别，在前期档案管理工作的时候，要对这些机密文件进行权限的设置，只有专门的人员才能够查阅这些文件。例如，政府工作当中的一些文书档案和人事档案，涉及到了机关内部的人事调整和编制职数，这些都属于机密的内容，而在进行档案管理的时候，就可以将人事档案管理的工作人员、主管领导和单位的主要领导作为可查阅人员，将他们的指纹和虹膜录入进来。在后期，如果他人想要查阅这些档案的时候，系统就会自动的对这个人的虹膜进行扫描，一旦发现不匹配的问题，就会在系统内产生警告信息，并且直接以短信和电子邮件的形式发送至主管领导及人事档案管理人员的手机当中，可以有效对可能存在的风险产生一个预警机制。当主要领导和档案管理的负责人员看到某些人妄图窥探企业的机密档案的时候，那么就能够做出相应的处罚条例，积极地调整管理制度，这就可以使得档案管理工作逐渐朝着更好的道路发展，实现一个良性循环。

3.3网络平台共享技术

档案的查阅、借阅以及归还是一项十分复杂的工作，在传统的档案管理流程当中，主要是通过纸质文件的形式逐级进行向上审批，尤其是在涉及一些机密和机要文件的时候，更需要进行一个繁杂的审批流程。这时候，如果能够利用人工智能技术当中的网络平台共享技术，将这些审批流程进行简化，通过电子计算机或者说是OA软件的形式，在网上平台就能够完成各项审批工作。与此同时，在企业或单位内部一些可以公开的档案文件，可以利用平台中的共享技术直接展示在企业和单位的局域网络当中，只要是企业内部的人员，都可以通过自己的账户和ID进行直接登录和查阅[6]。举例来说，如果在新人培训的环节当中，需要让新人更多的了解到这个企业的发展历程和其中蕴含的深厚企业文化，那么就可以让这些员工登录计算机系统，在局域网内搜索相应的档案。这些档案当中记载着企业的发展历程是可以被完全公开的，不含有一些机密内容的，这样一来，员工的借阅档案和查阅资料，不需要经过繁杂的审批手续，大大减轻了档案管理人员的工作负担，真正实现了简政放权，做到了工作流程的优化与高效。

3.4智能检索技术

人工智能技术作为一种高科技的技术，其研发的主要目的就在于解放生产力，提高工作效率，将人工智能技术广泛地运用到档案管理工作当中，来也可以达到这一目标，帮助档案管理工作的效率实现大幅度的提升。现阶段，如果可以采取人工智能技术来进行智能检索的话，可以极大地解放生产力，使得传统的档案管理工作人员的工作压力得以释放[7]。举例来说，如果在电子档案排布方面可以按照其重要程度和具体价值进行顺序排放的话，那么就可以在后期的检索中，同样按照这一排序标准得出最终的检索结论。与此同时，采取智能检索的方式，不仅可以对想要获知的信息进行检索和取得，同样也可以利用人工智能技术将某一用户的多次检索关键词及结果统一起来，科学的计算出这一用户的使用需求和未来检索预期，并为其推荐相关的关键词及档案。这不仅依靠单一的档案检索系统，更多的是需要专业技术人员能够在联网和共享平台的基础之上，开发一款多个档案局共享的计算机管理软件系统，使得各个局和部门的档案信息，能够有效的归类和统一[8]。

第5篇

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

第6篇

一、人事档案管理的含义

人事档案形成于一系列人事管理的活动之中。人事档案是由多个个人档案组成的，档案中主要记录的内容是工作人员的个人发展过程、工作经历、个人的思想品德、获奖或者受处分的经历等等，其信息量繁杂且多种多样，在进行整理和查找时很不方便。对人事档案进行管理的主要工作内容是将所有的人事档案进行收集、整合、归类以及将档案进行完整保存。为了确保人事档案的真实性，管理工作中还要对档案中的信息进行核实，确保信息的准确性。

二、人工智能技术的含义

人工智能是集研究智能理论、开发智能技术、模拟拓展智能方法于一体的综合性学科。人工智能技术属于计算机领域的分支，主要开发的是新型智能化机器设备，这类设备可以根据人的语音指令或者对图像的识别做出智能反应。人工智能具有高度理性的特点，在处理信息和数据上速度极快，远远快过人工，节省了时间。人工智能技术的应用不受时间、地点、环境的约束，可以随时开始工作，适应环境的能力更强，因此人工智能为人们的生产以及生活带来了极大的便利。人工智能最大的优点是它的信息检索能力，能够快速提取有效信息，找出解决问题的最佳方案。

三、目前人事档案管理工作的困境

1.档案信息过多，难以整理

我国目前人事档案的整理工作面临很大困境，档案资料过于繁杂、档案数目增多、档案信息缺失等问题持续困扰着档案管理人员。传统的档案采取纸质化的呈现形式，工作人员需要在档案中寻找有用的信息进行核对和整理，工作效率低下。人事档案的来源渠道各式各样，在档案的分类上需要消耗大量的时间，对档案资源的使用造成了一定的影响。个别人对档案的重视度不够，在填写时会漏填、误填信息，这也会对档案整理工作造成影响，导致工作效率的降低。

2.非结构化信息难以分类

档案信息非结构化现象是指信息无法数字化的资料较多。例如，文档资料、图片资料等，这些资料中包含大量的重要信息，但由于文件格式特殊且不能数字化，需要人工提取有效信息并加以分类。在档案管理工作中，非结构化信息越来越多，但是工作人员数量实在有限，给档案信息分类工作带来了很多困难。要加强对非结构化信息数据的管理和使用，才能强化档案管理工作，促进人事档案资源有效利用。

3.隐性信息资源难以转化

人事档案数据信息的资源系统是由两种资源组成的，一种是直观表达在档案信息中的显性信息资源，另一种是由档案管理的工作人员根据档案信息进行自主判断的隐性信息资源。由于档案管理人员的缺少，多数单位档案的隐性信息在获取上有很大难度，而且档案的隐性信息资源无法通过数据进行直观表示，加大了档案信息的评定难度。

四、人工智能技术在人事档案管理中的综合应用

1.高效率地搜集整理档案信息

传统的档案管理工作中，档案信息是用纸质进行记录的，纸质档案占用的空间较大，且纸张容易受潮难以保管，难以随身携带。人工智能技术的出现，将档案中的信息电子化、数字化，把纸质资料转变为了网络资料，方便了档案文件资料的管理。网络化之后的档案信息不需要用纸质记录，只需要利用多媒体设备就可以展示数据，档案资料可以直接保存在电脑中，方便了档案管理人员对档案信息的收集和整理。目前电子档案的内容形成来源有两个，第一是将现有的纸质档案转化为电子档案，第二是利用人工智能技术直接制作形成的电子档案。电子档案的出现减少了管理人员的工作量，降低了人力成本。随着数字化的档案不断增多，在进行档案管理时可以利用多种智能主体帮助工作。人工智能的主体有很多种类，例如，执行命令型的智能主体、学习型的智能主体等，这类智能主体都可以根据事先设置好的程序命令自主完成工作，提高了档案资料收集整理的效率。

2.高速度地检索分类人事档案

人工智能技术利用计算机将档案中的数据信息网络化之后，会对数据信息进行详细分类，这些分类后的数据有两种存储形式，分别是文本形式和多媒体形式。文本分类是根据档案信息中被标记的文本信息，利用人工智能找出与其相关或类似的信息，将这些文本信息进行合理分类。对文本资料的整理和分类充分体现出网络技术智能化的特点，人工智能可以根据管理人员所设定的方式对数据库中的档案信息进行智能分类，同时也能把网络上相同的资料进行整合和分类。在提取档案信息时，人工智能的筛选能力加快了资料检索的速度。与传统的人工筛选相比，人工智能的筛选速度更快、筛选的资料更加准确，可以在短时间内过滤掉大量无用的数据。人工智能技术还具备识别能力，例如，语言识别、图片视频识别等，所以人工智能也可以对多种形式的资料进行检索分类，在人事档案管理中起着重要作用。

3.准确评定档案信息价值

在档案的整理归纳工作中，工作人员要审查档案信息的真实性，判断信息是否有价值，这无疑增加了工作人员的工作量。人工智能由于具有推理、学习、记忆以及决策的能力，它可以使计算机模拟人类的智能行为。因此，在人工智能中植入特定的专家系统，就可以让人工智能依据评定专家的思维方式对档案中的信息进行评定。要想在人工智能中建立档案价值评定系统，需要按照以下步骤进行：首先，建立专家评定的数据库，收集专家的评定准则、评定方法，将这些信息进行程序化编制输入到电脑中；其次，对数据库进行模拟检验，输入简单的信息数据，对人工智能的评定功能进行检验，发现其中是否有漏洞；最后，完善评定系统，投入使用。人工智能可以负责大多数的信息评定，加大了档案价值评定的工作效率。

4.确保档案信息的安全性

档案安全主要包括实体档案安全和数字档案安全。实体档案的安全主要是利用保险柜进行保管，保险柜的钥匙由工作人员管理。由于档案过多，工作人员要保管多把钥匙，无论使用还是携带都极不方便。随着人工智能技术的不断改进，数字档案的安全性已经有极大程度的提高。人工智能在进行资料扫描时，会自动给资料进行归类，为之后工作中查找资料提供了极强的便利性。数字档案的安全由智能密码进行保护，例如，瞳孔密码、指纹密码，这类密码只有相关管理人员才能打开，方便了工作人员对档案的管理，也提高了档案的安全性。人工智能还自带监控功能，如果有人非法触发了档案系统，监控系统会向总控室的工作人员发出警戒信息，有效避免档案丢失的情况。

5.档案服务逐渐智能化

在传统的档案工作中，工作人员会提供档案查阅和答疑的服务，工作人员的工作量很大。在利用人工智能技术之后，档案信息的服务工作形式由人工服务转变为了网络服务，使档案服务工作变得及时、高效。近年来，我国一直不断推进智能机器人为人类提供服务的政策，在这种政策下，智能机器人也走进了人事档案的服务工作中。这类高智能化的机器拥有着智能化、移动性强的特点，可以根据来访客户的需要提供不同的实际服务。智能机器人解决了工作人员数量有限的问题，提供了人性化、智能化的服务。人工智能机器人也可以代替工作人员完成纸质档案的出库、入库工作，减少了人力成本，提高了工作效率。

五、结束语

人工智能技术已经广泛的应用在了我们的生活当中，手机的智能助理、智能美颜相机都标志着人工智能技术开始在生活中普及。将人工智能技术与人事档案管理工作相互结合，将档案的信息和数据进行数字化处理，提高人事档案整理的工作效率。在未来，人工智能技术会越来越成熟，对人事档案管理工作以及我们的生活都会提供更大的便利。

参考文献：

[1]韩平.人事档案管理中人工智能技术的应用[J].山西档案，2018,No.240(4).

[2]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J].决策探索(下半月)，2018,No.589(8).

第7篇

关键词：信管专业 人工智能 案例教学法

1.引言

信息管理与信息系统专业是管理科学与工程学科的一个重要组成部分，是由信息技术、管理科学和系统科学交叉形成的前沿学科，它运用管理学、运筹学、系统科学和经济学的知识和方法，通过以计算机为基础的信息系统实现各种管理活动和信息处理业务。该专业培养的人才在信息化建设中主要承担信息系统运行管理和伴随企业成长而不断更新信息系统的使命，人才的就业岗位归属于各种组织（企业）的信息中心或管理行政部门。在信息系统中，人工智能知识和技术的应用随处可见：专家系统、智能监控、智能信息检索、组合优化、分布式计算、智能管理和智能决策等。

人工智能课程是一门研究运用计算机模拟并延伸人脑功能，综合逻辑学和认知科学的综合性学科，其研究领域广泛，如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿，有许多研究成果不仅在工业、商业和军事上使用，而且不同程度地进入了人们的生活、学习和工作中，并对人类的发展产生了重要影响。在信息管理专业中教授人工智能课程的过程，与计算机专业的研究型教学不同，根据课程专业特色更应强调人工智能方法在实际信息管理系统中的应用。由于课程内容涉及大量抽象知识和复杂算法，信管专业学生往往在听课过程中不能及时消化，甚至认为难以理解而影响学习积极性，本文将在经济管理类课程中使用的案例教学法引入到人工智能课程教学中。

2.人工智能课程中的案例教学方法应用

案例教学是20世纪初由哈佛大学创造的围绕一定培训的目的把实际中真实的情景加以典型化处理，形成供学生思考分析和决断的教学形式，通过独立研究和相互讨论的方式，提高学生的分析问题和解决问题能力的一种方法。案例教学方法具有明确的目的性、较强的综合性、突出实践性、学生主体性、过程动态性、结果多元化等特点。在人工智能课程中，结合案例教学方法，对学生学习理解抽象知识有很大作用。

2.1“智能”概念中的案例选择

兴趣是最好的老师，在学生刚刚进入新课程学习时，能否有效激发其学习兴趣，将直接关系到整个课程的教学过程顺利与否，学生是否发挥学习主动性和对课程知识的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念时，我选择每位同学在儿时的玩具――魔方，将魔方恢复过程转化为在人工智能搜索原理平台上的启发式搜索模型，令学生从儿时简单地无序转动魔方的玩法中，体会到魔方模型在搜索运算过程中应该考虑到的问题：衍生出来的节点应尽可能少，又要保持魔方各面在旋转中颜色属性的相应变换。同时辅以视频和实物的演示，使学生对人工智能课程有了初步认识，并对问题建模和搜索策略产生浓厚的兴趣。

2.2“知识表示”中案例选择

知识表示是人工智能研究内容的基础部分，涉及状态空间表示法、问题规约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法和框架表示法，为了充分发挥学生的联想能力，案例选择语义网络法的图形表示案例。语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例结点和类结点两种类型。结点之间带有标识的有向弧表示结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。在“连接词在语义网络的表示方法”内容中，选择带有蕴含关系的命题：“如果车库起火，那么用CO2或沙来灭火。”的案例，首先构造简单的语义网络，抽取出蕴含连接词前件“车库起火”和结论“用CO2或沙来灭火”两个命题。再抽取出前件命题事件结点“起火”和地点“车库”；结论命题事件结点“灭火”和事件工具属性“CO2”和“沙”，且两工具间是“或”的关系。学生可以在课堂上及时地应用刚学到的知识表示出此语义网络，我在此基础上扩展，对具体事件进行联想，可以得到失火事件的实例联系后的复杂语义网络。再辅以其他负责命题的语义网络表示练习题，让学生体会理解并及时掌握语义网络知识表示法。

2.3“专家系统”中案例选择

专家系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，是可以根据人们在专业领域内的知识、经验和技术求解问题并做出决策的计算机软件系统。专家系统已广泛应用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。在讲授此部分内容时，选择“营养配餐系统”给学生演示，同时辅以讲解，邀请学生参与系统操作，让他们为自己量身设计一套科学营养的菜单，在完成任务的过程中，掌握专家系统的基本结构与工作原理；了解专家系统正向、反向推理和不精确推理的基本原理；了解专家系统解释机制的基本概念。在案例教学后，利用Visual Prolog工具，完成简单的专家系统的设计。

3.结语

本文介绍了在信息管理专业中人工智能课程的教学内容，运用案例教学方法对课程中抽象内容讲解并激发学生学习兴趣，在案例教学过程中注意和学生的互动，将他们带入到学习环境中，诱发他们的发散联想思维，同时又参与到案例的应用中。实践证明，将案例式的教学方法引入到非计算机专业的人工智能课程中，能取得良好的教学效果。

参考文献

第8篇

［关键词］教学管理系统；传感器网络；人工智能

一、研究背景

随着教育信息化建设的不断深入，相关政策的集中出台，教育信息化2.0行动的全面展开，“三通两平台”（即“宽带网络校校通、教学资源班班通、网络学习空间人人通；加强数字教育资源公共服务平台、教育管理信息系统平台的建设”）的发展导向已经逐渐得到了学术界的广泛认可[1]。作为“三通两平台”的重要组成部分，各类基于互联网的教育管理信息系统得到了广泛的研究和丰富的成果。目前，教育教学管理系统主要可以分为资源共享和师生互动两个大的类型。前者主要是以数字化教学资源为主的文件管理和共享平台[2]，其中较为成熟的产品包括Dropbox、GoogleDrive、AmazonCloudDrive以及国内的“瀚海星云”校园服务平台和“筋斗云”等基于云存储的文件共享系统，主要是解决教学资源数字化之后的存储和传播问题。而后者着重针对教育教学过程中辅助教师课堂授课的多媒体支撑平台，主要有BlackBoard、慕课、翻转课堂等网络教学平台[3]。这类教学平台从单纯的资源存储与共享发展到与教学过程紧密融合，成为师生交互、多媒体展示、作业管理、学生反馈于一体的软硬件教学服务系统，这类系统也是今后教学管理系统的发展方向和主要目标。对于体育学科来讲，目前的主要研究也集中在信息的管理和共享方面，文献[4]提出了一种基于B/S模式的教学管理平台，突破了C/S架构在大数据处理方面的局限性。文献[5]设计开发了一种基于Internet的面向高校体育教学的网络教学平台，利用网络的互联互通特性，为师生双方提供了网络教学的环境与平台。在文献[6]中，作者将物联网引入教学管理中，通过物联网收集教学信息，辅助课程的教学工作。可以看出，上述教学管理平台依然以数字化教学资源的管理和分享为主要目标，未能针对体育教学中肢体动作与课堂知识讲授相结合的特点，对学生以动作为主的学习和训练过程进行长期有效的跟踪、监督和反馈。另外，在计算机、物联网和人工智能等技术高速发展的今天，各类电子和信息系统在很大程度上促进了医疗保健的发展。一个由多传感器组成的无线体域网可以辅助医生对病人进行初步的远程问诊[7]。而机器学习、深度学习等人工智能技术不但给网络的边缘设备赋予了更智能的表现，也在辅助诊断疑难杂症方面取得了进展[8]。在个人健身和医疗保健等领域，也有越来越多的人使用基于微机电系统（MEMS）的姿态模块（包含加速度计、陀螺仪和磁力计等）来识别、监测人体的动作，并在社交网络或运动社区中与他人分享。由此可见，技术的进步已经使电子技术辅助运动和锻炼成为可能，因此有必要提出一种面向多用户的运动监测系统。其目的是方便指导者监测运动参与者的肢体动作，从而在一定程度上改善体育锻炼场景中获取专业指导困难的问题。这种系统可以部署在体育课堂等场所，指导人员可以方便地了解每个参与者的锻炼情况，包括动作类别是否正确以及动作次数和频率是否合适。本文针对这一内容，采用人工智能和传感器网络相结合的方式，设计与开发了一种可以同时应用在室内和室外的体育学科肢体动作类教学的综合化辅助管理平台，解决了体育教学中对学生肢体动作类教学科目难监管的问题。具体来讲，本教学系统具备以下功能及技术特征：（1）采用基于MEMS的运动传感器记录人体运动信息，该传感器节点具有高精度、低成本、低功耗的特点。（2）采用支持大连接量的通信方式，以实现同时对多用户的动作监控，从而实现只需少量指导人员即可掌握多个用户的运动情况并及时给予指导。（3）借助人工智能技术实现动作类型的识别，以适应一个场景中不同用户开展不同运动的情况，让指导者能够一目了然地得知每个参与者的动作类型。（4）借助频率分析工具，实现对动作次数和动作周期这两个重要运动指标的计算。对于持续时间或动作频率不合理的运动参与者，指导人员能够及时发现并给予指导，以防止运动损伤的发生，提高锻炼效果。

二、人工智能教学平台设计

为实现上述目的，本文设计了体育教学管理平台结构图（如图1所示）。整个教学平台主要由3个子系统组成：运动数据捕捉子系统、智能云计算管控子系统和智慧课堂子系统。下面对这3个子系统进行详细的介绍。

（一）运动数据捕捉子系统运动数据捕捉子系统由9轴加速度传感器网络为核心组件，每个学生或教师根据所做动作的不同，在身体不同位置佩戴若干相互独立的传感器节点，这些传感器节点能够收集相应的动作信息，并通过传感器网络（比如Wi-Fi网络、蓝牙或者是物联网）将数据通过Internet传输至云计算服务器。

（二）智能云计算管控子系统云计算服务器收到运动数据后，会按照如图2所示的流程对数据进行处理，整个云计算服务器的功能可以分为3个主要的功能模块：数据接收与预处理模块，数据智能处理模块，训练效果评估与预测模块。数据接收与预处理模块主要负责将接收到的自传感器网络发来的原始运动参数和数据进行预处理，以便于后续模块的计算和应用。具体来讲，首先对所收到数据的合法性进行判断，即判断该数据是否为注册用户所发，并记录该用户的身份信息。随后判断数据的种类，看是单个传感器数据还是由多个传感器共同组成的数据。如果是多传感器数据，需要对这些多组数据进行融合，去除冗余信息，接着对多维时域数据进行降维处理，形成单维数据，并完成原始传感器数据的预处理工作。数据智能处理模块收到经过预处理的数据之后，首先利用支持向量机技术（SVM）判断学生所做动作的种类。识别到动作种类后，根据动作的不同，从多维传感器数据中选择出与运动周期最为相关的轴，并利用这一关键轴根据运动周期对运动数据进行划分，即将数据划分为若干个相对独立的数据段，每段表示运动的一次完整周期。接下来，分别计算该学生本次训练动作的次数，并根据教师的标准动作，利用深度学习理论，与学生训练的动作进行对比，对学生训练的准确度和完整性进行评估。最后，根据偏差理论，对学生训练中动作的偏差和不足进行衡量，并给出动作偏差较大的具体细节。在此基础上，训练效果评估与预测模块首先读取该学生的历史训练数据信息，并与实时训练数据进行对比，以历史数据和实时数据作为输入参数，利用多层神经网络算法，以训练目标作为输出，对训练效果进行评估，再进一步根据评估结果和历史训练信息，利用伪贝叶斯预测算法，对下阶段的训练计划进行调整和制订，最后根据学生的训练情况生成可视化的运动轨迹和参数图表。生成的数据将储存在云服务器中，供教师和学生随时读取，以起到对学生训练进行监督的目的。

（三）智慧课堂子系统这一子系统主要负责分享数据、师生互动等功能，包括智慧教室、教师终端和学生终端等。其中教师可以在教师终端中作业，上传训练方案与所需训练动作的标准化数据等，利用偏差评估结论分析出所在班级学生的普遍训练问题和个别问题，并设计具有针对性的授课重点。而学生终端上则可实时查看自身训练的情况，包括所做动作的种类、数量、周期、标准状况等参数，让学生的训练做到心中有数。在课堂授课中，教师可以利用智慧教师系统，展示出学生的综合训练状况，并结合学生运动时传感器记录的运动轨迹，向学生讲授训练的不足和动作的偏差。最后根据智能算法给出的预测和训练方案以及学生的实际训练状况，为学生制订下一阶段的训练计划，并在教学系统中。

三、实验与思考

第9篇

安全监控系统、教室录播系统、学生智能卡片、电子白板、交互式一体机等信息技术设备的运用，让教师和学生的课堂板书和交互行为，都以数据的形式被记录和保存。智能手机在高等教育阶段已经普及，部分中学也允许学生将手机带入课堂，通过智能手机参与课堂活动、访问学习资源，这就形成了学生学习行为的数据。

传统教学方式支撑的学习活动、学生参与活动的数量和质量情况，是通过教师人为评判的得分、级别等进行度量的。在“互联网+”时代，在线学习平台或者课程管理系统支持的学习活动，已经可以借助学习活动指数（OLAI）这样自动生成的包括质量、数量和速度三个维度的指标，做出更精识及时的判断，并为个性化教学策略的实施奠定了基础。

情感、态度和价值观是学生过程性评价的重要因素。传统的评价方法是通过定性分析和调查问卷分析，其缺陷是不精准、不及时。随着人工智能的发展，人脸识别、视频分析、情感计算等技术已经趋于成熟。那么，我们借助这些技术分析课堂录制的学生视频和教师视频，就可以直接获取其面部表情等数据，通过表情变化数据来对学生的情感、态度和价值观进行精确的过程性评价。

在学校层面，数字化校园或者智慧校园等系统平台可以对教师专业发展、学生个性化发展和家校沟通进行有力支撑。平台运行积累的数据，可以实现对教师的评价，对学生成绩的横断面分析和时序变化分析、对学生完成各种学习活动的分析和对学生的精准反馈。

第10篇

关键词：商业银行；金融科技业务；风险管理

中图分类号：F275文献识别码：A文章编号：2096-3157（2020）20-0146-02

一、引言

通过结合各种智能化设备以及技术，我国的商业银行金融科技业务得到了广泛的发展。这种发展并不是商业银行自身决定的，而是为了满足市场的需求而推出的一种顺应时展的业务。目前商业银行的金融科技业务涉及环节众多，主要涉及信息系统的运营以及维护、风险控制、风险管理等诸多环节。因为这种智能化给商业银行带来的风险与传统商业银行发展的风险不同，所以在未来的发展过程中要格外重视，不断提高风险管理水平和管理质量，以此来推动商业银行稳定发展。

二、风险管理面临挑战

1.信息安全方面

信息安全是商业银行发展的核心，同时信息安全的风险管理也是商业银行金融科技风险管理的重中之重。就目前商业银行金融科技发展情况而言，其安全方面主要出现了以下几个问题。

（1）缺乏完善化的风险监管规则。人工智能也是近几年才发展起来，相关的法律约束还没有完全跟上，部分领域内的规章制度仍然呈现空白状态，数据信息的安全并不能完全得以保障。除了缺乏硬性的法律规定之外，在金融系统整个行业内部，尚没有形成完善的行业准则和具体规定，金融科技的安全标准仍然没有统一，这也就意味着整个行业的数据信息安全处在一个非常危险的状态，一旦发生问题，不仅是商业银行，还包括金融科技的消费者，其合法权益都会受到侵害。

（2）缺乏防范数据安全风险的措施。风险管理并不意味着出现风险之后才能管理，而是要提前对风险进行预防，结合应对措施，达成对风险的防范。目前商业银行在应用金融科技建立数据库时，缺乏对数据安全风险的识别，不能有效识别各种病毒，对数据库的维护以及运营都造成了一定的负面影响。不能有效防范数据安全风险，是商业银行数据库发展过程中比较严重的问题。

（3）评价及预警机制。金融科技信息风险存在一定的滞后性，假如不能及时避免滞后性带来的影响，使用金融科技业务时必定会伴随着大量的风险。通过制定相应的预警机制，对风险的技术以及危害性进行评估，并及时准备好相应的预警应急预案，以有效应对风险，降低风险所带来的损失。

（4）端口信息传输缺乏有力的风险监控。商业银行其内部缺乏完善的风险监管规则，这也就意味着相应的监管工作无章可依，监管工作有效性并不高。商业银行的相关业务要在金融科技平台上进行实现，信息从传入到传输，存在缺乏监管的情况，其安全性得不到保障，一旦出现信息泄露的问题，那么极有可能会对商业银行造成不可挽回的后果，甚至会导致互联网金融犯罪的发生。

2.信用风险方面

伴随着金融科技业务发展的另一大关键问题，就是信用风险问题。目前，商业银行金融科技的信用风险来自于以下几个方面。

（1）缺少信用数据规范文件。关于性能约束这一方面，我国并没有形成完善的标准，相应的规章制度也没有完全建立，所以无法准确收集信用数据，更无法做到深度处理与分析，这种环境下，信用数据的监管有效性并不高。关于个人信息在信息端口传输过程中的安全保护，其并没有相应的规章制度可以进行保障，即便是有，也只是大方向上的一些宏观保障，并没有细化到具体细节。

（2）信用风险管理水平低。当前商业银行关于信用风险的管理活动，一是缺乏相应的管理制度，二是缺乏相应的管理意识，导致目前的信用风险管理质量并不高。以区块链金融领域为例，其主要内容是增信，如何在保证信用评价具备极高的真实性和有效性的同时，对增信的手段进行完善，是其领域发展的关键问题。

（3）完善化信用风险甄别机制。关于信用风险的甄别机制，仍然存在有待完善的空间。当前的信用风险甄别，并没有做到将所有风险如数发现的地步，在定位目标方面，当前的甄别机制仍然存在一定的漏洞。中国金融科技平台进行信贷时，对其风险评估质量不过关，容易给商业银行带来额外的损失，为商业银行带来更多的风险。即便是发现问题，对数据信息进行风险提示，因为信贷风险的组合不同，所以导致在监控过程中出现的问题也不尽相同，无法进行准确的风险预警。

3.内控风险管理方面

商业银行防范风险的另一大重要措施就是加强自身内部控制，内部控制也是其经营管理的重点。在人工智能时代下，商业银行的内部控制被赋予了更多的含义，同时，也面临着更多的挑战。在人工智能时代下，数据信息的数量大幅度增加，同時，获取数据信息的方式也变得多种多样，风险管理对数据信息的获取以及处理的要求更高。不管是商业银行本身，还是金融科技平台，双方在面对客户时，数据在传输过程中可能都会出现一定的问题，带来一定的风险，不管是商业银行还是金融科技平台，都无法最大化保障数据的安全性，但如果因为人为因素或者平台本身的原因出现问题，那么很有可能给商业银行以及客户带来相应的损失。金融科技操作需要依靠计算机为载体，而对计算机进行操作的则是专业的技术人员，对金融科技业务并不是很了解，导致业务与技术之间无法做到有效连接，使得内部控制风险岌岌可危。除此之外还缺乏完善的动态监控体系，使得风险并没有处在一个动态的监控范围之下，对风险信息的接收具有滞后性，不能及时地应对风险，导致风险极有可能恶化，造成更恶劣的后果。在信息网络背景下，传统的审计标准以及方法并不足以应对商业银行的新风险。

三、信息安全的风险管理综合体系

1.确立信息安全的风险管理综合体系

为了更好地保障商业银行的信息安全，加强内部的风险管理，必须建立一套针对信息信息安全到风险管理综合体系，并将这套体系融入商业银行管理当中，真正为商业银行的风险管理起到作用。确立信息安全的风险管理综合体系，可以从以下几个方面进行。

（1）确立管理规则。基于商业银行的发展情况不同，在确立管理规则时，需要以银行的实际发展情况为基础，结合信息安全的行业准则，提高管理规则的规范性和科学性。当然针对金融科技的风险管理规则绝不能像传统风险管理规则一样，网络具备开放性，在设置管理规则时，必须结合网络信息安全法律等相关规定，制定合理合法的管理规则。在明确管理规则之后，将管理规则融入到商业银行的内部控制当中，成为内部体系当中的一部分，真正为商业银行的运转提供保障。除此之外，对员工进行专业的规则宣讲，提高其专业能力，以便在风险来临时，提高员工的应对能力。

（2）确立数据安全的风险防范专项机制。通过确立数据安全的风险防范专项机制，提高金融科技平台的安全防范水平。这个机制必须以科技平台为载体，主要防范内容放在数据库的运行和维护中，通过对风险进行识别以及防范，真正提高金融科技平台的安全性。为了加强防范专项机制的有效性，可以根据商业银行主体单位数据安全水平进行划分，紧急的事情紧急处理，日常的事情日常处理，保证信息安全风险管理可以做到符合各个阶段的发展以及应用。

（3）制定预测反馈机制。通过制定与评估专项机制，对银行推出的相关科技产品、服务进行相关测试，并根据测试结果进行评估与反馈。通过此举，可以及时发现商业银行推出的相关产品以及服务是否存在问题，假如存在问题，那么便可以及时进行解决，防止出现额外的风险，带来额外的损失。除此之外，还可以为商业银行后续的产品以及服务提供标准参考，提高商业银行的产品、服务质量，从而提高商业银行的整体发展水平。

（4）制定数据传输的预警机制。提前对数据传输过程中产生的风险进行预警，在最大程度上降低互联网金融犯罪的概率，在遵守保密规则的基础上，明确金融科技平台在维护运营过程中的责任分属，将责任落实到个人，提高金融科技平台运营维护水平，从而提高数据传输预警机制的有效性，使信息在各个端口之间传输的安全有所保障。

2.逐步完善化信用风险的评审

在大时代的背景下，围绕商业银行的发展情况来看，通过完善信用风险的评审，可以有效提高商业银行应对风险的能力。此项专项机制中包括加强对客户的信用风险分析，提高分析结果的准确性，帮助银行更好地定位客户群体，减少信贷风险。另外，通过完善信用风险的评审，可以更好地简化贷款主体的无用信息，提高其信息搜集的准确性，提高搜集效率以及搜集质量，并对最终的客户信用风险评价提供数据支持，提高商业银行决策的科学性。这项机制的设立，不仅是为了加强银行内控，预防风险，其还有另外一个作用，那就是帮助信贷部门，加强对客户的审查，以便可以作出正确的决策。

3.注重对风险的各项监测

要想加强风险预测以及防范，就必须让风险处于一个动态监测过程中，其对于商业银行来说，能够带来风险的因素太多了，通过对风险进行各项监测，比如后台数据、硬件质量等，预防有可能出现的各种风险。必要时还可以根据实际发展情况做出紧急预案，防止风险来临时缺乏措施应对，造成更恶劣的影响。而且当前的金融科技环境比起传统的金融环境具有更多的未知性，为商业银行的发展带来了更多的风险内容，除了原先金融领域当中的交易主体的信用风险之外，又增加了科技平台风险、安全信息管理风险等。不过通过加强对各项风险的监测，强化其内部财务管理，完善相应的审计标准，准确动态监测风险的任何变化，可以为商业银行的发展提供数据和其他支持。

四、结语

第11篇

一、人工智能应用于税收征管的必要性分析

1.优化办税体验，提高纳税遵从度。税务部门的纳税服务有网络和办税服务厅两种方式。利用人工智能技术，可以智能地分析纳税人输入的信息，精准纳税信息的推送，提高个性化咨询的针对性，服务好PC端和移动端，使纳税人无需离开住宅即可完成一般的税收申报。对于某些纳税人条件有限或无法在线解决的问题，实体服务机构仍可以使用人工智能系统。自2016年以来，江苏、广东、上海等地陆续推出了采集纳税人人脸图像、身份信息和电话号码的“旺宝”、“小贤”等税务服务机器人提供自助税收服务、发票申请等，它不仅减轻了工作人员的负担，而且提高了税务处理的效率。人工智能的友好、耐心、准确和高效的服务，也受到了公众的好评。2.实现税收信息共享，确保信息对称。目前，“金税”项目的第三阶段已逐步在全国范围内建立了信息收集系统。政府应建立基于“金税”项目的综合电子税务办公系统，运用人工智能技术分析大数据，连接各税务机关的信息，整合分散的资源并重新开发一套用于税收信息收集和管理的操作方法，以增强税收信息收集和管理的相关性，确保信息的对称。3.创新检查手段，兼顾公平速度质量。对于税收征管检查工作分为两部分，计算机选择选案，然后由稽查人员负责后续的稽查工作。人工智能的选择不仅有助于确保公平性和准确性，还可以提高速度，使税务人员更好地投入于跟踪工作。人类与人工智能各司其职，这是流程再造理论下税收征管改革的必然趋势。4.加强风险防范，打击涉税违法。电子商务的兴起，纳税人收入来源的不明确和生产模式的多样化催生了一系列偷税和逃税行为。税务部门应依靠人工智能技术，建立税收风险的预防和控制系统，对评估有疑问的纳税人，由人工智能系统过滤后，发送给不同的部门进行监控和定期检查，从而遏制不法行为发生。5.节省人力时间，降低税收成本。人工智能的优势在于能够利用风险评估和税源管理机制来减少税收管理资源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能还可以对热点税收问题进行智能分析和评论。还可以应用于税务审批事务。通过智能的机检，可提高工作效率，从而降低税收成本。

二、基于人工智能应用税收征管的障碍因素

1.人工智能技术的发展不够完善。首先，税收信息与人民生活息息相关，但税收人工智能技术还存在技术方面的不足，容易受到黑客攻击。目前，税收信息的保护是有限的。其次，人工智能系统的专家系统。计算机经过的智能程序的学习，除了原有的程序思维，也导入了另一个思维，有了双思维，这就是人性化的专家思维，使税收征管中解决复杂问题能力上了一个台阶，计算机程序通过税务专业知识+税务专家经验两个思维去思考和分析面对的税收征管难题。事实上由于缺乏专家系统的技术支撑，人工智能应用会大打折扣。2.缺乏人工智能复合的高端人才。首先，税收征管需要兼通IT和税收的人才。但如今，税务专业中基本上没有人工智能的本科教育，人工智能与税收学科的交叉和融合无法实现。另外，在税收征管领域，人工智能广泛应用之后，普通税收专业人员的数量将减少。简单的咨询辅导工作，发票业务等可以辅以人工智能系统。而高端管理人才缺乏，是阻碍税收人工智能发展的重要成因。3.适应智能办税能力尚显不足。在税收实际工作中，由于纳税人的水平不一，接受新事物新技术的能力不一，也就不能很好地掌握智能办税中的各种操作要求和智能处理。4.缺乏人工智能应用和数据的保护。政府对个人信息的收集，分析和比较，确实提高了政府部门的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公权力无限收集信息超出必要程度可能会侵犯私人权利。目前，我国还没有关于“人工智能数据的应用和保护”的规定。建议从法律条文上体现对公民的隐私保护。

三、完善人工智能应用税收征管的对策

第12篇

[关键词]人工智能；公共管理；运用

中图分类号：D631.43文献标识码：A

随着科学技术的发展，人工智能、大数据等新一代信息技术已经成为了人们关注的焦点，它不但给人们的工作生活带来快捷和便利，同时实现了良好的经济社会效益。把人工智能运用到公共管理当中，可以创新管理理念和管理模式，提高公共管理和社会治理的效能。

一、公共管理概述

公共管理是指以政府为核心的公共部门，把科学管理理念、功能、组织及手段应用到公共事务。公共管理的特征：其一，公共管理主要把实现公共利益当作主要目标，促使社会整体朝着更加良好的方向发展；其二，积极履行社会公共责任是公共管理重要职能；其三，公共管理能够结合实际发展需要，协调与控制各项公共事务，并不断创新管理方式和手段。因此，公共管理者需要在法律基础上主动实行公权力，科学合理地运用各项公共资源才能顺利实现最终管理目标。目前，社会对公共管理者的专业能力及综合素养要求越来越高，公众在整个过程中赋予公共管理者较多的期望和责任。此外，公共管理也具备技术掌控职能、社会协调职能及预测职能等，这些都是新时代对公共管理者提出的新要求，公共管理者必须全面掌握各方面技能，了解并掌握公众的实际需求与时代的发展趋势，才能成为一名符合时展的高素养公共管理者。

二、人工智能对公共管理的主要影响

（一）人工智能对公共管理的促进作用

公共管理指通过使用管理理论、技术及方法等知识，系统化、专业化地管理公共事业，不断优化公共资源分配，使公共事业为人民服务。传统公共管理模式在公共管理信息收集及资源管理配置方面，需耗费大量人力、物力及财力，要想提升公共管理水平，就要加大成本投入。因此，传统的管理模式已无法适应新时期公共事业管理需求。将人工智能运用到公共管理中，尤其在收集处理公共管理信息方面效果较为明显。其一，智能化管理系统能够全面提升收集信息的效率和质量；其二，人工智能管理模式更为精准有效。人工智能对于问题与数据分析更具针对性，分析结果更加科学合理，可以准确把握社会个体需求，做到管理精准化、个性化；其三，在公共管理中运用人工智能可以节约成本，并实现更加优化的管理目标，提升公共管理效益；其四，在公共管理中运用人工智能，使资源配置更加符合公众需求，采用人工智能化、科学化资源配置模式，能够使资源合理利用，发挥最大效能。

（二）人工智能给公共管理带来的风险

人工智能作为新兴信息技术，为公共管理事业带来了较多机遇，推动了公共管理事业的进步和发展。然而人工智能也给公共管理事业带来了相应的机遇和风险。人工智能给公共管理带来的机遇在于人工智能与计算机网络技术可以完整的保存海量数据，并挖掘与分析有价值的信息。网络安全性使得人工智能技术存在诸多未知性，人工智能是否能够确保信息资源安全，包括信息存储、授权使用，行为轨迹等管理问题[1]。信息安全对公共管理十分重要，要确保信息安全才能使公共事业管理中资源配置更加科学合理，最终实现提升公共管理效率。通过以往的案例证明，人工智能技术的自我安全性还不足，因此，要想使人工智能在公共管理事业中得到普及，就必须尽快解决这一问题。

三、人工智能在公共关系管理当中的具体运用

当前，人工智能快速发展，能给人们的工作生活带来巨大改变，帮助人们完成了许多高难度、高强度、复杂化的公共工作，推动智能社会发展。人工智能能够代替人开展脑力劳动工作，可以改变许多工作模式。但是人工智能属于辅助工具，人们要正确认识并科学合理地利用它，才能充分发挥它在公共管理中的真正价值。在人类社会不断进步与发展过程中，公共管理者必须不断学习、掌握先进技术，才能提升对人工智能的利用效率，把具有明确规则却复杂、耗时耗力的工作交给人工智能。

（一）公共事业方面。有人认为人工智能在生活和工作中不常用到，然而其已经运用到了人们生活的方方面面。2016年共享单车方便了出行，各年龄段的人安装了共享单车APP。共享单车具有明显优势，快捷便利、绿色环保，是人们出行的首选。共享单车利用人工智能平台，来科学的预测骑行的行程、路况及停放等，从而有效整合了天气、时间等各项变量工作，合理分析了其需求量和供给量，进一步提升了共享单车管理效率和效益。由此可见，人工智能已经越来越多地进入到了人们的日常生活当中，改变了人们的生活模式，使人们的生活朝着智能化方向发展。

（二）社会经济方面

运用人工智能能够把消费者具体需求反馈给企业，企业根据精准数据可以制定出更加优质的产品，提供高效服务[2]。当前电子支付是人们生活中重要的内容，人们出行不用带大量现金，运用支付宝或微信就能够进行支付。同样在电商物流整个过程中，分拣机器人就属于人工智能，其每天能够完成大于20万的工作量，很好地解决了困扰电商的物流问题，降低了人工成本，提高了工作效率。

（三）教育管理方面

人工智能运用包含教育管理，通过智能化学习系统和数据分析，教师能根据学生具体情况，如学习行为数据、知识点掌握等制定相应的个性化教育方案，提高了育人效果。从当前人工智能在教育领域运用情况看，在远程教育中同样获得了良好效果。在运用人工智能后，学生获得了个性化教育，创建了新的教学、内容研发和师资管理等形态。运用人工智能可以更准确、有针对性地协助教学，使日常教学效率得到大幅度提升。

四、人工智能在公共管理中的应用措施

（一）改变人才培养方式

人工智能技术的运用，还可以推动人才培养方式的变革和发展，能够创建健全的新型教育方式。首先，加强编程教育普及，设置人工智能方面的课程，把人工智能和其他学习的教育结合起来，健全人才培养方式。其次，组织多元化、多层面的人工智能科普活动，使社会大众能够进一步认识和了解人工智能。最后，加大人工智能基础设施方面的建设。

（二）重新构建组织形式

随着人工智能的出现和广泛运用，管理主体要结合自身特点，积极主动运用人工智能，不断发展完善管理结构。

在日后的工作当中，管理主体要和普通员工、智能机器有效合作，全面发挥潜在优势。另外，运用人工智能技术的时候，管理者要精心设计各种组织形式，才能确保信息传递真实、高效。

（三）创新工作模式

随着社会发展和科技进步，公共管理者必须具备较强的学习能力和综合素质才能满足工作需求。在工作中可以通过人机互动工作模式，充分发挥人工智能在处理重复性、逻辑性等工作的优势，和管理者的工作充分融合、优势互补，将人工智能运用到公共管理中，创新工作模式，推动公共管理事業的发展。

第13篇

从西方新公共管理运动开始，政府认识到，对社会的公共服务，对社会提供公共产品，不仅由政府的不同部门来提供，也不仅由不同层次的政府来提供，社会中非政府、非营利组织也同样可以提供。这其中，政府对社会公共事务管理的核心作用，是不可抹杀的，但是，政府对社会公共事务的管理和非政府组织、非营利组织之间不应该是从属关系，而是主次关系。

2西方新公共管理中政府的管理特性

一是突出管理性。分清管理职能和统治职能的区别。政府对社会公共事务要管理，但是这种管理的权力，在一定意义上讲，是要纳入统治这个框架下运行的，它对任何一个国家都是这样的。政府同时具有统治和管理职能，但绝不能将统治的方法用于管理上，用来控制社会、控制民众，而是更应该强调公共管理过程中的服务管理。

二是突出公平性。企业管理是对企业的生产经营活动进行组织、计划、指挥、监督和调节等一系列职能的总称，它的目标是提高效率，实现利润最大化，是一种过程管理。而公共管理与企业管理关注的目标不尽一致，所以不能照抄照搬企业管理思想。它不仅要牵涉到一个效率问题，而且还要涉及一个公平问题。它不仅要看到是一个过程管理，而且它还十分注意结果的管理。

三是突出公共性。公共管理是一种合作管理的模式，它要求政府要和民众合作。之所以讲公共管理，一个很重要的原因就是它的公共性，这牵涉到公共利益问题、公共权力问题、公共责任问题等一系列的问题。而从政治学角度讲，公共性最大的一个特点就是合法性，就是说管理的权力，来自于民众的授权，就必须受民众的监督、民众的制约。

3对我国新公共管理中政府职能的几点建议

新公共管理作为现代管理科学四分支之一，是当代中国最有发展潜力和广阔前途的学科，其发展展示了蓬勃的生命力，在管理中政府需要准备把握自身定位，推进政治和经济社会的快速前进。

3.1政府必须引领好新公共管理运动

要从政府与社会，政府与公民的互动角度进行探索。社会的公共事务不仅需要政府来管理，也需要社会自身的管理，需要民众直接参与去管理。这个观念，不仅政府要改变，民众也要改变。现代公共管理要以一种开放的思维模式，动员全社会一切可以调动与利用的力量，建立一套以政府管理为核心的多元化的管理主体体系。

3.2政府必须加快职能转变

我国在以前高度集中的计划体制下，政府包揽了社会，社会一切都由政府来管理，国家与社会完全合为一体，政府部门做了很多“不该管、管不好、管不了”的事，使政府职能的异常强大和社会自身管理职能的弱小形成强大反差。

要想消除这种反差，就必须推进行政体制改革。进一步转变政府职能，深化行政审批制度改革，逐步建立“有限责任政府”模式，即政府在管理经济、管理社会的过程里面，只管该管和必须管那些社会能力无法提供的公共管理，同时社会团体、民众也要积极参与公共管理，要充分认识到“社会并不是因为政府的授权，才开始具备某些公共服务或公共管理职能的，政府的分权，只不过是将社会的这些职能合法化、公开化、权威化”，要充分体现出政府和社会互动的关系。

3.3政府必须兼顾效率与公平

政府在新公共管理中的核心作用就是为社会的民众提供公共产品、公共服务，追求社会的公共利益。首先必须强调效率问题，从经济学角度出发，提高效率可以加大公共产品、公共服务供给，是公平分配的前提条件。其次强调公平问题，主要包含三个方面，一是要确保伦理上的公平，就是社会里的每一个成员，都应该享受作为一个人存在的一个基本的权利;二是要确保政治上的公平，马克思曾说过“一切社会的一切公民，至少是一个国家的一切公民都应该享受平等参与政治的机会”，不管是谁，只要是公民，就应该享受平等参与政治的机会;三是经济上的公平，这需要涵盖规则的公平、机会的公平、程序的公平、分配的公平等。

3.4政府必须要持续完善自身建设

第14篇

关键词:Web GIS;人工智能;推理;预警管理;模型

中图分类号:TP18

文献标识码:A

一、引言

预警管理是应急管理一个重要的组成部分,主要是指对危机信号的辨别,分析,并提出应对有可能发生的危机的各种预案及方法。当今中国,人口不断往城市集中,特别是大城市,人口不断增加,一旦爆发公共事件,势必会造成相当的社会损失。Web OIS(Web Geography Information System)技术具有可扩展性并提供良好的多媒体技术支持。在目前国内城市网络逐步完善的条件下,Web GIS在城市预警管理中的作用日益受到重视。

本文结合人工智能推理方面的知识,有针对性地提出突发、公共事件的预警管理模型,力求提高预警管理的效率,最大限度地减少突发公共事件造成的社会损失。

二、Web GIS的优点与预警管理作用

(一)Web GIS的优点

Web GIS是互联网技术与地理信息系统相结合的一种新技术。其区别于传统GIS技术的地方也正是其优点所在。

1　除了具备原先GIS的技术与功能外,Web GIS吸收了Web技术的优点,可利用互联网实现客户机与服务器之间的信息交换。

2　Web GIS并不是单机系统,它是一个分布式的系统,客户机与服务器可以分布在不同地点和不同的计算机平台上。

(二)在预警管理中的作用

由于Web GIS是在吸收Web技术的基础上与GIS技术的融合。因此,大大的扩展了其在应急管理方面的作用:

1　及时的信息传输,可以让监测者掌握第一手资料,对于判断和防范突发公共事件具有重要的意义。

2　Web GIS系统的分布式特点,允许用户在不同的地点向Web GIS服务器端发出操作指令,应用其空间分析、模型管理、目录索引等服务。

三、城市预警管理

城市集中大量的人流物流,发生突发公共事件,就意味着重大的财产损失和巨大的社会成本。根据相关统计,城市突发公共事件,最主要集中在及公共安全事件(包括安全事故、交通运输事故、公共卫生事故)。这些事件的特点是爆发规模大,突发性强,涉及人口众多,对社会的稳定极具威胁。因此,对城市的应急管理,“预防”胜于“治疗”。

(一)城市预警管理现状

随着国家突发公共事件预案体系的逐步完善,各地方相应的总体应急预案、专项应急预案和部门应急预案陆续出台。城市根据自己的实际情况,制定与自身相适应的应急预案,并一一完善预警的标准。目前城市的预警管理的内容主要包括:预案管理,预警资源管理,预警监测与预警。

(二)不足

预警管理虽然在逐步完善,但仍然存在一些不足的地方。主要表现为如下两个方面:

1　预警资源布局有待合理化。在城市化或城市建设的过程中,总会出现交通点与交通线

路布局不合理的情况。尽管城市的交通网络发达,但在上下班时间,高密度的人流物流总会造成城市的交通拥堵。因此,合理的预警资源布局,可以最大限度的降低交通对应急物资调度的阻碍作用,从而为突发公共事件提供时实应对的物资和人力支撑。

2　预警信息不对称,预警信息不对称主要表现在决策机构与现场组织的信息不对称;公众与应对应急组织的信息不对称;有力加入应急救援的非政府组织与政府组织之间的信息不对称。公众对事件的不了解,有可能导致事件进一步扩大,而本身具备救援能力的非政府组织,也因为信息的不流畅而无法发挥其社会作用。预警信息不对称,最终会造成突发公共事件的进一步扩大,决策救援的济后或社会资源的浪费。

(三)改进

针对上述城市预警管理中存在的主要问题,在Web GIS技术的支持下,运用人工智能推理的方法,建立城市的预警管理模型,可以实现如下改进:

1　为预警资源布局提供一个合理的模拟方案。加入社会组织的应急资源(包括人力与物力),设计合理的有效的救援线路,力求在遇上突发公共事件时,可以实现全社会的联动。特别对突发公共事件高发地点,做到物资上的重点防预。

2　实现预警信息的实时传输。模型是构建在Web GIS技术之上,经人工智能推理后,主要进行两方面的信息传输:一方面对有发生公共事件苗头的地点及情况实时反馈到决策者手中:另一方面,对符合预警标准的事件,通过网络进行各级的消息,从源头上防止公共事件的发生或者控制事件的扩大。

四、模型的特点

(一)模型的特点

本模型在技术上最大的特点就是有针对性地设立模型,终合了Web GIS技术的优点,同时又运用了人工智能推理的方法解决城市预警管理中存在的主要问题,分布式的Web GIS技术为城市人功智能预警管理提供了广阔的信息渠道和灵活的操作模式。同时,本模型为有效地调用非政府组织的应急资源提供了布局基础,信息通过网络传递,为社会提供一个加入公共应急管理的渠道,在一定程度上有利于社会资源的配置。

(二)模型的功能

模型的功能体现在对现有城市地理信息与城市网络的综合应用,经过人工智能推理,最终以可视化的方式把推理结果显示在不同用户面前,为用户不必关心推理的具体过程,只需进行现实数据的输入,和简单的页面操作,就能得到推理结果。既保证信息的客观性,也能提升预警管理的效率。最大限度地减少信息不对称现象,把握好社会可利用的应急资源,为公共突发事件的发生或进一步扩大做好准备。

五、模型的框架、运作原理与推理流程

(一)框架

本模型在Web GIS应用上所采用的是B/S(Browser/Server)三层结构模式。这样的结构模式使用户只需要一台装有浏览器并能进行网络连接的电脑,便能向服务器提交请求,只要服务请求通过,用户就能从浏览器端得到所需的页面显示。

如图1所示,在业务逻辑层由三类服务器组成:Web服务器,GIS服务器与Data服务器。模型调用这三类服务器的资源,充分利用GIS服务器与Web服务器的资源,实现业务逻辑三类服务器的交互作用,并通过浏览器返回交互推理后的结果。

(二)模型运作原理

该模型的运作是依赖于人工智能推理的方法,要求先设立知识库,知识库中包含空间数据知识,网络数据知识图像知识以及匹配规则等。再把收集到的数据与知识库进行匹配推理,然后得出显示的结果。

1　模型组成。

如图2所示,模型包括知识库,推理机,和推理机和推理显示三个部分。因为基于Web GIS技术,在知识库中的各种知识会随着城市的变化而进行丰富更新。同时,知识库里存在的各种匹配规则也会随着知识护的更新而不断完善。这样,就能使推理的结果渐趋明晰。

2　推理机。

推理机分别由两个匹配器与推理器组成。一个是为了判定警源和事件类型等级而建立的,另一个是为了合理地对各种应急资源进行布局而建立的。两个匹配器与推理器分别独立,共用同样的知识库。匹配器对事实数据与知识数据进行规则匹配。规则根据各城市预警标准确立,取用“If……Then”语句组织。推理器集成各种推理算法,最终得出推理结果。

(三)模型的推理流程

模型的推理分两部分,一部分是对预警信号的推理,另一部分是对应急资源布局的推理。这两部分的推理均以事实数据的输人为开端,事实数据与知识库规则进行匹配,如果匹配成功,则直接显示匹配相应的结果;如匹配不成功,则进入推理器进行运算推理,最终得出推理后的结果。

1　预警信号推理流程。

对于预警信号推理的部分,经过推理判定警源,并对即将发生的事件进行分类定级,利用Web GIS的各种分析功能,结合推理算法可以推断出事件的影响范围,以及需要的应急资源等。预警信号的推理结果根据各用户的权限不同返回相应信息。

2　应急资源布局推理流程。

对于应急资源布局的推理,主要以城市的交通网络(包括交通点,交通线路等)变动,非政府组织的应急资源的加入等为事实数据输入。这些数据的特点是变动相对较快,同时又与应急资源的质量和运送效率紧密相关。数据输入后,系统对进行匹配推理,最终输出合理的资源布局方案。

六、结束语

近年来,随着网络的发展与完善,数字城市的建设成为国家信息化建设的工作重点之一。

城市在规划、建设与服务等方面的数字化工程逐渐展开并深入,如今,在Web GIS技术的支持下,针对城市预警管理中的两个主要问题,提出城市人工智能推理预警模型,也为数字化城市和应急管理提供一种可行的思路。

参考文献:

第15篇

（图片来源：全景视觉）

6月22日，由中国工商出版社主办的“智慧市场监管”主题沙龙在京举办。沙龙邀请了市场监管总局、科技公司的相关负责人围绕当下市场监管的新情况、新问题，探讨科技公司如何利用人工智能、大数据等先进技术完成市场监管现代化。

节省千亿费用 据市场监管总局企业注册局副局长王磊介绍，商事制度改革三年以来，企业注册资本由实缴登记改为认缴登记，为企业节省验资环节费用1200亿人民币，年度检验费用累计164亿人民币。

五年来，通过推开“先照后证”“多证合一”“证照分离”等多项举措，商事制度改革成效显著。根据2017年世界银行《营商环境报告》显示，在全球190个经济体中，我国营商环境排名78位。5年来我国开办企业便利度排名上升了65位。

今年上半年，北京、上海等地已陆续实现线上线下“一窗受理”工作模式，不仅便利了企业，实现上述成果，更有利于政府行政效能的提升。

此外，在当前我国市场主体突破1亿的背景下，传统的人盯人监管模式已经不能满足当下的监管要求，美亚柏科运营管理委员会负责人王志永指出，当前市场监管面临监管任务重，监管人员的工作量由30年前的1人负责50家企业攀升至1人负责200家企业。大数据的运用能够降低人工工作量，提高监管效率。

国知局商标局计算机处处长吴勤说，依靠人工智能、大数据等技术，商标注册周期从原来的9个月到现在的8个月，争取今年年底缩短至6个月。当前我国商标申请粗算估计达到每天3万的数量级，面对激增的市场需求，未来还将深化技术应用，提高审查效率，并对恶意商标申请等乱象进行治理。