人工智能大數據時代精選(九篇)

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第1篇：人工智能大數據時代范文

關鍵詞：大數據 人工智能 技術

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（a）-0001-02

隨著計算機技術被應用于社會生產、日常生活的方方面面，其重要作用日益體現出來，不可或缺。計算機從20世紀被發明，經歷了各種改革、調整與進步，到今天，計算機技術已經開始融入到人工智能的領域，開始代替人類本身做一些危險性、精密性高的工作。但是人工智能領域的發展并不僅僅是依靠計算機技術的進步，還有互聯網時代產生的大數據通過對各種程序化的技術的核算、設計以及發明所推動的人工智能的發展。技術的發展一直在不斷促進人工智能的發展，因為起初所有智能化都是在技術中發現和實現的。到當代，這種動力開始被大數據所替代，大數據開始挖掘技術推動人工智能繼續發展的潛力。

1 大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展的機制

1.1 技術推動人工智能發展

如前所說，在最初幾乎所有的人工智能都是在生產的技術中發現、實現和發展的。勞動人民的智慧是無窮的，勞動人民創造的技術更是無盡的。從人類進化史中就可以看出，人類在工業革命后，從最初的利用蒸汽推動機車和及其的運轉，到后來利用燃料，通過內燃機來推動機器運轉，再到發明電機，再到現在通過電力實現了各種各樣人類憑借肉體無法完成的事情，比如在地質勘探、深海探測等方面。人類對于技術的不斷完善，推動著人工智能的不斷進步和發展。

1.2 大數據通過技術推動人工智能發展的機理

大數據指的是對于一定范圍內或者行業中，某一特定主體的某一方面或者多方面的特性、數量、屬性、問題、偏好、趨勢等內容的了解，基于眾多信息條目下的數據處理，最終可以從多方面系統化地了解某一事物。而人工智能指的是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

根據人工智能的定義，我們可以看出，人工智能本身說到底是一門技術科學。在技術發展已經脫離以往的直接生產經驗，單是憑借大數據就可以進行推陳出新的今天，人工智能的發展動力已經在無形中被置換。大數據通過收集、分析技術參數，利用計算機系統對技術進行智能化改革，將人類從技術操作中剔除，完成人類本身完成不了的工作。

2 大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展的現狀

大數據對于人工智能的發展，是通過技術的革新來實現的，但是這種技術的作用與實際的生產之間日漸存在張力，換句話說，大數據所促進的技術進步與革新，不但沒有被限制在傳統生產領域中，還在一定程度上超越了所有生產的閾值，更像是一種未來計劃。

美國的開源汽車制造商Local Motors曾推出過一款無人駕駛公交車Olli，車身采用3D打印技術制造，只需10 h就能打印出恚1 h內就可以組裝完畢。這輛車沒有司機，也沒有方向盤，全靠內置的超級計算機來發送指令，通過傳感器收集數據，再利用超級計算機進行實時路況分析。我們可以看到，無人汽車在實用性方面目前微乎其微，但是在未來，將徹底地改變人類出行方式，這就是當今大數據挖掘技術推動人工智能發展的路徑。

當然，在生產領域，利用大數據挖掘技術推動人工智能發展的成果更是顯著，Agrobot是一家在加州開設的西班牙公司，他們制造的商業機器人可以采摘草莓。在采摘過程中這種機器人只能識別足夠成熟的水果，機器本身是技術的極大進步，在識別成熟的草莓方面大數據起到了巨大作用。在智力領域中，隨著“阿爾法狗”這款圍棋人工智能程序在與人類對戰中爆發出優勢，人工智能引起了全世界的廣泛關注。而“阿爾法狗”之所以能戰勝人類，與其積累的大數據分不開。

總之，大數據通過挖掘技術的發展來促進人工智能的繼續發展，不僅是在科學實驗領域，也在我們日常的生產生活之中。

3 大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展的方式

3.1 傳統技術領域中大數據推動的人工智能技術轉變

在傳統產業中，依靠人工以及簡單的機械來進行工作的領域也已經逐漸被大數據推動的人工智能技術所改變。具體而言，就是大數據滲透進產業的每一個角落中，分析傳統產業中耗時耗力的缺點，統籌整個產業或者地區性傳統產業的資源分配，協調各方的利益關系，最終以漸進的方式形成產業轉變。在我國，逐漸淘汰高耗能、低產出、重污染的企業，向著高興技術產業發展，就是利用大數據分析這些產業給地區或者行業帶來的利弊，最終決定如何轉變。

3.2 大數據創造人工智能技術的最前沿

這是個數據時代，人們的一舉一動都被數據所記錄，技術也一樣。技術的所有參數都被編制進大數據的網絡中，它開始“開疆拓土”，創造以往不存在的人工智能領域。在現代醫學領域、現代化農業領域、現代航空領域以及現代軍事領域等多個領域中，大數據指導下的技術性人工智能逐漸占據了科技的最前沿，成了社會性技術發展領域的風向標和指明燈。

4 結語

大數據通過置換傳統生產技術、理念來實現技術的不斷進步，隨著技術的不斷更新，將人類從危險、枯燥的工作中釋放出來，代替了人類引以為傲的智能，將社會生產、日常生活推向了一個更方便、更科學的時代，它開啟了人工智能的新時代。

參考文獻

[1] 鄒蕾，張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全，2012（2）：11-13.

第2篇：人工智能大數據時代范文

1人工智能的含義及優勢

人工智能是融合信息科學和數學、哲學、心理學等知識的一種新型科學技術，能通過感知環境做出主動反應，并且該反應能夠實現目標、獲得最大收益（蔡彬彬.人工智能在計算機網絡技術方面的應用[J].科技風,2019(13):60）。如今人工智能已經滲透到日常生活之中，例如手機里的智能助理、新聞瀏覽中的新聞推薦和機器翻譯、機器人、自動駕駛等。人工智能是全新的智能系統，其優勢主要包括：第一，模糊信息處理和協作的能力。大數據時代的計算機網絡技術發展中出現大量模糊信息，增大處理難度，而人工智能大多使用模糊邏輯的數據處理方式，無需準確描述數據模型，運用人工智能就能增強計算機網絡技術的信息處理能力。與此同時，計算機網絡技術的規模、結構等均在發生變化，增大網絡管理難度，運用人工智能的協作分布思維就能顯著提高計算機網絡協作能力。第二，非線性處理和學習的能力。計算機網絡技術催生大量數據和信息，其中有很多都處于較低的概念層次，但其背后隱藏著價值巨大的信息，需要運用人工智能進行挖掘，學習低層次信息，進行解釋和推理。人工智能還可以及時進行非線性處理，由機器人模仿人的智能。第三，運算速度快、成本低。迅速發展的計算機網絡技術使得人們對其的依賴程度越來越大，但效率和成本問題不容忽視，運用人工智能可以加強算法控制，在計算時速度較快、資源消耗較少，極大地節省計算成本。

2大數據時代人工智能在計算機網絡技術中運用的途徑

進入大數據時代以后，計算機網絡技術的發展速度越來越快，全球越來越關注網絡安全問題，計算機網絡系統的運用中最重要、人們最關注的則是網絡控制、網絡監控。由于網絡數據存在不規則、不連續的特征，計算機判斷數據真實性的難度較大，因而有必要促進計算機網絡技術的智能化發展。

2.1運用于管理

人工智能一般又被稱為人工智能Agent技術，這是一種實體軟件，其組成部分主要是各Agent之間的數據庫、知識庫、解釋推理器、通訊部分，其依據就是Agent的知識庫，通過及時分析、處理數據信息完成相關任務。人工智能的管理一般可以基于用戶自定義搜索信息，并可以向指定位置傳輸，讓用戶享受更智能化的、人性化的服務（王佳美.人工智能技術在計算機網絡領域中的應用研究[J].通訊世界,2019(04):136-137）。例如用戶利用計算機網絡技術查找所需信息時，運用人工智能就能進行管理，對信息加以分析和處理，獲得有效的信息，節省大量查找時間。同時，人工智能在人們的日常生活與工作中也有廣泛運用，包括收發郵件、安排形成、網上購物等，享受十分優質的智能化管理服務。并且人工智能技術擁有一定的學習性、自主性，對于用戶分配的任務可以自動完成，借助自主學習方式更好地推動計算機網絡技術的發展。

2.2運用于數據處理

在計算機網絡技術中運用人工智能可以極大地提升數據處理能力，即從人工智能切入，實現計算機動態模擬、科學預測，為開展計算機網絡管理工作提供可靠的技術支持，特別是開展預設性管理活動，方便對人員的行為進行管理，減少額外成本投入，夯實后續開展數據處理活動和管理活動的基礎。為更充分地體現人工智能運用于計算機網絡技術的數據處理優勢，操作人員要從實際著眼，從人工神經網絡切入，通過構建人工神經網絡機制，實行必要的網絡數據信息預測和處理。具體而言，運用人工神經網絡，基于計算機網絡技術的操作狀態，快速獲得主要的運行參數，并把所獲參數和計算機網絡標準做對比，從而輸出對比結果，直觀呈現數據處理結果。借助神經元的連接權和閾值，還可銜接輸入值、輸出值，形成最佳的擬合函數，基于人工神經網絡框架高效處理計算機網絡技術運用中的各類核心數據，特別是對計算機網絡技術所涉及設備的運行狀態、技術參數等進行閱讀，預測短時間里人工智能在管理環節暴露的問題，高速設置應對問題的方案。該操作需要大數據的支持，數據運算量也很大，所以在運用人工智能時要適當前移數據信息的加工和處理工作，組建計算機網絡技術的動態模擬和預測網絡。

2.3運用于網絡安全

人們對于計算機網絡技術的使用安全始終給予高度重視，運用人工智能有助于強化其安全防護。例如運用人工智能可以構建智能防火墻，智能防火墻和其他防御系統比起來能借助智能化的識別技術采集數據、分析數據、處理數據，對有害信息訪問進行限制、攔截，減少計算量，提升數據信息安全等級。智能防火墻也有助于防范病毒攻擊、黑客攻擊，既能阻止病毒傳播，又能有效監控并管理內部局域網，確保計算機網絡技術使用的平穩性、安全性（羅雅麗.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].電腦編程技巧與維護,2019(06):120-122）。此外，智能防火墻的安全檢測效率比傳統防御軟件高很多，可以妥善解決外部攻擊問題，穩步提升計算機網絡安全工作的有效性。人工智能還可運用于計算機網絡技術的入侵檢測實踐，其主要涉及兩個模塊：一個是訓練模塊，即在計算機網絡技術的使用中通過人工智能實行網絡入侵檢測，實現正常審計已知數據、檢測異常數據的向量訓練。人工智能檢測主要借助編碼的方式對已知入侵特征向量和審計記錄做分析、比較，進而把入侵特征的向量變化識別出來。如果已知入侵向量有符合其特征的審計事件，那么計算機網絡系統就會自動報警；如果入侵向量和審計事件不符，運用人工智能就能自動實行網絡入侵檢測，形成新的審計事件。還可以調整模式長度、匹配時間，確保有效分析入侵檢測信息的特點。另一個是檢測模塊，借助預處理器實行入侵檢測，即通過數學向量的形式，以審計未知為前提實施數字處理，之后基于支持向量機、判決函數，分類數字向量，再經過決策系統分類匯總數字向量。在檢測預測模塊中也可按照現有模型的運行規律判定計算機網絡系統在今后可能會遭受的攻擊，促進模型裝置的及時更新，確保系統安全、穩定。

2.4運用于其他方面

大數據、互聯網和人工智能等技術有力推動各行各業的變革、發展，使得計算機網絡技術水平越來越高，對人們的生活與生產發揮更大的作用。第一，人工智能在教學領域的運用。教師可以在計算機網絡技術的學習中運用人工智能，提高教學準確度，并調動學生的熱情和積極性。人工智能在早教領域的運用也十分廣泛，智能機器人使早教進入新的層面，教育不再受到書本的限制，成功把互聯網帶進課堂，教師針對自己無法即刻解決的問題，可以借助計算機網絡技術搜索準確答案。第二，人工智能在企業管理領域的運用。如今很多企業的計算機網絡技術都融入了人工智能，例如自動監控系統、自動報警系統等，促使企業實現智能化管理目標，在安全的環境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.計算機網絡技術中大數據時代的人工智能應用研究[J].中小企業管理與科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企業在未來必然能依托人工智能實現真正的現代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居領域的運用。經濟穩步發展使智能家居進入大眾的生活，為人們的居住提供更大的便利。在計算機網絡技術中運用人工智能能很好地滿足人們的居住需求，例如自主控制燈光的明暗、窗簾的開合等，或者遠程控制家居系統，包括電飯鍋開關的遠程控制，回到家里能有更多休息時間。因此，智能家居的應用將會日益普及，讓人們享受優質的家居生活服務。

3結語

第3篇：人工智能大數據時代范文

當今，企業“上云”節奏正在加速，特別是在以人工智能技術為代表的新一波浪潮推動下，企業一方面通過云技術增強了自身的數據存儲連接、計算以及智能應用能力；另一方面，利用基于云計算之上的大數據、人工智能等新技術，企業又可以以較小的成本、更高效地挖掘出快速提升企業業務的數據與方法，實現云、數、智的自然融合和協力發展。

CSDN、極客幫創投、AI100創始人蔣濤表示，云和大數據是深度學習成功的基礎，人工智能時代的云將是行業AI的云、物聯網的云、價值和信任的云以及開發者的云。開源中國CEO馬越闡述了云時代下為開發者精心打造的 “碼云”，作為軟件開發的PaaS+SaaS門戶，“碼云”可以將軟件工程的整個生命周期云化。

來自Mesosphere聯合創始人兼CTO Tobias Gunter Knaup、Rancher Labs聯合創始人兼CEO梁勝將演講重點聚焦在容器領域，分別帶來了“容器資源管理和調度最佳實踐”和“如何用‘簡單易用’解鎖容器云的真正力”的主題分享，詳細剖析Mesos和Rancher兩大容器編排技術的最新進展。

人工智能大潮下，作為企業來說，如何利用人工智能技術，來自普元的CTO焦烈焱也為現場參會者做了詳細闡釋；在勒索病毒WannaCry肆虐全球的大背景下，來自UCloud 塊存儲研發總監彭晶鑫分享的如何重新定義云數據保護顯得尤為及時；另外，值得一提的是，來自京東集團運營研發部的高級總監濤重點介紹了京東在物流大數據領域的應用實踐。

人工智能技術的發展趨勢，在語音、圖像識別以及金融領域的應用備受關注。阿里巴巴iDST資深專家孫健以及京東集團感知識別研發總監陳宇分別帶來阿里和京東在人工智能領域的最新研究進展以及應用情況。

PPmoney大數據算法總監黃文堅則帶來深度學習、TensorFlow在金融科技領域的應用；對于人工智能領域的老牌玩家，IBM GBS Watson高級顧問金杰詳細介紹基于Watson的人工智能與認知計算的應用。另外，第四范式算法研發工程師涂威威詳細介紹大規模分布式機器學習系統設計的技術經驗等。

第4篇：人工智能大數據時代范文

互聯網+人工智能+制造新時代

李伯虎認為大數據是智能制造的戰略資源，大數據的感知、采集、存儲、通信、分析、可視化等技術都是智能制造技術的一部分。

因此，要想提升大數據在云制造中的應用率，大數據發展一定要和制造業技術深度融合，同時要和信息通信技術發展深度融合。“所以，我的觀點是‘互聯網+人工智能+制造’，這個時代正在到來。我們現在把大數據當做智能制造核心支撐中的很重要的組成部分，從感知、采集開始，到存儲、通信、分析、可視化，把大數據和信息技術、人工智能技術結合起來進行研究。” 李伯虎說。

同時，李伯虎強調，大數據在智能制造的發展必須要和應用結合，不清楚制造業的特性和制造產品的行業特性，就會連采集什么樣的數據都不清楚。采集的目的不是為了采集，而是為了改進制造流程，因此要對模型、算法等有一定基礎的理解才可以順利完成大數據的采集和應用。

技術、產業、應用協調發展

目前工業大數據研究剛剛開始，李伯虎認為其突破點是技術、產業和應用的協調發展。比如說以應用牽頭，利用大數據技術可以p少制造時間，降低污染，提升產品質量與服務；在系統改進中需要利用各種各樣的技術，而技術后面又必須要有產業支撐，將其工程化。即應用牽頭系統，系統牽頭技術和產業，在系統和產業改進以后，以改進后的系統再去推廣新應用，達到良性循環。這其中，人才、技術創新體系，政策支撐都不可或缺。

第5篇：人工智能大數據時代范文

新時代的到來

后數據爆炸時代

其實整個人類的發展歷史，就是人類不斷嘗試記錄、測量自身和世界的過程。無論從古時候人類發明算盤、阿拉伯數字，又到近明二進制計算機，都像是這一現象的反映，而人類對自己，包括對世界的認知還是那么淺。比如描述一個人時還只能說這人是男是女，是老是少，身高、體重等；提到環境時會說氣溫怎么樣、濕度怎么樣……但人類對于數據測量的需求一直沒有減弱。

根據TalkingData的數據統計，目前在中國，智能手機（含平板電腦）有13.05億用戶，智能手表等可穿戴設備已經達到千萬級，這意味著什么？智能手機、智能設備基本上人手一部甚至更多，而每部智能手機平均攜帶多達16種的傳感器，每天產生1G數據。這不僅加強了人類感知和數字化世界的能力，也讓數據以前所未有的速度在產生和發展。所有這一切現象，都揭示了以人為中心的世界正在加速數字化。這是一個數據爆發的時代。

人工智能：已經過了單純積累數據量的時代

移動設備已經成為人類身體的延伸。根據TalkingData的數據統計，我們每天使用手機將近四個小時。不管是上網，還是在現實生活中，在家、上班、吃飯、旅游、消費……我們所有的足跡都被默默地記錄了下來。數據行業迎來了歷史上最好的時刻――數據爆發的時刻。

但這已不是一個單純的積累數據量的時代，新的時代對計算提出了更高的挑戰。

第一， 這些數據并不是所有的都被存儲和收集。大量隱形數據的采集、運算、存儲、傳輸等領域依然存在著巨大的障礙。

第二， 如何從大量的數據里面解讀人的動作、識別人的場景是更重要的問題。現在很多數據都是非結構化的情境數據，例如圖像、聲音、姿態、動作，需要人工智能的幫忙從中提煉有價值的信息。世界上頂尖的技術公司都在嘗試用算法、機器學習去還原人在現實生活中的動作，不管視覺、聽覺、姿態、感知還是做一些基礎的工作，現在語音、圖像識別技術都在大規模發展，但是為什么當數十億大腦神經元彼此傳遞信號時，就會出現喜愛、恐懼或憤怒的主觀感受呢？對此，我們依然一無所知。人工智能對世界的認知還停留在早期階段。

數據促進了人工智能的發展。AI過去與現在的最大區別是，必須具備的計算能力、原始數據和處理速度現在都有了，因此AI技術現在能大放異彩。目前人工智能在識別（包括認知）產生很大進展的原因首先是數據量帶來的。谷歌在語音識別領域取得了很大的突破，但這背后的原因是谷歌建立了幾十億音頻的庫，而且用人類的智慧標注它，所以可以用算法、人工智能找到模式，甚至可以區別不同口音。圖像也是如此：過去幾十年里，人類花了大量時間去標注這些圖像，我們才能在圖像里面切割識別出各種各樣的物體。沒有這些人的智慧現在人工智能達不到這樣的程度。

人的智慧：AlphaGo背后的故事

以AlphaGo人工智能為代表的AI復興體現對于世界的認知能力正在加強。在過去的幾年間，我們看到，機器學習、強大的算法、強大的處理能力和所謂的“大數據”已可以讓機器做一些讓人印象深刻的事，比如：實時語言翻譯、在復雜的城市環境中安全地開車。

AlphaGo戰勝人類被視為AI歷史上的里程碑事件。大家看到AlphaGo戰勝了李世石，但是不知道背后的故事。TalkingData的CEO崔曉波作為親歷者之一（這場棋賽的解說者），看事情的角度和大家不同，他看到了數據的力量。

他認為，在這場比賽中，關鍵的獲勝因素有兩個：

第一，要有足夠的數據支撐。AI要模擬人，它首先要知道人在面對不同事情的時候是怎么去把握的，而這種判斷和把握的能力就是出自于成千上萬的海量數據得出的結果。

AlphaGo擁有一個數據庫，里面有十幾萬份人類6～9段職業棋手的對弈棋譜。Alphago從中模仿人類常見的落子方式，根據谷歌透露的數據，模仿的準確率達到了57%。也就是說，單單這一項功能，就可使AlphaGo在一步的選擇上有57%的概率與人類高等級職業棋手相同。2014年，Google來到中國棋院買棋譜，近兩年累計記錄的棋譜數量是過去幾百年的總和：根據KGS統計，KGS平臺每年專業段位的對局棋譜的累積量，近三年研究的棋譜數量都接近20萬。GoGoD平臺的累積大約8.5萬專業段位棋譜。18萬的棋譜共有近2500萬的局面，每一局面都可上下左右、鏡面翻轉，這個2500萬局面就能再乘以8，這個數據量已經能夠支撐深度學習。

第二，要有人類的智慧。AlphaGo在下棋的時候“聰明”得像一個人，大量的數據提供了它“思考”的來源。但AI不是由大數據一手決定的，還有人的經驗和智慧。AI會發展成什么樣？打個比方：大數據是土壤和養分，AI是植物，而人就是園丁。土壤和養分讓植物長得好，但也離不開人的修剪和培養。替AlphaGo持棋跟李世石對戰的那個人本身就是六段的高手，他在訓練AlphaGo時，加入了大量的人工智慧和人為規則，這些都是被人忽略的。我們過大強調AI的作用，更現實的還是要引入專家的智能、人的智慧，在數據科學和數據工程不斷完善的情況下，提高AI的水平。

雖然AI應用能使一些任務變得自動化，但人類判斷全部交由算法負責幾乎不可能發生。更現實的方法是，使用數據科學和工程不斷完善并提升人類的判斷質量。當數據十分充足，依靠統計學的方法進行決策是恰當且合理的。當沒有數據或擁有的數據十分有限時，采用群體智慧和其他心理學方法能夠更好地進行決策。“智能”數據應用將把日程工作自動化，從而空出更多時間讓人類專家專注于需要他們專業判斷的工作，以及從事社會認知和共情等非認識能力的行動。比如：保險公司可以使用深度學習系統，將估算受損汽車的成本修理費用變得自動化。但在可以預見的未來，人類仍將是“決策過程中的一部分”。

數據為本，AI為核心，人為關鍵

這個時代叫做智能數據時代

智能數據，不同于傳統的數據，就是添加了人工智能和人的智慧的數據，這個名詞的出現，揭示了數據、人和機器三者之間的有機聯系。這種有機聯系賦予數據更多價值，賦予數據心智。現階段數據內容包含的信息量越來越大、維度越來越多，從圖像、聲音等富媒體數據，逐漸過渡到人的動作、姿態、行為軌跡，再加上地理位置、天氣、社會群體行為等，按照以往處理數據的思路已經難以適應“數據”本身發展的速度。一個融合人類智慧、人工智能和海量非結構化數據的智能數據時代已經來臨。因此，“發展多年的‘大數據’即將進入‘下半場’”。

這個時代最重要的三個要素是：數據、AI，人的智慧。做個比喻，數據相當人的血液，人工智能相當于人的心臟，心臟需要血液，同時把血液輸送給全身，如此往復循環。人的智慧是什么？大腦是不可替代的。所有這一切構成了智能時代的三個要素。

數據時代的顛覆和挑戰

未來，數據行業本身將會面臨進一步的洗牌，能夠更好地應用異構的、情境化的數據，能夠開發更加智能的算法，能夠開源撬動生態價值流動的企業會獲取更大的競爭優勢，也就是說，能夠駕馭智能數據的企業得天下。這樣，競爭優勢會內生疊加，進一步幫助企業吸引更多的人才和技術；人才和技術持續集中，根據數據分布的特點，中小型企業將被迫向垂直數據應用領域轉型，并穩定在垂直領域，但同時又不得不依托于大型生態的數據連接能力，最終呈現一種“一大多小”兩極分化、“小依附大”的競爭態勢。

對于其他行業來說，企業將面臨四個方面的挑戰。1）業務數據化：所有業務都以數據的形式進行流轉。2）數據資產化：在很多企業，業務與運營沒有形成閉環；數據沒有資產化，只是先儲存起來而已。智能數據時代，會倒過來，業務可能不賺錢，但數據將體現出商業價值。3）應用場景化：企業與用戶的每一個交互點，都具有改變用戶認知的功能，因此場景化將成為營銷的核心。4）技術開源化。智能數據首先會顛覆那些比較依賴于快速決策的高頻交易行業，比如高新技術企業、零售、廣告……還有為這些行業提供決策支撐服務的專業企業、商、咨詢服務商等。緊接著，傳統行業的各個環節也會受到極大顛覆，出現新的銷售渠道和獲客手段，極大地更新行業平均效率。

智能數據時代的新商業范式：新貝葉斯定律

智能數據時代，數據離所有企業的商業價值都很近。在交流過程中，基本上客戶只問一類問題：好像大數據這個系統投入很大，到底有沒有價值，到底怎么產生商業價值，商業價值又體現在哪些方面？這類問題的終極答案會在這個時代得到揭示。一個新的商業范式誕生了，TalkingData稱之為“新貝葉斯定律”。

貝葉斯定律是大數據時代重要的定律，無處不在，所有的機器學習算法、圖像識別、語音識別，一切統計方程式后面都是這個定律在起作用，大數據滿足了修正到最接近現實的基礎條件――數據量的積累。在此基礎上，與傳統統計學不同的是，貝葉斯定律集合了人的智慧，在決策的過程中，我們能夠不斷修正，更快地做出正確的決策。比如說炮兵在瞄準目標時，先根據自己的經驗試射，在首發不中的情況下，馬上根據炮彈的落點修正，這樣三到五次就可以命中目標了，這種瞄準的方法就是貝葉斯定律，強調的是首先靠人的智慧，來確定一種方案，做一個決定，后續不斷地通過吸收數據來調整方案；數據量越大最后越能得到一個接近現實的結果。

第6篇：人工智能大數據時代范文

［關鍵詞］人工智能；會計；基礎會計

1人工智能在會計領域的應用特質

將德勤財務機器人、用友財務機器人等人工智能在會計領域的應用狀況進行分析，可以看到人工智能在會計領域的應用有以下特點。（1）大量規則化應用領域被人工智能取代。原始憑證審核，依托于電子票據二維碼應用，票據關鍵信息（如發票抬頭、稅號、發票內容、金額等）被人工智能識別并依照規則進行判斷；根據原始憑證相關信息依照借、貸規則選擇相應會計科目編制會計憑證，也是人工智能依照既定規則完成；根據記賬憑證完成記賬和報表編制，在會計電算化時代即已完成，對于人工智能而言，則更是“小兒科”，僅需要依照既定規則將數據庫文件以視圖形式呈現。可以看到，從原始憑證審核、記賬憑證編制再到賬簿形成、報表形成，會計明晰的規則為人工智能應用提供了切合的舞臺，而有明確規則的領域是人工智能能夠凸顯其計算能力的優勢領域。由此可見，以規則為基礎的會計核算應用領域能夠被人工智能“完美”替代。這也是德勤機器人、用友財務機器人等人工智能最先得以應用的領域。（2）經驗化應用領域將被人工智能取代。人工智能以超強的自我學習能力著稱，能夠通過大數據獲取認知上的進步，可以從大量的圖片中學習識別貓，也可以從大量的棋譜中學習對弈。會計、醫生曾經被認為“越老越值錢”，即是基于經驗的價值增加，在工作中不斷學習積累經驗，能夠借助經驗處理非常規、復雜的情形。通過學習積累經驗獲得認知進步，已經成為人工智能擅長的領域。在大數據的基礎上，人工智能可以通過案例學習獲得“經驗”，并且由于存儲記憶能力的顯著優勢超過會計、醫生的經驗。因此，經驗化應用領域將被人工智能取代。（3）人工智能應用推廣速度受到成本的影響。2017年德勤財務機器人推出，隨后用友財務機器人、浪潮財務機器人也相繼面世，一年時間之后這些財務機器人并沒有大量應用，其原因既有技術成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。財務機器人的應用成本，不僅包括購買財務機器人的價格，還包括企業轉換成本。在ERP、財務共享中心等信息化建設之后，信息系統建設的投入大、實施風險高的特征使得企業對于系統切換心存顧慮，使用財務機器人是否又將成為投入高、見效慢的項目，成為企業應用財務機器人不得不考慮的問題。也正是由于受到應用成本的影響，財務機器人在2017年推出之后只是引起了觀念、認知上的“地震”，廣泛的應用并未看見。

2“基礎會計”課程核心

從目前國內高校會計專業、財務管理專業所開設“基礎會計”（會計學）課程的情況來看，該課程仍然作為專業基礎課開設，其核心內容一般包括：（1）會計核算基本方法，涉及會計要素、會計等式、復式記賬、憑證、賬簿、財務報告等內容。通過這些內容的學習，學生將掌握借貸記賬、憑證編制、賬簿登記、財務報告編制等基本方法，掌握會計核算的基本規則，理解會計的基本邏輯與方法。（2）會計核算基本操作，涉及憑證填寫與審核、賬簿登記、財務報表編制等內容。在會計基本方法學習的基礎上，學生將通過實驗等方式，掌握憑證填寫與審核的規范、賬簿登記的規范、財務報表編制規范等操作環節的要求，通過實踐體會從憑證填制與審核、賬簿登記、財務報表編制的規則與過程，并完成從理論到實踐的轉換。（3）會計視角的形成。在對會計要素、復式記賬的理解中，學生將完成對經濟活動的會計視角理解。例如，企業完成銷售活動，從經濟活動的范疇理解，更多強調客戶關系管理、合同簽訂、履行合同等節點，而從會計視角理解，則更強調伴隨銷售活動產生的資金流和成本化物流，即在收入形成的同時，根據資金支付的狀況選擇銀行存款、或者應收賬款、或者應收票據、或者預收賬款進行核算，同時在物流發生后結轉相應成本。將經濟活動的會計本質進行識別，培養和形成會計視角成為“基礎會計”課程的關鍵內容。也正是因為這個原因，“基礎會計”成為會計入門課程。

3人工智能對“基礎會計”課程的挑戰

（1）規則化應用將被人工智能取代，但修訂完善規則為會計人員留出了空間。人工智能因其超強的運算能力，能夠在既定規則的指揮下“毫無怨言”地處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制等工作，并且處理效率更高。單純地規則化應用，會計人員與人工智能相比，完全不具有優勢。僅僅只有在人工智能技術應用的成本還相比人工成本更好的前提下，原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制工作仍由會計人員完成。當人工智能技術應用成本得以降低，采用人工智能技術相比雇傭會計人員成本更低，會計人員無疑將面臨被人工智能所取代。這也是業界認為人工智能帶來會計“地震”的重要原因。雖然2017年會計人工智能出現后并沒有馬上帶來會計人員下崗潮，但這一時刻不會太遠，一旦人工智能應用成本得以降低，在人工成本逐漸上升的現實狀況下，處理原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、編表編制的純規則化會計崗位將被人工智能取代。與此同時，我們必須意識到，人工智能以規則為基礎完成會計活動，那么誰來定義規則？戰勝棋圣的人工智能以圍棋規則為基礎開展對弈，無人駕駛以道路交通規則為基礎完成駕駛，財務機器人在完成會計活動時同樣基于既定的規則。從國家層面看，“會計準則”處于不斷的修訂完善過程中，新的經濟形式不斷出現，會計準則往往緊隨著新經濟活動而修訂完善。一旦會計準則變更，意味著完成會計活動的人工智能所依據的規則也需要變更。因此，規則變更與修訂為會計人員留出了空間。“人工制定規則，人工智能完成規則”可能成為未來會計活動的新形式！會計人員制定規則，是否需要從了解基本規則入手呢？答案無疑是肯定的。作為制定規則的會計人員，不可能完全不了解基本的借貸規則、基本的賬務處理規則，就開始著手調整規則。基于此，了解和掌握基本會計規則應當成為會計人員的必須，通過“基礎會計”課程促使會計人員了解和掌握會計基本規則也成為必要選擇。但人工智能應用會計規則的優勢，促使會計人員在學習掌握基本會計規則時必須思考，學習基本會計規則的目的是應用還是修訂完善？如果僅僅將學習會計規則的目的定位于應用，這樣的會計人員只能定義為初級會計人員，一旦其人力成本高于人工智能技術應用成本，這種崗位人員無疑是會慘遭淘汰。因此人工智能的出現逼迫會計人員將學習會計規則的目的定位于修訂會計規則的高端人才，只有在基礎規則之上，跳出規則制定規則，才可能在人工智能應用的大趨勢下贏得一席之地。（2）經驗積累將被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間。會計人員的經驗積累建立在大量案例處理的基礎上，在復雜經濟業務處理過程中形成隱性知識，如果這些隱性知識不能顯性化、不能總結提升為規則，這些隱性知識只能藏于人員的頭腦里，導致似乎“越老越值錢”。人工智能具有大數據處理能力，在大數據基礎上形成“經驗”從而自我學習，并且其總結的經驗將以“代碼化”的形式顯性體現，相比會計人員而言，經驗形成的能力更強、經驗顯性化的能力也更強。但從經驗到規則，人工智能還不能直接將積累的經驗形成規則，規則的形成還需要人工干預。因此，會計人員的經驗積累可以被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間。面臨人工智能應用，會計人員“越老越值錢”的優勢將不復存在，會計人員的價值不再建立在工作經驗的基礎上，而是建立在經驗知識化、并進一步規則化的基礎上。會計人員要完成經驗規則化過程，也需要對基本規則熟悉了解、并對經驗是否作用于規則修訂進行判斷的基礎上，因此對于基本規則的了解和掌握也是必不可少的。盡管“基礎會計”課程僅僅是會計入門知識的介紹，不能形成會計處理經驗，在經驗積累方面不存在是否課程內容是否被人工智能取代的問題，但由于會計人員需要將經驗規則化，需要熟悉了解基本規則，并對經驗是否推動規則變化做出判斷，因此通過“基礎會計”課程學習了解基本規則仍然是必要的。（3）會計視角的形成仍需通過“基礎會計”課程培養。人工智能完成了從原始憑證審核到記賬憑證編制、再到賬簿登記、報表編制的任務，使用人工智能完成這些任務得到的是憑證、賬簿、報表這些結果的呈現，對于這些結果、這些信息究竟對于會計人員意味著什么，會計人員通過這些信息怎樣從會計的視角去理解經濟業務，人工智能并未給出答案。而“基礎會計”課程則是從經濟業務到會計業務的橋梁和紐帶，通過“基礎會計”課程的學習，會計要素、會計科目等內容成為將經濟語言轉換為會計語言的工具，會計視角得以培養形成。因此，從會計視角培育需要來看，“基礎會計”課程仍然是有必要開設的。

4“基礎會計”應對人工智能應用的適應性調整

概括起來看，面對人工智能應用的大趨勢，“基礎會計”課程仍有必要開設，但應對這一趨勢，需要從課程目標、課程內容上進行適應性調整。具體包括：（1）“基礎會計”課程目標需要定位于會計基本規則體系建立而非操作能力。由于人工智能能夠以高效率的優勢完成規則應用，因此“基礎會計”課程目標不能再強調憑證編制、賬簿登記、報表編制等應用能力，應該將“基礎會計”的課程目標定位于促使學生構建會計規則體系，培育經濟業務的會計視角。學生學習“基礎會計”的目的不再是掌握原始憑證審核、記賬憑證編制、賬簿登記、報表編制操作，而是建立會計規則體系，掌握會計語言實現從會計角度理解經濟業務。（2）“基礎會計”課程內容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規則體系內容，弱化憑證、賬簿等操作性內容。根據前面的分析可見，“基礎會計”作為基本規則介紹的入門課程，學生需要通過該門課程的學習，掌握會計基本規則，并在此基礎上逐步培養提升規則制定的能力。以往課程中，通過實驗、實訓提高學生填寫憑證、登記賬簿的操作能力，但這些操作未來將被人工智能高效替代。在人工智能在會計規則化應用領域形成趨勢的當前，操作能力培養這部分內容需要弱化，而對于會計規則體系的理解、會計視角的培養應當強化。（3）“基礎會計”課程內容中需要適當增加有關大數據、人工智能方面的內容，介紹大數據、人工智能在會計領域的應用趨勢，以幫助學生了解會計在信息時代、人工智能時代可能發生的變革，提前應對可能發生的變化。會計不能脫離社會經濟生活而存在，人工智能時代已經對會計提出了變革要求，應對這一要求，“基礎會計”應當不回避，主動做出調整和適應。例如，對于會計總論的闡述中，介紹會計的發展趨勢，不能還停留將會計電算化作為發展前沿，電算化階段已經成為過去，大數據、人工智能才是未來的發展前沿；在會計的發展階段中，古代會計階段、現代會計階段、電算化會計階段的劃分也值得商榷，復式記賬、計算機的出現作為階段劃分的關鍵節點，但在2017年人工智能推出后，是否在電算化會計階段之后已經需要重新再切分出人工智能會計應用階段，值得學術界探討。

5結語

財務機器人誕生后會計崗位可能面臨失業潮，“基礎會計”課程似乎也已經沒有必要開設。通過分析人工智能的特質、“基礎會計”課程的核心，指出在人工智能應用趨勢到來的當前，規則化應用將被人工智能取代，但修訂完善規則為會計人員留出了空間；經驗積累將被人工智能取代，但經驗規則化為會計人員留出了空間；會計視角的形成仍需通過“基礎會計”課程培養。因此“基礎會計”課程仍然有必要開設，其課程目標需要定位于會計基本規則體系建立而非操作能力，其課程內容需要強化會計要素、會計等式、借貸記賬等基本規則體系內容，弱化憑證、賬簿等操作性內容，同時課程內容中需要適當增加有關大數據、人工智能方面的內容。

主要參考文獻

［1］陳婷蔚．人工智能在會計領域的應用探析———以德勤財務機器人為例［J］．商業會計，2018，5（10）：77－78．

［2］王加燦，蘇陽．人工智能與會計模式變革［J］．財會通訊，2017（22）：41－43．

［3］任世贏．人工智能技術對會計行業的影響及對策［J］．北方經貿，2018（1）：96－97．

［4］鄧文偉．人工智能時代的會計研究綜述［J］．國際商務財會，2018（5）：86－88．

第7篇：人工智能大數據時代范文

關鍵詞：人工智能；電子信息技術；模糊信息

引言

科學技術在電子信息技術中的高效應用十分普及，并且隨著時展的潮流，智能化已經成為當下時展的主流，各種智能化產品的衍生也代表了我國的各種信息技術已經在世界前沿。隨著當下我國各種智能化產品的普及，無論是什么產品都能對人們的生產生活起著至關重要的作用。人工智能與電子信息技術的高效融合，是信息時展的必然趨勢。

1人工智能與電子信息技術的特點

人工智能在電子信息技術中的應用特點隨著時代的更新進步，人工智能和電子信息技術得到了全面的發展，人工智能在電子信息技術中的應用成為時代進步的重要發展方向，為了能夠更好地適應智能化和電子信息化全面普及的今天，全面剖析其人工智能在電子信息技術中應用特點，是促進人工智能在電子信息技術中能得以更好發展的關鍵性因素。雙贏性。將人工智能與電子信息技術的高效整合，是一件雙贏的結合。它涵蓋了廣域的學科技術。無論是計算機還是心理學、工程學等等，都添進了很多國內外先進的技術，電子信息加以融合從而更加精準高效地實現對各種復雜信息的處理能力，進而在很大程度上提高了人工智能和電子信息技術[1]。同時，在復雜多變的現代環境下，多元化也成為人工智能與電子信息技術高效融合的顯著特點，人工智能技術通過機器人模仿人、物的動作，呈現出它的作用，電子信息技術通過計算機的高效處理與計算，讓更加高效的機器將人的思維模式表現出來，進而實現它的價值。兩者的融合，利用先進的計算機技術將高效的思維方式應用于人工智能上，讓人工智能更加方便人們的生活，讓人工智能呈現出更加多元的功能。服務性。人類的生活豐富多彩，工作的種類也有很多的不同，基于目前我國對人工智能的開發和應用尚處于基礎階段，對人們的生活而言也是較為基礎的幫助，電子信息技術的融合，能夠為人工智能提供更加精準地讓人工智能拓寬自身的技能，從而為人類提供更加豐富的幫助。我國對人工智能的探索也愈發的深入，經過不斷的探索、發展、變革，人工智能也呈現出了更多的優點。并且，將人工智能在電子信息技術的高效應用上，人工智能更是毫無保留地將自身的優勢展現發揮出來，在促進電子信息技術發展的同時，也推進了我國綜合國力的提升。無論是在我們的日常生活中，還是工作中，電子信息技術無處不在，為了能夠保障其高效、安全、精準而又穩定的運行，支持我們的生活，就要不斷提升其核心技術，隨著時代的更新而變革發展，所以人工智能在電子信息技術的應用具有以下的優勢。（1）高效處理模糊信息。在當前飛速發展的時代背景下，大數據的巨大沖擊，使得信息數量多且雜，人工智能系統在電子信息技術的應用過程中，能夠對各種未知復雜而又模糊的問題進行更加精準高效的處理，它的功能就是對海量的數據進行高速的分析，而電子信息技術卻是集成海量信息卻很難精準高效分析，所以在人工智能系統的幫助下，能夠高效的提升信息處理的效率，從而大大彌補了在電子信息技術發展過程中的不足與缺陷。（2）精準選擇排列信息。電子信息技術中囊括了種類豐富的信息，無論是低等信息還是高等信息都較為混亂，所以如何精準高效地實現信息的排序，就要利用人工智能的手段，將其海量信息進行高低有序的排列，對其進行深度分析后，再推理出信息的深度與層次，進而實現信息在利用的時候高效精準的選擇，更好地模擬人類的思維方式，讓其具有更強的實際問題，更加方便于人們的生活。（3）節約計算資源。人工智能在電子信息技術中的應用，能夠更好地應用各種計算資源高效運用。我國將成本最小的人工智能發展至今，它通過利用各種迅速、精準的運算方式，來提升電子信息技術的效率，能夠在很大程度上節省了不必要的計算資源，進而也在很大程度上節省了成本的輸出[2]。

2人工智能在電子信息技術中的應用

（1）網絡與信息安全維護中的應用。大數據云計算的時代背景下，信息數據的安全受到了很大的威脅，人工智能系統應用在電子信息技術上能夠更好地維護網絡信息安全的維護。雖然，電子信息技術隨著時代進步而進步，但是在發展過程不可避免會出現很多不同程度的網絡安全性問題，所以保障網絡與信息安全是當前時展下必須要實現的難題。傳統的網絡信息安全所利用的計算機技術都是較為基本的，隨著技術的更新發展，在現如今的網絡信息安全的維護已經暴露出了很多的缺陷與問題，在較為嚴峻的網絡安全形勢下，人工智能系統能夠巧妙地利用相關科技手段，使得網絡信息安全得到更好的保障。例如，人工智能系統在電子信息技術的應用過程中，能夠精準分析出海量信息中的危險信息類型，并且能夠在短時間內快速分析采取科學正確的防范手段，從而在最大程度上高效節約了網絡信息安全維護成本，大大提高了網絡信息安全效率。（2）數據集成與分析中的應用。人工智能在電子信息技術中的應用，集中體現在了數據集成與分析。當前，受大數據云計算的時代沖擊，電子信息技術在變革發展中收集了海量的數據信息，并且數量多而雜，電子信息技術雖然具備挖掘信息價值的作用，但是深度挖掘不夠具備，并且大數據時代信息更新的速度特別快，如果不抓住就會很容易出現信息難以適應時代的問題。同時當前我國電子信息技術缺乏數據集成分析的作用，所以在數據采集的過程中難免會出現諸多的缺陷與問題。人工智能系統就能夠彌補電子信息技術這方面的缺陷，它能夠精準地對不同數據進行分類，從而將具有高等價值的信息從種類繁多的數據庫中篩選出來，將類似的信息進行高度集成分析，得到更加有效有益的信息集，更方便于以后的工作與生活。（3）軟件、硬件的更新升級中的應用。人工智能在電子信息技術中的高效應用也突出體現在了軟件、硬件及系統的更新升級的維護中。電子信息技術高效而又安全的運行需要各項軟件與硬件及核心系統的支撐，核心系統推動電子信息正常運行，軟件硬件則讓電子信息技術能夠發揮自身真正的價值。現階段，我國的電子信息技術仍然在變革發展中，軟件硬件的升級更新能夠更好表現出其技術優勢。人工智能系統在電子信息技術的應用中，于軟件、硬件的更新升級的維護而言，貢獻巨大。其中表現最為突出的就是網易公司，它在各個軟件的應用中安插了人工智能系統，實時跟蹤用戶的應用軟件運行，并全程參與維護及時發現該應用軟件是否更新升級，若是需要更新就及時向用戶推送，用戶再根據自身需求來進行更新下載。（4）網絡資源共享中應用。網絡平臺具有一定的開放性，同時資源量也巨大，并且不同網絡平臺之間也能夠實現資源共享。電子信息技術作為網絡平臺的技術載體，具有高度的應用價值。人工智能系統在電子信息技術中的應用也集中體現在不同網絡平臺的資源共享中。人工智能系統的參與，使得網絡資源選取的效率也得到了很大的提升。例如，投屏影視這一共享形式就將用戶的不同體驗興趣廣泛的結合利用電子信息技術和人工智能系統將不同平臺高效整合，進而將其視頻內容得以呈現。在用戶觀看瀏覽的過程中，人工智能系統也能夠精準的掌握其網絡信號強度，對其進行緩存下載，讓用戶在暢通無阻的情況下，實現高度的網絡資源共享。

第8篇：人工智能大數據時代范文

關鍵詞：互聯網+；會計；教育

一、“互聯網+”會計的影響

“互聯網+”會計，從思維到實際操作層面都對會計行業造成了巨大的影響，賦予了傳統的會計工作更多的可能性。通過分析“互聯網+”背景下，人工智能、大數據、云計算等新興科技融合會計工作的現狀與影響，能夠幫助思考新時代會計人才的培育方向。

（一）會計信息處理效率大大提升

人工智能在會計工作中能夠快速實現會計信息的處理與數據的運算與存儲，使得會計人員的作業重心從數據的錄入、整理、歸納、運算等煩瑣漫長的工序轉移到關鍵信息的篩選、核查、審閱等重要環節上，大大縮短了信息處理的時間，優化了數據的處理功率，同時人為失誤也得到了最大限度地削減。

（二）會計工作內容變動整合

人工智能等新科技在會計行業的使用與推廣一方面降低了會計工作的強度，節省了會計工作的用人需要，另一方面也勢必會對傳統的會計工作者產生沖擊，尤其是工作內容簡單且重復性高的初級管賬人員。而大數據的整理分析、計算機軟件的熟練操作與使用、人工智能的運用與管理等也逐漸將成為會計人員工作中的重點。

（三）會計信息更為真實可靠

傳統會計手工記賬的業務處理容易出現操作失誤等情況，運用人工智能與大數據的應用最大程度上減少了人為失誤，且數據信息得到了良好的存儲管理，易于追溯、查詢與審核，從而大大提高了會計信息的真實性。同時，人工智能的使用相比會計人員相比更能降低因為主觀判斷造成的失誤，使得會計信息更客觀中立，為利益相關者的投資決策提供更為真實可靠的信息。

（四）“互聯網+”會計技術仍待進一步改進

人工智能、大數據等新興科技引入會計行業后，在保證其能夠快速獲取、有效處理、精準轉化決策信息的同時，確保人工智能系統可靠、安全、正常的運營是極其重要的工作。在激烈的市場競爭面前，會計技術的運營需要控制在穩定的技術及安全環境下，以防范財務數據的泄露或崩潰而給企業帶來難以彌補的損失。人工智能等新興科技在引入財務工作的過程中，其安全性、可靠性、穩定性等重要性能仍然需要進一步的研究、實踐和優化升級。

二、傳統會計專業教育的不足

“互聯網+”時代對會計人才培養提出了新要求，傳統的會計專業教育的缺陷逐漸暴露。具體問題如下：

（一）教育思維固化

在“互聯網+”會計的背景下，會計專業人員不僅需要會計專業知識儲備，在計算機軟件、數據統計與分析等方面也需要具備一定的技能。但前者屬于管理類學科，具有人文科學的特點，后者則屬于理工科的內容，二者之間存在一定的隔閡，但絕不是涇渭分明、非此即彼的關系。而許多高校尚未完成從培養“專業性人才”到培養“復合型人才”的觀念轉變，沒有將二者進行很好的融合，會計思維與數據、邏輯、計算機思維仍然互不溝通。

（二）課程設計缺陷

我國多數高校如今對于會計專業課程的設置不盡合理，會計與計算機的融合操作教學一般都只對高年級開設，且其比重與傳統的理論教學相比只占學生專業課程中很小的一部分。而課程內容也主要在于培養學生會計系統的運用能力，讓學生成為“應用型“會計人員，理論與實踐沒有實現深度融合，學習的更多的是操作應用而非創新創造，使得學生對會計信息開發系統僅僅處于一種膚淺的認知與操作階段，缺乏對前沿會計信息技術的深入理解與運用。

（三）教學方式落后

當前許多高校的會計教學方法仍為傳統的“理論解讀和實務演練”。教師講述個人對會計知識的理解，學生被動的接受知識與觀點，但沒有主動的對會計知識進行探索；而實務層面，也主要由教師進行示范演練，學生對示范進行單調的模仿學習，重復既定的規范步驟，這種教學方式拘束了學生的自我探索空間，難以培養學生的自主創新意識，雖然能夠快速學習實務操作的程序步驟，但對于學生分析、解決問題與自主創新等能力的培養仍存有不足。

三、會計專業教育的發展方向

（一）培養學生自主學習與創新能力

在“互聯網+”時代的大背景下，人工智能、大數據、云計算等技術高速發展，企業商業模式變化日新月異，在會計行業中只有時刻保持著對前沿知識技術的敏感、具備強大的自主學習能力與自主創新能力才能不被智能科技取代。因此在會計人才的培養教育中，應有意識的引導學生改被動接受為主動學習、改單調模仿為自發創造，不斷提高學生的職業勝任素質。

（二）培養“互聯網+”會計思維方式

會計專業教育不能割裂人與計算機、會計與新科技的聯系。人工智能等新興科技在會計工作中的使用主體仍然是會計人員。因此在會計教學工作中，應逐漸培養學生樹立“互聯網+”會計的思維，注重會計知識與計算機實務操作的融合，培育學生處理信息、駕馭系統的能力；增加“互聯網+”會計相關課程占總體知識群的比重，緊密結合人工智能的開展方向及最新動態，融合人文與科學思維、管理與計算機思維。

（三）培養復合型會計人才

結合我國當前會計行業結合互聯網技術后的發展現狀進行分析，未來新技術的深入發展需要依據中國會計準則，不斷完善會計信息化軟件建設，豐富各類復雜業務的會計處理方式，因此高校需要加大“互聯網+”會計的“跨界”復合型人才培養力度，使之兼具經濟管理、數據分析、會計實務、信息技術等知識能力，迎合當前會計勞動力市場在快速發展的科技時代背景下的用人需要。

第9篇：人工智能大數據時代范文

進入新世紀以來，科學技術發展迅猛，新技術疊代更新加快，給會計、財務管理、審計等財會領域帶來了巨大的變革。特別是會計功能不再局限于服務、價值反映，隨著新技術、企業需求的雙重推動下，會計轉型升級，逐步克服解決當今會計的缺陷，更多的展F于價值創造、決策。但同時，變革并非一蹴而就，需要循序漸近，尤其是會計行業集知識、服務于一體。必須漸進式地推進轉型升級。

新技術背景下對我國會計行業影響分析

移動互聯技術突破了會計的地域限制，提高了資金管理與使用效率。2017年CNNIC的第39次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2016年12月，我國網民規模已達到7.31億，互聯網普及率達到53.2%，移動網民占比達到95.1%。近年來，支付寶、微信支付等第三方支付平臺迅速發展，使企業款項結算已突破了傳統的托收隨侍、商業匯票等，簡化結算方式、提高結合效率的同時，會計核算方式也發生了巨大的變革。一是，會計核算從PC端局域網向互聯互通時代邁進。如針對小微企業會計，北京嘉蕓匯科技公司開發了全自動、智能化的“蕓豆會計”財務系統，實現機器人自動記賬、原始票據電子化、客戶實時跟蹤、一鍵報稅等功能。二是，財會工作向APP端發展，實現了移動辦公。三是，借助于商務部所推出的“互聯網+”計劃，企業會計核算從分散走向集中，提高了資金管理與使用效率。

人工智能技術完全替代人工做賬，提升了財務管理的效率與準確性。進入信息化時代以來，用友、金蝶、金算盤等軟件相繼推出，人工做賬工作已逐步淘汰，進入到會計半智能化時代。實現了會計報表自動生成、財務指標自動計算等，有效地提升了會計核算的效率與準確性。隨著人工智能技術的發展，財會行業將進入全智能化時代，除實現原有的賬表自動生成功能外，還將實現憑證語音錄入、自動掃描等，完全替代人工做賬，以其高效、快捷的工作效率，實現對財會工作的顛覆性變革。例如全球“四大”中的德勤會計師事務所，早在2014年就已開始著手引入人工智能，因其自主學習、深度學習的功能，有效提升了工作效率。如智能替代員工閱讀合同、文件，通過財會軟件將憑證、發票等自動轉換為機器閱讀模式。又如人工智能軟件能夠實時追蹤銷售、成本、流動資產等主要財務指標。

大數據技術實現財務數據與業務數據的無縫對接。在互聯網、信息化高速發展的今天，大數據技術為會計應用功能的實現提供了助力。具體體現于以下幾個方面：第一，電子發票系統實現全國推行，管理、收集、分析、傳遞效率提升。在會計行業中，發票是實施各項會計業務的基礎，電子發票的實施，實現了財務數據與業務數據的對接，便于資金的有效管理。許多集團公司構建了大數據系統，能夠隨時核實子公司、項目的財務數據，實現數據創造價值的功能。第二，大數據技術使會計報表實現了完全隨機擴展模式。對財務信息的處理貫穿于報表的生成，實時處理數據、規范會計報表模式，使報表的呈報不再局限于月報、季報、年報，隨時能夠生成時點報表，為決策提供真實、可靠的數據。第三，促進審計隨機抽樣的科學性、有效性。在實施審計時，通過大數據技術隨機抽取樣本，及時發現財務漏洞、防范風險。

新技術背景下我國會計轉型升級與未來趨勢分析

新技術促進會計功能提升，由“價值反映”至“價值創造”。新技術背景下，企業紛紛轉型升級。經歷著管理創新、商業模式變革。與此同時，會計功能也必須順應企業轉型：第一，企業生產方式發生變革，逐步引入人工智能軟件，成本降低、生產流程簡單化，這就對成本核算提出新要求，要求精細化管理。傳統的分批法、分步法成本核算已不再適宜。第二，企業銷售方式逐步向O2O模式轉變，流通環節減少、定制化模式普及，使會計核算不能簡單地以企業整體為對象，要針對產品、服務的特點，單個項目進行核算，為項目的開發提供可靠數據。第三，企業運營模式逐步轉變為集中控制，會計核算也逐步轉為集中，成立集團內部財務共享中心，集中調配集團內部資金，提高資金使用效率。