人工智能大数据时代精选(九篇)
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第1篇：人工智能大数据时代范文
关键词：大数据 人工智能 技术
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（a）-0001-02
随着计算机技术被应用于社会生产、日常生活的方方面面，其重要作用日益体现出来，不可或缺。计算机从20世纪被发明，经历了各种改革、调整与进步，到今天，计算机技术已经开始融入到人工智能的领域，开始代替人类本身做一些危险性、精密性高的工作。但是人工智能领域的发展并不仅仅是依靠计算机技术的进步，还有互联网时代产生的大数据通过对各种程序化的技术的核算、设计以及发明所推动的人工智能的发展。技术的发展一直在不断促进人工智能的发展，因为起初所有智能化都是在技术中发现和实现的。到当代，这种动力开始被大数据所替代，大数据开始挖掘技术推动人工智能继续发展的潜力。
1 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的机制
1.1 技术推动人工智能发展
如前所说，在最初几乎所有的人工智能都是在生产的技术中发现、实现和发展的。劳动人民的智慧是无穷的，劳动人民创造的技术更是无尽的。从人类进化史中就可以看出，人类在工业革命后，从最初的利用蒸汽推动机车和及其的运转，到后来利用燃料，通过内燃机来推动机器运转，再到发明电机，再到现在通过电力实现了各种各样人类凭借肉体无法完成的事情，比如在地质勘探、深海探测等方面。人类对于技术的不断完善，推动着人工智能的不断进步和发展。
1.2 大数据通过技术推动人工智能发展的机理
大数据指的是对于一定范围内或者行业中，某一特定主体的某一方面或者多方面的特性、数量、属性、问题、偏好、趋势等内容的了解，基于众多信息条目下的数据处理，最终可以从多方面系统化地了解某一事物。而人工智能指的是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
根据人工智能的定义，我们可以看出，人工智能本身说到底是一门技术科学。在技术发展已经脱离以往的直接生产经验，单是凭借大数据就可以进行推陈出新的今天，人工智能的发展动力已经在无形中被置换。大数据通过收集、分析技术参数，利用计算机系统对技术进行智能化改革，将人类从技术操作中剔除，完成人类本身完成不了的工作。
2 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的现状
大数据对于人工智能的发展，是通过技术的革新来实现的，但是这种技术的作用与实际的生产之间日渐存在张力，换句话说，大数据所促进的技术进步与革新，不但没有被限制在传统生产领域中，还在一定程度上超越了所有生产的阈值，更像是一种未来计划。
美国的开源汽车制造商Local Motors曾推出过一款无人驾驶公交车Olli，车身采用3D打印技术制造，只需10 h就能打印出恚1 h内就可以组装完毕。这辆车没有司机，也没有方向盘，全靠内置的超级计算机来发送指令，通过传感器收集数据，再利用超级计算机进行实时路况分析。我们可以看到，无人汽车在实用性方面目前微乎其微，但是在未来，将彻底地改变人类出行方式，这就是当今大数据挖掘技术推动人工智能发展的路径。
当然，在生产领域，利用大数据挖掘技术推动人工智能发展的成果更是显著，Agrobot是一家在加州开设的西班牙公司，他们制造的商业机器人可以采摘草莓。在采摘过程中这种机器人只能识别足够成熟的水果，机器本身是技术的极大进步，在识别成熟的草莓方面大数据起到了巨大作用。在智力领域中，随着“阿尔法狗”这款围棋人工智能程序在与人类对战中爆发出优势，人工智能引起了全世界的广泛关注。而“阿尔法狗”之所以能战胜人类，与其积累的大数据分不开。
总之，大数据通过挖掘技术的发展来促进人工智能的继续发展，不仅是在科学实验领域，也在我们日常的生产生活之中。
3 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的方式
3.1 传统技术领域中大数据推动的人工智能技术转变
在传统产业中，依靠人工以及简单的机械来进行工作的领域也已经逐渐被大数据推动的人工智能技术所改变。具体而言，就是大数据渗透进产业的每一个角落中，分析传统产业中耗时耗力的缺点，统筹整个产业或者地区性传统产业的资源分配，协调各方的利益关系，最终以渐进的方式形成产业转变。在我国，逐渐淘汰高耗能、低产出、重污染的企业，向着高兴技术产业发展，就是利用大数据分析这些产业给地区或者行业带来的利弊，最终决定如何转变。
3.2 大数据创造人工智能技术的最前沿
这是个数据时代，人们的一举一动都被数据所记录，技术也一样。技术的所有参数都被编制进大数据的网络中，它开始“开疆拓土”，创造以往不存在的人工智能领域。在现代医学领域、现代化农业领域、现代航空领域以及现代军事领域等多个领域中，大数据指导下的技术性人工智能逐渐占据了科技的最前沿，成了社会性技术发展领域的风向标和指明灯。
4 结语
大数据通过置换传统生产技术、理念来实现技术的不断进步，随着技术的不断更新，将人类从危险、枯燥的工作中释放出来，代替了人类引以为傲的智能，将社会生产、日常生活推向了一个更方便、更科学的时代，它开启了人工智能的新时代。
参考文献
[1] 邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）：11-13.
第2篇：人工智能大数据时代范文
1人工智能的含义及优势
人工智能是融合信息科学和数学、哲学、心理学等知识的一种新型科学技术，能通过感知环境做出主动反应，并且该反应能够实现目标、获得最大收益（蔡彬彬.人工智能在计算机网络技术方面的应用[J].科技风,2019(13):60）。如今人工智能已经渗透到日常生活之中，例如手机里的智能助理、新闻浏览中的新闻推荐和机器翻译、机器人、自动驾驶等。人工智能是全新的智能系统，其优势主要包括：第一，模糊信息处理和协作的能力。大数据时代的计算机网络技术发展中出现大量模糊信息，增大处理难度，而人工智能大多使用模糊逻辑的数据处理方式，无需准确描述数据模型，运用人工智能就能增强计算机网络技术的信息处理能力。与此同时，计算机网络技术的规模、结构等均在发生变化，增大网络管理难度，运用人工智能的协作分布思维就能显著提高计算机网络协作能力。第二，非线性处理和学习的能力。计算机网络技术催生大量数据和信息，其中有很多都处于较低的概念层次，但其背后隐藏着价值巨大的信息，需要运用人工智能进行挖掘，学习低层次信息，进行解释和推理。人工智能还可以及时进行非线性处理，由机器人模仿人的智能。第三，运算速度快、成本低。迅速发展的计算机网络技术使得人们对其的依赖程度越来越大，但效率和成本问题不容忽视，运用人工智能可以加强算法控制，在计算时速度较快、资源消耗较少，极大地节省计算成本。
2大数据时代人工智能在计算机网络技术中运用的途径
进入大数据时代以后，计算机网络技术的发展速度越来越快，全球越来越关注网络安全问题，计算机网络系统的运用中最重要、人们最关注的则是网络控制、网络监控。由于网络数据存在不规则、不连续的特征，计算机判断数据真实性的难度较大，因而有必要促进计算机网络技术的智能化发展。
2.1运用于管理
人工智能一般又被称为人工智能Agent技术，这是一种实体软件，其组成部分主要是各Agent之间的数据库、知识库、解释推理器、通讯部分，其依据就是Agent的知识库，通过及时分析、处理数据信息完成相关任务。人工智能的管理一般可以基于用户自定义搜索信息，并可以向指定位置传输，让用户享受更智能化的、人性化的服务（王佳美.人工智能技术在计算机网络领域中的应用研究[J].通讯世界,2019(04):136-137）。例如用户利用计算机网络技术查找所需信息时，运用人工智能就能进行管理，对信息加以分析和处理，获得有效的信息，节省大量查找时间。同时，人工智能在人们的日常生活与工作中也有广泛运用，包括收发邮件、安排形成、网上购物等，享受十分优质的智能化管理服务。并且人工智能技术拥有一定的学习性、自主性，对于用户分配的任务可以自动完成，借助自主学习方式更好地推动计算机网络技术的发展。
2.2运用于数据处理
在计算机网络技术中运用人工智能可以极大地提升数据处理能力，即从人工智能切入，实现计算机动态模拟、科学预测，为开展计算机网络管理工作提供可靠的技术支持，特别是开展预设性管理活动，方便对人员的行为进行管理，减少额外成本投入，夯实后续开展数据处理活动和管理活动的基础。为更充分地体现人工智能运用于计算机网络技术的数据处理优势，操作人员要从实际着眼，从人工神经网络切入，通过构建人工神经网络机制，实行必要的网络数据信息预测和处理。具体而言，运用人工神经网络，基于计算机网络技术的操作状态，快速获得主要的运行参数，并把所获参数和计算机网络标准做对比，从而输出对比结果，直观呈现数据处理结果。借助神经元的连接权和阈值，还可衔接输入值、输出值，形成最佳的拟合函数，基于人工神经网络框架高效处理计算机网络技术运用中的各类核心数据，特别是对计算机网络技术所涉及设备的运行状态、技术参数等进行阅读，预测短时间里人工智能在管理环节暴露的问题，高速设置应对问题的方案。该操作需要大数据的支持，数据运算量也很大，所以在运用人工智能时要适当前移数据信息的加工和处理工作，组建计算机网络技术的动态模拟和预测网络。
2.3运用于网络安全
人们对于计算机网络技术的使用安全始终给予高度重视，运用人工智能有助于强化其安全防护。例如运用人工智能可以构建智能防火墙，智能防火墙和其他防御系统比起来能借助智能化的识别技术采集数据、分析数据、处理数据，对有害信息访问进行限制、拦截，减少计算量，提升数据信息安全等级。智能防火墙也有助于防范病毒攻击、黑客攻击，既能阻止病毒传播，又能有效监控并管理内部局域网，确保计算机网络技术使用的平稳性、安全性（罗雅丽.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2019(06):120-122）。此外，智能防火墙的安全检测效率比传统防御软件高很多，可以妥善解决外部攻击问题，稳步提升计算机网络安全工作的有效性。人工智能还可运用于计算机网络技术的入侵检测实践，其主要涉及两个模块：一个是训练模块，即在计算机网络技术的使用中通过人工智能实行网络入侵检测，实现正常审计已知数据、检测异常数据的向量训练。人工智能检测主要借助编码的方式对已知入侵特征向量和审计记录做分析、比较，进而把入侵特征的向量变化识别出来。如果已知入侵向量有符合其特征的审计事件，那么计算机网络系统就会自动报警；如果入侵向量和审计事件不符，运用人工智能就能自动实行网络入侵检测，形成新的审计事件。还可以调整模式长度、匹配时间，确保有效分析入侵检测信息的特点。另一个是检测模块，借助预处理器实行入侵检测，即通过数学向量的形式，以审计未知为前提实施数字处理，之后基于支持向量机、判决函数，分类数字向量，再经过决策系统分类汇总数字向量。在检测预测模块中也可按照现有模型的运行规律判定计算机网络系统在今后可能会遭受的攻击，促进模型装置的及时更新，确保系统安全、稳定。
2.4运用于其他方面
大数据、互联网和人工智能等技术有力推动各行各业的变革、发展，使得计算机网络技术水平越来越高，对人们的生活与生产发挥更大的作用。第一，人工智能在教学领域的运用。教师可以在计算机网络技术的学习中运用人工智能，提高教学准确度，并调动学生的热情和积极性。人工智能在早教领域的运用也十分广泛，智能机器人使早教进入新的层面，教育不再受到书本的限制，成功把互联网带进课堂，教师针对自己无法即刻解决的问题，可以借助计算机网络技术搜索准确答案。第二，人工智能在企业管理领域的运用。如今很多企业的计算机网络技术都融入了人工智能，例如自动监控系统、自动报警系统等，促使企业实现智能化管理目标，在安全的环境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.计算机网络技术中大数据时代的人工智能应用研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企业在未来必然能依托人工智能实现真正的现代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居领域的运用。经济稳步发展使智能家居进入大众的生活，为人们的居住提供更大的便利。在计算机网络技术中运用人工智能能很好地满足人们的居住需求，例如自主控制灯光的明暗、窗帘的开合等，或者远程控制家居系统，包括电饭锅开关的远程控制，回到家里能有更多休息时间。因此，智能家居的应用将会日益普及，让人们享受优质的家居生活服务。
3结语
第3篇：人工智能大数据时代范文
当今，企业“上云”节奏正在加速，特别是在以人工智能技术为代表的新一波浪潮推动下，企业一方面通过云技术增强了自身的数据存储连接、计算以及智能应用能力；另一方面，利用基于云计算之上的大数据、人工智能等新技术，企业又可以以较小的成本、更高效地挖掘出快速提升企业业务的数据与方法，实现云、数、智的自然融合和协力发展。
CSDN、极客帮创投、AI100创始人蒋涛表示，云和大数据是深度学习成功的基础，人工智能时代的云将是行业AI的云、物联网的云、价值和信任的云以及开发者的云。开源中国CEO马越阐述了云时代下为开发者精心打造的 “码云”，作为软件开发的PaaS+SaaS门户，“码云”可以将软件工程的整个生命周期云化。
来自Mesosphere联合创始人兼CTO Tobias Gunter Knaup、Rancher Labs联合创始人兼CEO梁胜将演讲重点聚焦在容器领域，分别带来了“容器资源管理和调度最佳实践”和“如何用‘简单易用’解锁容器云的真正力”的主题分享，详细剖析Mesos和Rancher两大容器编排技术的最新进展。
人工智能大潮下，作为企业来说，如何利用人工智能技术，来自普元的CTO焦烈焱也为现场参会者做了详细阐释；在勒索病毒WannaCry肆虐全球的大背景下，来自UCloud 块存储研发总监彭晶鑫分享的如何重新定义云数据保护显得尤为及时；另外，值得一提的是，来自京东集团运营研发部的高级总监涛重点介绍了京东在物流大数据领域的应用实践。
人工智能技术的发展趋势，在语音、图像识别以及金融领域的应用备受关注。阿里巴巴iDST资深专家孙健以及京东集团感知识别研发总监陈宇分别带来阿里和京东在人工智能领域的最新研究进展以及应用情况。
PPmoney大数据算法总监黄文坚则带来深度学习、TensorFlow在金融科技领域的应用；对于人工智能领域的老牌玩家，IBM GBS Watson高级顾问金杰详细介绍基于Watson的人工智能与认知计算的应用。另外，第四范式算法研发工程师涂威威详细介绍大规模分布式机器学习系统设计的技术经验等。
第4篇：人工智能大数据时代范文
互联网+人工智能+制造新时代
李伯虎认为大数据是智能制造的战略资源，大数据的感知、采集、存储、通信、分析、可视化等技术都是智能制造技术的一部分。
因此，要想提升大数据在云制造中的应用率，大数据发展一定要和制造业技术深度融合，同时要和信息通信技术发展深度融合。“所以，我的观点是‘互联网+人工智能+制造’，这个时代正在到来。我们现在把大数据当做智能制造核心支撑中的很重要的组成部分，从感知、采集开始，到存储、通信、分析、可视化，把大数据和信息技术、人工智能技术结合起来进行研究。” 李伯虎说。
同时，李伯虎强调，大数据在智能制造的发展必须要和应用结合，不清楚制造业的特性和制造产品的行业特性，就会连采集什么样的数据都不清楚。采集的目的不是为了采集，而是为了改进制造流程，因此要对模型、算法等有一定基础的理解才可以顺利完成大数据的采集和应用。
技术、产业、应用协调发展
目前工业大数据研究刚刚开始，李伯虎认为其突破点是技术、产业和应用的协调发展。比如说以应用牵头，利用大数据技术可以p少制造时间，降低污染，提升产品质量与服务；在系统改进中需要利用各种各样的技术，而技术后面又必须要有产业支撑，将其工程化。即应用牵头系统，系统牵头技术和产业，在系统和产业改进以后，以改进后的系统再去推广新应用，达到良性循环。这其中，人才、技术创新体系，政策支撑都不可或缺。
第5篇：人工智能大数据时代范文
新时代的到来
后数据爆炸时代
其实整个人类的发展历史，就是人类不断尝试记录、测量自身和世界的过程。无论从古时候人类发明算盘、阿拉伯数字，又到近明二进制计算机，都像是这一现象的反映，而人类对自己，包括对世界的认知还是那么浅。比如描述一个人时还只能说这人是男是女，是老是少，身高、体重等；提到环境时会说气温怎么样、湿度怎么样……但人类对于数据测量的需求一直没有减弱。
根据TalkingData的数据统计，目前在中国，智能手机（含平板电脑）有13.05亿用户，智能手表等可穿戴设备已经达到千万级，这意味着什么？智能手机、智能设备基本上人手一部甚至更多，而每部智能手机平均携带多达16种的传感器，每天产生1G数据。这不仅加强了人类感知和数字化世界的能力，也让数据以前所未有的速度在产生和发展。所有这一切现象，都揭示了以人为中心的世界正在加速数字化。这是一个数据爆发的时代。
人工智能：已经过了单纯积累数据量的时代
移动设备已经成为人类身体的延伸。根据TalkingData的数据统计，我们每天使用手机将近四个小时。不管是上网，还是在现实生活中，在家、上班、吃饭、旅游、消费……我们所有的足迹都被默默地记录了下来。数据行业迎来了历史上最好的时刻――数据爆发的时刻。
但这已不是一个单纯的积累数据量的时代，新的时代对计算提出了更高的挑战。
第一， 这些数据并不是所有的都被存储和收集。大量隐形数据的采集、运算、存储、传输等领域依然存在着巨大的障碍。
第二， 如何从大量的数据里面解读人的动作、识别人的场景是更重要的问题。现在很多数据都是非结构化的情境数据，例如图像、声音、姿态、动作，需要人工智能的帮忙从中提炼有价值的信息。世界上顶尖的技术公司都在尝试用算法、机器学习去还原人在现实生活中的动作，不管视觉、听觉、姿态、感知还是做一些基础的工作，现在语音、图像识别技术都在大规模发展，但是为什么当数十亿大脑神经元彼此传递信号时，就会出现喜爱、恐惧或愤怒的主观感受呢？对此，我们依然一无所知。人工智能对世界的认知还停留在早期阶段。
数据促进了人工智能的发展。AI过去与现在的最大区别是，必须具备的计算能力、原始数据和处理速度现在都有了，因此AI技术现在能大放异彩。目前人工智能在识别（包括认知）产生很大进展的原因首先是数据量带来的。谷歌在语音识别领域取得了很大的突破，但这背后的原因是谷歌建立了几十亿音频的库，而且用人类的智慧标注它，所以可以用算法、人工智能找到模式，甚至可以区别不同口音。图像也是如此：过去几十年里，人类花了大量时间去标注这些图像，我们才能在图像里面切割识别出各种各样的物体。没有这些人的智慧现在人工智能达不到这样的程度。
人的智慧：AlphaGo背后的故事
以AlphaGo人工智能为代表的AI复兴体现对于世界的认知能力正在加强。在过去的几年间，我们看到，机器学习、强大的算法、强大的处理能力和所谓的“大数据”已可以让机器做一些让人印象深刻的事，比如：实时语言翻译、在复杂的城市环境中安全地开车。
AlphaGo战胜人类被视为AI历史上的里程碑事件。大家看到AlphaGo战胜了李世石，但是不知道背后的故事。TalkingData的CEO崔晓波作为亲历者之一（这场棋赛的解说者），看事情的角度和大家不同，他看到了数据的力量。
他认为，在这场比赛中，关键的获胜因素有两个：
第一，要有足够的数据支撑。AI要模拟人，它首先要知道人在面对不同事情的时候是怎么去把握的，而这种判断和把握的能力就是出自于成千上万的海量数据得出的结果。
AlphaGo拥有一个数据库，里面有十几万份人类6～9段职业棋手的对弈棋谱。Alphago从中模仿人类常见的落子方式，根据谷歌透露的数据，模仿的准确率达到了57%。也就是说，单单这一项功能，就可使AlphaGo在一步的选择上有57%的概率与人类高等级职业棋手相同。2014年，Google来到中国棋院买棋谱，近两年累计记录的棋谱数量是过去几百年的总和：根据KGS统计，KGS平台每年专业段位的对局棋谱的累积量，近三年研究的棋谱数量都接近20万。GoGoD平台的累积大约8.5万专业段位棋谱。18万的棋谱共有近2500万的局面，每一局面都可上下左右、镜面翻转，这个2500万局面就能再乘以8，这个数据量已经能够支撑深度学习。
第二，要有人类的智慧。AlphaGo在下棋的时候“聪明”得像一个人，大量的数据提供了它“思考”的来源。但AI不是由大数据一手决定的，还有人的经验和智慧。AI会发展成什么样？打个比方：大数据是土壤和养分，AI是植物，而人就是园丁。土壤和养分让植物长得好，但也离不开人的修剪和培养。替AlphaGo持棋跟李世石对战的那个人本身就是六段的高手，他在训练AlphaGo时，加入了大量的人工智慧和人为规则，这些都是被人忽略的。我们过大强调AI的作用，更现实的还是要引入专家的智能、人的智慧，在数据科学和数据工程不断完善的情况下，提高AI的水平。
虽然AI应用能使一些任务变得自动化，但人类判断全部交由算法负责几乎不可能发生。更现实的方法是，使用数据科学和工程不断完善并提升人类的判断质量。当数据十分充足，依靠统计学的方法进行决策是恰当且合理的。当没有数据或拥有的数据十分有限时，采用群体智慧和其他心理学方法能够更好地进行决策。“智能”数据应用将把日程工作自动化，从而空出更多时间让人类专家专注于需要他们专业判断的工作，以及从事社会认知和共情等非认识能力的行动。比如：保险公司可以使用深度学习系统，将估算受损汽车的成本修理费用变得自动化。但在可以预见的未来，人类仍将是“决策过程中的一部分”。
数据为本，AI为核心，人为关键
这个时代叫做智能数据时代
智能数据，不同于传统的数据，就是添加了人工智能和人的智慧的数据，这个名词的出现，揭示了数据、人和机器三者之间的有机联系。这种有机联系赋予数据更多价值，赋予数据心智。现阶段数据内容包含的信息量越来越大、维度越来越多，从图像、声音等富媒体数据，逐渐过渡到人的动作、姿态、行为轨迹，再加上地理位置、天气、社会群体行为等，按照以往处理数据的思路已经难以适应“数据”本身发展的速度。一个融合人类智慧、人工智能和海量非结构化数据的智能数据时代已经来临。因此，“发展多年的‘大数据’即将进入‘下半场’”。
这个时代最重要的三个要素是：数据、AI，人的智慧。做个比喻，数据相当人的血液，人工智能相当于人的心脏，心脏需要血液，同时把血液输送给全身，如此往复循环。人的智慧是什么？大脑是不可替代的。所有这一切构成了智能时代的三个要素。
数据时代的颠覆和挑战
未来，数据行业本身将会面临进一步的洗牌，能够更好地应用异构的、情境化的数据，能够开发更加智能的算法，能够开源撬动生态价值流动的企业会获取更大的竞争优势，也就是说，能够驾驭智能数据的企业得天下。这样，竞争优势会内生叠加，进一步帮助企业吸引更多的人才和技术；人才和技术持续集中，根据数据分布的特点，中小型企业将被迫向垂直数据应用领域转型，并稳定在垂直领域，但同时又不得不依托于大型生态的数据连接能力，最终呈现一种“一大多小”两极分化、“小依附大”的竞争态势。
对于其他行业来说，企业将面临四个方面的挑战。1）业务数据化：所有业务都以数据的形式进行流转。2）数据资产化：在很多企业，业务与运营没有形成闭环；数据没有资产化，只是先储存起来而已。智能数据时代，会倒过来，业务可能不赚钱，但数据将体现出商业价值。3）应用场景化：企业与用户的每一个交互点，都具有改变用户认知的功能，因此场景化将成为营销的核心。4）技术开源化。智能数据首先会颠覆那些比较依赖于快速决策的高频交易行业，比如高新技术企业、零售、广告……还有为这些行业提供决策支撑服务的专业企业、商、咨询服务商等。紧接着，传统行业的各个环节也会受到极大颠覆，出现新的销售渠道和获客手段，极大地更新行业平均效率。
智能数据时代的新商业范式：新贝叶斯定律
智能数据时代，数据离所有企业的商业价值都很近。在交流过程中，基本上客户只问一类问题：好像大数据这个系统投入很大，到底有没有价值，到底怎么产生商业价值，商业价值又体现在哪些方面？这类问题的终极答案会在这个时代得到揭示。一个新的商业范式诞生了，TalkingData称之为“新贝叶斯定律”。
贝叶斯定律是大数据时代重要的定律，无处不在，所有的机器学习算法、图像识别、语音识别，一切统计方程式后面都是这个定律在起作用，大数据满足了修正到最接近现实的基础条件――数据量的积累。在此基础上，与传统统计学不同的是，贝叶斯定律集合了人的智慧，在决策的过程中，我们能够不断修正，更快地做出正确的决策。比如说炮兵在瞄准目标时，先根据自己的经验试射，在首发不中的情况下，马上根据炮弹的落点修正，这样三到五次就可以命中目标了，这种瞄准的方法就是贝叶斯定律，强调的是首先靠人的智慧，来确定一种方案，做一个决定，后续不断地通过吸收数据来调整方案；数据量越大最后越能得到一个接近现实的结果。
第6篇：人工智能大数据时代范文
［关键词］人工智能；会计；基础会计
1人工智能在会计领域的应用特质
将德勤财务机器人、用友财务机器人等人工智能在会计领域的应用状况进行分析，可以看到人工智能在会计领域的应用有以下特点。（1）大量规则化应用领域被人工智能取代。原始凭证审核，依托于电子票据二维码应用，票据关键信息（如发票抬头、税号、发票内容、金额等）被人工智能识别并依照规则进行判断；根据原始凭证相关信息依照借、贷规则选择相应会计科目编制会计凭证，也是人工智能依照既定规则完成；根据记账凭证完成记账和报表编制，在会计电算化时代即已完成，对于人工智能而言，则更是“小儿科”，仅需要依照既定规则将数据库文件以视图形式呈现。可以看到，从原始凭证审核、记账凭证编制再到账簿形成、报表形成，会计明晰的规则为人工智能应用提供了切合的舞台，而有明确规则的领域是人工智能能够凸显其计算能力的优势领域。由此可见，以规则为基础的会计核算应用领域能够被人工智能“完美”替代。这也是德勤机器人、用友财务机器人等人工智能最先得以应用的领域。（2）经验化应用领域将被人工智能取代。人工智能以超强的自我学习能力著称，能够通过大数据获取认知上的进步，可以从大量的图片中学习识别猫，也可以从大量的棋谱中学习对弈。会计、医生曾经被认为“越老越值钱”，即是基于经验的价值增加，在工作中不断学习积累经验，能够借助经验处理非常规、复杂的情形。通过学习积累经验获得认知进步，已经成为人工智能擅长的领域。在大数据的基础上，人工智能可以通过案例学习获得“经验”，并且由于存储记忆能力的显著优势超过会计、医生的经验。因此，经验化应用领域将被人工智能取代。（3）人工智能应用推广速度受到成本的影响。2017年德勤财务机器人推出，随后用友财务机器人、浪潮财务机器人也相继面世，一年时间之后这些财务机器人并没有大量应用，其原因既有技术成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。财务机器人的应用成本，不仅包括购买财务机器人的价格，还包括企业转换成本。在ERP、财务共享中心等信息化建设之后，信息系统建设的投入大、实施风险高的特征使得企业对于系统切换心存顾虑，使用财务机器人是否又将成为投入高、见效慢的项目，成为企业应用财务机器人不得不考虑的问题。也正是由于受到应用成本的影响，财务机器人在2017年推出之后只是引起了观念、认知上的“地震”，广泛的应用并未看见。
2“基础会计”课程核心
从目前国内高校会计专业、财务管理专业所开设“基础会计”（会计学）课程的情况来看，该课程仍然作为专业基础课开设，其核心内容一般包括：（1）会计核算基本方法，涉及会计要素、会计等式、复式记账、凭证、账簿、财务报告等内容。通过这些内容的学习，学生将掌握借贷记账、凭证编制、账簿登记、财务报告编制等基本方法，掌握会计核算的基本规则，理解会计的基本逻辑与方法。（2）会计核算基本操作，涉及凭证填写与审核、账簿登记、财务报表编制等内容。在会计基本方法学习的基础上，学生将通过实验等方式，掌握凭证填写与审核的规范、账簿登记的规范、财务报表编制规范等操作环节的要求，通过实践体会从凭证填制与审核、账簿登记、财务报表编制的规则与过程，并完成从理论到实践的转换。（3）会计视角的形成。在对会计要素、复式记账的理解中，学生将完成对经济活动的会计视角理解。例如，企业完成销售活动，从经济活动的范畴理解，更多强调客户关系管理、合同签订、履行合同等节点，而从会计视角理解，则更强调伴随销售活动产生的资金流和成本化物流，即在收入形成的同时，根据资金支付的状况选择银行存款、或者应收账款、或者应收票据、或者预收账款进行核算，同时在物流发生后结转相应成本。将经济活动的会计本质进行识别，培养和形成会计视角成为“基础会计”课程的关键内容。也正是因为这个原因，“基础会计”成为会计入门课程。
3人工智能对“基础会计”课程的挑战
（1）规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间。人工智能因其超强的运算能力，能够在既定规则的指挥下“毫无怨言”地处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制等工作，并且处理效率更高。单纯地规则化应用，会计人员与人工智能相比，完全不具有优势。仅仅只有在人工智能技术应用的成本还相比人工成本更好的前提下，原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制工作仍由会计人员完成。当人工智能技术应用成本得以降低，采用人工智能技术相比雇佣会计人员成本更低，会计人员无疑将面临被人工智能所取代。这也是业界认为人工智能带来会计“地震”的重要原因。虽然2017年会计人工智能出现后并没有马上带来会计人员下岗潮，但这一时刻不会太远，一旦人工智能应用成本得以降低，在人工成本逐渐上升的现实状况下，处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制的纯规则化会计岗位将被人工智能取代。与此同时，我们必须意识到，人工智能以规则为基础完成会计活动，那么谁来定义规则？战胜棋圣的人工智能以围棋规则为基础开展对弈，无人驾驶以道路交通规则为基础完成驾驶，财务机器人在完成会计活动时同样基于既定的规则。从国家层面看，“会计准则”处于不断的修订完善过程中，新的经济形式不断出现，会计准则往往紧随着新经济活动而修订完善。一旦会计准则变更，意味着完成会计活动的人工智能所依据的规则也需要变更。因此，规则变更与修订为会计人员留出了空间。“人工制定规则，人工智能完成规则”可能成为未来会计活动的新形式！会计人员制定规则，是否需要从了解基本规则入手呢？答案无疑是肯定的。作为制定规则的会计人员，不可能完全不了解基本的借贷规则、基本的账务处理规则，就开始着手调整规则。基于此，了解和掌握基本会计规则应当成为会计人员的必须，通过“基础会计”课程促使会计人员了解和掌握会计基本规则也成为必要选择。但人工智能应用会计规则的优势，促使会计人员在学习掌握基本会计规则时必须思考，学习基本会计规则的目的是应用还是修订完善？如果仅仅将学习会计规则的目的定位于应用，这样的会计人员只能定义为初级会计人员，一旦其人力成本高于人工智能技术应用成本，这种岗位人员无疑是会惨遭淘汰。因此人工智能的出现逼迫会计人员将学习会计规则的目的定位于修订会计规则的高端人才，只有在基础规则之上，跳出规则制定规则，才可能在人工智能应用的大趋势下赢得一席之地。（2）经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。会计人员的经验积累建立在大量案例处理的基础上，在复杂经济业务处理过程中形成隐性知识，如果这些隐性知识不能显性化、不能总结提升为规则，这些隐性知识只能藏于人员的头脑里，导致似乎“越老越值钱”。人工智能具有大数据处理能力，在大数据基础上形成“经验”从而自我学习，并且其总结的经验将以“代码化”的形式显性体现，相比会计人员而言，经验形成的能力更强、经验显性化的能力也更强。但从经验到规则，人工智能还不能直接将积累的经验形成规则，规则的形成还需要人工干预。因此，会计人员的经验积累可以被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。面临人工智能应用，会计人员“越老越值钱”的优势将不复存在，会计人员的价值不再建立在工作经验的基础上，而是建立在经验知识化、并进一步规则化的基础上。会计人员要完成经验规则化过程，也需要对基本规则熟悉了解、并对经验是否作用于规则修订进行判断的基础上，因此对于基本规则的了解和掌握也是必不可少的。尽管“基础会计”课程仅仅是会计入门知识的介绍，不能形成会计处理经验，在经验积累方面不存在是否课程内容是否被人工智能取代的问题，但由于会计人员需要将经验规则化，需要熟悉了解基本规则，并对经验是否推动规则变化做出判断，因此通过“基础会计”课程学习了解基本规则仍然是必要的。（3）会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。人工智能完成了从原始凭证审核到记账凭证编制、再到账簿登记、报表编制的任务，使用人工智能完成这些任务得到的是凭证、账簿、报表这些结果的呈现，对于这些结果、这些信息究竟对于会计人员意味着什么，会计人员通过这些信息怎样从会计的视角去理解经济业务，人工智能并未给出答案。而“基础会计”课程则是从经济业务到会计业务的桥梁和纽带，通过“基础会计”课程的学习，会计要素、会计科目等内容成为将经济语言转换为会计语言的工具，会计视角得以培养形成。因此，从会计视角培育需要来看，“基础会计”课程仍然是有必要开设的。
4“基础会计”应对人工智能应用的适应性调整
概括起来看，面对人工智能应用的大趋势，“基础会计”课程仍有必要开设，但应对这一趋势，需要从课程目标、课程内容上进行适应性调整。具体包括：（1）“基础会计”课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力。由于人工智能能够以高效率的优势完成规则应用，因此“基础会计”课程目标不能再强调凭证编制、账簿登记、报表编制等应用能力，应该将“基础会计”的课程目标定位于促使学生构建会计规则体系，培育经济业务的会计视角。学生学习“基础会计”的目的不再是掌握原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制操作，而是建立会计规则体系，掌握会计语言实现从会计角度理解经济业务。（2）“基础会计”课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容。根据前面的分析可见，“基础会计”作为基本规则介绍的入门课程，学生需要通过该门课程的学习，掌握会计基本规则，并在此基础上逐步培养提升规则制定的能力。以往课程中，通过实验、实训提高学生填写凭证、登记账簿的操作能力，但这些操作未来将被人工智能高效替代。在人工智能在会计规则化应用领域形成趋势的当前，操作能力培养这部分内容需要弱化，而对于会计规则体系的理解、会计视角的培养应当强化。（3）“基础会计”课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容，介绍大数据、人工智能在会计领域的应用趋势，以帮助学生了解会计在信息时代、人工智能时代可能发生的变革，提前应对可能发生的变化。会计不能脱离社会经济生活而存在，人工智能时代已经对会计提出了变革要求，应对这一要求，“基础会计”应当不回避，主动做出调整和适应。例如，对于会计总论的阐述中，介绍会计的发展趋势，不能还停留将会计电算化作为发展前沿，电算化阶段已经成为过去，大数据、人工智能才是未来的发展前沿；在会计的发展阶段中，古代会计阶段、现代会计阶段、电算化会计阶段的划分也值得商榷，复式记账、计算机的出现作为阶段划分的关键节点，但在2017年人工智能推出后，是否在电算化会计阶段之后已经需要重新再切分出人工智能会计应用阶段，值得学术界探讨。
5结语
财务机器人诞生后会计岗位可能面临失业潮，“基础会计”课程似乎也已经没有必要开设。通过分析人工智能的特质、“基础会计”课程的核心，指出在人工智能应用趋势到来的当前，规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间；经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间；会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。因此“基础会计”课程仍然有必要开设，其课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力，其课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容，同时课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容。
主要参考文献
［1］陈婷蔚．人工智能在会计领域的应用探析———以德勤财务机器人为例［J］．商业会计，2018，5（10）：77－78．
［2］王加灿，苏阳．人工智能与会计模式变革［J］．财会通讯，2017（22）：41－43．
［3］任世赢．人工智能技术对会计行业的影响及对策［J］．北方经贸，2018（1）：96－97．
［4］邓文伟．人工智能时代的会计研究综述［J］．国际商务财会，2018（5）：86－88．
第7篇：人工智能大数据时代范文
关键词：人工智能；电子信息技术；模糊信息
引言
科学技术在电子信息技术中的高效应用十分普及，并且随着时展的潮流，智能化已经成为当下时展的主流，各种智能化产品的衍生也代表了我国的各种信息技术已经在世界前沿。随着当下我国各种智能化产品的普及，无论是什么产品都能对人们的生产生活起着至关重要的作用。人工智能与电子信息技术的高效融合，是信息时展的必然趋势。
1人工智能与电子信息技术的特点
人工智能在电子信息技术中的应用特点随着时代的更新进步，人工智能和电子信息技术得到了全面的发展，人工智能在电子信息技术中的应用成为时代进步的重要发展方向，为了能够更好地适应智能化和电子信息化全面普及的今天，全面剖析其人工智能在电子信息技术中应用特点，是促进人工智能在电子信息技术中能得以更好发展的关键性因素。双赢性。将人工智能与电子信息技术的高效整合，是一件双赢的结合。它涵盖了广域的学科技术。无论是计算机还是心理学、工程学等等，都添进了很多国内外先进的技术，电子信息加以融合从而更加精准高效地实现对各种复杂信息的处理能力，进而在很大程度上提高了人工智能和电子信息技术[1]。同时，在复杂多变的现代环境下，多元化也成为人工智能与电子信息技术高效融合的显著特点，人工智能技术通过机器人模仿人、物的动作，呈现出它的作用，电子信息技术通过计算机的高效处理与计算，让更加高效的机器将人的思维模式表现出来，进而实现它的价值。两者的融合，利用先进的计算机技术将高效的思维方式应用于人工智能上，让人工智能更加方便人们的生活，让人工智能呈现出更加多元的功能。服务性。人类的生活丰富多彩，工作的种类也有很多的不同，基于目前我国对人工智能的开发和应用尚处于基础阶段，对人们的生活而言也是较为基础的帮助，电子信息技术的融合，能够为人工智能提供更加精准地让人工智能拓宽自身的技能，从而为人类提供更加丰富的帮助。我国对人工智能的探索也愈发的深入，经过不断的探索、发展、变革，人工智能也呈现出了更多的优点。并且，将人工智能在电子信息技术的高效应用上，人工智能更是毫无保留地将自身的优势展现发挥出来，在促进电子信息技术发展的同时，也推进了我国综合国力的提升。无论是在我们的日常生活中，还是工作中，电子信息技术无处不在，为了能够保障其高效、安全、精准而又稳定的运行，支持我们的生活，就要不断提升其核心技术，随着时代的更新而变革发展，所以人工智能在电子信息技术的应用具有以下的优势。（1）高效处理模糊信息。在当前飞速发展的时代背景下，大数据的巨大冲击，使得信息数量多且杂，人工智能系统在电子信息技术的应用过程中，能够对各种未知复杂而又模糊的问题进行更加精准高效的处理，它的功能就是对海量的数据进行高速的分析，而电子信息技术却是集成海量信息却很难精准高效分析，所以在人工智能系统的帮助下，能够高效的提升信息处理的效率，从而大大弥补了在电子信息技术发展过程中的不足与缺陷。（2）精准选择排列信息。电子信息技术中囊括了种类丰富的信息，无论是低等信息还是高等信息都较为混乱，所以如何精准高效地实现信息的排序，就要利用人工智能的手段，将其海量信息进行高低有序的排列，对其进行深度分析后，再推理出信息的深度与层次，进而实现信息在利用的时候高效精准的选择，更好地模拟人类的思维方式，让其具有更强的实际问题，更加方便于人们的生活。（3）节约计算资源。人工智能在电子信息技术中的应用，能够更好地应用各种计算资源高效运用。我国将成本最小的人工智能发展至今，它通过利用各种迅速、精准的运算方式，来提升电子信息技术的效率，能够在很大程度上节省了不必要的计算资源，进而也在很大程度上节省了成本的输出[2]。
2人工智能在电子信息技术中的应用
（1）网络与信息安全维护中的应用。大数据云计算的时代背景下，信息数据的安全受到了很大的威胁，人工智能系统应用在电子信息技术上能够更好地维护网络信息安全的维护。虽然，电子信息技术随着时代进步而进步，但是在发展过程不可避免会出现很多不同程度的网络安全性问题，所以保障网络与信息安全是当前时展下必须要实现的难题。传统的网络信息安全所利用的计算机技术都是较为基本的，随着技术的更新发展，在现如今的网络信息安全的维护已经暴露出了很多的缺陷与问题，在较为严峻的网络安全形势下，人工智能系统能够巧妙地利用相关科技手段，使得网络信息安全得到更好的保障。例如，人工智能系统在电子信息技术的应用过程中，能够精准分析出海量信息中的危险信息类型，并且能够在短时间内快速分析采取科学正确的防范手段，从而在最大程度上高效节约了网络信息安全维护成本，大大提高了网络信息安全效率。（2）数据集成与分析中的应用。人工智能在电子信息技术中的应用，集中体现在了数据集成与分析。当前，受大数据云计算的时代冲击，电子信息技术在变革发展中收集了海量的数据信息，并且数量多而杂，电子信息技术虽然具备挖掘信息价值的作用，但是深度挖掘不够具备，并且大数据时代信息更新的速度特别快，如果不抓住就会很容易出现信息难以适应时代的问题。同时当前我国电子信息技术缺乏数据集成分析的作用，所以在数据采集的过程中难免会出现诸多的缺陷与问题。人工智能系统就能够弥补电子信息技术这方面的缺陷，它能够精准地对不同数据进行分类，从而将具有高等价值的信息从种类繁多的数据库中筛选出来，将类似的信息进行高度集成分析，得到更加有效有益的信息集，更方便于以后的工作与生活。（3）软件、硬件的更新升级中的应用。人工智能在电子信息技术中的高效应用也突出体现在了软件、硬件及系统的更新升级的维护中。电子信息技术高效而又安全的运行需要各项软件与硬件及核心系统的支撑，核心系统推动电子信息正常运行，软件硬件则让电子信息技术能够发挥自身真正的价值。现阶段，我国的电子信息技术仍然在变革发展中，软件硬件的升级更新能够更好表现出其技术优势。人工智能系统在电子信息技术的应用中，于软件、硬件的更新升级的维护而言，贡献巨大。其中表现最为突出的就是网易公司，它在各个软件的应用中安插了人工智能系统，实时跟踪用户的应用软件运行，并全程参与维护及时发现该应用软件是否更新升级，若是需要更新就及时向用户推送，用户再根据自身需求来进行更新下载。（4）网络资源共享中应用。网络平台具有一定的开放性，同时资源量也巨大，并且不同网络平台之间也能够实现资源共享。电子信息技术作为网络平台的技术载体，具有高度的应用价值。人工智能系统在电子信息技术中的应用也集中体现在不同网络平台的资源共享中。人工智能系统的参与，使得网络资源选取的效率也得到了很大的提升。例如，投屏影视这一共享形式就将用户的不同体验兴趣广泛的结合利用电子信息技术和人工智能系统将不同平台高效整合，进而将其视频内容得以呈现。在用户观看浏览的过程中，人工智能系统也能够精准的掌握其网络信号强度，对其进行缓存下载，让用户在畅通无阻的情况下，实现高度的网络资源共享。
第8篇：人工智能大数据时代范文
关键词：互联网+；会计；教育
一、“互联网+”会计的影响
“互联网+”会计，从思维到实际操作层面都对会计行业造成了巨大的影响，赋予了传统的会计工作更多的可能性。通过分析“互联网+”背景下，人工智能、大数据、云计算等新兴科技融合会计工作的现状与影响，能够帮助思考新时代会计人才的培育方向。
（一）会计信息处理效率大大提升
人工智能在会计工作中能够快速实现会计信息的处理与数据的运算与存储，使得会计人员的作业重心从数据的录入、整理、归纳、运算等烦琐漫长的工序转移到关键信息的筛选、核查、审阅等重要环节上，大大缩短了信息处理的时间，优化了数据的处理功率，同时人为失误也得到了最大限度地削减。
（二）会计工作内容变动整合
人工智能等新科技在会计行业的使用与推广一方面降低了会计工作的强度，节省了会计工作的用人需要，另一方面也势必会对传统的会计工作者产生冲击，尤其是工作内容简单且重复性高的初级管账人员。而大数据的整理分析、计算机软件的熟练操作与使用、人工智能的运用与管理等也逐渐将成为会计人员工作中的重点。
（三）会计信息更为真实可靠
传统会计手工记账的业务处理容易出现操作失误等情况，运用人工智能与大数据的应用最大程度上减少了人为失误，且数据信息得到了良好的存储管理，易于追溯、查询与审核，从而大大提高了会计信息的真实性。同时，人工智能的使用相比会计人员相比更能降低因为主观判断造成的失误，使得会计信息更客观中立，为利益相关者的投资决策提供更为真实可靠的信息。
（四）“互联网+”会计技术仍待进一步改进
人工智能、大数据等新兴科技引入会计行业后，在保证其能够快速获取、有效处理、精准转化决策信息的同时，确保人工智能系统可靠、安全、正常的运营是极其重要的工作。在激烈的市场竞争面前，会计技术的运营需要控制在稳定的技术及安全环境下，以防范财务数据的泄露或崩溃而给企业带来难以弥补的损失。人工智能等新兴科技在引入财务工作的过程中，其安全性、可靠性、稳定性等重要性能仍然需要进一步的研究、实践和优化升级。
二、传统会计专业教育的不足
“互联网+”时代对会计人才培养提出了新要求，传统的会计专业教育的缺陷逐渐暴露。具体问题如下：
（一）教育思维固化
在“互联网+”会计的背景下，会计专业人员不仅需要会计专业知识储备，在计算机软件、数据统计与分析等方面也需要具备一定的技能。但前者属于管理类学科，具有人文科学的特点，后者则属于理工科的内容，二者之间存在一定的隔阂，但绝不是泾渭分明、非此即彼的关系。而许多高校尚未完成从培养“专业性人才”到培养“复合型人才”的观念转变，没有将二者进行很好的融合，会计思维与数据、逻辑、计算机思维仍然互不沟通。
（二）课程设计缺陷
我国多数高校如今对于会计专业课程的设置不尽合理，会计与计算机的融合操作教学一般都只对高年级开设，且其比重与传统的理论教学相比只占学生专业课程中很小的一部分。而课程内容也主要在于培养学生会计系统的运用能力，让学生成为“应用型“会计人员，理论与实践没有实现深度融合，学习的更多的是操作应用而非创新创造，使得学生对会计信息开发系统仅仅处于一种肤浅的认知与操作阶段，缺乏对前沿会计信息技术的深入理解与运用。
（三）教学方式落后
当前许多高校的会计教学方法仍为传统的“理论解读和实务演练”。教师讲述个人对会计知识的理解，学生被动的接受知识与观点，但没有主动的对会计知识进行探索；而实务层面，也主要由教师进行示范演练，学生对示范进行单调的模仿学习，重复既定的规范步骤，这种教学方式拘束了学生的自我探索空间，难以培养学生的自主创新意识，虽然能够快速学习实务操作的程序步骤，但对于学生分析、解决问题与自主创新等能力的培养仍存有不足。
三、会计专业教育的发展方向
（一）培养学生自主学习与创新能力
在“互联网+”时代的大背景下，人工智能、大数据、云计算等技术高速发展，企业商业模式变化日新月异，在会计行业中只有时刻保持着对前沿知识技术的敏感、具备强大的自主学习能力与自主创新能力才能不被智能科技取代。因此在会计人才的培养教育中，应有意识的引导学生改被动接受为主动学习、改单调模仿为自发创造，不断提高学生的职业胜任素质。
（二）培养“互联网+”会计思维方式
会计专业教育不能割裂人与计算机、会计与新科技的联系。人工智能等新兴科技在会计工作中的使用主体仍然是会计人员。因此在会计教学工作中，应逐渐培养学生树立“互联网+”会计的思维，注重会计知识与计算机实务操作的融合，培育学生处理信息、驾驭系统的能力；增加“互联网+”会计相关课程占总体知识群的比重，紧密结合人工智能的开展方向及最新动态，融合人文与科学思维、管理与计算机思维。
（三）培养复合型会计人才
结合我国当前会计行业结合互联网技术后的发展现状进行分析，未来新技术的深入发展需要依据中国会计准则，不断完善会计信息化软件建设，丰富各类复杂业务的会计处理方式，因此高校需要加大“互联网+”会计的“跨界”复合型人才培养力度，使之兼具经济管理、数据分析、会计实务、信息技术等知识能力，迎合当前会计劳动力市场在快速发展的科技时代背景下的用人需要。
第9篇：人工智能大数据时代范文
进入新世纪以来，科学技术发展迅猛，新技术叠代更新加快，给会计、财务管理、审计等财会领域带来了巨大的变革。特别是会计功能不再局限于服务、价值反映，随着新技术、企业需求的双重推动下，会计转型升级，逐步克服解决当今会计的缺陷，更多的展F于价值创造、决策。但同时，变革并非一蹴而就，需要循序渐近，尤其是会计行业集知识、服务于一体。必须渐进式地推进转型升级。
新技术背景下对我国会计行业影响分析
移动互联技术突破了会计的地域限制，提高了资金管理与使用效率。2017年CNNIC的第39次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，我国网民规模已达到7.31亿，互联网普及率达到53.2%，移动网民占比达到95.1%。近年来，支付宝、微信支付等第三方支付平台迅速发展，使企业款项结算已突破了传统的托收随侍、商业汇票等，简化结算方式、提高结合效率的同时，会计核算方式也发生了巨大的变革。一是，会计核算从PC端局域网向互联互通时代迈进。如针对小微企业会计，北京嘉芸汇科技公司开发了全自动、智能化的“芸豆会计”财务系统，实现机器人自动记账、原始票据电子化、客户实时跟踪、一键报税等功能。二是，财会工作向APP端发展，实现了移动办公。三是，借助于商务部所推出的“互联网+”计划，企业会计核算从分散走向集中，提高了资金管理与使用效率。
人工智能技术完全替代人工做账，提升了财务管理的效率与准确性。进入信息化时代以来，用友、金蝶、金算盘等软件相继推出，人工做账工作已逐步淘汰，进入到会计半智能化时代。实现了会计报表自动生成、财务指标自动计算等，有效地提升了会计核算的效率与准确性。随着人工智能技术的发展，财会行业将进入全智能化时代，除实现原有的账表自动生成功能外，还将实现凭证语音录入、自动扫描等，完全替代人工做账，以其高效、快捷的工作效率，实现对财会工作的颠覆性变革。例如全球“四大”中的德勤会计师事务所，早在2014年就已开始着手引入人工智能，因其自主学习、深度学习的功能，有效提升了工作效率。如智能替代员工阅读合同、文件，通过财会软件将凭证、发票等自动转换为机器阅读模式。又如人工智能软件能够实时追踪销售、成本、流动资产等主要财务指标。
大数据技术实现财务数据与业务数据的无缝对接。在互联网、信息化高速发展的今天，大数据技术为会计应用功能的实现提供了助力。具体体现于以下几个方面：第一，电子发票系统实现全国推行，管理、收集、分析、传递效率提升。在会计行业中，发票是实施各项会计业务的基础，电子发票的实施，实现了财务数据与业务数据的对接，便于资金的有效管理。许多集团公司构建了大数据系统，能够随时核实子公司、项目的财务数据，实现数据创造价值的功能。第二，大数据技术使会计报表实现了完全随机扩展模式。对财务信息的处理贯穿于报表的生成，实时处理数据、规范会计报表模式，使报表的呈报不再局限于月报、季报、年报，随时能够生成时点报表，为决策提供真实、可靠的数据。第三，促进审计随机抽样的科学性、有效性。在实施审计时，通过大数据技术随机抽取样本，及时发现财务漏洞、防范风险。
新技术背景下我国会计转型升级与未来趋势分析
新技术促进会计功能提升，由“价值反映”至“价值创造”。新技术背景下，企业纷纷转型升级。经历着管理创新、商业模式变革。与此同时，会计功能也必须顺应企业转型：第一，企业生产方式发生变革，逐步引入人工智能软件，成本降低、生产流程简单化，这就对成本核算提出新要求，要求精细化管理。传统的分批法、分步法成本核算已不再适宜。第二，企业销售方式逐步向O2O模式转变，流通环节减少、定制化模式普及，使会计核算不能简单地以企业整体为对象，要针对产品、服务的特点，单个项目进行核算，为项目的开发提供可靠数据。第三，企业运营模式逐步转变为集中控制，会计核算也逐步转为集中，成立集团内部财务共享中心，集中调配集团内部资金，提高资金使用效率。
