个人工作管理范例

摘要：近年来我国人工智能技术不断发展的环境背景下，对经济进步、社会治理与人们的日常生活产生了深入的影响，而作为促使人工智能技术发展的核心要素，数据的安全性成为人们广泛关注的问题，严格进行数据安全管理势在必行。基于此，本文研究人工智能数据安全，分析法律治理现状，提出几点对策建议，旨在为提升人工智能数据安全水平提供帮助。

关键词：人工智能数据安全；法律治理现状；对策

目前我国虽然已经开始重视人工智能数据安全的法律治理，但是由于缺乏一定的安全管理模式和机制，很难确保数据安全性的有效管理和维护。因此在人工智能时代发展的过程中应重点关注数据安全法律的健全性和完善性，增强法律治理效果，从而确保数据安全的有效维护和保障。

一、人工智能数据安全分析

人工智能和数据之间具有相辅相成、相互促进的关系，其数据信息与传统的网络数据信息有所不同，人工智能具有自主智能技术特点、群智开放性的特点、人机协同的特点、跨界融合的特点，会导致数据所面临的安全风险更为严重。其一，人工智能对于海量数据信息的高维度运算具备一定的依赖性，输入和输出相互之间的关系很难解释，大规模数据自动化处理的控制难度高，所涉及的数据信息类型很广，采集主体、存储主体和流动主体具有多元化的特点，导致人工智能数据的复杂程度过高［1］；其二，人工智能技术具有一定的蝴蝶效应，如果不能确保前期的合理设计很容易导致后续应用的过程中对社会造成严重的影响，并且人工智能在应用期间会持续性生成数据，有着自身性的特点，同时人工智能属于负能技术，研究开发和应用的场景性很强，融合了很多场景的特殊数据安全需求［2］。当前人工智能数据安全风险问题频繁出现，经常会出现数据泄露的问题、造假的问题等，而人工智能发生数据安全风险的原因，主要就是技术本身存在数据安全风险和治理方面的挑战，例如：训练数据污染的问题、数据出现逆向还原的现象、开源框架有一定的风险性；再如：技术应用的过程中出现数据过度采集的现象、资源滥用的现象、数据盗取的现象等；也可能会出现数据权属的问题、违规跨境的问题等，严重影响人工智能技术发展过程中数据的安全性。

二、人工智能数据安全法律治理现状

（一）法律出台的现状

1方法

按照“以人为本，兼顾公平，优绩优酬”的原则，首先制定我院神经内科护士的绩效考核方案。公式如下：护士个人绩效＝工作量×45％＋工作质量×40％＋岗位系数×15％。

1．1工作量的计算方法

①根据护理工作项目分为直接护理项目和间接护理项目，依据技术含量和风险性将护理项目分值定为0．1分～3．0分。②按照“以人为本”的工作要求，充分发挥护士的主观能动性，为病人提供全面、全程、无缝隙的护理服务，除了分组包干责任，细化各班流程及工作内容，每班工作内容以序号的形式添入统一设计的表格中，每位护士利用工作时间1min～2min完成本班工作量记录，即直接护理工作量、间接护理工作量、总工作量分值。③护士长根据每位护士每班工作量计算每人每天的工作总量。护士个人工作量绩效＝科室工作量总绩效／全科工作量×个人工作量×45％。

1．2工作质量的计算方法

科室个人护理质量满分100分，依据科室工作质量考评表（见表1）评定其工作表现。根据三级质量控制结果统计出每人每月的护理质量得分；此外还设奖励分值15分，按照相应的奖励项目进行加分。个人工作质量绩效＝个人每月护理质量得分×40％。1．3工作岗位系数的计算方法按照我院临床科室护理岗位的工作内容、要求、责任规定岗位系数：责任组长120分，责任护士（主管护师及以上110分，护师100分，护士90分）。个人岗位绩效＝科室岗位总绩效／科室岗位总分×个人岗位分×15％。

2结果

［提要］人工智能技术的飞速发展使人力资源管理的内容和运作更加多样化。从人工智能技术在人力资源中的三大应用，包括招聘和入职、员工流动和保留以及行政任务的自动化，以及人力资源管理中使用人工智能的潜在挑战两个方面研究发现，人工智能将持续积极塑造人力资源领域，不仅可以改善员工与技术在工作上的关系，同时在吸引、保留和培养人才方面均发挥积极作用，但也存在安全和隐私等潜在威胁，需要人力资源管理人员关注和解决。

关键词：数字化；人力资源管理；人工智能

一、引言

人力资源正经历着快速而深刻的变化。人力资源部曾被视为提供员工服务的支持职能部门，现在则被视为帮助领导全球数字化转型组织。这种变化主要发生在三个方面：第一，数字劳动力：组织如何推动新的管理实践、创新和分享文化以及一套促进基于网络的新组织的人才实践？第二，数字工作场所：组织如何设计一个提高生产力的工作环境；使用现代通信工具（由Facebook、微软团队和许多其他工具提供工作场所）；促进参与、健康和目标感？第三，数字人力资源：组织如何改变人力资源职能本身，以数字方式运作，使用数字工具和应用程序提供解决方案，并不断进行试验和创新？数字人力资源经历了近六十年的发展。在20世纪60年代和70年代，人力资源部专注于人员操作、交易自动化和维护健全的员工记录系统。20世纪80年代，人力资源部被重新设计为“服务组织”，专业知识中心开始管理核心人才实践，服务中心处理个人需求，人力资源业务合作伙伴开始融入业务。在20世纪90年代和21世纪初，人力资源部又围绕综合人才管理进行了重新设计，往往伴随着新的招聘、学习、绩效管理和薪酬制度的实施。如今，人力资源部的重点已转向构建未来的组织。EricaVolini和MichaelStephan等（2017）指出，公司正在招聘年轻、精通数字技术的工人，他们乐于自己做事，以透明的方式共享信息。他们希望获得集成的数字化工作体验，即围绕团队、生产力和授权而设计的体验，而人力资源部门则有望提供这种体验。数字人力资源是利用社交、移动、分析和云（SMAC）技术实现人力资源服务和流程的数字化转型。DiannDaniels（2018）指出，尽管数字人力资源是随着组织的进步而逐渐发展的，但它代表了人力资源管理方法和执行的一次大变革。它旨在通过将人力资源职能从基于纸张、被动和耗时转变为数字至上、移动和优化，提高员工体验和组织成功率。其目标包括提高员工敬业度和保留率，以及通过以敏捷方式持续转型来衡量组织的成功。尽管已有少数公司正在采用这种人力资源职能、流程和服务的新方式，但大多数组织才刚刚开始考虑数字人力资源并制定战略。与一般业务数字化转型一样，行业分析师认为数字人力资源是一般业务数字化转型的关键部分。过去，人工智能可能被认为是科幻小说的产物，但如今大多数专业人士都明白，智能技术的采用正在积极改变工作场所。几乎每一行业都开始或正在应用人工智能，人力资源职业也不例外。GauravBhatnagar（2020）最近进行的一项调查为销售、服务、营销、人力资源、财务、供应链和制造提供了一整套集成应用程序，以及以甲骨文公司自主数据库为特色的“高度自动化和安全的第二代基础架构”和未来工作场所（未来工作场所是一家致力于重新思考和重新构想工作场所的高管开发公司）。未来工作场所与人才管理、人力资源、企业学习和多元化部门负责人合作，为影响招聘、员工发展和敬业度的变化做好准备。未来工作场所是2020年工作场所网络的宿主，该执行理事会由50多名企业学习、人才和人力资源部门负责人组成，他们共同讨论并分享影响未来工作场所和劳动力的“下一个”实践。人力资源专业人员相信人工智能可以给自己提供机会、掌握新技能并获得更多空闲时间，允许人力资源专业人员扩展其当前角色，以便在其组织内更具竞争优势。然而，在参与调查的人力资源领导者中，81%的人表示，他们发现跟上工作技术变革的步伐是具有挑战性的。因此，现在对于人力资源专业人员来说，了解人工智能重塑行业的方式比以往任何时候都重要。

二、人工智能在人力资源中的三大应用

在人力资源部门对人工智能大量应用的过程中，人力资源专业人员期望看到的一些变革涉及招聘和入职、员工流动和保留以及行政任务的自动化三个方面。

（一）招聘和入职。目前，仅有少数组织已经开始将人工智能技术纳入其招聘工作。德勤2019年全球人力资本趋势调查发现，只有6%的受访者认为他们在技术方面拥有一流的招聘流程，而81%的受访者认为其组织的招聘流程是标准或低于标准。因此，专业人士有巨大的机会来调整他们的流程，并从人工智能技术中获益。PeterCappelli和PrasannaTambe（2019）指出，在招聘过程中，人工智能不仅有利于招聘组织，也有利于其求职者。例如，人工智能技术可以通过设计来简化申请流程，并设计出更为简洁的申请表，从而有效减少已放弃的申请数量。对人力资源部门而言，人工智能技术的应用使其招聘工作更易完成，对应聘者而言人工智能技术的应用使得应聘者的应聘流程更为简洁易操作，可以提高申请完成率。此外，大数据技术的应用可以帮助企业更好地构建人才数据库的管理模型，通过人才数据库中整合的应聘者及企业内部员工的工作信息、专业方向、专业能力以及潜能等信息，可以使企业中人才短缺的岗位更为迅速更为精准地寻找到人才，而不是花费大量时间和资源寻找新的应聘者，真正做到人才与岗位的精准匹配。一旦招聘经理找到了最适合其空缺职位的人才，入职流程就开始了。在人工智能的帮助下，此过程不必局限于标准工作时间，与过去的入职流程有了巨大的改进。同时人工智能技术允许新员工在一天中的任何时间、任何地点通过聊天机器人和远程支持应用程序完成入职流程，这种变化不仅使员工能够以自己的节奏完成入职流程，而且减少了管理负担，通常还可加快集成速度。

一、桥梁工程项目成本管理的基本要求

在桥梁工程的项目管理中，其中成本管理是居于核心位置的工作。桥梁工程项目的成本管理必须以成本控制目标为依据，根据工程项目的实际情况，编制成本计划。在成本计划执行过程中，要对各项施工费用进行仔细的分析，使施工费用控制在合理的范围内，符合成本计划的要求。通过成本管理，工作人员要对整个施工过程进行有效的成本控制，以达到节约资金投入、节省资源、提高工程经济效益的目的。如何做好桥梁的成本管理工作，是每一个桥梁施工企业都要面临的问题。

①有效的桥梁成本管理要求全体工作人员提高成本意识，合同部、财务部、物资部、机械部、工程部等各个部门及项目决策层管理人员都要严格要求，全面加强成本管理，做到人尽其责，不能出现职责不清、相互推诿、资源浪费的现象。

②在桥梁工程实施的各个阶段提出不同的成本控制要求，将节约成本的理念贯彻到工程实施的各个阶段，使施工工作成本始终处于有效控制的状态，如果超出成本控制范围，需对实际成本进行有效分析，找出偏差原因，并采取一定措施指导后续施工。总之，桥梁工程项目是一个工程量巨大的复杂工程，施工项目一般都是独立的、不可重复的。所以要针对整个工程的特点制定成本目标管理体系，对于工程施工的各个阶段做好动态把握，明确各个部门、各单位、各个人员的职责范围、明确权利和义务的划分，落实企业成本管理制度，做好成本的控制工作。

二、桥梁工程项目成本管理的实施方法

（一）桥梁工程项目中人工成本的控制

目前在工程施工项目中人力资源供应不足，特别是具有专业技能的工人更是十分稀缺。工人的工资更是大幅增加，一般的桥梁工程项目中人工费通常会占到工程成本的20%左右。在桥梁施工过程中，应采取有效的管理措施，提高工人工作效率，减少不必要的人员投入，以减少工程的人工费用，从而有效节约工程成本。在桥梁工程项目中，控制项目人工成本的方法之一就是提高工人工作效率，将人员施工费用控制在成本计划范围内。合理把握人工的使用，不能随意超出成本计划的范围。因为人工实际上是工程施工中最灵活的因素，在施工过程中，因为工人技术不过硬、工人偷懒、管理松懈、窝工等等都会造成人工投入的增大，长时间的人工效率低下必定导致工程成本的增加，降低企业的工程利润。所以在项目施工过程中，必须采用先进的技术，合理的施工方案，同时推进工程机械化水平，采用合理高效的管理方法，缩短工程的工期，以达到提高工人工作效率，节约人工成本的目的。工程管理人员要充分发挥每个工人的长处，加强工程质量和进度的监督管理，通过有效管理，采用表彰、物质奖励的办法，提高工人的劳动积极性，从而提高工作效率，通过提高个人的工作效率来实现整个工程的人工费节约。

摘要：虽然当前的人工智能产业相对来说并不成熟，但由于其发展迅猛，应用范围广泛，人工智能必然会引领各个行业的发展。人工智能作为人类智能的延伸和拓展，和教育事业必然脱离不了关系。人工智能在教育管理工作中的使用能够有效提高教育管理工作的信息化、透明化以及高效化，建立起更加完善、智能的教育管理体系。但从人工智能目前发展的趋势来看，将其应用到教育管理工作中依然需要进一步考虑。本文对人工智能的优势和缺点进行了分析，并且提出了人工智能融入教育管理工作中的措施，以便于人工智能更好地融入学生教育管理工作中去。

关键词：人工智能；学生教育管理；工作变革

人工智能的发展虽然已经经历了60余年，但前40年发展一直比较缓慢。近20年来科学技术飞速发展，人工智能也随着互联网、大数据、超级计算机等技术的进步得到了飞速的提升，同时也成为了现代国际社会竞争的主要目标之一。虽然人工智能技术在近几年来得到了巨大的提升，但人们依然对其发展有所顾虑。因此在人工智能融入教育管理工作改革的过程中，学校如何去抓住人工智能的优势，弥补人工智能的不足之处，是促进教育管理事业工作变革的重点内容之一。

一、人工智能的概念

人工智能并不是外在的物体，而是人类借助其进行智慧延伸的表现，就如同利用显微镜和望远镜来弥补正常视力所无法看到的地方一样，人工智能更像是人类大脑的辅助和延伸。人类最大的优势就是能够在不断地发展过程中发现自身的不足之处，并且能够利用各种工具和方法来弥补身体器官带来的局限性，从而促进人类能够进一步得到发展。例如工业革命所带来的巨变，其核心就是扩展了人的体力和人类体力的作用方式，从而加快了生产效率、减轻了人类的劳动负担。而人工智能的出现就是为了改善人类大脑的思维模式，促进人类脑力劳动的进步，让人类的发展能够更进一步。由此可见，人工智能的发展和诞生是建立于教育之上的，人工智能的目的和教育类似，也就是创造一个新的智力结构。现代教育以技能传授和创新发展为主，而人工智能也是如此，人工智能也是需要利用学习的方式来促进自身的进步，从而更好地服务于人。因此人工智能是人类历史前进的必然，将其应用到教育管理中去也是必然的发展趋势。人工智能的发展必须要符合并满足人类的发展需求，让教育管理得到智能化和人格化的融合，让人工智能真正能够融入到学校的工作中去，才能确保学校教育管理的水平得到进一步提升。

二、人工智能融入教育管理的意义和挑战

人工智能应用与教育管理工作是我国教育事业发展的必然趋势，同时也会促进教育管理工作的快速发展。不过人工智能毕竟是一把双刃剑，在便于提高教育管理工作效率和质量的同时，依然会面临着诸多挑战。因此学校不久要应用人工智能技术，还需要准确理解技术的作用和发展趋势，也要注重与人性化管理的融合，真正能够做到用人工智能来提高教育管理质量。

—、信息化管理相关概念

人力资源管理信息化管理,也称电子人力资源,主要是指先进信息技术在人力资源管理中的应用,建立人力资源的快速服务系统的网络管理系统,可以使人力资源管理过程电子信息化。狭义的人力资源信息化是自动化程度高,基于internet网络人力资源管理,包括人力资源的基本工作方法和流程,如人员招聘、绩效管理、薪酬管理、培训开发等。一般来说,电子信息和人力资源的人力资源管理基于电子商务的概念,包括使用单位内部网络和其他电子手段,如员工信息管理、员工职业生涯管理等人力资源管理工作。

二、人力资源管理信息化建设的必要性

1.高速公路人力资源管理现状

由于辽宁省高速公路各管理处及其下属收费站点多、管养路线长、覆盖地域广的特殊性,人力资源管理工作面临着员工众多、结构复杂等诸多困难。考勤、工资发放、员工信息管理等作为部门日常性的事务,仅仅依靠过去原始的人工方法进行,管理准确性和及时性都无从保证。

2.人力资源管理信息化建设带来的效益

(1)直接好处。

摘要:

随着科技的发展，电商销售带来的不仅仅是利益上的优势，更多的是品牌的建立与推广。因此对各大销售企业来说，线上销售和线下销售同样重要。综合利用VisualStudio、Web技术开发一款基于B/S的企业销售管理系统，帮助企业进行线上和线下销售管理，简化了操作，节约了管理成本，帮助企业宣传，提高了产品的销量及企业知名度。实际使用结果表明，系统运行平稳，性能良好。

关键词:

电商；B/S；企业销售；知名度

0引言

当前社会上存在很多的管理系统[1]，帮助企业减轻人力、物力和财力，因而智能化[1]的管理系统现下得到许多企业的亲睐，层出不穷的管理系统也相应问世。但是企业的需求越来越多。企业认为员工管理、商品管理、客户管理、工资管理、信息共享、线上和线下[2]同时管理都存在一定的麻烦，一个好的智能化产品应该能及时的帮助企业解决各项问题。企业通过智能化的产品和合理的人工分配更好的管理企业。通过市场调研发现，目前市场上存在的销售管理系统虽然不少，但功能单一，仅仅是拥有对商品的管理，或者是对客户的管理，因此急切需要一个功能完善的销售管理系统。

1系统需求分析

近年来，人工智能算法在大数据和计算机算力的加持下开始在企业运营和管理方面展现出它的潜力。这一新兴的技术将会给管理会计和管理会计研究带来影响。首先，人工智能在信息处理和分析方面具有超越人类的速度和耐力。这个特点意味着它将改变管理会计中那些基于人类计算能力和注意力极限的信息处理和分析方法。其次，由于人工智能在速度和耐力上的优势，人工智能应用将替代一部分由人执行的管理会计职能，在企业中将出现人与人工智能长期“共事”的局面。随着人工智能技术能力的不断提升，以往由人完成的管理会计任务将逐渐被人工智能替代。因此，如何设计有助于人机协同的管理控制系统将成为管理会计研究的新方向。最后，管理会计研究的研究方法也会发生根本性的变化，自然语言处理技术和机器学习算法的运用将改变管理会计研究的数据收集和分析方式。

一、人工智能算法将替代大多数传统管理会计方法

人工智能算法的本质是一些更高级更复杂的计算方法。这些算法本身并不简洁，如果用手工来计算十分耗时，因此即使用它们来分析数据可以得到更好的结果，但是在计算机计算速度不够快或者获得这种计算能力的成本很高的时候，使用这些方法是不符合成本效益原则的。近年来计算机技术的发展，处理器运算速度的提高和制造成本的下降，特别是近年来云计算服务器的普及，使企业可以用较低的成本获得可以使用这些人工智能算法的计算能力。因此，在算力提高的基础上升级算法也就成为一个必然的趋势。管理会计也需要升级算法，将管理会计的原理与逻辑和更强大的算法与算力相结合，把数据分析得更透彻，把预测做得更准确。此外，在过去20年中，计算机信息系统特别是EPR系统的普及应用，企业积累了大量的运营数据，而且随着信息技术的不断升级，越来越多的设备接入企业的信息系统，推动运营数据以指数级的速度增长。这些数据不仅在数量上大大超出了管理会计人员使用现有分析方法所具备的数据处理能力，而且它们的存在形式超出了传统方法可以处理的范围。大量的运营数据是以非量化的形式存在的，例如企业的产品说明是以自然语言的形式存在的，生产车间的监控录像是以多媒体的形式储存的。这些数据都不能被直接用于像成本计算这样的运算。因为没有合适的处理这些数据的方法，这些大数据的使用并没有纳入管理会计体系。但是这些运营数据是被量化的财务数据的前置信息，能比财务数据更及时地反映企业的运营状态。人工智能技术在自然语言处理和机器视觉方面的突破使处理这些多源异构的数据成为可能后，利用这些前置运营数据的新的管理会计系统必将取代分析后置财务数据的传统管理会计系统。人工智能的核心技术是机器学习。机器学习按照人对机器学习的辅助程度不同分为监督式学习、非监督式学习和强化学习。这三种机器学习都可以被应用到管理会计实务中。监督式学习是计算机通过分析人类行为留下的数据痕迹，模仿人类的思维判断。以成本计算为例，监督式学习的应用场景是让计算机读取和分析一万个产品的成本核算记录，然后让计算机模仿会计人员计算成本的方法来计算类似产品的成本。非监督式学习是计算机通过分析没有被人为分类和注释的数据之间的相关性来辅助人类发现数据中隐藏的关联。非监督式学习在成本计算中的应用场景是辅助会计人员根据资源耗费记录与不同作业记录之间的相关性来辨认成本动因。强化学习则是机器依据人类设置的原则，通过不断试错和迭代来寻找解决某个问题的最佳答案。强化学习在成本管理中的应用场景是在考虑各种可能影响成本的因素前提下，寻求最优产品生产组合策略。计算机在给定各种因素对成本的影响的规则和总体成本最低的总原则下，从零开始摸索能将生产总成本降至最低的组合策略。将人工智能的算法与管理会计实务相结合，升级管理会计的方法将会是改变20年来管理会计方法相对停滞不前的一个突破口。这将会是未来五到十年管理会计研究领域的一个热点。这些管理会计技术的升级，离不开管理会计研究者的努力。或者说，如果管理会计学者不努力改进管理会计的方法，那管理会计可能被边缘化，最终消逝在人工智能的浪潮里。

二、人工智能的使用将带来新的管理会计研究问题

人工智能是由人创造的，其终极目标是模仿人的思维能力。人类创造人工智能的主要目的是让它能替代人完成工作。但是由于人作为人工智能的创造者对自身的思维能力形成机制的理解还不完整，因此创造出来的人工智能暂时不能完全复制人的思维能力。现阶段的人工智能与人类的差异，主要表现在缺乏人类所特有的情绪、想象力、创造力和一些人类本身都难以解释的心理活动。人工智能与人类的差异意味着人工智能还不能完全替代人，只能是部分替代。因此，在未来很长一段时间内，人工智能将和人类共同完成工作任务。如何设计激励机制和业绩评价指标来让管理人员更愿意和更有效地创造人工智能和使用人工智能，将成为管理会计研究的新方向。人工智能是由人创造的。因此，要想设计一个可以替代人来完成管理会计工作的机器人，就必须有会计人员的参与。以目前最初级的RPA应用为例，为了要创造一个可以模仿会计人员完成会计核算工作的RPA，首先要鼓励会计人员将自己的业务知识分享出来，作为RPA应用设计的基础。当RPA应用投入使用后，会计人员还要参与测试和完善。但是RPA成功模仿会计人员的业务操作之后，它们将替代会计人员。这对于会计人员来说，意味着下岗或转岗。很显然，这里有个人和企业的利益冲突需要解决。如何设计一套合适的薪酬激励机制来协调个人和企业的利益，让会计人员更愿意参与人工智能应用的创建是一个很值得研究的问题。在使用人工智能系统的过程中，人工智能与人的有效协同是一个重要的问题。人机协作过程的沟通机制、相互信任、领导权的分配、责任的分担和对合作结果的伦理道德考量，这些问题都是构建一个人机混编团队需要考虑的问题。波音公司737MAX机型因为自动飞行控制系统故障造成坠机的事件警示了人机混编团队可能带来的问题。原本这个飞行控制系统的设计功能是在飞机进入危险状态的时候，自动调整飞行姿态使飞机摆脱坠落的危险。但由于设计中存在的一系列缺陷，使得该系统在正常飞行状态下被错误的传感器信号激活，并具有优于飞机驾驶员的操作权限，造成飞机失控坠落。从这个人工智能系统应用的失败案例可以看出，在任何一个需要人工智能和人共同完成的工作中，人机协同的有效性是一个不可忽略的问题。当RPA和将来更高级的智能应用开始在财会部门应用之后，在依赖人工智能系统的建议进行决策时，在什么情况下和多大程度上可以依赖人工智能系统将是管理会计研究的重要问题。人工智能系统不具有情感，对机器的奖赏和惩罚是不起作用的。因此，它也不能承担错误判断带来的后果。在一个人和人工智能共同完成的任务中，只有人才能承担责任，而人工智能是没有“责任感”的。如果一个任务中大部分的判断是由人工智能做出的，那么结果的不可控性就大大提高了，管理人员承担任务结果的风险也就增加了。这些不可控性因素和风险的变化会对管理人员的业绩评价和薪酬激励设计产生很大影响。此外，人工智能不具有同情心，虽然可以“铁面无私”，但因此也就没有进行伦理道德判断的能力。在计算机的自动决策模块中如何融入道德伦理的考量，现在还没有一个可行的解决方案。而且，人工智能不具有想象力，可能因此永远“循规蹈矩”，但是很多人类的创新是挑战既定规则后才出现的。一个企业大量依赖按既定模式思考的人工智能会不会造成新的“机器官僚主义”，从而妨碍了企业运营的灵活性和创造性呢？这些问题都是人工智能时代管理会计研究不可避免要回答的问题。

三、人工智能技术的应用将改变管理会计研究的方法

人工智能算法，特别是以自然语言处理和机器学习为代表的新的数据处理和分析方法，使管理会计研究可以有更丰富的数据来源和更有效的数据分析方法。目前人工智能在自然语言方面的突破赋予管理会计研究者利用文本内容开展研究的能力。以历史性数据为基础的管理会计实证研究基本上以量化数据为分析对象。企业内部大量的文件和企业对外披露的财务报告的很大一部分是文本，这些大量的文本都不能被利用。一是因为文本本身不能直接进行运算，二是因为通过人工阅读将这些文本进行编码和量化耗时耗力，成本太高。有了自然语言处理技术，机器就可以读懂文本的意思，甚至可以归纳总结文本的主要内容，直接利用文本进行分析。例如，企业战略这个概念原本很难量化计量，但现在可以训练机器来通过分析公司年报中对企业战略的讨论文本来快速鉴别一家企业的战略类型。人工智能技术在机器视觉和语音识别方面的突破将给管理会计的研究带来分析图形、语音、视频等多媒体数据的机会。例如基于人工智能算法的面部表情识别技术可以分辨出管理人员的面部表情，为管理会计相关的行为研究提供了一个分析情绪变化的机会。机器学习方法不仅可以用于数据处理，而且可以用于分析数据之间的关联性。监督式机器学习可以利用企业积累的业务数据，让机器从以往的经验数据中构建预测模型。随着像Stata这样的统计软件开始加入人工智能算法，以往常用的OLS回归、Logistic回归模型都会被更复杂的人工神经网络算法、支持向量机、决策树和卷积神经网络这样的监督式机器学习方法所替代。非监督式机器学习适用于探索性研究，通过挖掘企业经营业务相关数据之间的关联，分析业务活动各方面的相互关系。非监督式机器学习不依赖人为注释的特质对案例和实地调研类研究的数据分析十分有益。强化学习可以在一些寻求最优策略的研究问题中让机器从零开始自动演算最优解决方案。强化学习基于计算机强大算力的试错与迭代方式可以在分析性理论研究中寻求最优策略的环节发挥优势。综上所述，人工智能技术将对管理会计应用和管理会计学术研究产生重大影响。这种影响将主要体现在管理会计实务方法的更新、管理会计研究方法的升级和管理会计研究问题的延伸。这些变化也将给管理会计研究带来新的活力，是中国管理会计研究发展的新机遇。中国的管理会计实务界和学术研究团队应该加强合作，充分利用中国电子商务和ERP系统普及率高和5G通信技术发展领先等优势，抓住人工智能技术带来的机遇，在智能管理会计应用和研究领域走在世界前列。