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智慧金融行业报告范文1
关键词：XRRL；会计信息化；银行监管
中图分类号：F232 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）32-0127-02
在信息化飞速发展的今天，信息资源已经成为目前社会最重要的生产要素和无形资产。我国《2006—2020年国家信息化发展战略》更是将信息资源的地位提升到与能源、材料等有形资源同样重要的地位，指出推进信息资源的开发利用水平，有助于促进经济增长方式的转变和建设资源节约型社会。
可扩展商业语言（eXtensible Business Reporting Language，XBRL）是最近几年在国际上得到广泛应用的一种电子财务报告数据格式，可将企业的财务报告转化为计算机系统能识别和处理数据的格式，从而有效地对会计信息进行加工和利用，实现财务报告信息准确、及时、高效的传递和沟通，避免出现长久以来由于缺乏统一的数据标准而导致的会计信息数出多门、资源无法共享等状况，解决目前企业财务报告格式的异构性，规避语义上的异化，准确反映会计准则，规范信息披露，达到会计信息深层分析和灵活展现的目的。XBRL格式的财务报告也被称为“智慧报表”。因此，XBRL不仅是一种工具，更是一种先进的理念。
一、我国银行业实施XBRL的背景和意义
银行业是一个风险高且关系到社会经济、金融稳定的重要行业。2007年次贷危机引发的全球金融危机，暴露出银行业在行业监管、风险控制、内部管理等方面的缺陷和漏洞。规范、及时、充分、可靠是会计信息披露的基本要求，这个要求与监管机构“管法人、管内控、管风险、提高透明度”的监管理念本质上是一致的，同时，会计数据是银行监管信息的主要来源，因此，会计信息化是保障银行监管有效性的重要条件，也是银行风险监管的重要基础。会计信息是资本市场的基础信息，XBRL使得会计信息的披露更为规范和标准，有利于各方的利益相关者快捷方便的收集、整理、分析、评估银行机构的经营状况的风险信息，体现了市场约束对银行监管的补充作用。
从现实的银行业务需求来看，银行等部门的业务信息与会计信息关联度较高。银行会计人员一项重要的日常工作内容就是填报各种表，如对外要填报监管机构各种各样的报表，对内经常要填报管理层要求的各种表和各部门之间需要确认或要求提供的各类数据。内部的数据可以通过建立和开发银行自己的数据中心或系统来完成，而对于外部这样一个统一的、共享监管数据信息的平台缺失，既增加了银行报送数据的负担，又给银行提供了舞弊的空间，所以，XBRL的实施和建立对于改进监管工作、提高监管质量、降低监管成本有着重要的理论和现实意义。
二、我国银行业实施XBRL的现状
目前来看，我国证券监管部门已成功推动实施XBRL技术，并已向银行监管部门和中型、大型国企推动。XBRL的技术构架主要包括三个方面：XBRL技术规范、XBRL分类标准和XBRL实例文档。近年来，银监会和财政部联手推进银行业XBRL的相关工作，主要取得了以下成果。
1.制定并了银行监管报表的扩展分类标准。国际上各国的通用分类标准一般只包含具有普遍性的财务信息元素及其关系。具体实施XBRL的过程中，不同的行业和企业还需要根据其信息披露特点扩展通用分类标准。2011年底，财政部和银监会联合了银行监管报表扩展分类标准，该标准与之前的企业会计准则通用分类标准高度衔接，为银行业的会计和监管信息化奠定了基础。
2.推进扩展分类标准的试点实施。2012年以来，银监会联合财政部确定了18家商业银行①为试点单位，并多次组织了相关人员的培训；同时，银监会也组织其他相关的部门对试点工作进行了多次讨论和研究，以寻求最有效率的实施路线。
3.推动银行业报送XBRL格式的财务报告。2012年5月，银监会与财政部联合发文，要求部分银行报送2011年财务报告实例文档和扩展分类标准，得到了商业银行的支持和积极的响应。大部分商业银行完成了细致的元素梳理、明确了元素的扩展原则、标签的英文翻译和校验、元素扩展和数据录入等工作流程，并且使用多种工具进行了大范围的报告测试校验。个别商业银行还在完成财政部要求的XBRL格式年报提交工作的同时，计划并实施了本行XBRL报告制作平台的开发工作。
三、目前我国银行业实施XBRL的困难及对策
我国制定会计信息化标准落后西方发达国家十年左右。在借鉴国外先行者经验的前提下，发挥后发优势，根据我国国情和经济发展现状，提倡创新，突破简单模仿和照搬的模式，建立有中国资本市场特色的会计信息化模式是实现会计强国的重要途径。我国银行等金融机构众多，管理水平、规模差异也很大，推进和完善XBRL的工作任重道远。
1.作为财政部、银监会等行业监管机构，要大力推动会计报表单一来源制度的建设。有调查表明，有些银行的财务报表和同期向税务机关申请纳税的报表存在出入，甚至个别银行报送的是两套表。基于这种情况，会计监管部门应着力建设会计报表单一制度，以解决向不同部门报送不同会计信息报表的不真实性问题。因此，会计信息化必须走法制化和规范化的道路。另外，在会计法的修订过程中，应该对会计信息化的相关工作做出法律上的规定，以更好的推动XBRL的实施工作。
财政部等相关机构还应在加强会计信息共享机制建设和推进会计信息共享方面大力做好XBRL的基础建设工作。如构建会计信息共享的标准体系、建立健全会计信息化的管理体系、建立统一的会计信息平台等。另外，财政部要联合相关部门加大对XBRL的宣传和普及工作，对领军人才的培养、CPA的培训、高等学校会计专业的教育等也要加入相关XBRL和会计信息化的内容。
另外，相关部门还要进一步加强对分类标准的制定。在提交XBRL报告时允许企业自己扩展元素，从银行业实践来看，由于银行业信息披露与一般工商企业差异较大，因此，在通用分类标准的基础上不得不进行大幅度的扩展。基本每家银行扩展元素的比例都在50%以上，这样企业之间数据的一致性和可比性就大大下降，违背了XBRL的初衷。同时，由于对会计信息理解的差异，企业经常会出现对同一个事情，做法却五花八门。因此，建议尽快银行业分类标准，或今后不允许企业扩展元素，要扩展元素只能由财政部完成，并通过分类标准的不同版本进行。
2.作为银行等金融机构，应首先将XBRL的理念融入到日常的管理工作中，积极主动的开展XBRL的应用，使得自身在竞争日趋激烈的国际竞争中保持领先的优势，推动财务会计国际化、信息化、管理化、全面化，使得会计数据具有多维作用，对内防范风险，对外应用管理。各银行应充分重视XBRL的推进工作，成立以行领导任组长、财务会计部、信息科技部等牵头、其他相关部门参与的XBRL实施工作领导小组，并制定细致的工作推进计划。
3.XBRL作为一种全新的财务和商业信息报告语言，信息要依托不同的软件和平台来实现数据的交互，无论是分类标准的研究制定还是实际实施工作，都需要软件工具的介入。因此，对于提供信息科技和ERP开发为主的公司来讲，这也是一个良好的发展机会。对一些软件开发企业来说，可以制作一个适合企业报送XBRL数据尤其是报送XBRL基本数据的软件，并免费提供给公众使用，从而使竞争激烈的软件服务厂商不用再把资源用于开发同质化的报送软件上，而是把精力重点放在为企业提供个性化的定制服务上。
在中国，XBRL毕竟是一个新生事物。会计信息化是一个过程，也是一个结果。加强宣传和培训，充分挖掘企业内部的需求，研究XBRL如何更好的抓取数据及监管部门之间的信息共享问题是会计信息化实现的重要手段。用现代信息技术，让会计信息更高效和更有价值，这是银行机构推进会计信息化的根本动力和最终目标。
参考文献：
[1] 韩庆兰，蔡苗.XBRL财务报告分类标准体系研究综述[J].财会通讯，2008，（9）.
[2] 朱建国，李文卿.上海证券交易所与深圳证券交易所XBRL应用的比较分析[J].会计之友，2011，（1）.
[3] 魏森淼，庄明来.我国XBRL研究的现状——基于2001—2010年的文献分析[J].现代管理科学，2012，（1）.
智慧金融行业报告范文2
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
智慧金融行业报告范文3
男士休产假什么时候能够实现
中央党校妇女研究中心的专家建议将男性带薪护理假或父亲假作为一项公民权利,列入《社会保险法》。这一观点引发网上热议。有超过90%的男士认同或支持。看来,渴望当“奶爸”是大多数男士的心愿。
张晓梅撰文说,男士休产假,在我国是新鲜事儿,但在国外却早已有之。目前世界上已有36个国家在法律中明文规定了男性分担生育事务的权利和义务,在生育保险法律中明确男性护理假或父亲假,可以说是国际趋势。在我国也已经有北京、广东等26个城市对男性护理假作出明确的地方性规定,但只是计划生育的附带性政策,时间也从3天至一个月不等。
如果从法律上确定男士休“产假”,益处是明显的。一是产后女性身心薄弱,最需要丈夫的呵护和陪伴,产妇排除紧张心理,还利于初乳的分泌,减少产后抑郁症的发生。二是新生儿的感知觉最灵敏,最易于接受父母的信息。父亲的语言、气息会给新生儿不同于母亲的信息,对孩子的感觉、知觉发育和日后性格的形成都会有深刻影响。美国耶鲁大学一项研究表明,由男人带大的孩子,智商更高,在学校能取得更好的成绩,在社会上也更容易成功。
通常,母爱可以使人温柔、体贴,父爱可以使人变得刚强、坚毅。好父亲的角色是任何人无法替代的。新生儿虽然没有语言,视觉也不发达,但是他们这个阶段独有的特殊的感知觉,父亲的语言、气息会给新生儿带来阳性力量和男性智慧。
对于人类来说,过强的男性特征和过强的女性特征都不是最好的,最健康的恰恰是“中间者”,也就是说,女性应倡导更外向,更社会性,在社会中实现自我的价值,而不仅是关注家庭,安于形式或内心做个家庭主妇;男性应多一些回归家庭,在体验生活乐趣的同时体会人类真情,生命的真谛。
此外,男性休产假也是对现行产假制度缺陷的弥补,许多单位招工时不愿意招收育龄妇女。这导致众多女性因担忧生育和休产假影响一生事业发展,不敢生育,错过了最佳生育期,这将会严重影响未来民族素质。因此,男人休“产假”,能够缓解女性就业劣势,有利于有效地促进男女平等。
“白骨精”之说
城市白领健康状况存在三大问题
目前中国城市白领中有26.5%患肠胃、肝脏等消化系统疾病,五分之一有颈、腰椎和骨质增生等疾病,超过十分之一存在失眠等神经障碍。这是日前公布的“中国城市健康调查之白骨精健康状况”报告提供的数据。
由中国医院协会医疗技术应用专业委员会、北京市健康保障协会等联合发起,慈铭体检集团和《时尚健康》组织的该项问卷调查,从今年五月起共调查14051人。其中男性3709人,女性10342人;11044人年龄在45岁以下。
调查报告显示,城市白领中企业高管人群健康透支现象严重,亚健康比例约达九成;媒体、证券、保险、销售、律师、教师等行业亚健康比例也很高;57.2%心理有平淡感,50.3%感觉疲倦,45%经常烦躁,这三种负面情绪影响着心理健康。
调查发现,37.8%的人能对自己出现的健康问题做出判断,22.5%会及时去医院寻求专业帮助,但还有12.5%的人出现健康问题时会采取扛一段再说的消极态度。值得一提的是,有3.5%的人无法按时按点就餐,只有近四分之一每天都能定时定量进餐。
有55.1%能保证基本睡眠时间;但超过三成睡眠质量不高,甚至经常失眠。超过六成的人感觉疲惫,超过10%的人存在过劳现象,其中外企管理人员、国企高管、私营企业主、新闻媒体、电脑等人群和行业过劳现象最普遍。此外,这一群体健康投资意识开始增强,33.6%的人采取运动健身;25%的人服用保健、营养品;16.5%的人定期进行体检。
北京市健康保障协会会长韩小红建议城市白领提高健康意识,开展健康管理,通过改善生活方式提高健康水平,这样就有可能预防80%的心脏病、糖尿病,70%中风以及一半的癌症。
70年代人的位置
70年代人作为享受中国改革开放各种天时地利的第一代人,毕竟有一些其他年代人不可比拟的优势。许多人较好地抓住时机,把握“钱”途,逐渐修炼成了当今社会的“白骨精”(白领、骨干、精英)。不信你看,许多收入高、有社会地位的职业都是70年代人独领。
70年代出生的人常说自己是“最尴尬的一代”:好不容易考上大学,却发现国家不包分配了,只好拿着“曾荣获优秀学生干部称号”的简历无头苍蝇一样四处乱窜;好一点的费尽周折进了党政机关或企事业单位,却发现在这个激情创业的时代,拿干巴工资的工薪族实在太可怜。
并且70年代的人似乎不太“合群”,在喜欢稳扎稳打的60年代人眼里,70年代人是叛逆的一代,在初生牛犊不怕虎的80年代人眼里,70年代和四五六十年代人一样,统统落伍。
80后与农民
中国应担心80后无农民
华中师范大学政治学研究院院长、中国农村问题研究中心主任徐勇教授作客南都公众论坛时提出,农民理性的扩张是中国经济发展包括率先从经济危机中复苏的重要推动力,但这种理性也需要一种转型,而转型期显现出的一些农民理性的天生缺陷,也让包括新一代的农民后代无人再愿意种田,成为中国最需要担忧的问题之一。
徐勇认为,中国模式的农民理性在不同环境下会发生变化,最鲜明的就是,“农二代”即农民的后代的思想在改变。“比如说第一代进城务工农民,只要能挣到钱,他们什么苦都愿意吃,但是现在去招工,年轻一代的农民就不再像他们的父辈一样,他们有很多条件,是会挑剔的,比如工厂在比较偏远的乡镇,可能就不会有兴趣去。”徐勇认为,和传统的中国农民相比,新的农民后代,勤劳和节俭的性格特征正在弱化,消费欲望迅速扩张,并且滋生出一种暴富的心理。
而由于土地不断减少,需要的农村劳动力也在不断减少,中国目前有9亿农民,而耕地上需要的劳动力只有1亿,而现在的农民和以往的农民也不同,劳动时间在减少,因此,如果过多的劳动力堆积在土地上,社会必然矛盾重重。他也指出,美国之所以没有三农问题,是因为美国的农民只占5%,国家稍微给一点补贴,就解决了这个群体的生活。中国给农民的补贴总量虽然多,但是摊到每一个人身上就非常少。因此现在中国最需要担忧的一个问题是,80年代以后的年轻一代中,没有农民,没人愿意种田,“这是我们最担忧的,所以我们现在搞新农村建设,就是要使一批优秀的人才能够安心务农。”
就业岗位
4万亿投资最多创造多少就业岗位?
将保就业作为首要目标,一直是实施此轮经济刺激计划以来主要的呼声。
中国社会科学院人口所所长蔡表示,经过测算,在当前的投资结构下,此次4万亿投资可以创造出5000万个就业岗位,但如果重新设计最大化就业的投资结构,本可以创造出8000万个就业岗位。
就业被认为是此次经济刺激计划最重要的目标之一,学界普遍认为,之所以将增长目标定为8%,主要原因之一就是考虑到就业由此决定的社会稳定的目标。
就业压力也成为当前决策层面临的主要问题之一。据有关部门的统计数据,中国经济进入此轮经济下滑区间以来,超过2000万农民工因为金融危机而失业,另有统计口径认为,这个数据接近3000万。
除了农民工之外,毕业大学生也是就业压力较大的另外一个群体。2009年全国毕业大学生人数达到610万人,而根据社科院6月11日的――《2009年中国大学生就业报告》,2008届大学毕业生半年后的就业率为86%,较2007年下降两个百分点,超过90万大学毕业生处于失业状态,普遍认为2009年的大学生就业压力远远大于2008年。
蔡表示,从目前的形势来看,要警惕出现“无就业复苏”的现象,这一现象在美国历史上出现过多次。
投资结构决定了此次4万亿元投资计划创造就业的能力。蔡表示,根据他们的估算,如果按照原来的投资结构大概只能创造出4000万个岗位,此次发改委公布的4万亿元投资结构大概能够创造5000万个岗位,如果按照就业最大化的投资结构可以创造8000万个岗位。
根据发改委公布的数据,此次4万亿元投资结构中虽然有不少投入用于民生工程,但是大部分还是用于铁路、公路和机场等基建工程。这些投资拉动经济增长作用明显,但是拉动就业创造就业机会作用有限。
蔡表示,60%~70%投向中西部,这本来是好事。但如果违背比较优势产业结构的趋势,再加上又是政府主导投资,可能会强化扭曲的结构。“一些西部地区上马重化工项目,重复了东部地区工业化的老路。”
智慧金融行业报告范文4
关键词：风险；质量；控制
中图分类号：F23
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.02.049
利用ERM或ISO 31000中的准则，标准和方法作为质量安全基础，以整体解决企业在当今社会中所面临风险、威胁和危机，也是企业至关重要的未来。展望未来，这里将提供一些洞察企业风险管理的概念，以及为什么风险管理是企业质量安全的重要基础。
美国COSO委员会将企业风险管理建立为一个对影响企业价值的风险和机遇处理过程，ERM定义如下：“企业风险管理是一个过程，由公司董事，管理层和董事会主导，制订战略并应用于整个企业，旨在识别可能会影响企业经营的潜在事件，在企业风险偏好范围内管理风险，并提供实现企业目标的合理保证”。
建立企业风险管理，ISO 31000的主要驱动力是来源于Enrun和Worldcom高级管理人员的欺诈行为。ERM和ISO 31000的目标是，加强内部控制和流程，确保从董事会向下所有组织人员，理解如何识别，分析和管理组织的风险，以及该过程中建立可接受风险范围。
COSO框架结构建立风险四个关键领域：战略、经营、报告和合规性。大多数组织已经覆盖“信誉”作为自己的企业风险管理计划的总体核心要素。
战略-建立企业中更高层次目标，并确保其与组织的使命，目标相一致。
运营-建立企业的持续管理流程（以及有效和高效地利用其资源）。
报告-设立企业报告可靠性和准确性（企业风险管理的这一部分主要集中在财务报告和大多数企业现在称这个区域是金融而不是报告）。
合规性-服从企业的适用法律和法规。
声誉-在企业利益相关者，如客户，渠道合作伙伴，供应链合作伙伴，员工，股东和金融市场中建立企业信誉，声望。此外，监管机构和其他监督机构对企业看法是至关重要的，尤其是在出现问题时。
ISO30001体系中指出企业对于风险管控对于加强企业控制，起到提高企业绩效的同时保证利益相关方的信任度的至关作用，企业在辨识内部与外部风险的同时，加强企业内部控制，对企业内部关键节点进行监控与调整，而企业内部产品风险可包含由人为及客观因素所造成产品质量及安全问题，企业在生产过程中可结合ISO 9000和30001系列，进行质量和风险管控应用双层管控，在此基础上减少对于质量安全性事件发生的几率，对于出现的问题，也能够进行早期预防性措施，从而进行更良好的生产运作，保证产品质量安全。在美国进行的研究表明：高质量的控制体系，如应用ISO 9001提高企业管理和生产过程，将质量改进转化为增加销售和就业机会，在企业内部制定和实施其管理程序，提高员工的技能和培训，在某种程度上也可将此视作为高品质的产品或服务的信号，此类企业也在就业机会、工资总额、平均年收入和工作场所的健康和安全上远胜过其他同类企业。
在ISO 9001：2105中基于风险的思考使得预防成为企业战略和运营规划的一部分，而纯“预防”已被应对风险和机遇的行为所替代。公司在现在环境下应识别并预估风险和机遇价值，采取相对应的措施，从而达到质量目标并应对风险。企业在面对风险时更加积极主动，而不是被动采取弥补性措施，形成有效，完整的系统性流程。基于内部控制的全面风险管理实际上是对内部控制的研究扩展。企业在考虑到全面风险管理情形下对原有的内部控制模型扩大，并由此建立了一系列基于全面风险管理的内部控制模式。由此跳出框架，对内部控制和风险管理之间的关键关系和元素进行讨论，并在此基础上设定组织目标关系。内部控制和风险管理之间的关系和区别基本上由内部控制和风险管理的目标之间差异造成的，讨论风险管理，这是缩小企业价值意义的目标，拓宽了企业价值的意义。
企业与社会对同一风险有不同的衡量标准，而在此衡量标准下，企业很可能被短期利益最大化所影响，从而产生风险决策，在此环境下，企业决策可能对社会造成不良影响，这便是企业内部风险决策所产生的外部影响。不否认企业有价值利益最大化的目标，但是，作为社会的一部分，企业必须并承担一定的社会责任，良好的内部控制体系可以减少此类不良影响，也是对这类潜在损失“对症下药”的最佳方法。
在建立ERM/基于ISO的程序的另一个关键步骤是获得企业风险文化的清晰认识。一个组织的风险文化经常改变或随时间演变，而当新领导是从外部带来新的风险文化会产生最明显改变。
在企业内部建立一个频繁而有效的沟通机制是生成风险偏好记录文件的重要步骤，文件中描述企业可承担的风险水平，同时建立企业内风险应对审批程序和准则，确立风险责任人，从而做出最终决策，这一部分也定义了企业基于风险和/或对潜在影响发生时应急处理程序。对企业风险偏好陈述彻底理解和遵守是确保成功至关重要的一步。
Deming博士曾经说，你无法检测产品质量，因为它已经存在。@句话在制造行业引起专业人士的共鸣。而风险管理则是与质量管理方法相结合形成新的智慧管理方案。在20世纪中叶，质量革命席卷美国和日本，他注意到公司只检查工作的最终产品却从未考虑改善导致缺陷生产步骤。最终产物并不能提供解决生产线上根本问题的方法，一个木桶盛水的容量是取决于最短的那块木板，而找到生产过程中的短板才能解决最根本的问题。
20世纪的质量运动成为实现卓越运营的追求，在80年代和90年代初，摩托罗拉，通用电气，等一些公司被相对复杂的方法所吸引，如六西格玛，许诺在削减成本的同时达到提高效率的突破性成果。然而，六西格玛成为不仅仅是一个实现更高工艺质量的办法，它被称为完美的代名词，定义了每100万产品中产生缺陷少于或等于3.4的质量等级。
在风险管理中，完美计划不能像六西格玛一样被定义为一个明确的和可量化的数字。健全和完善风险管理应被理解为在企业内部识别风险同时，找出可能产生风险的机会点，并减少这些可能性量化的几率。由于企业风险管理不只是减轻风险所造成的损失，更重要的是通过质量风险管理最大限度地提高企业创造价值的能力。而六西格玛在制造业上受到很大的程度欢迎，它仍然与企业风险管理密切相关。
DMAIC是指Я西格玛项目进行的全面框架。这就是俗称的定义―测量―分析―改进―控制。根据六西格玛权威Thomas Pyzdek，这种模式是用来改善现有产品，过程或服务。风险管理可以使用此模式改进现有流程。对于DMAIC，改进阶段中将实施通过分析阶段所认可的改进措施，控制阶段则是确保改进是有效可行。在控制阶段中，则由以下系列措施跟踪监控：（1）建立一个审计计划；（2）记录流程和过程控制；（3）实施控制；（4）确定数据和绩效措施的有效性性；（5）过渡过程或业务单位回到所有人。
任何企业风险管理程序的有效性可以通过产生的利益相关者价值的活动得到加强，并通过企业目标所驱动在抓住机遇的同时有条不紊地主动管理风险。风险管理的重点是预防，内部质量控制的重点是执行，因此，内部控制强度促进风险管理水平，风险的一部分可以通过提高内部控制将风险减少。内部控制体系的恒久保证是为企业发展和适应社会的长久需要的基础，因此企业在自身不断发展的同时，也应对内部控制体系增加安全性保障。
参考文献
[1]Killackey， Henry.Building the Quality-Centered Enterprise Risk Program[J].The RMA，2007，89（8）.
[2]Patrizia Garengo and Stefano Biazzo.From ISO quality standards to an integrated management system： an implementation process in SME[J].Department of Industrial Engineering， University of Padua， Via Venezia 1， 2013，35131 Padua，Italy.
[3]Risk and the ISO 9001 revision risk is given a front-and-center presence in section 6 of the standard[J].Speaking of quality，Oct.2015.
智慧金融行业报告范文5
[关键词]农村青年；创业；困境；策略
[中图分类号]D422.6 [文献标识码] A [文章编号] 1009 — 2234（2014）01 — 0090 — 03
青年人朝气蓬勃，代表着国家的未来和民族希望，富有潜力巨大的创业潜能和激情。我国是传统的农业大国，幅员辽阔的广大农村地区为农村青年服务经济建设、施展聪明才智、努力干事创业提供了良好的发展平台。肇庆市德庆县作为传统农业大县，农村青年是劳动人口的重要组成部分，是推动当地社会建设和发展的主力军，其创业发展状况对农村经济发展和社会稳定起着至关重要的作用。
一、当前农村青年创业的基本情况
2008年以来，肇庆市虽然在国家层面已整体列入经济发达的珠三角区域，但是肇庆市德庆县偏居一隅，是典型的山区农业大县，有典型的“八山一水一分田”特点，受惠于得天独厚的自然条件，当地种植柑桔的历史悠久，还有首乌、巴戟等特色农业产品。全县总人口38.4万，其中农村青年约14万人，返乡创业青年2000多人。广大农村青年是农村经济社会发展的中坚力量，要加快农村全面建设小康社会的进程，就必须充分发挥广大农村青年的优势和作用，必须凝聚广大农村青年的智慧和力量。
近年来，德庆县的农村结构发生了非常大的变化，曾经地地道道的老一辈农民已经上了年纪，虽然热衷于农业生产，但是心有余而力不足。而农村的新生力量则是以70、80后、甚至90后的人群为主。通过深入调查发现，当前德庆县青年创业的历程较为相似，相当一部分的青年创业之前都有资金积累的过程，而这个过程主要是到经济发达的珠三角地区外出务工，在这期间赚到创业的启动资金，并且累积了一定的人脉关系和创业发展的宝贵经验和知识技能。这批青年回到家乡之后积极投身到创业中去，由于资金、知识、经验等要素的集中作用，他们的创业往往都取得既定的成效，有些成为了农村致富能手和带头人，有些甚至成为新时期的农民企业家，并且不断发展壮大。
综合当前德庆县青年创业的总体情况，存在一些显著的特点，主要体现在创业起步阶段相似，从事生产的形式比较单一，发展规模有待继续扩大，以生产初级产品为主，深加工产品不多，综合经济效益不佳，市场竞争力不强，抗风险能力低下等，不一而足。从大多数农村创业青年的创业路径踪迹里，可以清晰地看到，基本上都是采取单一的传统种养模式，表现出典型的从众心理，比如前些年有人带头大量种植的柑桔作物，其他人也一窝蜂而上，导致生产过剩和价格暴跌。
二、农村青年创业的困境分析
在推进城乡一体化进程，转移农村富余劳动力的大环境下，肇庆市德庆县大量青年外出务工，农村青壮年劳动力大幅度减少，使得农村青年创业群体走向弱化和边缘化，严重影响了农村地区的现代化进程。受到传统思想观念、生产知识和技能、发展启动资金等因素制约，农村青年创业发展形势严峻。虽然个别农村青年取得了创业发展的成功，走上了劳动致富之路，但是大部分农村青年对于如何开展创业发展处于迷茫状态，不清楚方向和选择，显得无所适从，甚至走了很多弯路，错过了创业的好时机。
（一）主观原因
首先是传统观念根深蒂固。一些农村青年安于现状，缺乏创业的激情和吃苦耐劳的精神，抱有小富即安的小农思想。有些农村青年怕承担创业的风险，对于未来的不可预知性，以至于对创业发展存在着天然的抗拒和不作为。还有些农村青年多年外出务工，习惯了经济发达地区的生活方式和生活环境，不想再回到贫穷落后的农村地区。因此，很多农村青年尽管在城市长年打拼积累丰厚的物质基础，却选择在城市落脚定居，而不是回到农村创业发展。其次是受到个人能力素质的制约。大多数农村青年缺乏系统的专业学习培训，自身的能力素质不高，没能有效掌握现代农业规范生产经营的知识和经验，因此在实施创业过程中，只能从事一些技术含量低、生产效益低、管理粗放的传统种养业。最后是整体的创业氛围不佳，尽管农村地区发展创业致富的例子屡见不鲜，但是毕竟都是少数，很多人认为在农村从事生产发展还不如在城市务工来得实在和稳定，因此对农村创业难以形成足够的吸引力。
（二）客观原因
首先是缺乏创业发展的资金。农村青年创业发展资金来源主要有两种，一种是通过劳务输出完成原始资本积累，另一种是通过金融系统的银行信用贷款。调研肇庆市德庆县到城市务工群体发现，以城市务工方式完成资金原始积累的难度很大，随着劳资市场环境的改善，城市劳动力尤其是体力劳动者的报酬不再廉价，但是城市的生活成本也日渐高涨，在这种情况下务工人员一年辛苦所得也所剩无几。在劳务资本积累困难重重的情况下，农村青年利用银行信用贷款的难度更大，按照银行信用贷款的规范程序需要有效抵押物，而农村地区的家庭能够提供的住房和土地都没有产权证明，不能作为抵押之用，其他有效抵押物更是寥寥无几；从银行的角度来看，农民贷款从事风险大、见效慢、生产周期长的农业生产，银行发放贷款的意愿不高。以上林林总总造成农村青年创业所需要的资金难以筹集，因而创业后劲不足。
其次是创业发展的软环境问题，包括政府部门提供的信息服务、技术支持、政策层面的帮扶等等。从政府部门的角度来看，现在的农业生产领域基本都是“倒贴钱”的，不但不如第二、三产业那样产生大量的税收和GDP，反而要进行农业反哺和输血，取消了农业税的同时还要发放农业生产补贴，因此地方政府部门对于促进农业产业化生产和经营发展的动力不足。由此，很多地方政府在农业信息服务工作上主动性不够，力度不大；对于农业的技术性支持也多出现走过场的情况；对于政策上的支持往往是为了应付上级部门的要求。政府部门消极的态度，使得农村青年创业发展的软环境不容乐观。
三、促进农村青年创业的措施
面对农村青年的创业困境，政府部门应该有所为，要以激励、引导、培训和服务为主要手段，创新工作机制，优化创业环境，引导农村青年增强创业意识，提高创业能力，投身创业实践。
（一）舆论宣传，培养创业精神
1.营造创业氛围。通过宣传教育措施，培育农村青年创业的文化和社会氛围。要进行观念的改变和更新，抛弃不思进取、僵化落后的消极观念，培养积极向上、努力拼搏、宽容失败、崇尚创新、支持冒险的有利于农村青年创业教育的舆论氛围。政府宣传部门要组织专题学习和宣传活动，大力弘扬创业精神，从农村青年创业的动因出发激发青年创业热情，农村青年创业的动因无非就几个方面，包括获取物质财富、提高生活质量、改善生活环境等等，因此要大力宣传和营造“创业光荣、致富光荣”的社会认同感。通过政府部门工作，“青年之家”、“党员活动室”、联谊会等形式使创业成才教育的内容入耳、入眼、入心，形成鼓励创业成才的社会文化环境。鼓励广大农村青年立足农村，大显身手，树立“崇尚创业”和“投身创业”的意识；邀请高校金融专家、成功企业家代表和创业成功人士为农村就业创业青年介绍经济形势，解读创业政策，畅谈创业体会，帮助广大青年拓宽就业创业视野，理清思路，树立正确择业观念。鼓励广大青年立足农村，在各行各业大显身手，树立“崇尚创业”和“投身创业”的意识。
2.宣传创业典型。深入宣传挖掘青年创业先进典型，树立青年创业的模范和榜样，增强农村创业青年的创业信心。广泛宣传那些有市场意识、创业意识和辐射带动力强的农村青年创业成功典范，用他们的先进事迹教育和引导广大农村青年，使广大农村青年学有榜样，干有方向。利用当地新闻媒体广泛宣传那些市场意识、创业意识、辐射带动力强的农村青年创业成才典型，用他们的创业事迹来引导广大农村青年。依托典型建设各类科技项目示范、推广、培训基地，科学合理地引进农业科技项目，辐射带动更多的农村青年和农民群众致富，可采取“引进——示范——推广”的模式，把农业科技项目普及到广大青年农民中去。值得一提的是要注意处理和把握好项目的选择，这是农业科技项目示范推广的关键。同时，还要做好农业科技项目基地建设，做好是农业科技示范项目服务和保障。
（二）开展培训，提高创业技能
1.强化培训辅导。根据农村青年创业知识匮乏，创业项目难觅的实际，针对不同层次的需求，向青年提供政策法律信息咨询、心理辅导、权益维护等服务，介绍不同行业的经营特点和规则，激励青年敢于创业、善于创业，提高务工农村青年的素质和技能。面向广大农村青年多余劳动力，培训以市场需求为导向、与就业岗位相结合，并以定单、定点的形式，同时加强对农村青年开展适应二、三产业的从业技能培训。通过举办青年创业报告会，以活动促活跃，以活跃增活力，带动农村青年就业创业。建立青年创业项目库，采取减免加盟费用、免费提供技术和管理指导等方式，实现创业项目与青年的有效对接，拓宽青年的创业领域。动员创业青年言传身教，帮助有志创业青年顺利实现创业梦想。教育和引导广大农村青年循序渐进，走先打工、后创业的路子，先积累，后投资，再盈利。邀请创业成功人士、专家学者、党政领导与农村青年互动交流，激发广大农村青年的创业激情。按照“实用、实际、实效”的原则，着重为农村的专业化生产和产业化经营培养一批懂技术、善经营的农村青年带头人。
2.提高实用技能。办好农村青年创业培训班，通过县、级、村联办、重点办的形式，不断提高青年创业的信心与技术。大力抓好青年创业技能培训，努力使广大青年基本掌握一门以上的创业实用技术，并通过科技、信息等部门，搭建科技信息化服务平台，用信息帮助青年增收致富。此外，还加强横向联系，协调县农资配送公司为广大农村创业青年提供技术支持、优质化肥农药赊销产品服务。引导农村青年积极参与全民创业，做致富带头人。为使广大的农村青年全面掌握创业技能，德庆县委近年来通过坚持举办以种植、养殖技术和病虫害防治等实用技术为主要内容的农村青年创业培训班，采用经验交流、专家讲课、现场观摩、教授点评等理论与实践相结合，把培训班办在村镇，甚至在田间地头，力求全面覆盖，全民受益。每年举办各类培训班超过300批次，受训青年达3万多人次，受益群众达10多万人。
（三）提供金融服务支持，规避创业风险
1.提供启动资金。充分发挥公共财政的引导作用，成立公益性担保机构和担保中心，为青年创业提供担保，探索建立政府、银行、青年共同承担的风险防范机制，有效降低青年创业贷款的风险，充分发挥贷款支持的效能。进一步加强与农商银行、邮政储蓄银行、农业银行等金融机构的合作，创新青年创业贷款担保方式，拓宽青年创业筹资渠道，努力搭建创业青年与金融机构有效沟通平台，使创业启动资金能够到位。帮助更多的农村青年及时申请到贷款，解决发展生产的资金难题。同时，建立农村青年信用评定制度，确定其信用等级，并按等级安排贷款额，积极探索多种信贷方式。大力推广农信社、邮储银行青年创业贴息贷款行动，在团市委配套小额贷款贴息资金5万元的基础上，争取了县政府配套相应资金。至今为止，累计收到全县农村青年贷款申请1130份。已筛选报送申请表203份给县农信联社、邮储银行，165名农村青年获得小额贷款超500万元。
2.落实小额贷款扶持。探索实施农村青年创业小额贷款扶持政策，充分调动金融机构开办青年创业小额贷款工作的积极性。小额信贷具有资金到户率高、还贷率高和项目成功率高的特点，是贫困地区农村青年简便易行、快捷的资金获得方式。加大邮政储蓄银行、农业银行小额贷款工作力度，采取贴息、补贴担保费用等方式，为金融机构提供信贷风险补偿，调动他们开展小额贷款业务的积极性。目前存在的问题是信贷名额太少，各部门协调沟通又不够，很难满足农村青年创业需求，亟须从程序制度上加以完善。当前，有关政府部门认真落实小额贷款的扶持政策，全面推进青年创业行动。据统计，近两年来德庆县金融系统共提供青年创业小额贷款共计238万元，有效缓解了青年创业融资难问题。
3.规避创业风险。农村青年创业属于市场经济行为，随着市场经济的竞争变得越来越激烈，创业发展的机遇与风险并存，如何降低农村青年创业的风险压力，增强创业的信心显得尤为重要。农村创业发展受到资金、科技、结构等方面的局限，抗风险能力不足，对农村青年创业的成功产生威胁，使得导致农村青年创业者面临较大经济风险，如果处理失当则容易造成创业失败甚至负载累累的严重后果。必须加强对农村青年创业风险的规避，解除农村青年创业的后顾之忧。首先，非常有必要在创业之初，帮助农村青年创业者建立企业风险预警系统，用于预测并应对各种风险，降低企业各种活动的风险程度，提高农村青年创业的成功率。其次，完善风险保障制度，建议设立农村青年创业风险基金，用于创业失败者的基本生活保障，尽量减轻创业失败对于创业者所造成的消极影响，其目的是为农村青年创业致富保驾护航，减少后顾之忧，从而增加创业的信心，增加创业的数量。
（四）加强服务引导，畅通就业创业渠道
1.优化资源配置。统筹优化经济社会资源的配置，带动物资、信息、人才、市场等要素的合理流动。加强城乡间的项目信息、技术信息、人才信息的交流，经常开展“媒介会”、“洽谈会”促进信息交流。既要动员学有所成的大学生到农村创业，解决农村人才资源不足问题；又要动员农村青年到城市务工经商，学习市场经济并积累资本。通过城乡市场联结，发展定单农业，提高农产品营销水平，建立城乡信息沟通渠道，实现城乡优势互补、资源共享，帮助农村青年把握市场，避免农产品营销盲目性。通过“三下乡”、“大学生志愿者行动计划”等活动，帮助农村青年了解更多现代文明，为他们创业成才提供有力的文化支撑。
2.提供信息支持。要利用好电视、广播、网络等媒介的作用，积极向农村青年宣传介绍来自各种渠道的致富信息，公布项目的市场需求、综合效益、销售途径等，拓宽农村青年与外界的联系面。依托镇、村信息服务站，负责为种植大户、养殖大户提、供、销市场信息与中长期市场预测分析，指导农户按照市场需求组织生产和经营，解决“信息入户难”问题。德庆县先后在新圩镇大同村、官圩镇官圩村试点并铺开全县农村科技“信心直通车”信息服务基站，用信息帮助农村青年增收致富。
3.完善各种配套服务。通过政府召集柑桔协会、农资配送公司等一大批农村技术服务组织，以提供信息、技术和服务为纽带，发挥其组织、引导、协调等功能，把从事专业化生产的大量青年农户联结起来，依靠专业化服务推动农业产业化经营，解决“专业化服务难”；聘任农业局、畜牧局技术员、农村种养能手组建技术服务队，负责为养殖户提供技术培训、技术咨询及技术指导，解决“技术应用难”；组建青年经纪人促销队，负责为种植户、养殖户走南闯北找市场、抢市场、占市场，帮助青年农户解决“产品销售难”问题，以形式多样的政策组合推动农村青年创业致富。
〔参 考 文 献〕
〔1〕 李媚.搭建就业创业桥梁 服务青年增收成才.共青团德庆县委员会调研报告〔R〕.2013.
〔2〕 张晓鸿，王剑.关于农村青年创业的调查与思考.共青团湖北省随州市委员会调研报告〔R〕.
〔3〕 广东青年干部学院青年创业研究中心.广东省农村青年创业状况调查报告〔R〕. 广东青年干部学院学报，2009，（75）.
〔4〕孙旭波.农村青年创业激励机制研究〔J〕.铜陵学院学报，2009，（01）.
智慧金融行业报告范文6
【关键词】管理；组织；创新
在人类社会的发展进程中，管理创新和技术进步可以说是推动经济增长的两个基本动力源。随着知识社会的到来，知识将成为核心和具有柔性特点的生产要素，而对知识的管理更是社会经济发展的主要驱动力和提高组织竞争力的重要手段。对组织而言，知识和信息正在取代资本和能源成为最主要的资源，知识经济迫切要求管理创新。 适应此要求，近几年来，一种新的企业管理理念——知识管理（Knowledge management）正在国外一些大公司中形成并不断完善。其中心内容便是通过知识共享、运用集体的智慧提高应变和创新能力。知识管理的实施在于建立激励雇员参与知识共享的机制，设立知识总监，培养组织创新和集体创造力。总结和研究知识管理的做法和成功经验将有利于我国企业管理的创新，有利于引导我国企业步入知识经济时代。
一、概念的界定
什么是知识管理？一个定义说：“知识管理是当企业面对日益增长着的非连续性的环境变化时，针对组织的适应性、组织的生存及组织的能力等重要方面的一种迎合性措施。本质上，它嵌涵了组织的发展过程，并寻求将信息技术所提供的对数据和信息的处理能力以及人的发明和创新能力这两者进行有机的结合。” 笔者认为，知识管理虽然广泛运用于企业管理的实践，但作为具有一般管理的共同性质的公共管理同样也面临着知识管理的问题。对于公共部门而言，知识管理的目标与核心就是通过提高人的发明和创新能力来实现组织创新。
知识管理为组织实现显性和隐性知识共享提供了新的途径。显性知识易于整理和进行计算机存储，而隐性知识是则难以掌握，它集中存储在雇员的脑海里，是雇员所取得经验的体现。知识型组织能够对外部需求作出快速反应、明智地运用内部资源并预测外部环境的发展方向及其变化。虽然要做到这一点需要从根本上改变组织的发展方向和领导方式，但是其潜在回报是巨大的。 要了解知识管理，首先要把它同信息管理区分开来。制定一个有效的信息管理战略并不意味着实现了知识管理，这正如不能单纯从一个组织的设备硬件层面来衡量其办公自动化水平一样。要想在知识经济中求得生存，就必须把信息与信息、信息与人、信息与过程联系起来，以进行大量创新。库珀认为：“正是由于信息与人类认知能力的结合才导致了知识的产生。它是一个运用信息创造某种行为对象的过程。这正是知识管理的目标。” 实行有效知识管理所要求的远不止仅仅拥有合适的软件系统和充分的培训。它要求组织的领导层把集体知识共享和创新视为赢得竞争优势的支柱。如果组织中的雇员为了保住自己的工作而隐瞒信息，如果组织里所采取的安全措施常常是为了鼓励保密而非信息公开共享，那么这将对组织构成巨大的挑战。相比之下，知识管理要求雇员共同分享他们所拥有的知识，并且要求管理层对那些做到这一点的人予以鼓励。 许多成功的知识型组织都建立了对积极参与知识链的雇员进行奖励的激励机制。库珀解释说：“雇员之所以重要，并不是因为他们已经掌握了某些秘密知识，而是因为他们具有不断创新和创造新的有用知识的能力。”以此观点来分析现在某些猎头公司的做法，他们追寻的目标往往是人才的固有能力，即“已经掌握的某些秘密知识”，而不看重其创新能力。这是一种短视行为。
任何组织要在知识经济中求得生存，就必须把信息与信息、信息与人、信息与过程联系起来，以进行大量创新。但决不能将知识管理简单等同于信息管理。二者的关系体现在：信息管理是知识管理的基础，知识管理是信息管理的延伸与发展。 信息管理有着悠久的历史，但它把信息作为资源从技术、组织、人力三种因素的结合中进行管理，则是20世纪70年代末80年代初出现的新事物。美国1979年《文书削减法》最先提出联邦政府的信息管理问题，并在联邦机构中设立政府信息主管。企业的信息管理则是在80年代以后发展起来的，并在企业首席执行官（CEO）之下增加了企业信息主管（CIO）的职位。其后，信息管理经历了实物管理、技术管理、资源管理三个时期。按照美国学者马夏德（D. A. Marchand）与霍顿（F. W. Horton）的划分，信息管理的发展有五个阶段：物的控制、自动化技术的管理、信息资源的管理、商业竞争分析与智能、知识的管理。 由此可见，知识管理在历史上曾被当作信息管理的一个阶段。近年来，由于经济发展的需要和管理实践的发展，知识管理逐渐从信息管理中独立出来，从而形成一个崭新的管理领域。此时，知识管理已有了不同于信息管理的内含和外延。可以说，知识管理的主要内容是对人的管理。知识作为认知过程存在于信息的使用者身上，只有在人际交流的互动过程中才能创新。知识管理要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来，实现知识（包括显性的和隐性的知识）共享，运用集体的智慧和创新能力，以赢得竞争优势。从信息管理到知识管理的转化，是管理理论与实践中“以人为本”的管理主线进一步体现。 知识管理有助于信息处理能力与员工创新能力相互结合，进而增强企业或其他组织的应变能力和预见能力。发达国家的先进企业还在首席执行官与信息主管之间设立了知识主管（CKO）的新职位，并作了适当的分工，信息主管把工作重点放在技术和信息的开发利用上，知识主管则把工作重点放在推动创新和培育集体创造力上。
二、知识管理的目标是创新
现代科学技术日新月异的发展，全球化以空前未有的速度推进。这一切都改变着社会、经济和文化，也改变着人们的生产方式、生活方式和思维方式。同志在党的十五大报告中指出，“要充分估量未来科学技术特别是高技术发展对综合国力、社会经济结构和人民生活的巨大影响”。
在知识社会，创新对企业的重要性远胜过原料与厂房。美国微软公司成功的秘诀之一，就是“淘汰自己的产品”。1997年3月3日美国《财富》杂志定期评出美国最受推崇的企业，创新精神正是其评选标准中的一个重要部分。在这样的背景下，知识管理的目标和任务就必然体现为提高组织的应变和创新能力。
熊彼特认为，创新就是已有的知识要素与/或新的知识要素的新组合，它包括“技术创新”和“制度创新”。彼得·德鲁克则将“创新”概念推广到管理，提出“社会创新”概念，认为创新就是赋予资源以新的创造财富能力的行为。 OECD1996年发表了《国家创新系统》（National innovation system）的文件强调指出了以往的创新都集中于投入—产出分析中，那是一种静态的线型模型，而在当今的以知识为基础的经济，即知识经济时代，创新系统的平稳运作依赖于知识流的流动性（The smooth operation of innovation systems depends on the fluidity of Knowledge flows）。它强调“国家创新系统是政府、企业、大学、研究院所、中介机构等为了一系列共同的社会和经济目标，通过建设性地相互作用而构成的机构网络，其主要活动是启发、引进、创造与扩散新技术，创新是这个系统变化和发展的根本动力。”因此创新主要体现为不同参与者和机构之间一系列复杂的相互作用过程，即知识的流动。知识流动的类型有：人力资源流；机构链；产业群；创新公司行为。知识管理正是要确保知识流动渠道的通畅。
知识管理、创新行为都不单纯是一种技术过程，人文因素在其中起着至关重要的作用，因为创新总要依靠人的创造性和想像力。对于政府而言，要为创造良好的新环境发挥重要作用。企业要在竞争中获胜，则必须不断改变自己的战略策略以适应迅速变化的外部环境。这一切都离不开知识管理，因为其实质就在于充分发挥人文因素的积极作用。
知识是企业保持竞争优势所不可缺少的要素和重要资源。在当今的许多行业例如金融服务、咨询和计算机软件等部门，知识正在作为创造价值的必要前提而发挥作用。然而许多企业并不善于管理知识。具体表现在：有的企业低估了产生和获取知识的价值，失去或放弃己经拥有的知识产权，有的管理措施阻碍了知识的交流及共享，对已有知识的使用和二次开发的投入不足等。
不少企业在吃了不重视知识管理的苦头之后，对知识创造价值的巨大潜力的认识逐步提高。在这种情况下许多企业已经开始实施知识管理计划，将知识列为一种资源纳入管理体系。
以知识的视角，组织可被看成是一个对知识进行整合的机构。人类的全部生产力都离不开知识，机器只不过是知识的体现而已。因此，要真正实现知识管理，首先必须实现观念的创新。即将传统的工业管理观转变为现代的知识管理观。
工业管理观与知识管理观的主要区别如下：
⒈用知识的观点看组织，就会把人们看作是收益的创造者，其首要任务是把知识转化为无形的结构，而在工业时代的组织内，人们时常是被更为简单的看作是生产成本和生产要素。 ⒉在知识组织内部，学习的目的是创造新的资本和程序，而不仅仅是运用新的工具和技术。⒊在知识组织内部，生产流程是由观念驱动，并且有时是混沌不明的，这与工业时代生产流程中严格的前后次序和机器驱动形成鲜明的对比。⒋工业时代的收益递减规律让位于知识递增规律，工业组织中的规模经济（economicsofscale）让位于知识组织中的视界经济（economicsofscope）。
⒌管理的权力基础取决于他们知识的相对水平，而不是他们在组织中的等级职位。信息流的传递是通过可以分享信息的网络，而不是通过组织的等级机构。 在现在的企业管理制度下，各部门都保有自己的知识并需要发展知识，但是并没有一个合适的知识管理制度以及更高层次的协调机制，知识管理的内容日益复杂化和重要化，导致公司高层管理者产生了设立CKO职位的动机。为了搞好企业的知识管理，CKO应运而生。CKO（Chief Knowledge Officer），一般译作“首席知识官”或“知识总监”，是企业专职负责提出、推进和协调各种知识管理计划或方案的企业高级管理职位。其具体的职责包括：
①创设知识管理的基本框架。知识管理要求CKO就知识（包括显性知识与隐性知识等）的分类基于知识的工作体系、与知识密集型业务相关的管理过程保护知识和防止外溢等问题从组织机制和技术手段等方面提出相应对策。 ②协调部门之间的知识管理，知识管理不是企业某个部门独立行为所能控制的而只能通过企业整个部门之间的共同行为来协调控制。CKO对要获得的知识知识的开发和保有方式尤其是知识的交流和共事等问题需要有清晰的理解和解决办法。这项工作的基础是信息技术。具体工作有建立知识目录、开发知识共享的群件，或建设企业内部网，再造知识密集型管理过程等。③营造知识创新和交流的内部环境。CKO要在企业内部营造一个适合知识创新与交流的环境，如提供各种便利机会使得平时接触不多、但是对某一方面有共同兴趣的人们能够通过会议、社团活动等方式相互沟通。相当多的知识是通过适当的、非正式的交流环境得到的，尤其是隐性知识，因此有CKO指出知识管理工作“20%是技术成分，80%是文化成分”。也就是说，CKO作为环境营造者的角色要比他们在技术方面的角色重要很多。④防止知识外溢。企业和其合作伙伴、中介机构、供应商以及客户之间共享知识同样具有相当的吸引力，对企业竞争优势也有重要影响。对于那些有知识资本形成意识的企业来说，防止知识外溢已成为一大问题。
西方企业高度重视知识管理工作独立设置与“首席经营官”（COO）、“首席财务官”（CFO）等并列的“首席知识官”（CKO），这足以证明西方企业对于知识管理的高度重视，给我们的启示是多方面的：科学技术是第一生产力，技术创新是企业前进的不竭动力。国有企业在改革和发展的过程中要始终尊重知识，尊重人才，要高度重视对知识的开发和利用，注意发展并保护好自主知识产权，把经济增长的方式真正转移到领先科学技术进步和提高劳动者素质的轨道上来。
三、知识管理的两种策略
Morten T.Hansen等人提出了知识管理的两种策略，即法典编辑策略和人格化策略。所谓编辑策略是指知识与知识开发者的剥离，以达到知识独立于特定的个体或组织的目的；而后知识再经仔细地提取进而汇编成法典关存储于数据库中，以供人们随时反复调用的策略。Ernst&Young公司企业知识中心的主任拉尔夫·普勒曾如此描述法典编辑策略：在剔除掉客户敏感信息后，通过将文档中零碎的关键知识，如面谈指导、工作日程和市场划分分析等加以汇总并储存在电子知识库中从而创造出“知识客体”。这种方法使许多人可以搜寻和提取经过编辑的知识，而无需与最初的开发者接触。这就开辟了知识的反复使用，促进了企业的成长。
人格化策略指知识与其开发者紧密地联贯在一起，知识主要通过直接的面对面的接触来进行共享。计算机在这类组织中的目的是帮助人们更好地沟通知识，而不是储存。采用人格化策略的Bain公司、波士顿咨询集团和麦肯锡公司致力于个体间的对话，而不是数据库中的知识客体。在这些公司中，知识并未被编成法典、知识是在运用头脑风暴法的研讨会中和一对一的交谈中发生转移的。为了使这一策略行之有效，象Bain这样的公司都重金注资于建立人员网络系统。知识不仅仅通过面对面的方式，还通过电话、电子邮件和视频会议等形式进行共享。
遵循法典编辑策略的公司依赖的是“反复使用的经济学”。一旦知识资产，如软件编码或手册开发出来，且每次使用时又无需大的修改的话，就可以以较低的成本反复多次地使用。与此相反，人格化的策略依赖的是“知识经济学”的逻辑。战略咨询公司向客户提供的建议是那些丰富的、难以言表的知识。共享深层次知识的活动是极花时间的、昂贵的和缓慢的，而且不能够被系统化，因而效率较低。
若想正确地选择知识管理策略，主管或经理必须先回答如下问题：（1）为什么客户会购买本公司的产品和服务而不是向竞争者购买？（2）客户期望从本公司得到什么利益？（3）蕴藏于本公司的知识如何能为客户提供增值服务？在明确了这些问题之后，应进一步考虑如下问题：
1.公司提供的是标准化的产品还是用户化的产品？如果是前者，那么主导知识管理策略就应是法典编辑策略；如果是后者，则人格化策略更为有效。
2.公司拥有的是成熟的还是新颖的产品？如果企业的策略是基于成熟的产品，那么企业将从反复使用的模型中获得丰厚的回报，例如微软的产品；反之，如何拥有的是新颖的产品，则对知识进行管理时应以人格化策略为主。
3.公司的员工在解决问题时依赖的是明确的还是难以言表的知识？明确的知识是可以被编辑的，如简单地软件代码和市场数据。当公司的员工依靠明确的知识去完成工作时，人-文档的方法最有意义；而难于言表的知识由于很难以书面形式表达出来，是通过个体经验获得的，包括科学知识经验，操作性的“Know-How”（知识如何），对行业的洞察力，商业判断和技术经验等。对此，采用人格化策略是明智的选择。
【参考文献】
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2.维高.知识的革命[M].北京：中国物资出版社，1998.209-215.
3.魏蜀明.CKO：知识管理拍岸来[N].中国企业报，2000-06-13（3）.
