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人工智能时代的特征范文1
关键词：人工智能发展；识别率；人脸识别；遗传算法
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0183-02
1 智能计算机的发展
1.1人工智能简述
人工智能[1]（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速， 在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高；
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2 人工智能的前沿
2.1智能信息检索技术
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化 ，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
3 结束语
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
参考文献：
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[8] 王梓坤.论混沌与随机.北京师范大学学报，1994，30（2）：199-202.
人工智能时代的特征范文2
关键词：信息检索；人工智能；基于知识工智能技术应用
一、信息检索机制及其发展
信息检索Information Retrieval（IR）是一门致力于如何对大容量信息进行有效地存储与获取的科学。广义的IR通常是指在一定的技术设备环境条件下，对以某种方式组织的信息资源按其表达方式，依据特定用户的需求，制订构造策略，构造检索表达方式以实现检索目标过程的总称。而Information Retrieval System（IRS）则是借助计算机技术手段来存储信息以满足日后信息查询需要的一种检索工具。这里的信息可以是文本的、视频或音频的，但现行的大多数的信息检索系统仍只能以存储与检索文本的信息和文献为主。虽然IR 技术日新月异，但IR的本质自始自终都没有变，变动的只是信息媒体形式、信息检索系统IRS的吞吐能力以及IRS存储与匹配的方法而已。
二、人工智能
近30年来因特网规模呈几何级数飞速发展，人们迫切需要适合于网络时代的先进的信息检索技术。适应快速、准确地检索有关信息，并且能够从大量的网上数据中发现隐含的、有价值的信息，各种智能检索技术、尤其是人工智能技术浮出水面。人工智能学科是涉及数学、计算机科学、控制论、心理学、哲学等学科的交叉学科和边缘学科，其应用领域包括问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定理证明、自然语言理解、人工神经网络和智能检索等。人工智能用于信息检索主要有基于本体论、神经网络、遗传算法、自然语言理解和ID3算法等的智能检索方法。
三、人工智能技术在信息检索中的应用
人工智能研究机器模拟人脑所从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动，解决人类专家才能处理的复杂问题。它的研究和应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索，以及智能调度与指挥等。
（一）信息过滤技术
过滤包括两方面的含义：一是信息检索技术中的过滤，一般称为信息过滤，如搜索引擎过滤，数据挖掘等。二是网络安全方面的过滤。传统的过滤主要有基于包的过滤、基于应用的过滤和基于文本的过滤等几种。基于文本的过滤实现简单，但缺少灵活性，只能对达到匹配的文本一刀切，无法对文章的语义进行分析。引入了人工智能技术的智能过滤技术能够识别文档内容实现智能化的过滤，同时能减少网络管理员维护过滤系统的负担。神经网络是人工智能范畴中机器学习的一种应用，在许多技术中都有应用。
（二）异构信息整合与全息检索
异构信息检索技术发展的特点包括支持各种格式化文件，如TBXT、HTML、XML、RTF、MS Office、PDF、PS2/PS、MARC、ISO2709等处理和检索；支持多语种信息的检索；支持结构化数据、半结构化数据及非结构化数据的统一处理；和关系数据库检索的无缝集成以及其他开放检索接口的集成等。所谓“全息检索”的概念就是支持一切格式和方式的检索，从目前实践来讲，发展到异构信息整合检索的层面，基于自然语言理解的人机交互以及多媒体信息检索整合等方面尚有待取得进一步突破。
四、应用人工智能算法的视频图像检索系统
目前存在一个新的实现视频图像检索系统的方法。在这个系统中，成熟的人工智能算法将被应用到视频图像的分类、索引与检索中。在本系统中，视频图像的特征选取包括了颜色直方图的计算、纹理的分析及应用运动跟踪算法KLT对局部视频数据进行运动跟踪，这些特征构成了图像特征向量。人工智能算法，包括反馈式人工智能神经网及自适应匹配算法，将会根据这些特征向量对视频片断进行分类和检索。系统的工作区域是一个二维平面，各种视频片断将会根据特征向量的不同，被人工智能系统聚类到不同的区域， 从而实现视频片断的分类和聚集。用户在查询的时候，只要在特定的区域进行放大操作，就可以把视频检索限定在一个较小的区域，从而快速的实现视频片断的检索查询。具体的工作流程可以分为五个阶段：
（一）系统训练阶段
在这个阶段中，系统的人工神经系统将被初始化，并且在系统与用户的交互操作中进行训练，使之适应具体的图像特征向量，更好地实现视频片断的分类与聚集。
（二）视频片断的聚集操作
经过训练的人工神经系统将被应用到视频片断的聚集分类操作中，具有相似的特征向量的视频片断将会被聚集到相近的区域中，不同的片断将会被区域的远近程度来区分开来。
（三）视频片断的检索操作
因为视频片断在上一阶段已经进行了分类和聚集，用户只要在局部区域进行放大检索操作就可以查询到所需的视频片断。从以上的工作流程可以得知，系统对视频的分类与检索有两个核心的环节：第一是特征的提取，即如何选取合适的特征用于表征视频图像；第二是分类使用的人工智能算法，即根据提取的视频特征快速准确地对视频图像进行分类和检索。
（四）特征提取算法
本系统应用的特征提取算法包括颜色直方图，用于分析图像的基本颜色信息，获得图像的颜色分布状况；纹理分析算法，用于图像模式的分析； 然后对于局部聚集的图像应用运动跟踪算法KLT，进一步提高图像的分类准确率。
（五）用于分类和检索的人工智能算法
本系统采用了两种成熟的人工智能算法：反馈式人工神经网，利用分类结果的准确程度对系统的参数进行反馈式调节；自适应匹配算法，利用输入向量对最相似的系统向量进行调节。实验表明自适应匹配算法具有高速准确的效用。
五、人工智能在网络信息检索中的应用
人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。目前，人工智能在网络信息检索领域的应用主要是在以下两个方面：
（一）网络智能知识服务系统
网络智能知识服务系统的设计开发是专门为了解决目前网络信息资源浩瀚而获取难的矛盾。网络智能知识服务系统可分为知识采集系统、智能知识处理系统、智能知识服务系统和知识库四部分。
1、知识采集系统。知识采集系统的主要任务是完成资源的加工整理，完成信息到知识之间的转换功能。
2、智能知识处理系统。该系统是将采集来的知识与知识库中已有的知识进行智能的分类和匹配操作，然后将符合入库条件的知识传入库中。
3、智能知识库存储系统。这是知识库建设的最主要组成部分，同时也关系到知识服务的效果和质量。
（二）智能技术
智能（Intelligent Agent，IA）技术，起始于20世纪80年代，是人工智能技术的一个重要研究领域目前，国外从事智能技术研究的不仅有大学、研究机构和诸多信息技术公司。并且有些智能产品或嵌入智能技术的产品已经投入使用，这些情况表明发展智能技术是一个趋势，它将是克服现有网络检索问题的有效手段。
1、定义。智能是一种软件程序，它使用户通过通信协议进行信息交换，以实现问题的自动解决。一般来说，智能具有如下特点：智能性、性、自治性、主动性、移动性、协作性。
2、智能的作用。智能有着强大的功能，用途也是十分广泛的，通常可分为网络管理、信息管理和优化用户界面。
（三）智能搜索的原理
智能搜索是智能在信息检索中的一种应用，它以用户需求为先导来进行信息搜集和信息加工，根据用户特定的需求以及在一段时期内的偏好为衡量标准来筛选信息。用户界面提供友好的自然语言查询，当用户的查询请求不明确时，智能搜索会利用知识库中的推理机制推断用户的潜在要求，选择与用户习惯最相近的需求进行检索。
六、结束语
人工智能技术的发展是时代对社会智能化需求的体现，而人工智能与信息检索的结合则是人们对信息获取智能化的有益尝试。在信息检索系统中纳入人工智能技术将使传统的信息检索系统具有更好的用户界面、更高的检索效率和更丰富的检索手段。人工智能技术的引入正在使传统的信息检索系统发生了巨大的变化。以两者作为结合点的智能信息检索系统，也将随着这两方面研究的不断发展而更加完善、强大。
参考文献：
1、王娟琴.现代信息检索方法研究[D].武汉大学,1999.
2、施水才.信息检索的核心支撑技术[EB/OL].中国计算机用户赛迪网,2003.
3、贾同兴.人工智能与情报检索[M].北京图书馆出版社,1997.
人工智能时代的特征范文3
关键词：人工智能；转型；管理会计；财务会计
一、人工智能时代下传统财务会计管理问题
（一）专业水平问题
人工智能可以通过“大脑”思考问题，在现代化信息技术的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往会超过人的大脑。目前，人工智能主要应用于图像识别、逻辑程序设计、机器人操控等方面。其中，财务智能机器人最能体现出人工智能的优势和特长。与之相比，传统的财务会计职能进行简单且具有重复性的核算工作，工作内容简单，但是工作效率较低。人工运算会消耗大量的时间，最终所得到的成果远不及机器人操作得到的结果。
（二）协同发展问题
财务会计工作人员在日常工作中，要进行大量重复性操作，在资金管理方面，需要提供管理层信息。工作人员在工作中，需要参与到企业内部的财务部门进行资料收集整理，但是不能参与到后续管理工作中。不同部门的协同性较低，无法形成材料的生产、采购、管理与销售的全过程，导致了各个方面的管理工作不能有机结合，无法精准地反映出企业的实际经营状况，更无法提供所需的数据和资料。
（三）预判分析能力
对于企业内部的管理人员与投资者来说，无论在何种情况下，都希望能够在第一时间，掌握企业的发展水平与内部经营管理状况。传统的财务会计在工作中将注意力集中在财务数据处理方面，在完成数据计算后，会交给外部信息人员使用。这一环节明显地忽略了内部高层的管理需求。对于财务计算与管理缺乏预判和分析能力，可能会导致内部的财务会计在工作中不能够通过数据和信息，了解到企业当前的经营水平。财务会计更关注到对于历史数据的采集与分析，忽视了企业未来的发展规划和管理目标，不利于企业实现长足稳定与健康发展。
二、人工智能时代下财务会计向管理会计转型策略
在了解到企业人工智能时代下，财务会计的工作现状之后，有利于进一步明确财务会计可以通过何种方式，实现向管理会计的顺利过渡与转型。
（一）加强专业化培训
财务会计向新型管理会计方向转移，标志着许多工作在开展中，都需要从多种不同的角度进行分析。如果在工作中不能结合时展和大数据信息技术的优势，始终按照传统的方式与标准进行管理，会导致会计工作无法取得理想的成绩[2]。特别是进入到人工智能时代下，财务会计需要考虑到大数据信息技术与人工智能技术的影响，在人员培训上加强管理，实现专业化培训。比如，对大数据时代中的智能软件的应用和操作进行培训。目前，智能软件已经成为了会计工作中不可或缺的重要工具，通过加强软件操作方式的培训，可以帮助工作人员在工作中，更快地掌握工作的内容，提高工作效率，并且按照正确的方法与路线，完成各项工作。
（二）改进管理模式
智能化时代下，财务会计向管理会计方向转型，需要与之配套的管理模式和组织结构。因此，对传统企业内部的管理模式进行改革调整，有利于建立更为完善的会计组织管理体系。从当前国家的管理会计工作职能要求的角度进行分析，要对原本的组织模式进行优化升级，使其能够有效地适应当前的管理需求，使各项管理工作都能顺利开展，提高财务会计转型之后的工作效率与工作质量。同时，通过对管理模式进行改革，还可以为会计转型发展奠定坚实的组织基础。为了确保企业内部的财务会计转型工作可以顺利完成，企业内部需要建立更为完善的管理制度。对于管理会计的工作方式和工作内容中出现的问题，要利用新型管理制度进行处理。比如，国内某地区的企业在进入到人工智能时代后，对内部的管理制度进行了优化调整。对财务会计工作人员的工作行为起到了明显的约束作用，提高了工作人员在工作中的规范性和效率性。同时，还激发出员工的责任感与积极性，为实现转型工作做好准备。
（三）强化数据处理
除了上述两项技术手段之外，人工智能时代下的财务会计转型发展工作，还需要依靠强大的数据处理与运算能力。人工智能技术与设备，可以为数据核算与分析，提供充分的支持与引导。同时，在进行实际操作中，还能够发挥出人工智能技术的及时、准确、便捷和高效的特征。通过及时有效的操作模式，对财务会计工作中的各项数据和指标进行分析处理，顺利推动财务会计向管理方向转型。在完成了基本的数据分析和处理工作之后，可以掌握企业的经营状况，明确运行的质态，使经营者和管理者，在第一时间获取到有效的数据和信息。虽然在现代化发展中，人工智能技术占据了部分财务人员的工作机会，但是与此同时也极大地解放了劳动力，人们有更多的时间参与到技术提升和深入研究中，可以从事更多具有高附加值的工作，尽快实现现代化发展，最终推动自身与企业都迈向更高的发展阶段。
总结：
综上所述，传统基础的财务会计正在被人工智能所取代，人工智能时代的全面来临，为人类的工作和职业发展带来了前所未有的挑战。传统财务会计要把握机遇，积极应对挑战，加强专业化培训，调整并改进管理模式，利用大数据信息技术，强化数据的处理，推动财务会计向管理会计的顺利转型。
参考文献：
[1]杨海燕,张阳,荣加超.人工智能时代财务会计向管理会计的转型对策[J].现代营销(下旬刊),2019(01):223.
人工智能时代的特征范文4
近年来人工智能高速发展，计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业，本文将简要介绍人工智能技术，并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。
【关键词】人工智能 金融
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野，例如前不久Alphago与李世石的人机大战，此外还有近年来兴起的智能聊天机器人（如微软小冰、Siri等）、无人驾驶技术等，这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，为人们略显单调的生活增添了乐趣，同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中，作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代，随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中，如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。
1 人工智能技术概述
1.1 什么是人工智能
人工智能是指使计算机拥有人类智能系统，令其具备一定的自主计算、思考、学习能力，从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作，与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能，其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力，使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。
1.2 人工智能主要研究领域介绍
1.2.1 机器视觉
机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官，通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法，计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息，如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估，例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。
1.2.2 自然语言处理
自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科，它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等，如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译；通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤，此外，百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。
1.2.3 语音识别技术
语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能，从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支，近年来吸引了许多的学者来进行研究，并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外，人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。
2 人工智能在金融业的一些应用
2.1 金融支付验证
首先是金融支付方面，相比于比较常见的密码输入验证的方法，生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类：指纹验证、人脸验证和虹膜验证。
第一类是指纹验证，它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证，近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付，该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷；第二类是人脸验证，其通过提取人脸图像的特征，形成一个描述该面像的特征向量，将之与原先采集的人脸属性进行比对验证，在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证，也称视网膜图像验证，一个虹膜图像中约有266个单位的读取点，其复杂程度远远超过了其他生物特征，是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法，目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。
2.2 智能客服
在银行服务方面，可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复，提升用户的满意度，而且可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。在2015年双十一期间，蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成，并且实现了自动语音识别。
此外，在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理，对客户进行语音交流、业务咨询和办理等，这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验，并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。
2.3 智能投资顾问
智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等，通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务，相比于传统的个人投资顾问，智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来，国内外从事智能投顾的企业也越来越多，如：德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善，智能投顾将会个性化和智能化。
3 结论
随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合，除了上述介绍的三种应用外，人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高，必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。
参考文献
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人工智能时代的特征范文5
关键词：人工智能技术；计算机网络；应用
基于信息时代，互联网成为支持社会生活的重要手段，而计算机网络技术发挥互联网核心技术的作用。面对社会需求的多样化，计算机网络功能亟待丰富。人工智能是应用学科的一种，与现代社会关系紧密，以计算机网络的融合更显自身的智慧性与高效性。只有依托人工智能的优势，才能有效应对错综复杂的网络环境，提升网络运行效率。为此，人工智能技术与计算机网络的融合代表了时展的趋势与方向。
一、基于专业角度准确掌握人工智能技术的涵义
对于人工智能，主要是以计算机以及相关机械为手段，实现对人类大脑的模仿，承担复杂的工作与劳动，有助于专业复杂推理的解决。人工智能技术是新技术的代表，对改进生产模式、提高效率意义深远。从特质上分析，人工智能技术代表新兴技术类型，具备较高的模仿能力，这也是智能技术能够成为计算机网络核心的关键，加快数字计算与转变的发展进程，促使复杂的问题更加简洁化。
二、正确认识人工智能与计算机网络之间的关系
从人工智能范畴分析，其囊括多种学科知识，涵盖多个领域，是理论与实践的融合。人工智能与计算机网络关系紧密。具体讲，人类思维具有复杂性，但是，针对一些基础性思维，人工智能技术能够进行模拟操作。人工智能与计算机网络之间具有不可分割的关系，彼此之间影响巨大。借助人工智能，能够对计算机系统进行目的性设计与研发，同时，依托网络，进行数据库资源的整合，达到真正意义的模拟人脑。具体讲，在人工智能的支持下，计算机网络拥有图像、影像等信息编辑处理程序，对人类大脑思维方式进行模拟，凸显系统性与全面性的特征，严谨性较强。其次，依托人工智能技术，计算机网络所具备的数据信息处理能力更加灵活，突破时空限制，满足集中处理的需求。再次，人工智能促使计划更具全面性与可行性。
三、全面分析人工智能技术在计算机网络中的应用
（一）人工智能技术支持计算机网络信息动态监控，强化网络安全性的维护
随着计算机网络技术影响力的不断扩大，其在提升便利的同时，安全隐患也随之出现，网络环境也亟待整治，网络信息安全性需要引起重视。网络信息的安全性离不开监控的实效性与动态性。依托人工智能技术，计算机网络应用更具安全性，尤其是借助智能防火墙与入侵检测等人工智能技术，强化对传统防火墙不足之处的有效弥补，切实提升安检效率。另外，在人工智能的应用下，智能识别技术被添加至防火墙，能够更加快速地判别信息性质，及时分辨垃圾、无价值信息。依靠智能防火墙，计算机网络中数据信息更具专业性与有效性，降低违法现象的发生。除此之外，人工智能技术能够有效增强入侵检测功能，对维护网络安全具有强大推动作用，保证信息的安全性与保密性。
（二）人工智能技术实现了对计算机网络管理设计的优化，管理水平大幅提升
立足计算机数据信息传输网络，智能化功能机构的形成离不开人工智能技术的支撑。在新的发展时期，技术创新成为主流，为了契合时展，要依托人工智能技术，强化设计水平的提升。人工智能之所以具有强大优势，主要源于其实现了多种技术的融合，突破了单一技术的制约。立足计算机数据信息的处理以及控制应用，工程技术精度要求较高，人为操作很难达到，人工智能却能够轻松实现，依托信息与系统设计，人工智能技术能够实现对信号与系统更加高效与全面的分析。由此可见，人工智能技术的存在使得网络管理设计水平得到大幅提升。
（三）人工智能技术丰富计算机网络功能，全面扩大计算机网络社会影响力
纵观信息技术领域，人工智能技术的突出特征是对计算机网络自主学习建设的强大支撑，促使计算机功能更加多元性，尤其是重视满足社会实际需求，加强标准化建设，加快智能化道路的创新与进步。另外，可以与多种先进操作软件进行联合使用，促使操作系统更加优越，实现对于网络数据信息资源的高度融合，在根本上使得计算机网络的影响力不断扩大。
（四）人工智能技术提升计算机网络技术管理评价水平，增强系统资源的规范化与专业性
对于人工智能技术，其作用也体现在计算机网技术管理与评价之中。具体讲，在人工智能技术应用之前，计算机网络技术管理存在一定复杂性，结合人工智能技术，有利于构建技术与专家知识库，提升计算机网络技术管理水平，强化评估的科学性与高效性。这种专家知识库日趋成熟，应用效果突出，能够通过专家系统进行知识与经验的总结，随后传递至系统，提升整个系统数据资源的规范性与专业性。
四、展望人工智能技术在计算机网络中的应用前景
立足人工智能技术，在与计算机网络技术相融合的同时，自身也实现了发展与进步。展望未来，人工智能技术在整个信息以及计算机领域极具发展潜力，因此，要进行深度挖掘，以精细化与集成化为方向，加大人工智能技术的研发力度，强化与计算机网络的科学融合，加强交流协作，实现共赢目标，在根本上促进信息技术实现可持续、健康发展。
人工智能时代的特征范文6
［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
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