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人工智能大数据时代范文1
孔铭：新年新气象！祝大家行大运，发大财！新年的第一期栏目我们就从东方网力说起。东方网力是在2月初了定增预案，公司拟募集资金总额不超过18.3亿元，其中，14.2亿投向视频大数据及智能终端产业化项目，另有1.57亿元用于智能服务机器人项目。
《动态》：项目听起来不错，能否展开为我们谈谈？
孔铭：好的。视频大数据及智能终端产业化项目由公安大数据分析应用平台、视图机器识别云服务平台、视频云联网服务平台、警用智能硬件四部分组成。该项目拓展了公司传统平台在大数据、云计算、人工智能技术中的运用，增加了视频平台运用场景，契合公安机关安防信息化、智能化的发展方向；智能服务机器人方面，公司依托子公司北京东方瓦力机器人科技有限公司，在服务家居机器人市场爆发的前夕提前布局，注重人工智能、人机交互、入侵检测等功能开发，抢先试水家居安防领域，市场前景广阔。
《动态》：东方网力是我国视频监控管理平台的龙头。本次定增从公司产业链布局来看，有何亮点？
孔铭：公司的发展战略是紧紧围绕核心优势将视频技术广泛应用，公司目前已有“联网、大数据和深度学习”的技术布局，同时参股了JIBO、Knightscope等美国智能服务机器人公司，与Sense Time Group合资成立公司共同研发深度学习技术，在行业内有着良好的客户关系和品牌美誉，本次项目分部针对B端和C端市场打造视频大数据和服务机器人等核心产品，深化战略布局。 此外，服务机器人是大数据、人工智能融合发展的结晶，是正在兴起的新一代智能硬件，也是未来确定性发展方向。据IFR预测分析，2014年至2017年全球将产生3165万台服务机器人的市场需求，而中国正受老龄化和劳动力下降等影响需求逐步兴起，结合中国巨大的市场，服务机器人发展空间广阔。我们对该项目的前景看好。整体而言，如顺利完成此次定增项目，公司成长空间彻底打开，加速切入更为广阔的市场，中长期成长无忧。
《动态》：东方网力当天还了另外一则公告。是公司2015年年报。年报显示，公司去年实现营收10.17亿元，同比增长58.92%；实现净利润2.49亿元，同比增长83%。同时公司预计2016年一季度实现归属母公司净利润为2819.4万元一3588.3万元。同比增长10%一40%。可以说，公司的业绩还是相当不错的。对此，你怎么看？
孔铭：公司的高增长得益于公司的内生+外延战略。处延方面，公司收购华启智能、嘉琦智能、动力盈科、参股中盟科技，几家主要公司并表增厚了公司业绩约8849万元，同时这些公司的业绩承诺对后续两年业绩形成了较好的支撑。
扣除外延部分，内生业绩约为1.6亿，剔除股权激励费用四千多万，实际增长约为2亿，同比增长也超过五成。内生高增长一方面受益于安防行业持续景气；另一方面，公司占比较大的PVG网络亮频管理平台毛利率提升了3.23|%，也有明显的业绩贡献。
随着未来行业景气度的持续提升，以及公司整合产业链上下游不断推进，业绩有望实现持续高增长。
《动态》：从东方网力二级市场走势来看。也相当给力。
孔铭：是的。我们看到，即便是在大盘创新低的背景下，该股的股价还是相当坚挺的，拒绝新低。而且自1月底以来，走势相当稳健，其中股价上涨超过5%的天数4天，表现抢眼。从技术形态来看，公司的均线修复已基本完成，目前股价已经在向上的趋势内运行，投资者可以积极关注。
《动态》：本周还有哪些公告值得大家关注？
孔铭：京蓝科技（000711）收购沐禾节水，投身智慧农业的公告，也值得投资者关注。因为可能在A股市场又有乌鸡变凤凰的戏码上演。
《动态》：我们也有注意到，京蓝科技近期不断释放利好消息，易主、扭亏、摘帽、重组……目前公司正处于停牌中，但关于这则公告，你还是和我们展开谈一下吧。
孔铭：在新任实际控制人郭绍增的主导下，京蓝科技拟作价15.88亿元收购沐禾节水l00%股权，以农业节水作为切入点加快主营业务转型，布局“生态环境产业”。 根据公告，京蓝科技拟通过发行股份及支付现金相结合的方式购买乌力吉、杨树蓝天、融通资本及科桥嘉永等合计持有的沐禾节水100%股权，交易作价15.88亿元。本次发行股份购买资产价格为15.98元/股，公司停牌前股价为21.21元/股。
《动态》：京蓝科技原有主营业务为商业地产租赁、煤炭开采，如今转型的幅度也算是不小了。
孔铭：的确如此。京蓝科技原有主营业务为商业地产租赁、煤炭开采。受累国内外经济形势及地产煤炭行业不景气的影响，公司盈利能力持续下滑，业务转型迫在眉睫。从去年起，公司便开始筹划亏损资产剥离事项，迄今为止完成了商业地产板块及煤炭、矿业板块的全部资产和负债的出售。由此，公司2015年业绩实现扭亏，“摘帽”重新变身京蓝科技。而本次，公司拟通过重大资产重组完成主营业务的彻底转型。
人工智能大数据时代范文2
关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术；应用价值
21世纪以来，世界都已经进入大数据发展时代，人工智能的应用与居民生活息息相关。人工智能就是模仿人类的行为方式和思维模式进行工作处理，它比计算机技术更加具有实用价值。所以，为了迅速提高我国大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用，论文基于此展开详细分析探讨，深入研究人工智能在计算机网络技术中的应用价值。以下主要针对于人工智能计算机的基本内容展开简单分析与探讨：
一、人工智能计算机的概况
利用计算机技术来模仿人类的行为方式和思维模式就叫做人工智能。人工智能，技术的涵盖内容广泛，且创新性高、挑战力度大，它的发展与各学科知识包括信息与计算科学、语言学、数学、心理学等都有关联。人工智能的发展目标是通过计算机技术让本该由人工操作的危险或复杂的工作由人工智能机器代替,从而额实现节约劳动力、减少事故危害发生的情况，进而提高工作效率和工作质量。人工智能的发展形式多样。第一，人工智能可以帮助完善某些较为复杂的问题或是当前还无法解决的问题，若是发生由计算机运算都还无法获得正确模型的情况，此时就可利用人工智能来对该项问题进行有效解决，针对模糊的问题和内容，利用人工智能模式来不断提高网络使用质量。第二，人工智能可以将简单的东西或知识复杂化，得到人们想要的高级程序和数据，从而节约实现，提高工作效率。
二、大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用
（一）数据挖掘技术在计算机网络技术中的应用数据挖掘技术在近几年来越来越受到人们的重视，因为数据挖掘技术是大数据时展的关键技术。利用人工智能技术可研究外界不安全因素的入侵频率，并在网络安全运行的前提下结合网络存贮状态，将研究结果记录保存。之后的工作中，若计算机处于运行情况时发生安全问题，系统会立即给予警告提示，并及时拦截入侵对象。数据挖掘技术其实从根本上来看，就是由人工智能技术和大数据技术的综合发展而来，模仿人类处理数据信息的特征和方式，让计算机实现对数据的批量处理。此外，数据挖掘技术还可与各种传感器融合工作，从而实现技术功效的最大潜力，不断增强计算机系统的功效和实用价值。
（二）入侵检测技术在计算机网络技术中的应用现展迅速，网络科技已成为人们日常生活中至关重要的组成成分，给人们的生活工作带来极大便利，但是其中也潜存很多不稳定因素。所以，网络安全技术的发展是保证网络使用正常工作的重要前提。当前，已经有很多网络机制被运用到保护网络安全的工作中，但是在对网络安全管理时发现仍旧有很多不稳定因素的存在，尤其是现在网络技术的发展迅速，很多手机支付等网络支付方式中会存在支付密码泄露的情况。基于此，在网络计算机安全使用过程中起到良好作用的是入侵检测技术。该技术被使用时，可以对网络中潜存的安全隐患信息及时侦查处理，对其数据信息进行检测，最后将检测结果的分析报告反馈给用户，实现有效检测。入侵检测技术的不断发展和完善，让计算机网络的安全运行得到极大保障，在对计算机网络进行安全检测的条件下，防止网络受到外界环境的干扰。人工智能技术中还可结合人工神经系统高和专家系统网络，实现对实时变化信息的即时监控，切实保障计算机网络技术的安全发展。
（三）防火墙技术在计算机网络技术中的应用计算机的硬件与软件相结合才能让防火墙技术发挥功效，为计算机的安全运行构建一个完整的保护盔甲。防火墙技术的应用是针对整个计算机网络的使用安全，极大的降低了由于外界非法入侵带来的不稳定因素，让计算机的安全得到保障。尤其是在现在大数据时代的发展背景下，防火墙技术的优点更加明显，防止计算机被非法入侵是防火墙技术的最重要功效。当前，人们每天都会收到很多封垃圾邮件和短信，部分邮件和短信还携带有危害性质的病毒，一旦点开这些垃圾信息和短信就会造成病毒入侵，让计算机中原本的私人信息遭到泄露。因此，需要人工智能技术来帮助人们进行信息识别，扫描邮件中是否有不安全因素的存在，找出后还可立即进行排除，防止安全事故的发生。根据以上内容的分析得出，在当前的计算机网络系统应用过程中，人工智能技术已成为主导技术之一，它能够结合其他任何智能技术实现创新发展和进步，以促进计算机网络系统的安全使用，让计算机网络系统高效、安全的发展，这也让人们的生活、工作水平进一步提高。
人工智能大数据时代范文3
关键词：贸易经济人才培养大数据与人工智能挑战
中图分类号：G71文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）06（a）-0028-02
21世纪是一个智能化时代，人工智能与智能系统的不断发展，成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来，人工智能快速覆盖了我国的各行各业，这些新型行业的出现，一方面给传统产业、行业和企业带来挑战，使得传统行业开始萎缩，对人才的需求开始下降，而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展，因此对人才的需求量逐年增加。这一变革，给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。
1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析
1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱
从贸易经济专业的办学水平和内容来看，均处于传统阶段，对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育，贸易经济专业的改革势在必行。
以重庆工商大学为例，贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱，甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年，重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合，苦于师资和其他办学资源的限制，目前仍处于讨论阶段。
1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上
从开设贸易經济专业的高校来看，人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合，这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距，贸易经济专业需要加快改革的力度。
1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来
从课程体系来看，贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异，标志着各校的专业建设和人才培养有所不同，但是大部分课程设置都是传统类课程，如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现，传统课程也未与人工智能进行交叉，或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。
2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇
人工智能与大数据的发展势不可挡，产业体系初具规模，支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。
2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向
无论从流通2025还是从流通4.0来看，人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业，成为未来发展的新趋势，这些行业的快速发展，对人才的需求，为贸易经济专业明确了未来的办学方向。
2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向
开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色，在科学研究方面，多学科之间互相支持也具备了前提条件，这一先天优势，给贸易经济专业进行的课程体系的重构，提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向，贸易经济专业可以在专业课程体系设计上，加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。
2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇
传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才，或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合，孕育出了一些新的岗位，这些岗位需要高端人才，这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识，更要懂数据、大数据，尤其是能够进行数据处理和分析，并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。
因此，贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研，全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况，重构人才培养的体系和思路，重新设计专业课程，这是提升人才质量的关键。
3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战
人工智能+商贸流通的快速发展，以及人工智能在高等教育中的广泛应用，给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战，一方面传统行业的升级换代需要新型人才；另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时，智能化不断进入课程，对教师的替代力度在不断提高，这些变化，给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。
4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径
4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念
人才培养的创新首先是理念的创新与形成，贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路，是从人才培养创新出发，所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成，根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势，在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时，深入进行理论研究和实践探索的基础上，形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。
4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段
贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代，因此，教师要不断地跟进行业发展，成为理论的“创新者”，同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员，来促进贸易经济专业教学与时俱进，促进科研、教学与社会服务一体化，形成风格独特的教学内容体系和教学方法，启发学生多思考，培养学生的创新能力和决策能力。
4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队
教师是教学的最根本资源，是确保教学质量提升的根本性条件，也是推动教学改革的主要力量，贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先，要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次，我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等，推动新技术与教师专业发展有机融合，实行线上线下结合的混合教学。最后，贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用，不断可以促使和推进教师的研究能力，形成新型的教师团队。
4.4提升学生的在智慧产业中的就业能力
人工智能大数据时代范文4
从去年开始，阿里巴巴在全国各地频繁举办云栖大会，不断地教育用户。到近期，摩根士丹利报告称，阿里巴巴的云计算业务阿里云其单独估值已经高达390亿美元。而全球最早投身云计算的亚马逊7月12日市值再创历史新高达到3557亿美元，超过伯克希尔哈撒韦公司跻身美国前五大公司。
今年上半年以来深陷舆论漩涡的互联网巨头百度继去年推出百度开放云之后，7月13日正式了2016百度开放云战略。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示，百度天生就是云计算公司。云计算已经不是简单的云存储以及计算能力的需求，大数据、云计算、人工智能三位一体才是真正的云计算。
巧合的是，在百度2016开放云战略此前不久，阿里巴巴云栖峰会（成都）、腾讯“云+未来”峰会也相继召开。昔日国内互联网领域三巨头BAT在云端的交锋已经不可避免，与阿里巴巴和腾讯相比，百度能否在云端后发先至呢？
三大智能平台
百度云计算事业部总经理刘炀正式智数大数据平台――天算，智能多媒体云平台――天像，以及智能物联网平台――天工，其中包含众多全新上线的行业解决方案和产品。三大智能平台，连同已有的云服务，共同构成了百度开放云成熟、完整的产品矩阵。
天算平台整合百度大数据服务和人工智能技术，提供从数据收集、存储、处理分析到应用场景的一站式服务，广泛适用于诸多行业场景，在生命科学、数字营销、日志分析、金融征信、智能客服等领域变现尤为突出。
随着传播媒介的演变，传播的方式也开始走向智能化，百度天像智能多媒体云平台通过人工智能、大数据的技术，增加互动时的用户体验。天像平台依托百度海量资源，提供了包括从文档到视频的多媒体处理服务；同时基于百度人工智能技术，开放百度在图像、语音处理的智能服务。
百度天工平台提供从设备端的SDK到接入、协议解析、设备管理、存储、数据等全栈产品，让企业和合作伙伴可以快速搭建一个满足行业诉求的物联网应用。万物互联的时代正在开启，然而行业之间的技术和产品天然存在着鸿沟，传统行业和互联网之间更是有着完全不同的技术栈和语言。对此百度天工智能物联网平台，深入行业，用行业的语言和行业交流，做更懂行业的物联网平台。百度天工的物接入服务是国内首个支持原生MQTT协议的公有云物联网服务，物解析服务是国内第一个支持工业Modbus协议的云服务，抹平行业技术鸿沟，降低传统企业上云门槛。
生态之争
伴随着云计算、大数据等技术愈发成熟，云计算已经跨越技术层面演变为生态之争，谁能获得更多合作伙伴的支持，已经成为最关键的竞争维度。
李彦宏表示，虽然大家一直认为是个toC的公司，但是其实百度在搜索领域有超过100万家企业，从去年开始全力发展O2O业务，又有超过200万家企业进入百度生态之中，对于企业级服务百度从来不陌生。百度开放云已经在各个领域陆续取得成效。
北京诺禾致源生物信息科技有限公司副总裁吴俊表示，诺禾致源使用百度智能大数据生命科学解决方案，有效解决了基因测序和生命科学研究海量的数据存储和分析需求。
百度智能多媒体云为业内知名的直播平台――全民TV提供了全方位的支撑，全民TV CEO李然表示通过百度开放云有效帮助平台降低延迟、过滤违法信息，提高了用户体验，大大降低了平台内容审核的成本。
太原铁路局和百度开放云合作，借助百度的云计算、大数据、人工智能和物联网技术平台打造集铁路、公路、航空为一体的智慧物流云平台。太原铁路局表示双方的合作将大大提升物流效率，助力传统物流行业的升级改造。
对于生态问题，刘炀表示希望通过技术输出，用科技的力量为更多的企业服务。百度希望通过技术、产品创新和行业形成紧密结合。同时在行业构建云计算生态，和合作伙伴共建生态，协同共赢，为面临升级转型的传统行业提供帮助支持。
殊途同归
无疑，以BAT为代表的互联网巨头都视云为未来，但是在具体策略上又略有不同。
刘炀表示，百度开放云将继续以三大智能平台为依托，不断创新，精益求精，将未来智能的触角延伸至360行。云计算是百度的战略，人工智能是云计算的未来。
百度首席科学家吴恩达表示希望通过人工智能帮助百度开放云用户。目前百度人工智能在图像识别、语音识别、机器学习平台和大数据领域拥有成熟的应用技术，吴恩达相信人工智能将像100年前的电力一样改变诸多行业。
在此前腾讯的“云+未来”峰会上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾介绍了腾讯的云计算发展之路。腾讯云与业内其他云解决方案的不同是：腾讯云方案不是作为一个独立的业务来考虑的，而是作为整个平台战略去考虑。
人工智能大数据时代范文5
关键词：大数据技术 档案管理 理念 思维 方法 变革
中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）11（b）-0023-02
在这个科技飞速发展的年代，新技术的不断涌现成为推动整个社会前行的发动机。大数据、云计算、人工智能等每一次技术的进步和革新，都渗透到社会的各个行业和领域，在引领社会变革的同时，使之快步走入信息化时代。在档案界，新技术的应用和管理正成为不断深入研究的课题，档案工作的发展理念、工作目标和实施路径发生了深刻的改变，档案事业的发展正迈向更广阔的未来。
1 大数据时代档案管理所涉新技术的发展特征
1.1 数据处理技术
当今的档案数据正在向电子化过渡，档案信息已经成为存储在某种介质上能被相应电子设备识别的物理符号。与纸质数据相比，它是对一定事实、概念或指令的一种全新的表达形式。随着计算机和网络技术的发展，数据信息的处理更加高效和便捷。面对海量、无序的数据，应用计算机软件程序，人们能够对数据进行快速的采集、存储、检索、加工、变换和传输，并通过各种数据处理的应用软件包，将数据提取并演算出有价值和意义的信息。数据处理技术是档案管理的重要环节，随着新技术的不断发展和创新，档案工作才得以向系统化和自动化发展。当前档案数据处理工作主要依靠计算机和网络来支撑，依据不同电子处理设备的结构、工作方式或时空分布，对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理，由相应的软硬件来共同完成。
1.2 人工智能技术
人工智能被称为世界三大顶尖技术之一，其目的是让机器来替代人类智慧才能完成的复杂工作。作为计算机科学的一个分支，通过了解和掌握智能的实质，以此设计和生产出近似或高于人类智能的仪器和设备，让机器来完成人类的智能工作。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。2016年3月基于人工智能的围棋程序阿尔法狗战胜了世界冠军李世石，标志着人工智能已经向实践应用领域取得了突破性的进展。面对多元化的档案信息资源，档案数据规模的几何式增长，档案社会化程度的不断提升，档案管理工作也应更加智慧和智能，而人工智能技术也终将成为档案信息化建设的技术引擎。
1.3 计算机网络技术
计算机网络将处于不同地理位置的计算机相连接，以实现信息检索、网络通信、办公自动化、电子商务和远程教育等功能。当今世界已进入全球化、高速和智能的网络时代，一个巨型的“虚拟世界”在逐步形成，人们可以足不出户的实现互动和交流，现实生活向数字化发展。计算机网络技术也为档案管理工作插上了翅膀，每一项网络新技术的出现都极大的促进了档案管理工作效率和水平的提高，在当前的档案信息化建设中，云计算、数据挖掘和物联网技术的不断成熟和完善，解决了传统档案受时间和空间的限制，实现了档案信息的高效检索和利用，真正实现了其在人类记忆、信息服务和文化传承等方面的社会功能。
2 大数据技术时代档案信息管理面临的挑战与变革
2.1 大数据技术时代档案管理思维的变化
从何种角度、层次、方式去管理、开发和利用档案，取决于每个档案管理者的思维方式。随着科学技术的发展，传统的分类、比较、归纳和演绎的档案学逻辑思维方式，往往将档案管理局限在文字馆藏的管理上，面对档案资源范畴和信息形式的变化，以及互联网、移动终端和个人电脑等产生的电子档案数据，以传统的鉴定和整理思维加以处理，很难从档案中挖掘出高价值的有效信息。因此面对大数据时代的来临，档案工作者应当采用扩散型和横向型的思维，关注档案事业发展的整体性和多维性，从信息科学汲取养分，改变单纯的以保存、检索等为主要的档案信息服务理念，将网络化、智能化的档案数据挖掘和分析工作当成未来档案服务的主要方式，真正体现档案信息的价值，满足档案工作的社会化需求。
2.2 大数据技术时代档案管理方法的变革
档案管理工作肩负着对档案信息采集、整理、鉴定、存储和检索等任务，具有社会记忆、信息服务和文化传承等社会职责。在传统的档案管理方式下，对档案数据往往是孤立、扁平和简单化的处理模式，对海量数据缺乏一种立体和智能化的技术手段，大量死档案和低价值数据是各档案管理部门普遍存在的通病。而在大数据时代下，云计算、大数据分析、人工智能等技术的出现，使主动利用档案成为可能，不同的档案管理部门，可以针对自身档案数据的特点和属性，利用基于不同数据模型而开发的软硬件系统，对本单位的海量数据进行相关性分析，从而满足档案管理者和使用者的需求，使档案更加价值和意义。
3 应对大数据技术时代要求的档案信息管理策略
3.1 利用人工智能技术，对档案资源进行采集、分类和管理
人工智能技术的飞速发展使档案智能管理的实现成为可能，档案信息摆脱了传统载体的限制，在计算机网络中，应用基于自然语言搜索、云计算和数据挖掘等技术，在各种软硬件的相互配合下，能够完成从档案资源的采集、分类、存储、鉴定、安全、分析、检索等一系列的档案管理业务，有效提升档案信息化建设水平。以档案数据收集为例：文本挖掘是人工智能中最早实现的技术之一，面对浩如烟海的档案信息资料，想要收集满足自身需要的有价值数据，凭借人力是根本不可能实现的。而应用基于人工智能技术的数据挖掘产品智能Agent，通过关键词检索和智能分析系统，能够在海量信息中搜索和提取到网络资源中几乎全部的数字化成果，使档案的检索和利用更加的方便和快捷。
3.2 基于大数据技术下的档案信息资源的共建与共享
“运用互联网和大数据加强横向联系，让数据多跑路，群众少跑腿”是近期国务院对满足百姓信息需求的新倡导。对档案管理工作而言，也就是利用大数据技术实现档案信息资源的共建和共享。大数据本身的物性是经过数字化后被存储的可被识别的物理代a，其真正意义在于能够从这些海量的信息中提取和利用有价值的部分。也就是利用互联网和大数据的相关技术，使数据更加公开和透明，实现不同部门间、不同社会群体间的信息传导和利用，为档案管理者和服务对象提供数据支撑，充分体现档案管理工作的社会价值。应在档案信息共建共享的原则、技术和设备、实施路径、安全性等方面制定详细和可行的规划，从而确保档案管理的社会价值最大化实现。
3.3 应用数据挖掘技术，对档案信息进行开发和利用
当前我国档案管理的自动化、网络化工作已经基本实现，很多档案管理部门都能利用计算机软件或网络平台，对档案工作所产生的海量数据信息进行记录、整理和分析，并从中挖掘有价值的信息，为档案业务信息的管理提供可以参考的决策信息，为档案数据资源的优化和整合，档案服务的便捷和高效提供了一定的技术支撑。但在档案数据的深层次处理方面，由于分析方法和技术上的缺失，在对大规模数据处理上仍显不足。而随着数据挖掘技术的日趋成熟，人们可以通过特定的算法和模型，对数据进行总结、分类发现、聚类和关联，对档案数据进行更高层次的抽象，提高档案资源的实际利用率。档案管理部门应积极应用最新的数据挖掘技术，将传统的数据保管模式向数据开发和利用模式转变，将档案服务从被动向信息的主动提供者转型。
参考文献
[1]周林兴，周振国.高校档案馆、博物馆数字资源整合研究[J].档案管理，2014（5）：10-14.
人工智能大数据时代范文6
人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI）是一门研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能早在1956年就已被提及。随着近几十年来计算方法的革新、硬件水平的提高和云计算大数据的共同驱动，人工智能得到了各行业的广泛关注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go战胜李世石，随后Alpha Go升级版Master持续挑战人类顶尖围棋高手，保持了60场不败的纪录，使得人工智能名噪一时。
根据艾媒咨询的《2017中国人工智能产业报告》显示，2016年中国人工智能产业规模以43.3%的增长率达到100.6亿元，预计2017年将达到152.1亿元，并于2019年增至344.3亿元。
二、人工智能在金融领域的变革情况
一直以来，金融行业差别化的服务都是基于“人”的服务。然而，近年来，机器人的出现在一定程度上模拟了人的功能，批量而且更个性化的服务正尝试取代人的位置。依托互联网金融的兴起，计算机视觉、自然语音处理、机器人、语音识别等人工智能技术在金融行业中得到了广泛的应用。在“第二届中国金融科技大会”中，百度高级副总裁朱光指出金融是人工智能最好的落地场景，因为它的核心就在于数据和数据处理。
（一）人工智能在银行服务领域中的应用
第一，征信助手。从传统金融到“互联网+金融”，无论是传统的信贷审批还是互联网产品，如P2P、现金贷等征信的搜集，风险防控一直是银行类金融机构的重要课题。在过去，对贷款人贷前识别、贷中监控、贷后反馈，一般会单纯地依靠大量的信贷工作人员的实地考察，这就极大地增加了信用风险评估的片面性和失误性。目前，借助人工智能和大数据搜集和认证客户信息。通过多渠道、多维度地获取客户信息数据，实现智能化征信和审批，可极大地加快银行信贷速度和限制增量风险，减少信息不对称。传统银行信贷风控模型中，变量覆盖只有20～30个，而基于用户数据累计和人工智能技术建立的智能化风险控制体系模型可超过万级单位。澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）、美国证券交易委员会等多家机构已将AI引入风险管理。
第二，客户服务。在银行客户服务中，用户的咨询问题具有重复性特征。人工智能利用深度学习系统，通过前端客户数据搜集，如用户信息、行为动态等方面进行捕捉，而后结合客户性别、年龄、爱好等进行多维度、标准化营销。首先，各大银行通过推出可互动的高科技机器人代替大堂经理，提升客户体验，降低成本。例如，交通银行的“娇娇”、民生银行的“ONE”、农业银行的“智慧小达人”。其次，近年来建设银行、中国银行等多家银行先后建立“智慧银行”，颠覆了传统的银行模式。客户将在智能机器人的引导下办理各项业务，增强银行的科技感和服务的体验感。
（二）人工智能在投资顾问中的应用
相比传统的投资顾问，智能顾问通过机器学习与神经网络技术，能够通过数据分析处理、构建和完善模型，利用采集的经济数据提供更加快速、可信、客观、可靠的投资方案。同时，人工智能还可以通过搜集资料，进行数据分析，自动撰写各类报告。比如，招股说明书、行业研究报告、尽调报告和投资意向书等。投资顾问先行者Ken-sho能够在两分钟内基于历史数据判断历年来美联储加息前，标准普尔和道琼斯指数的趋势，判断利好行业和潜力公司，而过去依靠人类分析师几天几夜都是很难达到的。花旗银行数据显示2012―2015年年底，智能顾问管理资产规模从0发展到290亿美元，未来将高达5万亿美元。北京资配易投资顾问公司人工智能系统（SIAI）可根据市场信号判断买卖时机和仓位规模。除此之外，国内外还有京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问。2016年下半年，全球最大的资产管理公司――莱德基金（Black Rock）花费1.5亿～2亿美元收购理财初创公司“未来顾问”（Future Advisor）、德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”等。
（三）人工智能在保险行业的应用
近年来，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展和应用，保险业进入了一个更高效、更快捷的时代。首先，一直以来在传统保险行业中，如何存储大量的纸质或者影像的保单、证照、票据等数据是保险公司的一大难题。据统计，一个100人的数据录入团队一年的人力成本在200万元～600万元。然而，人工智能通过参与大数据和深度算法，数据构造后，存储空间可节约90%。其次，如何对存储数据进行传输、搜索和剖析的问题也日益突出。而人工智能通过数据积累和算法迭代，就可以为保险公司的产品定价提供精确数据。同时，通过机器识别参与保险理赔，可降低风险。目前，国内外多家保险公司已经开始布局人工智能。例如，泰康人寿保险智能机器人“TKer”、平安人寿“智能机器人”、合众人寿人工智能“小Ai”、太平洋保险智能运维机器人、弘康人寿引入“人脸识别技术”、日本富国生命保险人工智能平台“Watson Explorer”、台湾国泰人寿的“Pepper”等。
（四）人工智能在互联网金融领域的应用
互联网金融作为传统金融的补充，通过依托互联网技术和工具提供资金融通和支付结算等业务行为。目前，我国互联网金融发展经历了两个阶段。最初阶段，互联网金融仅仅只是为传统金融业务提供网络化服务，即把保险、理财、基金、信托等金融产品搬到网络进行营销。现在，互联网金融则覆盖第三方支付、P2P网络借贷、大数据金融、众筹和第三方金融服务平台等多种模式。首先，人工智能提高了互联网金融的效率。通过自动问答机器人实现智能客服，在过去两年的“双十一”期间，蚂蚁金服95%的客服均由智能机器人通过语音识别完成了远程客户服务、业务咨询和办理。其次，随着《关于促进互联网健康发展的指导意见》《非银行支付机构网络支付业务管理办法》和《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》等一系列政策的出台，不难发现，互联网金融在理财顾问、征信助手、智能风控和防范金融系统风险等方面被逐步规范化和法制化。例如，长期以来，由于缺乏有效的管理，信息安全、风险控制、资金调节等问题日益突出。根据《2016年全国P2P网贷行业快报》，仅2016年12月，“跑路”的平台就有69家。人工智能的出现可有效地进行监管，规避风险。根据阿里巴巴蚂蚁金服的数据显示，网上银行在花呗和微贷业务中，将虚假信贷交易降低了10倍。利用OCR系统，支付宝证件审批由1天降低到1秒。百度利用大数据和人工智能实现教育信贷秒批。
