前言：中文期刊网精心挑选了人工智能时代的培训范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能时代的培训范文1
随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。
1我国农业发展背景和农业培训必要性分析
11我国农业发展背景
我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。
12开展农业知识培训的必要性
反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。
2人工智能在教育中的应用与发展
近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。
21基于人工智能的计算机网络课程
计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。
22基于人工智能的教师辅助系统
近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。
23基于人工智能的教育数据库系统
随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。
3人工智能与农业知识培训的结合
新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。
人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。
31人工智能应用于农业知识培训的优势
从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。
311个性化教育针对性强
相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。
312教育资源利用率高
我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。
4平台开发的系统架构
基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。
41学生模型
学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。
另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。
42教师模型
教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。
教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。
在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。
另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。
43综合数据库模型
综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。
知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。
专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。
为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。
44人机交互接口
基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。
人工智能时代的培训范文2
英特尔公司数据中心事业部副总裁、数据中心解决方案部总经理Jason Waxman在近日举行的英特尔人工智能论坛上表示：“英特尔希望推动中国融入人工智能时代，在加速人工智能融合发展的道路上，注重自动驾驶、精准医疗、智能工厂等技术创新和应用进程，使人工智能更快惠及大众。”
近日，英特尔宣布将推出业内全面领先的人工智能产品组合――英特尔Nervana平台。该产品组合旨在提高人工智能应用的速度和易用性，是构建高度优化的人工智能解决方案的绝佳基础，可帮助更多的数据专家在基于行业标准的技术上解决挑战。
据悉，英特尔Nervana平台产品组合包括英特尔至强处理器、英特尔至强融核处理器、为工作负载优化的加速器如FPGA以及从Nervana收购的技术创新。相较于前一代处理器，下一代英特尔至强融核处理器（代为Knights Mill）的深度学习性能可提高4倍，计划于2017年上市。此外，英特尔宣布现已向特定云服务提供商合作伙伴提供下一代英特尔至强处理器（代号为Skylake）的初期版本，该处理器采用了英特尔高级矢量指令集AVX-512集成加速技术，将极大增强机器学习工作负载的推理性能。
英特尔还公布了如何将Nervana的突破性技术集成至现有产品路线图的更多细节。英特尔将于2017年上半年测试第一款芯片（代号为Lake Crest），并在下半年向主要客户发售。此外，英特尔还在路线图中增加了一款新产品（代号为Knights Crest），它将Nervana创新技术与业界领先的英特尔至强处理器紧密集成。此外，Lake Crest处理器专门针对神经网络进行了优化，可为深度学习提供极高性能，并可通过高速互联网络提供前所未有的计算密度。
人工智能时代的培训范文3
10月21日，2016英特尔中国行业峰会在珠海召开，来自医疗、金融、交通、零售、能源、教育等行业的企业代表分享了他们对于数字化变革的理解与实践。这本该是英特尔中国行业峰会的主旋律，但是实际是与会嘉宾对人工智能的话题表现出更大的热情，有点喧宾夺主的味道。
得AI者得未来
2015年底，许多机构在展望2016年度科技领域时几乎会不约而同地将人工智能列为重点方向之一。现在来看，人工智能的火爆程度让最乐观的预测者都大跌眼镜，这得归结于AlphaGo的推波助澜。
正如文章开始所说，人工智能的使命便是完成海量物联网数据的商业价值转化。根据相关预测，2021年，全球将会拥有18亿台PC，86亿台移动设备，157亿台物联网设备。而到2035年，物联网设备的数量将会超过1万亿台，相应的数据数量将会增长2400倍，从1 EB增长到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的数据，人工智能是解决之道。
所以说，得物联网者得未来，而得人工智能者将执物联网之牛耳。只有人工智能才能为“万物互联”之后的应用问题提供最佳的解决方案。
2016英特尔中国行业峰会上，英特尔与科大讯飞公司签署合作备忘录，双方将在人工智能领域展开为期三年的基于英特尔至强处理器+英特尔至强融核处理器，以及英特尔至强处理器+FPGA为基础的机器学习/深度学习研究项目。科大讯飞联合创始人，讯飞研究院副院长王智国博士非常到位地点评了这一合作：“一直以来，我们双方都致力于人工智能技术的创新和行业的推动，一方擅长底层计算架构，一方擅长算法及应用。我们期待双方在人工智能技术上的深度合作能够推动硬件和软件的协同设计及优化，共同发现人工智能计算平台创新的解决方案，推动人工智能产业的发展，并通过这些创新的技术支持更多行业用户进行业务转型。”
作为全球最大的半导体芯片制造商，英特尔的公司定位正在悄然发生变化。如今，英特尔将自己定位为“一家致力于驱动云计算和智能互联计算的公司”。可见人工智能已经成为英特尔公司的未来战略方向之一。
人工智能对计算力资源的需求到底有多大，现在谁也无法预判，这就像是个“计算黑洞”。但有一点可以肯定，人工智能是高性能计算在现在和未来的进一步延展和进化，而这恰好是英特尔的优势所在。
对英特尔而言，进入人工智能领域是水到渠成的事情，也是技术上的自然演进。从另一个角度看，物联网和人工智能是历史摆在英特尔公司面前一次前所未有机遇，其空间和舞台远大于PC时代和互联网时代。送上门的蛋糕（要知道，当今世界90%以上的数据都是由英特尔处理器来承载的），岂能让它从嘴边溜走。
从资本到技术，从硬件到软件
基于新的公司定位，英特尔开始从资本层面进行帝国的战略布局。作为硅谷最大的企业风司，英特尔投资总裁Wendell Brooks 说“会把未来的投资聚焦于那些能够更好拓展公司业务发展的领域”，人工智能毫无疑问是重中之重。
9月宣布将收购计算机视觉创业公司Movidius，后者致力于研发低功耗的计算机视觉芯片；8月将Nervana收入囊中，后者主攻半导体、软件和AI深度学习技术；5月宣布将收购专注于计算机视觉技术开发的俄罗斯公司Itseez；4月收购意大利半导体功能性安全方案厂商Yogitech；2015年12月完成了对可编程逻辑器件厂商Altera的收购；2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology……
针对某一业务领域展开如此高密度地集中收购，无论是在英特尔公司历史还是整个IT行业都是十分罕见的。可见，英特尔布局人工智能的决心之大。
由于技术因素，专用领域的智能化是人工智能未来5到10年的主要应用方向，比如自动驾驶。在更远的将来，随着技术的进一步突破，通用领域的智能化有望实现。但无论是专用还是通用领域，人工智能都将围绕“基础资源-技术平台-业务应用”这三层基本架构形成生态圈。
在人工智能上，英特尔能做些什么？仅仅是提供计算平台吗？当然不是，这从英特尔的疯狂收购中也看得出。
人工智能时代的培训范文4
[关键词]人工智能 信息技术 智能教育
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
一、高中开设人工智能课程的意义
（1）人工智能定义
人工智能(AI，Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
（2）开设人工智能课程的意义
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
二、高中人工智能教育现状及存在问题
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（二）对人工智能科学的认识不足
（1）学生的认识误区
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
三、解决上述问题的几点建议
（一）加强软、硬件建设
在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站，教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［J］.中小学信息技术教育，2003(10).
［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［J］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.
人工智能时代的培训范文5
［关键词］财务管理;人工智能;证券公司
伴随着我国市场经济的飞速发展，我国证券行业也稳步前进，并且在我国的资本市场扮演着愈发重要的角色。在当下人工智能被普及与发展的环境中，证券公司需要有效地兼顾自身的效益与发展，在公司内部还需要承受巨大的管理压力，尤其在自身企业的财务管理方面。在当下科学技术愈发先进的环境中，较为传统的财务管理已经慢慢不能符合证券公司发展的需要，甚至造成了一定阻碍。因此，当下怎样有效地使财务会计演变为管理会计是人工智能视域中证券公司需要思考的课题。
1人工智能推动财务管理工作者转型，进而促使财务管理转型
证券行业是金融行业的重要支柱，涵盖了证券公司、基金管理公司、证券投资咨询机构、证券资信评估机构、金融资产管理公司、上市公司证券部、银行投资部、基金部，且多与数据打交道。同其他行业的区别在于证券行业具有强烈的数字性和虚拟性。因此公司内部的财务数据十分庞大。人工智能技术是当下信息技术的重大成果之一，人工智能下证券公司财务管理能够对传统财务管理进行以下改善:其一，能够把公司内部的财务管理工作者从烦琐的财务工作中解放出来;其二，能让基础财务工作的效率得到较大的提升，让其数据更具有科学性与精准性;其三，能有效地为证券公司节约人力资源成本;其四，人工智能技术的引用还能有效降低证券公司内部人为操作利润情况的出现概率，进一步提升证券公司会计工作的质量。人工智能的财务管理具体表现在:首先，能够通过智能化管理相关的知识、经验、技能，将尤其复杂的财务知识转化为多个简单问题;其次，能够科学地将财务数据进行识别，然后进行有效分类;再次，能够对有关工作人员实现相关的财务信息共享，提高财务信息透明度与处理高效性;最后，能够模拟人类神经网络，进行危机预警、数据挖掘、风险投资评估等分析工作。当下，伴随人工智能普遍应用带来的后果是有关的财务数据突风猛进式的提高，而传统意义上的财务管理形式已然无法完全适应，但人工智能终究不能彻底地代替财务管理人员，同时财务管理工作者是财务管理的主体，也是转型的重要因素，人工智能下的财务管理人员所负责的领域也会慢慢向统筹、预测、分析等方面靠拢［1］。也因此初级财务管理人员的需求量会逐渐地被缩减，更高级的财务管理人员要充分满足证券公司经营决策层所需信息需求。具体表现为以下三个方面。
1.1管理型财务专家
证券公司的运转必定会出现庞大的原始经济数据，而这类数据需要相关的财务管理人员进行解析、整理与合理地预判，这是当下人工智能所不能代替的。因为前端数据的搜罗与分门别类是目前阶段人工智能能够处理的范围，而针对数据作出后续的判断依旧需要人类来执行。所以精通计算机技术与会计知识的当代会计人员会有较大的概率成为管理型财务专家。
1.2风险控制专家
如果证券公司需要良好的运转需要内部控制与风险管理的帮助。尤其当证券公司处于一定的发展阶段或发展规模时，其经济活动与生产运作会呈现出复杂性，风险管理与内部控制将会发挥出较大的功效。如果再基于人工智能上的会计信息系统的帮助下，辅以专业的财务管理人员进行监管会发挥出事半功倍的效用。
1.3智能化顾问
兼具信息系统应用与会计专业知识的复合型财务管理人员，在财务视域下的人工智能与计算机信息系统的应用中发挥着关键的作用。复合型财务管理人员能够把需要模式化，进而能够让财务管理智能化，在这个过程中复合型财务管理人员也发挥着指导作用，以便保障人工智能化的财务管理能够充分发挥其在证券公司诸如信息共享、数据识别等作用［2］。
2人工智能背景下财务管理转型的意义
2.1有利于证券公司核心竞争力的提高
伴随着我国的经济形势不断向上发展，证券行业的竞争也越发的白热化。证券公司想要突出重围就必须拿到更大的经济效益，持续地革新并优化自身的管理理念，让自身的核心竞争力得到提升。而在人工智能技术的帮助下，比如通过智能运算与大数据能够在极短的时间里获取客户企业或行业的具体情况，还能根据知识图谱生成生态定位报告，使证券公司能够更有效率地从得到的有效信息中了解到目标客户的真实需要，再配合财务管理转型中出现的管理会计人员能够更为深入地掌握客户的情况，从而为客户开展个性化的金融服务，增强客户的黏度，有效地突出公司的竞争优势，最终打造出更高的经济效益，为证券公司后续发展奠定坚实的基础。
2.2有利于证券公司科学配置风险与收益
证券公司同其他类型的企业相比，其风险系数始终维持着较高的水平，即使是同金融机构进行比较也同样如此。而证券公司若能有效地利用财务管理转型中出现的管理会计，则能够让公司自身的风险与收益配置得到更优的处理。此外，再有效地配合风险管理控制平台就能够让证券公司在有效接受风险时，还可以最大化地提升自身的经营绩效。风险管理控制平台也能够发挥出缓释与控制风险的功能，进而提升证券公司资产的安全系数。
3人工智能背景下证券公司财务管理转型的策略与分析
3.1强化管理会计的应用
在证券公司财务管理工作中，财务分析即是公司管理层与有关的财务人员在证券公司内部财务报表数据中找出一定的规律与发展走向，并有效地利用得出的结果来拟定科学的战略计划，还需要将证券公司的每一个资源做出最优化的分配，找出当下营销的关键，以此来推动证券公司内部综合收益的最佳效益出现。在人工智能深入发展的当下，证券公司需要加强对公司内部管理会计的重视程度，充分发挥出管理会计在财务分析当中的优势，以此来提高财务分析的工作质量，提高财务分析的科学性［3］。如果证券公司需要针对财务部给出的月报数据、季报数据、年报数据做解析，需要判明目前证券公司的经营成效，以及需要系统性地评估证券公司中的财务情况，这些都需要在管理会计的帮助下完成。证券公司也需要让管理会计围绕公司现金流情况的分析来找出当下公司于经营中的长处与短处，让管理会计围绕证券公司发展的现况来给出对应的科学的解决方案。
3.2强化信息化建设
先进的科技支撑是财务会计朝管理会计演变必要的元素［4］。在当下信息化的时代中，互联网技术是必要。人工智能视域下的工作量如若仅让人工去操作，将会投入大量的资金、物力、人力，性价比较低，因此，先进的人工智能技术的辅助同样是必要的。证券公司的信息关系网是十分杂乱的，而使用前沿的人工智能技术则能够有效地将这些驳杂的信息分门别类，让信息的查找变得更为便捷。并且通过人工智能技术还能把证券公司各类信息进行有效的保存和进行相应的分析工作，在一些特别的技术辅助下全方位地把证券公司当下的情况与经济状况呈现出来。证券公司需要将理念先行的原则贯彻始终，构筑好前沿的信息技术平台。此外，为了能够及时且充分地利用好证券公司的信息，需要证券公司将互联网信息技术平台作为综合绩效考评的工具。证券公司在拟定计划时，需要在人工智能技术与信息技术的帮助下，将证券公司的发展与战略管理作为侧重点，进而科学地设计出符合证券公司自身情况的建设计划。并有机结合公司自身当下的发展情况与未来规划来科学地配置职工人数，以此来规避证券公司投入的资源浪费或是资源过剩情况。证券公司需要创建专属的信息管理系统，为操作人员及时地获得所需的精准信息提供保障的同时，还可以有效地给证券公司创新与金融活动提供信息支撑。
3.3培养复合型的财务管理人员
如若证券公司财务管理要转型，就需要打破过往管理中的陈规，把财务会计向管理会计进行转变。这个过程中需要证券公司有效地转换财务管理工作者的思维，并在管理会计相关的知识上进行科学的培训，让财务管理工作者的专业性能够得到提升，最终成为一类复合型的财务管理人才，让证券公司的发展需要得到满足。证券公司对于管理会计拥有相对较高的要求，除了需要管理会计对会计基本知识充分掌握外，还需要管理会计对证券公司的业务了然于胸，以及具备强大接受与适应能力［5］。除此之外，管理会计人员还需要在各个资金的使用和分配上具有远见性与科学性，在证券公司的业务上也需要足够上心。如此一来便能够让财务管理工作者在工作中有效地协调各个部门。另外，因为财务管理人员一直是一类需要同外界进行有效沟通的职业，因此这也要求财务管理工作者具有高超的沟通技巧与语言表达能力。而且财务管理工作者还需要具备优良的总结能力与信息分析能力，以及良好的信息管理与判断能力，并以此来确保人工智能视域下证券公司管理会计能够充分发挥其作用。为了让证券公司财务管理人员尽早地转型并推动人工智能视域下财务管理的转型，证券公司也需要有意识地让财务会计同管理会计有机结合，提高财务管理人员的业务素质。
人工智能时代的培训范文6
关键词：人工智能；资产评估；企业兼并；问题对策
一、企业兼并中资产评估的问题
第一，无形资产难以准确评估。不同于有形资产的有形性和可观测性，无形资产的核算给资产评估带来了极大的挑战。首先是无形资产的无形性，使得评估难以通过其本身得出精确的评估结果；其次，对于无形资产的评估还缺乏统一的核算标准，使得评估的结果差异较大，使得无形资产的评估结果得不到客观公正科学的有效保证。第二，资产评估缺乏统一的行业标准。在市场经济快速发展的今天，资产评估作为新兴的行业具有突飞猛进的发展，且未来市场前景广阔［1］。但其发展的速度超过资产评估的行业建设速度，使得在一些规章制度和行业准则方面发展还不健全，难以建立统一的资产评估准则。在企业兼并中，其评估结果存在无法避免的差异，影响资产评估的质量，因此在整个评估行业中就很难控制风险。
二、企业兼并中资产评估智能化
人工智能是一项新兴的科学技术，它不是像人那样通过思考来工作，而是通过搜集、统计某一工作的大量信息，模拟人的意识和思维处理信息的过程，并拓展延伸人的工作技术和方法。人工智能融入资产评估后，无论是资产评估工作内容还是与之相关的评估人员都有了一些变化。随着人工智能对资产评估的多方面渗入，对企业资产评估来说，加快资产评估与人工智能的结合是必然选择，代表了当今社会对人工智能运用的更高要求。快节奏时代，企业也在为高效率、高价值的生产发展，谋求与之匹配的智能化配置，人工智能与资产评估密切融合是大势所趋。资产评估是为了便于确定企业价值，而形成一份准确无误的资产评估报表是一项繁杂且艰巨的工作。资产评估人员需要将核算好的资产评估资料进行系统的清算和整合，通过人工检查清算，制成报表，生成资产评估报表的过程中需要注意很多事项，稍有不慎就会给被兼并企业投资者的利益造成损失。传统的资产评估清算是人工操作的，这种机械性的工作需要耗费资产评估人员大量的精力。引入大数据、云计算后，不仅提高了资产评估中某些工作流程的效率，还减少了部分资产评估人员中重复且单一任务，并能自动整理保留与资产评定相关的资料。但随着人工智能化在提高效率的同时，也给资产评估增加了传统行业没有的一些风险和费用。
三、人工智能对资产评估发展的风险和挑战
（一）智能化评估档案保管的风险
传统资产评估资料是手工编制的，因此直接保存即可。纸质的资产评估资料在保管期间一般需要防火防水，一旦丢失和损坏将很难找回。电子资产评估资料的存放虽然占据的空间小，但是存储空间不仅要防火防水，还要注意空间内温度的控制，温度过高或者过低都会影响硬盘读取信息的速度，损坏硬盘，进而导致储存的资产评估资料丢失。防尘防潮也是硬盘存储需要注意的问题。除了这些问题，硬盘的存放也不是永久的，不同的硬盘质量也有不同的保质期。电子资产评估资料要依托于计算机和网络，才能传输、打印，没有设备就不能查看资产评估资料。虽然工作效率提高了，但这些问题的出现也增加了企业财务管理的费用。
（二）智能化评估软件的安全风险
一是外部。人工智能依托于计算机网络技术，那么就有很多网络安全风险问题。企业间的恶意竞争可能会从智能软件下手，首先，智能化评估软件会遭遇黑客非法入侵，黑客攻击可能造成评估信息的泄露，对委托方和投资方造成不可逆的风险；其次，智能化软件遭遇病毒侵袭、系统故障、线路故障等也会造成系统“瘫痪”和计算机线路中断，轻微的会影响日常资产评估工作，严重的会使资产评估数据丢失。另外，电子档案相对纸质的来说，窃取和泄露信息变得更加容易，短时间即可拷贝盗取大量评估信息。二是内部。每一位资产评估人员对应一个账户进行智能化软件处理资产评估工作，每个账户都有各自的密码和权限，账户使用者只能进行权限范围内的工作，而权限又是按照资产评估人员各自的岗位职责设置的，这可以在一定程度上保证资产评估的正常进行，避免资产评估人员的越权操作。但网络环境下，也不排除个别资产评估人员可能会滥用权限，利用系统漏洞泄露评估信息，造成被兼并企业和投资者的巨大损失。
（三）智能化对评估机构和评估人员的挑战
第一，评估机构作为企业兼并过程中的中介，其评估过程需要大量的数据进行分析、预测。随着人工智能化、互联网数据、云计算等科技的不断渗入，评估机构要提高抗风险能力，内部需要加强监管力度，建立、完善风险管理与防控体系，保持精益求精的工作态度，预防评估流程中存在的疏漏，采用智能化评估软件，拟定科学合理的评估计划，提高评估计算的准确性，编写出高质量的评估报告［2］。并且，还需要注意政府介入风险，虽然企业兼并是一种市场经济行为，但在社会主义市场经济的发展下，政府的介入犹如一双无形的手，为了达到特定的经济目的，干预市场经济，介入兼并行为，限制资产评估的过程，导致评估价值区间与客观价值的偏离，影响评估结果的客观准确性。使得评估结果的参考价值下降，从而给企业及其利害关系人造成重大经济损失。第二，在企业兼并资产评估中，传统资产评估在资产清查和资产价值评定估算等方面的工作需要安排大量的人员进行，企业因这些工作流程产生了很多评估岗位。高质量的资产评估不仅要对企业综合资产有准确了解和评估，还要对资产各方面的利益要求和评估方法有很高的把握和知识武装，这就需要有丰富的理论知识以及专业素养的综合型评估人才。人工智能的引入使得企业资产评估的用人率降低，同一资产评估岗位的部分人员闲置，特别是那些只会简单操作的初级资产评估人员，仅掌握了与资产评估工作相关的知识和技能，对现今的计算机网络技术不了解、不熟悉，进而影响对智能化评估软件的实际操作，这部分评估人员在竞争中更容易被淘汰出局。因此，人工智能的运用是这些资产评估人员适应社会发展的一大挑战。第三，由于人工智能是设定好的一种“算法”。在资产评估里有很多重复性强、过程单一、不需要创新的工作，而人工智能在其中的运用，出错率远低于人类。例如，企业、银行的发票、原始凭证就可以使用智能扫描功能，直接录入电脑。这种方式有效地提高了发票信息的准确性，减少了在这方面投入的劳动力，但也造成了以这些工作为生的评估人员的失业。因此，评估智能化既是资产评估人员对计算机知识深度和广度的再一次汲取，又是传统资产评估人员就业升职的巨大挑战。
四、企业兼并中风险和挑战的应对措施
（一）科学客观的评估兼并企业价值
无论是有形资产还是无形资产，都要根据国家的法律法规，并依据企业兼并的目的，运用智能化资产评估方法，科学准确地评定估算出资产的价值［3］。在评估资料硬盘保管方面要不断地改善保存环境和加强评估档案管理的安全防护性，提高环境条件，安排管理人员定期对电子评估资料进行整理和检查，防止电子评估资料因客观条件而损坏和读写空白。评估机构既要保存电子评估资料，还要保存纸质的评估资料，对电子评估档案备份两份以上，并且打印出纸质的同时保存，实现一旦其中一方损坏遗失，可以再次恢复评估数据的目标。
（二）建设良好的评估环境
建立统一的行业标准，制定统一行业规章制度，缩小核算差异，降低评估程序的复杂性。对系统外部的安全风险方面，企业需要对智能化评估软件系统进行定期的维护和检查，检查计算机线路是否正常，定期检查系统杀毒功能，进行系统维护，不断升级软件以应对新型攻击手段，减少问题的发生。同时，要加强内部管理，建立良好的内部管理体制和运行机制。同级评估人员账户权限要相互牵制、相互监督，使得每项指令都有迹可循，避免评估人员产生违法行为。借助线上视频课程和线下培训相结合的模式，系统地学习相应的评估制度和智能化评估系统，可以此加强机构在评估风险层面上的预防和控制能力［4］。
（三）注意评估过程的流畅性
在计算机和网络条件下，评估机构应尽快做好评估前资料准备工作，提前制订好评估计划，形成完整的评估体系，确保评估内容保持完整性，评估过程规范性，针对评估过程中可能出现的问题，及时做好预防风险应对处理方案，在减少安全风险的基础上，选择适当的评估方法和计算公式提高评估效率，使得评估业务更具有灵活性。注重企业的整体价值评估，准确把握被兼并企业的资产价值。同时，也要通过政府等各方的努力，建设规范统一的资产评估市场环境，充分发挥资产评估在企业兼并中的作用，降低评估风险，提高评估的有效性，使资产评估在企业兼并中做的工作更具可靠性。
参考文献：
［1］刘丽芳.森林资源资产评估信息披露研究初探［J］.现代经济信息，2014（19）：403-404.
［2］申海霞.大数据时代资产评估业的机遇与挑战［J］.企业改革与管理，2018（14）：211-212.
［3］邓蕾.资产评估在人工智能时代所面临的机遇和挑战［J］.财税研究，2018（17）：139-140.
