人工智能在企業管理中的應用探究

人工智能在企業管理中的應用探究

劉佳輝

（河北大學 管理學院 唐山 063000）

摘要：人工智能作為計算機的學科的分支之一，是被公認的二十一世紀三個最尖端的技術之一。伴隨着改革開放以來三十年的經濟和科技力量的不斷髮展，我國的人工智能在各個的領域的技術也得到了長足的發展。而在杭州出現的無人超市更是讓人工智能的發展進入到了一個前所未有的階段，毫無疑問，社會的快速發展離不開人工智能的技術的不斷進步。因此，企業應該加強人工智能技術的發展，將人工智能的發展與企業的運營和管理相結合，以推動企業的可持續發展。由此，本篇文章將對人工智能技術對企業管理中的應用進行探究，以期望將對人工智能與企業發展的結合，和我國企業的飛速發展有所借鑑。

關鍵字：人工智能  企業管理  企業發展

Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management

Liu Jiahui

(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)

ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.

Key words： Artificial intelligence   Business management   Enterprise Development

引言：人類一向以自己為“智能生物”自居，這是因為我們能夠不斷的學習、觀察新事物，讓自己能夠不斷的取得進步，這讓人類在地球上顯得與眾不同。所以當我們也開始充當上帝的角色，開始創造屬於我們自己意識的人工智能時，心情也像上帝創世一樣，內心充滿了激盪與振奮，這便是人工智能的發展的動力。如今，人工智能在大數據時代充當着越來越重要的角色。在歐美等發達國家取得了飛速的發展，隨着人工智能技術的不斷深入，企業的人力資源、財務會計和知識管理的技術均被運用到人工智能應用中去。

一、        人工智能將對企業會計行業產生影響

（一）   我國的會計行業人工智能的運用

會計作為會計制度的主體，分為三類，主要涉及企事業單位，行政機構和會計師事務所。在中國，涉及會計工作的許多主題工作僅限於人工智能應用中的會計系統。在會計中，一些需要主觀行為的工作，例如審查，驗證和判斷，仍然需要會計人員手動完成工作。然而，在會計師事務所，雖然審計業務也是主要業務的一部分，但在人工智能應用方面略顯稀疏，原因是對於大多數上市公司的審計業務，大量的審計工作文件是需要。填寫後，它既有草稿的電子版本，當然還有紙質版本，但這些入門數據仍需要手動填寫。

（二）對人工智能在會計行業中應用的展望

任何會計師都清楚地知道會計行業是一個嚴格的行業，也需要及時性。有許多會計程序和複雜的過程需要解決。因此，對於會計，加班是一種普遍現象。在某種程度上，會計師還希望有一天會有人工智能來取代這種枯燥乏味的工作。當前的人工智能應用程序解決了一些基本操作，例如憑證和報告的生成，但它遠遠不能滿足當前會計機構的需求。例如，人力資源會計需要一個符合業務特徵的測量工具，並報告業務的人力資源。通過該模型，可以分析企業的人力資源，從而進行合理的人力資源管理，成為降低成本的方法之一。這種需求是會計管理會計和環境會計中許多分支機構的必然要求，因為會計職能現在越來越傾向於決策，會計需要在相應的決策過程中提供信息。但通常很難獲得人工計算和分析。如果人工智能可以進一步應用科學知識來解決這個問題，那麼最好。

（三）人工智能對會計行業的影響

1）提高了會計內容的時效性和正確性

企業是政府機關或任何會計師事務所，可以在使用會計軟件後及時處理髮生在當日的經濟業務。因為會計人員只能在系統中註冊並選擇或審計相關事務，所以最終系統根據現有的自動生成相關報表的數據，比傳統的會計憑證人工生成報表要及時得多，另一方面，在傳統的會計業務流程中，會計人員往往會產生假賬，而現行的會計憑證則會產生假賬。財務系統也必須是一些手工輸入的數據，因為系統在輸入錯誤時會提示，在這種情況下，減少了數據的錯誤概率，從而提高了會計信息的準確性。

2）一定程度上抑制了財務信息造假                                               

在具體的會計核算制度下，所有登記制度人員都有唯一的賬户和密碼，並有自己的權限和非常嚴重明確的分工。工作場所包容性現象在傳統會計核算中非常嚴重。特別是在中小企業中，人工智能的應用有助於通過明確的功能來抑制人工偽造信息。然而，人工智能不能説是為了防止金融偽造。系統畢竟是由人控制的，管理層無法應對會計人員以上的內部運營現象。

3）會計行業中傳統崗位需求減少

由於日益廣泛使用的人工智能在會計行業，傳統的會計職位不需要員工，所以這是一個明顯的變化。自1980年代以來我國會計電算化發展此後晉升。它已經商業化，是用於各種會計實體，使原始簡單的會計記錄和會計工作被人工智能所取代。因此，會計的地位不再是必要的。

4）會計信息安全性受到威脅

各種計算機化的會計系統，廣泛應用於電子形式會計實體中存儲的各種金融數據，具有電子數據的優點，如省電，方便，數據容量大，易於查找等優點。而另一方面，系統如果保護未達到易受黑客攻擊的指定位置，當前網絡安全性大大降低的同時，信息可能在網絡傳輸過程中被截獲，因此導致企業財務信息泄露會非常嚴重，會造成重大商業機密，並導致損失。

二、        人工智能對企業金融風控的影響

（一）智能風控落地的前提

在互聯網信息技術和網絡技術普及的時代，讓人類生活進入大數據驅動的智能化發展階段，而人工智能在金融風險控制的探索和實踐中經歷了以計算機為標誌的信息時代，人類因此CIETY已進入人工智能引領第四次工業革命，如果追求信息時代是數據採集和存儲，那麼解決人工智能時代是伴隨着信息技術的發展和信息爆炸而引起的。由於信息處理能力不足，計算機幫助人們處理海量信息、分析數據和使用，是人工智能的時代，智能認知階段，人工算法進入商業世界後，開始顯示出趨勢的普遍性，特別是LY在金融業務中顯示出較強的適用性，目前人工智能在國內重點應用於風險控制、信用和欺詐等領域。人工智能產業化可以結合現場誕生，不能留下以下三個重要方面前提：

技術基礎的改進。用雲計算來説，計算能力在出現之前是一種昂貴的資源，公司不能獨自承擔這種成本。在人人上網的時代，計算數據量不斷增加，大規模數據的培訓和計算帶來了對CPU水平提高的需求。雲計算服務實現了計算資源的循環和重用，大大降低了企業的成本。在雲計算的情況下，為了將成本降低兩到三個訂單，許多初創企業可以擁有強大的計算能力。當然，對於從事人工智能服務的公司來説，擁有計算能力是不夠的，因為限制技術的因素還來自於數據採集能力和數據處理和處理能力，列如數學、統計學、機器算法等。而確定大規模計算，強大的人才是必不可少的。

場景的出現需要更先進的技術。特別是在需要擴大規模和複雜化的消費信貸服務中，如何提供高質量的用户體驗成為一個難點。例如，在少量的貸款業務中，金融機構或平台需要在短時間內對某個用户進行準確的風險評估，或者在一天內完成數十萬甚至更多的用户信用。由於可以預見，這樣的要求只會越來越高，場景也會越來越多。傳統的刀耕火種評估方法與現有的大量多樣化的金融需求完全脱節。因此採取智能投資，但它面臨的投資機會是短暫的，交易信息的判斷甚至需要快到幾毫秒。對現場的需求促使業界使用更合理的算法，更快的計算速度，並要求新技術將人工智能帶入舞台。

改進的數據材料豐富。人工智能，所以數據是使用數據來支持操作和判斷是人工智能的基礎。在金融行業中，數據也是如此。互聯網時代的背景下，金融消費者的高度收集碎片更大規模的需求，數據採集成本較低。金融機構和企業可以使用這些數據來計算、處理、和判斷，為用户提供個性化服務的經驗，基於智能的數據做出決策，實現精細管理，從而進一步推動人工智能技術的應用的發展。

（二）智能風控是傳統風控的有效補充

傳統金融機構與傳統計分卡模型和規則引擎等“特色”風險評分，根據性能和智能風險控制記錄，社會行為，行為偏好，身份信息和設備安全方面的行為特徵的“軟弱”用户的風險評估。兩種類型的風險控制從操作到場景顯示效果之間的顯著差異，後進入移動互聯網時代，智能風險控制的優點更加突出，有效補充傳統的風險控制。

傳統風力控制形成了標準化的操作模式，首先判斷用户的身份，然後複習物理用户提供的證明材料。簡而言之，它分為以下步驟：首先，回顧通過面對面的檢查來確認用户身份的真實性提交材料。材料包括識別和收入證明，如身份證、户籍、銀行流動和就業信息。其次，用户的資產評估和確定信用額度，主要的資產估值標準抵押房地產和汽車生產等。最後，信用貸款，其他步驟可以添加，如調查貸款的使用和確認交易的意願。

關注人的評論，首先，傳統的風險控制單元的時間跨度，至少在周需要層層審批，業務流程涉及多個人員和鏈接，導致效率低;其次，長時間的業務流程，無法滿足用户的資本要求，導致壞的用户體驗;最後，對小型業務，傳統的風險控制複雜的審計程序導致的高成本使銀行和無利可圖，所以這個巨大的市場的一部分。

智能風險控制對大數據，算法和計算能力，重視數據，生活等識別確認用户的身份;欺詐識別風險，智能控制使用多維特徵，許多數據表明意圖和傾向，反映用户欺詐;普通用户的還款意願和能力評估判斷。

在互聯網經濟下具有“規模”增長的消費者金融市場中，智能風險控制可以捕獲非傳統的金融數據並增加弱勢的金融相關特徵。機器建模和分析的方法用於及時有效地補充傳統的風險控制。首先，智能風控帶來閃電般的審查速度。時間跨度以分鐘和秒計算，為用户提供更好的服務體驗。其次，對用户行為數據的分析得出更準確的評估。最後，在風險預測中，數據模型的使用可以準確地量化未來風險最有可能發生的時間和情景。從快牛金科的實際應用來看，定量風險預測的結果與實際風險的表現一致，誤差很小。風險控制標準的放鬆和收緊所引起的壞賬績效水平的變化可以通過數據直觀地衡量。實際的業務運營非常有益。

目前，個性化的場景下貸款和大規模貸款，信用貸款和消費貸款等，智能風險控制有足夠的優勢，但是大的貸款和交易涉及資產評估、房地產貸款和供應鏈融資等大型企業。驗證的真實性，傳統風力控制仍然是不可替代的，兩個風控制模式仍將長期共存。

（三）智能風控成長空間巨大

在金融行業，風險控制中，無限智能風險控制是一個不斷迭代的過程，並不斷按照優化的結果進行。到目前為止，智能風險控制已經取得了良好的應用效果。實踐中，智能風險控制模型已經更好的用户差異化程度，能夠清晰地反映出評價結果中的高質量和不良客户，通過不斷的優化迭代，識別的準確性和判斷的速度，技術人員一直在螺旋式上升，但目前行業面臨的問題是數據島和信息不透明，行業總負債不共享，仍然是大空間智能風險控制技術的提升。在用户體驗上，智能風險控制的最佳路徑有二點：一是減少對用户的干擾，對於當前信用風險控制過程中需要獲得用户授權等數據的審批，隨着數據共享和計算能力市場機制的完善，未來只有需要向客户提供極少的信息進行評估，消除用户對信息安全的顧慮，使用合規性。其次，在上述基礎上，提升用户評估的準確性。。

人工智能是一種不可逆轉的趨勢，但人工智能在推廣特定情景時仍面臨一些外部阻力。

首先，由於一些工人，意識滯後，商業實踐中的人工智能面臨着銀行和其他機構的模型變革，在管理決策時考慮到潛在風險。其次，需要探討適當的業務情景。傳統的金融業務場景，在應用、審批，基於不同操作系統的貸款和大量人力資源等一系列環節之後，如何切入人工智能將在調整過程中面臨長期運行。此外，在監管方面，人工智能還暴露了“黑匣子”理論與“可追溯性”金融活動的矛盾。人工智能對於許多風險控制的實施過程並不是人類大腦能夠理解的，而是在一些監管更嚴格的情景中給予必要的解釋。

中國着名科幻作家劉慈新曾經説人工智能就像一個黑盒子。從理論上講，他們的計算步驟可以追溯，但由於計算量巨大，跟蹤實際上很困難甚至不可能。實現兩者之間的平衡並建立信任是未來人工智能面臨的巨大挑戰。在這種情況下，一方面，可以採用更加解釋性的算法。對於相同的數據，不同算法的結果不應該遠遠落後。另一方面，可以預期社會態度的變化和監管法規的調整。畢竟，它不僅僅是以人工智能為代表的計算機科學。隨着研究的深入和領域的細分，其他人類主體可能具有傳統邏輯意義的結果。

三、        人工智能對企業信息安全防護的影響

（一）人工智能時代下信息安全論述 

信息安全是指用户使用網絡系統時，軟件和硬件不會被破壞，用户數據不會被改變，為計算機的使用提供安全保障。目前，信息安全在網絡保護中尤為重要。在計算機網絡的發展過程中，出現了許多數據泄露事件，不僅給企業帶來了傷害，而且也暴露了許多人的隱私信息。從小的角度看，數據泄露事件給企業和人民造成了損失，在很大程度上阻礙了國家的發展和社會的進步。

因此，在人工智能快速發展的時代，我們不僅要追求技術進步，還要重視信息安全的保護。信息安全保護不僅是企業和國家的責任，也是每個公民的責任。

（二）威脅企業信息安全的因素 

目前大多數互聯網公司都在進行人工智能的研究，5G的華為技術是世界領先的，它不僅是企業的榮譽，也是國家的驕傲，影響企業信息安全的因素很多，涉及到很多方面，對信息安全的保護帶來了許多挑戰。

1）數據的集中存儲 

大量的數據可以存儲在計算機系統中，數據之間的緊密聯繫，非常容易引起攻擊者的注意，成為一個黑客的目標。網絡數據繁多，從不同的方式，如電子郵件、微博、傳感器等，相對集中存儲的數據在一起增加數據泄漏的風險，並導致人身安全的喪失。 

2）數據加密技術 

計算機領域的數據加密一直是防止數據泄漏的首要任務，但仍有數據泄漏事件。人工智能技術的應用基於互聯網用户的互聯網數據的收集。如果沒有大量的數據分析，將無法生成智能應用程序和技術服務。集中式數據庫集中在資源豐富的大型企業手中。一方面，他們收集數據，另一方面，他們分析數據並智能地應用它。企業主要是營利性的，信息安全投入太小，會增加數據泄露的風險。 

3）殺毒軟件的應用 

由於計算機病毒的不斷侵入，導致很多殺毒軟件的產生。如果計算機中毒，可能會導致多台計算機，甚至整個企業計算機崩潰，數據丟失。病毒以不斷變化的形式出現，入侵計算機的方式多樣化，每次出現新的病毒，都會導致殺毒軟件的各個方面升級。企業不應該只根據病毒更新殺毒軟件，而應該讓企業的數據更加安全 

（三）企業信息安全的防護措施 

1）對數據安全技術研發 

從傳統信息安全技術的角度出發，企業必須加大對數據安全技術開發的投入，以保證人工智能的順利發展。同時，國家要給予大力支持和一定的幫助。多方面引進新人才。其他企業數據安全技術也在不斷髮展，以保證網絡操作過程中的數據安全，從而使黑客蒙受損失。　

2）重視敏感數據的保護 

敏感信息不應披露沒有用户的權限。企業應優先保護用户的私人數據，並規定使用的設備，以確保網絡可以正確操作。國家應該制定相應的制度措施的敏感信息，這使得一些人氣餒。

3）國家對數據的保護制度 

保護數據不僅是企業的責任。國家也應提出安全策略，制定安全要求，加強然後進行安全體系建設，加快人工智能立法的應用。國家應制定相應的數據保護法律法規，同時將數據保護滲透到學習課程中，教育幼兒，真正向每個人傳達數據安全意識。個人應及時清理隱私資料，安全文明上網。

4）合法共享用户信息 

使用用户信息時，應明確信息來源的合法性，確認數據的有效性，共享用户信息時應徵求用户意見，用户不得擅自披露。否則，將獲得虛假數據，這可能導致企業損失。

總結：隨着科技的蓬勃發展，人工智能的蓬勃發展也在繼續。儘管這個的人工智能還發展不完善，及時在早期進入的金融領域，還主要集中於風險控制、定量交易和智能客户服務。然而，人工智能對世界的好處將不受限制。

人工智能的進一步推廣和應用，將形成廣泛的基於機器的智能決策，可以大大提高社會整體運行的效率。例如，在圍棋、自動駕駛、公安等領域，人工智能顯示出良好的學習能力和決策能力。

人工智能也帶來了社會結構的變化，如就業制度。一些簡單、重複和自動化的數據收集和記錄將被機器所取代。從目前的發展速度來看，客户服務、簡單的風險控制、基礎營銷等人員更有可能被替換。技術的發展超出了人們的想象。就像2000年一樣，沒有人認為打字員在計算機和互聯網普及之後成為了紙堆中的象徵。人工智能技術對人類生活的滲透將是巨大的。就像互聯網一樣，20年前需要訪問特定場景和手段的服務，如網吧、學校房間和撥號上網，都涉及到飲食和穿着。業務的各個方面的活動、業務和業務方面。當人們無法感受到人工智能的存在時，這意味着人工智能技術已經達到並得到了廣泛的應用。

參考文獻：

[1]賁可榮，張彥鐸 .人工智能 [M ].清華大學出版社，2006.

[2]陸汝鈐 .人工智能 [M ].科學出版社，1989.

[3]羅素，諾維格 .人工智能：一種現代的方法（第二版）[M ].清華大學出版社，2006.

[4]李生 .自然語言處理的研究與發展 [J].燕山大學學報，2013（5）：377-384.

[5] 孫濤 . 知識管理 ——— 21 世紀經營管理的新趨勢 [M ]. 北京 ： 中華工商聯合出版社 ， 1999.

[6] 李桂青 ， 羅持久 . 工程設計專家系統的原理與程序設計方法[M ]. 北京 ： 氣象出版社 ，1991.

[7] Joseph Giarratano. 專家系統原理與編程 [M ]. 北京 ： 機械工業出版社 ， 2000.

[8] 吳今培 . 智能故障診斷與專家系統 [M ]. 北京 ： 科學出版社 ，2000.

[9] STB ofNASA [ Z]. Clips Reference Manual Advanced Program 2ming Guide 2001.

[10] 幸聰.人工智能時代網絡信息安全與防範分析2018，2（07）：172-173. 

[11] 鄧文兵.人工智能時代信息安全監管面臨的挑戰及對策[J].中國信息安全，2018，106（10）：108-110. 

[12] 張雷.人工智能時代下的信息安全[J].電子技術與軟件工程，2019（02）.