人工智能培训个人总结
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人工智能培训个人总结范文第1篇
刘佳辉
（河北大学 管理学院 唐山 063000）
摘要：人工智能作为计算机的学科的分支之一，是被公认的二十一世纪三个最尖端的技术之一。伴随着改革开放以来三十年的经济和科技力量的不断发展，我国的人工智能在各个的领域的技术也得到了长足的发展。而在杭州出现的无人超市更是让人工智能的发展进入到了一个前所未有的阶段，毫无疑问，社会的快速发展离不开人工智能的技术的不断进步。因此，企业应该加强人工智能技术的发展，将人工智能的发展与企业的运营和管理相结合，以推动企业的可持续发展。由此，本篇文章将对人工智能技术对企业管理中的应用进行探究，以期望将对人工智能与企业发展的结合，和我国企业的飞速发展有所借鉴。
关键字：人工智能 企业管理 企业发展
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：人类一向以自己为“智能生物”自居，这是因为我们能够不断的学习、观察新事物，让自己能够不断的取得进步，这让人类在地球上显得与众不同。所以当我们也开始充当上帝的角色，开始创造属于我们自己意识的人工智能时，心情也像上帝创世一样，内心充满了激荡与振奋，这便是人工智能的发展的动力。如今，人工智能在大数据时代充当着越来越重要的角色。在欧美等发达国家取得了飞速的发展，随着人工智能技术的不断深入，企业的人力资源、财务会计和知识管理的技术均被运用到人工智能应用中去。
一、 人工智能将对企业会计行业产生影响
（一） 我国的会计行业人工智能的运用
会计作为会计制度的主体，分为三类，主要涉及企事业单位，行政机构和会计师事务所。在中国，涉及会计工作的许多主题工作仅限于人工智能应用中的会计系统。在会计中，一些需要主观行为的工作，例如审查，验证和判断，仍然需要会计人员手动完成工作。然而，在会计师事务所，虽然审计业务也是主要业务的一部分，但在人工智能应用方面略显稀疏，原因是对于大多数上市公司的审计业务，大量的审计工作文件是需要。填写后，它既有草稿的电子版本，当然还有纸质版本，但这些入门数据仍需要手动填写。
（二）对人工智能在会计行业中应用的展望
任何会计师都清楚地知道会计行业是一个严格的行业，也需要及时性。有许多会计程序和复杂的过程需要解决。因此，对于会计，加班是一种普遍现象。在某种程度上，会计师还希望有一天会有人工智能来取代这种枯燥乏味的工作。当前的人工智能应用程序解决了一些基本操作，例如凭证和报告的生成，但它远远不能满足当前会计机构的需求。例如，人力资源会计需要一个符合业务特征的测量工具，并报告业务的人力资源。通过该模型，可以分析企业的人力资源，从而进行合理的人力资源管理，成为降低成本的方法之一。这种需求是会计管理会计和环境会计中许多分支机构的必然要求，因为会计职能现在越来越倾向于决策，会计需要在相应的决策过程中提供信息。但通常很难获得人工计算和分析。如果人工智能可以进一步应用科学知识来解决这个问题，那么最好。
（三）人工智能对会计行业的影响
1）提高了会计内容的时效性和正确性
企业是政府机关或任何会计师事务所，可以在使用会计软件后及时处理发生在当日的经济业务。因为会计人员只能在系统中注册并选择或审计相关事务，所以最终系统根据现有的自动生成相关报表的数据，比传统的会计凭证人工生成报表要及时得多，另一方面，在传统的会计业务流程中，会计人员往往会产生假账，而现行的会计凭证则会产生假账。财务系统也必须是一些手工输入的数据，因为系统在输入错误时会提示，在这种情况下，减少了数据的错误概率，从而提高了会计信息的准确性。
2）一定程度上抑制了财务信息造假
在具体的会计核算制度下，所有登记制度人员都有唯一的账户和密码，并有自己的权限和非常严重明确的分工。工作场所包容性现象在传统会计核算中非常严重。特别是在中小企业中，人工智能的应用有助于通过明确的功能来抑制人工伪造信息。然而，人工智能不能说是为了防止金融伪造。系统毕竟是由人控制的，管理层无法应对会计人员以上的内部运营现象。
3）会计行业中传统岗位需求减少
由于日益广泛使用的人工智能在会计行业，传统的会计职位不需要员工，所以这是一个明显的变化。自1980年代以来我国会计电算化发展此后晋升。它已经商业化，是用于各种会计实体，使原始简单的会计记录和会计工作被人工智能所取代。因此，会计的地位不再是必要的。
4）会计信息安全性受到威胁
各种计算机化的会计系统，广泛应用于电子形式会计实体中存储的各种金融数据，具有电子数据的优点，如省电，方便，数据容量大，易于查找等优点。而另一方面，系统如果保护未达到易受黑客攻击的指定位置，当前网络安全性大大降低的同时，信息可能在网络传输过程中被截获，因此导致企业财务信息泄露会非常严重，会造成重大商业机密，并导致损失。
二、 人工智能对企业金融风控的影响
（一）智能风控落地的前提
在互联网信息技术和网络技术普及的时代，让人类生活进入大数据驱动的智能化发展阶段，而人工智能在金融风险控制的探索和实践中经历了以计算机为标志的信息时代，人类因此CIETY已进入人工智能引领第四次工业革命，如果追求信息时代是数据采集和存储，那么解决人工智能时代是伴随着信息技术的发展和信息爆炸而引起的。由于信息处理能力不足，计算机帮助人们处理海量信息、分析数据和使用，是人工智能的时代，智能认知阶段，人工算法进入商业世界后，开始显示出趋势的普遍性，特别是LY在金融业务中显示出较强的适用性，目前人工智能在国内重点应用于风险控制、信用和欺诈等领域。人工智能产业化可以结合现场诞生，不能留下以下三个重要方面前提：
技术基础的改进。用云计算来说，计算能力在出现之前是一种昂贵的资源，公司不能独自承担这种成本。在人人上网的时代，计算数据量不断增加，大规模数据的培训和计算带来了对CPU水平提高的需求。云计算服务实现了计算资源的循环和重用，大大降低了企业的成本。在云计算的情况下，为了将成本降低两到三个订单，许多初创企业可以拥有强大的计算能力。当然，对于从事人工智能服务的公司来说，拥有计算能力是不够的，因为限制技术的因素还来自于数据采集能力和数据处理和处理能力，列如数学、统计学、机器算法等。而确定大规模计算，强大的人才是必不可少的。
场景的出现需要更先进的技术。特别是在需要扩大规模和复杂化的消费信贷服务中，如何提供高质量的用户体验成为一个难点。例如，在少量的贷款业务中，金融机构或平台需要在短时间内对某个用户进行准确的风险评估，或者在一天内完成数十万甚至更多的用户信用。由于可以预见，这样的要求只会越来越高，场景也会越来越多。传统的刀耕火种评估方法与现有的大量多样化的金融需求完全脱节。因此采取智能投资，但它面临的投资机会是短暂的，交易信息的判断甚至需要快到几毫秒。对现场的需求促使业界使用更合理的算法，更快的计算速度，并要求新技术将人工智能带入舞台。
改进的数据材料丰富。人工智能，所以数据是使用数据来支持操作和判断是人工智能的基础。在金融行业中，数据也是如此。互联网时代的背景下，金融消费者的高度收集碎片更大规模的需求，数据采集成本较低。金融机构和企业可以使用这些数据来计算、处理、和判断，为用户提供个性化服务的经验，基于智能的数据做出决策，实现精细管理，从而进一步推动人工智能技术的应用的发展。
（二）智能风控是传统风控的有效补充
传统金融机构与传统计分卡模型和规则引擎等“特色”风险评分，根据性能和智能风险控制记录，社会行为，行为偏好，身份信息和设备安全方面的行为特征的“软弱”用户的风险评估。两种类型的风险控制从操作到场景显示效果之间的显著差异，后进入移动互联网时代，智能风险控制的优点更加突出，有效补充传统的风险控制。
传统风力控制形成了标准化的操作模式，首先判断用户的身份，然后复习物理用户提供的证明材料。简而言之，它分为以下步骤：首先，回顾通过面对面的检查来确认用户身份的真实性提交材料。材料包括识别和收入证明，如身份证、户籍、银行流动和就业信息。其次，用户的资产评估和确定信用额度，主要的资产估值标准抵押房地产和汽车生产等。最后，信用贷款，其他步骤可以添加，如调查贷款的使用和确认交易的意愿。
关注人的评论，首先，传统的风险控制单元的时间跨度，至少在周需要层层审批，业务流程涉及多个人员和链接，导致效率低;其次，长时间的业务流程，无法满足用户的资本要求，导致坏的用户体验;最后，对小型业务，传统的风险控制复杂的审计程序导致的高成本使银行和无利可图，所以这个巨大的市场的一部分。
智能风险控制对大数据，算法和计算能力，重视数据，生活等识别确认用户的身份;欺诈识别风险，智能控制使用多维特征，许多数据表明意图和倾向，反映用户欺诈;普通用户的还款意愿和能力评估判断。
在互联网经济下具有“规模”增长的消费者金融市场中，智能风险控制可以捕获非传统的金融数据并增加弱势的金融相关特征。机器建模和分析的方法用于及时有效地补充传统的风险控制。首先，智能风控带来闪电般的审查速度。时间跨度以分钟和秒计算，为用户提供更好的服务体验。其次，对用户行为数据的分析得出更准确的评估。最后，在风险预测中，数据模型的使用可以准确地量化未来风险最有可能发生的时间和情景。从快牛金科的实际应用来看，定量风险预测的结果与实际风险的表现一致，误差很小。风险控制标准的放松和收紧所引起的坏账绩效水平的变化可以通过数据直观地衡量。实际的业务运营非常有益。
目前，个性化的场景下贷款和大规模贷款，信用贷款和消费贷款等，智能风险控制有足够的优势，但是大的贷款和交易涉及资产评估、房地产贷款和供应链融资等大型企业。验证的真实性，传统风力控制仍然是不可替代的，两个风控制模式仍将。
（三）智能风控成长空间巨大
在金融行业，风险控制中，无限智能风险控制是一个不断迭代的过程，并不断按照优化的结果进行。到目前为止，智能风险控制已经取得了良好的应用效果。实践中，智能风险控制模型已经更好的用户差异化程度，能够清晰地反映出评价结果中的高质量和不良客户，通过不断的优化迭代，识别的准确性和判断的速度，技术人员一直在螺旋式上升，但目前行业面临的问题是数据岛和信息不透明，行业总负债不共享，仍然是大空间智能风险控制技术的提升。在用户体验上，智能风险控制的最佳路径有二点：一是减少对用户的干扰，对于当前信用风险控制过程中需要获得用户授权等数据的审批，随着数据共享和计算能力市场机制的完善，未来只有需要向客户提供极少的信息进行评估，消除用户对信息安全的顾虑，使用合规性。其次，在上述基础上，提升用户评估的准确性。。
人工智能是一种不可逆转的趋势，但人工智能在推广特定情景时仍面临一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意识滞后，商业实践中的人工智能面临着银行和其他机构的模型变革，在管理决策时考虑到潜在风险。其次，需要探讨适当的业务情景。传统的金融业务场景，在应用、审批，基于不同操作系统的贷款和大量人力资源等一系列环节之后，如何切入人工智能将在调整过程中面临长期运行。此外，在监管方面，人工智能还暴露了“黑匣子”理论与“可追溯性”金融活动的矛盾。人工智能对于许多风险控制的实施过程并不是人类大脑能够理解的，而是在一些监管更严格的情景中给予必要的解释。
中国着名科幻作家刘慈新曾经说人工智能就像一个黑盒子。从理论上讲，他们的计算步骤可以追溯，但由于计算量巨大，跟踪实际上很困难甚至不可能。实现两者之间的平衡并建立信任是未来人工智能面临的巨大挑战。在这种情况下，一方面，可以采用更加解释性的算法。对于相同的数据，不同算法的结果不应该远远落后。另一方面，可以预期社会态度的变化和监管法规的调整。毕竟，它不仅仅是以人工智能为代表的计算机科学。随着研究的深入和领域的细分，其他人类主体可能具有传统逻辑意义的结果。
三、 人工智能对企业信息安全防护的影响
（一）人工智能时代下信息安全论述
信息安全是指用户使用网络系统时，软件和硬件不会被破坏，用户数据不会被改变，为计算机的使用提供安全保障。目前，信息安全在网络保护中尤为重要。在计算机网络的发展过程中，出现了许多数据泄露事件，不仅给企业带来了伤害，而且也暴露了许多人的隐私信息。从小的角度看，数据泄露事件给企业和人民造成了损失，在很大程度上阻碍了国家的发展和社会的进步。
因此，在人工智能快速发展的时代，我们不仅要追求技术进步，还要重视信息安全的保护。信息安全保护不仅是企业和国家的责任，也是每个公民的责任。
（二）威胁企业信息安全的因素
目前大多数互联网公司都在进行人工智能的研究，5G的华为技术是世界领先的，它不仅是企业的荣誉，也是国家的骄傲，影响企业信息安全的因素很多，涉及到很多方面，对信息安全的保护带来了许多挑战。
1）数据的集中存储
大量的数据可以存储在计算机系统中，数据之间的紧密联系，非常容易引起攻击者的注意，成为一个黑客的目标。网络数据繁多，从不同的方式，如电子邮件、微博、传感器等，相对集中存储的数据在一起增加数据泄漏的风险，并导致人身安全的丧失。
2）数据加密技术
计算机领域的数据加密一直是防止数据泄漏的首要任务，但仍有数据泄漏事件。人工智能技术的应用基于互联网用户的互联网数据的收集。如果没有大量的数据分析，将无法生成智能应用程序和技术服务。集中式数据库集中在资源丰富的大型企业手中。一方面，他们收集数据，另一方面，他们分析数据并智能地应用它。企业主要是营利性的，信息安全投入太小，会增加数据泄露的风险。
3）杀毒软件的应用
由于计算机病毒的不断侵入，导致很多杀毒软件的产生。如果计算机中毒，可能会导致多台计算机，甚至整个企业计算机崩溃，数据丢失。病毒以不断变化的形式出现，入侵计算机的方式多样化，每次出现新的病毒，都会导致杀毒软件的各个方面升级。企业不应该只根据病毒更新杀毒软件，而应该让企业的数据更加安全
（三）企业信息安全的防护措施
1）对数据安全技术研发
从传统信息安全技术的角度出发，企业必须加大对数据安全技术开发的投入，以保证人工智能的顺利发展。同时，国家要给予大力支持和一定的帮助。多方面引进新人才。其他企业数据安全技术也在不断发展，以保证网络操作过程中的数据安全，从而使黑客蒙受损失。
2）重视敏感数据的保护
敏感信息不应披露没有用户的权限。企业应优先保护用户的私人数据，并规定使用的设备，以确保网络可以正确操作。国家应该制定相应的制度措施的敏感信息，这使得一些人气馁。
3）国家对数据的保护制度
保护数据不仅是企业的责任。国家也应提出安全策略，制定安全要求，加强然后进行安全体系建设，加快人工智能立法的应用。国家应制定相应的数据保护法律法规，同时将数据保护渗透到学习课程中，教育幼儿，真正向每个人传达数据安全意识。个人应及时清理隐私资料，安全文明上网。
4）合法共享用户信息
使用用户信息时，应明确信息来源的合法性，确认数据的有效性，共享用户信息时应征求用户意见，用户不得擅自披露。否则，将获得虚假数据，这可能导致企业损失。
总结：随着科技的蓬勃发展，人工智能的蓬勃发展也在继续。尽管这个的人工智能还发展不完善，及时在早期进入的金融领域，还主要集中于风险控制、定量交易和智能客户服务。然而，人工智能对世界的好处将不受限制。
人工智能的进一步推广和应用，将形成广泛的基于机器的智能决策，可以大大提高社会整体运行的效率。例如，在围棋、自动驾驶、公安等领域，人工智能显示出良好的学习能力和决策能力。
人工智能也带来了社会结构的变化，如就业制度。一些简单、重复和自动化的数据收集和记录将被机器所取代。从目前的发展速度来看，客户服务、简单的风险控制、基础营销等人员更有可能被替换。技术的发展超出了人们的想象。就像2000年一样，没有人认为打字员在计算机和互联网普及之后成为了纸堆中的象征。人工智能技术对人类生活的渗透将是巨大的。就像互联网一样，20年前需要访问特定场景和手段的服务，如网吧、学校房间和拨号上网，都涉及到饮食和穿着。业务的各个方面的活动、业务和业务方面。当人们无法感受到人工智能的存在时，这意味着人工智能技术已经达到并得到了广泛的应用。
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人工智能培训个人总结范文第2篇
摘要：个人助理的涌现和成长，依赖于智能经济生态，个人助理与智能经济两者互为因果，相辅相成。智能经济是泛在的、融合的新经济形态，是智能技术发展应用的结果，是科技、经济与社会深度融合的产物，具有技术驱动的鲜明特征。智能经济时代，增强人类智力的技术比增强人类体力的技术变得更加重要，作为人类智能的个人助理日益成为智能经济体系中的关键物种。个人助理的发展体现着智能经济的时代特征和趋势，有助于提升消费者的信息能力，进而影响市场供需关系，催生经济增长的新动能，构筑起人机共生的新经济生态。
关键词：智能经济；人工智能；个人助理；信息能力；隐性需求；经济增长
作者：苟尤钊1，吕琳媛2(1．杭州师范大学阿里巴巴商学院，杭州311121；2.电子科技大学基础与前沿研究院，成都610054)
从1956年人工智能诞生到AlphaGo击败围棋世界冠军，人工智能发展进入快车道，推动着人类社会进入智能时代，智能科技成为引领经济增长的新动力，催生了以数据为新生产要素、以智能计算为生产方式的新经济发展模式和新经济形态。随着技术的发展，智能经济的产业链条不断延展。横向上看，基于智能硬件的研发和广泛应用形成了智慧医疗、智慧交通等热点领域。纵向上看，从链条前端的研发设计延伸到后端的终端消费市场，已初步形成了较为完整的产业链条。智能技术驱动的智能经济正催生着新物种的涌现，重新定义着人与社会、消费者与商家的关系。如何按照用户个性化的需求进行生产，让市场的“无形之手”变得更为智能，成为智能经济和智能产业发展要解决的核心问题[1]。智能化的信息决策辅助工具，正在成为社会经济体系运行的新支撑点[2]，特别是在与用户息息相关的消费领域，一类特殊的智能机器人——“个人助理”扮演着重要角色，为消费者提供着专属个性化的智能服务。个人智能助理(PersonalAssistants，简称PA)，作为智能经济生态中的关键物种，在生产、教育、医疗、交通等各类交互场景中广泛应用，拓展着智能经济的新边界，体现着智能经济的时代特征和趋势。
一、智能经济的内涵
智能经济的出现与以往的工业革命有着本质差异。智能经济借助机器人等智能设备，在更大程度上代替人类的脑力劳动，产出高附加值的产品或服务[3]。“第二次机器革命”“第二次机器革命”的概念参见埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲《第二次机器革命》2014年版。的特点在于自动化、数字化和智能化，它对人类劳动的替代效应更为明显[4]。
智能经济是由智能技术推动形成和发展的一种新的经济形态。智能经济与信息经济、网络经济等概念紧密相关却又有差异。信息经济提出近半个世纪，20世纪80年代又提出了网络经济。这些概念的提出都没有获得像智能经济一样的影响和关注，智能经济刚提出就获得了西方国家、社会、企业层面的支持，且以法律形式予以确定[5]。借鉴相关研究，本文认为智能经济是建立在智能技术基础之上，重视技术应用与社会经济发展的深度融合，以智能产业化和产业智能化为主要形式，以智能城市、智能交通、智能家居等为应用领域，推动生产、生活方式实现智能化的全新的一种经济形态。2019年1月，阿里研究院在《解构与重组：开启智能经济》中指出，智能经济是使用“数据+算法+算力”的决策机制去应对不确定性的一种经济形态，具有以数据为关键生产要素、以人机协同为主要生产和服务方式、以满足海量消费者的个性化需求为经济价值追求方向三个特征。尽管围绕着智能化技术能否带来经济增长存在着争议，但报告中依然描绘了智能经济的未来图景：依赖强大的计算能力，满足用户实时、个性、碎片化的需求，并据此进行生产，实现供需之间的精准匹配。[注]这个全新图景的实现依赖于新的物种。早在20世纪50年代，经济学家赫伯特·西蒙就提出智能模式，最简单的智能就是机器人。智能时代，智能机器将更广泛地应用到人类工作、生活的各个领域，成为智能经济发展的关键物种。
二、智能经济中的关键物种
人工智能、物联网、区块链等前沿科技的快速发展已构筑起智能经济的基础设施，在这些技术驱动下，新物种正重塑着智能时代的新未来。近年来，以苹果Siri、微软Cortana、亚马逊Alexa、天猫精灵为代表的智能机器人大量涌现，他们也被称为个人智能助理。2018年华为的全球产业展望中明确指出，未来智能机器人等智能终端将实现从工具向助理的角色转换和升级，到2025年智能助理普及率将达到90%，智能服务机器人将为12%的家庭提供服务[6]。个人助理将构筑起机器互联、人机协同共生的新经济生态。智能化的个人助理基于海量动态的数据充分了解市场供需变化，总结规律，并预测未来，为智能经济的来临奠定了重要基础。个人助理不再仅仅是实验室中的想法和规划，而是渗透到用户日常生活中的智能伙伴，实现了人类脑力的延伸与，为经济决策的智能化和消费者主权时代提供了关键技术手段，颠覆了市场中买卖双方的关系，其出现使得智能经济真正成为一种新的经济发展形态。
互联网发展到今天，购物、社交、娱乐等活动的形式和空间都得到了极大的丰富和拓展。然而，网络的发展也带来了新的问题：从企业角度来看，网络突破了时空限制，形成了像淘宝、亚马逊、京东等平台型企业与在线市场。但从用户的视角来看，用户的线上行为被各大平台所切割，用户的行为数据分散在微信、淘宝、滴滴等应用中形成数字碎片，各平台都只能分析人的局部信息，很难整合个体需求之间的内在联系，以及所有用户需求之间的联系。个人助理的价值就在于，它不仅能汇聚来自于各个平台的海量信息，更能从数据海洋中挖掘出有价值的信息，这些信息能够帮助了解用户的显性和隐性需求。显性需求只是消费者需求冰山上的一角，隐性需求才占据了消费者需求的绝大部分，围绕着消费者服务的个人助理，能够胜任匹配这些隐性的需求，更有助于提升产品和服务的多样性，更能满足智能经济所追求的多样化、个性化的发展目标。
个人助理是被赋予了特定社会内涵与意义的一种人工物(Artifacts)，[注]社会因素的建构作用对个人助理的发展产生重要影响。不能简单将其视为一种技术工具，它的发展是嵌入在智能经济的社会情境中的。随着与用户的“日夜陪伴”，个人助理正成长为智能时代的超级物种，如何认知和对待这类智能化的人工物值得新时代的人类深思。作为人工物的个人助理，既是人类进化的产物，同时又作用于人类的社会生产与生活。因此，我们既要关注人类在技术层面对自然世界的加工和改造，更不能忽视人工物指向的人类目标和遵循的人类意志。智能经济是科技与经济、技术与产业深度融合的产物，产业化是人工物进入社会经济系统的主要途径，产业实践活动成为理解个人助理及其与社会经济系统相互作用关系的重要视角。
三、产业视域中的个人助理
个人助理通过对客观世界中的各种声音、图像、语言等要素进行数字化处理，并模拟人类思维进行推理判断从而完成相应的任务，对人类的生活工作产生影响。如果说之前的技术革命更多解放了人类的体力，智能革命则释放了人的脑力，是人类全面解放的必然要求。作为人工物的个人助理，其价值无法独立存在，需要在产业化的进程中生成与建构。产业实践塑造着个人助理的价值和特征。只有那些吸收、融合了社会经济发展需求的个人助理，才能获得成长需要的养料和动力。
(一)对社会需求的满足
个人助理的研发和生产是一个不断满足社会需求的过程，其自身功能经历了从简单到复杂、智能化程度越来越高的转变。早期的助理属于被动式的计算程序，主要帮助用户完成简单的任务，比如闹铃提醒、定时发送信息等，需要用户主动设置规则才能完成任务，智能化水平较低。早期的助理使用比较麻烦，人机交互生硬主要依靠键盘，反应速度慢，使用的人群和场景非常有限。随着用户对计算能力和高服务品质的需要，个人助理的功能经历了快速的调整和变化。随着4G网络以及智能手机的发展，数据的获取、分析、计算变得越来越便捷，用户与个人助理之间的互动方式也从文字转向了语音，语音助手成为个人助理的新代名词。个人助理能够将人的语言转换为机器语言并按指令完成任务。虽然初期识别准确率不高，很多复杂任务无法完成，但从文字到语音交互方式的变革具有重要意义。随着5G网络和数字时代的来临，智能助理将加速显现出替记本、电脑、智能手机等其他计算设备的趋势和优势，成为智能时代用户最亲密的伙伴。
(二)生产的专业化分工
个人助理的研发与生产在逐渐实现产业化的过程中，不断深化着专业化分工。微软、亚马逊、谷歌、阿里巴巴等先驱企业的贡献，吸引着越来越多的生产商、服务商、用户等主体的参与和协作。个人助理从最开始功能简单的信息处理设备发展到如今成为智能产业体系的重要组成部分，是人类集体参与和协作的结果。个人助理是一个知识密集度高、技术高度集成、经济附加值高的产业活动，涉及诸多不同门类的技术和不同学科的知识。在外观设计上，需要材料学和设计学作为知识储备；在芯片设计上，需要软件和电子工程等技术作为知识储备；在数据传输中，需要电子信息通讯技术作为支撑；在数据分析中，需要大数据挖掘技术和方法；等等。个人助理产业活动集中体现了不同专业、不同学科之间的融合、分工与合作。
(三)产业配置过程的社会化
2018年政府工作报告指出，要发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，加强新一代人工智能研发应用，发展智能产业，拓展智能生活。有研究指出，在战略性新兴产业的培育与发展中，相对于政府的帮扶政策，市场竞争更为重要[10]。在个人助理从发明到实现产业化的过程中，以市场交换为基础的产业配置方式发挥了重要作用。个人助理，作为人工智能系统发展最为迅速的领域，目前已吸引苹果、谷歌、微软、亚马逊、三星等公司纷纷加入竞赛，研发推出了Siri、GoogleAssistant、Alexa、Cortana等具有代表性的产品。国内的互联网巨头，也通过招募人才、组建实验室等方式，加快关键技术研发，紧锣密鼓地百度度秘、阿里小蜜、腾讯叮当等，从个人助理角度切入构筑人工智能市场的竞争格局。除了企业参与，政府的作用也不可忽视。20世纪互联网等颠覆性技术从实验室走向市场的背后都离不开公共资源的投入，政府为个人助理的成长创造了良好的政策环境。
四、开启智能经济新未来
个人助理的崛起得益于社会经济发展的三个趋势。首先在科学方面，挖掘与分析数据的方法越来越先进。特别是人工智能、深度学习的发展，赋予助理两个方面的功能：向内注意用户的需求，并根据优先级别、场景等，主动寻觅满足这些需求；向外扮演“守门人”，帮助用户屏蔽外部无用或有害信息。其次在技术方面，智能设备的广泛使用与发展让数据获取变得更加容易。用户不需要主动地输入文字或语音来“指导”助理的行为，个人助理会通过观察用户行为不断优化学习能力进而了解用户。Fitbit手环、Logbar戒指等智能技术的发展，进一步强化了数据采集能力。个人助理可以从心跳、手势、语音、肌肤等各方面对数据进行收集，发掘更多更完备的高价值信息并同用户一起管理需求。最后是经济方面。依赖于科学研究与技术方面的最新进展，以消费者为中心的经济体系真正到来。不对称性基本原理[注]认为，经济增长最有效的方法是帮助消费者给予商家施加更强的选择压力。个人助理将会在冗长的隐性需求和社会联系列表中，根据用户需求的优先级寻找最合适的产品或服务。而如果这样的列表是在商家手中，他们往往倾向于选择那些最有利可图的选项。未来，个人助理的重心将放在消费者，它会给消费者带来良好的体验。与此同时，商家也不会受到伤害，因为整体经济的增长会惠及所有人[11]。
智能经济的良性运转依赖于数据和信息，信息成为最重要的生产要素，第一次以一种无形产品的形式在经济社会发展中扮演重要角色。每个人既是信息的消费者，也是信息的创造者。面对大量信息的产生，信息过载成为亟待解决的问题。消费者最关心的问题是：如何快速高效地从纷繁复杂的海量信息中找到有用的信息来满足需求。这个需求既包含了用户可以主动描述出的显性需求，也包含了用户自己都不清楚的隐性需求。全面深入挖掘用户多样的、个性化的隐性需求，帮助用户提升其“信息能力”，是智能经济必须要解决的核心问题，也成为个人助理发展面临的最大机遇与挑战。
(一)对消费者信息能力的影响
如果说从工业革命的汽车飞机到通用型的机器人，我们的机体能力得到极大扩展，未来我们会看到，个人助理会使我们的信息能力大大扩展，赋能消费者。
主流经济学教科书中的供需关系模型包含两个参数，即商品的价格和数量，两者之间呈负相关。这一模型暗含了一个重要假设：消费者和商家一样对这些商品的质量完全知情，但现实情况并非如此。对于二手车、教育培训、保险理财、旅游等比较复杂的产品，由于信息不足，消费者很难了解它们的真实质量和适用性。他们在进行购买决策的时候只能根据已经获取的信息做出判断。一个经典的例子就是美国加州伯克利分校的经济学家乔治·阿克洛夫的柠檬市场理论[12]。他用一个二手车的例子阐释了信息不足是如何导致市场失灵的。
市场中的信息不足往往以一种不对称的方式存在：消费者比商家更清楚他们自身的需求，而商家比消费者更了解他们销售的商品。不同消费者对于同一个商品的了解和认识是不一样的，有内行和外行的区分，我们称这种差异为信息能力(informationcapability)的差异。如果进一步推广阿克洛夫的柠檬市场理论，将消费者的信息能力差异考虑进去，就可以解释为什么现实中二手车市场并没有出现失灵。只有在最坏的情况下，也就是所有消费者的信息能力都为零的时候，才会导致市场失灵。当消费者信息能力无穷大的时候，他们对商品完全知情。然而，现实情况往往处于这两个极端情况中间的灰色地带——消费者只能在一定程度上认识一个产品。对于越复杂的商品，消费者信息能力的差异就越明显。
考虑信息能力之后，新供需模型将包含四个参数，价格(price，用p表示)、数量(quantity，用q表示)、质量(quality，用Q表示)和信息能力(informationcapability，用c表示)。信息能力刻画了人与产品的特定关系。不同的人对同一个产品的信息能力不同，同一个人对不同产品的信息能力也不同：一个人在某些方面可能是专家，但在另一些方面可能完全是外行。一个人对于某一产品的信息能力取决于两个方面：自身属性与外部因素。其中，自身属性包括技能(天赋、经验等)和努力程度(花费的时间和精力)。一个人的信息能力可以通过自身的努力，或者一些外部因素得到提升。比如，你去二手市场买车的时候，会叫上身边特别懂车的朋友，这个其实就是在帮助你提升信息能力。显然，个人智能助理相比人具有更强的存储、记忆、分析能力，是帮助消费者提升信息能力的一个有力工具，个人智能助理将缩小消费者信息能力的差异，即使是针对复杂度高的商品。
(二)对供需关系的影响
个人助理对消费者信息能力产生影响，进而会对市场的供需关系产生影响。对于给定信息能力的消费者，他购买产品的概率依赖于产品的质量。信息能力越强，购买概率对质量变化越敏感。我们在研究中给出了不同信息能力情况下消费者需求(以购买概率形式体现)随商品质量的变化情况[13](如图1所示)。在这里，假设价格是给定的，消费者的需求width=199，height=33，dpi=110当然也可以采取其他形式，如分段函数形式[14]。从图1可以看出，购买概率随着质量连续变化，对于给定的信息能力，质量越高购买概率越大。当信息能力很小的时候，质量上升对于购买概率的影响很有限，如图1中c=0.1的情况。当信息能力较大的时候，质量提升对购买概率的影响明显，如图1中c=1的情况。当信息能力非常大的时候，消费者只接受高质量的产品，低质量的产品即使质量提升，对于购买概率的影响也不大，但是高质量产品提升质量，对购买概率的影响就比较大了。由此可见，个人智能助理将帮助消费者更清晰地洞察产品质量的变化，以更高的概率购买高质量的产品。
个人助理对信息能力的影响不仅影响需求方，也会影响供给方。在信息不对称的情况下，商家并不知道消费者的需求，只能通过现有的信息对买方需求做一个预期，并根据这个预期最大化自己的利益确定价格和质量，而这个价格和质量又会进一步影响买方需求，进而再影响商家的决策，因此供需是相互影响且不断变化的。商家所谓的“供给曲线”实际上是对买家需求预期的一系列反应策略集合。
总而言之，个人助理对信息能力的提升作用将加速市场从合作区向竞争区转变。提高消费者的信息能力将产生两个相反的效果：一方面，信息能力的提升推动了销量增长；另一方面，有效竞争使得利润率下降，两方面的影响共同决定了商家的利润曲线。
下面考察市场的总收益，即商家的收益和消费者收益之和。在市场的演化发展过程中，既包括现有资源的分配过程，也包括新资源的创造过程。如何分配和认知现有资源将影响未来资源的产生。
(三)对经济增长的影响
随着消费者信息能力不断提升，特别是在个人助理的推动下，利润下降迫使商家必须另寻出路，挖掘新商机，于是“新饼”就诞生了。“新饼”诞生的同时也产生了新的信息不足，然后“新饼”也会变成“魔饼”进行新一轮的分配过程。这样的过程会周而复始地进行。经济就是沿着这样的路径螺旋式上升，如文后图5所示。在这个过程中，消费者的多样化需求是经济增长的源动力。参与分配的“魔饼”是消费者的显性需求，也就是冰山上的部分。“新饼”是隐性需求，是一些没有被认识到的商机。相比显性需求，隐性需求数量更大，但发生频率更低，因此很难预测和利用。隐性需求将成为未来智能经济最大的蓝海，个人助理将发挥不可替代的作用。
如何挖掘消费者的隐性需求，需要信息中介的参与。信息中介一般可以分为两类，一类属于由商家买单的诱惑型中介。这类中介往往以一个较为实用的服务开始来吸引消费者。到后期，他们则会将用户的隐性需求提供给有付费意愿的商家从而实现获利。诱惑型中介会使用“推”的方式把顾客的隐性需求转化为可以盈利的“魔饼”，比如在电视广告、网络广告中推荐各种产品，都属于“推”模式。事实上，广告的目的就是选择性地把消费者的隐性需求传化为显性需求，以符合其盈利目标。例如，谷歌Gmail和百度搜索功能都是免费的，广告才是真正的主要收入来源。微信的广告推送功能里面那个“不感兴趣”的按钮实际上也是在进一步洞察消费者。
未来，相比诱惑型中介，个人助理将站在消费者一边，能够更精准地记录全部数据和信息，并深入挖掘消费者的隐性需求。个人助理原则上拥有全部访问权限，能够获得、抓取并储存消费者发出的所有个人信息碎片，因此它能够获取到的消费者的隐性需求，要比诱惑型中介窥探到的信息多得多。与诱惑型中介不同的是，个人助理不会利用消费者的弱点来获取利益。个人助理保持海量数据处于亢奋状态——一旦环境条件匹配，相关的数据就可以立刻被激活，这种模式被称为“拉”模式。相比两种模式，“拉”模式下，消费者的主动性更强，幸福感也更强。
可以看出，经济增长越快，就需要更多的“新饼”变为“魔饼”，对比两种模式，显然“拉”模式力量更大，能够更好地促进多样性。一方面，对于显性需求，个人助理将帮助消费者提升信息能力，加速产品的成熟过程，从而施加更多选择压力给商家，迫使商家创新；另一方面，相比诱惑型中介，个人助理可以全面记录消费者信息，深入挖掘消费者隐性需求，让低频的长尾需求时刻处于待激发状态，一旦遇到合适的情景，就会被激发，用来满足当下的需求。个人助理所提供的信息匹配能力，在产品多样化进程中也扮演了非常重要的角色。总之，不管在个体层面，还是在群体层面，个人助理都会提高多样性。
因此，经济增长最有效的方式就是帮助提升消费者信息能力，让他们快速消化产品，再产生新的需求，让“新饼”出来的更多更快。个人助手无疑在这个过程中起到重要的促进作用，它会帮助消费者捕捉与梳理他们的隐性需求，在掌握了消费者庞大的隐性需求之后，它会主动向外寻觅，这就可以赋能于消费者，提高寻觅商品和其他需求的主动性。未来，个人助理的成熟和发展将加速消费者主权时代的到来，而以消费者为中心的经济运行正是智能经济的重要特征。
五、结论与展望
从经济学角度看，人工智能具有十分鲜明的性质，可以被应用到各个领域，其对经济活动的影响是广泛和深远的[15]。在以人工智能、大数据为代表的新一轮技术革命浪潮中，建立在智能科技基础上的智能经济将成为未来全球经济发展的新焦点。人与物在数据构筑的智能环境中相互作用相互影响，以个人助理为代表的智能机器逐渐渗透到人类生活的各个领域。个人助理帮助人类提升认识和改造世界的能力，与人类一同塑造着一个全新的智能经济体。
未来，人工智能的发展，将建立起智能技术驱动的新经济生态，以个人助理为代表的智能机器将无处不在，成为这一生态中的重要角色，改变着我们从信息获取、需求满足到决策制定的方式，成为智能经济中的新物种。
当前，个人助理的发展还处在早期。2017年，全球顶尖信息咨询公司高德纳(Gartner)的分析显示，Siri等智能助理的应用使用率仅为35%[16]，数字并不乐观。有效的商业模式尚未建立，消费级市场有待成熟，建立起良性循环发展的产业生态还需时日。尽管还有诸多瓶颈需要突破，然而人机共生的新经济生态已然来临，催生着经济增长的新动能。
参考文献：
[1]王飞跃：《人工智能：第三轴心时代的来临》，《文化纵横》2017年第6期。
[2]韩筱璞、苟尤钊、吕琳媛：《联合经济：信息时代经济发展的全新范式》，《财经问题研究》2018年第10期。
[3]穆良平、姬振天：《中国抢占智能经济发展先机的战略要素及重点领域》，《理论探讨》2017年第4期。
人工智能培训个人总结范文第3篇
本期的智能内参来自中国大数据产业生态联盟的中国大数据产业发展白皮书，对基础支撑、数据服务、融合应用等三层生态进行了精准的层次化分析，并从投融资角度出发，总结并归纳出十大爆发点，推举出最具投资价值的十大领域的大数据企业100家。
一：产业生态概览
大数据相关政策陆续出台，细分领域应用成关键
2016年以来，针对大数据产业发展的政策紧密出台，涉及产业转型、政府治理、科技攻关、产业扶持和安全保障等多个方面，产业发展环境持续优化。
从这些意见和方案可以看出，大数据政策规划正逐渐向各大行业和细分应用领域延伸，大数据产业大踏步进入应用时代。
中国大数据产业持续增长，国内业务占主导
随着中国经济进入新常态，智慧城市、数字经济、新旧动能转换、转型升级等概念持续引领大数据产业的发展，加速技术革新和应用拓展。
2017年中国大数据产业规模达3820.4亿元，预计2020年产业规模将突破8000亿元。
各地政府顺应数字经济发展趋势，加快设立大数据产业园
联盟年度的企业调研显示，受访企业的营收额多集中于1000-2000万元和1-2亿元这两个量级。
进一步分析发现，1000-2000万元这一区间的企业多为成立3-5年的小型企业，这些企业的产品和服务很多尚处于持续开发迭代中，其在细分领域的目标非常专注；1-2亿元这一区间的企业则大多成立了10年以上，他们的产品体系已经相对成熟，在细分领域也塑造了一定的品牌和影响力。
基于这一双峰的分布形态，可以将大数据企业的成长划分为三个阶段，其中营收额1000万-2000万元以下的大数据企业应该更关注生存和产品的迭代，2000万-1亿元这一区间的企业则更应该关注通过高度专注的产品来打造品牌，2亿元营收以上的企业则应更多关注大规模的市场开拓。
此外，问卷调研显示，大数据企业非常注重研发，研发人员比例的均值不低于60%。此外，这些企业的市场多在国内，且集中于华北、华东和华南三大地区。
数据源、基础设施、软硬件产品和应用的热点布局
基于问卷统计结果，与大数据相关的数据源、基础设施、软硬件产品和应用的热点布局情况如上图所示。其中红色表示热度高，绿色表示热度低。
数据源和基础设施
企业的数据源多来自企业本身、互联网和政府，数据流通的热点集中在标准化和开放共享，基础设施的热点则在于云计算和数据中心建设。
软硬件产品
硬件产品的热点集中在超融合一体机、存储和网络设备，基础软件的热点集中于前端的采集、清洗和大数据平台，应用软件则集中于数据可视化及与其相关的商业智能。
应用
企业端最主要的应用在于风险控制，行业端的应用则以服务业为主，热点相对集中于互联网、政务、金融和交通等领域。
中国大数据人才培养成为焦点
目前，中国大数据领域人才学历层次主要以本科为主，本科及以上学历从业人员占比合计89%，整个行业呈高学历化。
从人才的主要学科来源看，计算机类、统计类和数学学科占比最大，显示出大数据人才培养中对计算机相关知识、统计学和数学基础的综合性要求。这种相对综合的要求，导致大数据人才培养的难度较大，对学生的学习能力和课程设置的要求也较高。
中国大数据人才储备排前三位的城市依次为北京、上海和深圳。这些城市丰富的大数据人才储备与其高等教育水平密切相关。
从2016年开始，国家为应对大数据人才市场缺口，创设了“数据科学与大数据”本科专业。截止2018年，审批通过设置该专业的学校数量从2016年的3所增长到248所，扩张了近83倍。“数据科学与大数据技术”专业课程体系完整，涉及数学、统计和计算机等多个方面，满足了市场对复合型人才的需求。
大数据产业链
数据服务、基础支撑和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。
基础支撑层是整个大数据产业的引擎与核心，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台、以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。
从数据流动的角度来看，除去硬件设施和资源管理平台，大数据架构可以理解为：前端的数据采集、中端的流处理、批处理、即时查询和数据挖掘等服务，以及末端的数据可视化服务。
在基础支撑层之上，融合应用层包含了与政务、工业、农业、金融、交通和电信等行业紧密相关的应用软件和整体解决方案。
数据服务层，则是围绕各类应用和市场需求，提供辅的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集加工分析、数据安全等。
大数据产业生态地图
二：十大爆发点
1、工业企业上云引爆工业APP市场
2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。
未来，随着国家上云政策的细化和分解（如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等），以及各地政府对工业企业上云策略（如企业上云评估、诊断和实施路径等）的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域
相比于云计算技术架构，应用前端智能技术（将经过数据分析验证的算法和模型固化到前端高性能传感器和数据采集设备），可以有效地削减数据传输过程中的网络带宽消耗，降低前端设备自身功耗，提升数据分析效率和系统整体的智能化水平。
现阶段的前端智能面临三大挑战：模型参数多、实时性要求高、运算能力弱。要解决这些问题，需要在软件和硬件方面同时下功夫，对企业的综合能力要求很高。
未来，随着中国新一轮的智慧城市和工业互联网建设的持续推进，市场对智能终端和传感器的需求将会拉动前端智能市场的进一步增长，其中城市安防、交通和设备设施监测维护将成为增长重点。
3、智能投顾开辟金融市场新蓝海
新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品（如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等），但整体而言仍然处在非常早期的阶段。
国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。
4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器
营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。
在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。
线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。
5、“数据铁笼”开启政务监管新市场
“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行政权力的运行开展全面而高效的监督。
数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。
典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。
6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场
人工智能+健康医疗大数据
健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。
通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。
物联网+健康医疗大数据
物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象（如医生、护士、病人、设备、物资和药物等）的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。
在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设；成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。
区块链+健康医疗大数据
区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。
首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。
7、大数据思维开启态势感知市场
当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。
大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。
8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道
当前，各地政府在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。
考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里，政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性（易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性），数据交易的建设和运营面临一些现实困境。
未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。
9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图
数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。
共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了政府监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。
目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。
2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。
一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显；
另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息，加速了跨界的数据集聚。
10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口
大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。赛迪顾问预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。
在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。
而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。
三：价值投资百强榜
依据自行设定的评判指标体系，从企业估值/市值、营收状况、创新投入、专利数量、产品竞争力、企业发展潜力、领导层能力等多个维度进行定量与定性结合的评比。赛迪智库评选出中国最具投资价值的前100家企业。
大数据企业投资价值百强榜单
分析显示，一部分大数据企业源自软件与信息服务业、互联网业和传统产业，通常企业规模较大。这些企业本身集聚了海量的数据资源，其所涉及的市场面广，具备较强的竞争优势。实际运营中，这些企业积极打造资源集聚的平台生态，多采用横向扩展的策略，通过投资、并购等手段加速在大数据领域的发展。
另外，很大一部分大数据企业属于成立不足10年的中小企业，它们专注于大数据某一细分领域，深耕产品和服务，实施纵深发展策略，通过数据累积和技术迭代，逐渐塑造了细分领域内的品牌和竞争优势。这些企业通常通过资本化手段做强，且多与互联网巨头签署战略合作，通过平台战略获取市场份额。
大数据融资热度持续，但投资趋于理性
在中国大数据投融资市场中，2017年的总投资额要少于2016年，但是投资事件发生的数量高于2016年，即投资强度降低，投资热情持续增长，投资市场依旧火爆，但投资者更加理性。
2017年国内大数据投资市场中行业应用层的投资事件高达257笔，占总投融资事件79.32%，投资额高达387.72亿元，占总投资额的73.30%。
从投资市场整体来看，随着大数据在行业应用价值体现不断增加，大数据行业应用企业获得的投融资更多，中国大数据投资主要集中在应用层，而基于数据采集、清晰、预处理、存储、数据安全解决方案等基础服务层的投资占比较小。
大数据投融资市场在应用层的主要投资领域为技术应用和行业应用。
在2017年中国大数据投融资市场，在行业投资领域发生的投资事件数为175件，总投资额为288.81亿元；
在技术投资领域发生的投资事件数为82件，投资总额为98.91亿元。预计未来的大数据投融资市场，仍将以应用为主要投资方向，而行业应用投资仍然占据主力地位，且单笔投资强度仍高于技术应用投资。
在2017年技术应用领域投资市场中，精准营销领域发生的投资事件占比最大，其次为人工智能、物联网等；从总投资额角度来看，人工智能的投资占比最大，其次为精准营销、数据运营与智能分析。
在2017年行业应用领域的投资市场中，物流行业发生的投资事件占比最大，其次为汽车行业、金融行业；从总投资额角度来看，金融行业的投资占比最大，其次为医疗行业、汽车行业。
北京和上海是大数据融资最活跃的两大城市
从2017年中国发生融资的公司注册地进行分析，北京无论是在融资事件数，还是融资总额都占据首位，且均达到50%左右；其中北上广深四个城市发生的融资事件数占比达到74.82%，融资额占比更是高达85.38%；除此外，长三角经济区，如苏州、南京、无锡等城市，大数据融资发生较多。
人工智能培训个人总结范文第4篇
维修管理基本模式
当前机电设备的维修管理已经发展成为了一门学科。它的发展主要经历了四个阶段。自人类进入工业社会后就有了维修的问题。最开始因为设备简单，维修与维护的费用低，手段一般是发生故障后再维修的管理模式，即出现了故障再修。但是后维修的后果导致维修期间的时间浪费，影响了生产。工业革命之后，生产技术和工艺的不断更新，流水作业生产的广泛应用，生产严重赖于设备的正常运行，故障后维修管理所造成损失逐步凸现出来。预防故障发生的管理模式就被提出了。
科技进一步发展，精细化的生产引进了以可靠性为中心的维修管理模式。以可靠性为中心的维修管理模式是预防维修管理模式的进一步完善和发展，是确定设备在其运行条件下维修需求的方法。它更加地注重故障的原因、影响、预防三方面的研究，通过运用现代维修计划软件来监测设备运行状况，然后制定出详细的维修计划和方案，设置维修与维护的备忘录。该模式颠覆了设备损坏后再被动维修的模式，这方法采用计算机辅助可靠性维修技术，提高了设备运行可靠性，确保了设备在要求的寿命周期内安全、高效地运行，这样可以基本消除故障维修耽误的时间，提高了生产效率。
随着新型状态监测和故障诊断以及故障预防技术的发展，现代设备向自动化、智能化程度不断提升，对故障预知的要求不断提高，新型的故障预测与管理系统开始被广泛研究。由于设备运行状态监测、故障诊断技术和先进理论方法（如人工智能、专家系统等）的逐步完善与成熟，新的预知维修管理模式被提出，这将成为未来煤矿等行业现代化设备维修管理的发展方向和研究重点。
煤矿机电设备管理与实践
当前我国煤矿机电设备还停留在预防与现场维修相结合，还没有实现免维修，零事故，但我们的煤矿机电设备维修者们在大量的实践工作中，结合实际总结出了很多切实可行的经验，值得我们探讨和学习。这些工作方法和现场维修经验是广大煤矿机电设备维修者集体智慧的结晶。本文结合多年的工作，浅谈一些机电设备管理与实践的个人理解。
(1)日常维护和修理在煤矿生产实践中起着举足轻重的作用。它是煤矿安全、高效生产的基础，是煤矿生产的重中之重。作为一个煤矿企业，必须把机电维修管理与现场操作作为安全生产的头等大事，确定机电维修的总体目标，建立、健全机电维修责任制，修改、校定、细化机电维修标准，做到机电维修工作有标准可依，有标准必依，实现机电维修工作的科学化、标准化、精准化。
(2)管理制度的完善。通过建立完整的维修制度，从上到下，从左到右，从横向到纵向，覆盖了煤矿机电设备维修的方方面面，有利的从制度上保障了煤矿机电设备维修工作，为煤矿实现安全生产，机电设备本质安全，打造机电设备零事故现场，为实现煤矿本质安全奠定了基础。
(3)提高维修人员的技术水平。通过实践经验总结，及结合我国煤矿现有的实际情况，我认为要提高煤矿机电设备维修从业人员的素质应从这几个方面入手。我们要制定详细的、科学的员工培训计划和完善员工岗位考核制度，督促鼓励员工进行自我能力提高，给员工提供自我升造的机会，使从业人员的素质快速提高。
结论
人工智能培训个人总结范文第5篇
关键词：情绪智力；情绪智力理论；学院派；实务派；研究方法
一、情绪智力概念的界定及探讨
情绪智力( Emotional Intelligence)这个词是德国人Barbara Leuner(1966)首先提出的[1]。1986年柏尼(W. P. Payne) 在博士论文《情绪研究》中明确探讨了发展情绪智力的问题[2]。而将情绪智力作为理论概念正式提出的却是美国耶鲁大学的萨洛维(P.Salovey)和新罕布尔大学的梅耶(J.Mayer)，1989--1990年，他们连续发表两篇学术论文，正式提出了情绪智力的概念和理论，将情绪智力定义为：“监察自身和他人的感情和情绪的能力， 区分情绪之间差别的能力，以及运用这种信息以指导个人思维和行动的能力”[3]。在他们提出情绪智力的概念之后，围绕情绪智力概念的讨论日渐激烈，其中最出名的是哈佛大学心理学教授Daniel Goleman，他于1995年在《情绪智力:为什么它比智商更重要》一书中将情绪智力定义为:了解自身感受，控制冲动和恼怒，理智处事，面对考验时保持平静和乐观心态的能力。此外，与现在的情绪智力相提并论的情商(emotional quotient ，EQ)概念则是由巴昂于1988 年在其博士论文中首创的[4]。2000 年，他主编了《情绪智力手册》( the Handbook of Emotional Intelligence)，全面介绍了情绪智力的研究情况，认为情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。它是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素， 直接影响人的整个心理健康[5]。
自从情绪智力于1996年传入中国以来，学者们纷纷给情绪智力下定义，如许远理将情绪智力定义为“感知与体验、描述与评价、调节与控制内省情绪、人际情绪、生态情绪的能力”[6]。陈家耀则进一步提出用情志力一词来概括有关情绪智力和非智力因素对智力活动的支持、导向和动力作用等心理活动。情志力的内涵是意向， 其外延， 从成分来说有情绪、意志和个性[7]。徐小燕、张进辅将情绪智力定义为“人们在学习、生活和工作中影响其成功与否的非认知性心理能力，包括情绪觉知能力、情绪评价能力、情绪适应能力、情绪调控能力和情绪表现能力等五种因素，它们又分为若干次级因素成分”[8]。这些概念均从不同的维度对情绪智力做了概括，但现存的问题是学界对情绪智力的概念并没有一个统一的认识。这与对情绪智力在国外的术语“emotional Intelligence”中emotion一词到底该如何理解有很大的关系，同时还与对其外延和内涵的恰当界定联系紧密。因此，如何给情绪智力一个恰倒好处的概念有待进一步的研究。
二、情绪智力理论及结构
（一）情绪智力的学院派理论及结构
以Mayer和Salovey 为主导的学院派，将情绪智力纳入智力的家族并坚持科学量化的道路[9]，学院派对情绪智力的研究采用的是能力模型取向[10]，能力模型是指能力的情绪智力，即反映了直接与标准智力定义相关的、人的实际心理能力[11]。1990年，美国心理学家Salovey和Mayer首次正式使用情绪智力这一概念描述影响成功的情绪特征，他们认为情绪智力是一种加工情绪信息的能力，它包括准确地评价自己和他人的情绪，恰当地表达情绪，以及适应性地调控情绪的能力。并以此为基础，提出了情绪智力结构的三因素能力模型。但此时情绪智力定义以及结构的划分都是在广泛查阅相关文献的基础上总结出来的，没有实证基础。后来，他们分别于1997年、1999年、2000年对情绪智力的定义及结构进行修订，最终将情绪智力界定为一种连接认知与情绪的心理能力，在此基础上确定了其结构的四个维度[12]。这四个维度从最基本的情绪感知和表达能力开始，到情绪管理调控能力为止，是按照每种能力发展的先后顺序进行排列的。具体内容为：
1．情绪的感知、表达能力：指从自己的生理状态、情感体验和思想中辨认和表达情绪的能力；以及从他人、艺术活动、语言中辨认和表达情绪的能力。
2．情绪对思维的促进能力：即促进认知行为，使问题解决、推理、决策和创造性行为更为有效的能力，包括情绪对思维的引导；情绪对信息注意方向的影响；心境的起伏对思维的影响；情绪状态对问题解决的影响等多方面的能力。
3．对情绪的理解、分析能力：指认识情绪体验与语言表达之间关系的能力；理解情绪所传送意义的能力；理解复杂心情的能力；认识情绪转换的可能性及原因的能力等。其中最基本的是使用特定的词语来命名情绪并能有效的辨别它们之间的关系。该能力是“最具有认知意味的”。
4．情绪管理调控能力：根据所获得的信息，判断并成熟地进入或离开某种情绪的能力；觉察与自己和他人有关的情绪的能力，调节与别人的情绪之间的关系等。
（二）情绪智力的实务派理论及结构
以Goleman和Bar-on为代表的实务派将预测成功作为向导，试图在传统智力以外找到能够预测成功的所有重要因素[9]。实务派对情绪智力的研究采用的是混合模型研究取向[10]， 混合模型是指特质的情绪智力，属于人格范围。即给情绪智力列出了一组人格特点菜单，如“同情、动机、坚持性、温情和社会技能”，我们将这理论及结构称为“混合模型”[11]。
1．Goleman的情绪智力理论及结构
1995年，Goleman在畅销书《情绪智力》中将情绪智力定义为了解情绪、管理情绪、自我动机、认知他人情绪、处理关系的能力[13]。他认为情绪智力在帮助个体取得成功上起的作用比智力的作用大，并且情绪智力可以通过经验和训练得到明显的提高。1998年，他在1995年情绪智力定义基础之上提出了一个5因素情绪智力理论结构[14]。这个结构共包括5个因素，25种能力。后来他又结合了Richard Boyatzis等人的研究把这5个因素25种能力精炼成4个因素20种能力，它们分别是自我觉知(包括情绪觉知能力、正确的自我评估、自信)，自我管理(包括自控能力、信用度、责任心、适应能力、成就动机、主动性)，社会觉知(包括移情、对团体情绪的觉知、服务倾向性)和社交技巧(包括帮助他人发展、领导能力、影响力、沟通能力、革新能力、协调能力、凝聚力、协作能力)。
2.Bar-on 的情绪智力理论及结构
Bar-on于1997年提出情绪智力的定义，情绪智力是影响人应付环境需要和压力的一系列情绪的、人格的和人际能力的总和。他认为情绪智力是决定一个人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影响人的整个心理健康[15]。Bar-on提出，情绪智力由个体内部成分、人际成分、适应性成分、压力管理成分、一般心境成分等五大主成分构成，其中，个体内部成分包含情绪自我觉察、自信、自我尊重、自我实现和独立性五种相关能力；人际成分包含共情、社会责任感和人际关系三种相关能力；适应性成分包含现实检验、问题解决和灵活性三种相关能力；压力管理成分包含压力承受和冲动控制两种相关能力；一般心境成分包含幸福感和乐观主义两种相关成分。这样，由五大主成分和15种相关能力组成了情绪智力系统[16]。Bar-on认为这15种能力是情绪智力最稳定、最有效的成分，对个体总的情绪幸福和应对生活的能力起决定作用。
转贴于 三、情绪智力的研究方法与测量
（一）情绪智力的研究方法
在情绪智力研究开展的早期，曾出现过只强调经验范式而缺乏实证研究的现象。随着情绪智力研究地逐步深入，其研究方法已呈现出多样化趋势并取得了相当的成果。如罗森塔尔设计的了用来衡量辨别他人情绪特征能力的非言语敏感测验(简称PONS)；Walter Mischel设计出果汁软糖实验来分析控制冲动、延缓满足、抵制诱惑的水平对将来成功的影响；Seligman塞利格曼根据这种观点设计了乐观态度测验，进而将这项测验应用于人才的选拔。在人工智能的研究中，“情绪智力”倍受关注。其始创人Picard教授认为，要使计算机真正智能化，适合人的需要并能自然地与人互动，就必须使它们具备识别和表达情绪的能力，即人工智能要具备被称作“情绪智力”的东西[17]。虽然情绪智力的人工智能研究刚起步，但已显示出令人兴奋的前景。情绪智力研究方法的多样性、前沿性另人欣慰，但仍存在一些不足，最主要的就是重定性研究而轻定量分析。
（二）情绪智力的测量
1．Schutle的EIS量表
情绪智力量表(EIS)是Schutle等人根据Salovey和Mayer(1990)的情绪智力模型开发的一份自陈问卷。它共有33项，可用于评估人们对自己以及他人情绪的感知、理解、表达、控制和管理利用的能力。此量表的高分者通常更为积极、更能克制冲动、更清楚地表达自己的感受、更好地恢复、较少的情感障碍和抑郁、更富有同情心、更能自我监控。
2．多因素情绪智力量表（MEIS）
该量表是Mayer等人于1998 年编制的， 1999 年他们又发表该量表的修订版[12]。该量表是能力测验而非自陈测验。该量表以行为表现为基础，测量被试觉察情绪、鉴别情绪、理解情绪和控制情绪。它包括的四个维度十二项任务分别是：感知情绪(4项任务)、同化情绪(2项任务)、理解情绪(4项任务)和控制自我情绪(2项任务)。该量表有整体评分和专家评分两种评分方法。此量表的结构效度、聚合效度和区分效度都很高， 尚无预测效度的报告。修订版与旧版的不同之处在于，旧版把多数人一致性作为正确答案的指标，修订版则把专家打分作为评判的标准。为了再次改进修订后的MEIS，Mayer、Salovey及Caruso等人又编制出了MSCEIT V1.0 和MSCEIT V2.0。MSCEIT是一个基础能力量表，共有141 个自陈项目，适用于17 岁以上的人群。该量表旨在测量人们执行任务、解决情绪问题的质量和程度，而不是依赖个人对自己情绪技能的主观评估来计分。
3．情绪智力调查表（ECI）
该量表是Goleman等人根据Goleman1998年提出的精练后的情绪智力模型编制的，它可以测量该模型提到的4个因素20种能力。该量表有很高的内容效度，但到目前为止还没有有关此量表的预测效度的研究。ECI包含了Goleman情绪智力模型的所有内容，是一种比较完整的情绪智力评价工具。该量表的使用要求也较严格，使用者须经过专门的培训，合格后方能对施测结果给予正确解释与指导。ECI可以全方位评估个人和团体的情绪能力。
4．情商问卷（EQI）
EQI也叫《Bar-on情商量表》，它是Bar-on于1997年编制并出版的量表。该量表是国际上著名的心理量表之一。它包括5个主成分量表(其中包含15个分量表)和2个效度量表，共133个题目。其中主成分量表有：内省量表、人际量表、适应性量表、压力处理量表、总体情绪量表。效度量表则分别是乐观印象和悲观印象。EQI具有较高的内部一致性信度、重测信度、聚合效度和区分效度[18]。该量表出版后，得到广泛认可和应用，目前已被应用于心理咨询与治疗、人力资源、人格、学习能力等多种领域，被共认为是第一个标准化的情绪智力量表[19][20][21]。
5．工作能力量表-Ei版（WPQei）
WPQei用来测量个人的能力和素质，它以情绪智力的概念模型为基础，包括七个成分:创新，自我意识，直觉，情绪，动机，移情，社会技能。共有84个题项。员工在工作中可以把量表中的信息与自己的实际工作情况结合起来，有目的的提高自己的情绪管理能力。
除了上述量表之外，我国已有学者将Darwin B. Nelson 和Gary R. Low 两位博士于1998 年编制的情绪技能问卷翻译和修订成中文版并投入试运行[22]。
三、小结
随着情绪智力受关注的程度不断提高，情绪智力的研究无论在理论上还是应用上将进一步深入，Bar-on宣称:“EQ时代已经开始了”[9]。情绪智力的研究已经取得了很大的进展，但毕竟对情绪智力正式研究的时间还不长，还有许多问题有待解决。如文章开头所提到的学界如何才能给情绪智力一个统一的概念？到底是学院派的能力模型理论更有说服力，还是实务派的混合模型理论更好，抑或二者相结合的为最佳，再或还有其他的理论模型有待发现？如何培养和提高情绪智力？要回答这些问题，就需要进一步对情绪智力的定义、理论、结构、研究方法、测量方法、应用进行探究。同时对情绪智力研究可能会呈现的趋势进行展望和预测：情绪智力研究方法和测量方法将在多样化的基础之上不断发展，情绪智力量表的社会实用性研究将成为学界的研究热点，学者专家们将研究形成中国自己本土化的情绪智力理论及量表。
参考文献：
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