人工智能管理范文

人工智能管理范文第1篇

关键词：人工智能；人力资源管理；变革

一、人工智能与企业人力资源管理

人工智能简称AI，主要是用于模拟、延伸人脑的思维方式的计算机科学技术，包括人类行为模式的识别、数据储存、运用、机器学习、算法等。人工智能的研究最早诞生于1956年美国达特茅斯小镇的一次研讨会，在这次会议上，摩尔、麦卡锡、塞弗里奇、所罗门诺夫等学者共同研讨，为人工智能的发展奠定了基础。此后人工智能得到不断发展，尤其是进入21世纪以来人工智能取得了令人叹为观止的发展，开始在人类的生产活动中发挥着越来越重要的作用，比如，无人超市、智能翻译、人脸识别、智能医疗、智能驾驶、云计算、物联网等。我国人工智能的发展也非常迅速，我国的人工智能发展水平目前处于世界的第一梯队。目前，人工智能在许多企业得到了很大的发展，如科大讯飞的语音识别、百度的自动驾驶等，在世界上都是处于领先地位。我国还制定了人工智能发展的中长期规划，按照规划，我国人工智能到2030年，总体水平达到世界领先水平，成为世界人工智能的创新中心。

企业人力资源管理是企业管理的重要组成部分，最终目标是实现企业的总体目标，一般认为包括人力资源规划、人员招聘、绩效管理、培训与开发、薪酬管理、员工关系管理等六大模块。目前，企业的人力资源管理尚存在许多不足之处，如企业不太重视，认为人力资源管理可有可无；企业人力资源管理人员的素质普遍不高，不够专业，人力资源管理过程中效率不高，绩效考核过程不够公平、薪酬制度不能反映市场工资水平、人工成本的控制还存在不足等，而人工智能的发展，为企业人力资源管理带来了新的挑战，也带来了新的机遇。

二、人工智能对企业人力资源管理的挑战

人工智能对部分人力资源管理的工作存在一定的替代作用，这会减少企业对人力资源管理人员的需求。人工智能在数据信息处理、分析预测等方面具有巨大的优势，因此，未来人工智能的发展与使用中，会替代许多人力资源管理的活动，导致人工智能取代部分人力资源管理人员，使得企业对人力资源管理人员的需求减少，对人力资源管理人员的求职、就业提出了严峻的挑战。

人工智能虽然能代替部分人力资源管理活动，但也必然会对企业的人力资源管理带来一系列不利的影响，概括起来，主要有这些方面的不利影响:

( 一)不利于企业人际关系的维持与发展

人工智能虽然具有许多优点，在人力资源管理中的很多方面能代替人的劳动，但是人工智能的广泛使用将会使员工更多的依赖人工智能，而越来越缺乏必要的人际沟通，这将不利于企业人际关系的构建，这对企业员工队伍建设、和谐劳动关系的形成提出新的挑战。

( 二)不利于良好的企业文化的形成与维持

企业文化需要企业的全体员工共同参与建设、维持。而人工智能的使用，使得员工之间的交流日益简单，员工更多的通过机器来交流，缺乏必要的面对面交流与沟通，也使得企业原有的规章制度不再完全有效，这些都对企业文化的建设不利。

三、人工智能为企业人力资源管理带来的机遇

人工智能虽然对企业人力资源管理带来了一些挑战，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在决策、人际关系、团队建设等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力资源管理中的运用并不能完全取代人力资源管理人员的工作，会促进人力资源管理人员素质的提高，同时会大大提高企业人力资源管理的效率和有效性。

( 一)人力资源规划方面

人工智能在相关的数据分析、处理、预测方面大大优于人类，因此，人工智能将提高人力资源规划的准确性。在人力资源规划中，合理发挥人工智能的优势，将使企业的人力资源规划更科学、更准确。

( 二)员工的招聘与配置

人工智能对人力资源招聘的影响表现在两个方面，一是人工智能的使用，使得企业的一些简单劳动大量的被人工智能所代替，因此，企业的招聘对象将更多是具有专业技术能力的专业人才。另一方面，人工智能在人员甄选中具有无与伦比的优势，比如在简历筛选中，人工智能能在海量的简历中迅速、快捷地筛选出合适的简历，大大减轻了招聘人员的负担，极大地提高了招聘工作的效率。另外，在人员配置过程中，人工智能通过对员工的工作状况、工作能力、工作经历进行跟踪调查、分析，能够分析出该员工最合适处于的岗位。同时，人工智能不会带着主观意见完成人员的筛选工作，能够最大限度地发现员工的潜在能力，找到与其相适应的岗位。

( 三)在企业培训与开发中，人工智能同样有重要的作用

人工智能能够在建立大数据的基础上来分析员工的培训需求，然后根据员工的知识、技能、岗位等进行课程的个性化推荐。在未来的培训中，人工智能也极有可能部分或完全替代培训讲师的工作，人工智能还可以在培训完成之后，直接将员工培训的相关数据传送到企业终端，企业能够最快地得到员工的数据，帮助企业更好地完成培训评估工作。

( 四)绩效管理

由于人工智能没有私人情感，因此其在绩效考核过程中更加公正、客观。并且，由于人工智能效率极高，人工智能代替了大量人的简单工作，让绩效管理工作更容易、准确地完成，大大减少了管理人员的工作量，增加了企业绩效考核的公正性，也有利于发挥企业绩效考核的作用。

( 五)薪酬福利管理

运用人工智能可以对市场的工资水平、员工的薪酬水平等进行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有较大的优势，这些能为企业管理人员进行薪酬管理决策提供支持。另外，人工智能能更加合理、准确地完成工资计算、员工薪酬的发放。

( 六)劳动关系管理

运用人工智能能更好地分析员工离职的原因，分析影响员工离职的主要因素，能有效地对员工离职率进行统计，继而管理人员可以采取针对性的解决办法，降低企业员工的离职率，这样可以降低因员工离职而进行再次招聘的成本及相应的机会成本。

四、结语

随着科学技术的发展，人工智能技术同人力资源管理的融合将是未来人力资源管理的一个重要发展趋势。企业的发展关键是人才，传统的人力资源管理模式效率较低，已经不能完全满足信息化时代的需要。人工智能技术的不断成熟发展必然会对传统的人力资源管理模式带来冲击，也带来了巨大的机遇。人工智能在信息处理、分析等方面具有巨大的优势，在人力资源管理中合理地使用人工智能将极大地提高人力资源管理的效率和准确性，人工智能的使用，将出现机器部分代替管理人员的现象，但这也将促使人力资源管理人员不断学习以提高自身的素质，这反而有利于企业人力资源管理的发展。总之，不久的将来人工智能必然会成为人力资源管理的重要组成部分，这是大的趋势。

参考文献

[1]蒯彦博.人工智能的发展对人力资源管理的影响研究[J].湖北开放职业学院学报，2019，32(6):77－79.

人工智能管理范文第2篇

全新分工，K结行政管理

管理者一半以上的工作时间都花在了协调和管控上，而这部分工作未来很可能会被人工智能接管（见图一）。目前，一些领先的新闻机构和华尔街金融机构已经开始利用人工智能报告生成器，借助数据量化分析来撰写新闻和分析报告。而且，它正慢慢渗透到专业的人力资源领域：它们可以对人类情感和个性特点进行评估并采取相应行动。

如果人工智能可以承担并加速处理日常工作，并提供强大的分析支持，那么新一代管理者的职责将发生怎样的变化？管理者还需掌握哪些技能？我们目前所熟知的管理者角色未来是否还存在？

高层乐观，中下层存疑虑

虽然高层管理者期待将人工智能纳入日常工作中去，但中下层管理者对此却并不乐观。当被问及他们是否能坦然接受由人工智能来监控和评估其工作时，42%的受访高层管理者表示“强烈同意”，但仅有26%的受访中层管理者和15%的基层管理者表现出同样的积极性（见图二）。

新兴经济体积极拥抱人工智能

调查发现，管理层对人工智能的接受程度还存在地域差异。具体而言，新兴经济体的管理者似乎更接纳人工智能。比如在被问及“未来决策过程中是否信任智能机器给出的建议”，新兴经济中46%的受访者表示强烈同意，而发达经济体中这一比例只有18%。同样，在对待“自带设备办公”（BYOD）这一工作方式上，新兴经济体管理者热衷于采用更具前瞻性的工具，来实现全球最佳实践和跨越式发展，从而领先竞争者（见图三）。

人工智能盲区：判断性工作

未来，人工智能能承担越来越多的常规性工作，甚至辅助人们的决策，但它无法做到面面俱到―尤其无法开展 “判断性工作”。在关键业务决策中运用人类经验和专业知识，正是人类判断力的真正价值所在。未来，创造力和社交能力无疑将变得愈加重要（见图四）。当人工智能大举进入企业管理领域并取代人力时，企业对创造力和社交能力的需求也将进一步加大。这将是劳动力市场的一种长期趋势―即企业不断强化对社交技能的需求，并给予优厚回报。

人工智能将助力新一代管理者迎接更大挑战

人工智能管理范文第3篇

一、人事档案管理的含义

人事档案形成于一系列人事管理的活动之中。人事档案是由多个个人档案组成的，档案中主要记录的内容是工作人员的个人发展过程、工作经历、个人的思想品德、获奖或者受处分的经历等等，其信息量繁杂且多种多样，在进行整理和查找时很不方便。对人事档案进行管理的主要工作内容是将所有的人事档案进行收集、整合、归类以及将档案进行完整保存。为了确保人事档案的真实性，管理工作中还要对档案中的信息进行核实，确保信息的准确性。

二、人工智能技术的含义

人工智能是集研究智能理论、开发智能技术、模拟拓展智能方法于一体的综合性学科。人工智能技术属于计算机领域的分支，主要开发的是新型智能化机器设备，这类设备可以根据人的语音指令或者对图像的识别做出智能反应。人工智能具有高度理性的特点，在处理信息和数据上速度极快，远远快过人工，节省了时间。人工智能技术的应用不受时间、地点、环境的约束，可以随时开始工作，适应环境的能力更强，因此人工智能为人们的生产以及生活带来了极大的便利。人工智能最大的优点是它的信息检索能力，能够快速提取有效信息，找出解决问题的最佳方案。

三、目前人事档案管理工作的困境

1.档案信息过多，难以整理

我国目前人事档案的整理工作面临很大困境，档案资料过于繁杂、档案数目增多、档案信息缺失等问题持续困扰着档案管理人员。传统的档案采取纸质化的呈现形式，工作人员需要在档案中寻找有用的信息进行核对和整理，工作效率低下。人事档案的来源渠道各式各样，在档案的分类上需要消耗大量的时间，对档案资源的使用造成了一定的影响。个别人对档案的重视度不够，在填写时会漏填、误填信息，这也会对档案整理工作造成影响，导致工作效率的降低。

2.非结构化信息难以分类

档案信息非结构化现象是指信息无法数字化的资料较多。例如，文档资料、图片资料等，这些资料中包含大量的重要信息，但由于文件格式特殊且不能数字化，需要人工提取有效信息并加以分类。在档案管理工作中，非结构化信息越来越多，但是工作人员数量实在有限，给档案信息分类工作带来了很多困难。要加强对非结构化信息数据的管理和使用，才能强化档案管理工作，促进人事档案资源有效利用。

3.隐性信息资源难以转化

人事档案数据信息的资源系统是由两种资源组成的，一种是直观表达在档案信息中的显性信息资源，另一种是由档案管理的工作人员根据档案信息进行自主判断的隐性信息资源。由于档案管理人员的缺少，多数单位档案的隐性信息在获取上有很大难度，而且档案的隐性信息资源无法通过数据进行直观表示，加大了档案信息的评定难度。

四、人工智能技术在人事档案管理中的综合应用

1.高效率地搜集整理档案信息

传统的档案管理工作中，档案信息是用纸质进行记录的，纸质档案占用的空间较大，且纸张容易受潮难以保管，难以随身携带。人工智能技术的出现，将档案中的信息电子化、数字化，把纸质资料转变为了网络资料，方便了档案文件资料的管理。网络化之后的档案信息不需要用纸质记录，只需要利用多媒体设备就可以展示数据，档案资料可以直接保存在电脑中，方便了档案管理人员对档案信息的收集和整理。目前电子档案的内容形成来源有两个，第一是将现有的纸质档案转化为电子档案，第二是利用人工智能技术直接制作形成的电子档案。电子档案的出现减少了管理人员的工作量，降低了人力成本。随着数字化的档案不断增多，在进行档案管理时可以利用多种智能主体帮助工作。人工智能的主体有很多种类，例如，执行命令型的智能主体、学习型的智能主体等，这类智能主体都可以根据事先设置好的程序命令自主完成工作，提高了档案资料收集整理的效率。

2.高速度地检索分类人事档案

人工智能技术利用计算机将档案中的数据信息网络化之后，会对数据信息进行详细分类，这些分类后的数据有两种存储形式，分别是文本形式和多媒体形式。文本分类是根据档案信息中被标记的文本信息，利用人工智能找出与其相关或类似的信息，将这些文本信息进行合理分类。对文本资料的整理和分类充分体现出网络技术智能化的特点，人工智能可以根据管理人员所设定的方式对数据库中的档案信息进行智能分类，同时也能把网络上相同的资料进行整合和分类。在提取档案信息时，人工智能的筛选能力加快了资料检索的速度。与传统的人工筛选相比，人工智能的筛选速度更快、筛选的资料更加准确，可以在短时间内过滤掉大量无用的数据。人工智能技术还具备识别能力，例如，语言识别、图片视频识别等，所以人工智能也可以对多种形式的资料进行检索分类，在人事档案管理中起着重要作用。

3.准确评定档案信息价值

在档案的整理归纳工作中，工作人员要审查档案信息的真实性，判断信息是否有价值，这无疑增加了工作人员的工作量。人工智能由于具有推理、学习、记忆以及决策的能力，它可以使计算机模拟人类的智能行为。因此，在人工智能中植入特定的专家系统，就可以让人工智能依据评定专家的思维方式对档案中的信息进行评定。要想在人工智能中建立档案价值评定系统，需要按照以下步骤进行：首先，建立专家评定的数据库，收集专家的评定准则、评定方法，将这些信息进行程序化编制输入到电脑中；其次，对数据库进行模拟检验，输入简单的信息数据，对人工智能的评定功能进行检验，发现其中是否有漏洞；最后，完善评定系统，投入使用。人工智能可以负责大多数的信息评定，加大了档案价值评定的工作效率。

4.确保档案信息的安全性

档案安全主要包括实体档案安全和数字档案安全。实体档案的安全主要是利用保险柜进行保管，保险柜的钥匙由工作人员管理。由于档案过多，工作人员要保管多把钥匙，无论使用还是携带都极不方便。随着人工智能技术的不断改进，数字档案的安全性已经有极大程度的提高。人工智能在进行资料扫描时，会自动给资料进行归类，为之后工作中查找资料提供了极强的便利性。数字档案的安全由智能密码进行保护，例如，瞳孔密码、指纹密码，这类密码只有相关管理人员才能打开，方便了工作人员对档案的管理，也提高了档案的安全性。人工智能还自带监控功能，如果有人非法触发了档案系统，监控系统会向总控室的工作人员发出警戒信息，有效避免档案丢失的情况。

5.档案服务逐渐智能化

在传统的档案工作中，工作人员会提供档案查阅和答疑的服务，工作人员的工作量很大。在利用人工智能技术之后，档案信息的服务工作形式由人工服务转变为了网络服务，使档案服务工作变得及时、高效。近年来，我国一直不断推进智能机器人为人类提供服务的政策，在这种政策下，智能机器人也走进了人事档案的服务工作中。这类高智能化的机器拥有着智能化、移动性强的特点，可以根据来访客户的需要提供不同的实际服务。智能机器人解决了工作人员数量有限的问题，提供了人性化、智能化的服务。人工智能机器人也可以代替工作人员完成纸质档案的出库、入库工作，减少了人力成本，提高了工作效率。

五、结束语

人工智能技术已经广泛的应用在了我们的生活当中，手机的智能助理、智能美颜相机都标志着人工智能技术开始在生活中普及。将人工智能技术与人事档案管理工作相互结合，将档案的信息和数据进行数字化处理，提高人事档案整理的工作效率。在未来，人工智能技术会越来越成熟，对人事档案管理工作以及我们的生活都会提供更大的便利。

参考文献：

[1]韩平.人事档案管理中人工智能技术的应用[J].山西档案，2018,No.240(4).

[2]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J].决策探索(下半月)，2018,No.589(8).

人工智能管理范文第4篇

1人工智能技术概述阐述

对于人工智能技术的概念也可以简单的称之为机器智能，是通过计算机操控技术对一整套的系统进行合理的控制，将众多的理念融合起来，最大限度地提升某项领域的技术。如果单单从计算机领域去理解人工智能，人工智能则是主要依靠科学的手段对某项技术或者某个系统进行电脑控制，将人造机器进行智能控制，达到人们想要的技术水平。通过智能水平按照时能技术手段进行控制，这样能够使得机器或者系统按照人们智能活动的能力，从而延伸人们智能的一门科学。

2空中交通管理人工智能系统构成简述

在空中交通管理中，通过合理的运用人工智能技术，能够有效的帮助科学家建立一套完整的人工智能辅助系统，建立新的空中管理模式，有利于提高空中的空间利用效率，特别是在新兴技术迅猛发展的今天，通过人工智能技术在空中交通管理技术中的应用，能够有效的拓展空中交通管理模式，并提高空中交通管理水平，使得空中交通合理、安全、有序的进行工作，有助于空中交通飞行冲突的解决。空中交通管理的核心就是帮助科学合理安排空中的交通流量。空中交通管理通过人工智能辅助系统能够实现空中模块之间系统的实施，这样有利于帮助空中飞行相互辅助，最终形成智能飞行流量管理、智能冲突探测和解脱模块系统，这样能够在有效的时间内向空中管理员提供有效的解决措施，辅助空中飞行任务的顺利完成，有效的减轻空中管理员的工作负担。经过长时间的实验，能够有效的提高空中管理的质量的同时提升了空中飞行的安全性和有序性。

3空中交通管理人工智能辅助系统的实现方式

3.1飞行流量管理辅助决策的实现

在我国专家学者的努力研究下，人工智能这项技术得到了不断的完善发展，从理论、专家研究、语言等众多的项目展开研究，不断的扩展人工智能领域研究的范围，使得人工智能技术得到了迅猛的发展。在飞行管理方面，飞行流量管理系统应该通过辅助决策系统相结合，构成人工智能辅助决策系统的飞行流量管理模块，避免飞行流量的冲突。随着我国计算机行业的快速发展，这就进一步的为人工智能技术提供了技术支持，有利于人工智能技术运用到人们的生产生活中，为人们的生产生活带来更多的便利，能够使得人工智能技术为空中交通管理提供有效的帮助。同时，建立准确客观的飞行流量管理数据库是非常重要的，这样能够保持原始数据的可靠性，因为它能够直接影响到辅助决策的有效性，能够保证空中交通依据数据库的准确信息，合理的安排飞行路线，这样有效地提高了空中空间的利用效率，提高了飞行的安全性。通过人工智能技术合理的安排飞机的飞行时间，合理的列出飞行冲突时间和地点，这样能够有效地避免出现空中交通堵塞的现象。同时，空中管理员通过人工智能技术可以对航空的航班时间做出调整，确保航空通道的畅通无阻。

3.2飞行冲突探测与解脱辅助决策的实现

航空飞行的速度是比较快的，但是在安全上还需要我国相关部门进行严格的侦测，在航空技术的基础上，利用人工智能手段，对飞行冲突进行检测，这样能够最大限度的避免在空中出现两机相撞的事件。这需要在空中交通管理员进行检测的基础上，通过飞行冲突检测和解脱辅助决策两种方案进行帮助空中管理员工作，及时地找出空中飞行过程中的不足，通过采取相对应的措施提升飞行的安全。这两个方面主要是将人工智能技术的进步应用到飞行当中，将空中航空器进行评估工作，制定合理的方案设计避撞方案，加强管理力度，提升我国航空检测技术，帮助航空交通管理工作高效的运行。从以往的空中交通管理的相关资料来看，在空中交通管理中运用人工智能技术引起了我国的足够重视，在实践的过程中取得了非常重要的成就，在人工技术中的人工网络管理以及飞行间隔控制技术、飞行冲突智能调配等方面都对空中交通管理做出了非常重要的贡献。所以，将人工智能技术运用到空中交通管理中，建立一套完整的人工智能空中交通管理辅助系统，在发展的过程中不断地完善，这样才能够使我国空中交通业更加繁荣昌盛。人工智能技术保证了系统推理的有效性，管制人员需要在平时做好知识库系统的更新和维护，保证系统推理的有效性，顺利的进行飞机航班的排序工作。

4结束语

人工智能管理范文第5篇

[关键词]人工智能技术；空中交通管理；应用

1人工智能技术的简单概述

在新时期社会各领域的发展进程中，人工智能技术逐步被引用，特别是在我国的空中管理工作中，其属于多种先进技术的高效整合，在专业人员科学灵活的使用下，能够增强空中交通管理效果。综合技术：在实际空中交通企业发展进程中，人工智能技术有着很高的辨别度。但是，专业技能人员在完善线上管理系统时，无法站在整体发展的角度上使用线上监管系统，其仅仅使用简单的智能技能对空中交通管理工作中出现的问题实施高效的处理，这样就没有办法提升智能化的机械，不能保障技术的融合，也就很难发挥人工智能技术在空中管理中的作用，就阻碍了空中交通管理的发展。因此，在使用人工智能技术的时候，一定要了解微电子技术与纳米技术和集成等相关技术，提升管理的效率，促进其高速发展。提升工作的效率：在我国空中交通管理工作具体实施的过程中，借用人工智能技术能够高效的增强空中交通监管效果以及对群众的服务质量，所以说，专业操作人员务必要提升自身对人工智能技术的实用效果，保障人工智能技术的运行效果，进而促进空中交通的不断进步。

2空中交通管理中人工智能技术的应用作用

在空中管理中，空中管理工作影响着飞机飞行器速度控制的状态，只有对空中交通进行有效的管理，才可以保障空中飞机的飞行安全，预防各类安全问题的发生。人工技术的辅助作用：人工智能技术能够辅助工作人员优化空中监管效果，适当地降低空管困难程度，增强工作人员对电磁波的运用效果，引导我国空中交通的健康发展进程。在具体的空管进程中，对人工智能技术的高效运用能够达成对飞行设施的灵活把控，逐步增强飞行系统的灵活性和运营安全性，为群众的空中出行做好保障。为飞行员提供帮助：人工智能技术还可以协助空中工作人员高效的实施各类交通监管工作，及时发展其中产生的问题，给予工作人员庞大的信息数据。另外使用人工智能技术，还可以帮助空中飞行员对飞行器进行控制，全面控制飞行器的流量，进而提升其工作质量，促进其全面快速发展。提升空中交通管理工作效率：空管对人工智能技术的高效运用还可以优化具体的管理效果，举个简单的例子来说，一旦飞行设施出现了故障问题，人工智能设施可以在第一时间通知给员工，并及时作出应急警报处理，从而能够降低空中交通的安全事故发生率。

3空中交通管理工作中运用人工智能技术的具体策略

全面了解人工射频导纳技术的工作原理：射频导纳技术是人工智能技术中的一种，作为空中管理工作人员务必要熟知并快速的掌握。所以，在使用射频导纳技术的时候，有关人员就要合理的分析这个技术，进而提升空中管理的质量，促进空中交通管理的进步与发展。建立相对完整的飞行流量监管机制：有关空管管理者想要强化空管效果，就需要合理科学地对飞行流量实行严格的把控，从而制定符合空管工作现状的流量管理制度。在此过程中管理者可以借用人工智能技术设置一个相对先进的流量监管体系，以此来合理地把控飞行流量。另外，工作人员需要适当地使用人工智能技术对飞行流量实行高效的监控，以此来降低空中交通中的安全事故发生率。科学勘测与解决飞行冲突问题：空管进程中飞行冲突和矛盾诸多，所以，在我国空中交通管理工作中管理者务必要深入工作内部，探索这些问题出现的原因，从源头寻找处理问题的答案。而且工作人员需要在恰当的飞行冲突和矛盾中使用人工智能技术，针对有可能发生的冲突问题做好准备工作和应急处理方案，借用先进科学的人工智能技术严密的监控空中交通管理工作中的各个环节，以此来强化我国交通管理工作的服务质量与管理效率，从而促进交通管理的健康发展与进步。

4结语

在空中交通管理进程中，在交通管理过程中使用人工智能技术，很大程度上提高了交通运输业的发展，提升了交通系统的效率，同时还方便了人们的生活。人工智能技术在空中交通管理中，以灵活方便、形式多种多样的优势受到了广大群众的欢迎。通过人工智能技术的使用，实现了远距离的监控和控制，为及时出现的交通问题提供了有效的解决方案，从而促进了交通运输的发展。

【参考文献】

[1]唐新春，人工智能技术在空中交通管理中的应用[J].电子测试，2015(10)：116-117.

人工智能管理范文第6篇

关键词:人工智能；企业管理；挑战

一、引言

对于企业的经营管理来说，可以说是具有相当历史经验积累和理论研究积淀的工作之一，也可以说是领域之一。众多年来，企业的经营管理从纯粹的“人治”到“制度先行”的模式，一步一步的变化和发展，在企业的生存和发展过程中起到了最为重要的作用。但是人工智能的发展及其在各个领域的渗透，使得企业的经营管理面临着前所未有的变化，这种变化一方面是其全新的模式带来的不适，另一方面也是其带来的挑战。在众多的企业中，少数企业很早就已经意识到了这样的变化和挑战，也很好的基于企业自身的实际情况而做出了相应的应对措施，但是还是有大部分的企业在人工智能面前显得“无所适从”，没有做好适应趋势发展和应对挑战的充分准备。我们希望我们的研究和探索能够促进企业更好的面对和应对这样的挑战。

二、人工智能及企业管理概述

(一)人工智能概述

人工智能，就是我们平常所听所见的“AI”，顾名思义就是通过计算机科学的理论和方式让电脑或者程序能够模仿人类的行为方式，以期其能够在一定程度上代替人类的劳动。人工智能属于计算机科学，但是却不仅仅是计算机科学，其往往还包含了社会学、心理学、数学等等，甚至还还会涉及到具体应用领域的专业理论知识和技能，以及相关领域的人类经验积累。由此看来，人工智能在理论知识层面具有相当的综合性和复杂性，不会属于某一个学科领域。对于人工智能来说，其并不是一个新的领域或者概念，其实人工智能很早就已经下理论界出现，并且得到了一些较为初级的发展。近年来，由于算法的进步以及大数据和云计算的快速发展，才使得人工智能得以“重生”，在众多的领域越发的显示出具有划时代的意义和价值，也才有了当下非常火爆的“人工智能”。

(二)企业管理概述

企业管理是企业发展过程中的必要过程和手段，也是企业保持健康发展的重要基础。总的来说，企业管理就是企业要将自身的生产经营、业务拓展等等活动通过计划、组织、实施、监督、总结等等方式的总和，是企业自身具有综合性和统筹性的管理过程和运营过程。企业管理更加是一个较老的话题，自大有了企业以来，企业管理就是必不可少的研究对象。经过多年的发展，企业管理也经过不断的实践和总结，得到了不断的优化和提升。其中，现代企业管理是符合当下众多企业的管理现状和理念升级的。企业管理的目标是实现经济效益最大化，意在通过更好的进行资源配置而实现企业各种资源使用效率的不断提升，进而促进企业的长期可持续健康发展。

三、人工智能在现代企业管理中的运用分析

(一)打破信息孤岛的智能系统

在人工智能之前的信息化时代，系统化是企业管理发展的重要方向。因此，在企业管理的众多方面都逐步的建立起的系统或者平台，诸如财务系统、OA办公系统等等。相比信息化之前，信息化已经极大的促进了企业内部各个部门或者环节之间的信息流通，也使得各个环节由于系统化和流程化的加持而更加的高效和高质。但是随着而来的缺失各个环节和部门之间的信息被禁锢在自己的系统里面，形成了众多的信息孤岛。这些信息孤岛对于企业的管理决策来说也是极其不利的因素。人工智能的到来，使得企业在众多的系统之上能够架设一个统领的系统或者平台，也就能够很好的解决了信息孤岛的问题。同时，在信息化时代，企业部署众多的系统往往需要实实在在的购进和部署相关的硬件设施，这对于一些中小企业来说在成本上会产生巨大的压力。但是在人工智能时代，由于云计算的飞速发展，企业的众多管理系统部署并不一定需要购买相关的基础硬件，而是可以通过云计算的方式来解决。其实，这也是能够实现上文提到的建立解决信息孤岛的统一平台或者系统的重要原因之一。

(二)人工智能辅助企业管理决策

结合上文所提到的信息孤岛，传统企业在进行管理决策的时候，往往会面临着众多类型或者环节的数据难以形成有效的统一和整合，作为决策支撑的数据在数量和质量上都会呈现出相当的不足。对此，人工智能技术一方面能够通过搭建统一化的系统平台来打破信息孤岛，提升相关数据的统一化和全面化；另一方面，基于人工智能技术，企业能够实现智能化的数据抓取、整理和分析，甚至在一定程度上给出相应的智能决策建议，以供企业的管理者做出管理决策是进行参考。这一切都要得益于人工智能技术中的大数据分析、自然语言处理、机器学习等等核心技术，才能够实现企业管理过程中的众多高效过程。

(三)人工智能代替重复性工作

人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术，其中的机器人技术是综合视觉处理、听觉处理、数据处理、机器学习等等众多技术的重要体现。也正是这些技术的加持，使得人工智能能够实现在众多的场景中很好的模仿人类的工作方式，以至于能够在一定程度上代替人类而更加高效高质的完成相关工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动的模仿，代替人类进行该项工作。同样的道理，对于众多的生产企业来说，车间管理更加具有这类的特点，因此也是现阶段人工智能能够发挥巨大作用的地方。人工智能分担人类的工作，总体来说能够促进工作更加高效高质的完成，让人类的智慧更加集中于创新和创造，更加集中于思维探索层面。

四、人工智能对现代企业管理的挑战

(一)人才管理的挑战

人工智能能够在很多方面协助甚至是带来人类的工作，并且往往能够更加高效和高质的完成该工作。这就给企业的人才管理带来的极大的挑战。一个最为直接的挑战就是企业以后或许不再需要没有创造性和创造能力的员工。简单重复的工作能够有人工智能来完成，那么企业招聘来的人才就主要将精力集中与思维的创造过程中。这对于企业传统的人才观念和管理方式非常不同，会产生很大的冲击。企业以后的人才管理应该更加注重其创造性的培养和提升，而不是像当下一样仅仅集中于流程化和标准化的培养。值得一提的是，这其实不仅仅是对企业管理的挑战，也是对人才自身的挑战。只有很好的适应人工智能时代的发展趋势，才是使得人才自身更好的融入企业的管理工作，赢得企业的发展机遇。

(二)决策管理的挑战

上文已经提及，在人工智能的支撑之下，企业的管理决策会以汇集全面而实时的数据为基础，通过相关的分析方式来作为辅助。总而言之，这种决策方式是一种集中式决策机制。这主要得益于管理界的这样一种思想：我们拥有越多的信息往往能够做出更加科学正确的决策。但是随着而来的挑战就是随着更多的信息被收集整理出来，使得企业所面临着的决策环境会变得异常复杂，至少相比于之前的环境是如此的。这也就给企业管理者在切实的管理决策过程中失误了增加、变动性增大，为企业的健康稳定发展带来一定的冲击。人工智能时代的管理的不确定性急剧增大，使得众多的管理者感到管理工作十分困难和束手无策，或者有一天真的将企业管理决策完全交给人工智能的时候，企业的管理工作也就无法再称之为企业管理了，真不知道这是好还是坏！

(三)管理方式的挑战

当人工智能时代开始到来的时候，众多的研究者或者企业管理者都在探讨和研究：未来的企业管理者或者企业管理工作会不会被人工智能所取代？或者说会在多大程度上被取代？我们认为，人工智能必定会在一定程度上代替管理者的企业管理活动，或者是更加准确地说是协助，而不会完全的代替企业管理者的企业管理工作。对于企业管理来说，其带来的管理方式的挑战是巨大的。例如对于传统的企业管理来说，财务上的三大表是十分重要的基础资料之一，甚至可以说是仅有的可以相对全面的反应企业经营情况的基础资料。但是在人工智能时代，正如德勤所开发的“第四张报表”一样，通过非财务信息的数据化，通过以用户为核心，建立起来涵盖用户、产品、渠道三个维度的企业价值评估体系，为企业管理层的管理工作和相关决策提供重要的补充支撑。诸如类似的冲击和变化还有很多，都将给企业管理的方式发展带来挑战。

人工智能管理范文第7篇

关键词：人工智能（AI） 管理会计 决策

一、人工智能的发展

人工智能（AI）是当下一个十分热门的话题，从去年韩国棋手李世石与Google旗下的人工智能程序 AlphaGo对战，以1：4败给AlphaGo开始，人工智能开始被大众广泛关注。今年5月我国著名棋手柯洁与之“人机终极对决”更是将其推上高潮。人工智能在我们如今的生活已经是不可回避的发展趋势。对此，一方面人们希望科技进步解放双手，另一方面又担心机器一旦被赋予智商人类会受到侵蚀。

普华永道称由于新的人工智能，在未来15年，大约有1000万工人将面临失业风险，同时人工智能也将提高生产率，并在其他地方产生就业机会。可以说，人工智能顺应时代必将不断扩大发展，财会行业也会受到很大影响，其中最先触及的将是基层会计人员。去年3月，四大会计师事务所之一德勤宣布与 Ki-ra System联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作中。而在今年5月，朋友圈就已经被一款叫做“德勤财务机器人”的H5动画刷屏。

二、管理会计与财务会计的区别

随着企业对现代管理的需求的增强，管理会计开始逐渐形成。企业管理会计，是指在当代市场经济条件下，以强化企业内部经营管理、实现最佳经济效益为最终目的，以现代企业经营活动及其价值表现为对象，通过对财务等信息的深加工和再利用，实现对经济过程的预测、决策、规划、控制、责任考核评价等职能的一个会计分支，与单纯的财务会计有同等地位，是并列关系。管理会计主要服务于内部责任单位，立足于企业未来发展，又称为“内部经营管理会计”，而财务会计以服务与企业外界有经济利害关系的群体或个人为中心，又称为“外部报告会计”或“外部会计”。

三、管理会计的相关职能及前景

普通会计核算型工作，如财务、审计、税务等财务基础工作会逐步被取代已成必然，但会计核算和管理是两个不同的分支，管理会计是否会受到人工智能的影响呢？

从手工记账到会计电算化的出现，科技将财务从账册算盘中解放出来，人工智能也将会计人员从目前繁琐的日常整理分析数据中解放出来。人工智能运用推理、联想、逻辑判断等能力，通过计算机语言表示出来，并形成具有某些人类智能活动特性的计算机系统，在很大程度上模拟人脑进行思维、决策，例如强大的围棋AlphaGo就是利用价值网络和策略网络工作。但是多变的政治经济社会、复杂的经济活动以及其他不可控的因素，使得在会计领域，人工智无法达到真正的思考，无法灵活有效在大数据中识别出最有效的信息，比如选用怎么的数据收集路径，选用哪些财务决算的因素，如何从“大数据”里提取有用信息等，这些仍然需要管理会计人员根据经验和判断作出最终决策。以下从管理会计的部分职能具体分析。

（一）预测经济职能

管理会计发挥预测经济前景的职能，就是按照企业未来的总目标和经济方针，充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束，选择合理的量化模型，有目的的预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平，为企业经营决策提供第一首信息。利用人工智能后，可以根据给定的范围和方法，进行系统学习，并对大量数据进行程序化分析，从而得出细致具体的预测。

（二）参与经济决策

决策工作贯穿企业管理的各个方面和整个过程的始终，因此具有决策职能的管理会计也有着举足轻重的地位。其职能主要体现在根据企业决策目标搜集、整理有关信息资料选择科学的方法计算有关短期决策方案的评价指标，并做出正确的财务评价，最终筛选出最优的行动方案。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用也对企业未来的发展有一定影响。

（三）控制经济过程

控制经济过程职能的发挥要求将对经济过程的事前控制与事中控制有机的结合起来，即事前确定科学可行的各种标准，并根据执行过程中的实际与计划发生的偏差进行原因分析，及时采取措施进行调整，改进工作，确保经济活动的正常进行。可见，管理会计有很强的及时性，而人机智能无法准确预测未来发生的变动，无法及时有效的进行调整。

据上述对管理会计职能的分析，足以说明管理会计工作渗透企业的各个方面，尽管目前我国管理会计体系中仍存在很多不足，但管理会计仍然将处于企业管理的核心地位。

四、总结语

时代在发展，科技在进步，人工智能的发展已经不可阻挡，会计行业也必定会被波及，基础财务核算都会被代替，相应的会计工作者是逐渐会被市场所淘汰，但人工智能扮演的角色只能是一种工具。机遇与挑战下，整个会计行业面对着一次重大革新，这也将推动传统财务人员向管理会计的转型。正如AlphaGo之父所说，“人机合作可以达到1+1大于2的效果，人类的智慧将被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望远镜一样，可以推进人类文明的进步。”面对伟大而又饱受争议的人工智能，作为会计专业的学生，也应该应积极应对时代的发展所带来的行业变革，及时调整自身的发展方向，使自己成为符合时代需求的管理型会计人才。

参考文献：

[1]吴大军，牛彦武.管理会计[M].东北财经大学出版社，2017.

[2]黄杰.人工智能下会计人员的“危”和“机”[J].现代经济信息，2016（14）：233.

[3]韩宜彤.信息时代背景下人工智能在计管理中的应用探析[J].现代国企研究，2017，（02）：85.

人工智能管理范文第8篇

关键词：新时代；人工智能；大数据

一、人工智能基本概念

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥，并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。

二、传统人力资源管理面临的问题

（一）主观因素影响人才选用。从企业的角度来讲，招聘往往是人力资源实施过程中的起点，也是不确定性最大的一个环节。招聘过程需要敏锐的洞察力，考验招聘者的业务能力和个人经验，由于不同的人对同样的事物存在不一样的认知和思考，大多数面试官会依据主观上的判断来评价面试者，这种主观上的差异会对招聘的结果产生直接的影响，不利于寻找和筛选合适的候选人。（二）培训的投入产出不确定性大。新入职的员工需要尽快融入团队，培训则是这一过程的助推器。培训虽然不是关键的一环，也不需要过多的核心资源投入，但却影响着企业的运行效率，因此企业管理者倾向于通过培训这一环节获得与企业所需更加匹配的人才。但实际上对于人力资源从业者来说，培训工作是比较枯燥繁琐的，而且进行大量的重复性工作之后很难在短期持续产生预期的效果，以至于部分人不愿意长期从事培训相关的工作。这显然是不利于提升企业效率和人才质量的。（三）绩效和薪酬的公平性难以把控。绩效考核规则的制定和实施可能是人力资源行业最考验从业者业务能力的环节。凡是涉及绩效考核就必然存在公平问题，如何最大限度地保证考核指标的公平性不仅是企业管理者的难题，也是人力资源行业的主要研究方向之一。

三、当人力资源遇上人工智能

（一）用算法和数据评估人才。在过去，企业选用人才过度依赖于人力资源从业者的经验和判断力，不仅效率低下，而且容易出现求职者能力与岗位需求不一致的情况。而在未来，利用大数据和算法，人工智能系统可以针对不同的岗位分析主题开发大数据模型，科学运用分析方法和可检验的结果，全面的评估求职者的性格特点、心理素质、业务能力、个人潜质以及发展预期等。和AlphaGo学习围棋一样，人工智能不仅有强大的运算能力，而且能够自我提升，因此，每一次的人才评估都将作为下一次的参照，不断优化算法，使得评估结果更加精准、有效。这个评估过程会是一个理想的良性循环，也是促进人力资源管理发生根本性变革的关键推动力。传统的选用人才环节的参与者往往是由一个求职者和多个面试官组成，由于不同经验、背景的面试官对同一个问题会有不同的判断，管理行为通常基于个人判断做出，求职者最终得到的是一个主观导向型的结果，既不利于个人，也不利于企业。对企业的管理者而言，人工智能的价值在于远超人力的客观性，通过数据化的评估指标，提供人才的客观衡量指标与决策建议，智能分析的有效性不受个人经验和外部因素影响，这是传统的人力无法持续做到的。（二）大幅提升人力资源管理效率。一般来说，员工在企业的发展应该与其工作表现成正比，但实际上，个人的工作表现并不能持续的被记录下来，被记录的大多是一些零碎的事物，无法形成全方位的体系，企业人力资源管理的效率也就很难得到根本性的提升。在人工智能的时代，这一问题将得到根本性的解决。典型的一个企业案例是国内人工智能领域的先行者-百度，它在人力资源管理和人工智能的结合上做出了新的探索，即通过记录员工的日常行为，不断沉淀、积累数据，从不同的层次分析、预测员工的未来状态，形成报表提供给人力资源部门以未雨绸缪。（三）公平性在大数据下进一步得到提升。人工智能取代了人力资源管理不少基于主观判断的工作，数据的价值功不可没。只要针对数据的算法是一定的，那么对于企业每个员工的考核标准都是相同的，不受外界因素影响，也不会由于不同员工的职位、性别、年龄不同而受到影响。在这种环境下，对于员工绩效的考核公平性将达到前所未有的高度，而促进考核的公平性本身也是提升员工积极性的重要渠道之一，自然会受到企业管理者的青睐。企业过去的员工考核机制大多存在碎片化的缺点，甚至有较强的主观导向性，这都不利于公开、公平的进行考量。在大数据的时代，这一过程将在数据的支撑下变得清晰透明、可视化，尽管进行考量的算法在初期可能存在一些人为的偏差，但并不影响其为提升公平的存在价值。企业的经营会随着时间的增长而发生变化，而算法也可以及时的进行调整和优化，以保证与企业经营的变化同步调整。

四、未来人力资源管理展望

（一）人力资源规划将完全从量变转为质变。当人工智能替代了大部分人的工作，企业就不可避免地会减少用人量，由于智能化不是自动化，运行智能化的产品仍然需要有人来操控，因此，企业将仅需要少量的高水平人才完成相关技术产品的操控，以保证企业整体的运行效率得到根本性的提升。在这个调整中，也就完成了人才需求从量变转为质变的过程。值得一提的是，世界知名的咨询公司埃森哲也预测人工智能将在未来十年为越来越多的企业赋能，并加速淘汰传统岗位，人力资源行业本身尚且如此，更何况制造业、交通运输业等其他非智力密集型的行业呢？（二）信息化、智能化将进入人力资源管理所有环节。就像计算机运行程序一样，求职者在智能化的人力资源管理系统中，就是数字化的个体，无论是选用、培训、绩效与考核，还是薪酬的调整，甚至是员工关系的处理，都可以被算法转化为可视化的数据，提供给企业管理者进行参考。也就是说，人工智能下的人力资源管理，将更具有科学性、客观性、完整性、清晰性和前瞻性。（三）基础性、事务性工作将被机器或人工智能取代。技术的进步应用在人力资源管理领域是十分可行的。当前，不管是在招聘、培训还是考核方面，都有十分丰富的应用空间。可以想象的是，假如可以通过人工智能创造虚拟现实环境，来模拟某一个工作岗位的实际业务需求，那么就立即可以检验求职者对工作岗位的能力匹配度，进而经过系统的加工处理，直接生成数据报表提供给管理者，用于执行最终的决策。在上述流程完成之后，通过选用的人才再次进入系统预先设定好的培训虚拟环境中，完成一系列的学习和提升，不仅能迅速、完整的了解自己所在岗位的工作，还能积累少量的实践经验，达到事半功倍的效果。对于管理者来说，企业的人力资源成本必将随时间的推移而不断的降低，而效率则不断的提升至新的层次，人才的质量也将不断改善，这是传统人力资源领域难以做到的。

五、新技术下的机遇与挑战

（一）未来工作职能的分化。新技术的影响具有互联性，其最大的作用对象即在于人，而人力资源工作的复杂性也在于其对象为人。目前，研究新技术领域的学者普遍认为大多数常规的重复性工作将被人工智能替代，被替代的这一类工作具有一定的特点，就是机械性、重复性。而另一类不容易被替代的工作性质，往往具有明显的判断性或决策性。人工智能带来了大量从业者失业的风险，但也开启了新的岗位需求。对于人力资源行业的从业者来说，如何既不被人工智能淘汰，又能让自己的竞争力再次提升一个等级，将是未来3～5年最值得思考的问题。（二）隐私与安全问题不容忽视。随着网络技术的发展，越来越多的设备、软件、应用尝试收集更多的用户信息，人力资源管理相关的系统也不例外。在一些互联网招聘平台，用户投递简历之前，需要填写大量的个人信息，如姓名、家庭住址、手机号码、身份证号等敏感信息，这些信息的关键程度相信大多数人都有自己的判断。新浪微博曾发起过一次关于网络信息的安全性的投票，分析结果显示，大多数人不愿意在注册时填写自己的手机号码，因为随之而来的就是隐私泄露问题，不少人在填写了自己的个人信息之后，会不断的收到垃圾短信、邮件甚至是骚扰电话。那么，人工智能系统自身的安全性是否足够保证如此大量的信息不被泄露呢？这里是存在较大的不确定性的，隐私与安全问题不同忽视。

六、总结

人工智能的发展帮助我们从大量的重复性机械性工作中解放出来，让这部分人能够专注于更有价值的工作，但同时我们也要认识到机器智能和大数据迅猛增长的力量是一把双刃剑，数据隐私是推进人工智能与人力资源行业的最大阻碍，在实际的应用中，还应该在安全和隐私上多加考量。人工智能日新月异的发展正在给人力资源管理带来焕然一新的面貌，这一趋势将在未来更加明显。因此，作为人力资源的从业者，明智的做法一定是紧跟时代潮流，为未来脱颖而出提前做出准备。

主要参考文献：

［1］龙彦君.人工智能（AI）技术在人力资源管理信息系统的应用［J］.自动化与仪器仪表，2016.10.

人工智能管理范文第9篇

关键词：新时代；人工智能；大数据

一、人工智能基本概念

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥，并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。

二、传统人力资源管理面临的问题

（一）主观因素影响人才选用。从企业的角度来讲，招聘往往是人力资源实施过程中的起点，也是不确定性最大的一个环节。招聘过程需要敏锐的洞察力，考验招聘者的业务能力和个人经验，由于不同的人对同样的事物存在不一样的认知和思考，大多数面试官会依据主观上的判断来评价面试者，这种主观上的差异会对招聘的结果产生直接的影响，不利于寻找和筛选合适的候选人。（二）培训的投入产出不确定性大。新入职的员工需要尽快融入团队，培训则是这一过程的助推器。培训虽然不是关键的一环，也不需要过多的核心资源投入，但却影响着企业的运行效率，因此企业管理者倾向于通过培训这一环节获得与企业所需更加匹配的人才。但实际上对于人力资源从业者来说，培训工作是比较枯燥繁琐的，而且进行大量的重复性工作之后很难在短期持续产生预期的效果，以至于部分人不愿意长期从事培训相关的工作。这显然是不利于提升企业效率和人才质量的。（三）绩效和薪酬的公平性难以把控。绩效考核规则的制定和实施可能是人力资源行业最考验从业者业务能力的环节。凡是涉及绩效考核就必然存在公平问题，如何最大限度地保证考核指标的公平性不仅是企业管理者的难题，也是人力资源行业的主要研究方向之一。

三、当人力资源遇上人工智能

（一）用算法和数据评估人才。在过去，企业选用人才过度依赖于人力资源从业者的经验和判断力，不仅效率低下，而且容易出现求职者能力与岗位需求不一致的情况。而在未来，利用大数据和算法，人工智能系统可以针对不同的岗位分析主题开发大数据模型，科学运用分析方法和可检验的结果，全面的评估求职者的性格特点、心理素质、业务能力、个人潜质以及发展预期等。和AlphaGo学习围棋一样，人工智能不仅有强大的运算能力，而且能够自我提升，因此，每一次的人才评估都将作为下一次的参照，不断优化算法，使得评估结果更加精准、有效。这个评估过程会是一个理想的良性循环，也是促进人力资源管理发生根本性变革的关键推动力。传统的选用人才环节的参与者往往是由一个求职者和多个面试官组成，由于不同经验、背景的面试官对同一个问题会有不同的判断，管理行为通常基于个人判断做出，求职者最终得到的是一个主观导向型的结果，既不利于个人，也不利于企业。对企业的管理者而言，人工智能的价值在于远超人力的客观性，通过数据化的评估指标，提供人才的客观衡量指标与决策建议，智能分析的有效性不受个人经验和外部因素影响，这是传统的人力无法持续做到的。（二）大幅提升人力资源管理效率。一般来说，员工在企业的发展应该与其工作表现成正比，但实际上，个人的工作表现并不能持续的被记录下来，被记录的大多是一些零碎的事物，无法形成全方位的体系，企业人力资源管理的效率也就很难得到根本性的提升。在人工智能的时代，这一问题将得到根本性的解决。典型的一个企业案例是国内人工智能领域的先行者-百度，它在人力资源管理和人工智能的结合上做出了新的探索，即通过记录员工的日常行为，不断沉淀、积累数据，从不同的层次分析、预测员工的未来状态，形成报表提供给人力资源部门以未雨绸缪。（三）公平性在大数据下进一步得到提升。人工智能取代了人力资源管理不少基于主观判断的工作，数据的价值功不可没。只要针对数据的算法是一定的，那么对于企业每个员工的考核标准都是相同的，不受外界因素影响，也不会由于不同员工的职位、性别、年龄不同而受到影响。在这种环境下，对于员工绩效的考核公平性将达到前所未有的高度，而促进考核的公平性本身也是提升员工积极性的重要渠道之一，自然会受到企业管理者的青睐。企业过去的员工考核机制大多存在碎片化的缺点，甚至有较强的主观导向性，这都不利于公开、公平的进行考量。在大数据的时代，这一过程将在数据的支撑下变得清晰透明、可视化，尽管进行考量的算法在初期可能存在一些人为的偏差，但并不影响其为提升公平的存在价值。企业的经营会随着时间的增长而发生变化，而算法也可以及时的进行调整和优化，以保证与企业经营的变化同步调整。

四、未来人力资源管理展望

（一）人力资源规划将完全从量变转为质变。当人工智能替代了大部分人的工作，企业就不可避免地会减少用人量，由于智能化不是自动化，运行智能化的产品仍然需要有人来操控，因此，企业将仅需要少量的高水平人才完成相关技术产品的操控，以保证企业整体的运行效率得到根本性的提升。在这个调整中，也就完成了人才需求从量变转为质变的过程。值得一提的是，世界知名的咨询公司埃森哲也预测人工智能将在未来十年为越来越多的企业赋能，并加速淘汰传统岗位，人力资源行业本身尚且如此，更何况制造业、交通运输业等其他非智力密集型的行业呢？（二）信息化、智能化将进入人力资源管理所有环节。就像计算机运行程序一样，求职者在智能化的人力资源管理系统中，就是数字化的个体，无论是选用、培训、绩效与考核，还是薪酬的调整，甚至是员工关系的处理，都可以被算法转化为可视化的数据，提供给企业管理者进行参考。也就是说，人工智能下的人力资源管理，将更具有科学性、客观性、完整性、清晰性和前瞻性。（三）基础性、事务性工作将被机器或人工智能取代。技术的进步应用在人力资源管理领域是十分可行的。当前，不管是在招聘、培训还是考核方面，都有十分丰富的应用空间。可以想象的是，假如可以通过人工智能创造虚拟现实环境，来模拟某一个工作岗位的实际业务需求，那么就立即可以检验求职者对工作岗位的能力匹配度，进而经过系统的加工处理，直接生成数据报表提供给管理者，用于执行最终的决策。在上述流程完成之后，通过选用的人才再次进入系统预先设定好的培训虚拟环境中，完成一系列的学习和提升，不仅能迅速、完整的了解自己所在岗位的工作，还能积累少量的实践经验，达到事半功倍的效果。对于管理者来说，企业的人力资源成本必将随时间的推移而不断的降低，而效率则不断的提升至新的层次，人才的质量也将不断改善，这是传统人力资源领域难以做到的。

五、新技术下的机遇与挑战

（一）未来工作职能的分化。新技术的影响具有互联性，其最大的作用对象即在于人，而人力资源工作的复杂性也在于其对象为人。目前，研究新技术领域的学者普遍认为大多数常规的重复性工作将被人工智能替代，被替代的这一类工作具有一定的特点，就是机械性、重复性。而另一类不容易被替代的工作性质，往往具有明显的判断性或决策性。人工智能带来了大量从业者失业的风险，但也开启了新的岗位需求。对于人力资源行业的从业者来说，如何既不被人工智能淘汰，又能让自己的竞争力再次提升一个等级，将是未来3～5年最值得思考的问题。（二）隐私与安全问题不容忽视。随着网络技术的发展，越来越多的设备、软件、应用尝试收集更多的用户信息，人力资源管理相关的系统也不例外。在一些互联网招聘平台，用户投递简历之前，需要填写大量的个人信息，如姓名、家庭住址、手机号码、身份证号等敏感信息，这些信息的关键程度相信大多数人都有自己的判断。新浪微博曾发起过一次关于网络信息的安全性的投票，分析结果显示，大多数人不愿意在注册时填写自己的手机号码，因为随之而来的就是隐私泄露问题，不少人在填写了自己的个人信息之后，会不断的收到垃圾短信、邮件甚至是骚扰电话。那么，人工智能系统自身的安全性是否足够保证如此大量的信息不被泄露呢？这里是存在较大的不确定性的，隐私与安全问题不同忽视。

六、总结

人工智能管理范文第10篇

在飞行流量管理方面，飞行流量管理系统通过与辅助决策系统相结合，构成了人工智能辅助决策系统的飞行流量管理模块。该模块主要通过计算飞行流量来避免飞行流量的冲突，进而根据分析结果进行航班的排序。从具体的应用情况来看，首先，飞行流量的计算需要大量的原始数据，而这些数据既包含了历史数据，也包含了实时数据。同时，由于这些数据是来自于空域、机场和气象等多个方面的复杂信息，所以系统需要建立相应的飞行流量管理数据库，从而保证数据的准确性和及时性，进而保证飞行流量计算结果的可靠性。其次，在进行飞行流量计算时，系统利用了飞行动力学计算原理。根据数据库的信息，系统对飞机的四维飞行轨迹进行了计算，从而可以得知飞机的降落时间和降落地点。这样，系统就可以得出任意航段和交汇点在任意时间的飞行架次，进而列出潜在的飞行流量冲突信息。再者，在得知以上信息后，系统需要对这些信息进行分析，从而进行航班的排序，进而避免飞行流量的冲突。在排序方面，系统不仅可以实现飞行计划的过程仿真，还可以找出空域资源的“空闲”状态，进而利用该状态，进行航班和起降顺序的调整。而具体的排序原则有两个，一是优先级排序，二是全排列。其中，优先排序是按照一定的标准给这些航班拟定优先级，然后按照优先顺序进行航班的排序。而优先级的拟定标准有很多，比如飞行任务、机型、机场和时间等因素，都可以成为优先级的拟定标准。全排列原则是对冲突的航班进行全排列，从而根据每一次排列的延误损失，选择损失最小的排序方法。相比较来说，全排序法虽然较为科学，但是系统需要承担的运算量较大，因此会占用系统较多的内存资源。

2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用

人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征，从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说，实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块，而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测，还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案，从而减轻管制人员的压力，帮助他们做出正确的决定。所以，该系统的应用，弥补了人类与机器各自存在的不足，从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看，系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案，然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则，进行方案的选择和排除。在这一推理过程中，为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序。

3结论

人工智能管理范文第11篇

关键词：人工智能；BP神经网络；招聘面试；大数据处理；系统设计

0引言

随着人工智能技术的快速发展，大数据分析与处理的方式也在发生相应的变化，企业人才招聘可以充分利用这一科技发展趋势，将传统的人与人、面对面的招聘面试形式逐渐转化为通过人机交互完成人才初选的智能招聘形式［1－3］。为此，本研究提出并设计了一种基于人工智能的招聘面试管理系统，结合大数据分析与虚拟现实技术进行人才数据的采集、处理并对其进行深入挖掘，以智能的方式完成人才初选的多个环节，从而缓解了企业人力资源部门招聘工作负荷过高的现状。

1系统框架

人工智能招聘面试管理系统的总体结构如图1所示。（1）在线填写简历。企业人力资源管理部门依据企业的岗位需求制定招聘条件，并以此创建电子简历模板通过网络平台对外，求职者根据个人实际情况填写电子简历并说明自己的就业意愿。系统根据电子简历中的信息进行结构化与非结构化数据的采集，对求职者的意向进行分析。（2）电子简历自动筛选。由智能机器人进行岗位所需人才的综合分析，其中主要包括本行业同类岗位人才基本技能大数据分析和本企业对该岗位人才的个性化需求，基于分析的结果确定人才招聘条件，设计甄别指标，智能分析求职者简历；使用特定算法搜索关键信息，以此完成简历的初步过滤，确定适合岗位需求的人选。（3）智能在线交流，由智能机器人通过计算机客户端或手机App进行在线人机交流，智能机器人可以围绕岗位需求向面试者提出问题，也可以对其提出的问题进行解答，问答环节结束后还可向其提供后续的应聘建议。系统从问答内容中提取关键信息，对候选人的数据进行更新并对人才素质作出评估。（4）虚拟场景面试。对于岗位招聘的复试环节，系统可以基于虚拟现实技术创建多种对应岗位日常工作的虚拟场景。在复试的过程中，由考官根据岗位实际为面试者选定多个任务场景，在面试者完成任务的过程中对其进行实时监测，基于大数据分析对面试者的表现进行评定。（5）人才素质综合评估。通过人工与智能相结合的方式，利用大数据匹配对人才素质作出综合评价并完成合适人选推荐。首先，制定岗位胜任性评价标准，一是对网络中已有的特征数据进行采集、分析和挖掘，进行适合特定岗位的人才特征描绘并设定人才维度指标；二是由人力资源部门与用人岗位所在部门站在各自的角度共同制定人才选用标准。其次，建立求职者岗位胜任性评分机制，通过大数据分析、挖掘并结合岗位权重，制定求职者岗位胜任性的评分方案，作为企业科学招聘的参考［4］。（6）精准录用。将人才素质综合评价的结果提交给人力资源部门和用人岗位所在部门的决策者，由二者共同决定是否录用系统推荐的求职者。

2核心模块设计

2．1智能简历筛选

本系统基于反向传播（BackPropagation，BP）神经网络进行电子简历的智能筛选。（1）建立详细的用人岗位人才选用标准并为其分配权重。依据企业发展的战略规划提出人才素质层次整体需求，人力资源部门开展岗位及其职责的设计，应以其为基础建立人才选用标准，从而创建与企业发展相对应的岗位胜任性素质模型。本系统所创建的模型包括基本素质、能力素质、知识技能、品行动机和人格特征5个指标库，系统以该模型为基础建立岗位胜任素质评价体系，如图2所示。（2）依据岗位人才选用标准创建同一格式的电子建立模板并通过网络对外。简历中的待填写项包括求职者姓名、性别、年龄、联系方式以及教育背景、工作经历等基本信息。（3）求职者完成电子简历的在线填写。求职者在指定的平台在线填写电子简历，确保按实际情况完成必选信息的填写，同时可对岗位意向和薪资要求等进行附加说明。（4）以岗位优秀员工的简历为样本进行神经网络的训练。在对岗位所需人才的人格特征、兴趣机动、行为模式、知识技能等方面的图谱进行深度数据分析的基础上，人力资源部门可以从人事档案中挑选出多个岗位优秀员工的简历，用以对神经网络进行训练，BP神经网络会基于其自身的记忆能力与自适应性实现简历中有用数据的的采集和处理，最终输出系统所需的结果。（5）基于BP神经网络进行最优简历的筛选。随着学习次数的增多，BP神经网络逐渐成熟，进而能够独立完成线上简历的初选，减少人力资源部门的工作量。（6）向通过初选的求职者发送复试通知，同时将初选的评估结果发送给相关管理人员。

2．2智能交流面试

智能机器人的系统中植入了自然语言辨识和机器人学习的模块，能够在一定程度上按照人类的模式进行语言组织与学习，智能面试在人机交互问答的模式下进行。系统按照设定的场景向求职者提出问题，从而了解求职者的真实情况及意图。收到面试通知的求职者可在任意的时间和地点通过计算机客户端或手机App启动面试程序。面试的过程系统会全程记录并从中选取出所需的数据。（1）知识库训练。训练知识库能够提高智能机器人的语义分析能力，从而提升匹配精度。系统基于Encorder－De－coder模型创建智能机器人，选取已保存的面试交流语音为样本对其进行训练。训练的过程是基于神经网络进行的，通过模式识别、深度学习等技术提高了系统的语义解析能力和自主学习能力。训练的目的是创建新的知识库及丰富已有知识库，将有关学历、技能、经验和敬业度等多种信息转换为量化的数据。词库访问是通过倒排索引和多模式匹配两种方式实现的，词库中包含多个主题数据模块，匹配是面向模块进行的，因此词库访问的速度得到了提升。为了解决智能机器人进行人机交互时的上下文机制问题，在Encorder过程中对基于上下文生成的Context信息和实时Message同时进行编码，从而保证在Decoder过程中能够按照上下文信息创建对应的Response应答。而对于个性信息归一化的问题，智能机器人可以创建一个代表不同身份或交流风格的对话助理，交流对象所表达的个性化信息借助WordEmbedding进行描述，通过不同对话助理的选择实现个性信息的归一化。（2）主动提问。智能机器人能够使用文本信息与求职者进行交流，避免语音交流的识别错误且可以清晰地表达提问的内容。同时，智能机器人系统中载有人工招聘过程中经常被提出的问题，除此之外，机器人还可以根据简历信息进行针对性较强的提问，以此获取更多的求职者信息［5］。智能机器人能够向求职者提出问题并记录其给出的答案，提问的过程是高效的，只就与岗位有关的信息进行提问，对于求职者的专业能力考察，会根据求职者对当前问题的应答情况动态选择下一个问题，进而以最少的提问量获取尽可能多的信息，并根据这些信息对求职者的专业能力进行评估。（3）应答匹配。系统利用这一功能对求职者的提问进行反馈，求职者通过语音提出问题，系统进行语音解析并分析语义，再从数据库中搜索与之匹配的答案，在这个过程中，语音解析是基于自然语言解析技术（NatrualLanguagePro－cessiing，NLP）完成的，其具体流程如下。a）求职者提出问题，并在人机交互界面将系统自动辨识的提问文本信息进行简化处理，去除冗余信息；b）系统进行自然语言解析和文字分切，将语句分割为词组并为其分配权重，基于综合权重均衡算法从知识库中提取出包含最优答案的文档块，结合分词处理的结果判断是否存在歧义或空值，若存在，则通过深度学习进行化解或补充；c）重复分词和答案搜索环节直至提问的语句全部处理完毕。组织最精准的回答语句向求职者进行反馈。

2．3虚拟场景面试

通过虚拟场景（VirtualReality，VR）技术能够为求职者提供一个与岗位日常工作实际十分贴近的虚拟场景，从而使考官直观地了解求职者的专业技能水平和临时应变能力。系统通过VR设备向求职者显示一个虚拟的任务场景，求职者在该场景中进行虚拟操作、解决随机出现的问题以完成设定的任务，系统对整个过程的影像进行记录并基于大数据分析对求职者的实际操作能力水平进行评定。具体过程如下。（1）根据求职者的应聘岗位为其创建一个对应的工作场景，该场景按照工作岗位的实际环境搭建，完全能够代替真实的现场。从企业的岗位技能知识题库中抽取一定数量的题目，用于对求职者的专业知识进行考察。（2）考核题目可视化条件准备，训练智能机器人。（3）由考官选择或切换虚拟任务场景，随机向求职者提出专业问题或布置任务，求职者回答问题并按其要求完成操作，现场解决出现的各种临时问题。考官全程监控求职者的操作和反应，机器人记录整个考核过程并基于大数据分析对其专业能力进行评估。（4）考官根据智能机器人的评估报告和自己对求职者表现的监控记录做出综合评定，并形成录用意见。

2．4应用效果

为了验证系统的功能有效性，系统开发完成后在某网络游戏运营公司进行试运行。求职人员通过该界面能够了解岗位类别、计划招聘人数及具体的岗位工作内容，同时根据自身的专业能力对岗位进行选择并按系统要求填写电子简历，系统会自动筛选出相对较为优秀的求职者并通知其参加后续的招聘环节。在招聘信息时间内，系统共收到电子简历377份，其中除技术类的“客户端开发工程师”岗位外，其余岗位电子简历数量均远高于计划招聘人数，经过系统自动筛选，按1：3的比例挑选出各岗位初选合格的求职者参加在线面试，并经过后续的VR场景面试和综合评估最终录用了其中的71人（客户端开发工程师仅1人通过系统考核）。根据公司在实习期对此次招聘人员的考评结果，本次招聘的新员工能力评定全部达到良好以上，由此可见本研究所设计的系统对于企业人才招聘具有很强的实效性。

3总结

基于人工智能的招聘面试管理系统，将人工智能技术、大数据分析技术与虚拟现实技术进行有机融合，通过电子简历的自动筛选、智能在线交流与VR场景面试实现了智能化的岗位胜任素质考核，加快了企业招聘的进程，减轻了企业人力资源管理部门的工作负荷。本研究介绍了系统的整体框架，说明了相关技术的应用原理并阐述了各功能模块的设计思路和实现流程，为相关技术的深化应用和同类系统的研发提供了有价值的参考。在本次研究的过程中，由于对BP神经网络的复杂结构理解尚不够透彻，因此在简历筛选环节所建立的指标库并不十分完善，在今后的研究中，将会进一步细化人才评价指标并持续丰富BP神经网络结构，实现更加高效和精准的人才初选。

参考文献

［1］王瑛南．火电厂人才招聘系统的优化［J］．人力资源，2020（12）：82－83．

［2］韩保刚，杜素艳，于乃文，等．基于人工智能的人力资源招聘系统的研究［J］．法制与社会，2019（23）：184－185．

［3］张心怡．人工智能时代对于人力资源从业者的挑战［J］．湖北经济学院学报（人文社会科学版），2019，16（6）：60－62．

［4］周畅飞．某集团招聘管理系统的设计与实现［D］．大连：大连理工大学，2016．

人工智能管理范文第12篇

基于工业机器人的智能化生产管理服务平台主要内容包括3大块:生产管理服务平台、过程检测服务平台、过程控制服务平台。生产管理服务平台研究的共性技术包括分布式智能管理、均衡化混流生产技术和MES/ERP管理技术，利用检测到工件的特征信息和优化后的工艺参数，对生产设备进行自适应调配。过程检测服务平台研究包括三维信息在线识别与位姿检测技术、数字化物流跟踪技术，通过对加工过程中的工件的特征、位置和姿态进行检测和跟踪，得到工件的信息参数。过程控制服务平台研究包括加工参数优化技术，对生产管理服务平台和过程检测服务平台的工件加工的过程进行参数优化控制。通过以上3个平台的相互协同，直接应用到装备制造业典型生产工艺如零部件搬运、工件上下料、喷涂、抛磨加工等过程，最终实现加工的自适应性和智能化。同时通过对技术的模块化包装，通过组态的形式实现技术外包，应用到其他行业如食品分拣、包装物流、焊接等领域。

1.1生产管理服务平台

在分布式智能管理技术、均衡化混流生产技术和MES/ERP管理等相关技术的基础上，形成更广泛的行业应用的生产管理相关技术的研究服务平台，能够将相关技术快速应用于其他行业的类似应用。

(1)分布式智能管理技术

智能化生产线一般选用分布式控制方案，分布模式不像集中式那样对主数控装置有着很强的依赖性，其结构模块相对比较独立，具有分段实时性，而且系统各模块之间界面分明，可并行开发，方面维护。如图2所示为机器人柔性生产线控制方案，这种控制结构可分为3层:控制管理层、单元控制层和设备控制层。控制管理层即柔性生产线的主数控装置，按照作业计划，分解作业计划和工艺规划，生成命令，下载到单元机，并接受单元机的反馈信息，协调整个系统的运行。单元管理层对一个根据工艺要求组建的生产单元进行控制，每个单元可能包括机床、机器人等设备。单元数控装置常采用PLC设备，PLC通讯通常采用实时性、稳定性较好的总线方式。设备控制层对单个设备的控制，包括机床数控装置CNC、机器人数控装置、输送带位置数控装置、传感器(图象识别器、代码识别器)等。

(2)均衡化混流生产关键技术

一般制造业企业都存在库存量和在制品储备量高，企业库存积压严重、生产效率低下等问题［3］，均衡化混流生产要求将工艺流程、生产作业方法基本相同的若干个产品品种，在一条流水线上科学地均衡地编排投产顺序，实行有节奏、按比例地混合连续流水生产，并以品种、产量、工时、设备负荷全面均衡为前提的生产模式。基于工业机器人技术应用和均衡化混流生产的理念相结合，既可满足市场大批量的需要，又能同时生产多种产品，满足不同客户的要求。但如何布置生产设备，快速调换工、模、夹具，组织多品种均衡化混流生产，依然是企业安排生产的难点。

(3)MES/ERP管理

随着信息技术的不断发展，企业制造信息化的进程不断深入，车间制造执行系统(MES)作为一种先进的计算机辅助管理思想和工具，逐步成为提高车间管理水平和竞争实力的重要手段［4］。MES系统是在MRP所产生的加工制造订单的基础上，按照交货期的前后和生产优先级原则，以及车间的生产资源情况(如设备、人员、物料的可用性及加工能力的大小等)，将零部件的生产计划以订单形式的下达给车间，在车间内部，根据零部件的工艺路线等信息制定车间的日计划、组织日常的生产。同时，在订单的生产过程中，实时地采集车间生产的动态信息，了解生产进度，发现问题及时解决。

1.2过程控制服务平台

过程控制服务平台主要对生产管理服务平台和过程检测服务平台的工件加工的加工过程进行参数优化控制。加工参数优化技术主要解决数控加工中切削参数的选择对加工效率、加工质量和生产成本的影响问题。应主要从建立合适的加工数学模型、制定变量约束规则、构思参数优化方法、设计合适的试验方法，建立优化的工艺参数库等几方面考虑。

1.3过程检测服务平台

生产过程的质量控制少不了过程检测，通过对三维信息在线识别与位姿检测技术、数字化物流跟踪技术的研究，通过对加工过程中的工件的特征、位置和姿态进行检测和跟踪，得到工件的信息参数。

(1)基于三维信息的在线工件识别与位姿检测

对在线工件的三维信息检测及匹配技术进行研究，实现三维形貌的检测，并通过标准工件和实际检测数据的三维匹配，实现对工件的识别并获取其位置和姿态信息。应从工件三维信息检测系统研究、工件信息的三维匹配技术研究、工件的轨迹规划等几方面考虑。

(2)数字化物流跟踪技术

基于信号自动识别目标对象，并能获取相关数据，且无须人工干预，可工作于各种恶劣环境的识别技术［5］，是数字化物流的基础。应剖析当前物流跟踪管理的主要识别技术的特点和优缺点，研究和分析制造业物流管理框架体系，对基于无线射频识别RFID技术与传统的标签设别技术的对比和分析，找出适合企业物流管理的数字化物流跟踪应用体系。

2结束语

人工智能管理范文第13篇

摘要：人工智能的迅速崛起，为老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理全过程中发挥着重要价值。与此同时，因其服务于老年人这一特殊群体，对道德伦理的冲击表现得更加突出。当前，伴随着我国政府对人工智能的高度重视、企业与医疗机构的积极探索，人工智能在老年健康管理领域已积累了部分经验，取得了初步进展。然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仍处于起步阶段，面临价格壁垒难以突破、信息孤岛劣势明显、多方主体合作不足、专业人才稀缺等现实问题。推进人工智能与老年健康管理的深度融合，需要政府、医疗机构与养老服务中心、科技企业等多方联动，构建配套管理机制，从而使人工智能更好地服务于老龄化社会。

关键词：人工智能；老年健康管理；老龄化；养老问题

作者：向运华王晓慧（武汉大学社会保障研究中心，湖北武汉430072）

人口老龄化是21世纪我国经济社会发展的重大国情，截至2018年底，我国60周岁及以上人口有2.49亿，占总人口的17.9%。人口老龄化态势加剧的同时，空巢老年人占比持续攀升，独居老年人群健康状况不容乐观，有74.7%的老年人患有至少一种慢性疾病。城乡失能、半失能老年人口近4063万，上门看病、康复护理等医疗健康类服务需求始终居于老年人各类需求首位。总书记明确指出“为老年人提供连续的健康管理服务和医疗服务”，健康老龄化成为健康中国时代和老龄化时代的重要命题。

万物互联的加速到来与人工智能技术的迅速崛起，正在改变着人们的社会资源获取方式和生活方式。AlphaGo大胜人类棋手，标志着人工智能已在某些领域走到了人类智慧的前列。以互联网为载体和AI为实现工具的经济发展新形态正在逐渐形成，为社会各领域创造了前所未有的机遇，也给老年健康管理模式的突破与创新提供了现实可能。智慧健康养老由此产生，其最大的特点在于大数据收集、需求的智慧决策与服务的精准投放。2017年工信部、民政部和卫计委联合印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》，强调利用新一代信息技术产品推动健康养老服务智慧化升级。各地积极开展智慧健康养老应用试点，打造“硬件环境+智能设备+互联网信息平台+居家养老服务”的健康养老生态系统。如何发挥人工智能技术在老年疾病预防、诊断、紧急救助、治疗与康复中的作用，如何有效联接医疗服务机构以确保老年人享受到更高效、更优质、更便捷的健康服务，是当前亟待研究的现实问题，这对于降低空巢老人独居风险，缓解老年护理人员短缺问题，提高老年人的健康水平具有重要价值。

一、立场博弈：人工智能时代老年健康管理的机遇与隐忧

（一）人工智能的崛起

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）起源于1950年“图灵测试”的理念，其首次被公开提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美国会议上的报告。随后人工智能随着技术的发展、社会的进步不断发展，1960年人工智能已能够理解自然语言、自动回答问题和分析图像图形等，20世纪80年代又获得了学习和认知能力。21世纪以来，物联网的加速普及、大数据的崛起、云计算等信息技术的突破，人工智能迎来了发展高峰，逐渐形成了深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的特征，开始具有自我诊断、自我修复、自我复制甚至自我创新的能力①。人类相继进入了网络社会时代、大数据时代与人工智能时代，三者共同构成了新的社会时代②。

关于人工智能的概念，国际人工智能专家N.J.Nilsson将人工智能视为怎样表示知识、怎样获得知识及怎样使用知识的科学③。其后，学者对人工智能的概念从类人、理性、思维与行为等四个方面着手定义，有学者进而从学科角度对人工智能进行了解释，如国内学者吴汉东将人工智能定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。综合诸多学者对人工智能的认识，笔者认为人工智能的实质是基于人类的设定与要求，能以与人类智能相似的方式作出反应的智能机器或软件。

人工智能时代的到来，正在改变甚至颠覆人类现存的生产、工作与交往方式。2016年美国的《国家人工智能研究和发展战略计划》指出，AI系统在某些专业任务上的表现胜于人类。1997年国际象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戏、2015年的图像识别与语音识别、2016年AlphaGo等AI产品的问世与应用，成为AI超越人类的里程碑事件，见证了AI的智能水平和社会意义。近十年来，人工智能愈发广泛地应用在社会各个领域。农业领域，人工智能应用于自动播插与灌溉、日常田间管理、采收与分拣、产品检验、虚拟在线销售等产前、产中和产后各个环节，大大减轻了人类的劳动量④。工业领域，工业机器人广泛应用于汽车、电子、家电制造等生产线，缓解劳动力供需矛盾的同时提高了生产效率。服务业领域，微软“Cortana”、苹果“Siri”、联想“小乐”等智慧客服系统为大众所熟知；几乎所有股票交易员已被机器人取代，投资顾问、风险审查和安全防范监控监管都普遍智能化。公共服务领域中，人工智能亦发挥着日益重要的作用，如用人脸对比技术来筛查犯罪分子；人工智能辅助医疗诊断与手术；人工智能用于智能评测、个性化辅导等等。人工智能也开始进入艺术创作领域、心理服务领域。学界普遍认为，弱人工智能技术在当前已基本实现⑤。

（二）人工智能时代老年健康管理领域的机遇

当前，在新一代信息技术的引领下，物联网迅速普及，大数据快速积累，算法模型与运算能力持续突破，智能行业应用快速兴起，为我国人工智能的迅速崛起提供了现实契机。从人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，到人工智能应用层面的工业4.0、智能农业、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗与智能教育等，均得到了爆发式增长。我国正处于医疗人工智能的发展高峰，2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长37.9%。据估计到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的应用主要体现在通过生理参数识别设备和无线射频识别装置等智能采集老年健康数据，为老年人提供双向、互动的居家健康监测、健康咨询、健康评估、健康干预服务以及紧急救助服务，克服时空限制，将健康管理贯穿疾病预防、诊断、治疗与康复整个过程。人工智能时代为健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理模式过程中具有重要价值。

第一，人工智能的发展为缓解医护人员短缺提供了现实可能。据世界卫生组织公布的数据，欧盟关于每千人拥有护士数量的基本规定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美国和日本分别是9.8人和11.49人，发展中国家例如巴西和南非，分别是7.6人和5.1人，然而我国每千人拥有护士数仅为2.36人。即使是按照大多数国家的5‰计算，我国护士缺口也多达350多万，如果按照欧盟的标准，则缺口更大。与此同时，我国社区养老服务专职人员数量少且增长速度缓慢。民政部2009年开始统计社会服务职业技能人员中的养老护理员，截至2016年我国养老护理人员仅8528人。根据第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查结果，目前我国失能、半失能老年人口约为4063万，占老年人口数的18.3%，按照3：1的国际标准计算，我国需要超过1300万的护理人员。同样，虽然国家大力推进医养结合，将老年人作为重点人群纳入家庭医生签约服务，但家庭签约医生覆盖率仍不容乐观。如何“以少足多”是摆在当前我国政府面前的重要议题之一。人工智能的崛起为化解这一医疗难题提供了新路径。人工智能环境下，智能护理等机器的应用与推广，大大减少了老年人对护理人员的需要，虚拟医疗助手替代护士，在医生诊疗之外提供辅助性的就诊咨询、健康护理和病例跟踪等服务，既减少了老年人前往医院就诊的次数，又有助于提高护理能力。显然，这些对于缓解老年健康供需矛盾有积极意义。

第二，人工智能的发展为医疗机构提高服务效率提供了技术支持。一直以来，医疗服务效率都是备受关注和争议的问题。医疗服务效率，即医疗机构在投入与产出之间的比率，是医疗服务领域的核心命题与重要目标。近年来，随着我国医疗体制的不断改革与发展，各级医疗机构的效率有了显著提升，但受制于传统医疗机构管理模式的惯性思维影响，医疗机构的服务效率与民众期望仍有差距。新时代医疗服务效率的提升不仅需要制度的变革，也需要服务工具的革新。人工智能的发展为优化医疗服务提供了便利。一方面人工智能的应用降低了人力成本。医学影像占医疗数据的90%，而且这一数据仍在攀升，年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%，远不及影像数据增长速度。借助AI技术分析医学影像，将大大缓解医院缺少医生的压力。此外，语音技术在医疗行业的普及，也正在将越来越多的普通医生从日常机械式的医案录入工作中解放出来，提升录入的效率，降低失误率。另一方面，人工智能的应用也提高了医疗服务能力。人工智能辅助诊断技术应用在老年人某些特定的病种领域，几乎可以代替医生完成疾病筛查任务；智能手术机器人的应用既能保证精准定位，减少老年患者的疼痛，又能防止传统手术易带来的传染疾病等危险；人工智能参与药物研发，对于提高针对老年患者潜在药物的筛选速度和成功率，缩短研发时间与成本有实际意义。综上，人工智能的嵌入打破了以往医治全程医生亲力亲为的运作模式，智能机器的自主研判与决策能力，对于降低人力成本，大幅提高医疗机构、医生的工作效率与质量，减少不合理的医疗支出有积极意义。

第三，人工智能的发展有助于提高老年人自我健康管理能力。多数疾病都是可以预防的，但是由于疾病通常在发病前期表征并不明显，到病况加重之际才会被发现。而且由于老年人机体形态的改变和功能的衰退，对于疼痛和疾病的反应变得不敏感、不典型，很多病症易被忽略或误诊，加上老年人行动不便，其中有多数老年人即使不舒服也不愿前往医院进行诊疗。人工智能的应用大大缓解了这一状态。人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合可以实现疾病的风险预测和实际干预，实时监测老年人的生理参数，其双向数据传输、在线沟通、便捷有效的特点，一方面可帮助老年人实时了解与掌握自身的健康状况，享受个性化的健康管理和健康咨询服务，满足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意识，促进其积极参与自我健康管理和自我照顾，实现医疗卫生服务重心前移和全民健康管理。人工智能环境下的自我健康管理的实现延伸了传统医疗的覆盖能力，节省了传统医疗方式的时间、空间成本及医疗费用，能够有效缓解老龄化带给整个社会医疗系统的负担。此外，居家健康管理系统能为卫生管理者提供健康数据，有助于建立完备、标准化的居民电子健康档案和区域卫生信息共享平台，使政府突发公共卫生事件监测和应急体系的运转更为高效、准确。

（三）人工智能时代老年健康管理领域的隐忧

万物都有两面性，人工智能同样是把双刃剑，人工智能从诞生至今，其对伦理的冲击就不断被讨论。人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也对道德伦理问题提出了重大挑战。与人工智能的一般伦理问题相比，人工智能在老年健康管理中的应用因其服务于老年人这一特殊群体表现得十分特殊与突出。主要表现为两个方面，一是老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题更为加剧，二是老龄社会正义伦理问题更显突出。

老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题体现在隐私泄露、社会孤立与老年人的“物化”三个方面。首先，为更好地提供全方位健康管理服务，智能老年健康管理系统和智能设备需要采集老年人日常起居全时段、全方位、无盲区、长周期的海量生理数据，其中绝大多数的数据属于隐私数据。这些数据通过简单的分析和挖掘，就能得出老年人的生活习惯、身体状况等信息，一旦被无意或有意泄露，极易被不法分子所利用以进行精准推销甚至精细诈骗等违法活动，这对于易受骗的老年人群体来说无疑是巨大的隐忧，由此可能带来的损失也不可小觑。《世界人权宣言》第12条规定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的荣誉和名誉不得加以攻击。正如一些学者认为我们应该对于弱势群体运用特别的隐私保护政策①。然而目前我国的相关法律和政策还不尽完善，如有关病历资料保护的法律或文件（《刑法》《侵权责任法》《医疗机构病历管理规定》等）中多为宣示性条款，也尚无老年人隐私安全的针对性文件。如何保证健康数据在实时采集、传输、存储、分析与使用过程中的安全，数据应当被保留多久、谁拥有隐私数据的访问权等都是智能老年健康管理领域亟需解决的隐私方面的具体伦理问题。其次，智能机器监护老年人可能导致减少老年人社交、子女的陪伴。关于智能护理机器人的引入对老年人心理问题的影响研究表明，使用护理机器人的老年人易出现社会孤立现象，进而导致尊严受损②。过多的智能既会减少老年人外出和交流的频率，也使子女或亲朋责任感降低，对老年人的关怀止于虚拟问候，而不再是频繁地看望与聊天。有学者认为，健康助手功能会使原本亲近的护理关系转换为远程的虚拟的照料关系③。从而加剧老年人心理上的空虚感与孤独感。如何缓解和调节老年人心理问题是人工智能在老年健康管理应用过程中不得不面对的问题之一。最后，老年人的“物化现象”也是值得关注的具体伦理问题。所谓物化，Kitwood对其的定义是：像对待无生命物质那样对待人：推、拉、拽一个人，不把他当作一个有生命的个体。Astell曾认为辅助机器人可能会机械地控制使用者，并逐渐使其变得失去自主性④。智能护理机器人等操控式的服务过程有可能损害老年人自主意愿，老年人普遍认为不应该限制他们自主选择的权利，如他们不希望所有人知道他们在家中跌倒，因为某些跌倒仅是小事，自己可以克服，他们认为只有自己需要帮助的时候才应通知别人。然而这与智能护理系统一旦发现护理对象跌倒，就立即发送消息给亲人或医护人员的护理策略相矛盾⑤。机器人应在何种程度上保障老年人的自主意愿，减轻其心理负担，维护其尊严，是值得研究的课题。

老龄社会正义伦理问题主要体现在地区差异方面。由于我国国土面积大，各地区经济发展水平并不一致，地区差异、城乡差异问题都不容忽视。考虑到护理服务涉及人最基本的健康权利，然而由于经济发展和收入水平不同，偏远地区、农村的互联网都不畅通，健康信息系统建设不到位⑥，老年人往往无力购买智能可穿戴设备、智能护理机器人等健康管理机器，贫富差距引发的社会资源分配不公问题凸显。如何在研发和推广智能设备中充分考虑老年人的购买力，是关乎社会正义的伦理问题。

二、现实考察：人工智能时代老年健康管理的困境

（一）人工智能时代老年健康管理的经验

改革开放以来，尤其是进入21世纪之后，我国人工智能技术得到了巨大的发展。据中国电子信息产业发展研究院数据统计，2017年我国人工智能市场规模为216.9亿元，比2016年增长52.8%，增长速度快于全球平均水平，2020年有望超过700亿元①。其中，“人工智能+融合医疗、金融、教育和安防等领域企业”位居全球人工智能目标市场行业首位，总计占比40%。国家高度重视，企业与医疗机构积极探索老年健康产品的研发、推广与应用，先后积累了一些经验，取得了初步进展，为人工智能服务于老年健康管理奠定了重要基础。

首先，信息化与大数据推动智慧医疗的发展，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了技术支撑。信息化与大数据是人工智能有效嵌入的基本要素，因此医疗信息化的实现和医疗大数据资源的壮大是推动人工智能在老年健康管理应用的重要基础。近几年来，高速、移动、安全的新一代信息基础设施建设加快，城市社区光纤网络覆盖率不断提升，中国互联网络信息中心（CNNIC）的《中国互联网络发展状况统计报告》显示互联网逐渐向高龄人群渗透，60岁以上老年人对互联网的接触率和应用率逐年上升。与此同时，健康养老服务信息平台建设不断推进，早在2011年，老龄办和民政部门就在全国范围内推进社区为老服务信息平台建设项目启动试点工作，试点项目50余个，据统计覆盖老年人口仅3000多万；2014年民政部和发改委确定在全国选取了42个地区推进养老服务业综合改革试点，改革的重点之一即是加快信息平台建设。2018年国务院《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，强调推进远程医疗覆盖全国所有医联体和县级医院，支持高速宽带网络覆盖城乡医疗机构，建立互联网专线保障远程医疗需要。“互联网+医疗服务”建设初具规模，各级医疗机构、养老服务机构积累了大量老年人有关的数据资源，其中包括老年信息数据库建设与大数据共享平台与服务平台建设，为下一步人工智能的嵌入奠定了坚实根基。

其次，国家高度重视，政策与法律建设不断推进，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了制度基础。一方面，为推动人工智能的迅速发展，近年来我国人工智能领域指导性政策文件不断出台。如2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，同年12月工信部公布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快创新型国家和世界科技强国建设。2018年1月中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出确立人工智能产业发展的标准体系；3月政府工作报告明确指出加强新一代人工智能在医疗、养老等多领域的应用。各省市积极响应，出台本地区的具体实施意见，为人工智能在老年健康领域的应用确立了方向。另一方面，为应对各类风险与危机，我国不断推出信息建设与信息安全的相关规定。据统计目前我国信息治理层面的相关法规已有100余件，涉及个人信息保护、网络侵权预防和网络犯罪惩治等多个领域②。具体到医疗行业，2013年国家卫生计生委、国家中医药管理局印发的《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》，2015年国务院办公厅印发的《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、卫计委联合印发的《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》等文件，都着重强调形成覆盖全生命周期的智慧健康养老产业体系，打造一批智慧健康养老服务品牌。2016年12月，国务院办公厅印发《关于全面放开养老服务市场提升养老服务质量的若干意见》提出推进“互联网+”养老服务创新，到2020年养老服务市场全面放开等，都指出实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库要基本覆盖全国人口并完成信息动态更新。这些直接或间接性文件的不断完善，为人工智能在健康领域的应用提供了基本的制度框架。

最后，在技术与政策环境的激励下，人工智能在老年健康管理中的应用初见成效。从易得的传感器，到智能化的可穿戴设备，智能护理床、健康服务机器人、陪护机器人等服务机器人，越来越多智能设备参与到老年人健康管理领域。近几年，房地产商、保险公司、养老机构积极推出高端养老项目，健康服务机器人也随即而来，其中天津哈士奇机器人作为全球首台健康服务机器人成为标志性事件。而后，机器人也开始应用在福利中心和养老机构，仅杭州就有70家养老机构和40家照料中心引进了“阿铁”养老机器人①②，机器人具备健康检测、健康顾问、紧急报警与陪伴逗乐四项主要功能。同时依托“互联网+”搭起智能居家养老服务的桥梁，一是通过智能健康腕表随时测量血压、心率等生命体征数据。相关研究表明可穿戴智能设备在治疗慢性病方面有显著效果，治疗费用、住院时间等都有所降低③④。二是“开心”等智能健康养老机器人通过人体感应、摄像头远程监护、声源定位、语音识别等系统为居家老人提供安全监护、用药提醒、数据分析等健康服务，约87%的受访者表示类似于“开心”的智能健康养老机器人会对空巢老人有用⑤。三是通过“互联网+”和远程医疗、远程手术等满足老年人的医疗需求，通过机械骨骼、轮椅机器人等助力老人康复⑥。从监护到治疗，人工智能在各种养老模式的老年人中的初步试水，为应对人口老龄化提供了战略性思维。

（二）人工智能时代老年健康管理的难题

人工智能为老年人实现全过程健康管理提供了条件，推动了老年健康管理模式的突破与创新，然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仅处于起步阶段，尚有很多问题需要解决。

其一，从应用范围来看，价格壁垒难以突破，老年健康管理中人工智能缺乏动力。医疗行业本身就极具复杂性和特殊性，医疗体制改革和医养结合养老模式发展已推行多年，但仍有很多问题为人们所诟病。人大代表罗卫红曾提出目前医养结合虽初具成效，但仍存在医养结合服务需求与承载力不对称、行业管理体制不完善、医养结合医保支付政策难以保障护理需求等问题。人工智能嵌入老年健康管理为医养结合模式的发展创造机遇的同时，也提出了更高的要求。人工智能设备造成的健康管理服务费用谁来支付、怎样支付，目前国内尚未达成共识，这也解释了为什么目前智能健康机器人多出现在养老机构，而非居家老人家中。不可否认，在当前医疗卫生服务供给不足的情况下，医养结合型养老机构非常重要，机器人的引入对老年人尤其是对高龄老人、半失能老人与失能老人带来了极大的便利。然而无论是9064模式还是9073模式，绝大多数老年人是居家养老。针对居家生活老年人的健康监测、预防、治疗、康复、护理和心理慰藉等服务需求亟需人工智能的嵌入，然而形势不容乐观，一方面是因为智能装备价格较高，老年人个体往往无意愿或无力购买较为昂贵的智能感应设备，另一方面是因为担心后续健康服务能否持续跟进，比如一个智能腕表就价值几千元，如果后期的服务没跟上，老年人损失就会很大。人工智能的应用必须考虑各方支付意愿，其价格在某种程度上决定了其可推广的范围。如何围绕大健康战略来定位发展人工智能，实现医疗健康服务利益相关者的协作，为老年人提供全方位全周期的健康服务是亟须解决的关键问题之一。

其二，从信息化建设来看，人工智能应用于老年健康管理的信息孤岛劣势明显。人工智能的应用离不开信息技术的支撑。推进医疗服务大数据建设，建设老年群体数据库与医疗服务信息平台，统一相关数据标准是基础。“人工智能+医疗”最大的问题在于数据的来源和质量，因为我国的医疗数据在医院与医院间、医院与家庭间存在信息孤岛，即使在同一个医院提取和利用数据仍涉及很多操作手续。与此同时，虽然各地政府一直在强调健康养老服务信息平台建设，但进程并不乐观，多数老年健康服务仅停留在通过社区门诊或体检获得数据，共享在街道一级，实现市级统一平台建设的省份屈指可数。除了技术条件的制约，更多的是缺乏全局的考虑与统筹规划，民政部门、统计部门、公安部门、卫生部门、医院等多部门之间的责任模糊，各涉老部门缺乏沟通与配合；各地区各自为政，缺乏共享理念和共享动力，有效的沟通不足，相互之间在操作系统、网络协议、语义表示、数据库类型，乃至硬件管理平台上存在差异，医疗信息数据不能有效实现地区共享，阻碍了人工智能赖以为生的数据信息资源的有效流通，既造成了数据信息资源重复建设，也限制了数据信息资源功能的最大发挥。可见，要想人工智能应用于老年健康管理，积极突破数据壁垒势在必行。

其三，从健康服务相关主体来看，养老机构、社区服务中心、医疗机构与企业的合作不足。养老服务机构、医疗机构等服务机构本身不生产人工智能设备，而是通过引进人工智能设备服务于老年人，科技企业才是人工智能产品的生产者。服务机构最了解老年健康管理全过程需要什么样的人工智能产品，而科技企业则在技术上独占优势。二者通过跨界合作发挥各自的优势，才能明确研发内容，最大程度缩短研发周期，以满足老年人健康管理的需要。然而目前国内各级医疗机构、养老服务机构在该领域的开拓相对滞后，除了发达城市的大型房地产公司通过与科技公司合作建设高端养老基地，应用人工智能参与老年健康管理服务，实现了企业间的人工智能合作外，多数医疗机构、养老服务机构有待进一步跟进。与此同时，医疗机构、养老服务机构提升自身对人工智能产品的驾驭能力也离不开同科技企业的有效合作。两者有效合作的缺乏在一定程度上制约了老年健康管理过程中的人工智能创新能力的提升。两者如何建立合作机制，共同推进人工智能的技术创新与应用是人们不得不思考的当务之急。

其四，从研发主体看，老年健康管理领域的人工智能发展受制于稀缺的专业人才。人工智能任何相关技术方面的突破都依赖于人才，可以说其发展能力取决于人才数量。《全球人工智能人才白皮书》显示全球AI领域的人才缺口达到百万量级，2017年工信部发言人指出在我国人工智能人才缺口超过500万，稀缺的专业人才资源是制约全球人工智能技术发展和应用落地的一大短板。人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。AlphaGo之所以能战胜人类围棋世界冠军，在一定程度上是因为其设计者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康领域的专业人才需要集计算机专业技术与健康养老服务行业实践于一身，才能研发出适合老年群体的智能健康医疗设备。目前国内的人工智能专业性人才缺乏，且多集中于制造业、互联网等领域的技术开发工作，虽然一些科技公司与医疗机构合作取得初步的成果，但在医疗领域结合上缺乏深度，直接针对健康服务领域的人工智能人才更是不足，阻碍了老年健康领域人工智能技术的推行。

三、未来选择：人工智能时代老年健康管理的关键路径

人工智能时代的到来，为老年健康管理创造了全新的环境，同时也对政府、社区、医疗机构、养老服务机构等提出了更高的要求。面对人工智能的迅速发展，需积极推进人工智能与老年健康管理的深度融合，以促进适应时代诉求的老年健康管理智能化。

（一）构建人工智能嵌入老年健康管理的管理机制

DouglassC.North指出制度是社会的游戏规则，规定了人与人之间的行为范式②。人工智能时代老年健康管理迫切需要现有机制的突破与创新，当前必须做好三个层面的具体工作。

一是形成专业的领导机制。人工智能科学嵌入老年健康管理离不开政府部门的统一规划和部署。2018年国家医疗保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、卫计委、发改委等多个部门的相关医疗职能，改变了“九龙治水”的管理局面，为人工智能在医疗行业、健康领域的嵌入提供了契机。在老年健康领域推广人工智能应纳入医疗保障局的工作内容，积极推动医疗机构、养老机构、社区养老服务中心等与科技企业的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的应用格局，从传感器，到智能化的可穿戴设备，健康服务机器人、智能护理床、陪护机器人等服务机器人，从智能家居设备、养老服务机构智能设备，到智能医疗机器，从老年人健康数据建设到疾病的预防、治疗、康复与护理等，培养一支兼具智能理念和实践经验的新型领导队伍，确保政府部门在人工智能应用中始终掌握主动权。

二是培养多元主体信息共享机制。人工智能的发展与应用依赖于数据，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康数据，以便人工智能设备的研发，另一方面需要医疗机构、养老机构、社区居家服务中心、老年人等相互间的数据连通与安全共享，促使多方有效参与老年健康管理。加快健康养老信息平台建设迫在眉睫，要着力提升多元参与主体的数据素养和技术素养水平，促进多元主体相互间协同配合，协调老年健康数据在各部门间的流通，实现数据信息的交互及供需的有效匹配，从而打破数据壁垒，为提升老年健康管理水平提供数据支撑。

三是建构道德伦理矫正机制。享受人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也必须正视其对道德伦理的挑战。首先，进一步完善信息保护机制，减少甚至消除老年人对个人信息数据泄露的担忧。其次，科学认识和使用人工智能。虽然现有的人工智能在某些层面和维度接近、达到甚至超过了人类智能，但其工具性色彩没有改变，人工智能在老年健康管理中的应用旨在提高健康管理水平，而不是取代医护人员和亲朋好友。儿女的关心、好友的慰问以及老年人必要的社交互动都不可或缺。最后应通过技术发展，为人工智能注入情感，促使人机交互更加和谐。

（二）构建以人工智能为核心载体的老年健康技术系统

推进各级医疗机构和各地养老机构在老年健康管理中发挥更大的作用，需要通过智能化处理系统和便捷高效的急救处理流程，即系统能自动采集老年人身体状况数据并进行分析，当发生意外跌倒或生命体征数据出现异常，智能呼叫相应的医疗机构，使老人及时、准确地获取医疗服务。为此，应重点做好两个层面的工作。

一方面，建设针对老年健康管理的智能处理系统。智能化系统基于计算机网络技术和信息技术，强化老年健康的数据挖掘系统和数据存储系统建设，有效整合老年健康管理智能化进程中的各类非数值型、非结构化数据，同时有针对性地引进合适的人工智能技术，如生物识别技术、自然语言处理、机器学习、虚拟等，提升人机交互过程中老年健康数据的处理效率，并以此形成由知识库、数据库、推理机、解释器和知识获取等组成的老年健康管理系统，为提高老年健康管理水平奠定基础。

另一方面，创新以人工智能为基础的医疗流程。智能系统的生命在于应用，老年健康管理途径与方式的优化必须以智能处理流程的创新为依托。其一，通过人工智能实现老年人健康状况的自动检测，根据不间断、全方位的健康数据跟踪，智能评估老年人身体与心理的健康状况，并基于数据分析提出智慧决策，确定老年人在健康方面应采取的措施。其二，智能系统要在识别老年人紧急救助需求的基础上，主动通知医疗机构，使老年人及时得到救助。至于医疗机构的选择应符合分级诊疗原则与就近原则。这对于减少老年人独居风险，为空巢老人提供“健康保险”有积极的现实意义。

（三）构建“校—企—医/养”在人工智能领域的深度合作机制

学校是人才培养的重要阵地，科技企业是人工智能产业发展的主力军，而医疗服务机构与养老机构是老年健康管理的重要参与者。推进人工智能在老年健康管理领域的应用，迫切需要三者的深度协作，以达到通识成材、借势运力、以智发展的目标。

其一，探索高校与企业协同人才培养模式。相比美国人工智能人才数量，我国明显滞后。据领英数据显示，我国从业经验10年以上的AI人才占AI人才总数比例不足40%，而美国这一比例超过70%；美国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为22.7%、37.4%和39.9%，而中国为3.3%、34.9%和61.8%，人才培养势在必行。如上文所述，人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。科技企业需要高校的理论与人才的支持，而高校则可借助企业的数据资源和技术平台推进科研理论进展，将研究价值落地。因此，高校应加强人工智能相关学科建设，吸引国际顶级科学家和高层次人才，加强与科技企业、国外高校及相关机构的合作，将技术教学贯穿到实训项目中，让学生在校所学与企业实践有机结合，培养贯通人工智能基础理论、软硬件技术与医疗服务领域应用的纵向跨界人才。人工智能校企合作将有助于人工智能在老年健康领域的加速发展，为人工智能应用打开新局面。

其二，搭建医疗服务机构与企业合作平台。近年来，阿里巴巴、百度、腾讯和华为等国内企业在人工智能领域的崛起，为老年健康管理的转型提供了技术支撑。人工智能本身就涉及多重技术，不同行业或领域的关键技术必然存在差异，加快人工智能在老年健康管理中的应用，医疗服务机构既要借助科技企业的技术优势，引入智能技术，又要借助科技企业的智力优势，培育服务人才。这就要求医疗机构积极通过研发外包的途径，由科技企业打造契合老年健康管理需求的智能软件与硬件，加快老年健康管理智能产品的开发与推广，促进产品从监护提醒类、健康监测类，到医疗设备类、陪护聊天类，关注老年人身体健康的同时注意开发心理健康护理机器人，实现智能产品的多元化与精准化。与此同时，医疗机构通过与科技企业的合作，提高本机构内部人工智能的应用能力。

（四）构建老年健康管理人工智能产品的定价与补贴机制

人工智能在老年健康领域推行受阻的一个很重要的原因是企业囿于无利可图与老人抱怨收费高现象并存。老年健康领域人工智能产品与服务的价格既不能完全市场化也不能严控低价，应建立合理的定价机制与相应的财政保障机制，以平衡市场主体盈利与老年人经济承受力来促进人工智能在老年健康领域的广泛应用。

一方面，合理确定老年健康领域人工智能产品的价格。老年人的健康管理产品与服务具有一定的福利性，过高的价格会忽略老年人的经济承受能力，过低的价格又影响社会资本的收益率与参与积极性，阻碍该领域的进一步发展。根据资本资产定价模型，任何资产的期望收益率都由无风险利率和对所承担风险的补偿—风险溢价两部分构成，考虑到服务对象的特殊性，老年健康领域人工智能产品合理的投资收益率应等于或略低于市场平均投资收益率，兼顾经济效益与社会效益。

另一方面，建立相应的财政补贴机制。虽然老年人收入来源更加多元，自报需要照护服务的比例不断提高，越来越多的老年人有能力购买健康管理设备，但价格仍然是影响其选择与否的关键因素之一。而且受年龄、身体状况、收入等多重因素影响，有必要分地区、分群体进行大面积的调查统计，找到不同身体状况与经济状况的老年人有能力和意愿支付的平均价格。根据计算出来的市场价格与老年人可支付的价格，分类别分等级进行补贴，对于经济困难的失能半失能老人要免费配置相应的智能设备。

此外，加强老年健康管理人工智能应用状况的监管体系和绩效评价体系。当前人工智能技术整体还处在较低的发展层次，在认知能力、感知行为、风险对抗等诸多方面仍比较笨拙，应在加强人工智能嵌入的可能性风险管理的基础上，采取第三方评估方式，科学评价人工智能应用过程的技术适用、服务质量等环节。推进老年健康管理领域的人工智能应用的不断改进与发展。

四、结语

人工智能管理范文第14篇

关键词：档案管理；信息化；人工智能技术；安全；网络

1人工智能技术与档案管理

1.1人工智能技术

在20世纪50年代中期，欧美等发达国家就已经率先提出了人工智能的概念，并且将这一理论概念逐渐的发展成为了现实存在的技术，震惊了学术界。目前，科学家们致力于研究更加精深的人工智能技术，为此开发了多种多样的理论原理，而人工智能也随着经济全球化得到了普及，被运用到了全球的各个角落当中去，为各行各业的生产力发展提供了巨大的动力。当然，人们所提到人工智能技术的时候，首先会提到的就是AI技术，它是人工智能技术的一个缩写，是通过计算机网络的方式将多个系统集合起来，从而形成一个可以模拟人脑的智能机器，人工智能技术包括了机器视觉、指纹识别、人脸识别、虹膜识别、智能搜索和专家系统等。从这个角度来看，人工智能技术实际上是对人的大脑的一次复制和模拟，尤其是对人脑当中的思维意识和思维过程的一次模拟，但人工智能并不能够与人脑完全等同，他只是人脑的一个低端复制，并不能够超过人的智慧，也不能够进行独立的人类思考。

1.2档案管理

档案管理这项工作属于行政管理工作的范畴，它普遍存在于各行各业和各个层次的公司当中，即便是在规模小的公司，也一定都会具有相应的档案管理工作和专门的负责人员。在传统的档案工作当中，人们主要是通过记忆和书写的方式将一本本档案进行反复的装订和整理，并且撰写目录，相对来说耗时耗力，出现错误的可能性也十分的高。随着科学技术的不断发展，人们更多地将计算机信息技术运用到了档案管理工作当中去，极大地解放了这项工作的生产力，提高了档案管理的工作效率，也使得越来越多的管理人员能够从繁杂的档案整理和文书撰写当中解脱出来。档案管理的内容和项目是复杂的，除了一般的人事档案以外，还包括了文书档案、发展档案、项目档案、财务档案等等内容。

2人工智能技术在档案管理信息化中应用的必要性

2.1降低错误率

将人工智能技术科学地运用到档案管理工作当中去，最显而易见的一个优势就是可以极大程度上降低档案管理的出错率。目前，利用人工智能技术当中的智能检索技术，就可以轻易地降低档案管理和借阅过程当中的错误率，无论是利用语音输入还是图片检索的方式，都使得检索途径逐渐的优化和拓宽，也使得检索的时间成本正在不断的被压缩[2]。另外，有部分工作人员在进行关键词检索的时候，可能对于自己想要的档案和主要的内容还是比较模糊的，这时候利用智能检索技术当中的延伸检索技术，可以对其他相关的档案内容和关键词进行一个拓展和推送，使得用户既能够了解到目前所需的、与关键词相关的档案内容，同时又可以了解到与这些档案相关联或其他用户较多搜索的关联档案内容。即可以不再依赖人力进行档案文字的查阅，通过计算机网络的关键词检索就可以完成档案的查阅，极大地降低了错误率。

2.2提高管理效率

以项目档案为例展开论述的话，当企业展开一个经济活动和项目的时候所需要收集的档案是多方面的，不仅包括了企业的前期投入以及招投标的各个环节，同时也包括了企业的预算以及最后的企业项目负责人员、企业项目决策会议内容等等。如果可以利用人工智能技术，首先在计算机网络当中编制一个成熟的程序，将这些不同的环节和内容首先预留出来，然后再进行完一项工作以后，自动自发地将工作所涉及的档案内容和具体信息上传到计算机中来，最终当整个项目完成以后，就能够形成一份十分详实且准确的项目档案。这种方式可以节约档案管理人员大量的时间，使得他们不用整日被淹没在浩瀚的数据信息当中。档案管理人员往往只需要在后台进行简单的编程操作和扫描工作，就可以将所有的项目信息收录起来，在后期进行简单的排版和目录编制，即可完成一本优秀的项目档案[3]。

2.3减少成本投入

在人工智能可以节约成本这方面，有部分中小企业会表示出较大的质疑情绪，他们认为，人工智能技术相较于传统的聘用管理人员需要付出更多的科技成本，并且后期的养护和维修成本也是一笔高额的支出。人工智能技术是一项长远的投入，当购买一套人工智能技术以后，不仅仅代表着购买了其中的编程和设备，更多的是购买了其中所包含的配套设施和服务，也就是后期的各种更新和维护服务。在传统的档案管理工作当中，企业需要雇佣大量的管理人才，需要付出巨额的人力资源成本，并且还需要缴纳相应的保险支出部分福利。而人工智能技术则更像是一种一次性的投入，仅仅需要在前期支付一笔大额的设备使用和专利使用费用即可。同时，人工智能技术也不需要休假，24h都可以进行工作，工作效率也会一直处于饱和状态。人工智能技术从长远来看，对企业的成本产生了巨大的节约作用。

2.4提高安全性

对于一些大型的企业项目和国家机关事业单位来说，在档案管理的工作当中，最重视的就是安全性问题。在传统的档案管理工作当中，主要是依靠人力来完成管理工作，这样一来就存在着很多的不确定性，一旦档案工作人员自身的思想意志不够坚定，就非常容易出现以权谋私贩卖企业经济信息，以及泄漏政府核心机密的问题。现阶段，如果可以使用人工智能技术来代替传统的人力管理，那么相对来说安全性就得到了保障，人工智能技术可以根据前期编程员所设置的种种权限，一些不具备权限的人员想要查阅这些档案是绝对不可能的，而这些档案也必然会在多重安全密钥的加密之下，更加稳妥的被保管在计算机硬盘当中。但这一切都需要建立在已经能够对档案管理信息化系统的安全性充分保障的基础之上，也就是需要建立起更加牢固的防火墙，有效地规避黑客风险和病毒风险。

3人工智能技术在档案管理信息化中的应用措施

探讨人工智能技术在档案管理信息化当中的应用措施，更多的是从技术角度进行探究的。本文按照不同的技术层面对措施进行分类探究，重点提出了系统智能识别技术、指纹虹膜识别技术以及网络平台共享技术3项内容。

3.1系统智能识别技术

人工智能技术最核心也是最基本的技术，就是系统智能识别技术，这一技术也是目前人工智能技术当中发展最为成熟，运用最为广泛的一项技术。目前所探讨的系统，智能识别技术就是经常能够在搜索引擎上使用的搜索框，目前在智能识别技术当中，不仅仅可以通过文字的形式进行检索，同时还可以通过语音的形式进行检索，通过图片的形式智能判断，而这些技术都可以被广泛地运用到档案管理的信息化工作当中来。举例来说，如果想要进行查阅档案工作的时候，就可以利用系统智能识别技术，将已知的档案文号或者档案标题或者是档案当中内容的关键词放置到搜索框当中，只需要轻轻的点击检索按钮，那么即可以搜索出与之相关的各种档案。在语音识别技术方面同样如此，可以通过语音的方式将所口述的内容转化成为文字，在系统当中自动的进行检索，寻找所需要的档案。而图片智能识别技术则更多的被运用在一些历史档案和项目档案当中，例如企业在发展的过程当中所兴办的一些项目可能已经年代久远，记不清当中的关键词和具体信息，但是在官方网站上具有当时项目的相关图片，那么就可以将图片放置到搜索框当中点击搜索。包含此图片或相近图片内容的档案就会一目了然的展示在我们的面前[4]。

3.2指纹虹膜识别技术

在前文中已经提到，对于档案管理工作来说，其最重要也是最难克服的一项问题就是安全问题，如果安全问题无法得到保障，那么档案当中的信息就时刻都有可能被暴露在大众的面前，尤其是在涉及到一些经济项目或政府机密文件的时候，安全问题应当是我们首要需要保障的。利用指纹识别技术和虹膜识别技术，就可以很大程度上杜绝安全隐患[5]。举例来说，当查阅一些机密文件的时候，那么首先就可以对查阅人的虹膜和指纹进行识别，在前期档案管理工作的时候，要对这些机密文件进行权限的设置，只有专门的人员才能够查阅这些文件。例如，政府工作当中的一些文书档案和人事档案，涉及到了机关内部的人事调整和编制职数，这些都属于机密的内容，而在进行档案管理的时候，就可以将人事档案管理的工作人员、主管领导和单位的主要领导作为可查阅人员，将他们的指纹和虹膜录入进来。在后期，如果他人想要查阅这些档案的时候，系统就会自动的对这个人的虹膜进行扫描，一旦发现不匹配的问题，就会在系统内产生警告信息，并且直接以短信和电子邮件的形式发送至主管领导及人事档案管理人员的手机当中，可以有效对可能存在的风险产生一个预警机制。当主要领导和档案管理的负责人员看到某些人妄图窥探企业的机密档案的时候，那么就能够做出相应的处罚条例，积极地调整管理制度，这就可以使得档案管理工作逐渐朝着更好的道路发展，实现一个良性循环。

3.3网络平台共享技术

档案的查阅、借阅以及归还是一项十分复杂的工作，在传统的档案管理流程当中，主要是通过纸质文件的形式逐级进行向上审批，尤其是在涉及一些机密和机要文件的时候，更需要进行一个繁杂的审批流程。这时候，如果能够利用人工智能技术当中的网络平台共享技术，将这些审批流程进行简化，通过电子计算机或者说是OA软件的形式，在网上平台就能够完成各项审批工作。与此同时，在企业或单位内部一些可以公开的档案文件，可以利用平台中的共享技术直接展示在企业和单位的局域网络当中，只要是企业内部的人员，都可以通过自己的账户和ID进行直接登录和查阅[6]。举例来说，如果在新人培训的环节当中，需要让新人更多的了解到这个企业的发展历程和其中蕴含的深厚企业文化，那么就可以让这些员工登录计算机系统，在局域网内搜索相应的档案。这些档案当中记载着企业的发展历程是可以被完全公开的，不含有一些机密内容的，这样一来，员工的借阅档案和查阅资料，不需要经过繁杂的审批手续，大大减轻了档案管理人员的工作负担，真正实现了简政放权，做到了工作流程的优化与高效。

3.4智能检索技术

人工智能技术作为一种高科技的技术，其研发的主要目的就在于解放生产力，提高工作效率，将人工智能技术广泛地运用到档案管理工作当中，来也可以达到这一目标，帮助档案管理工作的效率实现大幅度的提升。现阶段，如果可以采取人工智能技术来进行智能检索的话，可以极大地解放生产力，使得传统的档案管理工作人员的工作压力得以释放[7]。举例来说，如果在电子档案排布方面可以按照其重要程度和具体价值进行顺序排放的话，那么就可以在后期的检索中，同样按照这一排序标准得出最终的检索结论。与此同时，采取智能检索的方式，不仅可以对想要获知的信息进行检索和取得，同样也可以利用人工智能技术将某一用户的多次检索关键词及结果统一起来，科学的计算出这一用户的使用需求和未来检索预期，并为其推荐相关的关键词及档案。这不仅依靠单一的档案检索系统，更多的是需要专业技术人员能够在联网和共享平台的基础之上，开发一款多个档案局共享的计算机管理软件系统，使得各个局和部门的档案信息，能够有效的归类和统一[8]。

人工智能管理范文第15篇

关键词：档案管理；信息化；人工智能技术；安全；网络

1人工智能技术与档案管理

1.1人工智能技术

在20世纪50年代中期，欧美等发达国家就已经率先提出了人工智能的概念，并且将这一理论概念逐渐的发展成为了现实存在的技术，震惊了学术界。目前，科学家们致力于研究更加精深的人工智能技术，为此开发了多种多样的理论原理，而人工智能也随着经济全球化得到了普及，被运用到了全球的各个角落当中去，为各行各业的生产力发展提供了巨大的动力。当然，人们所提到人工智能技术的时候，首先会提到的就是AI技术，它是人工智能技术的一个缩写，是通过计算机网络的方式将多个系统集合起来，从而形成一个可以模拟人脑的智能机器，人工智能技术包括了机器视觉、指纹识别、人脸识别、虹膜识别、智能搜索和专家系统等。从这个角度来看，人工智能技术实际上是对人的大脑的一次复制和模拟，尤其是对人脑当中的思维意识和思维过程的一次模拟，但人工智能并不能够与人脑完全等同，他只是人脑的一个低端复制，并不能够超过人的智慧，也不能够进行独立的人类思考。

1.2档案管理

档案管理这项工作属于行政管理工作的范畴，它普遍存在于各行各业和各个层次的公司当中，即便是在规模小的公司，也一定都会具有相应的档案管理工作和专门的负责人员。在传统的档案工作当中，人们主要是通过记忆和书写的方式将一本本档案进行反复的装订和整理，并且撰写目录，相对来说耗时耗力，出现错误的可能性也十分的高。随着科学技术的不断发展，人们更多地将计算机信息技术运用到了档案管理工作当中去，极大地解放了这项工作的生产力，提高了档案管理的工作效率，也使得越来越多的管理人员能够从繁杂的档案整理和文书撰写当中解脱出来。档案管理的内容和项目是复杂的，除了一般的人事档案以外，还包括了文书档案、发展档案、项目档案、财务档案等等内容。

2人工智能技术在档案管理信息化中应用的必要性

2.1降低错误率

将人工智能技术科学地运用到档案管理工作当中去，最显而易见的一个优势就是可以极大程度上降低档案管理的出错率。目前，利用人工智能技术当中的智能检索技术，就可以轻易地降低档案管理和借阅过程当中的错误率，无论是利用语音输入还是图片检索的方式，都使得检索途径逐渐的优化和拓宽，也使得检索的时间成本正在不断的被压缩[2]。另外，有部分工作人员在进行关键词检索的时候，可能对于自己想要的档案和主要的内容还是比较模糊的，这时候利用智能检索技术当中的延伸检索技术，可以对其他相关的档案内容和关键词进行一个拓展和推送，使得用户既能够了解到目前所需的、与关键词相关的档案内容，同时又可以了解到与这些档案相关联或其他用户较多搜索的关联档案内容。即可以不再依赖人力进行档案文字的查阅，通过计算机网络的关键词检索就可以完成档案的查阅，极大地降低了错误率。

2.2提高管理效率

以项目档案为例展开论述的话，当企业展开一个经济活动和项目的时候所需要收集的档案是多方面的，不仅包括了企业的前期投入以及招投标的各个环节，同时也包括了企业的预算以及最后的企业项目负责人员、企业项目决策会议内容等等。如果可以利用人工智能技术，首先在计算机网络当中编制一个成熟的程序，将这些不同的环节和内容首先预留出来，然后再进行完一项工作以后，自动自发地将工作所涉及的档案内容和具体信息上传到计算机中来，最终当整个项目完成以后，就能够形成一份十分详实且准确的项目档案。这种方式可以节约档案管理人员大量的时间，使得他们不用整日被淹没在浩瀚的数据信息当中。档案管理人员往往只需要在后台进行简单的编程操作和扫描工作，就可以将所有的项目信息收录起来，在后期进行简单的排版和目录编制，即可完成一本优秀的项目档案[3]。

2.3减少成本投入

在人工智能可以节约成本这方面，有部分中小企业会表示出较大的质疑情绪，他们认为，人工智能技术相较于传统的聘用管理人员需要付出更多的科技成本，并且后期的养护和维修成本也是一笔高额的支出。人工智能技术是一项长远的投入，当购买一套人工智能技术以后，不仅仅代表着购买了其中的编程和设备，更多的是购买了其中所包含的配套设施和服务，也就是后期的各种更新和维护服务。在传统的档案管理工作当中，企业需要雇佣大量的管理人才，需要付出巨额的人力资源成本，并且还需要缴纳相应的保险支出部分福利。而人工智能技术则更像是一种一次性的投入，仅仅需要在前期支付一笔大额的设备使用和专利使用费用即可。同时，人工智能技术也不需要休假，24h都可以进行工作，工作效率也会一直处于饱和状态。人工智能技术从长远来看，对企业的成本产生了巨大的节约作用。

2.4提高安全性

对于一些大型的企业项目和国家机关事业单位来说，在档案管理的工作当中，最重视的就是安全性问题。在传统的档案管理工作当中，主要是依靠人力来完成管理工作，这样一来就存在着很多的不确定性，一旦档案工作人员自身的思想意志不够坚定，就非常容易出现以权谋私贩卖企业经济信息，以及泄漏政府核心机密的问题。现阶段，如果可以使用人工智能技术来代替传统的人力管理，那么相对来说安全性就得到了保障，人工智能技术可以根据前期编程员所设置的种种权限，一些不具备权限的人员想要查阅这些档案是绝对不可能的，而这些档案也必然会在多重安全密钥的加密之下，更加稳妥的被保管在计算机硬盘当中。但这一切都需要建立在已经能够对档案管理信息化系统的安全性充分保障的基础之上，也就是需要建立起更加牢固的防火墙，有效地规避黑客风险和病毒风险。

3人工智能技术在档案管理信息化中的应用措施

探讨人工智能技术在档案管理信息化当中的应用措施，更多的是从技术角度进行探究的。本文按照不同的技术层面对措施进行分类探究，重点提出了系统智能识别技术、指纹虹膜识别技术以及网络平台共享技术3项内容。

3.1系统智能识别技术

人工智能技术最核心也是最基本的技术，就是系统智能识别技术，这一技术也是目前人工智能技术当中发展最为成熟，运用最为广泛的一项技术。目前所探讨的系统，智能识别技术就是经常能够在搜索引擎上使用的搜索框，目前在智能识别技术当中，不仅仅可以通过文字的形式进行检索，同时还可以通过语音的形式进行检索，通过图片的形式智能判断，而这些技术都可以被广泛地运用到档案管理的信息化工作当中来。举例来说，如果想要进行查阅档案工作的时候，就可以利用系统智能识别技术，将已知的档案文号或者档案标题或者是档案当中内容的关键词放置到搜索框当中，只需要轻轻的点击检索按钮，那么即可以搜索出与之相关的各种档案。在语音识别技术方面同样如此，可以通过语音的方式将所口述的内容转化成为文字，在系统当中自动的进行检索，寻找所需要的档案。而图片智能识别技术则更多的被运用在一些历史档案和项目档案当中，例如企业在发展的过程当中所兴办的一些项目可能已经年代久远，记不清当中的关键词和具体信息，但是在官方网站上具有当时项目的相关图片，那么就可以将图片放置到搜索框当中点击搜索。包含此图片或相近图片内容的档案就会一目了然的展示在我们的面前[4]。

3.2指纹虹膜识别技术

在前文中已经提到，对于档案管理工作来说，其最重要也是最难克服的一项问题就是安全问题，如果安全问题无法得到保障，那么档案当中的信息就时刻都有可能被暴露在大众的面前，尤其是在涉及到一些经济项目或政府机密文件的时候，安全问题应当是我们首要需要保障的。利用指纹识别技术和虹膜识别技术，就可以很大程度上杜绝安全隐患[5]。举例来说，当查阅一些机密文件的时候，那么首先就可以对查阅人的虹膜和指纹进行识别，在前期档案管理工作的时候，要对这些机密文件进行权限的设置，只有专门的人员才能够查阅这些文件。例如，政府工作当中的一些文书档案和人事档案，涉及到了机关内部的人事调整和编制职数，这些都属于机密的内容，而在进行档案管理的时候，就可以将人事档案管理的工作人员、主管领导和单位的主要领导作为可查阅人员，将他们的指纹和虹膜录入进来。在后期，如果他人想要查阅这些档案的时候，系统就会自动的对这个人的虹膜进行扫描，一旦发现不匹配的问题，就会在系统内产生警告信息，并且直接以短信和电子邮件的形式发送至主管领导及人事档案管理人员的手机当中，可以有效对可能存在的风险产生一个预警机制。当主要领导和档案管理的负责人员看到某些人妄图窥探企业的机密档案的时候，那么就能够做出相应的处罚条例，积极地调整管理制度，这就可以使得档案管理工作逐渐朝着更好的道路发展，实现一个良性循环。

3.3网络平台共享技术

档案的查阅、借阅以及归还是一项十分复杂的工作，在传统的档案管理流程当中，主要是通过纸质文件的形式逐级进行向上审批，尤其是在涉及一些机密和机要文件的时候，更需要进行一个繁杂的审批流程。这时候，如果能够利用人工智能技术当中的网络平台共享技术，将这些审批流程进行简化，通过电子计算机或者说是OA软件的形式，在网上平台就能够完成各项审批工作。与此同时，在企业或单位内部一些可以公开的档案文件，可以利用平台中的共享技术直接展示在企业和单位的局域网络当中，只要是企业内部的人员，都可以通过自己的账户和ID进行直接登录和查阅[6]。举例来说，如果在新人培训的环节当中，需要让新人更多的了解到这个企业的发展历程和其中蕴含的深厚企业文化，那么就可以让这些员工登录计算机系统，在局域网内搜索相应的档案。这些档案当中记载着企业的发展历程是可以被完全公开的，不含有一些机密内容的，这样一来，员工的借阅档案和查阅资料，不需要经过繁杂的审批手续，大大减轻了档案管理人员的工作负担，真正实现了简政放权，做到了工作流程的优化与高效。

3.4智能检索技术

人工智能技术作为一种高科技的技术，其研发的主要目的就在于解放生产力，提高工作效率，将人工智能技术广泛地运用到档案管理工作当中，来也可以达到这一目标，帮助档案管理工作的效率实现大幅度的提升。现阶段，如果可以采取人工智能技术来进行智能检索的话，可以极大地解放生产力，使得传统的档案管理工作人员的工作压力得以释放[7]。举例来说，如果在电子档案排布方面可以按照其重要程度和具体价值进行顺序排放的话，那么就可以在后期的检索中，同样按照这一排序标准得出最终的检索结论。与此同时，采取智能检索的方式，不仅可以对想要获知的信息进行检索和取得，同样也可以利用人工智能技术将某一用户的多次检索关键词及结果统一起来，科学的计算出这一用户的使用需求和未来检索预期，并为其推荐相关的关键词及档案。这不仅依靠单一的档案检索系统，更多的是需要专业技术人员能够在联网和共享平台的基础之上，开发一款多个档案局共享的计算机管理软件系统，使得各个局和部门的档案信息，能够有效的归类和统一[8]。

4结束语