前言：我們精心挑選了數篇優質人工智能管理文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

“大數據”“神經元學習”“人工智能”，這些新潮的名詞在我們生活中出現的頻率越來越高，尤其是“阿法狗”和李世石的世紀大戰，更是把前沿科學結晶帶入我們的認知當中。也許有些人會提出質疑：這對我們的生活來說，意義何在？不久前，谷歌采用了新的神經網絡算法，來升級其核心產品――谷歌翻譯，從一定程度上回答了這個疑問。

在培訓和管理領域，相似的顛覆性局面是否也會發生？新的技術、交互與呈現形式，是否會改變未來的培訓過程，顛覆管理的方法？基于我們多年來的人工智能培訓研究和實驗型項目，發現這樣的改變已經在悄然發生。

“崗位勝任力模型自動生成系統”便是典型的代表――只需要輸入某崗位的工作內容和系統提出的簡單問題，這個系統就能自動給予使用者此崗位的勝任力模型，提供結構化的面試建議，還能和企業的評價中心對接，給予招聘人員多視角的評價建議。通過這種方式選拔出的員工，其離職率明顯下降。這些簡單而基礎的應用，已經開始潤物無聲地滲入企業的管理領域，醞釀著未來翻天覆地的變革。

數據建模

預測員工心理狀態趨勢

計算機自主學習的強大，在于無止盡地自我完善，具有無與倫比的適應性和自生長性。事實上，人工智能看似神秘，其實充滿了大量的數學計算的研究過程。在人才發展方面，人工智能可以幫助我們預測員工的心理狀態趨勢，從而激發員工的熱情。

我們曾啟動了管理環境對人類心理的影響研究，旨在尋找那些激發員工工作熱情的最佳管理環境方面的實踐。目前已積累了3414個管理環境樣本，并針對每個樣本持續采集了約5年的員工心理及行為數據，調研不同企業所采取的管理戰略以及具體的執行方案。通過運用人工智能，我們進行了大量的建模和驗證工作，發現不同的管理方式下的員工心理狀態變化趨勢，尤其是工作動機，在一定程度上都是可預測的。事實上，在分類或趨勢預測的背后，是龐大的數據演算，建模和預測的過程包含了繁復的統計過程，包括描述統計與推斷統計。

與此同時，“預測”這一點對于人工智能應用而言很重要，因此，我們設計了沙盤工具“員工激勵與動機管理”――既然動機和行為是可預測的，那么就可以通過計算機模擬，用物理形式呈現在人們眼前。通過人工智能將各種管理環境中發生的事件融入其中，沙盤能夠圍繞動機水平高低、績效程度好壞兩個維度，對虛擬的企業員工進行分類，并讓沙盤參與者針對各類管理事件作出虛擬的處理選擇。根據學員的選擇，計算機可以預測并反饋其心理及行為的變化。這種運用了人工智能的沙盤工具，其預測準確性高達84%，置信水平0.95。這就意味著，如果一個參與者做了決策后，沙盤將能準確地預言各類員工的心理及行為變化趨勢。

運用人工智能進行“無責任的”開放式推演，在培訓過程中能允許參與者不斷試錯。學員根據自身的管理環境，可以實驗出合適的管理方法，并對培訓中所獲得知識進行實時驗證。

技術迭代

展開更高效的自主學習

隨著90后員工踏上工作舞臺，傳統的人工智能數據建模思路和方法被打破了。之前的模型設計思路通常是建立一個個假設，比如，正向激勵與負向激勵的抵消性、個人得失與他人得失的對比性、個人得失與環境公平性關系等，在此基礎上，通過數據集的分類統計來驗證假設的科學性，并調整參數來觀察預測的可靠性。但是新的數據集所具備的特點，極大地顛覆了先前的結果，尋找新的解決方案迫在眉睫。

此時，基于神經網絡的計算機自學習技術，即神經元自學習，是一個不錯的解決方案。相比以前的人工智能培訓工具，神經元自學習更為繁雜。為了讓計算機高效地自主學習、識別行為模式，我們需要將調研結果解構成更基本的參數“告訴”計算機，從而得出對應的結果。

展開神經元自學習具有一個明顯的優點，每當調研和統計結果有所更新，計算機就會自動對這些數據進行新的學習，對模型進行修正。這個過程是動態的，不需要人為干預。而且，當計算機再次遇到一個新世代富有特色的信息集合，甚至可能自主地之前的模型設計，重新構建新的統計描述方式。神經元學習不僅節省了時間和精力，更能為沙盤推演參與者提供更深入的信息――通過選擇處理事件，能夠歸納出參與者的管理風格傾向性。這是傳統培訓和沙盤工具做不到的。

超越培訓 為管理帶來新思路

作為培訓產品來說，人工智能培訓工具已經足以彰顯其魅力，它允許學員在虛擬環境中試錯，讓工作效率得以改進。我們認為，它更重要的意義在于，對現實世界的指導。

以我們的沙盤工具為例，一個實際使用者能從這個工具中得到許多培訓之外的有價值的信息。他可以在遇到“員工要求加薪”“員工消極怠工”“員工集體離職”“員工尋求晉升”“辦公室政治”等各種管理事件時，讓系統給出各種模擬的結果，評估各種行為的可行性，盡量做到趨利避害。這個工具超脫了培訓范疇的桎梏，真正在工作中產生價值。

第2篇

全新分工，K結行政管理

管理者一半以上的工作時間都花在了協調和管控上，而這部分工作未來很可能會被人工智能接管（見圖一）。目前，一些領先的新聞機構和華爾街金融機構已經開始利用人工智能報告生成器，借助數據量化分析來撰寫新聞和分析報告。而且，它正慢慢滲透到專業的人力資源領域：它們可以對人類情感和個性特點進行評估并采取相應行動。

如果人工智能可以承擔并加速處理日常工作，并提供強大的分析支持，那么新一代管理者的職責將發生怎樣的變化？管理者還需掌握哪些技能？我們目前所熟知的管理者角色未來是否還存在？

高層樂觀，中下層存疑慮

雖然高層管理者期待將人工智能納入日常工作中去，但中下層管理者對此卻并不樂觀。當被問及他們是否能坦然接受由人工智能來監控和評估其工作時，42%的受訪高層管理者表示“強烈同意”，但僅有26%的受訪中層管理者和15%的基層管理者表現出同樣的積極性（見圖二）。

新興經濟體積極擁抱人工智能

調查發現，管理層對人工智能的接受程度還存在地域差異。具體而言，新興經濟體的管理者似乎更接納人工智能。比如在被問及“未來決策過程中是否信任智能機器給出的建議”，新興經濟中46%的受訪者表示強烈同意，而發達經濟體中這一比例只有18%。同樣，在對待“自帶設備辦公”（BYOD）這一工作方式上，新興經濟體管理者熱衷于采用更具前瞻性的工具，來實現全球最佳實踐和跨越式發展，從而領先競爭者（見圖三）。

人工智能盲區：判斷性工作

未來，人工智能能承擔越來越多的常規性工作，甚至輔助人們的決策，但它無法做到面面俱到―尤其無法開展 “判斷性工作”。在關鍵業務決策中運用人類經驗和專業知識，正是人類判斷力的真正價值所在。未來，創造力和社交能力無疑將變得愈加重要（見圖四）。當人工智能大舉進入企業管理領域并取代人力時，企業對創造力和社交能力的需求也將進一步加大。這將是勞動力市場的一種長期趨勢―即企業不斷強化對社交技能的需求，并給予優厚回報。

人工智能將助力新一代管理者迎接更大挑戰

第3篇

［關鍵詞］財務管理;人工智能;證券公司

伴隨著我國市場經濟的飛速發展，我國證券行業也穩步前進，并且在我國的資本市場扮演著愈發重要的角色。在當下人工智能被普及與發展的環境中，證券公司需要有效地兼顧自身的效益與發展，在公司內部還需要承受巨大的管理壓力，尤其在自身企業的財務管理方面。在當下科學技術愈發先進的環境中，較為傳統的財務管理已經慢慢不能符合證券公司發展的需要，甚至造成了一定阻礙。因此，當下怎樣有效地使財務會計演變為管理會計是人工智能視域中證券公司需要思考的課題。

1人工智能推動財務管理工作者轉型，進而促使財務管理轉型

證券行業是金融行業的重要支柱，涵蓋了證券公司、基金管理公司、證券投資咨詢機構、證券資信評估機構、金融資產管理公司、上市公司證券部、銀行投資部、基金部，且多與數據打交道。同其他行業的區別在于證券行業具有強烈的數字性和虛擬性。因此公司內部的財務數據十分龐大。人工智能技術是當下信息技術的重大成果之一，人工智能下證券公司財務管理能夠對傳統財務管理進行以下改善:其一，能夠把公司內部的財務管理工作者從煩瑣的財務工作中解放出來;其二，能讓基礎財務工作的效率得到較大的提升，讓其數據更具有科學性與精準性;其三，能有效地為證券公司節約人力資源成本;其四，人工智能技術的引用還能有效降低證券公司內部人為操作利潤情況的出現概率，進一步提升證券公司會計工作的質量。人工智能的財務管理具體表現在:首先，能夠通過智能化管理相關的知識、經驗、技能，將尤其復雜的財務知識轉化為多個簡單問題;其次，能夠科學地將財務數據進行識別，然后進行有效分類;再次，能夠對有關工作人員實現相關的財務信息共享，提高財務信息透明度與處理高效性;最后，能夠模擬人類神經網絡，進行危機預警、數據挖掘、風險投資評估等分析工作。當下，伴隨人工智能普遍應用帶來的后果是有關的財務數據突風猛進式的提高，而傳統意義上的財務管理形式已然無法完全適應，但人工智能終究不能徹底地代替財務管理人員，同時財務管理工作者是財務管理的主體，也是轉型的重要因素，人工智能下的財務管理人員所負責的領域也會慢慢向統籌、預測、分析等方面靠攏［1］。也因此初級財務管理人員的需求量會逐漸地被縮減，更高級的財務管理人員要充分滿足證券公司經營決策層所需信息需求。具體表現為以下三個方面。

1.1管理型財務專家

證券公司的運轉必定會出現龐大的原始經濟數據，而這類數據需要相關的財務管理人員進行解析、整理與合理地預判，這是當下人工智能所不能代替的。因為前端數據的搜羅與分門別類是目前階段人工智能能夠處理的范圍，而針對數據作出后續的判斷依舊需要人類來執行。所以精通計算機技術與會計知識的當代會計人員會有較大的概率成為管理型財務專家。

1.2風險控制專家

如果證券公司需要良好的運轉需要內部控制與風險管理的幫助。尤其當證券公司處于一定的發展階段或發展規模時，其經濟活動與生產運作會呈現出復雜性，風險管理與內部控制將會發揮出較大的功效。如果再基于人工智能上的會計信息系統的幫助下，輔以專業的財務管理人員進行監管會發揮出事半功倍的效用。

1.3智能化顧問

兼具信息系統應用與會計專業知識的復合型財務管理人員，在財務視域下的人工智能與計算機信息系統的應用中發揮著關鍵的作用。復合型財務管理人員能夠把需要模式化，進而能夠讓財務管理智能化，在這個過程中復合型財務管理人員也發揮著指導作用，以便保障人工智能化的財務管理能夠充分發揮其在證券公司諸如信息共享、數據識別等作用［2］。

2人工智能背景下財務管理轉型的意義

2.1有利于證券公司核心競爭力的提高

伴隨著我國的經濟形勢不斷向上發展，證券行業的競爭也越發的白熱化。證券公司想要突出重圍就必須拿到更大的經濟效益，持續地革新并優化自身的管理理念，讓自身的核心競爭力得到提升。而在人工智能技術的幫助下，比如通過智能運算與大數據能夠在極短的時間里獲取客戶企業或行業的具體情況，還能根據知識圖譜生成生態定位報告，使證券公司能夠更有效率地從得到的有效信息中了解到目標客戶的真實需要，再配合財務管理轉型中出現的管理會計人員能夠更為深入地掌握客戶的情況，從而為客戶開展個性化的金融服務，增強客戶的黏度，有效地突出公司的競爭優勢，最終打造出更高的經濟效益，為證券公司后續發展奠定堅實的基礎。

2.2有利于證券公司科學配置風險與收益

證券公司同其他類型的企業相比，其風險系數始終維持著較高的水平，即使是同金融機構進行比較也同樣如此。而證券公司若能有效地利用財務管理轉型中出現的管理會計，則能夠讓公司自身的風險與收益配置得到更優的處理。此外，再有效地配合風險管理控制平臺就能夠讓證券公司在有效接受風險時，還可以最大化地提升自身的經營績效。風險管理控制平臺也能夠發揮出緩釋與控制風險的功能，進而提升證券公司資產的安全系數。

3人工智能背景下證券公司財務管理轉型的策略與分析

3.1強化管理會計的應用

在證券公司財務管理工作中，財務分析即是公司管理層與有關的財務人員在證券公司內部財務報表數據中找出一定的規律與發展走向，并有效地利用得出的結果來擬定科學的戰略計劃，還需要將證券公司的每一個資源做出最優化的分配，找出當下營銷的關鍵，以此來推動證券公司內部綜合收益的最佳效益出現。在人工智能深入發展的當下，證券公司需要加強對公司內部管理會計的重視程度，充分發揮出管理會計在財務分析當中的優勢，以此來提高財務分析的工作質量，提高財務分析的科學性［3］。如果證券公司需要針對財務部給出的月報數據、季報數據、年報數據做解析，需要判明目前證券公司的經營成效，以及需要系統性地評估證券公司中的財務情況，這些都需要在管理會計的幫助下完成。證券公司也需要讓管理會計圍繞公司現金流情況的分析來找出當下公司于經營中的長處與短處，讓管理會計圍繞證券公司發展的現況來給出對應的科學的解決方案。

3.2強化信息化建設

先進的科技支撐是財務會計朝管理會計演變必要的元素［4］。在當下信息化的時代中，互聯網技術是必要。人工智能視域下的工作量如若僅讓人工去操作，將會投入大量的資金、物力、人力，性價比較低，因此，先進的人工智能技術的輔助同樣是必要的。證券公司的信息關系網是十分雜亂的，而使用前沿的人工智能技術則能夠有效地將這些駁雜的信息分門別類，讓信息的查找變得更為便捷。并且通過人工智能技術還能把證券公司各類信息進行有效的保存和進行相應的分析工作，在一些特別的技術輔助下全方位地把證券公司當下的情況與經濟狀況呈現出來。證券公司需要將理念先行的原則貫徹始終，構筑好前沿的信息技術平臺。此外，為了能夠及時且充分地利用好證券公司的信息，需要證券公司將互聯網信息技術平臺作為綜合績效考評的工具。證券公司在擬定計劃時，需要在人工智能技術與信息技術的幫助下，將證券公司的發展與戰略管理作為側重點，進而科學地設計出符合證券公司自身情況的建設計劃。并有機結合公司自身當下的發展情況與未來規劃來科學地配置職工人數，以此來規避證券公司投入的資源浪費或是資源過剩情況。證券公司需要創建專屬的信息管理系統，為操作人員及時地獲得所需的精準信息提供保障的同時，還可以有效地給證券公司創新與金融活動提供信息支撐。

3.3培養復合型的財務管理人員

如若證券公司財務管理要轉型，就需要打破過往管理中的陳規，把財務會計向管理會計進行轉變。這個過程中需要證券公司有效地轉換財務管理工作者的思維，并在管理會計相關的知識上進行科學的培訓，讓財務管理工作者的專業性能夠得到提升，最終成為一類復合型的財務管理人才，讓證券公司的發展需要得到滿足。證券公司對于管理會計擁有相對較高的要求，除了需要管理會計對會計基本知識充分掌握外，還需要管理會計對證券公司的業務了然于胸，以及具備強大接受與適應能力［5］。除此之外，管理會計人員還需要在各個資金的使用和分配上具有遠見性與科學性，在證券公司的業務上也需要足夠上心。如此一來便能夠讓財務管理工作者在工作中有效地協調各個部門。另外，因為財務管理人員一直是一類需要同外界進行有效溝通的職業，因此這也要求財務管理工作者具有高超的溝通技巧與語言表達能力。而且財務管理工作者還需要具備優良的總結能力與信息分析能力，以及良好的信息管理與判斷能力，并以此來確保人工智能視域下證券公司管理會計能夠充分發揮其作用。為了讓證券公司財務管理人員盡早地轉型并推動人工智能視域下財務管理的轉型，證券公司也需要有意識地讓財務會計同管理會計有機結合，提高財務管理人員的業務素質。