人工智能時代對教育的影響范文

導語：如何才能寫好一篇人工智能時代對教育的影響，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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近兩年，“AlphaGo”連勝全世界的圍棋名將，被媒體廣泛報道。人工智能開始成為社會關注的熱點，引起人們的廣泛興趣，并令人深信不疑。

在剛剛結束的2017年高考，學霸君與準星云學兩家企業的“高考機器人”分別拿出了 134 分和 105 分的高考文科數學成績。在做題方面，機器可能已經超越了不少人類。正是這樣一件事，同樣引發了人們的深度討論與思考。

的確，隨著理論和技術的日益成熟，人工智能開始受到產業資本的熱捧，語音識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能互聯、專家系統、自動規劃等應用步伐加速。金融、電商零售、醫療健康、交通、個人助理等多個領域都可以看到人工智能的應用，人工智能已然開始取代工廠工人、客戶服務等重復性工作。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在學校管理、校園安全、課堂管理、智能助教、自動閱卷、自適應教學等方面發揮作用。

面向未來，我們不禁要問，人工智能是否能夠改變教育？人工智能在教育領域將釋放怎樣的潛力？本期策劃，我們邀請上海海事大學魏忠，探討人工智能視角下的未來教育，從人工智能的教育本體、對學科的影響、對教育技術的改變、對教育價值的重新定位幾個方面進行了系y思考與分析。江蘇師范大學智慧教育學院周寶、楊現民結合人工智能在教育中的典型應用，探討人工智能對學校管理及教學帶來的革命性影響。華東師范大學第二附屬中學劉黨生，從技術與教育的關系延伸到人工智能，并對非生物智能介入教育的未來趨勢進行了預測；重慶市江津區聚奎小學校劉春林、重慶市聚奎中學校張渝江從教育教學實際出發，介紹了人工智能軟件如何溫柔地改變教育。上海市位育中學陳凱從教育哲學的角度，探討了人工智能如何作用于思維、認知、學習，并進行了反思。

“這是最好的時代，這是最壞的時代；這是智慧的時代，這是愚蠢的時代?！比斯ぶ悄軙r代的鐘聲已經敲響，我們還在工業時代的迷夢中尋找教育的未來。誰曾想到，未來來得如此之快，我們是否準備好做出改變？未來，我們需要什么樣的人才？我們需要什么樣的教育？我們不妨想象一下，未來10年、20年的教育將發生怎樣的改變？也許一個嶄新的時代并不會留給我們那么長時間去形成新的教育生態系統。

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隨著信息技術的不斷發展，計算機科學滲透生活的各個領域，改變了人們的生活方式和學習方式。其中，人工智能作為計算機科學中迅猛發展的一部分，正在以其獨特的魅力走進人們的視野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顧名思義，即通過應用計算機來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進而擴展人腦的思維和行動，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領域中發揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點決定了其在教育培訓中的地位，將人工智能應用在農業知識培訓中的可行性也成為教育界熱議的新話題。

1我國農業發展背景和農業培訓必要性分析

11我國農業發展背景

我國是傳統的農業大國，農業對我國的經濟發展具有極其重要的影響，一方面是由于我國人口基數大；另一方面是由于我國進出口貿易主要依靠農產品，農業發展成為影響我國經濟發展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國農業發展還比較落后，尤其與發達國家的現代化農業相比，依舊有較大差距。

12開展農業知識培訓的必要性

反思其他發達國家在?r業發展上實施過的舉措，包括重視農業教育、科研和技術推廣，注意提高勞動者素質；推廣現代農業機械和高技術，重視農場管理；經營集約化、產業化；生產專業化；服務社會化；市場機制與政府扶持相結合；加強農業基礎設施建設等，可以看出，我國在農業知識培訓、素質教育、技術推廣方面與發達國家差距明顯。為發展我國農業，培養一批高素質、懂技術、會經營的農民以及一批愿意為農業發展做出自己貢獻的高學歷人才成為關鍵。農業的發展離不開農民的發展和進步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農業知識培訓，則是為他們的發展奠定了一條夯實的道路。

2人工智能在教育中的應用與發展

近年來，伴隨著人工智能在各行業的應用和發展，人工智能在教育領域中發揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業批改可以大大減輕教育工作者的沉重負擔，在線學習等網絡教學模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產生了密不可分的聯系，延續發展至今，人工智能在教育領域中的應用主要包含以下幾個方面。

21基于人工智能的計算機網絡課程

計算機網絡教育是對傳統教育方式的一次革新，而人工智能對網絡教育的滲透，又將其推向了新的發展高度。[2]學生可以自主地登錄網絡平臺進行在線學習，根據智能導學系統制訂學習計劃，進行在線測試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學生可以便捷地通過網絡獲取全球最高質量的教學資源，并可以量身打造自己的學習計劃。

22基于人工智能的教師輔助系統

近十年來，智能傳感器、語音識別、圖像識別、深度學習、大數據等方面的蓬勃發展令信息的采集及處理越來越準確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學系統的融合變得越來越深入。借助于語音識別、圖像識別等技術，學生可以將學習過程中遇到的問題上傳至系統，借助于數據庫系統對信息準確的搜素和整合能力，實時地為學生提供答案或相關信息，答疑解惑。目前此類應用軟件的應用廣泛，例如小猿搜題、百度作業幫等。

23基于人工智能的教育數據庫系統

隨著信息化時代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學資源，無疑是一項巨大的挑戰。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數據庫系統勢在必行?，F如今數據挖掘和深度學習的研究成果不斷深入，依托知識庫系統對教育信息的整合與構建，學生可以將已習得的零星的知識點進行擴充，由點至面的不斷學習新知識；依托教育資源管理系統中來，教育管理工作者可以合理分配教學資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。

3人工智能與農業知識培訓的結合

新時代社會經濟的發展為國家農業產業的發展翻開了新的篇章，如何加快社會主義農業現代化，促進農業轉型，這為新時代的農業知識教育提出了新的要求。另外，近年來勞動力轉型的趨勢日益顯著。隨著農業勞動人口數量的減少，為了提高農業生產效率，需要有素質、懂知識的農民投入農業生產中來。因而，對于農業知識培訓的革新作為農業現代化建設的重中之重，已被提上日程。

人工智能技術和教育領域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農業知識培訓正如雨后春筍般涌現，在農業教育培訓領域嶄露頭角。

31人工智能應用于農業知識培訓的優勢

從我國農業發展的現狀看，較之于發達國家，我國農業從業者的基數巨大但是整體受教育程度偏低，農業專業領域的知識匱乏，農業知識教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時代“互聯網+”的新型教育模式對傳統教模式的強有力革新，基于人工智能的農業知識培訓展示了其強大的威力和優勢，具體可以總結為如下兩個方面。

311個性化教育針對性強

相比于課堂教學的傳統模式，基于人工智能的網上在線教育模式能夠為學生個性化地制訂學習計劃，靈活安排學習時間。這有力地解決了學生參加農業知識培訓的時間成本問題，農業從業者可利用閑暇時間自主安排學習。另外，針對于培訓者的當前知識水平和培訓需求，培訓平臺可以個性化地安排教學相關領域的專業知識和操作技能。

312教育資源利用率高

我國當前的農業知識培訓，教育教師需求數量和實際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農業專業知識和農業生產經驗的教師數量缺乏，這是導致農業知識培訓推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學進程得以讓教師從繁重的教學負擔中解放。同時，基于網絡的課程資源共享可以讓先進的農業技術走進千家萬戶，讓學生與優秀農業知識的距離不再遙遠。

4平臺開發的系統架構

基于人工智能技術，一個合理的農業知識培訓平臺能夠像一個優秀的教師那樣具備完備的農業專業知識和優良的教學技能知識，并且能夠模擬及擴充教師的教學過程。除此之外，該培訓平臺還能夠準確實時地與學生進行信息交互，有針對性地開展個性化教學，并可以自適應地完成教學效力評估和反饋，不斷更新和完善教學內容和教學策略。基于以上分析，該開發平臺的系統架構分為學生模型、教師模型、綜合數據庫模型和人機交互接口四個組成部分，結合下圖對每一部分分別進行詳細闡述。

41學生模型

學生模型應針對不同的學生，準確地評估學生當前的學習水平，對學生的學習背景、知識水平、知識架構進行診斷和評定，以便有針對性地制訂教學方案，進而實施個性化教育。

另外，學生模型需要對學習過程中的學生的學習情況進行記錄入庫，對教育效果進行評定，從而診斷出當前教學計劃是否合適，以便下述教師模型中對教學內容和教學策略的靈活調整。

42教師模型

教師是教學工作開展過程中的主體，一個合理的教師模型應該包括如下三個部分。

教師模型首先完成教學內容的選擇，這要根據學生模型中對學生當前的學習水平的評定，并且針對學生既定的學習目標，并從下述知識庫中調取對應的內容，為教學的開展做好準備。

在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學策略開展教學。教學方式的選擇依附于學生模型，而又能根據學生學習情況記錄進行反饋動態，不斷完善和調整教學策略。

另外，在傳統教學模式中，教師傳授知識，并能為學生答疑解惑。當學生在學習過程中遇到問題和疑惑時，教師模型應該實時地提供信息支持，為學生提供針對性的幫助。因而教師模型要實現與人機交互接口的實時連接，在問題到來時控制模塊驅動應答部分為學生答疑解惑。

43綜合數據庫模型

綜合數據庫模塊為農業知識培訓系統提供數據庫支持，主要包括以下三個模塊。

知識庫模塊中分類別地存放著農業領域的專業知識，包括文本、圖像、自然語言、多媒體等多個類型的學習知識。一旦教師模型中完成了教學內容的選擇，便由此模塊中調取相對應的文件開展教學。

專家評估模塊用于處理教學過程中的教學效果評價和經驗總結，為教師模型中的各個環節的反饋和更新迭代提供數據支持。在一個完善的教學過程，教師需要根據學生的學習效果進行總結和反饋，以此指導下一步的教學內容和策略的更新。

為了對學生階段性學習的效果進行評估，還需要引入測試考核模塊對學生的成績進行量化考核。測試考核模塊中包含學生答題庫和成績測評庫，準確檢測出開展農業知識培?的作用與效果。

44人機交互接口

基于人工智能的農業知識培訓的過程是學生和系統進行交流的過程，所以一個友好的人機接口是系統必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設計能夠幫助學生流暢地接收信息，提高學習效率。同時，借助于人工智能中對語音和圖像信號的先進識別技術，人機交互接口可以智能化地接收分析和理解學生的自然語言信息和動作信息，進而為系統提供寶貴的輸入信息。

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關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學?；觿t是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。

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關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革

中圖分類號：G642　文獻標識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發揮更大的作用。

由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。

本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。

2　本科高年級的教學特點

中國的本科教育，由于歷史和經濟發展水平等諸多原因，目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學科特點

與信息類其它專業課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。

4　人工智能教學的三點思考及對策

4.1　注重應用性和介紹性

在教學實踐中，筆者發現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容?？紤]到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。

4.2　注重科研引導性

本科教學不僅要培養學生的應用能力，還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規模逐年增大，本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非?；钴S的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學內容與畢業設計相結合

本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業設計題目，可謂一舉兩得。

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關鍵詞：智能制造 機械 啟示

隨著信息技術的不斷發展，現代制造業向著以智能制造為核心的新一代工業發展，社會對機械人才的需求量越來越大，但同時對人才的質量和綜合素質也提出了與以往不同的新要求。筆者將從智能制造基礎和內涵出發分析智能制造高職院校機械教學影響和啟示。

一、智能制造的含義及關鍵技術

制造是從概念到實物的過程，通過制造活動把原材料加工成適用的產品，智能制造是在網絡化、數字化基礎上融入人工智能和機器人技術形成的人、機、物之間相互交互與深度融合的新一代制造系統。智能制造系統的本質特征是分布于各個地方的單個制造者自主性和整個制造系統的自組織能力，實質就是應用快速可靠的通信傳輸網絡建立的分布式多自主體智能系統。

智能制造系統的基礎技術。

1.數控機床技術

數控機床技術是智能制造的基礎，智能制造系統最終產品的生產都依賴于數據機床技術。

2.計算機技術

計算機輔助設計能夠提高產品的質量和縮短產品生產周期，在制造過程綜合利用計算機技術使生產從概念、設計到制造聯成一體，做到直接面向市場進行生產，可以從事大小規模并舉的多樣化的生產。

3.工業控制技術、微電子技術

利用工業控制技術、微電子技術結合人工智能技術發明的機器人開創了工業智能新局面，使生產結構發生重大變化，使制造過程更富于柔性，擴展了人類工作范圍。

4.人工智能技術

人工智能的目的是為了用技術系統來突破人的自然智力的局限性，達到對人腦的部分代替、延伸和加強的目的，使那些單靠人的天然智能無法進行或帶有危險性的工作得以完成，從而使人類的智慧能集中到那些更富于創造性的工作中去。人是制造智能的重要來源，在制造業走向智能化過程中起著決定性作用。

5.通信網絡技術

構成智能制造系統的基礎就是高可靠實時通信網絡，通過通信網絡高速可靠實時傳輸智能制造系統中各個制造者所需要的所有信息，通信網絡技術主要包括嵌入式網絡技術、高可靠無線網絡技術，網絡信息安全技術和異構網絡間無縫交換技術。

二、智能制造對機械教學影響及啟示

機械專業是現代工業的基礎，機械專業的人才將是工業4.0時代弄潮兒，為了適應智能制造工業發展的需要，在機械人才培養方面必須要適應時代的發展，作為機械專業人才培養主要搖籃，高職院校培養的人才只有滿足智能制造的需求，才能立足于未來工業發展，否則培養的人才將被現代工業社會所淘汰。因此在機械專業人才培養方面對教學模式、教學內容和教學方法等方面進行改革創新是大勢所趨。

1.不斷完善機械專業教學內容

智能制造所需要的機械人才已經不再是僅僅懂得機械專業的人才，而應該是對計算機技術、工業控制技術、網絡技術、人工智能技術等智能制造基礎技術都要熟悉和了解的人才，這就需要學校在進行機械專業課程設計時要在加強傳統機械專業課程的同時，增加計算機技術、工業控制和微電子技術以及人工智能技術的相關課程，老師在教授傳統機械課程的同時，把計算機技術、工業控制技術和人工智能技術融入到教學中，從而使學生熟悉在機械制造工業中如何應用計算機、人工智能等技術，充實學生的技術儲備，為學生的就業打好基礎。

2.在機械專業教學中不斷創新應用教學方法

智能制造對機械專業人才提出了新的要求，學生不僅要加強對機械知識的掌握和運用，還要熟悉了解計算機技術、工業控制和微電子技術和人工智能知識，這就產生老師傳統教授機械知識的教學方法不一定適用于這些新知識教學的問題，因此教師應該深入研究計算機技術、工業控制和微電子技術以及人工智能技術的教學方法，并結合適用于機械專業教學方法不斷創新新的教學方法， 培養學生學習的主動性、創造性、理論實踐能力和學習的方法習慣。同時要不斷提高任職教師能力素質，加強學習智能制造關鍵技術相關知識。

3.逐步完善改進教學模式

智能制造需要新的理論知識體系，原來的機械專業知識的教學模式可能已經不再適應新知識的教學，這就要求我們的老師不斷研究新知識理論，探索嘗試新的教學模式，使得學生能夠牢固、快速掌握新知識。

三、小結

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個人簡歷：

1981年，畢業于浙江美術學院工藝系（現中國美術學院），學士；

1982年-1983年，任教于中國美術學院，教師；

1984年-1986年，德國慕尼黑造型藝術學院與柏林藝術大學訪問學者；

1986年-1988年，獲美國耶魯大學藝術學院碩士學位，被授以作為表彰最優秀畢業生的諾爾曼?艾弗斯紀念獎；

1988年，成立個人設計工作室，為Adobe公司提供設計；

1989年-1997年，美國耶魯大學藝術學院，講師；

1991年-1998年，就職于全球最大的出版O計軟件公司Adobe，先后擔任設計師，高級藝術指導，設計總管，負責全公司設計工作；

1998年，加入兩方設計公司，任設計總監；

1999年，任上海大學美術學院，客座教授；

2001年，參加北京申奧工作，藝術指導；

2006年-2008年，任北京奧組委形象與景觀藝術總監；

2003年-至今，任中央美術學院設計學院院長、長江學者特聘教授、博士生導師

主要設計、研究項目：2001 年參與北京市申奧工作，設計北京申奧多媒體陳述報告；2004建立中央美院奧運藝術研究中心并任主任，中心設計了奧運獎牌、奧運體育標識、奧運色彩系統、奧運景觀系統指南、奧運門票等奧運設計項目；2006年10月至2008年10月任北京奧組委形象與景觀藝術總監，負責北京奧運形象與景觀設計工作；2009年作為學術總監與主要發起人負責申請、籌備、舉辦了ICOGRADA 北京世界設計大會。大會有40多個國家2000人參會，超過100場演講，24個專業展覽，成為推動中國設計發展的一項重要活動。曾任教于美國耶魯大學藝術學院并擔任世界最大出版設計軟件公司Adobe 高級藝術指導與設計總管，負責全公司設計工作。作品多次參加國際重大展覽并獲獎，作品被多家博物館收藏；多次被邀請作為設計比賽評委；在世界多地舉辦過學術講座，主持過很多與設計相關的學術活動。

技術的進步、互聯網的發展和數字化時代的到來使得設計行業面臨著巨大的機遇和挑戰。在2016年11月召開的國際藝術設計教育年會上，中央美術學院設計學院院長王敏教授就現階段技術和數字化發展所引發的設計領域的一系列變革問題進行了名為“Envision， Empower， En-hance―Design in the Era of 4th Industry Revolution”的主題演講，在設計領域引起了巨大的反響，更是吸引學者們廣泛的關注。發言中，其不僅對目前數字和人工智能背景下的設計問題進行了廣泛的論述，更對未來設計行業和設計教育的發展指引了方向。本期，我刊特別邀請到了王敏教授做客權威人物欄目，就第四次工業革命所引發的設計價值與設計蛻變相關問題接受我刊專訪，深入探討設計未來的研究方向和設計師的培養問題。

本刊主編：王院長您好！感謝您接受我刊的專訪！我們知道，在去年年底結束的國際藝術設計教育年會上，您的發言引起了巨大的反響，特別是其中有關人工智能所引發的設計變革方面的問題，更是得到了很多學者和教育工作者們的關注。您能進一步深入解讀一下您是如何看待設計師與人工智能的關系的呢？

王院長：好的。首先，我想說的是目前人工智能的發展已經對設計師帶來了巨大的沖擊，而且在未來，設計師的很多工作還將會被人工智能系統所取代。但其次，我想進一步說明的是某些工作的消失并不意味著設計行業的消失，因為設計師的很多工作是不能被人工智能所取代的。因此我想，設計師和人工智能的關系應該是相互促進、相互激勵發展的關系。歷次的工業革命，都帶來了設計理念、設計價值的轉變，也為設計領域的發展帶來了巨大的機會。第四次工業革命也以一樣。在人工智能、物聯網Internet of Things ，工業4.0、新能源、新思維興起的時候，也為設計領域和設計師帶來了前所未有的機遇與挑戰。

本刊主編：王院長，剛剛您談到了歷次工業革命和第四次工業革命的問題，您能介紹一下四次工業革命都對設計帶來了怎樣的影響嗎？中國在這四次革命過程中又處于一種什么樣的狀態呢？

王院長：當然可以，而且我個人認為將四次工業革命的影響梳理清楚對于我們現階段把握好設計發展的脈絡是非常有幫助的，因為伴隨工業革命、技術革命發生時，設計師設計理念的轉變、設計所帶來的價值的轉變、設計行業發生的變化，這都會給我們一些對未來的啟示和思考。首次，第一次工業革命由蒸汽機引發，人類進入機械生產時代，機器產生的能量大于人與動物的力量，機器取代了人工，帶來了生產的進步，但也帶來了各種毫無美感的粗劣的機器，在人們為工業進步歡呼之時，莫里斯倡導的藝術與手工藝運動也開始掀起，隨后新藝術運動，新裝飾，青年風格等在歐洲形成，很多藝術家設計師投入其中，創造了大量的精美設計作品，今天仍為很多人喜愛，這讓人們看到了藝術與工業結合去創造美的可能性；其次，電與工業流水線帶來了第二次工業革命，電報電話的能力遠優于人的傳播能力，人類通訊方式從此發生了革命性的變革。福特的T型車流水生產線大大提高了工業生產效率，將汽車帶進普通人的生活，也預示著工業產品對人類生活所將帶來的巨大影響。此時出現的包豪斯帶來了現代設計教育的理念，包豪斯倡導藝術與技術統一，功能性與極簡的現代審美觀，其后形成的現代主義設計潮流極大推動了工業化對人類生活形態與審美的滲透與改變，在這個現代主義設計發展的進程中吸引了眾多人才，也產生了很多設計大師，設計的價值為社會所關注；其三，第三次工業革命始于60年代，從計算機再到互聯網，第三次工業革命又一次引起了生產方式和生活方式的巨大變革，比如計算機的應用顛覆性改變了設計、印刷、傳播的過程，改變了設計師的工作與設計的價值，3D打印勢必引發產業組織形態和供應鏈模式包括設計價值的顛覆性變化；最后，第四次工業革命來到，隨著互聯網的發展和計算機技術的更新，人工智能和機器學習開始成為新的熱點，也是必為設計行業帶來巨大挑戰與機會。

再來看看我國，由于歷史原因我們錯過了第一次與第二次工業革命，僅僅搭上了第三次工業革命的末班車，面對第四次工業革命，我們從來沒有像今天這樣與世界領先的技術浪潮如此接近過。尤其是在人工智能領域，中國最大的優勢在于7億多互聯網用戶，而大量的用戶就意味著更多的數據。2016年白宮前沿峰會報告指出，在人工智能的新領域深度學習領域中，中國無論是數量或是被引用論文數量都趕超美國位居全球第一。深度學習的應用也體現在我們的日常生活之中，購物平臺利用大量的數據分析用戶需求，匹配并推薦其需要的商品，或是資訊類APP為用戶匹配并推送相關的新聞訊息。除此以外，深度學習最終價值的體現其實還有更多，比如AlphaGO大戰李世石，深度學習在背后也起著非常重要的作用，再比如自動駕駛、語音識別、圖像識別等都是深度學習的研究范疇，也將是人工智能未來在我們生活中的應用場景。

本刊主編：王院長您的思路太清晰了！正如您所說，歷次的工業革命都對設計和人類產生了幾乎是具有顛覆意義的影響，那么我想進一步請教一下您，您認為設計在第四次工業革命中是一個什么樣的身份？設計存在的價值在哪里？而我們如此眾多的設計師將何去何從？將如何重新找到自己的社會價值呢？

王院長：這個問題非常好，它正是我們中國設計和設計師們面臨的困惑，這里我就談談我個人的看法。前面幾次工業革命過程讓我們看到，技術的發展淘汰了一些行業、工種，但它也不斷創造新的機會、新的工作。在社會、技術發展的進程中，設計與藝術起到技術無法替代的作用。我們應該將第四次工業革命當作機遇、機會，來實現設計的新的價值?，F階段，第四次工業革命帶來了對設計新的要求、新的機會。設計的定義、價值正在改變，企業對設計的需求也在改變。這是一個擁抱創新、創意、設計的時代。近年來，很多大型公司開始并購設計公司；國內外很多商業學院陸續開設設計思維的相關課程，新加坡甚至將設計思維作為高中的必修課；越來越多的設計師開始創業。這里我們所說的設計師創業，并非開辦一個設計師事務所，或者打造一個設計品牌，而是更多的涉獵到非設計行業。這些變化就要求我們不斷重新定義設計、重新定義設計師、重塑設計師，作為最根本的，我們還需要重新定義設計教育。在人工智能時代，很多行業或是消失，或是大量削減人數，設計行業也一樣，但這并不意味著設計行業的消亡，正相反的是，未來社會更需要設計師，只是是與以往不同的設計師。我們要不斷重新定義設計、重新定義設計師、重新判斷設計的價值。設計師因為他們的職業特點，他們對用戶體驗的關注、他們所普遍具有的同理心、他們的創造性思維的能力，加上對跨行業的經驗，使他們可以為企業帶來美化產品之外的價值。設計由最初對產品的關注被提升到組織與策略的層次，設計一詞不再局限于有型的產品，而是一種策略思考。

本刊主編：王院長，您提到設計和設計師都需要重新定義和進行價值重塑，那么您認為當前的設計人才應該具備那些能力呢？一名好的設計師又應該如何定義呢？

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關鍵詞：智能時代；會計人才；高校

縱觀現如今人們的生活，智能產品已經無處不在，正一步步的改變著大眾的生活方式，比如一部智能手機就可以處理很多業務。許多行業也進入了智能化工作時。就會計領域而言，以德勤為首的四大會計師事務所相繼推出財務機器人來完成基礎會計工作，給會計行業帶來了巨大的挑戰。

一、智能時代對傳統會計工作的影響

（一）改變了會計工作方式，提高了工作效率

近幾年的時間里，需要會計人員處理的工作因為智能化的發展同樣發生了變化，企業通過建立財務賬套系統，日常發生的發票開具、費用報銷、憑證填制等業務都可以在財務軟件上操作，期末賬簿和報表可自動生成；貨幣結算時也可以通過互聯網進行轉賬。簡單的會計工作由于這些變化擺脫掉時空的束縛，不僅可以縮短會計人員的工作時間，工作效率也能有很大的提升。

（二）會計人員工作崗位發生變化

財務機器人的應用取代了處理基礎財務工作的人員，使會計人員免于重復基本業務。更多的會計人員將轉型到有價值的財務分析、財務決策以及其他管理崗位中。這就需要財會人員具備商務數據挖掘、財務數據分析處理、財務決策和企業管理等能力，能對報表和數據進行深刻解讀，提取數據背后的信息，并把這些信息變為對企業經營策略的制定有用的信息。

（三）降低了財務風險，財務數據更加精準

智能機器發生錯誤的概率微乎其微，未進入智能時代前的會計工作中會有大批量的財務數據需要進行人工處理，不但枯燥還及易出錯。人工智能在會計領域的應用保證了會計信息的真實和完整，而且還可以快速選取各種決策所需的相關數據和信息，大大降低了以往人工分析數據差錯、數據不全面和數據分析結果滯后造成的財務風險。

二、智能時代會計人才培養存在的問題

（一）會計學專業課程設置存在缺陷

1.財務核算類課程比重偏大。目前大多數大學的會計學專業課程都側重于財務會計，不夠重視財務分析與財務管理，會計核算類課程多，且課程之間重復的內容比較多，這種傳統的以財務會計為中心的課程體系已經不適應智能時代對會計人才的需要。2.缺少數據分析課程。智能時代下，財務機器人的應用會使會計數據自動生成，無需會計工作者進行手動計算。公司的財務分析、決策和其他管理工作會需要會計人員來進行，但目前會計學專業缺少數據分析類相關課程的設置，幾乎沒有學生擁有對財務數據的分析能力。3.理論知識的傳授多過實踐能力的培養。很大一部分大學的會計學專業都強調理論教學，對實踐教學重視不夠，導致很多高校學生畢業以后不能把所學的知識很好的應用到會計實際工作中。4.跨學科類課程設置不足。學科交叉是智能時展的主流方向，要把復合型會計人才列為當前各高校的培養目標。而目前，與其他專業學科設置課程整合是會計課程體系沒有涉及的領域，各高校的會計學專業畢業生不能實現智能時代對會計復合型人才的需要，只掌握了單一的會計知識。

（二）缺少對學生自學能力的培養

會計是為社會生產活動服務的，必將隨著社會的發展而不斷變化，所以學生只靠在學校獲取的知識是遠遠不夠的，但目前高校教師的傳授知識的方式只是講授這一種，學生沒有任何思考過程，只是把知識聽了一遍，并不能使他們的自主學習能力有所提升，導致學生在工作中不能很好的適應環境、內容和工作方式等的變化。

（三）應用型師資不足

會計是實踐較強的學科，若教師缺少實踐經驗，就不能很好的培養學生的實踐能力。目前很多高校沒有重視對應用型教師的培養，而是一味的鼓勵教師進行學術研究，這對培養企業需要的會計人才極為不利。

（四）缺乏職業素養教育

職業素養是從業者按照職業崗位要求養成的行為習慣和良好作風，它是工作人員在從事其專業相關的活動中所表現出來的綜合素質。會計職業素養就需要每個會計工作人員對會計這個職業有著崇高的理想和信念，遵守會計行業的紀律，履行其責任與義務，不斷提升自己的職業技能，對這份職業充滿興趣，并保持良好的工作態度。目前高校對會計學專業學生的培養只停留在知識教育層面，忽視了對會計職業素養的教育，教學方法和考核方式缺乏多樣性，各高校畢業生還沒有實現智能時代對會計職業素養的要求。

三、智能時代會計人才培養改革策略

（一）完善會計學專業課程體系

1.減少財務核算類課程比重，增加數據分析類課程。高校在制定會計學專業人才培養計劃時，要減少會計核算類課程所占的比重，增加管理會計、財務分析、風險分析、財務管理以及內部控制等課程比重。同時像財務分析、數據處理、挖掘業務數據這類有助于提升學生數據分析能力的課程需要增加到必修課中，以提升會計人員的數據分析能力。2.增加實踐類課程，鼓勵學生頂崗實習。高校不能僅限于傳統的理論教學，與會計有關的實踐課程的比重需要提高，比如用友、金蝶在財務中的應用，大數據與可視化在會計學中的應用，企業風險分析案例等課程，為了增長實戰經驗使學生的實際操作能力有所進步。還要與會計領域中已經開展智能化工作的企業進行深度合作，讓學生到真實的企業會計工作崗位參加實習，積累工作經驗，更好地將理論與實踐結合，保障學生畢業后能更好地適應智能化的工作模式。目前市場需求的會計人才與高校培養的會計人才不一致，高?？梢酝ㄟ^調查企業對會計人才的需求方向來培養符合市場需求的會計人才。同時高校還應該定期聘請合作企業的優秀財務工作者為學生開設智能時代會計知識的講座，提高學生對智能會計工作的了解。3.開設學科交叉課程，注重復合型會計人才培養。隨著移動互聯網、大數據、人工智能、云計算等新技術在會計領域的應用，會計人員的綜合素質必須適應市場的需要，會計人才不僅要有會計理論知識，還要掌握諸如管理學、經濟學、金融學、法學、統計學、數據分析以及計算機程序設計等相關知識；不僅要具備會計業務處理能力，還要具備創新、團隊溝通、組織協調、判斷決策、持續學習等智能機器難以復制的能力。因此，在高校會計學專業開設學科交叉課程，培養復合型會計人才至關重要。具體做法是，在公共基礎課程模塊應開設人文素養、計算機編程和數理統計類課程，對學生進行厚基礎、寬口徑的培養。在專業基礎課程模塊應開設經濟管理、金融、財經法規和會計職業道德類課程，融入思政元素，培養學生一定的協調管理能力和良好的會計職業價值觀。在專業核心課程模塊應該增設大數據會計分析、大數據財務決策、新技術與經濟一體化發展等課程。

（二）創新教學以及考核評價方式

高校要不斷更新教育理念，應以學生的創造性思維為中心，努力提高學生的自主學習能力，加強培養自主解決問題的能力，實施以教以學生為本，教師主導的教學模式?？梢岳没ヂ摼W上的慕課、微課采用線上線下結合、小組討論、案例分析、實踐操作、競賽等多種教學方法鼓勵學生積極參與教學過程，以此增加獨立思考的機會，對學生形成良好的終身學習習慣有很大的好處。同時，學習不只是結果考查，要重視對過程的評價，把對學習過程的考評比例提高?？梢圆捎锰岣咂綍r作業質量、課堂表現在課程學業成績中的比重，還可以將學生參與小組討論、操作演示、課后與老師互動等情況的表現納入考核評價范圍。

（三）建設應用型師資隊伍

高校會計專業教師在會計人才培養中擔任重要角色。智能時代下，會計工作方式發生了巨大的變化，相應的使會計學科體系的內容也出現了改變。作為引導者，高校會計專業教師應自發的地學習與智能時代相關的理論知識和實踐知識。與此同時，高校也應該積極為教師提供學習新知識的渠道，可以聘請實務界人工智能專業人員為教師開設大數據、人工智能、信息技術、財務共享等培訓講座，開拓教師的視野，提升教師的理論水平；還可以分批選派教師到行業內優秀的企業進行掛職鍛煉，在企業工作中了解人工智能對會計工作的改變，練習操控人工智能進行會計工作，教師要不斷地學習實踐來適應智能時代，為后續培養適應智能時代的高素質會計人才提供有力保障。

（四）強化職業素養教育

會計學專業是按照企業對會計人員的需求而設立的專業，滿足并且符合經濟社會以及會計行業的發展要求是各高校培養會計人才的首要目標。智能時代的到來，以往的會計核算能力就已經不是會計人員的核心競爭力了，對會計人員有了更高的職業素養要求。1.培養學生的管理能力。智能時代已經不再需要財務會計，逐漸變為對管理會計的需求，高校也要考慮這一點，提高學生的綜合管理能力。作為一名企業的財務管理者，既要擁有一定的會計專業知識，同時還要具備溝通、團隊協作、分析研判以及決策等能力。高?？梢蚤_展模擬企業管理競賽或開設模擬企業管理課程，通過搭建標準工作流程讓學生感受企業財務部門管理層的日常工作，以及管理人員的工作內容。還要鼓勵學生通過參加社團和學生工作組織來鍛煉自己的組織管理、團隊協作和決策等能力。2.提升學生的創新意識。高校要使學生感受到良好的創新氛圍，為學生搭建好創新平臺，讓學生積極參加“互聯網+”大學生創新創業競賽，指導學生申報大創項目。此外，教師引導學生開展科研項目，在科研中發現創新點，提高教學質量，學生的創新意識也能得到培養，開拓視野，讓學生緊跟會計行業發展變化的步伐。3.加強學生的會計職業道德教育。雖然目前高校已經開設會計職業道德的相關課程，但社會上的會計造假案例仍不斷出現，因此在高校還應進一步強化會計職業道德教育，從源頭入手，在學生時代就要讓他們了解職業道德的重要性和違反職業道德的嚴重的后果，樹立正確的會計職業道德觀，提高辨別是非的能力、抵抗誘惑的能力，自覺抵制不良社會風氣，維護會計的職業尊嚴，促進良好的會計道德觀的形成。

四、結語

智能時代會計人才培養問題已成為我國人才強國戰略的重要組成部分。在人類的不斷進步下，社會管理領域也會被智能科技產品一步步的占據。因此，智能時代下會計人才培養問題的研究也不是一勞永逸的，培養教育會計人才的內容也要不斷進步，使智能技術不斷為會計工作帶來便捷。

參考文獻：

[1]陳小芹.人工智能時代會計人才培養模式[J].商業會計,2019,657(09):127-129.

[2]吳媛媛.人工智能時代會計人才培養新模式探究[J].時代金融,2018,717(35):192.

篇8

 

政策催化進一步加強

 

國內AI有望“彎道超車”

 

目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業的發展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人?？梢哉f，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。

 

當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業升級，對此，國務院在印發的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創新作為重點建設工程，特別提出要發展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業。

 

國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，將發展人工智能提升到國家戰略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會召開期間，《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統、智能交通、精準醫療、智能材料等新興前沿領域的創新和產業化，形成一批新增長點。

 

政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發展提供了基礎條件?？萍疾扛呒夹g研究發展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業的不斷進入。

 

“2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業規模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業規模達100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業應用發展勢頭良好。

 

在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。

 

“我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場規?？善?/p>

 

人工智能已經開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統、神經網絡、智能機器人等。

 

未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應用領域主要還是以工業制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產品的市場需求將會不斷擴大?！睈劢ㄗC券研究所研究員劉孫亮向《經濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。

 

國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業全球市場規模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規模將達到91億元人民幣。

 

而目前市場的關注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術，與機器人和大數據聯系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統產業的發展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規模的市場空間。

 

“僅僅以工業機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業及物流等行業產生8-10倍的產業集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規模。”趙巧敏說。

 

實際上，中國人工智能的商業化應用環境甚至能創造更大的市場空間。我國人工智能的商業應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。

 

“市場關心的IT和互聯網領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業4.0，發展突破的關鍵環節都是人工智能?！壁w巧敏表示，人工智能的發展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發展的重心，也會給互聯網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應用領域，我國已經發展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫療領域、企業領域、金融領域和教育領域。

 

然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業發展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關鍵節點。

 

Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內接連收購兩家人工智能初創公司……

 

據羅文波統計，目前全球人工智能企業已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創企業總估值超過87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”

 

除互聯網巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創企業的投資，持續布局人工智能這個重要風口。

 

“2014年人工智能企業融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發。

 

“反過來，資本層面的爆發也將持續帶動人工智能行業加速爆發?！饼R艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監測等領域將會產生巨大的商業價值和社會價值。

 

在全球市場火爆的背景下，國內市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。

 

出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。

 

其中，百度2014年研發投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。

 

“互聯網巨頭公司和創業公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績?！睋_文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創業公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。

 

而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長?！?015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍?！壁w巧敏表示。

 

短期看好應用開發

 

長期關注技術研究

 

二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關行業。在市場空間巨大、產業前景明朗的背景下，占據資金優勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。

 

隨著人工智能的不斷進步和發展，最先實現產業化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業4.0、智慧醫療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優質標的?！巴瑫r，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環節，之前具有技術積累和數據資源的公司將優先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規模優勢的公司?！?/p>

 

對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量?！岸唐诳申P注在人工智能商業化應用有所突破的企業，長期可關注具備技術研究實力的公司?！?/p>

 

在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關的公司，它們一般擁有較好的智能制造業基礎，在未來產業升級過程中，擁有強大的競爭優勢;二是在人工智能商業化應用有所突破的公司。

 

對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術如語音、視覺識別的服務、硬件產品等的應用開發將是短期的投資亮點”。

 

“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等。”趙巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。

 

而從長期來看，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。

 

與此同時，在主板之外，一些新三板標的同樣值得關注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業數量明顯增加。以機器人子行業為例，僅2015年一年就有35家機器人企業在新三板掛牌，還有10家機器人企業在待掛牌狀態，20多家公司在審查待掛的狀態。投資者可以有選擇地關注其中較好的標的。

篇9

一、人工智能應用于稅收征管的必要性分析

1.優化辦稅體驗，提高納稅遵從度。稅務部門的納稅服務有網絡和辦稅服務廳兩種方式。利用人工智能技術，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準納稅信息的推送，提高個性化咨詢的針對性，服務好PC端和移動端，使納稅人無需離開住宅即可完成一般的稅收申報。對于某些納稅人條件有限或無法在線解決的問題，實體服務機構仍可以使用人工智能系統。自2016年以來，江蘇、廣東、上海等地陸續推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號碼的“旺寶”、“小賢”等稅務服務機器人提供自助稅收服務、發票申請等，它不僅減輕了工作人員的負擔，而且提高了稅務處理的效率。人工智能的友好、耐心、準確和高效的服務，也受到了公眾的好評。2.實現稅收信息共享，確保信息對稱。目前，“金稅”項目的第三階段已逐步在全國范圍內建立了信息收集系統。政府應建立基于“金稅”項目的綜合電子稅務辦公系統，運用人工智能技術分析大數據，連接各稅務機關的信息，整合分散的資源并重新開發一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強稅收信息收集和管理的相關性，確保信息的對稱。3.創新檢查手段，兼顧公平速度質量。對于稅收征管檢查工作分為兩部分，計算機選擇選案，然后由稽查人員負責后續的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準確性，還可以提高速度，使稅務人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢。4.加強風險防范，打擊涉稅違法。電子商務的興起，納稅人收入來源的不明確和生產模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務部門應依靠人工智能技術，建立稅收風險的預防和控制系統，對評估有疑問的納稅人，由人工智能系統過濾后，發送給不同的部門進行監控和定期檢查，從而遏制不法行為發生。5.節省人力時間，降低稅收成本。人工智能的優勢在于能夠利用風險評估和稅源管理機制來減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對熱點稅收問題進行智能分析和評論。還可以應用于稅務審批事務。通過智能的機檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。

二、基于人工智能應用稅收征管的障礙因素

1.人工智能技術的發展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關，但稅收人工智能技術還存在技術方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護是有限的。其次，人工智能系統的專家系統。計算機經過的智能程序的學習，除了原有的程序思維，也導入了另一個思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復雜問題能力上了一個臺階，計算機程序通過稅務專業知識+稅務專家經驗兩個思維去思考和分析面對的稅收征管難題。事實上由于缺乏專家系統的技術支撐，人工智能應用會大打折扣。2.缺乏人工智能復合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務專業中基本上沒有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學科的交叉和融合無法實現。另外，在稅收征管領域，人工智能廣泛應用之后，普通稅收專業人員的數量將減少。簡單的咨詢輔導工作，發票業務等可以輔以人工智能系統。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發展的重要成因。3.適應智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應用和數據的保護。政府對個人信息的收集，分析和比較，確實提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權力無限收集信息超出必要程度可能會侵犯私人權利。目前，我國還沒有關于“人工智能數據的應用和保護”的規定。建議從法律條文上體現對公民的隱私保護。

三、完善人工智能應用稅收征管的對策

篇10

一、人工智能概述

人工智能（AI）又稱為機器智能，John McCarthy將其定義為“制造智能化機器的相關科學和工程”[1]。對此我們可以理解為“研究能否實現、如何實現這樣的智能系統的科學知識和研究領域”。在此基礎上，著名研究型大學MIT的溫斯頓解釋為“人工智能是解決如何讓計算機完成之前由人類才能完成的工作”[2]。其實許多研究者都有不同的見解，所以除此之外還有很多種定義，但都基本上反映出人工智能的內涵與思想。簡單的說，人工智能就是“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。

二、會計行業人力資源的現狀

企業在任何時候都不應該忽視人力資源的影響和作用，尤其是作為服務型的會計行業，因為它的人力資源通常表現為工作者的技能水平，可以說它是決定本行業核心競爭力的最重要因素。近幾年來由于企業逐步邁向科學化管理和現代化管理，所以無論是在數量上還是質量上，會計行業對專業人才的需求層次都越來越高。雖然會計行業的人力資源狀況在現階段還處于不斷變化之中，但是我們仍然可以歸結出以下問題。

（一）文化水平普遍較低

目前我國會計人員數量眾多，但是文化水平普遍較低。數據顯示，截止2014年我國已有1600萬的財會人員，而注會人數僅有16萬。在這1600萬人中，只有13%的人員經過專門的會計培訓，10%左右的人員受到過大學或者專科以上的教育[3]。

（二）部分人員職業素質不高

一方面是由于現有會計人員大多知識內容單一、結構老化、層次不夠豐富，接受新知識速度較慢以及對本職工作感到枯燥、缺乏熱情和敬業精神等使得業務素質不高；另一方面是職業素質不高，會計人員職業素質和操守是工作質量的重要影響因素之一，而目前我國對財會從業人員的職業素質與法規方面的培養不夠重視，部分會計人員法制觀念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成賬務混亂，帶來財務和稅務的風險，降低了行業公信力。

（三）會計人員隊伍能力結構失衡

目前我國的會計行業發展現狀是隊伍能力結構失衡，而且呈現兩極分化的趨勢，一邊是會計行業中普通的核算人員的數量越來越多，幾乎達到飽和。另一邊高水平的財務管理人才有很大的市場缺口，高級應用型、復合型人才在社會上供不應求[4]。雖然我國已經引入管理會計幾十年有余，但是仍然沒有得到實際應用和全面推廣。

三、人工智能帶來的影響

（一）人工智能適用于會計行業

隨著社會經濟發展程度的不斷提高，人工智能的技術已經可以適用于會計行業的部分工作，會計行業發展的新特點將是以電子技術和計算機系統為主。目前的會計行業的工作方式和核算手段日新月異，它經歷了從早期的手工核算到會計電算化，再到如今在審計、會計和稅務等工作中引入人工智能的概念。正如知名企業家李開復所言，在未來的幾年里，機器不僅僅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人類大部分的工作，這里我們用“冰山模型”解釋人工智能適用于會計行業的程度，如圖1所示。

如同上升的冰山一樣，隨著人工智能的發展與完善，將會有越來越多的功能被引入會計行業。目前只有財務會計人員所做的部分不需要多少技術含量、簡單重復的工作，例如幫助員工閱讀乏味的合同和其他文件將被善于記憶與運算的計算機系統所取代，審計、稅務等基礎的財務人員會逐步減少，取而代之的是智能審計、智能稅務等人工智能系統。隨著人工智能與會計信息系統的不斷結合，互聯網、數據挖掘和云計算的進一步發展，以及支持財務分析和會計信息系統的創新，人類將構建出智能財務決策支持系統[5]。但是冰山不會無限上升，因為人工智能是按照事先設定的規則執行程序的，它沒有感情，不能徹底地實現靈活思考，例如在涉及人的方面――處理組織與人員、組織與組織和組織與人員的問題時，人工智能并不具有完全智能地處理問題的能力，因而人工智能并不能完全取代財務會計人員。

（二）人工智能促進會計行業的發展

隨著人工智能浪潮的到來，及時引進并利用其高性能的運算能力和數據存儲能力等優勢，可以在以下幾個方面促進會計行業的發展。

1.人工智能可以減少失誤。會計行業在現階段普遍存在會計信息失實的問題，這種問題的一個主要原因是由于巨大的數據量造成的人為失誤，另一個原因是部分內部人員為了以權謀私而對信息進行了數據造假或者更改。人工智能系統的引入，則可以有效避免手工編制詢證函而造成的潛在失誤[6]。一定程度上緩解了由會計工作失誤而帶來的信息不真實的問題，減少了會計信息混亂和財產流失的風險。

2.人工智能可以使會計行業的業務效率得到提高。其實自助銀行的ATM存取款機其實已經取代了銀行人員的部分工作，同時提高了服務的效率。例如人工智能的“智能”系統在對相關的科目、交易進行全面分析后，可以在更短的時間里進行風險評估和挑選樣本函證。財會人員將不必在花費時間和精力在類似普通核算這樣簡單而費神的工作上，轉而有機會去處理更加復雜的事情。

3.提高企業的核心競爭力。人工智能在數據挖掘的基礎上可以處理數據、建立數據庫并跟蹤數據分析，甚至可以對建模分析、對投資預測，相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并提出消除金融危機給財務管理帶來的影響，可以通過學習來識別財務風險，化解安全隱患，建立預警模型。

4.釋放人力資源和減少用工成本?，F在的會計人員大多按照基本流程來劃分工作職能。而核算和監督是會計的兩個基本職能，會計人員最主要的業務就是審核、記載、報告和存檔等基礎工作，現在人工智能的引進可以大量解決這種日常的、標準的、高頻的工作，從而減少財務核算型人員，減少用工的成本。

（三）人工智能帶來的變革

1.人工智能的引入可以迅速處理許多以前要耗費大量精力才能處理的事情，從枯燥乏味的合同閱讀和一些其他文件的審查工作中解放出來，而且還可以在復雜的文件中提取有效信息從而讓業務的處理流程和程序得到簡化，同時極大提高了工作的效率和拓寬人類的專業知識。結合互聯網技術，會計可以實現集中的財務共享模式，讓每一個員工都能夠親身感受到公司財務的運營。

2.人工智能將改變傳統會計人員的工作職能。人工智能釋放大量的會計人力資源，這部分人力資源要想不被淘汰，必須從自身實現轉型，由普通核算人員向管理會計人員轉型。即使人工智能可以模仿人類的智慧，但是始終達不到和人類一樣的智慧，因此會計行業中廣泛涉及分析、預測和統籌等的管理會計將是財會人員的生機。人工智能會集中各種數據，管理會計將有價值的信息從這些數據中提取出來綜合后發揮管理智能。

3.管理結構趨于扁平化。由于人工智能裁減了部分普通核算人員，企業的行政管理層次也得到削減。和以前相比，引入人工智能后的組織結構精簡干練。

4.人力資源管理職能轉變。目前會計行業中使用財務軟件、稅務軟件和審計軟件等就是人工智能邁向會計行業的第一步，這些軟件像機器人一樣提高工作效率。會計行業中的戰略、顧問和服務三項職能在傳統的人力資源管理模型中呈現為金字塔形[7]。隨著會計行業的一部分服務由人工智能系統去完成，在新型的人力資源管理中，服務被一分為二。如圖表2所示。

四、啟示

（一）人力資源規劃

科技的進步使人工智能正逐步取代部分會計人員，會計行業的崗位需求將逐步下降，雖然在某些方面人工智能可以模仿人類智慧，甚至可以超過人類，但是人工智能并適用于會計行業的每一個領域。所以公司的人力資源部門重要發展方向之一就是要細分工作職能，挑選適合的“人”去擔任相應的職能。

（二）人才招聘與薪金管理

隨著網絡技術的發展和電算化的普及，作為會計人員，應該持續關注那些可以對人類社會產生重大影響的技術。加之現在人工智能的引用，財會型企業在招聘人才時不能只單單注重其會計業務能力和從業資格證書，還應當考查其IT等相關技能，優先選取綜合型人才。針對不同業務水平和能力的員工應制定相適應的薪金體系，合適的薪金體系才能留住和吸引人才。對于綜合型、管理型的人才的薪金應高于普通核算型人才，并且隨著人工智能的進一步發展與引進，應逐步擴大兩者的差距。

（三）人才培訓與發展

時代在不斷發展，會計企業也必須要加強員工的再教育。一方面會計行業應培養員工的計算機信息技術，讓員工在掌握常用的計算機操作和財務會計軟件之外多了解一些其他業務技能，乘勢提高自身核心競爭力；另一方面，會計行業應大力培養高層次的復合型人才，讓會計人員具有良好的專業素養和自己的專業判斷，能夠在海量的數據中做出取舍，準確預測，做一些人工智能所不能完成的工作。

（四）企業文化整合

人工智能作為一種新概念被引進，勢必會在會計行業造成新觀念、新思想與傳統觀念和傳統思想的沖突。從組織內部來看，對已經遵守若干年的企業文化，尤其是老員工，總是沿襲自己習慣的做法，不愿意接受新的思維方式，但是一味地抱殘守缺，只會阻礙組織的前進，甚至陷入“第二曲線理論”。因此，會計行業必須本著平穩過渡、充分溝通的原則對兩種文化進行融合升華和重塑創新。

（五）完善信息系統

一方面要全面提高財會行業的信息系統化水平，加快完善運行平臺等系統設施，在財會工作中加入電算化并制定具有針對性的發展計劃；另一方面，只有適合自身領域的人工智能才是最好用的，必須結合人工智能的應用和會計行業的具體業務。因而為了制造出可以被本行業所廣泛應用的人工智能，會計人員必須參與相關的技術開發與研究[8]。