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人工智能大數據時代范文1

孔銘：新年新氣象！祝大家行大運，發大財！新年的第一期欄目我們就從東方網力說起。東方網力是在2月初了定增預案，公司擬募集資金總額不超過18.3億元，其中，14.2億投向視頻大數據及智能終端產業化項目，另有1.57億元用于智能服務機器人項目。

《動態》：項目聽起來不錯，能否展開為我們談談？

孔銘：好的。視頻大數據及智能終端產業化項目由公安大數據分析應用平臺、視圖機器識別云服務平臺、視頻云聯網服務平臺、警用智能硬件四部分組成。該項目拓展了公司傳統平臺在大數據、云計算、人工智能技術中的運用，增加了視頻平臺運用場景，契合公安機關安防信息化、智能化的發展方向；智能服務機器人方面，公司依托子公司北京東方瓦力機器人科技有限公司，在服務家居機器人市場爆發的前夕提前布局，注重人工智能、人機交互、入侵檢測等功能開發，搶先試水家居安防領域，市場前景廣闊。

《動態》：東方網力是我國視頻監控管理平臺的龍頭。本次定增從公司產業鏈布局來看，有何亮點？

孔銘：公司的發展戰略是緊緊圍繞核心優勢將視頻技術廣泛應用，公司目前已有“聯網、大數據和深度學習”的技術布局，同時參股了JIBO、Knightscope等美國智能服務機器人公司，與Sense Time Group合資成立公司共同研發深度學習技術，在行業內有著良好的客戶關系和品牌美譽，本次項目分部針對B端和C端市場打造視頻大數據和服務機器人等核心產品，深化戰略布局。 此外，服務機器人是大數據、人工智能融合發展的結晶，是正在興起的新一代智能硬件，也是未來確定性發展方向。據IFR預測分析，2014年至2017年全球將產生3165萬臺服務機器人的市場需求，而中國正受老齡化和勞動力下降等影響需求逐步興起，結合中國巨大的市場，服務機器人發展空間廣闊。我們對該項目的前景看好。整體而言，如順利完成此次定增項目，公司成長空間徹底打開，加速切入更為廣闊的市場，中長期成長無憂。

《動態》：東方網力當天還了另外一則公告。是公司2015年年報。年報顯示，公司去年實現營收10.17億元，同比增長58.92%；實現凈利潤2.49億元，同比增長83%。同時公司預計2016年一季度實現歸屬母公司凈利潤為2819.4萬元一3588.3萬元。同比增長10%一40%。可以說，公司的業績還是相當不錯的。對此，你怎么看？

孔銘：公司的高增長得益于公司的內生+外延戰略。處延方面，公司收購華啟智能、嘉琦智能、動力盈科、參股中盟科技，幾家主要公司并表增厚了公司業績約8849萬元，同時這些公司的業績承諾對后續兩年業績形成了較好的支撐。

扣除外延部分，內生業績約為1.6億，剔除股權激勵費用四千多萬，實際增長約為2億，同比增長也超過五成。內生高增長一方面受益于安防行業持續景氣；另一方面，公司占比較大的PVG網絡亮頻管理平臺毛利率提升了3.23|%，也有明顯的業績貢獻。

隨著未來行業景氣度的持續提升，以及公司整合產業鏈上下游不斷推進，業績有望實現持續高增長。

《動態》：從東方網力二級市場走勢來看。也相當給力。

孔銘：是的。我們看到，即便是在大盤創新低的背景下，該股的股價還是相當堅挺的，拒絕新低。而且自1月底以來，走勢相當穩健，其中股價上漲超過5%的天數4天，表現搶眼。從技術形態來看，公司的均線修復已基本完成，目前股價已經在向上的趨勢內運行，投資者可以積極關注。

《動態》：本周還有哪些公告值得大家關注？

孔銘：京藍科技（000711）收購沐禾節水，投身智慧農業的公告，也值得投資者關注。因為可能在A股市場又有烏雞變鳳凰的戲碼上演。

《動態》：我們也有注意到，京藍科技近期不斷釋放利好消息，易主、扭虧、摘帽、重組……目前公司正處于停牌中，但關于這則公告，你還是和我們展開談一下吧。

孔銘：在新任實際控制人郭紹增的主導下，京藍科技擬作價15.88億元收購沐禾節水l00%股權，以農業節水作為切入點加快主營業務轉型，布局“生態環境產業”。 根據公告，京藍科技擬通過發行股份及支付現金相結合的方式購買烏力吉、楊樹藍天、融通資本及科橋嘉永等合計持有的沐禾節水100%股權，交易作價15.88億元。本次發行股份購買資產價格為15.98元/股，公司停牌前股價為21.21元/股。

《動態》：京藍科技原有主營業務為商業地產租賃、煤炭開采，如今轉型的幅度也算是不小了。

孔銘：的確如此。京藍科技原有主營業務為商業地產租賃、煤炭開采。受累國內外經濟形勢及地產煤炭行業不景氣的影響，公司盈利能力持續下滑，業務轉型迫在眉睫。從去年起，公司便開始籌劃虧損資產剝離事項，迄今為止完成了商業地產板塊及煤炭、礦業板塊的全部資產和負債的出售。由此，公司2015年業績實現扭虧，“摘帽”重新變身京藍科技。而本次，公司擬通過重大資產重組完成主營業務的徹底轉型。

人工智能大數據時代范文2

關鍵詞：大數據時代；人工智能；計算機網絡技術；應用價值

21世紀以來，世界都已經進入大數據發展時代，人工智能的應用與居民生活息息相關。人工智能就是模仿人類的行為方式和思維模式進行工作處理，它比計算機技術更加具有實用價值。所以，為了迅速提高我國大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用，論文基于此展開詳細分析探討，深入研究人工智能在計算機網絡技術中的應用價值。以下主要針對于人工智能計算機的基本內容展開簡單分析與探討：

一、人工智能計算機的概況

利用計算機技術來模仿人類的行為方式和思維模式就叫做人工智能。人工智能，技術的涵蓋內容廣泛，且創新性高、挑戰力度大，它的發展與各學科知識包括信息與計算科學、語言學、數學、心理學等都有關聯。人工智能的發展目標是通過計算機技術讓本該由人工操作的危險或復雜的工作由人工智能機器代替,從而額實現節約勞動力、減少事故危害發生的情況，進而提高工作效率和工作質量。人工智能的發展形式多樣。第一，人工智能可以幫助完善某些較為復雜的問題或是當前還無法解決的問題，若是發生由計算機運算都還無法獲得正確模型的情況，此時就可利用人工智能來對該項問題進行有效解決，針對模糊的問題和內容，利用人工智能模式來不斷提高網絡使用質量。第二，人工智能可以將簡單的東西或知識復雜化，得到人們想要的高級程序和數據，從而節約實現，提高工作效率。

二、大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

（一）數據挖掘技術在計算機網絡技術中的應用數據挖掘技術在近幾年來越來越受到人們的重視，因為數據挖掘技術是大數據時展的關鍵技術。利用人工智能技術可研究外界不安全因素的入侵頻率，并在網絡安全運行的前提下結合網絡存貯狀態，將研究結果記錄保存。之后的工作中，若計算機處于運行情況時發生安全問題，系統會立即給予警告提示，并及時攔截入侵對象。數據挖掘技術其實從根本上來看，就是由人工智能技術和大數據技術的綜合發展而來，模仿人類處理數據信息的特征和方式，讓計算機實現對數據的批量處理。此外，數據挖掘技術還可與各種傳感器融合工作，從而實現技術功效的最大潛力，不斷增強計算機系統的功效和實用價值。

（二）入侵檢測技術在計算機網絡技術中的應用現展迅速，網絡科技已成為人們日常生活中至關重要的組成成分，給人們的生活工作帶來極大便利，但是其中也潛存很多不穩定因素。所以，網絡安全技術的發展是保證網絡使用正常工作的重要前提。當前，已經有很多網絡機制被運用到保護網絡安全的工作中，但是在對網絡安全管理時發現仍舊有很多不穩定因素的存在，尤其是現在網絡技術的發展迅速，很多手機支付等網絡支付方式中會存在支付密碼泄露的情況。基于此，在網絡計算機安全使用過程中起到良好作用的是入侵檢測技術。該技術被使用時，可以對網絡中潛存的安全隱患信息及時偵查處理，對其數據信息進行檢測，最后將檢測結果的分析報告反饋給用戶，實現有效檢測。入侵檢測技術的不斷發展和完善，讓計算機網絡的安全運行得到極大保障，在對計算機網絡進行安全檢測的條件下，防止網絡受到外界環境的干擾。人工智能技術中還可結合人工神經系統高和專家系統網絡，實現對實時變化信息的即時監控，切實保障計算機網絡技術的安全發展。

（三）防火墻技術在計算機網絡技術中的應用計算機的硬件與軟件相結合才能讓防火墻技術發揮功效，為計算機的安全運行構建一個完整的保護盔甲。防火墻技術的應用是針對整個計算機網絡的使用安全，極大的降低了由于外界非法入侵帶來的不穩定因素，讓計算機的安全得到保障。尤其是在現在大數據時代的發展背景下，防火墻技術的優點更加明顯，防止計算機被非法入侵是防火墻技術的最重要功效。當前，人們每天都會收到很多封垃圾郵件和短信，部分郵件和短信還攜帶有危害性質的病毒，一旦點開這些垃圾信息和短信就會造成病毒入侵，讓計算機中原本的私人信息遭到泄露。因此，需要人工智能技術來幫助人們進行信息識別，掃描郵件中是否有不安全因素的存在，找出后還可立即進行排除，防止安全事故的發生。根據以上內容的分析得出，在當前的計算機網絡系統應用過程中，人工智能技術已成為主導技術之一，它能夠結合其他任何智能技術實現創新發展和進步，以促進計算機網絡系統的安全使用，讓計算機網絡系統高效、安全的發展，這也讓人們的生活、工作水平進一步提高。

人工智能大數據時代范文3

關鍵詞：貿易經濟人才培養大數據與人工智能挑戰

中圖分類號：G71文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世紀是一個智能化時代，人工智能與智能系統的不斷發展，成為當今世界各國發展的重中之重。2015年來，人工智能快速覆蓋了我國的各行各業，這些新型行業的出現，一方面給傳統產業、行業和企業帶來挑戰，使得傳統行業開始萎縮，對人才的需求開始下降，而新產業、行業和企業的出現并得到快速發展，因此對人才的需求量逐年增加。這一變革，給高校人才培養帶來了巨大的挑戰和機遇。

1人工智能背景下的貿易經濟專業發展現狀分析

1.1貿易經濟專業辦學與人工智能的聯系很弱

從貿易經濟專業的辦學水平和內容來看，均處于傳統階段，對行業在人工智能方向上的變遷沒有系統的認識和認知性教育，貿易經濟專業的改革勢在必行。

以重慶工商大學為例，貿易經濟專業的辦學與人工智能的結合非常微弱，甚至可以說基本沒有考慮到人工智能與專業辦學的結合。最近三年，重慶工商大學的貿易經濟專業開始探索大數據與專業辦學的結合，苦于師資和其他辦學資源的限制，目前仍處于討論階段。

1.2貿易經濟專業的人才培養仍停留在傳統模式上

從開設貿易經濟專業的高校來看，人才培養模式均未與人工智能、大數據進行緊密結合，這一現狀對專業建設與快速發展的行業之間對現代人才需求之間存在著較大的差距，貿易經濟專業需要加快改革的力度。

1.3貿易經濟專業的課程體系仍未與人工智能結合起來

從課程體系來看，貿易經濟專業的專業類課程設置中不同學校有些差異，標志著各校的專業建設和人才培養有所不同，但是大部分課程設置都是傳統類課程，如西方經濟學、政治經濟學、會計學、貿易經濟學、零售學、消費經濟學、商品學、市場營銷、商務談判、國際貿易、產業經濟學。與人工智能、大數據、數據分析的課程很少出現，傳統課程也未與人工智能進行交叉，或者以多種方式將人工智能、大數據及數據分析嵌入各門課程中。

2人工智能背景下貿易經濟專業發展的機遇

人工智能與大數據的發展勢不可擋，產業體系初具規模，支撐能力日益增強。為貿易經濟專業的未來發展帶來了不可多得的機遇。

2.1人工智能給貿易經濟專業帶來了新的發展方向

無論從流通2025還是從流通4.0來看，人工智能與流通、貿易行業的深度結合形成的新行業，成為未來發展的新趨勢，這些行業的快速發展，對人才的需求，為貿易經濟專業明確了未來的辦學方向。

2.2人工智能給貿易經濟專業的課程體系改革帶來了新方向

開設貿易經濟專業的各高校均有自己的一些課程建設的特征和特色，在科學研究方面，多學科之間互相支持也具備了前提條件，這一先天優勢，給貿易經濟專業進行的課程體系的重構，提供了優越的前提條件。人工智能背景為貿易經濟專業的課程體系重構和改革提供了新的方向，貿易經濟專業可以在專業課程體系設計上，加大大數據與人工智能與貿易經濟課程的結合力度。

2.3人工智能給貿易經濟專業學生就業帶了新機遇

傳統時代貿易經濟專業主要為商貿流通類企業培養高端商貿人才，或者為政府部門、科研單位培養管理和科研型人才。人工智能與各行業的結合，孕育出了一些新的崗位，這些崗位需要高端人才，這些人才不止懂貿易、物流、商務的專業知識，更要懂數據、大數據，尤其是能夠進行數據處理和分析，并等運用大數據進行管理。同時智能貿易、智能零售、智慧商業、智慧物流等行業對新型人才的需求非常緊迫。

因此，貿易經濟專業的辦學需要進行深入的市場調研，全面深入掌握行業發展和人才需求的實際情況，重構人才培養的體系和思路，重新設計專業課程，這是提升人才質量的關鍵。

3人工智能背景下貿易經濟專業發展的挑戰

人工智能+商貿流通的快速發展，以及人工智能在高等教育中的廣泛應用，給高校貿易經濟專業的辦學和未來發展帶來了很大的挑戰，一方面傳統行業的升級換代需要新型人才；另一方面當前高校貿易經濟專業的現有資源的落后制約了教育改革。與此同時，智能化不斷進入課程，對教師的替代力度在不斷提高，這些變化，給高校的專業建設和專業發展帶來了巨大的挑戰。

4人工智能背景下貿易經濟專業發展的路徑

4.1建立適應人工智能+背景下的貿易經濟專業人才培養理念

人才培養的創新首先是理念的創新與形成，貿易經濟專業在人工智能時代的未來發展之路，是從人才培養創新出發，所以首當其沖的是人工智能+的培養理念的形成，根據區域商貿流通業發展與社會對貿易經濟人才培養提出的新需求和高等教育與人工智能的融合發展的新趨勢，在持續深入開展貿易經濟專業人才培養模式的社會調研的同時，深入進行理論研究和實踐探索的基礎上，形成適合本校獨特的人工智能背景下的貿易經濟專業獨特的培養模式。即“大德育理念”“大商科理念”“學科交叉融合發展理念”。

4.2構建人工智能+的人才培養方式與手段

貿易經濟專業的教師和學生面對的是一個瞬息萬變的時代，因此，教師要不斷地跟進行業發展，成為理論的“創新者”，同時還要增加著名企業的管理者和實踐者成為教學團隊成員，來促進貿易經濟專業教學與時俱進，促進科研、教學與社會服務一體化，形成風格獨特的教學內容體系和教學方法，啟發學生多思考，培養學生的創新能力和決策能力。

4.3加強適應人工智能+貿易經濟專業教學的新型教師團隊

教師是教學的最根本資源，是確保教學質量提升的根本性條件，也是推動教學改革的主要力量，貿易經濟專業的一切改革均是基于教師的改革。首先，要加強教師在人工智能方面的學習和提升。其次，我國高等院校的貿易經濟專業教師還要探索信息技術、人工智能如何支持教師決策、教師教育教學、改進教學手段等，推動新技術與教師專業發展有機融合，實行線上線下結合的混合教學。最后，貿易經濟專業教師要充分認識到人工智能技術的廣泛應用，不斷可以促使和推進教師的研究能力，形成新型的教師團隊。

4.4提升學生的在智慧產業中的就業能力

人工智能大數據時代范文4

從去年開始，阿里巴巴在全國各地頻繁舉辦云棲大會，不斷地教育用戶。到近期，摩根士丹利報告稱，阿里巴巴的云計算業務阿里云其單獨估值已經高達390億美元。而全球最早投身云計算的亞馬遜7月12日市值再創歷史新高達到3557億美元，超過伯克希爾哈撒韋公司躋身美國前五大公司。

今年上半年以來深陷輿論漩渦的互聯網巨頭百度繼去年推出百度開放云之后，7月13日正式了2016百度開放云戰略。百度創始人、董事長兼CEO李彥宏表示，百度天生就是云計算公司。云計算已經不是簡單的云存儲以及計算能力的需求，大數據、云計算、人工智能三位一體才是真正的云計算。

巧合的是，在百度2016開放云戰略此前不久，阿里巴巴云棲峰會（成都）、騰訊“云+未來”峰會也相繼召開。昔日國內互聯網領域三巨頭BAT在云端的交鋒已經不可避免，與阿里巴巴和騰訊相比，百度能否在云端后發先至呢？

三大智能平臺

百度云計算事業部總經理劉煬正式智數大數據平臺――天算，智能多媒體云平臺――天像，以及智能物聯網平臺――天工，其中包含眾多全新上線的行業解決方案和產品。三大智能平臺，連同已有的云服務，共同構成了百度開放云成熟、完整的產品矩陣。

天算平臺整合百度大數據服務和人工智能技術，提供從數據收集、存儲、處理分析到應用場景的一站式服務，廣泛適用于諸多行業場景，在生命科學、數字營銷、日志分析、金融征信、智能客服等領域變現尤為突出。

隨著傳播媒介的演變，傳播的方式也開始走向智能化，百度天像智能多媒體云平臺通過人工智能、大數據的技術，增加互動時的用戶體驗。天像平臺依托百度海量資源，提供了包括從文檔到視頻的多媒體處理服務；同時基于百度人工智能技術，開放百度在圖像、語音處理的智能服務。

百度天工平臺提供從設備端的SDK到接入、協議解析、設備管理、存儲、數據等全棧產品，讓企業和合作伙伴可以快速搭建一個滿足行業訴求的物聯網應用。萬物互聯的時代正在開啟，然而行業之間的技術和產品天然存在著鴻溝，傳統行業和互聯網之間更是有著完全不同的技術棧和語言。對此百度天工智能物聯網平臺，深入行業，用行業的語言和行業交流，做更懂行業的物聯網平臺。百度天工的物接入服務是國內首個支持原生MQTT協議的公有云物聯網服務，物解析服務是國內第一個支持工業Modbus協議的云服務，抹平行業技術鴻溝，降低傳統企業上云門檻。

生態之爭

伴隨著云計算、大數據等技術愈發成熟，云計算已經跨越技術層面演變為生態之爭，誰能獲得更多合作伙伴的支持，已經成為最關鍵的競爭維度。

李彥宏表示，雖然大家一直認為是個toC的公司，但是其實百度在搜索領域有超過100萬家企業，從去年開始全力發展O2O業務，又有超過200萬家企業進入百度生態之中，對于企業級服務百度從來不陌生。百度開放云已經在各個領域陸續取得成效。

北京諾禾致源生物信息科技有限公司副總裁吳俊表示，諾禾致源使用百度智能大數據生命科學解決方案，有效解決了基因測序和生命科學研究海量的數據存儲和分析需求。

百度智能多媒體云為業內知名的直播平臺――全民TV提供了全方位的支撐，全民TV CEO李然表示通過百度開放云有效幫助平臺降低延遲、過濾違法信息，提高了用戶體驗，大大降低了平臺內容審核的成本。

太原鐵路局和百度開放云合作，借助百度的云計算、大數據、人工智能和物聯網技術平臺打造集鐵路、公路、航空為一體的智慧物流云平臺。太原鐵路局表示雙方的合作將大大提升物流效率，助力傳統物流行業的升級改造。

對于生態問題，劉煬表示希望通過技術輸出，用科技的力量為更多的企業服務。百度希望通過技術、產品創新和行業形成緊密結合。同時在行業構建云計算生態，和合作伙伴共建生態，協同共贏，為面臨升級轉型的傳統行業提供幫助支持。

殊途同歸

無疑，以BAT為代表的互聯網巨頭都視云為未來，但是在具體策略上又略有不同。

劉煬表示，百度開放云將繼續以三大智能平臺為依托，不斷創新，精益求精，將未來智能的觸角延伸至360行。云計算是百度的戰略，人工智能是云計算的未來。

百度首席科學家吳恩達表示希望通過人工智能幫助百度開放云用戶。目前百度人工智能在圖像識別、語音識別、機器學習平臺和大數據領域擁有成熟的應用技術，吳恩達相信人工智能將像100年前的電力一樣改變諸多行業。

在此前騰訊的“云+未來”峰會上，騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰介紹了騰訊的云計算發展之路。騰訊云與業內其他云解決方案的不同是：騰訊云方案不是作為一個獨立的業務來考慮的，而是作為整個平臺戰略去考慮。

人工智能大數據時代范文5

關鍵詞：大數據技術 檔案管理 理念 思維 方法 變革

中圖分類號：G270.7 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2016）11（b）-0023-02

在這個科技飛速發展的年代，新技術的不斷涌現成為推動整個社會前行的發動機。大數據、云計算、人工智能等每一次技術的進步和革新，都滲透到社會的各個行業和領域，在引領社會變革的同時，使之快步走入信息化時代。在檔案界，新技術的應用和管理正成為不斷深入研究的課題，檔案工作的發展理念、工作目標和實施路徑發生了深刻的改變，檔案事業的發展正邁向更廣闊的未來。

1 大數據時代檔案管理所涉新技術的發展特征

1.1 數據處理技術

當今的檔案數據正在向電子化過渡，檔案信息已經成為存儲在某種介質上能被相應電子設備識別的物理符號。與紙質數據相比，它是對一定事實、概念或指令的一種全新的表達形式。隨著計算機和網絡技術的發展，數據信息的處理更加高效和便捷。面對海量、無序的數據，應用計算機軟件程序，人們能夠對數據進行快速的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸，并通過各種數據處理的應用軟件包，將數據提取并演算出有價值和意義的信息。數據處理技術是檔案管理的重要環節，隨著新技術的不斷發展和創新，檔案工作才得以向系統化和自動化發展。當前檔案數據處理工作主要依靠計算機和網絡來支撐，依據不同電子處理設備的結構、工作方式或時空分布，對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理，由相應的軟硬件來共同完成。

1.2 人工智能技術

人工智能被稱為世界三大頂尖技術之一，其目的是讓機器來替代人類智慧才能完成的復雜工作。作為計算機科學的一個分支，通過了解和掌握智能的實質，以此設計和生產出近似或高于人類智能的儀器和設備，讓機器來完成人類的智能工作。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。2016年3月基于人工智能的圍棋程序阿爾法狗戰勝了世界冠軍李世石，標志著人工智能已經向實踐應用領域取得了突破性的進展。面對多元化的檔案信息資源，檔案數據規模的幾何式增長，檔案社會化程度的不斷提升，檔案管理工作也應更加智慧和智能，而人工智能技術也終將成為檔案信息化建設的技術引擎。

1.3 計算機網絡技術

計算機網絡將處于不同地理位置的計算機相連接，以實現信息檢索、網絡通信、辦公自動化、電子商務和遠程教育等功能。當今世界已進入全球化、高速和智能的網絡時代，一個巨型的“虛擬世界”在逐步形成，人們可以足不出戶的實現互動和交流，現實生活向數字化發展。計算機網絡技術也為檔案管理工作插上了翅膀，每一項網絡新技術的出現都極大的促進了檔案管理工作效率和水平的提高，在當前的檔案信息化建設中，云計算、數據挖掘和物聯網技術的不斷成熟和完善，解決了傳統檔案受時間和空間的限制，實現了檔案信息的高效檢索和利用，真正實現了其在人類記憶、信息服務和文化傳承等方面的社會功能。

2 大數據技術時代檔案信息管理面臨的挑戰與變革

2.1 大數據技術時代檔案管理思維的變化

從何種角度、層次、方式去管理、開發和利用檔案，取決于每個檔案管理者的思維方式。隨著科學技術的發展，傳統的分類、比較、歸納和演繹的檔案學邏輯思維方式，往往將檔案管理局限在文字館藏的管理上，面對檔案資源范疇和信息形式的變化，以及互聯網、移動終端和個人電腦等產生的電子檔案數據，以傳統的鑒定和整理思維加以處理，很難從檔案中挖掘出高價值的有效信息。因此面對大數據時代的來臨，檔案工作者應當采用擴散型和橫向型的思維，關注檔案事業發展的整體性和多維性，從信息科學汲取養分，改變單純的以保存、檢索等為主要的檔案信息服務理念，將網絡化、智能化的檔案數據挖掘和分析工作當成未來檔案服務的主要方式，真正體現檔案信息的價值，滿足檔案工作的社會化需求。

2.2 大數據技術時代檔案管理方法的變革

檔案管理工作肩負著對檔案信息采集、整理、鑒定、存儲和檢索等任務，具有社會記憶、信息服務和文化傳承等社會職責。在傳統的檔案管理方式下，對檔案數據往往是孤立、扁平和簡單化的處理模式，對海量數據缺乏一種立體和智能化的技術手段，大量死檔案和低價值數據是各檔案管理部門普遍存在的通病。而在大數據時代下，云計算、大數據分析、人工智能等技術的出現，使主動利用檔案成為可能，不同的檔案管理部門，可以針對自身檔案數據的特點和屬性，利用基于不同數據模型而開發的軟硬件系統，對本單位的海量數據進行相關性分析，從而滿足檔案管理者和使用者的需求，使檔案更加價值和意義。

3 應對大數據技術時代要求的檔案信息管理策略

3.1 利用人工智能技術，對檔案資源進行采集、分類和管理

人工智能技術的飛速發展使檔案智能管理的實現成為可能，檔案信息擺脫了傳統載體的限制，在計算機網絡中，應用基于自然語言搜索、云計算和數據挖掘等技術，在各種軟硬件的相互配合下，能夠完成從檔案資源的采集、分類、存儲、鑒定、安全、分析、檢索等一系列的檔案管理業務，有效提升檔案信息化建設水平。以檔案數據收集為例：文本挖掘是人工智能中最早實現的技術之一，面對浩如煙海的檔案信息資料，想要收集滿足自身需要的有價值數據，憑借人力是根本不可能實現的。而應用基于人工智能技術的數據挖掘產品智能Agent，通過關鍵詞檢索和智能分析系統，能夠在海量信息中搜索和提取到網絡資源中幾乎全部的數字化成果，使檔案的檢索和利用更加的方便和快捷。

3.2 基于大數據技術下的檔案信息資源的共建與共享

“運用互聯網和大數據加強橫向聯系，讓數據多跑路，群眾少跑腿”是近期國務院對滿足百姓信息需求的新倡導。對檔案管理工作而言，也就是利用大數據技術實現檔案信息資源的共建和共享。大數據本身的物性是經過數字化后被存儲的可被識別的物理代a，其真正意義在于能夠從這些海量的信息中提取和利用有價值的部分。也就是利用互聯網和大數據的相關技術，使數據更加公開和透明，實現不同部門間、不同社會群體間的信息傳導和利用，為檔案管理者和服務對象提供數據支撐，充分體現檔案管理工作的社會價值。應在檔案信息共建共享的原則、技術和設備、實施路徑、安全性等方面制定詳細和可行的規劃，從而確保檔案管理的社會價值最大化實現。

3.3 應用數據挖掘技術，對檔案信息進行開發和利用

當前我國檔案管理的自動化、網絡化工作已經基本實現，很多檔案管理部門都能利用計算機軟件或網絡平臺，對檔案工作所產生的海量數據信息進行記錄、整理和分析，并從中挖掘有價值的信息，為檔案業務信息的管理提供可以參考的決策信息，為檔案數據資源的優化和整合，檔案服務的便捷和高效提供了一定的技術支撐。但在檔案數據的深層次處理方面，由于分析方法和技術上的缺失，在對大規模數據處理上仍顯不足。而隨著數據挖掘技術的日趨成熟，人們可以通過特定的算法和模型，對數據進行總結、分類發現、聚類和關聯，對檔案數據進行更高層次的抽象，提高檔案資源的實際利用率。檔案管理部門應積極應用最新的數據挖掘技術，將傳統的數據保管模式向數據開發和利用模式轉變，將檔案服務從被動向信息的主動提供者轉型。

參考文獻

[1]周林興，周振國.高校檔案館、博物館數字資源整合研究[J].檔案管理，2014（5）：10-14.

人工智能大數據時代范文6

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫AI）是一門研發用于模擬、延伸和擴展人的智能的人類智能的理論、方法、技術及應用系統的新的技術科學。人工智能早在1956年就已被提及。隨著近幾十年來計算方法的革新、硬件水平的提高和云計算大數據的共同驅動，人工智能得到了各行業的廣泛關注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go戰勝李世石，隨后Alpha Go升級版Master持續挑戰人類頂尖圍棋高手，保持了60場不敗的紀錄，使得人工智能名噪一時。

根據艾媒咨詢的《2017中國人工智能產業報告》顯示，2016年中國人工智能產業規模以43.3%的增長率達到100.6億元，預計2017年將達到152.1億元，并于2019年增至344.3億元。

二、人工智能在金融領域的變革情況

一直以來，金融行業差別化的服務都是基于“人”的服務。然而，近年來，機器人的出現在一定程度上模擬了人的功能，批量而且更個性化的服務正嘗試取代人的位置。依托互聯網金融的興起，計算機視覺、自然語音處理、機器人、語音識別等人工智能技術在金融行業中得到了廣泛的應用。在“第二屆中國金融科技大會”中，百度高級副總裁朱光指出金融是人工智能最好的落地場景，因為它的核心就在于數據和數據處理。

（一）人工智能在銀行服務領域中的應用

第一，征信助手。從傳統金融到“互聯網+金融”，無論是傳統的信貸審批還是互聯網產品，如P2P、現金貸等征信的搜集，風險防控一直是銀行類金融機構的重要課題。在過去，對貸款人貸前識別、貸中監控、貸后反饋，一般會單純地依靠大量的信貸工作人員的實地考察，這就極大地增加了信用風險評估的片面性和失誤性。目前，借助人工智能和大數據搜集和認證客戶信息。通過多渠道、多維度地獲取客戶信息數據，實現智能化征信和審批，可極大地加快銀行信貸速度和限制增量風險，減少信息不對稱。傳統銀行信貸風控模型中，變量覆蓋只有20～30個，而基于用戶數據累計和人工智能技術建立的智能化風險控制體系模型可超過萬級單位。澳大利亞證券及投資委員會（ASIC）、新加坡貨幣當局（MAS）、美國證券交易委員會等多家機構已將AI引入風險管理。

第二，客戶服務。在銀行客戶服務中，用戶的咨詢問題具有重復性特征。人工智能利用深度學習系統，通過前端客戶數據搜集，如用戶信息、行為動態等方面進行捕捉，而后結合客戶性別、年齡、愛好等進行多維度、標準化營銷。首先，各大銀行通過推出可互動的高科技機器人代替大堂經理，提升客戶體驗，降低成本。例如，交通銀行的“嬌嬌”、民生銀行的“ONE”、農業銀行的“智慧小達人”。其次，近年來建設銀行、中國銀行等多家銀行先后建立“智慧銀行”，顛覆了傳統的銀行模式。客戶將在智能機器人的引導下辦理各項業務，增強銀行的科技感和服務的體驗感。

（二）人工智能在投資顧問中的應用

相比傳統的投資顧問，智能顧問通過機器學習與神經網絡技術，能夠通過數據分析處理、構建和完善模型，利用采集的經濟數據提供更加快速、可信、客觀、可靠的投資方案。同時，人工智能還可以通過搜集資料，進行數據分析，自動撰寫各類報告。比如，招股說明書、行業研究報告、盡調報告和投資意向書等。投資顧問先行者Ken-sho能夠在兩分鐘內基于歷史數據判斷歷年來美聯儲加息前，標準普爾和道瓊斯指數的趨勢，判斷利好行業和潛力公司，而過去依靠人類分析師幾天幾夜都是很難達到的。花旗銀行數據顯示2012―2015年年底，智能顧問管理資產規模從0發展到290億美元，未來將高達5萬億美元。北京資配易投資顧問公司人工智能系統（SIAI）可根據市場信號判斷買賣時機和倉位規模。除此之外，國內外還有京東金融推出的智投、小金所的機器人投資顧問。2016年下半年，全球最大的資產管理公司――萊德基金（Black Rock）花費1.5億～2億美元收購理財初創公司“未來顧問”（Future Advisor）、德意志銀行推出的機器人投顧“Anlage Finder”等。

（三）人工智能在保險行業的應用

近年來，隨著大數據、云計算、人工智能等新技術的發展和應用，保險業進入了一個更高效、更快捷的時代。首先，一直以來在傳統保險行業中，如何存儲大量的紙質或者影像的保單、證照、票據等數據是保險公司的一大難題。據統計，一個100人的數據錄入團隊一年的人力成本在200萬元～600萬元。然而，人工智能通過參與大數據和深度算法，數據構造后，存儲空間可節約90%。其次，如何對存儲數據進行傳輸、搜索和剖析的問題也日益突出。而人工智能通過數據積累和算法迭代，就可以為保險公司的產品定價提供精確數據。同時，通過機器識別參與保險理賠，可降低風險。目前，國內外多家保險公司已經開始布局人工智能。例如，泰康人壽保險智能機器人“TKer”、平安人壽“智能機器人”、合眾人壽人工智能“小Ai”、太平洋保險智能運維機器人、弘康人壽引入“人臉識別技術”、日本富國生命保險人工智能平臺“Watson Explorer”、臺灣國泰人壽的“Pepper”等。

（四）人工智能在互聯網金融領域的應用

互聯網金融作為傳統金融的補充，通過依托互聯網技術和工具提供資金融通和支付結算等業務行為。目前，我國互聯網金融發展經歷了兩個階段。最初階段，互聯網金融僅僅只是為傳統金融業務提供網絡化服務，即把保險、理財、基金、信托等金融產品搬到網絡進行營銷。現在，互聯網金融則覆蓋第三方支付、P2P網絡借貸、大數據金融、眾籌和第三方金融服務平臺等多種模式。首先，人工智能提高了互聯網金融的效率。通過自動問答機器人實現智能客服，在過去兩年的“雙十一”期間，螞蟻金服95%的客服均由智能機器人通過語音識別完成了遠程客戶服務、業務咨詢和辦理。其次，隨著《關于促進互聯網健康發展的指導意見》《非銀行支付機構網絡支付業務管理辦法》和《最高人民法院關于審理民間借貸案件適用法律若干問題的規定》等一系列政策的出臺，不難發現，互聯網金融在理財顧問、征信助手、智能風控和防范金融系統風險等方面被逐步規范化和法制化。例如，長期以來，由于缺乏有效的管理，信息安全、風險控制、資金調節等問題日益突出。根據《2016年全國P2P網貸行業快報》，僅2016年12月，“跑路”的平臺就有69家。人工智能的出現可有效地進行監管，規避風險。根據阿里巴巴螞蟻金服的數據顯示，網上銀行在花唄和微貸業務中，將虛假信貸交易降低了10倍。利用OCR系統，支付寶證件審批由1天降低到1秒。百度利用大數據和人工智能實現教育信貸秒批。