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人工智能對社會就業的影響范文1

但是，驚喜背后會有驚嚇嗎？越來越聰明還能不斷“自我學習”的機器人和人類會是怎樣的關系？科技的初衷一直是“make the world a better place”(讓世界更美好)，這一次會實現嗎？

互聯網的第三幕

過去，我們總是把人工智能歸類于好萊塢大片的情節，似乎和自己的生活沒有太大關系，但實際上，我們當中的很多人在日常生活中已經開始每天使用人工智能了，比如百度搜索、蘋果Siri、各種形式的24小時客服……

“以人工智能技術為核心的互聯網第三幕即將到來，這是一個比移動互聯網更加值得想象的大時代。”百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在2016百度聯盟峰會上表示。他認為，互聯網發展的第一幕是PC互聯網，從1994年到2012年走了18年的路，實現了基本普及；第二幕是移動互聯網，從2012年至今僅用4年就已經處于基本普及的狀態。接下來的第三幕不是大數據、不是云計算，而是人工智能。

實際上，人工智能已經開始在多個領域顯現出來它的威力。“國家靠‘互聯網+’保增長，互聯網靠什么？”李彥宏表示，人工智能等前沿技術與傳統產業的融合，最終可能徹底改變行業已有的模式和規律，讓互聯網和傳統產業的結合方式實現從“提升效率”向“重構產業”的質變。

未來已來，但福禍未定。

科幻電影里我們看過很多焦慮和擔憂，雖然最終正義總是戰勝了邪惡，但現實也能如此么？科技大咖們也是兩種觀點針鋒相對。特斯拉CEO伊隆·馬斯克(Elon Musk)說：發展人工智能就好比是在召喚魔鬼，未來人類將會成為人工智能的寵物；微軟創始人比爾·蓋茨(Bill Gates)提醒：人工智能會強大到令人擔憂的地步；蘋果公司聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克(Steve Wozniak)認為：人工智能對人類不是個好消息；英國著名科學家斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)預言人工智能將代替人類統治地球，人工智能將成終結人類首要威脅，雖然霍金的輪椅也是一個頂級的人工智能設備……

而以Alphabet(Google母公司)董事長埃里克·施密特(Eric Schmidt)為代表，且人數更多的一派則認為，上述人士的“AI”是多慮了。“我是屬于比較樂觀的那一類，我認為人工智能會做的是解放人類，至少在我有生之年，它毀滅不了人類。”李彥宏說。

李彥宏認為道理其實很簡單，“能夠毀滅人類的東西早就出現了，比如原子彈。現在人類擁有的核武器足可以毀滅人類很多次，但是這并沒有發生，因為我們還擁有最終的控制權，有很好的機制管理它。對于人工智能，人類也有能力去控制它，制定出相應的規則。”他說。

我們未來是否還有工作？

即使毀滅人類是想太多，但有些事確實需要現在就開始好好琢磨了。李彥宏表示，人工智能再往下發展，其最主要的作用是取代簡單、重復性的勞動，比如司機、餐廳點餐的服務員。而實際上，百度的無人車已經計劃三年商用、五年量產；而“度秘”(百度推出的機器人助理)也已經入駐上海肯德基餐廳為顧客點餐。李彥宏甚至表示，未來連演員都可以被人工智能替代，“只要演員授權同意去演這部電影，他不用實際去演，人工智能可以把他所有的動作和語言合成出來。”他說。

“人工智能對未來的影響與挑戰主要在兩大方面：勞動力市場與財富再分配。”斯坦福大學人工智能與倫理學教授杰瑞·卡普蘭(Jerry Kaplan)到訪清華大學時表示，他所著的《人工智能時代》由湛盧文化出版后在國內十分暢銷。

卡普蘭教授預測，人工智能將加速技術型失業，我們需要的低技能工人會越來越少，因為機器人的成本更低，效率更高。而勞動力結構的變化會給社會就業帶來新的壓力和問題，人類會因此有更多精力做更多技能性更高的工作，新的工種也會出現。“被解放的勞動力有可能從事更復雜，甚至是個人更感興趣的工作。”他說。

創新工場創始人兼CEO李開復也同意卡普蘭的觀點，他表示，未來10年內，人類面臨最大的問題是大量人口失業，重復性工作被快速取代。比如10年后，人工智能將取代世界上90%的以下職業：客服、助理、會計、銷售、保安、司機、交易員、保姆、翻譯、記者……但同時，這也會帶來的巨大商機。

李開復表示，人工智能不是“模仿人類”，而通常是“遠超人類”。“幾年后，你能和這樣的電腦競爭嗎？它們每天自我對弈100萬盤棋并從中學習，每天從100萬輛車實際行駛中吸取經驗，一秒鐘內對比全世界所有機場攝像頭中的面孔和通緝犯的人臉……”

實際上，改變已經開始。之前有媒體報道，富士康昆山工廠已經利用機器人技術，將員工由11萬人降至5萬人。雖然富士康表示這不是“裁員”，應該叫“減員”，因為裁員是被動行為，減員是主動行為。富士康“減員”的主要原因是“機器人替代計劃”推行的結果。去年3月，富士康母公司鴻海集團總裁郭臺銘曾透露，鴻海準備在三年內讓七成生產線實現自動化，用機器人取代工人以提高生產效率。

人工智能對社會就業的影響范文2

在業內人士看來，人工智能不是一項單一的科技產業，而是將其他行業進行融合的工具，例如將機器人和保姆結合產生的“看家機器人”，將導航和汽車結合產生的“車聯網”等。在人工智能技術逐步成熟的當下，誰率先在應用上實現突破，誰就有可能在智能時代的競爭中占據優勢，“人工智能”有望成為可觸摸的新增長點之一。

發展迅猛

身體不舒服，想要打開手機淘寶問問醫生，但是怎么樣才能從幾千個在線等待咨詢的醫生中間找到最匹配的那一個？

阿里健康已經開發并在手機淘寶上線了健康小蜜――醫藥健康智能問答引擎。這個類似于智能問答機器人的引擎，可以回答普通用戶的一般性醫藥健康問題，然后根據用戶的需求進行選擇，將用戶自動匹配給相應的醫生或者藥師。

事上，目前，從醫療健康的監測診斷、智能醫療設備，到教育領域的智能評測、個性化輔導、兒童陪伴，從電商零售領域的倉儲物流、智能導購和客服，到應用在智能汽車的自駕技術，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技術是助推自動駕駛發展的關鍵技術。例如，人工智能在幫助汽車解讀傳感器數據時起決策作用，通過閱讀駕駛者的駕駛行為和表情，能及時提醒駕駛員在疲勞駕駛時切換至自動駕駛模式。

“人工智能”一詞，通常被認為是1955年8月31日在達特茅斯（美國一所院校）會議上誕生的，61年來，人工智能的研究和實踐一直處于不斷增長的趨勢。當今，人工智能技術的突破帶來了席卷全球的技術革命風暴，創造出了一個無比廣闊的市場，中國的很多公司在這股大潮中抓住機遇，表現亮眼。有觀察者認為，中國的人工智能已成為一張令世界矚目的閃亮名片。

過去的一年里，長虹、TCL、創維等中國家電企業都紛紛人工智能家電產品，希望借助人工智能打破家電行業的銷售難題。

不久前，搜狗公司2016全年財報，搜狗借助人工智能技術實現了較大的業績增長。未來會把人工智能應用到更多的產品中，讓用戶表達和獲取信息更簡單，讓人工智能真正惠及人類。

全球人工智能研發的腳步正在加快，中國也不甘示弱。近年來，百度先后成立了大數據實驗室、深度學習實驗室和硅谷人工智能實驗室，并通過架構調整全面發力人工智能。2016年百度世界大會上，“百度大腦”推出，該項目將對語音、圖像、自然語言處理和用戶畫像、無人駕駛等領域進行重點關注和研發。

在騰訊，人工智能研究項目包括WHAT LAB（微信-香港科技大學人工智能聯合實驗室）、優圖實驗室、微信模式識別中心、智能計算與搜索實驗室等多個部門。

人工智能猶如新的科技革命，為長期低迷的世界經濟注入新的活力。去年諸多關鍵技術突飛猛進，無疑是人工智能發展史上濃墨重彩的一年。誕生半個多世紀以來，它終于走到了從科技研發到行業應用的臨界點，蓄勢待發。

為發展更新“發動機”

人工智能技術的重大突破必將帶來新一輪科技革命和產業革命，對人類生活的方方面面將產生深遠的影響。大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。

眾多研究表明，人工智能是對傳統行業商業模式、產業鏈和價值鏈的全面顛覆，將為全球經濟、社會生活的方方面面帶來質的變化。

發展人工智能的最大意義在于為現代化發展更換“發動機”。咨詢公司埃森哲研究了美國、芬蘭、英國等12個發達國家并作出預測，到2035年，人工智能將幫助這些國家的生產率提高40%左右。

對于中國而言，人工智能帶來的好處將是多方面的。就經濟來說，借助人工智能新技術實現自動化，將極大提高生產率，節省勞動成本；優化行業的現有產品和服務，提升其質量和勞動生產率；通過創造新市場、新就業等，將促進市場更加繁榮，開拓更廣闊的市場空間。

而在產業升級方面，中國的傳統制造業大而不強的問題亟待克服，人工智能恰恰為制造業轉型升級提供了便利和動力，一是這些企業擁有行業海量的數據和大量資金；二是在生產力水平急需提升、傳統人口紅利逐漸消失的情況下，傳統企業有迫切的意愿來改造升級自己的工廠、業務，提高收益，降低企業成本。因此，制造業既是人工智能可以大有作為的領域，也是中國發展人工智能的優勢領域。

《全球人工智能發展報告2016》顯示，中國人工智能專利申請數累計達到15745項，列世界第二；人工智能領域投資達146筆，列世界第三。

據艾瑞咨詢預計，2020年全球人工智能市場規模將達到1190億元，年復合增速約19.7%；同期中國人工智能市場規模將達91億元，年復合增速超50%。人工智能發展前景極為廣闊。

就制造業而言，“中國制造2025”計劃的實現就需要很多人工智能。比如過去在技術上難以克服的問題，就可以通過深度學習，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技術的發展與應用，對于有效實現“中國制造2025”目標至關重要。

面向未來長遠布局

在人工智能這場科技浪潮中，中國與其他國家已經站在了同一起跑線上。針對未來產業競爭，中國政府已在多個方面對人工智能產業做出布局，“人工智能+”的發展，需要面向未來，做出長遠布局。

未來5到10年，人工智能將像水和電一樣無所不在，可以進入到教育、醫療、金融、交通、智慧城市等幾乎所有行業。

目前，在駕駛領域，通過依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，電腦可以在無人主動操作下，自動進行操作；在個人助理領域，通過智能語音識別、自然語言處理和大數據搜索、深度學習神經網絡，可以實現人機交互；在金融領域，通過分析、預測、辨別交易數據、價格走勢等信息，人工智能可以為客戶提供投資理財、股權投資等服務；在電商零售領域，主要是利用大數據分析技術，智能的管理倉儲與物流、導購等方面，用以節省倉儲物流成本、提高購物效率、簡化購物程序。此外，在安防、教育、醫療健康等眾多領域，人工智能都有著廣泛的用途。

人工智能對社會就業的影響范文3

人工智能是具有類人智能甚至超越人類智能的機器，是對人類智能活動的替代、解放和強化。這種智能可以是計算，也可能是思維、意識、情感等。目前，人工智能已經應用在無人駕駛、人臉識別、定理證明、智能控制、博弈、語言識別等眾多領域。

比如，美國政府2016年10月份就制定了一個野心勃勃的目標：在30年內把美國的交通事故死亡人數降為零。2015年美國的交通事故死亡人數增長7.2%，死亡人數為35092人。美國國家高速公路交通安全管理局（簡稱“NHTSA”）表示，人為因素在交通事故中占比達94%，無人駕駛可以完全消除這項因素。

眾多學者和企業更是將其視為重新激活世界經濟的主要引擎之一。不過，在這之前還有很多技術、法律乃至倫理問題需要解決。

無人駕駛瓶頸

美國當地時間9月23日，谷歌無人車在山景市與一輛商務貨車撞在一起，這可能是谷歌汽車遭遇的最嚴重車禍。谷歌汽車的右側車門被撞出大面積的凹陷，車窗遭到一定程度的損壞。車禍沒有造成人員傷亡，氣囊已經彈開。這起事故是貨車司機的失誤造成。2016年2月14日，谷歌無人駕駛汽車與一輛公交巴士發生輕微碰擦的事故，這是谷歌首次表示無人駕駛汽車應當“承擔部分責任”，地點同樣位于加州山景市。

特斯拉公司生產的S型電動轎車則已出現數例自動駕駛模式下的交通死亡事故。2016年1月，河北省邯鄲市就曾發生特斯拉自動駕駛致人死亡事故，這應是全球首例。另有業內資深人士透露，特斯拉自動駕駛出現的事故其實多數未被報道。

這些事故都不斷引發外界對自動駕駛技術是否足夠成熟的質疑。

根據美國加州2012年通過的相關法案，允許無人駕駛汽車上路測試，但需要合法駕車人坐在駕駛座位上，在緊急情況時操縱汽車。特斯拉汽車的操作手冊也提醒駕駛者，即便在自動駕駛中，也需要把手一直放在方向盤上。但現實中，駕駛員往往喜歡冒險和刺激。

至于技術成熟后的大規模商用，NHTSA表示，沒有方向盤和油門的無人駕駛汽車在美國市場銷售之前，相關法規必須做大的調整。

在中國，無人駕駛汽車同樣面臨法律障礙，問題主要集中在牌照和事故責任認定兩方面。

無人駕駛汽車一旦在測試或商用時發生事故，就面臨責任劃分、理賠等問題。無人駕駛系統、司機、對方的責任如何劃定？由于無人駕駛汽車是由多家企業集合研制，這些企業的責任又將如何劃分？如果無人駕駛和有人駕駛可以切換，責任又將如何劃定？

“應當盡快對事故后保險公司的理賠、無人駕駛技術平臺與保險公司對于硬件、軟件供應商的責任追償開展立法工作。只有健全理賠體系時，才能夠消除無人駕駛技術的測試與研發過程中各方的后顧之憂，切實推動技術的進步與發展。”中國政法大學傳播法研究中心副主任朱巍向《鳳凰周刊》表示。

中國科學院大學公管學院副教授劉朝表示，由于無人駕駛汽車仍在測試階段，技術路線等都不確定，國家層面法律的修訂和出臺應慎重，自下而上的政策法規嘗試和探索不失為一條穩妥而高效的路徑。另外，在此過程別需要可靠的傳播媒體和真正中立的社會組織發揮積極的作用。

人工智能引發失業潮？

2016年1月，IBM公司開發的Jill Watson分析系統開始幫助美國佐治亞理工大學的畢業生解決畢業論文中遇到的各種問題。Watson在回復電子郵件和論壇發帖時，語氣隨意，與正常人無異，而且會使用很多口語，能在幾分鐘之內準確地回應問題。

在五個月的試驗中，沒有學生發現他們的助教是機器人。

類似的人工智能技術已經被應用在法律服務、醫療助理、金融分析等多個領域，與此相應，部分崗位正在被這些智能機器所替代，從藍領到律師，從醫生到華爾街分析師。

人工智能技術最有價值的應用可能是金融業。在金融領域，每提升1%的收益就能獲得巨大的財富。畢馬威在近期一份報告中預測，到2030年銀行及其服務可能“消失”，類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。傳統銀行的多數部門或將消失，而專業的服務則將獲得更大發展。

一些評論家預測，人工智能會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業機會。即便這部分工人能夠找到新工作，也常常是低附加值的，且工作穩定性更低。從這個角度講，人工智能不僅可能增加社會不公，更會帶來永久性的失業以及貧窮。

諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨就認為，勞動市場正因為技術變化而發生重要轉變，要保護勞動力，就必須對人工智能和自動化系統相關的監管和其他政策變化保持高度重視。

真格基金創始人徐小平近年投資了多個人工智能項目。在他看來，人工智能對人類的影響和沖擊將是全方位的。

“有人說，在美國除了卡車司機和銷售員，其他工作都在被替代。不幸的是，卡車司機也在被替代。高中學歷的美國卡車司機年薪7萬美金。所以，特朗普崛起了，支持他的多數是沒上過大學的白人，他們在全球化和高科技面前成為失意者。”徐小平告訴《鳳凰周刊》。

新近涉足人工智能的雅瑞資本聯合創始人張瑞君相對樂觀，她告訴本刊，目前投資的項目其實主要是代替人們所不愿從事的低端機械化工作，使人們騰出手來，去做更高端、更有創造性的工作，這是一個逐漸的過程。“而且人工智能產業本身也正在吸納眾多高回報的創業與從業者。”

三角獸科技聯合創始人馬宇馳就正忙于招聘多位工程師。2016年2月，他與曾效力百度度秘、微軟小冰的王卓然、亓超合伙創業，目標是打造一套智能聊天對話系統。其產品主要針對物聯W設備，讓機器聽懂人說話，并作出反饋。其公司目前已獲得兩輪共3000萬元融資，產品已經應用在錘子T3手機、Rokid機器人等。

馬宇馳向本刊介紹，根據行業預測，2020年全球物聯網設備數量將達240億部，智能終端設備將達到340億部，產業和就業空間巨大。“如何快速提升勞動者的技能，這需要社會、政府、教育等的努力，而且人工智能也可以作為培訓勞動者的工具。”徐小平說。

沖擊人類生存與倫理

2016年3月，谷歌公司創造的人工智能程序阿爾法狗以4：1戰勝世界圍棋高手李世石，這引發了全球對人工智能的再度關注和廣泛思考。有評論說，從現在起，如何管控人工智能，應該成為一個嚴肅課題。

人工智能的失控乃至危及人類并非遙不可及。美軍無人機在阿富汗等中東地區已經多次誤傷平民。

科技界的一些知名人士正呼吁禁止“殺手機器人”，他們警告稱，越過這一界限將啟動一場新的全球軍備競賽。盡管“機器人士兵”仍限于設想，但伴隨人工智能快速發展，軍隊可能在未來20年內部署這類機器人。事實上，包括中國在內的各大國都在加緊研發水、陸、空無人作戰平臺。

根據摩爾定律，計算機的運算能力每兩年就翻一倍，假以時日，尤其人工智能具備強大的自進化能力后，其威力可能超出人類想象。也許它將能讓人類永生，同樣可能的是地球上所有生命的終結。

物理學家史蒂芬?霍金是憂慮派。“人工智能的強力崛起，可能是人類歷史上最好的事情，也可能是最糟糕的。”霍金在一次演講中說，“將來，人工智能可能會發展出來它自己的意志，一個與人類相沖突的意志。”

當然，機器人也可能并不與人類沖突，而是發展出人類的意識與情感。這同樣會遭遇棘手的法律和倫理問題。

阿姆斯特丹自由大學羅伯特?哈文教授就指出，應該研究是否需要明確機器人的法律主體地位，并思考從民法、公法、隱私法、知識產權法等維度構建機器人法律框架。就像從嬰兒到成人，伴隨機器人的進化，它將被不斷賦予更多的人權與責任。

人工智能對社會就業的影響范文4

[關鍵詞]互聯網金融；高等金融教育；SWOT；教學改革 

[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2017）10-0008-03 

2013年以來，互聯網金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯網金融的新概念進入高等金融教育的視線：“大數據”、“云計算”、“社會征信”、“共享經濟”、“數字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等，讓金融專業的師生既興奮又備感壓力。互聯網金融相對于傳統金融的思維觀念已經改變，經濟和金融明顯可分的界限被打破。當前，互聯網“經濟”、互聯網“金融”和互聯網下的“大數據”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行，幾乎不需要現實貨幣參與，點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數據的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復合型人才和跨界發展不再是空洞的口號，傳統金融教育的專才培養模式不再可行。互聯網金融是新生事物，其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面，對傳統高等金融教育產生強烈沖擊，但也帶來了變革和發展的機遇。因此，強化對互聯網金融教育的研究，通過互聯網金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。 

一、互聯網金融的優勢和特點 

（一）大數據優勢 

互聯網金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟，對傳統正規金融形成強大壓力。實際上，歷史上非正規金融發展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等。互聯網金融的出現，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數據技術有效緩解，移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題，在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經濟等變革創業方式、生活方式的全新業態。 

（二）人工智能優勢 

與傳統金融相比，人工智能效率高，錯誤率低，模型不斷進行自主訓練和優化，大大提高了適應性，在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優勢。人工智能的核心是機器學習，互聯網金融下每日新增的海量用戶數據，以及公司之間的數據共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經網絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”，在實踐中取代了傳統基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數據系統的優勢。 

（三）“互聯網+”的后發優勢 

“互聯網+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業態，作為這些業態的基礎和共同體，互聯網金融擁有顯著的后發優勢，領先于傳統產業成為近年創新創業的最大落腳點。 

（四）規模優勢 

2008年以來，互聯網金融的交易規模迅速擴大，經營上的規模優勢日益明顯，各項交易成本明顯下降。與傳統金融業態不同，互聯網金融由一系列的產業鏈構成：征信、借貸、催收和服務等環節可分散于不同的公司，在業務模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環節聚焦其優勢業務，可將規模優勢帶來的低成本優勢發揮到極致。 

（五）雙創優勢 

2013年以來，互聯網金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優勢愈發明顯，不斷與其他行業形成跨界融合發展，催生創新，推動創業，極具雙創優勢。一是依托互聯網的移動支付業務的快速發展，不僅遠程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發；二是支付產業鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務——海量支付數據以及數據驅動的增值服務，為互聯網金融企業帶來了新的發展；三是區塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯網金融業務模式上，從以往只提供信息中介服務平臺的模式創新發展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式；五是利用大數據、云計算和人工智能等技術幫助互聯網金融公司開展客戶的理財或量化投資業務；六是基于互聯網的共享經濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。 

二、當前高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析 

表1是高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯網金融的影響提供了分析思路和依據。 

（一）優勢 

首先，傳統金融教育具有雄厚的人才基礎和優勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業以來，到目前為止高等金融教育已取得質的突破，金融專業的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業的前列。同時，國內金融領域在國際一流期刊發表的論文數量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次，當前高校金融專業的培養方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎、學科基礎、專業培養、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯網金融的相關課程可根據不同專業需要，進行優化組合，體現功能性。第三，互聯網經濟和互聯網金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業的建設和發展。 

（二）劣勢 

傳統金融教育是單一化的金融專才培養模式，一般分為貨幣經濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授，對大數據、人工智能和機器學習等涉及計算機與統計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯網金融的沖擊到來之后，我們發現業界需要復合型的跨界人才，單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業發展”。另一方面，教材建設相對滯后。目前，比較缺乏互聯網金融的專業教材：一是自編教材的質量令人擔憂；二是優秀的互聯網金融的國外教材引用較少；三是互聯網金融跟風開設課程的現象比較突出，沒有因地適宜，教學內容和難度都過猶不及，影響了教學效果。　（三）機遇 

互聯網金融是朝陽產業，帶來了巨大的發展機遇。當前，互聯網金融行業的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導致銀行業人才流失嚴重。限于人才奇缺，互聯網金融目前的進入門檻較低，人員素質和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯網金融人才的培養處于摸索階段，傳統金融教育畢業的學生青睞于在正規金融行業就業，對以民營企業為主的互聯網金融行業心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴重不足。顯然，傳統金融教育向互聯網金融教育轉型發展的機遇巨大。不僅如此，互聯網金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業創業、高校金融教育的學科點申報、專業建設和師資培養等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統的金融業而言，互聯網金融是典型的跨界金融，從一開始就在進行業務模式的細分和產品之間進行內部整合。互聯網金融也正在逐步通過用戶、大數據和場景的互動來實現對銀行、證券、保險、基金和資產管理等傳統金融機構進行強有力的整合運作。互聯網金融的跨界整合實現了不同行業功能的有機結合，推動了我國區域經濟在空間和深度上的拓展。互聯網金融需要既懂得信息技術又懂得金融業務、營銷和管理知識的跨界復合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看，金融、計算機及營銷和管理類專業的教育還是各自為政，獨立培養，忽略了跨界知識的構建，導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。 

（四）挑戰 

首先，傳統金融教育“分業培養”的理念和當前互聯網金融“混業發展”的現實需求嚴重沖突，需要解決“并軌”發展問題。其次，傳統高等金融教育的課程設置和培養體系相對成熟，然而，互聯網金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次，互聯網金融教育強調“長尾性”。與傳統金融的“二八定律”正好相反，互聯網金融的優勢在于服務80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規金融和非正規金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠。 

三、結語 

高等金融教育承擔著為金融行業輸送急需人才的重任，也是社會和家長的關切所在。互聯網金融是未來金融行業的制高點，需要高校金融教育培養復合型人才，要求他們具備金融學知識，理解金融業務的原理，掌握信息化技術并能對大數據進行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點：（1）注重學科交叉，優化課程設置，培養復合型人才。（2）加強師資建設，促進傳統金融教育向互聯網金融轉型發展。（3）加強互聯網金融的“產學研”的合作，樹立“干中學”的務實求真精神。對此，高校金融教育是有優勢的，要秉持開放理念加強彼此合作，使研究向應用轉化。（4）加強對大數據和人工智能的關注，引入相關課程。此外，在互聯網金融風險高發的背景下，高等金融教育也要積極承擔社會責任，適時向社會進行互聯網金融知識的推廣和普及，提高民眾規避風險的能力，達到普及金融教育的目的。 

[ 參 考 文 獻 ] 

[1] 劉小銘.淺析互聯網金融現狀及風險[J].經營管理者，2016（23）：313. 

[2] 楊竹清，張超林.互聯網金融對我國高等教育金融的啟示[J].金融教育研究，2016（5）：82-88. 

[3] 劉源.論技術經濟學課程的分階段培養模式[J].中國市場，2016（48）：167-169. 

[4] 謝水園.企業的業務骨干參與大學課堂教學常態化研究——以《國際貿易實務》為例[J].亞太教育，2016（30）：89. 

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人工智能對社會就業的影響范文5

關鍵詞：教育技術；學前教育；信息化

一、現代教育技術的發展對學校和教師提出更高的要求

現代教育技術發展的動力是科學技術，利用信息技術改革創新教學模式和教學方法是現代教育技術發展的目標。隨著“互聯網+”、大數據、新一代人工智能應用到教育方面，現代教育技術逐漸由傳統的課堂多媒體教學、微格教學、使用網絡進行資料查詢、利用即時通信軟件如QQ或者電子郵件對學生指導或答疑等方式向全網絡多媒體教學、網絡微格教學、移動APP建立學習社區、數字化資源的建設及應用等方向轉變。特別是MOOC、創客課程、STEAM課程、數字化教材以及虛擬仿真資源等數字化教育資源的推廣，使得教育技術對學生學習的影響更加深刻。新形勢下的大學課堂，為了適應現代教育技術的新發展必須進行升級與改造，如：配置全網絡化的多媒體教室，在教室范圍內，教師的電腦、學生的電腦以及教師與學生的手機，都能自如地加入網絡，進行文件交換與課件演示；為了適應小組化學習的需要，建設智慧課堂，打破原有的課堂布局，以小組為單位組織學習，每一個小組都能有自己的學習、研究、討論和展示單元；搭建更加靈活的教學服務器，為每一個學生建立自己的學習空間；配置能夠全時全方位錄播的高清錄播室，錄制更多的、有代表性的學習片段，充實課堂教學資源，為教學研究提供方便。教學方式的改變、教育技術的提升，對教師提出了新的要求。長期以來，在使用現代教育技術手段進行教學方面，教師更多的是將黑板換成投影幕，將隨身攜帶的存儲設備換成在網上存儲，在課件上鏈接幾個網址，讓學生利用網絡上交作業，這樣就顯得自己多媒體化、網絡化了。這些做法，并沒有使學生因教育技術發展而獲得收益，其原因，是教師并沒有使用新技術新方法，或者說教師沒有掌握這些新技術新方法。為了讓教師能熟悉運用新技術，就要對教師的引導和培訓同步進行，特別是有關利用移動APP學習社區指導學生的方法、MOOC、創客課程、STEAM課程的學習，數字化教材、虛擬仿真資源使用等內容的培訓。

二、運用現代教育技術，強化學前教育專業畢業生的信息素養

利用現代教育技術對在校大學生能力的提升，先要立足于提升學前教育專業畢業生的信息素養。早期的信息素養，著重于對教學資源的查詢與利用，1989年，美國圖書館學會(ALA)認為，信息素養是能夠判斷什么時候需要信息，懂得如何獲取信息，以及如何評價和有效利用所需信息。而在當前，利用電腦與手機查詢教學資源，協助學習已經是大學生的一種本能。但隨著“互聯網+”以及大數據時代的到來，面對信息過載的環境，如何有效地運用、處理和評價信息已成為當前大學生面臨的一個巨大挑戰。為了解決這個問題，以信息管理為核心的信息素養被提出并得到廣泛關注：第一，信息意識：對信息的判斷力和辯證思維，能及時感知到信息的價值。第二，信息處理技能：與信息相關的基本知識和操作技能，包括信息檢索、存儲、處理等方面的能力，對信息進行挖掘和分析的能力。第三，信息應用：從對信息的分析處理中得出正確結論，解決實際問題的能力。第四，信息倫理與道德：在信息獲取、與使用過程中遵守法律，不違反道德規范。信息素養的提升，先是要在學校層面制訂一個培養大學生網絡信息能力的規劃，提出明確的目標和要求。然后，要完善課程體系，如開設“互聯網+”、大數據、新一代人工智能等現代信息技術課程，豐富大學生的信息素養內涵。接著是培養大學生良好的網絡信息意識，特別是對信息的分析、判斷和吸收的能力。最后還要加強信息道德與法治觀念的教育。

三、運用現代教育技術，全面強化學前教育專業畢業生的核心競爭力

（一）轉變教學方式，加強學生的理論學習

教育理論必須與實踐相結合，才能被學生理解和掌握。理論學習一直是學生學習的薄弱環節，對比其他課程，理論學習相對枯燥，不能激發學生的學習熱情。但理論學習如此重要，我們無法減少任何教育理論方面的課程，這就造成了一個很現實的矛盾，學生總是不能理解為什么要學習這么多看起來沒有用又難以理解的理論知識。對此，現代教育技術引入理論學習的傳統做法就是將多媒體引入課堂，增加課堂學習的趣味性，但實踐證明效果并不是很明顯。新形勢下，現代教育技術在教學方面有了很大的轉變，微課、仿真、翻轉課堂的出現使得學生的學習發生了根本性的轉變，由教師主導教學、教師引導教學全面轉向為學生自主學習、學生協作學習。結合理論知識，利用取自現實教學場景的片斷和過程向學生提出問題，使學生能夠使用理論知識理解問題和分析問題，從而掌握理論知識。

（二）利用現代科技，強化學生的專業技能

學前教育的專業技能，直接體現畢業生的工作能力，很多學前教育專業畢業生直到工作一兩年后才能勝任。大學校園內缺乏學生實踐的場所，為了解決這個問題，普遍使用的方法是增加教育實習時間。這里存在兩個較大的問題：第一，教育實習會擾亂幼兒園教學秩序，很多幼兒園，特別是比較有名的大型幼兒園并不是很歡迎實習生，這個問題普遍存在。第二，教育實習過程中，學生得到的指導相對較少，很多學生無法知道自己在教學過程中有什么問題，以及如何解決。學校的微格教學課和其他的實踐類教學課程雖然能夠在這個方面對學生的能力進行提升，但在很多時候，由于任課教師并不是幼兒園老師，幼兒教育的實踐經驗遠遠沒有理論強，很多時候對學生的教導流于形式。那么，利用互聯網的優勢可以在這方面有所作為，微格教學與幼兒園進行遠程關聯，聘請一部分幼兒園優秀教師遠程評價微格教學片段，提出改正意見，對學生的變化進行評估，使得學生能夠修正錯誤。同時，可以對幼兒園課堂進行遠程連接，在約定的時間內進行課堂直播，讓學生遠程觀摩幼兒園優秀教師的教學活動，使學生能夠得到第一手教學資源，通過指導教師的分析，獲得最直觀的教學經驗。

（三）建立虛擬環境，提升學前教育專業畢業生的溝通能力

教育專家有這樣的觀點：一個人在18歲之前的成長過程，家庭教育的影響占比超過60%，學校教育占30%，還有10%的影響來自社會教育。這說明，學校與家庭的聯系非常重要。而在校學前教育專業大學生就算是參加實習，也很少有與家長打交道的機會。但與幼兒家長的溝通如此重要，學生必須掌握這項能力。運用現代教育技術的手段，我們可以將幼兒園老師與家長溝通的問題總結歸納并且虛擬一個幼兒園的家校環境，在這個虛擬的家校環境中，可以由老師、同學或者同學家長扮演幼兒家長，這樣就可以鍛煉學前教育專業學生與幼兒園學生家長遠程交流的能力，提高學前教育專業學生與幼兒園學生家長溝通的能力。

（四）充分利用“互聯網+”，提升學前教育專業畢業生就業的能力

當前，大學生就業難問題嚴重，但并不是說大學生找不到工作，而是找工作容易，但找自己想要的工作難。數據顯示，中國幼兒園數量每年保持5.0%以上的擴張速度，2017年幼兒園數量突破25萬所，2018年幼兒園數量將超過27萬所。所以，近幾年來學前教育專業畢業生一直供不應求。但如何找到一所自己滿意的幼兒園呢？這不僅要求學生有合格的專業知識和技能，還有一個重要的問題就是如何應對面試。為了解決面試問題，我們可以做兩方面的工作：第一是經用人單位同意，錄制大量的面試實況錄像，供學生觀摩。第二是建立計算機遠程虛擬面試環境，外聘一些單位的人力部門主管，對學生進行遠程虛擬面試的實戰練習，讓學生熟悉幼兒園人事招聘的要求、流程，提高面試能力，同時也能讓學生及時發現自己的不足，增加學生在應聘過程中的自信心。

人工智能對社會就業的影響范文6

關鍵詞：中小型餐飲企業 信用評級 層次分析法 指標體系

1、引言

近年來，我國的餐飲業發展十分迅速，在推動我國國民經濟的增長、緩解國內就業壓力等方面發揮了積極地作用。而中小型餐飲企業是我國餐飲業的主要存在方式，目前正朝著連鎖經營，品牌化，集團化發展。然而，資金短缺已成為制約我國中小型餐飲企業發展的瓶頸問題，銀行貸款是解決中小型餐飲企業資金困擾最為直接、便捷的方式，但是由于商業銀行與中小型餐飲企業之間存在較大的信息不對稱，銀行往往不愿意貸款給中小型餐飲企業，國內外經驗表明，建立一套具有針對性的中小餐飲企業信用指標體系是解決問題的關鍵之一，直接關系到我國中小型餐飲企業的未來發展。

國外關于中小型餐飲企業的信用風險研究的多一點，而我國由于研究的時間偏短，相關研究較少，而關于中小型餐飲企業的信用評級體系的研究就更不多見了。目前關于企業信用評估的方法主要有專家評估法，統計模型法，人工智能法，層次分析法等。專家評估法是評估人員根據自己的專業技能，主觀判斷對影響信用評估決策的因素進行判斷。這種方法對于那些不能量化的因素由評估人員主觀地判定，帶有很大不確定性；統計模型法的估計和使用相對比較簡單，容易得到較為一致的評級結果，但是其輸入變量主要是一些定量指標，不能對定性指標做出全面評價，而且模型的經濟難以做出解釋；人工智能法將神經網絡和遺傳算法引入到信用評級中，能夠大規模并行處理，極強的容錯性和強大的學習功能，但是隨機性大，調試時間長，費時費力因此應用范圍受到了限制；層次分析法（AHP）

將需要研究的問題分解為不同的組成元素，建立有序遞階層次結構，通過兩兩比較，確定層次中諸因素相對于上一層次某一因素的重要性，構造出兩兩比較判斷矩陣，然后綜合人的思維判斷決定各因素相對重要性總的排序 由于相對于其它方法，層次分析法更重視人的思維判斷在決策過程中所發揮的作用。

結合我國實際情況，本文采用層次分析法做為中小型餐飲企業信用評級的工具，一方面，模型比較容易實現，另一方面就是AHP方法能夠很好的解決定性與定量因素相結合的問題

2、我國中小型餐飲企業信用評級體系設計

2.1信用評級體系指標體系設立的原則

中小型餐飲企業信用評級體系的指標體系是信用評級機構和評估人員對企業進行評級工作的依據，也直接關系到評級結果是否客觀公正，要建立一套科學、完整、合理的指標體系我們需要遵循以下原則：

（1） 合理性。中小型餐飲企業信用評級體系在選擇指標時，必須每個指標都要有依據可查，易于收集，整理和分析，指標之間能夠相互配合，銜接合理，不能出現相互矛盾，內容重復，以及沒有實際意義的指標。

（2） 完整性。中小型餐飲企業信用評級指標體系的內容要能夠全面反映評估對象的信用狀況的因素，既不能過少，反應的被評價內容不全面，也不能過多，使得指標之間過于類似，計算過于繁復，降低了評級的效果和質量。

（3） 針對性。中小型餐飲企業的信用評級指標選取時要充分考慮餐飲企業的特征對于信用狀況的影響。并根據實際情況，對信用風險評價指標體系中的部分指標進行適當調整，以確保評價結果的有效性。

（4） 重視中小型餐飲企業的社會形象。社會形象是中小型餐飲企業生命力的保障，是決定其發展前景的重要因素，也是決定中小型餐飲企業信用等級的重要指標。構建中心型餐飲企業的社會形象指標，必須要能夠如實反映其社會形象的各個側面的基本特征。

（5） 適當強化中小型餐飲企業的定性指標。中小型餐飲企業的規模往往比較小，公司結構簡單，財務指標的披露不如大型企業健全，抵押物較少，所以在構建指標時，需要適當弱化財務指標，適當強化體現企業發展能力的定性評估指標。

根據以上原則，本文將中小型餐飲企業的信用評級指標體系劃分為定性指標和定量指標兩大類，由此建立中小型餐飲企業信用評級指標體系A。

2.2 定量指標的設定

參照我國信用機構關于中小企業信用評價方法，通過對財務報表的分析，了解企業的資產財務能力，定量指標B主要包括一級指標償債能力B_1 ，經營能力B_2，盈利能力B_3三個方面。

定量二級指標設立如下：

償債能力B_1：速動比率B_11、資產負債率B_12、利息保障倍數B_13。

經營能力B_2涵蓋存貨周轉率B_21、應收賬款周轉率B_22、總資產周轉率B_23。

盈利能力B_3包含凈資產收益率B_31、總資產收益率B_32、銷售利潤率B_33。

2.3定性指標的設定

以《中國人民銀行信用評級指導意見》為基礎，參照餐飲企業相關信用評級規范，主要定性一級指標C包括企業概況、企業社會形象C_2、信用記錄C_3、外部環境C_4。

二級指標的具體設置如下：

企業概況C_1包括企業規模C_11、企業文化C_12、企業榮譽C_13、管理層素質C_14、員工素質C_15。

企業社會形象C_2涵蓋衛生安全C_21、服務質量C_22、產品特色C_23、品牌影響力C_24、社會公益C_25。

信用記錄C_3包括公司銀行信用記錄C_32、商業合同履約情況C_33、企業擔保記錄C_34。

外部環境C_4包括行業政策C_41、宏觀經濟政策C_42。

2.4 基于層次分析法的評級指標權重確定

首先確定定性權重和定量權重。按照國際慣例中定量指標一般在60%―70%之間，定性指標占30%―40%的比例，本文針對中小型餐飲企業，鑒于目前中小餐飲企業的財務體系不健全，財務數據的不完善性以及中小型餐飲企業的自身特點，把定量指標權重設定為46%，定性指標比例設定為54%。

其次，在建立系統的遞階層次結構以后，運用AHP方法確定各評級指標的權重，具體步驟如下：

1.將同一層次中的各個元素按照上一層元素某準則的重要性進行兩相比較

得到判斷矩陣，并賦予一定分值，此處采用T.L.Satty的1-9標度法，如表1

表1 1-9標度法參考準則

另設定2，4，6，8為各個檔次的中間值，以便于得出更為細致的評級結果

2.通過得到的判斷矩陣確定各層次評價指標的權重。

3.一致性檢驗。由于判斷矩陣中各個元素按照上一層元素某準則的重要性兩相比較結果是認為賦予的，導致判斷矩陣具有一定主觀性，所以需要對其進行一致性檢驗來判斷矩陣的可靠性。步驟如下：

（1） ）計算一致性指標CI，CI

（2） 查表確定相應的平均隨機一致性指標RI . 對n=1，…，9，T.L.Satty給出了RI值，如表所示

3、實例分析：

3.1 實例簡介

某餐飲有限公司是一家從事中、高檔餐飲的服務企業，始創于1996年1月8日，擁有十幾年的創業史及餐飲發展經驗。公司現有員工220人，在合肥市中心及繁華地段有4家分店。餐飲設施和就餐環境均居同行業的佼佼者，在市場上享有良好的口碑。酒店目前采用總經理負責制，總經理從1996年酒店創立時就任至今，已經擁有20多年的企業管理經驗，該酒店管理層中有碩士學歷的3人，本科學歷的40多人；擁有高級廚師30多名，并定期對員工進行服務培訓。酒店以其獨到的經營理念，博采眾家之長，不斷摸索。續承傳統，粗菜細做，倡導綠色餐飲，塑造品牌。榮獲“綠色餐飲示范店”，“優秀服務單位”等多項榮譽稱號。2012年，該企業準備向市外發展，但是受資金影響進展緩慢，目前該企業與銀行無信貸關系，但希望通過銀行申請發展資金，用于企業發展。

3.2 公司信用評級模型

運用所得中小企業信用評級模型，對該企業的信用評級結果如表13所示

表13某餐飲有限公司的信用評級結果

通過以上分析，進行加權計算，很容易得到該企業的信用評級得分為85.87

4、結語

本文基于AHP方法，對中小型餐飲企業信用評級指標體系進行研究，聯系中小型餐飲企業特點，綜合考慮了其定性和定量兩方面因素，建立的中小型餐飲企業信用評級評價指標，降低了一般商業銀行對中小型餐飲企業進行信用評估是的片面性，提高了評級結果的客觀性和準確性。

本文只是關于中小型餐飲企業信用評級指標體系的初步研究，在指標的選取方面還有待進一步完善，關鍵之處是要能符合國際慣例又能反映我國中小型餐飲企業的實際情況。同時不斷地對中小型餐飲企業信用評級體系進行研究和總結，在實踐中不斷發展，找出一套針對我國中小型餐飲企業信用評價體系，更好的促進我國中小餐飲企業的發展

參考文獻

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