廖清垚

摘要：近年來，隨著經(jīng)濟的發(fā)展及社會文明水平的提升，大數(shù)據(jù)應用和人工智能逐步走入我們的生活，例如：人工智能國際象棋和圍棋、普通使用的實名身份驗證、購物平臺推送你感興趣的產(chǎn)品、siri、天貓精靈、小艾等等。這些大數(shù)據(jù)應用目前還都是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和國企中應用較廣泛。大多數(shù)企業(yè)普遍還是按照原有的模式經(jīng)營，隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們的需求快速變化，企業(yè)的生產(chǎn)及管理逐步落后于快節(jié)奏的社會環(huán)境，帶來的直接影響就是產(chǎn)品滯銷、創(chuàng)新能力下降，嚴重制約著企業(yè)的生存與發(fā)展。如何將人工智能和大數(shù)據(jù)應用到企業(yè)經(jīng)營中成為本文研究的課題。本文分為部分，第一部分介紹人工智能輔助系統(tǒng)構成簡述人工智能的背景及意義，組成部分和實施過程。第二部分論述人工智能給企業(yè)管理帶來的變革和工作方式的改變。未來的人工智能并不是代替決策者成為管理者，而是人工智能與人相互配合，為管理者提供更多的幫助。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；人工智能；企業(yè)經(jīng)營；企業(yè)管理

1 人工智能輔助系統(tǒng)的構成

1.1 研究的背景及意義

1.1.1 研究的背景

人工智能（Artificial Intelligence，AI）從上世紀五六十年代就正式提出，經(jīng)過70多年的發(fā)展經(jīng)歷了無數(shù)科學家的不斷努力已經(jīng)取得了突飛猛進的發(fā)展，在我們的生活中人工智能已經(jīng)無處不在。人工智能對于大多數(shù)人理解為通過計算機模擬一個虛擬或者人形機器人，就像電影《AI》、《她》、《I，robot》電影一樣可以跟我們對話智商和情感與人類18歲相當。

如今人工智能已經(jīng)成為我們生活的一部分，與我們生活最為密切的幾個事例包括：

1）谷歌翻譯，2016年9月谷歌翻譯更新算法后翻譯水平已經(jīng)與我們的引文表達相當接近，你可以輕松讀懂翻譯結果幾乎沒有歧義。[1]

2）天貓精靈和小艾為代表的人工智能設備已經(jīng)可以和人進行簡單交流和執(zhí)行人類發(fā)出的大多數(shù)指令。

3）美圖秀秀，拍照后自動修圖、加入各種元素、手繪等功能讓我們發(fā)揮出藝術的天性。

以上是面向大眾的AI應用，目前人工智能在企業(yè)中應用還是剛剛起步階段，管理者普遍采用員工產(chǎn)生數(shù)據(jù)，計算機系統(tǒng)收集存儲數(shù)據(jù)，中層管理者分析數(shù)據(jù)進行匯報，決策者聽取匯報做出決策的半自動化模式。隨著數(shù)據(jù)量的增加人工處理數(shù)據(jù)已經(jīng)越來越繁重，在海量數(shù)據(jù)和快速變化的社會環(huán)境中效率成為最突出的管理瓶頸。管理者如何在海量信息中分辨出關鍵因素做出正確決策會變得更加艱難。這就要求對人的素質(zhì)越來越高，同時帶來管理成本的增加，也不能保證提高工作效率和避免決策失誤，在海量信息面前決策者變得更加迷茫。一方面管理者希望得到更多的信息防止決策失誤，另一方面海量信息面前到底哪些是重要的？這些信息之間有什么關聯(lián)？如何處理海量信息得出正確的結論，成為困擾管理者的一對雙胞胎。

信息滯后也是影響企業(yè)管理決策主要因素，管理者很難得到全面的實時數(shù)據(jù)信息，因為這些信息大部分需要人工處理和查找，即便現(xiàn)在BI系統(tǒng)的報表已經(jīng)非常強大還是需要人工操作和數(shù)據(jù)處理才能完成。

1.1.2 研究的意義

首先，人工智能在企業(yè)應用中起到輔助決策作用，自動處理海量數(shù)據(jù)和提出決策建議，從而提高管理者工作效率。這里可以理解為人工智能輔助管理模式。

然后，即時性：人工智能與生俱來的海量存儲和快速計算能力是人類無法比擬的，決策者可以隨時詢問人工智能當前自己關注的信息。管理者只需要發(fā)出查看指令系統(tǒng)就可以完成數(shù)據(jù)查找、加工、可視化處理、呈現(xiàn)結果、數(shù)據(jù)解讀等一系列工作。在這種高效信息獲取的管理模式中，管理者只需對決策建議進行選擇和補充，大大提高管理人員工作效率。

最后，在人工智能輔助管理模式中。管理人員主要從事創(chuàng)造性工作，將復雜計算、分析、知識庫維護等工作交給人工智能處理。

1.2 系統(tǒng)的組成部分

1.2.1 硬件組成部分

人工智能系統(tǒng)硬件大體分為兩部分：云端處理和用戶終端。

（1）云端：云端采用GPU解決方案部署神經(jīng)網(wǎng)絡計算服務器

（2）用戶端：用戶端可以是手機、平板電腦、會議室投影儀、麥克風、PC機

1.2.2 軟件組成部分

人工智能系統(tǒng)軟件大體分為六個主要部分：

（1）語音識別：用來實現(xiàn)人機對話功能。

這個組成部分替代原有的鍵盤鼠標輸入模式，實現(xiàn)人機對話場景，提高管理者的工作效率。

（2）數(shù)據(jù)倉庫：加工及存儲原始數(shù)據(jù)。

微軟英國公司首席技術官Wignall表示，“我們所說的良好數(shù)據(jù)意味著其具有一定質(zhì)量和數(shù)量。良好的數(shù)據(jù)倉庫是人工智能處理的必須的原材料。

（3）數(shù)據(jù)可視化：將原始數(shù)據(jù)加工成可視化報表，匯總重要數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可視化被廣泛的應用在BI（商業(yè)智能）領域，將商業(yè)只能成熟的產(chǎn)品集成到人工智能系統(tǒng)中作為結果可視化一個組成部分。用圖形的方式來表征數(shù)據(jù)的規(guī)律，讓決策者一目了然發(fā)生了什么事情，從中得到正確的判斷。

（4）決策支持：支持管理者對半結構化、非結構化問題進行決策。

將各層級產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行模型分析，進行多維度更加綜合的分析計算，從而發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢，為管理者的決策工作提供必要的數(shù)據(jù)支持。

（5）專家系統(tǒng)：模擬人類專家解決領域問題，為管理者提供參考。

專家系統(tǒng)可以為管理團隊提供全面的知識體系，管理團隊面對管理問題時專家系統(tǒng)具備啟發(fā)性和快捷性，經(jīng)夠不斷的學習實現(xiàn)團隊整體管理能力的提升。

（6）人工神經(jīng)網(wǎng)絡：對數(shù)據(jù)進行分級優(yōu)化。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡在人工智能系統(tǒng)中具有自我學習自我完善的能力，可以模擬人類的思維模式和推理模式，為管理者提供更有價值的信息。

1.2.3 實施的步驟

1.2.3.1 實施人工智能輔助管理模式的前期準備

（1）企業(yè)已經(jīng)擁有自己的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且有較準確的數(shù)據(jù)記錄。

（2）企業(yè)管理層明確需要解決的問題。

1.2.3.2 開發(fā)步驟

開發(fā)順序采用由簡到難逐步推進的過程，可以按照以下步驟進行推進。

（1）語音識別：語音識別目前已經(jīng)比較成熟，采用現(xiàn)有語音識別產(chǎn)品作為人工智能系統(tǒng)的交互是比較可靠的方案，可以實現(xiàn)低成本和通用性。

（2）建立數(shù)據(jù)倉庫：將企業(yè)現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)數(shù)*-據(jù)進行進一步的數(shù)據(jù)挖掘，作為查詢和分析的基礎，他具有效率高、數(shù)據(jù)準確、擴展性強、面向主題的特點，數(shù)據(jù)倉庫也是人工智能系統(tǒng)第一步。

（3）數(shù)據(jù)可視化：第一階段數(shù)據(jù)倉庫完成后將數(shù)據(jù)加工成可視化成果，可以直觀看到數(shù)據(jù)結果進行決策分析。在這個階段是大量知識積累和分析模型還是以人工處理為主要手段。

（4）決策支持系統(tǒng)：決策支持系統(tǒng)是把數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、模型庫、數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)有效的輔助決策。這個階段主要針對管理者面臨的結構化程度不高、說明不夠充分的問題進行輔助建議。管理者根據(jù)系統(tǒng)建議得到啟發(fā)得到做出較為正確的判斷。

（5）專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)可以模仿人類專家的思維方式進行決策，主要核心為知識庫和推理機，通過知識獲取功能將行業(yè)內(nèi)專家團隊和管理層知識進行存儲形成完備的知識庫體系。在這個階段整體可以實現(xiàn)初步智能化管理，人工智能參與企業(yè)的管理。

（6）人工神經(jīng)網(wǎng)絡：人工神經(jīng)網(wǎng)絡在這個階段的主要是將專家系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)得到結果進行深度加工，輸出更加精準的結果。

人工只能系統(tǒng)在開發(fā)和實施過程中一般遵循由簡到繁過程，企業(yè)要對對人工智能戰(zhàn)略投入進行詳細的規(guī)劃和實施，這樣才能讓系統(tǒng)發(fā)揮更大的作用。

2人工智能輔助系統(tǒng)如何改善企業(yè)管理

2.1現(xiàn)有管理模式

2.1.1 現(xiàn)有企業(yè)基本管理模式弊端

現(xiàn)有企業(yè)管理從組織架構合理模式基本都采用三層到四層管理，逐級匯報的模式，管理滯后、信息不完整的弊端較為突出。

數(shù)據(jù)和信息都是自下而上逐級人工整理，數(shù)據(jù)的準確性和真實性都受到人為因素影響。管理者基于滯后、準確度相對較低且不全面的信息基礎上做出正確決策是很困難的事情。

2.1.2現(xiàn)有企業(yè)管理的基本措施和成效

由于存在這些弊端企業(yè)也在積極采取措施彌補，主要由以下幾點：

（1）加強企業(yè)信息化建設，引入商業(yè)智能系統(tǒng)，建立自己的OA系統(tǒng)，各種ERP系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)都是各自為戰(zhàn)，成為獨立的信息孤島。反而加重了統(tǒng)計和分析工作量。

（2）獎勵和績效考試等措施，這些措施還是無法解決數(shù)據(jù)和加工處理過程中人為參與。決策者仍然無法得到全面的建議，對于中小企業(yè)這些管理上的不完善可能是致命的。

（3）會議討論中決策者聽取匯報后才能知道發(fā)生什么事情，經(jīng)過討論后做出決策，決策者是否正確只有實踐后才能知道。

2.2人工智能輔助管理模式

2.2.1改變數(shù)據(jù)獲取模式

管理者可以隨時隨地發(fā)布語音命令詢問智能系統(tǒng)目前的經(jīng)營狀況，除了經(jīng)營分析報告智能系統(tǒng)會跟進管理者的要求提出數(shù)據(jù)分析趨勢情況，造成這些現(xiàn)象的原因等信息。

數(shù)據(jù)獲取不需要等待下級報告，管理層可以自由知道各級數(shù)據(jù)的真實情況，分析結果也來源于專家系統(tǒng)的和決策系統(tǒng)的精確計算給出多種解決方案和可能結果。[2]

2.2.2工作模式的改變

各種統(tǒng)計和分析的繁重工作由人工智能系統(tǒng)完成，同時人工智能輔助管理給出了多種選擇和趨勢。管理者的工作從復雜的決策分析中解脫出來，只需要對建議進行選擇或補充。做出選擇后對方案進行詳細規(guī)劃和分工，制定好計劃。人工智能輔助管理可以配合管理層完成復雜的管理工作，大大提高了管理者的工作效率和決策的正確性。

人工智能已經(jīng)緊密和我們生活在一起未來的管理智能也會和管理者共同高效工作，成為管理團隊重要的一員。

參考文獻

[1]于新東.人工智能發(fā)展的思辨認識與應用對策[J].環(huán)球市場信息導報，2017，（24）：15-20.

[2] 楊澤雪，韓中元. 基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)[J]. 哈爾濱師范大學自然科學學報，2004，（6）：67-69.

（作者單位：北京十一學校）