企业对人工智能应用-企业对人工智能应用的案例有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于企业对人工智能应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍企业对人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在会计领域应用的例子？
2. 拓尔思人工智能发展前景？
3. 人工智能在选矿学的应用？
4. 大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展？

人工智能在会计领域应用的例子？

(一）财务管理模式识别。主要是包括对一些财务信息智能化进行分类整理。财务管理模式分为两类：一是统计财务管理模式，这种模式下能对信息数据进行明确的分类，其结果比较精确，不易出错。二是模糊财务管理模式，这种模式是从众多的信息库中寻找一个较为标准的指标，然后按照这个指标对信息进行分类，其结果不如第一种模式精确。财务管理模式识别在企业的应用中较为广泛，能够把复杂的信息快速准确的进行统计分类，大大提高了企业的工作效率。

（二）财务核算。会计核算作为会计中的重要职能之一，在实际业务中也占了很大的工作量。传统会计需要对应付、应收等往来款项进行人工处理，手工编制凭证并与***进行核对。而人工智能的出现则改变了传统记账方式，出现了自动记账平台。同时，很多大的企业都实现了财务共享模式，这种模式能够将集团内分公司的某些业务进行集中处理，比如会计账务处理、工资核算处理等。人工智能在财务核算中的应用大大提高了工作效率，减少了企业人工成本。

（三）财务分析。人工智能在会计中的另外一个重要应用就是进行财务分析。通过人工智能，能够对信息进行分类汇总，自动生成需要的报表，能够从多个维度对公司的财务状况进行分析，会计信息使用者能够从中获取到需要的信息，有利于会计信息使用者做出决策。此外，企业管理层也能够全面了解企业财务状况，以建立相应的内部控制措施，防止企业出现重大财务风险，以避免不必要的财务损失。

拓尔思人工智能发展前景？

答：一，拓尔思人工智能发展前景非常广阔，未来的日子软件开发行业景气度将持续提升，可以说潜力无限。

二，拓尔思立足新发展战略，全面转向SaaS、DaaS、KaaS模式，实现云和智能数据服务；积极投身Web 3.0内容创作实践，推动数字虚拟人在各行业场景中的率先落地等，为数字经济高质发展提供强有力的“算力中枢”和“数字底座”。

人工智能在选矿学的应用？

矿业公司大量生产可互换的大宗商品，因此该行业高度关注如何提高各个环节的效率。

在速度、产量和效率方面的微小改进通常可以将有利可图的业务与无利可图的业务区分开来， 这就是使用人工智能和机器学习的公司在该领域所做的事情。

AI矿产勘探，无人驾驶，故障预测和健康管理（PHM）系统，AI分选等等，人工智能在矿业发挥着重要作用。

大数据落地应用如何促进人工智能领域的创新发展？

人工智能发展的核心因素之一就是大数据。近年来，大数据的支持和落地应用在人工智能各个领域的快速发展中发挥了非常重要的作用。随着海量数据的训练，人工智能产品的可用性和性能将逐步提高，这将为人工智能产品的最终登陆奠定坚实的基础。

随着5G通信的应用和产业结构升级的不断深入，人工智能产品在未来将不可避免地落入广阔的工业领域。在这个过程中，工业数据的收集、整理和利用变得越来越重要。随着消费大数据维度的不断提高，基于消费大数据的产业结构[_a***_]成熟，下一步的发展必然会在产业领域寻找更多的机遇。从这个角度来看，在工业互联网阶段，如何利用大量的工业数据来推动人工智能产品的应用将是一个重要的发展方向。

大数据登陆应用如何促进人工智能的创新和发展

人工智能在工业领域的应用有很多细分，创新的空间也很大。因此，人工智能产品在工业领域的应用无疑是一个新的价值领域，必将吸引大量企业的加入。当然，人工智能产品在工业领域的应用需要一个基本条件。这种情况就是物联网系统的建立。物联网将是人工智能产品登陆应用的重要场景。

物联网和人工智能的结合将解决三个问题。一个是数据收集的问题。物联网可以收集大量的行业数据。第二是解决计算能力的问题。由于物联网平台通常建立在云计算平台上，计算能力可以得到有效保证。第三，物联网在生态上是成熟的。成熟的生态学是人工智能创新的基础。

本人还是十分看好AI+大数据的发展，欢迎大家多多关注并讨论交流。

谢邀！

大数据像大海，是冰雪融化、山溪、江河、湖、地下水、雨雪交汇而成，用且统筹。没有绝对的私有和商业买卖。

大数据是生产、消费、***、公务等社会和经济活动产生，每个环节都是“生产者”，只能统筹规划落地，本身不能商业化。

人工智能，让机器和工具拥有人的智慧和能力，是算法、设定规则、机械电气原理、工艺等手段综合对数据的应用。

所以，您说的如何促进，首先要知道是什么？为什么？然后是升级改善手段、提高能力应用数据，让机器和工具能够有效地高效地替代人类的一些工作、协助工作，最终打造舒适的智慧生活、智慧地球村。

一定要注意网络安全和数据安全。

当前人工智能的发展主要依靠深度学习技术，深度学习算法的训练需要大量的数据，从这个角度说，大数据在各个行业应用得越多，越有利于数据的收集，从而促进人工智能的发展。下面以安防和自动驾驶为例进行说明：

1.人像大数据的应用

安防领域是最先落地人脸识别技术的领域，比如说我们熟知的张学友演唱会抓逃就是利用了人脸识别的动态布控技术。随着越来越多的前端摄像头接入，收集了大量的人像数据，形成了基于大数据分析的技战法，反向促进了人工智能的发展。

2.特斯拉驾驶数据的应用

特斯拉的无人驾驶目前还在不断完善，通过车上的传感器不断***集驾驶员在各种场景下的驾驶操作，比如忽然踩刹车，打方向盘等，后台通过这些数据的不断分析，不断提升自动驾驶技术。

这种例子还有很多，人工智能公司往往最擅长收集数据和应用数据，因为算法就是数据的应用，所以当前世界上最大的互联网公司都宣传自己是人工智能公司，而非大数据公司，因为人工智能才是大数据在行业的最大应用，人工智能公司才是最懂大数据的。

我们从系统层面规划推进AI创新，形成良好的产业生态，核心就在于优化算力与数据，浪潮AI一直致力于为用户提供更快、更智能的领先AI算力产品和解决方案。以尖端计算技术打造领先计算平台，布局上市最全最强的AI计算产品阵列，适应持续进化和日益多元的AI计算场景，驱动人工智能创新发展。基于敏捷的产品设计和开发能力，浪潮率先推出支持NVIDIA A30及A10芯片的AI服务器产品，并率先实现量产，丰富了浪潮基于NVIDIA® Ampere 架构的服务器产品组合，可提供更多样化的产品部署，全方位满足不同行业、不同量级、不同场景的AI计算需求。

目前，基于NVIDIA® Ampere架构的浪潮AI服务器已应用到美国西北大学费恩柏格医学院的智慧医疗项目中，为其AI医疗研究提供从数据提取、数据清洗、模型训练、模型优化到模型部署的全流程算力保障，帮助其提高AI模型训练效率十倍以上，数据处理效率提升百倍以上，加速顶尖智能医疗技术应用落地。除此之外，支持NVIDIA® Ampere 架构的浪潮服务器也被广泛应用在各行业的深度学习、图像识别、自然语言理解、智能推荐等智能场景中，助力企业用户加速AI创新。

人工智能、云计算、大数据、移动互联共同形成的技术生态圈具有以下特点：

大数据：不断积累的大数据促使智能交互可以不断自我***；

人工智能：基于深度神经网络技术的模型实现数据智能处理，扩充了应用人群，降低了门槛；

云计算：解决了传统的嵌入式移动设备运算能力和电力供应不足的问题，降低了硬件成本，使大规模应用成为了可能；

移动互联：设备数量大，提供了大量数据来源。借助大数据、云计算，人机交互等人工智能在技术不断发展。

大数据为人工智能提供知识库和决策来源，而云计算让大数据的运算处理成为了可能，这一切都能使人机交互不断迭代，更加精准。例如：苹果手机应用Siri可以有效完成语音识别、Face++提供精准的面部分析技术，可以从图片或实时视频流中分析出人脸的性别、年龄、种族及表情。科大讯飞的讯飞超脑可以高考答题、微软的虚拟个人助理Cortana可以判断对话主体是同一个还是新的，谷歌收购的Deepmind可以控制电子游戏并取得胜利，百度深度学习研究院开发的百度大脑可以达到2-3岁智力水平等。

中国人工智能市场未来五年将处于高速发展阶段，2017年底中国人工智能市场规模将达到10.***亿美元，IDC 预测到2022 年市场规模将达到98.4 亿美元，2017-2022 年复合增长率达到54.5%。

行行查，行业研究数据库

到此，以上就是小编对于企业对人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于企业对人工智能应用的4点解答对大家有用。

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