人工智能技术缺乏图表分析-人工智能缺乏创新能力

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术缺乏图表分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术缺乏图表分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 你觉得未来三五年初级简单的会计工作会被人工智能替代吗？
2. 零基础怎样学数据分析？

你觉得未来三五年初级简单的会计工作会被人工智能替代吗？

定语的初级简单被人工智能替代是必然的趋势。

随着金税三的实施，下一步肯定要在企业税务核算方面推动区块链，这样很多简单的制式化的工作必然要通过软件系统来解决，涉及到软件系统，AI的介入就成为必然。

会计的工作当然不是简单的税务处理那么简单，要适应企业不同的合算标准和结果分析，往往有些分析是人来判断和适应的，它是一种经营思想和经营策略的表达，AI通过深度学习会越来越适应这种需求，但这个过程不会很短。

目前有很多的会计软件已经释放人工解决了很多工作量，这是一种进步，接下来人工智能的介入会再次释放一部分人工，企业的管理的数据化、系统化、科学化越来越趋于图表化和专业化。

将来的会计要比现在还要专业化细分，做成本的和做税务筹划的，做企业盈利指标设计和做资金流动速率的，会越来越往企业经营策略上靠拢，通过AI的分析是一个系列性优选方案选择题，而从人文环境，竞争环境，企业文化，执行力，人力***优化方面的软性判断需要思想、智慧、愿意赔还是赚的战略性布局考量，这个短时间内AI还很难完成。就如现在的阿尔法狗能下围棋但不能炒股票（能炒但不能***）一样。

谢谢邀请！

随着人工智能的不断发展，在很多特定的场景下，智能体（Agent）必将会替代一部分人力岗位，目前这些岗位往往具备规则清晰、重复率高、强度大等条件，而初级的会计岗位无疑是与这些条件契合度比较高的岗位，所以未来初级会计岗位被智能体所替代的可能性非常高。

人工智能的发展需要一个系统的过程，不仅仅需要技术上的突破，还需要整个社会环境的发展能够匹配人工智能的应用，尤其是很多传统的人力岗位往往在工作的过程中需要与多个角色进行沟通，这往往是智能体落地应用的难度所在。所以，在智能体使用之前，一定要先把这些流程化的内容梳理清晰。

对于会计岗位来说，一些基础性的工作必将会由人工智能来完成，但是智能体是否能够完全取代会计这个岗位呢？在我看来，智能体并不会完全取代会计岗位，而是会促进会计岗位的结构性升级，未来人类从事的会计工作将更有意义。这个过程也许需要很多年，未来三到五年还是有点过于乐观了，但是这个发展的趋势还是比较明显的。

对于会计岗位来说，如何迎接未来的人工智能时代呢？在我看来，应该做好以下三件事：

第一：知识结构升级。要想在人工智能时代继续从事会计方面的相关工作，一定要做好自身的知识结构升级工作，因为人工智能时代的会计岗位必然会产生结构化升级。学习一定的人工智能知识，首先就是学习如何与智能体进行合作和交流，编程语言是与智能体进行交流的重要方式。

第二：思维方式升级。未来要想提升自身的工作效率一定要善于使用智能体，要想善于使用智能体首先就要做思维方式的转变。简单的说，就是在遇到一个任务的时候，首先要想一下，智能体能不能做，如果智能体能做就让智能体做。

第三：岗位职责升级。对于会计来说，在未来的大数据和人工智能时代，一个重要的转变就是从记录数据到分析数据的转变。所以，数据分析技能将是会计岗位从业人员的基本技能。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

这算是一个伪命题，其实到目前为止人工智能在各个行业内的应用都还没有特别好的商业化的解决方案。但是，是不是意味着会计不会被人工智能取代呢？未必如此，目前在大型企业集团普遍推行的财务共享中心某种程度上就是为未来人工智能进入会计行业做出铺垫。

首先，看你所谓的会计的定义了

如果只是记录和监督，那毫无疑问，迟早有一天会这样的，因为随着计算机的发展，曾经一个会计部门几十人的盛况已经不在，计算机可以很清楚的记录每天的业务，当科技发展到一定的时候，计算机可以直接负责所有的记账（那时已经没有现金[_a***_]了），生产销售，然后月末汇总。

但是会计并非只有这些生硬的东西，首先控制，人工智能与人类的最大区别就是人工智能过于死板，可能看不出一些有问题的报销，有问题的收款，只能记录表面，里面还是需要有人来做。

其次是分析，预算，沟通。

也可以这么说，如果有天人工智能取代了会计，那么，估计有很多工作也被取代了。

在这种情况下，其实不要说人工智能了，即便不考虑人工智能，一个“ERP+流程化”就使会计人员减少50%以上，可见新技术和新的管理模式给传统财务人员带来的冲击有多大。这逼迫财务人员在职业发展规划、在知识和技能的储备上要做出新的改变，如果不想被替代就必须改变。

【更多精彩，请关注工业互联网！我们一起谈天说地，聊未来！】

未来的3-5年是个人工智能快速发展阶段，初级简单的会计工作是替代不了，只能说会慢慢减少会计初级从业人员，推动会计从业人员专业化、高端化。 1、首先80年代中期至90年代企业的管理特性是事务性管理；90年代中期至今的ERP系统随着我国市场经济体制逐步建立，计算机网络技术在各个领域中得到广泛的应用。让企业管理变成***管理，对相对应的会计工作任务是***管理提供分析及决策信息(从核算型进入管理型时代)购销存业务管理、会计核算、财务管理的一体化，这所有的工作还是需要专职人员来完成的。 2、***管理也是在一份完整及准确数据为前提，软件本身涉及管理的广度和深度不同，各个行业的业务模式也不同，不是一个软件就能完成企业所想要的。 3、开发一个适合本企业的成本是不容小觑的，对于小型企业家来说是一笔很大的成本，在短时间是看不到人工成本的降低。 4、未来只有大企业、每个行业的领头羊慢慢实现行业化的标准管理，结合行业业务的多样性通过会计语言、特定的核算方式来推动财务从业人员的优胜劣汰及时代的进度。

我觉的短期内还是不会的，但是会有很多非财会专业的人进入这个行业。

1.会计从业资格已经被取消了，所以简单的会计工作的门槛降低了一部分。

2.各种财务软件的普及，已经财务软件的便捷化操作，导致很多人只要简单的培训一下，有点财务知识就能干简单的财务会计工作。

3.有理想有抱负的会计人，通过自己的努力都会更进一步，做一些不是很简单的工作

所以这些简单的会计工作，会有很多行外人经过简单的培训使用财务软件来进行操作。我们应该注意的是这部分人工资收入必定不高，所以会不断蚕食专业财会人员的就业机会，不努力提高自己，或许就很尴尬了。

零基础怎样学数据分析？

我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。

个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。

然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。

说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。一个是茶叶的大数据应用，一个是鲜花的大数据应用，都是比较小众的高毛利品种，很多茶商花商靠我们的大数据来指导销售。

拿茶叶来说，我国幅员辽阔，各个产区茶叶的采摘最佳时间是不同的，而各个销区的茶叶的消费习惯也是不同的，从大数据中间就可以很明确的看到这种淡旺季和供销关系。通过大数据系统，茶商就可以很清晰的制定出全年的购销***，并借此早早安排好自己的资金和库存。而茶农也可以选择最佳的时间去***摘和烘焙茶叶。

作为一个刚入门的大数据新人，最重要的是培养自己的逻辑思维和商业敏锐度，能够用大数据来服务客户，客户赚钱了你自然就能进阶。

以我的教学经验来看，数据分析如果不走算法，是要比大数据开发要简单些，也是很多女孩子的选择。

数据分析需要学习：

1、统计学：

按照本科教材，学一下统计学就够了。

2、编程能力：

比较推荐 Python，上手比较快。

3、数据库：

数据分析师经常和数据库打交道，学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理等。

4、数据仓库：

简单说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，我来回答一下这个问题。

数据分析目前是数据价值化的主要方式之一，也是大数据主要的落地应用方式之一，随着大数据技术逐渐普及到广大的传统行业，对于职场人来说，掌握一定的数据分析技术还是有必要的。

数据分析目前有两种主要的分析方式，一种是机器学习的方式，另一种是统计学方式，对于基础比较薄弱的学习者来说，可以从统计学方式开始学起。

通过统计学的方式进行数据分析可以使用多种工具，比如Excel就是比较常见的数据分析工具，在分析结构化数据，以及数据量并不是特别大的情况下，Excel还是比较方便的。对于职场人来说，Excel可以应付大多数情况下的数据分析任务。如果对于数据分析有进一步的要求，接下来就需要学习数据库知识了，重点在于Sql语言的学习，掌握数据库之后可以继续学习BI工具的使用，BI工具的数据分析功能还是比较强大的。

机器学习也是目前比较流行的数据分析方式，相比于统计学方式来说，机器学习的数据分析方式可以应对更加复杂的数据分析任务。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，机器学习的核心是算法设计，基础是数据收集。机器学习式的数据分析是一种基于“模型”的数据分析方式，目前在人工智能领域，通过构造模型能解决大量的问题。学习人工智能也可以说是学习如何构造各种“模型”，以及如何让模型能够动态适应各种场景。

通过机器学习的方式来完成数据分析可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择。一方面学习Python可以完成“爬虫”的编写，这样就可以解决数据来源的问题，另一方面Python也是机器学习比较常见的实现语言，Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会在很大程度上提升实现的效率。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于人工智能技术缺乏图表分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术缺乏图表分析的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/41399.html