人工智能技術在企業信息化中的應用分析

車玉蘭

(國網宿遷供電公司,江蘇宿遷 223800)

0 引言

基于實際需求的提高,人工智能與新技術、理論以及平臺相互結合,有促進了機器智能化地發展。人工智能發展初期,借助專家系統的構建,對各種情況的處理方式加以預置,在結果邏輯的作用下能夠針對不同場景做出決策。系統要求具備豐富專業知識與經驗,以達到推理判斷的目的,在模擬專家的基礎上做出邏輯判斷。目前階段,人工智能更注重基于學習算法利用機器學習,使得機器能夠針對復雜模式做出合理化地預判。由此可見,深入研究并分析人工智能技術在企業信息化中的具體應用十分有必要。

1 企業信息化必要性闡釋

第一,企業管理制度得以完善。對于企業信息化管理而言,將內部規章管理制度作為主要支撐,在管理實踐中進一步完善并補充了管理制度,為內部控制管理工作的開展提供了必要保障。

第二,企業管理更規范。信息化集中了多種數據信息,且數據格式均具備固定規范要求,需以其為參考錄入并存儲數據,以免人為因素對操作造成干預而引發嚴重錯誤[1]。為此,信息化管理工作的開展有利于更好地規范管理基礎工作,確保管理實踐的順利開展。

第三,管理效率提升。在企業信息化管理期間,能夠有效梳理并優化多種業務流程,對傳統管理模式加以改善,并且有效解決繁瑣問題。在業務流程優化的同時,促進了企業管理工作的順利開展。所以說,信息化管理使得企業內部員工工作效率顯著提高,管理效果明顯增強,可創造更為可觀的經濟價值。

第四,企業財務質量管理效果改善。全面建設企業信息管理系統可加快其自身發展速度,確保財務工作安全與高效。在運用財務管理系統的過程中,規避了傳統模式數據信息核對量較大情況的發生,財務的被動與滯后性也得以改善。對于財務管理系統而言,以信息化技術為主要依托,增強了財務數據完整性與精確性,優化了業務數據與信息,一定程度上優化了財務質量管理的效果。

第五,企業成本降低。在運用新型采購供應系統后,可使得傳統采購模式不確定因素得以消除。現階段,企業采購環節更加透明,且供應商間的競爭愈加激烈,使得生產活動所需材料成本降低。在信息化管理的過程中,企業采購、生產與銷售等環節愈加合理,企業總成本得以降低,使得企業與市場、社會發展需求更適應。

2 人工智能發展現狀及未來發展趨勢

人工智能技術一般需借助大數據與機器學習的結合、構建平臺框架以及技術創新模式得以可靠且快速發展[2]。一方面,大數據在人工智能技術發展中提供了強大動力,使得傳統專家系統問題解決現狀得到轉變。而機器則在海量數據深度學習以及模型運用的基礎上,即可更好地展現并使用個性化數據。另一方面,基于表達目標特性數據模型,很多企業成功推出模塊深度學習框架,僅借助定制與部署即可使人工智能在更多領域中應用并發展。

2.1 智能應用產品分析

在智能應用產品中,其一般會含括智能交互、圖像識別、語音識別以及大數據量級知識處理等內容,而常見的智能設備主要有智能手表、特殊傳感器、虛擬現實設備以及智能偵查無人機等。

圖1 建立金融風險智能預警與防控系統

圖2 蘋果a12 仿生芯片

2.2 智能應用系統分析

對于智能應用系統而言,人工智能的應用集中體現在智能制造過程中機器人能夠自主化分揀、運輸、營銷以及調度等,屬于智能化系統,可實現動態化調度、人機物協同、生產線重構以及云化數據采集等多種目標。而生產設備的網絡化、生產過程的透明化、運營管理智能化以及生產現場無人化等同樣可實現。人工智能技術的應用還可通過金融行業金融風險智能預警和防控系統(見圖1)、大數據系統、智能金融產品等體現出來[3]。另外,信息部門可利用人工智能技術增強網絡的安全性,并且構建智慧園區,充分彰顯其交通疏導的智能化特征。

2.3 人工智能未來發展趨勢

首先,人工智能由軟件系統向硬件芯片方向發展。以蘋果公司為例,其智能產品中融入了仿生芯片,人臉識別捕捉的準確性增強,且反應時間也顯著加快,見圖2。

其次,伴隨深度機器學習多域共同模型化的快速發展,借助遷移學習,使得某一領域學習模型在另一領域成功應用,訓練時間明顯縮減。

最后,移動端發展的重要性凸顯出來,在深度學習模型復雜度降低,部署時間縮短的基礎上,使得移動端平臺得以優化,有利于移動端多個領域人工智能的發展。

3 企業信息化建設問題分析

3.1 技術型人才缺失

企業的信息化建設過程中,實施工作人員的問題不容小覷。特別是其管理基礎知識相對匱乏,企業背景嚴重缺失,對于企業管理問題的處理經驗不足等,均會導致信息化的建設產生問題。所以說,實施人員數值與技能水平和實際要求能力嚴重不符,難以實現信息化建設目標。

3.2 資金支持力度不足

因企業自身資本薄弱,在資金周轉速度相對較快的情況下,在長久利益與當前利益之間僅能夠以當前利益為主。絕大多數企業若在建設方面投入大量資金,將難以確保其順利運轉,可能在利益尚未創造前已經不具備繼續運轉的能力。根據我國商務部門的調查數據結果表明,參加調查的企業中,超過35%的企業在建設信息化的過程中資金投入不穩定且持續性不強,不利于信息化建設速度的加快[4]。

3.3 信息化建設規劃模糊

很多企業針對自身信息化建設均未給予高度重視,且整體規劃缺失,集中體現在以下幾個方面:軟件的使用混亂且復雜,僅根據個人偏好,進而影響系統的兼容性。不同部門均獨自建設管理系統,且部門間溝通不多,無法及時共享信息,進而導致各個部門成為信息孤島,缺乏網絡信息安全意識,未系統認知企業信息安全建設的重要性。此外,因網民素質水平不同,增加了網絡安全事件發生幾率,導致信息安全受到極大威脅。

4 人工智能技術在企業信息化中的具體應用

以上針對人工智能技術發展現狀及未來發展趨勢展開了相關性分析,同時結合企業信息化建設的重要性與建設問題,為充分彰顯并發揮人工智能技術的價值,就應將其合理應用于企業信息化建設中,在改善企業信息化建設現狀的同時,為此技術的推廣應用提供必要幫助。

4.1 應用于圖像識別方面

在模式識別方面,需利用計算機技術設置程序,對數據系統內具備的資料信息加以運用,經采集、處理、基元提取以及模式分類等多個流程,對于人類感知、識別外界的功能加以模擬,進而形成智能識別系統[5]。

圖像識別以模式識別為基礎,屬于新興技術,利用不同場景對圖像信息內的信息元加以采集,并在深度學習的基礎上構建不同特征抽取,進而在信息分類的同時構建識別模型。

在企業信息化中,圖像識別的主要任務就是對大量視頻監控數據和人力分析瓶頸間存在的矛盾加以解決,可借助前段AI攝像機為后端合理提供初步的結構化圖像數據,使得后端分析和處理計算資源的壓力得以緩解,并減少網絡寬帶等相關系統的造價,進而達到車輛、人員、行為與圖像內容分析的目的。

4.2 應用于網絡智能安防方面

基于信息系統技術發展速度的加快,信息系統網絡安全開始面臨嚴峻挑戰,使得IT系統安全隱患逐漸凸顯出來。因絕大多數產品有預置后門及自身漏洞,所以企業必須防患于未然。在大數據時代背景下,通過對大數據挖掘技術的應用,借助機器學習模式,能夠使網絡防護系統以及信息安全專業工作人員在短時間內發現存在的漏洞,并且增強應對攻擊準確程度,可入侵檢測特征與異常情況。其中,基于特征入侵檢測與超大量級專家系統類似,其攻擊防護特征庫需借助機器學習以及大數據挖掘技術得以自動化生成,預判性特征明顯。而對于基于異常的入侵檢測則以專家系統特性為基礎開展入侵判斷,需針對已知入侵構建訓練集搭建攻擊模型。這樣一來,一旦異常入侵情況發生,系統即可利用模型分類機制對入侵做出判定,并采取必要的防護措施。

4.3 應用于語音與語義識別方面

企業信息化中,語音與語義識別可細化成輔助辦公、考勤以及智能語音客服等多種功能。目前,考勤系統大部分均采用考勤卡考勤形式,很容易出現考勤代打亦或是考勤卡被盜用的情況,難以確保安全性。而語音識別則不同,能夠結合說話人語音特性來識別身份,屬于一種生物特征識別技術,可確保語音與人有效對應,方便考勤且企業管理更加規范,園區防護更安全。在輔助辦公方面,可加快企業信息化的發展速度,能夠在短時間內轉變工作人員辦公語音,將其識別成文字并在系統內自動錄入,而且也能夠將系統內文字信息向語音轉化,借助智能手機等多種設備向工作人員傳遞,以達到人機交互智能化的目的。對于智能語言客服系統來講,是基于語音特征識別對語義識別的強化,使得IVR樹形安檢操作實現扁平化系統對話的轉變,與客戶拉近距離,以免在咨詢期間出現放棄的情況,增強用戶自助服務效果,緩解人工服務的壓力[6]。

4.4 應用于智能機器人方面

智能機器人為綜合人工智能產品,融合了機器學習、模式識別與機器視覺等多種功能。在智能工廠生產線中,智能機器人能夠合理演變外部傳感器信息資源,進而分類別處理路線、目標物與障礙物,并借助多個維度對路徑加以最優規劃,以實現智能化生產的目標。人機交互的應用增強了智能機器人智能化性能,特別是在機器人與云平臺有效結合的基礎上,倉庫的物資數據存儲更具動態化特征,以圖像識別為基礎,兼具物資識別、抓取以及快速移動等多種能力,進而使物資管理工作人員的新需求得到滿足,增強機器人可擴展性以及智能化特征。

5 結語

綜上所述,在此次研究中結合人工智能功能與特點展開分析工作,探討了人工智能技術應用于企業信息化中的重要作用,即圖像識別、語音語義識別以及智能機器人等多個方面,同樣重點討論了網絡智能安防等問題。在對傳統系統與弊端有效摒棄的基礎上,深入開拓并探索出現代人工智能發展路徑,使企業在信息化建設中創造更為可觀的經濟利益,為后期完善發展奠定堅實基礎。若在企業信息化中合理運用人工智能技術,將對企業、人工智能未來發展產生積極的影響。