人工智能专业范文10篇

人工智能专业范文篇1

关键词:新工科;人工智能专业;人才培养;对策

近年来，市场对于人工智能专业人才需求不断增加。结合相关调研数据，当前，我国人工智能专业人才缺口在500万人以上，国内供求比为1∶10，导致人工智能人才供需严重失衡。结合网络资料、根据市场规模可知，2015年我国人工智能市场规模突破100亿元，2016年为145亿元，同比增长27.0%，2017年为217亿元，同比增长56.0%，2019年为500亿元，同比增长50.0%，远超全球17.0%的同比增长水平。可见，我国人工智能专业发展迅速，本文基于新工科背景，探讨人工智能专业人才培养模式的制订策略。

1新工科背景下人工智能专业人才培养模式建设意义

过去繁重的科学计算、工程计算主要由人脑承担，自21世纪以来这些工作均可以依靠计算机进行，计算机的计算速度高于人脑，且精准度较高。随着科学技术的不断进步，对工作的定义也在不断变化，人工智能学科也随之迅速发展起来。人工智能的发展已经势不可挡，迅速渗入到人们的生活、生产中，在竞争日益激烈的市场环境下，很多企业引入人工智能技术以加速自身发展，人工智能替代人工劳动是企业发展的重要方向。而人工智能技术的出现，也加剧了全球范围内的就业困难问题。但不可否认的是，人工智能技术可以有效解放劳动力，为生产工作带来较大动力。例如，在抗震救灾、火灾救援、高空作业等领域应用人工智能技术，以此减少高危活动对人们生命健康的威胁。

2新工科背景下人才培养面临的问题

2.1培养目标的重新制订

随着高等教育人才培养目标的不断优化改革，各高校也在专业设置完善、实践能力培养等方面积极努力，但是在专业的交叉融合、综合能力培养等方面仍无法满足新工科建设需求。因此，需要重新制订符合新工科教育理念的创新型人才培养目标。2.2课程体系的重组构建新工科理念体现多学科交叉融合、产学研协同创新，而传统教育则是通过通识教育、普适化教育来完成的。因此，需要对现有课程体系进行重新设置，围绕互联网和云计算，将数据、控制、人工智能等领域与传统工科专业紧密结合，设计符合新工科理念的课程体系。深入开展创业创新教育，通过校企合作提升工程实践能力，打造第二课堂育人体系。结合新工科建设要求，推进高校课程体系建设。

2.3人才培养模式的改革创新

传统的人才培养模式是在特定目标上，制订相对稳定的教学内容、教学体系与制度，配备了针对性评估方式，以此实现人才教育。新工科理念下的人才培养模式则应具有多学科交叉的特点，整合全学科，涵盖各学科背景，完善课程体系，创新教学内容。在人才培养阶段，高校需要注重学生实践能力的培养与提升，新工科人才培养模式要务实求真，提升育人质量，实施复合型教学方案。

3新工科背景下高等职业教育人工智能专业人才培养对策

为更好地适应社会发展，提升经济水平，满足社会服务需求，以新工科建设为立足点，专业技术人才培养模式改革势在必行。基于新工科理念，探索专业技术人才培养模式的建设路径是一次改革创新的有益尝试，重新制订人才培养目标、设置教学内容和课程体系、优化师资队伍建设，以校企合作的形式开展协同育人，开展产教融合，加速技术发展，为产业发展和经济发展提供人才支持。在系统推进环境教育转型，实现环境教育方式多元化的工作中，提出构建“互联网+实践+跨学科渗透”模式，系统推进、协同育人。在产教融合的基础上，构建“1+N”人才培养模式，即在传统工科专业的基础上交叉融合创新创业教育、互联网、大数据以及人工智能教育的复合型人才培养模式，以此激发学生的学习兴趣，培养学生的认同感，了解行业需求与发展，培养应用型技术人才。

3.1建立体验式教学平台

第一，在实践性思维基础上，设定相应的目标理论。新工科本身具有较强的实践性，其主要任务为目标设计，也是实践性思维培养的关键点。实践性思维目标价值、核心理念的实现需要体系的支持，还需要注重各方目标关系的协调，借助实践性思维和创新手段，创建外部目标，完善相应体系。第二，建立实践性问题系统体系。实践性问题体系建设，需要结合自身认知活动，借助实践性思维，建设相应体系，实践性问题体系需要结合认知复杂度开展针对性建设。第三，强化实践性，注意流程问题的解决。通过设计相应的平台，以确保教学顺利完成。实践性问题教学设计本身具有显著的体验、多元与反思性特点，基于此，体验式教学过程设计要求学生融合环境、知识经验与感受等，从多角度开展问题分析，以有效解决问题，促使学生不断进行实践反思，加强体验，完善学生实践性思维培养与锻炼。体验式教学阶段，要突出教材内容的多元化与情景化特征，借助实践、反思、评价等，实现问题的有效解决。第四，完善学生体验体系，促使学生真正领悟知识，明确知识蕴含的道理，同时注重实践培训，激发学习动力，促使学生完成自我超越，实现学习目标。一般而言，体验式教学包含知识技能体验、讲座体验、过程设计与工程体验、案例体验、工程与岗位体验，授课形式包括讲解操作流程、案例分析、专业课程教学、创新创造能力培养、实训与成果展览等。

3.2开展校企合作模式

其他学科是构建新工科的重要支撑。新工科之“新”主要体现在新工科的多学科背景及与“中国制造2025”战略规划相适应上，其主要涵盖大数据、模拟技术、物联网、系统集成(包括横向与纵向)、智能机器人等核心技术。在新工科环境下，通过建设与人工智能专业人才培养环境相契合的模式，可提升学生的实践技能，培养学生的创新能力，塑造良好的创新精神。可通过完善学校的硬件设施建设，搭建相应平台，以此强化资源的优化配置和应用。建设教学工厂，提升学生的装备生产能力，设置岗位操作任务，积极组织学生开展教学实践。通过建设有针对性的实训教学基地，可为学生构建真实的操作环境，促使学生在真实的环境中了解操作规程，掌握评价体系，开展定点管理等，更好地提升学生的职业素养。加强研学体系建设，以成果为导向，创新课程体系，提高学生的创新意识，加强实践实训，与行业接轨，突破传统的教学理念，促使学生自主学习，提升学生的实践能力与职业技能，加强人工智能特色化专业学科建设。

3.3建立合作学习模式

强化网络平台的应用，开展有针对性的学习，加强人工智能工程项目研究，加强操作评估，定期进行效果反馈。在课程内整合网络技术，可加强师生的学习体验，通过建设在线学习平台，可实现关键问题的探索，提供多媒体技术教学活动，创新教学形式。通过使用移动学习设备，学生能够随时随地开展学习，借助虚拟技术可实现交互协作，增强学习现实感。借助实践互动，穿插实验，以加深学生对知识点的理解，促使学生更好地掌握知识，并激发其学习兴趣，借助相应体验，提升实践能力和职业技能。同时，在人工智能专业教学期间，跨学科合作方案的应用，可为师生共享实验室和教学设施奠定基础，能够探索最佳学习合作机会，联合不同院校，强化协同效应，以此提升学生的创新创业能力。

3.4建立质量评价体系

新工科背景下，人工智能专业人才培养由学向做转变，促使学生的学习能力朝着综合性与应用性方向发展，建设“混合+虚拟”的教学环境，借助远程学习方式，实现跨校学习。当前，世界范围内的第四次工业革命兴起，这就对新工科人工智能专业改革提出了全新的要求，同时也带来了全新的挑战，新工科教育目标为创新型、实践型与综合型人工智能专业人才培养奠定了基础。在新工科背景下，人工智能专业要以新经济为前提、以新产业为目标，创新教学模式，贯彻新教学理念，从各层面、各环节入手，强化实践，探索新工科背景下人工智能专业教学新思路，创新人工智能专业实践教学方案。

3.5加强师资队伍培养和建设

目前，全球范围内的人工智能专业人才储备总计30万人，而高校仅占据1/3。针对这一现状，需要借助校企合作模式，强化理论与实践相结合，以此弥补这一人才缺口。作为百度与高校合作的经典模式之一，深度学习师资培训班自2018年5月起，已连续举办4期，培训教师超过400人次，内容包含学术交流、实验实训、课程构建及平台应用等，搭建专门平台，引入企业助力，实现了数据型、算力型稀缺人工智能专业人才的有效培养。

3.6构建合理的知识体系

人工智能本身是一项交叉性、综合性的学科，高校应加强人工智能学科与其他学科的交叉联系，逐步形成复合型人才培养模式，以此实现人工智能专业人才培养质量的提升。人工智能本身涉及计算机、软件技术与信息工程等知识，应打造优秀的教师队伍，促进研究成果的共享，开展交叉授课，实现复合型人才培养目标，为人工智能专业人才培养提供师资保障，提升教学质量和效果。

3.7建设实践教学体系

基于“三元一体”多维结构的实践教育指导，依托与机械设计制造及其自动化卓越工程师计划专业理论课程体系相接轨、仪器设备和环境设施等硬件资源相共享、管理和开放运行机制相匹配的多层次不同特征实践硬件系统，建立具有模块化、分层次、系统性特征的多维模块化实践教学体系。多维模块化实践教学体系将教学计划、课外选修模块纳入其中，开展分层次、多主题实践教学。教学计划模块包含基础课、融合课、专业课等较为独立的实践课程、集中课程，课外实践包含开放性实验、学科竞赛、科技活动及社会调研等部分。多维模块化实践教学体系主要由以下3个层次组成。第1层次:基础层，以知识掌握为基础的开放性多维结构实践教育模式。第2层次:主体层，实践教学系统、理论教学体系结合，工程技能、科研能力协同，综合素质与创新精神同步的多维结构实践教育教学体系。第3层次:拓展层，将创新能力培养系统的建设融入多维结构实践教育教学体系，实现综合素质的全面提升。通过多维结构实践教育教学体系开展的实践教学，使不同层次的学生获得基础性、综合性和创新性等多层次的创新能力培养，深化知识，突破能力，提升素质。

4结语

在新时代背景下，人工智能专业人才培养应以人才发展为基础，结合新理念，打造全新的人工智能教育环境。产学研商的人工智能专业人才培养模式，可满足产业发展所需，能够承担社会责任、履行历史使命，高校、企业、社会应协同努力，构建新工科人工智能专业人才智能教育生态环境。

参考文献:

［1］卢颖，陈国强.新工科背景下工业设计专业人才培养的问题与对策［J］．教育理论与实践，2021，41(15):23－26.

［2］施晓秋，蒋宗礼，沈谦，等.网络工程新工科人工智能专业人才培养与专业建设的挑战、机遇与对策［J］．高等工程教育研究，2020，4(05):11－17.

［3］蔡露，马志强.利益相关者视角下新工科人工智能专业人才协同培养的问题与对策［J］．教育理论与实践，2020，40(21):7－10.

［4］林晓艳，贺金金.专业论证视域下工程管理新工科专业人工智能专业人才培养质量提升对策研究［J］．科技世界，2020，4(18):184－186.

人工智能专业范文篇2

关键词：人工智能；高等院校；教育培养模式

伴随着时代的进步，各个领域中都将人工智能作为工作的辅助作用，人类智能设计的成果在人工智能上完美展现，其可以最大程度的模仿人活动，为人类提供服务，节约了人们的时间，不仅保证了工作的效率还能提升工作质量。在财会专业领域中运用人工智能已经得到较大范围的关注，这不仅是人工智能行业的创新，还是财会专业的创新，这就证明财会专业将和大数据时代完美结合，对财会专业未来发展起到辅助作用，即使现在财务机器人依旧处在起步阶段，但是作为新时代下的大学生，也要担负起时展的重任，因此，现阶段对应用型本科的教育模式创新任务迫在眉睫。

一、人工智能对应用型本科会计教育的影响

1.以核算为重点的会计教育模式将被淘汰。借助咨询财会专业的公司职员以及学校教师，了解了目前财会专业的现状，针对会计专业的就业职位而言，相关技术人员的就业员工数量已经达到1200万人次，在这其中占比较大的人员即为基层会计人员，基层会计人员的基础工作就是对会计科目以及会计凭证进行填写，同时编辑会计报表等，就会计性质而言，首先一类就是财务会计，其主要工作内容就是编制财务报表同时为企业的内部以及外部整理相关信息，另外一类便是管理会计，主要是对企业的管理层整理编排相关信息，为高管职工们提供精准的决策信息，在会计人员的职工行列，多数都为基础普通的会计人员，其中主要的基础会计知识作为工作技能便是财务会计的主要工作内容，因此财务智能的出现将会代替部分基础财会专业的技术人员，也会由此造成财会专业的技术人员遭受工作压力，智能化的新时代让多数人从重复的工作中得以解脱，同时也让这些人更加意识到改变自身能力也是一件重要的事情。高等院校在培养会计专业的相关人才的同时，就部分高校进行举例，多数高校的大学生在学校学习的时候接触的都是基础会计知识以及财务知识，主要练习内容就是如何书写会计分录，整理财务报表等，专业学习的重点就是基础知识的练习，学校的主要目标也是让学生更多练习基本知识，但是在智能化的时代，基础的知识以及基层的会计从业人员数量逐渐增加，但是需求量却逐渐减少，因此就业形势日趋恶劣，和高效率的财会机器人相比，高效培养的基础财会人才缺少在工作中的竞争优势。2.管理会计的教育地位将得到提高。核算以及监督是财会专业的从业人员必要职能，也是绝大部分的会计职员日常从事的工作，但是目前财务机器人的问世，让此类基础技能的职工遭到严峻的就业威胁，财务机器人可以实现核算职能以及整理财务报表的能力，同时，财务机器人和人工计算相比，其存在高效无误的工作优势，这也会让企业经营者不再需要雇佣大量的人工，节约在人工的上成本，这就致使财会专业的就业形势供给远远超于需求，但是对于更高层次的管理人员，却是一人难求，在国家层面上考虑此问题，国家大力推广机器人代替传统人工进行财会工作，这对财会专业的就业就会产生巨大影响，因此，目前财会专业的相关院校就需要对此种情况着重分析，加强在财会专业的管理教育的培养，让基础会计知识占据较小比例，转而主攻管理会计教育的培养、预测、决策等，让学生在学基础会计知识的前提下，加强在会计教育的培养，让学生在就业之前提升自身技能，在未来就业时可以帮助企业管理人员作出相关专业分析，利用会计职能提升企业的管理水平，在智能化就业的今天，提升学生自身的就业竞争力。3.只重专业理论的会计教育逐渐不再适用。就目前财会专业的教育现状，我们可以了解到高等院校的教育重点依旧在学生的基础理论知识的培养，着重关注基础知识的学习和培养，却极少关注学生在整体综合素质上的培养，高等院校在培养学生学习的计划上，主要原则就是对学生构建知识以及能力的思维架构，缺少对管理会计的培养以及计算机行业的锻炼学习，但是随着财会机器人的问世，从事基础会计行业的人员就会遭到严重的就业威胁，在国家相关扶持政策上，管理型以及决策性的同时又兼具计算机能力的人才有着较好的就业竞争力，就高等院校的学生调查结果分析，近70%的学生极少接触计算机知识，管理会计专业很难得到较大范围的重视，即使学校设置管理会计专业以及统计学科和计算机学科，但是学生并没有得到足够的教育，对此类课程的开设以及学习都停留在浅显的了解阶段，基础办公操作，学生多数的心态就是对此门课程的考试不存在问题即可，甚至于部分高校不设置此门课程的学习，这也致使学生在就业中无法将此门知识得到很好的运用，适应不了就业，近80%的学生表示，在校期间缺乏对相关财会技能的锻炼以及学习，多数学生都没模拟过实际就业情况，更多的涉及在理论上的学习，这就使得学生更加难以适应智能化时展的社会，因此，高等院校在对学生财会专业的培养上，要注重课本知识和实践相结合，不能只关注理论知识，缺乏对实践知识的培养，因此在财会专业学习，不能把理论知识作为唯一的教育重点，要把实践和理论完美结合，这样才能在行业中提升自身的竞争力。

二、应用型本科会计教育模式的现状及问题分析

1.课本知识陈旧。目前高等院校的会计专业多设有基础会计以及财务会计、成本会计等相关课程，但是就目前高校课本进行了解，可以看到，会计专业的课本依旧停留在几年前，举例说，《西方财务会计》的教科书版本依旧是2004年的版本，但是时展下，财务知识内容却在不断更新，国家的相关财会要求以及政策也是在逐年变化，但是财会专业的知识点却止步不前，达不到与时俱进，2018年国家财政部门对财务报表修订方面做出相关政策的修改，就资产负债中“应收票据”以及“应收账款”都将其统一归类为“应收票据以及应收账款”，固定资产中结合了固定资产清理，工程物资中结合了在建工程，此类刚更新不久的财会知识，在教科书中却没有得到及时的更新，学生的知识储备没有得到专业性的更新，依据相关调查，有近70%的学生，不了解财会专业的知识的最新变化，因此，就仅靠课本知识学习知识，就会出现大幅度的知识滞后，即使此种情况和国家政策变化紧密相关，但是学校也应该实时关注相关信息。2.理论与实践脱轨。在校期间，学生学习的重点依旧是理论内容，在实践技能锻炼上少之又少，但是就目前社会就业情况分析，社会中要的不仅是专业知识储备足够的职员，更多的是实践能力强的职工，依据相关数据分析，多数学生反映，其学校课程设置中，多数学科设置的都为理论知识的学习，但是实践内容甚少，即使是很少的实践排课，学校以及学生都很少重视，在上会计的计算机实训课程中，多数教师授课模式停留在让学生单一重复的进行记账凭据练习，下一步需要进行的过账程序以及编辑报表等，都是计算机的职能，因此，学生在就业时，无法适应社会所需，通常会感受到自己所学和实际所需存在较大差距。目前多数高等院校对学生要求依旧在平时的成绩以及期末试卷成绩的叠加，但是相关的考核方式和实践无关，这就致使学生出现学习机械化，多数人就单一重复死记硬背的学习模式，这和企业所需的相关的专业人才存在差距，达不到企业的职员标准，现在，在智能化财会就业的时代下，财务机器人可以代替人类做一些基础以及机械的工作，相关企业需求的员工就要有智能机器人实现不了的能力，才能在就业中有较大的竞争力，否则就会面临被企业淘汰的境遇。3.注重财会基础，缺乏综合型人才。培养学生的专业技能，一直是高等院校的学习以及培养重点，但是却对实践的重视度不够，同时对辅助财会专业的其余专业了解甚少，因此，高等院校应该加强对财会专业的辅助专业的锻炼以及培养，在加强基础知识学习的基础上，缺乏对其余知识的学习，就会让学生减少对专业知识的深层次理解，多数的知识学习都停留在浅显的理解层次上，无法让学生有对自身更深层的理解以及学习，锻炼不了学生的综合素质，培养不出符合时代要求的全方位发展人才。学校以往的把基础知识作为培养重点的教学方式，在财务机器人逐渐增多的今天，学校的相关培养计划也应该做出一定变化和改革，学校培养中不仅要关注基础知识的培养，也要全方位锻炼学生的整体素养，让学生有应对职场变化的专业技能，若想有足够的技能，学生就要对自身的风险预测做足准备，对财务报表有足够的分析能力，为企业发展做出自己的一份贡献，并且，要对财务报表的分析能力做足充分准备，在智能化发展的时代下，计算机的应用不应该仅仅在办公室一些基础的应用，更应该充分挖掘计算机的潜能，提升其应用能力。

三、智能化时代应用型本科会计教育的改革措施

1.定期更新课本，使用最新信息。社会更新换代，学校的财会课本也要跟上时代变化的要求，既要在基础知识上把握重点，也要在更新的知识的当下，实时更新知识，学生在锻炼基础知识的同时，也要对符合时代的新的知识以及方法进行了解，特别是在智能化计算机上，财会专业的计算机算计算法也应得到足够重视。2.改变教学模式，注重实践。在学校学习阶段，学生的学习以及教师的教授重点始终都是理论学习，但是却忘记理论学习的重点终究是要付诸于实践，因此，在高等院校中，教师的教课不仅要注重理论知识的学习，同时也要注重理论与实践的结合，两者同步进行，就会让学生清楚的理解知识的含义，更加明确的进行学习，注重一些计算机的锻炼，注重动手能力，让学生在实践中获得能力的锻炼，让学生也能切身体会就业得情况。3.培养综合性人才。智能机器人的数据整理以及编辑账目等，都能在达到高效的劳动模式，在以上基础上，高校就应该注重管理以及全方位发展人才的培养，加强学生对数据分析的锻炼，现在职业要求的就是多方位数据分析以及计算，进而得出企业相关的数据结果，帮助企业运行。现在，学校要加强对学生的技能锻炼以及基础知识学习，加强对管理知识的学习以及练习，锻炼学生的思考能力以及整体分析能力，培养学生独立自主以及管理技能，不仅有财会基础知识的储备，同时掌握企业职工的必备技能，实现自身全面发展。4.增加综合素质培养课程和新技术应用课程。财会专业的转型标志着核算型不再成为如今教育的主流，相反，管理型变为如今教育的重点，对相关从业人员的要求不仅是会基础知识，更多的要求在经营管理上有一定的了解，因此，学校在设置课程上，应该将选修课的课程增加更多种类，类似于管理学以及计算机编程课程，把专业必修课的电子商务以及互联网金融和交易等课程在期末课程分数做好相关调整，让学生主动的去锻炼以及学习，不再是为了期末而单一机械化的进行背诵，让学校重视学生的整体变化性以及多样性，适应时代的发展以及自身职业技能的锻炼，避免课本跟不上新的教学内容的情况，依据时代变化，即使调整行业需求，确保自己能在技术革命的时代有足够坚实的基础。5.调整现有课程的教学内容。原有财会课本多数会存在内容繁琐但是专业课程设计内容单一，因此，专业课内容就需要重新进行规整以及划分，举例说，可以把成本中的会计材料费用以及人工计算费用和初级的财务会计内容进行合并，对利润的形成以及相关占比分配都应该在财会课程上进行讲解，教师要依据当时情况进行斟酌，合适的调整财务会计课程，结合内容的调整，从就业所需的管理层面上出发，总结现有问题，整体出企业的历年数据，结合相关从业经验以及管理经验，结合企业实际需求，对相关数据进行计算分析，进而得出为企业发展有可行性意见的报告。

四、结论

在智能化发展的今天，财会智能机器人在行业需求上逐渐广泛，同时，伴随着经验的成熟，财会机器人的应用也逐渐深入，即使现在财会机器人的应用仍旧在起步阶段，但是对基础的财会就业人员存在的就业限制问题，值得高校教育的关注，这也就使得教师应该在理论学习以及技能实践上加强学生的学习积极性，全面提升学生的综合技能，高等院校应该积极加强学生的管理技能锻炼，提升学生对计算机的理解，为社会培养出适合企业发展的新型管理人才，应对智能化时代下财会就业问题。

参考文献：

[1]张秀云.财务机器人背景下高职院校会计人才培养模式探析[J].绿色财会，2017（9）：37-41.

[2]张会莉.人工智能对财会行业及其人才需求的影响[J].中国乡镇企业会计，2016（12）：189-190.

人工智能专业范文篇3

关键词：人工智能；财经类专业；核心素养；融合式教育；科技素养

人工智能革命引发产业变革，颠覆了产业的传统形态、分工和组织方式，重构了人们的生活、学习和思维方式。在人工智能时代，机器人正在快速取代低技能的工作。研究证明，从事重复性、标准化、程序化工作的人最容易被人工智能取代，面临更大的失业风险[1]。根据麦肯锡的研究，到 2030 年，多达 2.2 亿中国劳动者（占劳动力队伍的 30%）可能因自动化技术的影响而变更职业[2]。波士顿咨询公司（BCG）则预测，到 2027 年，中国金融业约有 23%的工作岗位将受到人工智能带来的颠覆性影响，被削减或转变为新型工种[3]。当然，人工智能时代的技术进步也会创造新的工作岗位，重塑完成工作所需要的技能，这对个体能力提出了新的要求。总体来看，在人工智能背景下，高阶工作被定义为认知和分析性任务，与“适应性”相关的高阶认知技能、社会行为技能将成为雇主最为看重的核心素养与技能。当下，我国财经类专业虽然得到了快速发展，但毕业生难以适应数字财经、智能财经的新要求[4]，供需结构错配矛盾更加突出[5]。本文拟在分析人工智能对财经职业发展及岗位技能冲击的基础上，重新界定财经类专业大学生核心素养的新内涵，并提出优化培养路径的建议。

一、人工智能时代财经类专业大学生核心素养培育的新内涵

（一）核心素养的定义与发展

2002 年欧盟委员会“工作组 B”将核心素养界定为知识、技能与态度三要素的集合，认为其具有可迁移、多功能、全体性和时限性等特征，经济合作与发展组织（OECD）则强调核心素养应能满足当前以及未来的技术变革和全球化挑战需要。除此之外,欧盟和新加坡也提出了核心素养的框架目标和具体内涵。美国管理商学院联合会（AACSB）提出的认证标准（2013 版）从知识获取、能力提升两方面界定了商学院的人才培养目标，并指出商学院应当注重培养学生包括信息素养、分析思维和知识运用能力等在内的八种技能。我国一直重视对学生核心素养的培养。在理论研究方面，辛涛等认为核心素养是指个体在现在及未来社会中应该具备的关键能力、知识技能、态度情感和价值观[6]；张华将其进一步简化为四大素养，即合作、交往、创造性和批判性思维[7]；杨向东则强调要从认识论、知识观和学习观的角度认识核心素养的概念内涵与实现路径[8]。在政策方面，党的十八大提出要培养学生社会责任感、创新精神和实践能力；教育部在 2014 年的《关于全面深化课程改革，落实立德树人根本任务的意见》中提出，学生应当具备适应终身发展和社会需要的必备品格和关键能力；2016 年，教育部组织制定的《中国学生发展核心素养》则从文化基础、自主发展、社会参与三个方面提出了包括人文底蕴、科学精神、学会学习、健康生活、实践创新、责任担当六大素养在内的学生核心素养体系。可见，无论理论研究还是政策实践，各国都强调核心素养是知识、技能和态度的集合，是综合运用知识和技能创新性地解决问题的能力，其典型特征是通用性和可迁移性，且对学生未来职业生存和发展能够起到核心支撑作用。

（二）人工智能时代对大学生核心素养的新要求

人工智能技术发展到今天，不仅能够取代机械化的重复劳动，还能取代主要依赖历史经验判断的一些工作，如医生、律师等，而无法被取代的则是那些依赖沟通和具有创造性的工作。人工智能技术的发展将在越来越多的专业领域拓展人才软性素质能力的应用场景，对人才的创造能力、情感沟通能力、解决复杂问题能力提出了更高的要求。因此，在强调技术引领和创新驱动的时代背景下，培养与产业科技化趋势和新型学习方式相称的核心素养应当成为高校人才培养的基本目标和重点。

（三）人工智能时代财经类专业大学生核心素养新内涵的界定

在人工智能条件下，“新技术、新产业、新业态和新模式”既需要多元化、创新型卓越工程人才的引领[9]，也需要具备技术思维和协同能力的经济管理人才的支撑。当前，我国财经类专业大学生培养体系面临无法与数字财经、智能财经等新业态有效对接的困境，毕业生专业技能不能适应产业快速升级迭代对岗位技能产生的新需求，因此需要结合时代特征对财经类专业人才的核心素养内涵进行重新界定。人工智能的最大特征是模糊了不同科技领域的边界，推动了自然科学向人文社会科学的全面渗透。因此，财经类专业大学生应当具备以高阶认知技能和社会行为技能为代表的基本素养以及与产业科技化趋势相适应的学科专业素养，其中科技素养和跨学科思维是人工智能时代财经类专业大学生核心素养的新内涵。

1.基本素养。高交互性是财经岗位的重要特征，这决定了其对从业者的社会行为能力以及建构于其上的认知、分析和解决复杂现实问题能力有更高的要求。因此，财经类专业大学生必备的基本素养应当包括：第一，高级认知技能。如在复杂环境下识别和分析问题的能力、批判性思维能力。第二，与适应性相关的技能。适应性是指个体在面对变革或突发状况时，能够快速融入新的情境，凭借自身扎实的知识与经验积累进行重新学习或迁移的能力，包括推理能力、自我效能等。第三，社会行为技能。如团队协作能力、移情能力、冲突化解能力、关系管理能力、意志力、创造性、好奇心、自信心、谈判力和自我表达能力等。

2.专业素养。不同于对一般学生财经素养教育的要求，财经类专业大学生应当具备建构于专业知识、专业思维之上科学分析解决问题的能力。以经济学为例，专业素养应当首先是具有感知经济现象和社会问题的经济学逻辑思维能力，具备运用经济学理论知识深度解析、解决实际问题和复杂问题的能力。特别地，为适应人工智能时代自然科学向人文社会科学领域全面渗透的趋势，财经类专业大学生应当具有跨学科思维，突破传统的学科知识与工具边界，整合运用不同学科理论与工具分析和解决复杂问题，尤其是要能从科技角度认知行业发展的特征，并具备与其发展趋势相适应的能力增长潜力。简而言之，财经类专业大学生须能运用科技思维与专业工具促进职业能力通用性与专业性的高度统一。

二、人工智能时代对传统财经类专业培养体系的挑战

人工智能时代不但对个体能力提出了新要求，也深刻改变了知识学习方式，对高校财经类专业的培养体系提出了新挑战。

（一）人工智能时代的知识学习方式

人工智能诱发了更高效的知识生产方式、更软化的知识形态和更灵活的知识传播环境,带来了巨量的信息洪流，同时也极大地提升了知识获取的便捷程度。面对巨量信息洪流和越来越便捷的获取方式，学习动机、时空特征和学习层次等都在发生深刻变化，适性学习、多向度学习、跨学科学习、泛在学习、智慧学习和深度学习正在取代传统的被动学习、单向度学习和浅层学习[10- 15]，从“为获得而学”到“为理解而学”成为人工智能时代背景下学习方式转变的基本趋势[16]。需要注意的是，从知识学习供需两端理解的“为理解而学”的含义是不同的。从学习的需求方来看，知识学习不再是简单获得、记忆、掌握相关知识，而是要培养能够在巨量信息资源中开展基于移情的迁移、运用能力，理解作为这种能力的集中概括，生成于知识的迁移与运用过程中。从知识的供给方来看，人工智能极大地强化了知识教学的生成性，使知识教学的目标偏向于增强学习者在知识理解中自主建构知识意义的能力，培养学习者在知识掌握过程中的批判反思意识，提升学习者在知识迁移中应用知识的程度[17]。

（二）传统财经人才培养体系的滞后性

与“为理解而学”的时代新要求相比，传统财经人才培养体系仍主要停留在知识传授阶段，滞后于时展的需要。突出表现为如下几点。

1.以学科门类为基础的专业分类。在国家创新驱动战略推动下，新兴学科、交叉学科的快速发展已经对传统专业体系提出挑战，以传统学科门类为基础架构的人才培养体系面向产业行业的开放性与融入性不够，适应度与支撑度不强[18]，导致“学科壁垒、专业藩篱、校企隔阂”[19]，无法满足以金融科技、智慧财务等为代表的数字财经新业态、新模式对员工职业能力的新需求。

2.过于强调专业知识和专业技能。在社会转型、产业升级的背景下，以通识教育为方向的终身教育模式已经对以岗位或职业需要为导向的知识教育体系提出了严峻挑战。过于注重专业培养方式导致学科知识的通识性和融合性不够，人力资本专属性太强[20]，不能适应新技术冲击下岗位技能不断迭代升级的要求。

3.集约化的知识传授方式。传统财经人才培养体系执行单线程、串联式的培养方案，不能为学生提供个性化的学习目标、适切性的学习内容、自主性的学习方式和泛在化的学习环境，学生被动接受学校的培养任务安排，易形成对教师中心和课堂中心学习路径的依赖。虽然部分学校开展了个性化培养方案的改革尝试，但由于学业评价方法没有同步改革，对学生个性化发展成效的评价标准不完善，改革效果不明显。

4.教学内容和教学方法改革滞后。专业课程体系的设置依然以传统大而全的学科知识传授为主要出发点，比较缺乏与新时代产业变革实践相适应的交叉型课程、体现能力挑战度的高阶课程以及创新性课程。信息化教育技术和开放性资源的应用不充分，以核心素养培育为导向的新教育形态尚未形成。

三、人工智能时代财经类专业核心素养培育的实施路径

2018 年教育部提出的新文科将“学科交叉融合”作为核心理念之一，“互融共通”“跨界融合”成为“新财经人才培养体系”的重要特征[21]。在探索核心素养培养目标达成路径方面，相关研究者针对培养规格、课程体系设计和实践实训等提出的策略虽不尽相同，但都体现了“继承与创新”“交叉与融合”“协同与共享”等思想[22- 23]。可见，构建融合式教育框架是人工智能时代背景下以核心素养培育为目标的财经类专业培养体系改革的基本方向。

（一）行业科技元素与专业知识体系的融合

当代科学发展逐渐呈现出学科整体化的趋势[24]。随着人工智能技术的发展，越来越多的行业表现出跨学科、跨时域知识整合运用的趋势。在财经领域，越来越多的岗位需要从业者同时掌握技术类操作能力和财经专业素养，但由于企业普遍认为财经类专业毕业生对于技术类知识的掌握存在一定难度，导致数学、计算机、统计等专业人才对财经类专业毕业生产生了越来越严重的挤出效应。因此，要提高财经类专业毕业生的岗位竞争力，拓展职业发展空间，必须强化行业科技元素对财经专业知识的渗透与融合，提升财经类专业毕业生的科技素养，将软性技能升级为硬性技能。具体措施如下。

1.推行个性化培养，鼓励分类发展。在打造融通识教育、信息素养、学术写作、量化方法、职业道德与伦理等素养与能力于一体的培养框架的基础上，财经类专业需要深度优化课程的逻辑体系，将刚性课程体系转变为柔性课程体系，实现从一元化选择到多元化选择的转变，服务学生考研、就业等不同职业发展路径的需求，特别是要为有兴趣、有能力的学生打造个性化培养方案，重点强化对其科技素养的培育。

2.增开科技类课程，培育科技思维。要将人工智能时代新需求落实到财经类专业教育中，就要优化课程体系，重点是要结合数字财经、智能财经等新业态的发展需要，增开行业科技类课程，包括大数据、云计算、数据挖掘和机器学习等，增强学生对新技术的认知水平与操作能力，将技术思维全面融合到专业课程教学内容中，培育既有财经专业知识又有科技思维的复合型高素质人才。

3.深化产教资源共享，促进能力形成。财经类专业大学生只有将跨学科的知识体系内化为专业素养，才能真正适应人工智能时代岗位技能不断升级迭代的要求。高校须以满足新兴岗位需求为培养导向，通过构建校企共同体等方式，建优做实产教融合机制，实现资源共创共享，重点是将洞悉产业前沿发展动态、深谙企业用人需求特征、具有丰富行业实践经验和较强创新能力的企业教育资源引入高校培养体系，借助信息技术手段创新开展实践教育，促进知识内化为素养，转化为能力，提升岗位适应力和核心竞争力。

（二）信息技术手段与新型学习方式的融合

人工智能专业范文篇4

关键词：人工智能；课程设计；高职院校

《中国新一代人工智能科技产业发展报告2020》指出，我国已成为继美国后拥有人工智能企业数量最多的国家，从技术发展、数据平台到市场，我国的人工智能产业生态逐渐丰富和完善[1]。当前人工智能技术被认为是第四次工业革命的“引擎”[2]，在政府工作报告中指出要加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，到2030年在人工智能领域达到世界领先水平[3]。教育是实现这一目标的根本途径，必须大力培养人工智能领域的研发和应用人才。

1高职人工智能人才培养的背景

随着人工智能应用的落地，人工智能市场人才需求逐步明朗，高职阶段的人工智能人才培养也逐渐展开，当前诸多职业院校正在积极探索人工智能专业建设。在人工智能时代，众多院校都在谋划与人工智能技术的结合[4]。而与人工智能技术关系最为紧密的信息技术类专业，尤其需要进行课程升级，培养更多人工智能技术应用方向的人才，以满足当前市场对人才的需求。高职信息技术类专业人才该如何在人工智能浪潮中进行定位，如何优化高职信息技术类专业人才培养课程体系设计，使得人才培养能够满足人工智能时代市场对人才的需求，拓宽学生的就业方向，提升学生的未来职业发展水平，是专业发展必须面临和解决的一个问题。

2人工智能课程设计面临的挑战

2.1产业人才需求与高职教育的对接。目前，国内众多院校都成立了人工智能学院，从其技术课程体系来看，多集中于数学、算法研究、机器学习等基础研发类课程[5]，这类课程从课程难度和目标定位上不适应于高职阶段的教学。高职教育人工智能教学课程体系尚未统一，市面教材普遍偏重理论，内容深奥较为枯燥，与实践联系不足，课程体系、知识体系仍处于探索阶段。另外，相比本科院校，高职院校在人工智能领域的师资严重不足。从就业需求来看，当前人工智能从业者多集中于各种算法、开发框架等研发方面，对从业者的素质要求很高，较多招聘岗位都以研究生学历起步，在算法和技术研发领域并不适合高职学生，高职学生在人工智能产业链的定位还需要再明确。2.2技术应用领域选择。高职教育侧重培养学生的工程实践和技术应用能力，因此在课程设计中必须将理论教学融入项目实践，以项目带动理论知识学习。当前我国拥有数量庞大的网民，产生了海量的数据资源，丰富的产业环境为人工智能提供了各种应用场景，不同应用场景下所使用的算法、技术、工具各有侧重。目前，人工智能技术领域有计算机视觉、机器学习、自然语言处理、认知科学和机器人学，如何确立一个应用领域，并基于该领域进行工具、技术、算法、语言等的选择，是设计人工智能课程时需要解决的问题。2.3人工智能技术框架选择。人工智能的相关技术众多，开源人工智能深度学习框架也有很多，如谷歌的TensorFlow、百度的PaddlePaddle、脸书的Caff、微软的CognitiveToolkit等，开发语言有Python、Lisp、Prolog、Java等。这些人工智能深度学习平台为开发者提供了工具和模型，使开发者不用重新构建基础模型，极大减少工作量，是人工智能技术研发人员必备的利器。高职人工智能技术课程以项目案例为导向，课程设计必然会涉及深度学习平台的使用，那么采用哪种开发语言、基于哪种开源框架，就需要确立和统一。

3需求调研

3.1市场调研。第四届世界智能大会报告指出，人工智能技术与实体经济企业的融合正在逐渐深入，两者融合共同构建产业智能化创新生态，为企业创造新的活力和发展。最为典型的应用有智能安防产业，围绕视频数据结构化、终端和边缘计算，形成了富有活力的创新模式。腾讯2020人工智能白皮书中指出，在人工智能技术应用场景中，计算机视觉、语言技术、自然语言处理3个市场的规模占比较大，其中计算机视觉方向、人脸识别、工业识别方向深度融合场景需求和应用占比最大，因此在课程中可以偏重计算视觉方面进行项目案例设计。3.2竞赛调研。在网络公布的2019年全国职业院校技能大赛的赛项申报方案中，赛题以人工智能计算机视觉技术在安保场景中的应用为基础，重点考查选手在使用人工智能技术处理业务时所需要的技术技能，主要包括系统运维、数据分析、算法应用和软件编程4方面的能力。竞赛内容将人工智能技术与相关行业需求结合起来，力图解决行业面临的实际问题，使参赛选手能够了解、掌握并充分训练在人工智能计算机视觉方向中的多种技术技能，包括人工智能平台搭建、视频数据处理、数据标注、图像数据集构建、训练数据预处理和人工智能模型训练等。2019年，河北、山东、辽宁、四川、广东等省份举办了高职组的人工智能技术赛事，综合各省赛项规程，高职组的人工智能技术大赛面向职业岗位技能，以实际工程项目为依托，围绕人工智能环境搭建与运维、人工智能建模、人工智能应用案例开发等不同目标岗位能力，涵盖了丰富的专业知识与专业技能点，有利于增强参赛学生的团队意识。3.3专业调研。教育部在2019年新增了高职人工智能技术服务专业，并在2020年执行，人工智能技术服务专业以培养具备人工智能技术应用开发、系统管理与维护等能力，从事人工智能相关的应用开发、系统集成与运维、产品销售与咨询、售前售后技术支持等工作的高素质技能人才为目标。人才培养课程体系围绕培养目标展开，专业设置包含人工智能数学基础课、编程语言课、算法课、大数据处理课、云计算基础课程、人工智能技术框架课，以及包含诸如图像处理技术的综合实训课等一整套涵盖人工智能技术产品开发、运维、技术支持等岗位的课程体系。不同于人工智能应用技术专业完全重建课程体系，传统的信息类专业各自有专业核心课程和技术方向，因此需要合理嵌入人工智能技术课程，删减较为陈旧的课程，并优化课程体系。

4嵌入式人工智能课程设计

4.1课程定位。基于上述人工智能技术市场和教育背景分析，将人工智能课程的培养目标定位为：了解人工智能技术背景，了解若干算法和工具，能使用一套主流框架技术，能搭建一个完整的人工智能技术应用项目，具备人工智能行业从业基础知识素养。4.2课程内容设计。课程选取TensorFlow作为主要的人工智能技术平台，以图像处理为案例应用方向，将人工智能课程分为基础和高级两个阶段，分两个学期开展，并嵌入当前的课程体系中。基础课程有64学时，主要讲授人工智能机器学习的基础概念、Python基础语法、Python数据处理库、典型人工智能深度学习算法及其应用，并使用TensorFlow机器学习框架完成3个预测案例。高级课程的40学时面向图像识别，以OpenCV为工具讲解视频处理、图像处理、数据标注，基于基础课程知识技能，使用深度学习算法进行模型训练，完成一个人体行为识别模型应用案例。整体课程侧重案例和技术应用，在理论方面，尤其在数学和算法方面，以需求为引导、以够用为原则，降低人工智能技术课程在理论和算法方面的难度，激发高职阶段学生对人工智能技术的兴趣。4.3翻转课堂设计。课程开展形式参考Udacity人工智能技术导论课程，融合翻转课堂要素，在学习环境中增加与学生的多元互动，将知识点模块化，降低难度。在讲解理论知识点后，及时通过课堂测验、小组作业、头脑风暴等互动方式激发学生的学习兴趣。此外，借鉴国家精品课程资源库等网络资源，融入教学过程，提前部署预习任务，通过预习让学生提前了解课堂知识脉络，在课堂上重点讲解知识难点和重点，结合案例操作和应用实践强化学生的学习效果。

5结语

在软件技术、计算机应用专业进行了课程实践，增加了人工智能应用技术基础和高级两门课程，分别开设在第四学期和第五学期。课程充分利用网络资源，融入翻转课堂要素，将课程理论与实践结合起来，获得了较好的教学效果。学生在课程学习的基础上参加了多项与大数据、人工智能相关的比赛，并获得市级奖项，锻炼和提升了专业技能水平。专业教师结合课程改革申请了课题项目，后续将根据技术和市场发展趋势不断调整课程内容和教学方式，对课程教学模式和效果进行不断总结、修正和完善，打造更加适应高职信息技术类专业的特色人工智能应用技术课程。

参考文献

[1]南开大学新闻网.《中国新一代人工智能科技产业发展报告2020》[EB/OL].(2020-06-24)[2020-09-15].

[2]高奇琦.人工智能发展正迎来第三波浪潮[J].智慧中国,2019(8):36-40.

[3]谭铁牛.人工智能的发展趋势及对策[N].中华工商时报,2019-02-25(003).

[4]杨冬.人工智能时代的大学教学变革[J].高等理科教育,2020(3):79-81,94.

人工智能专业范文篇5

关键词：人工智能；大学生；就业；影响

1现代人工智能的发展背景

1．1什么是人工智能人工智能，英文缩写为AI。它是研究开发人类智能活动规律，构造具有智能的模拟人工系统，其研究主要目的是使机器能够胜任一些以往需要人类智慧才能完成的复杂工作，是一门新的技术科学。2016年是人工智能进入快速发现的一年：AlphaGo以3∶0的比分击败了世界围棋冠军柯洁；人工智能成功诊断疑难杂症；无人机、富士康无人工厂、自助银行等的出现，人工智能发展的速度超过了人们的想象。

1．2国家层面自人工智能1956年被提出以来，已经过了60多个年头，成为21世纪最为前沿的科技之一。随着互联网、物联网、大数据等的深入发展，人工智能不但形成了一个战略性新兴产业，并且还广泛影响着社会各大行业和领域的发展。全球各国也顺应时代纷纷发展人工智能：日本将人工智能列为其核心技术方向之一，顺应人工智能发展提出了第四次产业革命战略；美国颁布《美国国家人工智能研究与发展战略计划》、《为未来人工智能做好准备》，高度重视人工智能发展战略；我国政府也非常重视人工智能的发展：“科技创新2030———重大项目”将新增“人工智能2．0（AI2．0）”专项；我国国务院的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》中明确指出要培育发展人工智能新兴产业，此外人工智能已被正式列入了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》……近些年来，人工智能正在从感知阶段迈入认知阶段，对人类社会的生活产生越来越深入的影响，不少产业和领域都将实现智能化，这对面临毕业求职的大学生来说既是机遇又是挑战。中国人口老龄化正在加速加深，每年新增100万高龄老年人口。在这样的大环境下，人工智能的发展对改善我国劳动力结构，推动我国未来的经济增长将起到至关重要的作用。预计我国劳动年龄人口将在2024年达到峰值，老龄化进程到2040年达到顶峰，并在之后进入减速期。麦肯锡全球研究院（MGI）的报告中指出：“基于人工智能的自动化提升的生产力每年可为中国贡献0．8至1．4个百分点的经济增长。”在我国政府对科技领域发展的重视下，我国逐渐成为全球人工智能发展中心之一。

2大学生就业现状

2．1专业设置专业设置是对大学生进行专业教育的基础，专业设置的合理性对人才起着重要作用。但部分高校为了吸引生源，适应社会主义市场经济的发展，忽略自身条件纷纷设立热门专业，如：计算机、国际经济与贸易、法学等。因而造成同专业毕业大学生水平参差不齐且需求过剩，在面临就业时就会出现更多不可避免的问题。此外，大部分高校专业设置以及教学内容创新能力不足，过于滞后没有办法满足人工智能快速发展的时代需求，没有办法提供推动中国人工智能发展所需人才。值得一提的是，南京大学于2018年成立了人工智能学院，积极适应时展，创新我国大学专业设置，对其他高校起到了带头示范的作用。

2．2就业结构v近几年大学生毕业人数不断增加，就业成为社会各界异常关注的问题：2017届大学生毕业半年后的就业率是91．9％，2016届、2015届的就业率分别为91．6％和91．7％，这三年的就业率基本相同。其中，2017届高职高专毕业生半年后的就业率为92．1％，比2016届（91．5％）稍高，最近几年应届高职高专毕业生就业率平稳增加，2017届高职高专就业率初次超过本科。2017届本科生毕业半年后的就业率为91．6％，2016届的则为91．8％，这两年大致持平。2012至2017年应届本科毕业生就业整体稳定。2017届大学毕业生的未就业人群为7．2％，其中，3．4％还在继续找工作。7．0％的未就业本科毕业生中，2．6％的人“还在找工作”，1．7％为“待定族”（不求学不求职）；7．5％的未就业高职高专毕业生中，4．3％的人“还在找工作”，3．2％为“待定族”。虽然近几年来就业率基本持平，但就业质量和就业情况并不容乐观，大学生一定要保持理性的就业观念顺应大环境提高自己的核心竞争力。

3人工智能对大学生就业的消极影响

3．1人工智能的替代效应人工智能技术发展对大学生就业产生了替代效应，一方面是人工智能发展必然会提高技术水平，部分企业将实行自动化生产，劳动生产率得到提高，在生产规模不变的条件下将直接导致就业岗位的减少与调整；另一方面，因为人工智能使技术得到发展，在相同时间内企业单位资本存量创造的产出增加，提高了投资效率，形成劳动、资本节约型技术进步，进而导致劳动和资本之间的替代。此外资本替代劳动的劳动节约型技术进步更是大势所趋，因此人工智能技术发展通过生产要素替代形成了对岗位需求的破坏效应。

3．2人工智能的破坏机制人工智能技术发展替代就业的破坏机制主要包括劳动工具改变、管理效率提升、劳动市场需求破坏机制：（1）劳动工具改变机制。人工智能发展对就业的影响最先表现在劳动方式的变更上。使用先进人工智能技术，不仅提高了人类劳动的效率，而且还大量减少了生产对劳动者体力的需求。（2）管理效率提高机制。人工智能技术进步还创新了管理方式、手段、理念等，优化了企业生产管理方式，提高了管理效率，节省了劳动力，致使就业量下降。（3）劳动市场需求破坏机制。从人工智能技术进步的长期趋势看，技术进步增加了对高技能劳动力需求，降低了对低技能劳动力需求，从而提高了低技能劳动力就业难度。除此之外，人工智能技术进步还增加了劳动力的知识积累，提高了劳动者的技能，从而进一步提升了劳动生产效率。在生产规模不变的条件下减少了就业岗位。

4人工智能对大学生就业的积极影响

4．1人工智能对大学生就业的替代与创造效应在更为广阔的经济体中，对于多数类型的任务，机器相比人类将占据越来越多的优势。人工智能发展会取代一些职业和工作，但与此同时也会创造一些新的岗位和就业。在2014年华盛顿皮尤研究中心于做了一项“2025年人工智能包括机器人对劳动力市场影响预测”的调查，有将近两千名专家发表了自己的看法和意见。其中，48％的专家认为未来大量蓝领和白领工人将被机器人所取代，即导致“技术性失业”的情况；而剩下的专家则充分相信人工智能无法与人类智慧相匹敌，认为人工智能发展技术取代的岗位不及创造的岗位，人类会像工业革命历史上那样创造出更多的工作行业和岗位。在经济学中，技术性失业是指由于技术进步而导致的失业，这并不是因为人工智能兴起或发展才出现，它于资本主义时期（此处的资本主义特指“机械化经济”，最初形成于1760—1830年，（即第一次工业革命时期）刚兴起的阶段就产生了。举一个简单的例子：纺纱机和织布机的应用使得生产力提高，劳动岗位减少，工人失业，但这只是暂时性的。机器的应用和工人的失业导致劳动力成本的下降，所以棉布的价格下降，从而使人们习惯穿内衣，对棉布的消费需求随之扩大，继而对工厂劳动力的需求增加。由此可见，技术进步与创新不仅能够创造新的财富和服务，还能因此带来其他领域更多的就业岗位，甚至带来前所未有的工作行业。此外我们不应该只将注意力集中于职业。在目前人工智能技术的影响下，只有极少比例的职业可以完全自动化。例如，尽管证券从业人员、导游、秘书的工作被计算机替代的机率高，但这些岗位的工作内容涉及面对面互动和团队之间的高度配合，这些都是机器人难以做到的。有关媒体报道，2017年中国人工智能技术类工程师的招聘量将达到2014年的8．8倍；在各大招聘网页上，10个有关人工智能的职位中，有9个处于空缺的状态，中国对人工智能领域的人才需求量巨大，在未来几年可能猛增至500万人。综上所述，不论是从短期还是中期来看，人工智能对大学生就业的创造效应都是极为乐观的。

4．2人工智能对大学生就业的规模效应从长远来看，人工智能可以通过规模效应增加就业。根据2017年大连夏季达沃斯论坛上普华容道的《人工智能对宏观经济影响》报告，称到2030年，世界经济的贡献值将有大约16万亿美元由人工智能行业所提供，超过了目前中国和印度这两国人口大国GDP总和。不同地区，人工智能对经济增长推动效果也不同：有望为北欧9．9％GDP增长（1．8万亿美元），南欧11．5％GDP成长（7千亿美元）亚洲国家带来10．4％GDP增长（9千亿美元）。人工智能发展最大受益者很有可能是中国和北美，其获益总额约10．7万亿美元，占全球增长比例近70％。2018年我国两会期间，政府工作报告中首次载入了人工智能，由此可见，人工智能已经上升至国家战略层面。2018年9月，在《人工智能对全球经济影响的模拟计算》的报告（由麦肯锡＜MGI＞）中，提出了这样一种观点，人工智能有可能对整体经济生产力的提高有显著作用，即使考虑到经济竞争效应和转型成本，人工智能给世界所带来的积极影响也比前三次工业革命大得多。并且从长远角度来看，人工智能的发展和利用不会对净就业产生重大影响。据统计到2030年，人工智能的额外投资中，将有5％可以贡献给就业；并且由人工智能创造的额外财富可以通过推动劳动力需求再将就业率提高12％。这就是人工智能对大学生就业产生的规模效应。

4．3人工智能对大学生就业质量的影响回顾历史，技术的每一次革新不仅仅对社会就业的结构和数量产生影响，还对就业质量起到极大的提高与改善作用。人工智能的发展也不例外，这主要体现在以下几方面：第一，改善工作环境。通过运用人工智能技术，一些危险、繁重、有损人体健康的人力工作被机器取代，从而消除或减少了威胁人们的健康与安全不利因素，保障了劳动者的生命权和健康权。第二，减少工作时间。新技术的使用提高了劳动生产率，人们可以在更少的时间内生产相同数量的产品，所以劳动者将有更充足的闲暇时间。第三，提高劳动报酬。从总体角度而言，人工智能的发展将促进劳动报酬的增长。人工智能技术可以是劳动者的工作效率和工作质量提高，从而为促进劳动报酬的增长提供了有利条件。此外，人工智能行业的薪资情况也极为乐观。

5总结

5．1学生个人层面首先要明白人工智能的发展并不是大学生就业难的主要原因，作为就业主体的高校大学要强化理论知识学习提高专业素养；注重参与社会实践，提高实际操作的能力，尤其是学习、创新以及应变能力；其次树立正确的就业观，将理想和现实结合，正确看待人工智能的发展；最后在专业的选择方便要结合时展，积极投身人工智能的发展，推动我国社会主义现代化。

5．2高校层面高校承担着人才培养、科技创新、文化传承与创新等重要使命。高校应加强教学改革，注重培养学生创新意识，注重理论与实践相结合。如可通过高校与相关企业深度合作，共同筹集校企人工智能研发资金，构建共同出资、共享成果、共担责任的研发资助共同体。此外，人工智能教育的一个重大短板是师资力量不足，高校要加强人工智能师资力量培训，聘请高端人才参与到开展人工智能教育中。目前人工智能已经渗入到各个行业，高校在培养人工智能人才的过程中，应依托国家重大人才工程，设立并不断完善高效的人工智能相关专业和课程，根据已有布局和发展部署推动学科交叉，构建“人工智能＋X”的格局，培养人工智能交叉人才，提高学生的综合素养。

5．3国家层面国家要加强培养人工智能人才，深入了解从业人员的状况。制订出合理的研究方法和方案，通过官方数据来反映人工智能人才的就业状况，并科学预测人工智能人才未来的供给和需求状况。运用职业培训和职业资格制度，立足与中长期规划，鼓励校企合作，将企业的经验融入高校中，推进产学研合作的培养模式。并进行相反立法的尝试，完善相关体制机制，创新人才培养体系，为构建人工智能的培养体系提供支持和保障。

参考文献

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［4］王婷婷．人工智能时代的人才战略［J］．远程教育杂志，2018．

人工智能专业范文篇6

关键词：人工智能；劳动与社会保障专业；就业；理论研究

1背景

2016年3月在韩国首尔，阿尔法狗（AlphaGo）以4：1战胜了韩国围棋九段李世石，从而引发全世界的广泛关注，尤其是中国社会的热烈讨论。因为围棋的变化达10的172次方，比所知宇宙的原子数量还要多，是在机器人采用穷举法逐渐在中国象棋、国际象棋等棋类游戏战胜人类选手之后，人类认为短期内不可能被机器人超越的棋类游戏。以此为契机，人们猛然发现人工智能已经开始进入到自己的日常生活，从智能支付到定位打车，人工智能就在身边。人类目前经历了三次人工智能热潮，其中20世纪50至60年代的第一次人工智能热潮主要成果为基础理论和算法思路的提出；上世纪80至90年代的第二次人工智能热潮主要成果为语音识别、图像识别、机器翻译、算法等前期理论与实践；2010年至今的第三次人工智能热潮，在语音识别、图像识别、机器翻译、大数据挖掘等各领域展现出了较高的商业价值。前两次热潮主要由学术研究机构主导，成果也主要限制在学术领域。第三次热潮主要由市场商业机构主导，成果逐渐在生活领域中体现，并且开始深刻改变人们的生活方式。与此同时，人们也越来越担心人工智能将带来大规模的失业。2018年9月，达沃斯论坛的《2018年未来就业报告》指出，目前人类承担了全球71％的工作任务，而到了2025年，机器承担的工作将超过人类。随着人工智能技术的逐步应用，可能会造成7500万职位流失。但与此同时，与人工智能技术先关的技术及服务，可创造1．33亿个新职位需求，取代从现在到2022年将流失的7500万个职位。对数据分析师和科学家、软件和应用程序开发者、电子商务和社交媒体专家的需求将增加，这些职位都特别依赖或受益于技术。而明显需要“人类技能”的职位，如销售和营销专业人员、创新经理和客户服务人员，也将迎来需求的增长。在人工智能对人类社会可能造成劳动就业岗位大规模转换的时刻，本文尝试研究人工智能对劳动与社会保障专业的影响。

2人工智能对劳动与社会保障专业就业的影响

劳动与社会保障专业的就业方向主要包括：企事业单位的人力资源岗、政府社保机构的窗口经办岗、政府社保机构电话服务岗。由于社保目前较为封闭，本文选择银行柜面服务岗代替社保经办岗、电话语音岗替换社保语音服务岗以此来研究社保今后的岗位趋势。2．1人工智能对银行柜面服务业的影响。2018年4月11日，中国建设银行在上海投入运营国内第一家无人银行。从保安到大堂经理、银行柜员，均由人工智能系统来提供服务。截至2017年1月底，中国建行已部署6万多台智慧柜员机，柜面业务迁移率达88％，涉及290多项非现金业务；智能机器人“小微”已累计服务客户超过230亿人次，相当于1万多名坐席人员工作量。2018年6月，花旗银行宣布，在5年内把投资银行部门的科技和业务人员裁去50％，准备用人工智能算法代替他们的工作。2017年11月，澳大利亚国民银行曾宣布未来3年裁员12％员工。据2017年年报显示，随着人工智能的发展，2017年上市银行员工总数首次出现下降，其中的大型国有商业银行员工人数连续2年下降。截至2016年末，银行业协会的数据显示，工商银行共减少柜员14090人，农业银行减少10843人，建设银行减少30007人。从2014年的减员1．7万余人到2016年的骤减5万余人，银行对柜员需求正在加速下降。与此同时，银行离柜交易呈现井喷式增长。据中国银行业协会的《2016年度中国银行业服务改进情况报告》显示，2016年银行业金融机构离柜交易达1777．14亿笔，同比增长63．68％；银行业离柜业务率为84．31％，同比提高6．55个百分点；离柜交易金额达1522．54万亿元。其中，有15家银行的离柜业务率已经超过了90％，其中民生银行离柜业务率99．27％排名第一，广发银行、建设银行、中信银行、招商银行、浙商银行、农业银行、光大银行的离柜业务率也均超过了95％。与银行柜员工作模式相类似的通信公司柜员、超市结算柜员等岗位将面临人工智能强烈冲击，有大幅度萎缩的趋势。2．2人工智能对客服语音服务行业的影响。根据报道，平安银行信用卡业务凭借人工智能在语音识别、理解、合成等领域的技术积累，已经可以准确理解客户说话意图，并作出快速回答。以往拨打客服热线均需长时间听取语音提示，而通过人工智能语音识别将会快速获得所需服务，提升服务效率、提高客户体验。截至目前，平安信用卡语音导航日均进线量15万次，语音导航识别率达90％。此外，人工智能还依托评分模型和欺诈规则，实现对交易的实施打分，精准拦截信用卡盗刷行为，用时仅50毫秒的决策控制便可以极大提高交易安全度。2018年中国联通利用百度的人工智能技术，在天津通信业率先实现客服热线语音智能服务，人工智能客服取代传统的拨号功能，用户在拨通10010客服电话后，只需要说中文即可获得相应的回答。虽然在具体实践过程中出现了很多问题，但是人工智能逐步应用于语音服务业的趋势没有变。因此，在客服语音服务行业中，人工智能将具备更多的优势来替代人类的工作。2．3社保征收划归税务将会加速社保经办、社保语音工作岗位减少。2018年7月20日中办、国办引发《国税地税征管体制改革方案》，规定从2019年1月1日期，各项社保交由税务部门统一征收。虽然社保基金管理与一般性税收是否划归同一机构管理更有效在学术界中存在较大争议，但是社保基金与税收的收缴同一化是未来发展方向已经在学术界取得了一定的共识。根据经济合作与发展组织2015年出版的一份报告显示，在31个有独立的社会保险缴费制度的经合组织国家中，已经有12个国家的社会保险缴费改为由税收代缴。虽然仍有19个国家采用独立社保缴费征收机构，但是在过去的20年期间，各国将社保缴费与一般税收系统整合是发展趋势，很多保留独立社保征缴机构的国家正在研究、推进与本国的税务系统整合。尤其是2009年爆发经济危机的希腊、2012年安倍上台后积极推进经济改革的日本均选择了整合社保缴费及一般税收系统。根据货币基金组织2004年的一份研究成果显示，将社保缴费机构与一般性税后系统整合的原因及有利之处在于：第一，社保缴费机构与一般性税收系统运行模式相似；第二，税务管理系统扩大到包含社保缴费的成本增加较小；第三，两套系统整合后，可以显著降低政府管理成本；第四，有利于企业及个人同时完成社保缴费及一般性税收缴税，节约成本。在社保征收划归税务统一征缴后，两部门存在业务交叉、人员重叠，磨合一段时间后，尤其目前是税务主持两部门的整合后，将会加速减少对社保经办工作、社保语音工作的岗位需求。2．4人力资源岗将是劳动与社会保障专业就业方向。人工智能将是新一轮技术革命，将带来人类社会又一次的繁荣，此时人才招聘将是企业的角力场。新闻中甲骨文公司给予以为AI人才600万美元年薪的新闻已经让大家见怪不怪。高盛的《全球人工智能产业分布》报告中称，2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51％，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5％左右。这些数据都表明中国市场对人工智能专业人才的需求迫切性。人工智能企业面临人才招聘困难、人才流动快等难题，对人力资源岗提出了更高的要求。例如可以开设高新技术企业文化课程，高新技术企业薪酬设计与实践，高新技术企业人才挖掘等相关课程，甚至可以学习“人工智能技术概论”等通识课程，让学生更理解企业业务部门的工作内容，这都将提高学生对人工智能企业的特点的认识，提前学习企业文化特点，进而提高自身工作效率、提升自身工作成果。

3人工智能对劳动与社会保障专业的理论研究影响

人工智能带来强烈冲击将会造成现有劳动力市场的失衡，如何实现再均衡将是劳动与社会保障理论研究的热点。此时的理论研究，将会具有更直接的现实指导意义，在探究劳动岗位转移的同时，基于人们学习、择业时指导。当然，需要澄清的一点是，当前的人工智能技术虽然从生命的生物机理中获得了灵感，但是它与人类大脑的实际工作原理相差非常巨大，不能将其与人类大脑进行对比。当前的人工智能仅仅为“弱人工智能（WeakAI）”，也就是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。弱人工智能在总体上只是一种技术工具，和历史上的蒸汽机、电力技术并没有本质上的区别。人们既不用对人工智能的进步带来过高期待，也不用对其能力产生恐慌。

4结论

第三次人工智能热潮的到来，标志着人类又一次重大技术革命。虽然目前的人工智能处于“弱人工智能”阶段，只能专注于且只能解决特定领域问题，但这足以大幅度冲击某些具体行业。劳动与社会保障专业曾经的社保经办、社保语音服务两大类工作方向面临着人工智能的强烈冲击，甚至完全萎缩。劳动与射虎保障专业的就业今后将于人力资源专业类似，转向人工智能相关的高新技术企业人力资源岗位方向。

参考文献

［1］李开复，王咏刚．人工智能［M］．北京：文化发展出版社，2017－5．

［2］李开复．AI•未来［M］．杭州：浙江人民出版社，2018．

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［5］［美］约翰•马尔科夫．人工智能简史［M］．杭州：浙江人民出版社，2017．

［6］［美］詹姆斯•亨德勒，爱丽丝M•穆维西尔．社会机器：即将到来的人工智能、社会网络与人类［M］．北京：机械工业出版社，2017．

［7］熊柔娉．人工智能背景下银行业柜员转型之路［J］．广东经济，2017，（6）．

［8］汪德华．税务部门统一征收社会保险费：改革必要性与推进建议［J］．学习与探索，2018，（7）．

人工智能专业范文篇7

［关键词］人工智能;大学生就业;第四次工业革命

1我国人工智能的发展现状

1.1人工智能的内涵。1.1.1人工智能的概念和特征。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。国际上将人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超级人工智能，它们对于技术的应用逐步加深，逐渐发展到知识学习技术、跨媒体认知学习及推理、人机相互协同和融合、群体智能和智能自主系统。1.1.2人工智能的发展趋势。人工智能发展有三个方向:给个人赋能、商业智能和物联网设备。随着技术的升级和应用，人工智能和传统行业达到了深度融合，促进着传统行业的数字化转型，并不断衍生出新行业。未来，人工智能技术将进入大规模商用阶段，严重冲击劳动密集型产业，大量取代重复性、数字化、程序化、按照既定规则进行大量运算以及对精确度、稳定性、快速响应等方面要求高的工作，改变经济形态。1.2人工智能在我国的具体应用。人工智能已经广泛应用到医疗、教育、交通、家居、安防、网络安全等多个领域，出现了规模化应用落地，［1］我国人工智能企业总数在2019年已超1000家。人工智能领先技术与医学的跨界融合、人机交互的新教育模式、无人驾驶技术的研究以及智能家居等，都是人工智能融入生活的体现。

2大学生面临的就业挑战及原因分析

2.1大学生对人工智能的认知度偏低。通过调查问卷可知，63.2%的受访者对人工智能的应用持有积极的态度，总体来说，大学生对人工智能的接受程度是比较高的。但72.8%的受访者对人工智能不了解，42.2%的受访者认为人工智能在国内发展情况不会影响其专业。这表明，部分大学生对人工智能的认识不足。大学生较少接触到残酷的就业环境，对于人工智能关注度不够，不重视其发展对自己所学专业的影响，不了解时展趋势，这在很大程度上会对未来就业产生负面影响，不利于更好地就业。2.2大学生对人工智能的挑战缺乏清晰的认知。对人工智能冲击领域的调查中，63%的受访者选择了传统制造业，在众多选项中占比最高，教育类、艺术类、技术人员等占比依次降低。而在就业意向选择时，制造业、建筑业在众多行业中比例却最高。世界经济论坛的《未来就业报告》指出，新兴职业大多是以人为中心的职业，而十大衰退职业则包含许多可以高度自动化的职业。随着人工智能的发展，许多生产线上都以智能技术代替人力，重复性强、危险系数较高的工作也都由人工智能取代，工作岗位大幅减少，到2045年，我国预计有3/4的常规劳动者被机器取代。［2］2.3大学生对自身能力的培养缺乏系统认知。在对就业竞争力问题的调查中，创新思维能力的被选率高达65%，是大家公认的就业核心竞争力，而在所具备的就业能力调查中，有35%的受访者缺乏此项能力，62.5%的受访者缺乏学科综合能力，近半数的受访者缺乏科研能力及沟通能力，可见大学生对自身能力的培养缺乏系统认知。高校和学生自身更多关注的是课业分数，对于就业能力首先是不够重视，其次没有明确的标准来衡量学生就业能力的高低，致使多数学生缺乏就业能力而不自知，在就业时处处碰壁。

3提升大学生应对人工智能的路径

社会对人才的要求是以人的素质和能力为基础和核心的，具体有以下五方面:一是在价值取向上，重视能力的培养;二是在能力水平上，要具有思维能力、专业技能、实践技能和创新能力;三是在道德品格上，要具有独立自主性并能够承担社会责任;四是精神状态方面，要具有努力奋斗的自主精神和创新精神;五是注重理性思维的培养。［3］因此，可从以下四方面来提升大学生的就业核心竞争力。3.1专业理论学习与实践。作为大学生，想要更好地应对人工智能时代的就业挑战，就要对专业有足够的认知、要多参加学科类竞赛、要多参加各类实践活动。通过赛事，了解到社会对专业人才的实际需求，以及专业人才素养的社会趋势。3.2创新思维与能力的培养。在教育部颁布新版《普通高等学校学生管理规定》中，明确指出要建立更加灵活的学习制度、鼓励学校设置创新创业学分、健全休学创业的弹性学制，为学生创新创业提供制度支持。大学生要积极参加各类创新创业培训，提升自身的创新思维、创新意识和创新能力。大学阶段是培养创新思维能力的最佳时期，各类双创赛事和学科竞赛为大学生提供了实践的条件和平台。3.3养成终身学习习惯。除了专业知识学习、自身综合能力等这些普遍需要具备的能力外，大学生还应该通过新媒体等渠道去了解自己专业的发展及就业需求，结合自身情况来查漏补缺，更有针对性地去培养就业能力。要培养终身学习的习惯，提升自己的独特性和不可替代性，同时在选择行业时要尽可能避免那些受到人工智能冲击较大的工作，以便将来在岗位上更好地发展。3.4重视培养以核心价值观为内容的人文素养。作为一名当代大学生，学习专业知识与价值观培养应当并重，并将道德培养放在首位，正确的价值观将促进能力的发挥。广大青年学生必须将自己的成长与社会的发展相融合，将自己的人生价值与人民的需求相契合。因此，大学生应当注重中华优秀传统文化、红色革命文化、社会主义先进文化的学习。

4结论

人工智能在对就业产生冲击的同时，也创造了机遇，因此要了解人工智能对自己所学专业的影响，主动学习人工智能及其他领域的相关知识，主动去迎接这个社会的变化与发展，才能更好地立足社会，立足自己喜欢的岗位，不被人工智能的浪潮冲刷下去。

参考文献:

［1］国家工业信息安全发展研究中心.国家工业信息安全发展研究中心2019年中国人工智能产业发展指数［R/OL］.［2019－09－23］.

［2］金科知识局.2019年中国人工智能商业化研究报告［R/OL］．［2019－11－12］．

人工智能专业范文篇8

[关键词]人工智能；财会领域；应用

目前，随着人工智能技术在各领域的广泛应用，有效提高了各领域的技术发展。在财会领域中，人工智能技术在财会数据的收集、识别和处理方面提供了强大的技术支持，极大地提升了财会工作的效率和质量，有效提升了企业的核心竞争力和经济效益，并为企业管理者提供了科学、有效的决策依据，有效地促进了财会领域的全面发展。本文重点对人工智能在财会领域的应用展开讨论，并提出建议。

1.人工智能技术简介

人工智能技术是指通过对人类行为的模仿，以人工智能的形式加以实现，实现形式以计算机技术为主。计算机技术以科学知识为基础，通过模仿人们的智能行为，比如，学习、思考、行为等方式，从而设计出以解决人们需求为主的智能化计算机技术。该技术运用计算机知识，模仿人们的思维和行为方式，并实行其程序化，从而解决人们的日常需求，提高了人们的工作效率。目前，人工智能技术可以实现语音识别、自然语言处理、图像处理等方面。

2.人工智能技术的稳定性特性

随着计算机技术的不断进步和发展，以计算机技术为基础的人工智能应运而生。计算机技术运营服务的稳定性，有效保证了人工智能技术的稳定性。在日常的维护过程中，主要对其设备进行检修，确保其系统免受干扰，充分发挥其技术运行的稳定性。若发生故障时，该系统内部会进行自我诊断和修复。人工智能通过对智能技术的集成和运用，实现其电气系统的自动控制，有效保障了其系统安全性和稳定性。

3.人工智能对财会领域发展的影响

3.1人工智能在财会领域运用的意义

随着人工智能在财会领域的广泛运用和发展，有效降低了人们的工作量，降低企业的用人成本，提高企业的运行效益，有效带动了财会领域健康稳定的发展。比如，通过运用人工智能技术，将财会人员从繁杂重复的工作中解脱出来，并使其做好人工智能的管理工作。然而，随着人工智能的成熟运用，其行业对基础会计人员在用人方面减少，使其不需要过多的基础性劳动力，而对高技能的会计管理人员缺口较大。它促使财会人员在技能方面不断地自我进步，进一步优化其行业的人才技能。

3.2财会行业的发展现状

人工智能在财会行业的应用和发展，导致传统的会计模式已无法胜任现代的发展需要，阻挡了社会经济的发展速度。在传统的财会模式中，会计每日面对着较大的工作量，其工作程序繁杂，需要大量的基础会计人员，以提升工作效率。随着人工智能技术的应用，在每日工作量变化不大的情况下，则需要少量的基础会计人员，极大地降低了用人需求，提高了企业的经济效益。另外，随着我国市场经济的日益完善，对企业的财务工作而言，在工作质量和工作效率上有了更高的要求，因此，人工智能在财会领域的运用是市场经济发展的必然选择。

4.人工智能在财会领域的应用

4.1实现公司财务流程的自动化发展

在财会行业运用人工智能技术，实现了企业财务流程的自动化发展，有效避免了人工在重复性作业中出现的问题。比如，公司财务在做应付账款时，需要公司财务人员完成每月数万结算明细，并确保结算明细与发票相匹配，进而对财务做好核销工作，以及对款项完成支付工作。当运用人工智能技术后，财务人员通过计算机技术可以轻松地完成以上工作。同时，人工智能可以通过供应商信息对财务结算进行自动识别和维护，当需要支付款项时，可采用批量付款的形式完成。当需要与银行对账时，公司财会人员先根据银行出具的账单进行分类，并对其应收的账款进行处理。采用人工智能技术，系统自动对银行账单进行下载，对其账单实现自动录入和调整工作，自动形成日记账，进一步提高了公司财务流程的自动化发展。

4.2提升公司财务信息的准确性和时效性

在有些财务人员较少的公司，财务人员每天要面对很多繁琐的数据信息，在处理完成必要的财务工作后，后续还需走各种的财务流程。当每个人面临着较多的工作时，由于工作能力和精力是有限的，难免会出现问题，造成不必要的麻烦。当应用人工智能技术后，将有效缓解传统财务公司在工作中出现的弊端。比如，在处理财务信息时，当会计人员发现系统数据录入错误时，其人工智能系统同样会发出相应的提醒信息，提高会计人员录入数据的准确性。此外，人工智能技术还具有较强的数据存储和处理能力，进一步降低会计人员在数据处理方面的工作量，提升其数据处理效率，保障其工作的时效性。比如，公司会计人员通过登录内部财务系统，根据工作内容输入相关的工作指令，人工智能通过该指令对一些财务信息进行处理，保障了财务信息的时效性。同时，极大地缓解了会计人员的工作强度。

4.3进一步提高会计人员的工作效率及工作质量

在财务记账工作中，人工智能进一步提高了传统记账效率。在传统记账过程中，需要会计人员投入大量的时间来完成记账工作。而采用人工智能技术，在财务系统中有效优化记账流程，提高财务信息生成效率，缩短会计人员的核算时间，提高其工作效率。比如，在分析对比财务数据信息时，该信息通常内容冗杂且获取方式相对复杂。而采用人工智能技术，通过在其内部建立的数据库，从而获取该信息，及时进行反馈，极大提高了财务信息的数据处理效率，提升了会计人员的工作效率及工作质量。在传统的财务工作中，有些问题往往由会计人员的失误造成的，而通过应用人工智能技术，借助计算机技术取代繁杂的人工步骤，有效地杜绝会计人员的人为失误。

4.4提高企业财务共享的建设工作

随着人工智能技术的不断进步，企业财务共享建设工作有了实质性的发展，其共享技术已具备办公能力。企业财务共享建设，是指借助信息技术实现处理财务工作的管理形式，利用互联网大数据的技术优势，更好地处理企业的财务工作，从而提高企业财务工作的流程效率，优化财务组织结构，提高财务的运营效率。

5.人工智能与财会人员转型的原因

5.1人工智能技术对会计人员带来新机遇，提出新挑战

随着我国大多数企业在财会工作中使用了人工智能技术，企业为了缩减用人成本，通常会裁减一些基础会计人员，以提高企业的经济效益。目前，由于我国会计人员在管理能力培养方面相对不足，其相关的教学资源投入相对薄弱，导致应届的财会专业毕业生在工作能力上与企业需求有很大的差距。这种社会现象产生的主要原因，可以归结为我国大多数高职院校仍然采用传统的财会教学模式，无法适应现代企业的用人需求，向社会输送的基层会计人员过多，人工智能化的管理类会计则少之又少的现状。目前，我国经济发展已步入相对平稳的阶段，人工智能技术已能胜任企业的基础财会工作，从而导致基础的会计人员工作岗位大幅度减少，这无疑对我国会计人员的工作能力提出了全新的机遇与挑战。若基层会计人员在此次机遇与挑战中未能把握机会，其工作能力未能向高级财务人员发展，则会导致失业现象的发生。

5.2人工智能技术面临着较大的局限性

第一，在企业的财会工作中，人工智能技术无法实现独立思考。随着人工智能技术的不断完善，企业财会工作虽然拥有强大的数据资源后盾，但面对变幻莫测的市场环境，一般很难灵活应变，只有依靠专业的会计工作人员甄别，方可合理运用。第二，人工智能技术运用于财会领域，难以确保信息的安全性。现阶段，人工智能技术，通常是先将电子形式的内容存于软件中，若软件的漏洞偏多，就极易遭受不法分子的技术攻击，从而导致商业信息的泄露。因此，其在运用中具有较大的局限性。

6.财会领域内运用人工智能技术的完善举措

6.1不断健全专业人员的培养方案

为更加科学地运用高科技技术，财会领域应在日后的培训计划中着重培养管理类的复合型人才。在信息化共享时代，为加快推进财会人员专业技术能力的提升，应不断丰富教学内容。比如，在培训时，应适度增加财会现行政策、财务信息共享理论以及信息数据分析等理论知识。在院校教学过程中，授课人员也不应仅仅单纯地教授传统会计记账工作的处理程序，更应着重提升专业学生的综合素质。唯有如此，方可确保学生日后在财会管理日渐智能化的背景下，有效地应用程序软件。不仅如此，行业内也可推举校企共建的培养模式，使专业学生置身其中，感受当代先进技术的魅力，更加高效地发挥人机合作共赢的模式，以此提升专业学生的专业能力。

6.2注重财会工作人员在信息安全方面的培养

当代智能信息化盛行时期，财会领域运用人工智能固然是创新之举，但是其在运用过程中的安全培训也是至关重要的。行业内应注重对于相关专业人员的道德素质提升培养，不断增强财会人员的信息化安全培养机制建设。不仅如此，相关企业也应提升相关人员对于安全灵敏度的要求，以此增强其应对危机的能力；不断增强专业人员的综合素养，逐步将其培养为复合型财会领域专业化人才，提升相关企业的经济、社会效益，同时确保信息的安全性，以此确保财会领域在当今经济全球化的背景下的重要地位。

7.结语

在先进技术不断发展的同时，人工智能技术也日渐运用于财务领域。此举不仅极大地提升了财务工作的效率，推动财会工作向科学化方向发展，同时也要求相关工作人员发挥主观能动性，不断提升专业素养，使自己在行业发展中发挥出不可替代性，以此应对高科技的挑战。

【参考文献】

[1]吴建媛.会计人工智能存在的风险与对策研究[J].全国流通经济，2020(08):179-180.

[2]楚金梦.人工智能在财务领域的应用及其影响研究[J].商场现代化,2019(08):145-146.

人工智能专业范文篇9

关键词：人工智能技术;金融领域;应用;思考

信息时代的到来使人们的生活水平以及生活方式、工作方式都得到了很大程度上的提升。人工智能技术是基于信息技术和网络技术所研发出来应用于各个生产领域与服务领域的先进科学技术，其功能性使其得到了人们的广泛关注和青睐。技术在不断的发展进步，人们的理念也在不断的发生着改变，科技生活方式已经逐渐成为人们所追求的目标。而在科技水平的提升和网络金融管理平台高速发展的前提下，人工智能技术也实现了在投资理财、银行金融服务等金融领域中的实践应用，其中具有代表性的是智能投资顾问网上服务以及智能自动客服服务等方面。

1人工智能技术在金融领域应用与发展的现状分析

人工智能技术在金融领域的应用具有极大的作用。其一是金融领域的各个行业都涉及到海量的交易数据和信息数据，这些数据需要进行信息系统的整合和通信利用，对于这些数据的处理能够促进金融行业的科学发展。其二是在网络技术支持下能够实现对数据的筛选、应用、识别、安全风险控制等技术的开发。目前我国拥有着基数极为庞大的网络用户，为基于信息技术和网络技术的人工智能技术发展提供了更为广大的市场空间，同时也为人工智能技术服务功能上的应用带来了更多的挑战和机遇。1.1金融领域中常见的服务性人工智能客服应用。服务性人工智能客服是目前金融领域中极为常见的对人工智能技术应用的代表性功能，其是基于人工智能技术越来越成熟的拟人性功能体现。人工智能客服在金融领域的应用较早，其能够实现对客户提供批量式的个性化服务。并且人工智能技术对金融领域当中的服务方式、服务渠道、服务质量、安全风险管理、信贷融资、投资管理等多个方面提供优质的服务[1]。同时人工智能客服还可以按照金融行业企业的实际服务项目以及服务内容进行语言处理、语音识别、声纹识别等为客户提供投资、信贷、融资等方面的精细化、人性化、专业化的金融服务，极大地缓解了金融企业、机构工作人员的工作压力，真正实现了工作效率上的提升。1.2满足人们投资咨询需求的人工智能投资顾问应用。如今随着人们经济收入的增长和经济水平的提升，越来越多的人喜欢进行一些金融投资以增加一些收入，而人工智能投资顾问是基于对投资人的个人喜好、投资收益的要求和投资方向等信息数据进行智能算法和投资项目组合以及提供投资建议、参考数据信息服务的智能服务系统。其不但可以按照投资人情况进行投资配置和交易执行上的智能化服务，还能够帮助投资人进行投资分析，资产规模管理、投资交易管理等。目前金融市场上有很多种智能投资顾问软件以及APP，并且利用手机等移动客户端进行智能化服务。并且随着信息技术的进步其功能上也正在不断地进行创新和开发。1.3智能化信托贷款与在线监控智能系统的应用。按照金融领域现行的信贷融资授信决策方面对人工智能技术的应用情况来看，已经能够实现利用现代化的技术方法进行用户实际经济情况、消费水平、收入水平以及个人征信状况信息的提取和分析，并对目标用户进行标签库的建立，利用用户标签进行潜在目标客户的筛选和通信确认，以为融资信贷提供必要的参考数据[2]。此外，人工智能技术还能够通过对企业以及个人的税务、工商、社会保险、日常生活情况的经济收支等进行分析处理，并作出科学化的评级与判断，对已经进行了信托贷款的用户或企业也能够实现其经营情况、经济水平、还贷能力等数据信息的变化进行分析，以进行在线的风险监控和风险评估跟踪。从而做到对其进行实际受贷和还贷情况的及时掌握。

2金融领域中如何有效提高人工智能技术应用效果的要点建议

2.1增强人工智能技术核心技术以及针对金融领域专业的研发力度。依据当前我国的人工智能技术水平而言，其关键技术方面以及实际反映、基础性的研发能力仍存在不足。为此，相关技术部门首先要注重对核心技术以及更具针对性的智能化功能进行重点的研究与开发，不断的进行技术上的创新研究，从人工智能技术的核心技术以及关键性技术方面入手，结合国外先进技术理念和庞大的网络资源进行研究，并加强与国内科研机构、科技专业企业、中科院等技术机构的联系与合作，并设置人工智能技术创新研发平台，构建更多具有先进技术人才的人工智能科学实验室。同时还要积极的进行高端技术人才的培养，组建具备高质量专业化技术水平的研发团队，以实现人工智能技术在金融领域的应用效果提升和发展支持[3]。2.2加大人工智能技术对数据资源的运用与处理功能上研发力度。人工智能技术服务与工作上的应用离不开庞大数据资源的支持和处理功能，而目前我国对于大数据资源的处理和整合上还无法实现全面的数据资源利用，这也就在一定程度上限制了人工智能技术的研发效果。其对大数据资源的整合与规划以及有用数据的提取和安全控制主要体现在以下方面：首先，要增强金融领域专业数据的采集和分析运用能力[4]。这一点主要是针对金融专业内容中所包含的密集信息数据服务产业的实际应用上。金融专业领域的一大特点就是含有极为大量的金融信息数据，其在实际的运营过程当中会出现大量的交易数据量和极高的交易数据密度。主要包括银行数据、金融证券交易数据等，这些数据经过数据存储和云计算平台进行筛选过滤，并通过智能端口进行捷荣成为非结构化数据，这些数据对于人工智能技术来讲是最为全面和专业的服务数据来源，能够为人工智能技术的应用实现跨区域、跨领域信息获取和深度学习建立海量的数据资源基础。如此才能够实现人工智能技术的良好应用。其次是要增强对政府资源数据的规划化管理以及有效利用。政府部门通常会持有很多行业的公共数据资源以及相关的政策资源。这些数据资源可以通过合理的梳理和规范化整理形成较为完整的数据生态系统，让人工智能技术系统依据客户或相关工作人员的需求进行系统间的交互操作以及信息数据的分享，结合后构建出所想要的数据建议结果[5]。2.3切实提升人工智能技术对金融安全风险管理水平与防控水平。在金融领域中会涉及到大量的交易信息和用户的身份信息以及企业商业信息等。这也就要求金融领域必须要具备极高的金融安全风险管理水平和防控水平，从金融业的稳定持续发展方面来讲，金融安全也是实现其稳步发展的重要保障基础。所以在人工智能技术的研发与应用过程中必须要提高其对系统安全、金融安全以及风险的可控性提升，在实际应用时首先进行风险防范系统的设计和设定，并以安全风险控制为前提进h行应急预案的制定，要最大程度地进行白盒测试和边界值、特殊值的黑盒测试，同时还要进行人工智能技术系统数据库软件的安全测试和漏洞检查，确保其安全风险的防控水平达到技术要求，必须要重点注意软件漏洞的及时处理，防止被恶意利用而损害大众的利益[6]。详细来讲其一是要防止金融欺诈行为，增强金融交易过程中行为模式的规范化处理以及业务行为的分布信息和登陆频率，密切注意交易信息和交易状态以及设备终端的异常现象。其二是要在加强对于用户的识别技术以及金融交易的安全验证技术，这也是当前金融诈骗行为频发的主要原因。当前所采用的智能识别验证包括人脸识别、指纹识别、活体识别等，并且还包括了定位系统、IP地址的识别等[7]。2.4以现有金融监管机制为基础，科学完善人工智能技术应用的监管制度。必要的金融监管机制科学化推进是除安全风险管控意外促进金融领域实现健康发展的另一保障部分。要想提高人工智能技术在金融领域的应用效果稳定就必须要制定和完善对人工智能技术的监管制度和监控机制。首先要根据实际应用情况进行相关金融管理的法律法规与监管制度的科学优化，重点进行用户个人信息和企业机密信息的安全保障。其次是要改善和增强人工智能技术对金融交易的责任追究机制，研发与健全人工智能技术的检测方法[8]。另外还要注意人工智能技术的自我学习和自我更新能力的提升，使其能够根据自身的漏洞和功能进行自我升级，确保人工智能技术在金融领域应用环境和发展环境的建立和完善。

3结语

基于现代科技和信息技术以及网络技术研发的人工智能技术在金融领域的应用最为明显的作用是提升其实际的工作效率和工作水平，其也是对信息大数据技术资源的合理化利用。但就目前的实际应用效果而言并没有真正的全面发挥出其强大的功能。我国对于人工智能技术的研究和实践还处于初期阶段，仍具有很大的提升空间，所发挥的作用也仅限于对人们工作的辅助。依据当前技术发展的方向和趋势，未来智能化技术的应用必将实现全面化和主体化。相关部门也要积极的进行多方面的技术研究和管理增强，不断的加大科学研究的力度，促使人工智能技术应用功能上、安全上以及风险控制上的大幅进步，以促进社会和经济上的稳定发展。

参考文献

[1]傅丹阳.人工智能技术在金融领域的应用探究[J].科技经济导刊,2018,26(31).

[2]胡蝶.人工智能在金融领域的应用研究[J].金融纵横,2018(9).

[3]刘松.浅谈人工智能发展及其在金融领域的应用及对策[J].金融科技时代,2018(9).

[4]曹军奇.浅析人工智能在金融领域应用及发展[J].时代金融,2018(21).

[5]赵毅敏.人工智能在金融风险管理领域的合理运用[J].企业改革与管理,2018(11).

[6]麻斯亮,魏福义.人工智能技术在金融领域的应用:主要难点与对策建议[J].南方金融,2018(3).

[7]王立鹏.人工智能技术在金融领域应用的思考——以深度学习为例[J].时代金融,2018(6).

人工智能专业范文篇10

关键词：嵌入式；人工智能；电子信息；课程教学方法

人工智能一般定义为通过计算机对人的意识、思想和行为进行智能模拟。目前，“人工智能”已成为各大媒体的流行词汇。人工智能正以疾雷不及掩耳的速度，成为社会的焦点。中国政府一直在大力推进人工智能产业发展。大批企业、行业、研究机构进入人工智能领域。国内各大高等学府相继成立人工智能学院，争相开设人工智能专业、构建人工智能相关课程。

一、高职人工智能课程进展及特点

人工智能牵扯到众多学科，是多样先进技术的综合体，在人工智能学习的大环境下，软硬件相关知识储备深厚的电子信息类专业人才已成为社会上最为抢手的人才。当前在我国，开设人工智能专业的院校有20余所，像西安交通大学的“人工智能与机器人研究所”、深圳职业技术学院的“基于GitHub开源项目的自主学习辅导课程”在线教学资源等。人工智能属于计算机科学的一个重要环节，是多学科穿插的一门学科体系，内容涵盖计算机领域的多个方面，有较强的挑战性与综合性。本科与研究生过程中开设人工智能相关课程重心是探究人工智能发展的原理与相关技术，重点是研讨性教学。而高职教育更注重培育学生的职业技能与相关设施的应用，重点培养具备实践操作能力的技能型、应用型人才。高职教育要根据实践性、应用性来设置人工智能相关课程，不仅可以顺应社会与市场需求，还能为社会培育更多掌握人工智能发展动静，掌握人工智能有关操作、熟练技能的应用型人才。此外，人工智能课程的设置还可以培育学生的创新思维与创新才能，可以有效提升学生刨析、处理问题的本领。

二、高职人工智能课程开发面临的问题

（1）在传统的电子信息专业建设中加入“人工智能”相关理论和实践，不仅需要教师掌握单片机技术，C语言设计等传统课程的教学，还需要加强在图像处理方面的学习，对教师的教学任务提出更高的要求，故师资队伍的质量提升亟待解决[1]。（2）如何对传统实验室进行改造或新建实验室，把电子信息工程专业技术应用于智慧城市、互联网、机器人等热门领域，满足“人工智能”相关课程教学，提高学生动手能力，是需要解决的一个关键问题[2]。（3）在传统的电子信息课程方案中规划跟人工智能一脉相连的课程（Python编程基础、传感器应用技术、TensorFlow实践与应用等课程），实现多学科融合，却也面临较大挑战。

三、实践教学视野下的高职人工智能课程教学方法

（一）课程内容设计。本文以嵌入式人工智能培养方向的电子信息专业人才培养探索为研究内容，把人工智能相关课程与电子信息工程专业交叉融合，在培养方案中合理安排及修改新课程，在培养模式上提高创新，更好地适应新兴产业对复合型人才的要求[3]。主要分为以下两个部分：（1）注重课程体系及人才培养方案的修改。高职院校电子信息工程专业人才未来的就业方向，应该重点研究目前新兴产业和新经济对人才的技术需求。根据新的技术需求合理修订及完善人才培养方案，加快实验室软硬件平台搭建，改善校企合作培养方式。（2）教学实践多样化。采取以学生兴趣为主的项目式教学实践模式，在电子信息工程专业课程体系上，增加人工智能新观念，通过配置课程案例多样化、智能化及简易实现化，使学生产生对专业技术的认同，在课程中认识到专业技术的先进性，在实践中提升学生的动手能力。鼓舞学生参加职业技能竞赛，培养一批高素质的应用型人才。（二）课程方法设计。本文以嵌入式人工智能培养方向的电子信息专业人才培养探索为研究内容，把人工智能相关课程与电子信息工程专业交叉融合，在培养方案中合理安排及修改新课程，在培养模式上提高创新，更好地适应新兴产业对复合型人才的要求[3]。主要体现以下两个部分：（1）基于案例驱动的人工智能教授。案例教授法以生活中的实例讲授，可以充调节学生的研习的主动性和踊跃性。在讲授实行中，老师能够经由详细案例剖析和利用情境激起学生求知欲，吸引学生关注。能够选用分组研究方法对实例进行商酌，将班级所在成员划分成几个个研习小组。课后学生可以利用互联网查找资料，组内研讨和组间研讨等形式给出若干种解决方法。分组报告处理意见，组间评选出解决方法最优的一项。案例教授法须要老师对人工智能领域有较深远的认知和丰厚的阅历。案例教授法的实例选择是重点。一开始，选择的实例必须要和教授目标相稳合，与课程单元教授目标相稳合，适宜学生的认知法则。然后，真实的企业应用案例能够使学生直观的获取到企业的主流技术与发展走向、需求，提升对人工智能理解程度，并以此制定相对应的学习规划和奋斗目标。（2）基于任务驱动的人工智能教授。使用任务驱动教授法，老师根据教授对象将所学内容事前安排成多个任务，每个任务的实质会根据教授对象而统筹规划。学生在老师的教导下剖析任务，找到处置问题的要领和举措。老师在教导学生剖析问题时将所学内容导入任务，围绕任务开展教授，让学生认识到要想处置发现的问题首先要习得哪些有关知识要点。老师通过分阶段讲授重点，指出每一阶段要实现目的需要运用哪些知识。最终，以任务的完成效果来验证和归纳学习经验。基于任务驱动的教授方法不单能培养学生剖析问题处置问题的才能，还可以培养学生独立研究与创新的能力。提高学生学习的踊跃性与主动性，激发学习动力，进而提升综合职业实力。

四、高职人工智能课程在教学内容和方式改革

（一）教导同学们阅读应用型研究文献。高职教育重视同学们的知识操作技能的早就,这其中重心是要养成同学们把理论知识运用到实践操作过程中的技能。但是在教学实践过程中,同学们多数反馈鉴于人工智能课程理论性强，不易从课本理论要点联系到实际的专业操作上，这样对激励同学们的学习乐趣,提升技能应用程度是较难的。事实上，人工智能涵盖的应用范围较为宽泛，其中在专家系统、自然语言领悟、模式识别、智能控制、数据采集等方面特别突出，每一种应用都可以很好地表现出人工智能的基本理论体系特征。所以在课程学习的初级阶段，先让同学们按照本人爱好自行选取某个应用范围，在适当的提醒与教导下经过检索相关文献，访问有关的科研院所网站等形式取得资料信息，掌握当前该阶段的发展状况和具体产物的开发与应用情况，最终在课程的收尾阶段以研习报告的方式在课堂上进行演示与探讨，这样能够强烈激励同学们研习人工智能课程的主观能动性，拓展同学们的知识范畴。（二）安排同学们对经典算法程序进行实验。相比与普通高等教育，高职教育着重强调实践传授的重要性。从实践环节学习和掌握理论知识，并能把所学知识应用到实践环节，这才是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象并且概念性强，纯粹的理论讲授同学们很难从中得到启迪，也很难表现出高职教育突出实践教授的特点，为此需要布置同学们动手操作，从实践中掌握人工智能课程的知识原理与应用路线。在人工智能的发展进程中，先后提出了一些典型的优秀算法程序，像A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等，在科研和工程实践中的运用得到了普及，同时在实践传授过程中有着同样重要价值。根据传授要求与现实情况，同学们并不需要自行编写关于这些算法的具体程序，通过互联网可以获得许多有关程序的代码数据。同时，一些软件平台也集成了一些工具箱，像遗传算法工具箱、神经网络工具箱等，只要设定好相关输入参数与数据，便能进过调用工具箱函数完成算法。老师可结合当前阶段所讲授的知识要点准备对应的算法程序，在该部分内容结束后在课堂上解析和演示算法程序的运行法则。同学们在取得该算法程序并完成全部的实验任务后，上交任务实验报告。

五、结论

人工智能是高职院校为适应高校转型发展，对传统工科专业更新换代，在电子信息类专业下开设人工智能方向，使电子信息类专业与人工智能的融合，根据原专业人培方案，从应用课程开发、应用性、创新型项目研究两个方面教导和培养学生，加强人工智能与电子信息专业建设相互融合，培养出应用型、复合型的社会紧缺人才。

参考文献

[1]范立南,李佳洋.面向新工科的综合性本科电子信息类专业群建设探索与实践[J].中国教育技术装备,2018(6):76-77+82.

[2]高英杰,陈正宇等.“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式研究[J].教育现代化,2017,4(39):101-102+105.