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人工智能对财会的挑战及对策研究

随着当今我国经济高速发展和科学技术的革新进步,各行各业的发展越来越离不 开信息化和网络化的支持。其中,现代会计工作因此而日益受到挑战。由于当前会计 工作量巨大,运算复杂而繁琐,传统的会计模型和方法很难满足现代会计管理工作需 求,从而在一定程度上阻碍了经济的发展。与此同时,我国的社会主义市场经济体制 逐步完善,经济改革发展进入深水区,财会工作的速度与效率对经济发展的作用日益 凸显。就此,财会人工智能时代呼之欲出,由于人工智能可以将会计模型和方法程序 化,所以大大简化了会计工作的运算过程,提高了会计工作效率,促进了社会经济的 飞速发展。本论文以当今财会人工智能化为时代背景,对人工智能在财会实务工作中 的应用以案例形式进行分析,并对财会人工智能带来的挑战及相应对策进行探究,其 研究发挥了积极的现实作用。

  • 2021-06-29
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人工智能推荐对消费者采纳意愿的影响

人工智能、机器学习和大数据日益兴起,企业纷纷尝试运用人工智能技术为消费者 提供购买建议,降低消费者海量信息搜寻及加工的成本,最终实现消费者采纳的目标。已有 研究虽然关注人工智能决策的准确度、成本效益和厌恶效应,但关于消费者对人工智能采纳 意愿及其内在机理的研究鲜有涉及。

  • 2021-06-29
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人工智能焦虑的成因、机理与对策

近年来,人工智能技术的快速发展和应用,带来了诸多经济与社会问题,由此引发了人们 对“机器换人”的担忧和技术性失业的焦虑。围绕人工智能技术进步引发的心理焦虑,从就业替代、工作 价值伦理挑战、基本心理需求满足三方面分析人工智能焦虑形成的主要原因,结合创新扩散理论和资源 依存理论,探究了人工智能技术进步通过信息传播与扩散,逐渐改变社会大众认知、情感和行为倾向的过 程。最后,通过建立人工智能网络舆情监测系统、设立专项基金、尽快出台相关法律、建立健全社会保障 制度等措施,减缓人工智能发展给社会大众带来的心理焦虑。

  • 2021-06-29
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基于熵权-TOP SIS的人工智能行业上市公司投资价值动态评价研究

随着人工智能技术的发展, 人工智能行业在 A 股市场受到广泛关注。 然而, 当前关于投 资价值评价的方法没有考虑评价指标不同阶段的动态变化, 而且专门面向人工智能行业上市公司的评价方 法也很少, 因此, 本文旨在提出针对人工智能行业上市公司的投资价值动态评价方法。 本文提炼出人工智 能行业上市公司的评价指标体系, 采用熵权法确定指标权重; 使用 TOPSIS 方法衡量指标之间的差异性和 变化趋势, 同时利用时间加权法得到动态评价值并排序; 最后, 选取我国 A 股 2013 ~ 2018 年人工智能概 念股进行实证研究, 研究结果表明, 本文提出的投资价值的动态评价方法能更好地筛选出表现优异的人工 智能公司, 进而帮助投资者进行决策。

  • 2021-06-29
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人工智能教育应用的发展趋势与实践案例

文章首先从人工智能时代社会发展对人才需求的角度入手,指出个性化是人工智能时代教育应用发展的 必然趋势,并介绍了教育应用的发展现状,指出人工智能技术推动了个性化教育从理念走向实践。接着,文章 描述了智能教育的核心服务,即从学习个性化、教学精准化和管理科学化等三个方面推动教育走向个性化。最 后,文章介绍了智能教育核心服务在用户终端产品中的应用集成与案例实践。

  • 2021-06-29
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基于加权情景分析法的人工智能企业价值评估研究

当前,我国正在大力推进经济转型,政府也在一系列政策中明确了人工智能产业 的重要性,并且大力倡导其与不同产业的交流与融合。但对于人工智能这个新兴产业, 其发展历史也并不长,在评估行业里的研究更是寥寥无几。因此,本文对科大讯飞进 行企业价值评估,想为今后的评估实践活动提供一个新的可能。但面临的难题就是如 何对众多变量参数进行预测,本文在这里试图将 EVA 法和加权情景分析法两种方法进 行结合,以此来解决后文中由于较多变量参数引起的不确定性问题

  • 2021-06-29
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人工智能科学管理_智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合,促进了智能手机领域的人工智能专利研发 进程,加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智 能手机领域在“人工智能+”时代形成良性竞争态势,竞争参与者应当寻求“以手机硬件与 软件协调配合的人工智能专利布局模式”,形成共享人工智能数据的开元平台,在人工智 能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局,从 而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。

  • 2021-06-29
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人工智能2.0重塑学习的技术路径与实践探索——兼论智能教学系统的功能升级

人工智能(AI)经历了 60 余年的发展积累起强大的技术基础,近十年来,AI 走过计算智能、感知智能之 后,正在迅速向认知智能迈进,人工智能已从仅被精英小众群体认知与使用的 1.0 时代,走进被各行各业大量应 用的 2.0 时代。 伴随自然语言理解、表情识别、教育大数据、虚拟现实及机器人等技术的飞速发展与应用,引入这 些技术之后的新型智能教学系统,正在对知识的表征形式及学习过程实施智能化改造与重塑,并即时捕捉与感 知、分析学习者的学习状态,自动测评、学习分析、情绪感知、仿真教学及智能陪伴等成为智能教学系统的应有功 能。 未来的智能教学系统将基于大数据智能与跨媒体智能协同,支撑精准的学情判断和科学的学习路径推荐,教 育中的人工智能将走向人机协同的增强智能

  • 2021-06-29
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