人工智能有哪些优势和缺点呢

1、人工智能的优势

人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。

人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。

人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。

2、人工智能的缺点

随着技术的不断提高，这些过程速度和准确性的提高将非常有用，但也可能导致员工减少对人类的依赖，而更多地依赖于计算机。人工意识的最大缺点之一是它会完全破坏人类的机能。

此外，尽管人工智能可能在关键的决策过程中很有用，但它可能会否定人类参与这些讨论的需求。因此，使用AI的一个主要缺点是，决策过程中的某些步骤仍然需要人工。而且，由于没有人为干预，可能会导致错误和偏见，因此不可避免地需要人为干预。

人工智能的另一个缺点是，一旦人工智能发展，对其进行修改就变得超出了人类的可能性。因此，一旦它发展成为一个大型数据库，人们将无法从中删除数据。此外，随着数据库大小的增加，查询的数量也会增加，结果的质量可能会降低。因此，很难预测人工智能将适合哪种类型的查询。

无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。

通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。

了解大数据分析

设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!

大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。大数据分析与机器学习之间的区别与联系您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上d出同一产品的多个广告这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。

大数据分析领域所需的技能

为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：

数学专长

数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。

黑客技术专长

呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来 *** 纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。

计算机类的专业可以说是绝对的热门专业，这个专业类型有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、大数据等。这些专业怎么选，读完后有什么区别？很多家长不可能有这么深入的知识，去认识到每一个专业的内涵，所以也没有办法去区分哪一个专业更好。小编将从学习内容与难度，就业方向与薪酬，为大家做一个深度的解读。

首先这些专业毕业过后的工作内容，都可能跟我们手机上看到的APP相关，比如说QQ、微信、西瓜视频、腾讯视频、今日头条、美团、百度地图等等，它是怎样和这些APP发生关系的呢？

计算机科学与技术

这个专业主要学习的课程有数学、物理、计算机编程、电子电路、 *** 作系统，它可以选修一些如嵌入式相关的课程，可视化技术相关的课程，生物信息学的课程，人工智能相关的课程。它的集中实践的环节是Java开发、汇编语言、微博技术、数据库、APP的开发、it项目的实践。

其实这个专业最核心的课程，最需要学好的课程还是数据结构、计算机组成、 *** 作系统、数据库原理、计算机网络、软件工程，然后再学一门自己非常精通的计算机语言，你就能找到高薪了。其核心能力一定是编程，能开发项目，如开发一个APP，做一个信息系统，开发一款小程序。毕业后就业的方向就是去互联网公司或者软件公司，或者去其他行业的公司的信息部门，本科生的收入在3000到4万不等，每月薪酬是很高的，差距也是很大的，拿到高薪的同学是能力很强的，不是学校很强的，985大学干不过双非本科的现象也非常多。

所以说，计算机类专业就适合那些在高中学习不爱记忆，不爱背诵，甚至英语还不怎么好，但是数学和物理不需要怎么学都能学好，还爱动手，还有点儿追根究底的精神的，这类同学学习计算机专业，高薪就等着你了。而那些英语学得特别好，数学怎么学都不怎么灵活的，要谨慎报考，平常学习靠记忆不靠推理的同学，也要谨慎报考，虽然你学了热门专业，但是你的薪酬可能不高。

可能有的家长说，即使我的薪酬不高，也比其他很多专业的薪酬要高，可能高个一两千，但是这是没有什么意义的，大家听说过没有，35岁的工程师被一些互联网的大公司合同不再续约了，就是35岁就会面临转行，但是，有的工作是越老越吃香，比如说学医的，35岁才开始成为骨干，才学成归来，而学计算机的，这个时候已经到了强弩之末了，所以学计算机它的逻辑一定是比每个月的工作要赚其他的有些工作两个月甚至三个月以上的收入，不然到了35岁过后，没有天赋而学了计算机也是很难受的。

软件工程

软件工程学习的基础课程和计算机没有太大的区别，主要也是学数学、物理、计算机原理、计算机网络，专业核心的课程增加了软件体系结构、软件项目组织管理、软件工程等课程。专业选修课仍然可以选择如云计算、机器学习、人工智能，甚至可以选修大数据处理这样的一些课程。集中实践的环节主要是工程研究与实习、项目地实习，项目实习简单来说就是开发一个项目，可以是APP，也可以是某个信息系统，也可以是小程序。

这个专业的学习与计算机相差的真不多，是近亲。核心课程就多了软件工程基础、软件体系结构、软件项目组织管理等几门，毕业后的就业方向几乎与计算机专业是完全一致的，就业单位就有如腾讯、阿里为代表的大型企业，如果学的不不太好，只能去一些中型的或者小型的公司写程序，适合报考计算机就适合报考软件工程，收入也是差不多的。如果学得好的话，你可以去下图上，所列的这些企业去工作，这些企业都是非常多的，也是能拿到高薪的。

信息安全

信息安全的基础课程与计算机和软件工程是差不多的，都有数学、计算机网络、数据结构、电路、物理。但是他的核心课程与计算机和软件工程相比差得就比较大了，核心课程主要有 *** 作系统及安全、密码学及应用、软件安全、网络安全、编译原理。专业课有信息内容安全、信息安全工程与管理、计算机取证、信息隐藏技术等跟安全相关的课程是比较多的，在选修课当中仍然可以选择Java语言的开发、算法分析与设计、WEB技术、并行计算、嵌入式人机交互、人工智能。Java这个语言对计算机来说就是一个必学的语言，但是对信息安全来说，它只是一个选修的课程。

集中实践的环节是应用基础实践、网络和家网、计算机原理与汇编语言，然后是信息安全相关的实践课程。它的核心课程与计算机科学与技术、软件工程相比较的话，变化是比较大的，主要是要学习一系列跟安全相关的课程，如密码学、软件安全、网络安全。毕业最对口的就业的公司有阿里的安全领域、绿盟科技、安恒信息、亚信安全、深信服、奇安信、华为、新华三、天融信、腾讯云，要么是去大公司做安全相关的业务，要么是去直接做安全的这类公司。如果安全方面学得好，技术也很好，可以在这些公司去做与网络安全相关的技术开发或者技术的维护。但是如果你在大学锻炼了你的编程能力，你也可以去抢计算机科学与技术、软件工程的同学的饭碗，去做编程工作，这样你的就业面就会更广一些。

这个专业学习难度对数学的要求会更高一点，这个专业想要就业好的话，第一是要学精安全方面的课程，第二个是一定要提升自己的程序开发的能力。这个专业学完过后的收入，跟前面两个专业来说是差不多的。如果你在安全领域能成长成为一个专家，那你的收入是非常高的。

数据科学与大数据技术

这个专业的基础课程也需要学数据结构、数据库、 *** 作系统、计算机网络、数学、电子电路，在数学方面会加强科学计算与数学建模等相关的课程的学习。数学的学习难度是比上面的三个专业会难一点。专业的核心课程有算法分析与设计、机器学习、大型数据库技术、可视化、大数据采集与融合、数据仓库、分布式与云计算、智能搜索与引擎，专业课增加了Python数据处理、R语言数据处理与变成，选修课可以选修Java程序设计、WEB程序设计、移动APP应用开发的，像Java\WEB移动应用开发，这是计算机和软件工程必修的课程，而在大数据里面的是选修的课程。

集中的实训主要有数据处理、大数据综合应用实践，大数据科学与技术这个专业与前面三个专业的区别都是很大的，它的核心课程更偏向于跟大数据相关的算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库、深度学习、可视化等。学完过后，主要能进行大数据的采集，数据存储，数据分析，数据可视化与应用等工作，所以在学习的时候，除了学习一些基本的编程技术外，对数学模型方向的课程会有大量的增加，对数据的大规模存储相关的课程会有增加，编程方面会侧重学习Python和R语言，但是这两个语言相对来说是比较简单的。

这个专业的毕业生往往在编程的能力方面和计算机科学与技术和软件工程相比要差非常多，他们对数学方向和大数据存储方向会了解的更深入，但是在就业方面，因为一般的小企业无法涉及到大量的数据，而大企业的大数据人才的招聘要求又高，需要硕士名校优先，所以建议成绩不太好的同学，只能考一个二本的同学尽量的就不要选择这个专业，或者你选了这个专业就把它当计算机科学技术和软件工程来读，大学的核心是提升自己的Java编程或者Python编程的能力，还是要以能开发软件相关的项目为主，这样你就可以与计算机和软件工程的同学去抢饭碗了，不然这个专业学完过后是真不好就业。

我目前接触了大量的这个方向的学生，虽然这些学生具有一定的大数据的思维和具有一定的数学知识，但是因为缺乏比较强的软件编写能力，因此被很多企业拒之门外，或者只能找到的新的工作。如果你的分数足够高，学校排名比较靠前，就可以放心地选择了，并且要准备好考研，然后去大公司，这样薪酬也是比较可观的，甚至比纯的软件开发、软件工程和计算机科学与技术的同学薪酬会更高。你能够去到一些大型的公司做大数据。

1、人工智能的优势

人工智能软件的主要优点之一是它是高度自编程的。自编程意味着不再需要人工监督整个过程。因此，这节省了时间和人工成本，并因此减少了人为错误。过去，人为错误是任何项目中的重要因素。但是，在人工智能应用中，几乎可以消除人为错误。

人工智能技术的另一个优势是，它可以作为一个集体单元发挥作用。人类形成计算机网络，但是人工智能设备是完全自治的。这意味着一台机器可以同时执行多个任务。此外，借助人工智能技术，可以同时访问整个数据集，而不会出现任何延迟。

人工智能的最大优点是它可以节省大量的人工成本，因为它需要更少的体力劳动和更多的智力劳动。它也可以用于所有类型的任务，包括基于事实的决策而不是基于情感的决策，这对企业的决策非常有利。

2、人工智能的缺点

随着技术的不断提高，这些过程速度和准确性的提高将非常有用，但也可能导致员工减少对人类的依赖，而更多地依赖于计算机。人工意识的最大缺点之一是它会完全破坏人类的机能。

此外，尽管人工智能可能在关键的决策过程中很有用，但它可能会否定人类参与这些讨论的需求。因此，使用AI的一个主要缺点是，决策过程中的某些步骤仍然需要人工。而且，由于没有人为干预，可能会导致错误和偏见，因此不可避免地需要人为干预。

人工智能的另一个缺点是，一旦人工智能发展，对其进行修改就变得超出了人类的可能性。因此，一旦它发展成为一个大型数据库，人们将无法从中删除数据。此外，随着数据库大小的增加，查询的数量也会增加，结果的质量可能会降低。因此，很难预测人工智能将适合哪种类型的查询。

在西方法治成熟且执行较严格的国家，会计也没有完全被人工智能所替代。人工智能只能替代会计核算和预算工作的部分工作。这些都是固定的标准和程序。管理会计即财务管理部分绝大部份都是灵活多变，人为因素占相当的比重，人工智能是解决不了的。因此，只有低端的、死板的会计工作可能由人工智能替代；凡是不走标准程序或者有多重方案选择的，包括那些不同程度违规的业务，人工智能是派不上用场的，还得需要人脑进行综合复杂思考并做出判断，然后实际 *** 作。

现在的很多宣传只是强化目标意图，曲扭了事物的本身，不要被不实的宣传所误导。从会计工作的性质看，属于文职人员，受很多规则(会计法规、税法、企业财税制度、 社会 惯例、企业内部习惯等）所制约，环境、条件、规则变化无常，人工智能可以解决吗？若文职人员被人工智能化了，那些理工科被人工智能化且不更加厉害？所以，想做会计的人别担心被人工智能化了，关键是你要会做非人工智能化的那部分复杂且有价值的业务，这才是你努力的方向。

因为会计的工作会有大量的数据处理，账单结算等，而这部分工作又是人工智能可以处理的，但事实也不必提心吊胆，必须人工智能来临很多简单重复的工作将被代替。

与其担心被代替倒不如想着如何不被代替，如何在公司中体现个人价值，个人建议如下：

1、比如考取相关的证书，比如注册会计师，提高自己的专业水平。

2、现在部分内审会计或者外审会计也很吃香，可以考虑往这方面发展。

3、目前企业面对最大问题是利润，所有如何合理为公司避税，也是公司的问题，会计也可以考虑一下，如何从财务角度给公司“提升利润”（合理避税），这样更能立足企业，不被人工智能代替

以上为个人意见，如果有不同意见，欢迎留言讨论~

管理会计也叫分析会计，人工智能取代不了，但这不需要太多人。人工智能将冲击所有行业，但会计岗位尤甚，这是趋势，不可阻挡！

会计就业形势和未来发展前景内资企业：需求量大，待遇、发展欠佳

职业状况：这一块对会计人才的需求是最大的，也是目前会计毕业生的最大就业方向。很多中小国内企业特别是民营企业，对于会计岗位他们需要找的只是“帐房先生”，而不是具有财务管理和分析能力的专业人才，而且，此类公司大都财务监督和控制体系相当简陋。因此，在创业初期，他们的会计工作一般都是掌握在自己的亲信（戚）手里。到公司做大，财务复杂到亲信（戚）无法全盘控制时，才会招聘“外人”记记帐。有种可能也不排除：你选择的公司具有极大的成长性，你做为元老在公司壮大以后能分到一杯羹。但更多的情况是，你进去的时候是记帐，离开时还是只会记帐，最多能学到简单的财务监管和避税方法。

财务管理也是一个经验与知识越多越值钱的职业，而企业提供的培训机会不同于在学校听老师讲课，它更贴进实际工作，也更适用。

判断一下自己是否有在这方面的有利优势，比如独特的见解，对宏微观经济信息的掌握，是否有相关的人脉和导师等等。

那么人类会被人工智能代替吗？

会计工作 高大上的来讲，有人说往管理会计一行转变， 社会 上遍雨后春笋一般泛起波澜，你要学管理会计等等，我个人觉得，你有一技之长不会饿死！会计工作有的一些数据式的录入，则会被人工智能式的代替，不是那么简单的录入凭证之类的，但是会计管理以及会计人的思维理念绝不会被取代

难不成没电没电脑，会计就下班了吗？手工帐现在被电脑账取代，会计就下岗了？编程的人 是不是也得请教会计逻辑思维 有会计专业的人啊

当然还是要有危机意识，提升自己。一技在手 天下你走

过去几年，接触过一些与会计人工智能相关的研发机构，下面来说说我的观点。

会计这个职业在未来的很长一段时间内不会被取代，但一些会计相关的最基础的工作内容会被取代。

举个简单的例子。在很多代理记账公司，过去，一名会计基本会管理10-20套账，一个人能做到20套基本上已经是极限了，但现在一名会计可以做到管理100多套账，这是由于很多功能都被整合，例如“一键报税”，“自动识别发票信息”等，当然也包括财务软件的功能越来越强大。

再举个例子。国内很多大企业，纷纷开始建设财务共享中心，尤其是大集团型企业。在某集团企业，在建财务共享中心之前，全集团的财务人员有3000多人，但建完之后，专职账务处理、资金往来等工作，就仅需要不到100人。

由此可以看出，以前对会计定义的很多工作内容，在未来都会被代账公司或是财务共享中心所替代。

那么，会计这个职业，未来发展之路又在哪里呢？

虽然现在很多基础性工作，人工智能都可以替代，但财务的另一大职能，人工智能几乎无法取代，那就是财务数据分析，并做出从财务角度上的业务可行性分析。

很多大企业的CEO，在上位之前基本都会做一段时间的CFO，原因就在于，对企业经营的把控，不仅仅要有对业务的理解，还要有数据分析做支撑，而数据来源大多都会来源于财务。

当然除此之外，像财务合规、资本运作、投资分析、财务风险管控等，这些也都是人工智能在短期之内无法取代人的，因为这些还与具体的客户、业务等紧密相关，并不仅仅出于对过去已发生的数据进行分析而得出相关的结果。

不过如果是做为最基层的会计，倒是有可能会面临失业，但人是有学习能力的，可以去学习更高级的知识，这样才能够找到短期难以被取代的工作。

你这个问题很好，很有意思，也很有前瞻性。

社会 的发展，人工智能一定会越来越多地取代人的工作，特别是一些重复性、数字性较强的工作，会计就是其中之一。

如果你现在是会计，你一定跟银行打过交道，你发现没有，银行的很多业务，原来是人工做的，现在都智能化了。比如：存钱、取钱、对账、排队叫号，原来还需要插卡输密码，现在带张脸就行了。下一步，银行的现场工作人员还是减少，还会更加智能。这说明什么呢？说明人工智能真的可以做很多事情，甚至我们难以想象的事情。

那么会计这个行业呢？

会计行业的发展趋势，一定是朝人工智能发展的。我们甚至可以想象一下，以后，每个人、每个单位都会有一个专有代码，你花钱进钱的一切出入，你甚至在大街上吃碗泡面，都会通过这个专有代码记录，有大数据自动汇总生成各种报表。不需要什么人工帐，不需要纸质帐，一切都是电子版，都是大数据库。

所以，作为会计从业人员一定要关注这方面的信息，一定要学习，跟上时代的发展，掌握最新的动态，掌握最新的技能，才不会被淘汰。

当然，现在也不需要提心吊胆，胆战心惊，一是会计的人工智能是需要一定时间的；二是人工智能智只能做数据分析，不能做理性分析。以后会计的职能可能会在数据理性分析上有所加强。就像医院的医生一样，检测仪器会给病人出很多数据，但是，看病还是医生根据各种数据及病人的实际情况做理性的综合分析，这个分析，机器是很难做出的。

不管怎么说，站在行业和时代的前端，你永远不会落后，不会被淘汰。

说到人工智能，现在发展的确很快，无论是脑力劳动的白领，还是体力劳动的蓝领，似乎都在被计算机所取代。所以担心会计被人工智能取代是很正常的想法。

为什么呢？会计工作，准确的说是会计核算工作，因为规则统一，重复度高，很容易被人工智能替代。未来随着会计共享服务中心的兴起，会计核算会批量化、片段化。人工智能大批传统会计人员可能会面临失业。

就像计算机面世与手写工作者一样，淘汰了大批手写劳动者，但是计算机的出现提供了大量新的职位之多远远大于想像，还比如两百年前机械化与蒸汽机时代的老生常谈一样。

因此，人工智能的到来是机遇也是挑战，所以时刻需要加强自己的学习，等真正到那么的一天，不至于被 社会 淘汰，因为你己经变成高一级层次的技术人才。

”一开始我是害怕的，仔细思考之后，我又得瑟了老半天。“一名会计人员观此文有感。

事情是这样的。

在大数据、云计算、人工智能、区块链和物联网等数字技术愈演愈烈的形势下，“机器代替或者战胜人类”这一个话题也被讨论得越来越激烈，技术确实给各行各业都带来了挑战。爱思考的财会宝宝们问“财会人员会面临失业吗？”这确实是一个值得好好抓抓脑门子的问题。

因为数字化太可怕了！新华社有了智能主编，文章都不一定非要你去苦思冥想；各种AI主持人登上荧屏不知疲倦；无人驾驶 汽车 穿梭人流全天候服务

很多人都感到恐慌的问题是：

“未来的世界还需要我们吗？”

说到财会行业，最近国家税务局大力推进纳税人实行增值税专用发票电子化政策。有警觉的财会人再一次清醒地认识到：电子会计档案时代已经全面来临！而这背后更深层次的问题是什么？难道不是时代的变革、财会行业的革命吗？

会计这样一份要求不算低，职业前景也被 社会 主流看好的职业竟有高达 976% 的几率被机器人取代，着实令人意外，然而这已经不是什么新鲜事了。凯恩斯早就分析过，人类的失业里面有两类，一类是技术性失业，一类是结构性失业，结构性失业是因为某个行业消失了，技术性失业是由于技术的进步，某些行业因此被改变了。

财务工作被技术替代的说法在目前学术界和实务界已经定论了，就看在时间长河里如何演进了。

技术会取代财会哪些工作？

哪里有市场哪里就有杀戮！

现在很多企业盯着“技术取代会计工作”背后的市场，研发了很多智能机器和程序系统，基层财务的记账、制表、报销、审核票据都成了小问题，前仆后继的企业正不断研究如何解决更复杂更高级的财会工作问题。

事实上，早在2018年，全球四大会计师事务所中的德勤、普华永道和安永相继推出了财务智能机器人的方案。

好吧，一个追求效益的企业绝不会耗费人工、时间成本去做大量重复性工作！

那么，技术是如何取代财务基础工作的？

第一步便是让会计平日收集的实物变成数字。除了已有电子数据外，企业运营过程中的纸质文件，比如票据、文本、表单、电子邮件、二维码等通过技术变成数字储存起来。财会宝宝们，你们的手以后不用再酸痛三日了，手工作坊就此歇业。

第二步就是加工上面收集到的数据啦！人工总是要耗费大量的时间精力制表、处理数据，为避免错误还需要几人重复数据整理工作。有了可信赖算法后，机器处理完数据就不再需要人工复查。机器还负责完成包括自动审核、自动核算等一系列会计工作。

以上两步好 *** 作并且已被实务界投入企业经营活动。技术的世界还可以去到哪里？

将人工智能技术与云计算、大数据相结合，还可以通过人工智能技术提高财务管理的工作能力，在财务共享服务数字化转型的基础上向智能财务迈进。

区块链技术可以把任何区块链数据、交易、有形或无形资产，形成可编程控制的软件系统、市场和资产。这样不仅为企业提供了去中心化的交易模式与数据安全保障，还为财会领域自动化业务提供了解决方案。

然后，物联网又可获取多维度数据，推动万物互联。网络层通过接入设备与互联网、云计算平台等，迅速、准确、安全地传递和处理在感知层获取的信息，应用层则利用经过分析处理的信息，为用户提供特定服务。财会服务的智能化上限难以想象！

财会人员将往何处去？

山雨欲来风满楼。财会人员有危机感是件好事。只有保持危机意识，拥抱变化，时刻准备着的人，才能变“失业”为“事业”，变危机为机遇。

财会宝宝们要好好思考一下自己擅长于财务的哪个方面：行业、资本、税务、基金、证券、并购、管理中的哪一项？确定好发展方向后进行深入学习，努力成为某一领域的资深专家。一个优秀的财会人员，一定是具有广阔财会和管理视野的。如果会计只会记账，放在以前来看，可能一辈子只能从小会计熬成老会计。放在现在来看，只有面临失业。

数字化使得会计如虎添翼，是因为它解放了财务宝宝的双眼与双手，使其更注意自己的大脑。财会从来就是“高要求得高发展，低要求得低发展”，方差巨大。

数字化浪潮下，财会人员还需具备数字化思维，财务要实现数字化转型，应掌握现代技术快速处理数据、分析数据，进而为企业的规划、决策、控制、评价以及价值创造方面发挥作用。

现阶段，会计们无须恐慌，毕竟技术的普及和国家政策的推行都需时日。华为联合全球权威的咨询与服务机构IDC发布的白皮书指出，当前企业数字化转型数据仅涉及企业10%的管理数据，90%的数据仍处于“沉睡”中。换句话说，数字化浪潮虽然到来，但是距离真正失业还有一段距离，我们还有时间去全身心地拥抱数字化后的会计世界。

所以，小伙伴们，未来已来，又该努力啦！

具体看法如下：

1人工智能本质就是人造的智能，不可能超越人，比如，人有感情，但机器不可能有感情，人会制造工具，而机器不可能会主动制造工具。

2会计不可能被替代，但会计的内涵会发生改变。

3人通过财务对总体业务的分析，机器短期内是很难取代的，因为数据代表的是 历史 的结果，而未来一切都是不可确定的。

4事物有质和量的部分，不可能所有的情况都能用数据表达，人工智能也因此而具有局限性，会计不可能被完全替代。

天天都说会计要被智能化，干脆就不要设这个专业好了

大数据专业课程：

面向对象程序设计、集合与图论、数字逻辑与部件设计、数据结构、代数结构与数理逻辑、计算机原理、数据库引论、概率论与数理统计、计算机网络、 *** 作系统、算法设计与分析、计算机体系结构、软件工程、编译、计算机图形学、软件工程化开发、人工智能、大规模分布式系统、神经网络与深度学习、数字信号处理、数据可视化、大规模分布式系统、文本数据管理与分析、统计学基础等。

人工智能专业课程：

矩阵论，泛函分析，线性系统理论，优化理论与最优控制，非线性控制系统理论，智能控制，自适应控制，鲁棒控制，系统辨识与建模，随机过程与随机控制，离散事件系统理论，控制系统的计算机辅助设计与仿真，机器人控制等。

身边的人工智能和大数据为我们生活带来的便利如下：

1、预测购买行为帮助商家控制生产和盈利，企业可以对于海量数据的挖掘和运用，通过，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

2、无人汽车在自动驾驶这种生死攸关的技术上，「大数据」和「人工智能」带来的不仅仅是方便快捷，更多的是安全。

3、3D打印对每个人进行量身定制，机器进行智能取模，并打印出实物。幻想一下你的房子是打印出来的，你的车子是打印的。

4、促进农业革命，在美国，只有 2% 的人是农民，却养活了 3 亿多的国民，靠的就是高度的农业机械化生产。你在坐着喝咖啡看着机器自己工作是不是很爽。

5、调控城市的出行，试想一下行驶数据时时同步进行数据共享，你可以知道你过的路口是否刚好绿灯并且道路是否畅通自动给你分析并为你切换最佳路线。

6、分析用户需求，对用户数据进行分析，从而得出每个用户的后期需求，可以帮助用户节省寻找产品的时间。

1 以大数据为主题,写一篇1500字的文章

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。

他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。

但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。

随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。

大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代yhk、xyk，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。

数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。

不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。

2 人脑与人工智能作文

人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。

在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。

不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。

但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸d可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。

那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。

弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。

弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。

强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。

强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。

超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。

我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。

现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。

听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。

现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。

但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。

基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据判断一个人的动作。

尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。

最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。

奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。

那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。

3 人工智能作文600字怎么写

我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！

自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。

如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。

7:00家中

我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。

4 人工智能作文800字

随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。

1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。

未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。

当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。

我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！

其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！

5 我和大数据的作文600字,该怎么写

第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）

第二段过渡写：我也与大数据有个故事。

第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）

最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。

大概这个意思差不多。

6 大数据和人工智能相比哪个好

大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化 *** 作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。

大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。

人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。

得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。

目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。

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，我会陆续在头条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，也可以咨询我，谢谢。

7 人与人工智能的关系的作文怎么写

例子

刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。

a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。

踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。

回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。

来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。

嗯！好吃！

在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。

晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。

我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了q械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。

a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！

人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。

此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。

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