人工智能在决策上的应用研究论文 求计算机毕业论文人工智能技术在财务管理中的应用

发布时间:2023-12-13 07:59:43
发布者:网友

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一、人工智能在航海领域的运用

1、人工智能在加强海上安全、优化业务操作和流程、帮助航程规划和船舶维护方面取得了进展。通过对数据深入分析和快速反应,及时传递关键信息,从而帮助提供最佳决策。

2、使用人工智能系统来创建全自动的海盗警报,可以让海员们有时间作出反应,也因此带来挽救生命的希望。

二、求计算机毕业论文人工智能技术在财务管理中的应用

1、财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技能的程序系统,用来求解财务领域内的各种问题。具体地说,财务管理专家系统主要用来代替财务管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、验证,作为结合技术、理念和财务管理环境而作出最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题分解成一些比较容易的子问题,再通过搜索和问题归结实现求解。

2、智能财务管理的专家系统是智能化的专家系统,智能财务管理的专家系统按财务管理内容可分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专家系统、营运管理专家系统(含风险管理、危机管理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。

3、通过系统的整合,使财务管理专家系统的功能发挥得淋漓尽致,财务预测更准确,财务决策更科学,财务预算将更贴近实际,财务控制更到位,财务分析更透彻,财务管理更全面,即时全面管理轻松在握。

4、在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析系统中,财务决策系统处于中心地位,其他系统对财务决策系统起到支持作用,我们把它们集成起来统称智能财务决策支持系统。www.hdfinf.com医疗分类信息运用智能财务决策支持系统,可以开展内部控制评估、资产配置评估,通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案,等等。

5、智能机器人超越人类的划时代发明为AI技术的发展描绘了宏远的蓝图,AI技术在财务管理中的应用已日渐成熟。相信在不久的将来,智能机器人财务管理将大行其道,依靠智能财务管理专家系统,必将大大提高财务管理的效率、效果和效益,即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时,智能财务管理专家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务,而财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出来。从财务主体发展战略的高度,遵循以人为本的理念,开展财务科学管理,促使财务主体可持续发展,实现利益相关者价值组合最大化。

三、人工智能对智慧物流作用和效果

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术。人工智能在物流行业的影响主要聚焦在智能搜索、仓储规划、智能运输配送、机器人等领域,人工智能是加速物流行业向智慧物流时代迈进的新引擎。

人工智能技术在智慧仓储环节的具体应用包括:

1、选址决策。人工智能技术通过收集与选址任务和目标相关的丰富历史数据,通过大数据技术挖掘对仓储选址决策有指导意义的知识,建立一个基于大数据的人工智能选址决策系统,在系统中输入选址目标与相关参数,人工智能系统便可以直接得到最接近最优目标,且不受人的主观判断与利益纠纷影响的选址结果。

2、无人仓。人工智能技术的出现使得无人仓的构想得以实现。得益于机器视觉、进化计算等人工智能技术,自动化仓库中的搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人、无人叉车等一系列物流机器人可以对仓库内的物流作业实现自感知、自学习、自决策、自执行,实现更高程度的自动化。

通过机器视觉技术,不同的摄像头和传感器可以抓取实时数据,继而通过品牌标识、标签和3D形态来识别物品,从而可以使拣选机器人对移动传送带上的可回收物品进行分类和挑拣,以替代传统人工仓库中的传送机器、扫描设备、人工处理设备和工作人员一道道的分拣作业,大大提高仓库的运作效率。

3、库存管理。人工智能技术基于海量历史消费数据,通过深度学习、宽度学习等算法建立库存需求量预测模型,对以往的数据进行解释并预测未来的数据,形成一个智能仓储需求预测系统,以实现系统基于事实数据自主生成最优的订货方案,实现对库存水平的动态调整。同时,随着订单数据的不断增多,预测结果的灵敏性与准确性能够得到进一步提高,使企业在保持较高物流服务水平的同时,还能持续降低企业的成本库存。

使用人工智能技术进行预测性运输网络管理可显著提高物流业务运营能力。以航空运输为例,准时保量运输是空运业务的关键。DHL开发了一种基于机器学习的工具来预测空运延误状况,以预先采取缓解措施。通过对其内部数据的58个不同参数进行分析,机器学习模型能够提前一周对特定航线的日平均通行时间进行预测。

随着无人驾驶等技术的成熟,未来的运输将更加快捷和高效。通过实时跟踪交通信息,以及调整运输路径,配送的时间精度将逐步提高。

(1)配送机器人。配送机器人根据目的地自动生成合理的配送路线,并在行进途中避让车辆、过减速带、绕开障碍物,到达配送机器人停靠点后,向用户发送短信提醒通知收货,用户可直接通过验证或人脸识别开箱取货。

(2)无人机快递。利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置,操纵无人驾驶的低空飞行器运载包裹到达目的地。无人机快递可以解决偏远地区的配送问题,提高配送效率,同时减少人力成本。同时,无人机快递也受限于恶劣天气下、人为破坏等影响,目前尚未大范围使用。

(1)智能测算。通过对商品数量、体积等基础数据分析,对各环节如包装、运输车辆等进行智能调度,如通过测算百万SKU(库存量单位)商品的体积数据和包装箱尺寸,利用深度学习算法技术,由系统智能地计算并推荐耗材和打包排序,从而合理安排箱型和商品摆放方案。

(2)图像识别。计算机视觉技术的卷积神经网络可用于手写识别,相比人工识别可有效提高准确率,减少工作量和出错率。另外,计算机视觉技术也可应用于仓内机器人的定位导航,以及无人驾驶中识别远处的车辆位置等。

四、怎么通俗的理解智能决策

智能决策是指利用人工智能和数据分析等技术,通过对数据、信息和知识的处理和分析,帮助人们做出更加准确、高效和科学的决策。通俗地说,智能决策就像是一位智慧的助手,能够对数据进行分析、挖掘和预测,为人们提供决策支持和建议。

智能决策的过程一般包括以下几个步骤:

1.数据收集和整合:将各种数据源的数据整合到一起,包括结构化数据(如数据库中的数据)和非结构化数据(如文本、图像、音频等)。

2.数据清洗和处理:对数据进行清洗和处理,去除重复、错误或不完整的数据,使数据更加准确和可靠。

3.数据分析和建模:利用数据分析和建模技术,对数据进行挖掘和分析,提取有用的信息和知识。

4.决策支持和建议:根据数据分析和建模的结果,为人们提供决策支持和建议,帮助人们做出更加准确、高效和科学的决策。

智能决策可以应用于各个领域,如金融、医疗、物流、企业管理等。它可以帮助人们更好地理解数据和信息,从而做出更加明智的决策。

五、人工智能技术对人力资源管理的影响体现在

人工智能技术对人力资源管理的影响主要体现在以下三个方面。

1.自动化程度提升:人工智能可以自动化完成某些繁琐、重复、规律性强的任务,如简历筛选、面试安排等,极大的提高了人力资源管理工作效率。

2.数据驱动的决策:人工智能技术可以收集、分析和利用各种数据,为人力资源决策提供更准确、更科学的依据。

例如,基于数据的预测可以帮助企业预测员工流失率,优化招聘策略等。

3.更好的员工体验:人工智能技术可以为员工提供更个性化、更便捷的服务,例如通过人工智能技术实现的智能考勤系统、智能培训系统等,可以为员工提供更高效、更优质的服务体验。

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