人工智能與企業管理創新相結合初探

徐印州 教授 李丹琪 通訊作者 龔思穎

（1、廣東財經大學商貿流通研究院 廣州 510320；2、中山大學新華學院經濟與貿易學院廣州 510520；3、廣東財經大學文化創意與旅游學院 廣州 510320）

人工智能的發展態勢

（一）人工智能的快速發展

人工智能是指通過超級計算、云計算和大數據等新一代信息技術的運用，模擬、延伸和拓展人的思考行為的技術及應用系統。基于算法、計算力和數據三要素的人工智能，涉及到感知技術、仿真模擬、自動化、數學運算和認知科學等多個領域，覆蓋廣泛，包羅萬象。人工智能的最終目標是按照智能形成的基本機理，用計算機模擬人的思維。1950年英國數學家艾倫·麥席森·圖靈率先測試“機器是否能夠思考”并引起廣泛關注，這是人工智能的緣起。1956年，約翰·麥卡錫首次提出現代“人工智能”（Artificial Intelligence）概念，認為人工智能并不局限于讓機器像人一樣思考而獲得智能，重點是讓機器解決人腦所能解決的問題。在經歷了上世紀80年代人工智能的“寒冬”期之后，決策科學的領軍人物、1978年諾貝爾經濟學獎獲得者赫伯特·西蒙率先將人工智能引入管理決策領域，掀起嘗試將人工智能應用于經濟管理領域的熱潮。隨后在2006年，杰弗瑞·辛頓提出“深度學習”神經網絡，推動人工智能在計算機視覺、自然語言處理等方面獲得重大進展。近幾年，隨著大數據、超級計算、語音感知、智能識別等信息技術逐步普及應用，人工智能應用進入快速發展階段（陳永偉，2018）。目前，中國已經成為全世界人工智能投融資規模最大的國家，中國人工智能企業數量居全世界第二。據清華大學中國科技政策研究中心《中國人工智能發展報告2018》的數據，2017年中國人工智能市場規模已達237億元，年增速達67%。根據賽迪數據和麥肯錫公司的報告，預計到2025年全球人工智能市場規模將超過8500億元。

人工智能主要依托專家系統、機器學習、模式識別和人工神經網絡等功能，參與人類經濟社會專業分工。人工智能通過輔助甚至是替代人類的某些專業活動，加速在各個行業領域的滲透，引發鏈式創新，推動現代社會從信息化向智能化升級轉型，使信息技術更好地造福人類社會。人工智能的發展將加速智能社會的到來。

（二）人工智能應用的分布狀況

人工智能日益得到廣泛的應用，使得多個行業的生產效率或運營效率顯著提高，突出表現在教育、零售、制造、金融、醫療及健康等領域（曹靜和周亞林，2018）。2017-2018年，人工智能在零售業的應用比較引人注目，以Amazon Go為代表的人工智能零售商店，曾在全球包括中國風靡一時，商業領域甚至推出了以人工智能為標志的“新零售”的概念。在零售商業、物流業、金融業、農業、教育和醫療衛生等領域，人工智能技術正在推動其發展模式發生變化，在這些領域里重構供應鏈以及生產、分配和消費的流程。

與此同時，人工智能業已成為科技企業的戰略重點。AI技術已經滲透到互聯企業的核心業務，擁有雄厚數據資產的互聯網企業，都投入重金研發人工智能技術，以此作為未來的核心競爭力。谷歌自2016年宣布“AI First”戰略以來，收購Nest和Revolv等科技企業，布局智能家居領域，與強生（Johnson & Johnson）進行戰略合作，布局智能醫療領域，自主研發機器學習算法“auto ML”；IBM在人工智能領域一直保持領先地位，重點布局超級計算、認知計算算法、云平臺、機器深度學習等細分領域；微軟自2014年開始涉足人工智能領域，先后推出智能交互機器人“小冰”、人工智能營養師Invigr悅型和場景智能識別系統“Seeing AI”等核心產品；百度重點布局機器學習與大數據分析、智能家居、無人駕駛開放平臺等領域。此外，占據行業引領地位的科技巨頭也同時搭建開源技術分享平臺，降低追隨者獲取人工智能技術的機會成本，為人工智能廣泛應用于各個領域提供技術支撐。

探索人工智能與企業管理的結合點

（一）人工智能在企業管理中的應用

在企業人力資源管理方面，已有不少企業應用人工智能技術，主要體現在招聘和培訓環節上。例如已有一百多年歷史的永新會計師事務所，借助人工智能系統輔助辦理新員工的入職手續，對海歸人士極具吸引力。

目前人工智能在企業會計管理方面發揮了顯著的輔助作用。人工智能在企業會計工作中展示出來的超級計算和數據處理能力，顛覆了傳統的會計工作場景，推動企業會計業務從純粹的手工操作向“人工智能+手工輔助”模式升級，極大地簡化業務處理流程，降低財會人員的工作強度，提高會計核算效率。如著名的德勤會計事務所在會計、審計等環節中引入了人工智能輔助系統。人工智能系統還可以替代財務管理專家的職能，對企業財務狀況進行深度挖掘、預測分析和風險跟蹤，建立財務風險預警機制（宋彪等，2015；黃麗和黃天齊，2018）。

依托信息技術延伸對企業資源計劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）等軟件系統的需求，輔助生產經營活動的順利實施；借助人工智能系統，分析客戶數據信息變化趨勢，制定客戶關系維護計劃——上述都屬于人工智能應用于企業管理的初步成果。隨著大數據、云計算、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術的普及應用，傳統的信息管理系統將逐步被基于超級計算、深度挖掘等功能的人工智能系統所取代。近年來阿里、百度、騰訊等互聯網企業在人力資源管理方面用AI建模，嘗試在企業管理領域應用機器學習等等，都是人工智能與企業管理創新相結合的良好征兆。

（二）選擇人工智能與企業管理結合的突破口

對人工智能在企業管理中應用的認知，可追溯至上世紀七八十年代，那時在企業組織管理中運用人工智能中的前瞻性探索已經開始。人工智能在企業中的應用主要通過兩條途徑：其一，運用人工智能技術改變企業當前的生產模式、制造方法、作業流程，比如自動識別、“機器換人”等；其二，借助人工智能促進企業管理模式創新。前者比較容易受到重視，人工智能在“硬”技術方面的進展也很快。人工智能在“軟”技術方面起步較早但進展較緩，至今主要停留在軟件的開發和利用上，這只能屬于人工智能初級形態的起步階段。而本文所關注的人工智能與企業管理創新相結合，更顯滯后。但是自從赫伯特·西蒙將人工智能引入管理決策領域以來，對人工智能與企業管理相結合的探索就沒有止步過，其關鍵是尋求人工智能與企業管理的結合點。

經過實地訪查，目前的企業數據庫多為財務信息數據庫、人力資源數據庫、客戶管理數據庫以及營銷案例數據庫。加之上述已經取得成果，可以認為：人工智能與企業管理結合的突破口，應該在企業財務管理、企業內部管理模式創新和企業戰略決策等方面做出選擇。

搭建企業財務人工智能化管理大數據平臺

從企業管理人工智能化如何起步的角度來看，搭建企業財務人工智能化管理大數據平臺，建立企業財務數據庫顯得尤為重要。

（一）財務管理大數據采集和挖掘

企業財務信息大數據庫的形成可以從兩個方向延伸：一是物化活動構成的大數據，二是價值活動構成的大數據，兩個方向構成一股龐大的數據流。在現實的企業業務中，大數據信息涉及各個職能部門、分企業以及子企業等下屬企業，每個下屬機構運營都需要以會計憑證作為媒介和載體，通過會計憑證以最小數據集或專項數據集的形式形成大量的數據信息。隨著企業規模的發展壯大，其下屬機構的數量也不斷增多，層級關系也更為錯綜復雜，所涵蓋的范圍不斷擴大，對于各種各樣的會計憑證的運用也越來越多，會計憑證形成的海量交易數據信息進一步增加，從而形成了企業財務管理的“大數據池”。

在“大數據池”的基礎上構建數據采集平臺，形成財務管理大數據平臺的內容體系，進而通過數據采集平臺構成企業財務管理大數據開發平臺（姜美娜，2016；邱玉蓮和錢蘇維，2017）。會計憑證是經營性交換活動信息記載的法定權證，通過會計憑證將物化交換活動轉換為具有財務計算信息和會計核算信息的價值活動。因此，企業財務管理大數據開發平臺就承載了大量的價值信息和業務信息的采集，反映了建立在物化交換活動和價值交換活動之上的物化活動交換量。所有的會計憑證集合成海量數據集，形成企業財務管理大數據開發平臺，并通過數據采集平臺構成其自身的內容體系。

基于企業財務管理大數據開發平臺，進而通過人工智能技術構建財務管理大數據挖掘平臺。人工智能在大數據挖掘平臺上對會計憑證大數據進行統計分析、序列分析，挖掘下屬機構的交易活動信息、資金流信息等，監管包括財務和會計信息的企業運營秩序，保證財務和會計信息真實、唯一、準確地反映企業內部各組成部分的經營情況，確保企業財務與企業整體發展目標相一致。人工智能化的企業財務大數據挖掘系統，為高效率的企業治理提供強有力的支持。

（二）人工智能化的財務管理大數據模型工具庫

通過數據挖掘，以實現企業整體目標為原則，以會計憑證、會計信息、經營收入、業務關系、客戶維護等為監管目標，以企業管理體系為監管標準，建立與下屬機構、員工和客戶等相關信息一一對應的統計分析模型。

依據財務管理大數據統計分析模型，對財務會計信息進行監管，從而實現對下屬機構、員工和客戶關系的管理。在此基礎上構建對大數據進行分析與處理的數據工具庫，提高財務監督自動化水平。在財務會計信息監管方面，企業財務管理大數據開發平臺通過數據采集、數據挖掘、數據運用，監督下屬職能部門和下屬企業的財務信息和會計信息，反映其日常運營秩序。通過大數據工具庫，借助一定的指標與模型判斷企業財務情況是否達到預期目標，同時設置對數據信息的處理和自動預警功能，通過自動篩選提示異常數據信息，進而建立其數據異常自動預警機制，提高財務監督自動化水平。

基于財務管理大數據平臺，人工智能在企業財務管理大數據的運用上，彰顯出通過直觀形象實現經營狀況可視化的特點。由于大數據技術的不斷提升，由人工智能通過圖表形態實現財務數據可視化已成為一種新的潮流。依托財務管理大數據平臺，企業內部的財務數據分析和應用結果都可以通過圖表等形式更為直觀、動態地展示出來。跨會計周期的數據變化趨勢圖表和跨機構的數據比較圖表的廣泛應用，將以一種更為簡明易懂的方式來反映企業經營情況和財務管理水平。企業財務管理大數據開發平臺的運用，為企業財務人員轉型提供重要的技術支撐。財務管理人員需積極適應這一新趨勢，不能再停留在日常記賬和做報表的傳統工作模式。

人工智能通過深度學習，可以明顯增強企業財務管理的統計分析、業務開拓、客戶維護和內部管理的效用，及時遏制濫用權利與浪費資源，提高財務管理水平，進而全面提升企業治理水平，并為實現企業整體經濟利益最大化提供必要的財務數據支撐。

人工智能加快企業內部管理模式創新

人工智能對企業管理產生強烈的沖擊，通過超級計算和深度學習，重構不同企業的協同優勢和管理創新，打破原來傳統管理模式，帶來企業管理模式的升級變革。當代企業管理者要順應未來社會發展趨勢，善于利用人工智能，并將人工智能轉化成極具個性化的“企業智能”，并從中受益。這就需要企業推動人工智能深度融入企業內部管理，不斷拓展人工智能在內部管理中的應用，加快管理模式創新（喬泰，2016）。

（一）克服“數據壁壘”是實現內部管理人工智能化的關鍵

借助人工智能實現企業管理模式的創新，需要強化外部協同合作和內部協調管理，變革既有的組織管理模式，創造人工智能與企業內部管理的結合點。傳統的管理模式，在外部合作層面往往是依托產業鏈的關聯度進行合作，而在內部管理層面則是自上而下的層級式管理，這與人工智能化的扁平管理理念相悖，不利于數據信息的快速傳遞和二次開發。必須加強企業外部的協同合作和內部的協調管理，“內外兼修，內外結合”才能使人工智能順利融入。

在當前技術環境下，企業依托人工智能實現管理模式創新提升的基礎主要在于數據的獲取。這不僅僅包括企業自身的數據獲取，還包括行業內競爭對手乃至關聯行業的數據獲取。單個企業可以得到的數據體量有限，唯有推動各企業乃至各行業之間實現跨界的分享使用，才能構建真正意義上的“大數據池”。克服“數據壁壘”，使巨量的數據信息集中，才能真正賦予企業實現人工智能管理的基本驅動力，是實現內部管理人工智能化的關鍵。對數據集的有效利用，不僅體現在各層次、各領域數據信息融合利用上，還體現在人工智能管理系統設計對應急事件的靈活應對和外部功能的衍生性上。因此，需要努力通過數據信息的交互和共享，重新組織和安排管理要素，形成共贏的人工智能化即智慧管理生態圈。

（二）企業人力資源管理人工智能化是突破口

企業人力資源管理人工智能化容易產生明顯的效果，往往成為企業內部管理人工智能化的突破口。人工智能對人力資源管理的改變主要體現在招聘和培訓環節上。在招聘前，人力資源部門借助智能模式及算法，對企業人才需求做出科學預測。在招聘過程中，依托大數據云平臺，招聘者可以更容易地獲取應聘者個性特征、應聘動機等更容易被隱藏起來的內在信息。通過智能匹配系統，招聘者可以根據應聘者工作閱歷、教育經歷、同行評價等綜合信息，對其進行崗位匹配，提高招聘成功率。同時在制定培訓計劃時，依托人工智能運算，為員工量身定做培訓方案。目前已有企業將機器學習和數量流量處理技術應用于企業招聘環節，實現對應聘者簡歷的智能篩選和條件匹配，實現自動化智能招聘。

人力資源管理人工智能化最突出的創新之處，在于重構企業與員工之間的互動關系。人力資源管理的核心是對人力資源的判斷，而非程式化的繁文縟節的手續。在運用人工智能技術制定的人才評價標準中，通過創新企業與員工之間的互動關系，設定最能夠發揮人力資源效用的指標及權重。人工智能通過大數據進行追蹤、分析、模擬、比對、匹配、場景臨摹、預設實驗等多種智能技術，對人力資源做出精確的判斷，對人員的延聘做出恰當的取舍，對崗位設置做出合理的安排。人力資源管理人工智能化使企業在人力資源管理上形成“數據挖掘→發現人才→使用人才→集聚人才→企業成長”智能化發展路徑。

企業戰略決策人工智能化展望

Alpha Go戰勝了世界圍棋第一人，說明人工智能的邏輯思維能力，尤其是思維的速度完全可以勝人一籌。而在形象思維上，尤其是在邏輯思維與形象思維相結合的能力上能否勝過人類的智能，尚待未來的發展。

（一）人工智能正在成為企業戰略決策的重要工具

企業戰略決策屬于復雜問題或復雜過程，既體現了企業家的經驗，又體現了企業家的智謀，更多是體現了企業管理層的集體智慧。目前，運用云計算和云識別，面向企業決策、運營、生產全場景的企業智能化創新平臺已經在一些人工智能化領先的企業應用，初步實現人工智能輔助企業管理決策。人工智能正在成為企業戰略決策的重要工具，未來必定會在企業戰略決策的更高層面上發揮顯著的作用。

與傳統信息管理系統相比較，人工智能平臺在戰略決策環節提供給企業管理者的將不僅僅是一堆數據和報表，還將通過機器學習渠道對收集到的數據進行統計分析、深度挖掘和數據清洗，以圖表等更為直觀、生動的表達方式展示企業經營數據的變化情況，預測未來發展趨勢，研判可能存在的風險并給出解決方案。人工智能的核心技術在于機器學習系統，面對市場競爭環境的“瞬息萬變”，企業管理者可以依托人工智能，更及時地發現、響應和預測外部環境的變化，對當前的戰略決策進行實時的“自我修正”，提高戰略決策的精準度和有效性。

（二）將人工智能逐步引入企業戰略決策

盡管現在還很難預測人工智對企業戰略決策影響的程度有多大，能否在企業戰略決策方面起到替代作用，但是具有深度學習能力的人工智能在企業戰略決策上一定會產生出新的見解，甚至對戰略決策進行量化，并降低戰略決策的成本及風險。面對人工智能的蓬勃發展，企業管理層特別是高管和領導層，必須認真學習和了解人工智能及其應用，關注并且掌握人工智能的發展動態和趨勢，組建企業的人工智能團隊，打造人工智能化的基礎。當然，人工智能并非靈丹妙藥，也不會立竿見影，不能局限于短期的經濟利益，需要以戰略的眼光將人工智能逐步引入到企業戰略決策的過程之中。