人工智能与企业管理创新相结合初探

徐印州 教授 李丹琪 通讯作者 龚思颖

（1、广东财经大学商贸流通研究院 广州 510320；2、中山大学新华学院经济与贸易学院广州 510520；3、广东财经大学文化创意与旅游学院 广州 510320）

人工智能的发展态势

（一）人工智能的快速发展

人工智能是指通过超级计算、云计算和大数据等新一代信息技术的运用，模拟、延伸和拓展人的思考行为的技术及应用系统。基于算法、计算力和数据三要素的人工智能，涉及到感知技术、仿真模拟、自动化、数学运算和认知科学等多个领域，覆盖广泛，包罗万象。人工智能的最终目标是按照智能形成的基本机理，用计算机模拟人的思维。1950年英国数学家艾伦·麦席森·图灵率先测试“机器是否能够思考”并引起广泛关注，这是人工智能的缘起。1956年，约翰·麦卡锡首次提出现代“人工智能”（Artificial Intelligence）概念，认为人工智能并不局限于让机器像人一样思考而获得智能，重点是让机器解决人脑所能解决的问题。在经历了上世纪80年代人工智能的“寒冬”期之后，决策科学的领军人物、1978年诺贝尔经济学奖获得者赫伯特·西蒙率先将人工智能引入管理决策领域，掀起尝试将人工智能应用于经济管理领域的热潮。随后在2006年，杰弗瑞·辛顿提出“深度学习”神经网络，推动人工智能在计算机视觉、自然语言处理等方面获得重大进展。近几年，随着大数据、超级计算、语音感知、智能识别等信息技术逐步普及应用，人工智能应用进入快速发展阶段（陈永伟，2018）。目前，中国已经成为全世界人工智能投融资规模最大的国家，中国人工智能企业数量居全世界第二。据清华大学中国科技政策研究中心《中国人工智能发展报告2018》的数据，2017年中国人工智能市场规模已达237亿元，年增速达67%。根据赛迪数据和麦肯锡公司的报告，预计到2025年全球人工智能市场规模将超过8500亿元。

人工智能主要依托专家系统、机器学习、模式识别和人工神经网络等功能，参与人类经济社会专业分工。人工智能通过辅助甚至是替代人类的某些专业活动，加速在各个行业领域的渗透，引发链式创新，推动现代社会从信息化向智能化升级转型，使信息技术更好地造福人类社会。人工智能的发展将加速智能社会的到来。

（二）人工智能应用的分布状况

人工智能日益得到广泛的应用，使得多个行业的生产效率或运营效率显著提高，突出表现在教育、零售、制造、金融、医疗及健康等领域（曹静和周亚林，2018）。2017-2018年，人工智能在零售业的应用比较引人注目，以Amazon Go为代表的人工智能零售商店，曾在全球包括中国风靡一时，商业领域甚至推出了以人工智能为标志的“新零售”的概念。在零售商业、物流业、金融业、农业、教育和医疗卫生等领域，人工智能技术正在推动其发展模式发生变化，在这些领域里重构供应链以及生产、分配和消费的流程。

与此同时，人工智能业已成为科技企业的战略重点。AI技术已经渗透到互联企业的核心业务，拥有雄厚数据资产的互联网企业，都投入重金研发人工智能技术，以此作为未来的核心竞争力。谷歌自2016年宣布“AI First”战略以来，收购Nest和Revolv等科技企业，布局智能家居领域，与强生（Johnson & Johnson）进行战略合作，布局智能医疗领域，自主研发机器学习算法“auto ML”；IBM在人工智能领域一直保持领先地位，重点布局超级计算、认知计算算法、云平台、机器深度学习等细分领域；微软自2014年开始涉足人工智能领域，先后推出智能交互机器人“小冰”、人工智能营养师Invigr悦型和场景智能识别系统“Seeing AI”等核心产品；百度重点布局机器学习与大数据分析、智能家居、无人驾驶开放平台等领域。此外，占据行业引领地位的科技巨头也同时搭建开源技术分享平台，降低追随者获取人工智能技术的机会成本，为人工智能广泛应用于各个领域提供技术支撑。

探索人工智能与企业管理的结合点

（一）人工智能在企业管理中的应用

在企业人力资源管理方面，已有不少企业应用人工智能技术，主要体现在招聘和培训环节上。例如已有一百多年历史的永新会计师事务所，借助人工智能系统辅助办理新员工的入职手续，对海归人士极具吸引力。

目前人工智能在企业会计管理方面发挥了显著的辅助作用。人工智能在企业会计工作中展示出来的超级计算和数据处理能力，颠覆了传统的会计工作场景，推动企业会计业务从纯粹的手工操作向“人工智能+手工辅助”模式升级，极大地简化业务处理流程，降低财会人员的工作强度，提高会计核算效率。如著名的德勤会计事务所在会计、审计等环节中引入了人工智能辅助系统。人工智能系统还可以替代财务管理专家的职能，对企业财务状况进行深度挖掘、预测分析和风险跟踪，建立财务风险预警机制（宋彪等，2015；黄丽和黄天齐，2018）。

依托信息技术延伸对企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等软件系统的需求，辅助生产经营活动的顺利实施；借助人工智能系统，分析客户数据信息变化趋势，制定客户关系维护计划——上述都属于人工智能应用于企业管理的初步成果。随着大数据、云计算、物联网、区块链等新一代信息技术的普及应用，传统的信息管理系统将逐步被基于超级计算、深度挖掘等功能的人工智能系统所取代。近年来阿里、百度、腾讯等互联网企业在人力资源管理方面用AI建模，尝试在企业管理领域应用机器学习等等，都是人工智能与企业管理创新相结合的良好征兆。

（二）选择人工智能与企业管理结合的突破口

对人工智能在企业管理中应用的认知，可追溯至上世纪七八十年代，那时在企业组织管理中运用人工智能中的前瞻性探索已经开始。人工智能在企业中的应用主要通过两条途径：其一，运用人工智能技术改变企业当前的生产模式、制造方法、作业流程，比如自动识别、“机器换人”等；其二，借助人工智能促进企业管理模式创新。前者比较容易受到重视，人工智能在“硬”技术方面的进展也很快。人工智能在“软”技术方面起步较早但进展较缓，至今主要停留在软件的开发和利用上，这只能属于人工智能初级形态的起步阶段。而本文所关注的人工智能与企业管理创新相结合，更显滞后。但是自从赫伯特·西蒙将人工智能引入管理决策领域以来，对人工智能与企业管理相结合的探索就没有止步过，其关键是寻求人工智能与企业管理的结合点。

经过实地访查，目前的企业数据库多为财务信息数据库、人力资源数据库、客户管理数据库以及营销案例数据库。加之上述已经取得成果，可以认为：人工智能与企业管理结合的突破口，应该在企业财务管理、企业内部管理模式创新和企业战略决策等方面做出选择。

搭建企业财务人工智能化管理大数据平台

从企业管理人工智能化如何起步的角度来看，搭建企业财务人工智能化管理大数据平台，建立企业财务数据库显得尤为重要。

（一）财务管理大数据采集和挖掘

企业财务信息大数据库的形成可以从两个方向延伸：一是物化活动构成的大数据，二是价值活动构成的大数据，两个方向构成一股庞大的数据流。在现实的企业业务中，大数据信息涉及各个职能部门、分企业以及子企业等下属企业，每个下属机构运营都需要以会计凭证作为媒介和载体，通过会计凭证以最小数据集或专项数据集的形式形成大量的数据信息。随着企业规模的发展壮大，其下属机构的数量也不断增多，层级关系也更为错综复杂，所涵盖的范围不断扩大，对于各种各样的会计凭证的运用也越来越多，会计凭证形成的海量交易数据信息进一步增加，从而形成了企业财务管理的“大数据池”。

在“大数据池”的基础上构建数据采集平台，形成财务管理大数据平台的内容体系，进而通过数据采集平台构成企业财务管理大数据开发平台（姜美娜，2016；邱玉莲和钱苏维，2017）。会计凭证是经营性交换活动信息记载的法定权证，通过会计凭证将物化交换活动转换为具有财务计算信息和会计核算信息的价值活动。因此，企业财务管理大数据开发平台就承载了大量的价值信息和业务信息的采集，反映了建立在物化交换活动和价值交换活动之上的物化活动交换量。所有的会计凭证集合成海量数据集，形成企业财务管理大数据开发平台，并通过数据采集平台构成其自身的内容体系。

基于企业财务管理大数据开发平台，进而通过人工智能技术构建财务管理大数据挖掘平台。人工智能在大数据挖掘平台上对会计凭证大数据进行统计分析、序列分析，挖掘下属机构的交易活动信息、资金流信息等，监管包括财务和会计信息的企业运营秩序，保证财务和会计信息真实、唯一、准确地反映企业内部各组成部分的经营情况，确保企业财务与企业整体发展目标相一致。人工智能化的企业财务大数据挖掘系统，为高效率的企业治理提供强有力的支持。

（二）人工智能化的财务管理大数据模型工具库

通过数据挖掘，以实现企业整体目标为原则，以会计凭证、会计信息、经营收入、业务关系、客户维护等为监管目标，以企业管理体系为监管标准，建立与下属机构、员工和客户等相关信息一一对应的统计分析模型。

依据财务管理大数据统计分析模型，对财务会计信息进行监管，从而实现对下属机构、员工和客户关系的管理。在此基础上构建对大数据进行分析与处理的数据工具库，提高财务监督自动化水平。在财务会计信息监管方面，企业财务管理大数据开发平台通过数据采集、数据挖掘、数据运用，监督下属职能部门和下属企业的财务信息和会计信息，反映其日常运营秩序。通过大数据工具库，借助一定的指标与模型判断企业财务情况是否达到预期目标，同时设置对数据信息的处理和自动预警功能，通过自动筛选提示异常数据信息，进而建立其数据异常自动预警机制，提高财务监督自动化水平。

基于财务管理大数据平台，人工智能在企业财务管理大数据的运用上，彰显出通过直观形象实现经营状况可视化的特点。由于大数据技术的不断提升，由人工智能通过图表形态实现财务数据可视化已成为一种新的潮流。依托财务管理大数据平台，企业内部的财务数据分析和应用结果都可以通过图表等形式更为直观、动态地展示出来。跨会计周期的数据变化趋势图表和跨机构的数据比较图表的广泛应用，将以一种更为简明易懂的方式来反映企业经营情况和财务管理水平。企业财务管理大数据开发平台的运用，为企业财务人员转型提供重要的技术支撑。财务管理人员需积极适应这一新趋势，不能再停留在日常记账和做报表的传统工作模式。

人工智能通过深度学习，可以明显增强企业财务管理的统计分析、业务开拓、客户维护和内部管理的效用，及时遏制滥用权利与浪费资源，提高财务管理水平，进而全面提升企业治理水平，并为实现企业整体经济利益最大化提供必要的财务数据支撑。

人工智能加快企业内部管理模式创新

人工智能对企业管理产生强烈的冲击，通过超级计算和深度学习，重构不同企业的协同优势和管理创新，打破原来传统管理模式，带来企业管理模式的升级变革。当代企业管理者要顺应未来社会发展趋势，善于利用人工智能，并将人工智能转化成极具个性化的“企业智能”，并从中受益。这就需要企业推动人工智能深度融入企业内部管理，不断拓展人工智能在内部管理中的应用，加快管理模式创新（乔泰，2016）。

（一）克服“数据壁垒”是实现内部管理人工智能化的关键

借助人工智能实现企业管理模式的创新，需要强化外部协同合作和内部协调管理，变革既有的组织管理模式，创造人工智能与企业内部管理的结合点。传统的管理模式，在外部合作层面往往是依托产业链的关联度进行合作，而在内部管理层面则是自上而下的层级式管理，这与人工智能化的扁平管理理念相悖，不利于数据信息的快速传递和二次开发。必须加强企业外部的协同合作和内部的协调管理，“内外兼修，内外结合”才能使人工智能顺利融入。

在当前技术环境下，企业依托人工智能实现管理模式创新提升的基础主要在于数据的获取。这不仅仅包括企业自身的数据获取，还包括行业内竞争对手乃至关联行业的数据获取。单个企业可以得到的数据体量有限，唯有推动各企业乃至各行业之间实现跨界的分享使用，才能构建真正意义上的“大数据池”。克服“数据壁垒”，使巨量的数据信息集中，才能真正赋予企业实现人工智能管理的基本驱动力，是实现内部管理人工智能化的关键。对数据集的有效利用，不仅体现在各层次、各领域数据信息融合利用上，还体现在人工智能管理系统设计对应急事件的灵活应对和外部功能的衍生性上。因此，需要努力通过数据信息的交互和共享，重新组织和安排管理要素，形成共赢的人工智能化即智慧管理生态圈。

（二）企业人力资源管理人工智能化是突破口

企业人力资源管理人工智能化容易产生明显的效果，往往成为企业内部管理人工智能化的突破口。人工智能对人力资源管理的改变主要体现在招聘和培训环节上。在招聘前，人力资源部门借助智能模式及算法，对企业人才需求做出科学预测。在招聘过程中，依托大数据云平台，招聘者可以更容易地获取应聘者个性特征、应聘动机等更容易被隐藏起来的内在信息。通过智能匹配系统，招聘者可以根据应聘者工作阅历、教育经历、同行评价等综合信息，对其进行岗位匹配，提高招聘成功率。同时在制定培训计划时，依托人工智能运算，为员工量身定做培训方案。目前已有企业将机器学习和数量流量处理技术应用于企业招聘环节，实现对应聘者简历的智能筛选和条件匹配，实现自动化智能招聘。

人力资源管理人工智能化最突出的创新之处，在于重构企业与员工之间的互动关系。人力资源管理的核心是对人力资源的判断，而非程式化的繁文缛节的手续。在运用人工智能技术制定的人才评价标准中，通过创新企业与员工之间的互动关系，设定最能够发挥人力资源效用的指标及权重。人工智能通过大数据进行追踪、分析、模拟、比对、匹配、场景临摹、预设实验等多种智能技术，对人力资源做出精确的判断，对人员的延聘做出恰当的取舍，对岗位设置做出合理的安排。人力资源管理人工智能化使企业在人力资源管理上形成“数据挖掘→发现人才→使用人才→集聚人才→企业成长”智能化发展路径。

企业战略决策人工智能化展望

Alpha Go战胜了世界围棋第一人，说明人工智能的逻辑思维能力，尤其是思维的速度完全可以胜人一筹。而在形象思维上，尤其是在逻辑思维与形象思维相结合的能力上能否胜过人类的智能，尚待未来的发展。

（一）人工智能正在成为企业战略决策的重要工具

企业战略决策属于复杂问题或复杂过程，既体现了企业家的经验，又体现了企业家的智谋，更多是体现了企业管理层的集体智慧。目前，运用云计算和云识别，面向企业决策、运营、生产全场景的企业智能化创新平台已经在一些人工智能化领先的企业应用，初步实现人工智能辅助企业管理决策。人工智能正在成为企业战略决策的重要工具，未来必定会在企业战略决策的更高层面上发挥显著的作用。

与传统信息管理系统相比较，人工智能平台在战略决策环节提供给企业管理者的将不仅仅是一堆数据和报表，还将通过机器学习渠道对收集到的数据进行统计分析、深度挖掘和数据清洗，以图表等更为直观、生动的表达方式展示企业经营数据的变化情况，预测未来发展趋势，研判可能存在的风险并给出解决方案。人工智能的核心技术在于机器学习系统，面对市场竞争环境的“瞬息万变”，企业管理者可以依托人工智能，更及时地发现、响应和预测外部环境的变化，对当前的战略决策进行实时的“自我修正”，提高战略决策的精准度和有效性。

（二）将人工智能逐步引入企业战略决策

尽管现在还很难预测人工智对企业战略决策影响的程度有多大，能否在企业战略决策方面起到替代作用，但是具有深度学习能力的人工智能在企业战略决策上一定会产生出新的见解，甚至对战略决策进行量化，并降低战略决策的成本及风险。面对人工智能的蓬勃发展，企业管理层特别是高管和领导层，必须认真学习和了解人工智能及其应用，关注并且掌握人工智能的发展动态和趋势，组建企业的人工智能团队，打造人工智能化的基础。当然，人工智能并非灵丹妙药，也不会立竿见影，不能局限于短期的经济利益，需要以战略的眼光将人工智能逐步引入到企业战略决策的过程之中。