人工智能培訓個人總結
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人工智能培訓個人總結范文第1篇
劉佳輝
（河北大學 管理學院 唐山 063000）
摘要：人工智能作為計算機的學科的分支之一，是被公認的二十一世紀三個最尖端的技術之一。伴隨著改革開放以來三十年的經濟和科技力量的不斷發展，我國的人工智能在各個的領域的技術也得到了長足的發展。而在杭州出現的無人超市更是讓人工智能的發展進入到了一個前所未有的階段，毫無疑問，社會的快速發展離不開人工智能的技術的不斷進步。因此，企業應該加強人工智能技術的發展，將人工智能的發展與企業的運營和管理相結合，以推動企業的可持續發展。由此，本篇文章將對人工智能技術對企業管理中的應用進行探究，以期望將對人工智能與企業發展的結合，和我國企業的飛速發展有所借鑒。
關鍵字：人工智能 企業管理 企業發展
Application of Artificial Intelligence in Enterprise Management
Liu Jiahui
(Tangshan 063000， School of Management， Hebei University)
ABSTRACT： As one of the branches of computer science， artificial intelligence is recognized as one of the three most sophisticated technologies in the 21st century. Along with the reform and opening up since 30 years of economic and technological power of the continuous development， the technology of artificial intelligence in various fields has also been greatly developed. The appearance of unmanned supermarkets in Hangzhou has brought the development of AI to an unprecedented stage. There is no doubt that the rapid development of society can not be separated from the continuous progress of AI technology. Therefore，enterprises should strengthen the development of artificial intelligence technology and integrate the development of artificial intelligence with the operation and management of enterprises to promote the sustainable development of enterprises. Therefore, this article will explore the application of artificial intelligence technology in enterprise management，hoping to combine AI with enterprise development and provide some reference for the rapid development of enterprises in China.
Key words： Artificial intelligence Business management Enterprise Development
引言：人類一向以自己為“智能生物”自居，這是因為我們能夠不斷的學習、觀察新事物，讓自己能夠不斷的取得進步，這讓人類在地球上顯得與眾不同。所以當我們也開始充當上帝的角色，開始創造屬于我們自己意識的人工智能時，心情也像上帝創世一樣，內心充滿了激蕩與振奮，這便是人工智能的發展的動力。如今，人工智能在大數據時代充當著越來越重要的角色。在歐美等發達國家取得了飛速的發展，隨著人工智能技術的不斷深入，企業的人力資源、財務會計和知識管理的技術均被運用到人工智能應用中去。
一、 人工智能將對企業會計行業產生影響
（一） 我國的會計行業人工智能的運用
會計作為會計制度的主體，分為三類，主要涉及企事業單位，行政機構和會計師事務所。在中國，涉及會計工作的許多主題工作僅限于人工智能應用中的會計系統。在會計中，一些需要主觀行為的工作，例如審查，驗證和判斷，仍然需要會計人員手動完成工作。然而，在會計師事務所，雖然審計業務也是主要業務的一部分，但在人工智能應用方面略顯稀疏，原因是對于大多數上市公司的審計業務，大量的審計工作文件是需要。填寫后，它既有草稿的電子版本，當然還有紙質版本，但這些入門數據仍需要手動填寫。
（二）對人工智能在會計行業中應用的展望
任何會計師都清楚地知道會計行業是一個嚴格的行業，也需要及時性。有許多會計程序和復雜的過程需要解決。因此，對于會計，加班是一種普遍現象。在某種程度上，會計師還希望有一天會有人工智能來取代這種枯燥乏味的工作。當前的人工智能應用程序解決了一些基本操作，例如憑證和報告的生成，但它遠遠不能滿足當前會計機構的需求。例如，人力資源會計需要一個符合業務特征的測量工具，并報告業務的人力資源。通過該模型，可以分析企業的人力資源，從而進行合理的人力資源管理，成為降低成本的方法之一。這種需求是會計管理會計和環境會計中許多分支機構的必然要求，因為會計職能現在越來越傾向于決策，會計需要在相應的決策過程中提供信息。但通常很難獲得人工計算和分析。如果人工智能可以進一步應用科學知識來解決這個問題，那么最好。
（三）人工智能對會計行業的影響
1）提高了會計內容的時效性和正確性
企業是政府機關或任何會計師事務所，可以在使用會計軟件后及時處理發生在當日的經濟業務。因為會計人員只能在系統中注冊并選擇或審計相關事務，所以最終系統根據現有的自動生成相關報表的數據，比傳統的會計憑證人工生成報表要及時得多，另一方面，在傳統的會計業務流程中，會計人員往往會產生假賬，而現行的會計憑證則會產生假賬。財務系統也必須是一些手工輸入的數據，因為系統在輸入錯誤時會提示，在這種情況下，減少了數據的錯誤概率，從而提高了會計信息的準確性。
2）一定程度上抑制了財務信息造假
在具體的會計核算制度下，所有登記制度人員都有唯一的賬戶和密碼，并有自己的權限和非常嚴重明確的分工。工作場所包容性現象在傳統會計核算中非常嚴重。特別是在中小企業中，人工智能的應用有助于通過明確的功能來抑制人工偽造信息。然而，人工智能不能說是為了防止金融偽造。系統畢竟是由人控制的，管理層無法應對會計人員以上的內部運營現象。
3）會計行業中傳統崗位需求減少
由于日益廣泛使用的人工智能在會計行業，傳統的會計職位不需要員工，所以這是一個明顯的變化。自1980年代以來我國會計電算化發展此后晉升。它已經商業化，是用于各種會計實體，使原始簡單的會計記錄和會計工作被人工智能所取代。因此，會計的地位不再是必要的。
4）會計信息安全性受到威脅
各種計算機化的會計系統，廣泛應用于電子形式會計實體中存儲的各種金融數據，具有電子數據的優點，如省電，方便，數據容量大，易于查找等優點。而另一方面，系統如果保護未達到易受黑客攻擊的指定位置，當前網絡安全性大大降低的同時，信息可能在網絡傳輸過程中被截獲，因此導致企業財務信息泄露會非常嚴重，會造成重大商業機密，并導致損失。
二、 人工智能對企業金融風控的影響
（一）智能風控落地的前提
在互聯網信息技術和網絡技術普及的時代，讓人類生活進入大數據驅動的智能化發展階段，而人工智能在金融風險控制的探索和實踐中經歷了以計算機為標志的信息時代，人類因此CIETY已進入人工智能引領第四次工業革命，如果追求信息時代是數據采集和存儲，那么解決人工智能時代是伴隨著信息技術的發展和信息爆炸而引起的。由于信息處理能力不足，計算機幫助人們處理海量信息、分析數據和使用，是人工智能的時代，智能認知階段，人工算法進入商業世界后，開始顯示出趨勢的普遍性，特別是LY在金融業務中顯示出較強的適用性，目前人工智能在國內重點應用于風險控制、信用和欺詐等領域。人工智能產業化可以結合現場誕生，不能留下以下三個重要方面前提：
技術基礎的改進。用云計算來說，計算能力在出現之前是一種昂貴的資源，公司不能獨自承擔這種成本。在人人上網的時代，計算數據量不斷增加，大規模數據的培訓和計算帶來了對CPU水平提高的需求。云計算服務實現了計算資源的循環和重用，大大降低了企業的成本。在云計算的情況下，為了將成本降低兩到三個訂單，許多初創企業可以擁有強大的計算能力。當然，對于從事人工智能服務的公司來說，擁有計算能力是不夠的，因為限制技術的因素還來自于數據采集能力和數據處理和處理能力，列如數學、統計學、機器算法等。而確定大規模計算，強大的人才是必不可少的。
場景的出現需要更先進的技術。特別是在需要擴大規模和復雜化的消費信貸服務中，如何提供高質量的用戶體驗成為一個難點。例如，在少量的貸款業務中，金融機構或平臺需要在短時間內對某個用戶進行準確的風險評估，或者在一天內完成數十萬甚至更多的用戶信用。由于可以預見，這樣的要求只會越來越高，場景也會越來越多。傳統的刀耕火種評估方法與現有的大量多樣化的金融需求完全脫節。因此采取智能投資，但它面臨的投資機會是短暫的，交易信息的判斷甚至需要快到幾毫秒。對現場的需求促使業界使用更合理的算法，更快的計算速度，并要求新技術將人工智能帶入舞臺。
改進的數據材料豐富。人工智能，所以數據是使用數據來支持操作和判斷是人工智能的基礎。在金融行業中，數據也是如此?；ヂ摼W時代的背景下，金融消費者的高度收集碎片更大規模的需求，數據采集成本較低。金融機構和企業可以使用這些數據來計算、處理、和判斷，為用戶提供個性化服務的經驗，基于智能的數據做出決策，實現精細管理，從而進一步推動人工智能技術的應用的發展。
（二）智能風控是傳統風控的有效補充
傳統金融機構與傳統計分卡模型和規則引擎等“特色”風險評分，根據性能和智能風險控制記錄，社會行為，行為偏好，身份信息和設備安全方面的行為特征的“軟弱”用戶的風險評估。兩種類型的風險控制從操作到場景顯示效果之間的顯著差異，后進入移動互聯網時代，智能風險控制的優點更加突出，有效補充傳統的風險控制。
傳統風力控制形成了標準化的操作模式，首先判斷用戶的身份，然后復習物理用戶提供的證明材料。簡而言之，它分為以下步驟：首先，回顧通過面對面的檢查來確認用戶身份的真實性提交材料。材料包括識別和收入證明，如身份證、戶籍、銀行流動和就業信息。其次，用戶的資產評估和確定信用額度，主要的資產估值標準抵押房地產和汽車生產等。最后，信用貸款，其他步驟可以添加，如調查貸款的使用和確認交易的意愿。
關注人的評論，首先，傳統的風險控制單元的時間跨度，至少在周需要層層審批，業務流程涉及多個人員和鏈接，導致效率低;其次，長時間的業務流程，無法滿足用戶的資本要求，導致壞的用戶體驗;最后，對小型業務，傳統的風險控制復雜的審計程序導致的高成本使銀行和無利可圖，所以這個巨大的市場的一部分。
智能風險控制對大數據，算法和計算能力，重視數據，生活等識別確認用戶的身份;欺詐識別風險，智能控制使用多維特征，許多數據表明意圖和傾向，反映用戶欺詐;普通用戶的還款意愿和能力評估判斷。
在互聯網經濟下具有“規模”增長的消費者金融市場中，智能風險控制可以捕獲非傳統的金融數據并增加弱勢的金融相關特征。機器建模和分析的方法用于及時有效地補充傳統的風險控制。首先，智能風控帶來閃電般的審查速度。時間跨度以分鐘和秒計算，為用戶提供更好的服務體驗。其次，對用戶行為數據的分析得出更準確的評估。最后，在風險預測中，數據模型的使用可以準確地量化未來風險最有可能發生的時間和情景。從快牛金科的實際應用來看，定量風險預測的結果與實際風險的表現一致，誤差很小。風險控制標準的放松和收緊所引起的壞賬績效水平的變化可以通過數據直觀地衡量。實際的業務運營非常有益。
目前，個性化的場景下貸款和大規模貸款，信用貸款和消費貸款等，智能風險控制有足夠的優勢，但是大的貸款和交易涉及資產評估、房地產貸款和供應鏈融資等大型企業。驗證的真實性，傳統風力控制仍然是不可替代的，兩個風控制模式仍將。
（三）智能風控成長空間巨大
在金融行業，風險控制中，無限智能風險控制是一個不斷迭代的過程，并不斷按照優化的結果進行。到目前為止，智能風險控制已經取得了良好的應用效果。實踐中，智能風險控制模型已經更好的用戶差異化程度，能夠清晰地反映出評價結果中的高質量和不良客戶，通過不斷的優化迭代，識別的準確性和判斷的速度，技術人員一直在螺旋式上升，但目前行業面臨的問題是數據島和信息不透明，行業總負債不共享，仍然是大空間智能風險控制技術的提升。在用戶體驗上，智能風險控制的最佳路徑有二點：一是減少對用戶的干擾，對于當前信用風險控制過程中需要獲得用戶授權等數據的審批，隨著數據共享和計算能力市場機制的完善，未來只有需要向客戶提供極少的信息進行評估，消除用戶對信息安全的顧慮，使用合規性。其次，在上述基礎上，提升用戶評估的準確性。。
人工智能是一種不可逆轉的趨勢，但人工智能在推廣特定情景時仍面臨一些外部阻力。
首先，由于一些工人，意識滯后，商業實踐中的人工智能面臨著銀行和其他機構的模型變革，在管理決策時考慮到潛在風險。其次，需要探討適當的業務情景。傳統的金融業務場景，在應用、審批，基于不同操作系統的貸款和大量人力資源等一系列環節之后，如何切入人工智能將在調整過程中面臨長期運行。此外，在監管方面，人工智能還暴露了“黑匣子”理論與“可追溯性”金融活動的矛盾。人工智能對于許多風險控制的實施過程并不是人類大腦能夠理解的，而是在一些監管更嚴格的情景中給予必要的解釋。
中國著名科幻作家劉慈新曾經說人工智能就像一個黑盒子。從理論上講，他們的計算步驟可以追溯，但由于計算量巨大，跟蹤實際上很困難甚至不可能。實現兩者之間的平衡并建立信任是未來人工智能面臨的巨大挑戰。在這種情況下，一方面，可以采用更加解釋性的算法。對于相同的數據，不同算法的結果不應該遠遠落后。另一方面，可以預期社會態度的變化和監管法規的調整。畢竟，它不僅僅是以人工智能為代表的計算機科學。隨著研究的深入和領域的細分，其他人類主體可能具有傳統邏輯意義的結果。
三、 人工智能對企業信息安全防護的影響
（一）人工智能時代下信息安全論述
信息安全是指用戶使用網絡系統時，軟件和硬件不會被破壞，用戶數據不會被改變，為計算機的使用提供安全保障。目前，信息安全在網絡保護中尤為重要。在計算機網絡的發展過程中，出現了許多數據泄露事件，不僅給企業帶來了傷害，而且也暴露了許多人的隱私信息。從小的角度看，數據泄露事件給企業和人民造成了損失，在很大程度上阻礙了國家的發展和社會的進步。
因此，在人工智能快速發展的時代，我們不僅要追求技術進步，還要重視信息安全的保護。信息安全保護不僅是企業和國家的責任，也是每個公民的責任。
（二）威脅企業信息安全的因素
目前大多數互聯網公司都在進行人工智能的研究，5G的華為技術是世界領先的，它不僅是企業的榮譽，也是國家的驕傲，影響企業信息安全的因素很多，涉及到很多方面，對信息安全的保護帶來了許多挑戰。
1）數據的集中存儲
大量的數據可以存儲在計算機系統中，數據之間的緊密聯系，非常容易引起攻擊者的注意，成為一個黑客的目標。網絡數據繁多，從不同的方式，如電子郵件、微博、傳感器等，相對集中存儲的數據在一起增加數據泄漏的風險，并導致人身安全的喪失。
2）數據加密技術
計算機領域的數據加密一直是防止數據泄漏的首要任務，但仍有數據泄漏事件。人工智能技術的應用基于互聯網用戶的互聯網數據的收集。如果沒有大量的數據分析，將無法生成智能應用程序和技術服務。集中式數據庫集中在資源豐富的大型企業手中。一方面，他們收集數據，另一方面，他們分析數據并智能地應用它。企業主要是營利性的，信息安全投入太小，會增加數據泄露的風險。
3）殺毒軟件的應用
由于計算機病毒的不斷侵入，導致很多殺毒軟件的產生。如果計算機中毒，可能會導致多臺計算機，甚至整個企業計算機崩潰，數據丟失。病毒以不斷變化的形式出現，入侵計算機的方式多樣化，每次出現新的病毒，都會導致殺毒軟件的各個方面升級。企業不應該只根據病毒更新殺毒軟件，而應該讓企業的數據更加安全
（三）企業信息安全的防護措施
1）對數據安全技術研發
從傳統信息安全技術的角度出發，企業必須加大對數據安全技術開發的投入，以保證人工智能的順利發展。同時，國家要給予大力支持和一定的幫助。多方面引進新人才。其他企業數據安全技術也在不斷發展，以保證網絡操作過程中的數據安全，從而使黑客蒙受損失。
2）重視敏感數據的保護
敏感信息不應披露沒有用戶的權限。企業應優先保護用戶的私人數據，并規定使用的設備，以確保網絡可以正確操作。國家應該制定相應的制度措施的敏感信息，這使得一些人氣餒。
3）國家對數據的保護制度
保護數據不僅是企業的責任。國家也應提出安全策略，制定安全要求，加強然后進行安全體系建設，加快人工智能立法的應用。國家應制定相應的數據保護法律法規，同時將數據保護滲透到學習課程中，教育幼兒，真正向每個人傳達數據安全意識。個人應及時清理隱私資料，安全文明上網。
4）合法共享用戶信息
使用用戶信息時，應明確信息來源的合法性，確認數據的有效性，共享用戶信息時應征求用戶意見，用戶不得擅自披露。否則，將獲得虛假數據，這可能導致企業損失。
總結：隨著科技的蓬勃發展，人工智能的蓬勃發展也在繼續。盡管這個的人工智能還發展不完善，及時在早期進入的金融領域，還主要集中于風險控制、定量交易和智能客戶服務。然而，人工智能對世界的好處將不受限制。
人工智能的進一步推廣和應用，將形成廣泛的基于機器的智能決策，可以大大提高社會整體運行的效率。例如，在圍棋、自動駕駛、公安等領域，人工智能顯示出良好的學習能力和決策能力。
人工智能也帶來了社會結構的變化，如就業制度。一些簡單、重復和自動化的數據收集和記錄將被機器所取代。從目前的發展速度來看，客戶服務、簡單的風險控制、基礎營銷等人員更有可能被替換。技術的發展超出了人們的想象。就像2000年一樣，沒有人認為打字員在計算機和互聯網普及之后成為了紙堆中的象征。人工智能技術對人類生活的滲透將是巨大的。就像互聯網一樣，20年前需要訪問特定場景和手段的服務，如網吧、學校房間和撥號上網，都涉及到飲食和穿著。業務的各個方面的活動、業務和業務方面。當人們無法感受到人工智能的存在時，這意味著人工智能技術已經達到并得到了廣泛的應用。
參考文獻：
[1]賁可榮，張彥鐸 .人工智能 [M ].清華大學出版社，2006.
[2]陸汝鈐 .人工智能 [M ].科學出版社，1989.
[3]羅素，諾維格 .人工智能：一種現代的方法（第二版）[M ].清華大學出版社，2006.
[4]李生 .自然語言處理的研究與發展 [J].燕山大學學報，2013（5）：377-384.
[5] 孫濤 . 知識管理 ——— 21 世紀經營管理的新趨勢 [M ]. 北京 ： 中華工商聯合出版社 ， 1999.
[6] 李桂青 ， 羅持久 . 工程設計專家系統的原理與程序設計方法[M ]. 北京 ： 氣象出版社 ，1991.
[7] Joseph Giarratano. 專家系統原理與編程 [M ]. 北京 ： 機械工業出版社 ， 2000.
[8] 吳今培 . 智能故障診斷與專家系統 [M ]. 北京 ： 科學出版社 ，2000.
[9] STB ofNASA [ Z]. Clips Reference Manual Advanced Program 2ming Guide 2001.
[10] 幸聰.人工智能時代網絡信息安全與防范分析2018，2（07）：172-173.
人工智能培訓個人總結范文第2篇
摘要：個人助理的涌現和成長，依賴于智能經濟生態，個人助理與智能經濟兩者互為因果，相輔相成。智能經濟是泛在的、融合的新經濟形態，是智能技術發展應用的結果，是科技、經濟與社會深度融合的產物，具有技術驅動的鮮明特征。智能經濟時代，增強人類智力的技術比增強人類體力的技術變得更加重要，作為人類智能的個人助理日益成為智能經濟體系中的關鍵物種。個人助理的發展體現著智能經濟的時代特征和趨勢，有助于提升消費者的信息能力，進而影響市場供需關系，催生經濟增長的新動能，構筑起人機共生的新經濟生態。
關鍵詞：智能經濟；人工智能；個人助理；信息能力；隱性需求；經濟增長
作者：茍尤釗1，呂琳媛2(1．杭州師范大學阿里巴巴商學院，杭州311121；2.電子科技大學基礎與前沿研究院，成都610054)
從1956年人工智能誕生到AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍，人工智能發展進入快車道，推動著人類社會進入智能時代，智能科技成為引領經濟增長的新動力，催生了以數據為新生產要素、以智能計算為生產方式的新經濟發展模式和新經濟形態。隨著技術的發展，智能經濟的產業鏈條不斷延展。橫向上看，基于智能硬件的研發和廣泛應用形成了智慧醫療、智慧交通等熱點領域。縱向上看，從鏈條前端的研發設計延伸到后端的終端消費市場，已初步形成了較為完整的產業鏈條。智能技術驅動的智能經濟正催生著新物種的涌現，重新定義著人與社會、消費者與商家的關系。如何按照用戶個性化的需求進行生產，讓市場的“無形之手”變得更為智能，成為智能經濟和智能產業發展要解決的核心問題[1]。智能化的信息決策輔助工具，正在成為社會經濟體系運行的新支撐點[2]，特別是在與用戶息息相關的消費領域，一類特殊的智能機器人——“個人助理”扮演著重要角色，為消費者提供著專屬個性化的智能服務。個人智能助理(PersonalAssistants，簡稱PA)，作為智能經濟生態中的關鍵物種，在生產、教育、醫療、交通等各類交互場景中廣泛應用，拓展著智能經濟的新邊界，體現著智能經濟的時代特征和趨勢。
一、智能經濟的內涵
智能經濟的出現與以往的工業革命有著本質差異。智能經濟借助機器人等智能設備，在更大程度上代替人類的腦力勞動，產出高附加值的產品或服務[3]?！暗诙螜C器革命”“第二次機器革命”的概念參見埃里克·布萊恩約弗森、安德魯·麥卡菲《第二次機器革命》2014年版。的特點在于自動化、數字化和智能化，它對人類勞動的替代效應更為明顯[4]。
智能經濟是由智能技術推動形成和發展的一種新的經濟形態。智能經濟與信息經濟、網絡經濟等概念緊密相關卻又有差異。信息經濟提出近半個世紀，20世紀80年代又提出了網絡經濟。這些概念的提出都沒有獲得像智能經濟一樣的影響和關注，智能經濟剛提出就獲得了西方國家、社會、企業層面的支持，且以法律形式予以確定[5]。借鑒相關研究，本文認為智能經濟是建立在智能技術基礎之上，重視技術應用與社會經濟發展的深度融合，以智能產業化和產業智能化為主要形式，以智能城市、智能交通、智能家居等為應用領域，推動生產、生活方式實現智能化的全新的一種經濟形態。2019年1月，阿里研究院在《解構與重組：開啟智能經濟》中指出，智能經濟是使用“數據+算法+算力”的決策機制去應對不確定性的一種經濟形態，具有以數據為關鍵生產要素、以人機協同為主要生產和服務方式、以滿足海量消費者的個性化需求為經濟價值追求方向三個特征。盡管圍繞著智能化技術能否帶來經濟增長存在著爭議，但報告中依然描繪了智能經濟的未來圖景：依賴強大的計算能力，滿足用戶實時、個性、碎片化的需求，并據此進行生產，實現供需之間的精準匹配。[注]這個全新圖景的實現依賴于新的物種。早在20世紀50年代，經濟學家赫伯特·西蒙就提出智能模式，最簡單的智能就是機器人。智能時代，智能機器將更廣泛地應用到人類工作、生活的各個領域，成為智能經濟發展的關鍵物種。
二、智能經濟中的關鍵物種
人工智能、物聯網、區塊鏈等前沿科技的快速發展已構筑起智能經濟的基礎設施，在這些技術驅動下，新物種正重塑著智能時代的新未來。近年來，以蘋果Siri、微軟Cortana、亞馬遜Alexa、天貓精靈為代表的智能機器人大量涌現，他們也被稱為個人智能助理。2018年華為的全球產業展望中明確指出，未來智能機器人等智能終端將實現從工具向助理的角色轉換和升級，到2025年智能助理普及率將達到90%，智能服務機器人將為12%的家庭提供服務[6]。個人助理將構筑起機器互聯、人機協同共生的新經濟生態。智能化的個人助理基于海量動態的數據充分了解市場供需變化，總結規律，并預測未來，為智能經濟的來臨奠定了重要基礎。個人助理不再僅僅是實驗室中的想法和規劃，而是滲透到用戶日常生活中的智能伙伴，實現了人類腦力的延伸與，為經濟決策的智能化和消費者主權時代提供了關鍵技術手段，顛覆了市場中買賣雙方的關系，其出現使得智能經濟真正成為一種新的經濟發展形態。
互聯網發展到今天，購物、社交、娛樂等活動的形式和空間都得到了極大的豐富和拓展。然而，網絡的發展也帶來了新的問題：從企業角度來看，網絡突破了時空限制，形成了像淘寶、亞馬遜、京東等平臺型企業與在線市場。但從用戶的視角來看，用戶的線上行為被各大平臺所切割，用戶的行為數據分散在微信、淘寶、滴滴等應用中形成數字碎片，各平臺都只能分析人的局部信息，很難整合個體需求之間的內在聯系，以及所有用戶需求之間的聯系。個人助理的價值就在于，它不僅能匯聚來自于各個平臺的海量信息，更能從數據海洋中挖掘出有價值的信息，這些信息能夠幫助了解用戶的顯性和隱性需求。顯性需求只是消費者需求冰山上的一角，隱性需求才占據了消費者需求的絕大部分，圍繞著消費者服務的個人助理，能夠勝任匹配這些隱性的需求，更有助于提升產品和服務的多樣性，更能滿足智能經濟所追求的多樣化、個性化的發展目標。
個人助理是被賦予了特定社會內涵與意義的一種人工物(Artifacts)，[注]社會因素的建構作用對個人助理的發展產生重要影響。不能簡單將其視為一種技術工具，它的發展是嵌入在智能經濟的社會情境中的。隨著與用戶的“日夜陪伴”，個人助理正成長為智能時代的超級物種，如何認知和對待這類智能化的人工物值得新時代的人類深思。作為人工物的個人助理，既是人類進化的產物，同時又作用于人類的社會生產與生活。因此，我們既要關注人類在技術層面對自然世界的加工和改造，更不能忽視人工物指向的人類目標和遵循的人類意志。智能經濟是科技與經濟、技術與產業深度融合的產物，產業化是人工物進入社會經濟系統的主要途徑，產業實踐活動成為理解個人助理及其與社會經濟系統相互作用關系的重要視角。
三、產業視域中的個人助理
個人助理通過對客觀世界中的各種聲音、圖像、語言等要素進行數字化處理，并模擬人類思維進行推理判斷從而完成相應的任務，對人類的生活工作產生影響。如果說之前的技術革命更多解放了人類的體力，智能革命則釋放了人的腦力，是人類全面解放的必然要求。作為人工物的個人助理，其價值無法獨立存在，需要在產業化的進程中生成與建構。產業實踐塑造著個人助理的價值和特征。只有那些吸收、融合了社會經濟發展需求的個人助理，才能獲得成長需要的養料和動力。
(一)對社會需求的滿足
個人助理的研發和生產是一個不斷滿足社會需求的過程，其自身功能經歷了從簡單到復雜、智能化程度越來越高的轉變。早期的助理屬于被動式的計算程序，主要幫助用戶完成簡單的任務，比如鬧鈴提醒、定時發送信息等，需要用戶主動設置規則才能完成任務，智能化水平較低。早期的助理使用比較麻煩，人機交互生硬主要依靠鍵盤，反應速度慢，使用的人群和場景非常有限。隨著用戶對計算能力和高服務品質的需要，個人助理的功能經歷了快速的調整和變化。隨著4G網絡以及智能手機的發展，數據的獲取、分析、計算變得越來越便捷，用戶與個人助理之間的互動方式也從文字轉向了語音，語音助手成為個人助理的新代名詞。個人助理能夠將人的語言轉換為機器語言并按指令完成任務。雖然初期識別準確率不高，很多復雜任務無法完成，但從文字到語音交互方式的變革具有重要意義。隨著5G網絡和數字時代的來臨，智能助理將加速顯現出替記本、電腦、智能手機等其他計算設備的趨勢和優勢，成為智能時代用戶最親密的伙伴。
(二)生產的專業化分工
個人助理的研發與生產在逐漸實現產業化的過程中，不斷深化著專業化分工。微軟、亞馬遜、谷歌、阿里巴巴等先驅企業的貢獻，吸引著越來越多的生產商、服務商、用戶等主體的參與和協作。個人助理從最開始功能簡單的信息處理設備發展到如今成為智能產業體系的重要組成部分，是人類集體參與和協作的結果。個人助理是一個知識密集度高、技術高度集成、經濟附加值高的產業活動，涉及諸多不同門類的技術和不同學科的知識。在外觀設計上，需要材料學和設計學作為知識儲備；在芯片設計上，需要軟件和電子工程等技術作為知識儲備；在數據傳輸中，需要電子信息通訊技術作為支撐；在數據分析中，需要大數據挖掘技術和方法；等等。個人助理產業活動集中體現了不同專業、不同學科之間的融合、分工與合作。
(三)產業配置過程的社會化
2018年政府工作報告指出，要發展壯大新動能，做大做強新興產業集群，加強新一代人工智能研發應用，發展智能產業，拓展智能生活。有研究指出，在戰略性新興產業的培育與發展中，相對于政府的幫扶政策，市場競爭更為重要[10]。在個人助理從發明到實現產業化的過程中，以市場交換為基礎的產業配置方式發揮了重要作用。個人助理，作為人工智能系統發展最為迅速的領域，目前已吸引蘋果、谷歌、微軟、亞馬遜、三星等公司紛紛加入競賽，研發推出了Siri、GoogleAssistant、Alexa、Cortana等具有代表性的產品。國內的互聯網巨頭，也通過招募人才、組建實驗室等方式，加快關鍵技術研發，緊鑼密鼓地百度度秘、阿里小蜜、騰訊叮當等，從個人助理角度切入構筑人工智能市場的競爭格局。除了企業參與，政府的作用也不可忽視。20世紀互聯網等顛覆性技術從實驗室走向市場的背后都離不開公共資源的投入，政府為個人助理的成長創造了良好的政策環境。
四、開啟智能經濟新未來
個人助理的崛起得益于社會經濟發展的三個趨勢。首先在科學方面，挖掘與分析數據的方法越來越先進。特別是人工智能、深度學習的發展，賦予助理兩個方面的功能：向內注意用戶的需求，并根據優先級別、場景等，主動尋覓滿足這些需求；向外扮演“守門人”，幫助用戶屏蔽外部無用或有害信息。其次在技術方面，智能設備的廣泛使用與發展讓數據獲取變得更加容易。用戶不需要主動地輸入文字或語音來“指導”助理的行為，個人助理會通過觀察用戶行為不斷優化學習能力進而了解用戶。Fitbit手環、Logbar戒指等智能技術的發展，進一步強化了數據采集能力。個人助理可以從心跳、手勢、語音、肌膚等各方面對數據進行收集，發掘更多更完備的高價值信息并同用戶一起管理需求。最后是經濟方面。依賴于科學研究與技術方面的最新進展，以消費者為中心的經濟體系真正到來。不對稱性基本原理[注]認為，經濟增長最有效的方法是幫助消費者給予商家施加更強的選擇壓力。個人助理將會在冗長的隱性需求和社會聯系列表中，根據用戶需求的優先級尋找最合適的產品或服務。而如果這樣的列表是在商家手中，他們往往傾向于選擇那些最有利可圖的選項。未來，個人助理的重心將放在消費者，它會給消費者帶來良好的體驗。與此同時，商家也不會受到傷害，因為整體經濟的增長會惠及所有人[11]。
智能經濟的良性運轉依賴于數據和信息，信息成為最重要的生產要素，第一次以一種無形產品的形式在經濟社會發展中扮演重要角色。每個人既是信息的消費者，也是信息的創造者。面對大量信息的產生，信息過載成為亟待解決的問題。消費者最關心的問題是：如何快速高效地從紛繁復雜的海量信息中找到有用的信息來滿足需求。這個需求既包含了用戶可以主動描述出的顯性需求，也包含了用戶自己都不清楚的隱性需求。全面深入挖掘用戶多樣的、個性化的隱性需求，幫助用戶提升其“信息能力”，是智能經濟必須要解決的核心問題，也成為個人助理發展面臨的最大機遇與挑戰。
(一)對消費者信息能力的影響
如果說從工業革命的汽車飛機到通用型的機器人，我們的機體能力得到極大擴展，未來我們會看到，個人助理會使我們的信息能力大大擴展，賦能消費者。
主流經濟學教科書中的供需關系模型包含兩個參數，即商品的價格和數量，兩者之間呈負相關。這一模型暗含了一個重要假設：消費者和商家一樣對這些商品的質量完全知情，但現實情況并非如此。對于二手車、教育培訓、保險理財、旅游等比較復雜的產品，由于信息不足，消費者很難了解它們的真實質量和適用性。他們在進行購買決策的時候只能根據已經獲取的信息做出判斷。一個經典的例子就是美國加州伯克利分校的經濟學家喬治·阿克洛夫的檸檬市場理論[12]。他用一個二手車的例子闡釋了信息不足是如何導致市場失靈的。
市場中的信息不足往往以一種不對稱的方式存在：消費者比商家更清楚他們自身的需求，而商家比消費者更了解他們銷售的商品。不同消費者對于同一個商品的了解和認識是不一樣的，有內行和外行的區分，我們稱這種差異為信息能力(informationcapability)的差異。如果進一步推廣阿克洛夫的檸檬市場理論，將消費者的信息能力差異考慮進去，就可以解釋為什么現實中二手車市場并沒有出現失靈。只有在最壞的情況下，也就是所有消費者的信息能力都為零的時候，才會導致市場失靈。當消費者信息能力無窮大的時候，他們對商品完全知情。然而，現實情況往往處于這兩個極端情況中間的灰色地帶——消費者只能在一定程度上認識一個產品。對于越復雜的商品，消費者信息能力的差異就越明顯。
考慮信息能力之后，新供需模型將包含四個參數，價格(price，用p表示)、數量(quantity，用q表示)、質量(quality，用Q表示)和信息能力(informationcapability，用c表示)。信息能力刻畫了人與產品的特定關系。不同的人對同一個產品的信息能力不同，同一個人對不同產品的信息能力也不同：一個人在某些方面可能是專家，但在另一些方面可能完全是外行。一個人對于某一產品的信息能力取決于兩個方面：自身屬性與外部因素。其中，自身屬性包括技能(天賦、經驗等)和努力程度(花費的時間和精力)。一個人的信息能力可以通過自身的努力，或者一些外部因素得到提升。比如，你去二手市場買車的時候，會叫上身邊特別懂車的朋友，這個其實就是在幫助你提升信息能力。顯然，個人智能助理相比人具有更強的存儲、記憶、分析能力，是幫助消費者提升信息能力的一個有力工具，個人智能助理將縮小消費者信息能力的差異，即使是針對復雜度高的商品。
(二)對供需關系的影響
個人助理對消費者信息能力產生影響，進而會對市場的供需關系產生影響。對于給定信息能力的消費者，他購買產品的概率依賴于產品的質量。信息能力越強，購買概率對質量變化越敏感。我們在研究中給出了不同信息能力情況下消費者需求(以購買概率形式體現)隨商品質量的變化情況[13](如圖1所示)。在這里，假設價格是給定的，消費者的需求width=199，height=33，dpi=110當然也可以采取其他形式，如分段函數形式[14]。從圖1可以看出，購買概率隨著質量連續變化，對于給定的信息能力，質量越高購買概率越大。當信息能力很小的時候，質量上升對于購買概率的影響很有限，如圖1中c=0.1的情況。當信息能力較大的時候，質量提升對購買概率的影響明顯，如圖1中c=1的情況。當信息能力非常大的時候，消費者只接受高質量的產品，低質量的產品即使質量提升，對于購買概率的影響也不大，但是高質量產品提升質量，對購買概率的影響就比較大了。由此可見，個人智能助理將幫助消費者更清晰地洞察產品質量的變化，以更高的概率購買高質量的產品。
個人助理對信息能力的影響不僅影響需求方，也會影響供給方。在信息不對稱的情況下，商家并不知道消費者的需求，只能通過現有的信息對買方需求做一個預期，并根據這個預期最大化自己的利益確定價格和質量，而這個價格和質量又會進一步影響買方需求，進而再影響商家的決策，因此供需是相互影響且不斷變化的。商家所謂的“供給曲線”實際上是對買家需求預期的一系列反應策略集合。
總而言之，個人助理對信息能力的提升作用將加速市場從合作區向競爭區轉變。提高消費者的信息能力將產生兩個相反的效果：一方面，信息能力的提升推動了銷量增長；另一方面，有效競爭使得利潤率下降，兩方面的影響共同決定了商家的利潤曲線。
下面考察市場的總收益，即商家的收益和消費者收益之和。在市場的演化發展過程中，既包括現有資源的分配過程，也包括新資源的創造過程。如何分配和認知現有資源將影響未來資源的產生。
(三)對經濟增長的影響
隨著消費者信息能力不斷提升，特別是在個人助理的推動下，利潤下降迫使商家必須另尋出路，挖掘新商機，于是“新餅”就誕生了?！靶嘛灐闭Q生的同時也產生了新的信息不足，然后“新餅”也會變成“魔餅”進行新一輪的分配過程。這樣的過程會周而復始地進行。經濟就是沿著這樣的路徑螺旋式上升，如文后圖5所示。在這個過程中，消費者的多樣化需求是經濟增長的源動力。參與分配的“魔餅”是消費者的顯性需求，也就是冰山上的部分。“新餅”是隱性需求，是一些沒有被認識到的商機。相比顯性需求，隱性需求數量更大，但發生頻率更低，因此很難預測和利用。隱性需求將成為未來智能經濟最大的藍海，個人助理將發揮不可替代的作用。
如何挖掘消費者的隱性需求，需要信息中介的參與。信息中介一般可以分為兩類，一類屬于由商家買單的誘惑型中介。這類中介往往以一個較為實用的服務開始來吸引消費者。到后期，他們則會將用戶的隱性需求提供給有付費意愿的商家從而實現獲利。誘惑型中介會使用“推”的方式把顧客的隱性需求轉化為可以盈利的“魔餅”，比如在電視廣告、網絡廣告中推薦各種產品，都屬于“推”模式。事實上，廣告的目的就是選擇性地把消費者的隱性需求傳化為顯性需求，以符合其盈利目標。例如，谷歌Gmail和百度搜索功能都是免費的，廣告才是真正的主要收入來源。微信的廣告推送功能里面那個“不感興趣”的按鈕實際上也是在進一步洞察消費者。
未來，相比誘惑型中介，個人助理將站在消費者一邊，能夠更精準地記錄全部數據和信息，并深入挖掘消費者的隱性需求。個人助理原則上擁有全部訪問權限，能夠獲得、抓取并儲存消費者發出的所有個人信息碎片，因此它能夠獲取到的消費者的隱性需求，要比誘惑型中介窺探到的信息多得多。與誘惑型中介不同的是，個人助理不會利用消費者的弱點來獲取利益。個人助理保持海量數據處于亢奮狀態——一旦環境條件匹配，相關的數據就可以立刻被激活，這種模式被稱為“拉”模式。相比兩種模式，“拉”模式下，消費者的主動性更強，幸福感也更強。
可以看出，經濟增長越快，就需要更多的“新餅”變為“魔餅”，對比兩種模式，顯然“拉”模式力量更大，能夠更好地促進多樣性。一方面，對于顯性需求，個人助理將幫助消費者提升信息能力，加速產品的成熟過程，從而施加更多選擇壓力給商家，迫使商家創新；另一方面，相比誘惑型中介，個人助理可以全面記錄消費者信息，深入挖掘消費者隱性需求，讓低頻的長尾需求時刻處于待激發狀態，一旦遇到合適的情景，就會被激發，用來滿足當下的需求。個人助理所提供的信息匹配能力，在產品多樣化進程中也扮演了非常重要的角色?？傊还茉趥€體層面，還是在群體層面，個人助理都會提高多樣性。
因此，經濟增長最有效的方式就是幫助提升消費者信息能力，讓他們快速消化產品，再產生新的需求，讓“新餅”出來的更多更快。個人助手無疑在這個過程中起到重要的促進作用，它會幫助消費者捕捉與梳理他們的隱性需求，在掌握了消費者龐大的隱性需求之后，它會主動向外尋覓，這就可以賦能于消費者，提高尋覓商品和其他需求的主動性。未來，個人助理的成熟和發展將加速消費者主權時代的到來，而以消費者為中心的經濟運行正是智能經濟的重要特征。
五、結論與展望
從經濟學角度看，人工智能具有十分鮮明的性質，可以被應用到各個領域，其對經濟活動的影響是廣泛和深遠的[15]。在以人工智能、大數據為代表的新一輪技術革命浪潮中，建立在智能科技基礎上的智能經濟將成為未來全球經濟發展的新焦點。人與物在數據構筑的智能環境中相互作用相互影響，以個人助理為代表的智能機器逐漸滲透到人類生活的各個領域。個人助理幫助人類提升認識和改造世界的能力，與人類一同塑造著一個全新的智能經濟體。
未來，人工智能的發展，將建立起智能技術驅動的新經濟生態，以個人助理為代表的智能機器將無處不在，成為這一生態中的重要角色，改變著我們從信息獲取、需求滿足到決策制定的方式，成為智能經濟中的新物種。
當前，個人助理的發展還處在早期。2017年，全球頂尖信息咨詢公司高德納(Gartner)的分析顯示，Siri等智能助理的應用使用率僅為35%[16]，數字并不樂觀。有效的商業模式尚未建立，消費級市場有待成熟，建立起良性循環發展的產業生態還需時日。盡管還有諸多瓶頸需要突破，然而人機共生的新經濟生態已然來臨，催生著經濟增長的新動能。
參考文獻：
[1]王飛躍：《人工智能：第三軸心時代的來臨》，《文化縱橫》2017年第6期。
[2]韓筱璞、茍尤釗、呂琳媛：《聯合經濟：信息時代經濟發展的全新范式》，《財經問題研究》2018年第10期。
[3]穆良平、姬振天：《中國搶占智能經濟發展先機的戰略要素及重點領域》，《理論探討》2017年第4期。
人工智能培訓個人總結范文第3篇
本期的智能內參來自中國大數據產業生態聯盟的中國大數據產業發展白皮書，對基礎支撐、數據服務、融合應用等三層生態進行了精準的層次化分析，并從投融資角度出發，總結并歸納出十大爆發點，推舉出最具投資價值的十大領域的大數據企業100家。
一：產業生態概覽
大數據相關政策陸續出臺，細分領域應用成關鍵
2016年以來，針對大數據產業發展的政策緊密出臺，涉及產業轉型、政府治理、科技攻關、產業扶持和安全保障等多個方面，產業發展環境持續優化。
從這些意見和方案可以看出，大數據政策規劃正逐漸向各大行業和細分應用領域延伸，大數據產業大踏步進入應用時代。
中國大數據產業持續增長，國內業務占主導
隨著中國經濟進入新常態，智慧城市、數字經濟、新舊動能轉換、轉型升級等概念持續引領大數據產業的發展，加速技術革新和應用拓展。
2017年中國大數據產業規模達3820.4億元，預計2020年產業規模將突破8000億元。
各地政府順應數字經濟發展趨勢，加快設立大數據產業園
聯盟年度的企業調研顯示，受訪企業的營收額多集中于1000-2000萬元和1-2億元這兩個量級。
進一步分析發現，1000-2000萬元這一區間的企業多為成立3-5年的小型企業，這些企業的產品和服務很多尚處于持續開發迭代中，其在細分領域的目標非常專注；1-2億元這一區間的企業則大多成立了10年以上，他們的產品體系已經相對成熟，在細分領域也塑造了一定的品牌和影響力。
基于這一雙峰的分布形態，可以將大數據企業的成長劃分為三個階段，其中營收額1000萬-2000萬元以下的大數據企業應該更關注生存和產品的迭代，2000萬-1億元這一區間的企業則更應該關注通過高度專注的產品來打造品牌，2億元營收以上的企業則應更多關注大規模的市場開拓。
此外，問卷調研顯示，大數據企業非常注重研發，研發人員比例的均值不低于60%。此外，這些企業的市場多在國內，且集中于華北、華東和華南三大地區。
數據源、基礎設施、軟硬件產品和應用的熱點布局
基于問卷統計結果，與大數據相關的數據源、基礎設施、軟硬件產品和應用的熱點布局情況如上圖所示。其中紅色表示熱度高，綠色表示熱度低。
數據源和基礎設施
企業的數據源多來自企業本身、互聯網和政府，數據流通的熱點集中在標準化和開放共享，基礎設施的熱點則在于云計算和數據中心建設。
軟硬件產品
硬件產品的熱點集中在超融合一體機、存儲和網絡設備，基礎軟件的熱點集中于前端的采集、清洗和大數據平臺，應用軟件則集中于數據可視化及與其相關的商業智能。
應用
企業端最主要的應用在于風險控制，行業端的應用則以服務業為主，熱點相對集中于互聯網、政務、金融和交通等領域。
中國大數據人才培養成為焦點
目前，中國大數據領域人才學歷層次主要以本科為主，本科及以上學歷從業人員占比合計89%，整個行業呈高學歷化。
從人才的主要學科來源看，計算機類、統計類和數學學科占比最大，顯示出大數據人才培養中對計算機相關知識、統計學和數學基礎的綜合性要求。這種相對綜合的要求，導致大數據人才培養的難度較大，對學生的學習能力和課程設置的要求也較高。
中國大數據人才儲備排前三位的城市依次為北京、上海和深圳。這些城市豐富的大數據人才儲備與其高等教育水平密切相關。
從2016年開始，國家為應對大數據人才市場缺口，創設了“數據科學與大數據”本科專業。截止2018年，審批通過設置該專業的學校數量從2016年的3所增長到248所，擴張了近83倍?！皵祿茖W與大數據技術”專業課程體系完整，涉及數學、統計和計算機等多個方面，滿足了市場對復合型人才的需求。
大數據產業鏈
數據服務、基礎支撐和融合應用相互交融，協力構建了完整的大數據產業鏈。
基礎支撐層是整個大數據產業的引擎與核心，它涵蓋了網絡、存儲和計算等硬件基礎設施，資源管理平臺、以及各類與數據采集、預處理、分析和展示相關的方法和工具。
從數據流動的角度來看，除去硬件設施和資源管理平臺，大數據架構可以理解為：前端的數據采集、中端的流處理、批處理、即時查詢和數據挖掘等服務，以及末端的數據可視化服務。
在基礎支撐層之上，融合應用層包含了與政務、工業、農業、金融、交通和電信等行業緊密相關的應用軟件和整體解決方案。
數據服務層，則是圍繞各類應用和市場需求，提供輔的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據采集加工分析、數據安全等。
大數據產業生態地圖
二：十大爆發點
1、工業企業上云引爆工業APP市場
2017年以來，伴隨著工業互聯網概念的提出，工業企業上云和工業APP開發成為熱點詞匯。我國工業領域的云化水平較低，在上云企業數量的廣度和企業在云端部署的深度兩個維度上都具有非常大的發展潛力，工業企業上云處于爆發前期。
未來，隨著國家上云政策的細化和分解（如目標分解、實施路徑、考核標準、應用場景和財政支持方式等），以及各地政府對工業企業上云策略（如企業上云評估、診斷和實施路徑等）的落地，對工業數據的分析需求會快速上升，引爆各類工業APP應用的開發，諸如設備設施預測性維護、工業生產流程優化、生產過程可視化和供應鏈優化等工業應用。
2、前端智能將廣泛應用在城市安防和設備設施監測維護領域
相比于云計算技術架構，應用前端智能技術（將經過數據分析驗證的算法和模型固化到前端高性能傳感器和數據采集設備），可以有效地削減數據傳輸過程中的網絡帶寬消耗，降低前端設備自身功耗，提升數據分析效率和系統整體的智能化水平。
現階段的前端智能面臨三大挑戰：模型參數多、實時性要求高、運算能力弱。要解決這些問題，需要在軟件和硬件方面同時下功夫，對企業的綜合能力要求很高。
未來，隨著中國新一輪的智慧城市和工業互聯網建設的持續推進，市場對智能終端和傳感器的需求將會拉動前端智能市場的進一步增長，其中城市安防、交通和設備設施監測維護將成為增長重點。
3、智能投顧開辟金融市場新藍海
新興的智能投顧公司在國外發展迅速，主流財富管理領域已經認可智能投顧并積極投入其中。目前，國內的一些公司也推出了類似的產品（如投米RA、積木盒子、嘉實基金和彌財等），但整體而言仍然處在非常早期的階段。
國內的智能投顧業務將推動投資理財走向普惠化，改變財富管理市場格局，開辟中國金融市場新藍海，未來市場發展潛力巨大。
4、網絡營銷向線下滲透，場景營銷成破局利器
營銷大數據的本質是，通過把握企業或個人的特征，挖掘識別其需求，并據此將正確的產品和服務推送給有需求的客戶，并從中收取費用，最終達成三贏的效果。
在用戶注意力資源開發已經飽和的現狀下，傳統網絡營銷業務增長乏力?；诰€下場景的營銷，提供了破局制勝的突破口。
線下場景數據由于自帶精準性的特征，當前已成為營銷大數據企業關注的重點。常用的線下場景則包括各大商場、汽車4S店、滑雪場、機場和高鐵站等。
5、“數據鐵籠”開啟政務監管新市場
“數據鐵籠”通過應用大數據分析方法，對行政權力的運行開展全面而高效的監督。
數據鐵籠的建設，首要的是樹立開放共享的思想理念，規范權力體系。在此基礎上，搭建融合跨界的大數據平臺，通過大數據融合分析，支撐權力運行流程的再造和優化，實現精準有效的權利監管。
典型的數據鐵籠細分應用場景包括：酒駕治理流程化、交通建設工程項目流程化、道路運輸管理流程化、紀委監督數據化、公檢法案件審判精準化等。
6、BD+ABI引爆多元化健康醫療應用市場
人工智能+健康醫療大數據
健康語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。
通過人工智能的手段，醫生診療、患者自診的效率可以大幅提升。具體的應用場景包括：語音錄入病歷、醫療影像智能識別、輔助診療/癌癥診斷、醫療機器人、個人健康大數據的智能分析等。
物聯網+健康醫療大數據
物聯網技術的出現，能夠幫助醫院實現對醫療對象（如醫生、護士、病人、設備、物資和藥物等）的智能化感知和處理，支持醫院內部醫療信息、設備信息、藥品信息、人員信息和管理信息的數字化采集、處理、存儲和傳輸等功能。
在醫療物聯網領域的兩個重點應用：醫療服務，主要是以患者服務為中心的護理、后勤服務和基礎設施建設；成本控制，以醫院人財物為中心的保障和行政業務管理。
區塊鏈+健康醫療大數據
區塊鏈技術是一種互聯網數據庫技術，其特點是去中心化、公開透明，讓每個人均可參與數據庫記錄，因此又稱為分布式賬本技術。
首先，各類互聯醫療設備和數據安全的需要，使得區塊鏈技術及相關安全基礎設施，成為實現數字醫療工作流程和高級醫療互操作性的基礎。其次，區塊鏈能夠統一不同的數據集，打破那些讓機器學習算法難以訪問的數據“豎井”，為機器學習提供執行高級分析所需的標準化、全面化、高完整化的數據集。
7、大數據思維開啟態勢感知市場
當下，面對復雜多變的網絡安全威脅和安全風險，僅靠防火墻、入侵檢測、防病毒、訪問控制等單一技術已經不能滿足網絡安全需求，而“基于大數據的網絡安全態勢感知”由于可以綜合各方面因素，動態展示網絡安全現狀，并適時地給出預測和預警提示，得到了市場的廣泛關注。
大數據技術特有的海量存儲和并行計算等特點，為大規模網絡安全態勢感知技術的實現奠定了基礎。借助大數據技術，通過對海量數據的分析和挖掘，態勢感知可以對網絡安全狀態進行評估，感知網絡異常事件和漏洞，并進行整體安全態勢預測。
8、數據交易線上化開辟企業數據合作新渠道
當前，各地政府在大力發展大數據產業時，都格外重視“大數據交易中心“建設，加速推動數據資源開放共享。
考慮到中國80%以上的數據資源掌握在各級政府手里，政府數據的開放共享和開發應用已經成為建設重點。然而，由于數據商品價值的特殊性（易被復制、易被侵權、數據隱私和安全缺乏保障、數據價值具有不確定性），數據交易的建設和運營面臨一些現實困境。
未來，隨著線上交易機制的完善，確權、安全和定價等問題的解決，將促使線上的交易平臺成為數據需求方和供給方對接的新渠道，海量的線下數據合作將逐步向線上遷移，加速數據的流通和應用，拓展企業間數據合作的新渠道。
9、數據跨界集聚構筑寡頭生態新藍圖
數據開放推動社會治理的變革，實現了治理主體從一元化向多元化轉變，治理模式從政府管理走向市場化的多元合作模式。
共享經濟通過數據開放共享和平臺建設，推動了社會治理的變革，促成了治理系統向法治、協商和自治的轉變，有效彌補了政府監管的短板，開放了數據紅利，激活了市場創新，提供了更加便捷的生活方式。
目前，我國共享經濟的主要應用領域包括交通出行、房屋住宿、知識技能、生活服務、醫療服務和二手交易等。雖然共享經濟發展迅速，滲透領域日漸拓展，但該體系下仍存在信用機制不健全、監管缺失、嚴重依賴補貼等行業亂象。
2016年以來，共享經濟的市場競爭格局逐漸清晰，逐步由單個平臺走向寡頭競爭和生態化發展的趨勢明顯。
一方面，共享企業持續洗牌，以共享單車市場為例，處于市場尾端、運營能力差的企業相繼倒閉，而巨頭的加入使得共享單車行業梯形分隊明顯；
另一方面，共享經濟正逐步走向生態化，諸多細分市場都傳來單個共享平臺被互聯網巨頭投資或收購的消息，加速了跨界的數據集聚。
10、在線職業培訓彌合復合型大數據人才缺口
大數據人才需要具有跨領域的知識架構，既需要懂IT技術和統計知識，又要懂實際的應用場景業務。賽迪顧問預計，2018年中國大數據領域的復合型人才缺口約為160萬。面對復合型人才的這種巨大缺口，僅靠傳統的高校教育難以快速滿足市場需求。
在此背景下，在線職業培訓成為填補大數據領域復合型人才缺口的有效途徑，其靈活高效的資源配置能力，可以有效應對市場的動態變化。
而在各類在線職業培訓課程中，以考證類培訓最受歡迎，主要是考證類課程的授課目的明確，課后通過考試拿到國家承認的相關資格證書有利于幫助其在職場上升職、加薪。
三：價值投資百強榜
依據自行設定的評判指標體系，從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、專利數量、產品競爭力、企業發展潛力、領導層能力等多個維度進行定量與定性結合的評比。賽迪智庫評選出中國最具投資價值的前100家企業。
大數據企業投資價值百強榜單
分析顯示，一部分大數據企業源自軟件與信息服務業、互聯網業和傳統產業，通常企業規模較大。這些企業本身集聚了海量的數據資源，其所涉及的市場面廣，具備較強的競爭優勢。實際運營中，這些企業積極打造資源集聚的平臺生態，多采用橫向擴展的策略，通過投資、并購等手段加速在大數據領域的發展。
另外，很大一部分大數據企業屬于成立不足10年的中小企業，它們專注于大數據某一細分領域，深耕產品和服務，實施縱深發展策略，通過數據累積和技術迭代，逐漸塑造了細分領域內的品牌和競爭優勢。這些企業通常通過資本化手段做強，且多與互聯網巨頭簽署戰略合作，通過平臺戰略獲取市場份額。
大數據融資熱度持續，但投資趨于理性
在中國大數據投融資市場中，2017年的總投資額要少于2016年，但是投資事件發生的數量高于2016年，即投資強度降低，投資熱情持續增長，投資市場依舊火爆，但投資者更加理性。
2017年國內大數據投資市場中行業應用層的投資事件高達257筆，占總投融資事件79.32%，投資額高達387.72億元，占總投資額的73.30%。
從投資市場整體來看，隨著大數據在行業應用價值體現不斷增加，大數據行業應用企業獲得的投融資更多，中國大數據投資主要集中在應用層，而基于數據采集、清晰、預處理、存儲、數據安全解決方案等基礎服務層的投資占比較小。
大數據投融資市場在應用層的主要投資領域為技術應用和行業應用。
在2017年中國大數據投融資市場，在行業投資領域發生的投資事件數為175件，總投資額為288.81億元；
在技術投資領域發生的投資事件數為82件，投資總額為98.91億元。預計未來的大數據投融資市場，仍將以應用為主要投資方向，而行業應用投資仍然占據主力地位，且單筆投資強度仍高于技術應用投資。
在2017年技術應用領域投資市場中，精準營銷領域發生的投資事件占比最大，其次為人工智能、物聯網等；從總投資額角度來看，人工智能的投資占比最大，其次為精準營銷、數據運營與智能分析。
在2017年行業應用領域的投資市場中，物流行業發生的投資事件占比最大，其次為汽車行業、金融行業；從總投資額角度來看，金融行業的投資占比最大，其次為醫療行業、汽車行業。
北京和上海是大數據融資最活躍的兩大城市
從2017年中國發生融資的公司注冊地進行分析，北京無論是在融資事件數，還是融資總額都占據首位，且均達到50%左右；其中北上廣深四個城市發生的融資事件數占比達到74.82%，融資額占比更是高達85.38%；除此外，長三角經濟區，如蘇州、南京、無錫等城市，大數據融資發生較多。
人工智能培訓個人總結范文第4篇
維修管理基本模式
當前機電設備的維修管理已經發展成為了一門學科。它的發展主要經歷了四個階段。自人類進入工業社會后就有了維修的問題。最開始因為設備簡單，維修與維護的費用低，手段一般是發生故障后再維修的管理模式，即出現了故障再修。但是后維修的后果導致維修期間的時間浪費，影響了生產。工業革命之后，生產技術和工藝的不斷更新，流水作業生產的廣泛應用，生產嚴重賴于設備的正常運行，故障后維修管理所造成損失逐步凸現出來。預防故障發生的管理模式就被提出了。
科技進一步發展，精細化的生產引進了以可靠性為中心的維修管理模式。以可靠性為中心的維修管理模式是預防維修管理模式的進一步完善和發展，是確定設備在其運行條件下維修需求的方法。它更加地注重故障的原因、影響、預防三方面的研究，通過運用現代維修計劃軟件來監測設備運行狀況，然后制定出詳細的維修計劃和方案，設置維修與維護的備忘錄。該模式顛覆了設備損壞后再被動維修的模式，這方法采用計算機輔助可靠性維修技術，提高了設備運行可靠性，確保了設備在要求的壽命周期內安全、高效地運行，這樣可以基本消除故障維修耽誤的時間，提高了生產效率。
隨著新型狀態監測和故障診斷以及故障預防技術的發展，現代設備向自動化、智能化程度不斷提升，對故障預知的要求不斷提高，新型的故障預測與管理系統開始被廣泛研究。由于設備運行狀態監測、故障診斷技術和先進理論方法（如人工智能、專家系統等）的逐步完善與成熟，新的預知維修管理模式被提出，這將成為未來煤礦等行業現代化設備維修管理的發展方向和研究重點。
煤礦機電設備管理與實踐
當前我國煤礦機電設備還停留在預防與現場維修相結合，還沒有實現免維修，零事故，但我們的煤礦機電設備維修者們在大量的實踐工作中，結合實際總結出了很多切實可行的經驗，值得我們探討和學習。這些工作方法和現場維修經驗是廣大煤礦機電設備維修者集體智慧的結晶。本文結合多年的工作，淺談一些機電設備管理與實踐的個人理解。
(1)日常維護和修理在煤礦生產實踐中起著舉足輕重的作用。它是煤礦安全、高效生產的基礎，是煤礦生產的重中之重。作為一個煤礦企業，必須把機電維修管理與現場操作作為安全生產的頭等大事，確定機電維修的總體目標，建立、健全機電維修責任制，修改、校定、細化機電維修標準，做到機電維修工作有標準可依，有標準必依，實現機電維修工作的科學化、標準化、精準化。
(2)管理制度的完善。通過建立完整的維修制度，從上到下，從左到右，從橫向到縱向，覆蓋了煤礦機電設備維修的方方面面，有利的從制度上保障了煤礦機電設備維修工作，為煤礦實現安全生產，機電設備本質安全，打造機電設備零事故現場，為實現煤礦本質安全奠定了基礎。
(3)提高維修人員的技術水平。通過實踐經驗總結，及結合我國煤礦現有的實際情況，我認為要提高煤礦機電設備維修從業人員的素質應從這幾個方面入手。我們要制定詳細的、科學的員工培訓計劃和完善員工崗位考核制度，督促鼓勵員工進行自我能力提高，給員工提供自我升造的機會，使從業人員的素質快速提高。
結論
人工智能培訓個人總結范文第5篇
關鍵詞：情緒智力；情緒智力理論；學院派；實務派；研究方法
一、情緒智力概念的界定及探討
情緒智力( Emotional Intelligence)這個詞是德國人Barbara Leuner(1966)首先提出的[1]。1986年柏尼(W. P. Payne) 在博士論文《情緒研究》中明確探討了發展情緒智力的問題[2]。而將情緒智力作為理論概念正式提出的卻是美國耶魯大學的薩洛維(P.Salovey)和新罕布爾大學的梅耶(J.Mayer)，1989--1990年，他們連續發表兩篇學術論文，正式提出了情緒智力的概念和理論，將情緒智力定義為：“監察自身和他人的感情和情緒的能力， 區分情緒之間差別的能力，以及運用這種信息以指導個人思維和行動的能力”[3]。在他們提出情緒智力的概念之后，圍繞情緒智力概念的討論日漸激烈，其中最出名的是哈佛大學心理學教授Daniel Goleman，他于1995年在《情緒智力:為什么它比智商更重要》一書中將情緒智力定義為:了解自身感受，控制沖動和惱怒，理智處事，面對考驗時保持平靜和樂觀心態的能力。此外，與現在的情緒智力相提并論的情商(emotional quotient ，EQ)概念則是由巴昂于1988 年在其博士論文中首創的[4]。2000 年，他主編了《情緒智力手冊》( the Handbook of Emotional Intelligence)，全面介紹了情緒智力的研究情況，認為情緒智力是影響人應付環境需要和壓力的一系列情緒的、人格的和人際能力的總和。它是決定一個人在生活中能否取得成功的重要因素， 直接影響人的整個心理健康[5]。
自從情緒智力于1996年傳入中國以來，學者們紛紛給情緒智力下定義，如許遠理將情緒智力定義為“感知與體驗、描述與評價、調節與控制內省情緒、人際情緒、生態情緒的能力”[6]。陳家耀則進一步提出用情志力一詞來概括有關情緒智力和非智力因素對智力活動的支持、導向和動力作用等心理活動。情志力的內涵是意向， 其外延， 從成分來說有情緒、意志和個性[7]。徐小燕、張進輔將情緒智力定義為“人們在學習、生活和工作中影響其成功與否的非認知性心理能力，包括情緒覺知能力、情緒評價能力、情緒適應能力、情緒調控能力和情緒表現能力等五種因素，它們又分為若干次級因素成分”[8]。這些概念均從不同的維度對情緒智力做了概括，但現存的問題是學界對情緒智力的概念并沒有一個統一的認識。這與對情緒智力在國外的術語“emotional Intelligence”中emotion一詞到底該如何理解有很大的關系，同時還與對其外延和內涵的恰當界定聯系緊密。因此，如何給情緒智力一個恰倒好處的概念有待進一步的研究。
二、情緒智力理論及結構
（一）情緒智力的學院派理論及結構
以Mayer和Salovey 為主導的學院派，將情緒智力納入智力的家族并堅持科學量化的道路[9]，學院派對情緒智力的研究采用的是能力模型取向[10]，能力模型是指能力的情緒智力，即反映了直接與標準智力定義相關的、人的實際心理能力[11]。1990年，美國心理學家Salovey和Mayer首次正式使用情緒智力這一概念描述影響成功的情緒特征，他們認為情緒智力是一種加工情緒信息的能力，它包括準確地評價自己和他人的情緒，恰當地表達情緒，以及適應性地調控情緒的能力。并以此為基礎，提出了情緒智力結構的三因素能力模型。但此時情緒智力定義以及結構的劃分都是在廣泛查閱相關文獻的基礎上總結出來的，沒有實證基礎。后來，他們分別于1997年、1999年、2000年對情緒智力的定義及結構進行修訂，最終將情緒智力界定為一種連接認知與情緒的心理能力，在此基礎上確定了其結構的四個維度[12]。這四個維度從最基本的情緒感知和表達能力開始，到情緒管理調控能力為止，是按照每種能力發展的先后順序進行排列的。具體內容為：
1．情緒的感知、表達能力：指從自己的生理狀態、情感體驗和思想中辨認和表達情緒的能力；以及從他人、藝術活動、語言中辨認和表達情緒的能力。
2．情緒對思維的促進能力：即促進認知行為，使問題解決、推理、決策和創造性行為更為有效的能力，包括情緒對思維的引導；情緒對信息注意方向的影響；心境的起伏對思維的影響；情緒狀態對問題解決的影響等多方面的能力。
3．對情緒的理解、分析能力：指認識情緒體驗與語言表達之間關系的能力；理解情緒所傳送意義的能力；理解復雜心情的能力；認識情緒轉換的可能性及原因的能力等。其中最基本的是使用特定的詞語來命名情緒并能有效的辨別它們之間的關系。該能力是“最具有認知意味的”。
4．情緒管理調控能力：根據所獲得的信息，判斷并成熟地進入或離開某種情緒的能力；覺察與自己和他人有關的情緒的能力，調節與別人的情緒之間的關系等。
（二）情緒智力的實務派理論及結構
以Goleman和Bar-on為代表的實務派將預測成功作為向導，試圖在傳統智力以外找到能夠預測成功的所有重要因素[9]。實務派對情緒智力的研究采用的是混合模型研究取向[10]， 混合模型是指特質的情緒智力，屬于人格范圍。即給情緒智力列出了一組人格特點菜單，如“同情、動機、堅持性、溫情和社會技能”，我們將這理論及結構稱為“混合模型”[11]。
1．Goleman的情緒智力理論及結構
1995年，Goleman在暢銷書《情緒智力》中將情緒智力定義為了解情緒、管理情緒、自我動機、認知他人情緒、處理關系的能力[13]。他認為情緒智力在幫助個體取得成功上起的作用比智力的作用大，并且情緒智力可以通過經驗和訓練得到明顯的提高。1998年，他在1995年情緒智力定義基礎之上提出了一個5因素情緒智力理論結構[14]。這個結構共包括5個因素，25種能力。后來他又結合了Richard Boyatzis等人的研究把這5個因素25種能力精煉成4個因素20種能力，它們分別是自我覺知(包括情緒覺知能力、正確的自我評估、自信)，自我管理(包括自控能力、信用度、責任心、適應能力、成就動機、主動性)，社會覺知(包括移情、對團體情緒的覺知、服務傾向性)和社交技巧(包括幫助他人發展、領導能力、影響力、溝通能力、革新能力、協調能力、凝聚力、協作能力)。
2.Bar-on 的情緒智力理論及結構
Bar-on于1997年提出情緒智力的定義，情緒智力是影響人應付環境需要和壓力的一系列情緒的、人格的和人際能力的總和。他認為情緒智力是決定一個人在生活中能否取得成功的重要因素，直接影響人的整個心理健康[15]。Bar-on提出，情緒智力由個體內部成分、人際成分、適應性成分、壓力管理成分、一般心境成分等五大主成分構成，其中，個體內部成分包含情緒自我覺察、自信、自我尊重、自我實現和獨立性五種相關能力；人際成分包含共情、社會責任感和人際關系三種相關能力；適應性成分包含現實檢驗、問題解決和靈活性三種相關能力；壓力管理成分包含壓力承受和沖動控制兩種相關能力；一般心境成分包含幸福感和樂觀主義兩種相關成分。這樣，由五大主成分和15種相關能力組成了情緒智力系統[16]。Bar-on認為這15種能力是情緒智力最穩定、最有效的成分，對個體總的情緒幸福和應對生活的能力起決定作用。
轉貼于 三、情緒智力的研究方法與測量
（一）情緒智力的研究方法
在情緒智力研究開展的早期，曾出現過只強調經驗范式而缺乏實證研究的現象。隨著情緒智力研究地逐步深入，其研究方法已呈現出多樣化趨勢并取得了相當的成果。如羅森塔爾設計的了用來衡量辨別他人情緒特征能力的非言語敏感測驗(簡稱PONS)；Walter Mischel設計出果汁軟糖實驗來分析控制沖動、延緩滿足、抵制誘惑的水平對將來成功的影響；Seligman塞利格曼根據這種觀點設計了樂觀態度測驗，進而將這項測驗應用于人才的選拔。在人工智能的研究中，“情緒智力”倍受關注。其始創人Picard教授認為，要使計算機真正智能化，適合人的需要并能自然地與人互動，就必須使它們具備識別和表達情緒的能力，即人工智能要具備被稱作“情緒智力”的東西[17]。雖然情緒智力的人工智能研究剛起步，但已顯示出令人興奮的前景。情緒智力研究方法的多樣性、前沿性另人欣慰，但仍存在一些不足，最主要的就是重定性研究而輕定量分析。
（二）情緒智力的測量
1．Schutle的EIS量表
情緒智力量表(EIS)是Schutle等人根據Salovey和Mayer(1990)的情緒智力模型開發的一份自陳問卷。它共有33項，可用于評估人們對自己以及他人情緒的感知、理解、表達、控制和管理利用的能力。此量表的高分者通常更為積極、更能克制沖動、更清楚地表達自己的感受、更好地恢復、較少的情感障礙和抑郁、更富有同情心、更能自我監控。
2．多因素情緒智力量表（MEIS）
該量表是Mayer等人于1998 年編制的， 1999 年他們又發表該量表的修訂版[12]。該量表是能力測驗而非自陳測驗。該量表以行為表現為基礎，測量被試覺察情緒、鑒別情緒、理解情緒和控制情緒。它包括的四個維度十二項任務分別是：感知情緒(4項任務)、同化情緒(2項任務)、理解情緒(4項任務)和控制自我情緒(2項任務)。該量表有整體評分和專家評分兩種評分方法。此量表的結構效度、聚合效度和區分效度都很高， 尚無預測效度的報告。修訂版與舊版的不同之處在于，舊版把多數人一致性作為正確答案的指標，修訂版則把專家打分作為評判的標準。為了再次改進修訂后的MEIS，Mayer、Salovey及Caruso等人又編制出了MSCEIT V1.0 和MSCEIT V2.0。MSCEIT是一個基礎能力量表，共有141 個自陳項目，適用于17 歲以上的人群。該量表旨在測量人們執行任務、解決情緒問題的質量和程度，而不是依賴個人對自己情緒技能的主觀評估來計分。
3．情緒智力調查表（ECI）
該量表是Goleman等人根據Goleman1998年提出的精練后的情緒智力模型編制的，它可以測量該模型提到的4個因素20種能力。該量表有很高的內容效度，但到目前為止還沒有有關此量表的預測效度的研究。ECI包含了Goleman情緒智力模型的所有內容，是一種比較完整的情緒智力評價工具。該量表的使用要求也較嚴格，使用者須經過專門的培訓，合格后方能對施測結果給予正確解釋與指導。ECI可以全方位評估個人和團體的情緒能力。
4．情商問卷（EQI）
EQI也叫《Bar-on情商量表》，它是Bar-on于1997年編制并出版的量表。該量表是國際上著名的心理量表之一。它包括5個主成分量表(其中包含15個分量表)和2個效度量表，共133個題目。其中主成分量表有：內省量表、人際量表、適應性量表、壓力處理量表、總體情緒量表。效度量表則分別是樂觀印象和悲觀印象。EQI具有較高的內部一致性信度、重測信度、聚合效度和區分效度[18]。該量表出版后，得到廣泛認可和應用，目前已被應用于心理咨詢與治療、人力資源、人格、學習能力等多種領域，被共認為是第一個標準化的情緒智力量表[19][20][21]。
5．工作能力量表-Ei版（WPQei）
WPQei用來測量個人的能力和素質，它以情緒智力的概念模型為基礎，包括七個成分:創新，自我意識，直覺，情緒，動機，移情，社會技能。共有84個題項。員工在工作中可以把量表中的信息與自己的實際工作情況結合起來，有目的的提高自己的情緒管理能力。
除了上述量表之外，我國已有學者將Darwin B. Nelson 和Gary R. Low 兩位博士于1998 年編制的情緒技能問卷翻譯和修訂成中文版并投入試運行[22]。
三、小結
隨著情緒智力受關注的程度不斷提高，情緒智力的研究無論在理論上還是應用上將進一步深入，Bar-on宣稱:“EQ時代已經開始了”[9]。情緒智力的研究已經取得了很大的進展，但畢竟對情緒智力正式研究的時間還不長，還有許多問題有待解決。如文章開頭所提到的學界如何才能給情緒智力一個統一的概念？到底是學院派的能力模型理論更有說服力，還是實務派的混合模型理論更好，抑或二者相結合的為最佳，再或還有其他的理論模型有待發現？如何培養和提高情緒智力？要回答這些問題，就需要進一步對情緒智力的定義、理論、結構、研究方法、測量方法、應用進行探究。同時對情緒智力研究可能會呈現的趨勢進行展望和預測：情緒智力研究方法和測量方法將在多樣化的基礎之上不斷發展，情緒智力量表的社會實用性研究將成為學界的研究熱點，學者專家們將研究形成中國自己本土化的情緒智力理論及量表。
參考文獻：
[1]曾性初：《情志與情商》，《教育研究》1999.3.
[2]Payne ，W. L. A study of emotion : developing emotional intelligence ;self - integration ; relating to fear ，pain and desire. Dissertation Ab2stracts International ， 1986 ， 47 ， (01) ，203A.
[3]Salovey， P. ， &M ayer， J. D. (1990). Emotional intelligence. Imagination， Cognition， andPersonality ， 9， 185- 211.
[4]Bar-On，R. The development of an operational concept of psycho2logical well - being. Unpublished doctoral dissertation. Rhodes Uni2versity ，South Africa. 1988.
[5] Bar-On，R. &Parker J . D. A. Handbook of emotional intelligence : Theory ， Development ， Assessment ， and Application at Home ， School and in the Workplace [M] .San Francisco ， CA : Jossery-Bass. 2000.
[7]許遠理. 元情緒在中學生心理健康發展教育中的功能[J ] . 教育探索， 2001，9.
