最近教育部发布的新版高校招生专业目录中,新增了37个本科专业,其中约 1/3 是电子信息类和人工智能类。这两类专业的增设是传统行业对数字化改造与智能化升级需求的直接反映。那么,当前高校学习的专业内容是否可以与企业的业务需求所匹配?企业真正需要怎样的人才?有了人工智能技术与人才的加持,可以为企业带来哪些商业附加值?这些我们值得讨论的话题!

“ 人工智能+”才是真正的方向

人工智能专业的增设并不意外,它已经连续三年成为高考志愿的热门专业。根据工信部人才交流中心2020年发布的《人工智能产业人才发展报告》显示,我国人工智能产业内有效人才缺口达30万。

人工智能是一门涵盖了计算机学、数学、神经学、图像学、语言学、信号学、自动化、逻辑学、博弈学、心理学等众多学科的交叉性学科。这个专业的设置,旨在培养能在人工智能及相关落地场景(如智慧油田、智能化资产管理、智能医疗等)从事研究、开发工作的高素质应用型人才。

在未来,任何传统领域向前推进都需要与人工智能相结合。人工智能知识和技能更要渗透到各个专业的培养中,同时与各个行业相结合。今年新增的人工智能专业就包括了智能采矿、智慧交通等,包括去年新增的智能装备与系统等,都在向这个方向推进。

企业需要什么样的“人工智能”?

有专家指出,高校人才培养滞后于产业界需求是普遍现象。人工智能专业同样如此。

那么,人工智能专业理论知识必须与社会需要同步,并且能够落地到实际商业场景中,才能真正发挥它的价值。

校企合作是专业人才培养的一个主流方向。用友公司专注企业服务市场32年,持续创新发展,并结合先进技术为企业提供丰富的云服务,人工智能就是其中之一。

据了解,用友公司与国内知名高校合作开发工业智能实训课程与平台,包含工业数据挖掘技术、工业智能应用开发、工业智能综合实训等课程,帮助各大高校人工智能、计算机科学与技术、控制科学等专业方向培养人工智能(工业智能)人才,未来可从事工业智能工程师、算法训练师、算法工程师等岗位,服务产业升级。目前已经与用友开展合作以及计划开展合作的院校有哈工大、北理工、北航、北邮、华北理工、天津中德等高校。比如,用友与清华大学合作研究院,就IoTDB和机器学习领域进行教学。

用友公司数据智能相关专家表示,人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,实现社会生产力的整体跃升,推动社会进入智能经济时代。

一、在金融行业,与机器学习的契合度较高,在智能风控、保险核定、精准营销等场景中有较多需要;

二,工业行业,希望能够借助科学的算法模型应用,帮助工业企业优化生产工艺、提升生产效率、减少资产损失;

三,医疗行业,比如药物发现中通过算法提高靶点筛选、晶型预测等环节的效率,以算法模型赋能基因测序,提升疾病风险预测与辅助诊疗的准确性等。

用友YonBIP落地人工智能商业场景

在现阶段,并不是所有企业都有专业的人工智能人才,也并不是所有人工智能人才都能很快将AI技术与企业的业务做完美结合。那么专业化的人工智能工具便起到了事半功倍的作用。

用友YonBIP结合移动互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网和区块链等关键新技术,与企业或组织的应用场景结合起来,通过新的技术不断驱动企业创新。

用友YonBIP智能中台,以中台的形式,将AI能力聚合,支撑企业全价值链、全场景的泛在智能和群体智能应用。它基于智能工场和智能机器人两大核心能力,打造面向企业内外部开发者、ISV、生态伙伴、客户以及包括 AI训练师、AI标注师等人工智能新职业的创新载体。

一方面它全面贯通机器学习、深度学习、迁移学习、增强学习、联邦学习等AI能力,不仅满足企业文字识别、图像识别、语音识别、时序信号识别等更多的点状需求,还预置了超过50种主流AI算法,通过持续的预训练模型、低代码化交互的方式,缩短AI服务的训练和上线过程,为企业降低了使用AI的门槛。

另外,预置了预测、推荐、分类、识别、NLP等五类能力,数十种场景模板,覆盖营销、采购、协同、人力、财务、制造等企业生产经营主要领域,更好的将AI落地到业务。比如,智能补货、精准推荐、精准寻源、影像信息提取、影像分类、肢体语义识别、预算推演和求解、预防和预测性维护等。

人工智能在企业财务管理中,结合影像识别、语音识别、电子签章、知识图谱、专家系统、预测系统、机器学习等,从感知智能、运算智能和认知智能等方向,实现财务服务智能化升级,助力智能核算、智能结算、智能税务、智能商旅、智能商城、智能档案等工作场景。

比如山东高速,通过用友RPA机器人,根据具体业务场景,共总结出了8个机器人流程模板:内部交易对账机器人、总账月结检查机器人、报表机器人、合并报表对账机器人、报表合并体系多版本导出机器人、资产统计分析机器人、对比统计新增法人单位建账明细机器人、ERP大数据相关性调查分析地产售房回款和投资控股基金汇报机器人等,,大幅提高业务处理效率。

现在用友YonBIP智能中台中已有60多个智能机器人,第三方伙伴或客户基于智能中台开发的还有几百个。

在采购寻源环节,用友为某大型企业定制了精准寻源AI引擎,把物料采购商机用一个寻源引擎推送给一些潜在供应商,为客户精准匹配相关的供应商,提高了采购效率。

在工业制造流程中,结合人工智能技术,可以让企业拥有一颗智慧的“大脑”。YonBIP工业大脑基于智能中台,通过数据连接,以运筹学、机器学习、深度学习、工业机理为核心的算法模型,将数据智能应用在优化配料(包括精铜配料、焦化配料、煤粉配料、合金配料、高炉配料、铁矿配料等)、多产线排程、废钢智能判定、产品质量诊断、成分预测、产品经济效益测算、优化套切设计、设备故障诊断等领域,为用户提供场景化智能应用服务。

曾经人工智能还在被讨论是否会替代人类或超越人类,任何技术或工具都应该是为人所用,现在我们需要讨论的是,如何能用的更好?人工智能技术如何能更好赋能企业,更好与业务场景结合,帮助人类辅助工作,提升效能,抑或融入生活,提高品质,甚至带来新的创新场景与商业模式。这都是我们应该去探索和落地的方向!

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