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这篇论文是如何成功智能技术对这个对产业影响不会很大吧，评估职能现在是越来越普及了。
人工智能对会计行业的影响如下：
（一）工作方式转型传统的财务会计工作模式，首先会定期开展财务数据收集工作，各部门的工作人员会申报本部门的财务数据，并核对支出账目与票据。
智能财务软件系统的应用，将大幅简化传统的工作流程。例如，使用全面预算管理系统，财务部门可通过信息开放及时地收集到各部门的财务数据。
将这部分数据保存在数据库中。同时财务部门可依据自身权限与管理部门的实际需求，利用全面预算管理系统随时生产各类表格。从而使财务表格的及时性与有效性得到提升。而在于外部对接的过程中，人工智能也将发挥关键作用。
（二）角色定位转型传统的财务会计工作，通常会被限制在数据统计、资金流动等层面中。但人工智能的应用，替代了财务会计的部分职能，其工作角色的定位也将发生转变。
例如，在新型的会计工作模式中，财务会计将逐渐成为人工智能系统的管理者，而非财务工作的主导者。有鉴于此，为人工智能设计财务管理模型，财务数据的安全管理以及重点数据的辅助性审核，将成为财务会计的主要工作职能。
人工智能仍然需要获得处理数据的计算模型，以便得出更为合理的结论。而设计财务管理模型的工作将由财务部门完成。同时人工智能的安全意识无法与人类相比，因此加强财务数据的安全管理也将成为财务部门的重点工作。（三）工作机制转型财务会计应当向管理会计转型，并为企业提供财务指导。例如，在投资过程中，财务部门可利用人工智能系统，为企业收集更为详细的数据信息。
同时财务会计可利用自身的专业知识对这部分信息进行分析，从而制定出更为科学的财务报告。这样的工作设计将改变传统的工作机制。
或者财务会计可利用收集到的数据，分析各部门的工作效率。资金是计量生产要素的主要工具，分析资金的使用情况，就可掌握生产要素的流转状况，各部门的工作进展也将得以呈现。
我有你如何工作的智能计划技术和对会计进行行业的影响，主要是和他们的才能和他的技能的竞争
以后可能一些重复的事就不会由人工完成，解放劳动力
这篇论文是如何成功智能技术对这个对产业影响不会很大吧，评估职能现在是越来越普及了。
整篇论文是可以人工智能技术对会计行业的影响有很大。
人工智能对会计行业的影响如下：
（一）工作方式转型传统的财务会计工作模式，首先会定期开展财务数据收集工作，各部门的工作人员会申报本部门的财务数据，并核对支出账目与票据。
智能财务软件系统的应用，将大幅简化传统的工作流程。例如，使用全面预算管理系统，财务部门可通过信息开放及时地收集到各部门的财务数据。
将这部分数据保存在数据库中。同时财务部门可依据自身权限与管理部门的实际需求，利用全面预算管理系统随时生产各类表格。从而使财务表格的及时性与有效性得到提升。而在于外部对接的过程中，人工智能也将发挥关键作用。
（二）角色定位转型传统的财务会计工作，通常会被限制在数据统计、资金流动等层面中。但人工智能的应用，替代了财务会计的部分职能，其工作角色的定位也将发生转变。
例如，在新型的会计工作模式中，财务会计将逐渐成为人工智能系统的管理者，而非财务工作的主导者。有鉴于此，为人工智能设计财务管理模型，财务数据的安全管理以及重点数据的辅助性审核，将成为财务会计的主要工作职能。
人工智能仍然需要获得处理数据的计算模型，以便得出更为合理的结论。而设计财务管理模型的工作将由财务部门完成。同时人工智能的安全意识无法与人类相比，因此加强财务数据的安全管理也将成为财务部门的重点工作。（三）工作机制转型财务会计应当向管理会计转型，并为企业提供财务指导。例如，在投资过程中，财务部门可利用人工智能系统，为企业收集更为详细的数据信息。
同时财务会计可利用自身的专业知识对这部分信息进行分析，从而制定出更为科学的财务报告。这样的工作设计将改变传统的工作机制。
或者财务会计可利用收集到的数据，分析各部门的工作效率。资金是计量生产要素的主要工具，分析资金的使用情况，就可掌握生产要素的流转状况，各部门的工作进展也将得以呈现。
人工智能对见单记账这种低级的会计影响很大，我们知道计算机的算法可是了得，只要是会计机器人在获得单据信息之后，可在瞬间完成成千上万的会计凭证，所以对低级的核算会计影响很大。但是，如果做一个既懂业务，又懂财务的会计，机器人替代不了的会计，会计机器人对这类会计影响有限的。
近几年来,我们看到了我们伟大的祖国的科技事业的迅猛发展,这让我为我是个中国人而感到无比的自豪.记得很久以前,手机的用途几乎只有一个,那就是打电话,可是前几年,手机有了很大的改变,不仅外观漂亮多了,而且用途也多了,可以用手机拍照、开会、上网、发短信息等等一系列的事情,这让我们的生活更为方便,也让我更加领会到了科技的力量,不过,我只是个初出茅庐的学生,对“科技”二字的内容还知之有限,我无法用一些很深奥的理论来阐述科技的玄奇,也无法对各位走上工作岗位的长辈们承诺我所能实现的科技蓝图.但我愿意用一个学生的角度来畅想科技与未来. 从基因工程“让人活到一千岁”的梦想,到纳米技术“包你穿衣不用洗”的诺言；从人工智能“送你一只可爱机器狗”的温馨,到转基因技术“让老鼠长出人耳朵”的奇观.不断有新的科技在诞生,每一个新科技的发现都会让人们欣喜若狂,因为,这些新科技正在逐步地改善我们的生活,让我们更加了解自己.就近期而言,中国首先完成了非典病毒全基因组测序,非典现在是全球公认的危害性最大的疾病,可是为什么别的国家不能首先完成,而我们国家就偏偏完成了呢?很简单,这说明了我们国家不比别人落后,不比别人差,回头看看我们祖国的过去,从曾经一个刚刚起步的改革开放的国家到现在的拥有领先的科技水平的大国,我们的祖国经历了多少的风风雨雨,多少的困难与坎坷,但是我们的祖国还是挺过来了,因为我们的祖国坚信——科技不仅改变命运,还可改变未来. 对于我们这一代人,对社会的普遍感觉是竞争意识强了,学习劲头足了.科普知识是我们关注的焦点,爱因斯坦、霍金、比尔·盖茨是我们心目中的明星,计算机科学、现代物理和化学动态更是无时不牵动着我们.我们已经明白科技的重要性,也知道了科技的普遍性. 虽然科技创造新生活的前景引人遐思,令人神往.但是归根结底是要靠我们共同的努力实现的.作为祖国未来建设的中坚,我们这一代年轻人肩上的担子的确不轻,新的机遇总是伴着风险与挑战,但是,我们不会轻易地说放弃,我们用我们的青春向前辈们发誓：决不辜负前辈们对我们的希望. 回望文明的历程,是科技之光扫荡了人类历史上蒙昧的黑暗,是科学之火点燃了人类心灵中的熊熊的希望；科技支撑了文明,科技创造着未来,而未来在我们手中.让我们成为知识的探索者,让我们在未知的道路上漫游,让我用我们的创造力将我们居住的世界变得更美好.
未来教育要关注个性化、多样性和适应性的学习：在人工智能技术的支持下，面向大规模的学习者群体，建立促进个性发展的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。使每一个儿童在其原有的基础上获得适合他自己的教育服务是未来教育应该追求的价值之一。
人工智能让教学管理任务更加自动化而且更迅速，人工智能最简单但也是最有效的作用，是增进学校和教育工作者的效率。给作业打分，评估论文、测量学生的反映，这些都需要消耗大量教师的可以用在准备课程和一对一辅导学生的宝贵时间。而在当下，智能机器已能自动的给选择题和填空题打分了。很快，他们将可以协助，甚至替代人们完成作文批改一类的作业。此外，在人工智能的帮助下，招生活动也将得到大幅度改进和提升，减少招生办公室的负荷。通过聊天机器人和交互式网站材料，可以自动化处理文书类工作，给管理人员和学生带来很大方便。
随着人工智能的快速发展，机器人越来越像人。前有妙语连珠的siri、小冰，后有世界第一位机器人公民索菲亚。这不禁使一些人产生了担忧，机器人的发展，会不会对人类本身造成威胁？
在我看来，机器人对人类的模拟只是计算的产物，但在机械得以被广泛应用的这个时代，如何守护好我们与机器人的根本区别——人性，才是最紧迫的问题。
当阿尔法狗击败李世石和柯洁时，人们都感受到了人脑与计算机计算能力的巨大差距。面对只望一眼棋盘就能纵观千万种可能性，一直看到棋局最后的阿尔法狗，我相信天才的棋手也只能败下阵来。但是，正如柯洁所言，他在棋局中的汗水和纠结、对进步的喜悦、对失败的苦痛，是任何机械都无法感受到的。它们只是知道如何下，却不知道为何而下，更感受不到下棋的乐趣。在刘慈欣的短篇小说《诗云》中曾有这样一个场景：超级文明掏空了地球，耗尽了太阳系的全部资源，创造出了巨型的诗歌储存器，里面包含了古往今来以及未来的所有诗歌。但是，它却无法分辨诗歌的好坏，只能就这么漂浮在太空中；它包含着所有美的可能性，却只能等待人们将它们写出。所以，机器人越来越像人又如何？机器人会下棋、会写诗又如何？机械终究只是机械，只有人类才能感受到那背后所包含的爱、乐与美。
但是，在机器的背后，藏着的还是人类。与其关注机器人会如何越来越像人，担心着那些子虚乌有的威胁，不如关注它们对人类本身造成的影响。早在工业革命时期，近代机器大工业的发展就曾使得社会结构发生了巨大变化，社会生产力发展，大量农民被迫转移至二、三产业。如今，机器人被应用的范围更加广泛：除了工业机器人，极通“人性”的机器人们更是被应用于服务业等领域，照顾孩童、陪伴老人、餐厅点餐上菜……许多人又因此而担忧，害怕机器人会在许多方面替代人类，进而导致失业等一系列风波。但我要说，无论这些机器人再怎么像人、怎么替代人类完成基础性工作，也终究无法在创造力等方面代替人类。而为了应对失业困境，我们更会在机器施加的压力之下普遍提高教育水平、提高艺术鉴赏力和创造力水平，让人性站在更高的巅峯。正如法国科学家苏埃尔所言，“机器高度拟人化，将重新定义‘人’的价值”。我想，紧紧抓住我们与机械间的区别，珍惜人性的闪光，这才是生而为人的崭新价值所在。
那么，如何才能在机械背后更好地让人性闪光呢？首先，我们应防范不法之徒利用科技危害人类安全。真正的威胁不来自机器人本身，而来自于操控它们的人类。第二，应当大力宣扬主流价值观，从源头上根绝恶性思潮的出现，同时播撒人性之美。第三，提高人的创造力的同时，加强艺术、文化的薰陶，在机器轰鸣声中，品茗读书，成就一方净土。
库克说：“我并不担忧机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”让冰冷的机器背后，永远保留人性的闪光，不至于让人变得同机械无异，这才是我们最需要的。
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展
逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波()RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
知识产权方面的引导
专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长，云计算软件著作权共3017件，同比增长，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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不仅仅是对会计行业，科技的发展将会对很多行业产生影响，将会极大的改变人们的生活和工作方式。人工智能是科技发展的一个新阶段，意味着自动化和信息化将进一步提升。回顾会计行业的发展历程，其实也经历了由人工记账到会计电算化的发展，各类财务软件也越来越“先进”，其实就是越来越智能，很多需要人工处理的工作，系统可以自动实现了，我觉得作为一名财务人员，这是因该值得高兴的事情。我们都会觉得，财务人员，特别是基层的财务，工作量很大，到了月末月初的时候，往往还会加班加点，即便是这样辛苦，最终出报表的时候还是会出现各种数据问题，如报表不平、往来账没有核对一致等。就算是再认真、再努力的同事也会因为某个时刻疏忽而导致账务出问题。另一方面，尽管大家都兢兢业业的工作，但是我们的收入却还是涨不上去。我们财务的加班程度几乎不次于程序员，付出的努力也相差无几，但是人家的收入却是我们的好几倍，财务工作在很多人看来是性价比最低的职业。现在人工智能的发展，很多财务处理的工作可以通过系统自动实现，那么财务人员就不必那么辛苦加班了，只要了解系统怎么使用，到时候在键盘上操作几下就可以轻松处理大量账务，每天可以按时下班，就算收入还是那么多，至少工作强度大大减少了，岂不是一件很开心的事？设想一下，如果有两家公司招聘财务，一家公司有系统处理账务，一家公司没有系统，都是人工处理账务，两者开出的薪酬待遇差不多，你会选哪家？所以，在我看来，我们财务人员应该欢迎会计行业早一点实现人工智能的应用，解放生产力，至少让繁琐的、低性价比的财务工作变成一个性价比中等的职业吧。不过话说回来，既然人工智能可以自动处理一些财务工作，未来一家公司的财务部门人员结构必然会发生变化。这里的变化并不一定是说人员数量减少。有很多会觉得，人工智能的发展会让很多财务，特别是基层财务人员失业，公司的财务人员会减少。其实，在我看来，人工智能在财务会计行业的应用，只会替代标准化并重复性的工作。比如企业每天都会给员工订餐，都会产生费用的支出，这个交易的特点是每天都重复，每次交易的金额都不大，每次发生的费用都会计入同一个会计科目，那么这个订餐相关的财务处理就可以自动化，就不需要人工去处理了。相反，财务工作中那些非标准的、非重复的工作，依然要人工处理，而且这样的交易还挺多。比如发工资，看起来也是重复的、标准的，但是人员工资的计算就比较复杂，要考虑很多种因素，比如考勤、绩效，还有某些特殊情况，需要跟本人核实等，这些都要人工处理。会计工作中最繁琐、最耗人力的环节就是核算，也就是通常所说的审核凭证、记账、出财务报表。就目前来说这些工作中，可能只有记账这一项还可以考虑自动化，其他的项目就比较难。五花八门的会计凭证、发票，这些很难标准化，让系统自动去审核。有的时候，没有发票，找的某些替代性的发票，那么系统就更难以判断了。这里也可以归纳一下，财务工作中需要职业判断的部分，很难被人工智能取代。因为职业判断比较主观，不同的人，经历不同，学识不同，经验不同，对同一个交易可能就有不同的判断结果。
人工智能对会计行业的影响和应对研究方法主要是现在各行各业的低等会计慢慢的会消除由人工智能的软件代替，而我们现在需要的是税筹划和懂经营管理性的会计
人工智能可以替代会计做很多事情，减少工人数量！
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。 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。 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。 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。 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。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。