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人工智能技术在企业经济管理中的应用 |
第752期 作者:□文/陈加泽 时间:2025/5/1 16:40:52 浏览:10次 |
[提要] 在数字化时代,人工智能技术对企业经济管理产生重大影响。本文剖析其在企业中的多维度价值,通过具体案例阐述实施策略。研究表明:该技术应用对企业可持续发展意义重大,为经济管理模式变革提供理论与实践支持,助力企业在数字化转型中稳健发展,适应市场变化,提升竞争力。
关键词:人工智能技术;企业经济管理;价值;实施策略
中图分类号:F27 文献标识码:A
收录日期:2024年11月1日
随着数字化进程加速,人工智能技术蓬勃发展。近年来,国家出台一系列政策鼓励企业数字化转型,如《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》等,为人工智能在企业中的应用提供了有力支持。人工智能技术已深入企业运营各环节,从决策到服务、从供应链到风险防控,展现出强大变革力量。本文旨在剖析其在企业经济管理中的价值与实施策略,为企业数字化转型指明方向,助力其在复杂市场环境中实现可持续发展,推动经济整体进步。
一、人工智能技术在企业经济管理中的价值
(一)提高决策质量。在当今复杂多变的市场环境中,企业决策的科学性和精准性至关重要。人工智能技术凭借其强大的模拟人类智能处理信息的能力,为企业决策提供了全新的视角和方法。通过运用机器学习算法等先进技术,对海量的市场数据进行深入挖掘和分析,企业能够获取更为精准的市场预测和风险评估信息。例如,在分析消费者行为数据时,人工智能可以细致地洞察消费者的购买偏好、消费习惯以及市场趋势的微妙变化。基于这些深入了解,企业能够制定出更加贴合市场需求的战略决策,优化产品设计以满足消费者的个性化需求,精准调整营销策略,从而提高市场占有率和竞争力。这种基于数据驱动的决策模式,相较于传统的经验判断,更加科学、客观,能够有效降低决策风险,为企业的长远发展奠定坚实基础。
(二)优化运营效率。随着市场竞争的日益激烈,企业对运营效率的追求已达到前所未有的高度。人工智能技术在运营管理领域的应用,为企业带来了革命性的变化,实现了从传统模式向智能化、自动化的跨越。智能化的供应链管理系统作为其中的典型代表,利用物联网、大数据和人工智能等技术,实现了对供应链全过程的实时监控。通过对供应链中各个环节的数据采集和分析,系统能够精准预测潜在的风险,如原材料供应短缺、物流运输延误等,并及时自动调整库存和物流计划。这不仅避免了因供应链中断而导致的生产延误和成本增加,还极大地提高了资源的利用效率,降低了运营成本。此外,人工智能技术还可以应用于生产流程优化、设备维护预测等方面,通过智能算法对生产数据进行分析,找出生产过程中的瓶颈环节,优化生产流程,提高生产效率。同时,通过对设备运行数据的实时监测和分析,提前预测设备故障,进行预防性维护,减少设备停机时间,进一步提升企业的整体运营效率。
(三)提升客户满意度。在以客户为中心的市场环境下,客户满意度已成为企业生存和发展的关键影响因素。人工智能技术通过对客户数据的深度分析,为企业提供了实现个性化客户服务的有力手段,从而有效提升客户满意度和忠诚度。借助大数据技术,企业可以收集和整合客户在各个渠道的信息,包括购买历史、浏览记录、咨询内容等。利用自然语言处理技术和机器学习算法,对这些数据进行分析和挖掘,企业因此能够深入了解客户的需求、偏好和行为模式。基于此,智能客服系统可以为客户提供更加准确、快速和个性化的服务。例如,当客户咨询产品信息时,智能客服系统能够根据客户的历史购买记录和浏览偏好,精准推荐符合其需求的产品,并提供详细的产品介绍和使用建议。这种个性化的服务体验不仅能够提高客户的满意度,还能够增强客户对企业的信任和忠诚度,促进客户的重复购买和口碑传播,为企业带来长期的经济效益。
(四)强化风险防控。在经济全球化和市场不确定性增加的背景下,企业面临着各种内外部风险的严峻挑战。有效的风险防控已成为企业经济管理的重要任务之一。人工智能技术凭借其对大数据的高效处理能力和智能分析算法,为企业提供了强大的风险识别、预警和防控手段。通过分析大量的交易数据、市场信息以及企业内部的财务数据等,人工智能系统能够及时发现潜在的风险因素,如欺诈行为、市场波动风险、信用风险等。例如,在金融行业中,人工智能技术可以通过对交易数据的实时监测和分析,识别出异常的交易模式和行为,及时发现并预防欺诈行为的发生,确保金融交易的安全性和合规性。同时,人工智能系统还可以利用风险评估模型,对企业面临的各种风险进行量化评估,为企业制定合理的风险应对策略提供科学依据。通过强化风险防控能力,企业能够有效降低风险损失,保障企业的稳健经营和可持续发展。
二、人工智能技术在企业经济管理中实施策略
(一)加强数据采集与处理能力。在数字化时代,数据是人工智能应用的基石,对企业经济管理至关重要。企业需强化数据采集与处理能力,为挖掘数据价值提供精准支持。首先,大力拓展数据采集的广度和深度。要涵盖企业内部运营数据,如销售、财务、生产等,还需关注外部信息,如市场动态、行业趋势及客户行为等。例如,亚马逊记录自身平台交易数据的同时,用网络爬虫技术收集竞争对手信息,通过市场调研获取宏观信息,从而为市场定位和个性化服务提供支撑。其次,构建完善的数据质量管理体系。对采集数据进行清洗、整理和验证,确保准确、完整、一致。如,沃尔玛利用数据清洗算法去除重复和错误数据,标准化整理不同来源数据,通过定期验证和审计保证可靠性,为库存管理等提供坚实数据基础,使其在竞争中保持优势。再次,引入先进的数据处理技术和工具。数据仓库集中存储整合数据,数据湖容纳原始数据,大数据分析平台集成算法工具处理海量数据。如,谷歌利用其先进平台分析全球搜索和用户行为数据,为广告业务提供精准投放策略,实现高商业价值。最后,重视数据安全与隐私保护。采用加密技术保障数据存储和传输安全,通过访问控制限制权限。如,苹果重视用户数据安全,加密存储且遵循法规,告知并获得用户同意,还建立应急响应机制,遇到安全事件能迅速降低损失,保护用户权益和公司声誉。企业全方位加强数据能力建设,方能更好地利用人工智能推动经济管理发展。
(二)培养人工智能专业人才。人工智能专业人才是推动企业人工智能技术应用与创新的关键,企业需制定全面人才发展战略以满足时代需求。首先,强化内部员工培训。开设丰富培训课程,如人工智能基础理论、算法应用与深度学习实践等,助力员工掌握核心知识技能。举办讲座和研讨会,邀请专家分享前沿技术及实践经验,让员工紧跟行业动态。鼓励跨部门学习交流,培养复合型人才。例如,微软为员工提供多种人工智能培训形式,通过跨部门合作项目,将技术应用于智能客服、精准推荐等领域,提升运营效率与客户满意度。其次,积极招聘外部人才。依据战略规划与业务需求制定明确标准,吸引经验丰富、技能专业者。招聘时注重考察专业知识、实践能力、创新思维和团队协作精神。例如,字节跳动以广阔前景和优厚待遇吸引大量顶尖人才,为内容推荐算法、短视频创作等创新提供动力,促进业务快速发展。此外,加强与高校、科研机构合作,建立产学研机制。企业与高校共研项目,借助高校资源解决问题并培养人才。例如,华为与多校长期合作,开展人工智能研究与人才培养,提供资金与平台,为高校输送人才与成果,实现互利共赢,提升华为技术实力,也为高校科研育人提供实践机会,促进产学研融合。最后,营造创新文化氛围。鼓励员工创新尝试,提供资源支持,设立创新激励机制。例如,阿里巴巴倡导“拥抱变化、勇于创新”文化,设创新奖项,激励员工在人工智能等领域探索创新,激发热情,推动电商、金融、物流等多领域技术创新与业务发展。企业从多方面培养人才,方能在人工智能时代充分发挥技术优势,实现可持续发展。
(三)构建智能决策支持系统。智能决策支持系统是人工智能技术在企业决策管理中的重要应用体现,能够为企业管理者提供科学、准确、及时的决策依据,提升企业的决策效率和质量。
企业在构建智能决策支持系统时,需注重系统架构的设计与整合。要将数据分析、模型构建和决策模拟等功能有机融合,打造一个综合性的决策支持平台。例如,通用电气公司构建的智能决策支持系统,整合了多种数据分析工具和算法,能够对企业的生产运营数据、市场数据、财务数据等进行全面分析。通过构建各类决策模型,如生产优化模型、市场预测模型、风险评估模型等,为管理者提供多维度的决策支持。同时,系统具备强大的决策模拟功能,管理者可以在系统中模拟不同的决策方案,预测其实施效果,从而选择最优决策。
为了实现数据信息的快速获取与分析,系统应与企业的各个信息系统实现无缝对接,实时采集和整合相关数据。利用自然语言处理技术和数据可视化技术,将分析结果以直观、易懂的方式呈现给管理者。例如,IBM的智能决策支持系统可以实时获取企业的各类数据,并运用自然语言处理技术对大量的文本数据进行分析,提取关键信息。通过数据可视化工具,将复杂的数据转化为直观的图表、报表等形式,使管理者能够快速了解企业的运营状况和市场动态,及时作出决策。
基于数据分析的结果,系统能够自动生成详细的决策报告和精准的预测模型。决策报告应包括对当前业务状况的全面评估、问题分析以及针对性的解决方案建议,同时提示决策风险。预测模型则可以对未来的市场趋势、销售业绩、成本变化等进行预测,为企业的战略规划和运营决策提供前瞻性指导。例如,可口可乐公司利用其智能决策支持系统生成的销售预测模型,根据历史销售数据、市场趋势、季节因素等,准确预测不同产品在不同地区的销售情况。管理者依据这些预测结果制定生产计划和营销策略,实现了精准的市场布局和资源配置,提升了公司的市场竞争力。
通过构建智能决策支持系统,企业能够显著提高决策效率和质量。系统能够快速地处理海量数据,为管理者提供实时的决策支持信息,大幅缩短决策周期。同时,基于准确的数据分析和科学的决策模型,决策的准确性和可靠性得到大幅提升,有助于企业在复杂多变的市场环境中做出明智的决策,实现可持续发展。例如,特斯拉公司通过智能决策支持系统,在产品研发、生产调度、市场推广等方面实现了高效决策。系统根据实时的市场需求和竞争对手动态,及时调整产品策略和生产计划,使得特斯拉在电动汽车市场迅速崛起,成为该行业的领军企业。
(四)实现自动化管理。在企业运营管理过程中,实现自动化管理是提高效率、降低成本的关键举措。人工智能技术为企业实现自动化管理提供了强大的支持,助力企业优化运营流程,提升整体竞争力。
在供应链管理方面,人工智能技术可实现库存的智能预测和自动补货。通过对历史销售数据、市场需求预测以及供应商交货周期等因素的综合分析,人工智能系统能够准确预测库存水平的变化趋势。例如,京东利用人工智能技术构建的智能供应链管理系统,通过对海量销售数据的分析,精确预测商品的销售量和库存需求。当库存达到预设的阈值时,系统自动发出补货指令,确保库存始终保持在合理水平,既避免了库存积压导致的资金占用和成本增加,又防止了缺货现象对销售的影响,提高了客户满意度。
同时,在物流配送环节,利用智能调度算法和物联网技术,实现物流车辆的优化调度和实时跟踪。例如,顺丰速运采用人工智能驱动的物流调度系统,根据订单数量、配送地址、交通状况等实时数据,智能规划最优的配送路线,提高物流配送效率,降低物流成本。通过物联网技术,实现对物流车辆的实时定位和监控,及时掌握货物的运输状态,确保货物能够安全、准时送达客户手中。
在库存控制方面,人工智能技术可以通过对库存数据的实时分析,识别滞销商品和畅销商品。对于滞销商品,及时采取促销措施或调整采购计划,减少库存积压;对于畅销商品,合理增加库存,确保供应充足。例如,沃尔玛通过数据分析发现某款商品在特定地区的销售不佳,而另一款商品则供不应求。基于此,沃尔玛调整了库存策略,减少了滞销商品的库存,增加了畅销商品的采购量,优化了库存结构,提高了资金周转率和库存管理效率。
此外,企业还可以将人工智能技术应用于生产计划排程和设备自动化控制等领域。在生产计划排程方面,人工智能系统根据订单需求、设备产能、人员配置等因素,自动生成最优的生产计划,合理安排生产任务,提高生产效率;在设备自动化控制方面,通过传感器采集设备运行数据,利用机器学习算法对设备进行故障预测和健康管理,实现设备的预防性维护,减少设备停机时间,提高生产设备的利用率和产品质量。例如,宝马汽车工厂利用人工智能技术实现了生产过程的智能化管理,通过对生产线上设备数据的实时监测和分析,及时发现设备潜在的故障隐患,提前进行维护保养,确保生产线的稳定运行,提高了汽车生产的质量和效率。
(五)推动跨界合作与创新。在数字化时代,行业边界模糊,跨界合作是企业创新发展的关键趋势。人工智能技术为其提供机遇和平台,助力企业拓展业务、共享资源、优势互补,以推动创新。
企业应积极与其他行业企业合作,探索人工智能在不同领域的应用与创新模式。制造业可与互联网企业联手,如海尔与阿里巴巴合作,将人工智能用于家电生产制造与售后服务。通过大数据分析和算法,精准洞察用户需求定制产品,利用智能客服和物联网技术提升售后服务,提高用户体验和品牌价值。金融企业与科技企业合作,例如招商银行与腾讯合作构建智能风控体系,分析识别交易数据风险,推出智能投顾、移动支付等创新产品,提升金融服务智能化水平和竞争力。
推动跨界合作创新时,企业要注重建立良好机制和沟通平台。明确各方权利义务,制定目标计划,加强信息共享与协同工作,增进协作与信任,共同应对问题挑战。例如,华为与汽车企业合作智能汽车领域,建立沟通机制和协调小组,制定标准和计划,双方发挥优势,共同开发出智能驾驶等功能的汽车产品,实现互利共赢。
此外,企业要积极探索与人工智能结合的新商业模式。智能客服模式利用自然语言处理和机器学习实现自动化智能化服务,提高效率质量,降低成本。智能供应链金融模式借助人工智能进行信用评估和风险控制,为中小企业提供融资服务,促进供应链协同。共享经济模式依靠人工智能优化资源配置,如滴滴出行利用智能技术优化车辆调度和匹配用户需求,打造共享出行模式,提供便捷服务并推动交通行业创新。企业通过多方面推动跨界合作与创新,能更好地适应时代发展,创造更大商业价值。
三、结论
人工智能技术于企业经济管理中的应用前景广阔、意义深远。它通过多方面价值为企业赢得竞争优势,企业应围绕相关策略全面推进其深度应用。这是顺应时代潮流与实现可持续发展的关键,未来将带来更多创新变革与价值,推动经济社会高质量发展。同时,企业要认识到智能技术带来的挑战风险,如就业与伦理问题等,积极应对以实现智能技术与社会进步良性互动。未来,人工智能与企业经济管理深度融合将成为创造美好未来的新动力。
(作者单位:温州市现代服务业发展集团有限公司)
主要参考文献:
[1]胡严匀.人工智能在企业经济管理中的应用[J].中国汽车市场,2024(02).
[2]陈万方.浅析人工智能在企业管理中的应用及其对经济绩效的影响[J].北大商业评论,2024(02).
[3]陶韬.企业财务管理中人工智能技术的应用思考[J].经济与社会发展研究,2024(03).
[4]李树明.人工智能技术在铁路工程投资控制中的应用研究[J].铁路工程技术与经济,2024.39(03).
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