人工智能在經(jīng)濟(jì)管理工作中的應(yīng)用與實(shí)踐探索

摘要：伴隨科技的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、智能決策支持、自動(dòng)化操作等優(yōu)勢(shì)，正不斷滲透并改變著傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)管理模式。文章一方面分析了人工智能背景下經(jīng)濟(jì)管理工作面臨的挑戰(zhàn)、機(jī)遇，另一方面闡述了人工智能在經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、資源配置、風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用。通過(guò)實(shí)踐研究，揭示人工智能技術(shù)在提升經(jīng)濟(jì)管理效率、降低運(yùn)營(yíng)成本等方面的重要性，進(jìn)一步分析其在經(jīng)濟(jì)管理工作中的實(shí)踐成果、發(fā)展趨勢(shì)，可為相關(guān)領(lǐng)域的研究、運(yùn)用提供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能；經(jīng)濟(jì)管理；應(yīng)用；實(shí)踐

隨著科技時(shí)代的到來(lái)，人工智能以其先進(jìn)、開(kāi)放、靈活等特性逐漸改變了國(guó)家經(jīng)濟(jì)格局、單位經(jīng)營(yíng)情況。尤其在我國(guó)，人工智能技術(shù)在很多行業(yè)都有運(yùn)用，結(jié)合工業(yè)和信息化部的相關(guān)數(shù)據(jù)，我國(guó)人工智能技術(shù)正處于發(fā)展的黃金階段，2019年我國(guó)人工智能呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。依據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（IDC）相關(guān)報(bào)告，2023年我國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到377.4億美元，截至2023年底，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)5784億元。同年，人工智能與各行業(yè)不斷融合，并衍生出新的模式與業(yè)態(tài)。如人工智能與經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域的融合，通過(guò)開(kāi)展智能財(cái)務(wù)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)預(yù)測(cè)等工作，單位的經(jīng)濟(jì)管理工作質(zhì)量、效率大幅提高，整體實(shí)力不斷增強(qiáng)?；诖耍疚膰@人工智能進(jìn)行分析，對(duì)其在經(jīng)濟(jì)管理工作中的應(yīng)用、實(shí)踐進(jìn)行探討。

一、人工智能為經(jīng)濟(jì)管理工作帶來(lái)了機(jī)遇與挑戰(zhàn)

（一）經(jīng)濟(jì)管理工作的機(jī)遇

1. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持

隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，利用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等方法，能夠幫助單位從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為單位的經(jīng)濟(jì)決策提供科學(xué)依據(jù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2023年某單位全面落實(shí)人工智能技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘及分析，決策的準(zhǔn)確性提高了30%。表1為人工智能技術(shù)在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用領(lǐng)域。同時(shí)，應(yīng)用人工智能技術(shù)自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)，如進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整合、分析等工作，能夠釋放大量的人力資源，使單位的經(jīng)濟(jì)管理人員將更多時(shí)間、精力投入決策制定與優(yōu)化之中?；谀硢挝蝗斯ぶ悄軕?yīng)用現(xiàn)狀，在人工智能技術(shù)的幫助下，單位在2021年至2023年對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間縮短69%左右。

2. 優(yōu)化資源配置

利用人工智能技術(shù)自動(dòng)處理大量數(shù)據(jù)，相較于傳統(tǒng)人工處理方法，效率可以提高50%以上。這意味著單位可以快速獲取分析結(jié)果，為資源配置提供及時(shí)、有效的依據(jù)。采用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI算法，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有用信息，再通過(guò)訓(xùn)練及優(yōu)化模型，人工智能可以高精度分析并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。比如預(yù)測(cè)礦產(chǎn)資源過(guò)程中，利用人工智能模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率能夠達(dá)到90%以上，遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法。以某單位的10個(gè)工作項(xiàng)目為例，利用AI評(píng)估模型分析，篩選3個(gè)項(xiàng)目作為重點(diǎn)投入對(duì)象，其平均投資回報(bào)率約20%，其他7個(gè)項(xiàng)目的平均投資回報(bào)率是10%。由此可見(jiàn)，基于人工智能優(yōu)化配置資源，能夠?qū)崿F(xiàn)單位投資效益的最大化。

3. 降低運(yùn)營(yíng)成本及風(fēng)險(xiǎn)

由于人工智能技術(shù)可以自動(dòng)化處理、分析工作數(shù)據(jù)，很好提高了單位的數(shù)據(jù)處理能力及效率。實(shí)際工作期間，單位應(yīng)用人工智能技術(shù)處理數(shù)據(jù)，要比傳統(tǒng)人工處理效率高30%左右，數(shù)據(jù)處理需要的人力成本、時(shí)間成本大幅降低。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)在地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警及防范等方面有著不可或缺的作用，實(shí)時(shí)分析、處理相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)災(zāi)害跡象并預(yù)警，能為單位提供充足的時(shí)間采取防范措施，有效降低了地質(zhì)災(zāi)害對(duì)工作、人員帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）經(jīng)濟(jì)管理工作的挑戰(zhàn)

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性挑戰(zhàn)

單位工作中常會(huì)受到外界因素的影響，所獲得的數(shù)據(jù)也存在噪聲或不一致的問(wèn)題，尤其是部分?jǐn)?shù)據(jù)存在測(cè)量誤差，這不僅會(huì)影響數(shù)據(jù)質(zhì)量，還會(huì)對(duì)人工智能模型的訓(xùn)練效果、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性造成極大的影響。舉例說(shuō)明，某單位在工作期間受到嚴(yán)重的外界干擾，致使采集的數(shù)據(jù)噪聲水平達(dá)到30%，超過(guò)了人工智能模型訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)質(zhì)量閾值。實(shí)際工作中，單位獲得的數(shù)據(jù)信息源自不同的設(shè)備、傳感器，這使信息數(shù)據(jù)存在異構(gòu)性，因此數(shù)據(jù)整合、分析環(huán)節(jié)需要對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，還要進(jìn)行歸一化處理。結(jié)合某單位的估算情況，在整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)時(shí)，約有35%的工作量用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式及歸一化處理。不僅如此，費(fèi)用投入及效率問(wèn)題一直是行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。近些年，盡管單位的工作費(fèi)用投入發(fā)生一定的波動(dòng)，如2019年費(fèi)用達(dá)到172.115億元，2020年增長(zhǎng)至870.241億元，但在2021年費(fèi)用下降至173.834億元，2022年與2023年又略有回升，達(dá)到185.318億元、193.183億元。但實(shí)際工作中，單位的這些費(fèi)用投入并未完全轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的效率提升，對(duì)單位的經(jīng)濟(jì)管理工作有著不利的影響。表2為某單位的工作費(fèi)用。

2. 技術(shù)挑戰(zhàn)

基于人工智能背景，單位的經(jīng)濟(jì)管理工作還面臨些許技術(shù)挑戰(zhàn)。考慮到單位工作的復(fù)雜性、工作環(huán)境的多變性，在構(gòu)建人工智能模型時(shí)需要保證模型擁有強(qiáng)大的泛化能力，以便適應(yīng)不同的工作環(huán)境。但因單位獲取的數(shù)據(jù)信息相對(duì)稀缺且有較強(qiáng)的異構(gòu)性，人工智能模型在訓(xùn)練過(guò)程中無(wú)法充分學(xué)習(xí)地質(zhì)特征，模型應(yīng)用期間的泛化能力大幅降低?；谀逞芯繖C(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，不同國(guó)家及地區(qū)的地質(zhì)特征差異度高達(dá)80%以上，對(duì)于人工智能模型的泛化能力提出了極高的要求。在有關(guān)實(shí)驗(yàn)中，研究人員發(fā)現(xiàn)某些特定區(qū)域訓(xùn)練的人工智能模型在應(yīng)用到其他區(qū)域場(chǎng)景時(shí)，預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性下降28%。伴隨社會(huì)科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新的算法、模型更是層出不窮。單位需要跟上時(shí)代的步伐，不斷優(yōu)化、更新技術(shù)手段，保證自身的競(jìng)爭(zhēng)力。但技術(shù)更新迭代也增加了學(xué)習(xí)成本、人才需求，對(duì)單位的經(jīng)濟(jì)管理工作提出了更多的挑戰(zhàn)。此外，單位應(yīng)用人工智能技術(shù)的同時(shí)，往往融合了數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科知識(shí)，但因不同學(xué)科之間的知識(shí)體系、研究方法等存在較大的差異，致使跨學(xué)科融合成為一大技術(shù)難題。

3. 人才及知識(shí)挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的發(fā)展雖為單位工作帶來(lái)了很多便利，但也提出了很多要求，尤其需要既懂得專業(yè)知識(shí)又掌握人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。但此類人才在市場(chǎng)上十分稀缺，很難滿足單位的用人需要。同時(shí)，人工智能技術(shù)的更新迭代需要單位員工不斷學(xué)習(xí)新的知識(shí)和技能，從而適應(yīng)科技的發(fā)展。但一些人員慣用傳統(tǒng)的工作方法，很難掌握人工智能相關(guān)的知識(shí)與技能，無(wú)法跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。另外，人工智能技術(shù)的發(fā)展、普及使得越來(lái)越多的高科技企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司涉足行業(yè)，進(jìn)一步加劇了單位的人才競(jìng)爭(zhēng)。實(shí)際工作期間，單位極易面臨核心人才被挖角的風(fēng)險(xiǎn)，還會(huì)影響經(jīng)濟(jì)管理工作的持續(xù)性、穩(wěn)定性。結(jié)合某人才招聘平臺(tái)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2019-2023年行業(yè)的人才流動(dòng)率持續(xù)上升，尤其是人工智能技術(shù)人才的流失率更是達(dá)到30%以上。從知識(shí)角度分析，單位應(yīng)用人工智能技術(shù)的同時(shí)，需要涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科知識(shí)，但因?qū)W科體系不同，很難實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科知識(shí)融合。加之，行業(yè)知識(shí)體系伴隨科技的發(fā)展不斷更新，但受傳統(tǒng)教育體系的影響，單位人員的知識(shí)體系相對(duì)滯后，很難跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)極易遇到知識(shí)瓶頸，還會(huì)出現(xiàn)思維定式。

4. 數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，單位在處理、分析海量數(shù)據(jù)的過(guò)程中需要頻繁傳輸、共享數(shù)據(jù)，而這一過(guò)程極易出現(xiàn)漏洞、隱患，增加數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。一旦單位的敏感數(shù)據(jù)、工作成果等被非法獲取或泄露，會(huì)對(duì)單位的經(jīng)濟(jì)利益造成極大的損失，甚至?xí)l(fā)更嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)某安全研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，近些年部分行業(yè)的數(shù)據(jù)泄露事件大幅增多，其中超過(guò)60%的事件與數(shù)據(jù)傳輸和共享存在漏洞有關(guān)。同時(shí)，人工智能技術(shù)的強(qiáng)大能力使得數(shù)據(jù)更容易被篡改、偽造，如一些不法分子利用人工智能技術(shù)生成虛假數(shù)據(jù)，欺騙單位及監(jiān)管機(jī)構(gòu)。一旦人工智能系統(tǒng)的漏洞被惡意利用，原始數(shù)據(jù)被隨意篡改，極易干擾單位的決策、判斷。

二、人工智能在經(jīng)濟(jì)管理工作中的應(yīng)用與實(shí)踐對(duì)策

（一）人工智能在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用

1. 智能數(shù)據(jù)分析

單位經(jīng)濟(jì)管理工作中，智能數(shù)據(jù)分析發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。伴隨信息技術(shù)的發(fā)展，單位在處理大量經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時(shí)，采用傳統(tǒng)的人工處理方式很難滿足實(shí)際需求。而隨著智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用，為單位的經(jīng)濟(jì)管理帶來(lái)了革命性的變革。一方面，智能數(shù)據(jù)分析可以提高單位的數(shù)據(jù)處理效率?；谧詣?dòng)化手段自動(dòng)收集、清洗并整合經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，可以避免傳統(tǒng)人工操作的人為錯(cuò)誤，有效縮減數(shù)據(jù)處理時(shí)間，單位整體的工作質(zhì)量、效率都能提高。另一方面，智能數(shù)據(jù)分析能夠挖掘經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。綜合分析數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、趨勢(shì)，有利于單位掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，從而更好地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，為管理決策提供支持。圖1為人工智能模型構(gòu)建要素。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)

經(jīng)濟(jì)管理工作直接關(guān)系著單位的經(jīng)濟(jì)效益、競(jìng)爭(zhēng)力。近些年，伴隨大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)作為重要的分支，直接影響著單位的經(jīng)濟(jì)管理工作?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)分析經(jīng)濟(jì)管理相關(guān)數(shù)據(jù)，挖掘其中的規(guī)律、模式，能夠幫助單位更好地了解自身經(jīng)濟(jì)情況，還能為決策提供有利的依據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，單位能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控、預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，不斷優(yōu)化決策過(guò)程，提高決策的合理性、精度。如，資源配置過(guò)程中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠根據(jù)項(xiàng)目的緊急程度、預(yù)期收益自動(dòng)調(diào)整資源配置方案，提高資源的利用率。經(jīng)濟(jì)管理中，難免遇到風(fēng)險(xiǎn)，如何精準(zhǔn)、有效地評(píng)估并預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)，是單位面臨的重要問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)依據(jù)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)特征，精準(zhǔn)評(píng)估經(jīng)濟(jì)管理潛在的風(fēng)險(xiǎn)，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的異常數(shù)據(jù)，不僅能及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，還能采取預(yù)防措施降低單位的經(jīng)濟(jì)損失，單位的風(fēng)險(xiǎn)管理能力也能大幅提高。

3. 深度學(xué)習(xí)

伴隨人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)成為單位開(kāi)展經(jīng)濟(jì)管理工作的核心手段。由于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理功能強(qiáng)大，擁有良好的模式識(shí)別能力，可以推進(jìn)單位經(jīng)濟(jì)管理的持續(xù)發(fā)展。實(shí)際工作中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別、解讀方面表現(xiàn)出良好優(yōu)勢(shì)。以往圖像識(shí)別主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)，但該方法主觀性強(qiáng)且效率相對(duì)較低，不利于單位項(xiàng)目及經(jīng)濟(jì)管理工作的開(kāi)展。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)、提取圖像中的特征，并精準(zhǔn)、高效地識(shí)別圖像。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)還能促進(jìn)單位的語(yǔ)言分析與識(shí)別。通過(guò)分析單位的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，識(shí)別其中的關(guān)鍵信息，如數(shù)據(jù)記錄，能夠幫助員工快速獲取信息，提高整體的溝通效率。深度學(xué)習(xí)技術(shù)還能進(jìn)一步挖掘、分析語(yǔ)音數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的問(wèn)題、風(fēng)險(xiǎn)，為單位經(jīng)濟(jì)管理工作的有效開(kāi)展提供信息支持。此外，構(gòu)建復(fù)合模型過(guò)程中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)尤為重要。因單位的經(jīng)濟(jì)管理工作涉及很多方面的數(shù)據(jù)，其中包括市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建相應(yīng)的模型，進(jìn)一步整合數(shù)據(jù)信息，能夠保證預(yù)測(cè)的合理性、全面性，還能提出建設(shè)性意見(jiàn)。

（二）人工智能在經(jīng)濟(jì)管理中的實(shí)踐對(duì)策

1. 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

經(jīng)濟(jì)管理工作中，數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理直接影響著后續(xù)數(shù)據(jù)分析及經(jīng)濟(jì)決策的合理性、準(zhǔn)確性。為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量與可用性，應(yīng)采取相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理對(duì)策。一方面，單位應(yīng)明確數(shù)據(jù)需求。由于經(jīng)濟(jì)管理涉及多個(gè)方面，如政策變化、項(xiàng)目成本、市場(chǎng)趨勢(shì)等，所以采集數(shù)據(jù)前應(yīng)先明確數(shù)據(jù)類型、范圍及精度，再深入分析經(jīng)濟(jì)管理特點(diǎn)，明確數(shù)據(jù)的重要程度，可以提高數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性、可靠性。另一方面，經(jīng)濟(jì)管理工作中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多元化，單位的經(jīng)濟(jì)管理數(shù)據(jù)不僅源于項(xiàng)目本身，還涉及市場(chǎng)趨勢(shì)、政策變化等方面，因此采集數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)單位應(yīng)綜合收集數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的完整性、多樣性，還要關(guān)注數(shù)據(jù)的時(shí)效性、更新頻率，以便及時(shí)反映單位的經(jīng)濟(jì)管理動(dòng)態(tài)。在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，難免遇到異常值、缺失值等，為保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，單位應(yīng)清洗數(shù)據(jù)，去除異常值、重復(fù)值，填補(bǔ)缺失值，再轉(zhuǎn)換并整合數(shù)據(jù)，將不同來(lái)源和格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，能夠?yàn)楹罄m(xù)建模、分析提供有力的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2. 模型優(yōu)化

經(jīng)濟(jì)管理工作中，要想提高決策的精準(zhǔn)性、管理的有效性，還應(yīng)科學(xué)選擇模型并進(jìn)一步優(yōu)化。由于單位的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相對(duì)復(fù)雜、多變，合理選擇模型并優(yōu)化能夠保證經(jīng)濟(jì)管理的科學(xué)性、精準(zhǔn)性。首先，合理選擇算法，依據(jù)單位經(jīng)濟(jì)管理的數(shù)據(jù)特點(diǎn)明確算法的適用性。如回歸分析算法，該方法揭示了變量之間的數(shù)量關(guān)系，能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、決策提供有利的依據(jù)；聚類分析算法通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)的潛在模式，幫助單位識(shí)別不同的客戶群體、市場(chǎng)細(xì)分；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擁有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，可以處理非線性問(wèn)題及各種復(fù)雜數(shù)據(jù)。所以選擇算法的過(guò)程中，單位應(yīng)結(jié)合經(jīng)濟(jì)管理需求、數(shù)據(jù)特點(diǎn)等考慮各算法的優(yōu)勢(shì)、不足及適用性，從而選擇最佳算法進(jìn)行建模。其次，為保證模型的準(zhǔn)確性，還應(yīng)調(diào)試、優(yōu)化模型。結(jié)合調(diào)整模型參數(shù)、優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)等方法，進(jìn)一步擬合數(shù)據(jù)，提高模型預(yù)測(cè)的精度。調(diào)試過(guò)程中，關(guān)注模型的收斂性、穩(wěn)定性、過(guò)擬合等問(wèn)題，再采取有效方法加以修正，可以最大限度發(fā)揮模型的優(yōu)勢(shì)、作用，保證經(jīng)濟(jì)管理工作持續(xù)、穩(wěn)定地開(kāi)展。同時(shí)，單位還可交叉驗(yàn)證或網(wǎng)格搜索模型，保證模型參數(shù)、結(jié)構(gòu)的最優(yōu)化。最后，單位應(yīng)做好模型驗(yàn)證與評(píng)估工作。利用測(cè)試數(shù)據(jù)集驗(yàn)證、評(píng)估模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰?、預(yù)測(cè)精度。驗(yàn)證環(huán)節(jié)，采用多種評(píng)估指標(biāo)及方法，如F1分?jǐn)?shù)、準(zhǔn)確率等，全面評(píng)估模型性能，再規(guī)避過(guò)擬合、欠擬合等問(wèn)題的發(fā)生，能夠保證模型應(yīng)用的穩(wěn)定性、可靠性。

3. 流程自動(dòng)化管理

人工智能可以自動(dòng)化處理項(xiàng)目中重復(fù)性、低附加值任務(wù)，如預(yù)算控制、財(cái)務(wù)報(bào)表編制等，有利于提高單位的工作效率，還能減少人為錯(cuò)誤而引發(fā)更多的問(wèn)題。實(shí)際工作中，單位可以開(kāi)發(fā)、引進(jìn)專門(mén)的流程自動(dòng)化軟件，保證財(cái)務(wù)、采購(gòu)、項(xiàng)目管理等環(huán)節(jié)的自動(dòng)化。再不斷優(yōu)化工作流程，保證自動(dòng)化軟件與現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)縫對(duì)接，可以提高單位的運(yùn)營(yíng)效率。再利用自動(dòng)化工具培訓(xùn)內(nèi)部員工，在員工掌握專業(yè)知識(shí)的同時(shí)，可以靈活應(yīng)用先進(jìn)工具進(jìn)行操作，有利于提高員工的工作質(zhì)量與效率。

三、經(jīng)濟(jì)管理工作中人工智能的發(fā)展與應(yīng)用趨勢(shì)

伴隨現(xiàn)代科技的發(fā)展，人工智能不斷改變著經(jīng)濟(jì)管理格局。在數(shù)據(jù)處理與效率方面，人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)分析、處理，有效提高了信息處理的速度、精度。合理引入智能決策系統(tǒng)，幫助管理層洞察數(shù)據(jù)，做出更科學(xué)、合理的經(jīng)濟(jì)決策。同時(shí)，人工智能還能很好地控制成本，通過(guò)預(yù)測(cè)分析、自動(dòng)化管理，不僅能降低工作成本，還能提高單位的整體經(jīng)濟(jì)效益。隨著智能科技的發(fā)展，不僅推動(dòng)了單位的改革與創(chuàng)新，還進(jìn)一步提高操作精度，縮短工作周期。后續(xù)工作中，格外注重技術(shù)融合及協(xié)同，有效促進(jìn)了單位各部門(mén)及與其他行業(yè)的合作、配合，一同推動(dòng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

四、結(jié)語(yǔ)

總而言之，人工智能在經(jīng)濟(jì)管理工作中的應(yīng)用，不僅重塑了行業(yè)格局，還提高了決策精度與效率，進(jìn)一步優(yōu)化資源配置，很好降低了運(yùn)營(yíng)成本。利用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)手段，單位能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，結(jié)合自身情況合理制定策略。經(jīng)過(guò)不斷實(shí)踐與探索，人工智能在風(fēng)險(xiǎn)防控方面取得極佳的效果。日后，伴隨科技的進(jìn)步、融合，人工智能在經(jīng)濟(jì)管理中的作用更加凸顯，在人工智能技術(shù)的引領(lǐng)下，單位的經(jīng)濟(jì)管理會(huì)更加高效、智能。

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（作者單位：湖南省國(guó)土空間調(diào)查監(jiān)測(cè)所）