本篇文章给大家谈谈基层人工智能，以及基层人工智能Al对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
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能从底层杀出来的人，共同的特质是什么？
1、吃苦耐劳，坚韧不拔。
能够底层靠自己的实力拼杀出来的人，能够吃苦耐劳是标配，人生想要成事，就一定要耐得住寂寞。
当你无所依靠，凡事只能靠自己的时候，你就要明白，你的路比别人崎岖，所以，你要付出的努力和艰辛也一定比别人的多。
2、只论利益不论情义。人与人相处的本质就是利益和价值的交换，有人说这很厚黑，朋友之间是有真挚友谊存在的。
针对于这一点，不想反驳什么，举个例子，当你手头紧张你向朋友借钱的时候，你们的友情还那么坚若磐石吗？
就算是人家最终借给你了，你后来还了，你确定你们的友谊还跟以前一样？
没有利益关系的情义是最纯粹的，有了之后，就要打折扣了。
3、只与优秀的、能够帮助自己进步的人结交，放弃无用的社交。打工人一定要有一个定时升级自己朋友圈人员质量的观念，你只有与更高层次、更高水平的人接触了、建交了，你的个体认知和未来发展才有更有希望。
当然这一切的基础就是你必须要变得比之前更加优秀，打铁还要自身硬，没有人喜欢跟弱者做朋友，就连弱者本身也是如此。
4、有实力和本事与敌人周旋、作战。人与人之间交往，能做到互利共赢是再好不过，但大部分情况下都是要进行你来我往的几轮周旋才能够最终敲定结果。这个时候，打工人的谈判和交流能力就显得至关重要。
一个能够成大事的人，一定是一个不厌其烦、睚眦必较的人。
一个突破现有阶层的富人往往不是靠一夜暴富起家，而是当他还是个穷人的时候，就懂得了把钱和心思花在刀刃上的道理。不积跬步，真的无以致千里。
5、胜不骄、败不馁，受得了大苦也享得了大福。人在低谷的时候，考验的是耐得住寂寞的本性，人在高潮的时候，考验的是经得住诱惑的能力。没有人的一生会是一帆风顺，越是身处高位，越是祸福难料，站得越高、跌得就越狠。
你能够享受到普通老百姓享受不到的权势和利益，那你就要具备普通人所不具备的心理素质和抗压能力。
6、从不把希望寄托于除了自己以外的任何人身上。人生在世，能够依靠的其实就只有自己。
当你春风得意的时候，一大堆人围在你身边转，仰仗你的鼻息过活；当你落魄无助的时候，这些人会第一时间作鸟兽散，朋友圈不拉黑就算是有情有义了。
这就是人类趋利避害的本性，没什么可伤心的，成长就是个不断被打脸的过程。
8、深谙人性本质，不与任何人交心。人际交往切忌交浅言深。不要总想着跟别人掏心掏肺，实际上，你的那点事人家根本就不关心，说得多了你就成为别人口中的笑话了。
没有人希望别人过得比自己好，但也没有人会一味地去同情弱者，说到底，无论你过得好坏，都是你自己的事情，与人无尤。
9、人生就是以成败论英雄，过程的崎岖自己心里有数就可以了。只有失败的人才需要从过程中去找错误、去汲取经验，为下一次努力积攒履历。如果你成功了，就可以直接傲视群雄。
你只需要在有成绩的时候对外界展示你的成绩，不需要把努力的过程公之于众。
大量人工智能投放市场，会对普通民众和底层劳动者产生什么影响？
目前的人工智能还属于初级期发展阶段的弱人工智能时代，只能做有些毕竟简单的工作，固定化流程化的工作。不能代替目前现有的人工的和工作。人类社会活动是非常之复杂和灵活的。昂贵设备，不可靠的网络通信稳定性环境，电能输送距离，持续性，小范围固定场所可用，但是长距离长时间，不稳定场所不固定的社会活动是无法进行人工智能的部署。再者人工智能创造，维修，保养，运维也会造就新的社会岗位。人类工业革命，电力革命，解放劳动力不见得人类变不在需要人工，而是变得更繁忙，为啥？因为社会分工变得越来越精细化，流程越来越复杂化，从而更投入更多的人去处理。
如何加强基层数据治理
第一，建立健全了体制机制，协同推进政府数字化建设。各基层政府纷纷成立大数据发展服务中心，统筹推进区域大数据发展，不断推出“互联网+政务服务”“互联网+监管”“互联网+监督”等平台，政府数字化转型步伐逐步加快。
第二，夯实数据接入渠道，基本形成接入管理体系。以视频监控、城管物联网监测、三防水利监测等前端传感为手段，形成了一整套数据采集和接入系统，打通了数据治理中最为关键的数据来源渠道。
第三，落实数据资源汇聚，基础库建设初见成效。通过推动政府公共基础数据库的建设，依托上级资源数据，结合本地数据，为下一步开展业务协同、提升政府服务能力和社会治理能力提供了最基础也是最宝贵的资源。
基层会计工作未来会被人工智能替代吗？怎样才能成为不被替代的财务？
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产和交易各环节，引发财务与金融重大变革。随着机器学习、数据挖掘和认知计算等学科的高速发展，人工智能正在改变金融服务方式和财务管理规则。“人工智能+财资”利用关键技术和核心能力，以及场景应用，引领新一波的数字颠覆浪潮，进一步推进企业持续数字化转型。
数字化的财务，不只是财务机器人，而是结合各种数字化的信息技术产品，对财务信息的输入、处理、输出、分析、决策的一整套解决方案。
机器人流程自动化机器人流程自动化（RPA）是一种软件解决方案，可以模仿各种基于规则而不需要实时创意或判断的重复流程。RPA可以在电脑上不间断地执行基于规则的各种工作流程，它不仅比人类更快，还可以减少错误和欺诈的机会。简言之，就是“像人类一样工作”，“把人类进一步从机械劳动中解放出来”，让人类自由地开展更高价值的工作。而财务机器人则是以机器人流程自动化在财务领域上的应用为主，同时结合了其他所需要的认知技术来替代人进行财务工作的解决方案。
▲图财务机器人（RPA）的特点
财务领域的机器人流程自动化（RPA），是当前比较成熟的财务数字化应用技术，把财务相关的输入—处理—决策—输出的流程进行分析、拆解，再用机器人软件模拟人的操作，把原本要在各种软件平台——包括会计软件、ERP软件、报表软件，甚至是CRM软件和税务软件上需要很多人力完成的填写、报送、执行命令、菜单点击、输出报表等动作，交由机器人来完成。
在输入端，可以结合光学字符识别技术（OCR）、语音识别等认知技术，将外界信息转化为计算机可以处理的信息再交由机器人进行后续处理流程。比如，光学字符识别技术可以把纸质的凭证发票、账册、合同的信息扫描到计算机里，并识别为电子逻辑信息，然后交给机器人去做记账、报表处理；而语音识别技术可以帮助机器人识别、接收人的语音指令，甚至从人的语音当中识别出数字信息并且进行处理。
财务是一个强规则领域，财务领域内的很多事务流程和报告流程大多是可重复、有规律可循的，因此也最易于实现流程自动化。在财务决策过程中相对标准化、有清晰的规则和可重复的活动，也可以应用机器人流程自动化技术。
非结构化数据处理在传统的方式中，财务接触到最多的是结构化的数据。如二三十年以前就有会计电算化使用简单的关系型数据库作为财务信息的存储、查询和报送工具。财务领域最核心的三张表——资产负债表、现金流量表和利润表及账册，也是结构化数据。
随着财务管理越来越向前端延伸去支撑业务，财务工作面对的就不仅仅是结构化的财务数据，而可能会面临很多业务数据，比如客户信息、公司产业信息等。在大量的业务数据中，相当多的数据可能是非结构化的数据，有些信息甚至可以从社交媒体当中产生，这些信息反映了用户群的偏好和聚焦程度，并可作为投资估值和市场决策依据，在资本市场上也为投资机构和监管部门所关注。那么对于企业来说，财务工作所需的信息就不是任凭几张表格就可以囊括的。
朱灏举例道：“比如，利用图像识别可以从一张照片中获得数据并分析出拍照的地点、拍照者装饰和周边环境，甚至还能分析出关于用户的更多信息，作为风险合规依据、指引业务推进和决策支持。而自然语义识别技术能够让计算机像人一样去读懂一些在商业场合常用的信息，这些信息可能是非结构化的数据，而不是在表格中的明确信息，比如在报表中的一段描述性的文字或在合同中的法律条款。”
利用各种识别技术，可以将结构化数据和非结构化数据进行整合转换，把各种各样的信息放到计算机体系当中，获得电子逻辑信息，作为流程处理、决策和输出的数据基础。
财务机器人推动财务职能转换除了提高工作效率之外，财务机器人还能带来哪些好处呢？据朱灏介绍，由于财务机器人可以把人从简单重复且大量的工作中解放出来，同时它又可以快速抓取信息，进行整合。而在这个基础上，辅以后台的决策支持模型，就可以帮助企业快速做出决策，规避风险。从这个意义上来说，财务本身的职能也进行了转换，财务工作者不再是传统的记账员，仅仅负责真实完整地记录一家企业的经济业务活动，而是把财务工作转换为管理的职能。
基于数字化的财务管理职能可以分为三个层面：第一是看得到，即信息可视化，通过数据分析平台、数据抽取等方式，将信息整合到平台上，或用机器人去抓取数据整理报表，便可通过可视化的数据分析平台，轻松地看到整个企业的运营和财务状况；第二是看得准，就是基于企业、市场和行业的内外部历史数据，建立数学模型，对未来一定期间内的企业和市场情况进行预测，能够往后看，提前部署，防患于未然；第三是看得清，即将数据分析提炼，进而支持企业决策。“如果这三层能够有机地结合起来，那么财务管理就提升到一个新的层面，这是我们对未来数字化财务的期望和理想。”朱灏说。
对CFO来说，如果要引进RPA和AI技术，他们需要用新的思维方式对待数据分析，不能只把数据看作生成静态报告的工具，而是要利用各种数据及信息技术，实现流程任务自动化、智能化并支持管理决策。通过RPA和AI技术帮助财务部门由传统的追溯数据分析模式到数据预测模式，并且获取洞察以指导行动，创造价值。
文/董兴荣、姚顺意，针对财务机器人的应用场景，《财资中国》与德勤中国合作，围绕“德勤小勤人”的实践和案例，推出“智能财务机器人（RPA＋AI）”系列专栏，针对财务数字化浪潮下“RPA＋AI”的应用场景进行深入洞察，具体可加我treasury-weslake交流。基层人工智能和基层人工智能Al的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！