在上篇文章中，我们着重的分析了一些在管理中由于人力的局限和身边资源的匮乏对于工作带来的一些影响，以及人工智能对各个领域的参透是否能对企业管理带来帮助。那么接下来就跟随小编列举的五个例子看看人工智能是如何助力企业管理。
人工智能助力企业管理
产品
当今时代，唯一不变的事情就是变化。企业在市场竞争力的影响下，由于消费者需求的不断变化使得产品在围绕消费者需求下生命周期变得短暂。这对于企业来说，跟着消费者不断变化的脚步和针对消费者需求开发新产品尤为重要，不仅能缩短新产品开发周期，还能开发出更多的满足市场需求的新产品，并且还能比相竞争企业抢先一步洞察消费者以及市场需求。
那么接下来我们以用户画像构建和消费者意见洞察来看看人工智能可以带来怎样的帮助。
用户画像构建
交互设计之父Alan Cooper最早提出了关于用户画像的概念：“Personas are a concrete representation of target users.”，当中persona的定义是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型。简而言之，就是根据大量的用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息中抽象出一个被标签化的用户模型。用户画像可以使产品的服务对象更加聚焦，更加的专注。
构建用户画像之前，需要先明确自身产品的形象定位以及特定的人物标签要求，在这基础上，要先进行全面用户数据收集，收集用户在网站内和网站外的所有相关信息，比如性别，城市、年龄、收入、页面访问、浏览行为、消费行为、点击行为等。
在获得大量的已知数据之后，由于数据的多样性，不能保证所以收集到的数据都是计算机可以直接进行分析的，这时就要对这些数据进行清洗和整理，使之形成计算机能理解的形式。完成数据清洗和整理之后，接下来就是根据这些已知的带标签的数据进行行为建模。
行为建模，计算机通过机器学习对这些已知的数据进行推算，推算数据之间相互的关系，并根据这些关系找他们之间的必然规律。而这个规律就是最后生成的用户画像模型。
对于企业来说，模型的用处在于，如若有新的用户，计算机则可以自动的去判断这个新用户会不会喜欢企业自身的产品，会不会是企业潜在的消费者。从营销的角度看，企业可以根据存在可能性的潜在用户为这些用户投放相应的产品广告，还可以根据不同用户的喜好为他们推荐他们可能会购买的东西或关注的信息。
消费者意见洞察
虽然说市场上没有永远畅销的产品，但产品对于企业来说却是建立品牌形象的一个必不可少的标志。从“顾客是上帝”这句话来看，一方面顾客（消费者）的购买率可以影响产品的发展，另一方面，顾客意见的也可以间接的影响产品的发展。
随着消费理念、时期、风格等不确定性因素的影响，消费者对产品的需求会随着这些因素一起改变，并且消费者对产品的要求也会越来越高。而积极地洞察消费者意见有助于企业随着市场的变化快速了解到消费者的新需求，还能在已有产品的基础上对产品更新加固。
淘宝、京东等一些电商平台可以说是凝聚最多消费者意见的地方。无论是消费者对产品的评价还是对整个购买过程的评价，这样的评论对于经营店铺的管理者来说是对产品最好的改善和帮助。
不仅仅是电商平台，以明星为品牌延伸出电视剧、电影、广告等形式的商业产品，同样，也会产生观看者对这些产品的各种评论。而这些商业性的娱乐产品评论，对于明星来说，一方面可以看出观众对这个产品或对这个明星关注度的程度，另一方面，虽然意见各有千秋，但可以从中汲取有帮助的信息帮助明星作为日后改善参考。
基于以互联网为载体的评论信息，人工智能自然语言处理中，不限于评论文本的长短，观点提取可以自动归纳文本信息中的核心观点，以便于在茫茫的评论观点中评论者的关注点所在。关键词分析则可以自动识别文本最为中心的关键词和出现频次最多的词或短语。在关键词分析或观点提取的基础上，文本相似度可以已经提取好的词、短语和观点，自动匹配分组。不仅如此，情绪解析还可以对原文内容更深入的了解到评论者在评论时内心的情绪。
人工智能技术对评论内容的分析对绝大多数面向消费者的企业来说都有着至关重要的意义，例如对于淘宝类型的行业来说，企业可以根据评论，高效率的洞察和预测消费者的喜好和市场动向。
对于明星延伸的产品来说，企业可以根据评论洞察整个娱乐市场的动向帮助明星获得更多的曝光率，还可以根据评论内容了解到观众对明星的某次活动、某部影视剧的反应，也为帮助明星日后的技能提升和形象改善。
人力资源管理
美国钢铁大王卡耐基就曾说：“假如我的企业被烧掉了，但把人留住，我20年后还是钢铁大王”。人作为当代企业管理中的知识、信息、技术等资源的载体，可以说是企业最宝贵的资源。
接下来我们以简历和员工满意度为例子看看人工智能可以带来怎样的帮助。
简历
随着国内教育水平的不断发展，社会上人才的数量也随之不断增多。而简历作为HR在挑选未来员工前对人才了解的一种间接方式。在互联网时代下，电子版本简历的使用率越来越普遍，HR仅需留一个邮箱地址就可以轻松收到来自不同地区应聘者投的简历。
对于一些竞争力大的企业，招聘信息一贴出，一天可能会收到上百份简历，快速获取简历中的重要信息、录入或输出简历信息，无论是纸质简历还是电子简历，对于人力操作都是一件既不高效有费时间费人力的事情。
OCR技术是光学字符识别的缩写，是通过扫描等光学输入方式将印刷品的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为计算机可读的形式。
无论是纸质简历还是电子简历，内容格式都大致相同，利用OCR识别技术可以自动判断、拆分、识别各种简历形式，能够自动分析简历的版面布局，自动分栏、并判断出标题、文字、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。而表格自动录入，可自动识别特定格式的印刷或打印汉字、字母、数字，并按表格格式输出。
OCR技术对于企业管理者来说，可以根据这些录入好的信息自行提前筛选符合条件或不符合条件的简历。相较于人脑计算机在模拟人脑阅读和理解，机器以倍速的高效率，不仅提高了管理者在阅览上的时间效率，还大大减轻了节约了人力在录入和输出时的时间。
员工调研问卷
顾客能为企业带来直接效益，而员工仅次于顾客，是企业效益的间接提供者并且还是新效益的创造者。了解员工在工作中的满意度，不仅可以完善工作中不健全的工作制度，还可以改善员工在工作时的积极态度，使员工发挥自身价值的最大化。
调研问卷是人力资源企业帮助公司了解员工福利、员工满意度、员工培训方面最有效的一个解决方案。看过我们前面几篇公众号文章的朋友们应该都还记得，在上篇文章中我们专门帮助某咨询公司对汽车企业的公司员工关于福利问题的开放式调研问卷做详细的分析。
针对大量的调研问卷，观点提取，在已经收集到的信息内容，计算机自动识别文本内容提取符合文本大意的核心观点。不同的员工意见信息中，提取出来的观点意思可能有一部分是相同的：“对薪资不满意”和“很久没有加薪了”。而文本聚类则可以根据观点提取出来的信息自动相似度匹配分类。
核心观点提取可以在管理者不用阅读原内容就能知道内容的核心大意是什么，这极大的减少了管理者审阅大量问卷的阅读时间。文本聚类可以将大量的文本内容再细化分类，管理者在阅读时则可以根据观点大类清楚的知道员工在哪些方面有意见。
不仅如此，如果管理员想在未阅读问卷内容的情况下就知道员工在哪些方面情绪反应最差哪些方面情绪反应较好。先通过关键分析，自动检索问卷内容，根据频次统计提取出核心关键词。在有关键词的基础下，细节情绪解析根据问卷内容，能够识别文本语义中12种不同细节情绪（高兴、愉快、愤怒、悲伤等）。得出来12种不同的细节情绪后，管理员则根据之前提取好的关键词并结合细节情绪了解到员工在哪些方面情绪反应好哪些方面情绪反应差。
多种形式的分析可以帮助企业缩短在审阅调研问卷上的时间，还可以多角度的分析调研问卷中问题，从而帮助企业更好地解决员工问题和管理员工。
财务管理
财务管理作为企业一切管理活动的基础，它作为企业管理中的中心地位是一种客观要求。企业的生产、经营、进、销、存等每一环节都离不开财务的反映和调控，然而建立完善的财务管理制度可有利于各个部门之间的协调发展；加强企业财务部门的建设，提高财务人员技能和引用新技术完成复杂工作，有利于企业管理者依据财务信息制定下一阶段企业发展战略目标和计划。
接下来我们来看看在财务管理中人工智能如何作用于文档管理的。
财务文档分析
在传统环境下技术水平较低，企业的财务管理工作方法较为简单，对于纸质文件和电子版文件处理通常是以人力手动查找、分类、收录。而且在非智能技术的支持下企业所能获取的其他信息或其他企业信息也非常的少。
但是在人工智能的发展情况下，各种信息传播媒体的产生，使信息的内容更加丰富，传播方式更加形式多样，企业可以借助多种方式传播信息，信息使用者也会通过多种渠道获取相关感兴趣或有用的信息，并且对于传统的人力手动操作也被智能化的快捷逐渐取代，使得工作时效性大大提升。
协议、授权书、合同、报告、发票等不同形式的文件，是企业在经营管理中经常会出现和使用到的。同上面分析纸质简历一样，OCR技术通过扫描等光学输入方式将各种票据、文稿等转化为图片信息，再利用文字识别技术将图片信息转化为计算机可读形式。
无论内容的多少与繁简，OCR技术可以自动提取票据中的要素，通过扫描可直接从影像票据、文件中提取金额、名称等重要信息。对于一些较重要的票务，自动将凭证图像中的印章与系统中预留的印鉴进行比较，检验章的真伪。
OCR识别技术还可以自动判断、拆分、识别和还原各种通用型印刷体表格，在表格理解上能够自动分析文稿的版面布局，可自动分栏、并判断出标题、横栏、图像、表格等相应属性，并判定识别顺序，能将识别结果还原成与扫描文稿的版面布局一致的新文本。表格自动录入技术，可自动识别特定表格的印刷或打印汉字、字母、数字，可识别手写体汉字、手写体字母、数字及多种手写符号，并按表格格式输出。在识别的基础上，再利用自然语言处理中的文本识别、观点提取、句法分析等方式，使计算机理解文件中的文字内容并提取出内容中关键的信息。
对企业来说，在做一些重复性较高的手动操作工作上，利用OCR技术以及自然语言处理技术可以减轻员工的工作量，减少重复性较高的工作的工作时间。自动录入，可节省大量人力录入效率，以及减小在人力录入信息时带来不必要的错误。
在管理决策的过程中，传统的信息系统提供的是数据和报表，所以对于这些数据的解读则需要有丰富知识的管理者才能完成。而人工智能技术的应用不仅可以收集和整理数据，而且可以通过机器学习对数据做出客观的判断，分析之间的关联。例如知识图谱构建，在互联网数据的支撑下将数据与数据串联起来形成一个相互联系的关系图谱。由于信息的来源可以不只是企业内部，通过对整体行业数据的自动获取和更新，这是基于传统技术企业想要做而无法做到的。
总结
在大数据时代下，过去或许现在仍有企业或公司在工作流程中仅局限于人工手动操作，随着技术的发展，人工智能在企业管理中的应用已经远远超过了这些。不仅有像BAT那样的对未来有帮助的人工智能大企业，还是有像专注于自然语言处理技术的语忆科技，人工智能可以说作为一种工具能使企业或企业的管理者扩大更宽的视野，还可以为工作带来更方便、快捷、科学、系统化的管理。如果说过去是一个以信息为平台的企业管理，那么未来，会是一个以人工智能为平台的企业管理。
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