人工智能对银行业，财务会计行业，金融业有影响？什么影响？

一、人工智能对银行业，财务会计行业，金融业有影响？什么影响？

税务管理是管理、监督和执行税法及相关法规的组合。在国家和地区司法管辖区，税收征收被视为最优先事项(Sikka 2010; Ferrantino，Liu，and Wang 2012; Hasseldine and Morris 2013; Tian et al。2016)。税务管理的过程是复杂的，需要适当的基础设施和规模可观的高效劳动力来监督这一过程(Carnahan，2015)。个人和跨国公司经常滥用特定国家的税务管理漏洞和逃税(Lenz 2020)。税收对于一个国家实现其可持续发展目标至关重要。Tax 用于发展项目，如基础设施建设，应对气候变化，减少贫困。每年全球逃税损失达5000亿美元，其中很大一部分发生在撒哈拉以南非洲、拉丁美洲和加勒比的南亚国家和其他中低收入国家(Cobham 和 Janský，2018年)。税务是一个复杂的过程，由于监测和检查个人和跨国公司的纳税申报表所需的时间和费用，很难查明税务欺诈行为。此外，由于跨国公司在不同国家开展业务，因此很难查明税务欺诈行为，因为这些公司一般通过将利润转移到低税率地区来逃税。数字化可以帮助纳税人在线注册和提交纳税申报表。它还可以帮助税务从业人员在数字平台上审计和评估纳税申报表，减少税务欺诈和错误(Ernst and Young 2016; Kashyap 2017)。

此外，人工智能在没有人工智能存在的情况下被机器验证，可以通过区块链监控税务管理。个人和公司的税务信息可以存储在一个区块链平台上，税务机关可以在这个平台上监控税收过程。人工智能有助于减少人类对税收的参与，加快税收征收过程。在税务管理中引入人工智能工具，例如机器学习，可以帮助亚洲及太平洋地区国家增加税收和减少逃税，提高其平均收入。在发达国家，税务管理受到高度监管，复杂的技术被用来管理税收和分配。尽管亚洲及太平洋地区在税务管理过程中缺乏关于人工智能的理论和实证研究，但在拉丁美洲、新兴国家和其他发达国家(González 和 Velásquez，2013年; Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年)的背景下，已发表了若干关于人工智能、数字化和机器学习的研究报告。亚洲及太平洋地区国家关注人工智能和机器学习的研究大多是在中华民国的背景下进行的(Zheng，Zheng，and Ye 2016; Huang 2018; Zhang 2020)。这种在亚洲和 Pacifc 国家人工智能和税收管理研究上的差距对于调查是至关重要的。因此，这项研究探讨了该地区国家所面临的问题和挑战，这些国家希望将人工智能纳入税务管理。

每个国家都有不同的税收管辖权，不同国家的征税程序也各不相同。亚洲和太平洋地区的国家可以遵循新制定的全球报告倡议(GRI)披露207-4，其中要求公司向公司经营所在的司法管辖区报告经济、财务和税务信息(GRI 2019)。这将简化和加速税务管理程序，帮助税务当局交叉核对在亚洲和太平洋国家经营的跨国公司的税务信息，并惩罚这些公司的任何逃税行为。这项研究为亚洲和 Pacifc 国家将机器学习技术纳入其税务管理提供了一个整体模式，并建议在 GRI 披露207-4之后进行全面的税务披露。这项研究的结果有助于亚洲及太平洋地区的监管者和决策者修订税务管理，并纳入人工智能，以降低成本，提高其税务管理的效率和透明度。此外，这些基金可以帮助政府监控逃税行为，并惩罚涉案的个人和公司。

2.2人工智能在亚太地区税务管理中的应用背景。

税务管理涉及管理税务合规，以查明和防止税务过程中的非法活动(Khwaja，Awasthi 和 Loeprick，2011年; Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年)。税务管理部门还提供教育和服务，帮助纳税人以最小的复杂性履行其税务义务(Khwaja，Awasthi 和 Loeprick，2011年)。根据他们管理纳税合规的授权，税务当局应该获得并采用新技术来改善税务管理。新技术正在显著改变国际政治，帮助扩大全球市场，并降低大量收集信息的成本(Bardopoulos 2015)。税务管理部门尤其关注数字化，区块链和自动化(Vishnevsky 和 Chekina，2018)。为了使税务管理过程自动化，税务机关应该将其税收生态系统数字化，这将有所帮助税务机关利用复杂的人工智能技术更快地侦测出税务欺诈。

一些亚洲和 Pacifc 国家已经开始将他们的税务管理数字化。例如，斐济和萨摩亚为海关管理采用了海关数据自动化系统，新西兰采用了 GenTax 软件处理税务(亚洲开发银行，2020年)。亚洲和太平洋地区的国家也在其税务管理中应用其他工具，如大数据、生物特征识别、区块链、聊天机器人和机器人过程自动化。

生物特征识别是利用个体的生物特征(如面部、声音、视网膜和指纹识别)对个体进行自动识别。税务机关广泛使用生物特征识别来验证个人身份。亚洲及太平洋地区在税务管理中采用生物特征识别的著名国家包括孟加拉国、柬埔寨、斐济、日本和新西兰(亚洲开发银行，2020年)。生物识别减少了欺诈，节省了时间。例如，自2011年新西兰税务局推出语音生物识别技术以来，已核实了800万通电话，客户使用语音识别技术平均每通电话节省了40秒钟(经济合作与发展组织[ OECD ]2016年; 新西兰税务局2018年)。

中国还将在税务管理中引入区块链。计划在其税务管理中引入区块链的其他亚洲及太平洋国家包括阿塞拜疆、哈萨克斯坦、吉尔吉斯共和国、印度尼西亚、马来西亚、新加坡和越南(Asian Development Bank 2020)。澳大利亚、新加坡、印度和中华人民共和国正在其税务管理部门积极使用聊天机器人应用程序，而其他经济体系，如印度尼西亚、中国香港、大韩民国、马尔代夫、新西兰和越南正计划推出聊天机器人(亚洲开发银行，2020年)。印度还在税务管理中引入了机器人过程自动化，澳大利亚、马来西亚和新加坡正在实施机器人过程自动化(亚洲开发银行2020)。

中华人民共和国还在税收方面引入了税务机器人。这些是第一个“面对面的税收”智能机器人，可以收集扫描的纳税人信息，认证和核实纳税人信息，从而提高税务管理过程的效率(Feng 2017)。这些机器人还减轻了税务机关和与税务管理过程相关的人员的负担(Huang 2018)。纳税人还可以检查系统中相关的税收规定，并向机器人询问任何税务问题(Feng 2017)。

此外，人工智能在税务管理中越来越受到许多国家的欢迎。值得注意的亚洲和太平洋(pacific pacific)国家，包括马来西亚和新加坡，已经将人工智能纳入税收。澳大利亚、中华人民共和国、印度尼西亚、大韩民国、马尔代夫和新西兰已经或计划在税务管理方面引入人工智能(亚洲开发银行，2020年)。

2.3文献综述

新技术正在改变国际政策，最大限度地降低信息收集成本，缩小国家之间的差距，并扩大全球市场(Bardopoulos，2015年)。在税务管理中，数字化、机器学习、区块链和自动化的使用正在获得巨大的动力，因为它们具有显著的加速税务管理过程和降低成本的能力(Vishnevsky 和 Chekina，2018)。然而，在税务管理中使用新技术在启动数字化进程时会产生额外的费用(Faúndez-Ugalde，Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020)。

以往的研究侧重于识别税务欺诈的各种数据分析和机器学习技术(Faúndez-Ugalde、 Mellado-Silva 和 Aldunate-Lizana，2020年) ，如数据聚类分析(Liu，Pan 和 Chen，2010年; González 和 Velásquez，2013年; Assylbekov 等，2016年)、模拟(Llàcer 等，2013年; Noguera 等，2014年)、关联分析(Wu 等，2012a; Matos，de Macedo 和 Monteiro，2015)分类(Chen and Cheng 2010; Hsu et al. 2015; Kim，Baik and Cho 2016)和强化学习(Abe et al. 2010; goumagas，Hristu-Varsakelis，and Saraidaris 2012)。研究人员通常使用聚类算法、自组织映射和层次聚类来识别税收异常(Williams and Christen 2007; Liu，Pan and Chen 2010; González and Velásquez 2013; Assylbekov et al。González 和 Velásquez (2013)应用聚类算法对具有相同行为的纳税人进行聚类。

其他研究使用自组织地图来识别具有可疑行为的异常团体，这些行为可能表明税务欺诈(Williams 和 Christen，2007; Assylbekov 等，2016)。研究人员还使用模拟来识别税务欺诈的原因(Antunes，Balsa，and Coelho 2007; Noguera et al。2014)。自2010年以来，研究人员已经使用基于图表的方法来识别逃税(Tian 等，2016; Tselykh 等，2016)。

机器学习和基于图表的方法帮助税务机关检测逃税。然而，这些模型只能区分逃税组和非逃税组(Ruan 等，2019) ，并且不能识别组织结构(Ruan 等，2019)。因此，在使用机器学习和基于图表的模型(dre ewski，Sepielak 和 Filipkowski，2015)时，识别逃税者网络并揭示他们在逃税中的角色至关重要。

2.4人工智能在税务管理中的优势

个人和公司的纳税申报表包含大量关于纳税的信息(Rahimikia 等，2017)。税务机关很难审计和监控这么多信息。然而，纳税申报表也存在漏洞，使得逃税成为可能。因此，税务管理人员应该使用人工智能来识别参与逃税的公司和个人。人工智能可以帮助税务管理人员减少纳税人破产、避税和不合规的风险(Rahimikia et al。）

一般来说，税务检查包括三类: 手工检查、计算机检查和举报检查(Wu 等，2012b; González 和 Velásquez，2013; Tian 等，2016)。与人工选择案例和举报——最耗时的税务检查方法——相比，基于数据挖掘的计算机方法是发现逃税最有效、耗时最少的方法，因此是税务管理人员进行税务检查的首选方法(González 和 Velásquez，2013年; Tian 等，2016年)。神经网络、多层感知机神经网络、和谐搜索引擎优化算法、遗传算法、支持向量机、逻辑回归和决策树是研究人员用来检测逃税的一些人工智能形式(Goumagias，Hristu-Varsakelis，and Saraidaris 2012; González and Velásquez 2013; Warner et al. 2015; Rahimikia et al. 2017)。

在税务管理中引入人工智能还将有助于各国政府更仔细地监督跨国公司的税务实践。亚洲及太平洋国家应采用 GRI 207-4披露的国家逐国税务报告条例，并在各自组织的在线平台上记录税务细节，以提高税务管理的准确性和速度(GRI 2019)。汇总的税收数据将有助于监管机构交叉检查跨国公司的税收信息，并发现不匹配和异常的纳税。在人工智能的帮助下，税务机关可以实时比较所有公司的税务数据，快速发现税收漏洞，并采取必要措施打击非法逃税(Huang 2018)。为了加快这一进程，100多个国家已同意经济合作与发展组织(oecd)旨在减少国际企业逃税的税基侵蚀和利润转移举措(Viglione and Deputy 2017)。

2.5人工智能能帮助控制税务欺诈吗？

人工智能是一种工具，它可以处理来自不同集群的数据，并在没有精确指令的情况下做出判断(Milner 和 Berg，2017)。数字化和人工智能已经逐渐开始改变整个税务管理过程。人工智能现在可以帮助税务审计员发现错误，根据个人和公司的特点对账目进行分类，点击一下就可以比较不同司法管辖区的税法，并指导个人和公司选择合适的税法(Huang 2018)。人工智能正在帮助税务审计员节省时间，使他们能够进行重复和耗时的过程与点击。

大型会计公司正在采取战略行动，在税务管理中采用人工智能。普华永道(PwC)、德勤(Deloitte)和毕马威(KPMG)正率先在税收领域采用人工智能。普华永道提出了一个集成模型，将来自多个来源和电子表格的财务和税务数据收集到一个共同的平台上(普华永道2015)。这减少了手工收集和汇编数据所需的时间，提供了更清晰的数据，并减少了在使用传统电子表格时可能发生的数据操作(PwC 2015)。普华永道还提出了一个未来的模型，通过维护税收、金融和第三方之间的信息流，提高生产力、改善数据质量和降低风险的税收生态系统(PwC 2015)。

毕马威推出了一个新的技术支持的税务遵从解决方案，称为毕马威解决方案。这是一个完全自动化的税务流程，允许中国的公司管理他们的税务义务(毕马威2018)。在中国的税收系统中，政策是复杂的，而且变化频繁(Huang 2018)。人工征税过程耗费时间，传统的征税方式会带来多种风险。人工智能可以帮助税务审计员监控税收过程，减少税务欺诈和逃税的风险。它还提高了税收的效率，增加了政府收入。此外，德勤美国公司开发了一种监督式学习工具，可以利用自然语言处理和机器学习工具提取合同中的条款(德勤，2019年)。这有助于减少税务管理中的偏见和欺诈。

由于税务欺诈是许多国家面临的最严重问题之一，每年造成数十亿美元的损失，受影响国家的税务当局正在不断努力查明这一问题(Pérez López、 Delgado Rodríguez 和 de Lucas Santos，2019年)。西班牙是受税务欺诈影响最严重的发达国家之一，税务欺诈超过了西班牙国内生产总值(gdp)的20% (Herwartz，Sardà，and Theilen 2016)。由于税收对一个国家的经济至关重要，发现税务欺诈是税务当局的一个重要目标(Pérez López，Delgado Rodríguez，and de Lucas Santos 2019)。亚洲和太平洋地区(pacific pacific)的许多国家都在税务管理中引入了人工智能，以降低成本，防止逃税。人工智能可以帮助税务当局发现欺诈行为，并有效地分析税务报告。机器学习工具，如多层每感知器神经网络，支持向量机，和逻辑回归与协调搜索使用优化算法，是最有效的估计欺诈检测(Phua et al。2010)。税务机关应该建立一个强大的人工智能基础，并实施最相关的人工智能和机器学习工具，以检测税务欺诈和逃税。

2.6在税务管理中采用人工智能的问题和挑战

由于税务世界是多样化的，遵循一套特定的规则来解决复杂的问题。分析和解决复杂问题的技巧在税务领域是必不可少的。参与这个过程的人使用多层次的技能来解决税务相关的问题。另一方面，人工智能更多地依赖于概率模型，其中决策是根据纳税人的数据做出的(Deloitte 2019)。税务从业人员不愿依赖机器，因为机器可能会做出错误的决定，因为他们缺乏解释机器生成的结果的技能。此外，人工智能需要一支既懂编码又懂税务管理的专家队伍来构建机器可读的算法。在税务管理中采用人工智能的高成本可能会影响亚太地区发展中国家和低收入国家(如阿富汗、孟加拉国、尼泊尔和巴基斯坦)的税收收入。

高质量的数据对于数据生成的税收决策至关重要。如果数据不可靠和有效，机器可能会误解结果。因此，数据应该是真实的，以产生可靠的结果。当可靠的数据可用时，下一步就是对机器进行编码，指示它如何处理这些数据。主要的挑战出现在指导机器朝正确的方向前进。分析师在开发正确的模型以提供优异的性能方面面临挑战。很少有税务从业人员具备培训机器、理解数据和解决过程中产生的挑战所需的专业知识(德勤，2019年)。

此外，亚洲和太平洋地区(pacific pacific)国家的税法是多功能的，而且变化频繁。应该更新条例，使人工智能应用程序能够有效地进行税务管理(Huang，2018) ; 否则，税务管理过程可能提供误导性的税务信息，延误税收征收。由于人工智能仍处于开发阶段，它不能更新税务管理信息本身(Huang 2018)。个人必须手动将税务信息输入到人工智能系统中。因此，机器学习的知识对于处理税务数据是必不可少的。税务从业人员缺乏知识和培训可能会导致税务管理方面的问题。因此，税务当局应该集中精力指派合适的候选人来执行这些任务，并提供必要的培训以提高他们的效率。

税务界面临的另一个挑战是，客户和税务专业人士不愿接受新技术。虽然机器可以产生可靠的结果，客户仍然希望主题专家审查机器完成的工作(德勤2019)。此外，税务专业人士担心，这些机器在税务过程中的存在会贬值它们的存在，增加参与风险。这种观念阻碍了税务管理过程，带来了额外的成本，耗费了更多的时间。机器可以做大量的重复性工作，节省税务管理的时间和成本。

2.7结论和政策建议

本研究以亚洲及太平洋地区(Pacifc)为背景，探讨人工智能在税务管理方面的应用。在这个地区，中华人民共和国、马来西亚和新加坡是在他们的税务管理中采用人工智能的先驱。人工智能可以帮助各国追踪税收异常情况并发现欺诈行为。人工智能可以帮助亚太地区(Asia and pacific)的国家控制税收流失，更快地处理纳税申报表，减少逃税行为，并避免与税务欺诈相关的额外成本。印度和马来西亚最近在处理商品和服务税以及电子审计方面使用了人工智能。亚洲和太平洋(pacific)的其他国家应该为了更大的利益而引入人工智能。尽管这项技术最初可能会增加各国的成本,假以时日，各国将从中受益，节省时间，杜绝税务欺诈和逃税行为。在治理和法治薄弱的国家解决逃税问题可以节省数百万美元，增加国家发展项目的税收收入。

亚洲和 pacific 的国家也应该遵循同样的税收管辖权，以减少税收法规的复杂性和差异。亚洲和太平洋国家可以调整新制定的关于逐国报告的 GRI 披露207-4，以简化和加快税务管理程序。这亦有助税务当局交叉核对在亚洲及太平洋地区营运的跨国公司的税务资料，以及惩罚这些公司的逃税行为。

本文的研究结果对税务机关、监管机构和企业具有一定的参考价值。税务机关可以使用机器学习工具有效地监控税务管理过程。数据分析和机器学习模型可以帮助税务机关发现逃税行为，并采取必要措施阻止本地和跨国公司的逃税行为。人工智能可以帮助税务机关减少与传统税收程序相关的成本，因为税收征收和抛售过程冗长而且涉及复杂的文书工作。这一发现也有助于企业实时监控活动，并迅速适应区块链平台的变化。这个过程中的任何异常都可以通过区块链平台检测出来，该平台实时更新税务信息。因此，税务欺诈很容易被识别出来。

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二、互联网金融对传统银行业有哪些影响，银行业该如何改造?

其实冲击最大的是零售银行。互联网金融也加速了脱媒进程。对银行机制的挑战和文化也很多。

请看这些文章：

网络银行上坐：

零售银行应变互联网：

三、人工智能可以取代银行业吗？

论点：人工智能可以在一定程度上取代人工服务，但是按照现阶段的情况来看，人工智能是不可能完全取代人工服务的。

论据：很明显的一个现象，现在各大银行都有自己的ATM自助存取款机，客户个人可以在ATM机上自助操作取款、存款、转账、账户查询等功能，但是每天仍然有不少的人到大堂取号排队到柜台办理存取款和转账的业务。为什么？因为ATM机无法满足他们的特殊需求，如大额存款、大额取款、对公等业务，这些都需要到柜台由人工进行办理，这是人工智能机器暂时不能实现的。

其次，现在每家银行的大厅基本都会有VTM自助柜员机，客户可以在上面完成新卡开户、信用卡面签、结汇售汇、更改密码和手机号、打印流水回单等等基本操作。但是尽管如此，VTM自助柜员机都不能完全实现自助，因为客户基本不懂柜员机的操作流程，需要在大堂工作人员的协助下完成办理。并且，部分业务是无法在自助柜员机办理，而需要到柜台进行办理的，如少数民族为穿青族的、身份证读卡失败的、打印流水超过一年的等等，都需要在柜台进行办理，这也是人工智能机器不能替代的工作内容。

四、人工智能如何影响营销管理？

1、人工智能可以帮助你更好地了解客户。你可以使用通过AI营销收集的数据来更好地了解客户的需求。通过大数据分析和全面的机器学习，你可以更好的创建特定的简化客户档案，从而帮助你满足他们的最大利益。

2、人工智能可以实时识别趋势。人工智能技术可以观察和转换大量数据，然后可以将其用于根据消费者兴趣来选择目标营销材料。

3、人工智能可以预测销售。人工智能工具研究了过去会议、电子邮件、电话和其他交流中的数据，然后根据收集到的数据生成报告。在研究过去的交易时，人工智能还可以优化营销活动，同时，消除人为错误的风险并节省时间。

4、人工智能可用作聊天机器人。对于繁忙的企业主来说，聊天机器人可以成为救生员。它们不仅流行并且在每个网站上弹出，如果你发现人手不足，你可以使用它们来管理频繁的查询和其他任务，随着Al聊天机器人变得越来越智能，它们也越来越受欢迎并吸引了客户服务代理。

5、工智能可以策划或产生内容。随着在线受众不断寻求最佳解决方案和最有价值的信息，内容营销正在变得越来越有竞争力。人工智能工具有作为博客创建主题，并根据博客的特定偏好和品牌建议徽标。

6、人工智能可以改善您的数字广告。基于复杂算法和大量数据的决策，基于Al的投放系统可以策略性的将合适的广展示在合适的客户面前。使用Al，可以通过定位广告来提高目标回报率。

五、人工智能影响？

在当今现代化、科技化的社会中，人工智能已经是人们耳熟能详，众所周知的话题。在我们的日常生活中，人工智能也是被运用到很多地方中去，如我们的智能支付、人脸识别等功能都与人工智能不可分离。但是，事物都有两面性，人工智能的利与弊也是人们逐渐关注的话题，人们在享受着人工智能带来的福利的同时，它所带来的弊端也值得人们深思.

人工智能的有利影响

一、目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。同时，人工智能也节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好.

二.人工智能带来更多就业机会

人工智能的不利影响

1.带来人才分化

2.带来更多机器兵团战争

六、银行坏账对银行业的影响？

1.消除坏账（即核销）要影响银行利润，自然会影响员工收入；

2.坏账增加后银行要依法提取呆账准备金，也会影响银行利润；

3.坏账占用银行核心资本多，给资本充足率带来严重影响，会压缩银行放贷规模，也就是今年初社会普遍关注的所谓放贷收紧问题，其实主要原因是银行的资本金不足，放不了那么多贷款，而并非监管部门不让放贷；

4.坏账多的分行在总行形成不好印象，总行每年的政策倾斜也会减少，分给该行的贷款规模、费用都会下降，该分行会逐渐沦为系统内的次级行，影响该分行以后发展，员工自然受到影响。

上述为粗浅认识，欢迎补充！！！！！

另外，是否会迎来坏账潮只是社会猜测，是一种对以往经验形成的惯性思维，以目前中国多数银行的管理来说，特别是目前中国银行监管来说，银行业内人士对此并没有过多担心。

七、人工智能如何影响自动化发展？

人工智能技术在自动化前沿领域的作用是。实现了电气自动化系统的保护和控制功能 当前,人工智能技术的应用实现了对模拟量数据、开关量的自动化、实时动态处理和采集,并且根据系统的设计要求,批量化地定时进行存贮和整理。

诊断电气故障 电气自动化系统实际运行过程中,传统诊断技术的效率和准确度较低,并且系统中。

提高电气控制有效性 ，人工智能技术在电气控制中也发挥着非常重要的作用,电气控制系统的安全。

提高电气设备设计水平 电气设备设计是一项专业、复杂的系统工作。

八、人工智能是如何影响我们的心情的？

情绪的传递和感知，是人类交流中不可或缺的部分。在人类之间的自由对话中，语速、语气的变化，面部表情的变化等，都是对话内容本身之外、重要的“情绪”信号。

这些情绪信号往往隐射着交流双方的语义，实时被收集并响应，从而影响双方对话的走向。如今，人工智能也可以通过聊天表情，来实时表现自己的情绪变化。

九、人工智能如何影响自动化专业发展？

人工智能技术在自动化前沿领域的作用是。实现了电气自动化系统的保护和控制功能 当前,人工智能技术的应用实现了对模拟量数据、开关量的自动化、实时动态处理和采集,并且根据系统的设计要求,批量化地定时进行存贮和整理。

诊断电气故障 电气自动化系统实际运行过程中,传统诊断技术的效率和准确度较低,并且系统中。

提高电气控制有效性 ，人工智能技术在电气控制中也发挥着非常重要的作用,电气控制系统的安全。

提高电气设备设计水平 电气设备设计是一项专业、复杂的系统工作。

十、人工智能的未来如何影响人们的工作？

即使在商业领域，将人工智能机器人带到客户服务领域的品牌，也比那些没有将其带到客户服务领域的品牌获得更好的结果。客户服务聊天机器人在购买过程中甚至之后帮助买家。从

供定制的答复。这只是开始。无论是在工作中还是在生活中，人工智能都有可能通过高度个性化和定制化的治疗让人们感到特别。