舒腾龙
中国计量大学经济与管理学院 浙江省杭州市 310016
摘要：人工智能作为信息领域第三次重大突破，伴随相关技术逐步成熟，信息安全、网络管理和信息管理也成为主要的研究方向。采用人工智能技术可以有效提升信息管理的智能化水平。本文就针对人工智能技术发展情况展开论述，探究如何将人工智能更好的融入到信息管理之中，为信息管理系统构建提供指导意见。
关键词：人工智能；神经网络；信息管理系统
近年来，伴随国内经济发展水平的快速提高，国际影响力也在稳步提升，在全球经济活动中，中国逐步具备一定话语权，这归因于国家科技实力的飞速攀升。伴随科技水平不断突破，人工智能时代悄然来临。步入当前信息量井喷式上涨时期，如何在生产生活中做好信息管理已然成为不可忽视的重要工作。
1人工智能与信息管理系统概述
1.1人工智能内涵
人工智能作为计算机领域的主流发展趋势，其本质意义在于利用计算机代替原本只有人类才能完成的任务，例如汽车领域的无人驾驶、医疗健康领域的疾病诊治等。人工智能技术涉及到多学科融合，复杂度较高，综合计算机学科、神经学科以及哲学等多学基础知识。原有计算机算法较为单一，难以根据实际情况进行灵活调整，仅能根据标准程序按步骤执行，但人工智能技术中的算法突破这一限制，形成了全新的启发算法，类似于人脑运行方式，能够完成推理、学习和识别等功能，同时也会给出一些错误结果。人工智能最终目标是构建起智能融合体，为人们生产生活提供便利，优化生活方式，推动人类文明的再次进步，其中信息管理就成为不容忽视的重要环节。
1.2智能信息管理系统概述
随着智能化社会覆盖面不断扩展，原有采用人工管理信息的模式已然无法满足社会需求，通过计算机进行信息管理的技术正成为主流模式。目前信息管理系统中的功能类型、智能水平已经有了显著提升，智能信息管理系统构建涉及到诸多学科知识和技术服务，不单单包括人工智能技术、计算机技术，还包括有系统仿真、信息通信和管理等技术。从全新的管理系统来说，已经完成了多学科、跨领域的融合发展。将人工智能技术融入到系统管理之中，能够有效优化系统管理方式和运行体系。智能管理系统相较于传统的管理模式来说，最大突破便是人工智能的应用，搭建起可以智慧化管理的全新系统模式。增强人工智能和管理系统之间的联合度，这也是未来信息管理发展的必然趋势。
2人工智能在信息管理系统的应用
2.1网络管理
伴随信息技术的深入发展，网络普及度和复杂性也在快速上升，在网络系统管理中融入人工智能技术，不但可以简化网络系统，还能做好分散管理。借助人工智能技术进行独立思考，能够对管理过程中差异化的网络环境进行针对性处理，尤其适合分布式系统搭建。对于分布式管理来说，人工智能技术所具备的灵活度、兼容性和分散性，可以很好解决原有网络环境中的复杂问题。目前，将人工智能融入到网络管理尚处于起步阶段，未来还会面对更多难题。
2.3信息系统集成
从目前发展来看，伴随科学技术的快速发展，在分布式管理系统之外，出现了诸多由零散子系统组合而成的复杂系统，其中各个子系统是大系统和复杂系统中的基本组成。在这些系统管理运行中，人工智能技术可以起到良好的推动作用，且优势明显。
对于信息系统集成来说，人工智能发挥着至关重要的作用，随着人工智能层级和深度的增加，系统集成度也会得到提高，管理系统规模逐步扩大。不难预见，人工智能在未来信息管理中将会得到更加充分的展示。
2.4人机交互
以目前发展来说，计算机领域发展日新月异，人机交互的重要不言而喻，由人工智能特性衍生而出的自主学习能力和推理能力，可以辅助管理系统更好的集成整合资源并挖掘深层次信息，为系统人机交互模块的构建奠定基础。
伴随人工智能的逐步推进，信息管理将会更好的挖掘用户习惯，掌握更多的用户信息，尽可能为用户提供匹配度高的功能服务。由此来说，人工智能管理相较于原有系统来说，能够通过学习获取用户习惯，对未来发展起到助推作用。
3人工智能技术应用的技术基础
3.1智能决策系统
决策支持是信息管理中的核心环节，因此决策管理模块直接决定着管理系统性能。智能决策是将获取的数据信息进行有效整合，利用人机交互完成自主学习，为系统做出决策提供数据支撑。人工智能决策模块是在已有决策模式基础上，融入人工智能，对数据进行深度分析，综合定性定量结果，保证决策质量达到预期要求。
3.2智能数据挖掘系统
步入信息化发展时期，人们不再停留于信息表面，而是期望挖掘数据隐藏的深层次信息。数据挖掘技术便应运而生，借助分析技术对采集数据深度学习，剖析出数据间的关联性，同时结合现有理论和预测算法绘制数据的未来发展曲线。数据挖掘中最大难题在于预测和描述，前者指的是利用现有数据库中信息资源对未来变化情况作出分析，后者则是分析数据潜藏信息的打开机制。将人工智能融入到这一过程中能够将复杂问题简化，实际来看，神经网络中的深度学习能够从大量数据中挖取出核心信息，并整合出隐藏在数据中的理解方式，对数据发展趋势进行预估。由此来说，智能数据挖掘技术必然会是未来发展的主流方向，所以如何构建起以人工智能为核心的数据挖掘体系，对智能数据挖掘领域的发展意义重大，也是智能信息管理系统中最为核心的部分。
3.3综合智能管理系统
原有管理系统中主要借助人工统计方式，尚未涉及到智能化服务，伴随人工智能、系统管理、计算机等领域的发展，智能管理也大量出现在生产生活之中。综合管理系统是建立在原有信息管理系统之上，融入人工智能、神经网络和决策算法等技术，构建起全新的信息管理体系，不单单是一种企业管理思维的突破，还是系统管理功能的转型。综合管理系统利用系统平台、人工智能和数据库分析结果，在公司运营、数据库管理和企业生产中发挥着重要作用，可以真正做到数据的动态管控，为企业创造出最大化经济收益。
4结论
虽然目前人工智能在信息管理工作中已经获得了长足进步，但距离大规模实际应用还有一定空间，本质原因是由于人工智能体系中硬件设备和智能化需求之间还存在明显差距。从目前信息化时代发展情况来看，数据信息量井喷式上升，急需智能管理系统进行分析处理。国内外诸多高校已经逐步展开人工智能管理系统的研究，而这也必然是未来的主流发展方向。不难预见，智能信息管理覆盖范围将会随着性能水平的提升逐步扩大。
参考文献：
[1]陈志玮.人工智能在信息管理系统中的应用[J].科技传播,2019,011(004):119-120.
[2]陈建云,郭庆燕.人工智能在气象信息网络安全管理中应用及相关技术探讨[J].信息通信,2020,No.214(10):150-152.
[3]张江,熊欣.人工智能技术在人力资源管理信息系统的应用微探[J].探索科学,2019,000(012):164-165.
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