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人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例
本文通过对人工智能基础理论、
实际应用与发展的学习研究，
结合酒店管理体系和应用案例，
判
断人工智能未来在酒
店管理领域中的应用。
一、人工智能基础理论与发展
人工智能（
Artificial Intelligence
）
，简称
AI
，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理
论、方法、技术及应用系统的一门新
的技术科学。
智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能
力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表
达意念以及语言和学习的能力。
智力三因素理论认为智力分为成分性智力、
经
验智力、
情境智力。
成分性智力指思维和问题解决
所依赖的心理过程；
经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，
即新异的或常规的问题；
情
境智力反映，<
/p>
是在对日常事物的处理上，
对包括新的和不同环境的适应，
选择合适的环境以及有效地
改变环境以适应需要。
人工智能是计算机科学的一个分支，
是研究机器智能和智
能机器的高新技术学科，
是模拟、
延伸
和扩展人的智能，
实现某些脑力劳动自动化的技术基础，
是开拓
计算机应用技术的前沿阵地，
是探索
人脑思维奥秘和应用计算机
的广阔领域。
该领域的研究包括机器人、语言识别、
图像识别、
自然语言
处理和专家系统等
。人工智能与原子能技术和空间技术
，被并称为
20
世纪的三大尖端技术。
作为一门学科，人工智能于
1956
年
问世，由“人工智能之父”
McCarthy
及一批数学家、信
息学
家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在
Dartm
outh
大学召开的会议上，首次提出。
人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学
......
）
→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工智
能）→应用（安防、个人助理、医疗健康、自驾、金融、
教育
.
......
）
人工智能的近期主要
目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，
而远期目标是用自
动机模仿人类的思维活动和智力功能。
对人工智能的研究目前已形成了一个庞
大的学科群，
其主要的
子学科有：专家系统、知识工程、知识库
、模式识别、机器人等。与企业管理智能化关系密切的主要
有专家系统、决策支持系统和
知识库系统等
1
/
7
<
/p>
目前，
人工智能的基础性研究和在很多领域的应用性研究仍正在如
火如荼的进行，
人工智能在交
通控制、家庭服务、医疗、教育、
公共安全与防护、娱乐等领域逐渐得以运用，许多大型企业为了提
高企业的核心竞争力，
也竞相把人工智能引入企业管理，实现企业管理的智能化。在诸如销售管理、
人力资源管
理、财务管理、风险管理、档案管理等方面逐渐得以应用。
图
1
人工智能的基本方法、技术和近期的主要应用领域
二、人工智能的应用
人工智能从诞生
以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。未来会渗透到生活、学习、
工作的各
个领域。下面对人工智能在机器人方向、金融行业、零售行业、无人驾驶、智能医疗的领域
进行概括介绍，为人工智能在酒店管理的应用带来启发。
1
、人工智能在机器人方向的应用
人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
（
1
）识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息
转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、
触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的
信息存储形式）的概念逻辑信息。
（
2
）智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反
应。
（
3
）
控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。
人
工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，
然后在模糊思维能力上超过人。
由于创造力是个
性化的产物，
较高的创造力不是复
制及经验的吸收所能产生的，
它需要通过个性化的学习来获得，
而
个性化的学习不是短时间内所能完成的，
因而人工智能实体在
创造力上全面超过人将需要较长的时间。
一旦人工智能实体的创造力超过人，其智力水平
也就能远远超过人。
“智能机器人”将在工业、服务
业、军事、
航空航天等领域发挥越来越重要的作用。
2
/
7
2
、人工智能在金融行业的应用
人工智能在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、
辨
别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避
金融风险，提
高金融监管力度。
例如
：
A
是一家投资组合风险分析公司，专注于发现财务波动事件，
帮助用户检测市场异常并量
化金融扰动。
A
分析引擎的深度数据算法利用主要数据源（世界金融交易所）
和专有的无人监管机器
学习技术。与其他竞争解决方案不同，
A
的实时分析并不依赖于历史数据或先前的波动事件。
人工智能也应用于金融安全的防范。
正常情况下，
不同人群在市场中的行为表现形式应该是不同
的。如果出现了相似的行为，就说明该
市场出现了问题。当从数据分析中得出市场不正常的结论，就
会及时发出警告。
3
、人工智能在零售行业的应用
人工智能在零售领域的应用，
主要是利用大数据分析技术，
智能的管理仓储与物流、
导购等方面，
用以节省
仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。主要应用在仓储物流、智能导购和客服等场
景中。
人工智能在电商已经做到了智能推荐、智能比价、实
时定价、销售预测、智能客服，甚至是社交
功能。
（
1
）对顾客管理的智能化
——
重点体现在对顾客的分析、锁定目标顾客、抓取目标顾客、精准
< br>推送、分析目标顾客潜在需求方面，真正实现对每一位消费者的
360
度全方位画像。
（
2<
/p>
）对商品管理的智能化
——
基于顾客需求
的多样化和商品的极大丰富，借助智能化手段进行
商品管理，并最终向柔性生产和提供个
性化商品过渡。
（
3
）对供应链管理的智能化
——
建立高效的供应链系统，
形成基于消费者、门店销售、客户一
体化的供应链智能管理体系，提升企业经营效率，降
低企业库存和供应链成本。
（
4
）对物流管理的智能化
——
确保正确的货物
进入正确的仓库，同时发货效率将大大提高。把
用户端潜在需求的判断联动到供应链、物
流仓储系统，应用智能技术解决类似商品部署在哪些仓库，
如何让商品堆放更合理，物流
配送路径的优化等问题。
4
、人工智能在无人驾驶领域的应用
作为人工智能等技术在汽车行业、
交通领域的延伸与应用，
无人驾驶近几年在世界范围内受到了
产学界甚至国家层面的密切关注
。无人驾驶重复着“感知→认知→行为”的过程。
感知：
人类驾驶员感知依靠眼睛和耳朵，
无人驾驶汽车感知依靠传感器。<
/p>
目前传感器性能越来越
高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速
发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对
车载传感器提出了更高的要求，
又促进了其发展。
用于无人驾驶的传感器可以分为四类：
雷达传感器、
视觉传感器、定位及位姿传感器、车身传感器。
认知：
驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“
大脑”则是计算机。无人车里的计算机与常用的台
3
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