“大數據 + 人工智能”技術對經濟分析預測的影響

發布時間：2022-12-09所屬分類：科技論文瀏覽：1次

摘 要： 【摘 要】隨著經濟全球化發展，人們對經濟分析預測的要求也是越來越高，而傳統經濟分析預測模型預測準確度不高，所以在時代的順應下 大數據 + 人工智能技術呈現在人們面前，基于大數據 + 人工智能 技術對經濟分析預測在多個方面有著得天獨厚的優勢。本文將針

　　【摘 要】隨著經濟全球化發展，人們對經濟分析預測的要求也是越來越高，而傳統經濟分析預測模型預測準確度不高，所以在時代的順應下 “大數據 + 人工智能”技術呈現在人們面前，基于“大數據 + 人工智能” 技術對經濟分析預測在多個方面有著得天獨厚的優勢。本文將針對 “大數據 + 人工智能”技術對經濟分析預測的影響展開分析。

　　【關鍵詞】大數據; 人工智能; 經濟預測

　　經濟預測是基于經濟學的理論基礎，通過一定時期的經濟數據和數據的計算和分析，通過相關預測方法和技術，從而能夠研究和分析經濟發展變化情況。經濟分析和預測來自該商品的生產和交易的進程，經濟分析和預測來自于企業經濟決策和國家經濟發展需求的變化。在當今變化的經濟環境中，經濟發展不確定性強，在這種需求中，“大數據 + 人工智能”技術在現今被人們所利用，這是因為傳統的經濟分析預測已經無法適應當下社會的進步。

　　一、傳統經濟分析理論概述

　　經濟分析預測的概念是指以定性或定量的方式，對某段時間的經濟數據和資料進行計算與分析，分析得到的數據，探索經濟發展的規則，預測今后的發展動向。首先，在經濟數據被分析之后，經濟預測可以使用練習來證明這一規則，以引導該活動，并掌握這些規則。第二，經濟的發展是不斷變化的，在變化的過程中有很多不確定因素，且這些不確定因素的出現會嚴重影響分析的正確性，在預測上存在著必然的偏差。第三，預測結果與實際情況的背離，但是并不是表明預測不正確。因為經濟預測的目的主要是為了制定相應的政策，尋求優勢，避免劣勢。在這方面，預測結果與實際情況不符，但證明了預測已達到目標。

　　二、“大數據 + 人工智能”技術定義與應用

　　( 一) 技術定義

　　大的數據是一種數據取得，為了收集大規模的信息數據，在云網絡中積蓄，與管理合并詳細的數據分析，且使用計算機技術進行輔助分析。人工智能是開發新科技、模擬研究、理論、技術、應用系統和擴展人類智慧，這是人類制造的智能系統，“大數據 + 人工智能”技術是大數據和人工智能的有效組合，AI 可以根據大的數據提供以下功能。第一要預言未來�；�于大規模數據和大規模數據庫的數據集成能力，AI 可以對過去的所有有效數據進行總結分析，從而達到預測未來的能力。第二，改變人類固有的生活方式，在各種各樣的領域應用人工智能創造出新的生活方式的商業世界。第三是自我進化。人工智能可以做到無限的自我研究，從而提高智力和水平，為分析樣本數據訓練自己，“大數據 + 人工智能”的技術構筑了與過去不同的思維方式。

　　( 二) 技術應用

　　( 1) 適用于公共安全領域: 在安全識別裝置中廣泛使用面部識別技術，在反恐怖襲擊、安全性和其他特殊場景中可用于解決安全上風險的出現。( 2) 自動駕駛應用程序: 自動駕駛，可響應信息感知和運行任務，還可提供車輛質量和服務人員等滿足工作需要。 ( 3) 個人助理應用: 使用虛擬個人助理( VPA) 分析信息、分析信息、最終替換某些任務以滿足用戶的特殊需求選擇最佳方案。 ( 4) 醫療應用: 人工智能應用，可以提高醫療結果和輔助診斷、藥物治療和生活管理等今后數百萬人的生活質量。( 5) 零售商業應用: “數據 + 人工智能”技術提供準確的營銷和個性化的建議，從而提高用戶應用能力，并不斷的降低商業成本。( 6) 金融領域應用: 利用智能高頻交易來解決金融安全風險，提高金融決策效率，幫助金融機構開發用戶智能投資。( 7) 在教育領域的應用: 考慮學習者的個別特性，定制學習程序和學習建議。

　　三、“大數據 + 人工智能”技術與傳統預測技術的優缺點

　　( 一) 分析能力

　　傳統的經濟預測模型通過對歷史的模擬，從經濟活動中找出經濟行為的規律。傳統經濟預測更強調對因果關系的關注。但是，“大數據 + 人工智能”技術的經濟分析預測方法反映變量之間的關系時，不能給出明顯的數學表達式，這就是使得在預測經濟后無法對預測進行相關解釋。

　　( 二) 預測準確度

　　傳統經濟預測依賴于預測人員的知識和經驗，傳統經濟預測并不能很好地反映經濟系統中大量的非線性關系，這將直接影響經濟預測的精準度。而“大數據 + 人工智能”技術的經濟分析和預測方法，對于經濟預測系統輸入與輸出之間的固有關系，并且來確認對系統的優化與選擇，這將全面提高模型預測結果的準確性。

　　四、促進“大數據 + 人工智能”技術預測方法的應用

　　( 一) 向預測、分析領域導入人工智能技術

　　有兩大理論學校和 AI 算法: 聯想學派、符號學派、貝葉斯學派、進化學派和類比學派五種。而且每個學校都有自己的中心思想和問題，并找到合適的解決這些問題。要積極推動這項技術的廣泛應用，必須綜合分析人工智能 5 所學校，設計 5 個算法、優點和缺點、整合和設計的“終極算法”。這種“終極算法”能夠解決經濟預測中所遇到的大部分問題，能夠分析出更為復雜的經濟現象。

　　( 二) 基于大數據 + 人工智能的經濟分析、預測系統的改善

　　為了有效地與經濟分析和預測組合“大數據 + 人工智能”技術，需要克服以前的經濟分析和預測的缺點和界限，數據收集和更新，充分發揮人工智能的優勢，通過聲音、形象和其他信息整理數據，將其作為經濟分析的重要信息來源。其次，利用人工智能改善了預測系統的耐故障性，對于不完整的信息或不正確的數據，也可以使用預測模型。此外，還可以提高數據處理能力和西系統的速度，建立吸收新信息的動態信息模型。因此，能達成經濟預測的精度。

　　( 三) 人才的培養

　　在人才培養方面需要被重視起來，政府及有關高校應該培養具有經濟理論以及信息技術知識的綜合性人才，這樣才能將信息技術知識解決經濟預測領域系統分析、設計、建模、維護和管理問題的能力。高校要形成一套完整的復合型人才培養模式，加強復合型教師隊伍建設，突破現有教育模式以及科學局限性，從而培養出有著經濟理論知識并且也有效信息應用技術的綜合性人才，使其能夠根據實際情況自主編制應用，在未來工作實踐中的實際需求。

　　五、結束語

　　現如今，“大數據 + 人工智能”技術的不斷發展與應用下，對于經濟分析預測也有著深遠的影響，利用“大數據 + 人工智能”技術構建出海量訓練樣本以供人工智能進行學習與提升，在人工智能經過樣本的不斷學習與分析，計算出對于經濟預測系統輸入與輸出之間的固有關系，并且來確認對系統的優化與選擇，而機器在經過不斷地學習后優化權值的比重也在不斷地變化，這樣使得預測結果的準確率也在不斷地提升中，但是現在“大數據 + 人工智能”技術在某些領域的應用還不能達到人們的需求，所以要不斷的研究該技術的應用與發展。——論文作者：蔣志雄

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