2023年中国企业培训行业研究报告
2021年中国企业培训行业研究报告原创艾瑞艾瑞咨询
企业培训丨研究报告
核心摘要：
政策支持，推动职业技能培训终身化，明确企业的培训主体地位，提升企业参与度；
经济转型，新常态下，企业面临人才发展与科技创新的时代挑战，亟待增强创新力；
社会变迁，企业培训延长劳动力受教育年限，加速释放人才红利，优化人才供给链；
技术加持，信息技术基础设施已成熟，培训实施与管理工具丰富，推动学习数字化；
资本助力，融资规模创历史新高，头部玩家逐渐显现，培训系统厂商更受资本青睐。
2020年，行业市场规模达1644亿，培训劳务服务是主要的组成部分，在企业数字化学习趋势下，预计培训解决方案及培训内容产品的规模占比将逐渐提升。未来，科技将成为变革传统企业培训业务的关键，服务将成为实现厂商差异化竞争的基础。
培训组织尚处于高度分散且竞争激烈的市场，或将通过构建区域壁垒与领域壁垒提升品牌影响力。培训系统赛道则相对集中，CR5超过30%，或将通过提升内容质量与服务深度的方式，对1000-3000人规模的企业进行深度挖掘。中小型企业方面，除标准化SaaS产品外，与更加高频且刚性的服务需求模块集成将更有利于打开局面。
价值共生，优势互补，生态协作，构建培训组织机构与培训系统厂商的利益共同体；
敏捷开发，千企千面，快速迭代，以低/无代码PaaS提升可持续的个性化开发能力；
融合创新，业培一体，面向场景，知识资产丰富内容供给，缩短学习成果转化链条。
先计后战•发展背景篇
概念界定
为企业提供培训劳务服务、培训解决方案和培训内容产品
企业培训是一种以企业为组织或发起单位，以企业各级职工为培训对象，为组织绩效提升与职工个人发展提供支持的企业人力资源开发活动。在企业开展培训活动的过程当中，培训预算支出主要流向两个部分，一部分用于企业内部，覆盖培训部门（或企业人力资源部门的培训小组）的运营开销和内部讲师的薪酬津贴，一部分用于企业外部，属于企业级外部采购，主要包括培训劳务服务、培训解决方案和培训内容产品，这三类产品及服务主要由企业培训组织机构和企业培训系统厂商提供，这两类供应商构成了本报告所谓“企业培训行业”的主体部分，即为本报告的研究对象。
驱动因素
政策：推动职业技能培训终身化，明确企业的培训主体地位
纵观我国职业教育和职业培训的政策沿革，企业始终扮演着重要而特殊的角色。改革开放以来，国家持续且大力支持企业广泛参与职业教育与开展职工培训，企业成为推动我国职业教育与成人教育市场化改革与社会化办学的重要力量，企业培训成为社会主义市场经济体制下提高企业竞争力的重要措施，在这样的背景下，我国逐渐形成了政府统筹、行业指导、市场调节、企业自主开展职业教育和培训的运行机制。二十一世纪伊始，全民终身学习思想热潮兴起，职业技能培训终身化成为时代议题，我国企业培训逐渐向培训对象普惠化、培训资源市场化、培训载体多元化、培训方式多样化和培训管理规范化的方向发展，企业在培训活动中的主体性与自主性得以充分发挥。
经济：新常态下，企业面临人才发展与科技创新的时代挑战
作为经济活动的基本单位，新的经济形势给企业带来了新的时代挑战。一方面，随着劳动力红利衰退与全球化红利殆尽，我国经济下行压力不断加大，从高速增长转向中高速增长已成客观事实。另一方面，我国经济结构正在不断优化升级，经济贡献主体从中低端产业转向中高端产业，经济增长动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动，经济发展方式从粗放增长转向集约增长，第三产业对GDP的增长贡献占比不断提升。在“新常态”的背景下，人才创新成为驱动企业科技创新的关键举措，对人力资本的持续投入成为高质量人才供给的必要途径，其中，金融业、软件IT业、医疗服务业的经济总量增速更快，对于高质量人才的需求或将更加迫切。
社会：企业培训延长劳动力受教育年限，加速释放人才红利
一方面，随着我国义务教育和高中教育的普及以及高等教育的扩招，我国劳动者的人均受教育年限得到显著提升，但与发达国家相比仍有差距。另一方面，由于我国产业结构自身的调整升级落后于人才资源的供给，导致我国劳动力供需的结构性失衡矛盾凸显，高校毕业生与农村转移劳动力就业困难，高技能与高技术人才供需缺口逐年提升。虽然我国劳动力规模及占比逐年下滑，但8亿的劳动力人口资源仍然充沛，从“人口红利”向“人才红利”的转变有助于实现人才资源与产业结构的动态平衡。根据人口经济学家蔡昉的研究，对于第二产业的劳动者而言，从劳动密集型就业转向资本密集型就业，要求受教育水平提高1.3年，而转向第三产业的技术密集型就业，要求受教育水平提高4.2年，仅通过公共教育体系难以实现这类转变，各级各类教育与培训势必得到推广，作为社会化和市场化的补充式教育供给，企业培训成为延长劳动力受教育年限与释放人才红利的有效途径。
技术：信息技术基础设施已成熟，培训实施与管理工具丰富
新兴技术的快速发展与应用落地让企业培训得以实现更大规模、更高效率和更个性化的实施和管理。首先，得益于更低成本的付费标准与更加灵活的部署模式，更多中小企业实现“上云”，我国企业云服务普及率不断提升，企业的信息收集和数据处理能力显著增强，为搭建数字化企业培训体系提供了良好的技术基础；其次，随着5G网络的进一步推广，企业员工泛在化与碎片化的学习需求将被满足，XR应用下的沉浸式教学，实时直播、高频互动与超低延迟的在线培训，让企业培训的交付选择更加多元；最后，不同行业与不同类型的岗位胜任力模型正在快速迭代，基于人工智能的个性化内容推荐与自动化实训评估技术可形成员工个人的“学习地图”，高度适配的“教与学”将极大地优化员工的学习体验。
资本：近30亿，融资规模创历史新高，培训系统受资本青睐
2010年，联想旗下的君联资本投资了行业老牌企业聚成股份，企业培训赛道开始迎来了资本的关注，作为一个横跨在线教育和企业服务两大热门领域的赛道，融资笔数及规模逐年攀升。2016年，A轮及天使轮初创公司激增，大量标的挂牌新三板，融资笔数创历史新高，开启赛道资本化元年。2020年，疫情背景下，企业在线培训与学习的需求激增，培训系统厂商迎来了一次大规模推广的机会，潜在客群渗透率提升。后疫情时代，细分赛道头部厂商显现，伴随着行动教育登陆A股，云学堂跻身独角兽行列，行业成长逻辑逐渐清晰，资本开始加码，融资规模创历史新高。
先悉必具•行业现状篇
发展历程-培训组织视角
企业培训与经济转型同频共振，受训人群覆盖范围逐渐扩大
1978年，我国开启对市场经济体制的探索，国有企业步入从计划经济走向市场经济的重大历史转型时期。1984年，国务院下达了对厂长经理实行统考培训的指令性任务，实施统考培训与干部岗位直接挂钩的机制，厂长开始系统学习新时代经济体制建设和企业经营管理的方法；与此同时，为了应对上级检查，企业职工培训则多为一次性应急教育培训，以职前上岗培训和持证培训为主。90年代以后，外企步入中国市场，为我国带来了先进的现代管理制度，部分理念先进的本土企业开始通过聘请外资咨询公司进行组织管理升级，企业职工的在岗及轮岗培训机制也逐渐体系化与科学化。1998年，国家经贸委联合下发《“九五”期间全国企业管理人员培训纲要》，为期三年的“管理培训工程”拉开序幕，MBA在职培训班逐渐成为企业中高管提升学历学位背景与掌握科学管理方法的首要途径。21世纪伊始，我国成功加入WTO，对外开放程度进一步提升，我国市场经济体制步入了新的发展阶段。作为市场经济微观基础的民营经济迎来历史性的发展机遇，先行成为细分行业佼佼者的民营企业沉淀了大量的成功方法论，为企业培训行业的发展积累了优质的讲师与内容，并在各个细分领域之中逐渐走向纵深。2010年，国家从政策上要求企业培训应当向一线职工倾斜，企业与专业院校和培训机构的合作更加密切，多元化的知识型、技能型与创新型人才培训机制逐渐成型。
发展历程-培训系统视角
从以管理者为中心到以学习者为中心，更加关注体验与质量
2000年前后，企业E-Learning被引入中国，部分理念先进且信息化基础设施相对完善的大型企业开始搭建自己的企业学习管理平台（LMS，LearningManagementSystem），但受制于尚不成熟的应用环境，使用效果并不理想。2005年前后，培训SaaS开始出现，更加标准化与高性价比的产品交付形态让LMS得以迅速推广，彼时的LMS主要以管理者为中心，更侧重于平台功能的丰富性与易用性，旨在提升管理者与实施者开展培训需求调研、培训计划制定、培训项目实施与培训效果评估等培训活动的效率，企业在线学习与培训的信息化基础设施逐渐成型。2010年前后，为提升平台的使用频率，丰富多样的内容资源需求迫切，市场上出现了大量在线课程服务商，其不仅提供基础的通用管理类课程，还能够协助企业开发更贴合企业自身业务的专用业务类课程，企业外购课程与自制课程得以同步推进。2015年前后，为进一步调动企业员工的学习积极性，提升培训效果的评估效率与学习成果的转化效率，企业开始关注员工的学习场景与学习体验，面向企业学习者进行体系化的运营与服务变得越来越重要。未来，随着新一代信息技术的不断发展，组织驱动型运营正在走向技术驱动型运营，企业培训即将进入数字化与智能化的新时代。
市场规模
达1644亿，行业步入“科技赋能，服务纵深”的发展阶段
经过二十余年的不断发展，我国企业培训行业从野蛮生长走向垂直细分，逐渐摆脱“成功学”、“假大空”和“两张皮”的行业顽疾，开始进入稳定增长的成熟阶段。2018年，为鼓励企业加大职工教育投入，国家财政部及税务总局提高了“职工教育经费”税前扣除的标准（从2.5%提升至8%），企业提升培训支出的动力更足，行业迎来了新的发展机遇。2020年，新冠疫情背景下，企业开源节流需求迫切，作为一项短期不会见效的人力资本投入，缩减培训预算是企业的理性选择，行业迎来冲击。后疫情时代，随着讲师及课程的专业化程度不断提升，更加科学与务实的培训将成为市场的主流，此外，在新技术的加持之下，绩效导向与全员培训将助力企业构建终身学习生态，数字化学习、混合式培训、项目制运营和轻量级咨询将成为驱动新一代企业培训产品及服务增长的新动能，行业步入“科技赋能，服务纵深”的发展阶段。
产业图谱
上游：师资端
鱼龙混杂，具备强IP、能落地与高转化属性的讲师资源匮乏
从企业师资来源来看，企业开展培训活动的讲师可分为两种：一种是内部企业培训讲师，通过企业内部挖掘与培养而来，其中内部兼职讲师是我国企业师资队伍的主要组成部分；另一种是外部职业培训讲师，属于企业的培训业务外包。两类讲师各有优劣，企业在开展培训活动的过程中往往会综合考量，通过评估当期培训项目的参训人数、受训对象、课程内容、成本效益等因素，来合理规划内外讲师的授课课时。从企业培训行业来看，外部职业培训讲师属于企业的外部市场，主要包括培训机构讲师、专业院校教师和个人自由讲师，其中不隶属于任何教育与培训组织的个人独立讲师属于行业上游，他们多是一些拥有多年名企工作经验的行业或领域专家，又或者是曾在名校任教多年的专职讲师，但对企业来说，外部个人自由讲师的实际接受程度较低，专业机构在师资挖掘、培养和运作上有更大的竞争优势。在上游师资供给相对充分，师资质量参差不齐的行业特征下，讲师经纪平台应运而生，为个人自由讲师提供人设包装、商务对接和品牌运营等综合服务，为培训机构提供具备强IP、能落地与高转化属性的名师。
上游：内容端
数字化内容渐成主流，精品化内容需要兼顾体系化与碎片化
作为企业开展培训业务的关键物料，内容可按照物理形态分为实体化内容和数字化内容。随着互联网及移动互联网的全面普及，人们对内容的消费习惯发生了巨大的变化，企业培训行业也是如此——纸质书籍、讲义与课件已不再是企业培训的核心内容载体，勤更新与广覆盖的数字化内容凭借其在个性化与泛在化学习上的交付优势，颇受企业欢迎。从数字化内容的呈现形式来看，文字、图片、音频、视频、游戏是五类主流形态，不同的内容形态各有特色，适合承载不同的知识。现如今，数字化内容的丰富性已不再是企业关注的重点，如何在最短的时间内让学习者消费最优质的内容，才是当前迫切需要被解决的问题。因此，无论是体系化的课程，还是碎片化的知识，精品化内容必将成为未来内容供给方的重要发展方向。
上游：技术端
直播已成熟落地，AI正加速渗透，XR的广泛应用仍尚需时日
在企业培训活动开展过程当中，有三类技术值得关注。一是直播技术，这是一项改变培训交付模式的关键技术，从最初追求交付效率，即最大化讲师产能，提升受训人群覆盖度，增强用户学习紧迫感，到现在追求交付效果，即基于在线培训教学环境进行教学设计以实现恰到好处的互动，以及通过监测教学过程，抓取用户学习行为数据，为效果评估提供科学依据，直播技术逐渐成熟，已然成为新一代企业开展培训活动的基础设施。二是人工智能技术，这是一项被寄予厚望的关键技术，目前已在培学管测评等多个环节中有不同程度的渗透，主要包括智能监考、智能陪练和智能推荐等应用场景，随着企业数字化学习进程加速，企业将沉淀更多员工学习数据，人工智能技术的落地效果将更加出色。第三是XR技术，这是一项仍在探索的关键技术，包括VR、AR和MR，在以实操类技能为主要培训内容的工业、医疗和应急管理领域，基于XR技术的情境模拟培训需求较多，企业往往会通过与职业院校合作，来降低设施设备的采购成本，而在以知识为主要培训内容的行业当中，基于游戏化设计的沉浸式学习体验是当前企业学习项目设计的一个重要方向，但受制于XR软硬件技术发展水平，XR技术尚未在这类企业培训活动中得到广泛应用。
中游：培训组织
以培训机构和专业院校为主，外向型企业大学实力不容小觑
面向企业开展培训服务的培训组织主要有三类，包括培训机构、专业院校和外向型企业大学，不同类型的培训组织各有特色。首先，市场化程度最高的是培训机构，社会民办培训机构是我国社会化培训组织的中坚力量，与此同时，一些发展较快的继续教育基地正在走出体制内，从干部培训与教师培训向企业管理培训渗透，而在“知识更新工程”的推动下，专业技术培训中心将为我国培养更多的高技能与高技术人才；其次，体系化程度最高的是专业院校，高等院校是企业中高管实现终身学习的渠道，职业院校是提升中基层员工技术水平的平台；最后，业务针对性最强的是外向型企业大学，成熟企业基于对行业及业务的长期积累可深度赋能产业链上下游及同行业企业，让企业大学的定位从成本中心向利润中心转变。
中游：培训系统
向管理者、实施者和学习者，提供量表、工具与平台
从产品定位的角度，培训系统可分为两种：一种是通用型系统，主要面向绝大多数企业在培训管理及实施过程中的通用需求；另一种是垂直型系统，多针对某些特定行业，在通用需求之上，能够基于自身深刻的行业与业务理解能力来充分覆盖企业的特殊需求。从使用者的视角来看，培训系统旨在为企业管理者评估培训效果提供数据量表，为企业培训人员组织培训活动提供管理工具，为企业职工参与培训提供学习平台，因此，系统设计的科学性、功能模块的易用性和学习资源的丰富性是培训系统的合格线。在此基础之上，头部厂商还会通过技术及服务来提升用户体验，增强用户对平台的粘性，推动人力资源开发的进程。
下游：企业客户端
因规模而异，中大型企业预算多，中小企业管理培训需求多
下游客户的需求取决于“企业培训”在企业经营管理过程中的战略地位，且不同企业对于培训活动的采购意愿与能力不同。对于中大型企业而言，企业培训是企业完善人才供应链的必要举措，人力资本投入对企业战略落地与绩效改进影响较大，企业需要建立完整的培训流程与体系来管理培训活动，实现从高层管理者到基层员工的全员覆盖，因此，中大型企业往往更愿意采购能够提供一体化综合培训管理服务的培训系统。从采购能力来看，企业培训是企业的一项人力资本投入，是对企业未来人才供应的提前布局，是企业的“发展性需求”，因此，经济绩效表现较好或者资本相对充裕的企业往往有更充沛的预算，“国有企业”和“上市公司”是优质客户的两大重要标签。对于中小型企业而言，有限的培训预算是影响其培训需求与采购决策的主要因素，面对激烈的行业竞争，中小企业往往会优先将资金投入到直接产生经济效益的领域，对培训产品及服务的采购意愿整体较低。对于部分培训意识较强的中小企业而言，关键岗位的高价值员工会优先得到培训，企业倾向于通过对中高层管理者、销售人员和研发人员进行针对性开发，缩短从“企业人才培养”到“经济效益提升”的转化链条，基于此，体系完善且师资优良的培训组织将迎来更多机会。
先难后获•细分市场篇
培训组织-市场规模
近1617亿，建筑、制造和金融行业企业培训市场占比超60%
2020年，受疫情影响，企业培训预算削减，以线下面授为主的培训活动大面积收缩，企业培训组织收入规模回落至1617亿元，同比下降10.9%，预计将于2021年恢复至疫情前的水平。从行业分布来看，受行业企业数量、单位企业从业人数及单位员工外部培训支出水平的影响，建筑业、制造业和金融业的企业培训市场规模占比超60%。其中，制造业企业从业人数最多，超过1亿人，是我国企业从业人数最多的行业，而作为高盈利水平的金融行业，其人均外部培训支出最高，行业内企业人均外部培训支出超过1300元/人。此外，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业紧跟其后，市场规模也在百亿量级左右，其中，交通运输和仓储业中千人及以上大型企业数量占比超过25%。从增速来看，信息传输、软件和信息技术服务业，科学研究与技术服务业增长较快，其市场规模均已超过50亿元，预计未来三年CAGR在20%左右。
培训组织-竞争分析
竞争激烈，高度分散，以区域壁垒与领域壁垒构建品牌壁垒
三类培训组织中，社会民办培训机构是主要的组成部分，其市场化程度最高，市场竞争也最为激烈。此外，随着部分高等院校继续教育学院加速推进市场化进程，部分企业大学开始对外输出内部优质的讲师资源与培训服务，都将不同程度地加剧行业竞争。从市场集中度来看，较低的行业进入门槛让行业当中充满了大量小而美的培训组织，以线下面授为主的交付模式又进一步制约了机构规模化扩张的速度，使得市场呈现出高度分散的行业格局。从关键成功要素来看，构建培训组织的区域壁垒与领域壁垒格外重要，这将最终影响企业的品牌质量。
培训组织-产品分析
以公开课和内训课为主，通过辅助落地轻咨询提升交付效果
公开课是培训组织最基本的经营模式，主要指培训组织根据市场调研发现行业热点问题、研发相应的培训课程并组织学员集中授课的模式。公开课以线下面授为主，授课场所多在院校教室、机构校区或酒店会务中心，课程标准化程度高，课程的单价较低，培训周期较短（3-4天），属于扩大市场规模的产品，可通过提升受训人数、提高受训人群职级与提供体系化长期课程来提升单位客户的采购金额，进而优化产品的毛利率。内训课模式主要指公司应客户的要求，派出公司内训师前往客户内部，为客户指定的管理人员提供企业管理培训服务，它通常是针对特定客户提供的培训服务。内训产品多为半标准品，受训人数相对较少，讲师与学员互动更加频繁，教学设计也更加丰富，讲师会基于客户企业受训人群的具体培训需求对课程进行相应调整，并将轻咨询融入培训的过程当中，解决学员在实际工作当中的具体问题。相较于公开课而言，因内训课交付过程中的人力投入更大，且多基于项目进行整体报价，毛利率小幅低于公开课，因此内训产品的定位是提升其他内训课程的续费率或者向更重的咨询项目转化，以实现在保持毛利率稳定的同时，提升整体的订单金额。
培训组织-发展建议
培训产品+咨询服务+资源整合，以平台化战略突破增长瓶颈
根据培训讲师是否属于组织内部员工，可将培训组织分为自营型和平台型，两者在定位上差距很大，核心竞争力各不相同；从培训行业的发展规律来看，因版权课程自有、师资质量可控、销售渠道稳定等优势，自营型组织往往能够实现更加稳健的增长，但随着客户范围的不断扩大，内部讲师和自研课程尚不足以支撑越来越多样化与专业化的培训需求，自营型培训组织或多或少需要向其他培训机构采买培训劳务服务和第三方版权课程，用以丰富自身培训业务的产品线。此外，咨询是培训组织常见的增量业务，由于培训产品与咨询服务在资源投入、工作流程、执行方法和项目周期等方面存在较大差异，以培训为主业的讲师团队难以完成整体项目的交付（往往只能停留在方案阶段，对落地执行细节把握不够），此时，培训组织多与外部第三方专业咨询机构展开合作，将培训与咨询打包成一个自上而下的完整解决方案，为客户提供“使用说明书式”的操作指南。最后，对于在区域或者领域内积累了较多客户的培训组织而言，可通过媒体（社群与论坛）和资本来盘活“企业级私域流量”，实现培训组织与企业客户之间，企业客户与企业客户之间的深度合作与利益捆绑。
培训系统-市场规模
近28亿，从产品驱动走向服务驱动，以运营提升学习者体验
2020年，在新冠疫情的背景下，企业在线学习与培训需求激增，培训系统厂商迎来大规模推广机会，市场规模近28亿，同比增速提升至26.1%，随着疫情的缓解，预计2021年的增速将有所回落，并逐渐恢复至疫情前的增速水平。从人力资源管理信息系统行业来看，相较于薪酬和招聘模块，培训模块属于企业的非刚性需求，产品议价能力较弱，市场渗透率不高，整体收入占比长期处于较低水平。未来，为了打破功能同质化的竞争困境，培训模块的独特性将得以充分显现，厂商会更加关注落地服务与优质内容的供给能力，以期通过提升学习者学习体验来保障学习者的培训效果，基于此，增值内容与增值服务的收入占比或价值贡献（即带动基础账号销量的价值）将逐渐提升。
培训系统-竞争分析
CR5超30%，头部机构集中度逐渐提升，市场开始出现分化
目前，主流培训系统厂商的营收规模多在千万量级，其中，营收规模前5名的厂商均已通过深度服务千人及以上规模的企业，实现了亿元级别的营收，积累了丰富的标杆客户服务经验。在企业客户中，1000-3000人规模的企业仍然值得深度挖掘，这类客户更关注特定岗位的人才发展战略与组织绩效提升，所以对于培训系统厂商来说，打磨出一套成熟的一站式行业解决方案与岗位解决方案将成为其争夺这类客户的关键。此外，对于千人以下规模的企业而言，低价依旧是现阶段“破冰”的最佳方法，厂商有望通过“轻量级”与“工具化”的产品，打通企业其他业务模块，成为高频、刚性需求模块的被集成方，并基于自身的技术服务能力与平台运营能力，提升企业培训过程中资源对接、业务推进和项目实施的效率。
培训系统-产品分析
平台：搭建基础环境，提升系统稳定性、易用性和开放性
培训系统的平台体系主要由四个子系统组成，分别为学习管理系统（LMS）、知识管理系统（KMS）、虚拟教室系统（VCS）和在线考试系统（OES），不同系统在企业培训管理及实施过程中的主要功能不同，系统的稳定性与功能的易用性是培训系统搭建基础，随着新一代信息技术的落地，系统的智能化水平将逐渐提升。从交付及部署方式来看，可将培训系统分为SaaS云平台、独立部署、定制化开发和社交学习平台，不同的产品部署方式各有优劣，收费方式也不尽相同。在软件SaaS化和社区学习的趋势之下，企业对SaaS云平台的接受程度逐渐提升，基于社交软件的学习平台也有助于企业实现培训系统多端联动与学习数据互相联通。未来，平台将进一步开放，与其他管理系统及业务系统打通，在统一的账号体系下，实现业务数据与学习数据的关联，构建“密联业务，业培一体”的生态闭环。
内容：构建资源壁垒，优化制作工具，精进制作能力
企业内容建设方式主要分为自主开发、直接采购和委托开发，不同的建设方式适用于开发不同类型的课程，也需要培训系统提供不同的工具、产品及服务，随着企业越来越重视内容的适配性，在功能丰富又操作简易的内容制作工具的帮助下，自主开发的内容将成为内容体系的主要组成部分。从培训系统的角度来看，可持续的优质内容供给能力是厂商建立差异化竞争优势的基础，这关乎厂商的选品能力和研发能力，归根结底是一种质量控制能力。短期来看，与众多第三方内容厂商合作能够迅速提升课程商城的容量，让企业有更多选择；但长期来看，厂商不仅需要为企业提供一揽子精品化课程组合，降低企业的采购决策成本，还需夯实自身的课程研发能力，联合师资端资源，提供混合式的课程交付，丰富课程交付形态。
运营：落地实施细节，助力客户用好产品，最大化产品价值
培训运营是企业开展培训活动的重要环节，需要企业组织者对各个落地实施动作进行不同程度的细化。在传统培训场景下，由于缺乏必要的管理系统和工具平台，培训运营的效率低下，最终的运营效果往往也不及预期，基于此，培训系统的数字化运营管理体系应运而生。另外，运营具有很强的“服务属性”，更关注于企业培训过程中，各个参与方对培训系统中平台和内容的使用，进一步说，平台和内容的迭代会让培训系统越来越“好用”，而运营则是让客户“用好”培训系统，实现产品价值最大化，让培训“有用”。具体来看，基于培训系统的运营可根据运营对象分为平台运营、内容运营、项目运营（包括活动运营、赛事运营和直播运营）、用户运营（包括社群运营和媒体运营）和数据运营，不同运营活动的目标不同。首先，在数字化运营的思路下，数据运营的可行性和重要性显著提升，且几乎贯穿于各个运营活动的始终。其次，围绕学习者的用户运营和项目运营完美诠释了“以学习者为中心”的培训设计理念，让学习者以更积极的心态在平台中消费内容，并获得更丰富的学习体验。最后，平台运营和内容运营则更是使用说明书式的落地方法论，便于各个参与方对平台及内容进行日常管理与更新维护。
培训系统-发展建议
延伸产业链，强化品质控制；拓展业务场景，加速渗透HCM
“先做深，后做强”与“先做大，后做强”是培训厂商未来可能出现的两个发展方向。一方面，对于一些资本充裕的厂商而言，可通过向产业链上游投资并购内容及技术服务商的方式，构建独家内容版权的竞争壁垒，提升精品化内容的生产效率及制作能力，将来自企业外部的资本支持转化为来自企业内部的资源壁垒，形成长效竞争优势。此外，为提升企业内容开发质量，激发企业内容开发积极性，减轻企业内部课程开发的资金压力，厂商可与企业联合开发独家版权课程，并通过厂商自己的课程商城内向其他企业销售，为客户企业及厂商创造额外的收入。另一方面，对于在人力资源管理与人才技术开发上具备领先优势的厂商而言，可通过将培训模块组件化的方式与企业其他业务及管理系统集成，提升产品的工具价值，打通不同业务及管理场景的数据，实现基于工作流的学习与培训，提升学习成果转化效率。此外，对于在数字化学习项目落地经验丰富，一体化人才发展战略咨询能力成熟的厂商而言，可基于企业人力资源数据资产，优化人才供应全服务链条。
先机洞烛•趋势展望篇
价值共生：竞争与合作
优势互补，构建培训组织机构与培训系统厂商的利益共同体
随着行业的不断发展，专业化程度将进一步提升，各主要参与者的核心竞争优势也将更加明显，在高度专业化分工的体系之下，行业有望通过构建开放的产业合作关系网络，充分发挥各自的比较优势，实现互利互惠的多赢局面。于培训组织而言，其核心价值应定位于丰富且优质的资源供给，可通过“在线化”与“平台化”来实现共创与共享，以来提升资源供给的质量与效率。于培训系统而言，其核心价值应定位于高效且灵活的能力构建，天然具备平台化运作的优势，既可成为资源供给方的拓客渠道，也可将平台内沉淀的大量数据资产，作为资源开发的重要依据，赋能客户企业及厂商的生态合作方。
敏捷开发：供给与需求
千企千面，以低/无代码PaaS提升可持续的个性化开发能力
从培训系统的角度来看，在可以预见的一段时期内，千人及以上规模的企业依旧是核心客群，但标准化SaaS产品的配置能力尚不足以满足这类客户深度个性化的需求，厂商二次开发的现象普遍，这不仅提升了开发成本，还对后续产品迭代及业务融合提出了新的要求，不利于厂商及客户的可持续发展。从软件开发的演进趋势来看，人类无不朝着降低应用开发门槛与提升开发效率的方向发展，开发者也不断地以不同的路径尝试着易复用、易理解、易分工的开发方式，满足企业管理者对于敏捷开发的需求，以实现快速响应客户、快速调整组织架构、如何快速试错与快速迭代。基于此，低/无代码PaaS平台或将成为新一代中大型企业的软件开发模式，减轻客户对专业工程师的依赖，让业务部门用拖拽的方式自行搭建应用平台，满足业务部门个性化需求，降低人力成本，减少与IT部门反复沟通的流程，缩短项目整体开发周期。
融合创新：场景与产品
业培一体，知识资产丰富内容供给，缩短学习成果转化链条
“行为改变”是实现有效培训的“最后一公里”，学习者在行为改变后，其工作中的具体问题若能被合理地解决，才能形成正反馈机制，进而从根本上提升学习者主动学习的积极性。因此，基于真实工作场景的内容设计应当成为一种主流的设计理念，未来，企业将通过知识管理系统，对具体业务场景下的碎片化经验进行序化，沉淀为结构化的知识，并通过合理的知识分享机制，让每个遇到相似问题的员工都能及时且高效地解决问题，以“学习密联场景”的方式实现“培训密联业务”。此外，相较于更加关注显示知识传递的企业培训，企业知识管理将更注重对企业隐性知识的挖掘，不断降低知识损耗，充分体现知识资产的价值。在知识管理系统的统筹之下，尚未被充分重视的员工非正式学习将被极大的优化，非正式学习中沉淀的知识细节将作为企业学习内容的重要补充，员工学习成果的转化效率将得到显著提升。
原标题：《2021年中国企业培训行业研究报告》
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人工智能将如何彻底改变员工培训?
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在需要弥补技能差距的压力下，很多组织正在采用人工智能技术，从而一些传统的培训方法转变为不断发展的技能提升策略。
员工培训对组织发展来说至关重要。面临难以寻求高技能人才的挑战，很多组织遭受高离职率的困扰，并陷入了大规模转型的困境，对员工进行技能提升和交叉培训的需求是至关重要的，这对于传统的培训方法来说几乎难以应对。
人工智能和机器学习正越来越多地被用来帮助组织提升技能策略、确定技能组合、推荐学习路径、提供在职培训，甚至帮助确定为获得技能而付出的资金和资源。
IBM公司拥有34.5万名员工，并且始终需要保持技术领先地位，因此，IBM公司致力于使人工智能发挥重要作用，以促进其劳动力的技能提升。
IBM公司主要负责人力资源数据和人工智能业务的首席技术官AnshulSheopuri说，“如今技能的半衰期为五年，在五年之内，人们学到的技能或者有一半被遗忘，或者变得过时。”
云计算和人工智能等快速发展的技术对新的专业技能的需求在很大程度上压缩了技能保质期。因此，找到一种可扩展的方法来不断提高员工技能是一件必须要做的事。
基于人工智能的培训策略剖析任何提升技能策略的第一步都是确定员工目前拥有哪些技能。在过去，这将涉及技能自我评估。Sheopuri指出，经过测试，这种方法的准确率约为75%。他说，“这很主观，以往的评估方法很快就会过时。”
如今，IBM公司正在使用人工智能系统通过扫描2.2亿份内部文档(包括简历、博客、已发表的论文和公司通讯)来评估和推论员工拥有的技能。该系统基于IBM自己的人工智能系统Watson，其中包括自然语言处理、集群和半监督学习技术。
他说：“我们会对员工说，‘这些是我们认为你拥有的技能，可以向我们提供你的反馈意见。’”他补充说，这些自动化技能评估更容易保持最新。然后，员工会根据他们拥有的技能、IBM公司需要的技能以及客户要求的技能获得学习建议。
他说：“在人工智能或云计算等战略领域，我们希望每个人都在这一领域拥有基础知识。”
该系统还根据其他具有相同背景的员工所研究的内容提出建议，类似于用户在视频流服务中获得建议观看下一部电影的方式。
Sheopuri说，“IBM公司98%的员工每季度都会使用这个系统。”他补充说，该系统的净推荐分数为58分。创建净推荐系统的贝恩公司声称，任何高于50分的系统都是一种优秀的人工智能系统。
通过将IBM公司的员工薪酬与技能组合相关联，还有一种人工智能系统可以向管理者提出薪酬建议，以作为鼓励员工提高技能的一种方式，并解决薪酬不平等的问题。Sheopuri.说，“这对我们来说是一件大事，要确保我们对偏见有充分的考虑。”
薪酬推荐系统还提供透明度，为其推荐提供解释，以便管理人员掌握作出最终决定所需的所有信息。
除了加薪之外，员工还获得工作建议，同样可能获得人工智能的支持。他说：“IBM公司总是空缺数以千计的职位。采用人工智能技术对我们来说是双赢的措施。既可以减少裁员，又可以帮助员工实现自己的愿望。”
Sheopuri表示，在去年，约有20万名IBM公司员工查看了工作推荐，数千名员工根据他们的个性化匹配找到了新工作。
在职提升技能对于培训本身，IBM公司依靠传统的第三方课程、内部开发的学习材料以及一些新的分散式教育渠道来进行，有些内容由其他员工创建。但是它确实依靠人工智能为某些类型的工作提供在职培训。例如，在人力资源部门中，聊天机器人可以回答与福利计划和入职政策有关的问题。在技术支持功能中也采用了人工智能。
他说：“我们是一家规模庞大的科技公司，为大量客户管理IT基础设施。我们正在挖掘日志以了解历史票务问题和解决途径，并将这些知识提供给客服人员。”
数字化等同于让经验丰富的员工随时可以为用户提供帮助。毕马威(KPMG)公司数字解决方案架构负责人SwaminathanChandrasekaran表示，事实上，通过在员工需要时提供帮助来帮助培训员工，是人工智能提升技能的最常见用途。这对于客服人员流失率很高的联络中心来说尤为重要。
Chandrasekaran说，“就人员流失率来说，规模较小的联络中心为18%，而规模较大的联络中心为40%，流失一位客服人员带来的平均损失通常为5,000美元到7,000美元，这不包括他们增加的工作时间。”
例如，聊天机器人可以解释如何更换MacBookPro的电池，或者在屏幕上显示说明以供参考。人工智能可以回答通话者的常规问题，并从手册、指南、产品手册、支持手册中检索相关的信息，这些都是用户可以获得的文件。
此外，人工智能还可以用于根据过去的交互来预测通话中可能发生的情况，并从一开始就获取相关信息，例如拥有经验丰富的员工曾与该客户打过交道，并可以指导受训者解决该客户的问题。
这些系统还可以用于为大量员工提供与其工作相关的新信息，因此当新产品问世时，他们不必被指派接受培训。
例如，毕马威(KPMG)公司最近对其员工进行有关伦敦银行同业拆借利率系统(LIBOR)变更的培训。毕马威公司使用人工智能系统阅读所有格式的合同，并提取银行利率和其他LIBOR特定语言的参考资料，并将其推入员工工作流程。人工智能系统还接受主题专家的培训，为员工提供额外的帮助。
Chandrasekaran表示，这种新的学习方式更适合新入职的员工。因为组织现在不可能让这些入职者参加这个为期六周的培训，然后回来工作。
虚拟助理Chandrasekaran表示，人工智能功能的增强意味着未来每个员工都会有自己的私人助理来帮助他们熟练掌握工作技能，就像有一名人工智能驱动的私人教练一样。
这个想法并不新鲜。二十年前，微软公司试图让所有人向其Office助手Clippy学习，但其应用体验并不好，以至于Clippy在2010年被《时代》杂志列为有史以来最糟糕的发明。但这次有所不同。
很多组织现在拥有相当可靠的语言和语音识别、情感分析技术和推荐引擎。随着数字化的发展，他们现在拥有了根据组织的具体要求训练这些系统所需的数据。
他说，“数据是无法替代的，例如在联络中心，必须给它提供带有不良口音、发音不好或带有背景噪音的数据，以使其训练成为良好的语音转录引擎。对于合同处理系统来说，必须给它提供不同语言、不同模式和风格的合同示例。良好的数据和人工注释的数据是无可替代的。”
组织还需要确保他们有一个反馈机制，以继续培训和改进系统。Chandrasekaran说：“当构建传统的应用程序时，第一天通常是最好的一天，因为一切正常，而问题逐一出现。对于人工智能来说，第一天则是最糟糕的一天，但之后进行改进将会越来越好，因此组织必须为最初的几次迭代做好准备。”
他说，在很多领域，人工智能系统已经处于相当稳定的状态，可以开展有益的工作。还有一些新兴领域，例如在文档中提取手写笔记。
微剂量学习IEEE成员、CentricConsulting公司云计算和新兴技术负责人CarmenFontana将基于人工智能学习的新方法称为“微剂量”。
她说：“人们通常并不喜欢每周花40个小时在课堂上学习知识。有了人工智能，就可以在很短的时间内通过用小片段、小提示来完成——这样就很及时，也很容易吸收。”
Fontana表示，她在Centric公司既是这种学习的创造者又是消费者。
她说：“实际上，我根据自己的实践领域创建内容，以便外部人员能够理解我们的工作。这对我来说工作量较小，我可以把这些内容放上去，人们可以得到这些微剂量学习的帮助，而不是进行正式的培训。”
该公司还有一个可以为员工创建学习途径的推荐引擎。例如，Fontana本人最近学习了所在公司的价值观和文化。
她说：“我入职CentricConsulting公司已经有9年，所以我想回去重新了解我们如何在价值观和文化中定位自己。”
她表示，这种新方法赋予了员工学习的自主权。
人工智能培训的潜在风险塔塔咨询服务公司数据和分析业务负责人KamleshMhashilkar认为，人工智能可以用在情境感知技能的建立、识别将受益于特定课程或会议的员工，以及针对个别主题的定制教育计划。
人工智能技术最近在帮助监考方面变得很有用。在以往，人们需要前往考试中心参加认证考试。
Mhashilkar说：“由于发生疫情，人工智能确实在机器监督或自我监督方面提供了帮助。如果有人在考试时不断地转移视线，可以判断他是真的在参加考试，还是在试图作弊?”
一些学校已经在使用人工智能来对学生的论文进行评分。数字服务咨询机构Nerdery公司的首席技术官JoeTobolski说：“由于实施方式的原因，这种方法引起了一些强烈反对。我对此有些担心，因为人工智能系统可能存在一些偏见。”
Nerdery公司首席技术官JoeTobolski表示，使用人工智能可以将知识从经验丰富的员工转移给新员工，这与劳动力日益老龄化的行业越来越相关，这也带来了风险。
他说：“我们现在看到，在一些外包工作中，组织要求员工向外包人员传授他们的工作技能，这会带来一些不利影响。而人工智能也有可能出现意想不到的后果，例如可能会被用心不良的人利用。”
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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AI智能在企业培训中的应用
AI智能也称人工智能，全称为ArtificialIntelligence，它是研究、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。
AI智能的研究内容人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
AI智能的应用领域1、问题求解人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。如国际象棋大师们洞察棋局的能力。另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。
2、逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的题。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。
3、自然语言处理自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
4、智能信息检索技术信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。
5、专家系统专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。
AI智能在企业培训中的应用在企业培训的应用中，AI智能尚未达到像电影《黑客帝国》中的场景一样，不用学习就可将所需知识直接下载至脑中。因为学习是个性化的，并且还要经历知识内化的过程，才能最终完成。虽然人工智能无法替代人类学习，但现阶段“智能化”在企业培训中还是有很多应用潜力。
AI智能云监考AI云监考提供实时音视频互动技术服务，通过声网的视频通话SDK，可实现监考人员在考试过程中，实时监控画面并与考生视频通话。不仅让远程监考更加高效、便捷，同时还保障了监考人员和考生沟通时的互动体验。
AI智能的个性化反馈企业培训系统中的AI智能技术会提供给学习者“个性化”的反馈。学习者参加完测验后，可以更好地了解自己的弱项，进一步获取相关的学习资源及后续所建议的学习路径。智能化辅助系统扮演了助教的角色，有效指导并促进员工的学习。
人工智能与商业应用
商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。
本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区）FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动。
1. 人工智能应用领域
人工智能有三大主要应用领域：认知自动化，认知参与和认知洞察力。
认知自动化
在这一领域，人工智能的主要领域是机器学习，机器人流程自动化（RPA），和其他能够自动化深层领域知识开发的认知工具。我们已经看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。
手写和字符识别是认知自动化应用的最佳范例，它可以支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。例如，可以使用自然语言处理和OCR技术从文档中提取关键信息。
认知参与
人工智能的下一阶段是认知技术“代理”：系统通过认知技术与人类建立密切关系。
认知系统开启了文本/图像/视频等“非结构化”数据的力量，为银行和客户提供定制化的产品和服务并创造新的收益流。
最常见的例子是语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道。同时，也出现了一些使用认知参与的新型应用领域，这些领域需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务。比如接收病人入院，或者推荐产品和服务。
认知洞察力
认知洞察力是指从各种数据流中提取概念和关系，用来生成隐藏在大量“结构化”和“非结构化”数据中的相关答案。
总的来说，认知洞察力可以检测来自多个数据源数据的关键内容和相关联系，从而获得更深入和可操作的洞见。
随着处理数据量的增加，观察和预测的准确性得到了提高。人工智能不仅可以深入了解已经发生的事情，而且还能分析正在发生的事情，以及预测接下来可能发生的事情。这可以帮助商业领袖制定计划，帮助员工提高他们的业绩。例如，在全球呼叫中心，客服人员使用多功能客户支持程序来回答产品提问，接受订单，调查账单问题，并解决客户的其他困扰。
根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。另一方面，美国劳动部在2016年发布的报告中提到“65%的在校学生未来将被雇佣于现在尚未存在的工作岗位”。这些预测告诉我们，在不久的将来，人工智能技术将与我们的生活产生紧密联系，对工作和生活等多方面造成深远影响。
2. 人工智能中的监管问题
接下来的问题是:经济发展和社会各界需要做出哪些准备来迎接人工智能光明的未来？
在2017年初，欧洲议会提出一系列管理人工智能的法规，用来规定相关道德准则，以及人工智能犯错的责任归属问题。
议会调查员MadyDelvax强调了建立一个欧洲机器人监管机构的重要性，该机构将通过提供技术支持来协助政府部门。他还建议起草一份道德行为准则，用以指导机器人工程项目并确定他们的行为责任。
事实上，问责权或法律责任是人工智能争议中的关键问题。自动驾驶汽车的兴起就是最明显的例子，相关各方有必要去定义具体的保险计划，并确定损害赔偿的责任。在未来，智能自动化机器人将被赋予某种“法律人格”。最后Delvaux的报告强调，机器人可能会对社会产生长期影响，政府部门需要密切关注这些趋势，创造新的就业岗位和税收模式。
3. 人工智能发展现状
为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，Efma和德勤联合进行了一项大型调查,调查范围涉及超过3000人,受访者主要为金融服务公司技术和业务方面的高管，大多受访者表示，新认知技术的应用将增强工作的可控性，并减轻员工的工作负担，而不是将人们的劳动力完全替代。
对于“贵公司在人工智能应用领域处于什么阶段”这一问题，约90%的公司表示已经开始在他们的工作中使用人工智能技术，或正处于对这一新技术的学习中。
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。