- 会计与审计员 :常规账务处理可由智能软件高效完成,AI可以通过大数据分析和自动化算法处理大量的财务数据,进行税务计算、账目审核、预算管理等工作。
- 客户服务代表(基础客服) :AI驱动的聊天机器人和语音助手(如Siri、Alexa、Google Assistant)正在逐步取代人工客服,处理简单的客户咨询、问题解答和投诉处理。
- 数据录入员和文档处理人员 :其工作主要是重复性的数据输入和文档整理,AI和自动化工具如OCR技术等能够高效、准确地完成这些任务,甚至比人工更快。
- 生产线上的机械操作和简单重复性劳动 :AI和机器人可以替代人工执行高度重复和机械化的任务,例如装配工人、操作员等职位。
- 基础的财务和会计工作 :例如简单的数据分析和报表生成,这些工作通常有明确的规则和流程,可以通过程序和算法来替代人力。
- 电话销售 :基于AI的自动化拨打系统和客户关系管理系统(CRM)可以识别潜在客户并执行销售跟进,减少人工销售人员的需求。
- 运输和物流货车司机、出租车司机 :随着自动驾驶技术的发展,未来无人驾驶汽车、卡车、配送机器人等有可能取代传统的司机岗位。
- 无人机配送 :未来,无人机和自动化配送系统可能会取代传统的快递员工作,尤其在城市中,AI能够更加高效地进行路线规划和配送。
- 基础文员和行政助理 :智能办公软件可安排会议、管理文档、处理日常事务等,自动化日程安排工具也比人类更高效。
- 翻译人员 :随着神经机器翻译系统的发展,低端的翻译工作将彻底被取代,即便是高端的同传、交传,也将受到极大冲击。
- 保险承保人 :保险承保人面临着被自动化取代的风险,因为应用程序可以标准化,而且大多数公司都制定了确定资格的规则。
- 初级写作和校对人员 :人工智能是完成基本写作任务和校对的绝佳工具,不涉及任何深入研究、人类观点或深入分析的写作任务在未来几年很容易被人工智能夺走。
- 收银员与柜台服务员 :随着自助收银机和无现金支付的普及,传统收银岗位的需求正在减少。
- 教师 :未来的教育将由AI主导,老师只负责辅助AI,传统的教学将逐渐消失。
- 设计师 :AI能在几分钟内完成多个设计版本,并且品质和创意往往远超人类设计师。
人工智能最容易取代的职业
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人工智能最吃香的职业
人工智能领域中最吃香的职业包括: 机器学习工程师 :他们负责开发和优化机器学习模型,解决各种实际问题。随着大数据时代的到来,机器学习工程师的需求量日益增加,就业前景广阔,薪资水平也较高。 自然语言处理(NLP)工程师 :专注于研究如何让计算机理解和生成人类语言。随着语音助手、智能客服等应用的普及,NLP工程师的需求也在持续增长,就业前景同样广阔,尤其在互联网、金融、教育等行业。 深度学习专家
人工智能普通人怎么入行
在人工智能时代,普通人可以通过以下几种方式入行: 提升自我技能 : 学习新技术 :掌握数据分析、编程等基本技能,这些技能在人工智能领域非常重要。 增强软技能 :创造力、批判性思维、人际交往等软技能在人工智能时代同样重要,这些技能是机器难以替代的。 适应行业变革 : 关注新兴行业 :随着人工智能的发展,智能制造、智慧医疗、智慧城市等新兴行业将不断涌现,提供新的就业机会。 转型传统行业
人工智能会淘汰哪些行业
人工智能的发展正在逐步改变许多行业的工作方式,一些岗位和行业可能会面临被取代的风险: 数据录入员 : 数据录入员的主要工作是将各种纸质文档或电子文档中的数据输入到计算机系统中。由于人工智能中的光学字符识别(OCR)技术和自动化数据采集工具已经相当成熟,这些工作逐渐被人工智能取代。 客服行业 : 传统的客服工作,无论是电话客服还是在线客服,往往需要人工接听客户的咨询、解答问题等。现在
人工智能最容易干掉哪些行业
人工智能(AI)的快速发展和应用正在改变许多行业的工作方式,以下是一些最容易被AI干掉的行业: 制造业 : 自动化和机器人技术的进步使得许多制造工厂中的重复性、机械性工作可能会被AI和机器人所取代。这些机器人可以高效地执行繁琐的任务,降低生产成本,并提高生产效率。 客服与呼叫中心 : AI聊天机器人和语音应答系统已经在许多公司的客服和呼叫中心中广泛应用,能够处理常见的客户问题和请求
人工智能100个冷门创业
以下是一些人工智能领域的冷门创业项目建议: 数据标注行业 :随着人工智能技术的发展,对数据的需求日益增加。数据标注师通过对数据进行标注、分类、清洗等操作,为机器学习算法提供训练和测试数据集。这个行业的门槛相对较低,不需要太多的技术背景和经验,投入资金也相对较小。 环保产业 :投资于环保产业的项目既有助于环境保护,也能获得丰厚的利润回报。 医疗健康产业
人工智能工程师月薪多少
人工智能工程师的月薪因多种因素而异,包括地区、经验、技能和公司规模等: 全球范围内 : 平均月薪在5000美元至15000美元不等。 中国 : 初级工程师月薪在1万元人民币以上。 高级工程师月薪在3万元甚至更高。 平均月薪可以达到37,000元人民币左右,其中¥30k-38k工资占比最多,约21%。 一些报告也显示,人工智能工程师的月薪可以达到6.29万元人民币。 一线城市(如北京、上海
人工智能ai工资高吗
人工智能(AI)行业的薪资水平 相对较高 ,尤其是对于那些具备高级技能和丰富经验的专家: 硅谷 :一位经验丰富的AI工程师的年薪可能高达数十万美元。 国内一线城市 :AI工程师的薪资水平也在逐年提升,高级AI工程师的月薪可以突破80,000元人民币。 美国 :AI软件工程师的平均年薪约为377,611美元(约合人民币277.3万元)
人工智能ai可以找什么工作
人工智能(AI)的发展为许多行业和专业领域提供了广泛的就业机会: 提示工程师 :设计和优化提示,以指导AI系统(如大型语言模型)生成准确且与上下文相关的输出。 数据贴标机 :负责注释数据集,以便AI算法能够学习识别模式。 AI训练师 :使用精选数据和反馈循环来培训AI系统,与IT团队合作,完善AI模型。 机器学习工程师 :开发和实施机器学习模型,从事软件工程和数据科学的交叉研究。
人工智能可以从事什么职业
人工智能可以从事的职业非常多样,涵盖了技术研发、数据管理、应用开发等多个领域。以下是一些具体的职业方向: AI提示工程师 :设计精准的提示词,使AI能够更聪明地执行任务。 AI伦理专家 :讨论和制定AI应遵循的道德原则。 虚拟形象设计师 :负责设计和塑造虚拟形象,使其既懂你又代表你。 技术研发类岗位 :包括AI算法研究、模型开发、软件开发等,推动技术创新。 数据相关岗位 :如数据收集
人工智能专业适合的行业
人工智能专业的毕业生具有广阔的就业空间和良好的发展前景,主要就业方向包括: 互联网科技公司 :从事算法工程师、数据工程师、机器学习工程师等职位,参与开发智能推荐系统、搜索引擎优化等产品和服务。 金融领域 :在银行、保险公司等机构中找到算法交易、数据分析等职位,提高金融服务的效率和准确性。 科研机构或高校 :从事基础研究、技术创新和学术论文的撰写等工作,需要较高的学术素养和科研能力。 制造业
未来人工智能不能代替的职业
以下是一些难以被人工智能(AI)代替的职业领域: 教育行业 : 教师:教育不仅是知识传递,更是对学生心灵的塑造。 医疗行业 : 医生:医生不仅需要专业知识,还要提供人性化的关怀,理解和感受患者的情绪。在处理疑难杂症时,医生的临床经验、判断力和同理心尤为重要,这是AI系统难以模仿的。 医疗保健专业人员:包括医生、护士等,他们需要复杂的决策制定能力、精细的手工技能以及对患者的情感支持。 艺术创作
人工智能专业大学排名2024
2024年人工智能专业大学排名如下: 清华大学 南京大学 中国科学技术大学 上海交通大学 西安电子科技大学 这些排名综合了多个来源的信息,包括中国大学专业评级排名、全球AI领域研究实力排名等。建议学生在选择学校时,可以综合考虑这些排名信息,同时也要考虑自身的兴趣、专业方向和职业规划
人工智能专业世界排名前50
以下是2024年人工智能专业世界排名前50的学校(排名可能因不同排名机构和评估标准有所变化): 卡内基梅隆大学 (美国) 清华大学 (中国北京) 牛津大学 (英国) 北京大学 (中国北京) 香港科技大学 (中国香港) 新南威尔士大学 (澳大利亚) 南洋理工大学 (新加坡) 阿尔伯塔大学 (加拿大) 南京大学 (中国南京) 浙江大学 (中国杭州) 麻省理工学院 (美国)
人工智能专业全国哪个学校最好
以下是一些在人工智能领域表现突出的大学: 清华大学 :清华大学的人工智能专业在全球范围内具有极高的声誉,其计算机科学与技术专业在QS世界大学排名中名列前茅。清华大学在AI领域的研究实力雄厚,并且为学生提供了丰富的学习和研究机会。 北京大学 :北京大学的计算机科学与技术专业在中国内地排名第一,其在人工智能领域拥有强大的研究团队和实力,为学生提供了优秀的学习和研究环境。 上海交通大学
人工智能学校排名全国排名
以下是根据最新数据,全国人工智能专业学校排名情况: 清华大学 :全国排名第1。 上海交通大学 :全国排名第1。 南京大学 :全国排名第3。 西安电子科技大学 :全国排名第4。 浙江大学 :全国排名第5。 中国科学技术大学 :全国并列排名第5。 电子科技大学 :全国排名第7。 华中科技大学 :全国排名第8。 东南大学 :全国排名第9。 哈尔滨工业大学 :全国排名第10。 建议:
人工智能十大技术趋势
以下是当前人工智能领域的十大技术趋势: 小数据与优质数据的崛起 : 随着数据隐私的日益重要,高质量的小数据集越来越受到重视。 人机对齐:构建可信赖的AI系统 : 仅依靠数据和算法无法确保AI系统按照人类的期望行事。 AI‘宪法’:确保合规性与安全性 : 随着AI应用的普遍化,合规性和安全性的问题愈发突出。 可解释性模型:让AI更透明可信 : 在AI技术日益普及的同时