25、企业管理新利器:安卓应用与聊天机器人的协同效应

企业管理新利器:安卓应用与聊天机器人的协同效应

1. 安卓商务费用管理应用

1.1 费用报告处理流程

员工需记录特定项目或客户相关的费用,生成报告后提交给上级审批。上级依据公司政策批准或拒绝报告,获批报告将对提交者进行报销。流程如下:
1. 员工记录费用
2. 生成费用报告
3. 提交报告给上级
4. 上级审批(批准或拒绝)
5. 获批报告报销

1.2 差旅申请与处理

员工在商务旅行前可提出差旅申请,填写出发和到达日期、酒店和航班预订等详情。公司旅行管理团队审批申请,之后为获批申请者预订机票。旅行中的支出可记录并整理成报告,与相应差旅关联用于会计核算。
|步骤|操作内容|
| ---- | ---- |
|1|员工提出差旅申请|
|2|填写差旅详情(日期、预订等)|
|3|旅行管理团队审批|
|4|为获批者预订机票|
|5|记录旅行支出并整理报告|
|6|报告与差旅关联|

1.3 预支款项管理

员工在旅行、拜访客户等情况下可获得预支款项。预支款项可在报告提交审批前应用,影响报告报销情况:
- 预支金额与报告总金额相同,报告获批即标记为已报销。
- 预支金额小于报告金额,公司需报销差额。
- 预支金额大于报告金额,员工有两种选择:收回多余预支或留作未来支出,返还部分作为预支退款处理。

1.4 审批类型

有单级审批和多级审批两种可定制类型:
- 单级审批:上级在员工用户信息中配置审批人,审批人批准后报告进入报销流程。
- 多级审批:为每个用户配置审批流程,所有审批人按指定顺序批准后,报告才进入报销流程。这两种审批类型适用于预支款项和差旅申请。

1.5 货币类型

应用支持公司货币、费用货币和报销货币三种类型:
- 公司货币:公司各分支机构通用的货币。
- 费用货币:实际支出使用的货币。
- 报销货币:员工希望报告报销的货币类型。

例如,公司总部所在国家货币为“A”(公司货币),员工在货币为“C”的分支机构工作,前往货币为“B”的国家出差,支出以“B”(费用货币)结算,员工希望以“C”(报销货币)报销。

1.6 政策配置

应用可创建不同政策与公司员工关联,政策中可配置里程费率和允许记录费用的类别,还能设置规则,如特定类别费用上限。若员工违反政策规则,将收到警告等提醒。

1.7 模板自动化

可创建邮件模板和网页应用通知模板实现特定操作的自动化通知。如创建前往A国旅行需携带文件的邮件模板,用户创建前往A国的差旅时触发;创建提醒用户控制支出的通知模板,用户提交超限额报告时触发。

1.8 自定义字段

除默认字段外,用户可根据公司需求创建自定义字段,还能设置字段是否必填,支持短文本、段落、复选框和下拉选择等数据类型。

1.9 公司统计数据提供

高级用户可定制查看公司数据,如特定月份/年份的费用报告、特定员工的费用报告,还能获取费用报告各阶段耗时总结、审批人绩效总结报告,帮助分析公司财务状况和流程效率。

1.10 自定义状态跟踪

用户可为状态创建自定义子状态,深入跟踪报告和差旅。如差旅获批后有预订中、已预订、已附机票、旅行完成等阶段,通过标记子状态可筛选已完成或已订票的差旅。

1.11 预算维护

可创建月度或年度预算,包含总预算金额和特定类别分配金额,随时比较预算计划、实际支出和预算状态(超支或可控)。

1.12 采购流程

大型公司采购大量商品时,员工可向经理提出采购申请,获批后申请转发给采购团队。采购团队检查库存,无货时进行背景分析并向供应商询价,选定供应商后发送采购申请,收货后付款并将付款作为费用记录,标记采购申请为已采购。

graph LR
    A[员工提出采购申请] --> B[经理审批]
    B --> C{库存是否有货}
    C -- 有货 --> D[采购完成]
    C -- 无货 --> E[背景分析]
    E --> F[向供应商询价]
    F --> G[选定供应商]
    G --> H[发送采购申请]
    H --> I[收货]
    I --> J[付款]
    J --> K[记录费用]
    K --> L[标记申请为已采购]

1.13 技术实现

应用使用SQLite开源数据库,数据存储在设备文本文件中。Android自带SQLite数据库实现,通过SQLiteOpenHelper类进行数据库创建和版本管理。开发使用Android SDK,版本为6.0。

2. 高校咨询聊天机器人的学生认知

2.1 高校学生咨询现状

在当今时代,全球高校面临着学生需求不断增长的挑战。以印度为例,2020 年有 935 所大学,包括 50 所中央大学、409 所州立大学等,2019 年约有 1990 万学生就读。近年来,高校的招生流程、员工和学生都发生了显著变化。

21 世纪的学生在个人生活、职业发展和日常生活方面面临着巨大压力,如追求好成绩、获得理想的工作机会等。这些压力导致学生出现了一系列心理问题,如压力、抑郁、焦虑、士气低落和信任缺失等。

为了应对这些心理问题,咨询师的角色变得至关重要。在数字化时代,人工智能(AI)在各个领域发挥着重要作用,AI 聊天机器人被认为是高等教育的未来趋势。许多高校选择在其网站和社交媒体页面上集成在线聊天机器人,以处理招生咨询。具体原因如下:
- 更好的沟通 :潜在的年轻千禧一代申请者习惯同时使用多个设备,他们希望能及时得到问题的回复。对于高校来说,及时有效的沟通是将潜在申请者转化为注册学生的关键。
- 入学后的校园指导和故障排除 :研究表明,回复查询的延迟是学生辍学的主要原因之一。及时频繁的沟通和准确识别信息差距可以帮助减少这一趋势。优秀的高校聊天机器人能够在这两方面发挥作用。
- 为高校提供详细且最新的信息库 :在线聊天机器人的功能不仅限于满足学生的请求,高校还可以通过聊天机器人收集大量数据,这些数据对于了解学生的行为模式至关重要。

2.2 聊天机器人概述

聊天机器人是一种通过文本或语音使用自然语言进行操作的人机对话系统,通常用于客户服务或信息获取等实际目的。一些聊天机器人应用使用复杂的词性分类、自然语言处理和先进的人工智能技术,而另一些则简单地扫描通用关键词,并使用关联库或数据库中的常用短语生成回复。如今,大多数聊天机器人可以通过虚拟助手(如 Google Assistant 和 Amazon Alexa)或消息应用(如 Facebook Messenger 或微信)访问。聊天机器人通常分为商业、教育、娱乐、金融、健康、新闻和生产力等使用类别。

2.3 聊天机器人在商业中的应用

聊天机器人在现代商业活动中发挥着重要作用,其应用特点如下:
|特点|描述|
| ---- | ---- |
|随时可用|平均而言,人们在被分配到专人处理之前需要等待约 7 分钟。聊天机器人取代了实时聊天以及电子邮件和电话等较慢的联系方法,消除了排队等待的烦恼。|
|多任务处理|与人类一次只能与一人交流不同,聊天机器人可以同时与数千人进行对话,无论何时何地,都能立即回复每一个人。|
|灵活性|聊天机器人具有很强的适应性,可以应用于任何行业。研究人员只需传达正确的对话结构,它就能轻松适应特定行业。|
|成本效益|聊天机器人不需要工资、福利或任何形式的奖励,也不会离职。与雇佣人类相比,在收入不高或未达到销售目标时,使用聊天机器人可以避免给企业带来财务压力。|
|工作自动化|聊天机器人能够轻松完成单调的重复性任务,而人类在执行相同任务时容易感到疲劳、厌烦,甚至逃避工作。使用聊天机器人可以节省时间,提高效率。|

2.4 学生对咨询聊天机器人的认知研究

研究通过开发问卷,调查了学生对可在高校实施的咨询聊天机器人应用的看法,涉及个人生活、职业生活和日常生活三个方面。研究结果表明,建议高校为了学生的福祉在校园中实施聊天机器人。

2.5 未来展望

2.5.1 费用管理应用的未来
  • 预测功能 :利用公司现有的数据,可以通过机器学习算法预测公司未来的支出。通过分析过去的费用历史,算法可以更准确地预测未来的费用趋势,帮助公司更好地进行预算规划和财务管理。
  • 收据扫描 :目前员工创建费用报告时需要手动填写商家、金额、税务细节等必要字段并附上收据。未来可以允许用户仅上传收据,通过图像处理技术提取必要信息,减少手动填写字段的工作量。
2.5.2 咨询聊天机器人的未来

随着人工智能技术的不断发展,聊天机器人的功能将不断完善。例如,聊天机器人可以通过更深入的自然语言处理和情感分析,更好地理解学生的问题和情感状态,提供更个性化的咨询服务。此外,聊天机器人还可以与高校的其他系统集成,如学生信息系统、课程管理系统等,为学生提供更全面的服务。

graph LR
    A[未来费用管理应用] --> B[预测功能]
    A --> C[收据扫描]
    D[未来咨询聊天机器人] --> E[功能完善]
    D --> F[系统集成]

综上所述,安卓商务费用管理应用和高校咨询聊天机器人都具有重要的价值和广阔的发展前景。它们分别在企业财务管理和高校学生服务方面发挥着重要作用,随着技术的不断进步,它们将为企业和高校带来更多的便利和效益。

【SCI复现】含可再生能源储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建求解流程,并尝试在不同场景下调试扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI安全工程的结合。 培训教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值