AIGC驱动的高校资产智能化管理：技术路径与策略优化

摘要

针对高校资产管理效率低、决策支持不足等问题，该文研究了人工智能生成内容（AIGC）技术在高校资产智能化管理中的应用策略。通过解析生成对抗网络、自然语言处理、多模态学习等AIGC核心技术，结合高校资产管理的特点，提出了在智能化资产盘点、预测性维护、资源配置优化等场景的适配方案；分析了非结构化数据处理、模型泛化能力及数据隐私等实施难点，提出了构建“人工-AI协同”管理模式、制定数据标准与共享机制等对策。同时，提出了两大创新点：一是技术融合创新，提出了AIGC与数字孪生结合的高校三维资产管理模型；二是管理模式创新，设计了从“被动响应”到“主动预测”范式的转型路径。研究表明，AIGC技术可实现资产盘点智能化、精准预测资产需求，在降低人力成本、优化资源配置、为决策提供科学依据等方面意义重大，能有效推动高校资产管理的智能化与现代化进程，显著提升管理水平。

关键词

高校资产管理 / 人工智能生成内容 / 生成对抗网络 / 自然语言处理 / 多模态学习

基金资助

山东大学实验室建设与管理研究项目重点项目（SY20232101）