隨著科學技術的不斷發展，人工智慧和大資料已成為當今社會最熱門的話題之一。 在戰略資源管理領域，人工智慧和大資料的應用也越來越廣泛，為企業決策和發展提供了更加科學、準確、高效的支撐。
1. 人工智慧和大資料概述。
人工智慧和大資料是當今科技領域的兩大核心技術。 人工智慧是指通過計算機演算法和模型模擬人類智慧型的技術，其應用涵蓋機器學習、自然語言處理、計算機視覺等多個領域。 而大資料則是指資料量巨大、資料種類繁多、處理複雜的資料集合，其應用範圍涵蓋資料探勘、資料分析、資料分析等方面。
2. 人工智慧和大資料在戰略資源管理中的應用。
1.優化資源分配。
戰略資源管理是指企業為實現長遠發展目標而科學合理配置所需資源的過程。 在傳統的資源管理方式中，企業往往依靠經驗和直覺來配置資源，缺乏科學性和準確性。 通過人工智慧和大資料技術的應用，企業可以對各種資源資料進行深入挖掘和分析，了解資源的分布、質量和需求，從而更加科學合理地配置資源，提高資源利用效率。
2.精確的決策支援。
戰略決策是企業發展的重要組成部分，需要綜合考慮各種因素，包括市場趨勢、競爭態勢、客戶需求等。 在傳統的決策方法中，企業往往依靠少量的樣本資料和經驗進行決策，缺乏全面性和準確性。 通過人工智慧和大資料技術的應用，企業可以實時分析和處理海量資料，了解市場趨勢和客戶需求的變化，從而做出更準確的決策，提高決策的科學性和準確性。
3.風險管理。
戰略資源管理面臨多種風險，包括市場風險、技術風險、財務風險等。 在傳統的風險管理方式中，企業往往依靠經驗和直覺來識別和評估風險，缺乏科學性和準確性。 通過人工智慧和大資料技術的應用，企業可以對各種風險資料進行深入挖掘和分析，了解風險的大小、影響和影響，從而更科學、更準確地評估風險，制定更有效的風險管理策略。
4.* 連鎖管理。
鏈條是企業發展的重要支撐，涉及商家、廠家、物流商等多個環節。 在傳統的連鎖管理方式中，企業往往依靠經驗和直覺來選擇和管理最佳業務，缺乏科學性和準確性。 通過人工智慧和大資料技術的應用，企業可以對業務資料進行深入挖掘和分析，了解業務使用者的質量和交付時間，從而更科學、更合理地選擇和管理業務商家，提高業務鏈的穩定性和效率。
3. 結論與展望。
人工智慧和大資料在戰略資源管理中的應用前景廣闊，潛力巨大。 未來，隨著技術的不斷發展和完善，人工智慧和大資料將在戰略資源管理中發揮更加重要的作用。 企業需要不斷加強技術研發和應用能力建設，提高戰略資源管理的科學性和準確性，為企業的長遠發展提供更有力的支撐。
會議延期：第三屆複雜有色金屬資源清潔利用學術論壇。