随着人工智能技术的不断发展，其在各类管理系统中的应用也日益广泛。本文以“校友录管理系统”为研究对象，探讨如何将人工智能技术融入其中，提升系统的智能化水平。
在传统校友录管理系统中，信息录入、查询和更新主要依赖人工操作，效率较低且容易出错。引入人工智能后，可以通过自然语言处理（NLP）技术实现自动化的信息提取与分类，例如从邮件或文本中识别校友的基本信息，并自动归类到相应字段中。
此外，基于机器学习算法，系统可以分析校友的活动记录和兴趣标签，实现个性化推荐功能，如推荐相关校友、活动或职业机会。这不仅提升了用户体验，也增强了系统的互动性和实用性。
在技术实现方面，本文提供了一个简单的Python代码示例，展示如何使用NLP库（如NLTK）对输入文本进行关键词提取，并将其与数据库中的校友信息匹配。代码如下：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
def extract_keywords(text):
tokens = word_tokenize(text)
keywords = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha()]
return keywords
text = "张三，毕业于计算机学院，现就职于某科技公司。"
print("提取的关键词：", extract_keywords(text))
通过以上方法，可以显著提高校友录管理系统的自动化程度和智能化水平。未来，随着深度学习技术的发展，该系统还可以进一步优化，实现更精准的信息匹配和用户行为预测。