1、Prospects of AI Adoption in Asia人工智能驅動下的亞太人力資源展望Lucy Li 李勵, ADP中國信息與研發(fā)副總裁Asia Outpaced Rest of the World亞洲的人工智能發(fā)展先于全球其它地區(qū)Large volume of big data海量大數(shù)據(jù) Biggest buyer in robots 機器人的最大購買方Simultaneous proliferation在各個行業(yè)同時盛行Tremendous investment in AI and Automation 對人工智能和自動化的大力投入Millions of internet con

2、nected users數(shù)以億計的互聯(lián)網(wǎng)用戶Global manufacturing center 全球制造業(yè)中心Dense interconnection across industries各行業(yè)間緊密連接 Sustained economic growth持續(xù)的經(jīng)濟增長Source: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來源：麻省理工技術評論：亞洲的人工智能議程 Fact or Fiction喜憂參半Increase efficiency and convenience for economies and people提高企業(yè)生產(chǎn)率，為人民的工

3、作和生活帶來便利Disrupt every established industry and the livelihoods they support顛覆每個成熟的行業(yè)及其支撐的生計Job Displacement工作替代Source: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來源：麻省理工技術評論：亞洲的人工智能議程 But Not People Replacement但不是人被替代Tak Lo 人工智能科創(chuàng)加速器Zeroth.AI合伙人“由于與較發(fā)達的經(jīng)濟體相比，低技能工作在亞洲勞動人口中的百分比較高，所以在亞洲，工作被替代的步伐將會快許多。政府應

4、該把重點放在培訓被替代的工人，而不是保護現(xiàn)有工作崗位免于托媒。”林元慶百度IDL主任“即使是最好的機器人金融分析師，所準備的報告的內(nèi)容和見解力也只及得上人類分析師的70%。人工智能對我們的工作有輔助作用，我們不會被替代的?！盨ource: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來源：麻省理工技術評論：亞洲的人工智能議程More occupations will change than automated away更多的職業(yè)將會發(fā)生變化，而不是完全自動化5% of all occupations can be automated entirely 5%

5、現(xiàn)有職業(yè)可以完全自動化* Source: McKinsey Global Institute - “A future that works: automation, employment and productivity” 60% of all occupations have at least 30% of constituent activities that could be automated 60%現(xiàn)有職業(yè)所涵蓋的各種活 動中有30%可以自動化Positively Inclined傾向樂觀在未來五年，人工智能和機器人的進步將有什么程度的影響？（1為樂觀程度最低，5為最樂觀）Sourc

6、e: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來源：麻省理工技術評論：亞洲的人工智能議程 我的行業(yè)的增長前景我公司的競爭力消費者/零售信息技術和通信專業(yè)服務金融服務制造業(yè)Aware, but Unprepared意識到了，但尚未準備好Only 13% MNC companies have invested in AI in Asia, 18% in automation/robotics 只有13%的跨國企業(yè)目前在亞洲地區(qū) 投資于人工智能，18%投資于自動化/ 機器人Source: MIT Technology Review: AIs agenda i

7、n Asia來源：麻省理工技術評論：亞洲的人工智能議程 人工智能投資計劃（受訪者的百分比）人工智能（分析、機器學習或其它人工智能功能）自動化/機器人我們已在全球投資我們已在亞洲投資我們正在考慮投資我們沒有計劃投資50% are considering investing in AI 50%正在考慮對人工智能進行投資Opportunity & Challenge for HRHR的機遇與挑戰(zhàn)Implications for HR professionals 對人力資源從業(yè)者的啟示HRs role will become more strategic as the administrative w

8、ork will be automated 隨著大部分事務性工作被自動化，人力資源的角色將變得更具戰(zhàn)略性* Source: McKinsey Global Institute - “A future that works: automation, employment and productivity” The importance of big data analytics to be more proactive 大數(shù)據(jù)分析將越來越重要，它將幫助人力資源從業(yè)者更具前瞻性地工作Retrain current workforce upskilling 重新培訓現(xiàn)有員工技能升級Strategic

9、 role戰(zhàn)略角色 Big data analytics 大數(shù)據(jù)分析Workforce upskilling重新培訓員工Data driving Business insight數(shù)據(jù)驅動業(yè)務洞察力Source: PwCs Data & Analytics Survey - 2016How HR will embrace AIHR將如何擁抱人工智能AI assisted由人工智能輔助Source: Everest Group: Global HR Outsourcing Trends Handbook 2016Your Analytical Journey大數(shù)據(jù)分析之路自然、直覺或自動化的互動

10、不同情境具體用法報告大數(shù)據(jù)平臺內(nèi)容管理RDBMS信息整合描述提醒深度探討查詢標準報告特設報告 預測預測建模預測統(tǒng)計分析規(guī)定優(yōu)化規(guī)則認知學習自然語言推理 后見之明 洞察力 先見之明 大數(shù)據(jù)工具知識Turnover Probability離職率預測Predictive Analytics預測分析Powered by the ADP DataCloud由ADP DataCloud提供從人力資源問題到業(yè)務問題新職位的薪資范圍應該是多少？ 我公司的離職率是否高于行業(yè)標準？我們的薪酬戰(zhàn)略是否奏效，確保我們在重要職位有合適的人才？我們的離職率是否影響到執(zhí)行業(yè)務戰(zhàn)略的能力？基準報告預測分析數(shù)據(jù)交換分析HR l

11、eaders can now use big data to answer business questions about the workforceHR領導者可以運用大數(shù)據(jù)來回答勞動力相關的業(yè)務問題財務績效人力資源績效營業(yè)額凈增銷售額凈營運收入客戶保有率凈推薦值人才能力及影響新增人才生產(chǎn)力，潛能員工保留率敬業(yè)度Leading Indicator V.S. Lagging Indicator領先指標 vs. 滯后指標Payroll as the Foundation Brings Trusted Data薪酬數(shù)據(jù)是基礎，為您帶來可信數(shù)據(jù)Data at Scale大規(guī)模的數(shù)據(jù)Data in Many Forms很多形式的數(shù)據(jù)Data in Motion不斷變化的數(shù)據(jù)Data Uncertainty數(shù)據(jù)的不確定性Volume海量Variety多樣Velocity快速Veracity準確Benchmarking Metrics Span Categories基準指標跨越各個類別勞動力人員結構員工數(shù)