人力資源管理中的人工智能AI發(fā)展現(xiàn)狀海量安全管理資料庫

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算據(jù) 算力 算法符號主義連接主義深度學(xué)習(xí)AlanM.Turing:Iproposetoconsider

thequestion,‘Canmachines

think?’機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine

Learning）深度學(xué)習(xí)（Deep

Learning）強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement

Learning）自然語言處理（NaturalLanguage

Processing）計(jì)算機(jī)視覺（Computer

Vision）專家系統(tǒng)（ExpertSystems）判別式人工智能（DiscriminativeAI）生成式人工智能（Generative

AI）深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能NLP什么是人工智能1956年麥卡錫等人：“如何用機(jī)器模擬人的智能？”人工智能通過“計(jì)算”實(shí)現(xiàn)與“人”同樣的智能性大模型帶來的“涌現(xiàn)”現(xiàn)象人工智能的“頓悟”時刻——Emergent

Ability大模型（Large

Models）：具有大量參數(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，一開始主要是基于文本的，后面再加上圖片、音頻、視頻等?！按竽Ｐ汀钡膬?yōu)勢在于“通用性”。生成式AI（Generative

AI）：能夠生成內(nèi)容的人工智能，通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)，可以生成具有一定邏輯性和創(chuàng)造性的內(nèi)容，如文本、圖像、音樂等。優(yōu)勢在于“創(chuàng)造性”。GPT（GenerativePre-trainedTransformer）：GPT是一種基于Transformer架構(gòu)訓(xùn)練的生成式大語言模型，屬于生成式AI的一種實(shí)現(xiàn)方式。ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）BERT人工智能已邁入大模型時代自2022年11月30日ChatGPT發(fā)布起，生成式AI在極短時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了智力與能力的不斷突破，人工智能（AI）技術(shù)正以其前所未有的速度和規(guī)模滲透到社會的各個角落，成為推動當(dāng)今全球經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的關(guān)鍵力量。德勤調(diào)查2835全球高管對生成式AI的情緒人工智能（AI）技術(shù)性能基準(zhǔn)測試與人類能力比較人類基準(zhǔn)Top-5）基礎(chǔ)閱讀理解圖像分類（ImageNe（t

SQuAD

1.1）英語語言理解（SuperGLUE）視覺推理多任務(wù)語言理解競賽數(shù)學(xué)（MATH）視覺常識處理（VCR）中級閱讀理解（VQA）（SQuAD

2.0）自然語言推理（aNLI）截至2023年，AI的表現(xiàn)在一些維度已經(jīng)超越了人類，如圖像分類、視覺推理和英語理解等。

（MMLU）在某些類別的任務(wù)中，AI尚未達(dá)到人類的能力水平，尤其是復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，如視覺常識推理與規(guī)劃、競賽數(shù)學(xué)等。來源：斯坦福大學(xué)

Artificial

Intelligence

Index

Report

2024人與AI的關(guān)系如何？人類設(shè)定任務(wù)目標(biāo)其中某（幾）個任務(wù)AI提供信息或建議人類自主結(jié)束工作AIAI

EmbeddingAI人類人類設(shè)定任務(wù)目標(biāo)其中某（幾）個任務(wù)AI完成初稿人類自主結(jié)束工作AIAI

Copilot人類AI人類修改調(diào)整確認(rèn)設(shè)立目標(biāo)提供資源監(jiān)督結(jié)果AI

AgentAIAI全權(quán)代理任務(wù)拆分工具選擇進(jìn)度控制AI自主結(jié)束工作人類AI三年內(nèi)產(chǎn)生變革性影響德勤2835位全球高管調(diào)查受訪的31%企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)計(jì)生成式AI將在一年內(nèi)帶來實(shí)質(zhì)性變革；48%預(yù)計(jì)一至三年內(nèi)產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性變革。91%的組織預(yù)期生成式AI將提高生產(chǎn)力。斯坦福大學(xué)AI

index：AI

makes

workers

moreproductiveandleadstohigherquality

work.人工智能參與業(yè)務(wù)流程協(xié)調(diào)者coordinator參與者Participant輔助者Assistant執(zhí)行者Executor深入理解業(yè)務(wù)流程的本質(zhì)和目標(biāo)，

根據(jù)業(yè)務(wù)環(huán)境的變化提出全新的流程設(shè)計(jì)方案。具有一定的自主決策能力，

能夠觀察實(shí)際情況調(diào)整業(yè)務(wù)流程中的某些環(huán)節(jié)，以優(yōu)化流程但調(diào)整范圍有限。執(zhí)行任務(wù)的同時，能夠根據(jù)實(shí)際情況提供相關(guān)信息和建議，

輔助人類做出決策，但不改變原有的業(yè)務(wù)流程。按照預(yù)設(shè)的業(yè)務(wù)規(guī)則和流程執(zhí)行任務(wù)，不涉及決策或調(diào)整流程。替代人工完成重復(fù)性、規(guī)則性工作。人工智能在業(yè)務(wù)流程中的參與程度業(yè)務(wù)智能化程度IBM人力資源部門的經(jīng)驗(yàn)表明，人工智能幾乎適用于人力資源的所有領(lǐng)域，包括吸引人才、招聘、學(xué)習(xí)、薪酬、職業(yè)發(fā)展管理和人力資源支持等。人工智能參與人力資源管理AI

in

HRM決策痛點(diǎn)人力資源運(yùn)營模式的轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的人力資源運(yùn)營模式 數(shù)字化的人力資源運(yùn)營模式以手工操作為主，人工核算薪酬、考勤、績效等數(shù)據(jù)，缺乏系統(tǒng)化的管理方式和數(shù)據(jù)分析能力。這種模式下，人力資源部門主要扮演著行政管理的角色，側(cè)重于員工招聘、入職、離職、薪酬管理等方面的工作。人力資源部門開始使用HRM

系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動化的人事管理和薪酬管理，同時也可以進(jìn)行員工數(shù)據(jù)分析和績效管理。數(shù)字化的人力資源運(yùn)營模式提高了管理的效率和準(zhǔn)確性，減少了人工的工作量和錯誤率。數(shù)據(jù)驅(qū)動的人力資源運(yùn)營模式在這種模式下，人力資源部門通過數(shù)據(jù)分析和挖掘，預(yù)測員工離職率、績效表現(xiàn)、培訓(xùn)需求等信息，從而優(yōu)化員工的薪酬和福利、提高員工滿意度和忠誠度。數(shù)據(jù)驅(qū)動的人力資源運(yùn)營模式還可以幫助企業(yè)優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)、提高管理效率，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、自動化、智能化的人力資源管理。人工智能技術(shù)在人力資源管理中的應(yīng)用已成為全球關(guān)注的人力資源核心熱點(diǎn)之一，包括招聘、培訓(xùn)、績效評估、員工福利等多個方面。AI將如何改變HRM？人力資源管理中的人機(jī)共生人力資源管理中AI應(yīng)用的決策痛點(diǎn)人力資源管理對實(shí)現(xiàn)組織戰(zhàn)略目標(biāo)至關(guān)重要，但大多數(shù)人力資源部門仍處于日常事務(wù)支持性角色，未能充分發(fā)揮其引領(lǐng)性、前瞻性戰(zhàn)略潛能人工智能技術(shù)為人力資源管理的效率和創(chuàng)新提供了新機(jī)遇，有助于發(fā)揮HRM在組織中的戰(zhàn)略意義用不用？用什么？怎么用？對多數(shù)企業(yè)而言，AI技術(shù)與業(yè)務(wù)實(shí)踐的融合仍是復(fù)雜且充滿挑戰(zhàn)的過程對AI效果的不確定性，對成本與收益的權(quán)衡部分領(lǐng)先企業(yè)已成功應(yīng)用AI，但其過程難以復(fù)制直接部署市面上的AI工具往往成本高昂且難以適應(yīng)企業(yè)特定需求痛點(diǎn)人事管理人力管理人才管理人力資源部門的角色定位理論論證實(shí)踐案例試點(diǎn)檢驗(yàn)HRM中的AI應(yīng)用場景應(yīng)用場景流程自動化決策自動化人工替代沉浸式體驗(yàn)個性化服務(wù)OCR、RPA、簡歷解析、智能推薦……人才畫像、人才掃描、人崗匹配、離職預(yù)測、組織活力度/健康度分析、輿情分析、職業(yè)發(fā)展軌跡及趨勢分析......7x24的員工個性化交互體驗(yàn)、個性化課程/技能推薦、員工學(xué)習(xí)地圖……VR、AR、虛擬形象、游戲化測評、戰(zhàn)略沙盤模擬……智能客服、AI

視頻面試、外呼機(jī)器人……應(yīng)用概況招聘員工服務(wù)和溝通關(guān)懷薪酬管理培訓(xùn)考勤排班人才盤點(diǎn)績效管理組織管理其他應(yīng)用概況招聘是許多公司在試點(diǎn)使用

AI時利用的第一個領(lǐng)域在這一領(lǐng)域，公司可以看到重要、可量化且即時的收益，例如減少招聘時間、提高招聘人員的生產(chǎn)力和改善候選人體驗(yàn)（Zeng

2020）AI

能夠簡化或自動化招聘過程中繁瑣且大量的任務(wù)AI可以掃描、評估和拒絕75%的不合格簡歷

（Wislow

2017）可以通過在短時間內(nèi)找到合適的候選人，從龐大的申請人庫中篩選簡歷它還能夠分析員工的經(jīng)驗(yàn)、技能、績效和離職率，從而篩選出最合適和最有吸引力的候選人有才華的員工既難招聘又難留住大約57%

的公司認(rèn)為留住員工是他們最艱苦的事情（Ruby

和Jayam，2018年）在這方面，人工智能工具可用于劃分和預(yù)測每個員工的愿望。該工具可以選擇個人的價值觀，發(fā)現(xiàn)誰需要加薪，或者誰可能對他們的工作與生活平衡不滿意（Sindu

2018）為

HR

專業(yè)人員創(chuàng)造了空間，讓他們可以在問題發(fā)生之前就解決問題除了能夠報告、招聘和保留之外，人工智能還為人力資源管理的其他領(lǐng)域提供了好處，例如績效管理、人才管理和薪酬管理招聘環(huán)節(jié)寶馬汽車作為高檔車的典型代表之一，在國內(nèi)消費(fèi)者心目中占有極高地位。而為了確保車主全生命周期保持高度統(tǒng)一的服務(wù)體驗(yàn)，寶馬需與多家第三方人力資源企業(yè)合作以遴選專業(yè)團(tuán)隊(duì)，確保倉儲、配送、清潔、售后等多環(huán)節(jié)的車主服務(wù)。但在實(shí)際人才與團(tuán)隊(duì)招募、甄選過程中，也面臨各項(xiàng)困難，例如：全國各地的操作類員工薪酬漲幅較快且漲幅不一致，難以評估第三方人力服務(wù)公司報價合理性。為此，以AI

賦能的人力成本估算為品牌優(yōu)化人力服務(wù)商網(wǎng)絡(luò)提供有效幫助，具體表現(xiàn)如：通過定期跟蹤各地分公司的指定服務(wù)人員的人工成本變化，優(yōu)化人力外包服務(wù)供應(yīng)商，搭建合適的人力服務(wù)商網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化運(yùn)營成本。西門子集團(tuán)每年通過校園招聘項(xiàng)目招聘大量的工程師/管培生，巨量國內(nèi)

985/211/QS100

的優(yōu)秀候選人投遞簡歷，簡歷投遞量每年都超過15萬份，HR工作量巨大。西門子集團(tuán)HR

引進(jìn)AI面試系統(tǒng)，該系統(tǒng)為西門子集團(tuán)提供了定制化的

AI簡歷篩選服務(wù)，可以根據(jù)西門子的獨(dú)特需求，從海量簡歷中篩選出符合條件的候選人。此外，該系統(tǒng)還設(shè)計(jì)出了多元、全面的面試通知方案，全自動地邀請所有通過AI

簡歷篩選機(jī)制的候選人參加L5級別

AI

視頻面試。國內(nèi)候選人通過微信小程序、電腦端參加AI面試，海外候選人通過電腦端和H5手機(jī)端參加AI

面試。西門子的HR和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)基于

AI

面試的評分，決定哪些候選人進(jìn)入后續(xù)的人類面試官面試。目前，通過該系統(tǒng)的AI簡歷篩選服務(wù)，可以將簡歷量從原本的15萬份篩選至8萬份左右。業(yè)務(wù)線領(lǐng)導(dǎo)已經(jīng)完全基于

AI

面試的評分決策哪些候選人進(jìn)入后續(xù)面基試，面試量下降至原來的30%-50%，校園招聘項(xiàng)目的招聘成功率提升了15%-30%。薪酬管理小熊電器在發(fā)展中面臨營銷、研發(fā)、生產(chǎn)、市場四類重點(diǎn)崗位行業(yè)人才競爭激烈、資深人才缺口大等問題。管理難點(diǎn)包括：行業(yè)動態(tài)：小家電行業(yè)競品眾多，充分競爭，既要在生產(chǎn)端成本控制，又要在市場端運(yùn)用各種新的營銷方式，因此需要把握行業(yè)整體人才需求和薪酬趨勢，也要把握各類崗位的人才需求和薪酬趨勢；職務(wù)對齊：企業(yè)內(nèi)部收集過各類信息，因?yàn)閿?shù)據(jù)無法對齊，導(dǎo)致薪酬分析結(jié)果說服力不強(qiáng)，且耗時耗力；薪酬方案優(yōu)化：薪酬方案要適應(yīng)多個城市，薪酬調(diào)整要根據(jù)企業(yè)人效、經(jīng)營策略、社會數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、薪酬競爭力等進(jìn)行數(shù)據(jù)量化分析。以

AI

賦能諸多產(chǎn)品與服務(wù)，實(shí)現(xiàn)基于薪酬管理的一系列人才管理體系優(yōu)化與質(zhì)效提升，例如：人才需求和薪酬趨勢：利用

AI技術(shù)完成同類企業(yè)的人才需求識別、行業(yè)內(nèi)同類崗位的匹配；通過對小家電行業(yè)市場數(shù)據(jù)挖掘和分析，幫助企業(yè)了解行業(yè)未來整體趨勢以及重點(diǎn)崗位類型的人才需求和薪酬水平；職務(wù)梳理：利用自然語言處理等

AI

技術(shù)將企業(yè)內(nèi)部崗位對齊至職務(wù)并進(jìn)行部門內(nèi)部、部門之間、城市之間數(shù)據(jù)對比分析，從而提高人事管理相關(guān)決策說服力和準(zhǔn)確性；輔助生成薪酬調(diào)整策略：基于同類企業(yè)及目標(biāo)競品企業(yè)的人效、行業(yè)景氣度、城市生活成本以及重點(diǎn)崗位類型的漲薪率、離職率、企業(yè)運(yùn)營策略等多維數(shù)據(jù)智能生成薪酬調(diào)整策略?？冃Ч芾砟炒笮瓦B鎖服務(wù)公司，在經(jīng)歷了嚴(yán)重的客戶流失之后，希望通過提升員工績效水平來扭轉(zhuǎn)局面。在咨詢機(jī)構(gòu)的幫助下，他們重構(gòu)了員工績效管理流程，將員工的績效評估結(jié)果與相關(guān)的業(yè)務(wù)結(jié)果聯(lián)系起來。這些業(yè)務(wù)結(jié)果被確定為每個運(yùn)營連鎖商店的客戶數(shù)量、客戶滿意度和員工滿意度。確定直接影響這些業(yè)務(wù)結(jié)果的員工指標(biāo)，如：崗位匹配度、團(tuán)隊(duì)合作度、領(lǐng)導(dǎo)力、溝通能力、薪酬水平、職業(yè)發(fā)展方向和客戶關(guān)注度這些因素的得分被映射到相關(guān)業(yè)務(wù)結(jié)果上，并進(jìn)行算法分析。最終篩選出并可視化那些對業(yè)務(wù)結(jié)果影響最大的業(yè)務(wù)驅(qū)動因素。將這些因素按照觀察、維護(hù)、提升和聚焦等幾個等級進(jìn)行分類，根據(jù)這些分類對每個店面的經(jīng)理的績效考核權(quán)重進(jìn)行設(shè)計(jì)。在這項(xiàng)改革完成后的一年時間內(nèi)，該連鎖服務(wù)公司的客戶滿意度提升了

20%

以上。與此同時，員工流失率下降了

10%

以上。某新能源產(chǎn)業(yè)公司在推行以O(shè)KR為目標(biāo)管理聯(lián)動績效考核的管理制度以來，員工在制定OKR目標(biāo)時的準(zhǔn)確性、合理性和科學(xué)性碰到了很大的挑戰(zhàn)，盡管已經(jīng)給員工進(jìn)行了多輪的OKR目標(biāo)制定的培訓(xùn)，但是實(shí)際效果甚微，經(jīng)常會碰到小作文式的O(目標(biāo))或無法衡量的KR(關(guān)鍵結(jié)果)，導(dǎo)致公司OKR目標(biāo)體系無法得到預(yù)期的運(yùn)轉(zhuǎn)。為了解決這個問題，績效數(shù)字化團(tuán)隊(duì)引入了具備生成式

AI技術(shù)的GPT大語言模型，并且通過微調(diào)Prompt(提示詞)的方式來訓(xùn)練符合公司

OKR

執(zhí)行要求的目標(biāo)框架?，F(xiàn)在，員工只需直接輸入自己具體要做的事情、完成的時間、計(jì)劃達(dá)成的量以及需要協(xié)同的同事，大模型就會自動幫助員工生成合理清晰的

OKR

目標(biāo)。這種方法能夠解決員工在目標(biāo)制定過程中遇到的困惑和迷茫，確保每個目標(biāo)都能夠明確、可衡量且具有挑戰(zhàn)性。通過

GPT

大語言模型的智能生成，員工可以更加輕松地制定與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略一致的目標(biāo)，為公司的整體

OKR目標(biāo)體系提供更好的支持。人才盤點(diǎn)某國有互聯(lián)網(wǎng)金融公司正在使用一項(xiàng)名為“AIGC

數(shù)字人評審官”的創(chuàng)新舉措，旨在解決每年一次的晉升評審中遇到的一系列問題。這個新穎的評審系統(tǒng)利用

AI

技術(shù)，以數(shù)字人形象的方式自動收集員工信息，并進(jìn)行資格認(rèn)定和面試評估，為晉升評審提供客觀、公正的建議。在過去，該公司的晉升評審是由專家委員會進(jìn)行評審，但日程安排的困難以及申請人與評委組的分布安排的復(fù)雜性給評審過程帶來了許多挑戰(zhàn)。甚至由于人情關(guān)系的干擾，評審過程可能受到一些偏見的影響，導(dǎo)致評審結(jié)果的不公正。AIGC數(shù)字人評審官系統(tǒng)通過自動收集員工的相關(guān)信息，包括績效數(shù)據(jù)、項(xiàng)目成果和培訓(xùn)記錄等，進(jìn)行資格認(rèn)定。同時，數(shù)字人評審官以AI

面談的形式與申請人進(jìn)行一對一交流，并根據(jù)申報材料和面談結(jié)果向?qū)＜椅瘑T會提供評估和建議。這種方式可以確保每個申請人都有公平的機(jī)會展示自己的能力和貢獻(xiàn)，并且減少了人情因素對評審結(jié)果的影響。數(shù)字人評審官的工作過程相當(dāng)高效。它可以根據(jù)事先設(shè)定的評審標(biāo)準(zhǔn)和權(quán)重，對申報材料進(jìn)行綜合評估，并給出相應(yīng)的建議分值。這種自動化的評審過程不僅提高了評審的準(zhǔn)確性和客觀性，還大大縮短了評審周期，為公司節(jié)省了時間和人力資源。同時，該系統(tǒng)還具備靈活性和適應(yīng)性。數(shù)字人評審官可以根據(jù)公司的要求進(jìn)行定制化設(shè)置，使評審過程更加符合公司的特定需求。它可以根據(jù)不同崗位的要求和特點(diǎn)，針對性地制定不同的評審標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)，以確保評審結(jié)果與公司的整體戰(zhàn)略目標(biāo)相一致?？记谂虐郉isney

有萬名員工，員工有全職、兼職、實(shí)習(xí)生與不定時等類型,薪資有時薪、周薪與月薪等幾種支付方式，補(bǔ)貼又分有正常班，調(diào)休班與節(jié)假日等幾種。這么龐大的組織與復(fù)雜的規(guī)則，要做到考勤排班精細(xì)化管理，可謂困難重重。要做到每名員工合理科學(xué)排班，每個周期薪資補(bǔ)貼計(jì)算準(zhǔn)確，工時數(shù)據(jù)實(shí)時傳遞，演職人員時間地點(diǎn)動態(tài)調(diào)整安排等等，這只有

AI的幫助才可能真正實(shí)現(xiàn)管理自由。Disney

引入的AI

考勤排班系統(tǒng)，可以根據(jù)工時特點(diǎn)、員工類型與員工時間設(shè)定不同類型員工的排班規(guī)則，系統(tǒng)就可以自動準(zhǔn)確地安排演職人員的時間表及其合適的地點(diǎn)和崗位，并能隨機(jī)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)高效合規(guī)地自動排班及加班控制，消除不合理的流程，有效控制人工成本。另外系統(tǒng)可視化呈現(xiàn)，一方面為現(xiàn)場主管提供簡潔易用的操作界面；另一方面員工也可以直接看到，他們能自助計(jì)劃休假、管理工作和缺勤信息，掌握自己的工作時間和福利。Disney利用AI進(jìn)行高效的考勤及排班管理，工時數(shù)據(jù)詳盡及時，全面簡化薪資流程，并且能夠確保公司政策在所有部門執(zhí)行一致，同時

AI還能夠根據(jù)園區(qū)的運(yùn)營時間動態(tài)變化從而推算出新的勞動力需求，提升預(yù)測準(zhǔn)確性，逐步提高規(guī)劃能力。培訓(xùn)諾華應(yīng)用AI

技術(shù)，通過人才匹配（Talent

Match）和匹配學(xué)習(xí)（Match

Learn）解決方案，使得人才發(fā)展更加民主。人才匹配解決方案除了提供全公司范圍的完整信息，還為員工推薦個性化的內(nèi)部職業(yè)發(fā)展機(jī)會，包括職位空缺、特殊項(xiàng)目和導(dǎo)師配對等。通過平臺，也打破信息孤島，實(shí)現(xiàn)了招聘和晉升的透明度。匹配學(xué)習(xí)解決方案為員工提供基于其職業(yè)目標(biāo)的學(xué)習(xí)建議，鼓勵員工探索他們當(dāng)前工作領(lǐng)域之外的成長機(jī)會和職業(yè)軌跡。鼓勵員工在常規(guī)工作之余，利用機(jī)會進(jìn)行更高頻地、碎片化地學(xué)習(xí)，促進(jìn)知識共享和跨職能領(lǐng)域的知識轉(zhuǎn)移，推動組織發(fā)展。某新能源產(chǎn)業(yè)集團(tuán)的數(shù)字化研發(fā)中心承載著集團(tuán)數(shù)十個新能源商業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新研發(fā)和運(yùn)維工作，這些商業(yè)化應(yīng)用連接著集團(tuán)各產(chǎn)業(yè)板塊主營業(yè)務(wù)與上下游供應(yīng)商、承包商、終端客戶之間的巨量業(yè)務(wù)工作往來，這些應(yīng)用涉及代碼量達(dá)上千萬行、組件和功能單元數(shù)百個，為了將這些組件和功能單元實(shí)現(xiàn)有效復(fù)用，集團(tuán)數(shù)字化研發(fā)中心通過引入和基于大語言模型，搭建研發(fā)中心「智能化知識圖譜」，利用生成式

AI的預(yù)訓(xùn)練和生成式能力，將研發(fā)中心的產(chǎn)品和技術(shù)文檔以及大量支持材料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練并形成大語言模型可應(yīng)用的知識庫，再通過問答機(jī)器人的形式向近百人產(chǎn)研隊(duì)伍提供智能化的知識服務(wù)，無論是剛加入項(xiàng)目的研發(fā)工程師新人還是在不同項(xiàng)目中頻繁切換的骨干成員，都可以通過問答機(jī)器人提供的智能化知識服務(wù)來快速了解當(dāng)前項(xiàng)目的歷史開發(fā)記錄、組件版本迭代情況、相似代碼跟蹤、可復(fù)用組件推薦等內(nèi)容，避免了重復(fù)開發(fā)、重復(fù)投入資源，實(shí)現(xiàn)高效快速的創(chuàng)新迭代。員工服務(wù)與溝通為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，集團(tuán)提出了以下核心需求：統(tǒng)一服務(wù)入口，通過一個入口受理和解決集團(tuán)內(nèi)部各類問題；快速構(gòu)建HR

知識庫，利用

AI

助手自動回答大部分常見、標(biāo)準(zhǔn)和重復(fù)性問題，從而降低人工成本；集成現(xiàn)有的

OA

制度類文件（10000份以上），包括規(guī)章制度、安全環(huán)保等，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人服務(wù)窗口調(diào)用；接入戰(zhàn)略類文檔、行業(yè)報告等，實(shí)現(xiàn)相關(guān)內(nèi)容的在機(jī)器人問答窗口上的分權(quán)調(diào)閱和分析；兼容私有化版本的企業(yè)微信，通過企業(yè)微信入口實(shí)現(xiàn)上述場景。針對這些需求，解決方案提供商通過生成式

AI

技術(shù)將AI

助手與相關(guān)系統(tǒng)深度融合，降低多系統(tǒng)切換的時間和效率損失，構(gòu)建一個能夠全天候工作、沒有負(fù)面情緒的

AI

數(shù)字員工，實(shí)現(xiàn)員工服務(wù)助手和高層戰(zhàn)略助手的功能。通過「AIGC

數(shù)字人助手」這種人工智能創(chuàng)新解決方案，整合企業(yè)微信和

AI

助手的功能，實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一服務(wù)入口、快速構(gòu)建知識庫、集成文檔和信息調(diào)閱等核心需求。這一解決方案顯著地改進(jìn)了集團(tuán)的員工服務(wù)體系，提高了服務(wù)的時效性和專業(yè)性，降低了人力成本。AIGC

數(shù)字人助手的應(yīng)用將進(jìn)一步推動集團(tuán)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升競爭力，為員工和管理層提供更好的工作體驗(yàn)和決策支持。作為中國民營企業(yè)

500

強(qiáng)之一，某全球化農(nóng)業(yè)化工實(shí)業(yè)集團(tuán)是一家在

A

股上市的企業(yè)，擁有超過15000名員工。隨著集團(tuán)業(yè)務(wù)和規(guī)模的快速發(fā)展，提升內(nèi)部員工服務(wù)的及時性和專業(yè)性成為重要課題，需要重塑現(xiàn)有的

HR

員工服務(wù)體系。此外，集團(tuán)還面臨著大量的制度政策等文檔（超過

10000

份）的使用和學(xué)習(xí)成本高的問題，以及在面對大量

HR

重復(fù)問題咨詢時需要投入大量人力資源的挑戰(zhàn)。由于服務(wù)分散，導(dǎo)致無法形成標(biāo)準(zhǔn)化。此外，每次查閱戰(zhàn)略類文檔并總結(jié)關(guān)鍵信息都需要耗費(fèi)大量的人力和時間。組織管理某半導(dǎo)體制造領(lǐng)域頭部企業(yè)作為一家發(fā)展迅速的高科技制造企業(yè)，員工達(dá)數(shù)萬人。而由于半導(dǎo)體行業(yè)專業(yè)性和人才流動性，傳統(tǒng)的人力資源管理方法已經(jīng)無法滿足企業(yè)對專業(yè)人才的需求。以此為背景，如何招募和保留核心員工成為該企業(yè)人力資源管理核心議題，企業(yè)需要更加創(chuàng)新的方法幫助識別核心崗位及員工，但其實(shí)現(xiàn)過程面臨諸多難點(diǎn)

,

例如：行業(yè)專業(yè)性：半導(dǎo)體行業(yè)涉及高度專業(yè)知識和技能，需要深入理解行業(yè)知識以制定一套可落地的崗職體系；數(shù)據(jù)保密性：行業(yè)內(nèi)對數(shù)據(jù)保密性要求高，常規(guī)調(diào)研無法獲得足夠數(shù)據(jù)，新方法和模型需大量外部數(shù)據(jù)支撐；核心員工識別：核心崗位與員工的識別過程中，常規(guī)主觀評分法不適用，需引入客觀標(biāo)準(zhǔn)；動態(tài)更新：人才預(yù)警模型搭建和模型數(shù)據(jù)更新需要動態(tài)監(jiān)測、實(shí)時更新。AI

賦能該企業(yè)幫助完善組織和人才發(fā)展整體水平：行業(yè)知識圖譜：利用

AI

技術(shù)構(gòu)建行業(yè)知識圖譜，梳理出半導(dǎo)體行業(yè)的崗位需求和職責(zé)，內(nèi)部

HR

與行業(yè)專家對結(jié)果進(jìn)行校準(zhǔn)。數(shù)據(jù)挖掘和分析：通過

AI算法對內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊后，進(jìn)行挖掘和分析，獲取有關(guān)行業(yè)薪酬、人才需求和崗位趨勢等信息。這些信息有助于企業(yè)了解市場的人才動態(tài)，制定更具針對性的人才保留策略。核心員工識別模型：基于算法構(gòu)建核心員工識別模型，以客觀的