HR数智化技术助力企业提升人力资源管理效率

HR数智化技术：数字化转型的新时代

随着科技的快速发展，数字化转型已成为各行各业的共识，尤其在人力资源（HR）领域，HR数智化技术的应用愈发显得重要。通过数字化技术的引入，企业不仅能够提升运营效率，更能在激烈的市场竞争中占据优势。本文将围绕HR数智化技术展开，探讨其在数字化转型中的应用现状、未来发展及面临的挑战。

王明哲：《HR数智化转型实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路了解目前人力资源领域的数字化实战案例，以及背后的经验与教训认识到贵司所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门/个人的突破口【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】公司各级人力资源岗。【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、HR数智化技术的应用现状1、HR数智化总体规律HR1.0-最简单的核心逻辑HR2.0-流程迁移至线上HR3.0-深入痛点场景HR4.0-解放人类回归价值2、基于痛点的HR数智化技术绩效管理数智化实战招聘数智化之战Core-HR数智化实战劳动力管理数智化实战学习管理数智化实战薪酬管理数智化实战3、数智化供应商盘点四代技术的典型供应商外国供应商盘点国内供应商盘点案例：BOSS直聘职位/人才推荐系统，MIT人工智能面试系统测试，IBM员工绩效自动评估项目，谷歌人才智能部署系统，微软流程自动化提升25%效率并减少30%错误，雇员工作压力智能检测系统，IBM员工离职率预测等四、HR数智化技术的未来发展和挑战1、数智化对HR来说是“革新”还是“革命”AI充分发展后的社会是什么样的人类永远不会交给AI做的事情AI永远只能是人类的“助手”2、HR数智化技术面临的挑战缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才马太效应可能会再次灵验数智化很难“抄作业”2、HR数智化带来的机遇从简单重复劳动中解放解封你未曾意识到的“资源”解封你未曾意识到的“力量”后疫情时代HR如何妙用技术提升企业绩效案例：工商银行HR数字化系统解决方案，甲骨文HR数字化系统解决方案，富士相机HR数字化系统解决方案等

王明哲 培训咨询

一、数字化转型的顶层思维

数字化转型是指企业通过数字技术的引入，实现业务模式、流程和文化的全面重塑。根据《十四五规划》，数字经济已成为国家发展的核心战略，而数字化转型的关键在于深入理解数字化的本质。

• 数字化概念导入：数字化不仅是技术的应用，更是业务与IT的深度融合。企业需要重新审视自身的商业模式，以便更好地适应市场的变化。
• 顶层思维框架：精益思维、编程思维和数据思维是数字化转型的重要框架。精益思维帮助企业梳理业务，发现数字化的切入点；编程思维则提升了数字化项目的成功率；数据思维则让企业能够从数据中提炼价值。
• 关注数字化技术基础设施：基础设施是数字化转型的基石，企业需要通过云计算、5G等技术来提升数据处理能力，为后续的数字化应用奠定基础。
• 数字化转型的三个阶段：企业在数字化转型过程中，通常经历无纸化、效率化和无人化三个阶段，每个阶段都有其特定的关键技术。

二、智能化的底层原理

人工智能（AI）是推动HR数智化技术转型的核心动力。理解AI的底层原理，可以帮助企业更好地应用AI技术。

• 人工智能的底层原理：包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过规则和算法将知识结构化，而知识抽取则是通过大量数据训练模型，使其能够自主学习和预测。
• 人工智能的底层套路：包括X-Ypairs、Y→X生成、聚类算法等。这些算法和模型的应用，能够大幅提升数据处理的智能化水平。
• 人工智能的落地法：通过价值驱动与数据驱动相结合，企业能够有效提升机器学习的效果，推动业务决策的智能化。

三、HR数智化技术的应用现状

在HR领域，数智化技术的应用正逐步深入。企业通过实施数智化技术，能够更高效地管理人力资源，提升整体运营效率。

• HR数智化的总体规律：HR的发展经历了多个阶段，从最初的核心逻辑到现今的深入痛点场景，最终走向人类价值的回归。
• 基于痛点的HR数智化技术：绩效管理、招聘、Core-HR、劳动力管理、学习管理和薪酬管理等领域都在积极应用数智化技术。
• 数智化供应商盘点：目前市场上涌现出众多HR数智化技术供应商，包括国内外的先进技术提供商，如IBM、谷歌等。

四、HR数智化技术的未来发展和挑战

展望未来，HR数智化技术将面临多重挑战与机遇。

• 数智化的性质：HR数智化技术的引入被视为“革新”而非“革命”。AI的发展将为HR领域带来全新的变革，但人类的核心价值仍然不可或缺。
• 面临的挑战：缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的复合型人才，可能会成为企业实施HR数智化的瓶颈。同时，马太效应也可能在此过程中再次显现。
• 数智化带来的机遇：借助数智化技术，HR能够从繁琐的重复劳动中解放出来，释放出潜在的资源与力量，从而提升企业的整体绩效。

五、案例分析：HR数智化实践中的成功实例

为了更好地理解HR数智化技术的应用，我们可以参考一些成功的案例。

• 工商银行HR数字化系统：通过数字化手段提升绩效管理的效率，实现了更加精准的人力资源配置。
• 甲骨文HR数字化解决方案：借助数据分析技术，甲骨文为企业提供了全面的HR管理服务，帮助其实现数字化转型。
• 富士相机HR数字化系统：通过智能化的招聘系统，富士相机提升了招聘效率，并优化了人才匹配的准确性。

结论

HR数智化技术的引入为企业的数字化转型提供了新的动力。通过对数字化与智能化技术的深入理解，企业能够在激烈的市场竞争中立于不败之地。尽管在实施过程中面临诸多挑战，但只要正确把握机遇，结合行业特征，HR数智化技术必将为企业的发展带来深远的影响。

在这个快速发展的时代，HR数智化技术不仅是未来发展的必然趋势，更是提升企业竞争力的重要手段。企业应积极探索与实践，在数智化的浪潮中找到适合自身的发展道路。