HR数智化技术助力企业人力资源转型升级

HR数智化技术的全面解析

在当今数字经济快速发展的时代，企业面临着前所未有的机遇与挑战。为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业必须进行数字化转型，尤其是在企业人力资源管理方面。HR数智化技术作为这一转型的重要组成部分，不仅提高了工作效率，还为企业带来了更深层次的价值。本文将深入探讨HR数智化技术的核心概念、应用现状、未来发展及挑战，帮助企业更好地理解和应用这一技术。

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

数字化的顶层思维

数字化转型的首要步骤是确立一个合理的顶层思维框架，以指导后续的实施。这一框架包含多个重要概念，首先要明确数字经济的核心，即数字化转型和数据要素。数字化转型不仅是业务与IT的深入融合，更是对企业整体战略和运营模式的重新思考。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局。

在此过程中，企业可以通过案例来更好地理解这些思维方式。例如，通过“月晕”理论，企业能够更好地掌握数据思维，从而在实际操作中实现更高的效率。

数字化转型的必经阶段

数字化转型并不是一蹴而就的过程，而是需要经历三个关键阶段：

• Digitization：无纸化办公，主要是将传统纸质文档转换为数字格式。
• Digitalization：高效化流程，通过在线系统和工具提高工作效率。
• Digital Transformation：无人化，利用智能技术实现自动化和智能决策。

每个阶段都有其关键技术和应用案例，例如人员绩效智能评估系统就是在数字化转型的最后阶段实现的一个成功案例。

智能化的底层原理

人工智能作为数字化转型中的核心技术，其底层原理可以总结为两个方面：逻辑固化和知识抽取。逻辑固化指的是将经验和知识转化为可执行的规则，而知识抽取则是通过分析数据挖掘出隐含的价值。

人工智能的发展历程中，出现了六大底层套路，包括：

• X-Y pairs：通过知识抽取实现数据的互联互通。
• Y→X：生成万物，通过推荐系统为用户提供个性化的服务。
• X1-X2 pairs：进行推荐匹配，优化用户体验。
• X only：聚类算法，通过对相似数据的分析实现分类。
• Y only：超越人类，利用AI实现超出人类认知的决策。
• Dot & Line：构建知识图谱，形成系统化的知识网络。

这些底层套路在多个实际案例中得到了验证，比如百度智能客服、谷歌药物预测系统等，都展现了人工智能在实际应用中的强大潜力。

HR数智化技术的应用现状

HR数智化技术的发展可以大致分为四个阶段：

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要依赖传统手段进行人力资源管理。
• HR2.0：流程迁移至线上，逐渐实现数字化管理。
• HR3.0：深入痛点场景，利用数据分析解决实际问题。
• HR4.0：解放人类，回归价值，注重战略性人力资源管理。

在这些阶段中，绩效管理、招聘、学习管理、薪酬管理等领域都经历了数智化的重大变革。企业可以通过引入先进的数智化技术，如BOSS直聘的职位推荐系统、IBM的员工绩效自动评估项目等，来提升管理效率和决策能力。

HR数智化技术的未来发展和挑战

随着人工智能和大数据技术的不断进步，HR数智化技术面临着巨大的发展机遇。然而，这一过程并非没有挑战。企业需要思考以下问题：

• 数智化对HR来说是“革新”还是“革命”？
• AI充分发展后的社会将呈现什么样的面貌？
• 人类永远不会交给AI做的事情是什么？
• AI的角色将如何转变，成为人类的“助手”？

此外，HR数智化技术还面临人才短缺的挑战。缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，使得数智化进程受限。同时，马太效应的出现，使得资源和机会向少数企业集中，造成更多企业在数智化转型中面临困难。

总结与展望

HR数智化技术作为企业数字化转型的重要组成部分，其发展潜力巨大。通过合理运用人工智能和大数据等技术，企业不仅可以提升人力资源管理的效率，还能够发掘潜在的价值和机会。然而，企业在推进数智化转型时，必须认真对待技术带来的挑战，尤其是在人才培养和技术应用方面。因此，在后疫情时代，HR应加强对数智化技术的研究与应用，以更好地提升企业绩效，实现可持续发展。

未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，HR数智化技术必将为企业带来更大的变革和机遇。企业应把握这一趋势，积极探索和实践，才能在竞争中立于不败之地。