数据思维应用助力企业创新与决策优化

数据思维应用：数字化转型与人工智能的结合

在当今数字经济迅猛发展的时代，企业正在经历着前所未有的数字化转型。数字化不仅仅是技术的升级，更是企业思维方式的根本变革。本文将通过数据思维的应用，深入探讨数字化转型、人工智能的底层原理以及人力资源（HR）领域在数字化进程中的实践案例和未来的发展方向。

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

数字化概念导入

数字化转型是指在业务和IT的深入融合中，利用数字化技术提升企业运营效率和创新能力。根据“十四五”规划，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素。而数字化的核心是如何将数据转化为价值，进而推动业务的增长。

在这一过程中，企业需要关注自身数字化转型所处的阶段。一般来说，数字化转型包括三个必经阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）和Digital Transformation（无人化）。在每个阶段中，企业都需要采用不同的技术和策略，以实现最佳的转型效果。

数字化顶层思维框架

在数字化转型的过程中，建立清晰的顶层思维框架至关重要。这一框架可以分为以下几个方面：

• 精益思维：梳理业务，发现数字化入手点，提升运营效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升数字化项目成功率，确保技术与业务的有效结合。
• 数据思维：通过数据分析让数据产生价值，从而为决策提供支持。

通过这些思维方式的结合，企业能够更好地理解数字化转型的复杂性，并找到合适的切入点进行实践。

数字化技术的基础设施

在数字化转型过程中，基础设施的建设极为重要。企业需要解除计算机的能力封印，提升数据应用能力，才能更好地实现数字化目标。例如，谷歌云计算和华为5G等技术的应用，已经在多个企业中成功实现了营收预测和业务优化。

智能化的底层原理

人工智能的两大底层原理

人工智能（AI）是推动数字化转型的重要力量。其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化指的是通过系统化的逻辑将知识固化，而知识抽取则是通过机器学习和数据分析从海量数据中提取有价值的信息。

通过这些底层原理，企业可以预测市场趋势、用户行为等，为战略决策提供数据支持。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能的六大底层套路包括：

• X-Y pairs：用于知识抽取。
• Y→X：实现生成万物。
• X1-X2 pairs：进行推荐匹配。
• X only：聚类算法。
• Y only：超越人类的智能。
• Dot & Line：构建知识图谱，形成全面的知识体系。

这些套路的应用使得企业在数据分析和决策制定中更加高效，能够在瞬息万变的市场中占得先机。

HR数智化技术的应用现状

HR数智化的总体规律

在数字化转型的浪潮中，人力资源管理（HR）也经历了从HR1.0到HR4.0的演变：

• HR1.0：最简单的核心逻辑，依赖人工管理。
• HR2.0：流程迁移至线上，提高效率。
• HR3.0：深入痛点场景，关注员工体验。
• HR4.0：解放人类回归价值，注重战略合作。

这一演变彰显了HR在数字化进程中的适应能力和进化能力。

基于痛点的HR数智化技术

在HR数智化的实践中，许多企业已经开始探索基于痛点的技术应用。以下是一些典型的应用案例：

• 绩效管理数智化：通过数据分析实现员工绩效的智能评估。
• 招聘数智化：利用人工智能实现人才与职位的精准匹配。
• Core-HR数智化：提升核心人事管理效率。
• 学习管理数智化：基于数据分析进行个性化学习推荐。
• 薪酬管理数智化：实现薪酬结构的透明化与公平性。

这些应用不仅提升了HR的工作效率，也为企业创造了更多的价值。

HR数智化技术的未来发展与挑战

数智化带来的机遇

HR数智化不仅是技术的变革，更是思维方式的转变。它为企业提供了更为灵活、高效的人力资源管理模式，助力企业在后疫情时代快速恢复和发展。例如，工商银行、甲骨文和富士相机等企业的HR数字化系统解决方案，都是成功的案例。

面临的挑战

然而，HR数智化也面临着诸多挑战，其中之一是缺乏既懂业务逻辑又懂AI技术的人才。此外，马太效应可能会在数字化转型中再次显现，导致行业资源的进一步集中。

面对这些挑战，企业需要积极培养交叉人才，加强技术与业务的结合，才能在数字化转型中立于不败之地。

总结

数据思维的应用为企业数字化转型提供了新的视角和思路。在这一过程中，人工智能的底层原理与HR数智化技术的结合，不仅提升了企业的运营效率，也为未来的发展提供了无限可能。企业需要在不断变化的市场环境中，灵活运用数据思维，推动数字化转型的深入发展。

通过对数字化顶层思维框架、智能化底层原理以及HR数智化技术的深入理解，企业能够更好地把握数字经济的脉搏，拥抱未来的挑战与机遇。