数据思维应用：提升决策力与创新能力的关键

数据思维应用：数字化转型的核心力量

在当今快速发展的商业环境中，数字化转型已成为各行各业不可逆转的趋势。随着技术的不断进步，尤其是人工智能（AI）和大数据的广泛应用，企业面临着前所未有的挑战和机遇。本文将围绕“数据思维应用”这一主题，探讨数字化转型的底层原理、实战案例以及未来发展的可能性。

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

数字化转型的成功与否，首先取决于企业对数字化的理解和应用能力。数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度融合。数字化不仅仅是技术的更新换代，更是业务流程的优化和创新。通过数字化顶层思维框架，企业能够清晰地识别出数字化转型的切入点和发展路径。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化入手点，提升整体效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，能够有效提升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，挖掘数据背后的深层次信息。

例如，通过精益思维的应用，企业可以从日常运营中找出数字化转型的突破口，从而实现更高效的运营模式。同时，通过编程思维的实践，员工能够更好地理解技术，从而在实施数字化项目时减少沟通成本和技术障碍。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型并非一蹴而就，它经历了三个必经阶段：无纸化、效率化和无人化。

• Digitization（无纸化）：实现信息的数字化，减少纸质文件的使用。
• Digitalization（高效化）：通过信息技术的应用，提高工作效率，优化业务流程。
• Digital Transformation（无人化）：利用先进的技术，实现业务的自动化和智能化。

在每个阶段中，企业都需要关注不同的关键技术。以人员绩效智能评估系统为例，它不仅帮助企业在数字化阶段收集和分析数据，更助力企业在效率化阶段实现智能决策，从而推动整个数字化转型的进程。

人工智能的底层原理

人工智能是推动数字化转型的重要动力，它的底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化意味着将复杂的知识和经验固化为可供机器学习的规则和模型，而知识抽取则侧重于从大量数据中提取有价值的信息。

• 逻辑固化：如师傅“教”徒弟，通过实例传授经验。
• 知识抽取：如师傅“带”徒弟，通过实践获得知识。

在应用层面，企业可以通过人工智能技术，提升预测、推荐和决策的准确性。例如，某些企业通过分析历史数据，预测男生在社交场合中受欢迎的概率，从而为其提供更具针对性的培训和指导。

HR数智化技术的应用现状

在数字化转型的过程中，人力资源（HR）领域也开始逐步应用数智化技术。HR数智化的发展可分为四个阶段：从HR1.0的核心逻辑到HR4.0的深入痛点场景，每个阶段都有其特定的技术应用和实践案例。

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要关注人员管理。
• HR2.0：流程迁移至线上，提高工作效率。
• HR3.0：深入痛点场景，解决实际问题。
• HR4.0：解放人类，回归价值。

以招聘数智化为例，企业通过引入AI面试系统，可以大幅提高招聘效率，减少人为偏见。同时，绩效管理数智化实战案例，如IBM的自动评估系统，也为企业提供了更为精准的绩效分析工具。

HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR数智化技术在不断发展，但仍面临诸多挑战。例如，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，可能导致技术应用的效果打折。此外，马太效应可能会导致优秀企业与普通企业之间的差距进一步加大。

然而，数智化同样带来了前所未有的机遇。通过技术的应用，HR可以从简单的重复劳动中解放出来，挖掘未曾意识到的“资源”和“力量”。在后疫情时代，HR如何利用技术提升企业绩效，将成为关键挑战。

总结

数据思维的应用不仅是数字化转型的基础，更是未来企业发展的核心。在不断变化的市场环境中，企业需要灵活运用数字化顶层思维、人工智能底层原理以及HR数智化技术，来应对挑战、把握机遇。通过深度理解数字化转型的各个阶段，企业能够更好地制定战略，推动自身的持续发展。

未来的数字化转型将不仅仅依赖于技术的更新，更依赖于数据思维的深入应用。只有将数据视为核心资产，才能在竞争中立于不败之地。企业需要不断探索数字化转型的路径，努力实现技术赋能与业务发展的深度融合，最终实现高效、智能、可持续的发展目标。