数字经济核心：推动未来发展的关键力量

数字经济核心：推动数字化转型的战略思维

在当今数字化迅速发展的时代，数字经济作为全球经济的新引擎，正引领着企业和社会的变革。数字经济不仅是技术的创新，更是思维的转变。在这一背景下，数字化转型成为企业生存与发展的重要战略。本文将围绕“数字经济核心”这一主题，结合相关培训课程内容，深入探讨数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理，以及人力资源领域如何利用数字化技术实现转型，助力企业在瞬息万变的市场环境中立于不败之地。

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

数字化转型并非单纯的技术升级，而是业务与IT的深度融合。这一过程需要企业具备系统的顶层思维，才能有效制定转型战略。

1. 数字化概念导入

从国家的十四五规划来看，数字经济已被视为推动经济高质量发展的重要力量。数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效利用。数字化转型意味着企业要通过数字技术提升业务效率、优化业务流程，最终实现价值的最大化。

2. 精益思维与编程思维

在数字化转型过程中，精益思维能够帮助企业梳理业务，发现数字化的切入点。而编程思维则是掌握计算机语言的重要工具，能够在数字化项目中提升成功率。通过这些思维模式，企业能在复杂的环境中找到突破口，推动数字化进程。

3. 数字化技术基础设施

数字化转型的基础在于强大的技术支撑。解除计算机能力封印、数据的有效应用，都是实现数字化转型的关键因素。以谷歌云计算和华为5G为例，这些技术不仅提升了信息传递的速度，还为企业带来了更好的决策支持。

4. 数字化转型的三个必经阶段

• Digitization：无纸化，信息的数字化处理。
• Digitalization：高效化，将传统流程进行数字化转型，提高效率。
• Digital Transformation：无人化，实现自动化和智能化的全面转型。

每个阶段都有其关键技术，而数字化的决胜技术往往体现在人员绩效智能评估系统等应用上。

二、智能化的底层原理

人工智能作为数字经济的重要组成部分，其底层原理和套路是理解智能化应用的关键。

1. 人工智能的底层原理

人工智能的两大底层原理为逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过数据分析形成系统的知识体系，而知识抽取则是从大量数据中提取有价值的信息。这一过程能够有效促进智能决策。

2. 人工智能的底层套路

• X-Y pairs：知识抽取，通过关联与对比生成知识。
• Y→X：生成万物，利用生成模型实现自动化生成。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，提升用户体验。
• X only：聚类算法，实现数据的智能分类。
• Y only：超越人类，依赖于机器学习的超越能力。
• Dot & Line：知识图谱，构建全面的知识体系。

这些底层套路的应用案例包括百度智能客服和谷歌药物预测系统等，展示了人工智能在实际应用中的巨大潜力。

3. 人工智能的落地法

人工智能的实施需要遵循六步落地法。这包括价值驱动与数据驱动的结合、机器学习与数据模型的有效整合等。通过这些方法，企业能够在具体应用中实现更高的效益。

三、HR数智化技术的应用现状

随着数字化转型的不断深入，HR领域也迎来了数智化的浪潮。HR数智化不仅改变了传统人力资源管理模式，还为企业带来了新的机遇。

1. HR数智化的总体规律

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要依赖于人工操作。
• HR2.0：流程迁移至线上，提高了工作效率。
• HR3.0：深入痛点场景，关注员工的真实需求。
• HR4.0：解放人类，推动人力资源管理回归到价值创造的本质。

2. 基于痛点的HR数智化技术

在招聘、绩效管理、薪酬管理等领域，数智化技术的应用案例层出不穷。例如，BOSS直聘通过人工智能技术推荐合适人才，而IBM的员工绩效自动评估项目则提升了评估的效率和准确性。

3. 数智化供应商盘点

国内外的数智化供应商各具特色，四代技术的典型代表如MIT人工智能面试系统和谷歌人才智能部署系统，这些技术创新为HR数字化转型提供了强大的支持。

四、HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR数智化技术在推动企业转型中发挥了重要作用，但依然面临诸多挑战和机遇。

1. 数智化是“革新”还是“革命”

HR数智化的推进，不仅是技术的革新，更是管理思维的革命。随着AI的不断发展，未来的工作模式将会发生根本变化，人类的角色将更多地转向“助手”，而非执行者。

2. HR数智化技术面临的挑战

当前，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，是HR数智化推进过程中的一大瓶颈。此外，马太效应的出现可能导致数字化转型的资源和机会进一步向大企业倾斜。

3. HR数智化带来的机遇

数智化技术能够帮助企业解放员工，释放出更多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，将成为企业能否保持竞争力的关键所在。

结论

数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的有效应用。通过系统的顶层思维、深入的智能化原理以及人力资源领域的数智化实践，企业能够在数字经济的浪潮中立于不败之地。未来，随着技术的不断进步，数字化转型将为企业带来更广阔的发展空间和机遇。唯有不断适应和创新，企业才能在竞争日益激烈的市场中取得成功。