数字经济核心驱动未来发展新机遇

数字经济核心：深化数字化转型与人力资源的未来

随着全球数字经济的迅猛发展，数字化转型已成为企业生存和发展的必经之路。数字经济不仅是技术的变革，更是思维方式和业务模式的深刻变革。在此背景下，如何有效利用数字化技术，特别是在企业人力资源管理中的应用，成为了各级人力资源从业者亟需解决的核心问题。本文将围绕“数字经济核心”这一主题，结合培训课程的内容，深入探讨数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理、HR数智化技术的应用现状及未来发展趋势。

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

数字化转型的顶层思维

数字化转型的首要步骤在于明确数字化的概念。根据“十四五”规划，数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的结合。企业在进行数字化转型时，首先需要认识到数字化不仅是业务流程的简化，更是企业战略与IT系统的深度融合。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，有助于高效利用资源。
• 编程思维：掌握计算机语言，能够提升数字化项目的成功率，使得技术与业务更加紧密结合。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局，推动企业从数据中提炼出可行的商业洞察。

例如，通过分析精益思维在数字化转型中的实际案例，可以发现一些企业在实施过程中遇到的问题，以及如何通过数据思维来优化决策过程。

数字化转型的三个必经阶段

在数字化转型的过程中，大多数企业经历以下三个阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化手段减少纸质文件的使用，提升数据处理的效率。
• Digitalization（高效化）：将业务流程进行数字化改造，实现信息流和业务流的高效对接。
• Digital Transformation（无人化）：通过自动化技术，实现业务的智能化，降低人工干预。

每个阶段的过渡都需要相应的关键技术支持，例如在人员绩效智能评估系统中，如何通过数据分析来实现更为精准的绩效评估，是数字化转型成功的关键。

人工智能的底层原理与套路

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化能够帮助企业将经验知识转化为可复制的流程，而知识抽取则能够从大量数据中提取出有价值的信息。

• X-Y pairs：用于知识抽取，通过对数据进行分析，识别潜在的关联性。
• X only：聚类算法，能够将相似数据归类，从而实现更为精准的分析。
• Y only：超越人类的能力，通过不断的学习和优化，提升决策质量。

例如，百度智能客服和谷歌药物预测系统的成功案例，展示了人工智能如何在实际应用中产生巨大的商业价值。

HR数智化技术的应用现状

在数字经济时代，HR的数智化进程也在不断深化。HR1.0到HR4.0的发展历程，体现了人力资源管理从简单的核心逻辑到深入痛点场景的转变。HR2.0通过流程的线上迁移，实现了基础的人力资源管理，而HR3.0则更加关注于痛点场景的深入挖掘。

• 绩效管理数智化实战：通过数据驱动的方式，实现对员工绩效的精准评估。
• 招聘数智化之战：利用人工智能技术提升招聘效率，确保人才的高匹配度。
• 薪酬管理数智化实战：通过数据分析来优化薪酬结构，提高员工满意度。

这些数智化技术的应用，不仅提高了HR的工作效率，还为企业的决策提供了强有力的数据支持。

HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR数智化技术的发展潜力巨大，但也面临诸多挑战。首先，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，使得数字化转型的实施受到限制。其次，马太效应在数智化进程中可能再次显现，导致资源的进一步集中。

然而，HR数智化也带来了前所未有的机遇。通过技术的应用，HR能够从简单重复劳动中解放出来，重新聚焦于战略性的人力资源管理。这种转变将为企业创造新的价值与竞争优势。

案例分析：成功的HR数智化系统

以工商银行的HR数字化系统解决方案为例，该系统通过大数据分析和人工智能技术，成功实现了员工绩效自动评估和离职率预测。这一系统的实施，不仅提升了工作效率，还显著降低了错误率，为企业决策提供了有力支持。

此外，甲骨文和富士相机等企业的HR数字化系统解决方案也为行业树立了标杆。这些案例表明，HR数智化技术不仅是应对未来挑战的利器，更是推动企业持续发展的重要保障。

结论

数字经济的核心在于数字化转型与数据要素的深度融合。通过系统性的思维框架和先进的技术手段，企业可以在数字化转型的过程中实现更高的效率与价值。人力资源管理作为企业的重要组成部分，必将在这一过程中发挥更加重要的作用。

在未来的发展中，HR从业者应不断提升自身的数智化能力，注重对新技术的应用与实践，借助数据分析与人工智能的力量，推动企业在数字经济浪潮中立于不败之地。