数字经济核心驱动未来商业变革与创新

数字经济核心：数字化转型与人工智能的深度融合

在当前的全球经济环境中，数字经济已经成为推动社会进步和产业变革的重要力量。数字化转型不仅改变了企业的运营模式，也为各行各业带来了新的机遇与挑战。尤其是在人工智能（AI）技术的快速发展背景下，数字经济的核心愈加显得重要。本文将深入探讨数字经济的核心理念，分析数字化转型的阶段性及其与人工智能的关系，同时结合人力资源领域的实际案例，帮助企业更好地理解和实施数字化转型。

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、数字经济的概念与核心

数字经济是以数字化为核心的经济形态，其基础包括互联网、大数据、人工智能等技术的深度融合。根据我国“十四五”规划，数字经济不仅是经济发展的新动能，也是推动社会进步的重要力量。在这一背景下，数字化转型成为企业发展的必然选择。

数字化转型与数据要素

数字化转型的核心在于将传统业务与IT系统进行深度融合，通过数据要素的有效利用，实现业务流程的优化与效率的提升。数字化不仅是技术的更新，更是企业战略思维的转变。企业需要从整体上重新审视其业务流程、组织结构以及市场定位，从而找到数字化转型的切入点。

数字化顶层思维框架

在进行数字化转型时，企业需要构建一个清晰的顶层思维框架，包括精益思维、编程思维和数据思维。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化入手点，减少浪费，提高效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，使团队能够更好地理解技术，实现项目的成功。
• 数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局，确保决策基于数据分析。

二、数字化转型的必经阶段

数字化转型是一个渐进的过程，可以分为三个必经阶段：

• Digitization（无纸化）：通过数字化技术，减少纸质文件，提升信息的传递效率。
• Digitalization（高效化）：利用数字技术优化业务流程，提高业务运作的效率和灵活性。
• Digital Transformation（无人化）：全面实现自动化和智能化，达到无人化运营的目标。

每个阶段都对应着不同的关键技术和应用，企业在数字化转型过程中需要灵活调整策略，以应对不断变化的市场需求。

三、人工智能的底层原理与应用

在数字经济的框架下，人工智能作为一种重要的技术力量，正在重塑各行各业的运营模式。人工智能的发展有两个底层原理：逻辑固化和知识抽取。

人工智能的底层原理

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟的方式，将知识固化为规则和算法，使机器能够进行自主决策。
• 知识抽取：通过大量数据的学习，提取出有用的信息和模式，帮助企业进行精准分析和预测。

智能化的落地应用

为了有效实现人工智能的价值，企业需要掌握人工智能的六大底层套路，包括：

• X-Y pairs：实现知识抽取，建立数据与结果的关联。
• Y→X：通过生成模型，对未来事件进行预测。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，提升用户体验。
• X only：聚类算法，识别数据中的潜在模式。
• Y only：超越人类的决策能力，提升效率。
• Dot & Line：构建知识图谱，帮助企业更好地理解和运用其数据。

四、HR领域的数字化转型

人力资源管理是企业数字化转型的重要领域之一。在这一过程中，HR数智化技术的应用不断深化，推动了人力资源管理的变革。

HR数智化的总体规律

HR数智化经历了多个阶段，从最初的简单逻辑到流程迁移，再到深入痛点场景的应用，最终实现人类劳动的解放与价值的回归。

基于痛点的HR数智化技术

• 绩效管理数智化：通过数据分析实现绩效评估的精准化。
• 招聘数智化之战：利用AI技术提升招聘的效率与准确性。
• Core-HR数智化实战：实现核心人力资源管理的数字化。
• 劳动力管理数智化：优化劳动力配置，提高人力资源的使用效率。
• 学习管理数智化：提升员工培训的效果与针对性。
• 薪酬管理数智化：实现薪酬管理的透明化与公正性。

HR数智化技术的未来发展与挑战

尽管HR数智化为企业带来了诸多机遇，但也面临着不少挑战。例如，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，可能导致数字化转型进展缓慢。此外，马太效应的出现，也可能使一些企业在转型过程中处于劣势。

五、总结与展望

数字经济的核心在于数字化转型与人工智能的深度融合。企业在推进数字化转型过程中，不仅要关注技术的应用，更要重视顶层设计和战略思维的升级。未来，随着技术的不断发展，数字经济将为企业带来更多的机遇和挑战。只有通过不断创新和优化，才能在数字经济时代立于不败之地。

通过本次培训课程的学习，企业各级人力资源岗位的从业者可以更深入地理解数字经济的核心理念，掌握数字化转型的思维框架和实践方法，为自身和企业的数字化转型提供有力支持。