数字经济核心驱动未来发展新机遇

数字经济核心：数字化转型与智能化的深度融合

随着科技的迅猛发展，数字经济已成为推动全球经济增长的重要动力。在这一背景下，数字化转型和智能化的深度融合，成为企业实现可持续发展的关键策略。本文将深入探讨数字经济的核心内容，结合数字化转型的顶层思维、智能化的底层原理以及人力资源数智化技术的应用现状与未来发展，为企业在数字经济时代的转型提供指导和建议。

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

数字化转型并非单一技术的应用，而是业务与IT的深入融合。通过对数字经济的理解，企业可以更清晰地识别转型的方向与目标。根据我国“十四五”规划，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的高效利用。

数字化的概念导入

数字化的核心是将传统业务流程与数字技术相结合，通过技术手段提升效率与创新能力。例如，企业可以通过云计算、大数据和人工智能等技术，优化业务流程，实现信息的实时共享与决策的智能化。

数字化顶层思维框架

数字化转型的成功，离不开科学的顶层设计。以下是三种思维框架，帮助企业梳理数字化的路径：

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的切入点，提升整体效能。
• 编程思维：掌握计算机语言，提升项目成功率，降低转型风险。
• 数据思维：让数据产生价值，推动企业从数据中获取洞察，实现精准决策。

数字化技术基础设施

在数字化转型过程中，基础设施的建设至关重要。企业应关注以下几个方面：

• 计算能力：解除计算机能力的限制，实现数据的快速处理。
• 数据应用：从“搬金砖”到“挖金矿”，寻找数据的真正价值。

数字化转型的三个必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段，每个阶段都有其特定的关键技术：

• Digitization（无纸化）：将信息数字化，减少纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：通过数字化技术提升工作效率，实现流程的优化。
• Digital transformation（无人化）：实现业务的智能化和自动化，提升企业竞争力。

数字化转型的两大核心

在数字化转型过程中，企业需要关注两大核心要素：

• 半场信息化：固化流程、信息流转和数据积累，为后续的智能化打下基础。
• 人工智能：通过智能化手段，找准业务价值点，实现精准匹配。

智能化的底层原理

人工智能作为数字经济的核心驱动力，其底层原理为智能化转型提供了理论支持。

人工智能的两大底层原理

• 逻辑固化：通过知识的固化，将经验转化为可复用的规则。
• 知识抽取：从大量数据中提取有价值的信息，指导决策。

人工智能的六大底层套路

在实际应用中，人工智能可通过以下六大套路实现价值：

• X-Y pairs：知识抽取，构建知识图谱。
• Y→X：生成模型，进行自动化推荐。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，提升用户体验。
• X only：聚类算法，实现数据分组。
• Y only：利用AI超越人类能力。
• Dot & Line：知识图谱的构建与应用。

人工智能的六步落地法

为了将人工智能技术有效落地，企业可遵循以下六步方法：

• 价值驱动或数据驱动：明确技术应用的目标，避免盲目跟风。
• 机器学习不等于江湖算命：要基于数据科学的严谨性进行分析。
• 数据模型与机理模型：合理选择模型，结合行业特征。
• 大数据与深度学习：利用大数据技术支撑深度学习的应用。
• 行业专家与客观事实：结合专业知识与数据分析，提升决策水平。
• 行政可行性与最大门槛：确保技术的实施具有可操作性。

HR数智化技术的应用现状

在数字化转型过程中，人力资源领域的数智化技术逐渐成为企业提升效能的重要工具。HR数智化的四个阶段分别是：

• HR1.0：最简单的核心逻辑应用。
• HR2.0：将传统流程迁移至线上。
• HR3.0：深入痛点场景，实现个性化服务。
• HR4.0：解放人类，让人力资源回归价值管理。

基于痛点的HR数智化技术

在实际应用中，企业可以结合具体痛点进行HR数智化技术的探索与实施：

• 绩效管理数智化：通过数据分析提升员工绩效评估的准确性。
• 招聘数智化：利用智能推荐系统提升招聘效率。
• Core-HR数智化：优化核心人力资源流程，提升管理效率。
• 学习管理数智化：个性化学习计划，提升员工技能。
• 薪酬管理数智化：数据驱动薪酬决策，增强员工满意度。

数智化供应商盘点

目前市场上涌现出多家优秀的数智化技术供应商，以下是一些典型的案例：

• 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效率并减少错误

HR数智化技术的未来发展与挑战

展望未来，HR数智化技术的发展将面临诸多挑战与机遇：

数智化的革新与革命

数智化的推进对HR领域来说是一次深刻的革新。在AI全面发展的社会中，企业需要思考如何将AI作为助手，而不是完全依赖于它。人类永远不能将所有任务交给AI，这样才能保持企业的核心竞争力。

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显现，优秀企业将更具优势。
• 数智化的经验难以“抄作业”，需结合自身特色发展。

HR数智化带来的机遇

尽管面临挑战，数智化也为企业带来了前所未有的机遇：

• 从简单重复劳动中解放出来，让人力资源回归价值管理。
• 发现未曾意识到的“资源”，提升企业的整体竞争力。
• 在后疫情时代，利用技术手段提升企业绩效，增强市场适应能力。

结论

数字经济核心的实现，离不开数字化转型与智能化的深度融合。企业应当在顶层设计、技术应用和人才培养等方面做好充分准备，以应对未来的挑战与机遇。通过科学的思维框架和有效的实施策略，企业能够在数字经济浪潮中立于不败之地，迎接更加美好的未来。