数智化供应商盘点：提升供应链效率的新策略

数智化供应商盘点：提升企业绩效的新机遇

在当今迅速变化的商业环境中，数智化已成为企业转型的关键。随着数字经济的崛起，企业在提升运营效率、优化人力资源管理和实现智能决策方面面临着前所未有的挑战与机遇。本文将围绕“数智化供应商盘点”这一主题，结合相关培训课程，深入探讨数智化的底层原理、HR数智化技术的应用现状以及未来发展与挑战，为企业在数字化转型中找到合适的突破口。

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

数字化转型的核心思维

数字化转型不仅仅是技术的更新，更是一种全新的思维模式。从“十四五”规划中我们可以看到，数字经济的核心在于数字化转型和数据要素的充分利用。数字化转型是业务与IT的深入融合，这要求企业在思维上进行全面的转变。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的入手点，以提高效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，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。

在此过程中，企业应关注数字化基础设施的建设，例如云计算和大数据技术的应用，这将有助于企业在行业中的竞争力提升。

人工智能的底层原理

人工智能是数字化转型的核心技术之一。其底层原理主要包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是通过系统化知识的传授，实现知识的积累和传承；而知识抽取则依赖于数据分析，以便从海量信息中提取出有价值的洞见。

此外，人工智能还涉及六大底层套路，包括：

• X-Y pairs：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

这些底层套路为企业提供了多种应用场景，帮助其在实际运营中实现智能化转型。

HR数智化技术的应用现状

随着数智化的推进，人力资源管理也逐渐向数字化转型迈进。HR的数智化可以分为四个阶段：

• 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

在这一过程中，企业应关注各个痛点场景的数智化技术应用，包括：

• 绩效管理数智化实战：通过智能化工具提升绩效评估的准确性与效率。
• 招聘数智化之战：利用数据分析优化招聘流程。
• Core-HR数智化实战：实现核心人力资源管理的数字化转型。
• 学习管理数智化实战：提升员工培训的效果与体验。
• 薪酬管理数智化实战：实现薪酬结构的透明化与公平性。

数智化供应商的现状与案例

在数智化转型的过程中，选择合适的技术供应商至关重要。目前市场上存在多种类型的数智化供应商，主要可分为国内供应商和外国供应商。以下是一些典型案例：

• BOSS直聘：职位/人才推荐系统，提升招聘匹配效率。
• MIT：人工智能面试系统测试，提高面试的科学性。
• IBM：员工绩效自动评估项目，优化绩效管理流程。
• 谷歌：人才智能部署系统，实现人才的最佳配置。
• 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：关注员工心理健康。
• IBM：员工离职率预测，帮助企业提前识别潜在流失风险。

HR数智化技术的未来发展与挑战

数智化对人力资源管理来说，既是“革新”也是“革命”。在人工智能技术充分发展后，社会将会面临许多新变化。例如，AI可能会承担更多的重复性工作，但人类依然需要在战略决策和创造性工作中发挥关键作用。

然而，HR数智化技术的发展也面临着诸多挑战：

• 缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，导致技术应用的瓶颈。
• 马太效应可能再次显现，优秀企业和人才将更容易获得资源。
• 数智化难以“抄作业”，企业需要根据自身情况量身定制解决方案。

尽管如此，数智化也为HR带来了诸多机遇，比如通过技术解放人力、提升企业绩效等。在后疫情时代，如何运用技术来应对新的挑战，将成为HR的重要课题。

总结

数智化供应商的盘点不仅仅是对市场的了解，更是企业在数字化转型过程中不可或缺的一环。通过掌握数字化的顶层思维、理解人工智能的底层原理，并结合HR数智化技术的应用现状，企业能够有效应对未来的挑战，提升整体绩效。在此过程中，选择合适的数智化供应商，将为企业的转型提供强有力的支持。只有不断探索新的技术和方法，企业才能立于不败之地，迎接未来的挑战。