2023AI在企业人力资源中的应用白皮书

前言04 主创团队1. 特邀专家2. 项目组06 从认识和了解 AI 开始10 1. 人工智能的定义及其子领域2. 人工智能的诞生与发展3. 不得不谈的“ChatGPT”4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型”5.“AIGC”才是“王者”6.“通用人工智能”是“未来” 人工智能时代的 HR 作为 17 AI 在企业人力资源管理中应用的现状及规划21 1. 调研发现2. AI 在人力资源管理中的具体应用（1）全面薪酬管理案例一：小熊电器薪酬方案优化（2）招聘与人才发现案例一：完美日记“智取”数字营销人才案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧”案例三：西门子 AI 视频面试（3）学习与发展案例一：诺华智能匹配案例二：掌上高考“岗位知识库”应用案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱”（4）绩效提升案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效案例二：某新能源产业公司的「OKR 目标 AI 辅导员」案例三：某高端物业管理集团的「AIGC 绩效教练」 （5）考勤、排班案例一：Disney 考勤排班案例（6）员工服务及关怀案例一：腾讯员工关怀新玩法案例二：国潮运动品牌的人工智能化 HR 共享服务中心案例三：民企 500 强上市公司的「AIGC 数字人助手」（7）组织和人才发展案例一：某半导体制造领域头部企业组织和保留人才案例二：百度智能组织管理案例三：某国有互联网金融公司“AIGC 数字人晋升评审官”（8）价值和成熟度矩阵3.AI 时代的 COE 规划 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI 67 AI 在企业人力资源管理中的应用案例74 案例一：三一集团 | 如何用人工智能重塑人力资源管理案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索 eGPT 产品介绍 86 机构简介 前言 为了让企业人力资源管理者全面且深刻地认识 AI，开始关注 AI 的发展，特别是极有可能带来新一轮生产力革命的、以 ChatGPT 为代表的 AIGC 等新技术；同时，也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学企业人力资源研究所，携手 10 余位专家，通过对 100 多份有效调研问卷的收集、整理和分析，以及对 30 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本书包含以下内容： ·关于 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势 ·AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命 ·AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 ·各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 ·AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 ·AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 ·企业要如何在人力资源管理中有效地引入 AI ·企业人力资源管理 AI 应用案例集 我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟到。要和管理者及 IT 一起推动和见证“数字化驱动”的“人力资本”与“组织能力再造”的，“将人性与科技融合”的“数字化人力资本管理”阶段的到来。 让我们一起，保持开放、乐观的心态，积极拥抱变化，怀揣初心、努力探索、前瞻布局、有效行动吧！ 特邀专家 李绪红教授 复 旦 大 学 企 业 管 理 系 系 主 任、 博 士 生 导 师， 富 布 莱 特 学 者，Journal ofInternational Business Studies 等 国 际 A 级 期 刊 编 委， 同 时 兼 任 复 旦大 学 企 业 人 力 资 源 研 究 所 所 长， 中 国 社 会 心 理 学 会 理 事， 国 际 学 术 组 织International Association of Chinese Management Research（IACMR） 女性学者发展委员会联席主席。 寄语：AI 带来的从商业模式到生产方式、管理模式的全方位变革，是当前时代的必然趋势，无论新生代企业还是传统产业的企业都要直面这一颠覆式变革。未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领 AI 技术在组织中的全面应用，赋能管理，成为组织管理变革的代言人。 许景俊教授 香港城市大学资讯系统系教授，博士生导师，国际资讯系统协会高级杰出会员。曾担任美国肯萨斯州威奇塔州立大学资讯系统副教授和波霍夫特聘商学教授。 寄语：传统 HR 要改变思维定势，不断学习与更新 AI 基础知识，重视数据驱动决策。 缪青（Max Miao）先生 HR 数智研究院副院长，易路人力资源科技联合创始人兼总裁，三十多年企业管理和 IT 行业经验，曾担任多家国际知名企业管理软件（ERP、HCM）亚洲及大中华区域负责人，机械工程硕士、EMBA。 寄语：AI 不仅仅是一项技术，更是对 HR 管理的实践到理论的重构，HR 不仅不能缺席，同样也不能迟到，不能是 IT 主导，而是 HR 主导和引领。 陈果（George Chen）先生 HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 IBM 咨询、翰威特咨询全球合伙人。 寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企业业务的数字化服务。 孟盛先生 HR 数智研究院理事，法国里昂商学院人力资源与组织创新中心顾问委员会委员。前腾讯集团 HR 科技中心创建人，腾讯研究院特聘研究员，平安集团智慧人事产品线总经理。 寄语：AIGC 去掉了技术门槛，带来平权时代，一定要主动学习，每个人都可以参与。 王崇良先生 HR 数智研究院理事，三一集团副总经理、人资 CIO，曾担任滴滴出行 DHR 总监、百度 HRSDC 负责人 / 智慧 HR 负责人、施耐德和摩托罗拉 HRIS 负责人等。著有《人力资源大数据应用实践》等作品。 寄语：拥抱变化，把握确定性，应对不确定性。 许可先生 现任北京绿洲星辰教育科技有限公司 CEO，中国计算机学会（CCF）计算机应用专委会执行委员。曾先后担任中国惠普有限公司全球服务部高级经理、惠普IT 管理学院特约讲师、文思海辉技术有限公司集团副总裁兼首席信息官、ATA公司副总裁。 寄语：人工智能素质教育，从过去 IT 时代的旧范式转变为新范式教育。人的思维方式，包括人和机器的关系发生了巨大的改变。人工智能的技术培养，可以覆盖到各个年龄段的学生，帮助他们建立起相应的素养与思维方式。 于历濛先生 灵 雀 云 联 合 创 始 人， 密 歇 根 大 学 罗 斯 商 学 院 MBA， 曾 在 SAP、 网 易、Amazon、惠普等公司担任高管职位。 寄语：开放心态，拥抱变化。 严博先生 易 路 人 力 资 源 科 技 旗 下 薪 智 产 品 总 监， 曾 任 IBM 薪 酬 顾 问 / 项 目 经 理、Kenexa 中国项目经理、Salary.com 数据团队负责人。 寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展，人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。 鸣谢 本白皮书也引用了研究院理事王崇良先生作品《当 HR 遇见 AI》和腾讯 SDC 负责人马海刚先生作品《HR+ 数字化》中的部分观点和内容。在此，特别感谢王崇良先生和马海刚先生！ 项目组 崔晓燕（Edith Cui）女士 HR 数智研究院常务理事，共享服务、人力资源数智化转型和流程再造及服务产品设计领域的资深专家。著有《人力资源数字化转型：HRSSC 的搭建、迭代与运营》，主理个人公众号《智能时代的 HR 技术与艺术》。 负责此次白皮书专家访谈的组织、调研问卷的设计、整体内容的撰写及整体的项目管理。 尹妮妮（Nini Yin）女士 国家二级人力资源管理师、二级心理咨询师，曾担任莎莎化妆品中国区 HRBP Leader、上海香雪海国际贸易有限公司 HR Leader。 负责此次白皮书专家访谈纪要的整理、调研问卷的分析、部分内容的撰写及校对工作。 周美晨女士 易路人力资源科技市场部数字营销师 负责此次白皮书调研问卷的分发和收集以及文字的校对工作。 01从认识和了解 AI 开始第一章 要想全面且深入地理解 AI 在企业人力资源管理中的应用，让我们先从认识和了解 AI 技术开始。 1. 人工智能的定义及其子领域 关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： ●计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学； ●斯坦福大学的学者认为，AI 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序； ●维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域； ●IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家系统等。 ●机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、分类、聚类等任务。 ●深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。 ●自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：这是使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。NLP 涵盖了语音识别、文本分析、情感分析等应用。 ●计算机视觉（Computer Vision）：这是使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。 ●强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和游戏 AI。 ●专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。 需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加的，比如：最近特别火爆的ChatGPT 就属于“机器学习”和“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计算机视觉”。 上述认知符合目前的技术发展水平，也普遍被大家所接受。但也有专家认为，人工智能是