智能技术赋能人力资源管理

由思爱普发布了《智能技术赋能人力资源管理》这篇报告。以下是对该报告的简单概括，更多内容请前往原报告进行下载查看。生成式 AI 的出现对于人工智能领域而言既是转折点，同样也是引爆点。与以往的人工智能技术不同的是， 生成式 AI 通过对大规模语料、数据、图形等信息的无监督学习，可以生成文本、图像、代码、音频等新的内容。

AI 技术在 HR 领域的应用具备必要性与可行性。但从实际情况而言，55% 企业对 AI 技术的应用还处 于观望状态 ★ 招聘和培训是当前 AI 技术运用最为广泛的两个模块，在招聘模块，聊天机器人、建立解析与人岗匹配、 视频面试为 Top3 的运用场景；在培训模块，培训流程管理、个性化课程与内容推荐、场景化培训为 Top3 的运用场景 ★ AI 大模型的出现可为 HR 领域带来新的解决方案。70% 以上的 HR 当前最为关注大语言模型的发展与 运用。

大语言模型会为 HR 岗位、能力带来较大的影响。虽说如此，在 HR 领域落地规划应用或已落地应用大语 言模型的企业实际不足半数；共享服务中心（员工自助）、招聘、培训、人力资源规划为主要可落地场景。

在前言中我们提到，大语言模型是对已有人工智能技术的迭代，它组合了自然语言处理（NLP）技术中的 Transformer 模型、神经网络，以及机器学习中无监督学习的方法。也就是说，大语言模型是将多种成熟的人 工智能技术作为其组成部部分，从简单到复杂，不断进化与成长，最后拥有了颠覆性的能力。 因此，企业是否愿意使用大语言模型、是否愿意在 HR 领域运用、是否有能力使用大语言模型，与企业对 整体 AI 技术的了解与运用程度有很大的关联。因此，在讨论大语言模型的应用前，我们将对整体的 AI 技术在 HR 领域的应用概况予以说明，为我们讨论大语言模型在 HR 领域的运用打下基础。

基于前期的市场诊断我们发现，多数企业认为在 HR 领域的运用 AI 技术既有必要性，也有可行性。其 必要性在于：企业面临着内部与外部的挑战，亟需依靠新技术进行破局。而其可行性在于：人工智能在商 业领域所产生的价值（降低成本、提高效率、加强客户体验、智慧决策），可以逐步在 HR 领域实现。

总结市场声音我们发现，AI 技术在 HR 领域的兴起主要源自两个方面，一方面来源于外部环境； 另一方面，则是在外部环境的影响之下，企业内部人才管理面临的实际挑战，而 AI 技术成为了打破 困局的解决方案。 ≫ 外部环境的模糊复杂性，意味着组织需要更加灵活的应对； ≫ 技术的推陈出新，业务领域的人工智能产生的积极效果辐射至 HR 领域； ≫ 环境的变化意味着企业文化和员工思维需要与时俱进，快速应对变化，制定前瞻性决策。 ≫ 新生代员工的加入，关注个性化体验； ≫ 劳动力愈来愈趋于老龄化，需要企业激活和精准化识别组织内现有人才，人工智能能够辅助 HR 找到潜在“人物”，让优秀人才脱颖而出；

结合前期的市场诊断我们发现，AI 技术在 HR 领域所发挥的价值，与其在商业领域所发挥的价值 有所趋同。我们将 AI 为 HR 工作带来的价值总结为如下三方面： ≫ 提升效率 代替人工，完成 HR 的事务性和流程性工作，优化组织的人效。例如帮助 HR 完成简历初筛、 基础人事问答、快速审批处理等。 ≫ 增强员工体验 随着 AI 发展的深入，用户体验的显性化结果会有所不同，在最开始更多体现是人机交互界 面的优化，或是流程的优化；待 AI 更加智慧之后，用户体验更多是针对性、定制化和智慧的服务。 例如通过聊天机器人更快地为用户提供答案等等。

智慧决策 通过大数据的分析，AI 可以实现更为客观的智慧决策，规避人的主观性、经验性带来的风险， 帮助 HR 和管理者和员工更好地认识“人”和“组织”，制定前瞻性的预测。例如公正全面有效 地提供内外部人才评估的决策结果、进行客流量预测并智能排班等。 同样我们发现，AI 技术在 HR 领域所展现的价值，与其在企业内部的应用阶段有关： ≫ 当企业在初期引入 AI 技术时，企业内部的数据积累较为薄弱，技术基础也未夯实。通过 AI 技术 跑通 HR 各模块的工作流程，并形成数据流的闭环逐步积累数据会是较好的选择 ≫ 当流程逐渐跑通后，可通过进一步优化 AI 技术的服务流程，为 HR 工作提供更好的体验 ≫ 当 AI 技术在 HR 领域成熟运行并积累了大量数据后，它可以运用多种数据分析的方法，帮助企业 进行数据预测，为决策提供客观依据。

AI 技术使用深度、数据积累量、人力资源发展成熟度不同，其实现价值也不相同。就目前而言， AI 技术在 HR 领域的价值多集中在提升效率和增强员工体验两部分，在智慧决策层面的使用凤毛麟角。 AI 在 HR 领域的发展初期，用户更关注 AI 技术对效率的提升；在此基础之上，企业才会更深入的考 虑用户体验，以及智慧决策。

在明确了 AI 技术在 HR 领域运用的必要性与可行性后，我们希望进一步探究其在 HR 领域的实际运用 情况。 AI 技术如果想要在 HR 领域落地，需要既有企业高层管理者在意识层面的支持，也要求企业对 AI 在 HR 领域的实际运用场景与画像较为了解。通过图表 1-1 与 1-2 的数据可以看出，虽然在 45% 左右的企业 中高管较为支持 AI 技术在 HR 领域的运用，但 65% 左右的企业并不熟悉 AI 技术如何在 HR 领域中进行运用。

虽然 AI 技术对于人力资源管理的赋能价值明确，且其在 HR 领域的应用 有着必要性，但实际而言，HR 领域对于 AI 技术的应用还处于较为保守的状态，超过半数的企业对于 AI 技术应用与 HR 部门仍处于观望状态。仅 10% 左右的企业已经在 HR 领域加以运用。对于已经应用和计划 应用的企业而言，招聘与配置、培训与开发是 AI 技术较为普遍的应用场景。 我们认为，由于引入 AI 技术的难度与成本较大，且供应商所提供的解决方案可能无法满足企业的实 际需求，或是企业对于 AI 技术在 HR 领域的应用画像仍然较为模糊，导致了实际正在或准备运用 AI 技术 的企业并不多。

由于招聘是人才管理数据的重要入口，且招聘涉及到大量的重复性工作，亟需通过 AI 技术助力效率 的提升；而在培训与开发场景中，HR 亟需通过 AI 技术实现高效的培训流程管理、个性化内容推荐、客观 人才评估等。 接下来我们将列举 AI 技术在招聘与学习发展领域中被广泛运用的场景、已经在招聘与学习发展领域 中运用 AI 技术的企业它们做了哪些准备。希望帮助多数处于观望状态的企业判断 AI 技术可为 HR 领域解 决哪些问题，以及企业是否具备引入的基础。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）