人工智能浪潮中的人力资源管理改革

程红进

摘要：人工智能的应用在当前背景下深刻地改变了社会的各方面，本文分析了人工智能的相关概念以及在当前人力资源管理改革中的应用优势，分析了未来的发展方向，并且提出了改革思路。人工智能可以显著提升人力资源管理的實效性，并且有利于工作效率的提升，当前背景下需要加强对人工智能在人力资源管理中的应用研究，并且发挥其重要作用。

关键词：人工智能;人力资源管理;改革

当前，人工智能的融入，改变了以往的人力资源管理模式，但是也带来了一定的挑战，如果无法正确应用，可能会引发问题。对于人力资源管理者来说，必须认识到人工智能的重要作用，同时也看到在实际应用中的不足。采取有效措施面对当前的挑战，利用人工智能这种前沿技术促进生产效率的提升。

一、人工智能人力资源管理的优势

第一，形成人机合作的工作模式，提升工作效果。通过结合人力和人工智能，可以显著提升工作效率，这就提升了对人力资源的使用效率。例如，招聘网站jobaline使用了智能语音分析方法，这种人工智能技术可以分析求职者的副词使用、语调以及语气，进而预测相关应聘者的偏好和个人情绪，可以大概判断求职者的适合工作类型，有着一定的效果。第二，人工智能的应用可以提升工作体验。通过引入人工智能技术，可以解答员工的一定问题，同时可以利用有趣和轻松的方式回复邮件，这种方式可以让员工摆脱枯燥的工作，进而有精力和时间处理复杂问题。

二、人工智能人力资源管理的特点

第一，重新定义员工的能力要求。人工智能拓展了员工的外延和内涵，机器和人类都属于企业员工，需要进行重新分配，所以对于人类员工的创造能力、决策能力和协作能力有着特别要求。第二，人力资源管理需要更新工作计划。基于人工智能的发展情况以及员工能力情况，需要制定新工作流程和模式，有效分配人力资源。第三，企业需要化解员工对人工智能的抵触情绪，促进人机合作的顺利进行，提升人机合作效率，加强对人工智能发展状态的关注。

三、人工智能浪潮中的人力资源管理改革

（一）人工智能应用的主要研究方向

1.在人力资源管理图像识别中的应用

在当前的图像识别领域中，主要的思路就是利用输入的方法给机器提供较多的图片数据，机器对具体的图片进行分类，如果在输入图片之后，机器可以根据分类和学习对图片内容进行判断。临近算法属于当前使用频率比较多的方法，如果在之前的学习中，机器已经收集了较多的图片，并且利用特定的映射关系把图片内容转化到二维坐标中，这个流程就是属于积累经验的流程，如果出现了新图片内容，可以利用以往的映射方式把这个图片映射转化到建立好的二维坐标体系中，这样可以把目标图片和距离比较近的图片划分成一类。当前的图像视频技术在许多方面都有应用，特别是在人力资源管理中门禁人脸识别中，发挥了一定的效果。

2.在人力资源管理自然语言处理中的应用

自然语言处理是人力资源管理中需要使用的技术，利用人工智能可以来应用、理解和处理工作中的语言内容。在自然语言处理方面，主要的研究模块是篇章理解、语义分析以及语法分析等等，这样的自然语言处理有着丰富的场景，例如输入推荐、观点发掘、人力资源信息检索、员工语音识别以及机器翻译等等。在当前的语音识别中，自然语言处理中的N-gram技术应用范围比较广泛，利用这种技术，可以筛选出比较完整和连贯的句子，如果用户只说了一半的话，也可以根据用户之前的输入，利用人工智能技术，预测用户想要说出的内容。当前这种技术在输入推荐以及语音识别中有着良好的应用，为用户提供了便利。

3.在人力资源数据发掘中的应用

在当前的大数据和人工智能浪潮中，数据发掘技术发挥了不可替代的作用，发挥了重要功能。在企业的人力资源管理中获得了广泛应用，并且带来了广泛的经济利益。在当前的企业员工管理系统中，存储了多元化的员工数据和资源，通过引入一些数据内容，可以计算员工的实际留任率，并且可以判断人力资源现状。这个判断的具体过程中，引入了朴素的贝叶斯的思想，利用相关的理论技术内容，可以跟上相关数据，如员工的高学历情况、员工的积极乐观态度以及工作组的融洽气氛等等概率，分写具体的留任率。通过这方面的人工智能技术，可以避免企业出现严重的人才流失问题。

（二）在人力资源领域的未来应用

1.利用AI技术完善人力资源系统

在传统的人力资源信息系统中，主要收集关于员工的信息，可以构建包括企业所有员工表现以及技能、基本信息的信息库，其中包括在线学习、在线招聘、时间管理、在线评估以及员工管理等模块。当前AI技术的普及程度比较高，所以人力资源管理系统会趋于多元化发展，也会实现多层次发展，并且比较关注用户的工作效率以及体验效果，大致的结构包括：用户可视界面、 机器人智能客服、用户画像和员工画像、语音以及识别技术、图像人脸识别技术，还包括机器学习平台，最终服务于刷脸、门禁以及ERP系统。

2.在智能选才中的应用

确保人才和岗位的精确匹配，属于人力资源管理中的核心问题。这里所说的精确匹配，包括许多方面的匹配，需要结合项目经历、工作内容、候选人背景以及岗位实际要求等等，还需要考虑相关人员的工作风格。在以往的招聘中，招聘属于非理性、非标准化，偏向于感性的工作岗位，能否找到合适的人，和HR对于自身岗位的个人喜好、看人能力以及了解程度有着较强的关系。人工智能的引入可以解决这方面的问题，可以在招聘的多个环节进行使用，从简历到最后的面试环节都可以涉及。第一，利用OCR识别纸质图片或者简历，而后对比分析相关简历内容，结合简历的文本信息抽取技术以及特点，利用正则表达式进行匹配，利用统计和关联性分析等方式可以解析简历内容。如果条件好的话，在几秒钟之内就可以把相关的数据信息转化成结构化简历，这样可以快速匹配简历，进而把合格简历推送给面试官。通过对职位的匹配以及简历的解析，可以为招聘企业提供有效的候选人，对于一些高端稀有人才，可以获得良好的效果。在实际的面试环节，可以设置有效招聘模型，机器人可以提出针对性问题。如果候选人存在软件开发的经验，机器人会询问是哪个平台的开发经验，根据最终的回答，可以询问具体的数据库类型，通过询问这些细节内容，可以加深对于应聘人员的了解。在线考试中，可以使用人脸识别技术，可以确保考试人和应聘人是同一个人，这样可以避免出现替考的问题。使用自然语言处理技术，避免了打字的复杂流程，可以在面试中花费更多的精力在备注和总结方面，这样可以显著提升面试官工作的精确度以及效率。

3.在智能育才方面的应用

当前背景下，互联网深入我们生活的方方面面，大家拥有了大量的碎片学习时间，可以利用这些碎片时间利用移动设备学习相关的知识内容，这方面离不开智能学习，利用大数据结合人工智能，可以提供有效的课程推荐并且提供有效的学习地图，通过对员工社交群体、兴趣爱好、发展目标以及级别岗位的匹配，可以发掘和整理相关数据，绘制员工的学习画像，可以提供针对性课程内容，这样可以提升育才的有效性，让员工在业余时间中获得学习和发展的方向和资源，这样可以加强互动，并且提升用户体验，提升课程内容的吸引力。

4.在智能留才方面的应用

人才属于企业在进步中的血液，如何留住人才属于当前的重要问题。所以如果数据库是健全的，需要分析关键性数据要素，可以包括个体方面的因素，包括：个人职业能力、个人能力、家庭、工作内容、福利、薪酬、绩效、级别、性别以及年龄等等。組织方面的因素，员工满意度、管理幅度、上下级关系、工作压力、组织分为以及企业文化等等，还包括外部因素：市场热度、创业环境、外部薪酬水平、外部市场工作机会等等。可以把这些因素设定为多个方面的指标，里包括外部机会、文化氛围、薪酬福利、个人发展、培训学习等等，这些因素对于离职都会产生一定的影响，所以需要尽早预测，进而分析员工的实际离职意向，这样可以避免企业花费大量的金钱成本和人力资源在培训招聘方面，可以真正保留人才。

结论

在当前的人力资源管理中，涉及多个方面的人才数据和影响因素。这些因素基本可以可以量化分析的，所以为大数据技术以及人工智能技术的引入提供了先天条件，人力资源管理和人工智能技术的融合属于大势所趋。在人力资源管理中，不仅可以在员工关怀、绩效考核以及薪酬福利中应用人工智能技术，还可以在其他方面实施广泛应用，有着广阔的前景。

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