人工智能在企业人力资源管理中的应用与优化研究

曹晓丽?王肖肖?杜洋

摘要：随着人工智能技术的不断进步，企业在人力资源管理面临新的机遇和挑战。分析了在人工智能时代人力资源管理面临的挑战，然后提出了人工智能融入企业人力资源管理的优化策略，并指出人工智能在人力资源管理应用中应注意的一些事项，从而帮助企业实现智能化、高效化和个性化的人力资源管理，最终提升企业的竞争力和员工的满意度。

关键词：人工智能；人力资源管理；优化策略

一、前言

人工智能的出现深刻地改变了企业原有的组织结构和劳动关系，革新了管理方式和管理理念，推动企业管理向智能化转变。北森的《2022人力资源数字化转型白皮书》显示，58%的企业已经或正在实施人力资源数字化项目，实现从传统人力资源管理向智能人力资源管理模式的转型。人工智能在企业中的广泛应用，逐渐引起学术界的广泛关注[1]。学者们深入探究人工智能与人力资源管理的結合点、对人力资源管理的影响趋势，以及应用的具体情境。在此背景下，深入探究人工智能在企业人力资源管理中的应用与优化策略，有助于加深对“人工智能+人力资源管理”的理解，为企业未来优化人力资源管理提供参考。

二、人工智能时代人力资源管理面临的挑战

（一）人工筛选效率较低，候选人评价偏于主观

一是筛选过程依赖于招聘人员的主观判断，存在主观因素，容易造成对候选人的偏见和歧视。二是依靠人工筛选简历和进行面试，通常需要耗费大量时间，筛选的效率较低。三是招聘人员每天需要处理大量的简历，但很容易漏掉其中重要的信息，从而导致招聘决策的不准确。

（二）评估周期较长，绩效评估指标精准度偏低

一是主观评价容易受到个人偏见和考核者的主观影响，从而导致评价结果不准确、不公平，员工的工作成果无法得到公正评估，将对他们的动机和工作积极性产生负面的影响。二是绩效评估周期较长，无法及时反馈和调整，无法及时激励和指导员工的绩效改进。三是传统的手工数据收集和分析过程繁琐、耗时，容易出现数据错误和遗漏，影响评估的准确性和可靠性。

（三）培训内容固化，无法满足员工个性化培训需求

一是传统培训难以实现灵活性和个性化的培训定制服务，无法满足员工多样化和差异化的学习需求。二是传统培训缺乏量化指标和数据支持，评估结果主要依赖于企业培训管理人员的主观判断和员工的自我评价，容易受到主观偏见和误导。三是传统培训内容更新滞后，无法快速捕捉人才市场对培训的新要求。

（四）缺乏实时性管理数据，难以持续跟踪员工关系变化

一是传统员工关系管理依赖于人工处理和分析大量的员工信息和数据，耗时、耗力且容易出现遗漏和错误，从而缺乏实时的预测和预警能力。二是现有方法基于有限的数据进行分析，无法全面反映员工的行为、态度和动机等复杂因素，难以准确预测员工的流失和冲突。三是员工调查通常依赖于员工填写问卷或进行面谈，容易受到主观因素的影响，并且，调查周期通常较长，结果可能存在延迟，无法及时反映员工的真实情况和感受。

三、人工智能驱动下的企业人力资源管理优化策略

人工智能技术不断应用于企业人力资源管理的招聘管理、绩效管理、培训管理和员工关系管理等领域[2]，通过自然语言处理和机器学习技术，实现自动筛选简历、个性化学习推荐、准确绩效评估、情感分析和预测等功能，提高人力资源管理效率和个性化程度。基于此，本文从以下四个方面探讨人工智能+人力资源的应用与优化策略。

（一）人工智能在招聘管理中的应用与优化

1.智能化简历筛选和候选人匹配

首先，人工智能通过提取关键信息，如教育经历、工作经验和技能，将简历转化为数值特征向量。其次，利用机器学习算法训练模型，匹配候选人与职位需求的相似度。最后，根据预设条件和目标要求，智能筛选候选人，提高招聘效率和准确性。这样，人工智能可以快速、准确地处理大量简历信息，从而提高招聘效率，并帮助企业找到最适合的候选人[3]。

2.自动化面试和人格评估

一方面，自动化面试更加高效和精准。人工智能能够通过面部识别、语音识别和文本分析，将候选人的回答转化为图形、图像和文字数据，并利用机器学习算法对其进行自动化面试。通过建立模型和训练数据，人工智能能够在自动化面试过程中提供准确的评估结果，辅助招聘者做出更好的决策[4]。另一方面，人工智能的人格评估有助于挖掘应聘者的深层次胜任力素质。人格评估可以基于候选人在面试过程中的回答和行为，或是对应聘者填答的人格评估问卷数据进行分析，通过与已知模型的比较分析，判断其人格特点和适应性，从而更加客观地分析候选人的表现。

（二）人工智能在绩效管理中的应用与优化

1.基于数据的绩效评估和预测

一是人工智能能够通过机器学习算法分析大量员工的工作数据和绩效指标，建立模型来评估员工的绩效，能够识别出特定工作行为与高绩效之间的关联，并预测员工未来的绩效表现。二是人工智能利用自然语言处理技术，分析和理解员工的沟通记录、客户反馈等文字信息，从中挖掘出有效的绩效指标并用于未来的评估。三是人工智能还可以结合情感识别技术，分析员工的语音、面部表情等非语言信号，评估员工的情绪状态对绩效的影响。通过利用这些核心技术，人工智能可以提供客观的、数据驱动的评价依据，并帮助企业更好地理解员工的绩效表现和潜力，从而支持有效的人才管理和发展决策[5]。

2.自动化反馈和奖励系统

人工智能能够通过自然语言处理、机器学习、情感识别和数据分析实现自动化反馈和奖励系统。综合应用这些技术，人工智能可以自动评估员工绩效，提供自动化反馈，并根据绩效水平给予奖励，有效促进绩效管理和员工发展。

（三）人工智能在培训管理中的应用与优化

1.个性化学习路径和推荐系统

人工智能提供个性化学习路径和推荐系统的核心技术包括用户建模与个性化推荐、自然语言处理技术以及强化学习与在线学习[6]。一是通过构建员工的个人画像和模型，理解他们的兴趣、学习偏好和能力水平，并基于这些模型应用推荐算法实现个性化的学习路径和内容推荐[7]。二是人工智能能够通过被培训者的学习数据分析，从员工的实时学习反馈中不断调整推荐内容，实现更精准的学习管理。

2.基于數据驱动的培训需求分析和效果评估

人工智能在基于数据驱动的培训需求分析和效果评估方面，核心技术包括数据分析和挖掘、机器学习、自然语言处理以及推荐算法。通过这些技术，企业可以发现潜在的培训需求、优化培训计划、评估培训效果，从而有效提升员工的技能和绩效。

（四）人工智能在员工关系管理中的应用与优化

1.员工情绪分析和满意度调查

一是人工智能通过自然语言处理技术，处理和理解员工的文本反馈，如调查问卷和员工评论，从中提取员工的观点、情绪和意见，进而洞察员工的情感状态。二是人工智能可以学习员工反馈数据的模式和规律，执行情感分类、情绪预测等任务，并根据预测结果生成洞察和建议，帮助管理者优化员工关系。三是情感分析技术能够帮助管理者快速了解员工对各种事物的态度和情绪，以改善员工体验和满意度。

2.预测员工流失和冲突预警

人工智能预测员工流失和冲突的核心技术包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理和统计分析[8]。一是机器学习通过历史数据和特征构建模型，识别与员工流失和冲突相关的模式和趋势，并利用新数据进行预测和预警。二是数据挖掘通过分析大量员工数据和反馈，揭示影响员工流失和冲突的潜在因素和特征，还可以预测员工离职率和离职原因。三是自然语言处理技术处理员工的文本反馈和沟通记录，提取情感倾向和关键信息，辅助预测员工流失和冲突风险。四是利用数理统计方法描述、分析和推断数据，识别相关因素和变量之间的关系，并构建模型进行预测和预警。

四、人工智能在人力资源管理应用中的注意事项

人工智能在人力资源管理未来应用中具有广阔的空间和前景，但在应用中仍需要注意以下问题。

（一）增强企业管理的人性化情感关怀，营造成长型企业文化

人工智能在处理人力资源管理问题时往往无法考虑到人的情感和人性因素，无法完全理解员工的情绪和个人需求。一方面，在招聘过程中，面试过程的冷冰冰和缺乏人情味可能影响应聘者的体验和公司形象。因此，企业应更加注重人工智能技术的人性化设计，使其更好地理解和满足员工的情感和心理需求[9]。另一方面，人工智能在人力资源管理中可能无法充分理解和应对复杂的人际关系和企业文化。为了解决这一问题，企业在人工智能系统外，为员工提供人性化关怀，促进员工产生组织归属感。

（二）强化数据安全管理，保障企业与个人信息安全

人工智能的运用可能引发隐私和数据安全问题[10-11]。为了解决这一问题，未来的人工智能系统需要提高数据保护和隐私安全的能力，并确保合规性[12]。数据保护方面，企业可以采取数据加密、访问控制和权限管理等措施，确保员工数据安全。同时，企业需要建立明确的数据保护政策和流程，规定数据使用范围和目的，并遵守相关法律法规，确保合法使用员工数据[13]。

（三）持续更新迭代人工智能算法，提升数据的可解释性

人工智能算法通常被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释和理解。在人力资源管理中，这可能引发员工的不信任感。因此，企业需要做好人工智能应用的宣传和说明，提高人工智能算法的透明度和可解释性，使员工能够理解决策的依据和过程[14]。例如，企业可以采用可解释的人工算法，如决策树、规则库或因果推理模型等，提供明确的规则和决策路径，使员工更容易理解人工智能的决策过程[15]。

（四）强化人力资源从业人员数字技能，促进人工智能与人力资源管理融合

强化人力资源从业人员的数字技能是实现人工智能与人力资源管理融合的重要一环[16]。为此，企业可以提供专门的培训和教育计划，以提高人力资源从业人员的数字技能[17]，强化数据分析、人工智能工具和平台的使用、数据隐私和安全等方面的知识。另外，企业应结合自身发展阶段和资金状况，积极引进人工智能化的人力资源管理系统、工具平台或解决方案，通过人工智能技术优化人力资源管理流程，提升人力资源管理效能。

参考文献

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[17]林枚，凌秀花，陈超.人工智能会抢走HR的饭碗吗？[J].现代商业，2018（08）：61-63.

作者单位：天津商业大学

责任编辑：周航