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企業(yè)管理雜志

將人工智能與戰(zhàn)略洞察結(jié)合，勢(shì)必可以創(chuàng)造新的機(jī)遇，轉(zhuǎn)變?nèi)肆Y源部門協(xié)助企業(yè)建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的方式。

文/繆鎮(zhèn)聯(lián)  巫志文

關(guān)鍵詞：人工智能  人力資源  決策系統(tǒng)

移動(dòng)和社交技術(shù)無處不在，個(gè)性化成為新時(shí)代標(biāo)配，在人力資源領(lǐng)域，獲得人才的“游戲規(guī)則”發(fā)生了巨大改變。人工智能和自動(dòng)化技術(shù)可以幫助企業(yè)掌握員工的技能狀況，防止員工流失，快速響應(yīng)員工問題，為員工和外部候選人安排適當(dāng)?shù)穆殬I(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)，為經(jīng)理提供更有效的薪酬調(diào)整指導(dǎo)、消除福利和薪酬方面的人為干預(yù)等。

相較于傳統(tǒng)的人力資源信息系統(tǒng)，決策支持系統(tǒng)是一種更高等級(jí)的分析工具，可用于企業(yè)人力資源戰(zhàn)略規(guī)劃、人力資源需求預(yù)測(cè)以及人力資源的政策和實(shí)施效果評(píng)估等方面。然而，以往的決策支持系統(tǒng)在整合知識(shí)方面比較薄弱，處理復(fù)雜的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的人力資源問題較為困難。為了克服這一缺點(diǎn)，本文提出一種新型智能決策支持系統(tǒng)，即在傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)中植入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該系統(tǒng)可以幫助企業(yè)解決戰(zhàn)略人力資源規(guī)劃、新員工選擇、員工培訓(xùn)規(guī)劃、職業(yè)發(fā)展規(guī)劃、未來員工需求預(yù)測(cè)、員工績(jī)效預(yù)測(cè)等人力資源問題。

人工智能在人力資源領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景

戰(zhàn)略性人力資源的提出，使人力資源領(lǐng)域的工作重點(diǎn)從行政向高績(jī)效人力資源實(shí)踐（如團(tuán)隊(duì)合作和績(jī)效管理）轉(zhuǎn)變，其關(guān)注點(diǎn)集中在主要職位而非每一個(gè)職位上，關(guān)注關(guān)鍵員工群體而非每一個(gè)員工。同時(shí)，在人力資源領(lǐng)域部署人工智能，也可涵蓋整個(gè)人才生命周期。

1. 吸引：改善求職者體驗(yàn)

在人才生命周期的吸引求職者階段，企業(yè)的目標(biāo)在于盡量多地網(wǎng)羅具備職位所需技能的候選人，在確定他們符合條件后鼓勵(lì)其申請(qǐng)職位。通過在吸引求職者階段部署聊天機(jī)器人，可以運(yùn)用自然語言處理 (NLP) 技術(shù)解讀并回答求職者的問題。另外，相較于傳統(tǒng)的關(guān)鍵字搜索方法，人工智能的職位匹配效果更佳。此外，還可以利用技能匹配算法，將職位與求職者簡(jiǎn)歷中展示的技能相匹配，根據(jù)分析結(jié)果提出建議。在此類功能的幫助下，求職者轉(zhuǎn)變?yōu)槁毼簧暾?qǐng)者的可能性必將有所提升。

2. 聘用：行之有效的招聘

招聘人員的工作特點(diǎn)是時(shí)間緊、任務(wù)重，往往要同時(shí)招聘多個(gè)職位。招聘人員需要對(duì)自己負(fù)責(zé)招聘的各種職位劃分優(yōu)先級(jí)；與此同時(shí)，還需要從競(jìng)聘同一職位的眾多求職者中發(fā)現(xiàn)最佳人選。在這種情況下，人工智能就可以發(fā)揮作用：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)填補(bǔ)職位空缺需要的時(shí)間，并支持招聘人員根據(jù)需要重新劃分優(yōu)先級(jí)。此外，還可以利用人工智能確定求職者簡(jiǎn)歷與招聘職位之間的匹配度，根據(jù)職位申請(qǐng)流程收集的求職者信息準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來績(jī)效。人工智能還可以幫助招聘人員撰寫更全面的職位說明，更有效地篩選候選人，盡量減少人為偏見對(duì)流程和實(shí)踐的影響。

3. 敬業(yè)：增強(qiáng)工作的主觀能動(dòng)性

在提高招聘部門經(jīng)理的工作有效性方面，人工智能有兩個(gè)具體的功能：面向經(jīng)理層的人才提醒和敬業(yè)度分析。人工智能的人才提醒功能用于向一線經(jīng)理發(fā)出有關(guān)團(tuán)隊(duì)成員的通知。該功能根據(jù)求職申請(qǐng)中提供的有關(guān)各位團(tuán)隊(duì)成員及企業(yè)員工群體的信息，幫助經(jīng)理做出決策。人工智能的敬業(yè)度分析技術(shù)用于分析企業(yè)內(nèi)部的社交媒體內(nèi)容。該技術(shù)可分析年度調(diào)研、員工滿意度調(diào)研以及社交媒體聊天的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，短短幾小時(shí)即可分析數(shù)十萬條主題評(píng)論。

4. 留?。褐腔鄣男匠暌?guī)劃

為做出合理的薪酬決策，需仔細(xì)考量各種復(fù)雜因素。除績(jī)效外，還包括以下因素：技能的市場(chǎng)價(jià)格、技能的需求程度，以及采用基本薪酬還是獎(jiǎng)金形式更好。要做出最佳薪酬決策，需要深入了解員工技能、技能的市場(chǎng)價(jià)格，以及這些技能的需求波動(dòng)情況。因此，需要考察的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能非常多，如果沒有分析技術(shù)的支持，單憑人力很可能無法完成分析。基于人工智能的薪酬設(shè)計(jì)出現(xiàn)之后，設(shè)計(jì)周期及準(zhǔn)備工作可從數(shù)千小時(shí)縮短至短短幾小時(shí)，同時(shí)還可提供決策建議，研究過去不曾考慮的更多變量。此外，人工智能的重點(diǎn)放在決定薪酬的各種技能上，因此有助于減少薪酬流程中存在的人為偏見。

5. 培養(yǎng)：個(gè)性化學(xué)習(xí)

在學(xué)習(xí)方面，人工智能可隨時(shí)隨地根據(jù)需要輕松提供學(xué)習(xí)內(nèi)容，有助于加快培養(yǎng)個(gè)人技能水平，從而優(yōu)化企業(yè)學(xué)習(xí)活動(dòng)的成效。同時(shí)，每家企業(yè)都需要了解員工掌握的技能以及技能水平，人工智能只需提取員工的少量?jī)?nèi)部數(shù)據(jù)，即可推斷他們的技能水平。生成技能檔案后，員工和經(jīng)理可對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。基于人工智能的技能推斷可幫助企業(yè)尋找“組織中隱藏的瑰寶”—— 不為人知的技能高手。

6. 成長(zhǎng)：職業(yè)發(fā)展

職業(yè)輔導(dǎo)為員工營(yíng)造更有意義的工作體驗(yàn)，不僅可以提高企業(yè)生產(chǎn)力，還能確保繼任渠道暢通無阻。職業(yè)輔導(dǎo)通常要求師徒頻繁接觸，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本不菲。因此，一直以來，企業(yè)通常只為工作表現(xiàn)不理想的員工或者準(zhǔn)備投入大量資金重點(diǎn)培養(yǎng)的高潛力員工提供輔導(dǎo)。然而，如果企業(yè)為全體員工提供這種水平的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)，不僅有利于改進(jìn)員工的總體積極性和敬業(yè)度，還能促進(jìn)總體工作績(jī)效，從而提高企業(yè)效益。

7. 服務(wù)：利用人工智能實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)不間斷員工互動(dòng)

聊天機(jī)器人是人工智能改善員工體驗(yàn)的典型示例，可實(shí)時(shí)解答問題，能理解自然語言，像人類那樣與用戶對(duì)話。聊天機(jī)器人設(shè)計(jì)費(fèi)用低、訓(xùn)練速度快，由于應(yīng)用編程接口（API）應(yīng)用廣泛且易于使用，非專業(yè)IT人員也可以輕松管控聊天機(jī)器人的實(shí)施過程。如果在人力資源流程中，需要回答員工提出的大量問題，則可根據(jù)人力資源流程中常見問題解答（FAQ）列表部署聊天機(jī)器人。

基于人工智能的人力資源決策系統(tǒng)框架

本文基于人工智能在人力資源領(lǐng)域的最新應(yīng)用場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了一種全新智能決策系統(tǒng)，由輸入子系統(tǒng)、決策子系統(tǒng)和輸出子系統(tǒng)三部分組成（如上頁圖所示），可針對(duì)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的人力資源問題提出相應(yīng)的解決方案。

1. 輸入子系統(tǒng)

人力資源信息輸入子系統(tǒng)由事務(wù)處理子系統(tǒng)和人力資源智能子系統(tǒng)組成，負(fù)責(zé)將人力資源相關(guān)數(shù)據(jù)輸入操作數(shù)據(jù)庫(kù)。事務(wù)處理子系統(tǒng)將企業(yè)的日?；顒?dòng)信息作為數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)庫(kù)中，為中層管理人員和執(zhí)行人員提供有效的決策支撐，如員工姓名、出生日期、性別、地址、電話、緊急聯(lián)系信息、電子郵件地址、部門代碼、工作狀態(tài)(全職、兼職)、工資、職位、員工工作歷史和福利信息等。同時(shí)，也將使用互聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)收集的內(nèi)部和環(huán)境來源數(shù)據(jù)用于在線事務(wù)處理。而人力資源智能子系統(tǒng)主要收集與組織利益相關(guān)的人力資源數(shù)據(jù)，如政府、供應(yīng)商、金融機(jī)構(gòu)、工會(huì)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情報(bào)，這些智能數(shù)據(jù)可以從商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得。

2. 決策子系統(tǒng)

決策子系統(tǒng)主要包含四個(gè)主要組件：知識(shí)挖掘子系統(tǒng)、模型管理子系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)子系統(tǒng)和咨詢子系統(tǒng)。知識(shí)挖掘子系統(tǒng)可以從舊數(shù)據(jù)和決策中提取知識(shí)，此組件用于從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)確定可能的模式和規(guī)則，以開發(fā)人力資源問題的預(yù)測(cè)模型；模型管理子系統(tǒng)用于存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)模型，通過應(yīng)用這些模型將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息或知識(shí)，如現(xiàn)有仿真模型、財(cái)務(wù)、統(tǒng)計(jì)、管理科學(xué)等相關(guān)模型，這些模型均可應(yīng)用于合適的決策過程；知識(shí)庫(kù)子系統(tǒng)組件包含有關(guān)關(guān)聯(lián)規(guī)則、模式以及任何相關(guān)事實(shí)和規(guī)則的信息，這些規(guī)則和模式將由人力資源領(lǐng)域的專家進(jìn)行評(píng)估并解釋；咨詢子系統(tǒng)在決策過程中提供迭代支持，知識(shí)工程師通過知識(shí)驅(qū)動(dòng)開發(fā)，從專家和規(guī)章制度文件中獲取知識(shí)，該組件將不斷更新現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的知識(shí)。

3. 輸出子系統(tǒng)

輸出子系統(tǒng)由不同的軟件模塊組成，這些模塊可以使用各種模型為人力資源問題提供報(bào)告或解決方案。輸出子系統(tǒng)包括以下十個(gè)模塊：戰(zhàn)略人力資源規(guī)劃模塊，將合適的人員與組織的戰(zhàn)略需求相匹配，基于人力資源庫(kù)存供給和需求分析預(yù)測(cè)未來人力資源需求；招聘選拔模塊，通過對(duì)潛在候選人不同類型的信息進(jìn)行編譯和處理，并選擇符合決策標(biāo)準(zhǔn)預(yù)期的員工；培訓(xùn)開發(fā)模塊，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘個(gè)人學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略和學(xué)習(xí)地圖，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)可以用來推斷員工的學(xué)習(xí)類型；績(jī)效評(píng)估模塊，為員工提供綜合績(jī)效指標(biāo)及考核標(biāo)準(zhǔn)；薪酬福利模塊，使用統(tǒng)計(jì)和財(cái)務(wù)模型估算薪酬福利金額，如保險(xiǎn)、養(yǎng)老金、利潤(rùn)分成、股票期權(quán)等福利；健康與安全模塊，維護(hù)員工事故信息(數(shù)量及種類)、健康及安全投訴、員工補(bǔ)償請(qǐng)求及其他與健康及安全有關(guān)的事宜；員工關(guān)系模塊，可以了解工作環(huán)境、規(guī)章制度、員工違法歧視、申訴、工作多樣性等相關(guān)信息，管理層可以提供在線調(diào)查和“意見箱”，為員工提供表達(dá)意見和建議的渠道；工資單接口模塊，包含關(guān)于工資和福利的信息，使用財(cái)務(wù)或會(huì)計(jì)模型來制定及時(shí)和準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)性付款功能；人才管理模塊幫助管理者在正確的時(shí)間和地點(diǎn)選擇正確的人，通過現(xiàn)有人才（當(dāng)前員工）的表現(xiàn)來判定其工作達(dá)標(biāo)的程度；員工自助服務(wù)模塊，員工可以獲得工資單和養(yǎng)老金信息，以及公積金報(bào)表、貸款報(bào)表、評(píng)估報(bào)告、培訓(xùn)相關(guān)信息、職業(yè)規(guī)劃、健康安全事件等。

人力資源決策系統(tǒng)投資回報(bào)率分析

實(shí)施人工智能應(yīng)用前，應(yīng)在人工智能與其回報(bào)之間建立預(yù)期的聯(lián)系。表中提供了所討論的每個(gè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的預(yù)期效益和成果指標(biāo)示例。必須綜合考量短期指標(biāo)和長(zhǎng)期指標(biāo)，以便快速進(jìn)行評(píng)估，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。

同時(shí)，回報(bào)實(shí)現(xiàn)速度取決于兩項(xiàng)因素：外部采購(gòu)還是內(nèi)部構(gòu)建，以及人工智能項(xiàng)目的性質(zhì)。如果采購(gòu)現(xiàn)成的人工智能解決方案，有望在三到六個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)。較為復(fù)雜的解決方案往往以最低程度的可行產(chǎn)品 (MVP) 為起點(diǎn)。 MVP 是指對(duì)用戶有意義的首個(gè)最小規(guī)模的可交付產(chǎn)品，旨在檢驗(yàn)企業(yè)做出的假設(shè)，然后快速增強(qiáng)這些產(chǎn)品，為企業(yè)帶來更多價(jià)值。借助目前可用的 API接口，即便是復(fù)雜項(xiàng)目，也可在一年內(nèi)獲得回報(bào)。當(dāng)然，設(shè)計(jì)思維和敏捷工作方法有助于快速構(gòu)建系統(tǒng)并在短時(shí)間內(nèi)不斷迭代，形成改進(jìn)的版本。另一方面，如果利用人工智能改善招聘工作，一些效益可能會(huì)很快顯現(xiàn)出來，如縮短招聘時(shí)間。但是，某些預(yù)期效益則需要更長(zhǎng)時(shí)間才能體現(xiàn)，如提高績(jī)效。人才保留解決方案也要有一定的時(shí)間才能展現(xiàn)價(jià)值，因?yàn)闀r(shí)間才能證明員工是否如預(yù)期的那樣留下來。

人工智能完全可以適用于人力資源的所有領(lǐng)域，包括吸引人才、招聘、學(xué)習(xí)、薪酬、職業(yè)發(fā)展管理和人力資源支持等。人工智能將使人力資源職能部門不僅可以切實(shí)推動(dòng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)，還能更有效地支持企業(yè)的員工隊(duì)伍，將戰(zhàn)略付諸行動(dòng)。

主要參考文獻(xiàn)

[1] Jantan H, Hamdan A, and Othman Z, Human Talent Prediction in HRM Using C4. 5 Classification Algorithm. International Journal on Computer Science and Engineering, 2010,2(8).

[2] Lin H, Personnel Selection Using Analytic Network Process and Fuzzy Data Envelopment Analysis Approaches. Computers and Industrial Engineering,2010,59(4).

作者單位

繆鎮(zhèn)聯(lián) 廣西藝術(shù)學(xué)院

巫志文 廣西大學(xué)土木建筑工程學(xué)院

欄目主編 程丹丹