企業(yè)管理雜志

將人工智能與戰(zhàn)略洞察結(jié)合，勢必可以創(chuàng)造新的機遇，轉(zhuǎn)變?nèi)肆Y源部門協(xié)助企業(yè)建立競爭優(yōu)勢的方式。

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)

移動和社交技術(shù)無處不在，個性化成為新時代標配，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?shù)穆殬I(yè)發(fā)展機會，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)測以及人力資源的政策和實施效果評估等方面。然而，以往的決策支持系統(tǒng)在整合知識方面比較薄弱，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，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)中植入機器學習技術(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、員工培訓規(guī)劃、職業(yè)發(fā)展規(guī)劃、未來員工需求預(yù)測、員工績效預(yù)測等人力資源問題。

人工智能在人力資源領(lǐng)域應(yīng)用場景

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

1. 吸引：改善求職者體驗

在人才生命周期的吸引求職者階段，企業(yè)的目標在于盡量多地網(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其申請職位。通過在吸引求職者階段部署聊天機器人，可以運用自然語言處理 (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)槁毼簧暾堈叩目赡苄员貙⒂兴嵘?/p>

2. 聘用：行之有效的招聘

招聘人員的工作特點是時間緊、任務(wù)重，往往要同時招聘多個職位。招聘人員需要對自己負責招聘的各種職位劃分優(yōu)先級；與此同時，還需要從競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)測填補職位空缺需要的時間，并支持招聘人員根據(jù)需要重新劃分優(yōu)先級。此外，還可以利用人工智能確定求職者簡歷與招聘職位之間的匹配度，根據(jù)職位申請流程收集的求職者信息準確預(yù)測未來績效。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流程和實踐的影響。

3. 敬業(yè)：增強工作的主觀能動性

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)團隊成員的通知。該功能根據(jù)求職申請中提供的有關(guān)各位團隊成員及企業(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，短短幾小時即可分析數(shù)十萬條主題評論。

4. 留住：智慧的薪酬規(guī)劃

為做出合理的薪酬決策，需仔細考量各種復(fù)雜因素。除績效外，還包括以下因素：技能的市場價格、技能的需求程度，以及采用基本薪酬還是獎金形式更好。要做出最佳薪酬決策，需要深入了解員工技能、技能的市場價格，以及這些技能的需求波動情況。因此，需要考察的數(shù)據(jù)點可能非常多，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)計出現(xiàn)之后，設(shè)計周期及準備工作可從數(shù)千小時縮短至短短幾小時，同時還可提供決策建議，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)：個性化學習

在學習方面，人工智能可隨時隨地根據(jù)需要輕松提供學習內(nèi)容，有助于加快培養(yǎng)個人技能水平，從而優(yōu)化企業(yè)學習活動的成效。同時，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內(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)理可對其進行驗證?；谌斯ぶ悄艿募寄芡茢嗫蓭椭髽I(yè)尋找“組織中隱藏的瑰寶”—— 不為人知的技能高手。

6. 成長：職業(yè)發(fā)展

職業(yè)輔導(dǎo)為員工營造更有意義的工作體驗，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，費時費力，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備投入大量資金重點培養(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)展機會，不僅有利于改進員工的總體積極性和敬業(yè)度，還能促進總體工作績效，從而提高企業(yè)效益。

7. 服務(wù)：利用人工智能實現(xiàn)7×24小時不間斷員工互動

聊天機器人是人工智能改善員工體驗的典型示例，可實時解答問題，能理解自然語言，像人類那樣與用戶對話。聊天機器人設(shè)計費用低、訓練速度快，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器人的實施過程。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)用場景，設(shè)計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，負責將人力資源相關(guān)數(shù)據(jù)輸入操作數(shù)據(jù)庫。事務(wù)處理子系統(tǒng)將企業(yè)的日常活動信息作為數(shù)據(jù)收集到數(shù)據(jù)庫中，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，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、金融機構(gòu)、工會和競爭對手的情報，這些智能數(shù)據(jù)可以從商業(yè)數(shù)據(jù)庫中獲得。

2. 決策子系統(tǒng)

決策子系統(tǒng)主要包含四個主要組件：知識挖掘子系統(tǒng)、模型管理子系統(tǒng)、知識庫子系統(tǒng)和咨詢子系統(tǒng)。知識挖掘子系統(tǒng)可以從舊數(shù)據(jù)和決策中提取知識，此組件用于從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(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)測模型；模型管理子系統(tǒng)用于存儲結(jié)構(gòu)模型，通過應(yīng)用這些模型將存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息或知識，如現(xiàn)有仿真模型、財務(wù)、統(tǒng)計、管理科學等相關(guān)模型，這些模型均可應(yīng)用于合適的決策過程；知識庫子系統(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)域的專家進行評估并解釋；咨詢子系統(tǒng)在決策過程中提供迭代支持，知識工程師通過知識驅(qū)動開發(fā)，從專家和規(guī)章制度文件中獲取知識，該組件將不斷更新現(xiàn)有知識庫系統(tǒng)的知識。

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告或解決方案。輸出子系統(tǒng)包括以下十個模塊：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，基于人力資源庫存供給和需求分析預(yù)測未來人力資源需求；招聘選拔模塊，通過對潛在候選人不同類型的信息進行編譯和處理，并選擇符合決策標準預(yù)期的員工；培訓開發(fā)模塊，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘個人學習的訓練策略和學習地圖，基于規(guī)則的專家系統(tǒng)可以用來推斷員工的學習類型；績效評估模塊，為員工提供綜合績效指標及考核標準；薪酬福利模塊，使用統(tǒng)計和財務(wù)模型估算薪酬福利金額，如保險、養(yǎng)老金、利潤分成、股票期權(quán)等福利；健康與安全模塊，維護員工事故信息(數(shù)量及種類)、健康及安全投訴、員工補償請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，使用財務(wù)或會計模型來制定及時和準確的結(jié)構(gòu)性付款功能；人才管理模塊幫助管理者在正確的時間和地點選擇正確的人，通過現(xiàn)有人才（當前員工）的表現(xiàn)來判定其工作達標的程度；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，以及公積金報表、貸款報表、評估報告、培訓相關(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)投資回報率分析

實施人工智能應(yīng)用前，應(yīng)在人工智能與其回報之間建立預(yù)期的聯(lián)系。表中提供了所討論的每個人工智能應(yīng)用場景的預(yù)期效益和成果指標示例。必須綜合考量短期指標和長期指標，以便快速進行評估，并根據(jù)需要進行調(diào)整。

同時，回報實現(xiàn)速度取決于兩項因素：外部采購還是內(nèi)部構(gòu)建，以及人工智能項目的性質(zhì)。如果采購現(xiàn)成的人工智能解決方案，有望在三到六個月內(nèi)實現(xiàn)投資回報。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。 MVP 是指對用戶有意義的首個最小規(guī)模的可交付產(chǎn)品，旨在檢驗企業(yè)做出的假設(shè)，然后快速增強這些產(chǎn)品，為企業(yè)帶來更多價值。借助目前可用的 API接口，即便是復(fù)雜項目，也可在一年內(nèi)獲得回報。當然，設(shè)計思維和敏捷工作方法有助于快速構(gòu)建系統(tǒng)并在短時間內(nèi)不斷迭代，形成改進的版本。另一方面，如果利用人工智能改善招聘工作，一些效益可能會很快顯現(xiàn)出來，如縮短招聘時間。但是，某些預(yù)期效益則需要更長時間才能體現(xiàn)，如提高績效。人才保留解決方案也要有一定的時間才能展現(xiàn)價值，因為時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、學習、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推動實現(xiàn)企業(yè)的戰(zhàn)略優(yōu)勢，還能更有效地支持企業(yè)的員工隊伍，將戰(zhàn)略付諸行動。

主要參考文獻

[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)學院

巫志文 廣西大學土木建筑工程學院

欄目主編 程丹丹