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1AI 在企业人力资源中的应用白皮书AI 在企业人力资源中的应用白皮书2AI 在企业人力资源中的应用白皮书前言04主创团队1.特邀专家 2.项目组06从认识和了解 AI 开始1.人工智能的定义及其子领域2.人工智能的诞生与发展3.不得不谈的“ChatGPT”4.绕不过去的“大模型”与“大语言模型”5.“AIGC”才是“王者”6.“通用人工智能”是“未来”10人工智能时代的 HR 作为17AI 在企业人力资源管理中应用的现状及规划211.调研发现2.AI 在人力资源管理中的具体应用（1）全面薪酬管理案例一：小熊电器薪酬方案优化（2）招聘与人才发现案例一：完美日记“智取”数字营销人才案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧”案例三：西门子 AI 视频面试（3）学习与发展案例一：诺华智能匹配案例二：掌上高考“岗位知识库”应用案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱”（4）绩效提升案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效案例二：某新能源产业公司的OKR 目标 AI 辅导员案例三：某高端物业管理集团的AIGC 绩效教练CONTENTS3AI 在企业人力资源中的应用白皮书AIGC 的能力范围及可发挥效力场景63企业要如何在人力资源中引入 AI67AI 在企业人力资源管理中的应用案例案例一：三一集团|如何用人工智能重塑人力资源管理案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索74eGPT 产品介绍86机构简介88（5）考勤、排班案例一：Disney 考勤排班案例（6）员工服务及关怀案例一：腾讯员工关怀新玩法案例二：国潮运动品牌的人工智能化 HR 共享服务中心案例三：民企 500 强上市公司的AIGC 数字人助手（7）组织和人才发展案例一：某半导体制造领域头部企业组织和保留人才案例二：百度智能组织管理案例三：某国有互联网金融公司“AIGC 数字人晋升评审官”（8）价值和成熟度矩阵3.AI 时代的 COE 规划CONTENTS4AI 在企业人力资源中的应用白皮书为了让企业人力资源管理者全面且深刻地认识 AI，开始关注 AI 的发展，特别是极有可能带来新一轮生产力革命的、以 ChatGPT 为代表的 AIGC 等新技术；同时，也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学企业人力资源研究所，携手 10 余位专家，通过对 100 多份有效调研问卷的收集、整理和分析，以及对 30 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本书包含以下内容：关于 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 企业要如何在人力资源管理中有效地引入 AI 企业人力资源管理 AI 应用案例集前言5AI 在企业人力资源中的应用白皮书我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟到。要和管理者及 IT 一起推动和见证“数字化驱动”的“人力资本”与“组织能力再造”的，“将人性与科技融合”的“数字化人力资本管理”阶段的到来。让我们一起，保持开放、乐观的心态，积极拥抱变化，怀揣初心、努力探索、前瞻布局、有效行动吧！6AI 在企业人力资源中的应用白皮书缪青（Max Miao）先生HR 数智研究院副院长，易路人力资源科技联合创始人兼总裁，三十多年企业管理和 IT 行业经验，曾担任多家国际知名企业管理软件（ERP、HCM）亚洲及大中华区域负责人，机械工程硕士、EMBA。寄语：AI 不仅仅是一项技术，更是对 HR 管理的实践到理论的重构，HR 不仅不能缺席，同样也不能迟到，不能是 IT 主导，而是 HR 主导和引领。许景俊教授香港城市大学资讯系统系教授，博士生导师，国际资讯系统协会高级杰出会员。曾担任美国肯萨斯州威奇塔州立大学资讯系统副教授和波霍夫特聘商学教授。寄语：传统 HR 要改变思维定势，不断学习与更新 AI 基础知识，重视数据驱动决策。李绪红教授复旦大学企业管理系系主任、博士生导师，富布莱特学者，Journal of International Business Studies 等 国 际 A 级 期 刊 编 委，同 时 兼 任 复 旦大学企业人力资源研究所所长，中国社会心理学会理事，国际学术组织International Association of Chinese Management Research（IACMR）女性学者发展委员会联席主席。寄语：AI 带来的从商业模式到生产方式、管理模式的全方位变革，是当前时代的必然趋势，无论新生代企业还是传统产业的企业都要直面这一颠覆式变革。未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领AI技术在组织中的全面应用，赋能管理，成为组织管理变革的代言人。陈果（George Chen）先生寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企业业务的数字化服务。HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 IBM 咨询、翰威特咨询全球合伙人。特邀专家7AI 在企业人力资源中的应用白皮书孟盛先生寄语：AIGC 去掉了技术门槛，带来平权时代，一定要主动学习，每个人都可以参与。HR 数智研究院理事，法国里昂商学院人力资源与组织创新中心顾问委员会委员。前腾讯集团 HR 科技中心创建人，腾讯研究院特聘研究员，平安集团智慧人事产品线总经理。王崇良先生寄语：拥抱变化，把握确定性，应对不确定性。HR 数智研究院理事，三一集团副总经理、人资 CIO，曾担任滴滴出行 DHR 总监、百度 HRSDC 负责人/智慧 HR 负责人、施耐德和摩托罗拉 HRIS 负责人等。著有人力资源大数据应用实践等作品。许可先生寄语：人工智能素质教育，从过去 IT 时代的旧范式转变为新范式教育。人的思维方式，包括人和机器的关系发生了巨大的改变。人工智能的技术培养，可以覆盖到各个年龄段的学生，帮助他们建立起相应的素养与思维方式。现任北京绿洲星辰教育科技有限公司 CEO，中国计算机学会（CCF）计算机应用专委会执行委员。曾先后担任中国惠普有限公司全球服务部高级经理、惠普IT 管理学院特约讲师、文思海辉技术有限公司集团副总裁兼首席信息官、ATA公司副总裁。于历濛先生寄语：开放心态，拥抱变化。灵雀云联合创始人，密歇根大学罗斯商学院 MBA，曾在 SAP、网易、Amazon、惠普等公司担任高管职位。8AI 在企业人力资源中的应用白皮书鸣 谢本白皮书也引用了研究院理事王崇良先生作品当 HR 遇见 AI和腾讯 SDC 负责人马海刚先生作品HR+数字化中的部分观点和内容。在此，特别感谢王崇良先生和马海刚先生！严博先生寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展，人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。易路人力资源科技旗下薪智产品总监，曾任 IBM 薪酬顾问/项目经理、Kenexa 中国项目经理、S 数据团队负责人。9AI 在企业人力资源中的应用白皮书崔晓燕（Edith Cui）女士HR 数智研究院常务理事，共享服务、人力资源数智化转型和流程再造及服务产品设计领域的资深专家。著有人力资源数字化转型：HRSSC 的搭建、迭代与运营，主理个人公众号智能时代的 HR 技术与艺术。负责此次白皮书专家访谈的组织、调研问卷的设计、整体内容的撰写及整体的项目管理。尹妮妮（Nini Yin）女士负责此次白皮书专家访谈纪要的整理、调研问卷的分析、部分内容的撰写及校对工作。国家二级人力资源管理师、二级心理咨询师，曾担任莎莎化妆品中国区 HRBP Leader、上海香雪海国际贸易有限公司 HR Leader。周美晨女士易路人力资源科技市场部数字营销师负责此次白皮书调研问卷的分发和收集以及文字的校对工作。项目组10AI 在企业人力资源中的应用白皮书010101010101010100101010101010100100101010101010101000101010101010101010010101001010101001010100100101010100101010101001010101010101010010101010101010010010101010101010100010101010101010101001010100101010100101010010010101010010101010100101010101010101001010101010101001001010101010101010001010101010101010100101010010101010010101001001010101001010101010010101010101010100101010101010100100101010101010101000101010101010101010010101001010101001010100100101010100101010101001010101010101010010101010101010010010101010101010100010101010101010101001从认识和了解 AI 开始第一章AI1011AI 在企业人力资源中的应用白皮书要想全面且深入地理解AI在企业人力资源管理中的应用，让我们先从认识和了解AI技术开始。1.人工智能的定义及其子领域关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家系统等。计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦麦席森图灵）认为，AI是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学；斯坦福大学的学者认为，AI 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序；维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域；IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。其他主流的人工智能的定义，包括：感知学习行动交流推理模拟设计控制学认知科学心理学计算机科学数学12AI 在企业人力资源中的应用白皮书 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、分类、聚类等任务。深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：这是使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。NLP 涵盖了语音识别、文本分析、情感分析等应用。计算机视觉（Computer Vision）：这是使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和游戏 AI。专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加的，比如：最近特别火爆的ChatGPT就属于“机器学习”和“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计算机视觉”。上述认知符合目前的技术发展水平，也普遍被大家所接受。但也有专家认为，人工智能是一个以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科融合的交叉学科、新兴学科。人工智能不局限于计算机领域，还包括：脑机接口、超导体、蛋白质折叠等一系列的研究，这些也属于人工智能的范畴。2.人工智能的诞生与发展人工智能并不是一项全新的技术，它已经有近 70 年的发展历史。从 1956 年的达特茅斯会议，到耳熟能详的“深蓝”和“AlphaGo”“AlphaZero”，再到一夜爆红的“ChatGPT”。人工智能的发展并非一蹴而就，也并非一路坦途，每一次大的技术突破都会带来 AI 的春天，而下一次突破前又是漫长的冬天。近 20 年，互联网带来的海量数据、算力技术的大幅提升，以及随着数字化的发展和由于人口结构等因素带来的切实的生产力需求，让 AI 迎来了真正的春天。13AI 在企业人力资源中的应用白皮书随着最接近通用人工智能/AGI（全称：Artificial General Intelligence，是人工智能的一种理论形式，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立作出决策），并彻底打破人机交互模式的 ChatGPT 的火爆，AI 的应用再次实现质的突破，这不仅预示着 AI 应用的更大可能，更让 AI 能力去中心化，让 AI 真正走进每个人的工作、生活，引起了普遍的社会反响和关注。ChatGPT 成功的背后，是“算法时代”到“数据和算力时代”的进阶，是“分析式 AI”到“生成式 AI”的蜕变，更是“专用人工智能”到“通用人工智能”的跃迁；同时，也是计算机技术在自然语言方向研究的一次重大突破。3.不得不谈的“ChatGPT”ChatGPT 这个词是由两部分组成的，我们首先来看“GPT”，它是“生成型预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer）”的缩写，是一种可以执行较为复杂任务的语言模型，如：回复问题、生成文章和程序代码，或者翻译文章内容等。而 ChatGPT 是 Open AI 推出的结合了AI 创作和智能聊天的机器人。ChatGPT 的前端，在问答、翻译、搜索、内容创作、代码生成、简单推理和分析等众多领域达到人类的基准水平；其后端，通过“大语言模型”解决了跨行业和跨领域的问题。20 世纪40-50 年代20 世纪70-80 年代20 世纪40-50 年代1980-19871993-至今1987-1993人工智能的诞生人工智能的黄金时代人工智能的繁荣期人工智能真正的春天人工智能的低谷人工智能的冬天1950 年，图灵测试，1956年，人工智能真正诞生shakey 诞 生，聊 天 机 器 人ELIZA 诞生，计算机鼠标出现日本研究人工智能计算机，3D 打 印 机 问世，各国开始纷纷拨款响应人工智能研发“深蓝”“AlphaGo”等 多 个 机 器 人 问世，Google 开 源TensorFlow 平台，OpenAI 的诞生，人工智能四处开花当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题到了上世纪 80 年代晚期，美国国防部高级研究计划局的新任领导认为人工智能并非“下一个浪潮”拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目摘自 Meet HR 学园14AI 在企业人力资源中的应用白皮书4.绕不过去的“大模型”与“大语言模型”大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大，而且可以从对话反馈中不断进化，提升信息回答的准确性、逻辑性和流程性。5.“AIGC”才是“王者”人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新内容的人工智能技术。AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D 设计等各种形式的内容和数据。AIGC 作为一种新型的内容生产方式，被视为继 PGC（专家生成内容）、UGC（用户生成内容）和 AIUGC（AI 辅助生成内容）之后的一次革命性的创新，是元宇宙和 Web3.0 的基础设施之一。AIGC 重塑了传统的内容生产和获取方式，简化了知识获取和创作的难度。这一技术极有可能取代人类从事创作性工作，从而彻底颠覆我们现有的工作模式。因为，AIGC 能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会生产力实现质的突破。AIGC 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术的发展，AI 已经能够生成高质量的文章、报告和其他类型的文本。AI 也已经能够自动编写代码，这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。15AI 在企业人力资源中的应用白皮书OpenAI代表企业6.“通用人工智能”是“未来”通用人工智能的研究目标是寻求统一的理论框架来解释各种智能现象，并研发具有高效学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的法律法规。实现通用人工智能需要满足三个关键要求：1)通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义的任务；2)通用智能体应该是自主的，也就是说，它应该能够像人类一样自己生产并完成任务；结构化内容写作单行代码生成图像识别音频转译、音频文本交互对战策略生成:围棋AIphaGo等视频编辑VR/VR 概念起步基础文案初稿更长结构化文本多行代码生成AI绘画正式起步音频识别语音合成智能播报游戏剧情策略、互联网运营策略等生成生成视频初稿AI视频精细化编辑数字人概念起步AI语音+视频创作初稿垂直专业化内容非结构化写作长代码准确率提升根据指令进行绘画创作VR/AR及数字人垂直行业应用已实现探索中待突破文本创作优于人类平均水平自动生成系统界面AI绘画创作优于人类平均水平AI音频创作优于人类平均水平AIGC决策及管理达到人类一般水平根据指令生成创意视频，视觉问答系统等根据指令即时生成数字人分身及应用文本创作优于专业作家水平自动生成最终操作系统绘画创作优于专业绘画师水平优于专业作曲家、配乐师水平AIGC决策及管理优于专业管理人员水平依照个人梦想定制的电子游戏和电影超现实虚拟空间数字人情感交流陪伴文字生成过去-2020年2020年2023年2025年？2030年？代码生成图像生成音频生成策略生成视频生成VR/AR/数字人等多模态内容气象预测、医疗诊断交通实时管理等行业决策自动化起步3D视频、数字特效场景初步创作根据指令进行音频创作16AI 在企业人力资源中的应用白皮书3)通用智能体应该具有一个价值系统，因为它的目标是由价值定义的，智能系统是由具有价值系统的认知架构所驱动的。通用人工智能是未来 10 到 20 年国际科技竞争的战略制高点，其影响力相当于信息技术领域的“原子弹”。但在具体的管理实践中，我们看到，对 AI 伦理方面的讨论、管理、规范是滞后于技术发展的，在法律合规方面更是如此，如同个人信息保护法的出台，远远滞后于互联网、智能手机及其他各种 IT 系统的应用，但 AI 应用带来的挑战甚至负面影响可能比普通 IT 技术更大、更隐秘。这一点是需要我们共同关注和努力的。综上所述，我们发现，人工智能的发展是核心领域的高度融合和统一，以实现从基于“大数据、小任务”范式的“专用人工智能”向“小数据、大任务”范式的“通用人工智能”的迈进。未来随着 AI 技术的进一步发展，所有的系统平台从一开始设计就会引入 AI，“AI 原生”产品的出现一定会带来又一次人机交互界面的颠覆，带来巨大的产品“划时代感”，就像“功能手机”到“智能手机”一样。而且经验告诉我们，随着人们对于新技术的掌握程度加深，技术创新一定会规模化涌现。17AI 在企业人力资源中的应用白皮书010101010101010100101010101010100100101010101010101000101010101010101010010101001010101001010100100101010100101010101001010101010101010010101010101010010010101010101010100010101010101010101001010100101010100101010010010101010010101010100101010101010101001010101010101001001010101010101010001010101010101010100101010010101010010101001001010101001010101010010101010101010100101010101010100100101010101010101000101010101010101010010101001010101001010100100101010100101010101001010101010101010010101010101010010010101010101010100010101010101010101002人工智能时代的 HR 作为第二章1718AI 在企业人力资源中的应用白皮书研发与创新内容创作与编辑客户体验办公效率客户服务与支持市场营销与销售办公效率客户服务与支持市场营销与销售办公效率内容创作与编辑研发与创新办公效率内容创作与编辑市场营销与销售客户服务与支持市场营销与销售研发与创新市场营销与销售内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售办公效率研发与创新研发与创新客户服务与支持内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售研发与创新客户服务与支持内容创作与编辑研发与创新办公效率客户服务与支持研发与创新办公效率客户服务与支持研发与创新内容创作与编辑客户服务与支持研发与创新房地产传媒化工建筑/工程教育汽车生命科学科技运输物流消费品/零售医疗健康生活服务能源与公共事业金融互联网制造业受访企业应用 AIGC 场景前三项-摘自红杉中国2023 企业数字化年度指南从短期来看，人工智能，特别是生成式人工智能，对人机协作和内容创作的生产力提升是革命性的，这一生产力工具会在一定程度上解放人力，让人更加轻松和高质量地完成工作，将更多的时间和精力放在更有价值和意义的事情上去。但从中长期来看，一定会带来生产关系的重构，有些岗位会消失或者大幅减少，比如：翻译、插画师、原画师、文案撰写、平面设计、视频制作、程序员，特别是 QA、测试和前端工程师；另一些新兴的岗位会诞生，如：提示词工程师、机器人训练师、标注师、数据治理岗等。根据红杉中国2023 企业数字化年度指南的调研，以下行业的如下业务场景，将有机会应用 AIGC 技术降本增效、提升市场反应速度、满足产品差异化和服务创新的需求，增强企业核心竞争力。您认为企业中哪些业务场景最适合应用 AIGC 技术？从应用深度来看，数字原生（科技，互联网行业）企业在 AIGC 应用方面走在前列。92.5%以上的受访科技企业已经开始探索 AIGC 并产生价值。其他行业也在积极探索，并将 AIGC 纳入业务发展中。19AI 在企业人力资源中的应用白皮书AIGC 在不同行业受访企业中的应用阶段注：*行业样本收集小于五家，结果可能存在一定偏差100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%医疗健康行业初步探索阶段在某些领域的实践产生明显价值广泛应用于多个业务场景，为企业带来突出价值成为企业核心竞争力之一尚未涉及AIGC领域100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%36%14%50%生命科学行业100%教育行业*19%5%24%52%25%75%传媒行业*8%51%2%15%25%科技行业17%83%金融行业23%67%3%7%制造业50%50%运输物流行业*29%29%43%汽车行业100%房地产行业*63%13%13%13%互联网行业20%20%60%建筑/工程行业60%12%28%消费品/零售行业100%通信行业*5%14%48%33%生活服务行业17%33%50%能源与公共失业100%休闲娱乐行业*60%40%化工行业20AI 在企业人力资源中的应用白皮书那么，在这样的背景下，作为文化布道者、组织设计师、人才锻造者的我们，是否应该重新评估企业的岗位设置，包括：在未来哪些岗位还必须保留，哪些可以用 AI 替代，哪些可以在 AI的加持下大幅提升效率；基于上面的分析重新评估岗位价值，重新制定编制、预算以及对应的薪酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业务部门一起重塑工作流程和人机协作的机制，和 IT 团队一起引入企业内部的 AIGC 生产力工具，并营造人机协作的组织氛围，提供必要的培训支持，让人机协作和谐地发生。甚至，未来人力资源管理的对象不仅仅是人，还有可能包括“数字人”。那，它们的价值如何评估、如何让它们对工作成果负责，它们的绩效又该如何考核？这些听起来遥远，但经验告诉我们技术的进步是惊人的，至少这些是值得我们人力资源管理者持续关注和思考的。因为，就像在企业数字化转型的过程中，HR 不仅要作为革命者、先行者，率先实现企业人力资源管理的数字化转型，更要推动企业开展与数字化转型相适应的企业文化与组织变革，打造数字化人才队伍、提升数字化人才密度，帮助各级管理者提升数字化领导力，培养员工的数字化思维，协同相关部门打造数字化工作场所。人工智能时代更是如此，因为它不仅仅关乎“生产力”，更关乎“生产关系”。所以，我们人力资源管理从业者，一定要持续学习和关注，至少要了解其基本原理，使用好相关工具。21AI 在企业人力资源中的应用白皮书010101010101010100101010101010100100101010101010101000101010101010101010010101001010101001010100100101010100101010101001010101010101010010101010101010010010101010101010100010101010101010101001010100101010100101010010010101010010101010100101010101010101001010101010101001001010101010101010001010101010101010100101010010101010010101001001010101001010101010010101010101010100101010101010100100101010101010101000101010101010101010010101001010101001010100100101010100101010101001010101010101010010101010101010010010101010101010100010101010101010101003AI 在企业人力资源管理中的应用现状及规划第三章2122AI 在企业人力资源中的应用白皮书RPA+AI其实，人工智能在企业人力资源管理领域已经有了非常多不错的实践，有些企业、特别是员工人数过万的超大体量的互联网、高科技、金融企业取得了阶段性的成果，在招聘、培训、劳动力管理和员工服务等领域也跑出了一些比较不错的产品。大家熟悉的 OCR 和 RPA 这些流程自动化的工具在企业人力资源管理领域已经有了超过 10 年的应用，特别是在招聘的简历解析和智能推荐等方向；基于数据和信息洞察的人才画像、人才扫描、离职预测、组织健康度/活力度分析、舆情分析大家也不陌生；用智能客服替代绝大多数人工进行员工咨询的自助应答，通过外呼机器人联系员工进行提醒或者催办，已经广泛应用于超大体量企业的 HRSSC；用 AI 视频面试突破面试生产力极限，已经成为世界 500 强企业的校招标配；用 VR、AR 等技术提供沉浸式的培训体验，让候选人身临其境地体验公司的环境、文化和氛围也有了不错的尝试；未来，AIGC 技术将让“千人千面”的员工服务体验和“因材施教”的学习发展成为可能。从企业实践的角度，具体情况是怎样的呢？为了客观、全面地了解企业的实践情况，HR 数智研究院发起了“AI 在企业人力资源管理中的应用”的调研，具体调研情况如下。人工替代决策自动化流程自动化沉浸式体验个性化服务智能客服、AI 视频面试、外呼机器人人才画像、人才扫描、人岗匹配、离职预测、组织活力度/健康度分析、舆情分析、职业发展轨迹及趋势分析.OCR、RPA、简历解析、智能推荐VR，AR、虚拟形象、游戏化测评、战略沙盘模拟千人千面的员工交互体验、个性化课程推荐、员工学习地图23AI 在企业人力资源中的应用白皮书企业性质为企业所属行业1.调研发现 参与调研的企业按性质来划分，民营企业占到了绝大多数，为 73.2%，外企和国央企的比例相差不大，分别为 15.5%和 11.3%；从所属行业来看，参调企业主要分布在互联网、制造业、高科技与电子、零售消费品、金融保险等行业，其中，互联网行业占比最高，达到了 14.4%。其次是制造业，占比 13.4%。高科技与电子行业也占有一定比例，达到了 12.4%，零售消费品和金融保险行业的企业占比也都超过了 10%；从企业规模来看，万人以上企业占比最高，为 26.8%，300 人以下的中小企业占比相对较低，约占参调企业的 1/4；从企业经营年限来看，大多数参调企业经营年限均在 5 年及以上，总占比超过了 90%。民营企业外企国央企011.3%15.5%73.2%40%60%100%20%80%互联网制造业高科技与电子零售消费品金融保险医药大健康专业服务教育其它房地产批发贸易汽车汽配能源化工酒店餐饮游戏旅游航空物流文化传媒娱乐政府及公用事业0.0%3%6%9%12%14%7.2%6.2%2.1%2.1%1%1%1%1%8.2%8.2%10.3%11.3%12.4%13.4%14.4%24AI 在企业人力资源中的应用白皮书企业规模经过整理、分析及深度访谈，我们发现，和预想的差不多，人工智能在企业人力资源管理中的应用还处于比较早期的阶段。但 HR 们普遍都很关注，也在积极学习，其中 32%的参调企业已经在积极探索中，28.9%的企业已经开始小范围尝试，但已经进入深入应用的企业只占参调企业的 1%。10000人以上2000-4999人100人100-299人500-999人5000-9999人300-499人1000-1999人%10%15%20%25%5.2%7.2%11.3%11.3%12.4%12.4%13.4%26.8%企业经营年限为10年以上5-10年1-3年3-5年1年以下05.2%3.1%26.8%64.9%10%20%30%40%50%60%50企业对于在人力资源管理中应用 AI 技术的态度如何？积极探索小范围尝试观望谨慎完全无感深入应用1%4.1%7.2%26.8%28.9%32%05%10%15%20%25%30%25AI 在企业人力资源中的应用白皮书企业对于未来人力资源模块投入 AI 的态度？企业在人力资源 AI 投入的预算范围在面对未来，大家普遍认可人工智能这项新技术对生产力的提升，甚至有些高瞻远瞩的人力资源高管已经觉察到了 AI，特别是 AIGC 对生产力的重新定义和对生产关系的重构，以及对企业人力资源管理体系和价值的重塑。积极学习、保持关注已经成为人力资源从业者们的普遍共识。从具体投入的角度来看，有 15.5%的参调企业表示会积极投入，42.3%的参调企业表示会点状尝试，而另外 42.3%的企业还不是很明确。明确表示会投入的企业，有 17.9%的企业的投资预算在 100万以上，21.4%的企业在 50 万到 100 万之间。50万以下50-100万100万以上017.9%21.4%60.7%不会投入尚不明确点状尝试积极投入15.5%42.3%42.3%010%20%30%40%10%20%30%40%50%60%70%从模块来看，已经使用 AI 技术的模块是招聘遥遥领先、占到 29.6%，其次是员工服务及沟通关怀，主要是智能客服在员工咨询应答方面的应用，占到16.7%，接下来是薪酬、培训和考勤排班。因为这些领域事务性工作集中、痛点明显且市场供给也相对充分和成熟。0.0%26AI 在企业人力资源中的应用白皮书在企业人力资源管理中已经使用 AI 技术的模块？招聘员工服务和沟通关怀培训考勤、排班人才盘点绩效管理组织管理其他人力模块（请描述）05%10%15%20%25%30%35%40%企业计划从以下那个模块或哪些子模块切入（可多选）05%10%15%20%25%30%35%40%从 AI 的使用范围来看，也是以小范围人员或某个或某些业务单元试点开始，全场景覆盖的不到 10%，企业绝大多数都是在某个特定的场景下开展，比如：AI 视频面试在校园招聘的场景下，智能排班在工厂或卖场的场景下等。从落地效果来看，接近 70%的参调企业认为达到或基本达到预期，即企业对于降本增效、合规风控和体验提升的诉求。只有 33.3%的企业认为没有达成预期，没有达成的主要原因包括：技术或产品不够成熟、数据量不够大、数据质量不够高以及上线初期AI 还需持续训练等。面向未来，大多数企业也选择从招聘、员工服务和薪酬入手，考勤、绩效、培训、组织和人才这些高价值模块的关注度和投入度也非常可观。29.6%16.7%14.8%11.1%7.4%5.6%5.6%4.6%0.9%薪酬管理招聘员工服务和沟通关怀薪酬管理考勤、排班绩效管理培训人才盘点组织管理其他人力模块(请描述)13.9%1.9%17.6%21.3%22.2%27.8%29.6%32.4%34.3%27AI 在企业人力资源中的应用白皮书0.0%4.8%4.8