智能技術(shù)賦能人力資源管理

智能技術(shù)賦能人力資源管理TheApplicationofArtificialIntelligenceinHR前言研究框架主要發(fā)現(xiàn)

·CONTENTS234Part1：人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用概況 7企業(yè)面臨著內(nèi)部與外部的挑戰(zhàn)，AI技術(shù)可作為破局的新方法 7AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用情況 11Part2：認(rèn)識大語言模型：從原理到應(yīng)用 21Part3：體驗大語言模型：使用者的認(rèn)知與探索 25Part4：企業(yè)中的大語言模型：價值與實現(xiàn)基礎(chǔ) 29大語言模型對企業(yè)的價值 29Part5：HR中的大語言模型：影響與應(yīng)用40大語言模型的價值實現(xiàn)基礎(chǔ) 32Part5：HR中的大語言模型：影響與應(yīng)用40大語言模型對HR的影響 40大語言模型在企業(yè)HR部門的應(yīng)用情況 45參考資料 61參調(diào)樣本 623企業(yè)案例和專家洞察 633前言前言布萊恩?阿瑟在《技術(shù)的本質(zhì)》中講到：“科學(xué)與經(jīng)濟的發(fā)展，都是由技術(shù)所驅(qū)動的。技術(shù)給我們帶來了舒適的生活和無盡的財富，也成就了經(jīng)濟的繁榮。我們的世界因技術(shù)而改變。”誠然，無論是在經(jīng)濟學(xué)理論中技術(shù)要素對于生產(chǎn)函數(shù)的改變，還是在現(xiàn)實中技術(shù)對于人類生產(chǎn)生活的改變，都證實了技術(shù)的重要力量。2023年，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）無疑是備受關(guān)注的科技熱點。麥肯錫TechnologyTrendsOutlook2023報告中將生成式AI2023年的全球科技趨勢之一，并稱生成式AI通過科技的力量推動了商業(yè)和社會的進步，引領(lǐng)了全球經(jīng)濟的復(fù)蘇與可持續(xù)增長；世界經(jīng)濟論壇在Top10EmergingTechnologiesof2023AI2023AI能夠顛覆行業(yè)、促進經(jīng)濟增長、改善人們的生活。生成式AI生成式AIAIAI也驚嘆于它的對答如流。在這樣的關(guān)注之下，生成式AI背后的基礎(chǔ)大模型成為了技術(shù)的焦點?；A(chǔ)大模型技術(shù)可以被細(xì)分為大語AI它可以幫助CRPAB經(jīng)濟學(xué)家約瑟夫?熊彼特所提出的“創(chuàng)造性破壞”可以較為貼切地概括大語言模型為企業(yè)帶來的影響。熊彼特認(rèn)為，創(chuàng)新會破壞企業(yè)內(nèi)部的舊結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造新結(jié)構(gòu)。技術(shù)、商品、商業(yè)模式等結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新，會打破已有的市場均衡，為企業(yè)帶來超額利潤。同樣，大語言模型作為技術(shù)的創(chuàng)新，也會為企業(yè)帶來效率提升、成本降低等利好，也會帶來管理與競爭模式的變化。作為企業(yè)重要的支持部門，HR部門也同樣面臨著變化與創(chuàng)新。上述的利好與變化是企業(yè)管理者們、HR從業(yè)者們所關(guān)注的，也是本研究報告的出發(fā)點。由于大語言模型是人工智能技術(shù)中的一個類別，大語言模型在HR領(lǐng)域的運用情況很大程上取決于企業(yè)對于人工智能技術(shù)的關(guān)注與支持，以及人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域的發(fā)展情況。因此，本研究會先從AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的運用概況講起，為大語言模型的落地提供基礎(chǔ)。而后，研究將聚焦于討論大語言模型在HR領(lǐng)域的實踐。研究通過對國內(nèi)外學(xué)術(shù)資料的研究，闡述了大語言模型的技術(shù)原理；通過定性與定量研究的結(jié)合，討論了大語言模型為企業(yè)與HR部門帶來的價值與變化，并對大語言模型在HR領(lǐng)域的應(yīng)用場景重點展開了討論。閱讀此報告，您將了解到如下信息：HR領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀大語言模型技術(shù)的概念、實現(xiàn)路徑、通用領(lǐng)域大語言模型為企業(yè)帶來的價值，以及在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)其價值的基礎(chǔ)HR的影響，HR部門對大語言模型的應(yīng)用2摘自麥肯錫官網(wǎng)：TechnologyTrendsOutlook2023/2摘自世界經(jīng)濟論壇官網(wǎng)：Top10EmergingTechnologiesof2023/研究框架研究框架大勢所趨創(chuàng)新求變

█Part1：人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用概況★AI技術(shù)在HR領(lǐng)域運用的必然性與價值★AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用情況★AI技術(shù)的迭代：2.0大模型時代認(rèn)知在先認(rèn)知在先探索前行█Part2：全面認(rèn)識大語言模型█Part3：初步探索大語言模型發(fā)現(xiàn)利好█發(fā)現(xiàn)利好█Part4：企業(yè)中的大語言模型實現(xiàn)利好█★實現(xiàn)基礎(chǔ)★價值Part5：HR中的大語言模型★大語言模型對HR的影響★HR領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要發(fā)現(xiàn)主要發(fā)現(xiàn)█Part1人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用概況★AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用具備必要性與可行性。但從實際情況而言，55%企業(yè)對AI技術(shù)的應(yīng)用還處于觀望狀態(tài)★招聘和培訓(xùn)是當(dāng)前AI視頻面試為Top3的運用場景；在培訓(xùn)模塊，培訓(xùn)流程管理、個性化課程與內(nèi)容推薦、場景化培訓(xùn)為Top3★AI大模型的出現(xiàn)可為HR領(lǐng)域帶來新的解決方案。70%以上的HR當(dāng)前最為關(guān)注大語言模型的發(fā)展與運用大是什么？語大是什么？語大語言模型是大數(shù)據(jù)、大規(guī)模算力、智能算法的結(jié)合產(chǎn)物，它可以進行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，理解和生成人類語言 言模性能突破在哪里？型更強大的語言理解能力、更高的內(nèi)容生成質(zhì)量、更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域 可以用在哪里？對話、語言生成、翻譯等通用領(lǐng)域Part3大語言模型的話題熱度較高，大部分參調(diào)者了解過大語言模型，但使用情況與認(rèn)知情況存在較大差距您是否了解大語言模型？N=2633.04%您是否了解大語言模型？N=2633.04%96.96%聽說過或了解完全不了解N=25559.22%40.78%使用過沒有使用過Part4大語言模型在企業(yè)中的價值大語言模型在企業(yè)中的價值降本：通過替代基礎(chǔ)崗位、一崗多能的方式，降低人力成本增效：提升組織整體的創(chuàng)新與技術(shù)應(yīng)用能力實現(xiàn)基礎(chǔ)管理基礎(chǔ)支持與資源基礎(chǔ)限制措施技術(shù)基礎(chǔ)█Part5HR中的大語言模型：影響與應(yīng)用大語言模型會為HR崗位、能力帶來較大的影響。雖說如此，在HR領(lǐng)域落地規(guī)劃應(yīng)用或已落地應(yīng)用大語言模型的企業(yè)實際不足半數(shù)；共享服務(wù)中心（員工自助）、招聘、培訓(xùn)、人力資源規(guī)劃為主要可落地場景HRHRN=925.43%94.57%是否對1.09%98.91%是否9215.22%60.87%23.91%已經(jīng)在部分工作中進行了應(yīng)用未落地應(yīng)用，但已規(guī)劃可應(yīng)用場景沒有任何規(guī)劃或應(yīng)用H=683.33%44.44% 44.44% 38.89%共享服務(wù)中心招聘培訓(xùn)人力資源規(guī)劃Part1:人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用概況Part1:人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用概況在前言中我們提到，大語言模型是對已有人工智能技術(shù)的迭代，它組合了自然語言處理（NLP）技術(shù)中的Transformer模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及機器學(xué)習(xí)中無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。也就是說，大語言模型是將多種成熟的人工智能技術(shù)作為其組成部部分，從簡單到復(fù)雜，不斷進化與成長，最后擁有了顛覆性的能力。因此，企業(yè)是否愿意使用大語言模型、是否愿意在HR領(lǐng)域運用、是否有能力使用大語言模型，與企業(yè)對整體AI技術(shù)的了解與運用程度有很大的關(guān)聯(lián)。因此，在討論大語言模型的應(yīng)用前，我們將對整體的AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用概況予以說明，為我們討論大語言模型在HR領(lǐng)域的運用打下基礎(chǔ)。█企業(yè)面臨著內(nèi)部與外部的挑戰(zhàn)，AI技術(shù)可作為破局的新方法HRAI業(yè)領(lǐng)域所產(chǎn)生的價值（降低成本、提高效率、加強客戶體驗、智慧決策），HR★為何AI技術(shù)會破解企業(yè)內(nèi)外部的挑戰(zhàn)的新思路？為何AI會在HR領(lǐng)域興起？我們不妨聽聽HR們的聲音：市場聲音“AI在HR領(lǐng)域的運用趨勢已經(jīng)非常明顯，在外部環(huán)境的影響之下，就自身企業(yè)而言，是否有必要進行投入，以及運用在哪個領(lǐng)域。這些都需要企業(yè)深思熟慮”“為了追求更高的效率和利潤收益，企業(yè)必須在管理的思維方式、運轉(zhuǎn)模式以及各個職能的運營上進行轉(zhuǎn)型和迭代，以此來配合業(yè)務(wù)“跳舞”――人力資源也是如此，其需要借助人工智能加速迭代，才能與業(yè)務(wù)部門一起翩翩起舞”“大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)對人工智能在HR領(lǐng)域的運用還停留在淺層階段。然而，這完全不意味著HR技術(shù)、新方法，不斷嘗試各種潛在可能?！边m應(yīng)變化，與時代同行，人工和智能互相促進，循環(huán)迭代，一起創(chuàng)造更大價值?！薄叭肆Y源部逐漸成為業(yè)務(wù)部門的戰(zhàn)略合作伙伴，核心目標(biāo)都是為了支撐公司戰(zhàn)略的實現(xiàn)，利用數(shù)字化技術(shù)通過移動化、社交化、智能化、大數(shù)據(jù)來賦能HR，最終都是支持公司效能的提高以及用戶體驗的提升”總結(jié)市場聲音我們發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的興起主要源自兩個方面，一方面來源于外部環(huán)境；另一方面，則是在外部環(huán)境的影響之下，企業(yè)內(nèi)部人才管理面臨的實際挑戰(zhàn)，而AI技術(shù)成為了打破困局的解決方案。?外部環(huán)境的模糊復(fù)雜性，意味著組織需要更加靈活的應(yīng)對；?技術(shù)的推陳出新，業(yè)務(wù)領(lǐng)域的人工智能產(chǎn)生的積極效果輻射至HR領(lǐng)域；?環(huán)境的變化意味著企業(yè)文化和員工思維需要與時俱進，快速應(yīng)對變化，制定前瞻性決策。?新生代員工的加入，關(guān)注個性化體驗；?勞動力愈來愈趨于老齡化，需要企業(yè)激活和精準(zhǔn)化識別組織內(nèi)現(xiàn)有人才，人工智能能夠輔助HR找到潛在“人物”，讓優(yōu)秀人才脫穎而出；?……外部環(huán)境人口結(jié)構(gòu)新生代、人口老齡化外部環(huán)境人口結(jié)構(gòu)新生代、人口老齡化環(huán)境VUCA時代技術(shù)技術(shù)推陳出新內(nèi)部挑戰(zhàn)◎◎ 精準(zhǔn)性的人才識別、配置人才“活用”◎ 針對性人才塑造發(fā)展人才再生與“保鮮”◎◎ 組織小化組織◎ 靈活化多元化◎◎ 與時俱進思想/思維◎ 重體驗個性化服務(wù)★AI技術(shù)對于人力資源管理工作的價值結(jié)合前期的市場診斷我們發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)在HR領(lǐng)域所發(fā)揮的價值，與其在商業(yè)領(lǐng)域所發(fā)揮的價值有所趨同。我們將AI為HR工作帶來的價值總結(jié)為如下三方面：?提升效率HRHR基礎(chǔ)人事問答、快速審批處理等。?增強員工體驗隨著AI發(fā)展的深入，用戶體驗的顯性化結(jié)果會有所不同，在最開始更多體現(xiàn)是人機交互界AI例如通過聊天機器人更快地為用戶提供答案等等。?智慧決策幫助HR和管理者和員工更好地認(rèn)識“人”和“組織”，制定前瞻性的預(yù)測。例如公正全面有效地提供內(nèi)外部人才評估的決策結(jié)果、進行客流量預(yù)測并智能排班等。同樣我們發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)在HR領(lǐng)域所展現(xiàn)的價值，與其在企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用階段有關(guān)：?當(dāng)企業(yè)在初期引入AI技術(shù)時，企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)積累較為薄弱，技術(shù)基礎(chǔ)也未夯實。通過AI技術(shù)跑通HR各模塊的工作流程，并形成數(shù)據(jù)流的閉環(huán)逐步積累數(shù)據(jù)會是較好的選擇?當(dāng)流程逐漸跑通后，可通過進一步優(yōu)化AI技術(shù)的服務(wù)流程，為HR工作提供更好的體驗?當(dāng)AI技術(shù)在HR領(lǐng)域成熟運行并積累了大量數(shù)據(jù)后，它可以運用多種數(shù)據(jù)分析的方法，幫助企業(yè)進行數(shù)據(jù)預(yù)測，為決策提供客觀依據(jù)AI技術(shù)使用深度、數(shù)據(jù)積累量、人力資源發(fā)展成熟度不同，其實現(xiàn)價值也不相同。就目前而言，AI技術(shù)在HRAIHRAI技術(shù)對效率的提升；在此基礎(chǔ)之上，企業(yè)才會更深入的考慮用戶體驗，以及智慧決策。關(guān)于什么是AI技術(shù)，AI技術(shù)可以運用于哪些領(lǐng)域并為HR帶來價值？SAP的專家給出了以下見解：專家洞察SAP大中華區(qū)人力資源業(yè)務(wù)線解決方案負(fù)責(zé)人劉家驥AI人工智能領(lǐng)域中涵蓋了非常多的技術(shù)，且細(xì)分的技術(shù)在不停地迭代。但人工智能的核心概念并沒有改變：通過機器模仿人類進行學(xué)習(xí)，并執(zhí)行與人類智能相關(guān)活動的技術(shù)。與數(shù)字AIAIAI通過與全球客戶的共創(chuàng)，SAP認(rèn)為AI有如下三個主要的應(yīng)用領(lǐng)域：★通過機器學(xué)習(xí)等算法，幫助企業(yè)處理海量數(shù)據(jù)★通過自然語言處理、大語言模型等幫助客戶構(gòu)建更友好的交互界面：如為客戶提供聊天機器人等服務(wù)★基于數(shù)據(jù)，結(jié)合算法，幫助企業(yè)預(yù)測未來的業(yè)務(wù)的趨勢和結(jié)果█AI技術(shù)為HR帶來的價值SAP認(rèn)為，在實際的應(yīng)用中，AI可以為HR帶來如下三種價值：★提升HR的工作效率和準(zhǔn)確性：通過AI技術(shù)實現(xiàn)自動化與智能化，幫助HR快速處理人力數(shù)據(jù)，并從中提取有效信息★幫助HR提供更好的體驗和個性化的服務(wù)：通過AI技術(shù)實現(xiàn)員工智能自助服務(wù)：例如自助查詢工資、福利、假期、個人發(fā)展機會等★為HR提供基于數(shù)據(jù)的決策支撐：AI技術(shù)特別是大語言模型技術(shù)，可幫助管理者分析大HRHR客觀地了解到人力資源工作對于業(yè)務(wù)的影響與貢獻度，使得HR可以做出針對性的人力決策，并進一步提升組織的績效與競爭力10█AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用情況AIHRHRAIHRAI1-11-245中高管較為支持AIHR65%AIHR在在-2638.75%9.13%11.41%36.88%33.84%很高較高低一般很低12A23域4.94%4.94%25.86%64.26%非常熟悉比較熟悉不太熟悉非常不熟悉那么基于這樣的認(rèn)知情況，企業(yè)在實踐中對AI技術(shù)的應(yīng)用情況如何呢？企業(yè)給了我們這樣的回答：圖表1圖表13A=3領(lǐng)域中55.13% 10.27%34.60%應(yīng)用中準(zhǔn)備中觀望中-IN1領(lǐng)域 招聘與配置 73.73% 培訓(xùn)與開發(fā) 44.07% 薪酬福利管理 24.58% 勞動關(guān)系管理 23.73% 績效管理 17.80% 人力資源規(guī)劃 16.10%1-31-4AIHR有著必要性，但實際而言，HRAIHR10%HRAI技術(shù)較為普遍的應(yīng)用場景。我們認(rèn)為，由于引入AI技術(shù)的難度與成本較大，且供應(yīng)商所提供的解決方案可能無法滿足企業(yè)的實際需求，或是企業(yè)對于AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的應(yīng)用畫像仍然較為模糊，導(dǎo)致了實際正在或準(zhǔn)備運用AI技術(shù)的企業(yè)并不多。基于市場觀察，SAP的專家解釋了為何高管關(guān)注AI賦能HR，但卻對AI在HR領(lǐng)域的應(yīng)用不甚了解的原因：SAP大中華區(qū)人力資源業(yè)務(wù)線解決方案負(fù)責(zé)人劉家驥SAP大中華區(qū)人力資源業(yè)務(wù)線解決方案負(fù)責(zé)人劉家驥專家洞察速迭代的時代下企業(yè)高層管理者對HR要求的提高，也體現(xiàn)了高管對于AI技術(shù)為HR工作賦能的我們發(fā)現(xiàn)多數(shù)企業(yè)的高層管理者會關(guān)注AI在HR領(lǐng)域的應(yīng)用，這樣的關(guān)注既體現(xiàn)了在技術(shù)快期待。但在高管的高關(guān)注度下，我們卻發(fā)現(xiàn)HR們對于AI技術(shù)如何應(yīng)用卻不甚了解。此部分我們AIHRHRAIAI技術(shù)的關(guān)注原因高管之所以會高度重視AI技術(shù)在HR領(lǐng)域的運用，其背后的關(guān)鍵原因是高管對于HR的期待越來越高。高管們會希望HR可以發(fā)揮更為貼近戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)的價值。但實際而言，HR的戰(zhàn)略價值常被日常繁瑣的事務(wù)性工作所捆綁，HR的視野也受到了限制。因而，高管們會希望AI幫助HR去實現(xiàn)更大的價值，把HR從事務(wù)性工作中解綁，從而實現(xiàn)HR真正地為業(yè)務(wù)服務(wù)、支持業(yè)務(wù)。HRAI技術(shù)如何應(yīng)用不甚了解的原因基于SAP的觀察，我們認(rèn)為導(dǎo)致企業(yè)“關(guān)注卻不了解”的原因會有兩方面：★認(rèn)知層面的門檻首先，在不少企業(yè)看來日常的業(yè)務(wù)是企業(yè)運營的聚焦點。而對于AI這類難以直接改變運營流程的技術(shù)，企業(yè)未必愿意花時間與精力去深入了解。其次，缺少成功的AI應(yīng)用案例供企業(yè)參考。特別對于中小企業(yè)而言，市面上可以直接參考的案例較少，導(dǎo)致其難以對AI技術(shù)的運用進行深入研究。AIAI技術(shù)的運用方式?！锛夹g(shù)層面的門檻AIAI對于企業(yè)而言是黑盒子。如果企業(yè)想要真正地去理解怎么用，并且用起來，需要極大的時間、資源、人力成本。尤其對于普通的中小企業(yè)而言，AIAI的使用門檻降到了最低，真正地實現(xiàn)了可AIAI由于招聘是人才管理數(shù)據(jù)的重要入口，且招聘涉及到大量的重復(fù)性工作，亟需通過AI技術(shù)助力效率的提升；而在培訓(xùn)與開發(fā)場景中，HR亟需通過AI技術(shù)實現(xiàn)高效的培訓(xùn)流程管理、個性化內(nèi)容推薦、客觀人才評估等。接下來我們將列舉AI技術(shù)在招聘與學(xué)習(xí)發(fā)展領(lǐng)域中被廣泛運用的場景、已經(jīng)在招聘與學(xué)習(xí)發(fā)展領(lǐng)域中運用AI技術(shù)的企業(yè)它們做了哪些準(zhǔn)備。希望幫助多數(shù)處于觀望狀態(tài)的企業(yè)判斷AI技術(shù)可為HR領(lǐng)域解決哪些問題，以及企業(yè)是否具備引入的基礎(chǔ)。★招聘模塊?Top3運用場景根據(jù)市場聲音的收集，我發(fā)現(xiàn)在招聘模塊，企業(yè)會在如下三個場景中AI會較多地運用AI技術(shù)：招聘客服（聊天機器人）招聘客服（聊天機器人）運用比例：78.26%作，為候選人提供自動、實時、獨特的提醒和信息。簡歷解析與人崗匹配簡歷解析與人崗匹配運用比例：40.23%視頻面試運用比例：40.23%簡歷解析作為最先被HR熟知的視頻面試運用比例：40.23%AI，HR最適合企業(yè)的候選人快速的挑選出來，這樣后續(xù)的人類面試官只需要選擇自己喜歡的候選人就可以了，而不用擔(dān)心找錯人，給公司帶來損失的風(fēng)險。圖表1-5貴公司對于AI技術(shù)用于招聘做了哪些準(zhǔn)備？N=87?運用基礎(chǔ)圖表1-5貴公司對于AI技術(shù)用于招聘做了哪些準(zhǔn)備？N=87識別AI方面的外部人才資源41.38%了解人工智能對人才的影響40.23%調(diào)整勝任力模型及框架以滿足AI運用環(huán)境下的要求37.93%尋找外部供應(yīng)商資源37.93%在組織領(lǐng)域重新部署被AI取代的員工26.44%再培訓(xùn)員工與AI互補技能18.39%對于已經(jīng)在招聘領(lǐng)域運用AI技術(shù)的企業(yè)而言，它們會做內(nèi)外兩方面的準(zhǔn)備：AI對內(nèi)部人才的影響，并調(diào)整勝任力模型AI技術(shù)人才、并尋找外部供應(yīng)商★培訓(xùn)與發(fā)展模塊?Top3運用場景根據(jù)市場聲音的收集，我發(fā)現(xiàn)在招聘模塊，企業(yè)會在如下三個場景中AI會較多地運用AI技術(shù)：培訓(xùn)流程管理培訓(xùn)流程管理運用比例：67.31%AI個性化課程與內(nèi)容推薦個性化課程與內(nèi)容推薦運用比例：48.08%AI場景化培訓(xùn)場景化培訓(xùn)運用比例：25.00%AR或VR圖表1-6貴公司對于AI技術(shù)用于招聘做了哪些準(zhǔn)備？N=87?運用基礎(chǔ)圖表1-6貴公司對于AI技術(shù)用于招聘做了哪些準(zhǔn)備？N=87清晰的崗位人才勝任力73.08%員工測評數(shù)據(jù)71.15%管理者的管理行為數(shù)據(jù)61.54%員工學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)57.69%內(nèi)部人才標(biāo)簽化管理55.77%管理者的管理結(jié)果數(shù)據(jù)44.23%員工學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)36.54%基于數(shù)據(jù)和我們的前期市場診斷的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)實現(xiàn)過程中面臨最大阻力。為了在培訓(xùn)與發(fā)展模塊運用AI技術(shù)HR應(yīng)當(dāng)做好如下兩類準(zhǔn)備：能從人才標(biāo)簽上識別其本質(zhì)。例如，完成過績效制定的HR，會帶有“制度”的標(biāo)簽。數(shù)據(jù)沉淀：更多維度的數(shù)據(jù)收集，關(guān)注線上系統(tǒng)化后的數(shù)據(jù)，綜合應(yīng)用行為類數(shù)據(jù)和結(jié)果類數(shù)據(jù)。（行為類數(shù)據(jù)：不判斷質(zhì)量和結(jié)果，只判斷做沒做。結(jié)果類數(shù)據(jù)：判斷質(zhì)量和效果。） 15在了解企業(yè)對于AI技術(shù)的運用場景與基礎(chǔ)的過程中，我們發(fā)現(xiàn)之所以大部分企業(yè)并不了解AI技術(shù)應(yīng)當(dāng)如何運用于HRAIHR而言，想要完全了解各類AI戰(zhàn)的。那么如果企業(yè)想要在HR領(lǐng)域運用AI技術(shù)，不同類型的企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何運用？行業(yè)中有怎樣成熟HRSAPHRAIHRAIHR專家洞察SAP大中華區(qū)人力資源業(yè)務(wù)線解決方案負(fù)責(zé)人劉家驥█AI在不同類型企業(yè)中的應(yīng)用方式與基礎(chǔ)★初創(chuàng)和快速成長的企業(yè)這類企業(yè)面臨著大量的基礎(chǔ)HRAI（AI）提升效率，在較少AIHR為了實現(xiàn)AI技術(shù)在單模塊的運用，企業(yè)需要先對目標(biāo)模塊的數(shù)據(jù)進行梳理。例如，AI運用于培訓(xùn)模塊，則需梳理基礎(chǔ)課件的梳理、考題、認(rèn)證體系等數(shù)據(jù)?！锓€(wěn)定或成熟的企業(yè)這類企業(yè)更需要通過AI提升HR的管理能力，并將AI技術(shù)著重應(yīng)用于人才管理、激勵和優(yōu)化、人才的發(fā)展與保留等場景中。在AI助力提升HR管理能力的要求之下，AI的運用也應(yīng)當(dāng)圍繞著核心的管理邏輯，將不同的模塊中的數(shù)據(jù)進行拉通，并進行整體地分析。想要實現(xiàn)一體化的應(yīng)用，企業(yè)需要依據(jù)整體人力資源管理的戰(zhàn)略對AI在不同模塊中的運用進行規(guī)劃。例如，如果企業(yè)內(nèi)部有統(tǒng)一的人才模型，那么無論是在招聘、培訓(xùn)還是績效管理等模塊，都需要通過AI技術(shù)將各模塊中的數(shù)據(jù)與人才模型進行比對，才能看出各模塊的管理成效。█SAP：AIRecruit-to-Retire的整體解決方案SAP認(rèn)為HR的業(yè)務(wù)是企業(yè)整體戰(zhàn)略的一部分，因而在提供AIinHR的解決方案時，SAP更傾向于提供一套從員工招聘到人才管理的閉環(huán)解決方案。員工招聘★勞動力規(guī)劃：結(jié)合市場趨勢、企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)劃、HR歷史數(shù)據(jù)、人才供給數(shù)據(jù)、技能數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)制定招聘規(guī)劃。為了向企業(yè)提供更為客觀全面的勞動力數(shù)據(jù)，SAP建立了人才智能中心。其中包括了三層數(shù)據(jù)：?第一層：靜態(tài)的基本標(biāo)簽。包括人才的經(jīng)驗、教育背景等?能能否完成某項工作。而在企業(yè)中，由于員工所擁有的技能種類過多，HRSAP600能，并總結(jié)出了各項技能的有效期（如，某些技能在近幾年極受關(guān)注，但數(shù)年后就不再重要）。SAP結(jié)合行業(yè)中的幾百萬的通用技能，可以幫助企業(yè)形成內(nèi)部特有的技能庫?第三層：個性化標(biāo)簽。對員工的工作風(fēng)格、偏好等進行標(biāo)簽。例如員工更喜歡直接溝通還是更看重人際關(guān)系的和諧，更偏好遠(yuǎn)程辦公還是在公司辦公？依靠人才智能中心中的數(shù)據(jù)，SAP的AI解決方案可以幫助企業(yè)形成更為定制化的招聘規(guī)劃★崗位信息發(fā)布與人才招募：在崗位信息發(fā)布與人才招募環(huán)節(jié)中，SAP將大語言模型融入進了AI解決方案中，可以極大程度地幫助HR減輕事務(wù)性工作，同時幫助企業(yè)積累更多SAPHRHRAIAI可以自動邀約候選者進行面試。在面試過程中，AI產(chǎn)品可以為面試官形成針對性的面試問題，并記錄面試者的回答?！锶肼氁龑?dǎo)：在入職場景中，SAP的AI產(chǎn)品可幫助HR向新員工推薦個性化課程，幫助新員工匹配導(dǎo)師。員工也可以通過AI入職引導(dǎo)助手，完成剛?cè)肼殨r的事務(wù)性工作★招聘有效性分析：SAP的AI產(chǎn)品可通過對新員工入職后3-6個月內(nèi)的留存率、績效表現(xiàn)進行追蹤，幫助HR判斷招聘的有效性17人才管理★幫助HR更新人才模型中的數(shù)據(jù)：SAP的AI產(chǎn)品可幫助HR實時更新人才模型中的數(shù)據(jù)，比如技能圖譜。將人才模型與辦公軟件進行結(jié)合后，可以從辦公軟件中抓取員工的行為數(shù)據(jù)：如某員工經(jīng)常討論某技術(shù)話題，該員工可能有這方面的技能，HR可以進一步對人才模型進行更新★績效管理：除傳統(tǒng)的績效管理之外，SAP還為HR提供了靈動團隊的解決方案，幫助HR管理項目制的協(xié)作團隊。組建團隊時，AI會基于企業(yè)的要求、人才的技能、項目經(jīng)驗、收到他人反饋的情況，推薦合適加入團隊的員工。進入績效流程后，基于對大量績效目標(biāo)的學(xué)習(xí)，AI可幫助HR形成符合SMART原則的目標(biāo)。同時可根據(jù)周報月報中的績效數(shù)據(jù)，形成針對性的輔導(dǎo)內(nèi)容，告知員工哪些地方做的好，哪些地方可以進一步提升。★人才發(fā)展：在積累了大量的人才模型數(shù)據(jù)、績效表現(xiàn)數(shù)據(jù)后，SAP的AI產(chǎn)品可幫助HRAI以及TA評價很高的課程，總結(jié)優(yōu)秀員工的學(xué)習(xí)與職業(yè)路徑。通過分析不同員工的學(xué)習(xí)經(jīng)歷、工作表現(xiàn)、職業(yè)發(fā)展路徑，可以為員工形成定制化的培訓(xùn)課程與職業(yè)發(fā)展意見。對于員工而言，他們所看到的不再是靜態(tài)的、既定的發(fā)展路徑，員工可以看到如果想從A崗位轉(zhuǎn)換到B崗位，其中需要學(xué)習(xí)哪些課程、掌握哪些經(jīng)歷?！飵椭鷨T工匹配內(nèi)部機會：SAP的AI解決方案可給予員工模型中的興趣數(shù)據(jù)，幫助其匹配內(nèi)部的發(fā)展、學(xué)習(xí)、項目、輪崗等機會?！飭T工敬業(yè)度分析：SAP的解決方案利用大語言模型的語義分析能力，通過對員工反饋的收集與分析，幫助HR了解員工的滿意度，并挖掘影響敬業(yè)度的關(guān)鍵因素。同時，SAP的AI解決方案可依據(jù)海量的行業(yè)參考數(shù)據(jù)，輔助HR生成有效的提升員工敬業(yè)度的策略。1919為了更有針對性地討論最新的人工智能技術(shù)在HR領(lǐng)域中的影響與應(yīng)用，接下來我們將對當(dāng)下HR們最為關(guān)注的大語言模型展開討論。23.95%23.95%1-7AIN=2634.94%大語言模型（如ChatGPT等自然語言生成）視覺大模型（圖像識別、視頻生成等）71.10%音頻大模型（語音識別等）AI技術(shù)AI技術(shù)生成式AI言智能技術(shù)賦能人力資源管理20智能技術(shù)賦能人力資源管理20時不我待，AI，AI2.02.0：十年之后我們還能做什么》3中提到，“大語言模型的出現(xiàn)，使人工智能技術(shù)的發(fā)展進入了2.0時代。過去，計算機視覺等AI且訓(xùn)練出來的模型無法用到其他場景，這導(dǎo)致邊際成本難以降低、難以大規(guī)模落地等問題。大模型的出現(xiàn)改變了AI的范式下，能夠降低模型落地的邊際成本，具有明顯的平臺效應(yīng)，為AI公司探索新商業(yè)模式提供機會。”可見在AI大模型時代，AI的數(shù)據(jù)、算力、算法均有驚人的提升。在低邊際成本與平臺效應(yīng)之下，大語言模型能否為HR領(lǐng)域帶來新的技術(shù)篇章？接下來我們將聚焦于大語言模型，探究其原理，以及其在HR領(lǐng)域應(yīng)用的可能性。20 摘自華泰證券研究官網(wǎng)：研究報告《AI2.0：十年之后我們還能做什么》/researchPart2：認(rèn)識大語言模型：從原理到應(yīng)用Part2：認(rèn)識大語言模型：從原理到應(yīng)用大語言模型之所以會引發(fā)熱潮，原因之一是其面向廣泛的C端市場，大量使用者可以以相對容易的途徑，探索新技術(shù)對生活與工作帶來的便利。同時，大語言模型具有更強大的理解與推理能力、更具創(chuàng)造性的內(nèi)容生成能力、更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，為使用者帶來了顛覆性的使用體驗。本報告的第二部分，我們將結(jié)合國內(nèi)外學(xué)術(shù)資料與HR觀點，對大語言模型的定義、實現(xiàn)路徑、通用領(lǐng)域進行介紹，為讀者提供認(rèn)知基礎(chǔ)。Part2內(nèi)容精粹Part2內(nèi)容精粹█大語言模型是大數(shù)據(jù)、大規(guī)模算力、智能算法的結(jié)合產(chǎn)物，它可以進行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，可以理解和生成人類語言█大語言模型的能力突破之處在于，它有更強大的語言理解能力、更高的內(nèi)容生成質(zhì)量、更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域█大語言模型的通用領(lǐng)域包括：對話、語言生成、翻譯█定義目前外部資料對大語言模型的概念表述主要有兩類，第一類簡述了大語言模型的技術(shù)原理與能力，第二類展現(xiàn)了大語言模型在人工智能領(lǐng)域的從屬關(guān)系。在此，我們將列舉不同來源、不同類別的定義，并結(jié)合HR觀點進行總結(jié)。★第一類：技術(shù)原理與能力?OpenAI4大語言模型可以通過對大量的文本數(shù)據(jù)進行自監(jiān)督學(xué)習(xí)語法、句法、語義等多層次的語言規(guī)律，進而可以理解和生成人類語言。?北京智源人工智能研究院：ARoadmapforBigModel5大語言模型是大數(shù)據(jù)、大規(guī)模算力、智能算法的結(jié)合產(chǎn)物。大語言模型的技術(shù)基礎(chǔ)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其內(nèi)部擁有經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的大規(guī)模參數(shù)，可以理解大數(shù)據(jù)中的規(guī)則、文本的含義。同時，大語言模型有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，可以垂直應(yīng)用于不同的產(chǎn)業(yè)中。21摘自O(shè)penAI官網(wǎng)OpenAI:IntroducingChatGPT/blog/chatgpt21摘自ARoadmapforBigModel，作者：ShaYuan,HanyuZhao,ShuaiZhao等★第二類：在人工智能領(lǐng)域的從屬關(guān)系?GoogleCloud：IntroductiontoLargeLanguageModels6大語言模型是AI大模型的細(xì)分領(lǐng)域之一。具體來說，人工智能技術(shù)有很多的領(lǐng)域，機器學(xué)語音識別和自然語言處理等場景中有大量的應(yīng)用。大語言模型則是深度學(xué)習(xí)的分支，其重點的應(yīng)用在于自然語言處理（NLP）任務(wù)。實現(xiàn)路徑在了解了大語言模型的定義后，我們將進一步解釋大語言模型實現(xiàn)功能迭代的路徑。結(jié)合外部資料，我們會從實現(xiàn)基礎(chǔ)與運作機制兩方面討論實現(xiàn)路徑。★實現(xiàn)基礎(chǔ)北京智源人工智能研究院發(fā)布的ARoadmapforBigModel為我們提供了大語言模型實現(xiàn)技術(shù)迭代的資源與技術(shù)基礎(chǔ)：?資源基礎(chǔ)基礎(chǔ)資源是大模型框架最為基礎(chǔ)的層級，為大模型提供了基礎(chǔ)的資源支持?；A(chǔ)資源層包括了三個部分：數(shù)據(jù)、知識、計算系統(tǒng)。數(shù)據(jù)：指為大語言模型提供預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫知識：常以知識圖譜的形式，以網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)了概念與實體在真實世界之中的關(guān)系計算系統(tǒng)：指大模型所需的超級計算集群，如圖形處理器（GPU）等硬件系統(tǒng)?技術(shù)基礎(chǔ)大語言模型的技術(shù)基礎(chǔ)包括理論支撐、推理能力、安全維護操作、治理工作、評價工作理論支撐：大語言模型具有可以解釋其工作原理、優(yōu)勢劣勢的基礎(chǔ)理論依據(jù)。理論依據(jù)可為大語言模型提供不斷迭代的技術(shù)指引推理能力：相比于以往的人工智能技術(shù)，大模型的思考和推理能力是技術(shù)上的突破。擁有了推理能力，大模型可以更好地模擬人類的思考過程，進行問題解決。安全維護操作：通過清除污染數(shù)據(jù)、穩(wěn)健性訓(xùn)練等操作維持大模型的安全性。治理工作：通過調(diào)和公眾與私人使用者之間的矛盾與利益分歧，并采取聯(lián)合措施，預(yù)防大語言模型快速發(fā)展過程中出現(xiàn)隱私泄露、偏見等安全問題。評價工作：通過選取評價指標(biāo)，對大語言模型的表現(xiàn)、效率等因素進行評價，并為大模型的發(fā)展建立了長期方向與短期目標(biāo)?！镞\作機制結(jié)合Google7與OpenAI89的相關(guān)論文，我們將大語言模型生成自然語言文本的運作機制總結(jié)如下：?捕捉文本內(nèi)容大語言模型采用了Transformer結(jié)構(gòu)（一種基于注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)），通過將文本內(nèi)容關(guān)聯(lián)打分的方式，更好地捕捉文本內(nèi)容?理解文本、生成內(nèi)容大語言模型采用了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進行預(yù)訓(xùn)練，預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)，是來源于互聯(lián)網(wǎng)、包含幾乎全部行業(yè)與領(lǐng)域的大規(guī)模語料庫。這使得大語言模型可以在大規(guī)模語料庫中學(xué)習(xí)語言規(guī)律和模式，從而更精準(zhǔn)地理解文本，同時更流暢、自然地生成文本內(nèi)容摘自GoogleBrain:Attentionisallyouneed23摘自O(shè)penAI:ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-training23摘自O(shè)penAI:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners█通用領(lǐng)域明確大語言模型的定義和實現(xiàn)路徑后，我們會討論使用者最為關(guān)注的話題：大語言模型可以用在哪里？結(jié)合下方學(xué)術(shù)觀點我們發(fā)現(xiàn)，想要用好大語言模型，則要利用其理解和生成文本的優(yōu)勢，因此其應(yīng)用集中在對話、語言生成、翻譯等領(lǐng)域。ARoadmapforBigModel中提到，大語言模型較為常見的應(yīng)用場景有人機對話、文章生成、機器翻譯：★人機對話基于大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，大模型可以實現(xiàn)機器與人類之間的交流與互動。同時大模型的對話中還包含著其自身的人格，并可以與人類形成情感的共鳴?！镂恼律纱竽Ｐ涂梢詫⒄Z言或非語言的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為文章，相較于以往的AI文字生成技術(shù)，AI大模型所生成文字的流暢性以及生成速度均勝過一籌?！餀C器翻譯通過計算機，自動地翻譯人類語言。Part3：體驗大語言模型：使用者的認(rèn)知與探索Part3：體驗大語言模型：使用者的認(rèn)知與探索“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”揭示了從了解到實踐、從認(rèn)知到探索的學(xué)習(xí)過程。將此道理延伸到個人使用者對于大語言模型的學(xué)習(xí)中，“紙上得來”的是大語言模型的定義、實現(xiàn)路徑等內(nèi)容，“要躬行”的是嘗試使用大語言模型、探索可應(yīng)用的工作場景。OpenAIChatGPT漸從科技圈，傳到了各個行業(yè)與領(lǐng)域。我們也同樣好奇，在這樣的熱度之下，普通的使用者有多了解大語言模TA們對大模型的探索程度如何？抱著好奇，在第三部分，我們將依照從認(rèn)知到探索的思路，調(diào)研了使用者們對大語言模型的認(rèn)知與使用情況，并嘗試通過市場聲音分析數(shù)據(jù)背后的邏輯。44.49%3.04%圖表3-1您對于大語言模型的了解程度如何？N=26344.49%3.04%圖表3-1您對于大語言模型的了解程度如何？N=2632.66%常了解：非常清楚其含義、工作原理、應(yīng)用場景較了解：大概了解其含義、工作原理、應(yīng)用場景49.81%甚了解：，但對其含義、工作完全不了解：完全沒有聽說過大語言模型通過調(diào)研數(shù)據(jù)我們會發(fā)現(xiàn)，大語言模型在市場中的熱度甚高：聽說過或?qū)Υ笳Z言模型有簡單了解的參調(diào)者比例接近95%3%為何參調(diào)者對大語言模型的了解程度會呈現(xiàn)“兩頭少，中間多”的情況？參調(diào)者們?yōu)楹螘P(guān)注大語言模型？我們采訪了部分參調(diào)者，總結(jié)出了如下幾點原因：★熱度高，信息多：大語言模型的話題在今年十分火熱，使用者可以從非常多的渠道看到、了解大語言模型★幫助大，沖擊?。捍笳Z言模型可以作為得力的助手，但由于其處于新興階段，對使用者工作的沖擊并不明顯★技術(shù)難，了解難：對于普通使用者而言，大語言模型背后的技術(shù)原理比較復(fù)雜，理解其原理與機制存在難度圖表3-3您沒有使用的原因是什么？N=15126圖表3-3您沒有使用的原因是什么？N=15126█探索情況結(jié)合圖表3-1與市場聲音可以看出，大語言模型在市場中的熱度較高，但參調(diào)者們對于大模型的了解程度并不算深入。當(dāng)我們對了解以及有聽說過大語言模型的參調(diào)者們繼續(xù)詢問TA們在工作中的使用情況時，TA們給出了這樣的答案：59.22%59.22%3-2N=2556.27%在工作中會較為頻繁地使用在工作中偶爾會使用，或有嘗試使用過34.51%在工作中幾乎沒有使用過沒有使用途徑73.51%不清楚大語言模型在工作中有哪些應(yīng)用場景45.70%擔(dān)心隱私泄露問題23.84%對于大語言模型所回答內(nèi)容的準(zhǔn)確性和真實性存疑23.18%認(rèn)為大語言模型對于工作效率提升的幫助不大5.96%其他5.96%對于大語言模型這類人工智能技術(shù)不感興趣1.99%信息收集：查找資料、行業(yè)數(shù)據(jù)等77.88%內(nèi)容生成與審核：文案生成、代碼生成、翻譯、審核內(nèi)容的合法性等70.19%問題解決：向大語言模型尋求問題的解決思路、方法等65.38%數(shù)據(jù)分析：利用大語言模型生成數(shù)據(jù)分析的結(jié)果16.35%其他2.88%圖表3-4您目前已經(jīng)將大語言模型應(yīng)用于哪些工作場景？N=104結(jié)合圖表3-1到3-4可以看出，雖說對大模型有認(rèn)知的參調(diào)者占比95%左右，但對其有實踐的參調(diào)圖表3-4您目前已經(jīng)將大語言模型應(yīng)用于哪些工作場景？N=104者僅占比40%左右：34%左右的參調(diào)者偶爾使用或嘗試使用過，僅有6%左右的參調(diào)者會在工作中較為頻繁地使用。對于沒有使用過TA而對于已經(jīng)嘗試使用的參調(diào)者來說，TA信息收集、內(nèi)容生成與審核、問題解決這三個場景中。關(guān)于參調(diào)者的認(rèn)知與探索情況的幾組數(shù)據(jù)給到了我們一些有趣的信息：在大模型快速興起、相關(guān)新聞層出不窮的當(dāng)下，參調(diào)者們對于大語言模型的興趣度較高。雖說如此，但可能由于技術(shù)壁壘與認(rèn)知不足，真正有使用過大語言模型的參調(diào)者并不多。在很多參調(diào)者的眼中，大語言模型是“熟悉的陌生人”，也是“技術(shù)的黑盒”。的工作原理有簡單認(rèn)知，并了解大模型的通用場景。正所謂，知其底層邏輯，才能高屋建瓴。關(guān)于技術(shù)原為讀者提供大語言模型可應(yīng)用場景的參考：如果您想將大語言模型作為效率提升的助手，以下應(yīng)用場景可供您參考：█信息收集

█內(nèi)容生成與審核★草擬代碼★郵件起草★宣傳文案生成★文字潤色★審核合同中的法律風(fēng)險

問題解決★咨詢法律、財務(wù)等問題★解釋代碼含義★方案設(shè)計★數(shù)據(jù)分析智能技術(shù)賦能人力資源管理28智能技術(shù)賦能人力資源管理28在第三部分，我們從使用者的視角，展現(xiàn)了目前參調(diào)者們對于大語言模型的了解程度與探索情況。從數(shù)據(jù)與市場聲音我們可以看出，參調(diào)者對于大語言模型的興趣度較高，但由于大語言模型處于新興階段，參調(diào)者對于大語言模型的了解程度和探索程度均較淺?！癆I7*24的智能客服”、“文員的工作岌岌可?！薄m說上述聲音多將大語言模型看作了自身的競爭對手，或是總有一天會將自身反噬的科技巨獸。但其背后的邏輯是值得深思的：新技術(shù)會提高使用者的工作效率，也會對其崗位的存在意義帶來挑戰(zhàn)。進一步，當(dāng)崗位不復(fù)在激烈競爭的市場中，如果企業(yè)將大語言模型拒之門外，不主動應(yīng)對其帶來的變化，就會面臨被淘汰的風(fēng)險；所謂利好：當(dāng)企業(yè)察覺到大語言模型會為企業(yè)帶來的價值，可以依靠其對管理模式、商業(yè)模式等進行創(chuàng)新。在新技術(shù)出現(xiàn)后，趨利避害是企業(yè)的本能反應(yīng)；發(fā)現(xiàn)利好、實現(xiàn)利好是在不確定的世界中找尋確定的固有方法。因此在第四部分，我們會通過調(diào)研數(shù)據(jù)與企業(yè)實踐，討論大語言模型為企業(yè)帶來的價值，并揭秘其價值實現(xiàn)的基礎(chǔ)。28Part4：企業(yè)中的大語言模型：價值與實現(xiàn)基礎(chǔ)Part4：企業(yè)中的大語言模型：價值與實現(xiàn)基礎(chǔ)ToC端大模型的出現(xiàn)，使得機器輔助個人使用者提升生產(chǎn)效率成為了可能；ToB端大模型的出現(xiàn)，使得企業(yè)級別的大模型應(yīng)用成為了可能。也就是說，由于大語言模型的通用性，它不僅可以作為個人使用者的工作助手，可以應(yīng)用于組織層面，帶來工作流程、商業(yè)模式的變化。在企業(yè)層面的實踐中，當(dāng)管理者們注意到了大語言模型對企業(yè)的價值后，會評估企業(yè)內(nèi)部是否有可以使大語言模型在發(fā)揮價值的管理與資源基礎(chǔ)，再對大語言模型進行引入。因此在第四部分，我們會從大語言模型的對企業(yè)的價值講起，再結(jié)合大模型價值實現(xiàn)的基礎(chǔ)條件，驗證大語言模型在企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用的可能性。大語言模型對企業(yè)的價值此部分我們將結(jié)合定量數(shù)據(jù)與定性訪談內(nèi)容，探究大語言模型對于企業(yè)的價值。定量與定性研究總結(jié)定量與定性研究總結(jié)█節(jié)約人力成本★大語言模型可以作為數(shù)字員工，代替基礎(chǔ)操作、文字類等崗位★大語言模型可以擴大員工的能力范圍，實現(xiàn)一崗多能█提升組織能力★大語言模型可以激發(fā)員工的創(chuàng)造力，提高組織整體創(chuàng)新能力★要求員工學(xué)習(xí)并掌握新技術(shù)，提升組織整體的技術(shù)應(yīng)用能力3030★定量數(shù)據(jù)企業(yè)的管理者們是否意識到了大語言模型的價值？在管理者的眼中，大語言模型對于企業(yè)的價值有哪些？下面的兩組數(shù)據(jù)給了我們答案：11.54%11.54%35.58%圖表4-1您公司對于大語言模型的使用態(tài)度如何？N=10425.96%放態(tài)度：支語言模型，并積極開發(fā)勵態(tài)度：鼓勵員工使用大語言模型進行工作效率26.92%保守態(tài)度：沒有明確鼓勵或禁止使用大語言模型，員工可以有個人使用的行不清楚提高員工工作效率96.36%激發(fā)員工創(chuàng)造性74.55%提升員工對于大語言模型等新技術(shù)的重視67.27%節(jié)約人力成本61.82%圖表4-2您公司開放或鼓勵使用大語言模型的原因是什么？N=55從圖表4-1可以看出，50%以上的企業(yè)會積極接納大語言模型所帶來的價值；同時，95%以上的企業(yè)認(rèn)為大語言模型可以提升員工的工作效率，75%左右的企業(yè)認(rèn)為大語言模型可以激發(fā)員工創(chuàng)造性。與此同時，“提升員工對于大語言模型等新技術(shù)的重視”與“節(jié)約人力成本”選擇率均在60%以上。圖表4-2您公司開放或鼓勵使用大語言模型的原因是什么？N=55★定性訪談關(guān)于大語言模型的價值，我們將從如下的市場聲音中進行提煉：市場聲音市場聲音██“大語言模型會影響到很多偏文字的崗位，比如文案設(shè)計崗位；同時也會對初級程序員、實驗設(shè)計的崗位產(chǎn)生影響”█“在我看來，知識傳播類的崗位也會受到影響，比如律師、顧問、咨詢師等崗位。因為人們可以直接向大語言模型尋求解決答案，無需再去聯(lián)絡(luò)咨詢師了。”█“如果大語言模型可以應(yīng)用于企業(yè)中，它就相當(dāng)于一個數(shù)字員工，可以7*24小時地完成人類指定給它的任務(wù)?！报€“類似于數(shù)字化能力的培養(yǎng)，大語言模型一類的新技術(shù)的出現(xiàn)也要求員工快速了解新技術(shù)，并掌握將其應(yīng)用于工作中的能力?！报€“員工通過大語言模型完成一些基礎(chǔ)的工作，可以將節(jié)省下的時間和精力用于更有創(chuàng)造性的工作中?！笨偨Y(jié)來說，大語言模型在企業(yè)內(nèi)部會替代部分崗位，降低企業(yè)的人力成本；也同樣要求員工提升使用新技術(shù)、創(chuàng)新能力，對提升組織能力。為何會產(chǎn)生以上的價值？我們收集到的專家洞察解釋了原因：?降低人力成本大語言模型可以提升標(biāo)準(zhǔn)化、文字性工作的效率，減少員工工作量，同時縮減企業(yè)所需的人力成本大語言模型可以幫助員工擴大其工作范圍，幫助員工完成其原本不熟悉的工作內(nèi)容，形成一崗多能的情況?提升組織能力如果希望通過大語言模型對企業(yè)效率進行提升，則需要員工將新技術(shù)應(yīng)用于工作中，同時提升創(chuàng)新能力專家洞察專家洞察█崗位縮減的降低。架構(gòu)扁平化工的工作效率會大大提升。對于企業(yè)來說，技術(shù)不僅可以帶來效率的提升，也可以帶來成本大語言模型可以輔助標(biāo)準(zhǔn)化、專業(yè)程序化、有清晰規(guī)則的工作，掌握使用這項技術(shù)的員大語言模型甚至可以幫助員工完成一項TA不了解的工作內(nèi)容，原來需要一個團隊的員與匯報線會變得簡單。█加速創(chuàng)新工各司其職完成的工作，現(xiàn)在僅需要幾個員工就可以完成。崗位畫像會變得模糊、組織架構(gòu)的加速，進而促進企業(yè)加快創(chuàng)新的腳步。組織架構(gòu)的變化會進一步影響到企業(yè)的戰(zhàn)略與生存方式。架構(gòu)的扁平化會帶來決策流程結(jié)合定量與定性研究我們會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)開放擁抱新技術(shù)的時候，技術(shù)為企業(yè)所帶來的影響會在一定程度上成為企業(yè)變革與轉(zhuǎn)型的推動力，從效率、產(chǎn)出、成本等多方面為企業(yè)創(chuàng)造利好條件。接下來，我們將深入討論在如何企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)大語言模型的利好價值。█大語言模型的價值實現(xiàn)基礎(chǔ)如果想要在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)大語言模型的價值，企業(yè)需要先結(jié)合自身需求與基礎(chǔ)條件決定部署方式（本地化部或SaaS部署）。同時還需通過支持與限制措施，為大語言模型的運行提供保障?！锊渴鹎闆r4-3N=928.70%57.61%16.30%已將大語言模型進行了本地化9.78%Sa將大語言模型接入企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)或業(yè)并未將大做部署或接入，僅為員工提工個人可自途徑，企業(yè)32從圖表4-3可以看出，當(dāng)前已經(jīng)將大語言模型進行引入的企業(yè)僅占25%左右，在近60%的企業(yè)中，員工對大模型的使用多為個人行為。本地化或云端部署大語言模型的成本較高，對于企業(yè)的技術(shù)與資源要求較高，同時外部大模型的服務(wù)商目前處于逐漸成熟的階段。上述幾方面原因?qū)е铝藢⒋笳Z言模型進行本地化或云端部署的企業(yè)較少。接下來，我們將進一步討論通過企業(yè)引入大模型的基礎(chǔ)條件?！锘A(chǔ)條件：管理、技術(shù)與資源此部分，我們將通過調(diào)研數(shù)據(jù)與企業(yè)實踐為讀者展示企業(yè)引入大模型的基礎(chǔ)條件。?定量數(shù)據(jù)4-4N=894-4N=89管理基礎(chǔ)使用大語言模型需符合企業(yè)合規(guī)要求 48.31%企業(yè)高層形成對于大語言模型等AI新技術(shù)的認(rèn)可以及支持 25.84%員工對于大語言模型等AI新技術(shù)的接受 12.36%技術(shù)基礎(chǔ)資源基礎(chǔ)需要較大的投入成本需要內(nèi)部有良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)50.56%37.08%需要保證大語言模型的生成內(nèi)容的可控性與準(zhǔn)確性75.28%需要保證大語言模型的隱私性與安全性70.79%需要將大語言模型接入企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)的接口49.44%需要外部成熟、可商用的供應(yīng)商39.33%需要內(nèi)部開發(fā)與運營大語言模型的技術(shù)能力34.83%需要了解對大語言模型的提問技巧26.97%從圖表4-4可以看出，在管理基礎(chǔ)上，近50%的參調(diào)者認(rèn)為，引入大語言模型的前提是其需要符合企業(yè)內(nèi)部合規(guī)要求；在技術(shù)基礎(chǔ)上，70%以上的參調(diào)者認(rèn)為，大模型的可控與準(zhǔn)確、隱私與安全是其引入的基礎(chǔ)；在資源基礎(chǔ)上，超過50%的參調(diào)者認(rèn)為引入大模型需要較大的投入成本。?企業(yè)實踐接下來我們將通過企業(yè)實踐，展示企業(yè)引入大模型時，應(yīng)當(dāng)如何綜合評管理、技術(shù)、資源這三方面基礎(chǔ)。█管理基礎(chǔ)

案例精粹34★合規(guī)問題是引入大語言模型的紅線，決定了企業(yè)能否引入大模型34★想讓員工和業(yè)務(wù)愿意使用大語言模型，則需要通過上線前的測試與調(diào)研，使得大語言模型可以高頻地滿足員工的需求；同時在內(nèi)部創(chuàng)造積極擁抱新技術(shù)的氛圍，促進員工對于大模型的接受與使用█技術(shù)基礎(chǔ)★在引入大模型時，既要考慮外部大模型服務(wù)商的成熟度，也要評估企業(yè)內(nèi)部是否有相應(yīng)的專家進行技術(shù)支持：一方面，外部服務(wù)商所提供的通用大模型需要與企業(yè)內(nèi)部的知識庫進行整合；另一方面，在大模型引入后，需要進行預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)或知識庫加載，無論是哪種操作，均需企業(yè)內(nèi)部有相應(yīng)的技術(shù)專家★如果追求大模型的準(zhǔn)確性，則需為其提供更為完善是數(shù)據(jù)庫，同時需要技術(shù)專家對其進行調(diào)整★如果追求大模型的安全性，那么將其進行私有化部署會是較好的選擇█資源基礎(chǔ)★企業(yè)可根據(jù)投入預(yù)算決定部署方式，一般來說，本地化部署需要企業(yè)前期進行較大的費用投入、算力支持；而SaaS部署會隨著使用者的增加而提高成本AAIGlobal如果想將大語言模型技術(shù)用于垂直的領(lǐng)域或行業(yè)是一項很大的工程。對于A企業(yè)這樣的跨國企業(yè)實踐D企業(yè)█企業(yè)實踐D企業(yè)█員工的接受與使用★上線前的測試與調(diào)研通過測試與調(diào)研，挖掘出員工最迫切的需求，以及受歡迎的功能?！飫?chuàng)造積極氛圍的工具？D公司給出了如下兩個解決思路：如何高頻地滿足員工的需求，并且讓員工感受到大語言模型是一個方便、對它們有幫助的關(guān)注度，為員工創(chuàng)造積極擁抱新技術(shù)的氛圍，促進員工對于大模型的接受與使用。想在企業(yè)內(nèi)部快速應(yīng)用大模型，需要自上而下的關(guān)注，以及多部門協(xié)同。通過這樣企業(yè)實踐E企業(yè)大模型的引入基礎(chǔ)：技術(shù)與資源相輔相成█外部技術(shù)基礎(chǔ)商業(yè)化場景的布局。大模型在企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用程度，很大程度上取決于大模型廠商的商業(yè)化服務(wù)的能力以及█內(nèi)部技術(shù)基礎(chǔ)同時，將通用大模型垂直應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)部，需要將大模型的人工智能的技術(shù)與企業(yè)內(nèi)部識將大模型引入企業(yè)后，需要根據(jù)管理流程對大模型進行預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、或?qū)⑵髽I(yè)內(nèi)部知的了解。庫加載到大模型中。無論是哪種操作，均需企業(yè)內(nèi)部有相關(guān)的專家對大模型的機理有一定是較為可行的應(yīng)用模式。預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、知識庫加載這三種應(yīng)用模式的難度遞減，就多數(shù)企業(yè)而言，知識庫加載█資源匹配在明確了內(nèi)外部技術(shù)基礎(chǔ)后，E企業(yè)會考慮如何合理利用內(nèi)外部資源，滿足企業(yè)需求?！镆罁?jù)現(xiàn)有資源，選擇部署方式目前大模型常見的部署方式有本地化部署與SaaSE企業(yè)認(rèn)為需要考慮到兩種部署方式對投入的要求與企業(yè)的資源現(xiàn)狀。例如，本地化部署需要企業(yè)前期進行較大的費用投入、算力、技術(shù)支持；而SaaS本地化部署可以保證信息的安全?！镆罁?jù)使用需求，匹配合適資源企業(yè)在引入大模型時，需要考慮大模型的應(yīng)用場景。如將大模型應(yīng)用于通用場景，則需要匹配的大模型無需過多的個性化設(shè)置；若企業(yè)需要將大模型應(yīng)用于某條業(yè)務(wù)線，則需要大模型的功能對具體業(yè)務(wù)場景進行聚焦。同時，企業(yè)也需要考慮對大模型功能的重點訴求。例如，如果追求大模型回答的精則需要重點評估大模型的通用智能水平?！镏С峙c限制措施在具備了基礎(chǔ)條件，明確了部署方案后，企業(yè)就可以準(zhǔn)備將大模型進行引入了。想要大語言模型在企業(yè)內(nèi)部更好地運轉(zhuǎn)，則需要有相應(yīng)的鼓勵與監(jiān)管措施。?支持措施圖表4-5您公司有哪些鼓勵員工使用大語言模型的措施?N=48我們調(diào)研了開放或鼓勵使用大語言模型的企業(yè)（見圖表4-5），發(fā)現(xiàn)了68%左右的企業(yè)會52%38%圖表4-5您公司有哪些鼓勵員工使用大語言模型的措施?N=48鼓勵員工探索大語言模型可使用的場景68.75%向員工進行大語言模型的宣傳60.42%為員工提供大語言模型的培訓(xùn)43.75%為員工提供大語言模型的賬戶27.08%3737AB用，需要從企業(yè)層面向員工推廣大語言模型，并鼓勵員工使用。同時，為確保員工快速擁有應(yīng)用大語言模型的能力，可以為員工提供大語言模型相關(guān)的培訓(xùn)。A輸出的內(nèi)容質(zhì)量。那么培訓(xùn)部門會將“如何寫提示詞”作為員工能力培養(yǎng)的一個任務(wù)，為員工提A企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)部門發(fā)現(xiàn)，在使用大語言模型模型時，輸入的提示詞決定了AI模型供相應(yīng)的知識與技術(shù)支持。企業(yè)實踐B企業(yè)█大語言模型在企業(yè)的部署B(yǎng)企業(yè)的IT部門已經(jīng)在企業(yè)內(nèi)部收集員工使用大語言模型的實踐情況,會綜合企業(yè)內(nèi)部的使用場景，做大語言模型的本地化部署以及未來的應(yīng)用規(guī)劃。目前B企業(yè)的研究重點在于合規(guī)地將大語言模型應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域上?！锲髽I(yè)部分探索場景?內(nèi)部流程如福利問題：員工可以通過大語言模型搜索和歸納福利的相關(guān)問題，雖然不能保證其回答的準(zhǔn)確性，但是大語言模型會標(biāo)注回答的來源，員工可以溯源。?非規(guī)則類的mapping-員工薪資的外部benchmark公司的人才畫像是其獨立描述和建立的，B企業(yè)每年會需要人工map崗位薪資的中位數(shù)，對此可以利用大語言模型進行探索。?文獻搜索B企業(yè)研發(fā)類部門可以利用大語言模型等生成式AI技術(shù)滿足大量的文獻搜索需求，但是大語言模型的數(shù)據(jù)截止到2021年，需要擴大數(shù)據(jù)庫。?限制措施同時我們發(fā)現(xiàn)，如果想要大語言模型在企業(yè)內(nèi)部發(fā)揮價值，還需有合理的限制與監(jiān)管。圖表圖表6N2語言17.39%82.61%是否圖表4-7N5有哪些限制？息等透露給大語言模型模型將個人信息透露給大語言內(nèi)容進行審查，確保合法合規(guī)非標(biāo)準(zhǔn)化的工作語言模型完成74.55%49.09%47.27%14.55%4-64-780%制在于：限制將公司業(yè)務(wù)、客戶、員工個人信息的透露，要求員工對大語言模型生成的內(nèi)容進行審查，確保合法合規(guī)。對于信息安全的限制，我們認(rèn)為企業(yè)可以設(shè)置信息安全等級制度，區(qū)分可以在大語言模型上面使用的信息與不可使用的信息。既可以為員工提供使用大語言模型的便利，也可以避免信息泄露的風(fēng)險。TheApplicationofArtificialIntelligenceinHR39TheApplicationofArtificialIntelligenceinHR39在第四部分，我們發(fā)現(xiàn)大語言模型在企業(yè)內(nèi)部可能會替代部分崗位，降低企業(yè)的人力成本，但也要求員工提升使用新技術(shù)的能力和創(chuàng)新能力。同時企業(yè)在引入大模型時，需要考慮管理、技術(shù)、資源三方面的基礎(chǔ)。當(dāng)前，已有25%的企業(yè)引入了大語言模型。牽一發(fā)而動全身，企業(yè)之變化，也會引發(fā)HR之變化。HR數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，HR求新求變，對于新技術(shù)也越來越關(guān)注。大語言模型的強大語言處理能力，高質(zhì)量的內(nèi)容生成能力可以幫助HR進行信息搜集、知識問答，它在一定程度上可以幫助HR提高工作效率。一方面，企業(yè)需要考慮人效，對于HR部門而言，大語言模型的出現(xiàn)是否會影響甚至取代其基礎(chǔ)或部分崗位？這種影響又是否進一步作用于人力資源的組織架構(gòu)？面對新技術(shù)的出現(xiàn)，我們HR又應(yīng)該以什么樣的態(tài)度去接受變化，它是否對HR提出了新的能力要求？另一方面，HR可以通過大語言模型的功能和特點提高日常工作效率，為此我們探究了當(dāng)前已經(jīng)開展應(yīng)用與規(guī)劃大語言模型的企業(yè)在人力資源領(lǐng)域應(yīng)用的情況，希望可以給到讀者以實踐參考。因此，接下來在第五部分，我們將從人力資源組織架構(gòu)和HR兩方面探究大語言模型對人力資源帶來的影響以及其在人力資源的六大模塊與SSC的場景應(yīng)用情況。39圖表5-3您認(rèn)為大語言模型的出現(xiàn)，會對HR部門的組織架構(gòu)產(chǎn)生哪些影響？N=87圖表5-3您認(rèn)為大語言模型的出現(xiàn)，會對HR部門的組織架構(gòu)產(chǎn)生哪些影響？N=87Part5：HR中的大語言模型：影響與應(yīng)用Part5：HR中的大語言模型：影響與應(yīng)用在HR領(lǐng)域中，大語言模型的出現(xiàn)是一把雙刃劍。一方面，為了降本增效，企業(yè)會利用和發(fā)揮AI技術(shù)優(yōu)勢對HR部門人才結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，另一方面，技術(shù)的進步也給HR帶來了新的轉(zhuǎn)機，它能夠在人力資源工作場景中助力HR更高效率的完成任務(wù)。因此，在這部分我們將探討大語言模型對HR的影響，并探究大語言模型能夠助力人力資源工作的場景。HR的影響此部分我們將結(jié)合定量數(shù)據(jù)與定性訪談內(nèi)容，探究大語言模型對于HR的影響?！锒繑?shù)據(jù)-925.43%94.57%是否59否1.09%98.91%是否會替代部分SSC崗位49.43%會替代部分咨詢類崗位（如COE）44.83%會替代部分基礎(chǔ)HR崗位（如招聘專員、培訓(xùn)專員等崗位）43.68%不清楚18.39%會替代部分與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度較高的崗位（如HRBP）12.64%要求HR提高對大語言模型的接納與學(xué)習(xí)意識93.41%要求HR提高對大語言模型的使用能力80.22%要求HR提高自身的思辨能力73.63%要求HR提高自身的創(chuàng)新能力61.54%要求HR提高自身的數(shù)據(jù)分析能力45.05%不清楚2.20%圖表5-4您認(rèn)為大語言模型的出現(xiàn)，會對HR從業(yè)者提出哪些新的要求？N=91★總結(jié)分析圖表5-4您認(rèn)為大語言模型的出現(xiàn)，會對HR從業(yè)者提出哪些新的要求？N=91?組織架構(gòu)5-15-395HRHR構(gòu)產(chǎn)生影響。有超過40HR認(rèn)為，大語言模型的出現(xiàn)會替代部分SSC、咨詢類（COE）、基礎(chǔ)HR崗位，但僅有12.64HR認(rèn)為其會取代HRBP。但綜合看來，大語言模型對HR門的影響較大。而針對大語言模型給人力資源帶來的影響，專家認(rèn)為HR部門應(yīng)該積極調(diào)整人力資源三支柱的工作重點以適應(yīng)技術(shù)帶來的變化：專家洞察專家洞察部門應(yīng)進行積極調(diào)整，使得三支柱之間的關(guān)系變得更加靈活。大語言模型的出現(xiàn)，可能會導(dǎo)致COE、SSC、HRBP三支柱的工作重點發(fā)生轉(zhuǎn)移。因而，HR█COE：大語言模型可以幫助COE提供問題解決思路。因此COE團隊可以更專注于為業(yè)務(wù)提供更具戰(zhàn)略性、更加定制化的咨詢建議；█SSC：在共享服務(wù)中心，大語言模型可以作為數(shù)字員工、智能客服完成員工服務(wù)，并結(jié)合SSC█HRBP：HRBP更貼近業(yè)務(wù)，更了解業(yè)務(wù)情況。因而HRBP可以在大語言模型的幫助下，為業(yè)務(wù)提供可解決業(yè)務(wù)痛點的專業(yè)型建議。根據(jù)以上數(shù)據(jù)和洞察總結(jié)發(fā)現(xiàn)：絕大多數(shù)的HR認(rèn)為大語言模型會對HR部門的組織架構(gòu)產(chǎn)生影響。一方面，大語言模型可以提供豐富的知識和信息，它可以通過處理大量的數(shù)據(jù)和訓(xùn)練，幫助COE回答各種問題，提供解決方案和建議。另一方面，大語言模型在特定情境下可以提供更加專業(yè)和精準(zhǔn)的回答，優(yōu)化SSC的管理流程。所以大語言模型的出現(xiàn)在一定程度上可以取代部分咨詢以及流程化標(biāo)準(zhǔn)化的事務(wù)內(nèi)容，對COE和SSC產(chǎn)生的影響最大。但面對這種影響，企業(yè)的HR部門應(yīng)該以積極心態(tài)接納新技術(shù)的出現(xiàn)，通過調(diào)整組織的架構(gòu)以適應(yīng)變化，從而給部門帶來更多機遇。?HR能力要求5-25-399HRHR60%HRHR供自身的思辨與創(chuàng)新能力。為何大語言模型要求HR積極接納、不斷創(chuàng)新？接下來，我們將通過市場聲音、企業(yè)實踐、專家洞察三方面展現(xiàn)大語言模型對HR能力要求產(chǎn)生變化的原因以及HR能力的新要求：市場聲音經(jīng)過市場聲音收集我們會發(fā)現(xiàn)，如果想要通過新技術(shù)對于組織的效能進行提升，那么HR則需要在技術(shù)的了解與使用上走在業(yè)務(wù)的前面。當(dāng)在業(yè)務(wù)有學(xué)習(xí)需求時，HR可以及時向業(yè)務(wù)提供相關(guān)材料；當(dāng)組織需要提升新技術(shù)的使用能力時，HR也可以幫助業(yè)務(wù)進行能力的推廣和人才布局。因此，大語言模型的出現(xiàn)需要HR引起重視，并更快地發(fā)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢。企業(yè)實踐AHR的能力要求：企業(yè)實踐A企業(yè)在A企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景，員工數(shù)字化技能的提升離不開HRBP對業(yè)務(wù)的了解，也同樣離不開培訓(xùn)HR為員工提供數(shù)字化知識與技能的支持。因此A企業(yè)認(rèn)為，建設(shè)員工的數(shù)字化能力的前提，是HR自身的數(shù)字化思維與能力的建設(shè)。在大語言模型快速涌現(xiàn)的當(dāng)下，HR更需要具備如下的新能力：變化，而是積極接納，做好應(yīng)對變化的準(zhǔn)備續(xù)對員工的培訓(xùn)方向員工的知識內(nèi)容，促進新知識在企業(yè)內(nèi)部的流通例如，A企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)部門發(fā)現(xiàn)，在使用大語言模型模型時，輸入的提示詞決定了AI為員工提供相應(yīng)的知識與技術(shù)支持。A企業(yè)認(rèn)為，員工數(shù)字化能力的提升，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與商業(yè)模式升級的基礎(chǔ)。專家洞察HR如何與大語言模型和諧相處，以及面對大語言模型HR需要建立和培養(yǎng)什么樣的能力，下面的專家洞察提供了指導(dǎo)與建議，供讀者參考：專家洞察專家洞察是沒有必要的。在新技術(shù)快速涌現(xiàn)、內(nèi)卷加劇的當(dāng)下，轉(zhuǎn)換思考角度、利用新技術(shù)提升自身工作對于HR而言，在新技術(shù)的沖擊下居安思危是必要的，但將大語言模型視為自身的競爭對手能力是打破內(nèi)卷的制勝法寶。█HR可以這樣使用大語言模型的原則。也就是說，HR需要了解一項任務(wù)的基礎(chǔ)邏輯、達成目標(biāo)，并通過目標(biāo)、背景、任AI換言之，HR█HR亟需提升這些能力當(dāng)大語言模型代替HR完成執(zhí)行類的工作后，HR可以從執(zhí)行者思維轉(zhuǎn)換為管理者思維，從更為體系與全面地角度看待工作任務(wù)。在這樣的轉(zhuǎn)變之下，HR應(yīng)當(dāng)提升以下能力：軟性能力★“業(yè)務(wù)+運營“理解能力：HR需要更了解任務(wù)背后的業(yè)務(wù)邏輯★戰(zhàn)略思維和創(chuàng)新能力：HR亟需跳脫原有的思維局限，從“如何把任務(wù)做完”的思維轉(zhuǎn)化到“如何把任務(wù)做好“的思維★人際關(guān)系處理技能：大語言模型等AI技術(shù)可以解決事務(wù)層面的工作，但無法解決人性層面的問題。而HR應(yīng)當(dāng)保持并提升處理與人相關(guān)的問題的能力，為員工提供更有人情味的服務(wù)專業(yè)能力★對新技術(shù)的學(xué)習(xí)感知力與學(xué)習(xí)能力：面對新技術(shù)，HR應(yīng)當(dāng)保持好奇，主動學(xué)習(xí)新技術(shù)★對新技術(shù)的熟練使用能力：只有多使用、多探索大語言模型，HR才能明確新技術(shù)對于自身工作真正的助力點在哪里★數(shù)據(jù)分析與解讀的能力：大語言模型可以為HR提供數(shù)據(jù)與信息，此時HR需要洞察數(shù)據(jù)背后的含義，并思考相應(yīng)的解決方案總結(jié)這部分發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)的HRHR提出了新的要求。因此面對技術(shù)HRHR的能力。圖表5-6在人力資源的哪些工作中，您公司對大語言模型有應(yīng)用或規(guī)劃？N=36圖表5-6在人力資源的哪些工作中，您公司對大語言模型有應(yīng)用或規(guī)劃？N=36HR部門的應(yīng)用情況隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，大語言模型在企業(yè)中的應(yīng)用越來越受關(guān)注。它強大的自然語言處理能力和智能對話交互特點，可以幫助HR進行政策問答并輔助完成大批量的流程性工作，在人力資源管理中具備廣泛的應(yīng)用潛力。因此，接下來我們將從大語言模型在企業(yè)HR領(lǐng)域總體應(yīng)用概況展開探究，并對招聘、培訓(xùn)、人力資源規(guī)劃、SSC工作中的具體應(yīng)用場景進行探討?！锒繑?shù)據(jù)?總體應(yīng)用概況5-5N=9215.22%60.87%沒有任何開展與規(guī)劃23.91%前還沒有應(yīng)用大語言模型，但已規(guī)劃了一些可應(yīng)規(guī)劃了可應(yīng)言模型的工作場景，同時在部招聘與配置44.44%培訓(xùn)與開發(fā)44.44%人力資源規(guī)劃38.89%勞動關(guān)系管理27.78%薪酬福利管理22.22%績效管理16.67%圖表5-8圖表5-9已經(jīng)開展企業(yè)實踐的人力資源場景應(yīng)用情況：N=36圖表5-8圖表5-9已經(jīng)開展企業(yè)實踐的人力資源場景應(yīng)用情況：N=36圖表圖表5-7您公司在=、或EHR16.67%33.33%規(guī)劃了可應(yīng)言模型的工作場景，同時在部50.00%目前還沒有應(yīng)用大語言模型，但已規(guī)劃了一些可應(yīng)用的工作場沒有任何開展與規(guī)劃人力資源模塊認(rèn)RR型運用業(yè)經(jīng)在H：企N3塊中有應(yīng)用或招聘與配置55.36%44.44%培訓(xùn)與開發(fā)78.57%44.44%人力資源規(guī)劃60.71%38.89%勞動關(guān)系管理57.14%27.78%薪酬福利管理57.14%22.22%績效管理50%16.67%SSC83.33%招聘與配置44.44%培訓(xùn)與開發(fā)44.44%人力資源規(guī)劃38.89%?大語言模型的重點應(yīng)用場景您公司對您公司對51劃？N=27作為智能客服，解答員工關(guān)于企業(yè)政策的問題74.07%作為智能客服，幫助員工查詢個人薪酬、福利、考勤等信息66.67%與RPA結(jié)合，應(yīng)用于入職指引、事務(wù)辦理等流程標(biāo)準(zhǔn)化的場景中51.85%作為“企業(yè)信箱”，收集、整理員工需求29.63%1N=15篩選簡歷66.67%行業(yè)中的崗位、人才信息的搜集53.33%生成崗位說明53.33%雇主品牌相關(guān)內(nèi)容的生成53.33%搜尋簡歷40.00%生成崗位畫像與能力模型26.67%匹配簡歷與崗位26.67%生成面試問題26.67%在面試中為候選人的回答打分26.67%4848您公司對于您公司對于51規(guī)劃？N=12培訓(xùn)資料的搜集83.33%生成培訓(xùn)大綱、課件等內(nèi)容83.33%知識萃取與沉淀66.67%生成個性化的個人發(fā)展計劃、領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展計劃等33.33%生成測評、考試題目16.67%根據(jù)崗位所需要的能力推薦培訓(xùn)課程16.67%3N=11基于輸入的業(yè)務(wù)情況，輸出人力資源的戰(zhàn)略方向、現(xiàn)狀分析等建議72.73%收集并提供外部市場及競爭對手對標(biāo)信息54.55%基于輸入的業(yè)務(wù)情況，輸出組織架構(gòu)設(shè)置、人才結(jié)構(gòu)等建議36.36%基于輸入的業(yè)務(wù)情況，輸出人員需求、崗位設(shè)置、人力成本等建議18.18%案例導(dǎo)覽——大語言模型應(yīng)用場景★企業(yè)實踐案例導(dǎo)覽——大語言模型應(yīng)用場景SSCD企業(yè)員工自助服務(wù)招聘C企業(yè)AI面試/雇主品牌D企業(yè)面試評價/雇主品牌培訓(xùn)C企業(yè)個人發(fā)展計劃D企業(yè)個人發(fā)展計劃/領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展計劃/新員工培訓(xùn)E企業(yè)智能問答/數(shù)字化學(xué)習(xí)流程/數(shù)據(jù)可視化人力資源規(guī)劃B企業(yè)薪酬數(shù)據(jù)市場收集?SSC企業(yè)實踐D企業(yè)企業(yè)實踐D企業(yè)案例精粹：EAP客服處理員工的情感問題大語言模型也可以作為咨詢師為員工收集信息、回答問題大語言模型可以收集員工反饋模型技術(shù)之前，D公司會采用客服機器人完成員工服務(wù)的應(yīng)答。但由于技術(shù)限制，客服機器人的D公司的共享服務(wù)中心的重要觀念觀之一是注重員工體驗、提升員工滿意度。在應(yīng)用大語言應(yīng)答能力有限。那么，在大語言模型等AI新技術(shù)的加持下，提升員工體驗與滿意度的方式有哪些呢？D公司探索出了這些可能性：█EAP客服交流，了解并管理員工情緒。大語言模型可以生成類似于人類口吻與情感的文本，可以通過其與員工進行前期或簡單解決方案。解決方案。傾聽員工心聲，才能了解員工的訴求，有針對性地提升員工體驗。D公司發(fā)現(xiàn)，大語言模型具有信息收集、分析的優(yōu)勢，可以快速收集與辨別員工真正的訴求，并生成可供參考的因此，D公司嘗試使用大語言模型回答員工方方面面的問題：不僅是內(nèi)部政策的咨詢，同時還包括業(yè)務(wù)問題的咨詢。█員工反饋收集█員工咨詢?案例精粹：

企業(yè)實踐C企業(yè)大語言模型可以幫助HR在AI面試時幫助候選人回答面試問題、制定標(biāo)準(zhǔn)答案，對候選人面試進行評估HR在雇主品牌方面進行內(nèi)容建設(shè)和宣傳AI★現(xiàn)狀C公司目前已經(jīng)開展運用AI電話面試、視頻面試等。今年C公司與供應(yīng)商合作，已經(jīng)將大語言模型接入部門的面試產(chǎn)品中，開始做應(yīng)用的嘗試?！锎笳Z言模型在C公司AI面試的應(yīng)用AI面試考察的三大問題及應(yīng)用：?行業(yè)認(rèn)知可以利用大語言模型整合輸出對公司的理解、行業(yè)變化趨勢等問題，同時讓其給出評估的標(biāo)準(zhǔn)答案，以及根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)答案對候選人回答的打分。?能力面試對于能力項的行為面試，候選人可以借助大語言模型理解AI面試問題背后所考察的能力類型、含義以及在工作中的體現(xiàn)方式。候選人再結(jié)合自己的經(jīng)驗做問題的輸出，同樣的，大語言模型也可以根據(jù)候選人的回答和能力描述，給出評分建議。?個人經(jīng)歷成長或自我認(rèn)知個人成長經(jīng)歷認(rèn)知需要結(jié)合候選人的理解和個人經(jīng)驗，這部分沒有標(biāo)準(zhǔn)答案，比較難以適用。對比過去的AI面試會依賴HR給出標(biāo)準(zhǔn)答案，通過機器學(xué)習(xí)對比打分。而現(xiàn)在可以直接用大語言模型給出標(biāo)準(zhǔn)答案，再和候選人答案做對比，越接近正確答案，它的評分就會越高。問題與挑戰(zhàn)面試的信效度：如果候選人直接用大語言模型回答問題時，個人面試的信效度會大幅度降低。因此，作為HR型直接獲得高評分的答案，另一方面又得利用大語言模型對候選人的回答能夠進行答案提示和評價。█雇主品牌C公司雇主品牌的內(nèi)容分為研究、推出、維持這三個方面。在這幾個部分，大語言模型可以幫助HR做內(nèi)容輸出，提升工作的效率?！镅芯浚貉芯康牟糠质峭ㄟ^定性、定量的方法做對比。因此在研究分析的數(shù)據(jù)這一端，可以通過大語言模型幫助做分析判斷的工作，但是這需要使用者有比較強的問問題能力。視頻、PPT等幫助員工提煉和總結(jié)，提升效率?！锞S持：維持部分通常會用講故事的方式，HR可以將素材和關(guān)鍵部分輸入給大語言模型，讓其生成故事，再通過人工修改和打磨。企業(yè)實踐D企業(yè)企業(yè)實踐D企業(yè)案例精粹：HR面試評價利用大模型與候選人進行初步面試交流，并與崗位畫像以及能力模型進行匹配，形成面█雇主品牌建設(shè)試評價，幫助HR初步判斷候選人是否合適。公司對雇主品牌建設(shè)非常重視，作為最佳雇主，D公司希望可以將雇主品牌信息與招聘大模型可以向候選人發(fā)送合適的企業(yè)宣傳內(nèi)容，有助于候選人有針對性地了解企業(yè)情況。?案例精粹：

企業(yè)實踐C企業(yè)HR制定個人發(fā)展計劃大語言模型在培訓(xùn)的應(yīng)用與規(guī)劃C例如：員工制定個人發(fā)展計劃時，可以分解為：★職業(yè)發(fā)展階段與個人目標(biāo)★自我認(rèn)知（特長和個性特征）職業(yè)發(fā)展階段和個人目標(biāo)以及自我認(rèn)知可以使用大語言模型輸出理論和評估的自我維度，引導(dǎo)員工暢想并幫助員工自我認(rèn)知?！锝M織需求在組織需求中，針對組織的發(fā)展路徑（未來領(lǐng)域的走向以及人才與能力的需求）可以通過大語言模型搜索其他公司的例子，再結(jié)合自己公司的情況和內(nèi)部訪談做總結(jié)給學(xué)員輸出。案例精粹：

企業(yè)實踐D企業(yè)HR制定個人發(fā)展計劃以及領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展計劃大語言模型可以幫助新員工入職快速了解企業(yè)文化、制度人才發(fā)展在人才發(fā)展領(lǐng)域，D公司認(rèn)為大語言模型可以助力個人發(fā)展計劃與領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展計劃的形成：★個人發(fā)展計劃目前D公司的個人發(fā)展計劃（IDP）比較傳統(tǒng)，需要通過員工自行在系統(tǒng)中填寫自身的興趣愛好、職業(yè)發(fā)展路徑與方向，再與主管溝通并形成共識，最后形成發(fā)展計劃。大語言模型的輔助下，員工與主管可以從更多維與廣泛的角度了解本行業(yè)、甚至其他行業(yè)的信息。例如，員工與主管可以通過大語言模型了解某一崗位、或某種類型的職業(yè)的發(fā)展方向與趨勢，輔助它們判斷個人發(fā)展方向?！镱I(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展計劃大語言模型可以協(xié)助HR將需要蓓發(fā)展領(lǐng)導(dǎo)力的同事的基礎(chǔ)信息、績效、能力等信息與公司、部門的策略進行匹配，并未