人工智能的發展對人力資源管理的影響研究

蒯彥博

[摘要]新技術不斷日新月異的今天，從移動定位技術、語音技術、二維碼技術、圖像識別技術、搖一搖技術、VR、AR到大數據在到人工智能都逐漸走入了我們的日常生活，改變了我們的生活并且逐步成為我們生活的必需。文章在研究人工智能研究方向的基礎上去分析可能在人力資源管理領域所帶來的變革及未來的應用趨勢。

[關鍵詞]人工智能;人力資源管理;應用趨勢

[中圖分類號]C931 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-5918（2019）06-0072-03

doi：10.3969/j.issn.1671-5918.2019.06.033 [本刊網址]http：//www.hbxb.net

人工智能因為在自然語言處理、人臉識別等領域技術的日臻成熟而使得人工智能受到了廣泛的關注，李開復說：“人類思考5秒以下的工作將被人工智能取代”，現在更是出現了很多人工智能的應用成果，比如馬云的無人超市、機器人翻譯、刷臉支付、語音助理、機器閱卷、智能醫療等，人工智能逐漸成了我們生活的一部分，與此同時也給各行各業帶來了挑戰和變革。人力資源管理包括人力資源的獲取、保留、激勵、培訓等，在人工智能背景下人力資源管理應該是怎樣的發展趨勢進而幫助企業塑造核心競爭力呢？

一、人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence）這一名詞是被稱為“人工智能之父”的約翰·麥卡錫于1955年在達特茅斯會議上首次提出的。隨著時代的發展，工業化水平越來越深，進一步使得我們在生產和提供產品及服務的過程中更加信息化、現代化和智能化，AI在全球得到廣泛認知和應用變得理所當然。人類以前繁雜、瑣碎、重復、低級的勞務隨著人工智能的發展而逐漸消失，人力成本也會隨著人工智能技術的發展繼而面對較為繁瑣、可重復性等任務時會不斷優化和創新智能化解決方案而降低，達到提升工作效率，降低企業總成本的目的。

2017年，中國在人工智能方面的市場容量已經達到了216.9億元，2018年可能將達到339億元，可見進入信息化時代的中國已經成為人工智能的最大潛力市場。在人工智能發展的頂層設計上國務院于2017年頒布了《新一代人工智能發展規劃》，規劃了人工智能從AI創新示范區到AI創業園區再到AI產業基地三步走戰略。“AI+實體經濟”也產生了很多應用成果，比如消費級機器人領域產生了易極機器人，語音助理領域產生了智能萬事屋等，無人機領域產生了斯凱智能等創新企業。

二、人工智能的主要研究方向

（一）自然語言處理。隨著全球化進程的不斷加深，能夠運用各種語言已經成為企業對經營管理者勝任力的一項要求。自然語言處理作為人工智能的一項應用能夠對英語、漢語、俄語等多國語言進行自動理解、處理和應用，這項技術在國際各類會議中都有所應用。語義分析、語法分析和篇章理解等是開展自然語言處理研究的主要方式，當然這項技術也需要豐富的應用場景，比如語音識別、觀點挖掘、機器翻譯、信息檢索等。在自然語言處理的應用中，N-Gram Model的應用范圍較為廣泛，這項技術的應用原則即是M這個單詞能不能出現需要以M之前的N個單詞作為依據，在漢語的speech to text過程中，相同的發音在不同的文字中需要找到對應點，通過N-GramModel可以知道一個句子會不會出現，若出現的話概率可能有多大，這樣一來就基本能夠篩選出最為連貫且完整的句子。由于某些原因用戶在表達的過程中只表達了半句，我們也可以利用N-Gram Model這項技術去推斷我們的用戶后面想表達的內容。現在N-Gram Model在語音識別中得到了廣泛的應用。我們日常生活中經常用到的搜狗輸入法提示，就是通過N-Gram Model為用戶在使用過程中提供更多的便利。

（二）圖像識別。圖像識別技術作為人工智能的研究領域之一已經被應用到了很多社會領域，比如刷臉支付、紙質媒介自動識別、門禁人臉識別等。這項技術的基本原理是首先給機器一些圖像類數據，讓機器進行學習并對圖像進行歸類，之后再給機器某一個圖像，機器就能夠借助之前的記憶功能來進行判別這一圖像和機器記憶過的圖像哪一個更為接近。圖像識別技術中目前比較常用的一個算法是knn臨近算法，這種算法是一個經驗積累的過程，knn臨近算法的基本原理是機器可以學習到大量的圖像，然后會將這些圖像映射到一個二維坐標系中，這樣圖像和二維坐標系就建立了一個映射關系，倘若在給機器某個圖像進行辨別，機器就可以通過事先建立的這個映射關系將該圖像映射到這個二維坐標系中，看該圖像和哪一張圖像的距離最近，進而將同該圖像距離最近的圖像劃歸為同一個類別。

（三）數據挖掘。近幾年，大數據時代這一名詞在各類場合出現的概率非常高。AI技術應用的一個重點領域就是在大數據時代需要應用的一項核心技術，這項技術即是數據挖掘，數據挖掘的應用在帶來較高的經濟效益的同時還會打來較大的社會效益。技術的發展使得企業的管理方式實現了電子化，企業的員工管理系統內會對員工的基本數據進行采集并錄入，在這個基礎上如果引入一些和員工留任和離職相關的一些其他數據則可以判斷出某位員工離職和留任的概率。在這一判斷過程中，主要運用了樸素貝葉斯的思想，其核心思想即為當我們知道了P（AIB）的概率時，我們也可以推斷出P（BIA）的概率，在員工是否有跳槽意向這一環節判斷中，我們可以根據原有的數據計算出P（工作組氣氛融洽I留任）、P（員工態度積極樂觀I留任）、P（員工擁有高學歷I留任）等一些概率，接著我們可以根據不同員工的個人情況以及就任工作組的情況，計算出P（留任I工作組氣氛融洽）、P（留任I員工態度積極樂觀）、P（留任I員工擁有高學歷）等一些留任概率，通過這一技術，可以有效避免企業中人才流失。現如今各大門戶網站的廣告推送、頭條推送，都是利用數據挖掘把不同的內容推送給相對應的潛在客戶群體，通過數據挖掘可以大幅度提高各種預測判斷的準確性。

三、人工智能在人力資源管理領域的未來應用

（一）人工智能技術下的人力資源系統展望。傳統的人力資源管理更多的是一種物化管理，更多的將人力資源的管理同對設備、零件、生產線等物質資源的管理方式相等同，而沒有認識到人力資本存量是在不斷變化的，事物的難易程度及復雜程度也是在不斷變化的，能崗的匹配只是一種短期的匹配。傳統人力資源系統中主要包括員工線上招聘、績效評估、員工關系管理、員工線上培訓和開發等方面。現如今隨著人工智能越來越普及化，多元化、多層次化、關注用戶的親身體驗成為現代人力資源管理系統的新特征、新的表現形式。人工智能技術下的人力資源管理系統有三個層面，最底層是ERP、人臉門禁、刷臉支付等人力資源管理相關系統，往上是機器學習平臺，包括語音技術、圖像技術、機器人、用戶畫像，最頂層是用戶產品可視界面。

（二）智能選才。“能崗匹配”被稱為人力資源招聘的黃金法則。每個人的人力資本存量是不同的，也即是體力、學歷、成長背景、智力水平、心理素質等因素是有區別的，工作在難易程度、繁雜程度也是不同的，我們需要做的就是讓不同人力資本存量的人力資源做不同難易程度和繁雜程度的事情，讓兩者能夠互為鑲嵌，用人所長，人力資源的效率能夠得到盡可能的發揮。

在傳統的招聘過程中，首先招聘沒有一個標準化流程，其次招聘標準不是根據工作分析中的任職資格規范來確定，更多的是由招聘人員的個人經驗、個人喜好等主觀因素來選人和用人，最終導致能崗不匹配的現象常有發生，給企業帶來較高的直接和機會成本。人工智能技術的發展為招聘環節中所可能出現的這些問題的解決帶來了解決方法。人工智能技術可以在招聘流程的各個環節得到應用，從最初的篩選簡歷到一系列的不同形式的面試。首先可以通過OCR技術對簡歷中的圖片和文本進行識別，其次在對簡歷的特征進行分析的基礎之上對簡歷進行解析，解析的技術有很多，比如正則表達式匹配、統計、關聯性分析等，通過對簡歷的解析可以在較短的時間內將不同應聘者的大量簡歷轉化為標準化的結構化簡歷進而篩選出符合企業職位需求的簡歷，大大節省面試官篩選簡歷的時間。這種方式特別是對一些較高的職位效果較好，在面試前首先分析擬招職位需具備的勝任力，其次建立企業招聘模型，這樣一來在面試環節機器人就可以自動地對應聘者提職位所需要具備素質方面的問題，并且機器人還會使用介紹性、轉換性等提問方式對應聘者進行深入發問。

目前在在線考試中人臉識別技術得到了廣泛應用，可以通過刷臉的方式來識別考生和報名參加考試時所采集的圖像或身份證上的圖像是否為同一個人，可以很大程度上防止替考現象的出現。自然語言處理技術能夠將面試結果等相關信息直接從語音轉化成文字，比如現如今廣泛使用的“滄海拾遺”和“眾里尋他”這兩個重要的招聘工具，對面試官的工作效率的提高就發揮了很重要的作用。

（三）智能育才。工作的繁重讓我們很難能夠抽取出連續的大量時間來參與學習或培訓，在這個背景下企業員工如何來利用點滴的碎片時間來給自己充電呢？智能學習就會成為我們解決這一問題的主要方式。智能學習是在建立大數據的基礎上來構建員工的學習地圖，然后根據員工的興趣、愛好、個性特征、崗位職責等進行課程的個性化推薦，為員工未來的學習起到啟明燈的作用，同時為了提升課程的吸引力在課程環節增加互動、游戲且更加注重用戶的個眭化體驗。

（四）智能留才。隨著企業競爭的加劇，越來越多的企業認識到人才是塑造企業核心競爭力的關鍵，如何選好人、激勵人、留住人就成了企業所面臨的現實問題。在人工智能發展的今天，采用大數據系統分析員工離職的因素，這些因素可能是學歷、職業生涯規劃、獲得培訓與開發的機會、企業的薪酬水平缺乏內部公平性和外部競爭性、企業的激勵制度缺乏激勵性、工作環境欠佳等內部因素，也可能是國家及地方的政策性指引、市場熱度等外部因素。在分析這些因素的基礎上通過因素分析法得到影響員工離職傾向的各因素的重要性程度。繼而對企業內部員工進行分析即可以得到高離職傾向的員工有哪些及影響他們可能離職的因素重點是什么，繼而采取針對性的解決辦法。通過降低企業員工的離職率，首先可以保證企業員工的穩定性，增強員工的歸屬感;其次可以降低因員工離職而進行再次招聘的成本及相應的機會成本。

（五）智能共享服務機器人。人力資源管理專員的一項重要工作就是向企業員工解釋企業的各項規章制度，智能機器人的出現能夠幫助人力資源管理人員24小時不間斷為員工提供咨詢，人力資源管理者有更充分的時間參與企業的決策，真正進入戰略性人力資源管理時代。通過自然語音交互系統與人工服務的結合及集成，機器人可以通過多輪問答來理解用戶的真實意圖進而進行相似度計算，分析出合理的答案推薦給用戶。

四、結論

隨著科學技術的發展，人工智能技術同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的一個重要發展趨勢。人工智能在自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等方面已經有了較為成熟的應用。企業的發展關鍵是人才，傳統的人力資源管理模式效率低、管理方式少，已經不能滿足信息化時代的需要。人工智能技術的不斷成熟必然會對傳統的人力資源管理模式帶來沖擊，智能選才、智能留才、智能共享服務機器人等都是人工智能技術在人力資源管理方面的應用，必然也會成為未來人力資源管理的應用趨勢。