淺談人工智能在人力資源領域的應用趨勢

李嘉

【摘 要】如今人們在生活中越來能感受到人工智能帶來的便利，從智能家居、移動定位技術、VR模型、人臉識別技術到大數據應用、算法分析、機器人等，都在不斷地改變著我們的生活方式和思維模式。人工智能能夠在生活家居、工廠加工、交通運輸、醫藥研發等領域發揮不容小覷的力量，在人力資源領域也有所嘗試。文章剖析了人工智能技術的應用，并對人工智能在人力資源領域的應用趨勢做進一步的分析。

【關鍵詞】人工智能;人力資源系統;應用趨勢

【中圖分類號】F272.92;TP18【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2019）04-0141-03

人工智能屬于計算機語言的一種，是通過一定的編程算法同生活實際需要相聯系，構成符合人類需要的技術。較為普遍的有掃地機器人、語音識別、圖像識別等技術，更多技術仍然處于待開發階段。未來，無人駕駛汽車、無人超市、機器人外科手術等將逐漸廣泛應用于人們的生活當中，智能化的技術將對我們的生活帶來翻天覆地的變化。而人力資源和人工結合得最為密切，未來人工智能技術在此領域也有望有所作為。

1 人工智能技術概況

（1）人工智能技術的概念。人工智能技術顧名思義指的是人們運用計算機語言為機器設置一定的條件和算法使得機器具有類似于人腦的思考能力，可以進行生產工作、判斷決策、智能回復等。人工智能的應用使得一些單純依靠勞動力的產業成本從長遠來看大大降低，用機器操作解放了部分人類的雙手。人工智能能夠完成人類不愿意做或者人力無法完成的工作，或者以更高的效率和速度完成某些工作。即使人工智能技術的應用提高了工作效率，可歸根結底，人工智能仍然是人類設計出來的產物，是為人類服務的。

（2）人工智能在機器中的應用。人類對于某些情況的下意識判斷是基于之前的經驗，或者說是本能的反應。而在人工智能領域，對機器進行長期反復的學習訓練，不斷地導入數據、傳出數據，分析每一次導入會傳出數據的變化和人類構想的最終反應，使之達成一致，我們發現在反復訓練后，機器“思維慣性”所產生的數據在向人類構想的反應靠攏并逐步接近。當調節機器數據的參后數，機器仿佛具有思考力一般，能做出和人類相似的應激反應，科學家利用這一點將機器應用于工廠等需要長期反復操作的工作中。

（3）人工智能和人力。人工智能的反應速度依靠計算機的運行速度和算法的調試，人工智能的“工作能力”是快于正常人類思維的，但并不意味著人工智能能夠代替一切人力勞動，它只能更好地輔助人類完成工作。一類工作是需要大量人力反復操作的，另一類工作是需要進行大量數據的搜集，這兩種工作由人工智能代替人類完成，能夠節省大量的時間和金錢。而程序繁多、需要面對復雜情況隨機做出反應的工作是必須由人力完成的。

2 人工智能研究范疇

（1）圖像識別。在現實生活中會出現這樣的生活場景，比如通過掃描一本書的索引號就能獲得書本信息，掃描一個圖片就能搜索到所有相似的圖像，掃描一個二維碼獲得動態影像，等等。這些技術都引入了人工智能領域的圖像識別技術，即通過掃描某一實體圖像幫助人類搜集到部分信息或者將圖像信息進行綜合比較。新的圖像進入機器的系統內，機器會根據之前獲得過的所有信息對現有未知的圖像進行各方面的分析，將圖像分解為色塊，比較每一色塊內部的線條構成、顏色色系、明亮調節等。由于計算機語言運行速度十分快，所有的分析結果都會在幾秒內呈現出來，這就是人工智能的優勢所在。

而分析比較的過程應用的就是時下最為流行的knn臨近算法。此種算法相當于將機器接收到的新圖像放入一個二維坐標系中，坐標系由上億的圖像采集點構成，由之前獲得的所有圖像疊加而成。新的圖像呈現在最頂層，通過機器的高速運算及與疊加層進行縱向對比，最終排除掉差異性大的數據，保留某些程度上相近的圖像。當然在此過程中，可以人為地設定篩選條件或者改變參數，對比出顏色相似度高或者形狀吻合度高的圖像，幫助人類完成圖像分析工作。

（2）數據搜集和分析。在當今時代，數據的重要性不言而喻。掌握了數據相當于拿到了一定的籌碼，從簡單的人類購物習慣數據到企業綜合決策數據，整個世界由重要性不等的數據構成。而數據對于一個企業而言是極為重要的，企業可以通過一系列表征的數據判斷行業未來的發展前景，做出公司的戰略規劃，也可以通過數據對重要的方案進行決策。由此，產生了很多專門做數據分析處理的公司，數據成為可以交易的實體。

而原始的數據收集整理過程是可以由人工智能完成。比如，購物軟件可以通過用戶的瀏覽記錄、購物習慣、關注的物品，利用算法得出用戶的年齡區間、職業類型。社交軟件可以通過用戶的使用頻率、關注的話題、瀏覽速度等推薦可能認識的好友。一些大平臺的廣告推送、話題引入、廣告植入等都是根據用戶的使用情況對信息進行篩選，呈現出用戶可能最近感興趣的或者有意向關注的信息。人工智能將大量信息通過算法進行篩選過后，保留部分契合度高的信息，提高用戶的使用舒適度，擴大受眾范圍。

（3）語言處理。人工智能在語言處理方面也取得了不小的成就，通過語言轉換器甚至可以初步達到面對面用不同語言順暢交流。之前，人們總苦惱于不能和語言習慣不同的人交流，如今地區方言、語言體系已經不再是人們考慮的困難因素。

人工智能將不同地域或者國家的語言通過算法進行分析后，將語言體系構建過程中的語言素材、語法、長篇段落、語言習慣等以數據的形式保留在機器中。在現實應用中，只需要快速地讀取語言即可。

3 人工智能在人力資源領域的應用形式

（1）人力資源系統的構建。現在企業普遍采用的人力資源信息系統只是記錄企業員工基本信息，將員工的工作技能、工作獎懲、學術背景等記錄到數據庫。每年企業進行對外招聘時，需要HR憑借個人經驗并基于一定的數據分析企業當前的運營現狀和員工職位的匹配度，不可否認，HR具有相當的專業知識，但在面對復雜的數據統計時，人工的分析總會存在一定的誤差，做出的規劃和判斷的準確度和企業實際情況會有所偏差，這也是現代企業需要解決的問題之一。

人力系統的構建即對企業未來所需要的人力資源數量和崗位進行預估，合理判斷企業崗位供求關系，以便進行相應人才的招聘。這一項工作從本質上而言是對表征數據的統計，通過收集和分析各部門人員配置情況、項目完成進度、工作實效性等，對人力資源進行判斷。而所有的一切都可以通過人工智能的大數據分析來完成，完全可以制定出與實際符合性最高、準確性最高的人力資源配置計劃。

（2）選拔人才。人力資源工作中，選拔人才的重中之重就是人才和崗位的匹配度問題，即選拔合適的人才在恰當的崗位上工作。傳統企業的招聘過程就是先通過簡歷篩選，然后在面試時對人才的專業背景、工作經歷、個人綜合素養進行判斷，再結合HR對于所需崗位職能的了解來判斷是否錄用該面試者。而這一系列過程存在太多不穩定因素，HR和面試者的溝通就是雙方互相判斷的過程，HR會根據自己的個人經歷和該面試者的自身情況詢問相關問題，但存在一種情況，比如該面試者和HR為校友關系，可能這一潛在因素會對面試結果產生一定的影響。HR的主要職責還是在于招聘過程，而對企業所需要崗位的了解度可能不夠深刻，畢竟沒有從事相關領域的工作，對崗位職責的敘述和該崗位需要何種類型的人才可能認識得不夠深刻，這對面試結果也會有所影響。

基于此類情況，人工智能的開發和引入顯得尤為重要。人工智能可以通過收集某一工作崗位的工作時長、工作內容、工作地點等多種信息，對崗位職責有一個很清晰的判斷，然后將應聘者同等的信息輸入系統中即可以準確地得出該人才是否符合公司空缺崗位的需求。并且在面試環節，人工智能可以捕捉到面試者所有的表象信息，能夠根據肢體和表情語言判斷面試者語言的真實性，也可以根據面試者的回答，進行相關提問，再結合數據系統中的信息儲備做出回應。比如，面試者在應聘計算機軟件開發的職位時，智能機器人可以向面試者提問過往的工作經歷，并能提出專業性極強的學術問題。

（3）留用人才。當企業招聘到充足的人才后，企業應該將重心放到留用人才的工作上。現代企業尤其像媒體廣告行業、房地產行業的人員流動性極強，離職率和跳槽率較高，事實上較高的離崗率是不利于企業的健康發展的，當企業花費時間和金錢培養出能夠獨當一面的人才時，人員卻出現流失情況，而再進行招聘和培養又需要一定的時間周期。

人工智能基于此種情況，可以建立模型對企業員工有意向離職的概率進行預測，為企業打“預防針”，避免出現人才流失，崗位長時間空缺無人勝任的情況。員工選擇離職無非出于對以下情況的考慮：辦公環境、崗位晉升空間、福利薪金、家庭因素、個人身體狀況、部門工作滿意度、工作壓力、企業文化、外部市場機會等。人工智能可以將所有影響企業人員離職的因素進行權重排列，建立相應的評判模型，對企業員工的離職傾向進行預測，幫助企業減少人員流失所帶來的業務損失。

（4）培養人才。當企業招聘到優秀的員工后，需要制訂一系列的培養方案對人才進行崗位培訓。傳統意義上的培訓是由有一定工作經驗的企業員工采用教授的方式呈現，這種方式不符合現代年輕人的思維方式。普遍看來，年輕人的思維跳躍性很大，渴望有自己施展拳腳的空間，對于過來人所謂的經驗信任度不高。因此，企業可以通過引入人工智能對人才進行培訓，機器人可以為新入職員工模擬工作中可能出現的問題，考驗員工面對突發狀況的反應力;也可以以問答的形式向新入職員工灌輸專業知識，最后通過考試對新入職員工培訓期間的收獲進行綜合評價，最終判斷該人才是否具備勝任崗位的能力。

（5）智能服務機器人。在企業中有一類工作需要耗費大量的人力和時間，并需要人力擁有足夠的信息儲備，即員工咨詢。不同部門之間頻繁的溝通和傳遞信息提升了一定的人力成本，還會出現信息傳遞錯誤的問題。智能服務機器人的誕生為員工提供完整的部門介紹和準確的信息傳遞服務，能夠24 h小時不間斷地為不同部門員工提供咨詢服務，大大提高了企業辦公的效率，節省了溝通的時間成本。

4 人工智能在人力資源領域應用的未來趨勢

（1）人力資源信息的收集處理。信息愈發成為企業的核心要素，人力資源信息也是極為重要的一項。未來利用多維度的網絡信息，人工智能可以對網絡上所有的人才信息進行收集，并按照企業的要求進行分類整理，進而篩選出和企業崗位需求匹配度高的人才。由于現今網絡存在一些問題，很多信息的透明度還有待提高，再加上不同招聘網站利益的沖突性使得網絡上出現重復簡歷的概率大大提升。

（2）提供高匹配度的崗位選擇。未來人工智能技術越來越發達，人類對機器人的掌控愈發精準時，人工智能會真正走進我們生活的各個方面。隨著網絡信息的公開和企業制度的完善，企業對于崗位職能需求有明確的篩選標準，人工智能在人才收集方面的專業性越來越高，將促進企業更多地采用人工智能篩選出符合職能需求的人才，崗位和人才之間真正建立起橋梁，匹配度將大大提高。

（3）構建人性化的福利制度。現代企業的福利制度往往存在制度化不夠的特點，尤其是根據績效對員工能力進行判斷時，一個項目的實施往往是一個團隊努力的結果，但如何對團隊中每一位員工的貢獻做相應評價？如果不能做到準確評估，如何提高員工的積極性？因此，企業的福利制度仍然存在一定的缺陷，不能精確地對員工貢獻進行評價。未來，人工智能可以通過實時監測，將每一位員工的貢獻量化為具體數字指標，精準地評價員工的貢獻，并給予與之匹配的獎勵。

5 結語

人工智能與人力資源的結合已在探索過程中，不再是遙不可及的夢想，只是技術結合和社會適應需要一定的時間，未來一切都將成為可能。

參 考 文 獻

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[責任編輯：陳澤琦]