數智化轉型為國有企業人力資源管理帶來創新

國有企業開展人力資源管理智能化轉型，需要以數智技術為支撐，以人力資源業務服務為驅動推進管理創新與升級，從而構建起集業務創新和決策分析于一體的智能化管理框架。當人力資源管理系統實現智能化后，可與全面預算、業務運營、財務管理等部門實現數據互通、流程對接，進一步強化跨部門協同效應，最大程度釋放運營協同的價值。

數智化全面賦能企業創新管理的意義

在當下數字經濟快速發展的時代，若企業管理想要創新，就要走數智化道路。這不僅是適應新興科技和市場挑戰的必要舉措，也是推動我國國有企業轉型升級、實現做強做優做大目標的關鍵步驟。這一決策在我國數字經濟發展的整體規劃中具有重要地位。

人力資源管理是企業管理體系中的核心部分，其發展與數字技術的進步緊密相關。從早期的電子化辦公，到信息流通的網絡化，再到數字化的數據存儲與分析，進而到如今的數智化轉型，每一次技術進步都對人力資源管理模式產生了深遠影響。國有企業人力資源管理的數智化，是借助先進的數智技術構建創新服務體系和管理模型，以此全面掌握員工的準確信息，最大程度提升組織內部的創新能力和生產效率。

國有企業數智化轉型現狀及存在問題

國有企業數智化轉型的差異化現狀。不同的企業在推進人力資源管理數智化的過程中，實踐效果存在明顯差異，尤其在技術應用深度、廣度和實施效果上。有些企業已全面提升人力資源管理的智能化與自動化水平，極大提升了企業管理效率和質量；而有些企業還在初步探索階段，數智化轉型進程緩慢。這種進展上的差異，給企業間的競爭與合作帶來了新挑戰。雖然大多數企業意識到數字化人力資源管理轉型的重要性，也愿意付諸行動，但目前轉型的總體質量水平仍較低。這在企業對數智化轉型的認知深度、重視程度和實施力度等方面表現得很突出。一些企業的改革只是表面功夫，僅把數智化看作簡單的技術升級，沒有認識到在人力資源管理中進行深層次應用的重要性。

國有企業數智化轉型存在問題。國有企業推進數智化轉型是企業發展的必然選擇，需要借助新一代信息技術來提升運營效率和競爭力。不過在轉型過程中，國有企業確實會遇到不少挑戰和問題。首先，戰略定位不高和缺乏前瞻性規劃是比較突出的問題。很多國有企業還沒把數智化轉型當作企業戰略的核心內容，也沒有長遠的規劃，這就使得轉型進度緩慢。還有一些國有企業在轉型時太注重業務的規范性和運行效率提升，卻忽略了推動產品和服務創新，培育數字業務的重要性。另一個問題是價值效益不明顯。雖然數智化轉型能給企業帶來很多好處，但有些國有企業在轉型后并沒有達到預期效果。這主要是因為缺乏科學系統的方法體系來指導轉型目標和路徑的制定，而且企業內部對相關措施也沒有形成統一共識。另外，一些國有企業在轉型時沒有清晰的戰略目標和切實可行的措施，這也影響了轉型效果。除此之外，國有企業數智化轉型還面臨著數據壁壘、數據安全和數據治理等難題的挑戰。

國有企業人力資源管理創新模型的類型

寬嚴相濟管理模型

為了順應國有企業人力資源管理數字化轉型的趨勢，國有企業應綜合考慮多功能組織結構的優缺點，依據自身特點，研發出一種數字化驅動的、兼具靈活性與嚴謹性的組織模型。該模型通過在線方式全面呈現人力資源管理的各項流程數據，實現對企業組織架構、人員配置、活動安排及流程管理的全覆蓋，構建起透明的在線組織體系，因此這種設計讓國有企業在保留傳統“金字塔式”組織高效執行力優勢的同時，還能靈活借鑒其他企業在組織構建方面的優秀經驗。

數智化轉型與創新的順利推進，不僅需要精通數字技術的專業人才，還需要具備全面技術能力的員工，共同組成充滿活力的創新團隊。這樣的團隊注重持續學習，成員能夠借此不斷更新知識技能，提升數字創新能力，確保團隊始終保持技術領先，靈活應對各種挑戰，共同為企業的數智化發展貢獻力量。

革新人才甄選與配置管理模式

在激烈的市場競爭中，企業要想脫穎而出并增強核心競爭力，關鍵在于培養和選拔具備高績效特質的人才。為實現這一目標，國有企業結合數字技術的先進性和市場變化，創新開發出基于大數據、人工智能等技術的人才選拔與配置管理新模式。該模式實現人才選拔的精準化和高效化，為企業持續發展與創新提供人才支撐。它運用科學的方法論，深入分析專業人才的職業特質、核心競爭力和潛在發展能力，從而勾勒出各崗位所需高績效人才的特征畫像，為企業人才選拔和人才長遠發展提供清晰指引和有力決策支持。

BAOQ人才特征模型是以背景、能力、組織和素質四個角度為數據組建的人才評價系統。人員的基本信息、從業表現、作業環境（如所屬團隊、上下級關系等）以及個人素質（如積極性、責任感等）等等所有要素基本涵蓋。通過BERT（Google開發的革命性自然語言處理模型）預訓練、決策樹及卷積神經網絡等技術，該模型能夠提取出這些資料的具體維度特征，形成人才特征資料，構建出全面的人才畫像。這一畫像不僅有人員的基本背景、能力表現等信息，還能動態、定量地評估其他的綜合能力，為人員選用提供了非常客觀的資料依據，同時為人員培養制定實事求是的方案。

HSR（高可靠性的工業網絡傳輸協議）崗位特征模型是立足于硬條件、軟條件和隱性條件三個角度構建的崗位評價系統。與對人才進行數據采集、測算畫像類似，崗位的人才畫像也通過多個角度進行組建，并抽取硬條件（如年齡檔次、學歷層次等）、軟條件（如團隊融合能力、應變革新能力等）和隱性條件（如性格特點、執行力等）的特征。利用BERT預訓練和結構感知卷積神經等信息化技術，該模型能夠甄別不同場景的崗位環境特征，形成從業崗位畫像。這一畫像能夠較為全面地展示團隊中所有崗位的設定初衷及應達到的指標，為本組織人力資源中長期規劃和人員業務能力培養提供較為全面而客觀的數據支撐。

人才甄選與崗位匹配管理模型。人才與職位檔案系統以數據元素構建，在推動政企組織數字化、智能化轉型中作用顯著。該系統不再依賴以往的宏觀結構化數據框架（包含未經處理的結構化、半結構化及非結構化數據），而是采用清洗后的原始數據作為基礎支撐，重新搭建起一個條理清晰、層次分明的數據資源系統，以此最大限度挖掘和發揮人員數據的潛在價值。這個系統不僅給組織內部帶來積極影響，還能激發員工的創新活力，為企業創造更多勞動價值。為達成這一目標，系統運用雙向隨機運行算法與協同過濾算法，構建起動態的作業匹配機制，能夠智能識別并確定全系統最優的人員與崗位匹配方案。此外，系統還能深入分析組織職位的具體要求和候選人的核心特質，快速準確地識別并篩選出符合條件的候選人。

基于知識圖譜的互通性協作分析模型

在國有企業的人力資源管理系統里，部分人力資源管理部門因數據分散、技術能力不足，職能還沒辦法獨立開展管理應用。國有企業需要從人力資源管理和人力資源適應性管理等多個具體維度入手，進行更全面、系統的改進。其中要對家庭背景、社交網絡、職場關系等多方面的數據做深入的關聯分析，并在此基礎上，借助數智化技術推動人力資源管理新能力的升級。

為了實現人才評價與數智化的深入融合，國有企業引入了知識圖譜和Apriori（第一個關聯規則挖掘算法）算法，構建了以大數據為基礎的關聯分析模型。這一模型既實現了干部人才的履歷分析能力的強化應用，還創新性地完成了人才管理的多元化應用。通過分析梳理國有企業治理和運營所覆蓋的不同類型數據，創建出了一個能在多種場景運用的數據知識圖。在分析勞動力趨勢、尋找工作動態、管理和評估人際風險以及支持決策方面該圖有明顯的性能優勢。通過它的運用，我們能夠更加直觀地看到員工的職業發展路徑、人際關系網絡以及潛在的風險點，為企業的戰略規劃和決策提供有力的數據支撐。

相關性分析的重點之處是解決好數據指標的規范化和標準化。數據指標、衡量標準這些指標，要保持口徑統一，這是保證數據質量、實現數據準確的基礎。通過建立這些數據的標準，我們不僅可以實現對企業的數字化管理的改進，還可以對國有企業的業務發展前景分析、生產經營現狀和跨部門業務協作等方面的管理效率和決策支持提供數據的參照。所以知識圖的綜合相關性分析模型不僅促進了國有企業人力資源管理效率的提高，還為企業創造了更大的組織優勢，幫助企業在激烈的市場競爭中立于不敗之地。

國有企業人力資源管理的數字化改革并不只是技術層面的簡單運用，它代表著企業戰略層面的革新、管理理念的升級以及組織文化的總結提升，這是一場全方位、深層次的變革。而數智化轉型是一項艱巨且復雜的長期任務，它不僅會觸及企業內部的組織結構、業務流程等核心領域，還會對企業的上下供應鏈、整體運營和生產管理方式產生影響。在這個過程中，企業需要具備長遠眼光，進行系統規劃，并持續投入人財物，以此實現人力資源管理的全面升級與轉型。國有企業應切實結合自身實際情況，明確發展規劃，穩步推進人力資源管理數智化轉型。