數(shù)字時(shí)代商業(yè)銀行人力資源管理創(chuàng)新研究

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.15.056

[中圖分類號(hào)］F272.92 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A [文章編號(hào)]1673-0194（2025）15-0180-03

0引言

在金融科技蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成必然趨勢(shì)。當(dāng)前，商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中已取得一定成果，如拓展線上業(yè)務(wù)、智能客服應(yīng)用等，提升了服務(wù)效率與客戶體驗(yàn)。然而，數(shù)字時(shí)代商業(yè)銀行人力資源管理仍存在諸多局限，如數(shù)據(jù)整合利用不足、業(yè)務(wù)創(chuàng)新深度不夠等問題制約了進(jìn)一步發(fā)展。在此背景下，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）大模型技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力、智能決策功能，為商業(yè)銀行突破困境帶來新契機(jī)。作為前沿技術(shù)，AI大模型有望深度融人商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，尤其是在人力資源管理領(lǐng)域，激發(fā)新的活力，推動(dòng)商業(yè)銀行在數(shù)字時(shí)代實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

1數(shù)字時(shí)代商業(yè)銀行人力資源管理面臨的挑戰(zhàn)

1.1數(shù)字時(shí)代AI大模型技術(shù)人才短缺

在數(shù)字時(shí)代，商業(yè)銀行人力資源管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型深度依賴先進(jìn)技術(shù)，其中AI大模型技術(shù)至關(guān)重要。然而，此類專業(yè)人才的匱乏成為顯著阻礙。大模型技術(shù)涉及復(fù)雜的算法理論、海量數(shù)據(jù)處理及多學(xué)科交叉知識(shí)，要求從業(yè)者不僅精通計(jì)算機(jī)編程、大數(shù)據(jù)算法模型等核心技術(shù)，還需對(duì)金融業(yè)務(wù)知識(shí)有豐厚的儲(chǔ)備量[1。但目前教育體系與市場(chǎng)需求的銜接存在時(shí)滯，高校相關(guān)專業(yè)的人才培養(yǎng)模式難以滿足市場(chǎng)需求。

1.2商業(yè)銀行數(shù)據(jù)管理體系不健全

商業(yè)銀行在長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)中積累了海量數(shù)據(jù)，涵蓋客戶信息、交易記錄、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等多個(gè)維度。但當(dāng)前數(shù)據(jù)管理體系存在諸多弊端，數(shù)據(jù)分散于不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與整合機(jī)制，數(shù)據(jù)格式多樣且質(zhì)量參差不齊，大量數(shù)據(jù)存在缺失、錯(cuò)誤或重復(fù)現(xiàn)象。數(shù)據(jù)治理架構(gòu)不完善，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理和分析流程混亂，難以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)共享與協(xié)同利用。在應(yīng)用AI大模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、一體化平臺(tái)建設(shè)等場(chǎng)景時(shí)，低質(zhì)量數(shù)據(jù)嚴(yán)重影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性，無法充分挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，削弱了商業(yè)銀行在數(shù)字時(shí)代基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策能力與競(jìng)爭(zhēng)力。

1.3績(jī)效管理與激勵(lì)機(jī)制不完善

傳統(tǒng)商業(yè)銀行的績(jī)效管理多聚焦于財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)員工在數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵領(lǐng)域的貢獻(xiàn)評(píng)估不足，如在推動(dòng)AI大模型應(yīng)用、數(shù)字化產(chǎn)品創(chuàng)新、提升數(shù)據(jù)治理水平等方面的努力和成果未能得到充分考量。同時(shí)，激勵(lì)機(jī)制較為單一，以貨幣獎(jiǎng)勵(lì)為主，忽視員工在職業(yè)發(fā)展、技能提升、工作成就感等方面的訴求[2]。在數(shù)字時(shí)代，員工期望獲得與自身數(shù)字化能力提升、創(chuàng)新成果緊密掛鉤的多元化激勵(lì)。這種不完善的績(jī)效管理與激勵(lì)體系，無法有效激發(fā)員工參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性與創(chuàng)造力，不利于吸引和留住掌握前沿技術(shù)的優(yōu)秀人才，阻礙了銀行數(shù)字化戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

2 AI大模型技術(shù)及其在人力資源管理中的應(yīng)用潛力

2.1AI大模型技術(shù)原理與發(fā)展趨勢(shì)

AI大模型是基于深度學(xué)習(xí)之上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其核心是Transformer架構(gòu)，這一架構(gòu)由Vaswani等人于2017年在“AttentionIsAllYouNeed”論文中提出，旨在解決自然語言處理任務(wù)中長(zhǎng)距離依賴和并行計(jì)算問題[3]。Transformer架構(gòu)的核心創(chuàng)新在于自注意力機(jī)制（Self-AttentionMechanism），AI大模型在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)勁的發(fā)展趨勢(shì)。

2.2AI大模型在人力資源管理中的應(yīng)用場(chǎng)景

首先，在招聘環(huán)節(jié)中，AI大模型可以實(shí)現(xiàn)智能簡(jiǎn)歷篩選與人才匹配。傳統(tǒng)的簡(jiǎn)歷篩選工作人力成本高且效率低，難以從海量簡(jiǎn)歷中精準(zhǔn)匹配崗位需求。但AI大模型憑借強(qiáng)大的自然語言處理能力，能夠快速讀取、分析簡(jiǎn)歷內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息與崗位要求，并進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)。其次，在培訓(xùn)環(huán)節(jié)中，AI大模型能夠制訂個(gè)性化培訓(xùn)方案。AI大模型通過分析員工的歷史培訓(xùn)記錄、工作績(jī)效數(shù)據(jù)、技能評(píng)估結(jié)果等多源數(shù)據(jù)，深入了解員工的知識(shí)短板和學(xué)習(xí)需求，為每位員工量身定制個(gè)性化培訓(xùn)方案。最后，在績(jī)效管理環(huán)節(jié)中，AI大模型可實(shí)現(xiàn)多維度績(jī)效評(píng)估與精準(zhǔn)反饋。AI大模型能夠整合員工多方面數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更全面、客觀的績(jī)效評(píng)估。

2.3AI大模型應(yīng)用對(duì)商業(yè)銀行人力資源管理的影響

數(shù)字時(shí)代豐富的數(shù)據(jù)資源與先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為商業(yè)銀行的人力資源管理實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式轉(zhuǎn)變提供了可能。傳統(tǒng)人事管理決策往往依賴管理者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)與主觀判斷，缺乏數(shù)據(jù)支持，導(dǎo)致決策的科學(xué)性與精準(zhǔn)性不足。而在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式下，銀行通過建立人力資源大數(shù)據(jù)平臺(tái)，收集、整合與分析員工的基本信息、工作績(jī)效、培訓(xùn)記錄、職業(yè)發(fā)展軌跡等多維度數(shù)據(jù)，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價(jià)值，為人力資源的決策提供科學(xué)依據(jù)。

3 數(shù)字時(shí)代商業(yè)銀行人力資源管理創(chuàng)新策略

3.1基于AI大模型完善數(shù)據(jù)管理體系

3.1.1構(gòu)建基于AI數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策機(jī)制

商業(yè)銀行應(yīng)整合多源人力資源數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島。從招聘系統(tǒng)、培訓(xùn)平臺(tái)、績(jī)效評(píng)估系統(tǒng)、薪酬管理系統(tǒng)等多渠道收集數(shù)據(jù)，涵蓋員工基本信息、招聘來源、培訓(xùn)記錄與學(xué)習(xí)成果數(shù)據(jù)、績(jī)效指標(biāo)完成情況及薪酬發(fā)放明細(xì)等數(shù)據(jù)，基于AI數(shù)據(jù)做出科學(xué)、合理的決策。商業(yè)銀行可以利用ETL（ExtractTransformLoad）技術(shù)，將分散在不同系統(tǒng)、格式各異的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換與加載，存儲(chǔ)至統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，為后續(xù)分析提供全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。例如，通過整合招聘系統(tǒng)中不同渠道的簡(jiǎn)歷投遞量、篩選通過率、錄用轉(zhuǎn)化率等數(shù)據(jù)，以及績(jī)效系統(tǒng)中新員工人職后的績(jī)效表現(xiàn)數(shù)據(jù)，深入分析各招聘渠道的質(zhì)量與投資回報(bào)率，精準(zhǔn)評(píng)估各渠道效果，為后續(xù)做出有針對(duì)性的決策奠定基礎(chǔ)。

3.1.2建設(shè)一體化AI數(shù)據(jù)管理平臺(tái)

商業(yè)銀行在搭建一體化人力資源數(shù)字化平臺(tái)時(shí)，應(yīng)充分考慮平臺(tái)的穩(wěn)定性、可擴(kuò)展性與易用性。在招聘渠道方面，商業(yè)銀行可以采用智能簡(jiǎn)歷篩選、智能客服、智能績(jī)效評(píng)估等AI技術(shù)，提升平臺(tái)招聘的智能化水平與效率。以智能簡(jiǎn)歷篩選為例，它可以借助自然語言處理與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別簡(jiǎn)歷中的關(guān)鍵信息，與職位要求進(jìn)行匹配，快速篩選出符合條件的候選人，可以極大地提高招聘的效率。同時(shí)，在數(shù)據(jù)處理方面，商業(yè)銀行可以運(yùn)用AI大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量人力資源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理與分析，為平臺(tái)提供數(shù)據(jù)支持；商業(yè)銀行可以利用云計(jì)算技術(shù)，借助其彈性計(jì)算、存儲(chǔ)資源按需分配的特點(diǎn)，降低平臺(tái)建設(shè)與運(yùn)維的成本，確保平臺(tái)能夠應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰時(shí)的訪問需求。

3.1.3完善AI數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)機(jī)制

首先，在技術(shù)層面，商業(yè)銀行應(yīng)采用多重加密技術(shù)保障人力資源數(shù)據(jù)的安全性。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，運(yùn)用SSL/TLS等加密協(xié)議，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密傳輸，防止數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中被竊取或篡改。其次，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，采用AES、RSA等加密算法，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，確保數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)介質(zhì)上的安全性。再次，在管理層面，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限管理機(jī)制。根據(jù)員工的崗位、職責(zé)與工作需要，為其分配最小化的訪問權(quán)限，確保員工只能訪問與其工作相關(guān)的數(shù)據(jù)。最后，商業(yè)銀行應(yīng)制定完善的數(shù)據(jù)安全管理制度與應(yīng)急預(yù)案，明確數(shù)據(jù)安全責(zé)任，規(guī)范數(shù)據(jù)操作流程。加強(qiáng)員工的數(shù)據(jù)安全意識(shí)培訓(xùn)，提高員工對(duì)數(shù)據(jù)安全重要性的認(rèn)識(shí)，使其掌握基本的數(shù)據(jù)安全防范措施。

3.2基于AI大模型優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)與培養(yǎng)體系

3.2.1引進(jìn)與培養(yǎng)數(shù)字化人才

商業(yè)銀行在數(shù)字化人才的引進(jìn)策略上，應(yīng)拓寬招聘渠道，提升招聘精準(zhǔn)度。一方面，商業(yè)銀行應(yīng)積極參與校園招聘，與知名高校的計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融科技等相關(guān)專業(yè)建立緊密合作關(guān)系，提前鎖定優(yōu)秀的應(yīng)屆畢業(yè)生。另一方面，充分利用社會(huì)招聘渠道，優(yōu)化招聘流程，運(yùn)用智能化招聘工具，提高招聘效率與人才匹配度。例如，利用智能簡(jiǎn)歷篩選系統(tǒng)，快速篩選出符合崗位要求的候選人，縮短招聘周期。此外，在內(nèi)部培養(yǎng)方面，商業(yè)銀行應(yīng)建立完善的數(shù)字化人才培養(yǎng)體系，根據(jù)不同崗位需求與員工現(xiàn)有技能水平，設(shè)計(jì)分層分類的培訓(xùn)課程。針對(duì)初級(jí)數(shù)字化人才，開展基礎(chǔ)技術(shù)培訓(xùn)，培訓(xùn)課程包括編程語言、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、人工智能導(dǎo)論等，幫助他們掌握數(shù)字化技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)與技能；對(duì)于中級(jí)數(shù)字化人才，提供高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)踐等進(jìn)階培訓(xùn)課程，提升其專業(yè)能力與解決實(shí)際問題的能力。

3.2.2夯實(shí)人才根基，增設(shè)多元化發(fā)展渠道

商業(yè)銀行應(yīng)構(gòu)建多維度、多層次的人才發(fā)展通道，以滿足員工不同的職業(yè)發(fā)展需求，夯實(shí)人才根基。在管理序列通道方面，建立明確的晉升標(biāo)準(zhǔn)與考核機(jī)制。通過定期的績(jī)效考核、能力評(píng)估、領(lǐng)導(dǎo)力測(cè)評(píng)等方式，選拔優(yōu)秀的管理人才晉升到更高層級(jí)。同時(shí)，為管理人員提供系統(tǒng)的領(lǐng)導(dǎo)力培訓(xùn)課程，包括戰(zhàn)略管理、團(tuán)隊(duì)建設(shè)、決策分析、溝通協(xié)調(diào)等內(nèi)容，提升其管理能力與綜合素質(zhì)，為其職業(yè)發(fā)展提供支持[4]。在專業(yè)技術(shù)序列通道上，根據(jù)不同專業(yè)領(lǐng)域，如金融科技、風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷等設(shè)置相應(yīng)的職級(jí)體系。除管理序列與專業(yè)技術(shù)序列通道外，還應(yīng)設(shè)立多元化的職業(yè)發(fā)展路徑，包括項(xiàng)目管理通道、業(yè)務(wù)專家通道、創(chuàng)新研發(fā)通道等。通過建立多元化的人才發(fā)展通道，商業(yè)銀行能夠?yàn)閱T工提供更廣闊的職業(yè)發(fā)展空間，激發(fā)員工的工作積極性與創(chuàng)造力，實(shí)現(xiàn)員工與銀行的共同成長(zhǎng)。

3.3基于AI大模型創(chuàng)新績(jī)效管理與激勵(lì)機(jī)制

3.3.1建立AI數(shù)字化績(jī)效評(píng)估體系

運(yùn)用人工智能算法構(gòu)建智能績(jī)效評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)績(jī)效評(píng)估的自動(dòng)化與精準(zhǔn)化。例如，采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸分析算法，根據(jù)歷史績(jī)效數(shù)據(jù)與員工的各項(xiàng)特征指標(biāo)，建立績(jī)效預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)員工未來的績(jī)效表現(xiàn)；運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)員工的多維度績(jī)效數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，自動(dòng)識(shí)別員工的工作模式與績(jī)效影響因素，評(píng)估員工的工作價(jià)值與貢獻(xiàn)。以客戶經(jīng)理崗位為例，智能績(jī)效評(píng)估模型可綜合考慮客戶經(jīng)理的客戶拓展數(shù)量、客戶資產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)、客戶滿意度、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制等因素，準(zhǔn)確評(píng)估其績(jī)效水平[5]。

3.3.2健全績(jī)效反饋與改進(jìn)機(jī)制

數(shù)字時(shí)代商業(yè)銀行人力資源管理應(yīng)建立及時(shí)有效的績(jī)效反饋機(jī)制，進(jìn)一步提升員工績(jī)效水平。在績(jī)效評(píng)估結(jié)束后，上級(jí)主管應(yīng)在規(guī)定時(shí)間內(nèi)與員工進(jìn)行面對(duì)面的績(jī)效反饋溝通。溝通時(shí)，主管須詳細(xì)、客觀地向員工反饋其績(jī)效評(píng)估結(jié)果，包括工作業(yè)績(jī)、工作能力、工作態(tài)度等方面的表現(xiàn)，同時(shí)指出員工工作中的優(yōu)點(diǎn)與不足，提供具體的改進(jìn)建議。反饋過程注重雙向溝通，鼓勵(lì)員工表達(dá)自己的想法與感受，共同探討問題的解決方案。定期對(duì)員工的績(jī)效改進(jìn)情況進(jìn)行跟蹤與評(píng)估，確保改進(jìn)計(jì)劃的有效實(shí)施。建立績(jī)效改進(jìn)跟蹤檔案，記錄員工的改進(jìn)過程與成果。通過定期檢查、面談、工作任務(wù)考核等方式，評(píng)估員工的績(jī)效改進(jìn)效果，以幫助員工不斷提升績(jī)效水平，實(shí)現(xiàn)個(gè)人與銀行的共同發(fā)展。

4結(jié)束語

在數(shù)字時(shí)代，AI大模型技術(shù)為商業(yè)銀行人力資源管理創(chuàng)新注人了強(qiáng)勁動(dòng)力。從招聘環(huán)節(jié)的精準(zhǔn)人才篩選，到培訓(xùn)中的個(gè)性化方案定制，再到績(jī)效管理的全面客觀評(píng)估，AI大模型全方位提升了管理效率與質(zhì)量。盡管在應(yīng)用過程中，商業(yè)銀行面臨技術(shù)人才短缺、數(shù)據(jù)管理體系不健全及績(jī)效管理與激勵(lì)機(jī)制不完善等挑戰(zhàn)，但通過合理制定應(yīng)對(duì)策略，商業(yè)銀行能夠有效化解以上問題。未來，隨著AI大模型技術(shù)的持續(xù)迭代升級(jí)，并與商業(yè)銀行人力資源管理深度融合，必將助力銀行打造更具競(jìng)爭(zhēng)力的人才隊(duì)伍，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的高質(zhì)量發(fā)展。

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