2020-2021年人工智能在人力资源领域的应用案例

人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧

前言

人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。

值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。

通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。

本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。

目录

执行摘要 (05)

人工智能预示着人力资源技术发生重大变革 (06)

为什么在人力资源领域应用人工智能 (07)

人力资源“登月计划” (08)

如何在人力资源领域应用人工智能 (10)

吸引：改善求职者体验 (11)

聘用：行之有效的招聘工作 (12)

敬业：增强工作主观能动性 (13)

留住：智慧的薪酬规划 (14)

培养：个性化学习 (15)

成长：职业发展 (17)

服务：利用人工智能实现 24/7 式不间断员工互动 (18)

在人力资源领域应用人工智能的优势 (20)

投资回报 (20)

效益与成果指标 (22)

实现回报的速度 (23)

入门五步曲 (24)

步骤 1：从业务案例入手 (25)

步骤 2：决定是采购还是自行构建 (25)

步骤 3：确定现有技能和所需技能 (26)

步骤 4：实施 MVP (26)

步骤 5：面向全企业推广 (27)

在人力资源领域成功采用人工智能的技巧 (28)

人工智能与社会考虑事项 (29)

人工智能的就业净效应 (29)

聊天机器人会剥夺就业机会吗？ (29)

人工智能创造高价值的就业机会 (29)

人工智能、多样性和偏见 (30)

历史信息的使用 (30)

保障公平性，确保透明度 (30)

人工智能预示着人力资源技术发生重大变革曾几何时，人力资源主要是行政职能部门。人们称之为人事部门，主要负责文书工作，工作重点是保存员工档案。但在过去30 年里，整个社会对人力资源工作的看法发生了巨大转变。研究表明，企业的员工管理模式对企业绩效存在重要影响。1

而今，“战略性人力资源”一词广为使用，旨在强调可为企业带来竞争优势的人力资源实践。2战略性人力资源运动见证了人力资源领域的工作重点从行政工作向高绩效人力资源实践（如团队合作和绩效管理）的转变；转变之后，他们的关注点集中在主要职位而非每一个职位上，关注于关键员工群体而不是每一个员工。3

直到最近，人工智能的主要技术优点仍是提高效率；它可以帮助我们更迅速、更经济地完成工作。4例如，过去我们可以利用技术，通过互联网更快地招聘人才；而现在，则可以利用人工智能评估技能与职位的匹配度、预测未来职场成功的可能性，以及估算填补特定职位所需的时间，从而更迅速地招募到合适的人才。这是人工智能改变现状的一个例证，表明人工智能技术可根据以前对员工队伍的分析结果，协助人力资源部门应对关键业务挑战。以前的人力资源计划推崇循序渐进式的变革，而人工智能则旨在使人力资源的绩效呈指数级飞跃。

定义人工智能

人工智能(AI) 是一个概括性术语，涵盖机器学习和认知计算等多个领域。人工智能是计算机科学的一个分支，旨在使用计算机模拟智能行为。人工智能已成功应用于视觉感知、自然语言处理、语音识别、语音到文本转换、语言翻译、语调分析及其他一些领域。

“人工智能堪称加速器—可以帮助我们采集各种数据，为决策者、员工或业务负责人提供背景信息。在人工智能的帮助下，我们能够迅速提供合适的情报，大规模实现个性化。”

为什么在人力资源领域应用人工智能

目前，人们广泛运用人工智能增强业务运营及消费者解决方案。我们确定了在人力资源领域应用人工智能的以下五个主要原因：

?应对艰巨业务挑战

人力资源部门可借助人工智能，大规模发现新洞察和新

服务，而无需增加人手或成本。如果人工智能解决方案

应用得当，很可能解决许多长期面临的挑战，包括如何

部署人力资源实施业务战略以及如何相应地分配财务资

源。

?吸引并培养具备新技能的人才

商业世界格局一再被颠覆。为应对这种颠覆性局面，企

业必须快速抓住机遇谋求发展，敏捷开展工作，领先于

竞争对手。这意味着，需要以有效的方式开展人才争夺

战，为在新的运营环境中开展创新招揽所需技能。在人

工智能应用的帮助下，人力资源部门可以紧跟市场需求

变化的步伐，获取并培养员工技能。

?改善员工体验

人们开始期望在工作中获得耳目一新的个性化体验；而

不是千篇一律的工作环境。他们希望在整个流程中，以

量身定制的个性化方式开展工作。现在，人们还可以使

用 Glassdoor 一类网站，从外部深入了解企业，这对于改善员工体验至关重要。?提供有力的决策支持

当今时代，计划跟不上变化，信息生成速度超乎想象，因此，最好在分析技术的帮助下做出业务决策。由于需要考虑的信息量相当庞大，因此可以借助人工智能理解数据并提出建议。这样，经理和员工就能随时获得所需的信息。

另外，企业还可以利用人工智能实时听到员工心声并立即采取行动。

?让人力资源预算发挥最大效用

人工智能可以帮助人力资源部门更高效更充分地利用资金。转变人力资源开支模式，让其实现更高价值，解决更复杂的问题，同时减轻执行日常人力资源查询任务的员工的工作强度。这样有助于降低人力资源成本，将节省下来的资金重新投资于其他人工智能项目，增强人力资源部门的能力，包括应对业务挑战、持续培养战略技能、营造积极的工作体验，以及为员工提供出色的决策支持。

如果人工智能解决方案应用

得当，很可能解决许多长期

面临的挑战，包括如何部署

人力资源实施业务战略以及

如何相应地分配财务资源。

人力资源“登月计划”

在阅读本报告时，我们希望大家牢记，在人力资源领域应用人工智能无异于一项“登月计划”。1961 年，美国总统约翰·肯尼迪提出了在 10 年内把人类送上月球的目标，当时还未开发出相关技术，所以这听起来似乎是天方夜谭。与此相似，人工智能敞开了一扇新的大门，迎接过去难以想象的无限可能。例如，无人驾驶汽车“登月计划”旨在实现机动车事故零死亡率目标。在医疗保健领域应用人工智能的终极目标是消灭疾病。那么在人力资源领域应用人工智能的目标是什么？在人力资源领域应用人工智能的“登月计划”，是为了让员工全面掌控个人职业生涯的发展，因为人工智能可以帮助员工提升技能，跟上相关技术的发展步伐。换言之，这项“登月计划”旨在帮助员工更新技能，避免现有技能被时代所淘汰。当然，对于在人力资源领域应用人工智能，不同的企业可能有不同的“登月计划”。贵公司的目标是什么呢？

人工智能敞开了一扇新的大门，

拥抱过去难以想象的无限可能。研究方法

在本报告中，IBM 智慧劳动力研究院进行了 20 场为时60 分钟深入的结构化访谈，采访负责将人工智能应用于IBM 人力资源部门的人力资源高管。参与访谈的人员包括人才招聘、测试和选拔、学习和培养、人才管理、薪酬和福利、绩效管理、敬业和文化、员工和劳资关系、计算机科学、分析、人力资源技术及常规人力资源工作方面的专家。

访谈主题包括：

?在人力资源领域应用人工智能的目标和项目类型?资金、时间安排和优点

?所需的技能

?对工作岗位的影响

?偏见、多样性和包容性

?入门提示

综合分析访谈结果，我们总结出共同的主题和关键的洞察，并通过本报告体现出来。

人工智能在人力资源领域的业务案例

如何在人力资源领域应用人工智能

在人力资源领域部署人工智能，可涵盖整个人才生命周期（见图 1）。在下一章节中，我们将按人才生命周期的各个环节分别提供人工智能用例示例。

图 1.在人力资源领域部署人工智能，可涵盖整个人才生命周期

吸引聘用员工参与

保留

培养成长

服务

“早在开展试点项目，运用人工智能吸引求职者时，我们就发现，申请 IBM 职位的求职者人数大幅增加，招聘网站的‘粘性’十足。此外，据净推荐值反馈显示，人工智能非常有吸引力。人们认为人工智能回答了自己的问题，答案贴切又实用。”

吸引：改善求职者体验

在人力资源部门部署人工智能后，甚至可以在求职者申请职位之前就锁定优秀的候选人才。在人才生命周期的吸引求职者阶段，企业的目标在于尽量多地网罗具备特定职位所需技能的候选人，在确定他们符合条件后鼓励其申请职位。

使用专业聊天机器人是利用人工智能吸引求职者的一个典型例子。通过在吸引求职者阶段部署聊天机器人，可以运用自然语言处理 (NLP) 技术解读并回答求职者的问题。借助这项技术，潜在求职者可在申请职位前深入了解企业。当今时代，人才在申请职位前充分研究企业状况和品牌声誉已经成为必修课。另外，相较于基于关键字搜索的传统方法，人工智能方法的职位匹配效果更佳。

此外，还可以利用技能匹配算法，将职位与求职者简历中展示的技能匹配起来，根据分析结果提出建议。在此类功能的帮助下，求职者转变为职位申请者的可能性必将有所提升。

i 净推荐值 (NPS) 是由 Fred Reichheld、Bain & Company 和 Satmetrix 联合开发的一项忠诚度指标，也是以上三者的注册商标。2003 年，Reichheld 在《哈佛商业评论》上发表的文章“One Number You Need to Grow”中首次提出 NPS 概念。NPS 最低值是?100（每个人都是贬损者），最高值是 +100（每个人都是推荐者）。NPS 为正值（即大于 0）是“良好”，NPS 值大于 50 则为“优秀”。

“总体而言，这是一个数据概念，旨在提供指数级学习机会，培养更出色的决策能力。在IBM 人才招聘流程中，将人工智能引入招聘职能部门可增强招聘人员的能力，帮助他们做出更明智的决策，从而实现更出色的业务价值。”

聘用：行之有效的招聘工作

招聘人员的工作特点是时间紧任务重，往往要同时招聘多个职位。招聘人员需要对自己负责招聘的各种职位划分优先级；与此同时，还需要从竞聘同一职位的众多求职者中发现最佳人选。倘若无法有效应对这些挑战，很可能错误划分各个招聘职位的优先级；哪怕优先级划分正确，也可能选错职位候选人。在这种情况下，人工智能就能发挥作用：根据历史数据预测填补职位空缺需要的时间，并支持招聘人员根据需要重新划分优先级。此外，还可以利用人工智能确定求职者简历与招聘职位之间的匹配度，根据职位申请流程收集的求职者信息准确预测未来绩效。人工智能还可以帮助招聘人员撰写更全面的职位描述，更有效地筛选候选人，尽量减轻无意识的偏见对流程和实践的影响。

在招聘流程中部署人工智能不仅

可以更迅速、更准确地完成招

聘工作，还能营造更出色的求

职者和招聘人员体验。

IBM 利用人工智能开展招聘工作

在像 IBM 这样的大型企业中，要有效划分招聘工作的优先级，必须仔细选拔求职者。IBM 需要更有效地帮助招聘人员确定空缺职位的最佳候选人，还要优先处理最重要的招聘职位。为此，我们开发了IBM Watson Recruitment (IWR) 解决方案。该解决方案采用人工智能技术，根据就业市场信息及招聘求职者的过往经验预测填补空缺职位所需的时间，确定最有可能胜任职位的候选人。

人工智能可以划分求职者优先级并进行适合性排名，从而帮助招聘人员省出更多时间，专注于实现核心招聘目标：建立并培育和求职者的关系。人工智能可根据职位招聘信息确定需要的技能，对照求职者简历中描述的技能生成匹配分数。另外，该解决方案还能根据简历中的个人经历数据（例如，是否领导过团队）生成预测分数。然后利用这些分数预测未来工作绩效。更重要的是，IWR 还会监控招聘决策，确保整个流程不存在任何偏颇。总而言之，在招聘流程中部署人工智能不仅可以更迅速、更准确地完成招聘工作，还能营造更出色的求职者和招聘人员体验。

“如果人工阅读敬业度调研中收集的意见，恐怕要到下一次调研时才能全部读完！因此，我们利用技术汇总反馈，并建议要采取的行动。”

敬业：增强工作主观能动性

在提高招聘经理的工作有效性方面，人工智能有两个具体的用例：面向经理的人才提醒和敬业度分析。人工智能的人才提醒功能用于向一线经理发出有关团队成员的通知。该功能根据求职申请中提供的有关各位团队成员及企业员工群体的信息，帮助经理做出决策。人工智能的敬业度分析技术用于分析企业内部的社交媒体内容。该技术可分析年度调研、员工满意度调研以及社交媒体聊天的非结构化内容。短短几小时即可分析数十万条主题评论。为保护数据隐私，建议仅侦听企业防火墙内的信息。

IBM 的人工智能经理提醒功能

IBM 的经理会收到针对每个员工的需求量身定制的提醒。例如，如果某人在团队里呆了很长时间，具备特定技能，而且做好晋升准备，那么经理会收到有关这些事实的提醒。与此类似，经理也会在员工离职倾向加大时收到提醒。当销售人员面临无法完成销售指标的风险时，可建议尽早采取干预措施，让工作重回正轨。此类提醒会推荐人力资源部门希望实施的决策，帮助经理做出符合企业人才管理办法的决策。

IBM 的人工智能聊天分析技术

IBM 的聊天分析技术用于发现企业防火墙内社交媒体中的三个最主要的问题。该技术可以为特定领导提供个性化建议，帮助提高团队敬业度。例如，如果某位员工因工作出色而获得表彰，IBM 可能会建议其直属经理与他人分享这一事件，征询更多反馈意见。IBM 发现，此类行动有助于提高敬业度。“Engage at IBM”是一款具有学习能力的人工智能应用；当领导提供有关建议的反馈后，系统会据此做出改进。随着系统不断完善，经理在管理和激励团队成员方面的成效方面也会越来越出色。

人工智能时代下人机合作对人力资源管理的启示

Modern Management 现代管理, 2020, 10(1), 128-134 Published Online February 2020 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/7e11569116.html,/journal/mm https://https://www.sodocs.net/doc/7e11569116.html,/10.12677/mm.2020.101015 Enlightenment of Human-Machine Cooperation on Human Resource Management in the Era of Artificial Intelligence Weiqi Cheng, Guiqing Li, Shuang Liu School of Management, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan Received: Feb. 5th, 2020; accepted: Feb. 18th, 2020; published: Feb. 25th, 2020 Abstract China’s artificial intelligence continues to obtain policy support and is applied to finance, medical treatment, transportation and other fields. Artificial intelligence has been integrated into public life. However, artificial intelligence has “threatened” people’s work in traditional enterprises in many aspects, which urges people to improve their knowledge and culture level and play their own higher value. Only when intelligent machines and human beings “live in harmony” and give full play to their respective advantages, can a balance be achieved. This paper uses literature analysis and case comparative study to analyze the respective advantages of machines and human beings in the era of artificial intelligence and the working characteristics of human-computer co-operation, as well as through the development and application of artificial intelligence of Baidu company in China and Google company in the United States, to explore the human resource man-agement in the era of artificial intelligence and get the corresponding enlightenment. Keywords Artificial Intelligence, Human-Computer Cooperation, Human Resource Management Enlightenment 人工智能时代下人机合作对人力资源管理的 启示 程维七，李贵卿，刘霜 成都信息工程大学，管理学院，四川成都

人工智能地研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

工业领域的人工智能应用案例及人工智能在工业领域实现的难点与条件

工业领域的人工智能应用案例及人工智能在工业领域 实现的难点与条件

目录 一、起步于科学效应，逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)

图表目录 图1：生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2：电饭煲及其工作原理 (4) 图3：智能系统的特征与分类 (5) 图4：当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5：中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6：全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7：工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8：由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9：人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10：GE工业互联网平台Predix (13) 图11：通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12：DeepMind控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13：富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14：传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1：政策迭出，推动工业制造转型升级 (6) 表2：工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3：互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4：BAT与制造业合作，输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)

人工智能对人力资源管理的影响

浅谈人工智能对人力资源管理的影响 摘要：随着互联网和物联网的发展，人工智能已经是当下的热点。人工智能的发展已经在众多行业中产生了深刻的影响，未来有许多的行业会被人工智能替代，随之而带来的是人力资源管理的改变。本文通过对时下的一些热点话题探索人工智能与人力资源管理的关系以及对人力资源管理的影响。 关键词：人工智能；人力资源管理；关系；影响 阿尔法狗（AlphaGo）横空出世，以及世界第一位获得公民身份的Sophia，我们人类越来越觉得自己的生存空间被压缩了，我们有了集体的焦虑。 机器人技术、人工智能(AI)与机器学习的发展开启了人机新纪元，工作内容的自动化可以减少错误、提高质量与速度，在某些情况下自动化甚至能实现人类力所不逮的工作，自动化也有助于提升生产力，这一点历史已有明证。机器在越来越多的工作上的表现已经与人类旗鼓相当，甚至超越了人类。人工智能越来越靠近我们的期望，已经距离我们正式敲开人工智能的大门不远了。 一、人工智能概述 人工智能(AI)又称为机器智能, JohnMcCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上,著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”。其实许多研究者都有不同的见解,所以除此之外还有很多种定义,但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说,人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。 二、人工智能与人力资源管理的关系 （1）人力资源规划与预测。 人通过对数据等等的分析和认识来进行规划和预测，但是，人限于对于数据的分析能力和掌握的程度，规划和预测的准确度一直不是很高，虽然这在现在对组织的运营和发展并不构成绝对影响，但是人工智能比人在这方面肯定要全面和准确的多，完全可以相信人工智能可以拿出更加清晰地匹配度更高的规划和预测。

基于AI的人力资源研究

基于人工智能的人力资源招聘系统的研究众所周知，人力资源是企业发展和社会进步中的重要推动力，人岗匹配成为人力资源招聘管理中的重中之重，而传统的人工筛选求职简历，进行集中面试的方式存在着招聘人员主观性强、应聘人员数据量低、评判不科学等限制。随着大数据、云计算、智能机器人、VR、神经网络技术的发展，“人工智能”已经进入了现实世界，并且发挥着越来越重要的作用。基于海量数据的科学分析服务实现了管理模式的创新，可以满足为管理者提供个性化的数据信息服务需求，同时也可以为人力资源管理部门更加有效地、科学地、客观地分析和评价应聘者和员工，最大限度地提升“人-企”双方的相互满意程度和吻合程度。由于人岗匹配是人员综合素质情况和岗位胜任情况的综合评定，这个过程是一个动态的、半结构化的和双向的过程，供求双方如何在这一动态过程中寻求共同点是这项工作的难点，因此，文章以人工智能为依托，提出了智慧型的人力资源招聘系统的框架，以实现“简历填写→简历智能筛选→人岗吻合度初次评价→智能辅助面试→人岗吻合度综合评价”的全过程智能化、系统化管理。 一、人力资源招聘系统的整体设计 人力资源招聘系统工作的整体设计流程和业务流程如图1所示。应聘者按照简历模板从系统中输入自己相关的信息，这些海量的简历数据进入简历数据池进行保存，由于简历数量巨大，且个性化内容比较多，因此需要进行高效的筛选，这里系统采用了基于神经网络的学习机技术，即：前期以人工为主筛选简历，而学习机通过这个过程不断地学习，不断地接受训练，经过一段时间后，学习机会掌握管理者的一些想法和做法，建立自己的工作思路和体系，然后逐步取代人的一些工作，直到接近完全取代，在从海量简历池中完成数据筛选后便成为了合格简历池，下一步就是面试。由于传统的面试存在着时间长，面试官主观性强的问题，因此，系统依然采用学习机的方式，从训练开始，到采用“场景+语音识别”的方式去接近完全代替人来完成面试。这两项工作完成后，系统会结合管理者的设定对应聘人员结合岗位要求进行个性化的综合评定，然后实行量化制打分，最终确定招聘结论。 图1：人力资源招聘系统的技术架构

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。 未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健

人工智能对人力资源管理的影响分析

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/7e11569116.html, 人工智能对人力资源管理的影响分析 作者：李惠敏 来源：《科学与财富》2020年第15期 摘要：对于传统的人力资源管理来说，人工智能技术势必会带来一定的挑战，需要人力资源管理人员能够与时俱进，对自身的理念进行不断的更新，并借助于人工智能技术提升人力资源管理水平，促进各模块之间的有效衔接，实现人力资源管理工作的全面提升和优化。在具体的应用和实施中，应重点关注人工智能给人力资源管理所带来的影响，以便各项工作的顺利开展。 关键词：人工智能;人力资源管理;影响 1在人力资源管理中人工智能所带来的具体影响 1.1数据处理效率有效提高 在开展人力资源管理过程中，需要对海量的数据进行处理，传统的数据处理方式主要是人工处理方式，不仅处理周期较长，而且计算精度也得不到相应的保障。借助人工智能技术，人力资源管理相关工作人员可以通过互联网大数据，高效传输和处理相应的数据，扩展数据获取渠道，并有利于有针对性地对数据信息进行分类，具体可以包括薪资数据信息、考核信息等，还可以将数据有效的关联起来，以便开展综合分析。 1.2促进人力资源管理各模块的数字化进程 现阶段，人力资源管理越发的精细化，各管理模块相互依存，而人工智能的应用，可以从数字化的层面上，更好地满足各模块不同的管理需求。相关工作人员在开展人力资源管理时，需要给出人力资源结构分析，并对供需关系进行有效的预测，人工智能可以通过模型和相关算法实现对供需关系的精准预测。此外，在开展员工培训时，也可通过人工智能技术对员工培训需求进行搜集和分析。 1.3.推动人力资源管理的变革，降低管理成本 在推动人力资源的管理变革上主要体现的是人工智能对于调整劳动关系、解放人力资源管理者及提升人力资源管理能力的价值。通过在人工智能中引入劳动纠纷的预警机制，能够对可能发生的纠纷进行系统全面的分析，明确员工的权利及义务关系，从而减少纠纷的发生。通过利用人工智能为人资管理提供更加先进的管理方法及手段，实现精准开发、实时及有效建设，能够挖掘员工潜能，充分调动员工工作积极性。通过将人工智能应用到企业的整个战略目标，

人工智能在管理领域的应用 ——以酒店管理为例

人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之 父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工

人工智能对会计行业人力资源的影响

摘要：通过文献分析就会计领域的人力资源现状对其与人工智能的议题进行探索，指出人工智能不仅适用于会计行业，会计行业的发展也需要人工智能的技术支持。本文主要基于人工智能的技术优势重点分析其带来的变革和影响，并提出适当的策略以完善企业人力资源和提高企业核心竞争力，为今后更好的将人工智能应用于会计行业提供理论支持。 关键词：人工智能；会计行业；人力资源 2016年3月，谷歌的alphago系统在与韩国选手李世石九段的围棋对战中以4：1的战况取得压倒性胜利，随着大战的尘埃落定，人工智能再次走进了公众视野。紧接着，德勤会计师事务所宣布，将在审计、税务和会计等领域引入人工智能的概念，此举将给会计行业的发展带来重大变革和影响。虽然人工智能不同于人的“智能”，但它可以模拟人的思想方式，甚至有人认为，人工智能可能会完全取代财会人，因为它在某种程度上可能超过人的智慧。可见此次将人工智能引入会计行业，无疑会让越来越多的会计人开始担心自己的饭碗是否有危险。 一、人工智能概述 人工智能（ai）又称为机器智能，john mccarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学mit的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。 二、会计行业人力资源的现状 企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。 （一）文化水平普遍较低 目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。 （二）部分人员职业素质不高 一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。 （三）会计人员队伍能力结构失衡 目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。 三、人工智能带来的影响 （一）人工智能适用于会计行业

人工智能的日常应用 论文

研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用

人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。

《初识人工智能》教学案例

《初识人工智能》教学案例 一、案例背景信息 1．模块：高中信息技术必修模块《信息技术基础》 2．年级：高中一年级 3．所用教材章节：中国地图版教材第四单元第四节 4．学时数：2 5．学校状况：我校信息技术课在多媒体网络教室进行。教室内有一台教师机，一台服务器和五十六台学生机，通过百兆交换机组建成星型局域网。学生可以通过局域网访问教师自主开发的信息技术学习网站，了解学习内容、获取学习资源、记录学习感受、提交学习成果。教师可以通过大屏幕投影仪创设学习情境，进行必要的集体讲解和演示操作。 二、教学设计 （一）教学目标 知识与技能 1、理解人工智能技术的含义和研究目的； 2、了解人工智能的发展历程及历史人物； 3、熟悉人工智能的研究领域，如机器证明、模式识别、机器翻译、人机博弈、智能机器人等； 4、能够列举出人工智能技术在社会生产、生活中的一些应用实例。 过程与方法 1、通过学习活动，了解光学字符识别和手写输入识别软件的使用方法； 2、通过具体实践，学会使用金山全文翻译软件进行英汉翻译； 3、在人机博弈的过程中了解机器博弈的原理和方法。 情感态度与价值观 1、激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣； 2、认识到人类智能和机器智能之间的区别和联系；

3、通过介绍中国及华裔科学家在人工智能领域的杰出贡献，增强学生的民族自豪感； 4、体会到人工智能技术的应用价值，培养正确的科学技术应用观； 5、学会独立地、辨证地思考问题，提高科学素养。 （二）内容分析 1、本节的地位和作用 本节是中国地图出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四单元第四节。在前一节《尝试开发技巧》中，教材通过分析网页特效程序，简单介绍了程序设计的三种基本结构。本节在前面的基础上，介绍了人工智能的相关内容，是在信息编程加工基础上的一种提升，能开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，也为选修模块《人工智能初步》的开设作了有益的铺垫。 2、本节的主要内容 本节的内容包括：人工智能的概念、研究目的和发展历程，人工智能的研究领域（如自然语言处理、模式识别、人机博弈、智能机器人等）。通过学习这些内容，不仅要让学生掌握有关人工智能的知识性内容，更重要的是让他们体验人工智能技术给社会生活各方面带来的影响，激发他们对人工智能的学习兴趣。 3、重点、难点分析 教学重点：体验人工智能的独特魅力，了解其应用领域和实用价值。 教学难点：辨证看待人工智能和人类智能的区别和联系，客观认识人工智能技术对社会的影响。 （三）学生分析 在学习本节之前，学生对人工智能的了解可能仅仅是科幻片中的智能机器人，如《人工智能》、《机械公敌》、《终结者》等电影中的机器人。他们受到科幻片情节的影响，往往认为在未来机器人的智能将会超越人类智能，成为人类的“机械公敌”。 高一学生已经具有独立的意识和倾向，上课时不喜欢教师过多的讲授，希望有独立思考和探索的时间。而且，他们有较明显的学习自觉性和一定的自学能力，经过入学后的短期学习，就能适应基于专题学习网站的自主学习方式。因此，教师可以将学习内容做成教学网站供学生访问，开展教师引领、学生自主的课堂教学活动。 （四）教学策略设计 1．教学方法设计 依托学习网站展开教学，安排学习实践活动，提供工具软件及其技术支持，介绍拓展内容。教师对人工智能的含义、人工智能与人类智能的关系等内容进行必要的讲解；对人工智能的发展过程、人工智能领域中著名的科学家、机器证明等内容提供了拓展资源供学生浏览；在自然语言处理、模式识别、人机博弈这三

人工智能对企业人力资源管理的机遇与挑战

人工智能对企业人力资源管理的机遇与挑战 一、人工智能对企业人力资源管理的挑战 人工智能对部分人力资源管理的工作存在一定的替代作用，这会减少企业对人力资源管理人员的需求。人工智能在数据信息处理、分析预测等方面具有巨大的优势，因此，未来人工智能的发展与使用中，会替代许多人力资源管理的活动，导致人工智能取代部分人力资源管理人员，使得企业对人力资源管理人员的需求减少，对人力资源管理人员的求职、就业提出了严峻的挑战。 人工智能虽然能代替部分人力资源管理活动，但也必然会对企业的人力资源管理带来一系列不利的影响，概括起来，主要有这些方面的不利影响: (一)不利于企业人际关系的维持与发展 人工智能虽然具有许多优点，在人力资源管理中的很多方面能代替人的劳动，但是人工智能的广泛使用将会使员工更多的依赖人工智能，而越来越缺乏必要的人际沟通，这将不利于企业人际关系的构建，这对企业员工队伍建设、和谐劳动关系的形成提出新的挑战。 (二)不利于良好的企业文化的形成与维持 企业文化需要企业的全体员工共同参与建设、维持。而人工智能的使用，使得员工之间的交流日益简单，员工更多的通过机器来交流，缺乏必要的面对面交流与沟通，也使得企业原有的规章制度不再完全有效，这些都对企业文化的建设不利。 二、人工智能为企业人力资源管理带来的机遇 人工智能虽然对企业人力资源管理带来了一些挑战，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在决策、人际关系、团队建设等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力资源管理中的运用并不能完全取代人力资源管理人员的工作，会促进人力资源管理人员素质的提高，同时会大大提高企业人力资源管理的效率和有效性。 (一)人力资源规划方面 人工智能在相关的数据分析、处理、预测方面大大优于人类，因此，人工智能将提高人力资源规划的准确性。在人力资源规划中，合理发挥人工智能的优势，将使企业的人力资源规划更科学、更准确。 (二)员工的招聘与配置 人工智能对人力资源招聘的影响表现在两个方面，一是人工智能的使用，使

人工智能在人力资源领域的应用案例

IBM Watson Talent 人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧 Nigel Guenole 博士与 Sheri Feinzig 博士合著

前言 人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。 值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。 通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。 本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。 Diane Gherson IBM 首席人力资源官

人工智能对会计行业人力资源的影响

人工智能对会计行业人力资源的影响 近年來，随着经济科技的高速发展，人工智能的应用也越来越广泛。人工智能给人们的生产生活带来了巨大的影响。人工智能在会计领域的应用，降低了工作时间，提高了工作效率，对于会计行业的发展进步具有积极的促进作用，对会计领域产生了深远持久的影响。然而，人工智能对会计行业人力资源来说也带来了一定的冲击。如何在人工智能大背景之下重新定位和转型，是会计行业从业人员需要面临和解决的难题。 标签：人工智能；会计；人力资源 会计行业需要进行大量细致的计算工作，对于从业人员具有较高的要求。人工智能是经济和科技发展的产物，人工智能应用于会计行业之中，在提高会计信息处理速度和效率的同时，也提升了数据处理的精确度。人工智能的运用减轻了会计从业人员的工作负担，但也带来了威胁。会计从业人员如果不能顺应时代发展进行重新定位和转型，则很容易被人工智能所取代。 一、人工智能概述 人工智能即AI，也叫机器智能。人工智能是计算机学科的一个分支，是多种学科精华汇集在一起研发的一种智能化科技，可以完成人类完成的工作。人工智能是科技发展进步的重要体现，是科研领域的创举。人工智能可以代替人类操作繁杂的工序并且提高了精确度和工作效率，大大减轻了人类的工作负担。 二、会计行业人力资源的现状 人力资源系统是企业发展的重要支持系统，人力资源对企业的生产经营产生着巨大的影响，是企业的竞争力来源之一。会计行业人力资源素质对于企业财务会计管理工作以及企业的生产运作都具有重要的影响。因此，下面首先分析会计行业人力资源的现状。 （一）文化素养偏低 当前，我国会计行业从业人员数量众多，但大多数从业人员只取得了最基础的会计从业资格证书，注册会计师数量较少，专业文化素养整体水平较低。并且许多从业人员是专科院校毕业，甚至是参加工作以后通过自主学习参加会计从业资格考试，转行做了会计。这都造成了会计工作从业人员专业化水平不高以及文化素养整体偏低的问题。 （二）部分从业人员职业素质不高 会计工作常常和金钱打交道，利益的诱惑是非常大的。一些职业素养不高、法律观念淡薄的从业人员会利用自己的专业知识做假账，给公司的财务状况造成

人工智能的发展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用

(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”

AI人工智能技术的应用范围和案例

A I人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为： 1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。

2020-2021年人工智能在人力资源领域的应用案例

人工智能在人力资源领域的应用案例入门之洞察与技巧

前言 人力资源领域正面临翻天覆地的巨变。移动和社交技术无处不在，个性化成为新时代标配，因此员工体验的标准也需要重新诠释。随着各行各业的业务模式受到颠覆，获得人才的“游戏规则”发生了巨大改变；技术变革正在对人们的工作产生深刻的影响，因此建立持续学习的企业文化变得前所未有的紧迫。首席人力资源官(CHRO) 不但要满足所有这些需求，往往还要面对预算日益紧缩的窘境，而且不得不分出一部分精力开展日常运营工作。 值此变革之际，人工智能和自动化技术为人力资源专业领域带来了曙光。根据我的经验，人工智能和自动化技术有能力帮助我们解决眼下普遍存在的人才问题：例如，掌握企业的技能状况；防范意外的员工流失；快速响应员工热点问题；为员工和外部候选人安排适当的职业发展机会；为经理提供更有效的薪酬调整指导；通过机器人流程自动化，消除福利管理和薪酬方面的人工任务；以及打造使员工无法抗拒的平台，让他们随时随地开展学习活动。 通过不断培养和提升企业的技能水平，颁布并实施道德操守准则，并积极鼓励技术求知欲，人力资源职能部门不仅可以切实推动实现企业的战略优势，还能更有效地支持我们的员工队伍，将战略付诸于行动。 本报告详细论述了未来的可能发展趋势及实现方法，运用具体示例展现IBM 的成果，同时还提供一些实用技巧，帮助其他企业的人力资源专业人员开启人工智能之旅。我亲身体验过人工智能带来的种种优势，因此对未来的发展前景感到无比乐观。

目录 执行摘要 (05) 人工智能预示着人力资源技术发生重大变革 (06) 为什么在人力资源领域应用人工智能 (07) 人力资源“登月计划” (08) 如何在人力资源领域应用人工智能 (10) 吸引：改善求职者体验 (11) 聘用：行之有效的招聘工作 (12) 敬业：增强工作主观能动性 (13) 留住：智慧的薪酬规划 (14) 培养：个性化学习 (15) 成长：职业发展 (17) 服务：利用人工智能实现 24/7 式不间断员工互动 (18) 在人力资源领域应用人工智能的优势 (20) 投资回报 (20) 效益与成果指标 (22) 实现回报的速度 (23) 入门五步曲 (24) 步骤 1：从业务案例入手 (25) 步骤 2：决定是采购还是自行构建 (25) 步骤 3：确定现有技能和所需技能 (26) 步骤 4：实施 MVP (26) 步骤 5：面向全企业推广 (27) 在人力资源领域成功采用人工智能的技巧 (28) 人工智能与社会考虑事项 (29) 人工智能的就业净效应 (29) 聊天机器人会剥夺就业机会吗？ (29) 人工智能创造高价值的就业机会 (29) 人工智能、多样性和偏见 (30) 历史信息的使用 (30) 保障公平性，确保透明度 (30)