Not Found

AI - 数启智汇 - Page 3
分类
行业资讯

人工智能正在重塑人力资源的7种方式

根据国际工程与技术研究期刊(PDF)的研究,人工智能(AI)融入人力资源(HR)实践将使组织变得更好,因为这些应用程序可以分析、预测和诊断,以帮助人力资源团队做出更好的决策。

报告作者Prasanna Matsa和Kusuma Gullamajji在其2019年8月的报告中发现,人工智能可以嵌入到招聘、培训、入职、绩效分析和保留等功能中。然而,他们补充说,由于成本问题,大多数组织在将人工智能与人力资源实践整合方面仍然落后。“人工智能的实施应该被视为一个乐观的机会,因为人工智能改善了生活。如果能被清楚地理解和恰当地利用,人工智能将创造一个更美好的未来。”

HR报告对AI整合的信心

然而,其他报告认为人工智能与人力资源整合是可行的。根据Oracle/Future Workplace的一份报告,大多数人力资源从业者欢迎将人工智能集成到他们的人力资源流程中。事实上,在2019年甲骨文和未来工作场所的研究中,64%的受访者表示,在征求建议时,他们会更信任机器人,而不是经理。

此外,研究人员还发现:

  • 目前有50%的员工在工作中使用某种形式的人工智能,而2018年这一比例仅为32%。
  • 大多数员工(65%)对拥有机器人同事感到乐观、兴奋和感激,近四分之一的人表示,他们在工作中与人工智能有着友爱和满意的关系。
  • 印度(60%)和中国(56%)的工人对人工智能最感兴趣,其次是阿联酋(44%)、新加坡(41%)、巴西(32%)、澳大利亚/新西兰(26%)、日本(25%)、美国(22%)、英国(20%)和法国(8%)。
  • 男性比女性对工作中的人工智能持更积极的态度,32%的男性比23%的女性持乐观态度。

Future workplace研究主管丹•施瓦贝尔在一份新闻稿中表示:“在过去两年里,我们发现,随着员工在工作场所采用人工智能,他们变得更加乐观,人力资源部门正在引领这一趋势。”“2019年的研究表明,人工智能不仅重新定义了员工和经理之间的关系,也重新定义了经理在人工智能驱动的工作场所中的角色。”

对于许多组织来说,“支持人工智能还是不支持人工智能”可能仍然是一个问题,但有些组织已经加入了这一潮流。我们已经找到了一些公司投资人工智能和人力资源工作流程认知计算的例子。

求职者用智能电子表格填写简历

人力资源就是在个人层面上将公司与现有和未来的员工联系起来。Pega首席人力资源官阿德里安娜•博克尔•赫尔德(Adriana Bokel Herde)表示,要想大规模实现这一目标,人力资源部门需要利用可扩展的人工智能技术。

例如,公司通常要求新求职者在新员工旅程的多个步骤中重新输入相同的信息。这种重复而乏味的工作可能会给他们留下不好的印象。为了缓解一些单调,企业正在使用人工智能帮助求职者将简历中的信息转换到智能数字表格中,从而更高效地完成申请。博克尔·赫尔德说:“这些信息也可以通过背景调查和新的雇佣表格自动发送出去。”例如,人工智能可以从应聘者的简历中识别出相关信息,存储起来,并自动输入到未来的表格中,这样他们就不会被迫不断地重复。”

博克尔•赫尔德表示,由于企业将应聘者的工作经历作为招聘工作的优先考虑因素,许多企业已经在人工智能方面进行了投资,以帮助它们分析应聘者之前的工作经历和兴趣,并将其与最适合自己的职位匹配起来。“许多人,”她说,“甚至在候选人与招聘人员通过电话交谈之前,就已经在利用人工智能对他们进行评估。”

理解员工推荐

博克尔•赫尔德表示,人工智能还帮助人力资源团队更好地理解员工的推荐,方法是研究员工推荐的候选人类型,并了解谁推荐了最成功的人选。她说:“人工智能还可以分析以前推荐的业绩数据,并识别出哪些与成功员工相似的候选人被推荐了。”

人工智能为人力资源部门提供了一个机会,通过自动化重复的、低价值的任务来提高候选人和员工的经验,并腾出时间来专注于人力资源团队需要和想要完成的更具战略性和创造性的工作。伯克尔•赫尔德补充说,这些步骤可以被智能地自动化,而不是花时间监督新员工入职过程中的每一个步骤,这样团队就可以把更多时间投入到更重要的任务上,比如指导和收集反馈。“通过在候选人和员工生命周期中收集的所有数据,我们可以获得很多深刻的见解,”Bokel Herde说。“公司需要利用这些数据来提高员工敬业度和留住员工。”

数据支持的资源和见解

Achievers的首席产品官迈克尔•科恩(Michael Cohen)表示,人工智能为人力资源专业人士提供了数据支持的资源和直接从员工那里收集来的见解。这就允许人力资源专业人士采取行动,提供员工想要和要求的员工体验,从而提高员工参与度,降低人员流动率。科恩说:“世界对新冠肺炎的应对改变了我们的工作方式,它增加了对技术的需求,以连接一个组织各级的工作人员。”“领导层倾听员工的意见并采取行动,这也是至关重要的。人工智能是我们连接整个员工群体并了解他们需要什么的一种方式。”

人工智能支持的聊天机器人让互动对话继续进行

根据科恩的说法,员工敬业度也是一门科学,而这门科学的一部分就是在日常基础上测量和分析员工的情绪。人工智能支持的聊天机器人能够让员工和人力资源专业人员整年都能进行互动对话。

科恩说:“聊天机器人可以提供一种自然的、类人的、随时开机的交流工具,让用户进行个性化的对话。”然后分析并利用这些对话来解决员工的具体担忧、愿望和需求。但这还没有结束。谈话后的行动和第一时间寻求反馈一样重要。”

人工智能支持的聊天机器人让人力资源从业者能够理解员工的情绪,从而解决采取行动的潜在障碍,并向员工证明他们的声音很重要,这将提高员工的参与度,减少人员流失。

促进学习和发展项目

ON Semiconductor全球学习与发展主管伊丽莎白•格林(Elizabeth Greene)表示,未来几年,学习与开发部门使用人工智能的前景将大幅增加。这些部门将被期望创建灵活和适应性强的学习项目,能够满足员工的个人需求。与此同时,他们将以更深入的方式使用数据和分析,向业务展示影响力。

她表示:“学习和发展不仅要教会人们人工智能技能和数字技能,还要让员工为新角色做好准备,这些新角色无疑将需要更多的人力技能:分析、战略、批判性思维、文化意识和情商。”“为了适应这些变化,研发部门正在转向支持个人学习的敏捷学习模式,而不是为整个组织提供基础广泛的解决方案。”

Greene分享了她的公司通过采用人工智能来建立员工体验的数据第一心态的几种方式:

  • 根据工作角色、现有技能、发展计划和未来目标个性化学习过程,并主动解决存在的技能差距。
  • 根据员工的技能和通过社会学习渠道在组织内列出的项目,分配拓展任务和跨职能项目。
  • 基于与个别员工需求的相关性进行内容匹配和推荐。
  • 通过聊天机器人对常见问题进行实时回复,所有员工都可以输入问题并快速收到自动回复。
  • 为需要额外支持的领导提供聊天机器人的指导。

利用事务性劳动力数据

Kronos产品营销高级总监杰森•萨巴(Jayson Saba)表示,人力资源团队可以利用人工智能来利用事务性劳动力数据来预测员工的潜力、疲劳程度、离职风险甚至整体敬业度,最终实现更富有成效的对话,以改善员工体验、留住员工和绩效。

他说:“现在可以利用人工智能构建更智能、个性化的日程安排,并利用人工智能根据预先确定的业务规则实时审查休息和换班请求。”这赋予了员工,特别是那些必须在场的一线/小时职位的员工,更多地控制他们的工作/生活平衡。Saba补充道:“使用人工智能处理这些重要但重复的行政请求,也减轻了经理们的负担,让他们有更多的时间待在地板上,与客户一起工作,以及培训团队。”

推动劳动力分析

根据Forrester Tech Tide:云人力资本管理2019年第四季度的调查结果,组织机构正在转向劳动力分析和计划。在这些劳动力分析应用程序中,人工智能和机器学习变得更加明显。

萨巴说:“人力资源中的人工智能赋予管理者解决问题的能力,并能促使他们做出更明智的决定,从而影响员工和组织的成功。”“例如,使用实时分析,可以让管理者了解缺勤、开放式轮班和计划外的时间表变化对关键绩效指标的影响,让他们做出更明智的决定,在问题出现之前就避免它们。”

结论

甲骨文(Oracle)人力资本管理云业务部门高级副总裁艾米丽•何(Emily He)表示,机器学习和人工智能方面的最新进展正迅速成为主流。她在一份有关甲骨文未来职场研究的新闻稿中表示:这导致世界各地的人们与科技及其团队互动的方式发生了巨大变化。

她说:“在工作中,人类和机器之间的关系正在被重新定义,没有一种放之四海而皆准的方法可以成功地应对这种变化。”“相反,组织需要与他们的人力资源组织合作,在工作中实施个性化的人工智能方法,以满足他们在世界各地的团队不断变化的期望。” 

分类
政策法规 行业资讯

2022中国大模型发展白皮书

❑导读


大模型未来将会助推数字经济,为智能化升级带来新范式。

全文共计2366字,预计阅读时间7分钟

来源| IDC咨询(转载来源)

编辑| 蒲蒲


随着数字化转型需求增长,AI在企业中的应用也越来越多,AI开发门槛高、应用场景复杂多样、对场景标注数据依赖等问题成为AI规模化落地的挑战,而预训练大模型的出现则为人工智能带来了新的机遇与希望。

大模型作为政府和企业推进人工智能产业发展的重要抓手,在识别、理解、决策、生成等AI任务的泛化性、通用性、迁移性方面都表现出显著优势和巨大潜力。

IDC预测:

未来大模型将带动新的产业和服务应用范式,在深度学习平台的支撑下将成为产业智能化基座,企业需加快建设人工智能统一底座,融合专家知识图谱,打造可面向跨场景或行业服务的“元能力引擎”。

具体来看

大模型具有良好的通用性、泛化性,显著降低人工智能应用门槛。

预训练大模型在海量数据的学习训练后具有良好的通用性和泛化性,用户基于大模型通过零样本、小样本学习即可获得领先的效果,同时“预训练+精调”等开发范式,让研发过程更加标准化,显著降低了人工智能应用门槛,成为AI走向工程化应用落地的重要手段。

深度学习平台为预训练大模型的发展保驾护航,两者结合夯实了产业智能化基座。

深度学习平台是推动产业智能化转型升级的核心载体,为大模型的算法开发、训练、部署保驾护航。大模型加上深度学习平台,贯通了从硬件适配、模型训练、推理部署到场景应用的AI全产业链,夯实产业智能化基座,将加速产业智能化升级。

大模型在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力,企业应该尽早关注。

大模型目前的产业应用包括面向企业提供AI中台基座、深度定制支持产品或生产的优化与创新、开放模型服务等。大模型已经在搜索、推荐、智能交互、AIGC、生产流程变革、产业提效等场景表现出巨大的潜力,企业应该尽早关注,在业务中布局。

未来还需加强大模型与真实场景需求匹配,推动大模型大规模落地。

目前中国大模型厂商在模型布局方面较为完善,应进一步围绕行业赋能的广度和深度持续探索,不断夯实基于大模型的产品建设,推动大模型技术从实验室走向实际大规模落地。

大模型未来发展趋势

大小模型协同进化,推动端侧化发展。

未来几年,大模型和小模型将会协同推动人工智能的发展,实现明确分工,高效率低成本地解决业务问题。

大模型负责向小模型输出模型能力,小模型更精确地处理自己“擅长”的任务,再将应用中的数据与结果反哺给大模型,让大模型持续迭代更新,形成大小模型协同应用模式,达到降低能耗、提高整体模型精度的效果。

大规模参数并不是产业所追求的重点,更少的标注数据依赖、更优的模型效果、更高的模型性能以及便捷的部署方式将是未来研究的重点。

大模型通用性持续加强,实现AI开发“大一统”模式。

大模型由于其泛化性、通用性,为人工智能带来了新机遇。通过无标注数据进行自监督学习,从而降低标注数据的人力要求,GPT-3、文心大模型均展示出了在未标记数据中的学习成果,并展示了在不同任务与行业领域上的通用性。

同时,多模态大模型也逐渐兴起,数据形态差异化问题也将得到解决,未来大模型将进一步致力于构建通用的人工智能底层算法框架,融合多领域的模型能力,在不同场景中“自我学习”,通过一个大模型解决产业中各种问题。

目前,在通用模型的基础上,各行业正利用精调或prompt的方式加入任务间的差异化内容,从而极大地提高了模型的利用率,推动AI开发走向“统一”。

大模型从科研创新走向产业落地,通过开放的生态持续释放红利。

大模型最重要的优势,是推动AI进入大规模可复制的产业落地阶段,仅需零样本、小样本的学习就可以达到很好的效果,以此大大降低AI开发成本。

目前,我们看到大模型已经开始与领域、行业深度融合,例如,工业质检、蛋白质结构预测等领域的大模型,验证了大模型已不仅在科技企业中应用,也迈出了走向各行各业的步伐。我们看到ChatGPT专注于强化内容创造能力,将生成式AI应用到实际业务中,为大模型带来新的产业落地机遇。

具体来看,微软已经宣布将会全线整合ChatGPT,将大模型嵌入搜索引擎和办公软件,进一步推动AI能力的全面赋能和产业落地。开放、开源是技术逐渐成熟和规模化输出的象征,随着大模型的落地,头部企业将开放技术,赋能中小企业,打造以大模型为底座的生态。

目前大模型的开放、开源还主要在算法、API服务、开发工具的使用上,未来需要打造标准算法集、大模型平台、大模型数据集等全栈化的开放生态,将大模型的红利释放给每个开发者,并促进大模型创新应用的出现。

扫码下载“ChatGPT”报告

关注数据观信息仓 | 行业数据全洞察

具体内容如下

分类
行业资讯

AI如何颠覆传统的人力资源管理模式?

随着人工智能技术的不断发展,其在各个领域的应用正在逐渐增加。其中,人力资源管理也成为了AI技术的重要应用领域之一。传统的人力资源管理模式往往需要大量的时间和精力来完成各项任务,而随着AI技术的引入,这些问题得到了有效解决。

AI技术可以帮助企业提高招聘效率和准确性。

传统的招聘流程通常需要人力资源部门投入大量时间筛选简历和面试候选人,但是这种方式往往存在主观因素,可能会忽略一些潜在的优秀人才。AI技术通过对大数据进行分析,可以基于数据和算法进行自动化排除不符合条件的申请者,同时更好地识别和挖掘潜在的优秀人才,从而提高了招聘的效率和准确性。

AI技术可以优化员工培训和发展计划。

传统的员工培训往往需要根据员工的需求编制计划,而这一过程需要考虑多方面的因素,并且容易出现偏差。而有了AI技术,企业可以根据员工的个人能力、职业发展规划以及组织目标等因素,自动化生成个性化的培训计划,以更好地满足员工和组织的需求。

AI技术还可以优化企业的绩效考核制度

传统的绩效考核往往受制于主观因素,难以全面公正地评估每位员工的贡献。而有了AI技术,通过对员工工作数据的收集和分析,可以实现科学客观的绩效考核,并且为员工提供更加透明公正的绩效反馈,从而提高员工工作动力和积极性。

AI技术的引入已经开始颠覆传统的人力资源管理模式。与原有的业务结合,AI将帮助企业更好地挖掘和利用人才,提高企业的竞争力和创新能力。

分类
产品资讯 公司动态

人力资源AI化演进第一步,HR智能助手发布

公司正全力以赴,致力于为客户提供全面、高效和个性化的人力资源解决方案。数启智汇将整合最新的技术和创新方法,以满足不断变化的人力资源需求。

作为一家领先的人力资源服务提供商,数启智汇深知在现代商业环境中,人力资源管理的重要性。为了帮助企业更好地应对挑战,数启智汇致力于引领人力资源AI化的演进。

数启智汇的愿景是利用先进的技术和智能化的解决方案,为客户提供更加智能化和个性化的人力资源服务。通过整合人工智能和大数据分析等技术,数启智汇的目标是提高人力资源管理的效率和准确性,为企业提供全方位的支持。

作为迈向实现这一愿景的第一步,数启智汇今日宣布发布了自己的智能助手。这款智能助手将为企业提供全方位的人力资源支持,从招聘和员工培训到绩效评估和福利管理,为企业提供个性化的解决方案。

数启智汇的智能助手将基于先进的人工智能技术,为企业提供快速、准确和可靠的人力资源服务。无论是处理日常的人事事务,还是提供战略性的人力资源决策支持,智能助手都将成为企业的得力助手。

数启智汇相信,通过引入智能助手和整合最新的技术创新,企业将能够更好地应对人力资源管理的挑战,提高工作效率,实现更加可持续的发展。

关于数启智汇:
数启智汇是一家致力于为企业提供全面、高效和个性化人力资源解决方案的领先公司。通过整合最新的技术和创新方法,数启智汇帮助企业提高人力资源管理的效率和准确性,实现更加智能化的人力资源服务。数启智汇的智能助手将为企业提供个性化的解决方案,帮助企业应对人力资源管理的挑战。