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近日，Towards Data Science 平台一篇文章，详细探讨了AI对人力资源领域可能产生的影响，切入视角和观点都非常新颖！

人力资源管理中，人才招聘和保留、员工敬业度、绩效管理等，都是非常大的挑战。传统的 HR 评估指标往往在量化分析中掺杂了大量人类的主观判断。

作者指出，借助 AI 可以逐个环节进行效率提升，并具体探讨了实现的可能性：

▢ 提高人才招聘的效率和透明度

  1. 职位创建和发布：借助AI工具创建全面、准确和包容的职位描述，从而确保发布的招聘信息准确且合规

  2. 自动简历解析：通过 NLP 语义匹配技术，判断候选人简历是否符合岗位需求，并进行优先级排序

  3. 实时面试支持：使用语音转文本等技术为面试官提供支持，增强面试结构，并同时促进高效和又洞察力的对话

  4. 端到端自动化：当前实现全流程的完全自动化，还不现实且不是效率最高的方式，依然要借助人类的判断和专业知识

▢ 如何保留人才，避免离职对组织形成的伤害

  1. 员工流失预测 ：建立机器学习模型预测员工在未来N个月内离职的可能性，并解释导致离职的原因

  2. 员工个性化发展：员工经常在有竞争力的薪酬和职业发展机会之间寻求平衡，组织可以利用个性化的学习和发展计划来提高员工留存率

▢ 将组织视为一个网络，衡量其中员工节点的敬业度

  1. 组织网络分析：使用图论技术建立组织网络，计算成员的中心性及对组织的影响力，预测员工的敬业度

  2. 人工智能助理：通过AI助理来匿名征求员工的公司改进建议，并通过 LLM 分析反馈中更深层的见解

▢ 创建高效、精简的绩效评估方法，确保公平完整

▢ 应对招聘、晋升和绩效评估中的多样性与包容性

▢ 提升数据质量

▢ 保护敏感信息 ⋙

 

@Towards Data Science[4]  https://towardsdatascience.com/ai-frontiers-series-human-resources-fd245fc0c1c