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人工智能的发展对人力资源管理的影响研究

作者:未知

  [摘要]新技术不断日新月异的今天,从移动定位技术、语音技术、二维码技术、图像识别技术、摇一摇技术、VR、AR到大数据在到人工智能都逐渐走入了我们的日常生活,改变了我们的生活并且逐步成为我们生活的必需。文章在研究人工智能研究方向的基础上去分析可能在人力资源管理领域所带来的变革及未来的应用趋势。
  [关键词]人工智能;人力资源管理;应用趋势
  [中图分类号]C931 [文献标识码]A [文章编号]1671-5918(2019)06-0072-03
  doi:10.3969/j.issn.1671-5918.2019.06.033 [本刊网址]http://www.hbxb.net
  人工智能因为在自然语言处理、人脸识别等领域技术的日臻成熟而使得人工智能受到了广泛的关注,李开复说:“人类思考5秒以下的工作将被人工智能取代”,现在更是出现了很多人工智能的应用成果,比如马云的无人超市、机器人翻译、刷脸支付、语音助理、机器阅卷、智能医疗等,人工智能逐渐成了我们生活的一部分,与此同时也给各行各业带来了挑战和变革。人力资源管理包括人力资源的获取、保留、激励、培训等,在人工智能背景下人力资源管理应该是怎样的发展趋势进而帮助企业塑造核心竞争力呢?
  一、人工智能概述
  人工智能(Artificial Intelligence)这一名词是被称为“人工智能之父”的约翰·麦卡锡于1955年在达特茅斯会议上首次提出的。随着时代的发展,工业化水平越来越深,进一步使得我们在生产和提供产品及服务的过程中更加信息化、现代化和智能化,AI在全球得到广泛认知和应用变得理所当然。人类以前繁杂、琐碎、重复、低级的劳务随着人工智能的发展而逐渐消失,人力成本也会随着人工智能技术的发展继而面对较为繁琐、可重复性等任务时会不断优化和创新智能化解决方案而降低,达到提升工作效率,降低企业总成本的目的。
  2017年,中国在人工智能方面的市场容量已经达到了216.9亿元,2018年可能将达到339亿元,可见进入信息化时代的中国已经成为人工智能的最大潜力市场。在人工智能发展的顶层设计上国务院于2017年颁布了《新一代人工智能发展规划》,规划了人工智能从AI创新示范区到AI创业园区再到AI产业基地三步走战略。“AI+实体经济”也产生了很多应用成果,比如消费级机器人领域产生了易极机器人,语音助理领域产生了智能万事屋等,无人机领域产生了斯凯智能等创新企业。
  二、人工智能的主要研究方向
  (一)自然语言处理。随着全球化进程的不断加深,能够运用各种语言已经成为企业对经营管理者胜任力的一项要求。自然语言处理作为人工智能的一项应用能够对英语、汉语、俄语等多国语言进行自动理解、处理和应用,这项技术在国际各类会议中都有所应用。语义分析、语法分析和篇章理解等是开展自然语言处理研究的主要方式,当然这项技术也需要丰富的应用场景,比如语音识别、观点挖掘、机器翻译、信息检索等。在自然语言处理的应用中,N-Gram Model的应用范围较为广泛,这项技术的应用原则即是M这个单词能不能出现需要以M之前的N个单词作为依据,在汉语的speech to text过程中,相同的发音在不同的文字中需要找到对应点,通过N-GramModel可以知道一个句子会不会出现,若出现的话概率可能有多大,这样一来就基本能够筛选出最为连贯且完整的句子。由于某些原因用户在表达的过程中只表达了半句,我们也可以利用N-Gram Model这项技术去推断我们的用户后面想表达的内容。现在N-Gram Model在语音识别中得到了广泛的应用。我们日常生活中经常用到的搜狗输入法提示,就是通过N-Gram Model为用户在使用过程中提供更多的便利。
  (二)图像识别。图像识别技术作为人工智能的研究领域之一已经被应用到了很多社会领域,比如刷脸支付、纸质媒介自动识别、门禁人脸识别等。这项技术的基本原理是首先给机器一些图像类数据,让机器进行学习并对图像进行归类,之后再给机器某一个图像,机器就能够借助之前的记忆功能来进行判别这一图像和机器记忆过的图像哪一个更为接近。图像识别技术中目前比较常用的一个算法是knn临近算法,这种算法是一个经验积累的过程,knn临近算法的基本原理是机器可以学习到大量的图像,然后会将这些图像映射到一个二维坐标系中,这样图像和二维坐标系就建立了一个映射关系,倘若在给机器某个图像进行辨别,机器就可以通过事先建立的这个映射关系将该图像映射到这个二维坐标系中,看该图像和哪一张图像的距离最近,进而将同该图像距离最近的图像划归为同一个类别。
  (三)数据挖掘。近几年,大数据时代这一名词在各类场合出现的概率非常高。AI技术应用的一个重点领域就是在大数据时代需要应用的一项核心技术,这项技术即是数据挖掘,数据挖掘的应用在带来较高的经济效益的同时还会打來较大的社会效益。技术的发展使得企业的管理方式实现了电子化,企业的员工管理系统内会对员工的基本数据进行采集并录入,在这个基础上如果引入一些和员工留任和离职相关的一些其他数据则可以判断出某位员工离职和留任的概率。在这一判断过程中,主要运用了朴素贝叶斯的思想,其核心思想即为当我们知道了P(AIB)的概率时,我们也可以推断出P(BIA)的概率,在员工是否有跳槽意向这一环节判断中,我们可以根据原有的数据计算出P(工作组气氛融洽I留任)、P(员工态度积极乐观I留任)、P(员工拥有高学历I留任)等一些概率,接着我们可以根据不同员工的个人情况以及就任工作组的情况,计算出P(留任I工作组气氛融洽)、P(留任I员工态度积极乐观)、P(留任I员工拥有高学历)等一些留任概率,通过这一技术,可以有效避免企业中人才流失。现如今各大门户网站的广告推送、头条推送,都是利用数据挖掘把不同的内容推送给相对应的潜在客户群体,通过数据挖掘可以大幅度提高各种预测判断的准确性。   三、人工智能在人力资源管理领域的未来应用
  (一)人工智能技术下的人力资源系统展望。传统的人力资源管理更多的是一种物化管理,更多的将人力资源的管理同对设备、零件、生产线等物质资源的管理方式相等同,而没有认识到人力资本存量是在不断变化的,事物的难易程度及复杂程度也是在不断变化的,能岗的匹配只是一种短期的匹配。传统人力资源系统中主要包括员工线上招聘、绩效评估、员工关系管理、员工线上培训和开发等方面。现如今随着人工智能越来越普及化,多元化、多层次化、关注用户的亲身体验成为现代人力资源管理系统的新特征、新的表现形式。人工智能技术下的人力资源管理系统有三个层面,最底层是ERP、人脸门禁、刷脸支付等人力资源管理相关系统,往上是机器学习平台,包括语音技术、图像技术、机器人、用户画像,最顶层是用户产品可视界面。
  (二)智能选才。“能岗匹配”被称为人力资源招聘的黄金法则。每个人的人力资本存量是不同的,也即是体力、学历、成长背景、智力水平、心理素质等因素是有区别的,工作在难易程度、繁杂程度也是不同的,我们需要做的就是让不同人力资本存量的人力资源做不同难易程度和繁杂程度的事情,让两者能够互为镶嵌,用人所长,人力资源的效率能够得到尽可能的发挥。
  在传统的招聘过程中,首先招聘没有一个标准化流程,其次招聘标准不是根据工作分析中的任职资格规范来确定,更多的是由招聘人员的个人经验、个人喜好等主观因素来选人和用人,最终导致能岗不匹配的现象常有发生,给企业带来较高的直接和机会成本。人工智能技术的发展为招聘环节中所可能出现的这些问题的解决带来了解决方法。人工智能技术可以在招聘流程的各个环节得到应用,从最初的筛选简历到一系列的不同形式的面试。首先可以通过OCR技术对简历中的图片和文本进行识别,其次在对简历的特征进行分析的基础之上对简历进行解析,解析的技术有很多,比如正则表达式匹配、统计、关联性分析等,通过对简历的解析可以在较短的时间内将不同应聘者的大量简历转化为标准化的结构化简历进而筛选出符合企业职位需求的简历,大大节省面试官筛选简历的时间。这种方式特别是对一些较高的职位效果较好,在面试前首先分析拟招职位需具备的胜任力,其次建立企业招聘模型,这样一来在面试环节机器人就可以自动地对应聘者提职位所需要具备素质方面的问题,并且机器人还会使用介绍性、转换性等提问方式对应聘者进行深入发问。
  目前在在线考试中人脸识别技术得到了广泛应用,可以通过刷脸的方式来识别考生和报名参加考试时所采集的图像或身份证上的图像是否为同一个人,可以很大程度上防止替考现象的出现。自然语言处理技术能够将面试结果等相关信息直接从语音转化成文字,比如现如今广泛使用的“沧海拾遗”和“众里寻他”这两个重要的招聘工具,对面试官的工作效率的提高就发挥了很重要的作用。
  (三)智能育才。工作的繁重让我们很难能够抽取出连续的大量时间来参与学习或培训,在这个背景下企业员工如何来利用点滴的碎片时间来给自己充电呢?智能学习就会成为我们解决这一问题的主要方式。智能学习是在建立大数据的基础上来构建员工的学习地图,然后根据员工的兴趣、爱好、个性特征、岗位职责等进行课程的个性化推荐,为员工未来的学习起到启明灯的作用,同时为了提升课程的吸引力在课程环节增加互动、游戏且更加注重用户的个眭化体验。
  (四)智能留才。随着企业竞争的加剧,越来越多的企业认识到人才是塑造企业核心竞争力的关键,如何选好人、激励人、留住人就成了企业所面临的现实问题。在人工智能发展的今天,采用大数据系统分析员工离职的因素,这些因素可能是学历、职业生涯规划、获得培训与开发的机会、企业的薪酬水平缺乏内部公平性和外部竞争性、企业的激励制度缺乏激励性、工作环境欠佳等内部因素,也可能是国家及地方的政策性指引、市场热度等外部因素。在分析这些因素的基础上通过因素分析法得到影响员工离职倾向的各因素的重要性程度。继而对企业内部员工进行分析即可以得到高离职倾向的员工有哪些及影响他们可能离职的因素重点是什么,继而采取针对性的解决办法。通过降低企业员工的离职率,首先可以保证企业员工的稳定性,增强员工的归属感;其次可以降低因员工离职而进行再次招聘的成本及相应的机会成本。
  (五)智能共享服务机器人。人力资源管理专员的一项重要工作就是向企业员工解释企业的各项规章制度,智能机器人的出现能够帮助人力资源管理人员24小时不间断为员工提供咨询,人力资源管理者有更充分的时间参与企业的决策,真正进入战略性人力资源管理时代。通过自然语音交互系统与人工服务的结合及集成,机器人可以通过多轮问答来理解用户的真实意图进而进行相似度计算,分析出合理的答案推荐给用户。
  四、结论
  随着科学技术的发展,人工智能技术同人力资源管理的融合将是未来人力资源管理的一个重要发展趋势。人工智能在自然语言处理、图像识别、数据挖掘等方面已经有了较为成熟的应用。企业的发展关键是人才,传统的人力资源管理模式效率低、管理方式少,已经不能满足信息化时代的需要。人工智能技术的不断成熟必然会对传统的人力资源管理模式带来冲击,智能选才、智能留才、智能共享服务机器人等都是人工智能技术在人力资源管理方面的应用,必然也会成为未来人力資源管理的应用趋势。
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