人工智能在企業人力資源管理中的應用與優化研究

曹曉麗?王肖肖?杜洋

摘要：隨著人工智能技術的不斷進步，企業在人力資源管理面臨新的機遇和挑戰。分析了在人工智能時代人力資源管理面臨的挑戰，然后提出了人工智能融入企業人力資源管理的優化策略，并指出人工智能在人力資源管理應用中應注意的一些事項，從而幫助企業實現智能化、高效化和個性化的人力資源管理，最終提升企業的競爭力和員工的滿意度。

關鍵詞：人工智能；人力資源管理；優化策略

一、前言

人工智能的出現深刻地改變了企業原有的組織結構和勞動關系，革新了管理方式和管理理念，推動企業管理向智能化轉變。北森的《2022人力資源數字化轉型白皮書》顯示，58%的企業已經或正在實施人力資源數字化項目，實現從傳統人力資源管理向智能人力資源管理模式的轉型。人工智能在企業中的廣泛應用，逐漸引起學術界的廣泛關注[1]。學者們深入探究人工智能與人力資源管理的結合點、對人力資源管理的影響趨勢，以及應用的具體情境。在此背景下，深入探究人工智能在企業人力資源管理中的應用與優化策略，有助于加深對“人工智能+人力資源管理”的理解，為企業未來優化人力資源管理提供參考。

二、人工智能時代人力資源管理面臨的挑戰

（一）人工篩選效率較低，候選人評價偏于主觀

一是篩選過程依賴于招聘人員的主觀判斷，存在主觀因素，容易造成對候選人的偏見和歧視。二是依靠人工篩選簡歷和進行面試，通常需要耗費大量時間，篩選的效率較低。三是招聘人員每天需要處理大量的簡歷，但很容易漏掉其中重要的信息，從而導致招聘決策的不準確。

（二）評估周期較長，績效評估指標精準度偏低

一是主觀評價容易受到個人偏見和考核者的主觀影響，從而導致評價結果不準確、不公平，員工的工作成果無法得到公正評估，將對他們的動機和工作積極性產生負面的影響。二是績效評估周期較長，無法及時反饋和調整，無法及時激勵和指導員工的績效改進。三是傳統的手工數據收集和分析過程繁瑣、耗時，容易出現數據錯誤和遺漏，影響評估的準確性和可靠性。

（三）培訓內容固化，無法滿足員工個性化培訓需求

一是傳統培訓難以實現靈活性和個性化的培訓定制服務，無法滿足員工多樣化和差異化的學習需求。二是傳統培訓缺乏量化指標和數據支持，評估結果主要依賴于企業培訓管理人員的主觀判斷和員工的自我評價，容易受到主觀偏見和誤導。三是傳統培訓內容更新滯后，無法快速捕捉人才市場對培訓的新要求。

（四）缺乏實時性管理數據，難以持續跟蹤員工關系變化

一是傳統員工關系管理依賴于人工處理和分析大量的員工信息和數據，耗時、耗力且容易出現遺漏和錯誤，從而缺乏實時的預測和預警能力。二是現有方法基于有限的數據進行分析，無法全面反映員工的行為、態度和動機等復雜因素，難以準確預測員工的流失和沖突。三是員工調查通常依賴于員工填寫問卷或進行面談，容易受到主觀因素的影響，并且，調查周期通常較長，結果可能存在延遲，無法及時反映員工的真實情況和感受。

三、人工智能驅動下的企業人力資源管理優化策略

人工智能技術不斷應用于企業人力資源管理的招聘管理、績效管理、培訓管理和員工關系管理等領域[2]，通過自然語言處理和機器學習技術，實現自動篩選簡歷、個性化學習推薦、準確績效評估、情感分析和預測等功能，提高人力資源管理效率和個性化程度?；诖?，本文從以下四個方面探討人工智能+人力資源的應用與優化策略。

（一）人工智能在招聘管理中的應用與優化

1.智能化簡歷篩選和候選人匹配

首先，人工智能通過提取關鍵信息，如教育經歷、工作經驗和技能，將簡歷轉化為數值特征向量。其次，利用機器學習算法訓練模型，匹配候選人與職位需求的相似度。最后，根據預設條件和目標要求，智能篩選候選人，提高招聘效率和準確性。這樣，人工智能可以快速、準確地處理大量簡歷信息，從而提高招聘效率，并幫助企業找到最適合的候選人[3]。

2.自動化面試和人格評估

一方面，自動化面試更加高效和精準。人工智能能夠通過面部識別、語音識別和文本分析，將候選人的回答轉化為圖形、圖像和文字數據，并利用機器學習算法對其進行自動化面試。通過建立模型和訓練數據，人工智能能夠在自動化面試過程中提供準確的評估結果，輔助招聘者做出更好的決策[4]。另一方面，人工智能的人格評估有助于挖掘應聘者的深層次勝任力素質。人格評估可以基于候選人在面試過程中的回答和行為，或是對應聘者填答的人格評估問卷數據進行分析，通過與已知模型的比較分析，判斷其人格特點和適應性，從而更加客觀地分析候選人的表現。

（二）人工智能在績效管理中的應用與優化

1.基于數據的績效評估和預測

一是人工智能能夠通過機器學習算法分析大量員工的工作數據和績效指標，建立模型來評估員工的績效，能夠識別出特定工作行為與高績效之間的關聯，并預測員工未來的績效表現。二是人工智能利用自然語言處理技術，分析和理解員工的溝通記錄、客戶反饋等文字信息，從中挖掘出有效的績效指標并用于未來的評估。三是人工智能還可以結合情感識別技術，分析員工的語音、面部表情等非語言信號，評估員工的情緒狀態對績效的影響。通過利用這些核心技術，人工智能可以提供客觀的、數據驅動的評價依據，并幫助企業更好地理解員工的績效表現和潛力，從而支持有效的人才管理和發展決策[5]。

2.自動化反饋和獎勵系統

人工智能能夠通過自然語言處理、機器學習、情感識別和數據分析實現自動化反饋和獎勵系統。綜合應用這些技術，人工智能可以自動評估員工績效，提供自動化反饋，并根據績效水平給予獎勵，有效促進績效管理和員工發展。

（三）人工智能在培訓管理中的應用與優化

1.個性化學習路徑和推薦系統

人工智能提供個性化學習路徑和推薦系統的核心技術包括用戶建模與個性化推薦、自然語言處理技術以及強化學習與在線學習[6]。一是通過構建員工的個人畫像和模型，理解他們的興趣、學習偏好和能力水平，并基于這些模型應用推薦算法實現個性化的學習路徑和內容推薦[7]。二是人工智能能夠通過被培訓者的學習數據分析，從員工的實時學習反饋中不斷調整推薦內容，實現更精準的學習管理。

2.基于數據驅動的培訓需求分析和效果評估

人工智能在基于數據驅動的培訓需求分析和效果評估方面，核心技術包括數據分析和挖掘、機器學習、自然語言處理以及推薦算法。通過這些技術，企業可以發現潛在的培訓需求、優化培訓計劃、評估培訓效果，從而有效提升員工的技能和績效。

（四）人工智能在員工關系管理中的應用與優化

1.員工情緒分析和滿意度調查

一是人工智能通過自然語言處理技術，處理和理解員工的文本反饋，如調查問卷和員工評論，從中提取員工的觀點、情緒和意見，進而洞察員工的情感狀態。二是人工智能可以學習員工反饋數據的模式和規律，執行情感分類、情緒預測等任務，并根據預測結果生成洞察和建議，幫助管理者優化員工關系。三是情感分析技術能夠幫助管理者快速了解員工對各種事物的態度和情緒，以改善員工體驗和滿意度。

2.預測員工流失和沖突預警

人工智能預測員工流失和沖突的核心技術包括機器學習、數據挖掘、自然語言處理和統計分析[8]。一是機器學習通過歷史數據和特征構建模型，識別與員工流失和沖突相關的模式和趨勢，并利用新數據進行預測和預警。二是數據挖掘通過分析大量員工數據和反饋，揭示影響員工流失和沖突的潛在因素和特征，還可以預測員工離職率和離職原因。三是自然語言處理技術處理員工的文本反饋和溝通記錄，提取情感傾向和關鍵信息，輔助預測員工流失和沖突風險。四是利用數理統計方法描述、分析和推斷數據，識別相關因素和變量之間的關系，并構建模型進行預測和預警。

四、人工智能在人力資源管理應用中的注意事項

人工智能在人力資源管理未來應用中具有廣闊的空間和前景，但在應用中仍需要注意以下問題。

（一）增強企業管理的人性化情感關懷，營造成長型企業文化

人工智能在處理人力資源管理問題時往往無法考慮到人的情感和人性因素，無法完全理解員工的情緒和個人需求。一方面，在招聘過程中，面試過程的冷冰冰和缺乏人情味可能影響應聘者的體驗和公司形象。因此，企業應更加注重人工智能技術的人性化設計，使其更好地理解和滿足員工的情感和心理需求[9]。另一方面，人工智能在人力資源管理中可能無法充分理解和應對復雜的人際關系和企業文化。為了解決這一問題，企業在人工智能系統外，為員工提供人性化關懷，促進員工產生組織歸屬感。

（二）強化數據安全管理，保障企業與個人信息安全

人工智能的運用可能引發隱私和數據安全問題[10-11]。為了解決這一問題，未來的人工智能系統需要提高數據保護和隱私安全的能力，并確保合規性[12]。數據保護方面，企業可以采取數據加密、訪問控制和權限管理等措施，確保員工數據安全。同時，企業需要建立明確的數據保護政策和流程，規定數據使用范圍和目的，并遵守相關法律法規，確保合法使用員工數據[13]。

（三）持續更新迭代人工智能算法，提升數據的可解釋性

人工智能算法通常被認為是“黑箱”，其決策過程難以解釋和理解。在人力資源管理中，這可能引發員工的不信任感。因此，企業需要做好人工智能應用的宣傳和說明，提高人工智能算法的透明度和可解釋性，使員工能夠理解決策的依據和過程[14]。例如，企業可以采用可解釋的人工算法，如決策樹、規則庫或因果推理模型等，提供明確的規則和決策路徑，使員工更容易理解人工智能的決策過程[15]。

（四）強化人力資源從業人員數字技能，促進人工智能與人力資源管理融合

強化人力資源從業人員的數字技能是實現人工智能與人力資源管理融合的重要一環[16]。為此，企業可以提供專門的培訓和教育計劃，以提高人力資源從業人員的數字技能[17]，強化數據分析、人工智能工具和平臺的使用、數據隱私和安全等方面的知識。另外，企業應結合自身發展階段和資金狀況，積極引進人工智能化的人力資源管理系統、工具平臺或解決方案，通過人工智能技術優化人力資源管理流程，提升人力資源管理效能。

參考文獻

[1]羅文豪，霍偉偉，趙宜萱，等.人工智能驅動的組織與人力資源管理變革：實踐洞察與研究方向[J].中國人力資源開發，2022，39（01）：4-16.

[2]趙根良.人工智能視角下人力資源管理研究綜述[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2021（08）：35-38.

[3]SUDHA G， SASIPRIYA K K， SRI J S， et al. Personality prediction through CV analysis using machine learning algorithms for automated e-recruitment process[C].Beijing， China：2021 4th International Conference on Computing and Communications Technologies（ICCCT）， 2021： 617-622.

[4]徐妙文，曾杰，楊州敏，等.人工智能給人力資源管理工作帶來的機遇與挑戰[J].企業改革與管理，2020（14）：81-82.

[5]龍彥君.人工智能（AI）技術在人力資源管理信息系統的應用[J].自動化與儀器儀表，2016（10）：187-188.

[6] Premnath E. & Chully A A. Artificial intelligence in human resource management：A qualitative study in the lndian co ntext[J]. Journal of Xi'an University of Architecture&Technology， XI（XII）， 2020：1193-1205

[7] 周卓華，宗平，江婷.大數據和人工智能驅動人力資源管理創新研究[J].當代經濟，2020（10）：91-93.

[8] ZHAO Y， HRYNIEWICKI M K， CHENG F， et al. Employee turnover prediction with machine learning：a reliable approach[C]. Cham， Switzerland： 2018 Intelligent Systems Conference（IntelliSys）， 2018：737-758.

[9]剛尚晴，牟莉莉.人工智能對企業人力資源管理實踐影響研究[J].合作經濟與科技，2021（23）：120-121.

[10]李霞.人工智能對企業人力資源管理的影響研究[J].企業改革與管理，2022（03）：67-69.

[11]陳鼎祥，劉幫成.人工智能時代的公共部門人力資源管理：實踐應用與理論研究[J].公共管理與政策評論，2022，11（04）：38-51.

[12]RAUNAK M S， KUHN R. Explainable artificial intelligence and machine learning[J]. Computer， 2021， 54（10）：25-27.

[13]金琎.ChatGPT對中國人力資源管理外包的影響[C]//中國國際科技促進會國際院士聯合體工作委員會.2023年財經與管理國際學術論壇論文集（三），2023：4.

[14]張琪，林佳怡，陳璐，等.人工智能技術驅動下的人力資源管理：理論研究與實踐應用[J].電子科技大學學報（社科版），2023，25（01）：77-84.

[15]張敏，趙宜萱.機器學習在人力資源管理領域中的應用研究[J].中國人力資源開發，2022，39（01）：71-83.

[16]靳浩.人工智能背景下企業人力資源管理面臨的挑戰和機遇[J].商場現代化，2022（07）：56-58.

[17]林枚，凌秀花，陳超.人工智能會搶走HR的飯碗嗎？[J].現代商業，2018（08）：61-63.

作者單位：天津商業大學

責任編輯：周航