北京市第八中學 王偉琪

淺談人工智能在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用趨勢

北京市第八中學 王偉琪

在新技術(shù)日新月異的今天，從移動定位技術(shù)，語音技術(shù)，二維碼技術(shù)，圖象識別技術(shù)，搖一搖技術(shù)，VR，AR到大數(shù)據(jù)和人工智能都逐漸走入了我們的生活與工作，這些新技術(shù)對將來的人力資源行業(yè)會帶來什么樣的震撼與沖擊，本文將簡要介紹人工智能技術(shù)，并分析和探討人工智能技術(shù)在人力資源行業(yè)的應(yīng)用趨勢。

人工智能；人力資源系統(tǒng)

人工智能作為計算機科學的一個重要分支，其在機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域的研究已成為大家津津樂道的話題，越來越多的“吃、玩、住、行”正消無聲息地被智能化所取代。馬云的無人超市，機器人外科手術(shù)，Alphago人機大戰(zhàn)，無人駕駛汽車，語音識別、刷臉解鎖，AI已經(jīng)滲透到我們生活的每個角落，同時也給各個行業(yè)帶來了巨大的變革。人力資源行業(yè)一直強調(diào)以人為本，致力于人才的選用育留，在新時代到來時人工智能能夠在哪些方面與人力資源結(jié)合并付諸實施來提升企業(yè)的核心競爭力呢？

1.人工智能概述

所謂人工智能就是指讓機器有和普通人類一樣的思想和思維，可以像人類一樣思考，從而可以勝任某些“崗位”來完成人類的工作，同時對其提出要求完成工作既要快又要好，通過人工智能要讓機器至少等于人類甚至超越人類。如何等于人類？人類做出的各種反應(yīng)都是基于經(jīng)驗的積累，在人工智能中我們主要運用機器學習這一技術(shù)來對機器進行訓練，通過對機器輸入數(shù)據(jù)并將輸出數(shù)據(jù)與期望輸出進行對比，調(diào)節(jié)機器內(nèi)部的相關(guān)參數(shù)從而讓機器積累更多準確的經(jīng)驗，同時也可以運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練機器，讓機器也擁有像人類一樣的神經(jīng)元從而讓機器可以進行思考，勝任人類的工作。如何超越人類？眾所周知計算機有著卓越的計算速度，因此我們利用機器的計算速度結(jié)合巧妙的算法，就可以讓機器擁有超越人類的反應(yīng)速度，如在數(shù)據(jù)挖掘中，如果僅靠簡單的人力，既費時又無法保證所得數(shù)據(jù)的可用性，而通過人工智能就可以在大量的數(shù)據(jù)中迅速提取到及其有用的信息。

2.人工智能主要研究方向

2.1 圖像識別

在圖像識別模塊中，最基本的思想就是輸入給機器大量的圖片數(shù)據(jù)，從而讓機器進行學習并分類，當某張新圖片輸入后，機器根據(jù)之前的學習和分類進而對新圖進行判斷。knn臨近算法目前在圖片識別中是比較常用的算法之一，假設(shè)在之前的學習中機器已經(jīng)讀取了大量的圖片，并通過某種映射關(guān)系將所有圖片映射到了一個二維的坐標系中，這個過程我們可以看作是一個積累經(jīng)驗的過程，當新的圖片到來時，我們還通過之前的映射方式把新圖片映射到已經(jīng)建立好的二維坐標系中，此時我們將新圖片與其距離最近的圖片劃分為一類（假設(shè)新圖片離小明的舊頭像最近，我們默認新圖片即為小明的新頭像），例如識別圖片中的文字，通過訓練我們已經(jīng)把一些清晰的文字圖片通過函數(shù)f(x)映射到了新的二維坐標系中，當輸入新的圖片后，我們通過一個滑動窗口來截取圖片中的圖像，之后再通過f(x)映射到二維坐標系中(假設(shè)映射點為p)，通過knn找到距離p點最近的k個點，假設(shè)文字A的圖片在k個點中出現(xiàn)次數(shù)最多且這些點與p點的距離之和小于某一閥值，我們即認為被截取的圖片中文字為A。目前圖像識別技術(shù)已被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域，如“人臉支付”，“門禁人臉識別”“ 紙質(zhì)媒介自動識別”等。

2.2 自然語言處理

自然語言處理也屬于人工智能的一大領(lǐng)域，就是運用計算機來處理、理解、應(yīng)用人類在日常生活用到的語言(如漢語，英語，德語等)。在對自然語言處理的研究模塊主要包含語法分析、語義分析、篇章理解等，同時自然語言處理也有著豐富的應(yīng)用場景，如機器翻譯，語音識別，信息檢索，觀點挖掘，輸入推薦等等。在語音識別中，自然語言處理中的N-Gram Model被廣泛使用，N-Gram Model的核心思想為單詞A的出現(xiàn)依賴于A前的N個單詞，在漢語的speech to text過程中，相同的發(fā)音可以對應(yīng)到不同的文字中，運用N-Gram Model 通過計算各個句子出現(xiàn)的概率，我們可以篩選出最完整最連貫的句子 ，同時在用戶說了半句話的情況下，我們也可以根據(jù)用戶之前的輸入，運用N-Gram Model 預(yù)測出用戶將要說出的后半句話?，F(xiàn)如今N-Gram Model在語音識別和輸入推薦中被大量使用，如搜狗輸入法提示，就是運用N-Gram Model為用戶在輸入文字方面提供了更多的便利。

2.3 數(shù)據(jù)挖掘

在當前的大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘在AI領(lǐng)域占有絕對重要的位置，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用極其廣泛并且能帶來極高的經(jīng)濟效益。在企業(yè)的員工管理系統(tǒng)內(nèi)，存放著各種各樣的員工數(shù)據(jù)，同時引入一些外部數(shù)據(jù)我們可以計算出一個員工的留任率是多少。在這一判斷過程中，主要運用了樸素貝葉斯的思想，其核心思想即為當我們知道了P(A|B)的概率時，我們也可以推斷出P(B|A)的概率，在員工是否有跳槽意向這一環(huán)節(jié)判斷中，我們可以根據(jù)原有的數(shù)據(jù)計算出P(工作組氣氛融洽|留任)、P(員工態(tài)度積極樂觀|留任)、P(員工擁有高學歷|留任)等一些概率，接著我們可以根據(jù)不同員工的個人情況以及就任工作組的情況，計算出P(留任|工作組氣氛融洽)、P(留任|員工態(tài)度積極樂觀)、P(留任|員工擁有高學歷)等一些留任概率，通過這一技術(shù)，可以有效的避免企業(yè)中人才流失?，F(xiàn)如今各大門戶網(wǎng)站的廣告推送、頭條推送，都是利用數(shù)據(jù)挖掘把不同的內(nèi)容推送給相對應(yīng)的潛在客戶群體，通過數(shù)據(jù)挖掘可以大幅度提高各種預(yù)測判斷的準確性。

3.人工智能在人力資源領(lǐng)域未來應(yīng)用

3.1 AI技術(shù)下的人力資源系統(tǒng)展望

傳統(tǒng)的人力資源信息系統(tǒng)主要用來收集人及與人有關(guān)的信息，建立能記錄企業(yè)每個員工基本信息及技能和表現(xiàn)的信息庫，包括員工管理，在線評估，時間管理，在線招聘，在線學習等等模塊。隨著AI技術(shù)的普及，人力資源系統(tǒng)會更加多元化多層次，更加關(guān)注用戶體驗與高效，大體架構(gòu)可以是：

3.2 智能選才

崗位和人才是否精確匹配，一直以來都是人力資源的一大難題。這里的“精準匹配”并不是字面上語義的匹配，而是結(jié)合了崗位要求，候選人相關(guān)背景、過往工作內(nèi)容，項目經(jīng)歷，甚至與上司的工作風格等綜合考量。而在傳統(tǒng)的招聘過程中，招人是一個非標準化，非理性，而偏向于感性的工作，能否找到合適的人，跟HR本身對崗位的了解程度，識人能力，個人喜好等都有一定關(guān)系。人工智能則可以解決這個問題，它可以應(yīng)用在諸多招聘環(huán)節(jié)，從閱讀簡歷到最后面試。首先可以通過OCR進行識別紙質(zhì)簡歷及圖片，進而通過對簡歷的分析，結(jié)合簡歷的特征和文本信息抽取技術(shù)，通過正則表達式匹配，關(guān)聯(lián)性分析和統(tǒng)計等機理可以進行簡歷的解析，快速幾秒就能變成數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化簡歷，從而精準快速地把候選人的簡歷推送給面試官。同時也通過對簡歷的解析和職位的匹配，逆向地把合適的工作崗位推薦給候選人，特別針對一些高端稀有人才收效頗佳。而在面試環(huán)節(jié)通過設(shè)定企業(yè)招聘模型，機器人還會對選定的候選人提出問題。如果候選人有過軟件開發(fā)經(jīng)驗，機器人會詢問他使用何種開發(fā)平臺，根據(jù)回答，再詢問使用何種數(shù)據(jù)庫，這些專業(yè)細節(jié)，機器人會逐漸深入地詢問。

人臉識別技術(shù)也可以應(yīng)用在在線考試，可以刷臉識別考生和身份證上是否同一人，從而防止替考，可用于招聘應(yīng)屆畢業(yè)生的筆試中。

而使用自然語言處理技術(shù)，無需打字，將花費大量時間的面試結(jié)果總結(jié)或備注直接從語音轉(zhuǎn)化為文字，這將大幅提高面試官的工作效率與精準度。例如百度就推出了“眾里尋他”和“滄海拾遺”兩個重要的招聘工具。

3.3 智能育才

在近年來科技日新月異的帶動下，大家手機24小時不離手，大量的信息轟炸，如何能夠利用越來越多的碎片時間，學習到人們自身所需的內(nèi)容，智能學習必不可少，這就要用到以大數(shù)據(jù)為支撐的員工學習地圖以及課程個性推薦了。通過對員工的崗位，級別，發(fā)展目標，興趣愛好，社交群體，歷史記錄等等數(shù)據(jù)的發(fā)掘整理與匹配，繪制出個人的學習畫像，從而將有針對性的有效的課程推薦給員工，為員工在企業(yè)中的學習發(fā)展提供導航，同時注重互動，分享，用戶體驗，游戲化來增強課程的吸引力。

3.4 智能留才

人才是企業(yè)發(fā)展的“血液”，如何留住人才對企業(yè)來說至關(guān)重要?；跉v史數(shù)據(jù)，使用數(shù)學原理、算法和大數(shù)據(jù)預(yù)測未來離職意向，實現(xiàn)長期留人并不是不可能。在數(shù)據(jù)庫健全的情況下，首先可以將數(shù)據(jù)進行要素分析，可以分為個體因素(年齡、性別、級別、績效、薪酬、福利、工作內(nèi)容、家庭、個人能力、個人職業(yè)發(fā)展等),組織因素（企業(yè)文化、組織氛圍、工作壓力、上下級關(guān)系、管理幅度、滿意度等）以及外部因素（外部市場工作機會、外部薪酬水平、創(chuàng)業(yè)環(huán)境、市場熱度等）， 進而將所有因素設(shè)定為八個維度指標，如辦公環(huán)境，工作壓力，晉升輪崗，培訓學習，個人發(fā)展，薪酬福利，文化氛圍及外部機會均會對離職產(chǎn)生影響，那么通過建立多元回歸模型，理清影響因素并進行排序，就能夠及早預(yù)測員工是否有離職意向，并采取相應(yīng)措施減少企業(yè)離職率，從而大大節(jié)約了企業(yè)重新招聘所花費的人力或金錢成本以及保障了企業(yè)的正常運作。

3.5 智能共享服務(wù)機器人

在日常工作中，人力資源從業(yè)者經(jīng)常需要回答很多員工的咨詢，智能機器人的出現(xiàn)能夠提供24*7 無間斷服務(wù)，自然語言交互，與人工服務(wù)有效集成。除了建立統(tǒng)一可信的知識獲取渠道及數(shù)據(jù)庫之外，機器人通過自然語言處理（NLP），通過多輪問答理解用戶意圖及相似度計算，推斷出合理的答案，推薦給用戶。通過此智能機器人的問答服務(wù)，大約能夠解決大概50-60%的用戶咨詢，大大減少了人工客服人員的工作量。

4.結(jié)論

我們相信，人工智能與人力資源的完美結(jié)合是大勢所趨，除了上述介紹的三種應(yīng)用外，

人工智能技術(shù)還可以用于薪酬福利，績效考核，員工關(guān)懷等等場景。隨著人工智能技術(shù)的不斷提高，必定會給人力資源行業(yè)帶來廣泛而深刻的變革。

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

[2]田豐,任海霞,Phillip Gerbert,李舒．人工智能:未來制勝之道[J]．機器人產(chǎn)業(yè),2017,1:76-87．

[3]張嘉偉．關(guān)于計算機理解自然查詢語言的研究[J]．信息技術(shù)與信息化,2016,4:116-117．