于乃文 杜素艷 韓保剛 王志芳

摘 要：人力資源是企業(yè)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重要組成保障，傳統(tǒng)的管理方式存在著數(shù)據(jù)采集量不足、共享程度不夠、數(shù)據(jù)異構(gòu)程度高等問(wèn)題，無(wú)法滿足管理者的需求，本文提出了以大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和智慧算法為核心的技術(shù)架構(gòu)，很好地實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)的同構(gòu)化處理，海量數(shù)據(jù)的挖掘和利用，從而為提高人力資源管理的科學(xué)性、智慧性鋪平了道路。

關(guān)鍵詞：人力資源;信息平臺(tái);技術(shù)架構(gòu);智慧平臺(tái)

自19世紀(jì)管理學(xué)成為一門學(xué)科后，管理者和決策者就不斷地推進(jìn)對(duì)管理對(duì)象的量化，并使管理者的決策更好地基于數(shù)據(jù)、模型、運(yùn)算結(jié)果，而不是完全依賴于主觀或知覺(jué)。隨著數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)算科學(xué)、通訊科學(xué)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)采集、高運(yùn)算、數(shù)據(jù)智慧化分析已經(jīng)在運(yùn)營(yíng)管理、市場(chǎng)決策中取得了豐碩的成果，其中人力資源成為企業(yè)管理和發(fā)展的核心，而傳統(tǒng)的人力資源管理方式存在著數(shù)據(jù)采集量不足、共享程度不夠、數(shù)據(jù)異構(gòu)程度高等問(wèn)題，無(wú)法滿足管理者的需求，本文針對(duì)這些問(wèn)題，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代化技術(shù)提出了智慧化人力資源管理信息服務(wù)平臺(tái)的架構(gòu)。

1 信息服務(wù)平臺(tái)的整體技術(shù)架構(gòu)

為了滿足來(lái)自于人力資源本身、企業(yè)、市場(chǎng)監(jiān)管部門、政府管理部門、學(xué)校等單位的需求，筆者設(shè)計(jì)了感知層、網(wǎng)絡(luò)層、大數(shù)據(jù)層、標(biāo)準(zhǔn)化層、應(yīng)用層、用戶層等6層技術(shù)架構(gòu)，按照各自特點(diǎn)設(shè)計(jì)了應(yīng)用接口和終端接口，用于數(shù)據(jù)交互過(guò)程中的友好互通和為未來(lái)發(fā)展的擴(kuò)展，技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

2 信息平臺(tái)的架構(gòu)分析

按照?qǐng)D1給出的技術(shù)架構(gòu)，分析如下：

2.1 感知層

感知層是數(shù)據(jù)的來(lái)源，可通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)完成海量數(shù)據(jù)的采集，但考慮到后期信息化處理的效率和需求，有必要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的“原料”選擇，主要包括：（1）人力資源檔案數(shù)據(jù);（2）人力資源的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù);（3）人力資源的培訓(xùn)數(shù)據(jù);（4）人力資源的需求數(shù)據(jù);（5）人力資源的考核數(shù)據(jù);（6）用人單位的需求數(shù)據(jù);（7）用人單位的考核數(shù)據(jù);（8）監(jiān)管數(shù)據(jù);（9）政府的法規(guī)數(shù)據(jù);（10）其它數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可進(jìn)行人工錄入，也可以通過(guò)與其它系統(tǒng)的接口，完成數(shù)據(jù)的交互獲取，如：人臉識(shí)別、考勤記錄、業(yè)績(jī)記錄、智慧化分析結(jié)論等等。

2.2 網(wǎng)絡(luò)層

網(wǎng)絡(luò)層通過(guò)有線通訊網(wǎng)絡(luò)（如：光纖、雙絞線等）和無(wú)線通訊網(wǎng)絡(luò)（如：4G信號(hào)、WiFi、ZigBee等）為智慧信息服務(wù)平臺(tái)提供數(shù)據(jù)傳輸保障，實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類數(shù)據(jù)的暢通傳輸。

2.3 大數(shù)據(jù)層

大數(shù)據(jù)層的目的是接收由數(shù)據(jù)感知層傳來(lái)的海量數(shù)據(jù)，并在該層完成數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)化層的數(shù)據(jù)交互完成異構(gòu)數(shù)據(jù)的同構(gòu)化處理，并將處理的結(jié)果通過(guò)應(yīng)用層傳向用戶層。此外，智慧學(xué)習(xí)、智慧推理的核心算法也部署在該層，其作用是在應(yīng)用過(guò)程中不斷地進(jìn)行知識(shí)訓(xùn)練、知識(shí)學(xué)習(xí)，從而完成系統(tǒng)的智慧化，為管理者的決策提供最大的支持。

2.4 標(biāo)準(zhǔn)化層

該層的作用是將云下傳來(lái)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過(guò)與大數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)交互，建立統(tǒng)一表述的多元數(shù)據(jù)視圖模型，以及支持多系統(tǒng)數(shù)據(jù)調(diào)用、訪問(wèn)和處理的專用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中間件，從而完成數(shù)據(jù)的“同構(gòu)化”。

2.5 應(yīng)用層

應(yīng)用層包含了系統(tǒng)的集成管理平臺(tái)、遠(yuǎn)程訪問(wèn)平臺(tái)和控制平臺(tái)等，將人力資源管理、監(jiān)督管理、風(fēng)險(xiǎn)控制、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、智慧學(xué)習(xí)等功能進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)、多功能的互動(dòng)，從而完成將最優(yōu)決策支持提供給用戶，同時(shí)可以將風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)、機(jī)會(huì)提醒等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)預(yù)警，并將結(jié)果以最快速度推送給用戶。

2.6 用戶層

用戶可以分為：人力資源本身、企業(yè)、市場(chǎng)服務(wù)單位、政府監(jiān)管部門、培訓(xùn)單位等等。用戶通過(guò)臺(tái)式機(jī)、筆記本、手機(jī)、手持終端等設(shè)備按照個(gè)性化的需求進(jìn)行相應(yīng)的操作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)、決策信息的獲取、閾值的設(shè)置、學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練等等。

3 信息平臺(tái)決策支持模塊的系統(tǒng)分析和工作方式

3.1 決策支持模塊部門的體系結(jié)構(gòu)

決策支持模塊構(gòu)成了信息平臺(tái)的核心，也是智慧算法的重要組成部分之一，其結(jié)構(gòu)由以下組成部分組成：（1）數(shù)據(jù)資源池;（2）標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理中心;（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);（4）數(shù)據(jù)挖掘及算法實(shí)現(xiàn)中心。作為系統(tǒng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)來(lái)源，數(shù)據(jù)資源池中數(shù)據(jù)的數(shù)量多少、數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞將直接影響到最終信息結(jié)果的質(zhì)量，而標(biāo)準(zhǔn)化處理中心作用在于連接數(shù)據(jù)資源池和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它將大量來(lái)自于下層的多元化異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和同構(gòu)化處理，進(jìn)而在進(jìn)行算法處理的時(shí)候成為有效數(shù)據(jù)，并為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)智慧化算法奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘和算法實(shí)現(xiàn)中心是整個(gè)信息服務(wù)平臺(tái)的核心，其按照預(yù)定的和不斷學(xué)習(xí)的規(guī)則并結(jié)合學(xué)習(xí)機(jī)的算法、知識(shí)算法完成對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘、整理和處理，最終為不同用戶提供用于決策的信息，如圖2所示。

3.2 決策支持模塊各組成部分的工作

3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理中心的工作

從信息平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)上可以看到，大數(shù)據(jù)來(lái)源于云下的海量節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)是多源的，結(jié)構(gòu)上也是多樣的，比如：結(jié)構(gòu)化的電子檔案，非結(jié)構(gòu)化的音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等等，為了使得后期數(shù)據(jù)處理上的流暢和效率上的提高，必須制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，并按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行同構(gòu)化的處理，通過(guò)分析數(shù)據(jù)內(nèi)容的根本，找到實(shí)體間彼此的聯(lián)系，從而最終實(shí)現(xiàn)信息決策的支持，但就目前而言，我們還有很多路要走，如：數(shù)據(jù)挖掘中標(biāo)準(zhǔn)化的制定、算法先進(jìn)性的提高、學(xué)習(xí)機(jī)推理機(jī)的訓(xùn)練等等。因此，在本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，編制了較為先進(jìn)的數(shù)據(jù)字典、模型字典，并采用先進(jìn)的技術(shù)語(yǔ)言予以組織和實(shí)現(xiàn)。

3.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的工作

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的作用是存儲(chǔ)和管理用于信息轉(zhuǎn)換的“原料”，所以可以考慮根據(jù)不同的主題元素采用不同分類方法，根據(jù)不同的需求采用不同的分類方法，其目的是提高算法的實(shí)現(xiàn)效果和數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率。

3.2.3 智慧學(xué)習(xí)的算法

平臺(tái)的核心之一是智慧算法的實(shí)現(xiàn)，比如：簡(jiǎn)歷篩選就是項(xiàng)繁重且個(gè)性化要求比較高的事情，為了提高智慧化程度，幫助企業(yè)或應(yīng)聘者找到匹配的單位，系統(tǒng)對(duì)簡(jiǎn)歷數(shù)據(jù)的處理和分析采用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（即：Back Propagagation）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。面試環(huán)節(jié)采用了智能機(jī)器人，由于機(jī)器人在語(yǔ)義判斷能力方面有限，且匹配精度不是很高，因此需要采用訓(xùn)練知識(shí)庫(kù)的方法來(lái)彌補(bǔ)，系統(tǒng)采用了Encoder-Decoder模型，并訓(xùn)練該模型中RNN對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接參數(shù)。面試場(chǎng)景采用了VR+面試機(jī)器人的方式實(shí)現(xiàn)等等。

4 結(jié)語(yǔ)

智慧化人力資源信息服務(wù)平臺(tái)是多學(xué)科理論和技術(shù)在人力資源智慧化和信息化管理中的一項(xiàng)重要應(yīng)用，實(shí)踐證明，該系統(tǒng)克服了傳統(tǒng)管理方式的缺陷以及不同數(shù)據(jù)源異構(gòu)化程度高的瓶頸，為實(shí)現(xiàn)人力資源管理的智慧化、科學(xué)化和高效化奠定了基礎(chǔ)，鋪平了道路。

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