個人工作管理范例

摘要：近年來我國人工智能技術不斷發展的環境背景下，對經濟進步、社會治理與人們的日常生活產生了深入的影響，而作為促使人工智能技術發展的核心要素，數據的安全性成為人們廣泛關注的問題，嚴格進行數據安全管理勢在必行。基于此，本文研究人工智能數據安全，分析法律治理現狀，提出幾點對策建議，旨在為提升人工智能數據安全水平提供幫助。

關鍵詞：人工智能數據安全；法律治理現狀；對策

目前我國雖然已經開始重視人工智能數據安全的法律治理，但是由于缺乏一定的安全管理模式和機制，很難確保數據安全性的有效管理和維護。因此在人工智能時代發展的過程中應重點關注數據安全法律的健全性和完善性，增強法律治理效果，從而確保數據安全的有效維護和保障。

一、人工智能數據安全分析

人工智能和數據之間具有相輔相成、相互促進的關系，其數據信息與傳統的網絡數據信息有所不同，人工智能具有自主智能技術特點、群智開放性的特點、人機協同的特點、跨界融合的特點，會導致數據所面臨的安全風險更為嚴重。其一，人工智能對于海量數據信息的高維度運算具備一定的依賴性，輸入和輸出相互之間的關系很難解釋，大規模數據自動化處理的控制難度高，所涉及的數據信息類型很廣，采集主體、存儲主體和流動主體具有多元化的特點，導致人工智能數據的復雜程度過高［1］；其二，人工智能技術具有一定的蝴蝶效應，如果不能確保前期的合理設計很容易導致后續應用的過程中對社會造成嚴重的影響，并且人工智能在應用期間會持續性生成數據，有著自身性的特點，同時人工智能屬于負能技術，研究開發和應用的場景性很強，融合了很多場景的特殊數據安全需求［2］。當前人工智能數據安全風險問題頻繁出現，經常會出現數據泄露的問題、造假的問題等，而人工智能發生數據安全風險的原因，主要就是技術本身存在數據安全風險和治理方面的挑戰，例如：訓練數據污染的問題、數據出現逆向還原的現象、開源框架有一定的風險性；再如：技術應用的過程中出現數據過度采集的現象、資源濫用的現象、數據盜取的現象等；也可能會出現數據權屬的問題、違規跨境的問題等，嚴重影響人工智能技術發展過程中數據的安全性。

二、人工智能數據安全法律治理現狀

（一）法律出臺的現狀

一、橋梁工程項目成本管理的基本要求

在橋梁工程的項目管理中，其中成本管理是居于核心位置的工作。橋梁工程項目的成本管理必須以成本控制目標為依據，根據工程項目的實際情況，編制成本計劃。在成本計劃執行過程中，要對各項施工費用進行仔細的分析，使施工費用控制在合理的范圍內，符合成本計劃的要求。通過成本管理，工作人員要對整個施工過程進行有效的成本控制，以達到節約資金投入、節省資源、提高工程經濟效益的目的。如何做好橋梁的成本管理工作，是每一個橋梁施工企業都要面臨的問題。

①有效的橋梁成本管理要求全體工作人員提高成本意識，合同部、財務部、物資部、機械部、工程部等各個部門及項目決策層管理人員都要嚴格要求，全面加強成本管理，做到人盡其責，不能出現職責不清、相互推諉、資源浪費的現象。

②在橋梁工程實施的各個階段提出不同的成本控制要求，將節約成本的理念貫徹到工程實施的各個階段，使施工工作成本始終處于有效控制的狀態，如果超出成本控制范圍，需對實際成本進行有效分析，找出偏差原因，并采取一定措施指導后續施工。總之，橋梁工程項目是一個工程量巨大的復雜工程，施工項目一般都是獨立的、不可重復的。所以要針對整個工程的特點制定成本目標管理體系，對于工程施工的各個階段做好動態把握，明確各個部門、各單位、各個人員的職責范圍、明確權利和義務的劃分，落實企業成本管理制度，做好成本的控制工作。

二、橋梁工程項目成本管理的實施方法

（一）橋梁工程項目中人工成本的控制

目前在工程施工項目中人力資源供應不足，特別是具有專業技能的工人更是十分稀缺。工人的工資更是大幅增加，一般的橋梁工程項目中人工費通常會占到工程成本的20%左右。在橋梁施工過程中，應采取有效的管理措施，提高工人工作效率，減少不必要的人員投入，以減少工程的人工費用，從而有效節約工程成本。在橋梁工程項目中，控制項目人工成本的方法之一就是提高工人工作效率，將人員施工費用控制在成本計劃范圍內。合理把握人工的使用，不能隨意超出成本計劃的范圍。因為人工實際上是工程施工中最靈活的因素，在施工過程中，因為工人技術不過硬、工人偷懶、管理松懈、窩工等等都會造成人工投入的增大，長時間的人工效率低下必定導致工程成本的增加，降低企業的工程利潤。所以在項目施工過程中，必須采用先進的技術，合理的施工方案，同時推進工程機械化水平，采用合理高效的管理方法，縮短工程的工期，以達到提高工人工作效率，節約人工成本的目的。工程管理人員要充分發揮每個工人的長處，加強工程質量和進度的監督管理，通過有效管理，采用表彰、物質獎勵的辦法，提高工人的勞動積極性，從而提高工作效率，通過提高個人的工作效率來實現整個工程的人工費節約。

1方法

按照“以人為本，兼顧公平，優績優酬”的原則，首先制定我院神經內科護士的績效考核方案。公式如下：護士個人績效＝工作量×45％＋工作質量×40％＋崗位系數×15％。

1．1工作量的計算方法

①根據護理工作項目分為直接護理項目和間接護理項目，依據技術含量和風險性將護理項目分值定為0．1分～3．0分。②按照“以人為本”的工作要求，充分發揮護士的主觀能動性，為病人提供全面、全程、無縫隙的護理服務，除了分組包干責任，細化各班流程及工作內容，每班工作內容以序號的形式添入統一設計的表格中，每位護士利用工作時間1min～2min完成本班工作量記錄，即直接護理工作量、間接護理工作量、總工作量分值。③護士長根據每位護士每班工作量計算每人每天的工作總量。護士個人工作量績效＝科室工作量總績效／全科工作量×個人工作量×45％。

1．2工作質量的計算方法

科室個人護理質量滿分100分，依據科室工作質量考評表（見表1）評定其工作表現。根據三級質量控制結果統計出每人每月的護理質量得分；此外還設獎勵分值15分，按照相應的獎勵項目進行加分。個人工作質量績效＝個人每月護理質量得分×40％。1．3工作崗位系數的計算方法按照我院臨床科室護理崗位的工作內容、要求、責任規定崗位系數：責任組長120分，責任護士（主管護師及以上110分，護師100分，護士90分）。個人崗位績效＝科室崗位總績效／科室崗位總分×個人崗位分×15％。

2結果

摘要：雖然當前的人工智能產業相對來說并不成熟，但由于其發展迅猛，應用范圍廣泛，人工智能必然會引領各個行業的發展。人工智能作為人類智能的延伸和拓展，和教育事業必然脫離不了關系。人工智能在教育管理工作中的使用能夠有效提高教育管理工作的信息化、透明化以及高效化，建立起更加完善、智能的教育管理體系。但從人工智能目前發展的趨勢來看，將其應用到教育管理工作中依然需要進一步考慮。本文對人工智能的優勢和缺點進行了分析，并且提出了人工智能融入教育管理工作中的措施，以便于人工智能更好地融入學生教育管理工作中去。

關鍵詞：人工智能；學生教育管理；工作變革

人工智能的發展雖然已經經歷了60余年，但前40年發展一直比較緩慢。近20年來科學技術飛速發展，人工智能也隨著互聯網、大數據、超級計算機等技術的進步得到了飛速的提升，同時也成為了現代國際社會競爭的主要目標之一。雖然人工智能技術在近幾年來得到了巨大的提升，但人們依然對其發展有所顧慮。因此在人工智能融入教育管理工作改革的過程中，學校如何去抓住人工智能的優勢，彌補人工智能的不足之處，是促進教育管理事業工作變革的重點內容之一。

一、人工智能的概念

人工智能并不是外在的物體，而是人類借助其進行智慧延伸的表現，就如同利用顯微鏡和望遠鏡來彌補正常視力所無法看到的地方一樣，人工智能更像是人類大腦的輔助和延伸。人類最大的優勢就是能夠在不斷地發展過程中發現自身的不足之處，并且能夠利用各種工具和方法來彌補身體器官帶來的局限性，從而促進人類能夠進一步得到發展。例如工業革命所帶來的巨變，其核心就是擴展了人的體力和人類體力的作用方式，從而加快了生產效率、減輕了人類的勞動負擔。而人工智能的出現就是為了改善人類大腦的思維模式，促進人類腦力勞動的進步，讓人類的發展能夠更進一步。由此可見，人工智能的發展和誕生是建立于教育之上的，人工智能的目的和教育類似，也就是創造一個新的智力結構。現代教育以技能傳授和創新發展為主，而人工智能也是如此，人工智能也是需要利用學習的方式來促進自身的進步，從而更好地服務于人。因此人工智能是人類歷史前進的必然，將其應用到教育管理中去也是必然的發展趨勢。人工智能的發展必須要符合并滿足人類的發展需求，讓教育管理得到智能化和人格化的融合，讓人工智能真正能夠融入到學校的工作中去，才能確保學校教育管理的水平得到進一步提升。

二、人工智能融入教育管理的意義和挑戰

人工智能應用與教育管理工作是我國教育事業發展的必然趨勢，同時也會促進教育管理工作的快速發展。不過人工智能畢竟是一把雙刃劍，在便于提高教育管理工作效率和質量的同時，依然會面臨著諸多挑戰。因此學校不久要應用人工智能技術，還需要準確理解技術的作用和發展趨勢，也要注重與人性化管理的融合，真正能夠做到用人工智能來提高教育管理質量。

一、設置個人工作日志

學籍管理的日常工作十分繁雜與瑣碎，為了避免各項工作及細節的遺漏，本人在網絡個人終端建立了個人工作日志月各日常工作及其他臨時工作的日程、要求及簡要情況錄入其中隨時根據具體情況增加及刪改并將其設置為開機提醒狀態這樣就避免了遺漏問題并且根據日志對近期或遠期需待進行的工作和解決的問題有充足的預案時間。

二、設立學員補充檔案

每個學員從入學開始便建立了其學籍檔案，其內容包括學員整個學業過程中所有關鍵信息，這個檔案即使在學員畢業后都會保存在電大畢業生檔案中。但這個檔案保存的是學員基本信息相對簡單。為了便于工作本人對經手學籍的每個學員都建立了補充檔案，內容除了學員標準基本信息外，更多的是涉及學員學業過程中的一些關鍵補充信息。比如需補考科目、需繳費情況、電子圖像信息采集、學籍異動的申報材料、學員對各項通知的反饋等這樣就可以及時掌握每個學員的現實情況，以便有的放矢地對其進行要求、通知和指導使其順利地完成學業。具體的檔案模式可以選擇比較直觀的表格形式。表格前面部分是學員基本信息后面部分均可以根據需要進行增加和刪減海一項針對學員的工作都要增加一格格內是完成情況的標示加果需要還可以進行簡單的備注說明，這樣每個學員需完成項目均一目了然，便于任意時段的總結和有針對性的提醒和通知，也便于對任一學員當前和歷史的情況進行查詢。如學籍管理負責人調離此崗位，繼任者亦可通過此檔案對學員學籍管理情況迅速了解開展工作。

三、利用多種媒介和通訊工具建立通訊網

由于電大的辦學特點其學員大部分為不脫產學習簡單地說，利用自己工作之外的業余時間來學習。鑒于這種情況掌籍管理負責人與學員之間、學員與學員之間的通訊聯系就顯得十分重要，因為幾乎所有的通知都是靠這種通訊方式來進行的。在過去通訊不發達的年代，張貼布告通知、信件通知、電話通知是主要手段由于其各自的局限性，對學員的通知一直是讓學籍管理人員棘手的工作。而現今手機的普及、網絡各種即時通訊工具的應用使人們之間的聯系變得簡單方便。作為學籍管理者更應該利用這些工具完善通訊這項工作。本人在這項工作中采取了以下幾種方式$Jl用校訊通及時各項通知協助各班級建立QQ群，將所有通知在第一時間對于聯系困難的學員除以電話的方式主動聯系外池可在班級QQ群上求助他人進行聯系對學員聯系方式的變化及時通知相關人員變更信息，以加強相關人員的聯系最大限度做到通知的及時、準確使要通知的信息在相關人員之間形成多層次的、廣泛的傳播。

四、建立信息及時變更和核查的工作方式

—、信息化管理相關概念

人力資源管理信息化管理,也稱電子人力資源,主要是指先進信息技術在人力資源管理中的應用,建立人力資源的快速服務系統的網絡管理系統,可以使人力資源管理過程電子信息化。狹義的人力資源信息化是自動化程度高,基于internet網絡人力資源管理,包括人力資源的基本工作方法和流程,如人員招聘、績效管理、薪酬管理、培訓開發等。一般來說,電子信息和人力資源的人力資源管理基于電子商務的概念,包括使用單位內部網絡和其他電子手段,如員工信息管理、員工職業生涯管理等人力資源管理工作。

二、人力資源管理信息化建設的必要性

1.高速公路人力資源管理現狀

由于遼寧省高速公路各管理處及其下屬收費站點多、管養路線長、覆蓋地域廣的特殊性,人力資源管理工作面臨著員工眾多、結構復雜等諸多困難。考勤、工資發放、員工信息管理等作為部門日常性的事務,僅僅依靠過去原始的人工方法進行,管理準確性和及時性都無從保證。

2.人力資源管理信息化建設帶來的效益

(1)直接好處。

近年來，人工智能算法在大數據和計算機算力的加持下開始在企業運營和管理方面展現出它的潛力。這一新興的技術將會給管理會計和管理會計研究帶來影響。首先，人工智能在信息處理和分析方面具有超越人類的速度和耐力。這個特點意味著它將改變管理會計中那些基于人類計算能力和注意力極限的信息處理和分析方法。其次，由于人工智能在速度和耐力上的優勢，人工智能應用將替代一部分由人執行的管理會計職能，在企業中將出現人與人工智能長期“共事”的局面。隨著人工智能技術能力的不斷提升，以往由人完成的管理會計任務將逐漸被人工智能替代。因此，如何設計有助于人機協同的管理控制系統將成為管理會計研究的新方向。最后，管理會計研究的研究方法也會發生根本性的變化，自然語言處理技術和機器學習算法的運用將改變管理會計研究的數據收集和分析方式。

一、人工智能算法將替代大多數傳統管理會計方法

人工智能算法的本質是一些更高級更復雜的計算方法。這些算法本身并不簡潔，如果用手工來計算十分耗時，因此即使用它們來分析數據可以得到更好的結果，但是在計算機計算速度不夠快或者獲得這種計算能力的成本很高的時候，使用這些方法是不符合成本效益原則的。近年來計算機技術的發展，處理器運算速度的提高和制造成本的下降，特別是近年來云計算服務器的普及，使企業可以用較低的成本獲得可以使用這些人工智能算法的計算能力。因此，在算力提高的基礎上升級算法也就成為一個必然的趨勢。管理會計也需要升級算法，將管理會計的原理與邏輯和更強大的算法與算力相結合，把數據分析得更透徹，把預測做得更準確。此外，在過去20年中，計算機信息系統特別是EPR系統的普及應用，企業積累了大量的運營數據，而且隨著信息技術的不斷升級，越來越多的設備接入企業的信息系統，推動運營數據以指數級的速度增長。這些數據不僅在數量上大大超出了管理會計人員使用現有分析方法所具備的數據處理能力，而且它們的存在形式超出了傳統方法可以處理的范圍。大量的運營數據是以非量化的形式存在的，例如企業的產品說明是以自然語言的形式存在的，生產車間的監控錄像是以多媒體的形式儲存的。這些數據都不能被直接用于像成本計算這樣的運算。因為沒有合適的處理這些數據的方法，這些大數據的使用并沒有納入管理會計體系。但是這些運營數據是被量化的財務數據的前置信息，能比財務數據更及時地反映企業的運營狀態。人工智能技術在自然語言處理和機器視覺方面的突破使處理這些多源異構的數據成為可能后，利用這些前置運營數據的新的管理會計系統必將取代分析后置財務數據的傳統管理會計系統。人工智能的核心技術是機器學習。機器學習按照人對機器學習的輔助程度不同分為監督式學習、非監督式學習和強化學習。這三種機器學習都可以被應用到管理會計實務中。監督式學習是計算機通過分析人類行為留下的數據痕跡，模仿人類的思維判斷。以成本計算為例，監督式學習的應用場景是讓計算機讀取和分析一萬個產品的成本核算記錄，然后讓計算機模仿會計人員計算成本的方法來計算類似產品的成本。非監督式學習是計算機通過分析沒有被人為分類和注釋的數據之間的相關性來輔助人類發現數據中隱藏的關聯。非監督式學習在成本計算中的應用場景是輔助會計人員根據資源耗費記錄與不同作業記錄之間的相關性來辨認成本動因。強化學習則是機器依據人類設置的原則，通過不斷試錯和迭代來尋找解決某個問題的最佳答案。強化學習在成本管理中的應用場景是在考慮各種可能影響成本的因素前提下，尋求最優產品生產組合策略。計算機在給定各種因素對成本的影響的規則和總體成本最低的總原則下，從零開始摸索能將生產總成本降至最低的組合策略。將人工智能的算法與管理會計實務相結合，升級管理會計的方法將會是改變20年來管理會計方法相對停滯不前的一個突破口。這將會是未來五到十年管理會計研究領域的一個熱點。這些管理會計技術的升級，離不開管理會計研究者的努力?；蛘哒f，如果管理會計學者不努力改進管理會計的方法，那管理會計可能被邊緣化，最終消逝在人工智能的浪潮里。

二、人工智能的使用將帶來新的管理會計研究問題

人工智能是由人創造的，其終極目標是模仿人的思維能力。人類創造人工智能的主要目的是讓它能替代人完成工作。但是由于人作為人工智能的創造者對自身的思維能力形成機制的理解還不完整，因此創造出來的人工智能暫時不能完全復制人的思維能力?，F階段的人工智能與人類的差異，主要表現在缺乏人類所特有的情緒、想象力、創造力和一些人類本身都難以解釋的心理活動。人工智能與人類的差異意味著人工智能還不能完全替代人，只能是部分替代。因此，在未來很長一段時間內，人工智能將和人類共同完成工作任務。如何設計激勵機制和業績評價指標來讓管理人員更愿意和更有效地創造人工智能和使用人工智能，將成為管理會計研究的新方向。人工智能是由人創造的。因此，要想設計一個可以替代人來完成管理會計工作的機器人，就必須有會計人員的參與。以目前最初級的RPA應用為例，為了要創造一個可以模仿會計人員完成會計核算工作的RPA，首先要鼓勵會計人員將自己的業務知識分享出來，作為RPA應用設計的基礎。當RPA應用投入使用后，會計人員還要參與測試和完善。但是RPA成功模仿會計人員的業務操作之后，它們將替代會計人員。這對于會計人員來說，意味著下崗或轉崗。很顯然，這里有個人和企業的利益沖突需要解決。如何設計一套合適的薪酬激勵機制來協調個人和企業的利益，讓會計人員更愿意參與人工智能應用的創建是一個很值得研究的問題。在使用人工智能系統的過程中，人工智能與人的有效協同是一個重要的問題。人機協作過程的溝通機制、相互信任、領導權的分配、責任的分擔和對合作結果的倫理道德考量，這些問題都是構建一個人機混編團隊需要考慮的問題。波音公司737MAX機型因為自動飛行控制系統故障造成墜機的事件警示了人機混編團隊可能帶來的問題。原本這個飛行控制系統的設計功能是在飛機進入危險狀態的時候，自動調整飛行姿態使飛機擺脫墜落的危險。但由于設計中存在的一系列缺陷，使得該系統在正常飛行狀態下被錯誤的傳感器信號激活，并具有優于飛機駕駛員的操作權限，造成飛機失控墜落。從這個人工智能系統應用的失敗案例可以看出，在任何一個需要人工智能和人共同完成的工作中，人機協同的有效性是一個不可忽略的問題。當RPA和將來更高級的智能應用開始在財會部門應用之后，在依賴人工智能系統的建議進行決策時，在什么情況下和多大程度上可以依賴人工智能系統將是管理會計研究的重要問題。人工智能系統不具有情感，對機器的獎賞和懲罰是不起作用的。因此，它也不能承擔錯誤判斷帶來的后果。在一個人和人工智能共同完成的任務中，只有人才能承擔責任，而人工智能是沒有“責任感”的。如果一個任務中大部分的判斷是由人工智能做出的，那么結果的不可控性就大大提高了，管理人員承擔任務結果的風險也就增加了。這些不可控性因素和風險的變化會對管理人員的業績評價和薪酬激勵設計產生很大影響。此外，人工智能不具有同情心，雖然可以“鐵面無私”，但因此也就沒有進行倫理道德判斷的能力。在計算機的自動決策模塊中如何融入道德倫理的考量，現在還沒有一個可行的解決方案。而且，人工智能不具有想象力，可能因此永遠“循規蹈矩”，但是很多人類的創新是挑戰既定規則后才出現的。一個企業大量依賴按既定模式思考的人工智能會不會造成新的“機器官僚主義”，從而妨礙了企業運營的靈活性和創造性呢？這些問題都是人工智能時代管理會計研究不可避免要回答的問題。

三、人工智能技術的應用將改變管理會計研究的方法

人工智能算法，特別是以自然語言處理和機器學習為代表的新的數據處理和分析方法，使管理會計研究可以有更豐富的數據來源和更有效的數據分析方法。目前人工智能在自然語言方面的突破賦予管理會計研究者利用文本內容開展研究的能力。以歷史性數據為基礎的管理會計實證研究基本上以量化數據為分析對象。企業內部大量的文件和企業對外披露的財務報告的很大一部分是文本，這些大量的文本都不能被利用。一是因為文本本身不能直接進行運算，二是因為通過人工閱讀將這些文本進行編碼和量化耗時耗力，成本太高。有了自然語言處理技術，機器就可以讀懂文本的意思，甚至可以歸納總結文本的主要內容，直接利用文本進行分析。例如，企業戰略這個概念原本很難量化計量，但現在可以訓練機器來通過分析公司年報中對企業戰略的討論文本來快速鑒別一家企業的戰略類型。人工智能技術在機器視覺和語音識別方面的突破將給管理會計的研究帶來分析圖形、語音、視頻等多媒體數據的機會。例如基于人工智能算法的面部表情識別技術可以分辨出管理人員的面部表情，為管理會計相關的行為研究提供了一個分析情緒變化的機會。機器學習方法不僅可以用于數據處理，而且可以用于分析數據之間的關聯性。監督式機器學習可以利用企業積累的業務數據，讓機器從以往的經驗數據中構建預測模型。隨著像Stata這樣的統計軟件開始加入人工智能算法，以往常用的OLS回歸、Logistic回歸模型都會被更復雜的人工神經網絡算法、支持向量機、決策樹和卷積神經網絡這樣的監督式機器學習方法所替代。非監督式機器學習適用于探索性研究，通過挖掘企業經營業務相關數據之間的關聯，分析業務活動各方面的相互關系。非監督式機器學習不依賴人為注釋的特質對案例和實地調研類研究的數據分析十分有益。強化學習可以在一些尋求最優策略的研究問題中讓機器從零開始自動演算最優解決方案。強化學習基于計算機強大算力的試錯與迭代方式可以在分析性理論研究中尋求最優策略的環節發揮優勢。綜上所述，人工智能技術將對管理會計應用和管理會計學術研究產生重大影響。這種影響將主要體現在管理會計實務方法的更新、管理會計研究方法的升級和管理會計研究問題的延伸。這些變化也將給管理會計研究帶來新的活力，是中國管理會計研究發展的新機遇。中國的管理會計實務界和學術研究團隊應該加強合作，充分利用中國電子商務和ERP系統普及率高和5G通信技術發展領先等優勢，抓住人工智能技術帶來的機遇，在智能管理會計應用和研究領域走在世界前列。

［提要］人工智能技術的飛速發展使人力資源管理的內容和運作更加多樣化。從人工智能技術在人力資源中的三大應用，包括招聘和入職、員工流動和保留以及行政任務的自動化，以及人力資源管理中使用人工智能的潛在挑戰兩個方面研究發現，人工智能將持續積極塑造人力資源領域，不僅可以改善員工與技術在工作上的關系，同時在吸引、保留和培養人才方面均發揮積極作用，但也存在安全和隱私等潛在威脅，需要人力資源管理人員關注和解決。

關鍵詞：數字化；人力資源管理；人工智能

一、引言

人力資源正經歷著快速而深刻的變化。人力資源部曾被視為提供員工服務的支持職能部門，現在則被視為幫助領導全球數字化轉型組織。這種變化主要發生在三個方面：第一，數字勞動力：組織如何推動新的管理實踐、創新和分享文化以及一套促進基于網絡的新組織的人才實踐？第二，數字工作場所：組織如何設計一個提高生產力的工作環境；使用現代通信工具（由Facebook、微軟團隊和許多其他工具提供工作場所）；促進參與、健康和目標感？第三，數字人力資源：組織如何改變人力資源職能本身，以數字方式運作，使用數字工具和應用程序提供解決方案，并不斷進行試驗和創新？數字人力資源經歷了近六十年的發展。在20世紀60年代和70年代，人力資源部專注于人員操作、交易自動化和維護健全的員工記錄系統。20世紀80年代，人力資源部被重新設計為“服務組織”，專業知識中心開始管理核心人才實踐，服務中心處理個人需求，人力資源業務合作伙伴開始融入業務。在20世紀90年代和21世紀初，人力資源部又圍繞綜合人才管理進行了重新設計，往往伴隨著新的招聘、學習、績效管理和薪酬制度的實施。如今，人力資源部的重點已轉向構建未來的組織。EricaVolini和MichaelStephan等（2017）指出，公司正在招聘年輕、精通數字技術的工人，他們樂于自己做事，以透明的方式共享信息。他們希望獲得集成的數字化工作體驗，即圍繞團隊、生產力和授權而設計的體驗，而人力資源部門則有望提供這種體驗。數字人力資源是利用社交、移動、分析和云（SMAC）技術實現人力資源服務和流程的數字化轉型。DiannDaniels（2018）指出，盡管數字人力資源是隨著組織的進步而逐漸發展的，但它代表了人力資源管理方法和執行的一次大變革。它旨在通過將人力資源職能從基于紙張、被動和耗時轉變為數字至上、移動和優化，提高員工體驗和組織成功率。其目標包括提高員工敬業度和保留率，以及通過以敏捷方式持續轉型來衡量組織的成功。盡管已有少數公司正在采用這種人力資源職能、流程和服務的新方式，但大多數組織才剛剛開始考慮數字人力資源并制定戰略。與一般業務數字化轉型一樣，行業分析師認為數字人力資源是一般業務數字化轉型的關鍵部分。過去，人工智能可能被認為是科幻小說的產物，但如今大多數專業人士都明白，智能技術的采用正在積極改變工作場所。幾乎每一行業都開始或正在應用人工智能，人力資源職業也不例外。GauravBhatnagar（2020）最近進行的一項調查為銷售、服務、營銷、人力資源、財務、供應鏈和制造提供了一整套集成應用程序，以及以甲骨文公司自主數據庫為特色的“高度自動化和安全的第二代基礎架構”和未來工作場所（未來工作場所是一家致力于重新思考和重新構想工作場所的高管開發公司）。未來工作場所與人才管理、人力資源、企業學習和多元化部門負責人合作，為影響招聘、員工發展和敬業度的變化做好準備。未來工作場所是2020年工作場所網絡的宿主，該執行理事會由50多名企業學習、人才和人力資源部門負責人組成，他們共同討論并分享影響未來工作場所和勞動力的“下一個”實踐。人力資源專業人員相信人工智能可以給自己提供機會、掌握新技能并獲得更多空閑時間，允許人力資源專業人員擴展其當前角色，以便在其組織內更具競爭優勢。然而，在參與調查的人力資源領導者中，81%的人表示，他們發現跟上工作技術變革的步伐是具有挑戰性的。因此，現在對于人力資源專業人員來說，了解人工智能重塑行業的方式比以往任何時候都重要。

二、人工智能在人力資源中的三大應用

在人力資源部門對人工智能大量應用的過程中，人力資源專業人員期望看到的一些變革涉及招聘和入職、員工流動和保留以及行政任務的自動化三個方面。

（一）招聘和入職。目前，僅有少數組織已經開始將人工智能技術納入其招聘工作。德勤2019年全球人力資本趨勢調查發現，只有6%的受訪者認為他們在技術方面擁有一流的招聘流程，而81%的受訪者認為其組織的招聘流程是標準或低于標準。因此，專業人士有巨大的機會來調整他們的流程，并從人工智能技術中獲益。PeterCappelli和PrasannaTambe（2019）指出，在招聘過程中，人工智能不僅有利于招聘組織，也有利于其求職者。例如，人工智能技術可以通過設計來簡化申請流程，并設計出更為簡潔的申請表，從而有效減少已放棄的申請數量。對人力資源部門而言，人工智能技術的應用使其招聘工作更易完成，對應聘者而言人工智能技術的應用使得應聘者的應聘流程更為簡潔易操作，可以提高申請完成率。此外，大數據技術的應用可以幫助企業更好地構建人才數據庫的管理模型，通過人才數據庫中整合的應聘者及企業內部員工的工作信息、專業方向、專業能力以及潛能等信息，可以使企業中人才短缺的崗位更為迅速更為精準地尋找到人才，而不是花費大量時間和資源尋找新的應聘者，真正做到人才與崗位的精準匹配。一旦招聘經理找到了最適合其空缺職位的人才，入職流程就開始了。在人工智能的幫助下，此過程不必局限于標準工作時間，與過去的入職流程有了巨大的改進。同時人工智能技術允許新員工在一天中的任何時間、任何地點通過聊天機器人和遠程支持應用程序完成入職流程，這種變化不僅使員工能夠以自己的節奏完成入職流程，而且減少了管理負擔，通常還可加快集成速度。