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一位女士正在打电话

人力资源 AI：AI 如何革新 HR

如今，人工智能 (AI) 正在提升 HR 部门的生产力和效率。然而，许多领导者和从业者并未意识到 AI 在赋能 HR 流程方面的巨大价值，比如赋能招聘、人才管理、员工入职、员工体验管理等流程。

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HR 部门正在逐步发展成为企业的战略业务合作伙伴，他们不再局限于处理求职申请和解答员工福利问题，而是积极主动地为整个企业的成功做出贡献。HR 部门使用的工具集也在不断升级，而在持续的数字化转型中，AI 工具的采用最引人瞩目。事实上，38% 的 HR 领导者已经探索或实施了 AI 解决方案，希望以此提升流程效率。

通过有效部署，AI 能够加快 HR 流程，并改善员工互动。然而，许多专业人士和管理人员并未充分认识到 AI 在 HR 战略方面的巨大价值。阅读相关内容，了解人力资源 AI 的定义、AI 技术如何优化 HR 职能，以及在 AI 实施过程中应注意应对哪些挑战。

人力资源 AI 的定义

人工智能 (AI) 是让机器能够以类人的方式进行推理、并能自主做出决策的技术。通过使用大量数据进行训练，AI 技术能够学会识别语音、发现规律和趋势、主动解决问题，以及预测未来的情况和事件。

对于人力资源管理，有时也称为人力资本管理 (HCM)，AI 技术涉及到采用一系列快速发展的工具，自动化处理各种常规任务、结构化任务和流程导向型任务。如今，AI 正在革新企业吸引、招聘和留住员工以及提升员工技能的方式。

面向不同 HR 任务的 AI 技术

首先，我们需要了解能够推动 HR 领域商业 AI 发展的不同类型的 AI 技术。尽管许多行业讨论常将 AI 视为一种单一的整体性工具，但实际上 AI 技术有很多类型，而每一种适用于执行特定的 HR 任务。

AI 工具的类型

描述

应用场景示例

生成式 AI

学习训练数据的模式和结构，并使用现有内容和数据生成新内容，包括文本、图像、其他媒介和编程代码。

撰写职位描述、员工绩效目标和面试问题。
修订内容，满足不断变化的政策要求。

会话式 AI

使用聊天机器人或虚拟客服以及自然语言处理等技术，帮助机器人理解用户意图，进而模仿人类对话。

支持员工轻松更改自己的个人数据、查看职位相关信息等。
支持员工请求或提供职位相关反馈。
借助智能副驾和聊天机器人，收集和汇总信息，快速解答员工的 HR 问题。

深度学习

对 HR 数据执行特定分析，从而全面理解数据，并提供方向性洞察和建议。

针对学习、角色、项目、灵动团队、导师以及团队同事交流，创建个性化建议。

自动化

使用 AI 驱动的智能执行模拟，为 HR 决策提供洞察。

推荐最适合特定员工的福利待遇。
检测薪资核算处理中的欺诈行为。

AI 在 HR 领域的应用

在 HR 领域实施 AI 可以改进许多 HR 职能，包括招聘、培训、提高员工敬业度和留存率等。基于 AI（尤其是生成式 AI）优化 HR 职能的用例日益增多。以下几个示例揭示了 HR 专业人员如何在人力资源管理中，运用 AI 来解决主要的劳动力挑战。

简化招聘流程

几乎整个招聘流程都可以借助 AI 得到优化，吸引并招聘到合适的人才，同时将整体招聘时间缩短数周：

充分利用自动化流程、个性化沟通和跨套件工作流，使用通用技能框架，在全球范围内吸引、寻找和招聘人才。

通过 AI 招聘软件为招聘人员和招聘经理简化招聘流程。此类软件可以自动执行重复性任务，包括生成客观公正的面试问题、根据岗位需求量身定制职位描述。

突破传统的简历和资料关键词匹配模式，利用智能招聘分析技术识别招聘人员所寻求的相关技能，并挑选出合适的简历。

开展技能和能力测试，对潜在员工的岗位适配度进行排名。

对应聘者进行评估后，提供无偏见的面试反馈。

部署会话式交互界面（如招聘聊天机器人），实现与候选人的全天候直接沟通，并确保候选人在整个招聘流程中的持续参与。

利用 AI 工具挖掘隐藏的劳动力。这些工具会检索招聘网站、社交媒体和职业网络等各种外部数据源，推断潜在候选人的技能，并邀请他们申请空缺职位。

实现入职流程自动化

聘用候选人后，HR 部门可以利用 AI 帮助他们顺利完成入职流程，尤其适用于如今大量远程办公员工和临时员工无法参加传统现场入职培训的情况：

通过 HR 聊天机器人在全球范围内提供全天候的入职服务，减少了 HR 员工拨打电话、发送电子邮件和安排会议的需求。

打造个性化且富有吸引力的新员工互动体验。

在整个入职流程中，通过自动发送录用文件、公司政策、登录信息以及职位专属权限，实现数据处理和工作流的自动化。

定制化人才管理

确保员工发展与公司招聘策略高效运转至关重要，这样员工才会愿意留下来并与企业一同成长。然而面对成百上千名员工，HR 团队几乎不可能从能力和志向等维度全方位了解每位员工的情况。

下面介绍了 AI 如何助力 HR 部门实施高效的人才管理流程，打造面向未来的员工队伍：

技能框架：构建全面的技能框架（即技能本体），以便确定员工的技能组合，将其与职位要求进行匹配，并明确有待培养的相邻技能。

精准的技能评估：运用机器学习和自然语言处理技术，更客观地评估员工的创造力和情商等复杂人类技能。

个性化成长机会：根据员工的具体技能、兴趣和志向，量身定制学习内容、导师指导、工作任务和职业发展路径。

技能提升和培养：推荐个性化的培训项目，帮助员工做好准备把握新的发展机会，并实现随时随地学习。

人才流动：通过识别员工可迁移技能并推荐新的岗位或项目，发掘和培养内部人才，从而促进内部职业流动。

实时绩效分析：开展绩效评估，提供持续的、基于数据的反馈，帮助管理人员和员工实时作出改进。

战略人才规划：利用强大的预测分析技术预测未来的人才需求，帮助 HR 部门作出战略规划，确保获得所需技能来应对未来的业务挑战。

提升员工体验

具备吸引和留住顶尖人才的能力可以为每一家企业带来竞争优势，但吸引和留住员工不只是帮助他们发现职业发展机会这么简单。HR 部门可以通过多种方式利用 AI 来实现令人满意的互动。

个性化的员工旅程：根据每位员工的偏好、需求和工作模式定制支持服务和资源，让员工在职业生涯的每个阶段都感到备受重视和支持。
提高信息可及性和工作效率：部署 AI 智能副驾等工具，帮助员工快速获取信息、完成任务及解决问题。这些工具可以减少日常工作中的摩擦，让员工专注于更有意义、更有满足感的任务。
主动提供员工健康支持：使用物联网传感器监控压力模式、情绪状态和工作负荷，促进员工身心健康，减少员工的职业倦怠感、缺勤现象以及健康相关问题。

实时反馈和支持：建立持续的反馈循环，为员工提供实时指导和鼓励，帮助他们朝着目标前进。

便捷的自助服务选项：借助能实时访问和管理核心 HR 信息的自助服务功能，减少人工响应需求。员工可以自行发起一些简单的操作，例如修改员工数据，查看其他员工的个人资料信息，以及与考勤、薪资核算和奖励/表彰流程进行交互。

生成式 AI 可以帮助员工处理更复杂的自助服务任务。它可以读取公司政策和程序文件，然后以对话方式回答 HR 相关的问题，例如使用智能副驾或聊天机器人来解答福利问题或解释工资单。而且，生成式 AI 还可以帮助管理人员撰写职位描述并创建新的岗位。

在 HR 领域应用 AI 的益处

如今，AI 技术日趋成熟，已成为 HR 部门的一大利器，显著改变了 HR 团队的工作方式以及为企业服务的模式。

下面介绍了人力资源 AI 工具为雇主和员工创造价值的几种方式：

加快 HR 流程，通过减少完成招聘、入职和绩效评估等任务所需的时间和精力，释放资源。

通过让低价值工作或人工密集型工作实现自动化，提高效率和生产力。

消除 HR 相关文本中的无意识偏见，包括招聘启示/职位描述、面试问题、绩效评估和薪酬分析方面的文本内容。

开展高度个性化的互动，提升员工和应聘者的整体体验。

赋能员工与管理人员借助生成式 AI 功能更智能、更高效地开展工作。这些功能可以解读并汇总复杂信息，然后快速生成结果报告或内容输出。

快速理解海量输入信息，帮助 HR 部门自信地制定由数据驱动的决策。

与其他系统互联，整合人员数据和运营数据，立足全局制定决策。

通过技能分析和情景规划，预见由业务驱动的员工队伍变化并做好应对准备。

在 HR 领域应用 AI 的挑战和顾虑

HR 团队和员工都希望采用 AI 技术来完成很多任务，比如获取新技能、实现发展机会以及使用自助服务。但他们不太放心将其用于处理敏感数据、实施绩效评估和监控员工活动等任务。

员工还很关心透明度问题。他们想知道雇主使用的 AI 技术的运作方式、AI 生成的建议的准确性和公平性，以及 AI 工具的数据来源和输出内容。

以下是企业使用 AI 驱动的 HR 技术可能遇到的一些挑战以及应对建议。

AI 治理和 AI 采用

近期研究表明， AI 治理是阻碍企业和 HR 专业人员采用 AI 的一个关键因素。三分之二 (67%) 的受访企业完全没有 AI 治理模型。虽然其中大多数企业已经在着手创建治理模型，但也有一些企业较为被动，计划像治理其他技术采购一样治理 AI，或依赖地区或联邦层面的外部治理。

然而，AI 并非普通技术，需要采用独特的治理方法。创建专门的 AI 治理模型至关重要，有助于确保企业以负责任且符合伦理道德的方式开发、选择、部署和使用 AI 技术（详见下文）。好消息是，目前已有指导框架可供参考。这份关于 AI 采用的详细报告列出了企业在激励员工使用新型 AI 工具时需考虑的十大干预措施。

工作中的 AI 素养

员工对 AI 的理解存在显著差异。SAP 最新开展的一项覆盖全球 4,000 多名管理者和员工的调研表明，员工的 AI 素养会显著影响他们对 AI 技术的认知，以及对其职场应用效果的评估。此外，对于 AI 在重要人事决策中的作用，调查参与者的态度褒贬不一。

为了解决这一问题，企业必须将提升 AI 素养列为优先事项并进行相应的投资，确保员工能够充分理解并有效运用这项新技术。

伦理考量与偏见

如果无法负责任地使用 AI，AI 深度学习模型中的算法有时可能会延续偏见。企业必须选择秉承透明性、可解释性与公平性原则构建人力资源 AI 工具的技术供应商。

例如，在人才招募方面，负责任管理的 AI 工具会内置偏见检查功能，能够识别并去除主观性语言，确保职位描述公平公正且基于职位相关评估标准编写。

数据准确性、隐私和安全问题

和所有数据驱动型工具一样，AI 也遵循 “垃圾进、垃圾出” 的原则。如果模型使用的数据存在缺陷、不完整或毫无意义，那么模型生成内容的准确性也会如此。要想充分发挥人力资源 AI 的价值，企业需要借助相关工具来助其充分利用优质的内部数据，确保系统输出与具体业务情境高度相关。

在 HR 领域应用 AI 还需要考虑数据隐私和安全问题。许多主流 AI 工具（尤其是开源工具）已经因代码漏洞引发多起数据泄露事件。员工被迫向人力资源 AI 工具提供个人数据时（例如聊天机器人询问私人情况以解答福利问题），这些风险会引发强烈焦虑。为了规避这类风险，企业应选择不会将企业数据共享给外部大型语言模型 (LLM) 的人力资源 AI 提供商。

过度依赖的风险

顾名思义，人力资源的本质在于"人"。过度依赖 AI 执行人力资源职能，会让 HR 流程变得机械化且缺乏人情味，让员工产生疏离感，尤其是在需要高度同理心的场景下，AI 技术会将决策简化为冰冷的数据游戏。

过度依赖 AI 还将使企业面临法律后果。一些政府部门或机构已出台特定法规，比如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)，明令禁止使用机器智能来制定涉及招聘、晋升或薪酬的决策。

例如，使用 ChatGPT 协助撰写职位描述风险较低，但若依赖其执行面试或绩效评估这类高度需要情商和人类敏感性的活动，不仅无法提供准确的信息，还可能让潜在员工和现有员工产生疏离感。