近十年来，人工智能的浪潮掀起了一波又一波，逐渐深入我们的工作与生活。三一集团（以下简称三一）作为工程机械行业的龙头，率先通过数字化转型实现了“大象转身”，成为千亿级企业。通过加速数字化转型，将核心业务全部转移至线上，打造智能制造的灯塔工厂，在数字化、国际化、电动化方向上一直与时俱进，不断突破与创新。三一在数字化转型的过程中引入人工智能，探索新趋势下的人力资源数字化管理，以打造智慧HR平台为目标，让人力资源管理更便捷、反应更敏捷，让员工获得更好的体验，让人才释放潜力做更多具有创造性的事情。
01
什么是“无人值守”
概念阐释
随着数字化进程的不断推进和深化，如何利用数字化技术提供更好的员工体验？如何保障人才供应链源源不断？如何实现组织效能最大化？如何将数字化应用由点成线，由线及面，最终连成体？这一系列的思考和探索引领大家在“无人值守”的旅程中持续前进。“无人值守”的概念可以从两个方面理解——无微不至和无处不在。“无微不至”是指实现真正的精细化管理，根据每个人的不同属性，为其提供整体的人力资源管理；“无处不在”是指能随时随地、无时无刻提供人力资源服务。
实践方向
为了不给业务增添负担，让无人值守的HR平台在日常工作和流程中顺利且有效地完成人力资源活动，“无人值守”定义了能感知、会思考、自控制和可判断四个方向。
1、能感知：
搭建智能终端设备——iSany，感知用户，让计算机拥有“视觉”和“听觉”。
2、会思考：
搭建深度学习算法平台——HR算法平台，构建用户画像。
3、自控制：
构建HR微服务架构，重塑流程，实现流程端到端打通，并加强自动化控制。
4、可判断：
搭建人才智库，通过数据辅助管理者做出判断，让决策更加智能。
分级标准
在实现智能化的过程中，三一提出了人力资源智能运营的分级标准，参考自动驾驶L1到L5的级别划分了智能化的五个级别（如图1）；同时制定了五年发展规划，分步骤敏捷开发迭代，逐步推进实施。
图1 智能化分级标准
02
“无人值守”的应用场景
在人力资源管理中，AI目前主要用于招聘甄选、人才发展、学习培训和SSC四个模块。
招聘甄选：
当前技术应用成熟的场景是“AI文本聊天机器人”，企业未来关注的场景是“AI视频面试”，这也侧面反映出，企业期望实现从“劣汰”到“择优”的技术跨越；在AI项目的准备过程中，数据准备是难度最大且必须跨越的难关，具体表现为在招聘过程中如何积累企业方（业务人员和HR）与候选人互动过程的数据；在已实践AI技术应用的企业中，通常呈现“快速投放、大规模实施、更迭优化”的状态；初代AI产品投放后，不断优化算法模型的过程中，HR需要提升训练AI的能力。
人才发展：
AI可负责多维度人才报告整合与生成，系统数据自主抓取，生成相应模板的意见和报告；将绩效薪酬等历史数据提供给管理者，帮助其做出相对客观的决策（人才档案）；提炼出人工审核的考量标准，通过系统自动给出是否需要重新定级、重新考核、晋升调薪等意见；筛选出需要绩效辅导、绩效优化措施的员工；针对管理者沟通技巧的提升，在模拟工作场景中进行对话练习，拓展强化其与下属沟通的能力和辅导下属的能力。
学习培训：
AI能根据学习行为记录推荐符合学员自身特点的课程，读取学习历史数据，分析其是否适合参加相应课程，若未具备足够知识，则推荐“前导课程”；帮助销售人员在无需拆解产品的情况下，更深入、清晰、可视化地理解产品性能的内在原理，进而更明确地向客户推荐产品；更贴近工作实质场景地模拟，适用于危险操作类工种，降低事故发生的概率；节省实际操作练习中的材料，增加实操中的准确性；增加趣味性与互动性，从而提升体验和学习效率。
SSC：
AI可支持业务场景多样化、移动办公、服务线上化以及智能考勤；通过考勤数据进行深度分析与研究，了解工作状态与行为模式；满足个性化的排班需求；提升排班“精益”程度，减少劳动力的浪费；提升工时统计精准性和效率。
具体实践
2022年，三一人力资源总部推出了“无感考勤”项目，通过引入员工车辆信息或者面部信息以实现无接触打卡。比如，需要开车上班的员工，在开车进入停车场的瞬间就会被识别，从而自动打卡成功；不开车的员工则是在通过闸机时被识别面部从而自动打卡。此外，三一还设置了其它工作场景的无接触打卡，比如打开工作APP、电脑开机等，都视为完成打卡。“无感考勤”项目很好地避免了员工因为一时疏忽忘记打卡的情况出现，也就不再存在“补卡”的多余操作，既提升了员工的工作体验，同时也让员工能够更好地将注意力投入到工作中。
图2 图像识别应用在无感考勤
在员工入职层面，三一人力资源总部开发了一个入职小程序，可以将员工的身份证、银行卡等相关信息通过OCR录入。信息录入之后不仅是为了存档，也是为了精准地向员工传达关怀，比如有员工身份证快到期了系统会提醒员工，员工生日时系统会推送生日祝福、发放生日礼金，等等。
图3 OCR应用在入职办理
OCR是图像识别的一种，那么处理的流程就和大多数图像算法是一致的，即预处理——图像检测——图像识别。以自然环境下的文字识别为例，OCR算法的工作流程大致如下图：
图4 OCR算法工作流程示例
为了更好地处理人力资源事务和完成人力资源管理决策，三一人力资源总部搭建了智能运营框架（如图5），分别有两大主体，一方面通过智能网络协同推进HR事务办理，另一方面通过数据智能中台助力HR管理决策，并且两大主体互联互通，还有统一的用户界面，能为员工提供更好的体验，同时也能更好地辅助HR完成决策。
图5 智能运营框架
此外，三一人力资源总部在制定推荐算法时总结出了一个算法模型框架（如图6），需要经历四个阶段，共八个步骤，最终形成完整的算法模型。比如，公司如果要想通过内训师推荐算法得出合适人选，那么按照此算法模型框架去操作时就可以按照固定流程来进行：首先便要明确选择内训师这一目标和规划，然后全方位收集数据，比如目标人物是否经常参加演讲比赛，对培训的积极性如何，参加相关活动的意愿如何，等等。将所有相关数据收集完整之后进行整合分析，随后根据数据整合结果逐步搭建算法模型，最后不断迭代和完善，得出高准确性的内训师推荐算法模型并投入使用。
图6 算法模型框架——八步法
三一人力资源总部制定了五年规划，逐步将AI应用于人力资源管理实践中，并已经取得了一些成果，未来也希望通过AI更多地解决复杂场景下的问题，让人力资源管理变得更灵活、更敏捷（如图7）。
图7 AI应用场景图
04
思考与展望
人工智能的浪潮已经掀起，未来将会发展得越来越成熟，对于企业和个人而言都将会有不同程度的影响，也会带来更多的发展机遇。在这样的现实背景下，未来的组织、人才、工作环境和技术如何发展，作为企业又当如何应对，都是需要积极思考的问题。大部分企业应该从三个方面顺应时代发展做出改变：第一，在企业内部采用协作性更强、敏捷性更高的工作流程，连接各个部门和职能；第二，与日益发挥关键作用的外部合作伙伴开展合作，实现企业的核心目标；第三，参与更广泛的生态系统，发挥真正的平台经济效益，并且与希望或需要利用平台优势以实现目标的企业开展合作。
注：文章整理于2023年8月
来源：人力资源智享会HREC
作者： 王崇良 谢庚曦
