项目编号： 人力资源管理引入基于 DeepSeek AI 大 模型筛选简历可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. .........................................................................................16 2.2.1 简历筛选................................................................................................. .........................................................................................23 3.1 传统简历筛选流程...............................................................................................

的技术支持，企业可以实现 HR 数据的全面整 合、智能分析和精准决策，从而优化人力资源配置，提升员工满意 度，降低运营成本。 具体来看，企业在 HR 管理中面临的主要问题包括：  招聘流程低效：传统的简历筛选和面试安排耗费大量时间和人 力，且难以精准匹配候选人与岗位要求。  绩效评估主观性强：缺乏客观的数据支持，评估结果容易受到 主观因素影响，难以公平反映员工的实际贡献。  培训资源分配 理、普通员工等不同权限的用户，确保各角色能够根据其职责范围 进行相关操作。系统将提供灵活的权限配置功能，允许根据企业实 际需求进行调整。 其次，在招聘模块中，系统将实现从职位发布、简历筛选、面 试安排到录用决策的全流程管理。支持与主流招聘平台的接口对 接，实现简历自动导入与筛选。同时，系统将集成 AI 智能面试功 能，通过视频面试和自然语言处理技术，提升招聘效率。 在员工管理方面，系统将提供员工档案管理、考勤管理、薪酬 面存在显著需求： 首先，企业在人才招聘方面亟需提升效率和精准度。通过数据 分析，发现当前招聘流程中存在简历筛选耗时长、候选人匹配度低 等问题。为提高招聘效率，需引入智能化人才匹配系统，借助自然 语言处理和大数据分析技术，自动筛选和推荐符合职位要求的候选 人。具体需求包括： * 简历智能解析与关键词匹配 * 自动化初筛与 候选人分级 * 职位画像与候选人画像智能匹配 其次，员

人在实际申请之前了解更多关于组织的信息，这在一个工人在从事特 定工作之前对公司和品牌声誉进行广泛研究的时代是一种关键能力。 与基于关键字搜索的更传统的方法相比，它还可以实现更好的工作匹 配。 还可以使用技能匹配算法将角色与候选人简历中的技能相匹配 ， 并 根据分析提供建议。诸如此类的能力增加了将求职者转变为求职者的 机会。 i净发起人得分 （ NPS ） 是由 Fred Reichheld，Bai ＆ Compay 和 Satmetrix 。净发起人得分。i与传统的申请途径相比 ， WCA 的 （ NPS ） 也更高 ， 从申请到面试的时间也大大减少了。正如 IBM 人力资源通信副总裁 Carrie Altieri 所说 ，“IBM 每天收到 7, 000 份简历 ， 在合理的时间内浮出水面合适的候选人就像大海捞针一样。自实施 WCA 以来 ， 我们大幅缩短 了招聘时间 ， NPS 翻了一番 ， 并大大改善了候选人与工作的匹配。 ” 人力资源中的 AI 业务案例 优先排序，也可能为角 色选择错误的候选人。在此设置中，可以使用 AI 根据历史数据预测一份 工作申请需要多长时间才能完成，从而允许招聘人员根据需要重新确定 优先级。AI 还可以用于确定候选人的简历和工作申请之间的匹配，并使 其准确。 基于在工作申请过程中收集的关于候选人的信息来预测未来绩效。此外 ， 它可以帮助招聘人员编写更具包容性的工作描述 ， 更有效地过滤候选人 ， 最大限度

RAG）。RAG 的基本想法让大模型在回答问题 前，先从给定的文档库当中找到最相关的内容，再参考这些内容给出回复。例如，询问普通的大模型“胡诗云 是谁？”，它可能完全不知道。如果把国发院所有学生的简历作为知识库，让大模型在回答问题之前先检索与 “胡诗云”相关的文档，将这些文档的内容与用户的问题合并在一起，那么就有可能得到正确的答复了。理论 上，我们也可以采用提示学习（Prompt Learn 的相关库读取，从而极大提高了数据处理的效率。 我们再以官员档案数据为例，展示大模型整理结构化数据的作用： 6 作为助研的 AI 47 提示词 6.10（贡献人：胡诗云） 请模仿 ，将 中的简历数据处理称 JSON 格式，每一段经历为一行数据。请注意， 级别一般不会下降，也几乎不会越级提升；常委相当于副职，常务副等同于正职；身兼多职取最高级别。 字段：{“起始年月”: ; “终止年月”: ，而非简单地根据文本情绪识别为利空消息。Jha et al. (2024) 则使用企业公开报告数据提取了经理人对于经济的预期。 在劳动经济学领域，Y. Chen et al. (2024) 基于简历和招聘岗位描述，通过大模型打分的方式，构造了劳 动者-岗位匹配度指标。总体来看，使用大模型提取文本信息并构建传统指标，明显降低了文本分析的技术难 度，同时也提高了所构造指标的预测能力。 利用生成、摘要和嵌入功能构建的新型指标

例行维护与监控 密码重置 / 解锁 数据备份和恢复 系统运维事务 风险评估 门禁管理 供应商寻源 需求计划管理 合规数据分析 设备资产管理 车辆管理 办公信息聚合 采购订单管理 简历筛选 独立监督 职工入职 考试培训 考勤管理 候选人联系 工资福利管理 报表展示 收发货管理 库存管理 采购合同管理 费用报销 合并报表 自动发薪 流水对账 发票认证 预算管理

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信息服务模块 信息服务模块包括：动态信息发布、优秀企业展示信息管理、优秀个人展示信息管理、招工用工 信息发布检索、求职信息发布检索、信息共享联盟、智能化简历等。 5.10.2.2 资源库 资源库包括：企业信息库、岗位技能库、个人简历库/人才库、用工信息库等。 5.10.3 校企共享信息服务的功能要求 5.10.3.1 校企合作信息发布 校企合作信息发布包括校企信息发布、展示校企合作成果以及发布合作动态等。

因素等多维度信息，预测未来一段时间内的销售情况，帮助企 业合理安排生产和库存。此外，AI 还可以通过模拟不同决策方案的效果，帮助管理层作出最优选择。 人力资源管理 ：AI 可以协助招聘过程，通过简历筛选系统自动匹配合适的候选人，减少 HR 的工作量。 其次，AI 还可以用于员工绩效评估和培训。通过分析员工的工作表现和行为数据，AI 可以提供个性化的培训 建议，帮助员工提升技能。此外，AI