严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。 欧盟 《通用数据保护条例》 （GDPR》 方面的法律，即使是数据隐私的相关法规也相对分散，管理较为宽 松—只要不涉及公民隐私，企业通过政府开放平台、网络爬取、提供产品或服务中获得等各种方式得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 的完善数据整合与协作体系 云原生架构数据分析处理平台 区块链和加密算法 以Google Cloud、AWS、Azure 据处理、数据分析等全流程服务，以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求，通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接，从而推动数据的流通和共享，也 能确保数据自主权的实现，即保证参与者能够使用与管理自己的数据，在向他方提供数据访问权限时，能够保持对自己数据 是否流通、流通给谁、如何流通、何时流通、以何种价格流通等权限的控制权。BigQuery数据流通平台的技术特点有以下 三方面： （1）

的应用范围得到极大拓展， 人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在 接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效 率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。 易路人力资源科技旗下薪智产品总监，曾任 IBM 薪酬顾问 / 项目经理、 Kenexa 中国项目经理、Salary.com 数据团队负责人。 9 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence）， 英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知 环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 字化 思维，协同相关部门打造数字化工作场所。人工智能时代更是如此，因为它不仅仅关乎“生产力”， 更关乎“生产关系”。所以，我们人力资源管理从业者，一定要持续学习和关注，至少要了解其 基本原理，使用好相关工具。 21 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 0101010101010101001010101010101001 0010101010101010100010101010101010

工单系统提供SDK、API等全面的第三方系统对接方式，能够与企业 使用的其他系统实现互通。 （3） 工单系统与在线客服、呼叫中心、智能机器人等产品完全打通， 实现智能服务全场景的深度应用。 2.5 Insight大数据 （1） 可视化拖拽操作，简单易用。自助式的可视化探索分析服务，预置 丰富的数据分析可视化报表，业务数据生成报告，降低业务人员 使用门槛。 （2） 数据分析能力丰富，数据全方位呈现。具备对比钻取、趋势分析、 足咨询的高峰期情况，全面覆盖客户进线后少等待的情况出 现。 ④客服报表统计指标更细化 大量进线咨询的用户和业务办理不再依赖客服人员每天 手工制作对应报表供管理人员查看，关键指标数据通过系统 报表直接查看和使用。 （4） 应用效果 ①用户进线更畅通高效 ②客服处理问题更便捷 ③客服报表统计更全面 图 5：统计报表 4. 央国企数字化未来趋势展望 我国央国企数字化转型的趋势，将是以业务流程和核心数

人脸比对方式为 1 对 1 比对方式，验证是否正确的、有效的持证人。  人脸识别摄像头为专用人脸识别采集仪，有独有的人脸捕捉定位功能， 提升人脸识别准确度，内嵌有加密芯片，与可见光人脸识别算法绑定 使用。  提供标准的 SDK （或定制 SDK ），让第三方平台能接收人脸识别结 果。  系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作 为复查验证依据。  人脸比对绝对杜 人脸比对方式为 1 对 1 比对方式，验证是否正确的、有效的持证人。  人脸识别摄像头为专用人脸识别采集仪，有独有的人脸捕捉定位功能， 提升人脸识别准确度，内嵌有加密芯片，与可见光人脸识别算法绑定 使用。  提供标准的 SDK （或定制 SDK ），让第三方平台能接收人脸识别结 果。  系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作 为复查验证依据。  人脸比对绝对杜