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 助业务人员分担大量重 复性的客服咨询问题 解放双手，通过面部识 别技术完成打卡动作 通过闸机即考勤，使员 工无感打卡与考勤 业务定义 数据获取 数据准备 特征工程 模型训练 模型评估 模型部署 性能监控 01 02 03 04 05 06 07 08 收益与价值 准备与加工 算法与模型 迭代与完善 图 6 算法模型框架——八步法 图 7 AI 应用场景图 81 AI 在企业人力资源中的应用白皮书

展、保障国家安全和维护社会稳定等方面发挥着重要作用。随 着我国进入新的发展阶段，中央企业正在加快构建以国内大循 环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，央企应该 抓住历史机遇，从发展模式、业务布局、技术路径等方面做好 准备，以数字化转型来驱动高质量发展。 （3） 技术发展 数字化转型是中央企业近年来在提质增效、转型升级方面 的重点工作。随着技术的不断发展，企业的管理理念、经营模 式和商业模式都发生了巨大的变化，

等一系列计划构建欧洲健康数据空间（EHDS）。 1.EU4Health U4Health是支持EHDS部署和扩展跨境基础设施的主要计划，涉及健康数据的初次和重复使用，以及为实施数据空间进 行的准备和能力建设行动。除了EU4Health计划，欧盟还计划利用其他计划（如Digital Europe、Horizon Europe）支持 EHDS的实施。 2.MyHealth@EU MyHea