（1）全面薪酬管理 案例一：小熊电器薪酬方案优化 （2）招聘与人才发现 案例一：完美日记“智取”数字营销人才 案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧” 案例三：西门子 AI 视频面试 （3）学习与发展 案例一：诺华智能匹配 案例二：掌上高考“岗位知识库”应用 案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱” （4）绩效提升 案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效 案例二：某新能源产业公司的「OKR 许景俊教授 香港城市大学资讯系统系教授，博士生导师，国际资讯系统协会高级杰出会员。 曾担任美国肯萨斯州威奇塔州立大学资讯系统副教授和波霍夫特聘商学教授。 寄语：传统 HR 要改变思维定势，不断学习与更新 AI 基础知识，重视数据驱 动决策。 李绪红教授 复旦大学企业管理系系主任、博士生导师，富布莱特学者，Journal of International Business Studies Platinion 董事总经理，前 IBM 咨询、翰威特咨询全球合伙人。 特邀专家 7 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 孟盛先生 寄语：AIGC 去掉了技术门槛，带来平权时代，一定要主动学习，每个人都可 以参与。 HR 数智研究院理事，法国里昂商学院人力资源与组织创新中心顾问委员会委 员。前腾讯集团 HR 科技中心创建人，腾讯研究院特聘研究员，平安集团智慧 人事产品线总经理。

的生产生活学习等所有活动都在这个物理空间中开展；第 二阶段是网络空间时代。上世纪90年代互联网在全球普及之后，人类社会又多了一个新的网络空间，从通讯和社交开始，人 类社会的工作、学习和生活等逐渐从物理空间向网络空间迁移；第三阶段是计算空间时代。2000年以后，随着移动终端、 云计算、物联网等新业态的不断出现，政府、企业和个人等不同主体，将越来越多的管理、服务、生产、经营、工作、学习 等事务 储、网络、大数据、机器学习及办公应用等众多领域， 如虚拟机部署的Compute Engine、网络私有部署的Virtual Private Cloud、全托管式AI平台Vertex AI、谷歌办公应用，以 及数据分析应用平台BigQuery等。其中，BigQuery是Google Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习，可以提供数据存储、数据 析能力为消费者数据提供价值。 （3）联邦学习 联邦学习是一种创新的机器学习框架。它是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享原始数据的情况下共同 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练，适用于数据孤岛场景，使企业能够在保护用户隐 私的同时，使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中，联邦学习嵌入整个数据处理流程，与BigQuery和

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