强上市公司的「AIGC 数字人助手」 （7）组织和人才发展 案例一：某半导体制造领域头部企业组织和保留人才 案例二：百度智能组织管理 案例三：某国有互联网金融公司“AIGC 数字人晋升评审官” （8）价值和成熟度矩阵 3.AI 时代的 COE 规划 CONTENTS 4 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 为了让企业人力资源管理者全面且深刻地认识 AI，开始关注 AI 的发展，特别是 极有可能带来新一轮生产力革命的、以 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会 生产力实现质的突破。AIGC 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等 多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术 的发展，AI 已经能够生成高质量的文章、报告和其他类型的文本。AI 也已经能够自动编写代码， 这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。 技术的模块是招聘遥遥领先、占到 29.6%，其次是员工服务及沟通 关怀，主要是智能客服在员工咨询应答方面的应用，占到 16.7%，接下来是薪酬、培训和考勤排班。 因为这些领域事务性工作集中、痛点明显且市场供给也相对充分和成熟。 0.0% 26 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 在企业人力资源管理中已经使用 AI 技术的模块？ 招聘 员工服务和沟通关怀 培训 考勤、排班 人才盘点 绩效管理 组织管理

还 未形成成熟的技术路线。《国家数据基础设施建设指引》充分考虑国内外技术最新发展趋势，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 目前，《指引》提出的六条技术路线成熟度还不高，还不能完全实现安全可信基础上的数据大规模流 八成左右是个人隐私、企业机密、国家秘密等不可流通数据。即使是在20%的可流通数据中，在万维网上真正流通起来的结构 化数据也只有4%，而其他16%的图片、音频、视频等多模态非结构化数据，由于技术尚未成熟而不能在互联网上自由流通。 国家数据基础设施是实现数据安全高效流通的技术保障 域数据，正在成为人工智能高价值数据集的重要数据源。传统意义上的不可流通数据，将在依托隐私保护计算、区块链、控 制技 ，推进数据冷链的基础设施化，也使涉隐 涉密的高价值数据平民化，让普通数据企业实现“数据自由”。 实施路径 国家数据基础设施建设和运营是一个前无古人的创新事业，既面临需求迫切的要求，也面临技术不成熟的考验，需要从 技术、标准和应用三方面同时发力。首先，要加强顶层设计，夯实全国一体化数据基础设施数字基座，实现行业、区域、企 业数据基础设施的互联互通。其次，应组织和出台国家级重大研发等相关政策

二是数据质量差；三是缺乏数字化经验；四是数字化转型的管 理能力不足；五是部门协调困难，资源分散，内部信息不畅； 六是信息化投资规模大，支出效率低 （1） 缺乏数字技术应用 目前部分企业尚未形成成熟的数字化技术体系，在智能 化、新基建等方面还存在短板，缺少先进的数字化技术、产品 和解决方案等数字化技术工具，在一些关键领域和重点环节还 难以突破。 （2） 数字化人才严重不足 当前，央