Pre-trained Transformer）”的缩写，是一种可以执行较为复杂任务的语言模型，如： 回复问题、生成文章和程序代码，或者翻译文章内容等。而 ChatGPT 是 Open AI 推出的结合了 AI 创作和智能聊天的机器人。 ChatGPT 的前端，在问答、翻译、搜索、内容创作、代码生成、简单推理和分析等众多领域 达到人类的基准水平；其后端，通过“大语言模型”解决了跨行业和跨领域的问题。 AIGC，将使得组织的成功落后于他人。接下来，我们逐一看一下 各模块的详细情况。 0.0% 28 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 自动化维护 人事档案 通过智能自动化维护员工档案信息，包括薪 酬和福利等方面，结合各地不同的社保政策， 使数据更加实时更加快捷高效。这有助于减 少人工工作量，提高数据的准确性和及时性。 智能数据分析 AI 可以对大量的员工数据、业务数据、外部 行业数据进行分析，从而生成有关员工薪资 薪酬管理方面的诸多应用与实践： 29 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 薪酬方案的自动化 基于员工信息（岗位、级别、个人、能力、 绩效等）、员工薪酬信息（薪资水平、薪资 结构等方面的数据），结合行业的职位体系、 市场薪酬水平。运用 AI 模型和算法推荐薪酬 方案和岗位薪酬区间。 职务智能梳理 基于 AI 和大数据，对行业内同类岗位的工作 内容、任职要求、胜任力等进行大样本统计 和内容整合，避免在企业内部进行冗长的职

诺依曼架构；从建设运营 上要实现供给方、需求方和服务方等数据主体基于共识规则基础上的价值共创。具有极大的挑战性，至今还 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， Cloud通过在BigQuery上整合EDC连接器和联邦学习等技术，以及在数据自主权和互操作性方面的精心设计， 构建了一个高效、安全的数据流通平台。这种创新模式能将数据平台的流通数据与私有或不可共享的参与者数据相结合，实 现数据的循环利用和价值提升。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 14 > 15 这种宽松的数据流通法规环境，催生出了三种不同的数据基础 Databricks成立于2013年，由美国加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统商业化项目孵化而成。 Databricks的核心产品和服务是以Apache Spark为基础，构建了一个统一的、高性能的分析平台，结合Lakehouse架构和 Delta Lake技术，提供实时数据处理、机器学习集成以及弹性计算资源的数据基础设施，确保用户能够高效、可靠地进行数 据处理和分析。已为全球500多家知名企业提供了高效、可靠的数据基础设施服务。

当 前的业务和管理要求启动智能客户服务平台项目。 （3） 解决方案：全渠道客服系统、知识库、智能机 器人 ①全渠道智能客服与CRM客户关系系统联动，实现中国华 电公司内部共享办公服务，结合各平台子公司多样化的诉求，帮 助集团服务中心构建从咨询受理，转单，运营，分析等一站式 服务。 ②通过统一知识库的集成，应用机器人实现对客户诉求智 能问答。提升各供应商和内部员工的满意度，达到降本增效