气行业开始面临着新挑战。所以从某种程度上来说，数字化转 型已经成为了整个燃气行业发展的一个必然选择。 燃气行业在数字化转型中主要需要考虑两个方面：一是基础 设施的建设要和行业需求相适应；二是燃气企业内部外部要建立 起与数字经济相适应的组织模式、运营机制及服务模式。 1.4 能源央国企数字化痛点分析 近年来，在国务院国资委的指导下，央企加快了数字化转 型进程，并取得了显著的成效。但随着数字化转型向纵深发 信、小程序、APP、企业微信、钉钉、飞书、抖音、微博、美团、饿 了么、WhatsApp、Facebook、Twitter等。 （2） AI文本机器人、语音机器人客服，通过情景重现、语音语义融合， 语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 呼叫中心 （1）

至少这些是值得我们人力资源管理者持续关注和思考的。 因为，就像在企业数字化转型的过程中，HR 不仅要作为革命者、先行者，率先实现企业人 力资源管理的数字化转型，更要推动企业开展与数字化转型相适应的企业文化与组织变革，打造 数字化人才队伍、提升数字化人才密度，帮助各级管理者提升数字化领导力，培养员工的数字化 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”， 业整体人才需求和薪酬趋势，也要把握各类岗位的人才需求和薪酬 趋势； 2）职务对齐：企业内部收集过各类信息，因为数据无法对齐， 导致薪酬分析结果说服力不强，且耗时耗力； 3）薪酬方案优化：薪酬方案要适应多个城市，薪酬调整要根据 企业人效、经营策略、社会数据、行业数据、薪酬竞争力等进行数 据量化分析。 项目借助薪智以 AI 赋能诸多产品与服务，实现基于薪酬管理的 一系列人才管理体系优化与质效提升，例如： （3）学习与发展 在培训模块，人工智能也已经有了非常不错的应用，而且这些应用远不止于内容推荐。AI 在 学习与发展领域的应用也是未来想象空间最大的高价值应用场景之一。特别是，使用 AI 技术可以 实现学习的自适应，让“因材施教”成为可能，利用 AI 强大的整理归纳能力，可以极大地提升人 类学习的效率。此外，AI 技术也可以进一步赋能学习的移动化、游戏化和社交化，将人才培养与 课程场景连接起来，做到寓教于乐。

域。MLflow是一个开放源代码的机器学习生命周期管理平台, 该平台旨在帮助数据科学家和工程师跨多种机器学习库和环境 进行协作和管理机器学习项目。MLflow 的设计目标是可扩展性和易用性，使其能够适应各种大小的机器学习项目，并与其 他数据平台无缝集成。通过提供API工具，MLflow 大大简化了机器学习的复杂性，使得项目更容易管理和推向生产环境。 Delta Lake是一种开源存储层，专为大规模数据处理和分析而设计。Delta 滤恶意参数更新。 三是消除数据异质性和模型偏差。反事实学习与特征解耦。通过生成全局对齐的反事实样本，打破局部数据偏见，缓解 辛普森悖论；个性化联邦学习。允许各参与方在全局模型基础上进行本地微调，适应自身数据分布；跨学科研究。通过因果 推理与隐私保护计算结合，解决数据偏差问题；迁移学习融合。在样本和特征重叠较少时，利用迁移学习补充分布差异，提 升模型泛化能力；端云协同计算。结合边缘计算优化端