Review） 9 │前言│ 一人即团队！智慧协作时代来临 关于人工智慧（AI）将对人类工作带来什么影响，这类作品已经汗牛充栋， 我们很容易找到大量相关的预测、方法或责难。然而，想找到人们如何使用智慧 机器从事日常工作的说明，却并不容易。 起码目前为止是这样。本书的核心是针对工作和工作环境，提出二十九个详 细案例，说明人类已经在这些工作和工作环境里，采用AI系统和自动化进行日常 工作 伊 丽 莎 白 一 世 （ Elizabeth I ） 拒 绝 了 威 廉 ． 李 （William Lee）提出的丝袜自动针织机专利申请，因为这种机器可能会让针织工 人变成穷人，人们就一直担心使用机器会导致大规模失业。 如今，人类依然关心自己的职涯命运。最近相关的调查和分析焦点，是AI和 相关自动化技术是否大量取代人类工作。有些分析这类问题的分析师，明确预测 出我们即将失去（或增加）的 Not Apply，暂译）都是这种类型。3 他们谈到随时可能出现自动驾驶汽车和汉堡 机器人，并预测这些会为许多人类劳工带来可怕后果，以及更大的不平等。然 而，到目前为止，尚未出现自动驾驶汽车和大规模使用的汉堡机器人，也没有为 司机和速食店员工带来可怕的后果。 职场走向人机回圈新场域 这类主题的第二代书籍，则比较乐观。在末日预言家2016年出书后仅仅一 年 ， 汤 玛 斯 ． 戴 文 波 特

 数据预处理：通过清洗和整理原始数据，提高模型训练的有效 性。  模型选择：基于大规模预训练模型（如 GPT-3、BERT 等）进 行迁移学习，快速适应行业特定的分类任务。  部署架构：使用云计算平台，确保系统的高可用性和弹性扩 展。  用户接口：设计直观易用的用户界面，支持用户实时监控分类 结果并进行调整。  持续学习机制：引入在线学习方法，使系统能够不断适应新的 数据和分类需求。 72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技术在企业级应用中的需求正在逐步上升，越来越 多的公司希望通过 AI 大模型来解决业务中的实际问题。 使用 AI 大模型流水分类系统的关键优势体现在以下几个方 面： 1. 高效率：相比传统人工分类，AI 系统能够快速处理海量数 据，显著提升分类速度。 2. 高准确率：基于深度学习的算法能够减少人为错误，提供更高 表格及实时流数据。这将确保系统能够适应各种业 务场景。  模型可扩展性：系统将设计为可扩展架构，方便后续模型的更 新和迭代，以便适应不断变化的业务需求和数据特征。  用户友好的界面：系统将提供一个易于使用的界面，用户能够 通过简单的操作进行数据上传、结果查看和分类任务管理。 在项目的初期，我们计划与特定行业（例如财务、物流、制造 等）合作，以验证系统在真实业务场景中的有效性。同时，我们将 通

领域的应用概况 █ 企业面临着内部与外部的挑战，AI 技术可作为破局的新方法 █ AI 技术在 HR 领域的应用情况 Part2：认识大语言模型：从原理到应用 Part3：体验大语言模型：使用者的认知与探索 Part4：企业中的大语言模型：价值与实现基础 █ 大语言模型对企业的价值 █ 大语言模型的价值实现基础 Part5：HR 中的大语言模型：影响与应用 █ 大语言模型对 体验大语言模型：使用者的认知与探索情况 大语言模型的话题热度较高，大部分参调者了解过大语言模型，但使用情况与认知情况存在较大差距 █ Part4 企业中的大语言模型：价值与实现基础 您是否了解大语言模型？ N=263 96.96% 3.04% 听说过或了解 完全不了解 您是否有使用过大语言模型？ N=255 40.78% 59.22% 使用过 没有使用过 大语言模型在企业中的价值 模型、神经网络，以及机器学习中无监督学习的方法。也就是说，大语言模型是将多种成熟的人 工智能技术作为其组成部部分，从简单到复杂，不断进化与成长，最后拥有了颠覆性的能力。 因此，企业是否愿意使用大语言模型、是否愿意在 HR 领域运用、是否有能力使用大语言模型，与企业对 整体 AI 技术的了解与运用程度有很大的关联。因此，在讨论大语言模型的应用前，我们将对整体的 AI 技术在 HR 领域的应用概况予以说明，为我们讨论大语言模型在

据模型及接口 标准进行接入；建立以用户为中心的 PAAS、DAAS、SAAS 平台，聚合多方智 慧，促进大数据应用产品的蓬勃发展。 在大数据、云计算等技术不断发展的背景下，企业级省大数据平台将使用 这些技术提高效率，降低成本。搭建企业级省大数据平台，按照统一的数据模 型及接口标准接入各域数据，并对 Hadoop 平台的物理模型进行统一管控，构 建统一的数据中心，支撑实时、非实时的业务需求。搭建 企业级大数据平台建设原则 1、统一性原则 以“逻辑集中、物理分散”为中长期目标，实现数据的统一采集、统一存储、 统一管理、统一运营、统一服务。 2、开放性原则 强调开放、协作、分享，借鉴互联网思维，面向数据使用者提供标准的对 外服务接口，平台内部分层解耦接口开放，打造开放的大数据服务平台。 3、先进性原则 引入先进的云计算、大数据技术，依据“低成本、高效率”原则，建立架构 混搭、统一运维管理的大数据平台。 、政府、 游客在行业管理、市场经营、客户体验等方面仍面临诸多难点。 利用移动大数据位置信息，可以帮助旅游行业相关管理部门实时掌握景区 内游客数量，分析客流规律和预测发展趋势，并精确衡量公共设施使用效率， 从而及时准确的制定相应公共政策，健全旅游景区监测预警、风险评估、信息 发布等应急机制。 总体来看，需要依托移动大数据能力，利用位置信息运营平台，聚焦用户 位置、标签，构建旅游行业生态圈，提升行业信息化能力。

CATERING SERVICE & DIGITAL OPERATION MANAGEMENT 模块四 物资管理 思维导图 项目二 餐饮物资的使用与保养 ● 知识目标 1. 掌握餐厅物资在餐厅运营中的流转过程。 2. 了解餐饮物资在使用过程中产生损耗的原因和防控 方法。 ● 能力目标 ● 素养目标 1. 能够分析在宴会各环节中餐饮物资损耗的风险点， 并提出防控措施。 2. 具有卫生意识，具备饮食卫生安全管理素养。 2. 具有标准化工作意识，养成遵守规范的良好职业习 惯。 3. 具有成本控制意识，树立绿色发展理念。 任务一 大型宴会餐具使用与管 理 案例导入 仔细观察餐具使用及保管过程中的图片，分析物品使用及保管过程中存在的问题。 引导问题： 01 餐具损耗原因及处理办法 餐具损耗主要包括破损、流失、损坏等情 况。做好餐具损耗控制，需要在物资流转全过程 将玻璃杯装入不合适的杯筐，使杯子因受挤压而破损。 擦拭时用力不当，造成破损。 餐具破损的原因主要包 括两个：一是人为破损，二 是使用时间长或质量差而造 成的自然破损。通常，玻璃 器皿和瓷器破损率最高；楼 面使用的小餐具破损率较低， 厨房使用的大餐具破损率较 高；由服务员保管的餐具破 损率较小，由洗涤部管理的 餐具破损率较高。 餐具流失的原因 生意忙时，员工

色，大数据平台的核心是为业务应用提供有业务价值的数据服务。所以度量和运营数 据服务的能力是大数据平台的业务能力。 大数据平台应该能够对提供的数据服务及相关行为做持续跟踪和记录，包括哪些 数据服务被哪个部门使用、用了多少次等，通过这些去度量每一个数据服务的业务价 值，然后实时地根据这些业务价值数据去提醒数据服务提供方，调整、改变、优化数 据服务，这才是可经营的大数据平台，也只有这样业务部门才能得到最快的支持和响 扩展数据应用生态范围，充分挖掘数据资源价值、释放数据资源红利，支撑大数据平 台系统及数据资源能够长期有效发挥项目建设价值。 5）质量管理体系：数据质量的高低代表了数据提供方、维护者产生的数据资源 满足数据使用方期望的程度，数据质量管理则是指对单位数据资源全生命周期的每个 阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活 动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 才能保证系统实施阶段顺利进行。 项目实施需要采取领导小组负责制，建立起了包括项目实施领导小组、大数据平 台承建及运维方、数据提供及服务使用方在内的三级组织机构，以及项目实施管理决 策者、大数据平台研发者、数据服务开发者、大数据平台运营者、大数据平台运维者 以及数据资源提供者、数据服务使用者等角色职责。 12 大数据平台项目实施规范 整体组织架构划分和角色职责设定如下图所示： 13 大数据平台项目实施规范

过程中，以网络融合(电话网络，电视网络，计算机网络，控制网络)和一体化综合信息集成平台作 为数字化与智能化技术应用的支撑平台，更充分，更合理的利用人、财、物、信息等有形和无形的 资源，高效率和高效益的实现管理者和使用者对其所追求预期目标的完美体现。 1.2、酒店服务 智慧酒店将打造 XX 地区乃至中国最尊贵的酒店服务，建成后的酒店，从客人订房、酒店入住、 住店体验、宴会体验、休闲娱乐体验方面将带领客人体验与众不同的服务，使智慧酒店不仅在建筑 有子系统都必须达到上述的运行指标，弱电系统的各子系统的都必须达到可靠性分配批标。 在进行设计和产品选型时，要求弱电弱电系统的 所有子系统的平 均无故障工作时间 （MTBF），不应小于其平均无故障工作时间分配指标。 系统所使用的所有的设备、器材的平均无故障工作时间（MTBF），不应小于其 MTBF 的分配 指标。 所有的产品应经过大量实践检验的可靠、稳定系统。 实用性 弱电系统的技术内容应符合应用的实际情况，系统 水平语音和数据均采用六类非屏蔽双绞线，可通过跳线灵活转换终端功能类型（即语音和数据 用途可互换）。 我方将按照智慧酒店综合布线系统的要求，本着一切从用户出发的原则，设计一套结构化的 , 灵活性极高的综合布线系统，能够长远的满足使用者不断变化的需求，并将用户长期营运，维护， 变更，网络升级的费用降至最低的技术配置方案。 2.1.2 系统设计原则 为了把智慧酒店设计成为一座现代化、智能化的酒店，结合智慧酒店的自身特点，设计采用国

根据采购入库物料的代号，名称，批次，供应商，有效期，来料物料的唯一性。可使用标签机打印二维码标签，标识物料的信 息， 其中二维码内容在系统保证唯一性 ( 唯一性需根据物料的特性来决定 , 某些物料可以使用一物一码，某些物料不能使用一物 一码 ) 。 二维码标签包含内容如下： (1) 物料代号和物料名称 ; (2) 物料批次和有效期 ; (3) 物料标签使用二维码，标签中包含物料名称 ，代号 ，批号 ，规格 ，有效期等信息 ; (2) 二维码信息始终唯一 , 用于一物一码追溯 ; (3) 规则 : { 物料代号 }|{ 物料批次 }|{ 有效期 }|{ 来料桶数 }|{ 第几桶 } 【对于无法一物一码物料默认来料数 就是 1 】 标签优势： (1) 包含物料的基础信息，能够快速人工识别 (2) 标签物料信息均使用代号或者别名，用于物料保密 (5) 信息存储基于离线模式，避免系统之间的复杂对接 原料仓库中所有的包装物料均使用一物一码， 且每个标签数据都是用电子档方式存储。 根据标签数据可以追溯查询每件料用到那个 生产批次中。 在系统中可以实时查询当前物料的使用量， 库存量以及当前是否用完等状态。 物料使用完成之后可以自动计算物料的偏差 值。 基础资料 - 标签管理

减少基础设施、人才培养和组织变革投入 Data+AI 可采用云平台构建，并通过提供成本效益分析和自动化的 AI 应用开发，帮 助企业降低成本并提高投资回报。通过简化 AI 的应用，降低了对专业 AI 人才的依赖， 各团队使用同一个平台和单一数据来源来执行其工作，能够促进跨部门合作和知识共 享，从而降低人才培养和组织变更投入。 1.3 Data+AI 如何帮助企业 目前已有多个行业客户采取 Data+AI 的核心在于通过统一的平台，实现数据和 AI 的深度整合，从而不断提高 企业的数据决策和 AI 应用效率。该平台需要支持以下能力： 多模数据管理 AI 应用通常会涉及到结构化及非结构化的数据使用，因此 Data+AI 平台需要具备多 模数据管理能力，方便企业在 Data+AI 开发过程中高效利用各种类型的数据。 端到端的 Data+AI 开发 Data+AI 开发包括数据处 阿里云副总裁、数据库产品事业部负责人 李飞飞 “数据是生成式 AI 的核心资产，大模型时代的数据管理系统需具备多模处理和实时 分析能力，以数据驱动决策和创新，为用户提供‘搭积木’一样易用、好用、高可用 的使用体验。”阿里云副总裁、数据库产品事业部负责人李飞飞表示。 第一部分：Data+AI 大咖观点 10 图｜阿里云推出多模数据管理平台 DMS：OneMeta+OneOps

合推荐算法结合了协同过滤和内容基于推荐的优点，提供更加精准 的推荐结果。用户接口模块则负责将推荐结果展示给用户，提供友 好的交互界面和个性化的推荐展示。 为了确保系统的高效运行，推荐算法模块使用了先进的模型优 化技术，包括特征选择、模型调参和集成学习。特征选择通过筛选 出对推荐结果影响最大的特征，提高模型的预测能力；模型调参则 通过调整算法的参数，优化模型的性能；集成学习通过结合多个模 和匹配度。  数据分析在员工绩效评估中的应用，帮助企业客观评估员工表 现。  人工智能在面试过程中的应用，通过分析候选人的语言和非语 言信息，辅助面试官做出更准确的判断。  在线学习平台的使用，为员工提供灵活的学习资源和路径，支 持其职业发展。 尽管如此，技术的引入也带来了新的问题和挑战。例如，数据 安全和隐私保护成为人力资源技术应用中的敏感问题。此外，技术 的快速迭代要求人力资源专业人员不断学习和适应新工具，对其专 效管理、培训与发展、员工关系管理以及技术应用。通过针对这些 挑战采取切实可行的措施，企业可以提升其人力资源管理水平，从 而在激烈的市场竞争中保持竞争优势。 3.2 现有招聘系统的局限性 目前，人力资源领域广泛使用的招聘系统虽然在提高招聘效率 和初步筛选候选人方面发挥了重要作用，但仍存在诸多局限性。首 先，现有系统往往依赖关键词匹配和简单的筛选条件，难以全面评 估候选人的综合素质。例如，系统可能仅根据简历中的关键词