浪潮下的人力资源管理迭代与蜕变正由星星之火，迈向燎原之势。 围绕人才选、用、育、留各主要业务场景，AI-HR 在不同阶段应用落地、价值体现也各有不同，例如： 发展早期：主要应用于人才选拔、面试辅助环节，帮助 HR 节省简历和面试效率、从而提升招聘效率； 发展中期：随着深度学习的持续深入，AI 在人才筛选甄别中价值除了体现在整体效率上，还逐步参与到决策 辅助中；同时，以 HRBP 为代表，AI-HR 的价值定位不再局限于传统的 可量化的产出，其特点主要表现为：重复性高，任务明确； 可以通过标准化流程和工具进行管理；该类工作的绩效评估方式通常绩效评估相对简单，通常基于效率、准 确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 流程灵活，需要根据具体情况调整策略 和方法 对技能的要求 对技能的要求相对固定，通常可以通 过培训快速掌握 需要较高的专业技能、经验积累和创造 性思维 绩效评估方式 绩效评估主要基于效率、准确性和完 成度（如处理了多少简历、计算了多 少薪酬） 绩效评估更注重结果的质量、创新性和 影响力（如解决了多少复杂员工关系问 题、制定了多有效的战略计划） 技术替代性 容易被自动化工具或 AI 替代（如薪 酬计算、考勤管理） 难以被完全替代，需要人类的判断力和

适其岗”，根据人不同的素质和个性将其安排在最合适的岗位上，做到 “人尽其才，物尽其用”， 才能使人才发挥最大价值，同时激活组织。 那么，HR 如何做好人岗匹配呢？ 以前，在千百万份简历中筛选人才，是 HR 工作中 “解不开的劫”，每天花费大量的时间和精力 对优秀简历和职位信息人工做匹配，不仅消耗着 HR 的积极性，往往结果也不尽如人意，筛不到 合适的人才，难以满足业务部门的需求。 现在，数字经济时代的新技术给 HR 在人岗匹配的任务中存在 HR、职位（JD）、简历（CV）三种实体，人岗推荐系统中由 HR 发布职位， 根据发布职位来推荐简历，该场景中需要优化推荐的准确率、召回率，提升 HR 更高的工作效率， 提升岗位和简历的匹配度来减少招聘人才的成本。 在经典的机器学习排序模型中通常分为两种：复杂的人工特征工程 + 简单的模型，简单的人工 特征 + 复杂的模型。本着该原则我们对以文本为主的职位和简历对进行了匹配排序实践。 能力和产品整合至 AI 开放平台，并通过开放平台将 AI 能力开放给所有企业和友商。 e 成科技 AI 开放平台是 HR 赛道首个企业自主研发的聚焦人力资本场景的一站式 AI 能力服务平 台，覆盖简历解析、人岗匹配、HR 机器人等诸多场景，通过 OpenAPI 及需求定制等形式，面 向所有自研系统大型企业、垂直招聘平台、传统 HR 行业厂商等企业用户提供智能化服务。 未来，我们将一直保持高效的创新与研发能力，将前沿的

分析的人力数据占小部分，还有极小部分员工数据仍然是非结构化数 据。 当数字化水平普遍较高时，数据分析人员的洞察和创新更能够为企业带来价值。有一项研究分析了 3 万份客服代表的在线简历，希望了解与 员 工跳槽相关的因素，结果发现，使用 Chrome 这种第三方浏览器填写简历的员工比使用 Windows 或 Mac 自带浏览器的员工平均坚守一个 岗位的 时间要长 15% ，意味着“爱折腾”可能是一种好品质；员工过去 5 年 招 聘 管 理 进 程， Offer 发放和在线回 签）； 3. 线上交 互的员工自助入职系统； 4. 通过微信服务 号鼓励员工积极内推（便于查 询和分享转 发在招岗位，在微信端上传候选 人简历， 获得积分和礼物）； 5. 基于 Power BI 的 系列可视化报表（整合多个“数据湖”中 的 员工档案、绩效历史、个人发展计划等数 据，形成可视化人力资源报告， 360 度员 工 招聘与配置  业务单元人才需求分析  业务单元人才供应链管理方案  参与测试（面试、笔试等）筛选候选人  集团人才需求分析  集团人才供应链体系  雇主品牌管理  发布招聘信息、简历筛选、意愿沟通、安排测试 （面试、笔试等）、背景调查、 Offer 发放  人才渠道与资源管理  市场薪酬调查  招聘相关数据分析 培训与开发  业务单元培训需求分析  参与制定业务单元人才发展方案

核心是“洞察”与“赋能”：它让数据“活”起来，能够自我分析、发现规律、预测趋势， 并最终赋能甚至替代部分人类决策。 AI 分析：这远不止于生成几张饼图或柱状图。它意味着： 在招聘端：通过自然语言处理技术，智能解析海量简历，并与岗位画像进行深度匹配，精 准筛选出潜力候选人，甚至预测其入职意愿与稳定性。 在人才发展端：分析员工的学习路径、项目经历、绩效数据，为其智能推荐个性化的成长 地图与培训课程，构建“千人千面”的赋能体系。 使被数字化，也只会产生混乱的数据。 2. 第二步：选择高价值场景，实现单点智能突破 不要追求“大而全”的智能平台。从业务痛点最明显、数据基础最好、ROI 最容易衡量的 场景入手。例如： 场景一：智能简历筛选。直接提升招聘效率，降低渠道成本。 场景二：员工流失预测。主动保留关键人才，降低离职带来的巨额损失。 场景三：个性化学习推荐。提升培训投入的有效性，加速人才成长。 通过这些“小胜”积累信心 成熟度：分化明显，财务等环节成熟度高，人力资源等环节正在追赶。 数据中台驱动的决策：构建统一数据底座，消灭孤岛，为管理层提供实时、全面的经营洞 察。 AI 赋能的人力资源：在招聘端，AI 可智能解析海量简历，实现人岗精准匹配；在员工服 务端，智能机器人可解答大部分常规问题；在人才发展端，AI 可分析员工数据，推荐个 性化成长路径。 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 19 页 共 37 页

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学习内容 权益服务 自助一体机 员工档案 组织部门 证明 / 问询 工资查询 员工关怀 团队分析 自助档案 入离调转 员工服务 / 自助服 务 职位 发布 职位 匹配 面试 评价 简历库 招聘 官网 招聘 分析 综合 评价 服务 工单 服务 大厅 运营 管理 持续 反馈 KPI PBC 组织 绩效 目标 管理 绩效 校准 排班 调班 打卡 外勤 假勤 报告

N N N N N 归属销售订单逻辑实体 37 示例：基于业务能力和业务活动识别业务对象 收敛后业务活动 业务对象 寻源 人才获取计划 Offer 业务场景 社会招聘 招聘岗位发布 简历筛选 人才测评 录用审批决策 面试官资格管理 面试安排 面试考核信息 录用决策 基于设计范围，选取业务流程 Offer 设计发放 人才吸引与报到 获取人力需求 面试官资格人

钩，破除编制固化，构建弹性 编制机制。 完善人才引进机制。健全公开、平等、竞争、择优的市场化招聘制度，坚持多渠道公 开招聘，建立更具竞争力的人才引聘机制。 金蝶 AI 招聘智能体可实现从简历智能筛选、在线笔试面试到面试视频存档的全智能管 理。所有操作数据实时加密留痕，完全匹配国资委 “阳光招聘”“全程可追溯” 的监管 要求。系统内置岗位资格智能校验引擎，通过 AI 算法自动比对应聘者资质与岗位要求，生 金蝶提供央国企业数智化内部人才市场解决方案，为企业全体员工构建多维精准的 “ 人才画像”（包含技能证书、项目经验、绩效等级等），企业发布岗位需求时，系统通过 算法自动匹配适配人选。支持内部人才市场机制从招聘需求发布、简历投递、笔试面试、 调动审批全流程管理，跨单位流动员工的社保衔接、工龄计算、职称评定等规则，以及流 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288

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