IBM Watson Talent 人力资源中的 AI 业务案例 关于入门的见解和提示 Nigel Guenole 博士和 Sheri Feinzig 博士 人力资源中的 AI 业务案例 2 前言 人力资源正处于大规模颠覆的边缘。无处不在的移动和社交技术以及个性化重新定义了员工体验的 门槛。随着所有行业商业模式的颠覆 ， 人才获取游戏发生了变化 ， 随着技术变革对工作的影响 ， PoPMYoOtO 人力资源中的 AI 业务案例 3 Introduction 人工智能与战略洞察力相结合创造了新的商业机会, 并正在改变人力资源对组织竞争优势的贡献方 式。 本报告概述了人工智能在当今人力资源中提供价值的具体例子。它描述了 IBM 内部人力资源团队的 开创性工作，他们与 IBM 的客户服务专家一起为人力资源开发了真正出色的 AI 解决方案。所描述 的许多示例最初是为 构建投资业务案例 ， 确保有意义的业务和员工成果 ， 并提供有关如何管理由数字和 AI 重塑驱动的变革的独特见解。 作为一家以人才为中心、以人工智能为动力的领先组织 ， 我们很高兴能站在这一旅程的最前沿。 蒂娜 · 马龙 - 帕特里奇 全球商业服务管理合伙人、全球领导者、人才与参与。 IBM 人力资源中的 AI 业务案例 4 Contents ExecutiveSummary ....

AI+政务：最具执行力的 AI 应用落地方向 2025 年 04 月 26 日 ➢ 深圳推出“AI+政务助手”引发热议，多地上马 AI 政务项目。2 月 16 日， 深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供 DeepSeek 模型应用服务， 其中深圳福田区上线“AI+助手”引起广泛关注。目前，福田区已上线 11 大类 70 名“数智员工”，“AI 数智员 政务 IT 包括多个垂直场景，AI 赋能实现开源节流。1）AI+招采：2023 年 中国公共采购交易总额超过 46 万亿元，招采业务以 Saas 为主要收费模式，通 过 AI 赋能可以提升招采环节效率，实现开源节流；2）AI+财政，我国财政体系 涉及大量的财政单位、预算单位，以及每年超过 20 万亿的财政支出，在整个财 政资金的流动环节中有大量的环节适合 AI 落地，财政 IT 双龙博思软件和中科江 DeepSeek，将 AI 全面应用到财政信息化系统中，在财政预算管理、 非税票据管理、政府采购环节等实现落地；3）AI+税务，随着金税四期数电发票 在全国推广上线，在“以数治税”的背景下，企业财税实务数字化产品及财税风 险及合规相关服务的市场渗透率和普及程度将大幅度上升，税务 Saas 龙头税友 股份推出自研 AI 大模型“灵犀”，在税务合规等领域加速 AI 应用落地。 ➢ AI 为政务办公实现效率提升。政务

AI+HR黑科技秘笈 A I 赋 能 人 力 资 本 智 能 化 变 革 e 成 科 技 H R 图 灵 学 院 出 品 a i . i f c h a n g e . c o m AI黑科技揭秘 顶尖科学家团队力作 AI+HR创新应用 前言 前言 献给走在数字化浪潮前沿的 HR 们， 数字经济时代已全面开启，大数据、人工智能、云计算等新科技推动经济、社会、 企业发生翻天覆地 成科技打造的 HR 领域第 一 AI 专栏，希望以此为窗口，向 HR 传达专业的 AI 知识与信息，赋予人力资 本领域变革力量，以 AI 为钥，携手 HR 开启数字化变革之门！在这里，HR 们可以得到前沿技术思考、行业技术干货、全球 AI 好物、HR+AI 创新应用等。 目录 第一部分 人岗匹配 让 AI 技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 一文读懂 RPA、AI 与 HR 的关系 真技术还是伪 AI，HR 如何选择合适的智能工具？ 第五部分 智能聊天机器人 请回答 BERT：HR 聊天机器人强大聊天技能背后的秘密 第六部分 人工智能历史 人工智能演义第一回：阿兰图灵开山鼻祖，达特茅斯豪杰聚义

保险 +AI ， 全 业务上云 关于我们 2 中国首家相互保险社 众惠财产相互保险社成立于 2017 年 2 月 14 日 ，是中国 首家 经保监会批准设立的全国性相互保险组织 ，住所位 于金融 创新窗口深圳前海 ，初始运营资金 10 亿元 ，主 营业务包括 信用保险、保证保险、短期健康和意外伤害保 险等。 作为中国特色相互保险实践的先行者 ，众惠相互由前海 金 控等 12 家企业及自然人提供初始运营资金， SQL, NoSQL, MPP…) 企业应用 • 区块链 • 云通信 • 即时通讯 • IOT • 云安全 • 云短信 AI • 学习平台（深度学习、机器学习） • AI 应用（ OCR 、自然语言分析、智能 问答、图计算、语音 / 视频分析） 依托云计算服务商，构建战略级科技能力 》》 》》 》》 多 层 次

誌謝 感謝⼗四位專家學者分享 （按姓⽒筆畫排序） 感謝⼗四位⼈⼯智慧領域及教育專家，從專業、親師的⾓度，提 出了AI時代所需的能⼒與解⽅，讓我們做好準備，迎接這個AI新時 代。 產業界 張嘉淵 廣達電腦技術⻑暨副總經理、廣達研究院院⻑。原本學的是航 太，⼆○○○年加入廣達，負責前瞻產品研發、未來科技策略及全球研 發合作，同時是APEC企業諮詢委員會數位⼯作⼩組共同主席。他希望 微軟台灣⼈⼯智慧研發中⼼技術⻑，開發過「從地球到火星」都 能使⽤的軟體。在台灣出⽣、成⻑，到美國取得博⼠學位後留在矽⾕ ⼯作，⼆○⼀八年返回台灣任職，⼆○⼆⼆年加入微軟，帶領團隊探索 充滿未知的AI世界。 陳宜秀 現任政治⼤學傳播學院數位內容學程專任副教授，並開設有「設 計思考與⼈⼯智慧」課程。哥倫比亞⼤學社會⼼理學博⼠，曾服務於 美國AT&T Labs（其中的⾙爾實驗室）、Avaya和Verizon 智慧學校的營運與品牌⾏銷，後來接任基⾦會執⾏⻑，持續以培育⼈ 才為核⼼，推動台灣產業AI化。 謝宗震 詠鋐智能創辦⼈兼執⾏⻑、清華⼤學統計博⼠、⼈⼯智慧專家， 同時也是七歲男孩和⼀歲多女孩的爸爸。原本想⾛學術研究路線，但 由於統計是應⽤科學，要解決現實世界的問題才有意義，因⽽決定和 幾位志同道合的朋友在AI領域創業，近幾年連續獲得國內外重要新創 企業獎項肯定。 簡立峰 台灣Googl

AI Agent智能体产业图谱（1.0） Data Intelligence Conference 2025 DATA AI，数据燃动智能 金融行业智能体 水利行业智能体 能源行业智能体 政务行业智能体 通信行业智能体 行业智能体 医疗行业智能体 数据分析智能体 运维智能体 智慧办公智能体 场景智能体 客服智能体 营销智能体 具身智能体 财务审计智能体 时空智能体

教师的 AI 能力框架 © UNESCO 2024 联合国教科文组织 - 全球教育领导者 封面 ： scart / Shutterstock. com * CLD 1005.24 教科文组织设计和印刷 法国印刷 2030 年全球教育议程 联合国教科文组织（UNESCO）作为联合国负责教 育的专业机构，被委托领导和协调教育2030议程， 这是全球通过17项可持续发展目标消除贫困运动的 指导教师在教育中使用和滥用 AI AI处理大量信息，生成新内容，并通过预测分析辅助决策。在 教育领域，AI已将传统的教师-学生关系转变为教师-AI-学生的 动态关系。 作为全球参考，该工具指导国家人工智能能力框架的发展，影响教 师培训项目，并帮助设计评估标准。它还提供了教师构建人工智能 知识、应用伦理原则和支持其职业发展的策略。 教学方法，以及专业学习中的AI应用。这些能力被划分为三个进 阶层次：获取、深化和创造。 阶层次：获取、深化和创造。 The AI能力框架针对这一缺口，通过定义教师在AI时 代必须掌握的知识、技能和价值观来解决这一问题。 该框架基于保护教师权益、增强人类自主性和推动可 持续性的原则进行开发，并详细列出了五个维度下的 15项能力：以人为中心的心态、AI伦理、AI基础与应 用。 这一转变需要重新审视教师的角色及其在人工智能时代所需的能力。然而，很少 有国家定义这些能力或开发国家级项目来培训教师使用人工智能，导致许多教育

AI+ 智慧园区解决方案 AI+ 智慧园区解决方案 第 i 页 目录 第 一 章 背景及需求 .................................................................................................. 1 1.1 应用背景 ..................................... 3.3.6 便捷的功能设计 ............................................................................... 19 AI+ 智慧园区解决方案 第 ii 页 3.3.7 丰富的产品支持 ................................................................. ............................................................................................. 38 AI+ 智慧园区解决方案 第 iii 页 5.2 系统架构（三选一） ................................................................

AI 智能体行业案例 （待更新） 1 概述 2 法律行业案例 3 金融行业案例 4 教育行业案例 5 医疗行业案例 目录 10.1 概述 随着大模型技术的发展，如何利用 AI 智能体更好地赋能垂直行业是工 业界和学术界共同关注的问题，我们结合法律、金融和教育等行业背 景，搭建多种形式的智能体，并重点讨论在不同业务需求下的智能体 设计决策。 1 概述 2 法律行业案例 3 金融行业案例 域之一。近些年， 以技术驱动为特征的金融科技，依托人工智能、大数据分析和区块链等关键技术，极大地 提升了金融行业的服务效率。作为一种新型生产方式， AI 具有互补性、智能性、融合性、 创造性等技术经济特征。金融行业中大模型广泛应用，包括摩根大通的 AI 投资顾问、招商 银行的智能客服系统以及平安科技的风险管理平台等。这些金融大模型涵盖了客户服务、 信用评分、市场预测和合规监测等多种功能，有效解决了传统金融服务中存在的响应速度 用 费用常常让用户感到很大压力。这些费用在需要频繁生成报告时，可能会迅速累积，带来不小的经济负担。相比之下， 许多金融科技公司开始利用通用模型来降低成本。例如， ZestFinance 利用开源的 AI 工具构建了自己的信用评分系统， 处理一份征信报告的成本显著低于传统模型。这样，他们能够每月为数千用户提供信用报告，显著降低了运营成本，同 时保持了良好的客户满意度。再比如， Kiva 利用机器学习模型来评估借款人的信用