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未来十年：人力资源的超自动化革命
在人力资源技术和超级自动化的快速应用推动下，人力资源领域正处于一场革命的风口浪尖。在人工智能（AI）、机器学习（ML）和高级自动化的推动下，超级自动化正在重塑人力资源部门的运作方式，使其变得更加灵活、数据驱动和更具战略性。这种演变不仅简化了流程，还转变了人力资源部门在企业中的角色，使团队能够专注于人才管理和员工体验等高影响力的活动。
随着企业面临越来越大的吸引和留住顶尖人才的压力，超自动化提供了一种解决方案，使人力资源专业人员能够超越日常行政任务。通过将重复性的工作流程自动化，人力资源部门可以将重点转移到更具战略性的举措上，从而推动组织取得成功。行业领导者和分析师预测，超自动化将成为人力资源技术的重要组成部分，Gartner 预测到 2028 年，超自动化将成长为一个价值 265 亿美元的市场。
本文探讨了人工智能驱动的决策和塑造未来人力管理的超自动化趋势，以及首席人力资源官如何利用这些进步来培养一支更具创新性和响应性的员工队伍。
什么是超自动化？
超自动化是一种旨在通过自动化优化业务运营的战略方法。它不是专注于单一技术，而是利用机器人流程自动化（RPA）、低代码/无代码（LCNC）平台、人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进工具来简化和自动化各种流程。通过将这些任务自动化，企业可以提高速度和准确性，并加强数据跟踪和分析。超自动化的核心目标是在最短时间内识别并自动化尽可能多的流程，从而推动效率和创新。
HRTech中的超自动化实例： 加强人力资源和员工管理
通过自动化和优化关键流程，超自动化大大改变了人力资源和员工管理。这种先进的方法整合了各种自动化工具，以简化候选人筛选、员工入职、薪资处理、绩效管理和休假管理等任务。其结果是提高了效率，改善了员工体验，优化了人力资源的利用。
超自动化影响的一个典型例子是工资单处理。通过使用自动化工具连接人力资源和薪资系统，企业可以实现整个薪资周期的自动化。这包括计算和支付工资、处理扣款和管理福利。超级自动化通过验证考勤表、处理请假申请以及自动生成工资条和税表来确保准确性。这就减少了人工数据输入错误，保证了准确性，使人力资源专业人员能够专注于更具战略性、重复性较少的任务。
此外，超级自动化还可利用数据驱动的洞察力来加强人力资源决策。通过将 Camunda 等平台与员工数据集成，并采用人工智能和机器学习（ML）算法，企业可以分析模式、趋势和潜在问题，如高流失率或技能差距。这些洞察力可帮助企业做出明智决策、提高员工敬业度、留住人才并支持有效的劳动力规划。
人力资源技术的超自动化趋势
超自动化是一种利用各种技术组合实现尽可能多的流程自动化的战略，它正在迅速重塑人力资源领域的格局。
人工智能驱动决策
预测分析： 人工智能驱动的预测分析正在改变人力资源部门留住员工的方法，通过先进的数据分析加强决策过程。与传统方法相比，人工智能能更高效地处理大型数据集，这对大型企业尤其有利。通过识别复杂的模式和趋势，人工智能可以分析工作满意度、员工参与度甚至工作习惯的细微变化等因素，从而预测潜在的人员流失。这种能力使人力资源专业人员能够根据个人需求制定积极主动的留任战略。例如，人工智能可以帮助创建符合职业愿望的定制化员工发展计划，从而提高忠诚度。此外，人工智能系统还能不断从新数据中学习，随着时间的推移提高预测准确性，并确保模型在组织动态发展中保持有效。这种动态方法使人力资源部门能够预测挑战，并培养一支更投入、更敬业的员工队伍。
人员分析： 在当今数据丰富的环境中，人员分析为提高员工保留率提供了强有力的工具。超越直觉和轶事证据，人力资源专业人员可以利用人员分析做出明智、数据驱动的决策。这种方法将传统的人力资源实践与对员工数据的严格分析相结合，涵盖了从入职反馈、离职访谈到日常互动的方方面面。
例如，如果一家公司在管理层变动后，某个部门的员工流失率激增，那么人事分析就能发现这些变量之间的关联。此外，人员分析还能量化员工敬业度和工作满意度等指标，从而清楚地了解员工动态。通过识别模式和趋势，它甚至可以预测哪些表现出色的员工可能面临离职风险，从而使企业能够积极主动地解决潜在问题。这种以数据为导向的洞察力使企业能够完善留住员工的战略，并培养一支更稳定、更敬业的员工队伍。
智能聊天机器人和虚拟助理
用于员工支持的聊天机器人： 人工智能驱动的聊天机器人通过利用会话搜索和分析大量业务文档（如公司政策），为员工提供全天候支持。这些聊天机器人能准确回答员工的询问，使人力资源团队能够专注于价值更高的任务。它们可以管理请假申请、招聘工作流程、费用报销和内部沟通等常规流程。此外，聊天机器人还能促进实时反馈收集，在互动过程中主动征求意见，并分析数据提出改进建议。这种方法不仅能提高员工参与度，还能为优化人力资源战略提供有价值的见解。
自动简历筛选： 自动简历筛选利用机器学习算法，根据预定义的标准（如关键字、技能和经验）对简历进行评估。这项技术通过自动对申请进行初步审查，加快了招聘流程，大大减少了招聘人员在人工筛选上花费的时间。例如，自动化系统可以有效扫描简历中的特定编程语言、认证和相关经验，从而简化候选人筛选流程。根据最近的调查，67% 的大型企业和 35% 的小型企业采用了求职者跟踪系统（ATS）来加强招聘工作。
超个性化的员工体验
员工福利个性化： 为使员工福利与组织目标保持一致，应让人力资源、财务和员工共同参与制定符合员工需求的计划。个性化的主要方面包括调整补贴金额和资格时间，以有效支持员工。定制计划设计，如允许滚动资金和创建专门的福利钱包，可增强相关性和吸引力。定制支出类别以反映组织价值，并使用个性化信息来提高对计划的理解。提供灵活的报销选项并利用生活方式支出账户（LSA），让员工选择最适合自己的福利，从而提高满意度和幸福感。
人工智能驱动的个性化学习： 人工智能通过分析个人表现来定制内容和课程，从而优化学习。这种方法可根据每个学员的需求调整教育体验，确保培训的相关性和有效性。
人力资源中的增强现实（AR）和虚拟现实（VR）
在员工培训中融入沉浸式学习： 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术正在通过创造身临其境的学习体验来提高技能的掌握和保持率，从而彻底改变员工培训。这些技术为员工提供了一种动态的参与方式，使他们能够与反映真实世界场景的模拟环境进行互动。从客户服务培训到复杂的操作技能，这种实践方法在各种任务和行业中都非常有价值。
沉浸式学习的优势： 利用 AR 和 VR 进行沉浸式学习有几个主要优势。它创造了安全的培训环境，员工可以在其中进行练习，而不会因现实世界中的错误而产生风险或成本。这种方法还能大大缩短培训时间，与传统方法相比，VR 学员的自信心最多可提高 275%。此外，身临其境的培训更具吸引力，可提供交互式和情境丰富的学习体验，从而增强理解和记忆。此外，它还能最大限度地减少对物理资源和讲师费用的需求，从而降低培训成本。
道德考量与以人为本的自动化
随着自动化技术成为人力资源流程不可或缺的一部分，优先考虑道德因素并坚持以人为本至关重要。人力资源自动化必须兼顾效率与公平，确保系统不会强化偏见或破坏员工隐私。
实施透明的算法并保持人工监督对于防止歧视性做法和保障数据完整性至关重要。此外，让员工参与讨论自动化的影响可以增强信任，并确保技术能够支持而不是取代人的因素。通过注重道德实践和以人为本的设计，企业可以利用自动化带来的好处，同时营造一个公平和支持性的工作环境。
结论
人力资源自动化的未来不仅仅是简单地减少人工任务，而是要让人力资源团队能够专注于战略优先事项，并培养一个更具活力、以人为本的部门。通过自动化日常流程，首席人力资源官（CHRO）可以提高效率、合规性和整体员工满意度。
人工智能驱动的自动化为人力资源运营带来了变革潜力，在快速发展的商业环境中提供了竞争优势。考虑一下人力资源自动化的九大使用案例，它们说明了人工智能如何彻底改变人力资源职能。在采用人力资源自动化时，应从战略性、有影响力的领域开始，逐步扩展，以实现效益最大化。采用正确的自动化方法可以推动人力资源部门变得更加高效、更具前瞻性。
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人才管理系统在多元化、公平和包容倡议中的作用
在当今全球化和相互关联的世界中，多样性、公平性和包容性（DEI）已成为组织成功的关键要素。企业越来越认识到多元化员工队伍、公平实践和包容性文化在推动创新、提高绩效和员工满意度方面的价值。人才管理系统在这些多元化、包容和创新（DEI）举措中发挥着举足轻重的作用，它提供先进的工具和分析方法来衡量、监控和提升多元化、包容和创新（DEI）的成果。
了解人才管理系统
人才管理系统是一种集成软件平台，旨在管理人力资源的各个方面，包括招聘、入职、绩效管理、学习与发展、继任规划和薪酬。人才管理系统可帮助企业简化人力资源流程，提高数据准确性，并通过高级分析提供战略洞察力。
人才管理系统的关键组成部分
招聘和入职： 人才管理系统通过自动化职位发布、候选人跟踪和入职程序来促进招聘流程，确保新员工顺利入职。
绩效管理： 人才管理系统通过目标设定、绩效考核和反馈机制实现持续的绩效监控。
学习与发展： 人才管理系统通过提供培训计划、电子学习模块和职业发展规划，支持员工发展。
继任规划： 人才管理系统有助于在组织内部识别和培养未来的领导者。
薪酬管理： 人才管理系统通过数据驱动的薪资基准和激励规划，确保公平公正的薪酬做法。
将 “多元化、平等、包容 ”纳入人才管理系统
将多样性、公平性和包容性（DEI）融入人才管理系统（Talent Management System），对于旨在营造更具包容性、公平性和多样性的工作场所的组织而言，是一项至关重要的战略。这种整合可确保多元化、包容性和包容原则不仅仅是理论上的，而是积极融入人才管理的方方面面，从招聘和入职，到绩效管理和继任规划。
确定 DEI 目标和衡量标准
将 DEI 纳入人才管理系统的第一步是制定明确的 DEI 目标和衡量标准。这些目标和指标应与组织的总体使命、价值观和战略目标相一致。例如，目标可能包括增加领导职位中代表性不足群体的代表性、实现薪酬公平或提高整个员工队伍的文化胜任能力。衡量标准应具体、可衡量、可实现、相关、有时限（SMART），为跟踪进展和问责提供明确的框架。
审计现有的人才管理系统，以促进融合 DEI
对现有的人才管理系统进行一次彻底的审计，对于找出差距和机会以整合 DEI 至关重要。这包括审查当前的招聘做法、绩效评估、培训计划和继任规划流程，以确保它们促进多样性和包容性，并且没有偏见。审计还应评估人才管理系统界面对所有员工（包括残疾员工）的无障碍性。
在招聘工作中纳入 “残疾人平等参与 ”标准
招聘是融合 DEI 能够产生重大影响的一个基本领域。人才管理系统可促进盲人招聘流程，去除申请表中的身份信息，从而减少无意识的偏见。应审查和制定职位说明和标准，以吸引多样化的候选人。此外，利用人才管理系统的分析功能，组织可以跟踪申请人库的多样性，并确定招聘过程中可能出现偏见的阶段，从而进行有针对性的干预。
加强绩效管理
将 DEI 纳入绩效管理系统对于确保所有员工享有平等的表彰和晋升机会至关重要。应将德育目标纳入绩效评估，鼓励管理人员考虑员工如何为包容性工作场所做出贡献。反馈机制的设计应公平、公正，并对管理人员进行培训，使其认识到在绩效考核中如何减少偏见。
促进包容性学习与发展
人才管理系统应支持包容性学习与发展计划，以满足员工的不同需求。这包括提供有关 DEI 主题的培训，如无意识偏见、文化能力和包容性领导力。确保包括残疾员工在内的所有员工都能获得学习资源也至关重要。人才管理系统可以跟踪这些计划的参与情况和成果，帮助评估其影响并确定需要改进的地方。
实施公平的继任规划
接班人计划应从 DEI 的角度出发，确保多元化人才拥有平等的领导力发展机会。人才管理系统可帮助识别来自代表性不足群体的高潜力员工，并为他们提供量身定制的发展计划。导师和赞助计划也可纳入人才管理系统，以支持多元化员工的职业发展。
确保薪酬公平
人才管理系统中的薪酬管理应透明、公平。企业可以利用人才管理系统分析进行薪酬公平审计，发现并解决任何差异。向所有员工有效传达清晰一致的薪酬政策有助于建立信任并确保公平。
利用人才管理系统衡量发展指数成果
衡量 DEI 成果对于了解 DEI 计划的有效性以及做出以数据为导向的改进决策至关重要。人才管理系统为跟踪和分析整个组织的 DEI 指标提供了一个强大的框架。
关键的 DEI 指标
多样性指标： 这些指标包括性别、种族、民族、年龄、残疾和其他相关类别的人口统计数据。人才管理系统可以跟踪从初级职位到高管职位的不同组织级别的多样性。
公平指标： 这些指标侧重于薪酬公平、晋升率和获得发展机会的机会。人才管理系统可以发现差距，并帮助组织实施纠正措施。
包容性指标： 通过员工参与度调查、反馈机制和保留率来衡量包容性。人才管理系统可以分析这些数据，评估组织文化的包容性。
衡量 DEI 的工具和技术
仪表盘和分析： 人才管理系统仪表盘可实时洞察员工发展指数指标，使人力资源专业人员能够监控进展情况并识别趋势。
调查和反馈工具： 人才管理系统可促进定期开展员工调查，以收集有关包容性的反馈意见，并确定需要改进的领域。
基准和报告： 人才管理系统允许组织根据行业标准来衡量其 DEI 表现，并生成全面的利益相关者报告。
利用人才管理系统提升多元化、平等和包容成果
要提高多元化、公平和包容（DEI）成果，就必须采取全面的战略方法，将 DEI 原则融入组织运营的方方面面。以下是有效提高多元化、平等与包容成果的几项关键策略：
数据驱动决策
利用数据分析对于确定发展融合的差距和衡量进展情况至关重要。各组织应利用人才管理系统（Talent Management System）来收集、分析和解释有关多元化指标的数据，如代表性、薪酬公平性、晋升率和员工参与度等。这种以数据为导向的方法使组织能够确定需要改进的具体领域，并据此调整干预措施。定期更新和审查多元化发展指标可确保各项战略保持相关性和有效性。
持续监测和评估
应持续监测和评估 DEI 措施，以评估其影响和效果。这包括建立定期反馈机制和进行定期 DEI 审计。纳入人才管理系统的员工调查和反馈工具可以深入了解工作场所的文化和组织的包容性。通过不断评估发展型企业倡议，组织可以调整和完善其战略，以更好地实现其发展型企业目标。
员工参与和培训
让员工参与 DEI 工作对于创建真正的全纳工作场所至关重要。持续开展 “全纳工作 ”培训计划有助于提高员工对无意识偏见、文化胜任力和全纳行为的认识。所有员工，尤其是担任领导和管理职位的员工，都必须参加这些培训计划，以确保整个组织都能理解并践行 “全员参与 ”原则。此外，促进有关 DEI 问题的公开对话，鼓励员工资源小组（ERGs），也能进一步促进参与和包容。
培养全纳型领导
培养全纳型领导是持续开展 DEI 工作的关键。各组织应注重发现和培养担任领导职务的多元化人才。这可以通过有针对性的继任规划、指导和赞助计划来实现。包容性领导力培训应强调多元化视角的重要性，并教导领导者如何营造包容性环境，让所有员工都能感受到自己的价值，听到自己的声音。通过建立包容性领导人才梯队，各组织可以确保对 “促进可持续发展的企业教育 ”的长期承诺。
透明的沟通
透明地沟通 DEI 的目标、进展和挑战，对于在组织内部建立信任和问责至关重要。定期向员工通报有关发展型企业倡议的最新情况并分享成功案例，可以激励员工继续努力并参与其中。清晰的沟通还包括坦诚地指出组织在哪些方面存在不足，并概述解决这些问题的具体步骤。这种透明性可以培养一种信任文化，并使员工对 DEI 的成果承担集体责任。
公平的人才管理实践
确保从招聘到薪酬等所有人才管理实践的公平性，是提高发展融合成果的基础。各组织应实施公正的招聘流程、公平的绩效评估和公平的薪酬政策。人才管理系统可以帮助识别和解决这些过程中可能存在的偏见，确保所有员工享有平等的晋升和表彰机会。公平的人才管理实践不仅能促进公平，还能提高员工的满意度和留任率。
社区和合作伙伴参与
与外部社区接触，并与促进 DEI 的组织建立伙伴关系，也能增强 DEI 的成果。与不同的专业网络、教育机构和注重可持续发展教育的组织合作，可以获得不同的人才库和新的视角。这些伙伴关系还可以为组织内的 DEI 计划提供额外的资源和支持。
人才管理系统在 DEI 行动中的未来
随着技术和分析技术的进步，人才管理系统在 “促进可持续发展的教育 ”计划中的应用前景广阔，为提高 “促进可持续发展的教育 ”的成果提供了新的机遇。
新兴趋势
人工智能和机器学习： AI 和 ML 可以帮助识别招聘和绩效评估中的无意识偏见，提供更客观的见解。
预测分析： 人才管理系统可以利用预测分析来预测人才发展指数趋势，并在潜在挑战出现之前加以识别。
增强员工体验： 未来的人才管理系统将专注于创造个性化的员工体验，以促进包容性和参与度。
与其他系统集成： 将人才管理系统与其他组织系统（如 CRM、ERP）整合，可提供有关 DEI 及其对业务绩效影响的整体视图。
挑战与机遇
数据隐私与道德： 随着人才管理系统收集更多数据，确保数据隐私和合乎道德地使用数据至关重要。
可扩展性： 在大型全球性组织中实施人才管理系统来实施 DEI 计划可能很复杂，需要可扩展的解决方案。
持续改进： 各组织必须致力于不断改进和适应其 DEI 工作，以跟上不断变化的社会期望。
人才管理系统对于推进组织内的多元化、公平和包容举措至关重要。通过将多元化、平等和包容纳入人才管理系统，衡量多元化、平等和包容的成果，并利用人才管理系统来提高这些成果，组织可以创建更加多元化、平等和包容的工作场所。案例研究和最佳实践证明了人才管理系统对促进平等和包容工作的积极影响，强调了领导承诺、员工参与和透明报告的重要性。
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构建全面的员工体验：人才管理系统如何提供帮助
现代劳动力正在经历重大变革。如今，员工渴望的不仅仅是薪水;他们寻求充实和丰富的工作经验。在当今竞争激烈的商业环境中，组织认识到他们最宝贵的资产是他们的员工。因此，提升员工体验已成为战略重点。员工体验的整体方法超越了传统的人力资源实践，包括身体、心理和情感健康以及敬业度和专业发展。这导致了整体员工体验 （HEX） 概念的兴起。HEX 超越了传统的人力资源实践，专注于员工的福祉、敬业度和成长。
实施HEX的一个关键工具是人才管理系统。强大的人才管理系统可以无缝集成健康和敬业度指标，为人力资源专业人员提供有关员工情绪和行为的宝贵见解。这种整合不仅培养了更健康、更敬业的员工队伍，还推动了组织的成功。
了解健康指标
健康指标是衡量员工健康和福祉各个方面的指标。这些指标可以包括身体健康指标（如活动水平、因病缺勤和生物特征筛查）、心理健康参数（压力水平、心理健康调查和获得心理健康资源的机会）和整体生活方式因素（工作与生活的平衡、参与健康计划和健康福利的使用）。
身体健康指标：这些指标包括定期健康检查、体重指数 （BMI）、身体活动水平和因病缺勤率。跟踪这些指标有助于组织及早发现潜在的健康问题并制定有针对性的健康计划。
心理健康指标：心理健康对于高效的员工队伍至关重要。压力水平、员工对工作量的反馈以及获得心理健康资源等指标提供了对员工心理健康状况的洞察。定期调查和匿名反馈机制可以有效地收集这些数据。
生活方式指标：工作与生活的平衡、参与健康计划以及健康和保健福利的使用是衡量员工整体幸福感的重要指标。跟踪这些指标有助于了解员工如何平衡他们的职业和个人生活以及健康计划的有效性。
了解参与度指标
员工敬业度是员工对其组织及其目标的情感承诺。敬业的员工更有效率、更具创新性和忠诚度。关键参与度指标包括：
员工满意度：定期调查和反馈机制，以衡量员工对其角色、工作环境和整个组织的满意度。
员工 NPS（净推荐值）：衡量员工推荐其组织作为最佳工作场所的可能性。高分表明敬业度和忠诚度高。
离职率：高离职率可能是脱离接触的标志。在离职面谈的同时分析离职率可以深入了解潜在问题。
生产力指标：生产力和绩效数据可以表明员工的敬业度。高参与度通常与更高的生产力相关。
参与参与活动：跟踪团队建设活动、培训课程和其他参与计划的出勤和参与有助于衡量整体参与水平。
将健康和敬业度指标整合到人才管理系统中
当今的员工队伍在微妙的平衡中茁壮成长：员工福祉和敬业度。传统上，人才管理系统侧重于技能、经验和绩效。然而，将健康和敬业度指标整合到这些系统中，可以将人才管理效率提升到一个新的水平。原因如下：
全面了解您的员工队伍： 将人才管理系统视为指南针——它指导人才的获取、发展和保留。通过包括健康和参与数据，这个指南针变得更加全面。您可以深入了解员工满意度、压力水平以及工作与生活的平衡。这使您能够识别潜在的倦怠风险，制定有针对性的干预措施，并创造一个促进幸福感和生产力的工作环境。
改进人才招聘： 吸引顶尖人才取决于雇主品牌。整合健康计划表明了对员工福祉的承诺，使您的公司成为更理想的目的地。此外，通过结合技能组合分析健康数据，您可以改进招聘策略，以定位将在您的公司文化中茁壮成长的候选人。
提高员工敬业度： 敬业的员工显然更有效率、更具创新性和忠诚度。通过调查或脉搏检查跟踪参与度指标，您可以确定需要改进的领域。员工是否感到被低估了？工作负载分布是否不均衡？通过有针对性的计划和沟通来解决这些问题，可以培养一种参与文化，从而使员工队伍更快乐、更高效。
及早识别风险： 员工的幸福感直接影响绩效。整合旷工、出勤（身体在场但精神上不参与）和健康索赔数据等指标可以帮助及早发现潜在问题。这允许采取主动干预措施，例如压力管理研讨会或提供灵活的工作安排。
数据驱动的决策： 人才管理决策通常基于直觉。整合健康和参与数据为明智的选择提供了数据驱动的基础。例如，分析不同部门敬业度得分的趋势可以揭示领导风格或团队结构的有效性，从而进行有针对性的调整。
建立幸福感和敬业度的文化
整合这些指标只是第一步。要真正受益，请创造一种优先考虑福祉和参与的文化。这包括：
领导承诺：倡导福祉计划的领导者为组织定下了基调。
开放式沟通：培养一种文化，让员工能够自在地表达与工作量、压力或工作与生活平衡有关的担忧。
工作与生活平衡计划：提供灵活的工作安排，提供心理健康资源，并鼓励员工休息和断开连接。
认可和奖励：表彰和奖励那些表现出高度敬业度和对福祉的承诺的员工。
通过将健康和敬业度指标整合到您的人才管理系统中，并营造一个支持性的工作环境，您可以创造一个双赢的局面。您的员工茁壮成长，您的组织蓬勃发展，您在吸引和留住顶尖人才方面获得了竞争优势。
设计整体员工体验框架
整体员工体验框架使健康和敬业度目标与组织目标保持一致。关键组件包括：
健康和敬业度文化：培养一种优先考虑员工福祉和敬业度的文化。这包括领导层的承诺、开放的沟通和支持性的工作环境。
与组织目标保持一致：确保健康和参与计划支持更广泛的业务目标。这种一致性有助于确保领导层的支持并展示这些计划的价值。
员工参与：让员工参与健康和敬业度计划的设计和实施。员工的意见确保计划具有相关性并满足他们的需求。
持续改进：根据反馈和数据分析定期审查和更新计划。持续改进方法可确保计划保持有效性和相关性。
使用数据分析推动调查
数据分析在理解和改善员工体验方面发挥着至关重要的作用。
高级分析可以：预测分析：使用历史数据来预测未来趋势，例如潜在的人员流动风险或健康计划对敬业度的影响。
相关性分析：确定不同指标之间的相关性，例如身体健康与生产力或心理健康与敬业度之间的关系。
细分分析：按人口统计、工作角色或部门对数据进行细分，以确定特定需求并相应地定制计划。 可视化工具：利用仪表板和可视化工具以易于理解的格式呈现数据。视觉洞察力有助于快速决策和战略规划。
个性化员工体验
个性化是有效的员工体验战略的关键。量身定制的计划更能引起员工的共鸣，并提高敬业度和满意度。个性化策略包括：
个人健康计划：根据员工的健康数据、偏好和目标制定个性化的健康计划。提供多种健康选择，以满足不同的需求。
定制学习与发展：使用人才管理系统数据创建个性化的学习路径，以满足员工的职业抱负和技能发展需求。
有针对性的参与计划：设计反映不同员工群体的兴趣和偏好的参与活动。个性化的参与工作可以提高参与度和影响力。
实施的最佳实践
实施全面的员工体验战略需要仔细规划和执行。最佳做法包括：
领导承诺：确保领导层承诺支持健康和参与计划。领导层的支持对于推动文化变革和资源分配至关重要。
跨职能协作：让多个部门（包括 HR、IT 和运营）参与实施过程。协作确保了全面的程序设计和有效的执行。
清晰的沟通：向所有员工清楚地传达健康和敬业度计划的目标、好处和流程。透明度可以建立信任并鼓励参与。
试点计划：从试点计划开始，测试新计划并收集反馈。试点允许在全面推出之前进行调整，从而增加成功的可能性。
持续反馈循环：建立员工持续反馈的机制。定期反馈有助于完善计划并及时解决问题。
监控和评估成功
定期监测和评估对于确保健康和参与计划的有效性至关重要。
设定 KPI：定义关键绩效指标 （KPI） 以衡量健康和参与计划的成功。KPI 应与组织目标和员工期望保持一致。
定期审查：根据 KPI 对计划绩效进行定期审查。使用数据来确定需要改进的领域并进行必要的调整。
员工反馈：通过调查、焦点小组和直接沟通不断收集员工的反馈。员工的意见对于了解计划的真正影响至关重要。
影响分析：分析健康和敬业度计划对员工体验和业务成果的长期影响。这种分析有助于展示投资回报率并获得持续的支持。
员工体验与人才管理体系的未来趋势
随着组织不断认识到员工体验在推动业务成功方面的重要性，人才管理系统的前景正在迅速发展。一些新兴趋势将塑造员工体验和人才管理系统的未来，整合先进技术并应对工作场所不断变化的动态。
人工智能和机器学习
人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 正在改变组织管理人才的方式。这些技术支持预测分析，可以预测员工绩效，识别潜在的离职风险，并根据个人需求定制发展计划。人工智能驱动的洞察力允许做出更明智的决策和个性化的员工体验。例如，人工智能可以分析员工敬业度数据，以预测哪些员工可能面临倦怠风险，并推荐主动干预措施。机器学习算法可以不断从员工数据中学习，以随着时间的推移完善和改进人才管理策略。
与可穿戴设备和物联网集成
可穿戴技术和物联网（IoT）与人才管理系统的整合是另一个重要趋势。可穿戴设备可以提供有关各种健康指标的实时数据，例如身体活动、睡眠模式和压力水平。这些数据可以集成到人才管理系统中，以创建个性化的健康计划并持续监控员工的幸福感。例如，可穿戴设备可以提醒人力资源经理可能需要支持或干预的员工，从而促进积极主动的健康和保健方法。这种整合有助于培养幸福文化，并确保员工身心健康。
加强对心理健康的关注
心理健康已成为员工体验的重要组成部分。随着意识的提高，组织越来越多地将心理健康支持整合到其人才管理系统中。未来人才管理系统将提供全面的心理健康资源，包括咨询、压力管理工具和心理健康日。高级分析将有助于跟踪员工队伍中的心理健康趋势，从而及时和有针对性地进行干预。雇主将优先考虑创造一个支持性环境，公开讨论心理健康，并且资源随时可用。
远程工作和灵活性
COVID-19 大流行加速了远程工作的兴起，重新定义了传统的工作环境。人才管理系统平台正在不断发展，以支持分布式劳动力的需求。虚拟入职、远程培训和数字绩效管理等功能正在成为标准。此外，人才管理系统将促进灵活的工作安排，允许员工选择工作方式和地点。这种灵活性对于在竞争激烈的市场中吸引和留住顶尖人才至关重要。组织将利用技术来确保远程员工保持参与和联系，尽管物理距离遥远，但仍能培养社区意识。
全面的员工体验平台
未来将出现全面的员工体验平台，这些平台整合了人才管理系统、健康和敬业度的各个方面。这些平台将提供一种无缝、全面的方法来管理员工体验。他们将把绩效管理、学习和发展、健康计划和参与计划结合到一个统一的系统中。这种集成简化了管理流程，并为员工提供了一致且有凝聚力的体验。先进的平台将提供个性化的仪表板，使员工能够在一个地方跟踪他们的进度、访问资源并参与公司计划。
持续反馈和实时分析
未来的人才管理系统将强调持续的反馈机制和实时分析。传统的年度绩效评估正在被持续的反馈循环所取代，从而可以进行更及时和相关的绩效讨论。实时分析将使管理人员能够持续监控敬业度和生产力，从而更轻松地解决问题。这种向持续反馈的转变促进了一种成长和改进的文化，员工定期获得有关其绩效的反馈，并有机会发展。
实施全面的员工体验战略，将健康和敬业度指标整合到人才管理系统中，是现代组织的战略要务。通过了解和衡量健康和敬业度、利用数据分析、个性化体验和遵循最佳实践，组织可以创造一个支持性和参与性的工作环境。这种方法不仅可以提高员工的幸福感和满意度，还可以通过培养积极进取、高效和忠诚的员工队伍来推动组织的成功。
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HR领导者必须掌握的十大AI术语
人工智能正在改变全球企业环境。为确保贵公司领先于这一变革，您需要掌握这十个关键的AI术语。
人工智能（AI）正逐步融入我们的日常生活和工作之中。对于企业而言，要想在新的工作环境中保持竞争力，了解AI及其价值至关重要。因此，我们汇编了每位商业领袖都应该了解的十个AI术语。
在我们的《AI智商：企业中的人工智能见解》报告中，我们调查了1000名高级决策者关于人工智能和机器学习（ML）。调查结果显示，有81%的领导者认为，保持企业竞争力需要运用AI。然而，有74%的领导者表示，他们的组织缺乏全面部署AI和ML的能力。
为了弥补这一技能差距，企业需要在各个业务领域内应用AI。在财务领域，AI能够消除低效，将原本需要数月或数周的工作缩短至数小时或数分钟。在信息技术方面，AI及其促进的自动化使得现代化IT生态系统的优化变得更加高效。对于人力资源领域来说，随着基于技能的经济不断演进，赋予HR专业人员AI和ML的知识变得尤为重要。
为了实现公司范围内成功且负责任的部署，各级商业领导者，从首席执行官到团队经理，都必须确保他们充分理解AI。那些对AI采用缓慢的组织不仅会失去竞争优势，而且会完全落伍。明天的AI思想领袖将是那些从今天起就开始掌握基础知识的人们。
有81%的领导者认为，AI对于保持其业务的竞争力是必需的。
必备的AI术语表
AI术语通常可能涉及广泛的技术内容，从决策树到强化学习等。在下面的AI术语表中，我们集中讲解了一些基本术语。
此外，我们还解释了每个术语在组织层面的重要性。考虑到AI应用的广泛性，很容易忽视其对业务潜在利益的影响。因此，我们着重强调AI对于现代商业环境中公司成功的关键作用。
1. 人工智能（AI）
人工智能指的是机器执行通常需要人类智能的任务的能力。AI通过分析和学习数据、识别模式、做出预测来增强智能决策制定和提高人类生产力，其处理速度和规模远大于人类。
为什么重要： 2022年的一项调查显示，92%的大公司报告称他们从AI投资中获得了回报，这一比例自2017年的48%大幅上升，这标志着AI所代表的商业价值正迅速增长。
2. 机器学习（ML）
机器学习是AI的一个分支，使机器能够通过重复学习来获得知识。依赖于数据和自我修改的方法，机器学习算法能够识别模式并进行预测，其模型不断自我完善，以提高模式识别和预测分析的能力。
为什么重要： 由ML生成的自动预测让商业领导者能够专注于战略决策，保留关键时刻人的参与。坚持手动过程的公司可能会浪费本可以更有效地使用在其他项目上的员工时间。
3. 负责任的AI
负责任的AI强调AI的部署者需要确保AI系统的开发和应用是符合道德的。对于AI和ML来说，建立和预期信任是必要的。这是为什么Workday致力于AI的道德、透明和负责任的使用。"可信赖的AI"也是相似的概念，由国家标准与技术研究院（NIST）定义为"有效可靠、安全、弹性、可问责、透明、可解释、增强隐私、公平且有效管理有害偏见"。
为什么重要： 我们的《AI智商》报告指出，仅有29%的高级商业领袖非常确信AI和ML目前被以道德方式应用。因此，决策者必须优先考虑与那些致力于道德和负责任使用AI的公司合作。
4. 深度学习（DL）
深度学习是机器学习的子集，通常用于建模数据集内的复杂模式和关系。深度学习通过多层处理分析大量信息，类似于我们大脑中的神经网络结构，尤其在计算机视觉领域发挥重要作用，使机器能够解码视觉图像。
为什么重要： 对于大型企业来说，快速处理海量数据的能力至关重要。在Workday，我们在财务等多个功能中应用深度学习，例如在处理报销单和发票时，通过深度学习识别数据点，并将其映射到数据库中的相应字段，极大提高了效率。
5. 自然语言处理（NLP）
自然语言处理让机器能够理解、解释和生成人类语言。它广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析和问答系统。NLP还包含两个子领域：自然语言理解（NLU），侧重于理解人类语言的意图和含义；自然语言生成（NLG），侧重于将结构化数据转换成人类风格的文本。
为什么重要： 随着工作节奏加快，准确捕捉员工情绪变得越来越重要。NLP技术使各级业务领导能够高效地分析大量文本数据，提取出相关的员工反馈，以指导关键决策。
6. 算法
算法是一个为解决特定问题或执行特定任务而编写的计算机程序。它包含了一系列在满足某些条件时自动执行的指令。无论是在AI、ML模型还是计算机科学的其他领域，算法都是其核心和基础。
为什么重要： 在21世纪，几乎所有重大的技术进步背后都离不开算法。随着工作世界越来越依赖数据，编写得当的算法是成功的关键因素。
7. 生成式AI
生成式AI是一种能够创造新内容的AI系统，如数据、图像、音乐或文本。这种内容通常是根据用户的简单提示产生的。生成式AI变得极为流行，其中包括：
ChatGPT：一个能够生成连贯、逼真的类人语言的语言处理聊天机器人。
Stable Diffusion：一个根据文本描述生成详细图像的文本到图像工具。
Amper Music：一个根据用户选择的风格和情绪生成音乐的AI音乐平台。
为什么重要： 尽管生成式AI最常见的示例是面向消费者的，但其在商业中的应用潜力巨大。结合人类的输入，生成式AI可以帮助创建招聘信、职位描述，提供预算决策支持等。
8. 大语言模型（LLM）
大语言模型是生成式AI背后的核心技术。这些模型在大量的非标注文本上进行训练，拥有数十亿个参数，可用于多种机器学习任务，如搜索意图识别、话题分类、内容摘要以及基于现有数据生成语义相似的短语。
为什么重要： 随着时间的推移，企业需要处理的数据量不断增加。LLM不仅加快了数据处理和分析的速度，还能帮助用户实时产生有用的洞察。
9. 光学字符识别（OCR）
光学字符识别是一种图像识别技术，用于扫描图像或文档以识别里面的文本和数字字符，并将这些信息转换为机器可读的文本格式。执行图像识别的系统大多采用了深度学习技术，包括Workday的系统。
为什么重要： OCR的商业应用范围极广，可大幅减少各种业务功能中不必要的手工工作量。每张发票、报销单和文档都可以实时扫描和处理，让员工有更多时间专注于更重要的任务。
10. 神经网络
神经网络是一种复杂的计算机系统，模仿人类大脑中神经元的连接和交互方式。也称为人工神经网络，它属于机器学习的一种形式，能够很好地适应变化，通过模拟人脑的数据处理方式进行学习和模式识别。
为什么重要： 适应性是未来工作环境的关键。神经网络能够发现有价值的数据见解，并随着时间的推移不断学习和进化。采用能与您的公司共同成长的AI技术，将在长远来看带来重大的好处。
AI与未来工作的融合
得益于AI的进步，未来的工作方式已经成为现实。全球职场正在以前所未有的速度演变，企业必须立即做出正确的决策，以防范未来的变化。AI和ML的核心集成将成为成功与否的关键分水岭。
ML
如何利用人工智能克服招聘中的员工短缺危机？
在各行各业员工严重短缺的时代，创新招聘实践的必要性从未像现在这样重要。本文将深入探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）如何彻底改变人才招聘，为这场危机带来希望的灯塔。通过将尖端技术与人类的细微洞察力相结合，人工智能驱动的平台有望大幅缩短招聘时间，同时确保高水平的人才招聘。
了解员工短缺危机
美国的当代就业市场正在经历一场员工短缺危机，对从技术到医疗保健的各个领域都产生了重大影响。这种短缺不仅仅是工人数量上的不足，它还反映出劳动力储备与新兴产业所需的技能之间更深层次的不匹配。美国商会的一份报告显示，2022 年，90% 的雇主会因缺乏合格的求职者而难以填补职位空缺，这凸显了危机的严重性。
在这种不断变化的情况下，主要依赖人工筛选和传统招聘渠道的传统招聘方法越来越显得力不从心。它们难以应对数量和特殊性的双重挑战：既要在庞大的求职者库中找到候选人，又要确保他们具备专业职位所需的独特技能。这往往会导致空缺期延长，给企业带来巨大的机会成本。
此外，技术的飞速发展和向远程工作模式的转变也使招聘工作变得更加复杂。企业现在要在全球市场上争夺人才，而人才的匹配不仅要看资历，还要看文化契合度、适应性以及是否符合远程工作规范。
员工短缺的后果是深远的，会影响组织的发展、创新潜力和竞争定位。显然，应对这场危机需要的不仅仅是传统的策略，还需要对人才招聘进行战略性的重新构想，将技术和人类的专业知识融合在一起，创造出一个更有活力、反应更迅速、更高效的招聘生态系统。
人工智能和 ML 在招聘中的兴起
将人工智能和人工智能融入招聘流程，标志着在应对员工短缺危机方面取得了重大飞跃。这些技术带来了一系列优势，不仅简化了招聘流程，还提高了招聘效率。在此，我们将探讨人工智能和 ML 在招聘中的诸多优势。
1. 加快招聘流程： 人工智能在招聘中最直接的好处之一就是显著加快招聘流程。人工智能算法可以快速解析成千上万份简历，只需招聘人员花费很少的时间就能确定合适的候选人。这种快速处理能力在一个速度往往决定能否获得顶尖人才的市场中至关重要。
2. 增强候选人匹配：与传统方法相比，人工智能系统采用复杂的算法，能更准确地将候选人与职位要求相匹配。通过分析工作经验、教育背景、技能甚至社交媒体活动等数据点，人工智能可对候选人进行多维度评估，确保候选人更适合职位要求。
3. 减少无意识偏见：人工智能有助于减少招聘过程中的无意识偏见。通过关注数据和预定义标准，人工智能系统可以做出客观的决定，从而促进员工队伍更加多元化和更具包容性。这对于建立具有不同观点和背景的团队尤为重要。
4. 改善候选人体验： 人工智能驱动的招聘工具可以为应聘者提供更具吸引力和互动性的体验。例如，聊天机器人可以即时回复询问、安排面试并提供反馈，从而增强候选人的求职体验，并有可能改善他们对公司的看法。
5. 未来招聘预测分析： ML 算法可以分析历史招聘数据，预测未来的招聘需求。这种预测能力使公司能够积极主动地解决人才短缺问题，规划劳动力扩张，并为特定行业的招聘趋势做好准备。
6. 具有成本效益的招聘： 通过自动化日常任务和提高招聘流程的效率，人工智能和 ML 可以显著降低招聘成本。节省成本的原因在于缩短了招聘时间，降低了对外部招聘机构的依赖，以及能够不受地域限制地利用更广泛的人才库。
7.持续学习和改进： 人工智能算法旨在随着时间的推移不断学习和改进。这意味着它们处理的数据越多，就越能更好地识别合适的候选人。持续学习可确保招聘流程与不断变化的就业市场动态和公司需求保持一致。
8. 全球人才覆盖： 人工智能驱动的招聘平台可以轻松扩展，以适应全球人才搜索。它们可以处理来自不同国家、使用多种语言的申请，并根据一套通用标准对候选人进行评估，从而使全球招聘更加便捷高效。
9. 增强数据安全性： 随着数据隐私越来越重要，人工智能招聘系统配备了强大的安全措施，以保护敏感的候选人信息。这不仅能确保符合数据保护法规，还能与候选人建立信任。
10. 与人力资源系统集成： 人工智能工具可以与现有的人力资源管理系统（HRMS）无缝集成，创建一个统一的平台，管理从寻源到入职的整个招聘生命周期。
11. 为战略决策提供分析见解： 人工智能可为招聘流程提供有价值的分析和洞察，如成功招聘的来源、填补时间指标和候选人参与度。这些洞察力有助于做出明智的战略决策和优化招聘战略。
12. 文化契合度和软技能评估： 除了硬技能，人工智能还能帮助评估候选人的文化契合度和软技能。通过自然语言处理和情感分析，人工智能工具可以分析候选人的沟通风格、价值观一致性以及对团队融合至关重要的其他无形素质。
在招聘中采用人工智能和 ML 不仅仅是一种技术升级，更是一种战略转型。这些技术为应对现代就业市场的挑战提供了全面的解决方案，不仅能确保企业快速填补职位空缺，还能确保获得合适的人才来推动企业的发展和成功。
人工智能驱动的招聘中的人为因素
虽然人工智能和人工智能大大加强了招聘流程，但人的因素仍然是招聘中不可或缺的一部分。人的直觉和情商发挥着至关重要的作用，尤其是在评估文化契合度、人际交往技能以及在公司取得长期成功的潜力等方面。在这一过程中，招聘人员和招聘经理所具有的理解力和同理心是算法无法复制的。他们的洞察力在解读应聘者经验和愿望的细微差别时尤为重要，而这些往往超出了简历上所展示的内容。此外，招聘过程中的人际互动能促进与候选人的个人联系，增强他们的体验和对公司的印象。这种人情味对于创造一个吸引人、尊重候选人的旅程至关重要，而这反过来又会对候选人决定加入或留在企业产生积极影响。
因此，平衡人工智能的效率和人类的判断力是制定全面有效招聘战略的关键。最好的方法是协同合作，人工智能工具负责定量分析和初步筛选，而人类则专注于定性评估和最终决策。这种协同作用不仅能确保招聘工作迅速高效，还能确保招聘工作细致入微，并考虑到招聘工作中人的因素。通过将人工智能的分析能力与人类的鉴别力相结合，公司可以实现一个更有活力、反应更快、更人性化的招聘流程，最终形成一支更具凝聚力和生产力的员工队伍。
结论
人工智能和人工智能与招聘的结合预示着人才招聘进入了一个新时代，为解决员工短缺危机提供了创新解决方案。虽然这些技术简化了招聘流程并提高了效率，但招聘的未来在于将人工智能的分析能力与不可替代的人情味相结合的平衡方法。在迎接技术变革的同时，我们必须以负责任的态度应对挑战，确保道德规范、数据安全，并在招聘过程中保持人与人之间的联系。展望未来，人工智能在招聘领域的持续发展不仅有望重塑企业寻找和留住人才的方式，还将在打造更具活力、包容性和效率的员工队伍方面发挥关键作用。拥抱这一变化，企业就能对自己进行战略定位，以应对现代就业市场的挑战，在不断变化的全球环境中促进增长和创新。
ML
探索2024年十大人力资源技术趋势
2024 年，人力资源领域将发生重大变化，技术将发挥关键作用。主要趋势包括在人才招聘中使用人工智能（AI）和人工智能（ML），向基于技能的招聘转变，以及远程和混合工作模式的整合。对多样性、公平性和包容性（DEI）的重视与日俱增，同时对虚拟人力资源实践的 Metaverse 进行了探索。数据分析对于做出明智决策至关重要，而优化用户体验、支持员工福利和心理健康也是重点。提升候选人体验、确保数据安全和合规性也至关重要。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）是 2024 年人力资源技术趋势的前沿。这些技术正在通过简化招聘流程彻底改变人才招聘。人工智能驱动的算法可以评估简历，进行初步的候选人筛选，并根据历史数据预测候选人是否合适。ML 算法可分析员工数据中的模式，提供有关绩效的见解，帮助人力资源部门在晋升和职位安排方面做出更明智的决策。
基于技能的招聘
基于技能的招聘优先考虑候选人的特定技能和能力，将在 2024 年对企业产生重大影响。这种方法将帮助企业迅速适应不断变化的工作环境和技术进步。2024 年，基于技能的招聘将：
提高招聘效率： 公司将发现更容易将候选人与职位要求直接匹配，从而减少筛选简历和面试所花费的时间和资源。
缩小技能差距： 通过基于技能的招聘，企业可以更有效地解决技能差距问题，并投资于现有员工的培训和技能提升，以满足企业的需求。
提高员工生产力： 聘用掌握正确技能的员工可加快入职速度，提高员工生产率，从而推动业务绩效。
远程和混合工作：
远程工作已迅速改变了现代工作场所，并将在 2024 年成为一种固定模式。人力资源专业人员的任务是应对在虚拟环境中监督远程团队、鼓励协作和保持员工参与度的挑战。此外，随着混合工作模式的日益突出，需要采取战略性措施来提高员工的工作效率，并平衡他们的工作与生活，无论他们身处办公室内外的哪个位置。
多样性、公平性和包容性（DEI）：
2024 年，包容性和多样性仍将是人力资源议程的重中之重。各组织将努力创造包容性文化，让不同背景的员工都能感受到被重视、被尊重和被赋权。人力资源专业人员将重点关注建立多元化人才梯队、实施无意识偏见培训和发展包容性领导力实践。解决薪酬公平问题和确保各级机会平等也将成为优先事项。
关注人力资源领域的 Metaverse
Metaverse 将重新定义人力资源实践。这项革命性技术将虚拟会议、面试、入职培训和学习体验无缝整合在一起。通过创建栩栩如生的虚拟环境，人力资源专业人员可以举办动态会议，进行身临其境的面试，并促进远程团队之间的讨论。
企业认识到 Metaverse 的巨大潜力，纷纷采用它来重塑传统的人力资源流程，加强分布式团队之间的协作。Metaverse 使人力资源部门能够超越地理界限，开创了一个极具影响力的虚拟互动新时代，从而提升了员工体验，提高了组织生产力。
利用数据做出明智决策
这一趋势围绕着利用先进的数据分析工具来收集、处理和解释人力资源领域的大量数据。这样，人力资源专业人员就能对劳动力管理的各个方面，包括员工敬业度、绩效指标、人才招聘和劳动力规划等，获得有价值的见解。
人们认识到，数据对于做出明智的战略决策至关重要，从而推动了这一趋势的发展。人力资源部门越来越多地采用预测分析来预测趋势、识别潜在挑战并制定积极主动的解决方案。通过数据驱动决策，企业可以优化其人力资源战略，简化运营，并提高劳动力的整体效率。
优化用户体验
随着人力资源技术的发展，人力资源专业人员和员工的用户体验也在不断优化。这一趋势就是要使技术更加用户友好和直观。友好的用户界面、简化的导航和定制的仪表板使人力资源人员更容易访问和使用人力资源工具，最终提高效率并降低学习曲线。
员工福利和心理健康支持
人力资源技术的发展趋势聚焦于员工福利和心理健康。创新工具和应用程序旨在监测和支持员工福利，提供资源帮助个人管理压力，实现健康的工作与生活平衡。这一新兴趋势凸显了人们对全面关爱员工重要性的认识。
强调提升候选人体验
即使在 2024 年资源有限的情况下，CHRO 仍致力于保持团队对基本任务的关注。企业认识到，当务之急是不断提升求职者体验、强化企业品牌、加快招聘流程，从而在吸引顶尖人才方面保持竞争力。在讨论的众多人力资源趋势中，完善候选人体验仍然是 TA 团队面临的一项持久挑战。
数据安全与合规性
随着人力资源技术的应用日益广泛，数据安全和合规性成为重中之重。人力资源部门正越来越多地实施数据保护措施，以保护敏感的员工信息，并遵守不断变化的全球数据保护法规。
结论
进入 2024 年，人力资源科技趋势正在塑造人力资源管理的未来。这些趋势，从人工智能和机器学习到对员工体验的强烈关注，都在加强企业吸引、留住和管理人才的方式。紧跟这十大人力资源技术趋势，企业就能在瞬息万变的职场中取得成功。采用这些技术将简化人力资源流程，打造一支更投入、更多元、更有韧性的员工队伍。
ML
Workday推出"Workday AI"的创新人工智能功能，塑造未来工作方式
Workday 以其人工智能平台为基础，扩大其合作伙伴和开发人员生态系统，为全球更多企业带来 Workday AI 的强大功能
Workday 在 Workday Rising会议上推出一系列名为 "Workday AI" 的创新人工智能功能。以帮助企业提高生产力、简化业务流程、增强员工能力并做出更好的决策。
"Workday联席首席执行官Carl Eschenbach表示："全球有超过10,000家企业依靠Workday管理其最宝贵的资产--员工和资金。"他们相信 Workday 能够提供强大、负责、透明的解决方案，推动他们的业务向前发展。今天，我们将通过分享尖端解决方案来加强这种信任，这些解决方案将彻底改变我们客户的业务方式。借助人工智能和 ML 的力量以及行业领先的合作伙伴生态系统，我们正在书写未来工作方式的剧本。
Workday AI功能可提高效率和增强员工体验
Workday 在人工智能领域的领先地位得益于公司的平台战略、无与伦比的数据集以及提供负责任、值得信赖的解决方案的承诺。人工智能已嵌入 Workday 平台的核心，使公司能够跨所有应用领域为客户快速提供最先进的解决方案。Workday 的人工智能模型得益于系统每年处理的超过 6250 亿笔交易--这些交易产生了世界上最大、最干净的财务和人力资源数据集。Workday 无与伦比的数据集，加上公司负责任的人工智能保障措施，使得结果始终准确、有意义、值得信赖。利用其平台方法的速度和覆盖范围，公司发布了多个新的人工智能解决方案，包括：
生成式人工智能功能，用于解决常见的业务挑战，如生成职位描述、知识库文章、员工成长计划和工作说明书，以及合同分析和更正。
Workday AI Marketplace 帮助客户在 Workday 生态系统中轻松找到并部署经过验证、值得信赖和负责任的 AI 和 ML 应用程序。
Workday Extend 中的 Workday AI Gateway 使开发人员能够使用 Workday AI 构建智能和负责任的应用程序。
"Workday 是将我们的财务、人力资源和运营数据汇集到一个地方的技术骨干，帮助我们管理员工和有效地运营业务，"P.F. Chang's China Bistro 首席运营官 Art Kilmer 说。"嵌入 Workday 平台的人工智能有助于增强我们员工的能力，使我们能够更快地行动，做出更具战略性的决策，并提高整个业务的运营效率，最终使我们能够更好地服务于我们的客户。
帮助企业更好地管理最宝贵资产的新工具： 人员和资金
财务和人力资源专业人员需要实时访问数据和信息，以便更快地做出决策，更好地管理员工和资金。为了帮助他们满足这些需求，Workday 推出了新功能，包括：
Workday Adaptive Planning 中的人工智能生成功能可简化用户体验，新功能可帮助推动财务和人力资源部门之间的协作、简化员工人数规划、加快对账和报告速度，并为业务利益相关者提供更高的透明度。
经理洞察中心（Manager Insights Hub）是 Workday 人力资本管理（HCM）中的一个新解决方案，它以人工智能为动力，提供简化和提升的经理体验。
全新的用户成功平台（User Success Platform），其中包括为员工提供实时、上下文指导的新工具，指导他们如何在工作流程中完成复杂的任务。
关于 Workday
Workday 是企业财务和人力资源云应用的领先提供商，帮助客户在不断变化的世界中适应和发展。Workday的财务管理、人力资源、计划、支出管理和分析应用以人工智能和机器学习为核心，帮助全球企业迎接未来的工作方式。全球各行各业的 10,000 多家企业都在使用 Workday，其中既有中型企业，也有超过 50% 的财富 500 强企业。
文章来源： Workday
ML
全球调查：98%的CEO表示，实施AI将带来商业利益，但信任仍是一个问题
现在，商业领袖们普遍认同一个观点：采用人工智能（AI）是商业发展的必要条件。根据Workday与FT Longitude合作发布的新报告《CEO全球AI指标报告：AI是终极提升》，在未来三年内，七成高级管理人员预计AI和机器学习（ML）将改变他们组织的核心功能和全球商业格局。更有98%的CEO表示，实施AI将立即为组织带来商业利益。
然而，这份涵盖了2,355名高级管理人员的全球调查也揭示了一个普遍存在的紧张关系：商业领袖们几乎一致认为必须采用AI，并且这样做将带来好处，但在采取第一步时，许多人似乎陷入了停滞。近一半的CEO表示，他们的组织尚未准备好采用AI和ML，超过四分之一（28%）的人表示，他们希望先看看这些技术如何影响他们的组织，然后再决定如何采取行动。
主要发现：
98%的CEO表示，实施这些技术将立即带来某种商业利益。
47%的所有商业领袖认为AI和ML将显著提升人的潜能。
43%的所有商业领袖对AI和ML的可信度表示担忧。
59%的受访者表示，他们的组织数据在某种程度上或完全是孤立的。
只有4%的受访者表示他们的数据是完全可访问的。
对人的潜能感到乐观
所有商业职能都一致认为，提高生产力是他们从AI中看到的最大潜在好处。在关于AI是否可能取代工人的激烈辩论中，许多商业领袖似乎渴望以一种能够增强而不是取代他们员工能力的方式实施AI。
事实上，我们将其中80%的一组领导者命名为“AI先锋”，他们已经成功地使用AI和ML简化了工作流程，并增加了他们劳动力的能力。在所有受访的商业领袖中，近一半（47%）认为AI将显著提升人的潜能。
阻碍商业领袖的是什么？
尽管对AI充满热情，但许多组织似乎还停留在起跑线上。在所有受访组织中，只有16%的受访者表示他们目前正在测试这项技术，而五分之二（39%）要么仍处于最初的研究阶段，要么甚至还没有开始研究。为什么呢？报告发现，一个非常普遍的障碍是不良的数据。AI和ML依赖于高质量、可靠的数据。但数据完整性对于那些在混合系统、静态电子表格和分散流程中处理大量信息的组织来说是一个弱点。
关于数据和隐私的不确定性以及缺乏信任，阻碍了CEO和其他商业领袖全面接受和采用AI和ML。43%的所有受访领导者表示，他们对AI和ML的可信度有所担忧，67%的CEO将潜在错误列为AI和ML整合的最大风险，从而强化了缺乏信任。
为了建立信任，需要增加透明度，但孤立的数据阻碍了领导者们的能力。59%的受访组织报告说，他们的数据在某种程度上或完全是孤立的。只有4%的所有受访者表示，他们的数据是完全可访问的。
前路
当涉及到利用创新时，速度至关重要，这对AI来说尤其如此。报告中，多伦多大学Rotman商学院的教授Ajay Agrawal分享道：“坐在场边的人错过了所有那些正在建设他们AI的人现在正在受益的学习时间。你越早加入，你的AI开始学习的速度就越快。”
我们都应该记住互联网的早期日子——许多早期尝试利用新技术的品牌至今仍然存在。而那些没有做到这一点的品牌，或者等待得太久以至于永远没有机会赶超他们的先行竞争对手，已经不再存在，提醒我们等待太久会发生什么（或不会发生什么）。
ML
人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功
人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。
人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。
同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。
为未来的工作转变人力资源职能
根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。
全面了解员工能力和人才管理
HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。
Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。”
AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。
理解和改善工作场所文化和员工敬业度
员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。
人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。
Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。
Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。”
这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。
自动化重复但动态的HR功能
自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。
这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。
Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。”
HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色
虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。
关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。
Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。”
HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者
在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。
对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。
正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。”
来自workday
ML
贝恩公司宣布收购Max Kelsen 的咨询和管理服务部门，为全球客户提供增强的ML和AI服务
贝恩公司宣布收购人工智能（AI）和机器学习（ML）解决方案提供商 Max Kelsen 的咨询和管理服务部门（统称为 "Max Kelsen Consulting"），为全球客户提供更强的 ML 和 AI 能力。
Max Kelsen Consulting公司总部位于澳大利亚，成立于2015年，其全栈ML工程师团队为客户提供ML系统、人工智能驱动的应用程序和咨询服务。现在，作为贝恩高级分析集团（AAG）下一个统一的整合团队，Max Kelsen Consulting和Bain将共同帮助企业开发和运营具有高度影响力的人工智能和支持人工智能的用例。
"贝恩高级分析集团全球主管 Roy Singh 表示："我们很高兴 Max Kelsen Consulting 团队加入贝恩，并利用他们行业领先的机器学习专业知识为我们的客户提供更强大的解决方案。"我们看到，客户对人工智能相关服务和工程能力的需求日益增长，这将使他们能够成为引领技术变革的先行者，从而改变他们各自的行业。
"我们对Max Kelsen咨询公司团队的素质以及他们为澳大利亚和全球客户所做的创新工作感到非常兴奋。此次收购将加强我们为地区和全球客户提供的人工智能和ML能力，"贝恩亚太区高级分析部门负责人Richard Fleming说。
Max Kelsen曾与澳大利亚和全球多家公司合作构建和部署ML解决方案，包括实时预测、预报、计算机视觉、工业控制优化、机器人技术等，并与客户合作建立最佳实践操作机器学习（MLOps）能力。公司为包括财富 500 强企业在内的众多客户提供服务，并与亚马逊网络服务和谷歌云平台等市场领先的云提供商建立了合作关系。Max Kelsen 将其 ML 和 AI 专业知识应用于采矿、金融服务和零售等各行各业，尤其在医疗保健和生命科学领域拥有深厚的服务经验。
"Max Kelsen 的联合创始人兼首席执行官 Nicholas Therkelsen-Terry 表示："我们很高兴能在企业开始驾驭生成式人工智能所带来的颠覆之际加入贝恩。"在快速发展的商业环境中，了解如何利用这些工具为自己带来优势的公司将脱颖而出。加入贝恩后，我们很高兴能与更多的全球客户合作，并支持贝恩加强其全球人工智能能力。
文章来源：techrseries
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