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首先，我們要搞明白的是：人工智能到底是什么？人工智能未來(lái)要做什么？

這幾年人工智能是個(gè)熱詞，各個(gè)領(lǐng)域都在提人工智能。但坊間對(duì)于人工智能的想象，可能更多是存在于科幻電影中，有的溫馨、有的恐怖。溫馨的比如動(dòng)畫片《超能陸戰(zhàn)隊(duì)》中的全能保姆形象、《黑鏡之Her》中的全美戀人形象，恐怖的比如《黑客帝國(guó)》中的奴役人類、終結(jié)人類的形象。

一些大咖對(duì)人工智能未來(lái)的態(tài)度，也比較悲觀。埃隆·馬斯克對(duì)人工智能不斷接近、但又不斷遠(yuǎn)離。他一方面做了很多炫酷的嘗試，另一方面卻說(shuō)：“對(duì)人工智能的研究，我們必須慎重。因?yàn)槲覀兊难芯孔罱K或許會(huì)招來(lái)惡魔！” 而比爾·蓋茨說(shuō)：“完美人工智能的開(kāi)發(fā)或許意味著人類的終結(jié)”。

神話或妖魔化人工智能，在當(dāng)前并無(wú)意義。那人工智能距離我們有多遠(yuǎn)？它在人力資源層面上怎樣應(yīng)用？人工智能到底包含哪些范疇？當(dāng)我們?cè)谡務(wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)，我們其實(shí)是在談什么？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工智能的內(nèi)容分成三塊：第一，數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)；第二，算法的發(fā)展；第三，算力的加持。有了數(shù)據(jù)、算法和算力，人工智能開(kāi)始指數(shù)級(jí)蓬勃發(fā)展起來(lái)。我們今天說(shuō)的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音處理、專家系統(tǒng)變化以及視覺(jué)處理等等，都是人工智能，而且已經(jīng)切實(shí)影響到我們生活的方方面面了：

比如早上起床，有智慧型鬧鐘自動(dòng)叫你起床；晨跑，耳機(jī)里永遠(yuǎn)智能推送給你的你喜歡的歌；開(kāi)車出門，有百度自動(dòng)駕駛技術(shù)為你導(dǎo)航路線；乘坐高鐵，人臉識(shí)別幫助快速驗(yàn)證信息；中午點(diǎn)外賣，手機(jī)比你更了解自己想吃什么；下午收的快遞，是由物流機(jī)器人所配送；開(kāi)車進(jìn)出小區(qū)，自動(dòng)識(shí)別繳納停車費(fèi)；睡覺(jué)前逛逛淘寶，AI會(huì)你更清楚你需要什么……

在人工智能的新技術(shù)時(shí)代，我們變得越來(lái)越懶，再也不用去做計(jì)算類的思考，因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄?，我們只需要在做選擇。

毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能狂潮已經(jīng)來(lái)臨。中國(guó)社科院信息研究中心秘書長(zhǎng)姜奇平表示：

在一些模塊，人工智能已經(jīng)在不斷超越人類了：

1997年，國(guó)際象棋軟件“深藍(lán)”戰(zhàn)勝世界冠軍加里·卡斯帕羅夫。

2011年，IBM人工智能“沃森”在著名智力問(wèn)答節(jié)目中戰(zhàn)勝歷代冠軍。

2012年，將棋軟件Bonkras戰(zhàn)勝日本“永世棋王”米長(zhǎng)邦雄。

2013年，亞馬遜無(wú)人自動(dòng)駕駛飛機(jī)項(xiàng)目啟動(dòng)。

2014年，人工智能文學(xué)創(chuàng)作項(xiàng)目啟動(dòng)。

2015年，谷歌汽車自動(dòng)佳實(shí)技術(shù)開(kāi)始實(shí)地試驗(yàn)。

2016年，谷歌 DeepMind 研發(fā)的 AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍李世石。

2017年，人工智能圍棋程序AlphaGo，戰(zhàn)勝人類世界當(dāng)時(shí)排名第一的棋手柯潔。

2017年，李彥宏在百度AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，通過(guò)視頻方式展示一段自己乘坐公司研發(fā)的無(wú)人駕駛汽車上路的情景。

2018年，IBM研發(fā)的機(jī)器辯手Debater在公開(kāi)辯論中，戰(zhàn)勝以色列國(guó)家辯論冠軍Noa Ovadia和以色列國(guó)際辯論協(xié)會(huì)主席 Dan Zafrir。

2019年，世界人工智能大會(huì)上，多位專家和科技界領(lǐng)軍人物判斷，人工智能將接近并超越人類智能。

很多調(diào)研數(shù)據(jù)也證實(shí)了人工智能的快速發(fā)展。從市場(chǎng)數(shù)據(jù)看，人工智能的市場(chǎng)市值也在不斷飆升。

人工智能的發(fā)展速度之快，在企業(yè)管理中表現(xiàn)特別明顯。從2017年炒得火熱的AlphaGo起，人們就開(kāi)始關(guān)注機(jī)器會(huì)不會(huì)取代人類，大量的底薪工作會(huì)不會(huì)被取代。在中國(guó)，大量公司也在從成本優(yōu)勢(shì)到效能優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)抓住技術(shù)這個(gè)核心關(guān)鍵點(diǎn)。

從國(guó)外的一些調(diào)研看，人工智能確實(shí)造成了一些工作崗位的消失，也帶來(lái)了一些新的工作崗位。麥肯錫《全球人工智能調(diào)研》稱：“受訪者認(rèn)為采用人工智能會(huì)導(dǎo)致員工跨職能部門的轉(zhuǎn)移。他們認(rèn)為人力資源、制造業(yè)、供應(yīng)鏈管理和服務(wù)運(yùn)營(yíng)的就業(yè)水平會(huì)下降。但產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷和銷售方面的雇員人數(shù)會(huì)增加。”

那么，回到人力資源領(lǐng)域中，人工智能有沒(méi)有可能也讓管理工作，讓人力資源工作由做計(jì)算向做選擇轉(zhuǎn)變？讓大量管理和人事的工作變得附加值更高呢？我們看到在全球?qū)用?，人工智能已?jīng)改變了很多公司HR部門的傳統(tǒng)選用育留工作。比如：

星展銀行：用一款被命名為JIM的人工智能驅(qū)動(dòng)的虛擬招聘機(jī)器人，對(duì)候選人進(jìn)行篩選；

亞馬遜：用機(jī)器自動(dòng)監(jiān)測(cè)員工績(jī)效發(fā)出解雇指令；

沃爾瑪：利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)對(duì)美國(guó)4700家商店的100萬(wàn)名員工進(jìn)行培訓(xùn)；

IBM：AI預(yù)測(cè)離職準(zhǔn)確率高達(dá)95%，已幫助IBM節(jié)約了近3億美元的員工留用成本；

印度inFeedo：通過(guò)聊天機(jī)器人分析員工情緒，預(yù)測(cè)離職的概率。

當(dāng)然，國(guó)外在人力資源AI應(yīng)用中，也會(huì)面臨一些挑戰(zhàn)或爭(zhēng)議，主要是“非人性化指令”和“偏見(jiàn)或歧視”。比如亞馬遜用AI發(fā)出解雇指令，其實(shí)從結(jié)果看，解雇的人數(shù)是更少了的；但從操作方法看，就會(huì)顯得非常不人性、從而引發(fā)很多爭(zhēng)議。比如運(yùn)用AI招聘，也會(huì)存在很多將人的偏見(jiàn)，通過(guò)算法植入在AI里。而且這種偏見(jiàn)一旦植入進(jìn)AI，是沒(méi)法像人類一樣可以自我糾錯(cuò)的。

在國(guó)內(nèi)，我們也做了一些調(diào)研工作。2019年10月-12月，蓋雅工場(chǎng)聯(lián)合智享會(huì)聯(lián)合發(fā)起了《AI在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用》調(diào)研，共有522名中國(guó)企業(yè)管理者及人力資源從業(yè)者參與了調(diào)研。那么，在預(yù)披露的數(shù)據(jù)中，我們發(fā)現(xiàn)：超過(guò)50%以上的受訪者，將“新技術(shù)的涌現(xiàn)”列為最為關(guān)注的外部環(huán)境。

前面，我們說(shuō)人工智能狂潮已經(jīng)來(lái)了，在蓋雅工場(chǎng)與智享會(huì)聯(lián)合發(fā)起的《AI在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用》預(yù)披露數(shù)據(jù)中，也有超過(guò)50%以上的受訪者，將“新技術(shù)的涌現(xiàn)”列為他們最為關(guān)注的外部環(huán)境。

但本次調(diào)研的另外的一些數(shù)據(jù)又與之相矛盾：

超過(guò)50%的受訪者表示并不熟悉AI；

而較高支持人力資源領(lǐng)域應(yīng)用AI 的受訪企業(yè)不到30%；

71.3%的企業(yè)在人力資源是否采用人工智能時(shí)，持觀望態(tài)度；

不到四分之一的企業(yè)，擁有人工智能的實(shí)際應(yīng)用案例，且主要應(yīng)用在人才招聘、培訓(xùn)與人才發(fā)展、薪酬福利管理、勞動(dòng)力管理這四大領(lǐng)域。

這四塊是大家最關(guān)注的方面，也是實(shí)踐相對(duì)較多的方面。

那么，到底是什么原因，讓技術(shù)跑不起來(lái)呢？讓中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化人力資源轉(zhuǎn)型，奔跑不起來(lái)呢？我們也有一些調(diào)研數(shù)據(jù)。

先看看中國(guó)企業(yè)在布署AI前，會(huì)考慮的核心因素，排名前三的數(shù)據(jù)是：成本低、功效好、用戶體驗(yàn)佳。

以蓋雅工場(chǎng)的業(yè)務(wù)為例，我們做勞動(dòng)力管理，第一個(gè)動(dòng)作是考勤數(shù)據(jù)采集，無(wú)數(shù)客戶對(duì)我們說(shuō)，現(xiàn)在人臉識(shí)別這么發(fā)達(dá)，能不能讓員工體驗(yàn)更好，做到無(wú)感考勤？這里就涉及到兩個(gè)問(wèn)題，一是采集點(diǎn)計(jì)算的成本偏高，二是它還有一定的遺漏性，沒(méi)辦法做到萬(wàn)無(wú)一失。它的成本、體驗(yàn)、功效在這個(gè)層面上需要進(jìn)一步發(fā)展和積累的。

而企業(yè)對(duì)布署AI的一些顧慮，排名前三的核心顧慮是：不了解、成本高、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱。不過(guò)其實(shí)隨著技術(shù)的推動(dòng)，人力資源數(shù)字化的成本其實(shí)是在快速降低的。

最后總結(jié)一下：前面我們提到，在國(guó)外的人力資源AI應(yīng)用中，面臨的挑戰(zhàn)是是“非人性化指令”和“偏見(jiàn)或歧視”。在蓋雅工場(chǎng)走出國(guó)門、走入歐洲的時(shí)候，也遇到了相關(guān)的有趣事情。比如法國(guó)、英國(guó)客戶的員工安裝蓋雅的App時(shí)，一些員工立馬把律師請(qǐng)來(lái)了。原因是員工會(huì)質(zhì)疑公司是否允許裝供應(yīng)商的App，這個(gè)App里的一些數(shù)據(jù)是否會(huì)侵犯自己的隱私。

而在國(guó)內(nèi)，這方面的挑戰(zhàn)會(huì)比較少，我們聚焦在兩個(gè)方面——“效能”和“員工體驗(yàn)”。在人口紅利消失及勞動(dòng)力成本急劇上升后，中國(guó)社會(huì)和企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)，就是如何從成本優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)成勞動(dòng)力的效能優(yōu)勢(shì)。在人力資源管理領(lǐng)域，管理變革、靈活用工以及我們?cè)诩夹g(shù)賦能上，也都是聚焦在效能層面。

另外，如今的90后也都30歲了，這群人已成為主流工作人群，他們也更看重員工的體驗(yàn)。這是我們希望能為企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值。

在國(guó)內(nèi)現(xiàn)在的環(huán)境下，企業(yè)如何立足自身，切入數(shù)字化人力資源轉(zhuǎn)型呢？如何能夠在敏捷時(shí)代下，加速奔跑呢？

主動(dòng)求變：新技術(shù)的到來(lái)是大勢(shì)所趨，新生代員工要成長(zhǎng)，只有一個(gè)選擇，就是開(kāi)放思維，擁抱變化，主動(dòng)求變。所以，企業(yè)要積極了解人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)和趨勢(shì)，多聽(tīng)多問(wèn)多想。

以終為始：從企業(yè)實(shí)際需求及情況出發(fā)，去倒推起點(diǎn)工作，去梳理和積累人力資源數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

由點(diǎn)帶面：以點(diǎn)帶面，小步快跑，快速迭代，這是在技術(shù)領(lǐng)域可以做的。從一個(gè)點(diǎn)切入，很快能夠知道里面產(chǎn)生的效應(yīng)，并且這個(gè)效應(yīng)在擴(kuò)大。勞動(dòng)力管理就是很好的切入點(diǎn)

第一層，把流程高度自動(dòng)化。現(xiàn)在有越來(lái)越多的技術(shù)手段能夠讓企業(yè)在人力資源六大模塊上變得高度自動(dòng)化。

第二層，洞察。人力資源管理每天會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，我們不僅要根據(jù)數(shù)據(jù)匯成報(bào)表進(jìn)行查看，還要通過(guò)數(shù)據(jù)洞察數(shù)據(jù)背后的內(nèi)容。

第三層，預(yù)測(cè)。有了數(shù)據(jù)就一定能做出預(yù)測(cè)。比如我們不知道明年的10月20日會(huì)做什么工作，但是一定可以預(yù)測(cè)出下一周下一個(gè)季度的業(yè)務(wù)會(huì)變得如何。這個(gè)時(shí)候，HR就知道該往哪個(gè)方向進(jìn)行配置。

第四層，大規(guī)模個(gè)性化。預(yù)測(cè)完以后有大量數(shù)據(jù)支撐，我們提出一個(gè)概念，叫大規(guī)模個(gè)性化。這在To C個(gè)人領(lǐng)域目前已實(shí)現(xiàn)。比如，企業(yè)每天會(huì)給到員工適合的崗位、適合的任務(wù)。

總的來(lái)說(shuō)，我們通過(guò)賦能員工、打造團(tuán)隊(duì)、敏捷組織，以及支持業(yè)務(wù)四個(gè)方面，來(lái)助力企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

首先在流程自動(dòng)化方面：考勤在中國(guó)發(fā)展了二三十年，原來(lái)的考勤過(guò)程復(fù)雜且相對(duì)滯后。蓋雅花了很長(zhǎng)時(shí)間，幫助規(guī)模在幾千甚至幾萬(wàn)的企業(yè)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。自動(dòng)化實(shí)施以后，我們希望給到員工一個(gè)更好的體驗(yàn)。無(wú)論是全職員工還是兼職員工，都需要有實(shí)時(shí)體驗(yàn)以及即時(shí)的變化。如果沒(méi)有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持，這是做不到的。

我們也做了一些創(chuàng)新，提供了一些游戲化的即時(shí)激勵(lì)。我們將很多HR政策做了改善，比如以月度為規(guī)則，我們將其變成以實(shí)時(shí)更新為規(guī)則，讓員工敬業(yè)度更好。

流程自動(dòng)化不僅減少了管理者復(fù)雜的行政工作提高效率，也為員工提供了更好的體驗(yàn)。

其次在數(shù)據(jù)洞察方面：我們?cè)诟鱾€(gè)模塊、各個(gè)領(lǐng)域有非常多的技術(shù)支持和應(yīng)用案例，現(xiàn)在這個(gè)技術(shù)已經(jīng)很成熟了，只是如何把各種維度數(shù)據(jù)進(jìn)行**組合的事情。

最后在預(yù)測(cè)方面：所有的行業(yè)，未來(lái)都會(huì)被算法給顛覆，大量工作會(huì)被算法取代。我們也在重金打造了蓋雅工場(chǎng)人工智能算法云平臺(tái)。

這是藍(lán)蛙的案例。第一步，預(yù)測(cè)未來(lái)銷售和業(yè)務(wù)量。第二步，預(yù)估未來(lái)工作量和任務(wù)。第三步，按目標(biāo)找出最優(yōu)解的方案和人。我們分為成本導(dǎo)向、效益導(dǎo)向和員工滿意度導(dǎo)向。不同導(dǎo)向目標(biāo)一定能有不同的解法。這些解法如果用傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)是無(wú)法計(jì)算出來(lái)的，這背后一定是有大量的人工智能算法來(lái)支持。

有了這樣的算法以后，企業(yè)可以形成員工大規(guī)模的個(gè)性化，比如個(gè)性化排班、招募、培訓(xùn)。每個(gè)人都會(huì)有不同的體驗(yàn)。

人工智能時(shí)代，基礎(chǔ)管理不再是計(jì)算，而是提供選擇，提供不同解法。AI一定是在影響整個(gè)時(shí)代。對(duì)于人力資源從業(yè)者來(lái)講，AI是一個(gè)挑戰(zhàn)，如果不去擁抱它，不進(jìn)行自我升級(jí)，便可能會(huì)被取代。

但AI更多其實(shí)是機(jī)遇，它給了我們一個(gè)更好的工具和平臺(tái)，讓我們從人力資源繁瑣的行政事務(wù)中脫離出來(lái)，進(jìn)入人力資源的管理工作。AI沒(méi)有辦法解決所有問(wèn)題，但它解決了執(zhí)行層面、自動(dòng)化層面的一些問(wèn)題，至少目前是這樣。

通過(guò)積累大量數(shù)據(jù)，我們?cè)谛录夹g(shù)上做了很好的嘗試。今年有一個(gè)大變化，蓋雅工場(chǎng)原來(lái)服務(wù)亞洲市場(chǎng)，今年開(kāi)始將業(yè)務(wù)延伸到了歐洲（法國(guó)、英國(guó)，甚至到了摩納哥）和北美（加拿大、美國(guó)），嘗試在不同國(guó)家輸出我們的勞動(dòng)力管理的典范實(shí)踐。

我們的方案從選、用、育、留四個(gè)層面不斷深化：

選：我們通過(guò)提供員工供應(yīng)鏈、靈活用工服務(wù)等，幫助企業(yè)解決“招不到人”、“用工不平衡”的問(wèn)題；

用：我們通過(guò)實(shí)時(shí)考勤、智能排班、銷售績(jī)效和勞動(dòng)力分析等，幫助客戶降低成本，提高效率，避免合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)；

育：我們提供技能培訓(xùn)、管理輕咨詢等，幫助客戶的員工加快學(xué)習(xí)成長(zhǎng)速度；

留：通過(guò)即時(shí)紅包、日薪周薪的方式，將對(duì)員工的認(rèn)可轉(zhuǎn)化為即時(shí)的激勵(lì)，提升員工的滿意度。

如何在敏捷時(shí)代，在人工智能的大背景下、加速奔跑，促進(jìn)人力資源的價(jià)值提升？蓋雅工場(chǎng)與大家共同探尋答案。

謝謝大家。