人工智能对资源管理的影响

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［提要］近年来，人工智能发展正处于日新月异的阶段，相关政策也在不断推陈出新，在新时代背景下，人工智能在未来必然会借助其天然的优势替代一部分人类的工作，在这一过程中，传统人力资源行业自然会不可避免的受到影响。中国有大量的人口和工作岗位，人工智能给人力资源带来的既是挑战也是机遇，无论是从学术研究还是生产实践上，研究新时代人工智能对人力资源管理的影响都具有十分重要的意义。

关键词：新时代；人工智能；大数据

一、人工智能基本概念

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥，并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

二、传统人力资源管理面临的问题

（一）主观因素影响人才选用。从企业的角度来讲，招聘往往是人力资源实施过程中的起点，也是不确定性最大的一个环节。招聘过程需要敏锐的洞察力，考验招聘者的业务能力和个人经验，由于不同的人对同样的事物存在不一样的认知和思考，大多数面试官会依据主观上的判断来评价面试者，这种主观上的差异会对招聘的结果产生直接的影响，不利于寻找和筛选合适的候选人。（二）培训的投入产出不确定性大。新入职的员工需要尽快融入团队，培训则是这一过程的助推器。培训虽然不是关键的一环，也不需要过多的核心资源投入，但却影响着企业的运行效率，因此企业管理者倾向于通过培训这一环节获得与企业所需更加匹配的人才。但实际上对于人力资源从业者来说，培训工作是比较枯燥繁琐的，而且进行大量的重复性工作之后很难在短期持续产生预期的效果，以至于部分人不愿意长期从事培训相关的工作。这显然是不利于提升企业效率和人才质量的。（三）绩效和薪酬的公平性难以把控。绩效考核规则的制定和实施可能是人力资源行业最考验从业者业务能力的环节。凡是涉及绩效考核就必然存在公平问题，如何最大限度地保证考核指标的公平性不仅是企业管理者的难题，也是人力资源行业的主要研究方向之一。

三、当人力资源遇上人工智能

（一）用算法和数据评估人才。在过去，企业选用人才过度依赖于人力资源从业者的经验和判断力，不仅效率低下，而且容易出现求职者能力与岗位需求不一致的情况。而在未来，利用大数据和算法，人工智能系统可以针对不同的岗位分析主题开发大数据模型，科学运用分析方法和可检验的结果，全面的评估求职者的性格特点、心理素质、业务能力、个人潜质以及发展预期等。和AlphaGo学习围棋一样，人工智能不仅有强大的运算能力，而且能够自我提升，因此，每一次的人才评估都将作为下一次的参照，不断优化算法，使得评估结果更加精准、有效。这个评估过程会是一个理想的良性循环，也是促进人力资源管理发生根本性变革的关键推动力。传统的选用人才环节的参与者往往是由一个求职者和多个面试官组成，由于不同经验、背景的面试官对同一个问题会有不同的判断，管理行为通常基于个人判断做出，求职者最终得到的是一个主观导向型的结果，既不利于个人，也不利于企业。对企业的管理者而言，人工智能的价值在于远超人力的客观性，通过数据化的评估指标，提供人才的客观衡量指标与决策建议，智能分析的有效性不受个人经验和外部因素影响，这是传统的人力无法持续做到的。（二）大幅提升人力资源管理效率。一般来说，员工在企业的发展应该与其工作表现成正比，但实际上，个人的工作表现并不能持续的被记录下来，被记录的大多是一些零碎的事物，无法形成全方位的体系，企业人力资源管理的效率也就很难得到根本性的提升。在人工智能的时代，这一问题将得到根本性的解决。典型的一个企业案例是国内人工智能领域的先行者-百度，它在人力资源管理和人工智能的结合上做出了新的探索，即通过记录员工的日常行为，不断沉淀、积累数据，从不同的层次分析、预测员工的未来状态，形成报表提供给人力资源部门以未雨绸缪。（三）公平性在大数据下进一步得到提升。人工智能取代了人力资源管理不少基于主观判断的工作，数据的价值功不可没。只要针对数据的算法是一定的，那么对于企业每个员工的考核标准都是相同的，不受外界因素影响，也不会由于不同员工的职位、性别、年龄不同而受到影响。在这种环境下，对于员工绩效的考核公平性将达到前所未有的高度，而促进考核的公平性本身也是提升员工积极性的重要渠道之一，自然会受到企业管理者的青睐。企业过去的员工考核机制大多存在碎片化的缺点，甚至有较强的主观导向性，这都不利于公开、公平的进行考量。在大数据的时代，这一过程将在数据的支撑下变得清晰透明、可视化，尽管进行考量的算法在初期可能存在一些人为的偏差，但并不影响其为提升公平的存在价值。企业的经营会随着时间的增长而发生变化，而算法也可以及时的进行调整和优化，以保证与企业经营的变化同步调整。

四、未来人力资源管理展望

（一）人力资源规划将完全从量变转为质变。当人工智能替代了大部分人的工作，企业就不可避免地会减少用人量，由于智能化不是自动化，运行智能化的产品仍然需要有人来操控，因此，企业将仅需要少量的高水平人才完成相关技术产品的操控，以保证企业整体的运行效率得到根本性的提升。在这个调整中，也就完成了人才需求从量变转为质变的过程。值得一提的是，世界知名的咨询公司埃森哲也预测人工智能将在未来十年为越来越多的企业赋能，并加速淘汰传统岗位，人力资源行业本身尚且如此，更何况制造业、交通运输业等其他非智力密集型的行业呢？（二）信息化、智能化将进入人力资源管理所有环节。就像计算机运行程序一样，求职者在智能化的人力资源管理系统中，就是数字化的个体，无论是选用、培训、绩效与考核，还是薪酬的调整，甚至是员工关系的处理，都可以被算法转化为可视化的数据，提供给企业管理者进行参考。也就是说，人工智能下的人力资源管理，将更具有科学性、客观性、完整性、清晰性和前瞻性。（三）基础性、事务性工作将被机器或人工智能取代。技术的进步应用在人力资源管理领域是十分可行的。当前，不管是在招聘、培训还是考核方面，都有十分丰富的应用空间。可以想象的是，假如可以通过人工智能创造虚拟现实环境，来模拟某一个工作岗位的实际业务需求，那么就立即可以检验求职者对工作岗位的能力匹配度，进而经过系统的加工处理，直接生成数据报表提供给管理者，用于执行最终的决策。在上述流程完成之后，通过选用的人才再次进入系统预先设定好的培训虚拟环境中，完成一系列的学习和提升，不仅能迅速、完整的了解自己所在岗位的工作，还能积累少量的实践经验，达到事半功倍的效果。对于管理者来说，企业的人力资源成本必将随时间的推移而不断的降低，而效率则不断的提升至新的层次，人才的质量也将不断改善，这是传统人力资源领域难以做到的。

五、新技术下的机遇与挑战

（一）未来工作职能的分化。新技术的影响具有互联性，其最大的作用对象即在于人，而人力资源工作的复杂性也在于其对象为人。目前，研究新技术领域的学者普遍认为大多数常规的重复性工作将被人工智能替代，被替代的这一类工作具有一定的特点，就是机械性、重复性。而另一类不容易被替代的工作性质，往往具有明显的判断性或决策性。人工智能带来了大量从业者失业的风险，但也开启了新的岗位需求。对于人力资源行业的从业者来说，如何既不被人工智能淘汰，又能让自己的竞争力再次提升一个等级，将是未来3～5年最值得思考的问题。（二）隐私与安全问题不容忽视。随着网络技术的发展，越来越多的设备、软件、应用尝试收集更多的用户信息，人力资源管理相关的系统也不例外。在一些互联网招聘平台，用户投递简历之前，需要填写大量的个人信息，如姓名、家庭住址、手机号码、身份证号等敏感信息，这些信息的关键程度相信大多数人都有自己的判断。新浪微博曾发起过一次关于网络信息的安全性的投票，分析结果显示，大多数人不愿意在注册时填写自己的手机号码，因为随之而来的就是隐私泄露问题，不少人在填写了自己的个人信息之后，会不断的收到垃圾短信、邮件甚至是骚扰电话。那么，人工智能系统自身的安全性是否足够保证如此大量的信息不被泄露呢？这里是存在较大的不确定性的，隐私与安全问题不同忽视。

六、总结

人工智能的发展帮助我们从大量的重复性机械性工作中解放出来，让这部分人能够专注于更有价值的工作，但同时我们也要认识到机器智能和大数据迅猛增长的力量是一把双刃剑，数据隐私是推进人工智能与人力资源行业的最大阻碍，在实际的应用中，还应该在安全和隐私上多加考量。人工智能日新月异的发展正在给人力资源管理带来焕然一新的面貌，这一趋势将在未来更加明显。因此，作为人力资源的从业者，明智的做法一定是紧跟时代潮流，为未来脱颖而出提前做出准备。

主要参考文献：

［1］龙彦君.人工智能（AI）技术在人力资源管理信息系统的应用［J］.自动化与仪器仪表，2016.10.

［2］陈任峰.新技术革命视野下人力资源管理的思考［J］.中国金融电脑，2017（6）.

［3］胥培俭.人工智能浪潮中的人力资源管理变革［J］.人民邮电，2018.5.8.

作者：孙蕴 单位：首都经济贸易大学