以下内容根据2023年中国数字人力峰会北京站圆桌论坛环节的内容整理而成。

该环节参与嘉宾：

DHR公会创始人 申刚正

埃森哲大中华区战略与董事总经理 陈继东

DHR公会联合创始人、用友网络副总裁 石磊

HR数智化专家 冯俊辉

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生成式AI在HR领域的有哪些高价值的应用场景？

石磊：我们在跟业务交流时，经常聚焦到两点业务目标：一是怎么解决业务发展问题；二是如何解决人效、利润的问题。这两点也是大部分企业CEO非常关注的问题。所以我认为，AI在HR领域最具价值的几个场景有以下几点：

第一，人才发现。经过对企业战略的层层拆解，我们首先就会发现在人力资源领域，最重要的能力就是人才发现。在今年用友也是经历了历史上非常大的一次组织变革。我也向我们王文京总提问过，对于他这样25000人企业的CEO角色而言，最大的难题是什么？他表示，第一大挑战就是如何发现人才，找到组织变革下最能够适应新组织、新岗位下的人才、能力和技能。因此，基于生成式AI的技术支持，我们可以首先对内部人才进行有效的盘点，然后利用AI进行人员分析和能力评估，最终通过数据呈现来帮助我们识别出潜在的人才。此外，我们还可以借助生成式AI的技术快速发掘适应组织发展的外部人才。

第二，培训学习。刚刚继东总在分享中也提到了，实际业务的开展过程中内部员工能力的提升，其实是可以加入一些更加智能化、情感化的AI工具进来，让员工的学习更加个性化、有针对性的帮助员工提升自身软、硬素质。比如智能陪练、AI学习旅程规划等等。

第三，共享服务。共享服务场景在企业中引起了广泛关注，因为它具有显著的降本增效效果。通过智能化应用，共享服务中心能够提供更高效、更智能的服务。例如，自动化流程和机器人流程自动化可以大大减少人工操作，提高工作效率。智能化的数据分析和预测模型能够帮助企业做出更明智的决策，优化资源分配和成本管理等等。

冯俊辉：我认为生成式AI在HR领域具有较大价值的有以下场景：

第一，人才招募。这个环节是AI在人力资源领域的一块肥沃的“试验田”。从本质上来说，它是“人”和“岗位”之间供需关系建立的问题。大家在招聘漏斗图里都知道在招聘中，从十万份简历里最后可能招到1000人甚至100人，这个过程消耗的成本和人力投入是巨大的。但通过AI的能力，如人才画像、岗位画像、智能匹配、智能推荐、智能面试等等，可以节省大量人力成本，这是一个巨大的提效的点。

第二，人才发展和培训。现在人才招聘的时候都是以能力模型建立起来的通用模型，到了企业内部之后用人部门却看更多的是技能。继东总之前在我们DHR公会直播中提到了一个场景，从岗位需求到考核、到岗位人才发展、再到激励......一条完整从招聘，到培养，发展的线，都是运用ChatGPT来实现的。当然这个方向也是实现的一个难点。

第三，智能客服。不论是ChatGPT，还是其他大语言模型应用，现阶段智能客服都存在一些问题，也就是如何判断他们是不是在“一本正经的胡说八道”，因此也需要我们进行人为的判断和控制，需要关注；最后从选型的场景中，我想说，不是所有的HR场景都要一窝蜂地去做生成式AI的全面替换，而是要聚焦重点场景，在劳动力密集型场景，能发挥10X效益的场景中更高效地发挥价值。

国内生成式AI与国外生成式AI

申刚正：在各位的实践经验中，除了ChatGPT之外，国内的生成式AI目前对于刚才提的几个重点的应用场景是否能支持？支持的程度怎么样？

冯俊辉：今年初百度公司正式发布了全新一代大模型文心一言，并且已经开始实现商业化，具体的细节可以从百度官网上去了解一下。在内部，我们也已经正在积极进行相关功能的替换和接入，探索、尝试我上述提到的场景。比如简历挖掘，用人经理只需要写一个通用的JD格式给到大模型，然后再给出相关的要求，它就能够自动生成具体的岗位JD。目前这一功能几乎能完成70%的工作，剩下的30%只需要专业人员进行微调和对齐即可，极大地提升了招聘效率。

申刚正：国内企业级服务领域的大模型的现状是怎样的？以及与国外大模型之间的差距如何？

石磊： 国内和国际大模型在通用通识能力方面的差距确实存在，这可能是由于国内在AI发展方面起步较晚，数据训练和技术投入相对不足等原因所致。但实际上，在企业级服务领域，并不一定需要一个能力强大的模型，而需要结合多种技术和能力来实现有效的落地。

生成式AI只是众多技术中的一种，要在企业服务领域取得有效的落地应用，通常需要结合其他技术，如图像处理、知识图谱、推荐系统等。不同的场景和问题需要不同的技术和能力模型来解决。因此，在选择模型时，需要根据具体的应用场景进行分析，确定所需的效果，并选择适合解决该问题的技术和能力模型，而不是仅仅局限于文心一言或ChatGPT等单一模型。

在我们人才发现专项工作中，数据很难与ChatGPT或通用大模型同步。在这种情况下，本地化就成为一个重要的考量因素，用友已经本地化了一套国内大模型，而我们也在本地化训练企业大模型，用于人才发现模型的训练。

从整体上看，我们的综合能力可能不如国外模型，但这并不妨碍我们在企业服务领域解决具体问题和应用实践。每个模型都有其擅长的领域，有些擅长图像处理，而有些可能在大型语言模型上表现出色，因此我们不需要刻意进行严格的比较。

陈继东：我们内部也进行了相关的评测，目前的确存在一些差别。但是，我认为这一项新技术，重点在于如何正确认知和应用。当蒸汽机问世时，我们也并不是立刻要求造一架飞机，而是用来改进织布机。织布机的改进也的确解决了当时生产面临的许多问题，因此我认为我们应该先尝试不同的模型来解决问题。

如果说一个模型已经非常完美，那肯定是不实际的。但这并不妨碍我们使用它，即使它不是百分之百精准，它写出来的内容即使有些不够精准，也比没有好。在我的理解中，这涉及到性价比问题。就像产品市场上的高端、中端、低端、便宜的产品一样，我们可以尝试使用不同的模型，随着使用的深入，效果会越来越好。

如何将AI和传统的HR管理相结合？

冯俊辉：当涉及选择场景和实现方式时，企业需要考虑适宜的方法。今天现场的同学，大部分离大模型可能有些距离，但我们从HR应用的角度出发，可以用很多传统手段和AI来解决大量的HR应用场景。

第一，线上化。近年来，疫情的影响使得所有公司都在思考如何降本增效。在座的各位也可以思考一下，有多少流程仍然是还在线下跑的呢？我们可以进行盘点，包括日常管理工作中通过邮件完成的任务，以及通过ＢＰＭ线上流程完成的任务。

在盘点之后，我们可以将这些流程分为不同的类别（如A、B、C），这样就可以知道有多少业务仍然是在线下进行的。通过信息化或数字化的手段，将这些流程搬到线上，将会带来巨大的效率提升，这一点是显而易见的。此外，还有许多没有做的方面，比如移动端的应用的能力覆盖等。

第二个方向是关于员工学习和成长。员工学习的内容通常是经验和知识，而不仅仅是文字。知识的管理并非只是简单地进行知识沉淀，知识需要有序地进行管理和流动。知识管理的目的是在需要的时候有效地进行分发。通过将专业知识分发给大家，可以增加对工作目标的有效支持，提高决策质量和决策效率。

第三个方向是传统AI中的RPA能力和电子签能力。这些能力在自动化流程和提高效率方面的效率提升非常有效。

陈继东：ChatGPT在人力资源领域的作用并不一定需要以一贯之，它可以作为一种工具，用来向公司高层展示AI的能力和在许多方面的应用潜力。这可以激发管理者对其投资的兴趣，投入资金来改善人力资源领域的数据驱动场景，从而产生更多的价值。

HR与IT团队在数智化转型过程中的角色如何？

冯俊辉：最近，我听到普华永道的朱总在我们DHR公会分享了关于数字化转型的见解，她提到了IT部门和HR部门需要实现“双向奔赴”，这就是数字化转型的核心。在进一步思考这个问题时，我觉得还需要加入业务的角度，也就是业务、HR和IT三方共同奔赴才能实现这一目标。

近年来，人力资源领域一直在不断进行变革、调整，并需要系统性地落地和交付。与此同时，IT部门需要控制成本，所有人都会围绕着交付这一目标进行工作。我们需要思考如何为长期创造更多的价值。因此，这需要三方共同努力，共同规划未来的长期发展路径。

其中，顶层设计是必要的，我们不能采用烟囱式的方式，即只关注眼前利益而忽视整体发展。在人力资源领域，数据流动是立体的，因此我们需要采取一体化的管理思想和顶层设计思想。虽然这可能短期看起来进展会慢一点，但持之以恒地朝着这个方向努力，我们会发现"慢行先至"，最终实现预期效果。

陈继东：这是企业经常面临一个问题，即如何让HR或业务人员学习新技术。然而，实际上，并没有那么多人有时间和资源去学习新技术，因为他们的主要职责是专注于业务领域。另外，要求从事IT工作的人去学习管理技能也很困难，因为IT人的思考方式与管理领域有所不同。

因此，一般企业除非是像百度这样的数字原住民，他们的员工相互之间可以很好地理解，包括业务人员也能够理解数据和数字化方面的内容，因为这是他们一直从事的工作。然而，大多数企业并非如此，所以在这种情况下，会增加一个名为DT（Digital Transformation，数字化转型）的角色或部门。这个部门的人需要同时了解业务和技术两方面的知识。

DT的角色是从业务的角度推动IT实现数字化转型。IT部门仍然负责技术实施，但DT不需要过多学习业务方面的知识，而是被抽调出来，成为一个独特的群体，负责连接业务和技术两个领域。我认为这对于传统企业来说可能是更好的方式。

石磊：要在企业的业务部门，包括HR中有效地落地新的AI技术，数字化产品思维是至关重要的。与过去的软件时代不同，这种交互涉及与内容的互动，要发挥真正的价值，需要大量的业务参与对齐和标注的工作。如果我们的HR或业务部门缺乏数字化产品思维，或对AI的基本逻辑不够了解，实际上会在他们与IT之间产生断层。很难想象企业需要设立一个岗位来填补这个差距。

因此，我认为首要的一点是，为了充分利用这项新技术，我们的业务部门和HR需要拥有越来越多的产品思维和对新技术的理解。

关于与IT角色的配合，我认为与传统模式相比，差异并不大。例如，IT负责平台建设、整体IT规划，包括针对各个业务部门进行企业模型训练的工作，以及底层的数据治理。但这并不妨碍在这个过程中涌现出更多新的领域和部门，并与业务部门深度参与和微调。

最重要的一点是，数字化转型的成功与否，最关键的是得到一把手的大力支持。他们对业务的理解，对新技术的理解和应用，以及在公司推动的力度，对我们项目的成败至关重要。

因此，我呼吁DHR公会的活动能够更多地面向企业的高层领导、企业家层面，这样在座的各位无论是HR还是IT，推动项目时会感到更有力量。

感谢各位大咖的分享，谢谢各位！

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