數智人力搭上大模型，讓人才發現更智能

“發現人才”一直是企業戰略管理的重要環節，也是決策者和HR部門面臨的主要挑戰之一。過去，企業尋找人才主要依賴於人的經驗和主觀判斷，所收集的人才資訊是碎片化的、模糊的、滯後的。今天，越來越多的企業採取主動發現和挖掘人才，借助新智能技術和方法來實現人才發現的大數據化、科學化、精準化、預測化。

📌 在當下企業人才管理實踐中，已經共存著各種不同的人才發現場景

🔘 場景一

傳統諮詢，企業會邀請諮詢公司構建人才任職資格或勝任能力體系，建立人才識別的標準，並通過人才盤點與繼任者計劃等途徑，發現人才在企業中的分佈，篩選出符合企業要求的員工再進行精準地發展和有效地激勵；

🔘 場景二

軟體系統，企業借助人力資源數智化企業提供的系統，這些系統將傳統人才諮詢項目中的測評、盤點、繼任、畫像、標籤等流程和方式根據系統所設置的業務模式進行有序的系統化數據流轉；

🔘 場景三

移動互聯，企業利用智能終端設備，如：電腦、手機等，借助新技術引擎進行初級智能化的人才資訊搜尋，通過含有語言學習模型的搜尋引擎，快速識別出企業內部高績效、高潛人才，幫助企業將合適的人放在合適的崗位中，發揮人效價值最大化；

🔘 場景四

AI智能，企業借助生成式AI智能技術，通過簡短文本描述資訊錄入，多關鍵詞或特徵標籤組合，挖掘和快速搜尋企業內部人才；也可以搜尋崗位，讓系統根據“人崗”匹配數值，智能推薦與崗位高度適配的人選；當然還能夠通過冰山下的人才數據資訊“通過感知數據味道”找到同類特質人才，實現“物以類聚，人以群分”。

未來，伴隨AI智能技術的進一發展與創新，人才發現智能終端或將成為企業的“數智人才顧問”，通過數據訓練、深度學習、NLP技術等，快速、準確、精準地找到企業需要的適配人才，並且提供全景數據和差異分析，為企業提供更加科學和精準的人才管理解決方案。

例如，近期發布的用友BIP智能人才發現產品是依托用友BIP智能中台的智能化能力，研發出基於大語言模型的HR領域垂類應用，基於人才標籤、員工資訊、關鍵特質等模糊性搜尋以及智能聯想等方式，通過數據的不斷積累，逐步訓練、和學習，通過快速地資訊搜尋結果可以進行數據二次篩選、人才全景畫像呈現、關鍵特徵標籤展示、綜合能力橫向對比分析、人崗匹配智能推薦等精準定位企業內部人才，並支持組織和業務部門的人才分析數據可視化等功能。其次，智能技術不斷深入應用，AI人才智能終端或“數智人才顧問”還有很多潛在功能和應用場景，例如：進行人才之間的橫向、縱向對比分析、空崗推人的人崗匹配、人才選拔時的人才評估報告分析、特定人才工作目標績效達成的突出表現、特定人才在組織網絡分析（ONA）中的影響力等等。

（圖一：用友BIP智能人才發現產品是依托用友BIP智能中台的智能化能力，研發出基於大語言模型的HR領域垂類應用。）

📌 大模型正為企業精準發現人才注入新能量

隨著大模型的興起，精準人才發現和人才搜尋正進入一個全新的時代，傳統的人才發現方法和應用已經難以適應快速變化的企業需求，也無法滿足人才市場的需求，而大模型可以透過理解搜尋意圖，提供更加精準的人才推薦，為企業和組織帶來前所未有的機遇。

一、賦予人才發現超凡能力

大模型是指基於深度學習技術構建的龐大神經網絡，具備超強的自然語言處理和推理能力，其強大的計算和推理能力使得它們能夠處理和理解海量的數據和資訊。它們可以處理海量的文本、數據和資訊，通過學習和分析，從中提取有價值的人才資訊。大模型的超凡計算能力和智能化特徵使得人才發現的範圍和精度得到了極大的提升。

二、挖掘人才潛力的關鍵資訊

隨著大模型的應用，人才發現進入了一個數據驅動的時代。大模型可以分析和挖掘龐大的人才數據，如簡歷、社交媒體資料、項目經歷等，從中提取有價值的資訊。通過挖掘隱藏的關聯和模式，精準地發現潛在的人才資源。HR能夠更高效地發現符合組織需求的人才，同時減少主觀因素對決策的影響。

三、數據驅動人才發現的精準度與效率

透過智能化的人才評估和匹配系統，大模型可以自動化地篩選和推薦符合要求的人才。這種智能化的人才發現方式不僅大大提高了發現的精準度，還節省了時間和資源，使企業和組織能夠更快速地響應市場需求。同時，基於大模型的洞察力，基於數據驅動的決策，更加準確地預測人才的發展潛力和適應性。

四、智能的同時尊重個人隱私

不過需要強調的是，利用大模型進行人才搜尋與發現並不意味著要對候選人的私人資訊進行直接學習或解析。在實際應用中，這些模型更多的可能是被用來理解和解析職位描述，以及將候選人的技能和經歷與特定職位要求進行匹配。這種方法能夠有效減少對個人敏感資訊的處理，尊重並保護候選人的隱私。

無論在哪個環節，數據的隱私和安全性都必須得到嚴格保護。對於任何使用個人數據的系統，都需要確保數據的收集、處理和使用過程是透明的，並且得到了數據所有者的明確許可。這一點對於AI和大模型尤其重要，因為它們的運行依賴於大量的數據輸入。因此，只有在尊重並保護個人隱私的前提下，我們才能充分發揮這些模型的潛力。

📌 結論

未來對人才的搜尋、發現和管理將會更加的智能化、科學化與精準化。大模型發展下的AI智能終端將成為企業決策者和HR部門的智能幫手和智能夥伴，將連接企業數智化平台，探尋每一位數位員工，呈現科學的解決方案，幫助企業實現“人與事”的精準匹配、組織能力的持續升維、業務發展的不斷創新，最終實現企業的經營戰略目標與投資者價值。

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