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大模型+RPA重塑人才管理,释放10人月生产力丨创新场景

以面试场景为例,企业需要一线业务、HR、管理层等进行多轮的交叉面试。

场景描述

图片系AI生成

图片系AI生成

在新质生产力成为发展重点的当下,中国有越来越多的企业逐渐从劳动密集型转向高新技术型。在此阶段,企业需要转变人力资源架构,让知识型、战略型人才成为企业的核心力量,将更多的精力放在“人才管理”。

“千里马常有,而伯乐不常有”,好的人才也需要独具慧眼的伯乐,才能“发光发热”,在当下,“伯乐”就意味着一套完善的、智能的数字化人才管理解决方案。

单以面试场景为例,企业需要一线业务、HR、管理层等进行多轮的交叉面试,并需要面试官形成面试纪要,短时间内的频繁面试耗时、耗力,且缺少面试信息的沉淀,这些痛点已经成为困扰HR,无法提升工作效率的存在。

除此之外,在选择人才、培养人才的过程中,企业如何更高效的获取优质人才?如何在公司内部挖掘出更有潜力的人才?在定岗的过程中如何选择更适配的人才?如何让更多有潜力的人才得到合适的培养?诸如此类问题成为企业在HR数字化赛道的共性需求,利用技术解决这些问题成为了HR数字化这个红海中的“蓝海”。

解决方案

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日前,东软正式发布TalentBase 数智人力资本管理产品,基于人工智能大模型,融合LLM(Large Language Model,大语言模型)与RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)等技术,打造了一个集自动化、智能化、实时化于一体的人才管理平台,运用标签体系、胜任力模型、领导力模型、高绩效画像、人才画像、人岗匹配、人才盘点等技术。在架构层面,TalentBase构建“定标-对标-达标”的全生命周期人才管理价值链。

在AI大模型应用层面,新一代TalentBase主要围绕四个方面进行了创新性的AI大模型能力的落地,分别是:客服、助理、导师和顾问四个场景。

以导师场景为例,员工可以根据自身情况,提交学习、培训需求。基于底层企业级知识图谱,并植入了AI大模型的能力,更快、匹配度更高的为员工的培训与成长提供智能化的赋能。TalentBase提供市面上主流大模型产品接入的能力,还可通过本地私有化部署,在确保企业核心数据安全的前提下,搭建更丰富、便捷的员工培训体系。

在客服场景中,采用大语言模型的能力,可快速进行面试的邀约、确认,以及面试后打分、综合考评、反馈,涵盖了从企业招聘名额审批,到最终招聘面试的全流程,而且场景已经能够与外部的招聘平台进行数据连接。

在助理场景中,当一名员工通过面试入职以后,员工可以与企业数字员工不限时间(7x24小时)的进行交互,询问其有关薪酬、公司制度等方面的问题。在日常工作中,员工可以通过该助理询问假期,执行请假等流程审批操作,提升了整体人事管理的效率。

在导师场景中,员工可以根据自身情况,提交学习、培训需求。TalentBase可以更快提供匹配员工的培训,同时并提供市面上主流大模型产品接入的能力,还可通过本地私有化部署,在确保企业核心数据安全的前提下,搭建更丰富、便捷的员工培训体系。

在顾问场景中,企业管理层可以根据对所有员工的数据分析,通过大模型的能力进行辅助决策。在有新岗位、新项目需要调岗支持的时候,通过大模型的能力,可以更好、更快地的匹配到合适的人员。

成效

目前,新一代TalentBase产品已经在东软集团内部得以全场景应用,并在部分重点客户侧有一些部分应用落地。

据了解,在内部应用过程中,10位数字员工产出10人月绩效。应用RPA、大模型等技术,通过数字员工和人类员工的人机替代/增强组合,识别包括情报获取、员工服务、学习发展、访谈诊断等关键场景。已节约人力成本约10人月,平均投入产出比约为30。

以考勤场景为例,HR伙伴上线3个月,累计创建工单(机器人客服+人工客服)8092个,机器人客服拦截率97%。转人工后用户满意度调查好评90%。 

「关于创新场景50」

场景不是案例,它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。

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  • 这个场景非常吸引人,但目前看到的效果只是内部应用的结果,期待真正在客户那里的反馈

    回复 9月1日 · via miniapp_iphone

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