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      2024-03-20 09:35:01       
    提供專業的內訓方案,通過專家面授輔導、教材學習、學想講用轉換,實例分析等完善的教學管理和教育培訓形式,使受訓學員體會知識點和案例結合的學習方法,不僅學習了知識,掌握了信息,更能激發潛能,創造性地完成工作,體現自己的價值,從而實現“在工作中學習,在學習中提升”的培訓效果。咨詢電話:010-62797895 周老師

    【課程收益】

    • 掌握1套思維框架,將所有數字化轉型技術串聯起來

    • 理解人工智能的2大底層原理和5大底層套路

    • 了解目前人力資源領域的數字化實戰案例,以及背后的經驗與教訓

    • 認識到貴司所在的數字化轉型階段,并收獲相關的建議和忠告

    • 手把手帶你用“6步落地法”,找到最合適部門/個人的突破口


    【課程特色】夠專業,內容前沿且正確;講俗話,將復雜技術具象清晰有趣化;重互動,巧妙設計提升參與感;能落地,反復驗證的方法及真實案例。
    【課程對象】公司各級人力資源崗。
    【課程時間】1天(6小時/天,時長可定制)


    【課程大綱】

    一、數字化的頂層思維
    1、數字化概念導入

    • 從十四五規劃看數字經濟

    • 數字經濟的核心:數字化轉型和數據要素

    • 數字化轉型:數字化是業務和IT的深入融合

    概念導入小互動:如果你在跟心儀的女神約會…
    2、數字化頂層思維框架

    • 精益思維:梳理業務,發現數字化入手點

    • 編程思維:掌握計算機的語言,提升數字化項目成功率

    • 數據思維:讓數據產生價值,展望數字化轉型的終局

    案例:精益趣解-“一個強迫癥和控制狂的發病史”,從“月暈”中掌握數據思維。
    小互動:在指路問路中掌握編程思維
    3、我們應該關注哪些數字化技術

    • 基礎設施:解除計算機的能力封印

    • 數據應用:搬金磚VS挖金礦

    案例:谷歌云計算,華為5G,某外貿公司營收預測
    4、數字化轉型有哪三個必經階段

    • Digitization:無紙化

    • Digitalization:高效化

    • Digital transformation:無人化

    • 每個階段的關鍵技術以及數字化的決勝技術

    案例:人員績效智能評估系統
    5、數字化轉型的兩大核心半場

    • 信息化:固化流程/信息流轉/數據積累

    • 人工智能:找準價值“點”/匹配“針”對性技術

    案例:從頂尖運動員看企業數字化轉型之路

    二、智能化的底層原理
    1、人工智能的2大底層原理

    • 邏輯固化:師傅“教”徒弟

    • 知識抽?。簬煾怠皫А蓖降?/span>

    案例:預測男生是否會受女生歡迎
    2、人工智能的6大底層套路

    • X-Ypairs:知識抽取

    • Y→X:生成萬物

    • X1-X2 pairs:推薦匹配

    • X only:聚類算法

    • Y only:超越人類

    • Dot & Line:知識圖譜

    • 人工智能發展的終點

    案例:百度智能客服,谷歌藥物預測系統,淘寶推薦系統,清華數字虛擬人,谷歌核聚變控制系統,美軍自動駕駛戰機
    3、人工智能的6步落地法

    • 價值驅動 or 數據驅動

    • 機器學習 ≠ 江湖算命

    • 數據模型 VS 機理模型

    • 大數據   ∪ 深度學習

    • 行業專家 ||  客觀事實

    • 行政可行 ≈  最大門檻

    案例:產線良品率提升,大型工程機械故障預測,工業智能無損檢測,自動駕駛系統,AI量化交易-年化收益率1000%

    三、HR數智化技術的應用現狀
    1、HR數智化總體規律

    • HR1.0-最簡單的核心邏輯

    • HR2.0-流程遷移至線上

    • HR3.0-深入痛點場景

    • HR4.0-解放人類回歸價值

    2、基于痛點的HR數智化技術

    • 績效管理數智化實戰

    • 招聘數智化之戰

    • Core-HR數智化實戰

    • 勞動力管理數智化實戰

    • 學習管理數智化實戰

    • 薪酬管理數智化實戰

    3、數智化供應商盤點

    • 四代技術的典型供應商

    • 外國供應商盤點

    • 國內供應商盤點

    案例:BOSS直聘職位/人才推薦系統,MIT人工智能面試系統測試,IBM員工績效自動評估項目,谷歌人才智能部署系統,微軟流程自動化提升25%效率并減少30%錯誤,雇員工作壓力智能檢測系統,IBM員工離職率預測等

    四、HR數智化技術的未來發展和挑戰
    1、數智化對HR來說是“革新”還是“革命”

    • AI充分發展后的社會是什么樣的

    • 人類永遠不會交給AI做的事情

    • AI永遠只能是人類的“助手”

    2、HR數智化技術面臨的挑戰

    • 缺少既懂業務邏輯又懂AI知識的交叉人才

    • 馬太效應可能會再次靈驗

    • 數智化很難“抄作業”

    2、HR數智化帶來的機遇

    • 從簡單重復勞動中解放

    • 解封你未曾意識到的“資源”

    • 解封你未曾意識到的“力量”

    • 后疫情時代HR如何妙用技術提升企業績效

    案例:工商銀行HR數字化系統解決方案,甲骨文HR數字化系統解決方案,富士相機HR數字化系統解決方案等

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