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百度在2010 年前后運(yùn)行SDC、COE、HRBP“三駕馬車(chē)”，其中SDC（Service Delivery Center）為共享服務(wù)平臺(tái)，其發(fā)展經(jīng)歷了1.0 到3.0 的階段（具體各階段的發(fā)展及側(cè)重點(diǎn)詳見(jiàn)智享會(huì)《第三屆中國(guó)人力資源共享服務(wù)中心調(diào)研報(bào)告》 中《 百度人力資源共享服務(wù)中心創(chuàng)新實(shí)踐》這一案例）。

其中，3.0 階段百度稱(chēng)為“Smart HR”階段，該階段旨在通過(guò)更具交互性的系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、控制和分析組織變革和人才發(fā)展， 關(guān)注的是效率和管控，百度自2014 年起便已在這一階段“發(fā)力”。然而自2017 年起，百度已經(jīng)著手從Smart HR 轉(zhuǎn)向Intelligent HR，邁向3.5 甚至4.0 階段。在這一轉(zhuǎn)型期，其流程已經(jīng)不再是傳統(tǒng)的流程， 而是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的流程，追求更佳的員工體驗(yàn)、組織活力、文化賦能。 

✚ 招聘領(lǐng)域―智能簡(jiǎn)歷職位匹配

業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)與技術(shù)導(dǎo)向?qū)⒏镄抡衅傅墓ぷ鞣绞�，百度人力資源高管非常注重人工智能在招聘領(lǐng)域的應(yīng)用帶來(lái)效率的提升。通過(guò)對(duì)人才簡(jiǎn)歷庫(kù)的自然語(yǔ)言處理（NLP）以及機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)行算法與模型搭建， 來(lái)解決簡(jiǎn)歷與JD 智能化匹配的難題，如下兩款工具將幫高管解決他們提出的基礎(chǔ)問(wèn)題。

✎ 眾里尋他：為招聘團(tuán)隊(duì)打造的簡(jiǎn)歷智能篩選系統(tǒng)，通過(guò)識(shí)別招聘團(tuán)隊(duì)發(fā)出的JD，精準(zhǔn)匹配人才庫(kù)中符合要求的簡(jiǎn)歷，這里的“精準(zhǔn)匹配”并不是字面上語(yǔ)義的匹配，而是結(jié)合了潛在候選人相關(guān)背景、過(guò)往工作內(nèi)容，項(xiàng)目經(jīng)歷等綜合考量。優(yōu)化篩選簡(jiǎn)歷這個(gè)過(guò)程，讓招聘團(tuán)隊(duì)成員可以更加專(zhuān)注于對(duì)候選人進(jìn)行更深入的考量，將更多的精力放在后續(xù)面試的環(huán)節(jié)中。

✎ 滄海拾遺：為候選人所打造的職位匹配系統(tǒng)，幫助他們提高應(yīng)聘效率。滄海拾遺會(huì)在候選人進(jìn)行職位搜索時(shí)，根據(jù)簡(jiǎn)歷，主動(dòng)向其推薦適合候選人的工作，從而減少候選人瀏覽JD 的時(shí)間，防止他們錯(cuò)過(guò)真正合適自己的職位。 

✚ 入職流程―各技術(shù)結(jié)合實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化

✎ OCR 技術(shù)

OCR 技術(shù)指通過(guò)掃描等光學(xué)輸入方式將各種票據(jù)、報(bào)刊、書(shū)籍、文稿等印刷品的文字轉(zhuǎn)化為圖像信息，再利用文字識(shí)別技術(shù)將圖像信息轉(zhuǎn)化為可以輸入計(jì)算機(jī)的信息的技術(shù)。這一技術(shù)原本的使用就已經(jīng)較為廣泛和成熟，但是長(zhǎng)期來(lái)較少被人力資源領(lǐng)域所“注意”。近兩年來(lái)這一技術(shù)逐漸應(yīng)用到了人力資源領(lǐng)域，可以將其與入職辦理流程中新入職員工身份相關(guān)信息的驗(yàn)證相結(jié)合。在新員工入職前，可以要求新員工提前上傳學(xué)歷證書(shū)、資格證書(shū)、身份證、銀行卡等復(fù)印件至系統(tǒng)，利用OCR 技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)對(duì)接第三方征信平臺(tái)，如： 學(xué)信網(wǎng)，員工的學(xué)歷信息驗(yàn)證即可快速完成。證件復(fù)印件提供的前置化，加強(qiáng)了背調(diào)，提高了效率，也減少了數(shù)據(jù)的出錯(cuò)率，同時(shí)所有環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)都記錄下來(lái)了，便于未來(lái)的大數(shù)據(jù)分析。

✎ 刷臉技術(shù)

百度的刷臉技術(shù)已經(jīng)比較成熟，不少機(jī)場(chǎng)的通關(guān)已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用。公司內(nèi)部應(yīng)用場(chǎng)景比較多的是門(mén)禁刷臉、會(huì)議簽到、內(nèi)部購(gòu)物等。當(dāng)然， 也還有其他不少應(yīng)用場(chǎng)景，比如大多數(shù)公司通過(guò)刷工卡進(jìn)行自助打印證明，刷臉同樣也可以完成。再比如，在入職辦理過(guò)程中，刷臉技術(shù)與訪(fǎng)客系統(tǒng)打通，用于新員工報(bào)到的提前預(yù)約，提升入職體驗(yàn)與效率。

✎ 預(yù)約系統(tǒng)―端到端的自動(dòng)化

預(yù)約報(bào)到的員工會(huì)得到相應(yīng)的后臺(tái)預(yù)約碼，發(fā)送預(yù)約碼的同時(shí)， 可以會(huì)推送公司的公共新聞和入職指南給新員工。員工到達(dá)公司后出示預(yù)約碼，可以根據(jù)前期推送的指南，直接進(jìn)入入職手續(xù)相關(guān)辦理地點(diǎn)。另外，由于入職往往是批量進(jìn)行的，為了方便管理，新員工的預(yù)約碼已經(jīng)與座位號(hào)相匹配，同時(shí)座位上會(huì)放置“入職大禮包”，包括員工的電腦、辦公用品、需要簽署的文件等，方便查找。

這一系列的工作，讓原本需要半天到一天才能完成的入職縮短至不到一小時(shí)，將候選人與反饋系統(tǒng)、入職系統(tǒng)打通，實(shí)現(xiàn)了端到端的自動(dòng)化，新員工的感受度也極大地得到提升。

✚ 在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)―AI 賦能

百度大學(xué)通過(guò)AI 技術(shù)支撐層，賦能企業(yè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過(guò)系統(tǒng)能力層的完善，進(jìn)一步優(yōu)化平臺(tái)服務(wù)場(chǎng)景，最終通過(guò)創(chuàng)新式地解決企業(yè)在線(xiàn)學(xué)習(xí)中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)，讓員工、培訓(xùn)部門(mén)和企業(yè)從中受益。通過(guò)百度內(nèi)搜平臺(tái)，員工可以隨時(shí)搜索到相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，甚至是那些隱形的、碎片化的知識(shí)也可以通過(guò)底層的知識(shí)圖譜等AI 技術(shù)被鏈接、被激活。同時(shí)也能夠更有效地催生優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的不斷增加。

✎ 度學(xué)堂的新產(chǎn)品之――靈聽(tīng)

企業(yè)培訓(xùn)者們的痛點(diǎn)之一，就是往往需要為一些簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作付出大量時(shí)間和精力，比如給視頻課程加字幕這件事：培訓(xùn)所用的視頻，往往需要字幕，目的是為了學(xué)員學(xué)習(xí)時(shí)能夠不產(chǎn)生歧義，更準(zhǔn)確更快速地理解課程內(nèi)容。但一門(mén)帶有字幕的視頻課程上線(xiàn)，往往背后是一系列耗時(shí)耗力的基礎(chǔ)性工作。比如首先要記錄文字，然后要糾錯(cuò)復(fù)查，再按照視頻制作要求分行，最后才能請(qǐng)視頻制作者將字幕與視頻合成。整個(gè)過(guò)程需要數(shù)個(gè)工種配合，占據(jù)數(shù)個(gè)工作日小時(shí)，有時(shí)甚至?xí)�在所難免地耽誤到一些課程的時(shí)效性。于是利用AI 技術(shù)的靈聽(tīng)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生：將任意一段視頻上傳“靈聽(tīng)”平臺(tái)，系統(tǒng)就能根據(jù)語(yǔ)音自動(dòng)識(shí)別出字幕，直接添加在視頻上，培訓(xùn)者只需對(duì)個(gè)別識(shí)別不準(zhǔn)之處稍加修改，即可獲得一段添加好字幕的視頻。一個(gè)人、幾分鐘， 即可完成以前數(shù)人、數(shù)天的工作量。那些有時(shí)效性的視頻也能夠立刻加好字幕，及時(shí)上線(xiàn)。

✎ 百度聽(tīng)清

通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別與翻譯技術(shù)，演講者說(shuō)話(huà)的同時(shí)，可以實(shí)時(shí)打出中英文字幕，已經(jīng)應(yīng)用到了內(nèi)部的直播平臺(tái)上。 

百度AI x Learning架構(gòu)示意圖

✎ 大數(shù)據(jù)的“底線(xiàn)”：涉及個(gè)人隱私的內(nèi)容，如：郵件內(nèi)容、私人交流內(nèi)容等，絕對(duì)不可以用于做個(gè)性分析。

✎ 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)：首先，人力資源內(nèi)部各個(gè)模塊的數(shù)據(jù)應(yīng)該是“打通的”，而不是各自為戰(zhàn)。人力資源數(shù)據(jù)的整合是做大數(shù)據(jù)的第一步，這需要一個(gè)部門(mén)、環(huán)節(jié)或者強(qiáng)有力的管理者作為契機(jī)。其次，是與別的部門(mén)的數(shù)據(jù)去做“聯(lián)通”，如財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售部門(mén)等。

✎ 數(shù)據(jù)安全問(wèn)題的處理：數(shù)據(jù)安全問(wèn)題是每個(gè)企業(yè)都必須面對(duì)和處理的，其關(guān)鍵在于分工：畫(huà)體系界面、打通數(shù)據(jù)等各個(gè)職能的人員應(yīng)當(dāng)共同商討做出界定，確定需要配備的權(quán)限和訪(fǎng)問(wèn)的級(jí)別。

✎ 新技術(shù)的本質(zhì)依然是大數(shù)據(jù)：刷臉、語(yǔ)音識(shí)別等新技術(shù)僅僅是一種手段、工具或平臺(tái)，在人力資源均處于剛起步的階段，其背后依然是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，因此這些技術(shù)的進(jìn)步歸根結(jié)底還是有賴(lài)于大數(shù)據(jù)的沉淀、整理和迭代。 

✎ 迭代：不斷地進(jìn)步； 

✎ 創(chuàng)新：突破自己原有的“思維深井”，敢于嘗試； 

✎ 主動(dòng)：創(chuàng)新是由下而上的，而非被動(dòng)地去等待由上而下的轉(zhuǎn)變。 

✎ 目前新技術(shù)的應(yīng)用上，大都在各個(gè)模塊內(nèi)“點(diǎn)狀”發(fā)展，場(chǎng)景化是由點(diǎn)連成線(xiàn)的很重要的步驟，若在選、用、育、留、辭的各個(gè)方面均能發(fā)揮作用，將連成一個(gè)完整的“面”，才有可能更好地動(dòng)態(tài)反饋以及快速賦能業(yè)務(wù)。

✎ 從戰(zhàn)場(chǎng)上飛回來(lái)的戰(zhàn)斗機(jī)，存留的彈孔是不致命的，真正致命的彈孔，根本不會(huì)出現(xiàn)。打造數(shù)字化的智慧HR 平臺(tái)，就是要解決“真正致命的彈孔“，更加前置地、智能地滿(mǎn)足合規(guī)要求、管理訴求、效率效能的期望，全方位、全時(shí)空。

✎ 這僅僅是開(kāi)始，未來(lái)更值得期待。

來(lái)源:《第四屆中國(guó)人力資源共享服務(wù)中心調(diào)研報(bào)告》