主讲：张子斌老师
【课程背景】
数字经济在全球经济增长中扮演着越来越重要的角色，以互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能为代表的数字技术近几年发展迅猛，数字技术与传统产业的深度融合释放出超级能量。
在数字化转型的大趋势下，人力资源管理领域正经历深刻变革。对于南京港口国企而言，传统人力资源管理方式在面对庞大员工群体、复杂倒班制工作模式时，逐渐显露出效率低下、决策缺乏数据支撑等问题。
随着AI大模型技术的飞速发展，将其应用于人力数据分析，能够精准预测离职风险、高效诊断效能问题，为企业人力资源管理提供科学依据，提升管理效率，对保障港口的稳定运营和持续发展具有重要意义。
【课程收益】
Ø 深入理解人力资源数字化转型的发展趋势，清晰认知AI大模型在人力资源领域的应用价值和潜力
Ø 熟练掌握运用AI大模型进行离职预测、效能诊断的方法和技术，学会基于港口倒班制员工出勤数据进行建模分析
Ø 通过对港口实际案例的研讨与演练，有效提升运用数字化工具和方法解决企业实际人力资源管理问题的能力
【课程特色】
Ø 贴合实际：符合企业数字化转型的诉求，数据分析逻辑清晰，课程生动形象，尤其情景教学部分，学员有身临其镜之感
Ø 真实接地：所有课程中的工具应用，符合企业在不同行业、不同阶段的代表性，能够和学员达成共识
【课程对象】企业中高层管理人员、企业数字化工作人员、企业人力资源从业人员
【课程时间】1天（6小时/天）
【课程大纲】
1、企业数字化建设以及未来的态势
2、承接数字化转型的具体落地路径
3、数字化思维框架下的人力资源管理升级
Ø 数字化思维下的人员流动管理
Ø 数字化思维下的人才发展管理
Ø 数字化思维下的薪酬绩效管理
Ø 员工关系管理中的量化管理与数据分析
二、AI大模型在人力资源中的核心应用
1、AI大模型技术解析
Ø 离职预测模型：逻辑回归、随机森林、深度学习算法对比
Ø 效能诊断框架：基于员工行为数据的KPI关联分析
2、港口倒班制数据特征
Ø 数据类型：排班记录、考勤异常、员工满意度调研等
Ø 典型问题：疲劳驾驶风险、排班公平性争议
3、港口案例研讨与数据建模
（1）小组研讨：南京港口倒班制痛点
Ø 案例1：某码头倒班员工离职率同比上升20%，如何定位原因？
Ø 案例2：排班冲突导致作业效率下降，如何优化？
（2）数据建模演练
Ø 工具包实操：使用工具包进行倒班数据清洗与可视化
Ø 模型构建：基于历史数据训练离职预测模型
三、AI工具深化应用与场景化部署
1、AI工具包应用与效能诊断
（1）工具包功能详解
Ø 模块1：离职预测工具（输入倒班数据，输出风险评分与干预建议）
Ø 模块2：排班优化工具（输入员工偏好与作业需求，生成智能排班表）
2、效能诊断实操
Ø 步骤：数据导入→模型运行→结果解读
Ø 小组模拟：如“某班组疲劳度高于均值30%的演练
3、建立企业的人效分析管理系统
Ø 人效指标库的建设
Ø 人效的监测与管理
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明