《数智赋能 人才突围》
主讲：余星冰老师
【课程背景】
随着《云南省"十四五"数字经济发展规划》明确要求2025年企业数字化率达60%，云南正面临AI技术重塑人力资源管理的关键窗口期。
麦肯锡2023年报告显示，中国HR领域AI应用成熟度较东南亚高出32%，但西部企业实操落地率不足45%。
本课程聚焦跨国企业AI转型案例（如联合利华AI面试系统）、本土化实践难点（如当地人才结构、少数民族地区人才数据特征），结合DeepSeek等认知智能工具，构建从战略规划到场景落地的完整知识链，特别设计"AI+人才发展"特色模块，助力企业实现人效提升与风险管控双突破。
【课程收益】
1. 掌握AI在招聘、培训等6大模块的落地路径
2. 构建符合云南产业特征的人才数据模型
3. 规避AI工具应用中的法律与伦理风险
4. 输出企业定制化AI转型路线图
【课程对象】
企业HRD、HRBP、培训经理、中高层管理者
【课程时长】
1-2天（6小时/天）
【课程大纲】
模块一：AI重塑人力资源管理新范式
目标：理解AI技术对HR管理模式的根本性变革，掌握核心技术与行业趋势。
1. 全球AI技术趋势与HR管理变革
- AI技术演进：从机器学习到认知智能（DeepSeek核心技术解析）
- 行业数据：70%企业已应用AI于HR管理，互联网/金融/高科技成先行领域
- 案例：DeepSeek如何通过自然语言处理（NLP）实现简历筛选效率提升300%
2. DeepSeek认知智能技术的HR场景落地
- 技术解析：AI面试助手、动态绩效评估模型、离职风险预测算法
- 应用场景：
a) 智能招聘：JD自动生成、候选人匹配与面试评估报告
b) 员工关系：情绪监测与个性化关怀策略（如Uber匿名反馈机制）
- 小组演练：使用DeepSeek工具模拟招聘全流程优化
3. 西南地区AI应用现状诊断
- (1) 云南企业HR数字化率仅38%（2023省工信厅数据）
- (2) 跨境企业多语言人才识别准确率不足60%（中国-东盟研究院报告）
- (3) 案例：昆药集团AI药学人才库缩短招聘周期52%（2023内部数据）
4. 技术冲击下的关键抉择
- (1) 岗位替代预警：旅游服务岗VS生物医药研发岗脆弱性对比
- (2) Gartner HRTech2024五大颠覆性技术解读
- (3) 小组讨论：普洱茶企如何平衡AI筛选与传统师徒制？
模块二：AI驱动的人才战略实践
目标：掌握AI在人才选育用留中的实战方法，构建数据驱动的决策体系。
1. 智能招聘效能提升
- 标杆案例：某跨国企业通过AI实现招聘效率提升40%的关键路径
- 技术工具：AI简历解析、结构化面试题库生成、候选人画像匹配
- 数据验证：招聘周期缩短50%，入职留存率提升25%
2. 动态人才评估与培养体系
- 智能画像构建：整合绩效数据、技能标签、学习行为（如百度AI培训系统）
- 实践工具：
a) 个性化培训推荐：基于岗位能力差距的课程自动匹配
b) 数字孪生技术：员工虚拟模型用于模拟晋升路径与风险预判
- 案例研讨：某制造业企业通过AI预测高潜人才流失并实施干预
3. HR现有AI工具价值挖掘
- (1) 学员实操测评：现有AI工具（如钉钉智能HR）使用深度
- (2) 云南人才数据特征分析：少数民族语言/边境务工者特征
- (3) 案例：云南白药用AI分析傣族员工离职预测准确率达89%（2022年报）
模块三：人机协同的未来工作场景
目标：设计自动化HR流程并规避风险，探索前沿技术应用场景。
1. 自动化流程设计与风控
- 核心场景：
a) 薪酬计算：AI动态调整方案（如SAP智能薪酬系统）
b) 合规管理：合同条款自动审查与政策更新提醒
- 风险控制：AI决策可解释性、数据隐私保护（GDPR合规要点）
2. 前沿技术应用探索
- 数字员工与虚拟培训：
a) AI数字人讲师：照片生成授课视频，多语种实时翻译
b) VR/AR培训：模拟真实工作场景提升技能转化率
- 组织诊断与优化：
a) AI一键生成组织能力评估报告，识别管理瓶颈
b) 案例：某零售企业通过AI分析员工协作网络优化团队结构
3. 智能招聘实战
- (1) 跨国企业案例解析：雀巢AI面试系统降低偏见32%（MIT 2023研究）
- (2) DeepSeek动态能力模型搭建：以云南咖啡产业技师为例
- (3) 沙盘演练：生成跨境电商人才画像Prompt指令
4. 人机协同设计
- (1) 自动化流程设计：从考勤到继任计划的RPA链路
- (2) 数字孪生技术：华能澜沧江水电员工技能模拟系统
- (3) 风险控制：亚马逊AI招聘工具性别偏差事件复盘（2018）
四、应用新知，融会贯通：云南特色场景实战
1. 工作坊：AI工具实战演练
- 任务1：使用AI生成个性化培训计划（输入岗位需求自动输出课程大纲）
- 任务2：设计自动化入职流程（从合同签署到知识转移的全链路优化）
2. 分组任务
- (1) 文旅组：设计AI导游胜任力评估模型
- (2) 制造组：搭建生产线数字孪生培训系统
- (3) 输出物：带地域参数的AI应用checklist
3. 小组分享，老师点评总结
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明