一、業(yè)務背景
在當今競爭激烈的市場環(huán)境中，企業(yè)的人力資源管理已成為企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力。然而，傳統(tǒng)的人力資源工作模式面臨著諸多挑戰(zhàn)。大部分企業(yè)的人力資源部門主要依賴內(nèi)部人員手動整理和解讀各類復雜的制度、文件、政策、規(guī)則等人力資源知識資料，并給其他員工提供相關(guān)知識的咨詢、培訓等工作。這些資料涵蓋了福利制度、績效考核、社會保險、薪酬管理等各個方面，不僅要求專業(yè)人員具備深厚的人力資源管理知識和企業(yè)業(yè)務知識，還需要他們能夠迅速、準確地解讀并傳達最新的政策信息。
然而，現(xiàn)狀卻不盡如人意。一方面，這種高度依賴人工的工作模式對專業(yè)人員的要求較高，導致人才成本上升且效率無法提升；另一方面積累的大量人資知識資料并未得到充分利用，這些資料中蘊含著豐富的人力資源管理經(jīng)驗和業(yè)務知識，但目前卻處于沉睡狀態(tài)，未能發(fā)揮出其應有的價值。隨著企業(yè)非結(jié)構(gòu)化文稿數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長，單純依賴人工進行文件管理的性價比和意義逐漸降低，迫切需要一種更為高效、智能的管理方式。
二、業(yè)務痛點
1、知識管理碎片化，效率瓶頸亟待突破
每次發(fā)布的制度、文件、政策、規(guī)則等人資知識資料，都要重點關(guān)注并整理其中的數(shù)據(jù)，但這些文件未集約化管理，存在知識碎片的問題。并且針對不同的場景，這些人資知識資料內(nèi)容不一，文檔記錄、政策歸納和數(shù)據(jù)整理需要人工處理，處理時間長，導致人員加班頻繁。
2、文檔類型多樣，知識檢索難度加大
制度、文件、政策、規(guī)則等人資知識資料的格式多樣，如ceb、pdf、掃描文件jpg、ofd、excel、txt等眾多格式，且文件量巨大，難以實現(xiàn)文檔名、文檔內(nèi)容的穿透，快速找到人資相關(guān)的知識，影響了人資專業(yè)業(yè)務開展的效率。
3、知識獲取門檻高，靈活性不足
從員工入職、到開展工作的全生命周期均有獲取人資知識的需求，如福利資料、考核資料、社保資料和薪酬資料等相關(guān)政策、制度、規(guī)則等文件，且知識量龐大，目前主要通過線下或者關(guān)鍵字精確匹配方式開展，知識獲取門檻高，靈活性和及時性有待提升。
4、知識共享受限，價值未充分挖掘
目前人資相關(guān)知識主要以線下共享為主，線上共享為輔，知識的價值放大效應不明顯。
5、問答工作繁重，專業(yè)要求嚴苛
人力資源部門員工大量時間精力用于解答人資專業(yè)問題；解答渠道單一，服務能力無法跟上員工需求；人資政策延續(xù)性較強，涉及范圍廣，解答人專業(yè)能力影響員工正確理解、及時掌握。迫切需要建設數(shù)智人資知識服務，提供更加智能快捷的人資服務，起到基層減負、提質(zhì)增效的效果。
三、解決方案
在數(shù)字化浪潮的推動下，大模型這一新興的人工智能技術(shù)應運而生，大模型以其強大的自然語言處理能力讓企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為可能，也為企業(yè)人力資源管理帶來了諸多新的數(shù)字化解決方案。
1、建設人資專業(yè)知識庫
將人資管理相關(guān)的規(guī)章制度、獎懲規(guī)則、業(yè)務資料、案例、總結(jié)報告等進行匯總，并將其向量化后存儲到向量庫中，形成企業(yè)人資知識庫。并將知識庫按業(yè)務分為：規(guī)章制度知識庫、招聘知識庫、薪酬管理知識庫、績效管理知識庫等。通過知識分級分權(quán)限管理，確保知識的安全共享和有效賦能，促進知識的流通和增值。
同時提供知識庫管理能力，確保系統(tǒng)管理員能夠有效地對知識庫進行管理與業(yè)務配置，維護知識庫中的內(nèi)容，并持續(xù)維護QA問答知識庫的準確性和完整性。
2、建設人資知識智能問答能力
基于人資知識庫，以及自然語言大模型能力，建設人資知識智能問答系統(tǒng)。用戶可以通過自然語言提問，系統(tǒng)能夠自動理解和分析問題，并從知識庫中檢索相關(guān)內(nèi)容，最后通過大模型的分析和總結(jié)，給出圖文結(jié)合、專業(yè)全面的回答。此外，系統(tǒng)還會提供檢索答案的參考文檔及其所在的頁碼，以支持用戶對答案的深入了解和驗證。
3、建設文件精讀及內(nèi)容檢索能力
為了提升人資知識檢索和精讀效率，通過文件檢索能力，支持員工快速定位所需知識。通過文件精讀能力，系統(tǒng)能夠自動提取文檔摘要和觀點，幫助用戶快速獲取關(guān)鍵信息。這些能力將大幅提高員工獲取人資知識的效率，減少信息篩選和整理的時間成本。
4、建設知識監(jiān)盤及分析能力
能夠通過收集和分析員工問答的行為數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計分析、聚類分析、詞云圖等多種方法，挖掘人資相關(guān)熱點知識和趨勢。這將有助于提升人資部門的知識管理水平和決策效率，促進組織的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。通過對用戶使用大模型進行問答搜索的數(shù)據(jù)進行熱點知識分析，能夠?qū)崟r地獲取和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，準確地識別出當前的熱點知識。管理員可以實時查看這些分析結(jié)果，以便制定針對性的決策和優(yōu)化知識管理策略。
四、應用成效
01經(jīng)濟效益顯著提升
? 成本節(jié)約：自動化與智能化的知識管理系統(tǒng)減少了人工處理與檢索的時間，能夠降低20%~40%的人力資源部門運營和支持成本。
? 效率提升：員工能夠快速獲取所需知識，提高50%以上的人力資源問題處理效率，最終提升員工生產(chǎn)力，為企業(yè)創(chuàng)造更多價值。
02管理效益全面優(yōu)化
? 知識管理規(guī)范化：系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化的知識庫建設，使知識管理更加規(guī)范、有序，減少了知識流失與遺忘的風險。
? 決策支持精準化：基于大數(shù)據(jù)分析的知識監(jiān)盤與分析功能，為管理層提供了實時、準確的數(shù)據(jù)支持，有助于制定更加科學合理的決策方案。
? 員工滿意度增強：智能化的問答系統(tǒng)與人性化的知識服務，提升了員工對人力資源部門的滿意度與信任度，增強了企業(yè)的凝聚力與向心力。
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