大数据与人工智能驱动下的人力资源管理转型变革！
过去，企业在人才招聘无论是简历筛选还是人才面试过程中都更多地取决于招聘者的直觉和经验来判断应聘者是否匹配应聘岗位。
而目前人工智能的算法和数据分析可以帮助招聘者填补招聘中的猜测部分，提供应聘者客观的数据资料，以帮助招聘人员做出科学的录用决策。通过人工智能可以帮助企业寻找到更合适企业、工作中更愉快、工作更长的员工。
另一方面，大数据分析和人工智能可以帮助预测应聘者未来的工作表现，提高了招聘的准确性。
根据大数据、人工智能以及区块链技术，员工的求职简历、面试表现、工作绩效、工作能力、离职情况、诚信记录等一系列工作和社交行为将在网络数据中留下痕迹，人工智能可以筛选出数以百万计的非结构化数据快速理解，通过使用机器学习和适应性在线评估和游戏来预测特定角色的工作表现。
在智能化招聘运用上，人工智能能帮助企业预测应聘者在获聘后是否具有最佳生产力的算法进行精准招聘，缩短员工的招聘周期，提高招聘效率。
三、大数据和人工智能驱动的多样化培训方式
人工资源管理的核心功能——员工培训开发，正在被大数据和人工智能所改变。
首先，大数据和人工智能帮助识别和缩小受训人员的学习差距。通过文本数据分析、情绪数据分析、传感器数据分析可以帮助企业分析绩效优秀员工的胜任力特征，识别差距分析员工培训需求，提供针对性的职业培训计划。
其次，大数据和人工智能提供多样化学习形式。目前大数据和人工智能驱动的学习形式较为多样化，比如“自适应”在线学习、“微学习”、“慕课”学习。
员工培训可以借助增强现实和虚拟现实技术增强体验。通过简单的电话沟通，员工就可以观看到相关视频，甚至可以与虚拟现实中员工进行双向对话。
利用增强现实和虚拟现实技术将公司的物理位置或工作空间变为现实的能力，使得满足每个学习者个性化、针对性的需求变得更加容易，显著地帮助员工改善工作体验。
四、大数据和人工智能驱动的“过程导向”绩效管理
大数据和人工智能使企业绩效管理从过去的结果导向转化为更加注重过程导向的绩效管理，能实施追踪和指导员工的绩效行为。
人工智能给予员工及时的反馈和指导，能真正发挥绩效辅导的作用，帮助员工提高绩效，而不是为考核而考核。
通过大数据和人工智能的计算机识别、深度学习等功能及时收集到大量的员工绩效行为数据，并对员工及时反馈和辅导。
过去绩效评价过程中更多需要管理者观察、收集员工日常工作中的相关行为数据，不可避免地在评价员工工作行为和态度时带有一定的认知性偏差，而基于大数据和人工智能的绩效评价，能为管理者提供更客观的数据，同时对考核决策进行分析，帮助管理者进行正确评价。
通过跟踪员工活动数据，管理者可以准确地发现员工的工作行为表现，并利用这些数据信息识别出哪些员工绩效行为优秀，哪些员工需要在工作过程中给予帮助，及时给予员工行为过程反馈，发挥企业和员工的双向沟通，企业正向导向和激励作用。
五、大数据和人工智能驱动的个性化薪酬福利
大数据和人工智能化下的人力资源管理能为员工提供多样化、个性化的薪酬福利，能及时有效地满足员工个性化的需求。
通过文本数据分析、情绪数据分析或者音频和视频数据分析，管理者能够了解员工的工作情绪和态度，同时还能够深层次地了解背后的真相。
人工智能的深度学习能更深入地了解员工期望与价值诉求，从而可以为员工实施更准确的外在薪酬体系和内在薪酬体系，使薪酬激励内容多样化、个性化。
在员工福利方面，企业可以基于广泛信息源，发掘员工在物质、精神、生理、心理等方面的需求，从而改变千人一面的传统福利模式，对不同员工实施差异化福利措施。另外，企业人力资源管理团队可以通过人工智能为员工提供良好的心理健康服务福利。
六、大数据和人工智能驱动的科学化的员工离职风险识别
人工智能能预测员工流失潜在风险。根据大数据多维数据仓库功能及智能机器人的算法和深度学习，进行数据建模，提高大数据时代的人力资源分析效率，及时掌握员工的工作和情绪动态，帮助企业构建人才流失的预警机制。
人工智能中机器学习可以收集员工出勤异常行为、团队疏离情况、使用办公设备频率、客户建立和维护情况、绩效表现、电子邮件以及社交媒体等工作行为数据，并结合员工的个性、职业发展规律、行业发展情况等数据指标建立数据库，智能机器人再通过算法和深度学习功能来分析挖掘员工书写文字背后的潜在情绪状态，从而预测员工未来离职的倾向，以此帮助人力资源经理对员工离职进行沟通和干预，以期更好地提高管理效率，留住企业优秀人才。
七、大数据和人工智能驱动的具有洞察力的员工关系管理
员工关系管理是人力资源管理重要的工作内容，也是影响员工行为态度、工作效率和执行能力的关键因素，做好员工管理可以使员工心理上获得满足感，有利于提高其工作意愿和积极性，必须引起管理者高度的关注。
员工关系管理主要集中在如何培养和提升员工组织忠诚度、敬业度和工作满意度三个层面上。
过去对员工忠诚度、敬业度、工作满意度的了解主要通过沟通访谈或填写冗长调查问卷方式进行，当调查对象不配合，其准确度不会理想，且不能找到员工不满意、低忠诚行为和低敬业态度的潜在原因。
而大数据和人工智能技术可以为企业员工关系管理提供前所未有的洞察力，特别对员工工作中真实情绪和行为态度分析。
通过分析和挖掘员工电子邮件、社交媒体、内部网贴等文本数据来了解和分析员工正在书写文字背后的情绪和态度，这种数据分析甚至可以代替员工的满意度调查。
数据分析以及人工智能技术中机器人的算法和学习未来还能进一步帮助企业了解员工真实的想法和感受，甚至能解读出员工正在做什么或不关心什么，未来会有什么行为反应，从而帮助管理者识别和发现员工的潜在心理行为变化，及时采取措施解决。
管理者要将大数据和人工智能技术下的关系管理视为一种有效提升员工满意度、忠诚度的管理工具，而不是对员工个人言论进行监督或窥探，通过引导而非惩罚的方式改善员工负面情绪。
人工智能对人力资源管理的影响
一、实现效用最大化
1.加快数据处理能力。
利用人工智能进行人才招聘，运用大数据进行关键词分析，快速完成简历筛选、数据处理，搭建了一个人和岗位的智慧型桥梁，提高了人才招聘效率。
人工智能可以通过对员工的工作状况、能力、经历进行调查，最大程度的发现员工的潜在能力,找到该员工最合适的岗位与工作场所，并为其制定合适的职业生涯计划。
2.降低成本。
在现有人力资源行业中，人都是一个很重要的因素，很多中小企业并不愿意花费大量金钱去雇佣专业HR进行人事招聘。
并且将人工智能运用到人事管理中，将一些重复、基础性的工作交由机器处理，大大降低人员费用的同时，让HR更好的着眼于企业未来的发展。
3.利用技术进行人才培育。
一个企业要想继续发展进步，就需要不断培育新型人才，利用人的智慧去进行企业建设，提出新的发展理念。
将岗位要求录入到人工智能中，数据云端结合每个员工的特长、能力等制定合适的培养方案，“因材施教”，从而最大程度发挥每一位员工的作用，增加员工自豪感和成就感。
二、促进企业发展
1.规范人才选拔。
以大数据和云计算为基础的人工智能通过大量不断扩充与实时更新的有关人力资源管理相关信息，根据企业相关条件与标准，可以筛选出相应的信息资料，生成面试方案；并且可以根据这些资料做出适合该公司的岗位分析，为评估提供最好的选择方案。
同时，按照指令和程序设定的“面试官”即使面对上千名面试者也依旧能公平公正的为公司做出最好的决策，减少人工主观色彩，避免失误，为优质人才选拔提供更好的平台。
2.优化组织结构。
传统管理观念中决策往往是由高层管理者处理大量数据、报表，短时间高强度情况下做出的，不仅浪费管理者资源，质量也得不到保证。
跟随时代发展脚步，管理者需充分汲取和运用新兴管理模式和方法，改变传统的管理观念。
而人工智能平台则可以为公司提供更先进的人力资源规划、管理决策以及危险预警和解决方案等人力无法做到的全面科学的资料，优化了组织结构，有效的将人力资源用在更适合的位置。
3.完善及改进制度。
企业的绩效考核、薪酬管理、培训激励等机制与员工绩效表现、工作满意度、能动性等密切相关，如何制定科学并适合企业的各种制度成为企业管理的核心。
人工智能对数据进行科学处理，精准对比与分析，得出科学结果，为内部管理提供强有力的依托。
通过人工智能平台，结合企业自身实际情况，构建完善的管理制度，不仅提升员工个人素质水平，激发员工创意和激情，也促进企业的良性发展。
总结
随着大数据、云计算的广泛应用，AI技术从最初的数据处理、图像识别做到人机交互、同声传译、自然语言处理甚至会完成很多人不可能完成的事情。
人类的未来必定是与人工智能和谐共处，共同发展的，人力资源管理应该及时搭上人工智能这趟通往云时代的高速列车，实现数字化转型，为人力资源服务开辟新的途径。
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