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HR的未来简史
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HR的未来简史 对于组织而言，甄选合适的人才变得越来越重要，由于在面试中信息的不对称而导致的错误招聘，使得企业深受其害。在面试中，面试主考官不仅需要深厚的人生阅历和广博的知识积淀，还需要较强的辨谎技能。但是，仅仅依靠面试官来辨别，存在较大的主观性和误差，而大数据技术则能够大大提升面试测评的准确度。通过人脸识别技术和语义分析技术可产生大量的数据，进而加以分析，并做出准确的判断。
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按照百度百科的解释，人脸识别技术（Face Recognition Technology，FRT）是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。而人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）系统则由人脸检测、表情特征提取和表情分类组成，可检测到的情感有愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、无表情、悲伤及惊讶等。通过面部识别技术，可以精确实现毫秒级微表情捕捉。(4)
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案例：NEC的人脸识别技术
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作为人脸识别技术的先驱，日本最大的信息技术提供商NEC的人脸识别软件NeoFace现在已经被世界各国的出入境管理、公民ID管理等公共安全部门广泛采用，同时也日益成为金融、交通、教育等行业IT解决方案的重要组成部分。常见的应用场景，可以是机场安检的“对票”+“对人”，也可以是在商场进行“刷脸”支付，通过“刷脸”防止替考、助力智慧酒店识别客户身份等。
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如图9-9所示，在企业大楼中将NeoFace用于门禁系统，可准确辨认出来访者是企业员工还是访客，或者未经授权进入的陌生人。NeoFace的下一代技术将是识别人脸的表情，可以在面试、工作场景中应用，进而分析出人的情绪状态，并通过数据积累来追踪和分析人的行为。
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图9-9 人脸识别软件NeoFace识别来访者身份
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资料来源：NEC公司。
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此外，还可以通过语义分析，结合深层神经网络等机器学习算法，不断对面试过程中产生的历史信息进行数据挖掘，从而帮助人力资源管理者更好地进行决策。例如，在具体的面试过程中，可借助人工智能测谎仪，首先通过摄像头捕捉人脸上的关键点，配合非接触式传感器，对人的性别、微表情、肤质、颜色，以及局部温度、心率、语音等神经进行分析，同时结合生理的外在表现，得出对应的唯一关系，进而反推候选人的心理，探测其内心的倾向，从而准确判断候选人的契合度，降低招聘决策的风险，提升人力资源的能效。
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案例：IBM Watson的语义分析技术在人力资源中的应用
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IBM Watson是国际商业机器公司认知计算系统的杰出代表，通过自然语言处理和机器学习，能够助力决策者从大量非结构化数据中获取重要信息。在商业领域，IBM Watson能够在浩如烟海的数据中提供建模、文本分析及决策建议。例如，秘鲁最大的保险产品和服务提供商RIMAC Seguros就利用IBM Watson的语义分析技术，大大提升了工作效率。根据介绍，IBM Watson通过对政府文档进行扫描，并抽取和案件相关的条例，这一过程能减少90％的索赔处理时间。IBM Watson还能帮助保险公司确定医院的收费是否过高，判断特定区域的案件索赔性质。
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企业在进行招聘时，并非只重视一个人的学历和能力，应聘者的品格、性格、态度等因素都在考虑之列。面对大量的候选人，单靠人力很难获取精确的信息，而IBM Watson能协助组织收集候选人在网络上的言行，再配合面试时的数据综合分析，如果某些特质并不适合该岗位，就会拒绝聘用。例如，IBM Watson能够研究候选人的个性，让候选人打字给机器人，机器人会在几秒钟内出具一份完整的候选人性格报告。
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除此之外，IBM Watson还可以通过员工考核，分析员工的工作表现，向人力资源部门提供员工的生涯规划建议，将合适的员工放到适合的位置，帮助组织做到“人尽其才”。如何对实习生进行培养和任用，需要结合实习生的表现进行决策，而利用IBM Watson分析，大大减少实习时间，从而提升优秀人才的留存率。
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人工智能与虚拟技术助力人力资源管理
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运用人工智能技术，在培训项目中可以实行开放式推演，让参与者不断试错。例如，在某些引入该技术的沙盘模拟领导力培训中，学员可以根据所在企业具体的管理环境，通过多次实验确定合适的管理方法，并对培训中所获的知识进行实时验证。另外，机器学习也可为学习参与者提供更加深入的信息——通过参与者所选择处理的事件，能够归纳出参与者的管理风格倾向性，从而激发其学习热情，提升学习体验。
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案例：乒乓球领域世界冠军蒂姆·波尔与机器人对战
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如图9-10所示，2014年3月，世界领先的工业机器人制造商之一德国KUKA机器人公司举办了一场“人机大战”，参赛双方分别是曾获世界冠军头衔的德国乒乓名将蒂姆·波尔和KUKA公司的单臂机器人DR Agilus。在比赛初始阶段，机器人以精准的动作和击球很快取得6:0的领先，不过波尔也很快发现了机器人对手的弱点。最终，波尔不断以擦网球、擦边球和高球最终取得11:9的胜利。不过，有媒体评论指出，与以往棋类“人机大战”的真刀真枪拼杀不同的是，这场乒乓球比赛虽然进程激烈，但其中情节都是事先安排好的，整段视频既突出了DR Agilus机器人的灵活，同时也体现出人类更胜一筹的独立思维分析能力。某种程度上，这是KUKA公司的一次营销行为。
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可以推测的是，如果在国际大型赛事中，一方选手想要攻克另一方选手夺冠，只需在陪练机器人系统中储存对手足够多的战略技能并模拟对手，并让选手在与机器人进行练习时着重提升击破对手弱点的技能，那么该选手的进步速度能力提升是可想而知的。
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图9-10 世界乒乓球冠军蒂姆·波尔对战KUKA公司单臂机器人DR Agilus
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资料来源：KUKA公司。
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将人工智能相关技术用于培训，不仅能够提升学员的体验和培训效果，同时还能解放人力资源部门的工作负担。例如，2016年年底，美国网络电子商务公司亚马逊增加了约120000个临时工作岗位以应对节假日用工需求的增加。面对急剧增加的劳动力，亚马逊利用机器人和认知技术，对临时员工进行培训。机械式记忆和重型起重等任务被自动化技术替代，从而使临时员工快速适应需要人力技能的工作。而自动化培训界面、“智能”胶带座和机器人托盘等工具使用，使新招聘人员的培训时间从6周减少到2天。(5)