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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)
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