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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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另外，虚拟技术对人力资源管理也将产生极大影响。利用虚拟现实和增强现实，企业可以大大改善招聘与培训，提高求职者的体验，也能够提升员工培训的吸引力，降低培训的成本。增强现实设备能够针对员工的工作行为进行大数据分析，及时地调整培训内容。以往的培训数据单纯采集学习过程的信息，而利用增强现实技术，工作中的数据可以实时反馈到培训过程中，进而影响培训的内容与方向，其意义更为深远。
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例如，英国军队已经在招聘过程中使用虚拟现实技术，而美国通用电气公司则把虚拟现实用在了校园招聘会上，让学生戴上虚拟现实头盔，参观公司石油和天然气回收机设备。
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基于认知计算的解决方案，已经开始涉足不同领域来为人类服务，甚至改变了人们学习、生活、工作的方式。人力资源管理者在技术的影响下也将不断创新，突破人类分析的盲点，不断提升组织管理的效率。
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大数据多方解码，精准预测员工行为
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“大数据”、“机器学习”、“人工智能”等科技，已经颠覆了人们的认知。通过大量的数据演算，组织还可以预测员工的心理及行为变化，从而采取有针对性的措施，有的放矢进行管理。例如，摩根大通采用新型算法，过滤员工邮件，试图找出其中是否有任何不法行为，防患于未然。全球500强企业施乐则利用大数据将员工数量裁减了一半，同时利用认知和个人技能测试为公司聘请最优秀的人才。施乐的招聘团队还查看了与实际工作描述无关的因素，寻找员工留职与互动之间的关系。
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大数据技术也可以帮助组织获取社交网站上的数据。例如，谷歌直接在搜索结果页面增加了一个新的职位搜索引擎，并与包括领英、Monster、WayUp、DirectEmployers、凯业必达、Glassdoor和脸书等在内的社交、招聘网站进行合作，用户通过在谷歌页面输入“我身边的职位”、“教学职位”或类似的关键词即可查看所在地区的可用信息，从而让找工作变得更加容易。而组织通过收集、整理和分析这些“人才搜索引擎”，也有助于寻找到最适合的候选人。
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