1 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 AI 在企业人力资源中的 应用白皮书 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 前言 04 主创团队 1. 特邀专家 2. 项目组 06 从认识和了解 AI 开始 1. 人工智能的定义及其子领域 2. 人工智能的诞生与发展 3. 不得不谈的“ChatGPT” 4. 绕不过去的“大模型”与“大语言模型” 5 5.“AIGC”才是“王者” 6.“通用人工智能”是“未来” 10 人工智能时代的 HR 作为 17 AI 在企业人力资源管理中应用 的现状及规划 21 1. 调研发现 2. AI 在人力资源管理中的具体应用 （1）全面薪酬管理 案例一：小熊电器薪酬方案优化 （2）招聘与人才发现 案例一：完美日记“智取”数字营销人才 案例二：宝马服务版图中的人力外包“智慧” 案例三：西门子 辅导员」 案例三：某高端物业管理集团的「AIGC 绩效教练」 CONTENTS 3 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 AIGC 的能力范围及可发挥效力场景 63 企业要如何在人力资源中引入 AI 67 AI 在企业人力资源管理中 的应用案例 案例一：三一集团 | 如何用人工智能重塑人力资源管理 案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索 74 eGPT 产品介绍 86 机构简介

项目编号： 财政数据信息资源目录、数据标准 存储及大数据资产化 规 划 方 案 目 录 1 概述.............................................................................................................1 2 规划思路......................... ...........................................1 2.1.1 数据资源目录总体结构.......................................................................2 2.1.2 数据资源目录技术框架................................................ ..................................5 3.1 资源目录管理..................................................................................................6 3.1.1 面向资源提供者的功能....................................

产业集聚区、具有较强辐射力的智慧民生服务创新先导区。 项目通过平台搭建期、（二期）应用扩展、（三期）全面推广的建设，达 第 4 页 城市大数据中心建设概要设计说明书 成整合（政务、社会、资源、网络数据），优化（业务流程、系统架构、功能 服务、信息传播），共享（数据、知识、功能、信息）等能力，提升城市智慧 水平，在更注重发展质量、更注重创新创造、更注重生态文明、更注重市场机 制、更 1、《城市大数据中心建设需求规格说明书》 1.5 参考文档 本系统设计说明书编写过程中参考了以下文档： 1）、中华人民共和国国家标准——GB/T 8567-1988《计算机软件产品开发 文件编制指南》 2）、《XX 市政务信息资源共享管理办法》 1.6 名词术语 本文档使用的缩写如下表所示： 表1： 缩写表 缩写 中文名称 FTP 文件传输协议 API 应用编程接口 DW 数据仓库 ODS 操作数据存储 ESB XX”为主线，以“惠民、强企、优政”为宗旨，以“让城市 更宜居、让产业更发达、让生活更便捷、让百姓更幸福、让社会更和谐”为方向， 以“政府主导、企业主体、社会参与、市场运作”为原则，按照“整合、优化、共 享、外包”的理念，整合资源，整合系统，整合服务，采用先进成熟的新一代信 息技术，构建“一中心、四平台”即构建城市大数据中心（简称“大数据中心”）， 打造电子政务综合信息服务平台、城市管理综合信息服务平台、经济运行综合

数场 数联网 数据元件 隐私保护计算技术 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 目 录 CONTENTS 前言 第一章 人类社会正进入数据要素化发展新阶段 06 数据资源正成为继土地、劳动力、技术、资本之后的第五大生产要素 网络空间升级为算力空间后正在向数据空间进一步迭代 数据产业正快速发展成为数字经济社会的主导产业 数据基础设施正逐步成为数据高效流通的可信安全环境 美国的数据基础设施探索实践 欧盟的数据基础设施探索实践 第三章 建设和运营国家数据基础设施意义重大 32 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 国家数据基础设施是国家掌控数据战略资源的有效手段 国家数据基础设施是实现数据安全高效流通的技术保障 国家数据基础设施是“五位一体”统筹推进数字中国建设的的支撑底座 第四章 国家数据基础设施的特征和建设路径 36 国家数据基础设施的涵义 。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 注。基于此，北京化工大学联合北京市政务服务和数据管理局、上海市数据局、天津市数据局、重庆市大数 据应用发展管理局、福州市数据局、杭州市数据资源管理局、西安市数据局、武汉市数据局、成都市数据 局、苏州市数据局、青岛市大数据发展管理局、大连市数据局、上海数据交易所、赣州市数字产业集团有限 公司、北京交通大学、北京物资学院、蚂蚁技术研究院、

专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 智慧制造 智慧安防 智慧交通 智慧农林 智慧物流 智慧政务 自 然灾害应急管理 资源环境治理 市 场 成 熟 度 ★ ★ ★ ★ ★ 整 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 药物研发 气候预测 IP 专网：用于远程管理 2. 内部互联网络分为业务 / 存储网络、管理网络、 参数面网络、 数据面网络 1. 业务 / 存储网络：业务网络用于互联网用户访问智算 / 通 算 等资源， 存储网络用于调用共享存储资源 2. 管理网络：主要包括业务管理（ K8S 平台、安全管理系 统 等）和 IPMI 3. 参数面网络：采用 RoCE/IB 实现集群内所有 AI 加速卡的 高 速互联 4. 数据面网络：采用

间。 看得见的是各种智慧服务，看不见的是新型的基础设 施。支撑智慧化转型的正是以云计算、大数据、人工智能 为核心的智慧计算。 智慧时代需要新型基础设施 疫情期间，腾讯和阿里每天都在扩充云计算资源，用 于支撑视频会议、在线办公等业务。百度地图则利用其每 天响应位置服务请求千亿次所产生的大数据，通过数据定 向、分析等途径助力流行病学调查。而浪潮的智能工厂里 各种智能设备以及背后的路径规划、图像识别等算法，也 合架构代表着数据中心体系结构的未 来发展方向。融合架构从1.0到2.0， 已经实现了存储资源和异步计算资源 的弹性组合。现在的融合架构正处于 3.0阶段，也就是通过连接池化和重 构技术，实现不同的计算资源的协同 能力。通过软件定义来实现业务自动 感知和资源自动重复，使计算的性能和效率大幅度提升。 在硬件层面，通过硬件重构来实现资源置换。CPU与GPU、 FPGA、xPU等各种加速器将更加紧密结合，利用全互联 术，实现异构计算芯片的融合；CPU之间可以通过池化融合 的方式来实现灵活组合，可以根据业务场景动态形成1路到 多路多种计算单元；异构存储介质，如NVMe、SSD、HDD 等则通过高速互连形成存储资源池。 在计算和存储资源池中，除了传统的CPU和GPU之外， 还可以运用更多新型的计算芯片、存储介质和互联技术， 进一步提升数据中心的处理能力。 例如，谷歌专为人工智能设计的芯片TPU。与GPU相 比，

操作系统最小安装 的原则、及时更新 系统补丁 对主机进行漏 洞检查，并部 署入侵防范设 备。 恶 意 代码 防 范 能够集中管理的恶 意代码防护系统 部署网络版防 病毒软件 资源控制 设 定 终 端 接 入 方 式、网络地址范围 等条件限制终端登 录 利用访问控制 策略与堡垒机 产品结合的方 式进行控制。 3.1.3. 应用安全 类别 控制点 重点要求项 事件进行审计 部署堡垒机对 应用访问进行 记录 通信保密性 采用密码技术进行 会话初始化验证， 对通信过程中的敏 感信息字段进行加 密 应用软件安全 改造，对敏感 字段进行加密 资源控制 会话超时、会话并 发管理、多重并发 会话限制 部署堡垒机设 备进行限制 3.2. 安全需求总结 类别 安全需求 网络安全 划分安全域、明确安全边界 网络出口边界、新的安全边界部署防火墙设备 随着僵尸网络的泛滥，DDoS 攻击等恶意流量的规模也在迅速增大。据估计， 中国的黑客产业链条规模已达上百亿，而在这中间有很大一部分就是和 DDoS 攻击相关的。实际上，DDoS 攻击也像网络带宽一样，已经成为可以售卖的资源。 利益驱使 DDoS 的规模进一步扩大。 2011 年 3 月，全球网络安全和管理解决方案提供商 Arbor Networks 发布第 六期全球互联网基础设施安全年报 称， 2010

好充分准备 • 微模块应为工厂预制化组装并经过严格测试的成熟产品，与供应商密切合作，做好厂验，确保设备的正确安装和配置。 • 使用 DCIM 系统进行资源管理和规划，包括机柜利用率、电力负载、温度和湿度等参数的监控和分析，以优化数据中心的效能和资源利用率 2 ：机房装修 • 注意与空调送回风管道、给水排水管道、消防管道、配电桥架、等电位接地、综合布线等隐蔽工程的交叉和施工作业顺序 • 注意噪声 按照我司项目管理模式，建立的质量保 证体系来运作，形成以全面质量管理为 中心，以专业管理的科学化管理体制， 高效地组织和优化企业及社会各生产要 素，以出色地实现我企业的质量方针和 质量目标，以及对业主的各项承诺。 人力资源组织 根据我们在机房工程的实施经验，施工小组按合理化专业划分：弱电智能化专业组、装修施工专业组、电气 施工专业组与暖通施工专业组，确保本项目的施工质量和施工工艺，同时根据工程进度投入劳动力，保证以 施工细节 线缆隐藏 01 预留空间散热 02 PE 线跨接 03 图表标识 04 A 级数据中心运营 02. 专业工程师 运维管理模式 服务厂商 · 实施方 接任务 & 调资源 & 做实施 & 管交 付 客户经理 项目经理 工程师 工程师 项目经理 工程师 工程师 数据中心 · 业主方 定目标 & 立项目 & 下需求 & 做考 核 部门领导 业务工程师

，发放“贵州算力券 ”， 打造算力高地。【申请 “贵州算力券” 800 万】 数据流通： 归集数据集 ，建设训练基地 ，奖励数据交 易 主体。 产业发展：培育产业生态 ，发展云服务 ，汇聚算力资源。 场景开放：推广典型案例 ，奖励优秀应用项目。 主体培育：打造产业链 ，奖励落户企业 ，落实税收优惠。 科技创新：支持创新平台建设 ，强化研发创新。 财政金融：统筹专项资金 ，支持项目融资 政策服务：优化审批流程 ，统筹能源消费。 产业集群目标：打造“数据中心 - 智能终端 - 数据应用” 千亿级产业集群 国家政策导向 1. 《东数西算工程》 ：优化数据中心 布局， 引导算力资源向西部倾斜 ， 促 进东西部协同发展。 2. 《算力基础设施高质量发展行动计 划》：推动算力与能源融合 ，促进绿 色低碳发展。 3. 《国家数据基础设施建设指引》 ： 强化算力与电力协同 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 级 服务 3. 算力、数据、算法的融合平台 4. 以产业创新升级为目标 • GPU 智能算力为主

型进程，并取得了显著的成效。但随着数字化转型向纵深发 展，央企面临的挑战也越来越大：一是数字化人才严重不足； 二是数据质量差；三是缺乏数字化经验；四是数字化转型的管 理能力不足；五是部门协调困难，资源分散，内部信息不畅； 六是信息化投资规模大，支出效率低 （1） 缺乏数字技术应用 目前部分企业尚未形成成熟的数字化技术体系，在智能 化、新基建等方面还存在短板，缺少先进的数字化技术、产品 ，让客户更 满意。 （2） 对接渠道覆盖呼叫中心、微信服务号、APP、H5、邮件、小程序、 官网，用户可随时随地咨询业务、提交工单。 （3） 借助智能化调度平台，根据地理位置、客户偏好合理调度资源，自 动预约最近服务站，匹配出色技能工程师，AI智能分析实时提供优 质服务建议。 （4） 实时查看移动服务轨迹，高效管理现场作业流程，为客户提供更加 优质的服务。 （5） 实现服务流程的标准 提供服务预测和服务资源优化配置，追踪资产位置、维修历史与计 划，在问题出现之前提供预见性服务，根据需要提供修理、更换部 件等服务。 （4） 实时查看工程师移动轨迹和服务位置，准确掌握工程师上门服务时 间。实时了解工程师的服务进度，当SLA未达标时自动触发预警和 超时提醒。 2.8 SSC解决方案 （1） HRSSC：在人力资源业务部门服务全公司过程中，SSC通过集中各业 务单元所有与人力资源管理有关的行政事务性工作（如员工招聘、