人工智能与人力资源管理（AI＆HR）：直播日期：7月28日（下午14：00-17：00，3学时）

培训主题：人工智能与人力资源管理：HR 数字化转型实战

培训对象：企业HR从业者、人力资源管理专业学生、意向转型AI HR的职场人员

培训目标：1.掌握 AI HR 核心理论与实操技能，完成从传统 HR 到数字化HR的思维转型；2.对接人力资源数字化职业技能等级证书全部核心考点，助力证书备考；3.掌握企业HR数字化转型落地方法，能够独立完成基础的AI HR工具应用与方案设计

培训方式：理论讲解 + 企业案例分析 + 工具实操演练，岗课赛证融合教学，实践内容占比 56%

培训安排：

课时 1：AI HR 转型认知与工具入门。对应教材模块：项目 1 AI 驱动人力资源管理转型认知

学习目标：1.了解数字化 HR 的发展阶段与国家政策导向；2 掌握 AI 时代人力资源从业者的五大核心能力；3.认知主流 AI HR SaaS 平台的功能与选型逻辑；4.完成 AI HR 工具的基础注册与功能体验

教学内容：

1、数字化 HR 发展演进：1.人力资源管理的四个阶段：传统人事管理→信息化 HR→数字化 HR→智能化 AI HR；2.各阶段的工作特征、效率与决策方式对比；3.2024 年 AI HR 市场规模与行业发展趋势

2、政策与能力重构：1.国家推动 AI HR 发展的相关政策：《关于加强人力资源服务助力制造业高质量发展的意见》等；2.AI 时代 HR 的五大核心能力：工具驾驭、数据洞察、业务重构、战略协同、伦理合规；3.误区澄清：AI 不会替代 HR，而是承接事务性工作，推动 HR 向战略伙伴转型

3、主流 AI HR 平台认知：1.三大主流平台对比：北森（中大型企业，全模块一体化）、Moka（中小企业，AI 招聘原生）、i 人事（中小微，轻量化高性价比）；2.平台功能架构：AI 能力层→业务模块层→决策分析层

实践任务：1.注册Moka AI HR平台的企业试用账号，完成基础组织架构配置；2.上传测试简历，体验 AI 简历解析功能，对比人工与 AI 的处理效率、字段提取数量；3.撰写100字左右的工具初体验报告，总结对 AI HR 工具的初步认知

考核要点：能够准确区分 HR 的四个发展阶段，掌握 AI 时代 HR 的核心能力要求，独立完成 AI HR 工具的基础注册与功能体验

课时 2：AI 辅助工作分析与人力规划——对应教材模块：项目 2 AI 辅助工作分析与人力资源规划

学习目标：1.掌握岗位信息的智能提取与标准化处理方法；2.理解基于 NLP 的岗位胜任力模型自动生成逻辑；3.学会人力数据的清洗与预处理核心步骤；4.掌握 AI 人力供需预测的应用方法

教学内容：

1、岗位智能画像构建：1.传统岗位 JD 处理与 AI 智能处理的效果对比：效率提升 900 倍，字段提取从 20 个到 120 + 个；2.岗位信息智能提取的流程：原始 JD→文本预处理→关键信息抽取→标准化字段映射；3.基于 NLP 的胜任力模型生成：从语料库到三维度胜任力输出（知识技能、能力素质、个性特质）

2、智能人力规划：1.人力数据清洗的核心步骤：多源数据整合→缺失值处理→异常值检测→重复值删除→数据标准化；2.各清洗步骤对预测准确率的提升效果；3.AI 人力供需预测的应用：提前识别人才缺口，支撑企业招聘与培训规划，如电商企业双十一人力预测案例

实践任务：1.上传测试岗位 JD，体验 AI 岗位信息提取，生成标准化岗位画像；2.整理模拟企业历史人力数据，完成数据清洗与预处理；3.使用 AI 人力预测工具，完成未来 6 个月的部门人力供需预测，记录预测结果

考核要点：1.能够完成岗位 JD 的智能处理，生成标准化岗位画像；2.掌握人力数据清洗的核心方法；3.能够解读 AI 人力预测的结果，支撑规划决策

课时 3：AI 智能招聘与人才测评——对应教材模块：项目 3 AI 赋能智能招聘与人才测评

学习目标：1.掌握 NLP 简历解析与 AI 简历筛选的核心技能；2.了解 AI 视频面试的多模态分析技术；3.学会招聘渠道的智能归因与投放优化；4.掌握 AI 测评报告的解读方法

教学内容：

1、智能简历处理：1.NLP 简历解析的原理：非结构化文本→结构化数据，提取400 + 字段，准确率 98%；2.AI 简历筛选的操作：批量上传→自动解析→匹配规则配置→智能排序，效率提升 50 倍

2、AI 人才测评：1.AI 视频面试的多模态分析：计算机视觉（微表情、肢体）、语音处理（情绪、语速）、NLP（语义、逻辑）；2.AI 测评报告的解读：能力维度、素质维度、匹配维度，明确 AI 是辅助决策而非替代决策

3、招聘渠道优化：1.传统归因与 AI 多维度归因的对比：解决最后点击归因的偏差，精准评估各渠道真实贡献；2.基于 AI 的渠道投放优化：预算倾斜、动态调整、智能出价，提升招聘 ROI

实践任务：1.批量上传测试简历，完成 AI 简历解析与筛选，体验人岗匹配效果；2.整理模拟企业招聘渠道数据，完成智能归因分析，评估各渠道真实贡献；3.根据分析结果，撰写招聘渠道预算优化建议

考核要点：1.能够独立完成简历的智能解析与筛选；2.能够解读 AI 人才测评报告，明确 AI 的辅助定位；3.能够完成招聘渠道的智能归因与优化分析

课时 4：AI 赋能员工全周期管理与综合落地——对应教材模块：项目 4-7 员工培训、绩效、薪酬、综合实战

学习目标：1.掌握 AI 在员工全周期管理各模块的核心应用；2.学会企业 HR 数字化转型的落地路径设计；3.理解 AI HR 应用中的伦理合规与隐私保护要求；4.完成岗课赛证核心考点的综合演练

教学内容

1、员工全周期 AI 应用：1.培训发展：员工能力画像、三维度个性化推荐算法、培训效果智能评估，实现从千人一面到千人千面；2. 绩效与关怀：行为数据自动采集、绩效可视化分析、离职风险提前预警（提前 3 个月识别，准确率 85%）、个性化员工关怀；3.薪酬与关系：智能薪酬核算（效率提升 10 倍，错误率降至 0.1%）、员工沟通情感分析、劳动风险提前防控

2、转型落地与合规：1.企业 HR 数字化转型路径：现状智能诊断→模块方案设计→试点推广→持续优化；2.AI HR 的伦理合规：数据隐私保护、算法公平性、合规风险防控

3、岗课赛证考点梳理：人力资源数字化职业技能等级证书全考点汇总，梳理备考重点

实践任务：1.综合案例分析：为模拟制造企业，结合其 HR 痛点，设计初步的 HR 数字化转型方案；2.考点自测：结合证书核心考点，完成模拟自测，梳理自身学习短板

考核要点：1.能够掌握 AI 在员工全周期管理各模块的应用逻辑；2.能够设计基础的企业 HR 数字化转型落地方案；3.掌握 AI HR 应用中的伦理合规要求，完成证书考点自测

培训考核与配套：略

师资介绍：雷老师——华中科技大学控制工程硕士，中欧国际管理学院工商管理博士。