大模型+RPA重塑人才管理，释放10人月生产力丨创新场景

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痛点

在新质生产力成为发展重点的当下，中国有越来越多的企业逐渐从劳动密集型转向高新技术型。在此阶段，企业需要转变人力资源架构，让知识型、战略型人才成为企业的核心力量，将更多的精力放在“人才管理”。

“千里马常有，而伯乐不常有”，好的人才也需要独具慧眼的伯乐，才能“发光发热”，在当下，“伯乐”就意味着一套完善的、智能的数字化人才管理解决方案。

单以面试场景为例，企业需要一线业务、HR、管理层等进行多轮的交叉面试，并需要面试官形成面试纪要，短时间内的频繁面试耗时、耗力，且缺少面试信息的沉淀，这些痛点已经成为困扰HR，无法提升工作效率的存在。

除此之外，在选择人才、培养人才的过程中，企业如何更高效的获取优质人才？如何在公司内部挖掘出更有潜力的人才？在定岗的过程中如何选择更适配的人才？如何让更多有潜力的人才得到合适的培养？诸如此类问题成为企业在HR数字化赛道的共性需求，利用技术解决这些问题成为了HR数字化这个红海中的“蓝海”。

解决方案

日前，东软正式发布TalentBase 数智人力资本管理产品，基于人工智能大模型，融合LLM（Large Language Model，大语言模型）与RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）等技术，打造了一个集自动化、智能化、实时化于一体的人才管理平台，运用标签体系、胜任力模型、领导力模型、高绩效画像、人才画像、人岗匹配、人才盘点等技术。在架构层面，TalentBase构建“定标-对标-达标”的全生命周期人才管理价值链。

在AI大模型应用层面，新一代TalentBase主要围绕四个方面进行了创新性的AI大模型能力的落地，分别是：客服、助理、导师和顾问四个场景。

以导师场景为例，员工可以根据自身情况，提交学习、培训需求。基于底层企业级知识图谱，并植入了AI大模型的能力，更快、匹配度更高的为员工的培训与成长提供智能化的赋能。TalentBase提供市面上主流大模型产品接入的能力，还可通过本地私有化部署，在确保企业核心数据安全的前提下，搭建更丰富、便捷的员工培训体系。

在客服场景中，采用大语言模型的能力，可快速进行面试的邀约、确认，以及面试后打分、综合考评、反馈，涵盖了从企业招聘名额审批，到最终招聘面试的全流程，而且场景已经能够与外部的招聘平台进行数据连接。

在助理场景中，当一名员工通过面试入职以后，员工可以与企业数字员工不限时间（7x24小时）的进行交互，询问其有关薪酬、公司制度等方面的问题。在日常工作中，员工可以通过该助理询问假期，执行请假等流程审批操作，提升了整体人事管理的效率。

在导师场景中，员工可以根据自身情况，提交学习、培训需求。TalentBase可以更快提供匹配员工的培训，同时并提供市面上主流大模型产品接入的能力，还可通过本地私有化部署，在确保企业核心数据安全的前提下，搭建更丰富、便捷的员工培训体系。

在顾问场景中，企业管理层可以根据对所有员工的数据分析，通过大模型的能力进行辅助决策。在有新岗位、新项目需要调岗支持的时候，通过大模型的能力，可以更好、更快地的匹配到合适的人员。

成效

目前，新一代TalentBase产品已经在东软集团内部得以全场景应用，并在部分重点客户侧有一些部分应用落地。

据了解，在内部应用过程中，10位数字员工产出10人月绩效。应用RPA、大模型等技术，通过数字员工和人类员工的人机替代/增强组合，识别包括情报获取、员工服务、学习发展、访谈诊断等关键场景。已节约人力成本约10人月，平均投入产出比约为30。

以考勤场景为例，HR伙伴上线3个月，累计创建工单（机器人客服+人工客服）8092个，机器人客服拦截率97%。转人工后用户满意度调查好评90%。 

「关于创新场景50」

场景不是案例，它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。

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