据埃森哲全球研究所称，“60%的职业中超过30%的活动可以被人工智能取代”。
根据牛津大学的一份研究报告，未来10到20年，在IT的影响下，日本702个职业中有一半会消失，而英国近47%的从业人员将身处其中。
人工智能有可能在未来几年内改变每一个行业，甚至人工智能将完全取代一些现有的工作岗位。
当人工智能与人力资源发生碰撞，碰撞的结果会是怎样？
传统人力资源急招渠道复杂，HR耗费大量精力搜索、挽救和选拔人才，速度慢、效果差，在员工技能培训和员工绩效管理方面相对薄弱。
如果将传统人力资源与大数据分析能力相结合，通过人力资源大数据“选、育、留”的全过程，为人力资源从业者提供数据支持的决策机制，实现人力资源的智能化。人力资源。
·招聘·
人力资源管理中的急聘是一项技术含量相对较高、难度较大的工作。 人受限于有限的知识和有限的认知能力。 在寻找和选择候选人的过程中总会出现问题。
而人工智能拥有无限的知识和日益发达的认知能力人力资源面试题库，可以人工启动紧急招聘任务、人工寻找匹配候选人、人工识别判断、人工跟踪、人工评估分析等。
2017年3月，北美知名猎头公司SourceCon举办了一年一度的行业竞赛，招聘职位要求完全不同的产品总监、系统管理员（SystemAdministrator）、地勤人员（GroundServiceAgent），并给出了5500份职位正版简历，要求找到与这份简历中那些公司的职位最匹配的候选人。
参赛选手是北美排名前8的猎头和机器人Brilent。
事实上，最终获胜的还是人类。 亚军花了25小时筛选出合适的人，机器Brilent的准确率排名第三。 关键是，布伦特只用了3.2秒就选出了合适的人选。 人被筛选出来，其他队伍也等了4-9个小时。
Brilent 是一个基于人工智能的系统，用于对候选人进行排名和评估。 通过植入公司内部人才数据库，如求职者追踪系统（Applicant Tracking System，ATS）和客户关系管理系统（Customer Relationship Management，CRM），对人才数据进行筛选，整理并与公司公开职位匹配，并找出符合条件的前2%-3%的求职者。
从效率的角度来看，Brilent至少可以帮助企业的HR减少1/8的工时。 此外，速度并不是机器的唯一优势。 Brilent可以提供应聘者是否合适的理由，告诉公司为什么应聘者适合这份工作，实现人、岗位、公司的最佳匹配。
这与 Brilent 自己的 AI 驱动算法密不可分。 这套算法不仅对数据进行筛选、清洗、更新和标准化，还参考了候选人的附加信息等维度。 这个维度包括求职者换工作的意愿、过去的工作经历、雇主的经历、实际工作描述之外的相关角色，以及许多其他附加信息。
Brilent将应聘者是否愿意跳槽的硬度加入到评价中，技术更加精细化。 比如候选人收到了很多HR的60多份面试邀请，候选人只给了1-2个回复，所以回复率低是因为这样的候选人可能暂时不愿意跳槽，这是重要的附加信息。
·员工满意度调查·
传统的员工满意度调查方式往往是一年一度的员工满意度调查，疗效并不理想。
Glint员工满意度云调查平台，以简单的匿名统计方式取代传统的全方位评价方式，让企业了解员工对公司管理、福利待遇、行业发展等方面的想法。基于人工智能技术，Glint可以分析员工是否不开心，他们的发展目标是否与公司一致。
同时，Glint的SaaS服务利用机器学习、自然语言处理、预测分析等技术，识别急需解决的关键问题。 与使用问卷和反馈表的传统解决方案相比，Glint 的最大优势在于它提供实时、最新的数据。 Glint 解决了传统问卷的一个隐忧，如果数据已经是数周或数月前的数据，它的价值会大大增加。
·绩效管理·
与传统的绩效管理相比，人工智能的绩效管理可以解决各种问题。
一是完善人才评价机制。 人工智能可以越来越准确地记录员工的工作表现，对员工的工作结果做出最真实准确的判断。 与传统的根据老板的经验和直觉判断的人事评价机制相比，更加公平。 这样也可以提升公司的效率，提高员工的积极性。
其次，人工智能会科学分析员工在公司的合适职位人力资源面试题库，准确进行人员调动，建立公司的组织架构。 最后，人工智能对员工所做的数据分析，促使想要跳槽的员工放弃跳槽的意愿，从而稳定公司的人事关系。
台湾高端人才紧急招聘网站BizReach与雅虎、美国客户管理平台Salesforce.com合作，宣布将开发人工智能来完成紧急招聘、员工评估、工作分配等任务通过收集员工工作数据。 系统除了收集每位员工从笔试到离职后的工作评价外，还对员工的工作状况进行跟踪调查，建立庞大的数据库。 通过“深度学习”，人工智能可以从大量数据中归纳和分析特征，最终衡量出最适合员工的工作场所和职位。
智能人力资源大数据管理与绩效分析平台，可以挖掘出影响员工职业发展、绩效、晋升和离职的主要激励因素。 全面掌握“员工工作时间在哪里”和“员工工作量”。 实现“员工可视化管理”、“员工绩效提前预测”、“员工离职预警”和“人工干预”，完成企业个性化管理模式，为绩效考核指标、企业组织架构等提供指导，使人力资源从传统的经验驱动向数据驱动转变。
· 薪资福利 ·
如果将每个城市的薪资数据、行业薪资数据、GDP增速、CPI情况、就业率、失业率、城市发展评价、企业周边的房价涨幅等输入到人工智能系统中，一个客观公正的薪资标准将会被输出。 人工智能甚至可以告诉管理者劳动力成本的状况。 在这种情况下，企业薪酬福利的制定将更加科学合理，企业之间的薪酬对比将更加透明。
·面试·
笔试对于企业来说是一个既简单又复杂的过程。 简单是因为基本问题是一样的，复杂是从不同的答案来判断适合自己公司职位的人才。 所以，一般的企业都是这样的。 HR筛选简历，选择合适的人进行初审，然后让部门负责人进行复审，最后让BOSS进行终审。
最近，美国出了一款AI笔试，它也会作为初试笔试面对求职者。 在最新的视频中，AI笔试老师以尖锐的问题给出了全面的测试。 应聘妹子85分钟回答了126个问题，最后她已经下定决心了。
据介绍，这些AI笔试由三类AI组成：对话AI、语音转文字AI和选择合适问题的AI。 笔试结束后，AI笔试官会出一份详细的报告作为用人单位的判断材料。 今年，这些AI笔试官将对5000名求职者进行笔试……
随着人工智能的广泛推广，很多人都担心自己的饭碗会被抢走。 而且从目前来看，人工智能比人类做得更好的工作，往往是程序性、机械性的工作。 从这个角度来看，像仓库管理员、柜台收银员、键盘打字员、搬运工等程序化工作很可能会被取代。 此外，需要情感投入和创新能力的工作，如美术设计和情感工作。
人力资源管理本身就是一个需要与人打交道的职业，需要经常进行心理和情感交流。 解决人事问题的方法程序化、机械化还有很长的路要走，人力资源还不能完全替代。
小编认为未来的人力资源领域需要能够设计人力资源解决方案，帮助企业实现战略目标的HR。 传统HR向战略、战略HR转型的时候到了！
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