一、業務背景
在當今競爭激烈的市場環境中，企業的人力資源管理已成為企業持續發展的關鍵驅動力。然而，傳統的人力資源工作模式面臨著諸多挑戰。大部分企業的人力資源部門主要依賴內部人員手動整理和解讀各類復雜的制度、文件、政策、規則等人力資源知識資料，并給其他員工提供相關知識的咨詢、培訓等工作。這些資料涵蓋了福利制度、績效考核、社會保險、薪酬管理等各個方面，不僅要求專業人員具備深厚的人力資源管理知識和企業業務知識，還需要他們能夠迅速、準確地解讀并傳達最新的政策信息。
然而，現狀卻不盡如人意。一方面，這種高度依賴人工的工作模式對專業人員的要求較高，導致人才成本上升且效率無法提升；另一方面積累的大量人資知識資料并未得到充分利用，這些資料中蘊含著豐富的人力資源管理經驗和業務知識，但目前卻處于沉睡狀態，未能發揮出其應有的價值。隨著企業非結構化文稿數據量的持續增長，單純依賴人工進行文件管理的性價比和意義逐漸降低，迫切需要一種更為高效、智能的管理方式。
二、業務痛點
1、知識管理碎片化，效率瓶頸亟待突破
每次發布的制度、文件、政策、規則等人資知識資料，都要重點關注并整理其中的數據，但這些文件未集約化管理，存在知識碎片的問題。并且針對不同的場景，這些人資知識資料內容不一，文檔記錄、政策歸納和數據整理需要人工處理，處理時間長，導致人員加班頻繁。
2、文檔類型多樣，知識檢索難度加大
制度、文件、政策、規則等人資知識資料的格式多樣，如ceb、pdf、掃描文件jpg、ofd、excel、txt等眾多格式，且文件量巨大，難以實現文檔名、文檔內容的穿透，快速找到人資相關的知識，影響了人資專業業務開展的效率。
3、知識獲取門檻高，靈活性不足
從員工入職、到開展工作的全生命周期均有獲取人資知識的需求，如福利資料、考核資料、社保資料和薪酬資料等相關政策、制度、規則等文件，且知識量龐大，目前主要通過線下或者關鍵字精確匹配方式開展，知識獲取門檻高，靈活性和及時性有待提升。
4、知識共享受限，價值未充分挖掘
目前人資相關知識主要以線下共享為主，線上共享為輔，知識的價值放大效應不明顯。
5、問答工作繁重，專業要求嚴苛
人力資源部門員工大量時間精力用于解答人資專業問題；解答渠道單一，服務能力無法跟上員工需求；人資政策延續性較強，涉及范圍廣，解答人專業能力影響員工正確理解、及時掌握。迫切需要建設數智人資知識服務，提供更加智能快捷的人資服務，起到基層減負、提質增效的效果。
三、解決方案
在數字化浪潮的推動下，大模型這一新興的人工智能技術應運而生，大模型以其強大的自然語言處理能力讓企業數智化轉型成為可能，也為企業人力資源管理帶來了諸多新的數字化解決方案。
1、建設人資專業知識庫
將人資管理相關的規章制度、獎懲規則、業務資料、案例、總結報告等進行匯總，并將其向量化后存儲到向量庫中，形成企業人資知識庫。并將知識庫按業務分為：規章制度知識庫、招聘知識庫、薪酬管理知識庫、績效管理知識庫等。通過知識分級分權限管理，確保知識的安全共享和有效賦能，促進知識的流通和增值。
同時提供知識庫管理能力，確保系統管理員能夠有效地對知識庫進行管理與業務配置，維護知識庫中的內容，并持續維護QA問答知識庫的準確性和完整性。
2、建設人資知識智能問答能力
基于人資知識庫，以及自然語言大模型能力，建設人資知識智能問答系統。用戶可以通過自然語言提問，系統能夠自動理解和分析問題，并從知識庫中檢索相關內容，最后通過大模型的分析和總結，給出圖文結合、專業全面的回答。此外，系統還會提供檢索答案的參考文檔及其所在的頁碼，以支持用戶對答案的深入了解和驗證。
3、建設文件精讀及內容檢索能力
為了提升人資知識檢索和精讀效率，通過文件檢索能力，支持員工快速定位所需知識。通過文件精讀能力，系統能夠自動提取文檔摘要和觀點，幫助用戶快速獲取關鍵信息。這些能力將大幅提高員工獲取人資知識的效率，減少信息篩選和整理的時間成本。
4、建設知識監盤及分析能力
能夠通過收集和分析員工問答的行為數據，運用統計分析、聚類分析、詞云圖等多種方法，挖掘人資相關熱點知識和趨勢。這將有助于提升人資部門的知識管理水平和決策效率，促進組織的持續發展和創新。通過對用戶使用大模型進行問答搜索的數據進行熱點知識分析，能夠實時地獲取和分析相關數據，準確地識別出當前的熱點知識。管理員可以實時查看這些分析結果，以便制定針對性的決策和優化知識管理策略。
四、應用成效
01經濟效益顯著提升
? 成本節約：自動化與智能化的知識管理系統減少了人工處理與檢索的時間，能夠降低20%~40%的人力資源部門運營和支持成本。
? 效率提升：員工能夠快速獲取所需知識，提高50%以上的人力資源問題處理效率，最終提升員工生產力，為企業創造更多價值。
02管理效益全面優化
? 知識管理規范化：系統化、結構化的知識庫建設，使知識管理更加規范、有序，減少了知識流失與遺忘的風險。
? 決策支持精準化：基于大數據分析的知識監盤與分析功能，為管理層提供了實時、準確的數據支持，有助于制定更加科學合理的決策方案。
? 員工滿意度增強：智能化的問答系統與人性化的知識服務，提升了員工對人力資源部門的滿意度與信任度，增強了企業的凝聚力與向心力。
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