人工智能助力国有企业人力资源管理优化的探究
——以A企业为例

王晗（山东农业大学，山东 泰安 271000）

作者简介：
王晗（2003—），女，本科在读，主要研究方向为工商管理。

摘要：本文聚焦于人工智能在国有企业人力资源管理中的应用，剖析人工智能的发展现状，以A企业为具体案例展开深入探究。通过设置的22个问题对A企业人力资源管理部门人员进行线上访谈，以了解A企业人力资源管理现状，以及目前人力资源管理方面存在的问题，然后有针对性地阐述人工智能如何辅助应对这些问题，最后探讨人工智能技术在实际应用过程中可能面临的困难与风险。
关键词：人工智能；人力资源管理；国有企业

引言
    数字化浪潮下，人工智能正深度重构企业管理范式。作为支撑国民经济命脉的核心力量，国有企业人力资源管理的数字化转型已成为必然。人工智能技术不仅极大地重塑了人力资源管理方式，也同样带来了前所未有的机遇和挑战。通过引入人工智能技术，企业能够有效提高运作效率，减少资源浪费，从而提升企业整体绩效和核心竞争力。本文以A企业为例，探讨人工智能的发展现状及存在的问题、人工智能助力人力资源管理优化的途径以及其在人力资源管理应用中可能面临的困难与风险，旨在为国企业在数字化浪潮中实现人力资源管理优化提供参考。

一、人工智能发展现状
    当前，全球人工智能技术已进入深度赋能实体经济的新阶段。数据显示，2023 年全球人工智能产业规模突破5000 亿美元，中国人工智能核心产业规模超 5000 亿元，相关企业数量达 4300 余家，形成覆盖算法、算力、数据的完整产业链。技术方面，自然语言处理、计算机视觉和机器学习取得了突破性进展。然而，传统国企人力资源管理仍面临招聘筛选低效、培训同质化、绩效评价不全面等痛点。未来，人工智能将持续推动国企人力资源向精准化、动态化、智能化、科学化发展，为组织绩效注入新动能。

二、A 企业人力资源管理现状与挑战
（一）A企业人力资源管理的现状
    本文首先拟定了 22 个与人力资源管理相关的问题，涉及人力资源规划调整、员工职业生涯路径规划、招聘流程、绩效评价、员工培训与开发、非物质激励、新老员工交接、员工对 AI 的接受程度以及期望等多个方面。然后结合问题对 A 企业人力资源管理部门人员进行线上访谈。经访谈得知，A企业人力资源管理体系较为完善，但目前在具体管理中仍采用传统方式，并未引入人工智能技术进行辅助管理，其效率与绩效仍有待进一步加强。

（二）A企业人力资源管理面临的问题
    1.简历筛选与面试周期长、效率低
    在简历筛选方面，A 企业缺乏成熟的 ATS （招聘管理） 系统，基本以自定标准为主，具有较强的主观性，难以将人才与岗位精准匹配；在面试环节，面试官以各部门负责人、主管为主，大多数人员不具备相关专业知识，不了解 STAR 法则，存在提问随意、缺乏结构化评估的问题，且不同部门主管担任面试官，可能对性别等方面具有刻板印象，隐性偏见影响较大，导致结果偏差。综上所述，A 企业目前面临着招聘周期长、具有较多的主观因素、人力和时间投入量大等现实问题。
    2.新老员工交接低效
    A企业主要采取老员工指导新员工熟悉业务流程、传授工作经验的交接方法，但是这种做法需要投入大量的人力和时间，同时面临两个问题：一是老员工的意愿与能力不足，时间精力有限、缺少指导技巧，技术经验未经过系统性整理，可能导致关键知识遗漏或重复。二是新员工学习的时间有限、能力有差异，在有限的时间内能够掌握的经验和知识较少，在日常工作中面临的问题仍无法得到及时有效解决，致使工作效率低。
    3.员工职业生涯规划模糊
    目前，A企业针对员工个人的职业生涯规划方面尚有欠缺。对于每个员工的自我成长路径，职业规划不明确，无法个性化地为员工提供合适的培养方案与恰当的工作机会，不仅会造成员工职业迷茫与动力不足、缺乏归属感，限制员工个人的发展和协作能力，还会影响企业的整体绩效。同时，由于职业规划不明确，企业难以精准地识别具有发展潜力的员工。
    4.培训的形式、内容单一
    目前A企业的培训形式与内容较为单一，出现员工参与度低，积极性不高，培训的投入产出比低等问题，且企业对于效果的评估方式也较为传统，难以准确、客观、及时地评估并对以后的培养方案做出调整。
    5.绩效评价体系多元性欠缺
    A企业在评定员工绩效时，将员工的直接上级作为绩效考评的主要信息来源，而忽视下级、同事、客户等其他的信息来源，较为片面，容易引发员工不满。而且由于考评者本身的因素，可能会因存在“晕轮效应”、个人偏见等方面的问题，导致评价结果的准确性较低。
    6.人才调整周期长
    A企业作为传统国有企业，在响应国家政策导向并做出及时调整方面存在滞后性，人才结构调整迟缓的问题尤为突出。主要原因在于传统管理模式仅仅依赖人工经验判断，在政策解读与执行过程中耗费大量的时间和精力，且缺乏动态数据支撑，导致从政策发布到制定适配型人才战略的周期长达数月。同时，由于组织结构和人才数据库缺乏定期更新，企业在数字经济、绿色转型等新兴领域的人才储备不足，结构性矛盾凸显。

三、人工智能助力人力资源管理优化的途径
（一）自动化简历筛选与“客观”面试
    在简历筛选环节，A企业可以引入人工智能技术算法分析筛选简历[1]。要充分了解每个职位需要的能力和素质，如学历、工作经验、技能等，建立起深度学习模型，以便快速提取简历中的关键信息并进行分析，并与岗位要求进行匹配，从而实现对简历的自动化筛选[2]。这有利于缩短筛选时间，减少资源投入并提高效率。在面试环节，引入人工智能面试辅助技术、自然语言处理技术等，能够自动评估面试者的团队协作能力、沟通表达能力等。同时，利用语音和图像识别技术分析仪容仪表，能够减少主观因素的干扰[3]。人工智能技术的引入有利于企业缩短选拔周期，并提高招聘效率与匹配精准度。

（二）开发企业“专家知识经验库”
    A 企业可以开发“专家知识经验库”，利用人工智能技术，对专家日常工作行为、知识经验进行记录，形成系统化的学习资料库。新员工可以通过在线平台随时访问这些资料，根据自身需求有针对性地进行学习。如此一来，不仅能节省老员工的指导时间，还能让新员工在短时间内接触到更多的专业知识和实战经验。同时，该知识库还要持续更新，确保信息的时效性和全面性。此外，企业还可以利用人工智能的自然语言处理技术设置互动答疑功能模块，确保新员工在遇到问题时，可以及时向专家或同事求助，从而提升工作效率[4]。

（三）针对个人开展职业生涯规划
    A企业可以应用人工智能技术分析每位员工的能力特长、历史表现等方面的信息，为员工量身定制个人成长计划和职业发展规划。通过预测员工的职业发展路径，企业能够为员工提供合适的培训课程和工作机会。同时，人工智能还能识别出具有发展潜力的员工，并提示企业进行关注，以确保企业人才梯队建设。此外，结合员工的工作发展情况，动态调整培养方案，能够有效增强员工的归属感和忠诚度。

（四）建立个性化培训平台
    在培训方面，A企业可以建立个性化培训平台。平台会根据员工的岗位职责、成长规划、学习进度等数据，为每位员工个性化定制、推送专属培训计划，比如线上教学视频[5]。此外，借助虚拟仿真技术，能够为一些实操性较强的岗位提供模拟操作环境，进而提升培训效果。同时，可以应用人工智能技术对员工接受培训后的表现进行持续跟踪，阶段性评估并反馈培训效果，以便及时调整培训方案，使得培训更符合员工需要。

（五）全面绩效考评
    针对绩效考评A企业可以运用人工智能技术，对员工的工作数据进行实时、全面收集和分析。首先，通过办公软件系统记录员工的工作时长、任务完成数量和质量等
数据；然后利用项目管理工具获取项目进度、团队协作、工作表现等方面的数据，再通过人工智能系统分析处理生成报告，以便为绩效考核提供客观依据，达到有效减少人为因素干扰的目的。

（六）加速政策解读与人才调整
    首先，使用自然语言处理技术构建政策智能解析系统，可实时捕捉并解读新政策中的关键词，结合行业相关数据生成人才需求预测模型，以缩短政策解读和响应的周期。其次，引入机器学习算法以实现对于企业战略目标、政策趋势与现有人才能力三个方面的匹配，生成包含岗位分析预警、人才需求预测的规划方案。此外，还可加强与高校、科研机构的合作，为企业人才需求提供有力支撑。

四、人工智能在人力资源管理应用中可能面临的困难与风险
（一）数据安全风险
    目前，人工智能需要依赖海量数据进行学习和建模，这些数据可能包含员工的个人隐私信息。因此，在数据采集、存储、传输的过程中，需要一套严密、完善、先进的信息安全管理体系，否则企业将面临重大数据泄露风险。
    一旦隐私数据泄露，将会对员工个人隐私和企业声誉造成严重损害。

（二）算法偏见风险
    人工智能模型由于是基于历史数据训练形成的，可能会在一定程度上继承组织既有的决策偏差，这一点会在算法的实际处理中被进一步放大，形成“数字歧视”的强化循环，且不易被察觉，导致企业在招聘、绩效考核等环节引入不公平的因素[6]。算法偏见不仅会侵害员工权益，还可能在一定程度上阻碍企业的多元化与包容性发展。

（三）新型劳资矛盾
    在应用人工智能技术检测员工心理、行为等一系列数据时，员工可能会为了获得算法的认可而进行心理和外在行为表现的伪装，这在一定程度上将加剧组织的信任危机。这种行为不仅会扭曲数据的真实性，还可能破坏原本良好的职场氛围，导致新型劳资矛盾。此外，还可能使员工产生抵触情绪和反抗行为，影响工作效率和团队合作。

（四）代际数字鸿沟加深
    人工智能的应用正在重构组织内部的能力评价体系。老员工接受、学习新事物的能力不如年轻一代，他们原本可能具备丰富的工作经验与良好的工作能力，而人工智能的持续引入会导致其与新工作技术、能力的要求产生一定脱节，从而产生代际间的数字鸿沟。这不仅影响老员工在职场的竞争力和适应能力，还可能引发其职业焦虑。

（五）重要信息难以量化
    人工智能无法全面、有效获得组织外部信息并进行量化，如在进行绩效评价时，客户等利益相关者、外部考核专家的评价等信息往往难以被人工智能系统直接捕捉和准确量化。这些信息对于全面评估员工的工作表现及对企业价值的贡献至关重要。因此，过度依赖人工智能进行绩效评价，可能会忽视外部反馈等重要信息，导致评价结果的片面性和不公正性。

参考文献
[1] 郑杰 . 人工智能对于企业人力资源管理带来的冲击与思考[J].全国流通经济,2024(14):83-86.
[2] 刘丹丹.人工智能在人力资源数据分析中的应用[J].中国市场,2025(6):107-110.
[3] 张洁利,王宏宇,张鑫.人工智能技术在企业人力资源管理中的应用探析[J].现代商业,2024(11):147-150.
[4] 焦元奇.“智”引人力：人工智能驱动下的人力资源管理新模式[J].陕西行政学院学报,2025,39(1):31-36.
[5] 梅雁清 . 人工智能技术在人力资源管理中的应用研究[J].中国经贸导刊,2024(18):193-195.
[6] 宋晓红,赵部.AI技术给人力资源管理带来的机遇与挑战分析[J].商业2.0,2024(28):13-15.
[7] 黄宾,杨莉,陈禹.人工智能时代下人力资源管理转型发展探讨[J].决策咨询,2024(4):22-24,42.