編者按：近日，百度人才智庫主任、中國人力資源開發(fā)研究會(huì)智能分會(huì)常務(wù)理事祝恒書博士受邀參加《中國人力資源開發(fā)》雜志社主辦的“人工智能驅(qū)動(dòng)的組織與人力資源變革研討會(huì)”，并作主旨演講《人才管理計(jì)算：從HR大數(shù)據(jù)到HR大智庫》，現(xiàn)場有數(shù)百人通過在線直播觀看了講座。以下為演講實(shí)錄：

祝恒書：感謝王震老師，以及會(huì)議組委會(huì)的邀請(qǐng)，讓我今天能夠有機(jī)會(huì)與各位專家老師一起進(jìn)行學(xué)術(shù)上的交流。我分享的主題是《人才管理計(jì)算：從HR大數(shù)據(jù)到HR大智庫》，這也是我們團(tuán)隊(duì)過去幾年的主要的研究方向之一，今天向各位專家進(jìn)行匯報(bào)。

我們團(tuán)隊(duì)的研究方向叫人才管理計(jì)算，是一個(gè)全新的應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)方向，主要涵蓋AI驅(qū)動(dòng)的勞動(dòng)力市場經(jīng)濟(jì)學(xué)、智能招聘、智能組織與人才發(fā)展，以及以人為本的數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)課題。我們在人工智能領(lǐng)域的許多頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊和會(huì)議上發(fā)表了論文，并獲得諸多行業(yè)獎(jiǎng)項(xiàng)，比如《哈佛商業(yè)評(píng)論》評(píng)選的“拉姆·查蘭”管理實(shí)踐獎(jiǎng)的全場大獎(jiǎng)，以及人大商學(xué)院評(píng)選的人力資源管理學(xué)院獎(jiǎng)等。

01 AI時(shí)代的三大驅(qū)動(dòng)力

談到人力資源管理的數(shù)智化時(shí)代，可能要從大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能時(shí)代講起。人工智能這個(gè)概念最早是在1956年美國的Dartmouth會(huì)議上提出來的，與”人力資源管理”這個(gè)的名詞的歷史差不多一樣長。在人工智能被提出來的60多年里，經(jīng)歷了多次跌宕起伏，包括從以專家系統(tǒng)為代表的符號(hào)主義，到以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的連接主義，再到第三次浪潮——以深度學(xué)習(xí)為代表的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI。事實(shí)上，我們當(dāng)前所處的人工智能時(shí)代主要有三大驅(qū)動(dòng)力，簡稱ABC，A是算法，B是大數(shù)據(jù)或領(lǐng)域大數(shù)據(jù)，C是算力。

首先來看算法，雖然我們身邊出現(xiàn)了非常多的人工智能算法，但實(shí)際上很多主流算法，包括深度學(xué)習(xí)所涉及的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等技術(shù)早在幾十年前就已被提出，并不是全新的概念。然而，隨著近年來各類深度學(xué)習(xí)開源框架的出現(xiàn)，比如百度的飛槳（PaddlePaddle），使得現(xiàn)在的算法開發(fā)變得更加容易，這其中就包括讓人力資源管理的專家去親自開發(fā)相關(guān)的AI算法成為了可能。

其次來看算力，大家可能感覺現(xiàn)在的算力非常強(qiáng)，但是超級(jí)算力是一直都存在的。比如在許多發(fā)達(dá)國家的非民用領(lǐng)域，很早就有了超級(jí)計(jì)算機(jī)，包括二十多年前IBM公司開發(fā)的國際象棋AI——深藍(lán)，也用到了超級(jí)算力。近年來，隨著云計(jì)算和智能芯片技術(shù)的快速發(fā)展，使得超級(jí)算力可以進(jìn)入常規(guī)科研和民用、商用的大多數(shù)領(lǐng)域。

最后再來看大數(shù)據(jù)，其實(shí)相比于前兩次人工智能浪潮，第三次浪潮的最大的變化就是大數(shù)據(jù)。正是由于領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的廣泛積累，使得我們身邊出現(xiàn)了非常多的智能化應(yīng)用。這些應(yīng)用既包括高科技企業(yè)向傳統(tǒng)企業(yè)進(jìn)行的數(shù)字化賦能，也包括傳統(tǒng)企業(yè)積極進(jìn)行的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。事實(shí)上，不管是數(shù)字化賦能還是數(shù)智化轉(zhuǎn)型，其背后的核心邏輯都是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

02 打造人力資源開發(fā)的第三條技術(shù)曲線

事實(shí)上，通過大數(shù)據(jù)可以得到很多有趣的洞察，從而可以為許多傳統(tǒng)行業(yè)帶來全新機(jī)遇，比如人力資源管理行業(yè)，大數(shù)據(jù)AI賦能人才管理正面臨著一個(gè)非常重大的歷史機(jī)遇期。

首先從政策層面來看，國家現(xiàn)在非常重視人才，今年召開的中央人才工作會(huì)議也強(qiáng)調(diào)要深入實(shí)施新時(shí)代的人才強(qiáng)國戰(zhàn)略。所以在政策環(huán)境上，對(duì)于人力資源管理的發(fā)展是非常好的支撐。

其次從數(shù)據(jù)層面來看，隨著HR信息化系統(tǒng)的不斷普及，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷發(fā)展，人力資源管理已積累了大量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，包括企業(yè)內(nèi)部的人才、組織、文化的各類數(shù)據(jù)，以及大量外部的互聯(lián)網(wǎng)招聘和輿情數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為接下來開展的大數(shù)據(jù)智能化人才管理研究工作提供了良好數(shù)據(jù)支撐。

隨著近年來疫情帶來的社會(huì)突變，國內(nèi)外就業(yè)壓力不斷的增大。整個(gè)人力資本服務(wù)市場擁有了非常大的前景，包括巨大的就業(yè)人口和服務(wù)業(yè)市場規(guī)模。同時(shí)，中國企業(yè)特別是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面臨著巨大的人才流失、人才保留和人才激勵(lì)等困境。

因此，企業(yè)人才管理非常需要全新的技術(shù)手段進(jìn)行賦能。在此背景下，我們提出了”人才管理計(jì)算”這個(gè)全新的研究范式，希望打造人力資源管理的第三條技術(shù)曲線。整個(gè)人力資源管理技術(shù)的發(fā)展有四個(gè)階段，從1.0線上化到2.0信息化、3.0數(shù)字化再到4.0智能化，每個(gè)階段的變革和躍遷都對(duì)應(yīng)著一條技術(shù)曲線。從人力資源1.0到2.0階段最重要的變化是信息管理系統(tǒng)（IMS），即第一條技術(shù)曲線，這代表著IT數(shù)據(jù)庫和BI統(tǒng)計(jì)報(bào)表技術(shù)的發(fā)展。

從人力資源2.0到3.0階段的變革，其實(shí)很多人提出了人才分析的概念，包括很多企業(yè)如谷歌、亞馬遜等公司，也構(gòu)建了人力資源分析團(tuán)隊(duì)（HRPA團(tuán)隊(duì)），這些團(tuán)隊(duì)做的就是打造第二條技術(shù)曲線——人才分析（People Analytics），即引入DI相關(guān)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以便實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的洞察。

從人力資源3.0到4.0階段的躍遷，就是打造第三條技術(shù)曲線——人才管理計(jì)算（Talent and Management Computing）。即在DI的基礎(chǔ)上，引入AI相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)打造智能化的人才管理模式。

三條曲線的背后邏輯分別代表三個(gè)T：Fact（事實(shí)）、Insight（洞察）和Prospect（前瞻）。

案例：假如發(fā)現(xiàn)了病然后去治病，發(fā)現(xiàn)是一個(gè)客觀事實(shí)，可以看做是扁鵲；洞察是發(fā)現(xiàn)了病人發(fā)病早期的征兆，然后以此去治病，可以看做是扁鵲的“二哥”；扁鵲的“大哥”更厲害，他可以在一個(gè)人還沒發(fā)病時(shí)，就前瞻的預(yù)測到可能會(huì)生病，是一種前瞻式的治療。同樣類比在管理學(xué)中也就是一種前瞻式的管理。

在智能化的方向，我們希望打造的大數(shù)據(jù)智能化的人才管理，不光是流程的智能化，更是要通過全新的技術(shù)手段賦能人才管理各場景的動(dòng)作和決策，最終實(shí)現(xiàn)決策的智能化。

很多企業(yè)都說自己邁入了人力資源管理智能化階段，但實(shí)際大多都停留在流程智能化階段，也就是以提升整體人力資源管理的流程效率為核心，比如OCR簡歷識(shí)別、語音識(shí)別、人臉門禁等。

隨著未來人才管理計(jì)算技術(shù)的不斷深入，大數(shù)據(jù)智能化的人才管理模式會(huì)為人才管理提升決策效果，真正把大數(shù)據(jù)技術(shù)引入到人才管理的決策層面。傳統(tǒng)的人才管理與之相比有很多弊端，包括主觀經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向、數(shù)據(jù)碎片化等，得到的結(jié)論往往非常模糊化和滯后化。

因此，我們希望打造的大數(shù)據(jù)智能化的人才管理模式應(yīng)該是科學(xué)、客觀的，將各類數(shù)據(jù)拉通對(duì)齊，從而實(shí)現(xiàn)一種清晰化、前瞻性的人力資源管理模式。比如一位優(yōu)秀員工提出了離職，我們不希望等員工提出離職后再去做保留動(dòng)作，而是以前瞻的方式對(duì)員工的職業(yè)生涯進(jìn)行預(yù)測，在員工的職業(yè)生涯早期進(jìn)行輔導(dǎo)和幫助，以便做一些預(yù)判式的管理。

這種全新的管理模式應(yīng)該是從應(yīng)用場景出發(fā)，到數(shù)據(jù)的收集整合，再到AI模型的構(gòu)建，最終搭建一個(gè)全新的人才管理體系并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化，實(shí)現(xiàn)打通場景、數(shù)據(jù)、模型、系統(tǒng)的完整閉環(huán)，這就是大數(shù)據(jù)智能化人才管理的模式。大數(shù)據(jù)智能化化人才管理其實(shí)就像現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的循證醫(yī)學(xué)（evidence based medicine），其中HR就像是醫(yī)生，通過AI技術(shù)賦能企業(yè)的人才管理。傳統(tǒng)的HR的工具更像一種“望聞問切”的號(hào)脈手段，有了AI和大數(shù)據(jù)之后，HR就好比有了核磁共振，可以解決更多的復(fù)雜管理難題，減少重復(fù)性的工作。

03 智能招聘的三類應(yīng)用場景

我們從5年前開始就在智能招聘領(lǐng)域進(jìn)行了探索和應(yīng)用。事實(shí)上，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中有許多的像百度一樣的輕資產(chǎn)型公司，人才就是最核心的競爭力，也是最寶貴的財(cái)富，但對(duì)于優(yōu)秀人才的選拔招聘其實(shí)是非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力的事。同時(shí)傳統(tǒng)的招聘技術(shù)有很多弊端，會(huì)讓很多優(yōu)秀的人才成為遺珠之恨。

為此，我們團(tuán)隊(duì)打造一系列的智能招聘的技術(shù)，包括簡歷畫像、人才搜索、人能匹配、智能筆試、智能面試等場景化的應(yīng)用。具體來說，可以聚焦于三個(gè)重要的應(yīng)用場景：

場景一：智能化簡歷評(píng)估和篩選。這是招聘漏斗中的第一環(huán)也是最費(fèi)時(shí)費(fèi)力的一個(gè)環(huán)節(jié)。例如許多企業(yè)的簡歷篩選率高達(dá)100:1，即100份簡歷最終只有一個(gè)人進(jìn)入offer環(huán)節(jié)，其中可能有70份簡歷都在初篩環(huán)節(jié)被篩掉。

在此過程中，如果只靠招聘專員去篩選其實(shí)是很困難的。因?yàn)楝F(xiàn)在很多專業(yè)知識(shí)，人力資源從業(yè)者是不了解的，特別是對(duì)非常專精的AI領(lǐng)域的內(nèi)容。所以通常只能通過硬性條件篩選，比如學(xué)歷、GPA等，那么很多優(yōu)秀人才就會(huì)成為遺珠之恨。因此，我們希望通過智能化的手段去打造真正的智能化人才評(píng)估，去實(shí)現(xiàn)真正的不拘一格降人才。

為此，我們基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)打造了全球最大的一個(gè)中文招聘領(lǐng)域知識(shí)圖譜，包括領(lǐng)域、崗位、技能、薪資等的上億級(jí)別的豐富實(shí)體，以及非常豐富的實(shí)體關(guān)系，如同義詞上下位、技能的屬于關(guān)系等。

有了知識(shí)圖譜就可以對(duì)行業(yè)崗位進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，有了畫像就可以對(duì)候選人簡歷進(jìn)行綜合的建模，結(jié)合簡歷與歷史面試的打分記錄，來構(gòu)建一個(gè)有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以便對(duì)簡歷進(jìn)行精準(zhǔn)的評(píng)估。當(dāng)然，其過程涉及到非常多的技術(shù)問題，比如知識(shí)圖譜的補(bǔ)全問題、知識(shí)圖譜的表示學(xué)習(xí)等。針對(duì)這些問題，我們也在KDD、AAAI等人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表了專門的論文，相關(guān)成果在百度自己的招聘系統(tǒng)也有了廣泛應(yīng)用。

場景二：智能化的簡歷分發(fā)和崗位推薦。當(dāng)有了人才庫以后，企業(yè)希望能夠讓優(yōu)秀的人才盡其所用，其中涉及到管理學(xué)中的人崗匹配問題。傳統(tǒng)的人崗匹配算法大多是基于關(guān)鍵詞的匹配，比如做數(shù)據(jù)挖掘，必須是簡歷和JD（崗位描述）中都要有“數(shù)據(jù)挖掘”這個(gè)詞的匹配，但這種匹配是非?！坝病钡钠ヅ洌瑫?huì)讓一些豐富的語義信息有所缺失。

很多時(shí)候，候選人不會(huì)直接定義自己的能力水平，反而會(huì)從側(cè)面進(jìn)行描述，比如在相關(guān)的競賽上獲得獎(jiǎng)項(xiàng)，發(fā)表過相關(guān)論文等，但本質(zhì)上都是與數(shù)據(jù)挖掘存在語義上的關(guān)聯(lián)，所以需要打造模型來實(shí)現(xiàn)語義層面的關(guān)聯(lián)，以及實(shí)現(xiàn)非關(guān)鍵詞和句法層面的匹配。

為此，我們打造了全球第一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的人崗匹配的算法，可以實(shí)現(xiàn)語義層面的匹配，并增強(qiáng)了模型的可解釋性。相關(guān)成果發(fā)表在信息檢索領(lǐng)域最好的會(huì)議SIGIR上，并在百度的各種招聘的產(chǎn)品中以及與百度大腦開展的百度大腦智能招聘解決方案中進(jìn)行了上線。

場景三：智能筆試面試評(píng)估。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的筆試評(píng)估很多是針對(duì)校招場景，或初級(jí)的社招，所以傳統(tǒng)的筆試場景其實(shí)不是個(gè)性化的，而是大一統(tǒng)的筆試出題邏輯。但隨著信息化時(shí)代的不斷發(fā)展，各個(gè)崗位的技能要求越來越專精，包括每個(gè)人學(xué)會(huì)的技能也大相徑庭。

例如，同樣是軟件開發(fā)專業(yè)的人才，有的人用C++語言，有的人用Python，甚至有的人用Java，因此很難拿同一套題去進(jìn)行考察。為了更好的考察候選人，我們在百度提出了一種千人千面、萬人萬面的智能化、個(gè)性化筆試面試的考察方案，根據(jù)候選人的應(yīng)聘崗位要求，以及候選人簡歷中所描述的個(gè)性化內(nèi)容，綜合生成一套個(gè)性化的試卷，雖然考題都不一樣，但又能通過算法保證整體的難度的公平性和考察的精準(zhǔn)性。相關(guān)成果也在KDD、IJCAI、TOIS等領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議和期刊上進(jìn)行了發(fā)表。

這種個(gè)性化評(píng)測系統(tǒng)的一個(gè)好處是讓候選人很難進(jìn)行簡歷造假。因?yàn)橐坏┖蜻x人寫了不擅長的內(nèi)容，智能化的筆試機(jī)器人就會(huì)根據(jù)算法給其推薦不擅長做的題目，所以這樣可以杜絕候選人的簡歷造假，同時(shí)也防止候選人寫很多空泛的內(nèi)容。

基于相關(guān)成果我們打造了百度的“智能筆試龍虎榜”的產(chǎn)品，已經(jīng)在百度校園招聘中連續(xù)應(yīng)用了四年。在每年正式校招筆試開始前，會(huì)上線這樣的智能筆試平臺(tái)，通過測試的優(yōu)秀同學(xué)就可以直接免正式筆試直通面試，與其他傳統(tǒng)評(píng)測方法相比，我們的智能筆試產(chǎn)品在后期的offer率等都有顯著提升。

04 AI讓這個(gè)世界更加美好！

我們和百度大腦、百度智能云一起打造了全球第一個(gè)“AI+評(píng)測+招聘”的智能招聘云解決方案，目前與很多企業(yè)都進(jìn)行了合作，賦能來行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型和人才培養(yǎng)。同時(shí)，針對(duì)疫情中的用工、就業(yè)難問題，我們還與百度百聘一起打造了一款專門面向藍(lán)領(lǐng)群體的求職產(chǎn)品”求職精靈”。

今年，我們在人才管理計(jì)算方向的最新科研成果發(fā)表在了國際著名刊物Nature子刊 Nature Communications(《自然·通訊》)上。我們在國際上首次使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，探索了薪資與工作技能價(jià)值評(píng)估關(guān)系的重要問題。這對(duì)于社會(huì)勞動(dòng)價(jià)值分配機(jī)制的合理性和公平性設(shè)計(jì)、社會(huì)勞動(dòng)力保障、智能招聘和精準(zhǔn)就業(yè)、個(gè)性化職業(yè)教育等多個(gè)領(lǐng)域均有重要價(jià)值和影響。

雖然我們是一家商業(yè)公司的AI團(tuán)隊(duì)，一方面要做到make better business（做更好的商業(yè)），但同時(shí)從企業(yè)社會(huì)責(zé)任以及一名科研工作者的初心出發(fā)，更加希望能夠make a better world（讓這個(gè)世界更加美好）。

謝謝大家。

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