产教融合｜金蝶之行：共探AI时代人力资源管理革新之路

情感透析 2025年08月09日 09:57 4 aaron

　　近日，陈浩副教授带领2024级MBA商务大数据4班、智能制造5班学生走进金蝶广州分公司开展“破局AI时代人才管理”移动课堂。师生受赵启涛总监热情接待，先参观企业文化墙等了解企业成长轨迹。主题分享环节，赵总监剖析人工智能重构人力资源管理路径与落地场景。之后围绕“AI在HRM的双面镜像”展开议题研讨，多位小组代表发言，探讨AI在HR管理中的作用、应用滞后因素及创新场景等。陈浩副教授总结强调AI是效率工具，要平衡工具理性与人文价值。此次活动让同学们深化对AI理解，建立管理思维框架，对企业HR推进数智化转型意义重

　　近日，《人力资源管理》课程任课老师陈浩副教授带领2024级MBA商务大数据4班、智能制造5班学生走进金蝶广州分公司，开展了一场以“破局AI时代人才管理”为主题的移动课堂教学活动。通过实地参观与企业深度对话，师生们共同探讨了人工智能在人力资源管理中的创新应用与发展趋势，携手迈向人力资源数智化未来。师生一行受到金蝶广州HR事业部总监赵启涛的热情接待。

　　活动伊始，师生们在赵总监引导下参观了金蝶的企业文化墙与发展历程，深入了解其作为财务软件数字化转型领军企业的成长轨迹。

　　文化墙上，“以客户为中心”等金蝶哲学熠熠生辉；软件产品展示区彰显着强大的科技实力；发展历程墙见证着企业奋斗的坚实足迹；运动文化活动区则洋溢着蓬勃的活力。

　　在主题分享环节，赵总监以“革新之旅破局之路——AI时代的人才管理”为题，剖析了人工智能重构人力资源管理的核心路径以及具体落地场景，既分享了前沿的AI技术和理论，又分享了金蝶公司HR管理目前应用AI的实际情况。

　　赵总监结合企业实践和调研数据，提出开放性议题给同学们讨论，分别是：“AI在HR管理中是被夸大还是低估了？哪些因素导致AI在HRM应用的滞后？还有哪些场景可以和AI结合创新？”

　　24级MBA商务大数据班的涂济同学、廖泽龙同学、陈艳同学、吴汶键同学、詹奕伟同学以及24级MBA智能制造班的翁艺栓同学、陈瑞钦同学、周琴同学、常毅敏同学、林世许同学分别作为小组代表发言。

　　涂济：要注重全周期管理的AI渗透,“AI+HR”的全场景覆盖。通过AI实现招聘流程自动化、培训效果量化评估、薪酬体系动态优化；利用机器学习分析组织效能，辅助管理层制定人才梯队建设方案；探索AI在员工健康管理、人岗适配度预测等领域的温度化应用。

　　廖泽龙：AI在HR管理中，被低估了。导致AI在HRM应用的滞后因素有：企业数智化基础薄弱、算力资源不足、语料数据不足与模型幻觉、数据安全考量。AI应用场景有：构建以AI驱动的企业知识管理系统，如智能问答机器人，方便员工提升；开发业务流程自动化工具，如合同智能比对；建立风险预警体系，如离职倾向预测。

　　詹奕伟：我们需要理性审视AI的“能”与“不能”。虽然许多AI智能解决方案能完全代替HR的决策，但部分工作还需人工进行干预，例如AI简历筛选可能会因数据偏见导致歧视，需要人工再次校准。对AI的长期价值认识不足，“隐形价值”常被忽略。导致AI在HRM应用滞后的原因有：（1）数据分散，质量不足，缺乏线）员工隐私与合规风险。可以和AI结合创新的场景有：（1）AI智能简历筛选：自动解析员工简历，综合提取员工的关键技能、工作经验以及岗位偏好，并与岗位胜任力智能匹配。（2）AI个性化学习推荐：根据员工的技能缺口、职业目标进行课程推荐，智能化生成个性化学习路径，推荐最佳成长路径。（3）AI实时绩效反馈：通过企业通讯工具的聊天记录智能分析员工情绪变化，预警潜在离职风险，自动生成360度反馈报告。

　　陈瑞钦：我们小组认为AI在人力资源管理中的作用被夸大了，AI输入的数据可以被人为误导，同事和上下级之间的评价很多情况下不能反映真实情况，那么AI的数据就没有参考意义。AI在其他领域可以发挥，如：建筑设计、布线虚拟化、无人驾驶等。

　　常毅敏：AI在人力资源管理中的作用很有限。人力资源管理的对象是人，员工内心的性格、情感不能被量化因而AI无法判断，AI只能获取一些冰山表面的数据（如：学历、工作年限、KPI完成率、考勤等），而冰山在水下的部分才是人力资源管理的重点。尽管如此，我们还是可以在某些方面应用AI辅助人力资源管理，如：员工关系（实时心理库、全天候客服）、培训结合VR/AR、人才规划等。

　　周琴：AI在HR领域大有可为，只是目前被很多因素制约，包括投资回报率无法清晰计算导致股东不愿投入资源、员工对AI的接受程度较低等，相信在不久的将来，AI将在HR领域大放光彩：智能筛选及推荐候选人、AI面试、虚拟培训助手、绩效跟踪及智能反馈系统、员工情绪分析、心理咨询等。

　　陈浩副教授在总结中指出：“AI的本质是效率工具，其价值取决于管理者的认知层次。”她强调，AI可替代重复性劳动（如简历初筛），但战略性人才决策仍需人类智慧；数据应用须遵循“最小必要原则”，防范算法黑箱引发的公平性问题；建议企业构建“AI+HRBP”协同机制，通过人机协作提升管理韧性。