《人力資源數(shù)字化規(guī)劃》
《人力資源數(shù)字化規(guī)劃》詳細(xì)內(nèi)容
《人力資源數(shù)字化規(guī)劃》
《人力資源數(shù)字化規(guī)劃》
主講：張子斌老師
【課程背景】
數(shù)字經(jīng)濟(jì)在全球經(jīng)濟(jì)增長中扮演著越來越重要的角色，以互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)近幾年發(fā)展迅猛，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合釋放出超級能量。
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大趨勢下，人力資源管理領(lǐng)域正經(jīng)歷深刻變革。對于南京港口國企而言，傳統(tǒng)人力資源管理方式在面對龐大員工群體、復(fù)雜倒班制工作模式時，逐漸顯露出效率低下、決策缺乏數(shù)據(jù)支撐等問題。
隨著AI大模型技術(shù)的飛速發(fā)展，將其應(yīng)用于人力數(shù)據(jù)分析，能夠精準(zhǔn)預(yù)測離職風(fēng)險、高效診斷效能問題，為企業(yè)人力資源管理提供科學(xué)依據(jù)，提升管理效率，對保障港口的穩(wěn)定運營和持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
【課程收益】
深入理解人力資源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展趨勢，清晰認(rèn)知AI大模型在人力資源領(lǐng)域的應(yīng)用價值和潛力
熟練掌握運用AI大模型進(jìn)行離職預(yù)測、效能診斷的方法和技術(shù)，學(xué)會基于港口倒班制員工出勤數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析
通過對港口實際案例的研討與演練，有效提升運用數(shù)字化工具和方法解決企業(yè)實際人力資源管理問題的能力
【課程特色】
貼合實際：符合企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的訴求，數(shù)據(jù)分析邏輯清晰，課程生動形象，尤其情景教學(xué)部分，學(xué)員有身臨其鏡之感
真實接地：所有課程中的工具應(yīng)用，符合企業(yè)在不同行業(yè)、不同階段的代表性，能夠和學(xué)員達(dá)成共識
【課程對象】
企業(yè)中高層管理人員、企業(yè)數(shù)字化工作人員、企業(yè)人力資源從業(yè)人員
【課程時間】
1天（6小時/天）
【課程大綱】
一、企業(yè)數(shù)字化建設(shè)的必要性和面對的挑戰(zhàn)1、企業(yè)數(shù)字化建設(shè)以及未來的態(tài)勢
2、承接數(shù)字化轉(zhuǎn)型的具體落地路徑
3、數(shù)字化思維框架下的人力資源管理升級
數(shù)字化思維下的人員流動管理
數(shù)字化思維下的人才發(fā)展管理
數(shù)字化思維下的薪酬績效管理
員工關(guān)系管理中的量化管理與數(shù)據(jù)分析
二、AI大模型在人力資源中的核心應(yīng)用
1、AI大模型技術(shù)解析
離職預(yù)測模型：邏輯回歸、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)算法對比
效能診斷框架：基于員工行為數(shù)據(jù)的KPI關(guān)聯(lián)分析
2、港口倒班制數(shù)據(jù)特征數(shù)據(jù)類型：排班記錄、考勤異常、員工滿意度調(diào)研等
典型問題：疲勞駕駛風(fēng)險、排班公平性爭議
3、港口案例研討與數(shù)據(jù)建模
（1）小組研討：南京港口倒班制痛點
案例1：某碼頭倒班員工離職率同比上升20%，如何定位原因？
案例2：排班沖突導(dǎo)致作業(yè)效率下降，如何優(yōu)化？
（2）數(shù)據(jù)建模演練
工具包實操：使用工具包進(jìn)行倒班數(shù)據(jù)清洗與可視化
模型構(gòu)建：基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練離職預(yù)測模型
三、AI工具深化應(yīng)用與場景化部署
1、AI工具包應(yīng)用與效能診斷
（1）工具包功能詳解
模塊1：離職預(yù)測工具（輸入倒班數(shù)據(jù)，輸出風(fēng)險評分與干預(yù)建議）
模塊2：排班優(yōu)化工具（輸入員工偏好與作業(yè)需求，生成智能排班表）
2、效能診斷實操
步驟：數(shù)據(jù)導(dǎo)入→模型運行→結(jié)果解讀
小組模擬：如“某班組疲勞度高于均值30%的演練
3、建立企業(yè)的人效分析管理系統(tǒng)
人效指標(biāo)庫的建設(shè)
人效的監(jiān)測與管理
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《戰(zhàn)略視角下的績效管理》 01.21
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