HR中的AI，RPA，机器人和物联网的神秘化

HR中的AI，RPA，机器人和物联网的神秘化

如今，对于AI（人工智能）和RPA（机器人流程自动机）的关注不容小觑，HR / HCM领域正在迅速确立自己的地位，成为组织中应用这些创新功能的最合逻辑的场所之一。这是因为诸如福利管理，薪资操作，入职，PTO和请假请求，时间记录方面，合规义务，政策说明和其他HR Help Desk查询等人力资源流程在很大程度上是可预测和可重复的。

到目前为止，对这些新兴技术的所有关注并不一定能使这些“数字时代”的各种术语含义更加清晰。嗡嗡声也未能阐明对于提高效率同时增强员工体验的现实机会-对于所有组织，而不仅仅是最大的组织。

因此，我们两者都要做：提供一些明确的定义，并提供一些在HR中应用这些功能的示例。

“白热化”数字时代条款

人工智能是通过诸如计算机系统之类的机器对人类智能过程进行的模拟。这些过程包括学习（例如，管理或获取信息以及了解如何使用信息），推理（基于给出的规则应用逻辑）和自我纠正。在模拟人们的思维方式，解决问题和执行任务的方式时，人工智能本质上是将认知和机器学习功能结合在一起，有时在预测或算法框架内，这些功能全部由编程的业务规则提供支持。此外，表征AI用例的三个核心变量是：使用的数据是结构化的还是非结构化的（后者的示例包括社交媒体，博客，简历和电子邮件），所应用的规则是静态还是动态以及程度如何。要执行的任务的复杂性。

RPA是AI的一种体现，其中的技术模拟了人类执行重复的，基于规则的任务。在人力资源领域内，自动上岗流程或薪资交易数据的收集和验证是典型的RPAAPP，它将绝对变得更加普遍。但是，在人力资源领域之外更容易找到早期的RPA示例，包括对发票或费用报表的标准或基于异常的处理。RPA程序在此处确定某些发票或费用报告例外是否满足其他超越标准，或者它们是否遵循学习的模式或过去的数据配置，因此是否仍然可以处理。尽管RPA可以执行常规操作，例如打开电子邮件和附件，复制和粘贴数据以完成表单，移动或合并文件等，RPA在任何领域中最有影响力的贡献之一涉及诸如查找，收集，合并和处理数据，连接到系统以及执行计算等活动，通常比人类快得多。RPA与传统IT编程的区别在于RPA具有感知能力和适应能力。

聊天机器人或机器人 是一种基本的，规则驱动的AI形式，它利用自然语言处理（NLP）和流行的消息传递APP以及最终用户在计算机或智能手机上发短信（目前，语音即将发布） ）。人力资源机器人的早期使用涉及到沟通，申请工作或查询工作申请的状态，获取公司政策信息，检查和应用PTO余额，经理询问“现在谁在值班？”，员工询问“何时是否会开始福利登记”或“将我的第一张支票直接存入”等。我们很快就会看到“超级收费”的机器人，它们利用更复杂的AI自学功能，处理非结构化数据和更复杂的规则（包括可以根据可用的HR数据实现个性化体验的规则。

物联网（IoT）是一个过程，其中人，机器和设备（例如传感器）通过单个网络相互连接，以自动交换数据，而无需任何人工/人工干预。人力资源领域的物联网有时被称为“互联工人”。将来，它将用于跟踪现场工人的生产率，根据最近（或最适合）的工人分配任务，将计划与客户流程联系起来，甚至在发生某些类型的事故后提供实时培训。

人力资源（特别是薪资）方面的RPA机会很多

回到RPA主题，这里是一种简单的方法，可以在薪资中对潜在的用例进行分类-鉴于该函数的数据密集性：

“执行”功能描述了RPA在无需人工干预的情况下移动和操纵工资单数据的用途；例如，合并来自不同来源的工资单输入或交易数据。“思考”功能包括机器在发薪前运行（非常快速，准确！）标记和修复数百个数据问题。“学习”功能是工资核算处理中的RPA功能，目前仍在测试和改进中（与大多数领域的机器学习一样）。一种有趣的（“学习”）用例是能够根据一年中的时间，招聘高峰，业务周期或新法规来预测工资核算高峰，然后指导组织实现足够的人员配备水平。

最后的想法

尽管RPA和Bots部署几乎都在每个中型和大型公司的HR部门的1-2年运营计划中，但RPA（相对于Bots）的实例至少在短期内可能会更丰富。原因是，支持RPA计划的变更管理通常涉及服务团队，而不是所服务的团队。前者显然是赢得支持的小得多的群体。

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