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课程目标： 1.深入理解AI+数字化的思维方式，探讨如何将其应用于人力资源管理的决策过程中。 2.学习并掌握将AI+数字化技术策略性地应用于招聘、培训、绩效管理等各个模块的方法。 3.通过实际操作，学习使用AI+数字化工具进行数据分析，以支持更精准的管理决策。 4.探讨构建基于AI+数字化的人力资源管理平台的理论与实践，理解转型的步骤和流程。 5.分析AI在优化员工满意度调查、离职风险预测等方面的作用，培养数据驱动的管理习惯。 6.面对跨文化、远程团队的挑战，学习如何利用AI+数字化工具寻找有效的管理策略。 7.通过案例研究，学习成功企业的人力资源管理数字化转型经验，提升解决实际问题的能力。 8.推动团队对AI+数字化技术的接受度，促进企业内部的数字化文化转型，以适应未来的工作环境。

第一部分  AI与数字化在人力资源管理中的应用 - 创新视角
AI与数字化在人力资源管理中的定义与解析
AI驱动的数字化人力资源管理模式
构建AI+数字化人力资源管理的核心要素
发展趋势：从传统档案管理（T-HR）至信息化（E-HR），再到数字化（D-HR）及智能化（AI-HR）
实例探讨：一次跨部门的交流活动中体现的AI与人力资源管理融合
第二部分  AI与数字化人力资源管理 - 共识重塑
从企业战略到人力资源策略的转变
文化、机制、能力三维度的整合策略
AI+数字化人力资源管理的使命
构建人才发展的最优平台
支持企业战略的实施与落地
AI+数字化引领的人力资源管理新效能
人力资源六大模块与三支柱模型的创新应用
案例研究：A集团如何依据业务战略重塑人力资源价值
第三部分  AI与数字化人力资源管理 - 实践途径
AI技术在人才选取中的应用：正确人选的定位
AI场景一：智能匹配候选人，提升筛选效率
AI场景二：智能识别候选人，确保匹配度
AI场景三：智能推荐候选人，优化决策过程
数字化建设：全面人才选拔数据的整合（历史、当前、内部、外部）
数字化建设：基于选拔需求的标准化字段分类数据
数字化建设：构建人才画像，实现精细化分析
数字化建设：人才选拔的可视化管理工具与决策优化
第四部分 案例分析：某集团公司的“人才发展”人工智能与数字化可视化工具
1. 人才培养模块：
AI应用：智能学习课程、学习资源、学习路径规划
数字化策略：人才培训数据整合（历史、当前、内部、外部）
数据驱动：基于人才培养标准字段的数据分类
分析与应用：基于人才画像的培养分析模型，实现可视化管理与决策优化
2. 人才运用模块：
AI集成：智能绩效管理、发展决策、人才画像构建
数据建设：人才绩效数据收集，按需求标准字段分类
数据分析：基于人才配置的三步分析模型
决策支持：人才运用的可视化管理与决策优化，数据驱动
3. 人才保留模块：
AI功能：智能离职预测、员工关怀、纠纷解决
数据收集：人才行为数据（历史、当前、内部、外部）
数据整理：基于人才保留需求的标准字段数据
保留策略：基于人才画像的保留分析模型，辅助可视化决策
4. 人才保留可视化仪表盘实例：
通过数据应用实现人才保留的优化管理
第四部分：AI+数字化人力资源管理的转型路径
规划与整合：数字化人力资源与EHR/ERP/OA系统规划
平台构建：构建基于人力资源可视化的人力资源管理系统
转型机制：流程梳理、实践对标、职责划分、系统迭代、全员沟通策略
实施步骤：问题诊断、设定目标、关键场景识别、落地执行策略
分享实例：某集团公司的AI+数字化人力资源管理转型实践
展示转型过程的关键节点与经验

本次课程总结与互动交流