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AI工具應用課程

【課程背景】
數(shù)字經(jīng)濟在全球經(jīng)濟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)字技術近幾年發(fā)展迅猛,數(shù)字技術與傳統(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大模型技術的飛速發(fā)展,將其應用于人力數(shù)據(jù)分析,能夠精準預測離職風險、高效診斷效能問題,為企業(yè)人力資源管理提供科學依據(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,清晰認知AI大模型在人力資源領域的應用價值和潛力
熟練掌握運用AI大模型進行離職預測、效能診斷的方法和技術,學會基于港口倒班制員工出勤數(shù)據(jù)進行建模分析
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,尤其情景教學部分,學員有身臨其鏡之感
真實接地:所有課程中的工具應用,符合企業(yè)在不同行業(yè)、不同階段的代表性,能夠和學員達成共識

【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

【課程大綱】
一、企業(yè)數(shù)字化建設的必要性和面對的挑戰(zhàn)
1、企業(yè)數(shù)字化建設以及未來的態(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用
1、AI大模型技術解析
離職預測模型:邏輯回歸、隨機森林、深度學習算法對比
效能診斷框架:基于員工行為數(shù)據(jù)的KPI關聯(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:使用工具包進行倒班數(shù)據(jù)清洗與可視化
模型構建:基于歷史數(shù)據(jù)訓練離職預測模型

三、AI工具深化應用與場景化部署
1、AI工具包應用與效能診斷
(1)工具包功能詳解
模塊1:離職預測工具(輸入倒班數(shù)據(jù),輸出風險評分與干預建議)
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)導入→模型運行→結果解讀
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)
人效指標庫的建設
人效的監(jiān)測與管理

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