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        現代企業管理的研究背景及意義

        來源:讀研教育 時間:2021-10-12 14:33:04
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          研究背景

          (1)現代企業管理要求通過精準預測與匹配使人與崗位時刻保持最佳的配置狀態

          新時代背景下,人才越來越成為推動經濟社會發展的戰略性資源,人才正在逐漸超越資本成為當前社會最稀缺的資源,其在企業發展過程中隨著價值的不斷增加也越來越擁有核心的地位。隨著現代管理學研究的不斷深入,企業人力資源管理已經成為現代企業管理中最重要的模塊之一,科學完整的人力資源管理體系是企業可持續發展的關鍵前提。人崗匹配的有效性對人力資源管理工作以及現代企業的可持續健康發展具有十分重要的意義。人崗匹配的核心在于通過合適的選拔、培訓、考核、激勵等方法,將合適的人放到合適的崗位中去,使整個企業的人與崗位高度匹配、高效運轉,實現員工價值最大化的同時實現崗位生產效率的最大化,并且這種高度的匹配狀態需要通過精準的預測去不斷調整、持續保持,才能使人與崗位時刻保持最佳的配置狀態,同時,也能使企業最大程度地調動員工工作的積極性,提高整個企業的運營效率。

          對組織知識型員工具備的勝任能力素質與崗位勝任能力要求進行精準的預測與匹配是一個雙向的、動態的過程,企業在這一動態變化的過程中采用何種方法來提高預測與匹配的精準性,是需要考慮的重點難題。當前,越來越多的企業通過各種形式的網絡招聘和測評手段來解決這一問題,但是,在網絡招聘的過程中,求職者簡歷、在線測評、求職者咨詢等數據呈指數級增長,傳統的關鍵詞搜尋方法無法精準獲取和識別潛在候選人。與此同時,在實際的人崗匹配工作中,工作環境、崗位職責、任職資格、績效薪酬、工作權限等反映崗位勝任能力的數據也在大量產生,傳統的崗位勝任能力分析方法如參差分析法、因子分析法等存在一定的主觀性,阻礙了人崗匹配中崗位勝任能力特征獲取和識別的準確性。因此,如何高效地分析人崗匹配中崗位勝任能力需求獲取過程中產生的海量數據,并與人員勝任能力素質特征進行精準預測與匹配,使人與崗位時刻保持最佳的配置狀態,是現代企業管理中進行人崗匹配面臨的一個挑戰。

          (2)知識經濟時代的到來使知識型員工面對職業成功方面的挑戰正在不斷增加

          隨著知識經濟時代的到來和全球經濟一體化進程的加快,知識型員工作為內生經濟增長與企業核心競爭力提升的主要動力,在矛盾多變的職業環境中,面臨著職業相關的各種挑戰,取得職業成功的難度正在不斷增加,例如,由于全球老齡化現象嚴重導致的勞動力市場競爭加劇、知識型員工具有的專業能力過時有可能會使其在短時期內被社會淘汰、沒有能力去選擇其他更合適的工作場所等,面對勞動力就業市場的這些挑戰,如何使自己時刻保持具有被就業市場雇傭的能力是當今社會知識型員工的一大擔憂。

          面對這些挑戰與擔憂的同時,知識型員工的自我管理和自我學習意識正在逐步增強,他們更加注重對自身能力不斷提升的追求和自我價值的實現。知識型員工需要通過各種渠道及時掌握勞動力就業市場中的崗位勝任能力所需以及變化趨勢,并通過積極行為的改變來不斷地提高自己的勝任能力,使自己時刻保持能夠被勞動力市場雇傭的能力以及向更好的職業生活邁進的能力。因此,為知識型員工掌握勞動力就業市場中的崗位勝任能力所需以及變化趨勢提供渠道和工具,就成為我們必須面對的現實問題。

          (3)人工智能技術的日漸成熟使人崗匹配知識共享變得更加智能化與個性化

          目前,數據挖掘、機器學習、知識本體、案例推理、個性化推薦等人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術以及云計算、大數據等技術正在逐漸被引入人文社科領域的研究中,并得到了廣泛的應用與發展,已經有許多人工智能產品被應用于人力資源管理特別是招聘領域中,例如,聊天機器人、IBM 的候選人助理 AI 解決方案等能夠提高人崗匹配的精準度;Ideal 能夠智能篩選和挖掘候選人;基于 AI的 HRMIS 系統能夠很好地實現員工檔案的科學管理;利用數據挖掘,能夠精準定位企業所需的目標人才;基于語音識別、情緒識別和文本機器人等 AI 技術能夠幫助提高面試的專業性;基于人工智能開發的招聘系統——TIC 和中華人才圖譜,能夠實時追蹤目標候選人的動態,快速掌握目標人才的分布,并且能夠繪制全面技能圖譜,構建人才關系圖[1]等。隨著人工智能技術的日漸成熟,電子化人力資源管理、智能招聘系統、社交網絡的應用、電子就業服務平臺等在人崗匹配中的應用程度正在不斷加深,人崗匹配知識管理與服務將更加智能化和個性化。在這一背景下,如何構建模型使海量的人與崗位的多重語義資源能夠進行共享與重用并精準測算其相似度,是人崗匹配智能化的關鍵,而基于本體的案例推理技術可以為人崗語義匹配提供技術手段支持。

          本體(Ontolog)是近年來計算機及其他領域比較熱門的一個研究內容,也越來越多地被應用于社會科學的研究領域中,如教育評價、電子商務、法律信息系統等領域,很多研究團隊認為本體是代表知識的最合適的模型結構。20 世紀 90 年代以來,研究學者從各自的專業領域出發對本體的理論和應用進行了深入探討,取得了一些成果,本體的理論和應用研究逐漸成熟。本體在知識組織中能夠使邏輯表達語言自然化,促進隱性知識的顯性化;構建領域知識本體模型,是目前各專業領域解決多源異構、實現知識共享和重用的一種主要方法;領域本體能夠描述特定領域的基本概念、組織結構、實體活動原理以及主要活動之間的關系,本體服務中的語義模型是為用戶提供智能化、個性化服務的基礎。

          同以往傳統的投遞簡歷、篩選簡歷等在線招聘等技術相比,基于本體的案例推理技術可以使人崗信息快速智能化關聯和匹配,便于管理者智能在線檢索與推薦,簡化和加快人與崗位的匹配過程,并且能夠提供關于人員與崗位的更多信息,從而為管理者提供更廣泛和精準的人員信息,在實現智能推理的過程中,為管理者提供個性化的、持續的、動態的、精準的員工智能推薦服務。將本體技術融入案例推理中,通過基于本體的案例推理實現組織人崗匹配的智能化和個性化。

          研究意義

          智能化、數據化研究技術在人崗匹配中的應用,是信息化時代人工智能與大數據發展在人力資源管理中應用的必然趨勢,也是人崗匹配的迫切需求。近年來,學術界對人工智能與大數據背景下人力資源管理的影響與發展給與了極大的關注,劉善仕等(2018)學者基于數據類型和研究問題層次構建了人力資源大數據的研究框架,并對未來可以基于人力資源大數據進行研究的方向進行了展望,運用人工智能和大數據技術進行人力資源管理研究已經成為學術界重要的研究方向。伴隨著現代管理學研究的不斷深入,本體與案例推理技術的研究也會持續升溫,本體作為重要的智能化知識管理與知識服務系統的方法,為人力資源管理研究打開了一個新的研究方向,將會在人崗匹配與預測方面發揮重要的作用,同時也為人力資源管理領域提供了重要的研究課題。

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