实操丨详解百度智能化人才管理方案（百度人才计划）

百度是拥有强大互联网基础的领先AI公司。是全球为数不多的提供AI芯片、软件架构和应用程序等全栈AI技术的公司之一，被国际机构评为全球四大AI公司之一。百度以“用科技让复杂的世界更简单”为使命，坚持技术创新，致力于“成为最懂用户，并能帮助人们成长的全球顶级高科技公司”。

百度公司2000年1月1日创立于中关村，创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利，也使中国成为美国、俄罗斯、韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。百度每天响应来自100余个国家和地区的数十亿次搜索请求，是网民获取中文信息和服务的最主要入口，服务10亿互联网用户。

基于搜索引擎，百度演化出语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术。最近10年，百度在深度学习、对话式人工智能操作系统、自动驾驶、AI芯片等前沿领域投资，使得百度成为一个拥有强大互联网基础的领先AI公司。

百度充分发挥自身在人工智能和大数据方面的天然优势，自2015年起，创建了国内首套完整的基于大数据的智能化人才管理综合解决方案-百度人才智库系统。智能化人才管理系统在百度实施以来，不仅大幅提升了人力部门的工作效率和准确度，在人才选拔和匹配、舆情掌握以及人才发展预测等方面也取得创新突破。

随着互联网行业高速发展，中国本土高科技公司在人力资源管理上面临着诸多共同挑战。就百度而言，“招最好的人，给最大的空间，看最后的结果，让优秀人才脱颖而出”是公司一贯秉持的人才观，然而何为“最好”、何为“优秀”、怎么评估“结果”？传统的人才管理中主要依靠经验判断与简单的统计分析，存在很强的主观性和模糊性，不够准确。除此之外，百度人力资源合作伙伴（HRBP）与员工，在日常沟通中可能存在关注不够及时、了解不够全面等问题，因此管理动作也往往具有滞后性。以上这些人才和组织相关的管理痛点，不仅在百度，在众多快速发展中的科技企业中都具有普遍性，如何能利用技术解决痛点？百度人才智库（Talent Intelligence Center，后文简称TIC）团队给出了答案。

百度人才智库的创立：管理的“不易”与“变易”

百度相信技术能改变世界，为了能让顶尖的技术在人才管理上释放能量，自2015年起组建了全球首个面向『AI 人才管理』领域的复合型团队-百度TIC。百度TIC立足于百度人才管理痛点，立志运用世界领先的人工智能和大数据分析技术为百度人才管理提供科学分析工具与智能决策支持。

传统人才管理须通过大量实践才能总结出合理规则，永远在解决问题，相对滞后。而百度TIC团队通过数据挖掘提供预测性分析，预判问题的发生，从而做到未雨绸缪。百度拥有强大的大数据挖掘团队、对人力资源业务的长期了解，以及积累到一定水平的内外部ERP和舆情系统等数据，这些让百度人才智库系统在智能管理行业爆发的前夜应运而生。

虽然依托最前沿的数据挖掘技术，但TIC团队表示，现代数据科学家必须在把握感性、定性原则的基础上，才能更好利用数据挖掘技术从科学的角度进行定量分析。中国古典哲学典籍《易经》中的三个原则“不易”、“变易”和“简易”，对预测科学建模具有深刻的指导意义。预测是建立在“不易”——万物有不变的根本——的基础上的，万物有“不易”才有预测的可能。把握“不易”后，要抓住“变易”。任何事物都有“不易”的开始，但是会不断变化，会有“变易”，所以做预测还要把握住变化的方向和趋势。

就人力资源管理而言，“不易”的三个方面是对人才、对组织和对文化的管理。小型企业的成功主要在于领导者的能力；中型企业的成功主要在于组织的高效管理；大型企业的成功主要在于文化的建设。

战略实施：自下而上，用事实说话

在没有模板或先例的情况下，TIC团队从业务场景入手，与人才管理专家以及不同背景的百度员工多维沟通，从2015年起创建并提供了国内首套智能化人才管理综合解决方案。凭借TIC科学的理论模型，百度能以更加量化客观的衡量手段，从人才、组织和文化三方面来践行“让优秀人才脱颖而出”的人才管理理念。

作为“空降”到传统人力资源部门的一支技术团队，TIC团队在短时间内就深入一线，与百度人力资源的所有职能团队无缝衔接，覆盖组织与人才发展（Organization & Talent Development）、招聘（Staffing）、人力资源合作伙伴（HRBP）、薪酬福利（C&B）、绩效管理（P&I）、员工发展领导力培养（Leadership & Development）等全部目标人群的重点业务，重复以及连续使用率超过90%。

与此同时，TIC团队还根据实际管理需求，深入赋能了公司一线管理者，通过人工智能和大数据分析能力为管理提效、辅助管理决策。事实上，百度TIC成功主要依靠以下几点最佳实践和管理方法。

（一）高管层和跨学科专家通力合作

多数企业中，IT技术团队参与制作管理工具都属于跨部门合作，而TIC本身由人力资源部直接参与领导，与HR各职能部门统一管理，利益达成一致。生活在HR内部，让TIC对各业务流程的精细环节了如指掌，像医生治病一样去诊断各业务线痛点。

（二）用事实和数据说话的工程师文化提供优良土壤

大数据、人工智能和人力资源管理毕竟是截然不同的学科。让使用不同语言、具有不同思维的两类人能成为一个集体通力合作，一开始也并非易事。例如，以TIC用机器学习进行员工挽留和离职预测为例，开始HRBP职能对能否用人工智能进行员工挽留预测，以及其准确性持保守和观望态度。早期阶段，HRBP照常继续使用常规人工标记和经验判断进行离职预测，而TIC利用大数据和机器学习进行预测。经过为期6个月的测试和实验，双方用A/B测试对比人工和机器学习的准确性，发现确实人工智能模型更胜一筹，打消了HRBP团队的疑虑。

（三）自下而上的运营推进

很多传统企业在推进新管理系统和工具时，最高效的方法是由上至下，从高管层以身作则开始使用新系统，然后中层和前线管理者乃至员工才会使用。但在百度，受互联网思维影响，这一过程是自下而上的。只有新管理工具真的解决了员工和前线管理者当前的问题，提高了他们的工作效率，为他们节约了时间，他们才会接纳、认可新工具，从而影响到更高层级的员工和管理者去使用新工具。TIC的人工智能解决方案在百度的推广和实施过程正是如此。

结果说话：精准把脉人才、组织和文化

TIC研发的智能人才管理系统主要作用于人才、组织和文化三大方面，包含“智·风控”、“智·留辞”、“智·文化”、“智·选才”、“智·组织”、“智·人物”和“智·堪舆”七个功能模块 。

图说：百度人才智库全景图

组织和人才发展方面：TIC团队通过自主研发的大数据智能算法，帮助公司科学洞察组织协同和业务核心度，识别优秀管理者与人才潜力，预判员工离职倾向和离职后影响，并为有针对性的人才获取、培养与保留提供智能化支持。举例来说，高潜力员工通常是组织中前5%的顶尖人才。人们一般认为，这些员工能力最强，工作最积极，而且最有可能晋升到职责与权力更高的职位。然而，一个组织、部门或者业务线中表现突出且有志于管理层的员工远不止5%，在发掘未来领导者时，如何确保公平，帮助真正顶尖的人才实现职业规划目标呢？目前大多数公司通常使用360度测评、员工敬业度调查等方式作为评估员工领导力和高潜人才的工具，但评价对象间的利益相关性和主观性往往让这类工具流于形式。

此外，由于测评面向公司全体员工或管理者，共性有余而个性不足，无法针对每位员工性格和岗位的具体情况做出综合评估，在人才选择、继任者挑选、发掘团队中潜在管理者方面均存在缺陷。百度TIC基于组织网络分析（Organizational Network Analysis）算法设计的领导力模型，能从多方面研究和预测团队中成员潜在的业务能力指数，这些指数针对不同领导力层面的要求，对应不同的衡量标准。管理者层级越高，对领导力的理解就越深刻，即从单纯的员工与日常事务管理者和协调者，上升为对组织凝聚力负责，掌舵组织文化以及确立组织愿景的“灵魂人物”。

对于基层管理者主要考察的标准在人才方面，需要考虑团队和业务掌控力等指标。中层管理者在基层管理者的基础上，增加了管理稳定性和管理影响力等组织方面的考量指标。最后，高层管理者还要增加前瞻性、文化建设力等文化评估指标。组织想要持续、健康地发展，管理者就需要善用人才。百度TIC研发的领导力模型能让管理者发掘团队中的核心人才和高潜人才，进行定向培养，成为团队精英，从而帮助他们在职场中实现自我价值。

图说：基于构建员工业务合作网络，使用组织网络分析算法智能评估员工潜力。

人才招聘方面：百度从2015年便开始发挥自身技术优势，自主研发智能招聘系统，并将其应用于包含简历评优、人岗匹配、笔试面试等招聘全流程。

1、简历评优阶段，智能化招聘系统通过对历史上海量成功匹配的岗位招聘数据进行深度学习，挖掘和评估候选者具备的各项能力，从而辅助人力招聘专员进行客观科学的简历筛选，避免埋没人才。并且，该系统还能够进一步精准判断简历和招聘启示中的潜在关联，从而把最合适的候选人匹配到最适合的项目和岗位上。与此同时，百度在算法上重视推荐的公平性，杜绝歧视，严格按照《百度招聘管理规范》的要求构建无偏的智能化推荐算法，即不论性别、种族、肤色、年龄、国籍、宗教信仰、身体残障情况等，平等雇佣。该系统可以为求职者推荐最匹配的岗位信息，提高投递成功率，致力于帮助求职者找到最适合自己的百度职业起点。

2、人岗匹配阶段，百度研发了业界首创的神经网络方法，对求职者简历和应聘岗位需求进行综合语义建模，在保证模型的准确性的同时避免算法歧视，确保招聘过程和结果的公平性，尤其保证女性获得平等的应聘机会。

3、笔试面试阶段，百度开发设计了智能个性化试题推荐算法，基于层级技能知识图谱和神经概率图模型，结合求职者提交的简历和投递岗位的能力要求，为求职者生成“千人千题、万人万卷”的定制化模拟考核，帮助求职者在正式考核前快速、精准地对自己进行能力评估，发现优势并进行查漏补缺。

图说：百度TIC通过机器学习海量成功求职者的历史简历，能更精准地匹配和衡量职位要求和求职者工作经验。

上述能力有效支持招聘同学的日常工作，通过数据对比验证发现，基于简历画像技术进行人才筛选，让面试转化率提升4倍，招聘效率相比人工提高40倍之多，同时人岗匹配技术可助力简历分发效率全面提升，整体招聘流程缩短2/3，充分发挥智能招聘技术之所长，为人才招聘提供强有力的支持。

以上智能招聘能力的背后，是百度TIC团队提出的基于能力感知的人岗匹配神经网络模型，这也是学界首个基于神经网络的智能招聘算法模型。该模型可自动学习出工作经历中与工作要求相关的重要技能和项目信息，并进行权重分析，实现高可解释性的人岗匹配。现已学为学界、业界的标杆。

图说：百度TIC团队提出的基于能力感知的人岗匹配神经网络模型

图说：人岗匹配示例，模型可自动学习出工作经历中与工作要求相关的技能和项目关键词并进行权重分析

文化方面：TIC能及时呈现组织内外部舆情热点，智能分析外部人才市场状况，为管理者提升公司口碑，提振员工士气，为公司在文化战略相关工作的制定提供智能决策支持。在百度，TIC通过自主研发的人工智能模型，提出了全新的组织创新文化量化评估指标－创新熵。创新熵基于客观的行为学数据对组织进行多维度解析，例如自由性、多样性、扁平化等。TIC认为一个创新的组织文化应当在管理上具有扁平化、自由性、员工背景多样化等特征，而这些都是可以通过日常的数据进行分析挖掘而获得。基于创新熵，百度的管理者能够更有效的发现那些具有创新土壤的部门和团队，并根据公司战略为其更好的进行赋能。

TIC团队一直致力于“AI 人才管理”领域的产学研合作，在国际上率先提出了“人才管理计算”（Talent and Management Computing）的概念，并自2018年起创办了该领域全球首个国际研讨会并持续举办。在过去数年里，TIC团队在相关领域取得了丰硕的科研成果，在KDD、SIGIR、WWW、AAAI、IJCAI、TKDE、TOIS等国际顶级学术会议和期刊上发表了数十篇学术论文，相关成果被《哈佛商业评论》、《麻省理工科技评论》等知名媒体广泛报道，还获得了哈佛商业评论“拉姆·查兰管理实践奖”的全场大奖和人力资源管理实践奖，以及“第八届中国人力资源管理学院奖”的人力资源管理最佳实践奖等荣誉。

值得一提的是，2021年TIC团队的最新研究成果登上国际顶级刊物Nature子刊Nature Communications（《自然·通讯》）。该研究首次使用数据驱动的方法，通过机器学习技术，探索了薪资与工作技能价值评估关系的重要问题，对于社会劳动价值分配机制的合理性和公平性设计、社会劳动力保障、智能招聘和精准就业、个性化职业教育等多个领域均有重要价值和影响。

大数据智能化人才管理：顶级技术驱动的商业蓝海

使用大数据和人工智能技术辅助人才管理成为未来全球企业管理的主流趋势已初露端倪。大部分企业团队，都会投入大量预算用于招聘工具，才能在激烈的人才争夺中拔得头筹。然而，真正基于海量数据，通过精准机器学习和算法，提供完整智能化人才管理解决方案的企业，在全球范围内都是凤毛麟角。

得益于开放创新的“工程师”企业文化，强大的搜索功能，和多年来海量“三库“的数据积累，百度已经成为大数据智能化人才管理方面的佼佼者和先行者，也让百度在人才流动迅速和争夺激烈的高科技行业保持强劲竞争力。人力资源管理的数智化是一片蓝海，市场价值已突破200亿美元。受益于TIC团队对于相关领域顶级技术的高强度持续研发和积累，百度已在这片蓝海中取得先机，率先开拓智能招聘市场领域，打造了百度大脑-智能招聘解决方案，先后与北森、正大等多家企业建立商业合作，赋能智能招聘技术。未来随着TIC研发的智能人才管理系统不断成熟和完善，还可以应用于云端，更好地帮助百度系乃至其它企业进行智能化人才管理数智化转型。

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关于作者：中国人力资源开发研究会智能分会标准领导小组，发布并每年持续更新《中国人力资源数字化智能化建设白皮书》《中国人力资源数字化智能化标准》等，研究并探索中国人力资源管理数智化发展、前沿技术、领先企业、领先实践、市场趋势等；指导中国企业利用人工智能与大数据技术进行数字化转型，重塑人力资源管理，引领企业的创新与数字经济变革，赋能整个行业生态不断良性循环迭代加速发展。推动人力资源智能化学术研究和专业化的咨询服务。

本文摘编自《中国人力资源管理数智化发展白皮书》，如需下载全文请关注公号：kingmaker798。