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AI时代的劳动力管理
2018年11月刊 专栏

人工智能(AI)机器学习(ML)技术已经渗透到各个行业与产品,从恒温器类小家电到汽车工业。根据Gartner报告,2018年全球人工智能商业总价值将会达到1.2万亿美金,比2017年增长70%。而到2020年,这个数字有望增长到3.9万亿美金。我们不禁要问,AI技术对于劳动力管理领域意味着什么?

什么是AI?

人工智能正在深刻的改变现代化工作的本质,也包括劳动力管理领域。本文将介绍人工智能背景和一些典型的劳动力管理问题,讨论基于AI技术的劳动力管理实践。

人工智能并不是单一算法,甚至可以说它本身就不是一个特别统一的领域。人工智能是一个各种子域的集合,包括各种试图去解决传统人类智能遇到的问题。这些子域包括计算机视觉,自然语言处理,自动最优规划和机器学习。另外,每个子域都有与特定类型问题相匹配的算法。

例如,提及机器学习,通常涵盖从数据中提炼模式或模型。在机器学习领域里也包含多种算法:

非监督机器学习,对数据进行分析以提取最能概括或描述数据的特征或模式。例如聚类算法和成分分析算法。

监督机器学习,其中原始数据带有指定标签(分类任务)或者数量(回归任务)意味着模型可以做预测。例如预测中,历史业务量可以帮助检验或者“训练”模型预测每日业务量。在解决这些问题时会用到深度神经网络,树集成,支持向量机,高斯过程以及其他很多技术。

其他技术或上述学习变形,如半监督学习(其中一些数据带有标签),偏好学习(偏好标签是隐藏和必须从各种选择或查询推导出),以及强化学习(其中AI代理做出序列决策已达到最小化成本目的)。

对于从业人员面临无法明确定义商业问题,这些极具前景解决方案来说既是大量未开发商业潜力也是挑战。为了在劳动力管理或任何其他领域构建AI业务解决方案,必须有一个明确定义的业务问题,然后将它与正确的子字段、类和算法匹配。

本文节选自Kronos劳动力研究院发布的《白皮书:AI时代的劳动力管理》

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