HR全模块从业者（招聘/培训/绩效/薪酬/员工关系/SSC/HRBP等）

【课程简介】

本课程聚焦 “理念升维 + 数据先行 + 智能实操” 三大核心，专为HR数字化转型与智能化升级量身定制。课程不仅深度解析AI时代选、育、用、留的管理范式转移，更直击企业AI落地“数据脏乱差”的根源，系统拆解HR如何提前规划与治理业务数据资产。在夯实“标准化、标签化、合规化”数据底座的基础上，课程创新引入大模型与知识库零代码实操工作坊。学员将亲自动手进行Prompt（提示词）调优、RAG知识库搭建与Workflow（智能工作流）编排。通过在真实业务场景中“先踩坑、后治理、再验证”的闭环体验，让学员深刻体会“先筑数据底座，后接智能引擎”的底层逻辑。课程全程不绑定特定商业模型或工具，强调方法论的普适性。确保企业未来无论接入何种AI平台，均可快速释放业务价值，带着业务问题来，拿着AI工具练，揣着落地PRD回，助力HR从“事务执行者”真正跃迁为“智能架构师”。

【课程收益】

1.认知升维，跳出工具陷阱：清晰掌握AI对人力资源管理底层逻辑的重构趋势，理解“动态技能池”与“人机协同”的管理新范式，建立“业务场景驱动，而非技术驱动”的正确AI观。

2.数据规划，摸清企业家底：掌握AI-Ready数据全景盘点方法，现场共创并带走企业专属的 《HR核心数字资产目录》，明确各模块需采集的结构化、非结构化与行为交互数据清单。

3.治理标准，打造高质量“燃料”：掌握HR数据“三化”（标准化、标签化、合规化）实战方法，现场输出 《统一数据字典》 与 《岗位技能标签体系》。

4.工具实操，获得AI肌肉记忆：通过零代码AI平台，完成“非结构化数据AI清洗”、“HR制度知识库问答Bot搭建”及“智能招聘工作流编排”。

5.场景映射，精准锁定高价值点：完成“业务场景→管理要求→数据准备→AI输出→业务价值”的全景映射，完成《HR业务痛点与AI机会点映射画布》，精准识别并过滤伪需求，锁定高可行性场景。

6.落地路径，带走可执行的行动指南：结合实操体感，现场产出 《AI+HR启动规划》（含候选场景评估表、3个月排期表），并选定1个试点场景，完成 《试点场景PRD框架》 的撰写，确保培训结束即是项目启动的开始。

模块一：AI重塑HR管理理念与趋势洞察

1.战略范式转移：从“降本增效”到“智能增值”，AI如何重构企业价值创造链条。

2.选育用留理念演进：

选：从“岗位说明书匹配”到“动态技能池 + 潜力预测”。

育：从“标准化培训交付”到“千人千面学习路径 + 实时能力补强”。

用：从“周期绩效考评”到“持续过程数据追踪 + 人机协同效能评估”。

留：从“事后离职挽回”到“体验数据驱动的前置干预与情感计算”。

3.组织与人才形态变革：

金字塔科层 → 平台+自组织团队。

固定职责 → 敏捷任务网络。

4.HR角色升维：从事务处理者 → 数据架构师 → 人机协同流程设计师 → 组织智能生态运营官。

5.产出：《HR业务痛点与AI机会点映射画布》（识别伪需求，锁定高价值场景）

模块二：业务场景驱动的数据-AI应用映射

1.精准招聘闭环：岗位标准动态化 → 历史JD/面试文本准备 → AI岗位画像与简历多维匹配 → 缩短周期30%+。

2.智能培养闭环：学习路径个性化 → 员工技能标签/互动数据准备 → AI个性化路径推荐与技能差距热力图 → 构建动态技能池。

3.绩效与盘点闭环：过程管理重于结果 → OKR过程记录/360评价原文准备 → AI自评摘要提取与高潜人才画像识别 → 提升盘点客观性。

4.体验与留任闭环：前置干预与敬业度驱动 → 调研开放题/沟通情绪数据准备 → AI舆情情感分析与离职风险预警 → 核心人才流失率下降。

5.产出：完成四大矩阵的“业务场景→管理要求→数据准备→AI输出→HR价值”全景映射表。

模块三：HR“AI就绪”数据资产规划与管理

1.HR需要记录哪些数据？（AI-Ready数据全景）

2.结构化数据：基础档案、职级薪酬、绩效评分、考勤工时、培训学时。

3.非结构化数据：JD文本、简历附件、面试录音/笔记、绩效自评/评语、离职面谈记录。

4.行为与交互数据：学习平台互动轨迹、内部协作工具活跃度、知识库检索热词。

5.如何管理？（从“事后归档”到“事前治理”）

标准化与标签化：建立统一数据字典、技能标签体系、岗位能力图谱。

分级分类与合规：敏感数据脱敏规则、员工授权机制、AI伦理与隐私边界。

质量管控机制：完整性校验、时效性更新规则、版本管理与追溯机制。

6.如何打破数据孤岛做业务数据整合

HRIS、OA、业务系统、培训平台等系统的数据接口规划。

“一人一档”全景数据池架构设计（主数据 + 行为流 + 知识流）。

数据就绪度评估模型：哪些数据已就绪？哪些需清洗？哪些需新增采集点？

7.产出：《HR核心数字资产目录V1.0》模板 & 数据治理Checklist

模块四：HR数据治理“三化”实战工作坊

1.任务一：标准化 – 补全统一数据字典

实操：针对“职级、绩效等级、部门路径”等易混乱字段，定义字段类型、长度/取值范围与填写规范，消除系统间的数据歧义。

2.任务二：标签化 – 设计岗位技能标签体系

实操：选取1-2个核心岗位（如HRBP、招聘专员），设计至少5个技能标签，明确“标签名称 + 标签含义 + 等级/评分方式（如1-5级）”，为AI特征工程打基础。

3.任务三：合规化 – 敏感数据脱敏与授权方案

实操：针对结构化（如薪酬明细）、非结构化（如面试评语）、行为数据（如沟通记录），制定“脱敏/匿名化方式”与“员工授权告知要点”文案。

4.产出：《HR数据治理三化实战》表单（含数据字典、标签体系、脱敏规则）。

模块五：大模型提示词工程与非结构化数据“AI清洗”实操

1.大模型底层逻辑与Prompt框架：

掌握CRISPE/BROKE等结构化提示词编写法则（角色、背景、任务、约束、输出格式）。

2.实操练习：让AI成为“数据清洗工”

场景：一份充满口语、错别字、主观情绪的“原始面试评价/离职面谈记录”。

踩坑：直接提问后的总结混乱、且提取的标签杂乱，无法统计。

治理与验证：使用《岗位技能标签体系》，编写结构化Prompt约束AI。

3.产出：经过治理后的高质量Prompt模板库。

模块六：HR专属“知识库问答Bot”搭建与调优实操

1.知识库底层原理：

文档切片（Chunking）

向量化（Embedding）

相似度检索与生成

2.实操练习：HR制度智能问答Bot搭建

场景：搭建一个解答员工“年假、报销、晋升”规则的内部Bot。

踩坑：未经排版、包含过期制度的“脏文档”PDF。

治理与验证：学员现场对文档进行“加标题、分段、打元数据标签（如：适用城市、生效年份）”等治理动作，重新上传并调整切片策略。

3.产出：一个可实际运行的HR制度问答Bot原型。

模块七：HR智能工作流（Workflow）编排与复杂场景落地

1.Workflow核心概念：

大模型节点

知识库检索节点

条件判断（If/Else）

代码执行与插件调用

2.实操练习：编排“精准招聘面试助手”工作流

节点1（输入）：上传候选人简历文本。

节点2（大模型解析）：调用大模型，按标签体系提取候选人“技能标签”与“经验年限”。

节点3（知识库检索）：根据提取的岗位名称，自动检索企业内部的《该岗位面试题库与评价标准》。

节点4（大模型生成）：结合候选人简历弱点与题库，自动生成“针对该候选人的定制化面试追问题库及评分表”。

3.产出：一个完整的HR业务自动化Workflow原型。

模块八：从数据到智能的落地路径与行动指南

1.HR智能演进三阶段模型：

阶段一（能力构建期）：数据盘点清洗、标签体系搭建、1-2个高频场景试点（如智能问答/招聘初筛）。

阶段二（场景深化期）：跨系统数据打通、绩效/留任预警模型上线、人机协同SOP固化。

阶段三（生态共生期）：AI嵌入全HR流程、组织自适应调节、数据反哺业务战略决策。

2.启动规划工作坊：

优先级评估：基于“业务价值 vs 数据就绪度 vs 实施难度”对候选场景进行打分排序。

PRD框架撰写：选定1个试点场景，填写《试点场景PRD框架》（强制要求填写“数据需求”与“AI幻觉风险预案”两栏，确保方案可落地）。

风险管控与变革管理：AI幻觉应对策略、员工接受度培育、人机决策边界划定、持续迭代机制。

3.产出：《AI+HR启动规划》表单（含候选场景评估表、3个月排期表） + 《试点场景PRD框架》。

4.结课仪式：各组路演PRD框架，讲师点评。

青 锋

—— 氢腾AI人才发展中心执行主任，高级人工智能培训讲师

讲师背景 ───────────

《全民学AI》及《DeepSeek赋能职场办公效率提升》等人工智能课程架构师、首席讲师，累计培训学员超千人，课程覆盖管理、HR、销售、市场、研发、财务、项目管理等不同岗位

17年技术工作背景，前500强总部主任技术架构师，服务过华为、思科、中通、51Testing等知名企业

AI赋能包括中国中车、中国太平、中远海运、东风汽车联友科技、台州银行、西子洁能、正合地产、徐州文旅、GAP等数十家大型企业

全球市占率第一500强物流集团原高管，总部管理学院管理领导力培训讲师

上海交通大学、东华大学等知名重点院校雇主品牌进校园培训讲师

威斯敏斯特大学与东华大学全日制工商管理双硕士

美国项目管理协会(PMI)认证项目管理专业人士(PMP)

核心课程 ───────────

《全民学AI》及《AI赋能职场办公效率提升》等人工智能课程架构师、首席讲师，累计培训学员数千人次，课程覆盖管理、HR、销售、市场、研发、财务、项目管理等不同岗位。

1、AI提效类：《AIGC助力职场办公提效》、《DeepSeek实操与高效办公》、《全民学AI》

2、AI领导力类：《人机协同领导力》

3、AI战略类：《决胜AI时代：企业AI战略与落地全景图》

讲师风格 ───────────

1、重实践：引入情境化案例供学员分析和讨论，使学员能够更直观地理解课程在实际操作中的应用。组织模拟实战活动。学员们分组扮演不同的角色，在情境中做出决策，从而加深学员对管理知识的理解和应用。分享一线实操经验，让学员从实际挑战中学习如何应对和解决问题。

2、重互动：组织学员进行小组讨论，鼓励分享观点和经验。增强学员之间的互动，提高课堂的活跃度。每堂课都设有专门的问答环节，针对学员的疑惑提供具体的建议和解决方案。通过角色扮演活动让学员在互动中学习理论知识，更好地理解和应用管理技巧，提升实际操作能力。

3、重思考：引导式问题激发学员深入思考，鼓励学员从不同角度审视问题，培养批判性思维能力。课堂上鼓励学员对所学知识保持一种审慎和批判的态度。设定争议性的话题，让学员从不同角度审视问题，培养批判性思维和独立见解。每堂课后，引导学员进行反思和总结，帮助学员梳理课堂知识点，并引导与实际工作相结合。