课程ID:39145

张子斌:人力资源培训|借力AI大模型,提升管理效率与员工满意度

在数字化转型背景下,企业面临人力资源管理效率低下和决策缺乏数据支撑等挑战。通过深入理解AI大模型的应用价值与潜力,掌握离职预测与效能诊断的方法,企业能有效提升人力资源管理的科学性与前瞻性,确保稳定运营与持续发展。

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曹大嘴老师
  • 数字化转型认识数字化转型的必要性,从根本上理解企业在数字经济下的生存与发展之道。
  • AI大模型学习如何运用AI大模型进行离职预测与效能诊断,提升管理决策的科学性与准确性。
  • 数据分析掌握数据分析的基本方法与工具,以便对企业人力资源管理中的痛点问题进行深入剖析。
  • 案例研讨通过实际案例的分析与讨论,增强对人力资源管理策略的理解与应用能力。
  • 效能提升探索如何利用AI工具提升员工满意度与工作效率,实现组织的可持续发展。

数字化转型下的人力资源管理新思维 在数字经济快速发展的今天,企业必须拥抱变革,重新审视人力资源管理模式。通过AI技术的深度应用,实现人力资源管理的科学化与系统化,帮助企业应对复杂的市场环境和日益增长的管理需求。

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从理论到实践,构建高效人力资源管理体系

通过系统化的课程设置,帮助企业从理论学习到实践应用,实现人力资源管理的全面升级。聚焦数字化思维与AI技术的结合,提升企业的运营效率与管理效能。
  • 数字化思维框架

    通过建立数字化思维框架,提升人力资源管理的现代化水平,为企业发展注入新动能。
  • 离职预测模型

    掌握运用不同算法建立离职预测模型,提前识别潜在风险,采取有效干预措施。
  • 效能诊断框架

    运用效能诊断框架,基于员工行为数据进行KPI关联分析,优化管理决策。
  • 数据建模演练

    通过实际案例进行数据建模演练,提升学员对数据分析工具的运用能力。
  • 智能排班

    学习如何利用智能排班工具,提高员工的工作满意度,降低离职率。
  • 人效分析管理

    建立人效分析管理系统,实时监测与评估人力资源管理的有效性。
  • 员工关系管理

    深入探讨员工关系管理中的量化分析与数据应用,提升员工的归属感和工作热情。
  • 案例分析

    通过针对港口行业的案例分析,结合实际问题提升解决方案的有效性。
  • 管理效率提升

    总结各项技术与工具的应用,明确提升管理效率与员工满意度的具体措施。

掌握AI与数据分析,提升人力资源管理能力

企业学员将在课程中掌握数字化转型与AI大模型应用的核心技能,提升对人力资源管理的认识与应用能力,形成科学的管理思维与实践能力。
  • 数字化思维

    培养数字化思维,理解数字化对于人力资源管理的重要性,推动管理模式的转型。
  • AI应用能力

    掌握AI技术在离职预测与效能诊断中的具体应用,提升数据驱动决策能力。
  • 数据分析技能

    提升数据分析技能,能够独立进行数据清洗、建模与结果解读。
  • 案例解决能力

    通过案例研讨,培养解决实际问题的能力,提升自信心与实践经验。
  • 工具使用能力

    熟练掌握AI工具包的使用方法,提高工作效率与管理水平。
  • 团队协作

    增强团队协作能力,通过小组讨论与案例分析,提升团队的整体效能。
  • 管理效率

    明确提升管理效率的路径与方法,实现科学化、系统化的人力资源管理。
  • 员工满意度

    掌握提升员工满意度的策略与方法,帮助企业降低离职率。
  • 持续学习能力

    培养持续学习的能力,紧跟数字化转型与人力资源管理的发展趋势。

针对性解决人力资源管理中的关键问题

通过系统的培训,企业可以针对性解决人力资源管理中的关键问题,提升整体管理水平与员工满意度,实现可持续发展。
  • 效率低下

    通过数据分析与AI应用,解决传统人力资源管理效率低下的问题,实现高效管理。
  • 决策缺乏数据支撑

    利用AI大模型为管理决策提供数据支撑,提升决策的科学性与准确性。
  • 员工离职率高

    通过离职预测模型,及时识别离职风险,制定相应的干预措施。
  • 管理模式陈旧

    结合数字化思维与AI技术,推动人力资源管理模式的转型与升级。
  • 员工关系紧张

    通过量化分析与数据应用,改善员工关系,提升团队凝聚力。
  • 数据孤岛现象

    打破数据孤岛,构建系统性的人力资源数据管理平台,实现数据共享与协同。
  • 技能缺乏

    通过系统化的培训,提升员工在数字化与AI应用方面的技能,增强团队能力。
  • 市场竞争压力

    提升人力资源管理的科学性与系统性,帮助企业在竞争中保持优势。
  • 绩效管理困难

    通过效能诊断与数据分析,优化绩效管理流程,提升管理的有效性。

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