人力资源数据分析与AI应用实战xd

识别问题：用指标体系看清现状会打开第一轮讨论，诊断原因：用套表分析归因并归到结论与改善行动：从结论到行动计划负责把练习结果接到后续工作

1天 合规管理
授课讲师： 马超 · AI赋能的组织效能与人力资源管理专家
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课程大纲

识别问题：用指标体系看清现状

一、数据分析的三步逻辑：识别→诊断→改善
  • 1. 从凭感觉到拿数据：HR数据分析让工作有据可依
  • 2. 数据分析的核心逻辑：数据→指标→结论→行动
二、钢铁企业人效指标体系：每个数据指向什么？
  • 1. 产出类→指向生产效率：吨钢人均产钢量、劳动生产率
  • 2. 效益类→指向人均产出贡献：人均营收、人均利润
  • 3. 成本类→指向人工成本负担：人工成本占营收比、占总成本比
  • 4. 结构类→指向组织健康度：管理层占比、一线人员占比
  • 5. 活力类→指向团队状态：离职率、内部流动率、绩效兑现率
三、【模板套表实操】人效指标识别套表填写与解读
  • 人效指标计算表（产出/效益/成本/结构/活力五维指标）
  • 多维度对标表（本单位 vs 集团均值/行业标杆、时间对比）
  • 异常指标标记表（偏离正常范围/波动变化→问题指向判断）

诊断原因：用套表分析归因并归到结论

一、人效下降的归因分析：数据归到什么结论？
  • 1. 产出下降型：吨钢产量下滑→指向生产效率问题或订单不足
  • 2. 人员膨胀型：人均产出下降但总产出稳→指向编制问题
  • 3. 成本上升型：人工成本占比升高→指向薪酬结构失衡
  • 4. 绩效偏差型：绩效兑现率低→指向考核与激励机制失灵
  • 5. 结构失衡型：管理层占比过高→指向组织精简需求
二、人工成本偏差的归因分析：数据归到什么结论？
  • 1. 成本构成分析：工资总额+社保+培训+其他，哪个块涨得异常？
  • 2. 工资总额偏差分析：预算/实际/偏差率→偏差出在哪？
  • 3. 国企工资总额管理的政策约束与应对策略
  • 4. 人均成本 vs 人均效能对照：花得值不值→成本投入产出比
  • 5. 绩效兑现率分析：绩效薪酬占总薪酬比→激励是否到位
三、【模板套表实操】各小组用诊断套表归因并归到结论（落地产出）
  • 人效异常归因表（异常指标→可能原因→核实数据→确认结论）
  • 人工成本结构分析表（各组成占比+同比变化+异常定位）
  • 工资总额预算执行偏差表（预算/实际/偏差率/偏差原因）
  • 绩效兑现率分析表（绩效薪酬占比/兑现率/与绩效等级对照）

改善行动：从结论到行动计划

一、从诊断结论到人效提升策略
  • 1. 产出下降→结构优化：向高产能岗位倾斜、低效岗位精简
  • 2. 人员膨胀→编制精简：以数据为依据推动编制优化
  • 3. 能力不足→能力提升：精准培训与能力建设计
  • 4. 成本失控→成本优化：人工成本占比合理性判断与调整
  • 5. 激励失灵→机制激活：绩效兑现率提升、考核与激励联动
二、从成本偏差到成本优化行动
  • 1. 工资总额偏差纠偏策略：进度调整、结构优化、动态平衡
  • 2. 人均成本 vs 人均效能的动态平衡：花得值不值的判断标准
  • 3. 绩效兑现率提升路径：绩效薪酬占比优化、考核等级与薪酬匹配
  • 4. 【案例】某钢铁集团从诊断到改善的全流程实践
三、【模板套表实操】各小组完成本单位改善行动计划表（落地产出）
  • 人效提升行动计划表（问题/策略/目标/责任人/时间节点）
  • 成本优化行动计划表（偏差项/纠偏措施/责任人/截止时间）

AI赋能HR：多元场景提示词构建与招聘实战

一、多元场景提示词构建方法（核心落地产出）
  • 1. 角色：明确AI的身份定位——你是谁？
  • 示例：你是一名拥有10年经验的钢铁行业HR数据分析专家
  • 2. 内容：提供背景信息与数据——给AI什么材料？
  • 示例：这是我单位近三年的人效数据、人工成本和人员结构表.
  • 3. 任务：明确需要完成的具体任务——让AI做什么？
  • 示例：请分析各单位人效的变化趋势，标记异常指标
  • 4. 格式：规定输出的结构与格式——怎么呈现？
  • 示例：请用表格形式输出，包含指标名称、当前值、同比变化、异常判定四列
  • 5. 细节：限定范围、排除干扰、追加约束——让结果更精准
  • 示例：只分析生产单位，排除机关部门；偏差超过20%的才标记为异常
二、招聘场景实战（AI应用核心场景）
  • 1. 用AI筛选简历——扫描简历+智能匹配与排序
  • 简历批量导入→AI自动提取关键信息→按岗位要求智能评分排序
  • 【演示】用AI对多份简历进行关键信息提取与匹配评分
  • 2. 用AI生成胜任力模型——从岗位JD到胜任力词典
  • 岗位JD导入→AI提取核心能力要素→划分等级→生成胜任力词典
  • 【演示】用AI为钢铁企业关键岗位生成胜任力模型
  • 3. 用AI产出面试题库——基于胜任力的结构化面试题目
  • 胜任力对应→AI生成行为化面试题目→场景化+追问清单
  • 【演示】用AI基于胜任力一键生成面试题库
  • 4. 【实操】各小组构建招聘场景提示词链（落地产出）

适合对象

河南钢铁集团本部、各板块子公司、控股企业人力资源部门负责人（约80人）

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法

核心收益

  • 数据识别能力：能用明确的指标体系看清人效和人工成本的现状与异常
  • 数据诊断能力：掌握归因分析方法，能定位人效下降和成本偏差的根因
  • 数据改善能力：能将分析结果转化为具体的提升策略与行动计划
查看更多收益 收起更多收益
  • AI提示词能力：掌握角色+内容+任务+格式+细节多元场景提示词构建方法
  • AI招聘应用能力：用AI实现筛选简历、生成胜任力模型、产出面试题库
  • 落地产出：《人效分析模板》、《人工成本套表》、《AI场景提示词工具包》、《AI招聘提示词工具包》

课程背景与交付信息

河南钢铁集团作为省属大型钢铁企业，正在推进数智化人力平台升级拓展项目，人力资源管理面临从经验管理向数据驱动转型的迫切需求

当前困境主要体现在：人效指标缺乏统一标准和对标体系；人工成本分析与财务资料脱节，工资总额管控缺乏数据支撑；数据分析结果难以转化为管理决策和行动方案；AI工具在HR工作中的应用尚处于空白状态

本课程以识别问题→诊断原因→改善行动为数据分析主线，用模板套表讲透人效分析和人工成本分析的原理与落地方法，第四讲通过AI多元场景提示词构建与招聘场景实战，让每个人把自己的工作场景用AI快速实现

课程时间

1天

授课方式

方法讲授（30%）、 模板套表实操（25%）、 案例分析（20%）、 AI场景提示词构建与测试（25%） 培训形式：分组岛屿模式，每组8-10人 培训地点：安阳

课程内容重点

01识别问题：用指标体系看清现状
02诊断原因：用套表分析归因并归到结论
03改善行动：从结论到行动计划
04AI赋能HR：多元场景提示词构建与招聘实战

讲师介绍

马超 讲师头像

马超

AI赋能的组织效能与人力资源管理专家

17年经验AI赋能组织效能与人力资源管理专家，擅长人力资源战略规划、绩效管理及AI+HR应用。主导10+知名企业人力变革项目，服务国家电网等知名企业，致力于通过数字化手段提升组织效能

政府国企电力能源通信制造业互联网科技医药医疗
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课程差异说明

本课程页面围绕《人力资源数据分析与，训练AI应用实战xd》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合河南钢铁集团本部、各板块子公司、控股企业人力资源部门负责人（约80人）等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

数据识别能力：能用明确的指标体系看清人效和人工成本的现状与异常，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：1天（6小时）。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用方法讲授（30%）+ 模板套表实操（25%）+ 案例分析（20%）+ AI场景提示词构建与测试（25%） 培训形式：分组岛屿模式，每组8-10人 培训地点：安阳，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配