AI赋能：人效提升与人力成本优化实战

AI驱动的人力资源降本增效新思维先把对象、任务和边界讲清，AI赋能下的人力资源配置与流程重构再帮助团队对齐现场处理口径

1天，6小时 绩效管理
授课讲师： 崔庆法 · 战略规划与解码执行专家
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课程大纲

人效革命：AI驱动的人力资源降本增效新思维

一、AI全景认知与发展趋势
  • 1. AI发展历程
  • 2. AI大模型全景认知
  • ——办公文本类、逻辑推理类、图像类、视频类、音频类、多模态等
  • 3. AI展望与发展趋势
二、Deepseek性能与应用场景优势
  • 1. 推理能力优势
  • 2. 文化特色优势
  • 3. 垂直领域优势
  • 4. 性价比优势
  • 5. 易用性优势
三、Deepseek使用技巧及API调用
  • 1. 网页端/手机端使用技巧
  • 1. 附件分析
  • 2. 联网搜索
  • 3. 破解网页卡死
  • 2. API调用使用技巧
  • 1. API对话端工具
  • 2. API供应商获取
  • 3. API配置
  • 4. API与模型调用
  • 3. Deepseek+N使用技巧
四、提示词设计五层架构
  • 1. 背景信息
  • 2. 角色定位
  • 3. 任务拆解
  • 4. 要求强化
  • 5. 追问迭代
  • 梳理四、提示词设计五层架构的适用场景、输入输出和使用边界
  • 演练：选择学员业务场景，设计一套提示词

组织升级：AI赋能下的人力资源配置与流程重构

一、AI时代HR的挑战与机遇
  • 1. 从人事管理到人力资源
  • 2. 从人力资源到人力资本
  • 3. 从六大模块到HR三支柱
  • 4. AI驱动的人力资源管理升级
  • 引导故事：炸掉人力资源部
二、AI·走进AI技术在HR中的应用场景
  • 导入
  • 快问快答：你是否遇到以下HR难题？
  • o筛简历太慢、写制度太难、做汇报太烦……
  • 引入AI演示片段：让AI帮你3分钟生成一份招聘文案
  • 核心内容
  • 什么是生成式AI？对HR工作的影响有哪些？
  • AI在HR六大模块中的实用场景图谱（招聘、绩效、培训、劳动、关系、分析）
  • 常见AI应用案例：岗位JD生成、面试提纲生成、绩效报告优化、加班数据分析
  • 使用建议与注意事项（数据保密、验证机制、决策辅助）
  • 课堂
三、实践·打造AI赋能下的HR工作新样态
  • 如何通过AI优化工作流程、提升人效
  • HR如何从技能掌握走向价值提升
  • 打造个人AI工具包：HR常用AI任务清单与推荐平台
  • 案例分析：用AI+办公、完成周报+公告+流程优化建议

精准选才·招聘与配置的实战进阶

一、识岗与画像 · 招聘的起点，从理解岗位开始
  • 梳理一、识岗与画像 · 招聘的起点，的适用场景、输入输出和使用边界
  • 场景提问：你理解的操作工、维修工、班组长的核心能力是什么？
  • 快问快答：你是否经历过人来了又走干几天不适应？
  • 拆解一、识岗与画像 · 招聘的起点，的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 招聘失败的根因：岗位不清、人岗不符
  • 什么是人才画像？制造业常见岗位如何构建？（以维修工/班组长为例）
  • 三步法构建人才画像：职责澄清→能力拆解→行为指标
  • AI辅助生成岗位JD与人才标准（工具展示）
二、筛选与评估 · 提升招聘效率与精准度
  • 梳理二、筛选与评估 · 提升招聘效率的适用场景、输入输出和使用边界
  • 视频导入：AI三分钟筛50份简历，HR还能做什么？
  • 自检：你多久能筛完30份简历？准确率如何？
  • 拆解二、筛选与评估 · 提升招聘效率的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 简历筛选三步法：设标准→抓关键词→做初判
  • 候选人评估维度：学历/经历/技能/潜力
  • 如何用AI提升简历筛选效率与推荐质量（演示与实操）
三、面试与配置 · 做出有依据的选人决策
  • 面试结构化原则：岗位重点→能力维度→行为问题
  • STAR行为面试技术
  • 使用AI辅助生成面试提纲、评分表、评语模板
  • 如何用AI输出人岗匹配建议与录用评估报告
  • AI任务：用AI生成某岗位的面试提纲并评分记录表

人才养成·培训与开发体系落地实践

一、培训需求诊断 · 培什么？从问题找切口
  • 讨论引导：为什么要培训≠我们要培训什么
  • 培训不是解决一切问题的万能药
  • 三种培训需求来源：业务需求、绩效差距、人才梯队缺口
  • 需求分析五步法（访谈/调查/绩效数据/岗位分析/领导访谈）
  • 制造型企业常见的培训切入口设计（如：品质提升、操作规范、主管胜任力等）
二、项目设计执行·怎么做？让培训动起来、沉下去
  • 培训项目设计三要素：内容对标能力、形式贴近岗位、节奏融入生产
  • 教学方法选型：讲授法、实操法、案例法、师带徒、线上微训结合
  • 如何策划车间式培训+关键岗位导师制
  • AI+经验萃取如何进行？
三、培训评估与成果转化·培训完了，然后呢？
  • 培训评估的四个层级（反应/学习/行为/结果）
  • 如何用数据+观察+主管反馈进行评估
  • 岗位成效转化案例：操作动作规范率提升、品质不良率显著下降、主管沟通改善

绩效突破·构建驱动业务的绩效系统

一、搭系统·构建业务驱动的绩效体系
  • 导入互动
  • 问题共创：你心目中有效的绩效管理系统应该长什么样？
  • 绩效管理的本质与闭环结构
  • 绩效的核心价值：达成绩效 ≠ 打考核分
  • 四环节闭环：目标设定→过程管理→绩效评估→激励应用
  • AI在绩效系统设计中的辅助应用
  • 案例：使用ChatGPT撰写岗位KPI草案
  • 工具演示：用AI梳理绩效改进
  • 实战
  • 演练：输入岗位职责，生成指标建议文本
二、促过程·AI辅助的目标分解与绩效追踪
  • 指标对齐与过程追踪逻辑
  • AI生成公司目标
  • AI生成部门绩效考核表
  • AI生成岗位绩效考核表
三、用结果·AI辅助的绩效评估与激励落地
  • 绩效评估常见问题与优化路径
  • o主观性强？分不出优劣？没有奖惩挂钩？
  • o常用方法：强制分布、评分等级、多维评价
  • o案例解析：如何用不同权重设计岗位绩效打分
  • AI辅助的评估与反馈机制
  • AI实操：让AI生成一段正面又不失真实的绩效反馈话术

激励平衡·薪酬福利与员工保留机制设计

一、薪酬设计要有逻辑 · 既讲公平，又要激励
  • 提问互动：你公司是否遇到这些问题？
  • o新人高、老人低？岗位一样，待遇不同？
  • o发了奖金，员工却还是要走？
  • 梳理一、薪酬设计要有逻辑 · 既讲公的适用场景、输入输出和使用边界
  • 薪酬构成要素解析：基本工资、绩效工资、岗位工资、津贴补贴
  • 内部公平与外部竞争的平衡逻辑
  • 薪酬分级分档设计思路（按岗位/能力/绩效区分）
  • 制造业常见岗位的薪酬结构拆解与优化思路
  • 案例分析：如何解决新员工工资比老员工高的问题？
二、奖金福利要有策略·精准投入、精准激发
  • 梳理二、奖金福利要有策略·精准投入、的适用场景、输入输出和使用边界
  • 现场投票：你觉得哪种奖励最能激励人？
  • o月度奖金？年终奖？多劳多得？非现金激励？
  • 拆解二、奖金福利要有策略·精准投入、的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 奖金机制设计：基于绩效？基于产量？还是基于工龄？
  • 福利体系分类：基础性、保留性、吸引性福利如何组合？
  • 差异化激励策略：不同人群、不同岗位如何差异给？
  • 非货币激励手段：荣誉激励、弹性机制、发展机会、家庭支持等
三、员工保留要有机制 · 留人不能靠感情
  • 引导
  • 讨论：员工为什么离开？工资低只是借口？
  • 梳理三、员工保留要有机制 · 留人不的适用场景、输入输出和使用边界
  • 员工离职预警信号识别与干预策略
  • 构建保留机制：关键岗位识别+保留池管理+替代计划
  • 如何用阶段性激励+中长期安排留住人？
  • 能留+愿留+想干的保留三要素模型

洞察力提升·HR数据分析与劳动风险防控实战

一、数据读得懂 · 从数字中看出管理问题
  • 梳理一、数据读得懂 · 从数字中看出的适用场景、输入输出和使用边界
  • 制造业HR必须掌握的5类基础数据（人数、流动、出勤、薪酬、绩效）
  • 常用人力指标解析：编制率、离职率、流动率、加班时长、人均效能
  • 如何用趋势对比法异常识别法发现管理问题
  • 表格中的信息要如何说出管理语言？
二、风险能预警 · 常见用工风险识别与应对
  • 梳理二、风险能预警 · 常见用工风险的适用场景、输入输出和使用边界
  • 情境问答：以下哪类情况构成重大用工风险？
  • o超时加班、漏签劳动合同、绩效差评、频繁调岗、误扣工资……
  • 拆解二、风险能预警 · 常见用工风险的工具配置、提示词设计和结果校验步骤
  • 常见六类劳动风险：合同、工时、薪酬、辞退、调岗、社保
  • 风险识别工具表：异常考勤、投诉记录、离职前数据波动
  • 建立HR日常预警清单：高频风险+行为信号+建议干预
  • 如何与法务/主管协同处理劳动争议苗头？

适合对象

HR从业者、管理干部、企业管理者等

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目需要的不只是方法介绍，还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

  • 场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
  • 围绕AI驱动的人力资源降本增效新思维校准目标和边界，明确课堂重点动作
  • 流程复用更容易：AI赋能下的人力资源配置与流程重构安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
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  • 人工复核有抓手：用AI+办公、完成周报+公告+流程…相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

在数智时代浪潮下，企业人力资源管理正面临前所未有的挑战与机遇。随着市场竞争加剧与人力成本持续攀升，传统的人事管理模式已难以支撑组织高效运转与持续增长。如何借助AI技术优化人事流程、提升人效、降低冗余成本，已成为人力资源管理者必须面对的核心课题

本课程聚焦AI+人效提升实战路径，系统讲解如何利用DeepSeek等国产大模型工具，重构招聘、培训、绩效、薪酬等关键模块，实现从事务处理到数据驱动的跨越。课程将结合典型场景，通过案例解析、工具演练与策略设计，帮助团队掌握AI辅助决策、流程自动化、风险预警等核心技能，推动人力资源管理从成本中心向效能中心转型，助力企业在AI时代实现人力资本的精准配置与价值最大化

课程时间

1天，6小时

授课方式

核心知识点讲解、问题互动、典型案例分析、视频解析、实操练习、现场研讨工具表单应用、现场模拟等；案例分析30%、知识讲授20%、互动答疑20%、现场练习30%

课程内容重点

01人效革命：AI驱动的人力资源降本增效新思维
02组织升级：AI赋能下的人力资源配置与流程重构
03用AI+办公、完成周报+公告+流程优化建议
04精准选才·招聘与配置的实战进阶
05人才养成·培训与开发体系落地实践

讲师介绍

崔庆法 讲师头像

崔庆法

战略规划与解码执行专家

崔庆法，战略规划与解码执行专家。拥有20余年实战经验，擅长战略规划、绩效管理及AI赋能组织提效。主导多项百亿级战略项目，累计构建100+AI智能体，助力企业实现数智化转型与效能提升

制造业家居建材互联网科技房地产金融银行电力能源
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课程差异说明

本课程页面围绕《AI赋能：人效提升与人力成本优化实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 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？

HR从业者、管理干部、企业管理者等。

学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕AI驱动的人力资源降本增效新思维校准目标和边界，明确课堂重点动作。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用核心知识点讲解、问题互动、典型案例分析、视频解析、实操练习、现场研讨工具表单应用、现场模拟等；案例分析30%+知识讲授20%+互动答疑20%+现场练习30%，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