北森纪伟国对话陈果：AI大模型如何重构人力资源数字化的技术路径与实践图谱
北森人才管理研究院
2025-04-10 14:00
当前，以chatGPT、DeepSeek为代表的大模型技术，正以前所未有的速度重塑企业管理模式。在人力资源领域，AI已从辅助工具进化为驱动组织变革的核心引擎。
近日，北森联合创始人兼CEO纪伟国在与KPro创始人陈果的深度对话中，系统阐释了AI大模型如何重构人力资源管理数字化的技术路径与实践图谱。
发挥垂类场景积累优势 而非自建大模型
面对大模型技术的快速迭代，北森确立了"敏捷连接+场景深耕"的技术策略。
经过20余年的积累，北森形成了人才能力技术、评价技术、发展技术在内的“People Science”整体能力，并通过6000余家客户成功实践，积累了在人力资源管理垂直场景的丰富沉淀，这是北森的优势所在。
大模型按月甚至周级的进化速度远超传统软件迭代周期，通过与DeepSeek等主流商业大模型的深度集成，既避免了自建模型的巨额投入风险，又能实时吸收最新技术成果，使我们的产品始终保持技术前沿。
在知识库构建等场景中，北森创新采用RAG（检索增强生成）架构。通过构建隔离的企业知识图谱，确保回答精准度。对于能力评估等复杂场景，则依托People Science能力（包括能力技术、评价技术和发展技术），沉淀500+能力卡片库，将心理学模型转化为提示词工程，实现评估维度与AI输出的精准对齐。
AI大模型在人力资源核心场景的实践与商业化突破
Q3：AI如何重塑招聘流程？北森的“AI面试官”解决了哪些痛点？
传统批量面试存在效率低、标准不统一等问题。我们的“AI面试官”通过多模态分析（视频、语音、文本），结合大模型实现了对候选人职业形象、专业技能、岗位胜任力、心理素质、认知能力、职业选择偏好等多维度评估。
例如在校园招聘面试管培生时，融合人才模型的系统会根据他的简历，比如过往实习经历、项目信息等进行提问，还能智能追问、生成面试报告，提升面试效率，保证面试质量。在蓝领招聘中，企业特别关注候选人的四肢灵活性、心理风险和背景调查，这些都是通过AI面试官来快速识别的。
目前已有200多家企业应用，尤其在校园招聘等大规模场景中，可将面试流程从3轮压缩至“AI初筛+终面”2轮，效率提升50%以上。
AI面试的核心价值在于“规模化公平性”，通过与人工面试结果的交叉校准（如安排资深HR与AI同步评估），企业可快速验证其有效性。
传统e-learning的关键矛盾在于“学≠会”，我们通过几个产品进行创新破局：
AI做课助手：输入产品文档即可自动生成多语言PPT、授课脚本，甚至数字人可以直接作为讲师生成课程视频，解决企业讲师不愿意抛头露面、录课繁琐周期长的问题。北森的一家家电客户借此将海外培训制作周期从2周缩短至2小时，并解决了多语言的困难。
AI陪练：基于大模型生成动态剧本（如客户投诉处理），企业员工如销售，可以与设定的客户虚拟角色进行对话，AI会从“话术合规性”、“成交引导力”等维度或企业自定义维度进行反馈，生成个性化陪练报告，帮助销售提高售卖能力。
AI领导力教练Mr.Sen：企业经常给员工提供领导力的课，但课程学习和有领导力是两码事，因为领导力必须在真正的管理场景中才能被历练出来。Mr.Sen将北森20年来对领导力发展的沉淀与AI相结合，具备50多个自选场景和练习主题，比如如何处理下属和其他部门的冲突，给员工提供个性化练习。
培训的终极目标是行为改变。AI陪练、AI领导力教练Mr.Sen通过“提示词工程”将领导力模型、销售方法论等抽象知识转化为可训练的场景，这种“实战模拟”比传统课程更贴近业务需求。
Q5：HR共享中心会被AI取代吗？员工自助服务能走多远？
我们的“AI员工助手”已能处理80%的常规咨询（如年假查询、考勤异常），其核心是通过RAG（检索增强生成）技术，将企业制度文档与HR系统API对接，确保回答精准。例如，员工提问“我的年终奖计税方式”，AI会直接调取薪酬系统数据并解读政策。
技术边界上，复杂场景如“跨年假期结转”仍需人工介入，因为多轮对话的体验尚不流畅。但简单查询类需求已可完全由AI承接，这将对共享中心的人力配置产生深远影响。
关于AI大模型在人力资源管理领域的实践，北森仍在路上，但我们坚信，未来人力资源智能化的竞争，不是“谁有更强大的模型”，而是“谁更懂如何用AI解决业务场景问题”。站在人机协同的新起点，北森将持续发挥行业深耕优势和客户成功实践积累，以专业能力与先进技术，助力客户业务成功。
