人工智能驅(qū)動(dòng)下的亞太人力資源展望課件

1、Prospects of AI Adoption in Asia人工智能驅(qū)動(dòng)下的亞太人力資源展望Lucy Li 李勵(lì), ADP中國(guó)信息與研發(fā)副總裁Asia Outpaced Rest of the World亞洲的人工智能發(fā)展先于全球其它地區(qū)Large volume of big data海量大數(shù)據(jù) Biggest buyer in robots 機(jī)器人的最大購(gòu)買(mǎi)方Simultaneous proliferation在各個(gè)行業(yè)同時(shí)盛行Tremendous investment in AI and Automation 對(duì)人工智能和自動(dòng)化的大力投入Millions of internet con

2、nected users數(shù)以億計(jì)的互聯(lián)網(wǎng)用戶Global manufacturing center 全球制造業(yè)中心Dense interconnection across industries各行業(yè)間緊密連接 Sustained economic growth持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)Source: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來(lái)源：麻省理工技術(shù)評(píng)論：亞洲的人工智能議程 Fact or Fiction喜憂參半Increase efficiency and convenience for economies and people提高企業(yè)生產(chǎn)率，為人民的工

3、作和生活帶來(lái)便利Disrupt every established industry and the livelihoods they support顛覆每個(gè)成熟的行業(yè)及其支撐的生計(jì)Job Displacement工作替代Source: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來(lái)源：麻省理工技術(shù)評(píng)論：亞洲的人工智能議程 But Not People Replacement但不是人被替代Tak Lo 人工智能科創(chuàng)加速器Zeroth.AI合伙人“由于與較發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體相比，低技能工作在亞洲勞動(dòng)人口中的百分比較高，所以在亞洲，工作被替代的步伐將會(huì)快許多。政府應(yīng)

4、該把重點(diǎn)放在培訓(xùn)被替代的工人，而不是保護(hù)現(xiàn)有工作崗位免于托媒?！绷衷獞c百度IDL主任“即使是最好的機(jī)器人金融分析師，所準(zhǔn)備的報(bào)告的內(nèi)容和見(jiàn)解力也只及得上人類分析師的70%。人工智能對(duì)我們的工作有輔助作用，我們不會(huì)被替代的?！盨ource: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來(lái)源：麻省理工技術(shù)評(píng)論：亞洲的人工智能議程More occupations will change than automated away更多的職業(yè)將會(huì)發(fā)生變化，而不是完全自動(dòng)化5% of all occupations can be automated entirely 5%

5、現(xiàn)有職業(yè)可以完全自動(dòng)化* Source: McKinsey Global Institute - “A future that works: automation, employment and productivity” 60% of all occupations have at least 30% of constituent activities that could be automated 60%現(xiàn)有職業(yè)所涵蓋的各種活 動(dòng)中有30%可以自動(dòng)化Positively Inclined傾向樂(lè)觀在未來(lái)五年，人工智能和機(jī)器人的進(jìn)步將有什么程度的影響？（1為樂(lè)觀程度最低，5為最樂(lè)觀）Sourc

6、e: MIT Technology Review: AIs agenda in Asia來(lái)源：麻省理工技術(shù)評(píng)論：亞洲的人工智能議程 我的行業(yè)的增長(zhǎng)前景我公司的競(jìng)爭(zhēng)力消費(fèi)者/零售信息技術(shù)和通信專業(yè)服務(wù)金融服務(wù)制造業(yè)Aware, but Unprepared意識(shí)到了，但尚未準(zhǔn)備好Only 13% MNC companies have invested in AI in Asia, 18% in automation/robotics 只有13%的跨國(guó)企業(yè)目前在亞洲地區(qū) 投資于人工智能，18%投資于自動(dòng)化/ 機(jī)器人Source: MIT Technology Review: AIs agenda i

7、n Asia來(lái)源：麻省理工技術(shù)評(píng)論：亞洲的人工智能議程 人工智能投資計(jì)劃（受訪者的百分比）人工智能（分析、機(jī)器學(xué)習(xí)或其它人工智能功能）自動(dòng)化/機(jī)器人我們已在全球投資我們已在亞洲投資我們正在考慮投資我們沒(méi)有計(jì)劃投資50% are considering investing in AI 50%正在考慮對(duì)人工智能進(jìn)行投資Opportunity & Challenge for HRHR的機(jī)遇與挑戰(zhàn)Implications for HR professionals 對(duì)人力資源從業(yè)者的啟示HRs role will become more strategic as the administrative w

8、ork will be automated 隨著大部分事務(wù)性工作被自動(dòng)化，人力資源的角色將變得更具戰(zhàn)略性* Source: McKinsey Global Institute - “A future that works: automation, employment and productivity” The importance of big data analytics to be more proactive 大數(shù)據(jù)分析將越來(lái)越重要，它將幫助人力資源從業(yè)者更具前瞻性地工作Retrain current workforce upskilling 重新培訓(xùn)現(xiàn)有員工技能升級(jí)Strategic

9、 role戰(zhàn)略角色 Big data analytics 大數(shù)據(jù)分析Workforce upskilling重新培訓(xùn)員工Data driving Business insight數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)洞察力Source: PwCs Data & Analytics Survey - 2016How HR will embrace AIHR將如何擁抱人工智能AI assisted由人工智能輔助Source: Everest Group: Global HR Outsourcing Trends Handbook 2016Your Analytical Journey大數(shù)據(jù)分析之路自然、直覺(jué)或自動(dòng)化的互動(dòng)

10、不同情境具體用法報(bào)告大數(shù)據(jù)平臺(tái)內(nèi)容管理RDBMS信息整合描述提醒深度探討查詢標(biāo)準(zhǔn)報(bào)告特設(shè)報(bào)告 預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)建模預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析規(guī)定優(yōu)化規(guī)則認(rèn)知學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言推理 后見(jiàn)之明 洞察力 先見(jiàn)之明 大數(shù)據(jù)工具知識(shí)Turnover Probability離職率預(yù)測(cè)Predictive Analytics預(yù)測(cè)分析Powered by the ADP DataCloud由ADP DataCloud提供從人力資源問(wèn)題到業(yè)務(wù)問(wèn)題新職位的薪資范圍應(yīng)該是多少？ 我公司的離職率是否高于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)？我們的薪酬戰(zhàn)略是否奏效，確保我們?cè)谥匾毼挥泻线m的人才？我們的離職率是否影響到執(zhí)行業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的能力？基準(zhǔn)報(bào)告預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)交換分析HR l

11、eaders can now use big data to answer business questions about the workforceHR領(lǐng)導(dǎo)者可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)來(lái)回答勞動(dòng)力相關(guān)的業(yè)務(wù)問(wèn)題財(cái)務(wù)績(jī)效人力資源績(jī)效營(yíng)業(yè)額凈增銷售額凈營(yíng)運(yùn)收入客戶保有率凈推薦值人才能力及影響新增人才生產(chǎn)力，潛能員工保留率敬業(yè)度Leading Indicator V.S. Lagging Indicator領(lǐng)先指標(biāo) vs. 滯后指標(biāo)Payroll as the Foundation Brings Trusted Data薪酬數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，為您帶來(lái)可信數(shù)據(jù)Data at Scale大規(guī)模的數(shù)據(jù)Data in Many Forms很多形式的數(shù)據(jù)Data in Motion不斷變化的數(shù)據(jù)Data Uncertainty數(shù)據(jù)的不確定性Volume海量Variety多樣Velocity快速Veracity準(zhǔn)確Benchmarking Metrics Span Categories基準(zhǔn)指標(biāo)跨越各個(gè)類別勞動(dòng)力人員結(jié)構(gòu)員工數(shù)