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科恩说:“聊天机器人可以提供一种自然的、类人的、随时开机的交流工具，让用户进行个性化的对话。”然后分析并利用这些对话来解决员工的具体担忧、愿望和需求。但这还没有结束。谈话后的行动和第一时间寻求反馈一样重要。”
人工智能支持的聊天机器人让人力资源从业者能够理解员工的情绪，从而解决采取行动的潜在障碍，并向员工证明他们的声音很重要，这将提高员工的参与度，减少人员流失。
促进学习和发展项目
ON Semiconductor全球学习与发展主管伊丽莎白•格林(Elizabeth Greene)表示，未来几年，学习与开发部门使用人工智能的前景将大幅增加。这些部门将被期望创建灵活和适应性强的学习项目，能够满足员工的个人需求。与此同时，他们将以更深入的方式使用数据和分析，向业务展示影响力。
她表示:“学习和发展不仅要教会人们人工智能技能和数字技能，还要让员工为新角色做好准备，这些新角色无疑将需要更多的人力技能:分析、战略、批判性思维、文化意识和情商。”“为了适应这些变化，研发部门正在转向支持个人学习的敏捷学习模式，而不是为整个组织提供基础广泛的解决方案。”
Greene分享了她的公司通过采用人工智能来建立员工体验的数据第一心态的几种方式:
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根据工作角色、现有技能、发展计划和未来目标个性化学习过程，并主动解决存在的技能差距。
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根据员工的技能和通过社会学习渠道在组织内列出的项目，分配拓展任务和跨职能项目。
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基于与个别员工需求的相关性进行内容匹配和推荐。
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通过聊天机器人对常见问题进行实时回复，所有员工都可以输入问题并快速收到自动回复。
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为需要额外支持的领导提供聊天机器人的指导。
利用事务性劳动力数据
Kronos产品营销高级总监杰森•萨巴(Jayson Saba)表示，人力资源团队可以利用人工智能来利用事务性劳动力数据来预测员工的潜力、疲劳程度、离职风险甚至整体敬业度，最终实现更富有成效的对话，以改善员工体验、留住员工和绩效。
他说:“现在可以利用人工智能构建更智能、个性化的日程安排，并利用人工智能根据预先确定的业务规则实时审查休息和换班请求。”这赋予了员工，特别是那些必须在场的一线/小时职位的员工，更多地控制他们的工作/生活平衡。Saba补充道:“使用人工智能处理这些重要但重复的行政请求，也减轻了经理们的负担，让他们有更多的时间待在地板上，与客户一起工作，以及培训团队。”
推动劳动力分析
根据Forrester Tech Tide:云人力资本管理2019年第四季度的调查结果，组织机构正在转向劳动力分析和计划。在这些劳动力分析应用程序中，人工智能和机器学习变得更加明显。
萨巴说:“人力资源中的人工智能赋予管理者解决问题的能力，并能促使他们做出更明智的决定，从而影响员工和组织的成功。”“例如，使用实时分析，可以让管理者了解缺勤、开放式轮班和计划外的时间表变化对关键绩效指标的影响，让他们做出更明智的决定，在问题出现之前就避免它们。”
结论
甲骨文(Oracle)人力资本管理云业务部门高级副总裁艾米丽•何(Emily He)表示，机器学习和人工智能方面的最新进展正迅速成为主流。她在一份有关甲骨文未来职场研究的新闻稿中表示:这导致世界各地的人们与科技及其团队互动的方式发生了巨大变化。
她说:“在工作中，人类和机器之间的关系正在被重新定义，没有一种放之四海而皆准的方法可以成功地应对这种变化。”“相反，组织需要与他们的人力资源组织合作，在工作中实施个性化的人工智能方法，以满足他们在世界各地的团队不断变化的期望。”
（编辑：宜春站长网）
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