相信大家最近都被OpenAI最新视频生成模型SORA刷屏了，相信SORA会对现有的文化产业带来一波新的理念革新和技术升级。伴随AI智能技术的快速迭代，AI智能会逐步从概念导入进入到实践应用阶段，为B端和C端用户带来实际价值。在人力资源管理这个和“人”本身结合最紧密的领域，更是通过数智员工这一更形象的表达，突出了其核心价值，即机器逐步接近于“人”的动作、思维和创造力。
目前，数字员工一般直觉上指像真实员工一样是数字人，有表情、神态、语音，有姓名、有工号等：
>> 例如招商局的招小影，是招商局于2022年推出的首位数字员工，除了参与文化宣传外，她可以实现日常工作的处理，比如待办催办、知识汇总等，同时也具有一定的业务技能，比如产权登记、数据采集、快报编制等;
>> 还有云南白药的白小柒，目前主要用于内部工作协同，未来这位数字员工的能力会延展到ToC的消费者，通过互动，向消费者传递具有科技感、现代感的云南白药形象；
>> 当然，还有用友的智友机器人，于2023年BIP技术大会亮相，可和现场听众互动，有问必答，实现有温度的情感交互，同时也在财务报表、个税申报、人才发现等多个场景中得到应用。
数智员工不仅仅是数字人，麦肯锡在2022年提出了数字员工的概念，可定位为“数字化劳动力”。主要依托新型技术来完成企业对前端用户及内部员工的服务优化，以及中后台运营协同作业等任务。随着生成式AI技术进一度应用，数字员工升级为数智员工，使之更加智能化。打破了人类与机器的界限，实现了人机耦合。对于企业来说，更是对传统用工模式的变革，数智员工是继正式工、外包工、兼职工之外的第四种用工模式。
数智员工为企业带来的价值主要体现在三个方面：
一、提升效率：将“不想干”的乏味重复性工作交给数智员工，例如企业内部以OCR扫描识别证件、报销凭证核查等，制造行业已广泛使用的工业机器人，甚至现在已兴起的3D打印将逐步取代原有车床相关工作。这也是企业为应对日益高企的用工成本，实现提质增效的数字化尝试。主要利用RPA、规则自动化、感应器等技术实现，可以总结为模仿人的动作。
二、改善体验：将“不好干”的事情交给机器人，我们在酒店中见到的服务机器人，就是看得见、摸得到的数智员工。还有网店客服、各类售后服务热线等，这类需要情绪稳定、较高沟通技巧，同时在上岗初期需要一定时间的学习积累，通过机器学习和上下问分析，在服务交流过程中，系统给出回复建议，服务人员可作为回复参考，顾客在一句句“亲,,,,”中迷失了自我，极大减轻了新入职员工学习难度和周期，降低了新员工的流失率。这类应用，利用多轮对话、自然语义识别、人机交互等技术，可以总结为模仿人的表情、情绪、沟通技巧。
三、智慧外脑：由于AIGC的出现，增强了数智员工的自学习能力，在以前机器学习的数据量一般限制在企业内部十万条量级徘徊，现在是基于公共的几十亿条无标注数据的预训练模型基础上进行微调训练，信息反馈的可信度得到不断改善；通过对话框的互动模式，由人机互动逐步进化为人人互动，给到用户的结果，也不是需要选择筛选条件的图表呈现，而是具有参考价值的诊断性建议，例如市场对标分析、效能滚动预测等，承担了以往许多“干不好”的工作。可以总结为模仿人的信息处理、分析能力。
数智员工在人力领域也具有相似的趋势，根据两个维度进行观察，分别是数智技术的发展阶段（线上化、自动化、智能化），和人力业务本身处理信息结构化程度进行观察，实现不同程度的效率提升、体验优化、和辅助分析决策：
（1）比如个人信息记录，就属于信息的结构化程度高，线上化技术就能解决数据管理效率问题；
（2）薪酬计算则属于信息结构化程度高，处理规则也具有高度自动化特点，通过线上化就可极大提升效率和HR用户的使用体验，大部分通过审批或数据驱动的业务都可以通过线上化节约劳动力；
（3）对于一些非结构化的业务，比如政策问询，自助语音请假使用了语音解析、证件扫描则应用了OCR识别，是智能化的初步应用，重构了员工的使用体验；
（4）随着AICG的出现，数智员工能力得到跃迁，倾向于实现越来越多较复杂的工作，大量信息的汇总、融合、判断、输出等，比如离职预测、对标分析等业务，往往由于数据量有限、和机器学习模型对算法参数的要求，并没有得到大量广泛的推广应用，但是基于大数据预训练模型（LLM）技术，企业再通过相对少量的行业化和企业级数据训练，就能在实际中得到应用。
技术的不停更迭，意味着人与机器的界限越来越模糊，有些手工流程可以被技术取代，而有些手工操作目前更倾向于辅助增强，比如以岗找人，人才评价等。
AIGC的风吹到了企业，给企业带来的，不仅是对传统劳动力的补充，更是数字员工的能力重构。这必然为现有的工作模式带来冲击，如同电子商务的出现，导致线下店铺的减少，但创造了更多网点店主、快递、客服、网店模特等新职业。未来企业将会越来越聚焦于“人”本身创造价值的挖掘利用，从根本上体现人价值的最大化，从本源上实现人的“提质增效”。通透数智劳动力解决劳动力成本高企，人力资本难以管理等问题：
（1）对企业来讲，据罗兰贝格统计，目前已有47%的公司正在将AIGC部署落实在业务和智能中，未来我们要积极评估约业务流程，将业务划分为完全可自动化完成、AI辅助增强和完全不能由AI完成等积累，进行持续的迭代改善。AI的有效应用是以高质量的数据为基础；而技术平台提供了算力、机器学习等技术基础，是企业建设AI的技术底座；对企业更为重要的是鉴别评估出哪些场景可以应用AI技术，结合企业战略和业务特点找到最具有应用价值的需求。同时，我们也要重视AI结果可信息可控的问题，遵守国家出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》。企业可积极和有实力的数智化企业软件厂商进行共创，基于多年成功行业经验和先进的管理理念为企业提供具有应用价值、投入产出客观、风险可控的解决方案。
（2）对个人来讲，本次技术进步对脑力劳动者冲击更大，但复杂的劳动往往包含多项任务，除了规则明确的任务外，还有大量模糊的、需要创意的、需要协作的任务。生成式AI不能完全取代人类工作，通过AI节约海量数据鉴别、学习的认知成本，通过生成式的建议增强我们的分析判断能力，并可以通过模拟真实应用过程测试反馈学习成果。可以说，“取代你的不是AI，而是一个会用AI的人”。
企业服务大模型YonGPT
用友作为全球领先的企业数智化软件与服务提供商,致力于用创想与技术,推动商业和社会进步，并于2023年发布首个企业服务大模型YonGPT，这是用友基于数字和智能技术服务企业和公共组织数智化的最新研发成果。YonGPT覆盖企业财务、人力和业务，是多领域融合化、多形态综合型的企业服务大模型。在人力资源管理领域，YonGPT等数智技术已被应用于人才发展、人力运营、人力分析等大量场景中，改善用户体验、提升工作效能、助力决策分析，为企业创造源源不断的价值。
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