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在教育部、国家自然科学基金委等基金的支持下，百度公司的项目组经过共同攻关，结合企业实际任务场景，围绕人才管理多个核心方向，构建了系统化的智能化人才管理研究框架。具体地，针对人才发展分析难、组织画像建模难、招聘效率与精准度提升难、劳动力市场趋势预测难这四个痛点，项目组提出了智能化人才发展新技术、智能化组织分析新技术、智能化人才招聘新方法与智能化劳动市场分析新方法，并研发了智能人才管理新系统，目前已经在百度公司内深度应用。

本成果主要技术亮点和创新点从以下几点进行描述：1）智能化人才发展新技术。针对人才发展分析难题，本项目提出智能化人才发展新技术，构建了面向人才职业生涯预测的深度序列分析技术和面向人才发展需求的个性化推荐技术。智能化地解决了组织中的晋升预测、绩效预测、离职预测、生涯轨迹预测、人才培养等人才全生命周期中的发展规划问题。高效解决了个性化人才发展问题。2）智能化组织分析新技术。针对于复杂组织间关系等特点，本项目首次提出智能化组织分析新技术，建立组织画像、寻找高潜人才、竞合关系建模从而构建组织竞争优势，提升组织协同能力并提高组织效率，为组织分析和未来发展提供建议。3）智能化人才招聘新方法。针对于人才招聘市场信息爆炸带来的招聘效率低和主观性强的问题，本项目对人才、岗位、面试评估等多源异构的招聘数据进行建模，构建智能化人岗匹配、面试评测、岗位分析技术，应用于简历筛选、岗位推荐、面试评测辅助、生涯规划、薪酬预测等任务中。4）智能化劳动力市场分析新方法。针对劳动力市场复杂多变公司、职位、技能等在市场中的作用难以有效表征的问题。本项目基于大规模劳动力市场多源数据和新颖的机器学习技术，提出数据驱动的智能化劳动力市场分析方法，所提技术能够有效提升劳动力市场分析的准确性和时效性，助力开放多元健康发展的劳动力生态系统。

智能化人才管理技术的研究受到我国人才兴国这一重大战略的支撑，同时，社会就业人口不断上升，整个人力资本服务市场前景巨大，智能化技术大有可为。此外，智能化技术可以更好地帮助企业与员工在不同发展场景下不断增长的个性化需求。因此，在国家需求、社会需求、市场需求、企业和员工需求均不断增长的情况下，智能化人才管理具有良好的推广前景。