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2021年02月18日 | 百度专利用人工智能打分来判断人岗匹配引争议

2021-02-18 来源:爱集微

近日,百度的一项专利引起了广大吃瓜群众的关注,2019年7月19日,百度申请了一项名为“员工工作状态的预测方法、装置、电子设备以及存储介质”的发明专利(申请号:201910620971.9),申请人为百度在线网络技术(北京)有限公司。

为何这项专利会引起群众的关注呢?有网友认为,这是打着“人工智能”的旗号,用大数据来监测员工是否认真工作,还有网友认为,这不仅侵犯了员工的个人隐私,也不是良好的员工与企业的关系。随后,百度站出来澄清该专利只是一个“人岗匹配”的衡量方法,主要目的是用来吸引、培养和保留人才,并且,这个专利只是纯理论研究,目前没有任何应用。

那么,该专利到底讲述了什么内容呢?专利中首先提到,人与组织的匹配程度对工作态度、离职倾向以及工作绩效等结果有显著影响。由于目前这种匹配工作通常具有较大的主观性、静态性以及低效性,因此该专利提出了智能化的匹配方案。

根据该专利目前公开的相关资料,让我们一起来看看这项匹配方案吧。

如上图,为该专利中发明的员工工作状态的预测方法的流程示意图,系统首先会获取员工所属的组织信息、职位级别信息以及通信信息,这些数据通常来自于企业的员工信息数据库,该专利中对于通信信息的描述为:抽取该员工在某段时间内的通信行为信息,从而构建其通信关系网,这里面可能包含例如最经常联系人、通信频率、时长等信息。

其次,根据上述获取的这些员工信息,提取员工与组织匹配表征向量,这个向量包含了员工的个人特征以及组织特征。例如员工的职位信息和通信信息可构成其个人特征,其在预先建立的组织结构树上的位置可以构成其组织特征,然后利用机器学习算法将个人特征和组织特征相结合,计算出员工与组织匹配的表征向量,例如下图所示:

根据每个员工在组织结构树上所处的位置,提取每个员工相对应的组织特征后,就可以将每个员工的个人特征与每个员工的组织特征进行结合,从而得到员工与组织匹配表征向量。在得到匹配表征向量后,系统会生成员工的时序特征,这个时序特征用于表示员工与组织匹配随时间变化的特征,对员工的工作状态进行预测也是依赖于该时序特征。

其实这个过程可以简单理解为:系统会根据该员工的工作岗位和工作状态,来判断其工作状态是否满足其所工作内容所需,这似乎也与百度所称的“人岗匹配”的思路相吻合。但该专利中还提到,利用员工的时序特征,还可以完成员工的绩效打分,通过判断员工的工作状态是否满足工作岗位,例如绩效有A、B、C三个等级,通过打分,可以判断其绩效属于哪个等级。

以上就是百度发明的员工工作状态预测方法,该方案通过收集员工在某段时间内的工作状态及行为,来判断该员工在这段时间内是否按照工作要求完成工作,从而判断该员工是否符合该岗位,但该专利稍加改动,就可以成为一套实时的员工工作状态监督系统。这样的方案无疑是对企业来说有利的,计算机程序可以无休止的工作、计算,在这样的高压之下,员工的工作效率必然会高,但是这种监督模式也会让员工感到巨大的压力,甚至会导致绩效的降低,因此是否采用这种监管模式,还需要企业权衡再三。


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