大家好，如果您还对人工智能四大维度应用不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享人工智能四大维度应用的知识，包括人工智能的价值维度的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

一、人工智能的价值维度

1、AI目前的发展还处于弱AI（ArtificialNarrowIntelligence，ANI）阶段，但弱AI并不弱，如阿尔法狗一样，虽然只擅长某一方面的智能，但在这方面已然超过人类了。近年来，弱AI已经极大促进了信息化与智能化的发展，在很多领域提高了生产效率。如工业机器人、医疗机器人、智能问答、自动驾驶、疾病诊断、自动交易等系统工具，极大提高了生产力。

2、弱AI不能像人类一样靠理性或感性进行推理和解决各方面（哪怕很简单）问题，机器只不过看起来像是智能的，其实只是既定程序的执行而已，只能解决某一方面的问题（就像下围棋不能代表会下象棋），不会有自主意识，不会有创造性。而强AI（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）的定位是在各方面相当于人类或者超过人类，也称为通用人工智能。

3、现阶段的人工智能研究和应用主要聚焦在弱AI，强AI的研究可以说还是停滞不前，难有进展。

4、强AI能否实现还是未知，但要论人工智能的价值，我认为很有必要对两者进行对比，首先我个人是不支持发展强AI的，除非对其有绝对的控制能力，除非人类遇到了全球性灾难或需要星际移民，不然强AI出世就很可能是另外一种原子弹，绝对是弊大于利。

5、弱AI帮助人类，是我们的好助手，能提高我们的生产效率和生活水平，强AI超过或代替人类，将是大部分人类的“终结者”，至少是劳动终结者，总不可能几十亿人都去从事艺术职业吧？当然弱AI发展也会面临这一挑战，但更可控和缓和很多。

二、人效分析四个维度框架

人效分析的第一个关键，叫做基准分析。

我们可以把基准分析理解为通过对标分析，展开日常监测，形成数据判断。对标数据可能是外部基准、内部基准或目标值。

没有基准，就无法形成判断。我们定出指标，完成可视化，有一个最基本的要求，就是能够快速从当前的人效指标中看到是“好消息”还是“坏消息”，或者趋势是“向好”还是“向坏”。

上文讲到综合人效分析的维度与指标，绝大多数指标的算法，都是用一个绝对值除以另一个绝对值，例如，人事费用率等于人工成本除以销售额。这类指标或算法的特点是分析当年或每年的实际数据，但无法体现出每年数据和指标的增长率和变化性。再例如，一台汽车在马路上飞驰而过，你可以说速度很快，但实际上，这辆汽车是在加速还是减速，或者加速度如何，我们往往是注意不到的，速度是一阶，加速度就是二阶，苹果掉在地上是一阶，由于万有引力带来的加速度是二阶。因此，我们需要引入基于连续的、动态的数据增长率的方式，实现进一步的指标分析。

按照这样的思路，“每元人工成本利润”这一指标，就可以进阶为利润增长率除以人工成本增长率，来体现公司利润增长和人工成本增长之间是否保持一定的一致性，很显然，结果最好是大于1的，体现利润增长速率超越人工成本增长速率，如果小于1，假以时日，极端情况下，人工成本就可以把利润“吃掉”。同样的方式，我们可以分析奖金增长率和销售额增长率之间的关系，体现奖金激励的有效性。也可以分析人数（人力投入）增长率和销售额增长率（或订单数增长率）之间的关系，体现人数增长的有效性或人均产出的变化。

企业可以通过重点关注以下不等式，开展人效分析：

人均销售额/利润增长率>人工成本增长率

我们将类似这样的不等式称之为人效管理的“黄金不等式”，通过设计和分析“黄金不等式”，来动态监测、分析和管理人效目标，合理管控人工成本总额和管理人数增长。

我们先来看一个例子，某全球性医药企业，在中国有十家销售事业部和近二十家制药工厂，在每年开展人效分析的时候，除了分析常规人效指标，还通过构建人效分析矩阵，来观察各个销售事业部或制造工厂的人效状况。如图所示：

在这个图中，我们可以看到，横轴代表人均人工成本，纵轴代表人效指标，每一个散点代表一家企业，中间虚线部分代表行业中位值。

这幅图的名字叫做“人力资本分析四象限图”，行业参考线将全部区域划分成了四个部分，我们可以结合企业所在区域，开展进一步的分析和比较：

右上区域体现高人工成本投入、高人效产出，体现人工成本投资和人效收益间形成良性互动；

左上区域体现低人工成本投入、高人效产出，显示出人工成本投资收益最大化趋势，这个区域可能是股东乐见的回报区间，可能有一定的短期效应。

左下区域体现低人工成本投入、低人效产出，体现出因人才质量与人才结构配置不合理，缺乏高质量人才，或薪酬竞争力不足等原因，带来人效产出较低的情况。

右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。

从这张图中，我们可以清晰的看到每家企业所在的位置，从而帮助我们开展进一步的决策。

如果不是集团型企业，一家业务独立、单一的公司也可以参考这个矩阵，按照年份，划分散点，分析人效变化趋势。

在这个图中，横纵轴可以是图示中的“人均人工成本与人效”、“人工成本增长率与人效增长率”、“人工成本增长率与人效达成率”“人均人工成本与利润”、“调薪比率与人效”、“薪酬竞争率与人效”等各种组合。

只要符合“横轴体现投入，纵轴体现产出”的原则即可。

多维矩阵分析相较于单维指标分析，打破了数据或指标的孤岛，建立了数据连接，更容易发现问题和辅助决策。

很多企业在设定完成一系列人效指标之后马上就会发现，按公司、按品牌、按事业部、按区域、按销售单元或按生产单元设定人效指标和开展人效分析都没问题，但研发部门人效如何衡量？财务部门人效如何衡量，人力资源部的人效如何衡量？

很明显，这是一个棘手的问题，对于创造或参与创造直接价值的部门，因为产出是显性的、可衡量的，因此，人效的定义就简单直接，但对于间接创造价值的部门，因为产出是隐性的、不确定的、滞后性的，人效的定义就显得复杂一些。

从实践经验的角度，有以下若干年重点：

首先，先定义部门价值或部门效能。

部门负责人与人力资源团队需要共同来思考和定义部门价值与效能如何衡量，比如公司的信息技术部门，全年开发的项目数量、项目工时，法务部门每年审核的合同数量、处理的诉讼数量等，采购部门每年的采购的单数、采购的批次、件数或采购的金额等。

我们可以借助IPOOC工具来分解和描述部门创造价值的过程，在此基础上，提炼关键效能指标。

右下区域体现高人工成本投入、低人效产出。体现出在更高的人均人工成本投入之下，员工为公司创造的价值并不高，可能是激励性不足、人员冗余或协同不足带来的问题。

例如，我们借助IPOOC来分解研发部门关键效能指标如下：

在借助IPOOC梳理完成部门效能指标的基础上，部门负责人与人力资源团队研讨、挑选符合更业务实际的、更加体现未来战略导向的若干指标，按照可衡量的原则，选取3-5个核心指标，构成一揽子部门效能指标。

接下来就是定义部门人效衡量指标。将选出的部门效能指标，除以部门人数、人工成本或时间周期，就可以得出一个部门人均综合效能指标清单，一揽子的人均效能指标组合。

我们强烈建议通过共创会或者工作坊的形式来开展人效指标的定义、分析，特别是涉及局部人效的研讨，因为人效的定义、分析和改善并非人力资源部一方可以全权推进，内部共创、共建、共识的过程，对部门负责人了解概念、建议意识、主动思考、加深理解、参与设计以及驱动后续改善行动都有着至关重要的作用。

企业人效管理遇到的几大核心问题：

1.长期不关注不重视。当意识到的时候，情况已经很糟糕了。

2.角色认知不足。认为人效管理、人效提升仅仅是人力资源团队的事，高层和部门长严重缺乏人效管理的意识和能力。

3.指标设计错误。仅从财务视角出发，分析和观察人工成本占比，不了解何谓一揽子人效衡量指标。

4.有指标，没分析。很多企业停留在把人效指标做出来，画几张图表，停留在“展示现状”层面，尚不知“指标”和“分析”是两个不同的层次。

5.忽略部门人效。仅关注公司级的、整体的人效产出，忽视内部各部门的人效定义，严重缺乏定义部门人效的方法，特别是中后台部门。

6.缺改善方法。缺乏足够的人效改善策略和工具，提人效不等于减成本和缩编，缺乏一揽子的，且面向各部门差异化的人效提升方法和工具。

三、人工智能服务有哪些

1、无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶控制器来实现无人驾驶。无人驾驶中涉及的技术包含多个方面，例如计算机视觉、自动控制技术等

2、人脸识别也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别涉及的技术主要包括计算机视觉、图像处理等。

3、人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，之后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术水平在20世纪80年代得到不断提高。在20世纪90年代后期，人脸识别技术进入初级应用阶段。目前，人脸识别技术已广泛应用于多个领域，如金融、司法、公安、边检、航天、电力、教育、医疗等。

4、机器翻译是计算语言学的一个分支，是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。机器翻译用到的技术主要是神经机器翻译技术（NeuralMachineTranslation，NMT），该技术当前在很多语言上的表现已经超过人类。

5、生物特征识别技术包括很多种，除了人脸识别，目前用得比较多的有声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。

6、智能客服机器人是一种利用机器模拟人类行为的人工智能实体形态，它能够实现语音识别和自然语义理解，具有业务推理、话术应答等能力。

7、智能外呼机器人是人工智能在语音识别方面的典型应用，它能够自动发起电话外呼，以语音合成的自然人声形式，主动向用户群体介绍产品。

8、智能音箱是语音识别、自然语言处理等人工智能技术的电子产品类应用与载体，随着智能音箱的迅猛发展，其也被视为智能家居的未来入口。究其本质，智能音箱就是能完成对话环节的拥有语音交互能力的机器。通过与它直接对话，家庭消费者能够完成自助点歌、控制家居设备和唤起生活服务等操作

9、个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等。

10、医学图像处理是目前人工智能在医疗领域的典型应用，它的处理对象是由各种不同成像机理，如在临床医学中广泛使用的核磁共振成像、超声成像等生成的医学影像

11、图像搜索是近几年用户需求日益旺盛的信息检索类应用，分为基于文本的和基于内容的两类搜索方式。传统的图像搜索只识别图像本身的颜色、纹理等要素，基于深度学习的图像搜索还会计入人脸、姿态、地理位置和字符等语义特征，针对海量数据进行多维度的分析与匹配。

人工智能四大维度应用的介绍就聊到这里吧，这篇文章只是小编的分享，并不能代表大家观点和客观事实，仅仅给大家作为参考交流学习哦！感谢你花时间阅读本站哦内容，更多关于人工智能的价值维度、人工智能四大维度应用的信息别忘了在本站哦进行查找哦。

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