过去，“得人才者得天下，世有伯乐，然后有千里马。”

这些都是我们耳熟能详古人对于人才渴求的描写。能否及时发现人才、培养人才、发挥人才作用的关键，都是历代管理者或经营者关注的问题。自古发现人才并没有那么容易，过去要么通过自己的努力，脱颖而出，获得赏识；要么需要伯乐的发现与提携。而这样的发现结果，通常会受发现者的品德、喜好、情绪等人为主观因素影响。

现在，“人才是第一资源，千里马常有，而伯乐不常有。”

为解决这一事物的矛盾性，我们从未停止学习的步伐，改进我们识别人才的方式方法，从而能够不依靠个人而是一套科学体系来识别人才，用好人才，进而成就组织。

企业为了更好培养“识马”之术，我们的企业都经历几种模式呢？

邀请咨询公司构建了人才任职资格或胜任能力体系，建立了标准，引入测评工具加强科学性判断，并通过人才盘点与继任者计划等方式，通过这套体系将识别出的员工进行合理使用、分类发展和有效激励，这是一套被证明行之有效的方式，但不是所有企业都有这样的时间、成本、专业人才、管理成熟度等条件来做成此事。

借助一些优秀的人力资源数智化企业提供的系统，这些系统已经将传统人才咨询项目中的测评、盘点、继任、画像、标签等流程和方式根据系统所设定好的业务模式，进行有序的系统化数据流转，即便你的企业没有非常专业的人才发展顾问，也可以借助这样的模式，逐步开展你的人才发展业务、干部的选拔与评价、人才培养与后备梯队的继任建设，进而不断的修正完善。

利用一部连接互联网的PC、手机可以进行初级智能化的人才搜索引擎（仅个人观点，不喜勿喷），来搜寻企业想获得的外部人才与发现企业内部的优秀、高潜人才，当然这些搜索的范围仅限法律规定内，更适合在企业自己的数据池中或人力资源系统数据中，快速找出符合业务发展所需的匹配性员工和潜力员工。这些技术已然润物细无声地走进了我们的工作当中，举个例子：一位HR想要招聘人才，当她在系统中发布了一条招募信息，这时系统会通过内部搜索引擎（也可以理解为规则）快速搜寻企业内部的简历库，把相近似候选人筛选出来，推荐给招聘HR，这样便能提高工作效率。当然，为了不断提升推荐的准确率，我们会发现填写简历信息越来越被结构化，而不非长篇大论；同时，模板会要求我们提供关键词、标签等，这些都是为了让系统后台的算法能够更好的进行文本挖掘，构建匹配性图谱标签，从而尽可能实现人岗匹配匹配度分析与推荐。

未来，人才始终是核心竞争力，AI人才智能终端，随时随地成为 “TalentGPT”

随着ChatGPT的火热，人工智能仿佛又打开了一个新视界，我们惊艳于它的理解能力、学习能力、总结归纳能力，更重要的是能够快速准确找到问题的答案，但比ChatGPT更厉害的是发明团队，不足百人，平均年龄32岁，清一色世界名校毕业，同时，还有9名华人，且均从事与GPT知识领域相关的学习、研究、类似工作背景等。换位思考，作为企业管理者，如果企业内存在类似人才，并不希望错失任何一员。

数智新时代，更多的企业管理者们希望能拥有一款像ChatGPT一样的人工智能，当企业业务应外部环境需要敏捷调整时，能通过它快速找到适配人才；当某个岗位流失，我们能通过他找到适配或者最接近合适的后备人选；当开启一项创新业务，输入脑海中想像的一些模糊的所需人才的因子，人工智能可以自动把这些匹配的人找出来，并且进一步提供这些人的全景数据（人才画像）以及差异分析，这些数据结果，可以快速、有效、精准的帮助企业领导者们识别想要的人，当然这一切数据都来自企业自建的人才数据中心，企业需要有这样的一款智能工具，来做好企业家们的“伯乐”。

用友BIP人力云人才发现，内置NLP技术，基于人才标签、员工信息、模糊性搜索以及智能联想等方式，逐步训练、学习和形成企业自身的大语言模型，通过搜索结果可以进行二次筛选，人才全景画像展示、关键特征标签展示、人才横向对比分析等清晰展现，精准定位企业内部人才。

同时，用友BIP人力云人才发现的目标不仅限于此，随着未来技术不断创新，它也许会成长为“TalentGPT”，帮助企业实现：

更精准的挖掘企业内部人才；

进行人才之间的横向、纵向对比分析；

进行“空岗推人”的人岗匹配；

实现人才选拔时的人才评估报告分析；

组织和业务部门的人才分析数据可视化；

特定人才工作目标绩效达成的突出表现；

特定人才在组织网络分析(ONA)中的影响力；

……

伴随智能技术的快速发展，我们可以畅想，AI智能化人才发现，将作为未来企业管理者和人才管理部门的入口，连接企业数智化平台，探寻每一位数字员工。

文章内数据来源：OpenAI 官网、AMiner 科技情报平台

（DHR研究院 刘博）