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《AI赋能HR：AI10倍提升HR工作效率的方法与实践》内容简介
这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作，是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验，通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤，细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。
《AI赋能HR：AI10倍提升HR工作效率的方法与实践》书籍信息摘要
《AI赋能HR：AI10倍提升HR工作效率的方法与实践》内容简介与阅读建议，作者 田政 谷燕燕 唐琨，经济管理，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：AI、HR、工作效率、经济管理。
- 作者：田政 谷燕燕 唐琨
- 分类：经济管理
- 出版年份：2024
- 出版社：机械工业出版社
- 页数：296 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
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目录
- Contents
- 赞誉
- 序1
- 序2
- 前言
- 第1章 从人力资源视角看
- AIGC1
- 1.1 从ChatGPT开始全面了解
展开全部（共 230 章节）
- AIGC1
- 1.1.1 全面了解ChatGPT和
- AIGC1
- 1.1.2 国外主流AIGC工具介绍3
- 1.1.3 国内主流AIGC工具介绍5
- 1.2 AIGC在人力资源中的
- 创新应用6
- 1.2.1 AIGC对个体赋能：
- 提升职场竞争力7
- 1.2.2 AIGC对组织赋能：实现
- 高效、敏捷的人力资源
- 管理8
- 1.3 AIGC在人力资源中的
- 价值与挑战8
- 1.3.1 AIGC的5个特性8
- 1.3.2 AIGC带来的价值9
- 1.3.3 AIGC带来的挑战9
- 1.4 人力资源从业者的AI能力
- 模型11
- 第2章 人力资源必会的提示词
- 工程13
- 2.1 提示词概述13
- 2.1.1 了解提示词13
- 2.1.2 提示词的局限性17
- 2.2 人力资源的4种提示
- 词编写方法20
- 2.2.1 角色扮演法20
- 2.2.2 任务分解法24
- 2.2.3 示例学习法34
- 2.2.4 思维框架法38
- 2.3 人力资源的提示词
- 管理方法42
- 2.3.1 提示词编写的前提：
- 需求分析43
- 2.3.2 提示词编写的7个原则47
- 2.3.3 提示词的测试与评估49
- 2.3.4 提示词的管理与维护51
- 第3章 AI赋能人力资源
- 日常工作54
- 3.1 用AI处理职场文案54
- 3.1.1 会议纪要整理54
- 3.1.2 工作报告撰写57
- 3.1.3 邮件处理60
- 3.1.4 PPT制作65
- 3.1.5 合同撰写72
- 3.2 用AI做项目管理74
- 3.2.1 用AI高效编制项目
- 计划75
- 3.2.2 项目任务分配85
- 3.2.3 项目里程碑管理89
- 3.2.4 项目验收与复盘91
- 3.3 用AI制定企业内部制度93
- 3.3.1 撰写规章制度93
- 3.3.2 制度更新管理95
- 3.4 用AI做流程管理98
- 3.4.1 设计流程图98
- 3.4.2 制定工作指南100
- 第4章 AI赋能人力资源
- 战略管理104
- 4.1 用AI进行人力资源战略
- 管理104
- 4.1.1 用AI进行环境分析104
- 4.1.2 用AI协助辨识和评估
- 内外部因素112
- 4.1.3 用AI协助制定战略
- 愿景113
- 4.1.4 用AI做人力资源战略
- 愿景的可行性评估115
- 4.2 用AI进行人力需求预测
- 与规划117
- 4.2.1 AI在需求预测中的应用118
- 4.2.2 AI在预算规划中的作用121
- 第5章 AI赋能招聘管理123
- 5.1 用AI做招聘需求分析与
- 制订招聘计划123
- 5.1.1 承接企业战略的招聘
- 需求分析123
- 5.1.2 招聘计划制订125
- 5.1.3 招聘指标的设定与跟踪127
- 5.2 用AI做职位分析与描述130
- 5.3 用AI设计吸引人才的
- 招聘文案141
- 5.3.1 撰写吸引人才的招聘
- 文案141
- 5.3.2 撰写适应多平台的
- 招聘文案144
- 5.4 用AI做面试准备与模拟149
- 5.4.1 面试流程的设计与优化149
- 5.4.2 面试问题的准备151
- 5.4.3 面试模拟的实施153
- 5.5 用AI进行候选人筛选与
- 面试评估153
- 5.5.1 候选人简历筛选与管理154
- 5.5.2 面试评估意见的撰写156
- 5.6 用AI进行招聘数据分析
- 与管理157
- 5.6.1 招聘数据的收集与整理157
- 5.6.2 招聘效能分析159
- 5.6.3 招聘趋势预测165
- 第6章 AI赋能培训与人才
- 管理168
- 6.1 用AI做培训需求调查?168
- 6.1.1 制订调查计划168
- 6.1.2 设计调查问卷170
- 6.1.3 培训需求分析171
- 6.2 用AI制订培训计划?173
- 6.2.1 培训计划与组织
- 目标和战略对齐173
- 6.2.2 设计培训课程计划174
- 6.2.3 培训资源规划与预算176
- 6.2.4 人才发展规划179
- 6.2.5 专项培训计划180
- 6.3 用AI开发培训课程183
- 6.3.1 培训教材与教具制作183
- 6.3.2 培训课程手册制作185
- 6.3.3 设计课程评估工具187
- 6.4 用AI做培训效果评估?189
- 6.4.1 学员绩效评估189
- 6.4.2 ROI分析与改进措施191
- 6.4.3 人才成长评估193
- 6.5 用AI做人才管理?196
- 6.5.1 企业内部人才盘点196
- 6.5.2 人才梯队建设199
- 6.5.3 继任者计划201
- 第7章 AI赋能绩效管理203
- 7.1 用AI管理考勤?203
- 7.1.1 设计考勤管理流程203
- 7.1.2 制定考勤管理规定205
- 7.1.3 统计分析考勤结果207
- 7.2 用AI设计绩效考核指标209
- 7.2.1 业务人员绩效考核
- 指标设计209
- 7.2.2 技术人员绩效考核
- 指标设计212
- 7.2.3 职能人员绩效考核
- 指标设计216
- 7.2.4 管理层绩效考核指标
- 设计221
- 7.3 用AI评估绩效并提供反馈222
- 7.3.1 设计绩效评估流程及
- 反馈机制222
- 7.3.2 绩效数据收集与分析224
- 7.3.3 绩效面谈226
- 7.3.4 提供改进建议和设定目标228
- 7.4 用AI评价绩效考核效果?229
- 7.4.1 设计和执行效果评估229
- 7.4.2 绩效数据分析230
- 7.4.3 绩效改进和员工发展232
- 第8章 AI赋能薪酬与
- 福利管理235
- 8.1 用AI制定薪酬策略?235
- 8.1.1 设计薪酬结构235
- 8.1.2 设计薪酬体系237
- 8.2 用AI设计福利方案?238
- 8.2.1 员工需求分析238
- 8.2.2 福利政策制定239
- 8.2.3 个性化福利建议241
- 第9章 AI赋能员工管理243
- 9.1 用AI做员工入职管理243
- 9.1.1 设计入职流程及工具包243
- 9.1.2 员工手册管理244
- 9.2 用AI做在职员工管理246
- 9.2.1 员工职业发展和晋升246
- 9.2.2 设计各类员工活动方案247
- 9.2.3 员工职业生涯规划248
- 9.3 用AI进行离职管理?249
- 9.3.1 设计离职流程及表单249
- 9.3.2 离职面谈准备与实施250
- 9.3.3 离职员工返聘机制设计251
- 第10章 AI赋能企业文化建设253
- 10.1 用AI构建企业文化体系253
- 10.1.1 制定企业愿景253
- 10.1.2 制定企业使命255
- 10.1.3 制定企业核心价值观258
- 10.2 用AI传播企业文化260
- 10.2.1 用AI讲企业文化故事260
- 10.2.2 用AI创建企业内刊261
- 10.2.3 用AI策划企业文化
- 活动264
- 10.3 用AI进行企业文化的
- 实践应用266
- 10.3.1 企业文化在企业
- 管理中的应用267
- 10.3.2 企业文化在员工
- 管理中的应用269
- 10.3.3 企业文化在雇主品
- 牌建设中的应用271
- 10.3.4 企业文化在社会责
- 任中的应用273
- 第11章 大模型在企业中的
- 部署与实践276
- 11.1 大模型在小微企业中的
- 快速部署276
- 11.1.1 部署方案276
- 11.1.2 案例分析：某小型企
- 业的ChatGPT驱动
- HR转型成功之路278
- 11.2 大模型在大中型企业中
- 的大规模部署279
- 11.2.1 部署方案279
- 11.2.2 案例分析：某大型企
- 业数字化转型下的
- ChatGPT应用之道281
- 第12章 人力资源应用AI的
- 风险与预防措施283
- 12.1 数据安全风险284
- 12.1.1 AI在数据收集阶段
- 的安全风险284
- 12.1.2 AI在数据处理阶段
- 的安全风险285
- 12.1.3 AI在数据输出阶段
- 的安全风险286
- 12.2 知识产权风险287
- 12.2.1 AI的版权风险287
- 12.2.2 AI的著作权风险288
- 12.2.3 AI的专利风险290
- 12.2.4 AI的商标风险290
- 12.3 其他风险292
- 12.3.1 AI的职业道德风险292
- 12.3.2 AI的商业伦理风险293
- 12.3.3 AI的法律合规风险294
- 12.3.4 AI的社会责任风险295
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