一、應用場景

人工智能技術應用的細分領域包括深度學習、計算機視覺、智能機器人、語音識別、自然語言處理、用戶畫像等。

1.深度學習

（1）深度學習的概念

深度學習（deep learning）是人工智能領域機器學習的一個重要應用分支，是一種以人工神經網絡為架構，對數據進行表征學習的算法。至今已有數種深度學習框架，如卷積神經網絡、遞歸神經網絡和深度置信網絡等，它們被應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領域并獲取了極好的效果。

（2）深度學習的典型應用場景

說到深度學習，大家第一個想到的肯定是阿爾法狗（AlphaGo），它通過一次又一次的學習、更新算法，在“人機大戰”中打敗了圍棋大師李世石。百度的機器人“小度”多次參加最強大腦的“人機大戰”并取得勝利，這也是深度學習在日常生活中的應用。深度學習技術也有助于企業進行人才發展分析和輔助決策。

2.計算機視覺

（1）計算機視覺的概念

人工智能技術最核心的功能在于它實現了對環境的感知并完成了反饋輸出。人類可以通過視覺、聽覺、嗅覺、味覺和觸覺從環境中獲取信息，其中視覺是最主要的方式。計算機視覺（computer vision）是指用攝像機、計算機和其他相關設備模擬生物視覺，通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的信息，并進一步做圖形處理，從圖像中識別物體、場景的能力。計算機視覺在識別方面的主要任務包括分類、定位、檢測、分割和跟蹤等。

（2）計算機視覺的典型應用場景

計算機視覺主要用于圖像識別，其中包括被用來提高對疾病的預測、診斷和治療的醫療成像分析，被用于自動識別照片中人物的（如刷臉支付）人臉識別技術，高速公路上的ETC車牌識別，基于計算機視覺的無人駕駛感知系統（如無人車），以及安防和監控領域。計算機視覺在人力資源管理領域的常見應用包括刷臉辦理入職、刷臉考勤、刷臉培訓簽到等。

3.智能機器人

（1）智能機器人的概念

智能機器人具有相當發達的“大腦”，其中發揮作用的是中央處理器。智能機器人具備各種內部信息傳感器和外部信息傳感器，可以模擬視覺、聽覺、觸覺和嗅覺。除此之外，智能機器人還擁有效應器，其主要作用是觀察周邊環境。智能機器人至少具備三個要素，即感覺要素、反映要素和思考要素。

（2）智能機器人的典型應用場景

智能機器人被應用于很多領域和場景中，如掃地機器人、陪伴機器人、客服機器人、問答系統機器人、機器翻譯、對話系統機器人等。智能穿戴設備、智能家電、智能出行或無人機設備依據的也是類似的原理。復雜的智能機器人如機械手臂和快遞分揀機器人可以應用在更加開放的環境中。智能機器人在人力資源領域的常見應用就是客服對話機器人、訪客接待機器人、培訓機器人等。

4.語音識別

（1）語音識別的概念

語音識別是一項讓機器把語音信號轉變為相應的文本或命令的高科技技術。通俗地說，就是機器把語音轉化為文字，并對其進行識別、認知和處理。

（2）語音識別的典型應用場景

語音識別主要應用在工業、家電、汽車、醫療、家庭服務、消費類電子產品等各個領域。

2010年之后，由于深度學習的廣泛應用，語音識別的準確率得到了大幅提升，Siri、Voice Search和Echo等可以實現不同語言間的交流；你對著手機說一段話，智能助手就可以幫助你完成一些任務。國內的語音識別產品包括百度語音、科大訊飛、渡鴉等。語音識別在人力資源管理領域的常見應用就是共享服務中心的客服小秘、招聘小秘、培訓助手、虛擬個人助理等。

5.自然語言處理

（1）自然語言處理的概念

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）將有助于實現目標的各種技術（如計算機科學、人工智能、語言學、人類或自然語言等）進行融合，實現了人機之間的自然語言通信。簡單地講，它就相當于機器語言和人類語言的翻譯。在人工智能出現之前，機器能夠自動處理少量的結構化數據。隨著網絡的普及，人類進入了信息時代，機器需要處理的數據越來越多，而網絡中存在的大量文本、圖片、視頻往往都屬于非結構化數據，其中文本的數量又是最多的，且絕大部分屬于自然語言。由于計算機無法直接處理基于自然語言的文本數據，為了能夠分析和利用這些文本信息，就需要用到NLP技術。

（2）自然語言處理的典型應用場景

自然語言處理的應用領域比較廣泛，如信息提取、智能問答、機器翻譯、文本挖掘、輿論分析、情感分析、語音識別和生成、信息過濾、信息檢索、知識圖譜等。自然語言處理在人力資源管理領域中的常見應用就是客服對話機器人、輿情分析、組織CT（業績診斷系統）、人才CT等。

6.用戶畫像

（1）用戶畫像的概念

用戶畫像又稱用戶角色，是勾畫目標用戶、聯系用戶訴求與設計方向的有效工具。在實際操作過程中，用戶畫像往往會以最為淺顯的語言將用戶的屬性、行為與期待連接起來。作為實際用戶的虛擬代表，用戶畫像并不是脫離產品和市場構建出來的。用戶畫像需要有代表性，能代表產品的主要受眾。

（2）用戶畫像的典型應用場景

用戶畫像最早應用于電商領域，其核心工作就是為用戶打標簽。標簽通常是人為規定的高度精練的特征標識，如年齡、性別、地域、興趣等。利用這些標簽將用戶形象具體化，從而精準發現潛在用戶，并為用戶提供有針對性的服務。

用戶畫像在人力資源管理領域的應用就是人才畫像?；诖髷祿治鲞@項技術，企業可以將用戶畫像的結果用于描述用戶的特征，分析用戶的喜好。同時，用戶畫像的結果還可以用于企業對關鍵人才的選、用、育、留等環節，如進行精準培訓、分析外部市場的薪酬水平、優化人才招募或配置等。