《AI 賦能績效管理體系建設》線上課
《AI 賦能績效管理體系建設》線上課詳細內容
《AI 賦能績效管理體系建設》線上課
《AI 賦能績效管理體系建設》
主講：臧凱老師
【課程背景】
在數(shù)字化轉型浪潮下，國企與名企的績效管理面臨 “戰(zhàn)略落地難、數(shù)據(jù)割裂、動態(tài)調優(yōu)慢” 等挑戰(zhàn)。AI 技術通過機器學習、自然語言處理等能力，可實現(xiàn)績效目標智能拆解、過程動態(tài)預警、結果精準評估，推動績效管理從 “經(jīng)驗驅動” 向 “數(shù)據(jù)智能” 升級。本課程聚焦 AI 與績效管理體系的深度融合，通過理論解析、工具應用與行業(yè)案例，幫助管理者構建科學高效的智能績效體系。
【課程收益】
掌握績效管理核心理論（如平衡計分卡、OKR）與 AI 技術融合邏輯
學習 AI 在目標設定、過程監(jiān)控、考核評估中的具體應用場景與工具
借鑒國企與名企 AI + 績效管理實戰(zhàn)經(jīng)驗，提升體系設計與優(yōu)化能力
獲得可復用的 AI 工具選型框架與實施路徑。
【課程對象】
國企 / 名企 HR 負責人、績效管理專員、業(yè)務部門管理者
【課程時間】
4 小時（線上直播 / 錄播，含課間休息）
【課程大綱】
模塊一：績效管理體系與 AI 融合理論（1 小時）
1. 績效管理核心理論框架（25 分鐘）
傳統(tǒng)績效管理體系解析（BSC/KPI/OKR）
國企與名企績效管理差異（如戰(zhàn)略導向 vs 市場導向）
互動思考：你的企業(yè)績效管理痛點是否可通過 AI 解決？
2. AI 技術賦能績效管理邏輯（35 分鐘）
機器學習在績效預測中的應用（如離職風險預警、產能預估）
NLP（自然語言處理）在考核評語自動生成中的實踐
數(shù)據(jù)中臺如何支撐績效數(shù)據(jù)實時分析
工具演示：AI 績效分析模型基礎原理（簡化版算法邏輯）
模塊二：AI 在績效管理全流程應用（1.5 小時）
1. 目標設定：從戰(zhàn)略到任務的智能拆解（35 分鐘）
AI 如何自動解析戰(zhàn)略文件生成部門 KPI（案例：某央企 AI 戰(zhàn)略解碼系統(tǒng)）
OKR 與 AI 結合：智能推薦目標關聯(lián)人、資源需求
工具：戰(zhàn)略地圖 + AI 目標分解模板（附國企案例數(shù)據(jù)）
2. 過程管理：動態(tài)監(jiān)控與智能預警（40 分鐘）
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）+AI：生產型企業(yè)設備績效實時追蹤（如某汽車國企案例）
行為數(shù)據(jù)采集：辦公軟件使用習慣分析員工效能（隱私合規(guī)要點）
預警模型：設置 “績效異常閾值” 觸發(fā)自動提醒（如銷售進度滯后 15% 預警）
3. 考核評估：多源數(shù)據(jù)融合與智能決策（35 分鐘）
360 度評估 + AI：自動識別反饋中的關鍵能力項（如溝通能力高頻關鍵詞提?。?br /> 算法優(yōu)化：消除考核中的 “趨中效應”“光環(huán)效應”
工具：AI 考核評分輔助系統(tǒng)操作演示
模塊三：行業(yè)案例深度解析（1 小時）
1. 國企案例：某能源央企 AI 績效體系建設（30 分鐘）
痛點：分子公司績效標準不統(tǒng)一，戰(zhàn)略落地偏差率達 20%
方案：
搭建 AI 標準庫：自動同步集團戰(zhàn)略目標至子公司
開發(fā) “績效健康度看板”：實時顯示各業(yè)務單元目標進度
成果：標準統(tǒng)一周期從 3 個月縮短至 1 周，戰(zhàn)略偏差率下降至 5%
2. 名企案例：某互聯(lián)網(wǎng)大廠 OKR+AI 實踐（30 分鐘）
痛點：OKR 執(zhí)行中跨部門協(xié)作效率低，目標對齊耗時占比 30%
方案：
AI 自動生成跨團隊協(xié)作地圖，標注依賴關系
智能提醒：臨近目標節(jié)點自動觸發(fā)協(xié)作溝通
成果：協(xié)作效率提升 40%，OKR 完成率從 75% 提升至 89%
模塊四：AI 工具選型與體系搭建（1 小時）
1. 主流 AI 績效管理工具對比與選型（35 分鐘）
國外工具：Workday（AI 績效預測）、SAP SuccessFactors（智能評估）
國內工具：北森（AI 簡歷與績效關聯(lián)分析）、肯耐珂薩（動態(tài)績效儀表盤）
選型框架：技術成熟度 + 數(shù)據(jù)安全 + 行業(yè)適配性三維評估模型
2. 從 0 到 1 搭建 AI 績效體系路徑（25 分鐘）
階段 1：數(shù)據(jù)治理（清洗績效歷史數(shù)據(jù)，構建指標字典）
階段 2：場景試點（優(yōu)先選擇標準化程度高的崗位，如生產線員工）
階段 3：全面推廣（建立 AI 倫理審查機制，避免算法偏見）
風險提示：國企需注意數(shù)據(jù)合規(guī)（如《個人信息保護法》）
課程總結（10 分鐘）
1. 核心知識圖譜：績效管理體系 + AI 技術應用矩陣
2. 工具包發(fā)放：《AI 績效工具選型清單》《戰(zhàn)略目標智能拆解模板》
3. 課后任務：結合企業(yè)實際，撰寫《AI 績效優(yōu)化需求清單》
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