作者：崔晓燕
最近，我和中国人工智能与营销服务解决方案提供商沃丰科技，一起合作了《人工智能助力企业共享服务中心数字化转型白皮书》。在撰写过程中，我深刻体会到AI对共享服务的影响，比我们想象中的更加深远、更加美好，今天就来和大家分享一些我的想法和看法。
我们先来看一下AI在共享服务中心的典型应用有哪些:
01
文字识别及机器人流程自动化技术赋能
流程自动化
，典型的应用有简历解析、基于人岗匹配的职能推荐、一键发布及简历库集合的招聘插件和自动化的学历验真插件等；
02
基于
AI和大数据技术
的人才画像、人才扫描、人才盘点、离职预测、组织健康度、活力度的分析，以及辅以爬虫技术的舆情监控等
决策自动化
或半自动化的应用；
03
典型运营场景的
人工替代
，比较常见的包括：用智能客服技术应答员工咨询，通过AI视频面试替代1.8轮的人类面试，特别是在校园招聘的场景中，通过外呼机器人提升候选人及员工通知触达的效率等；
04
通过千人千面的自助服务平台、基于员工画像、知识图谱和学习引擎的个性化课程推荐和员工学习指引等
个性化服务
平台；
05
通过VR、AR和虚拟形象的应用给到候选人及员工
沉浸式体验
，比较常见的包括招聘和选拔中的游戏化测评、沉浸式的课程体验和战略沙盘模拟等。
我们再看一下AI对共享服务中心的影响主要有哪些：
1.基础岗位及从业者减少
首先，无意制造焦虑，但不可回避的是，AI的应用一定会带来一些基础岗位的消失，也势必会带来相关从业者的减少。不仅仅是AI替代人工，系统平台、线上流程、电子签等技术的应用，以及HR基础运营的外包，都属于人员替代。但AI等技术替代的工作，是那些人不愿意干也不擅长的。比如反复应答员工同样的咨询、依据一个标准反复执行结构化面试。而外包替代并不是工作消失了，只是这个工作进一步社会化分工了。
2.服务永不离线、对Z世代友好
其次，在过去，我们无论怎么勤奋、怎么努力，作为生物体的人还是要吃饭、睡觉的。但AI不同，它可以永不离线地为员工提供便捷的服务。特别是对那些即将逐步成为职场新生力量、主流力量的互联网原著名--Z世代而言，简直不要太匹配。
3.为员工提供个性化服务
第三，在过去，我们不论怎么努力，都不可能做到为每位员工提供个性化和主动式的服务，因为共享服务中心天然的诉求就是降本增效。但今天有了AI的加持，我们就有机会做到这点了。比如：通过员工画像和客服画像的智能匹配，让最适合的SSC小伙伴为最匹配的员工提供服务；还有千人千面的员工自助服务平台和支持自助分析、精准推送的数据分析平台等。
4.加速多元数据的积累
第四，数据是未来的生产资料，这已经成为了不争的事实，AI让原本就具备数据密集属性的共享服务中心更加如虎添翼。因为，AI赋予了共享服务中心更加多元的数据，并且加速了数据的积累过程。让共享服务中心有机会通过多元的、海量的数据产生业务洞见，指导业务决策，甚至预测、干预和创造未来。
5.真正激活组织里的知识
第五，几乎没有企业会否认知识的重要性，但现实中企业的知识往往躺在文档里，是否与时俱进、是否能够指导实践，不得而知。可以说，那不是知识，只是文档，因为它不能创造价值；或者存在于员工的脑子里，随着人员的流逝而流逝，根本无法在组织内沉淀，更别提激活了。而今天有了AI的赋能，我们就可以把躺在文档里的、存在员工脑子里的知识通过智能知识库进行有效的管理，并且通过智能搜索、智能客服的应用，有效的闭环管理，让其得以积累和沉淀，并且通过使用不断验证和校准。
6.让组织拥有自己的“大脑”
最后，也是最重要的一点。在大工业时代，我们认为企业是一部机器、部门是零部件、员工是螺丝钉；但在UVCA时代，企业更像是一个有机体、一个生命体。既然是有机体就得有大脑，智能知识库解决了大脑的存储问题，甚至突破了有机体的记忆极限；但是，大脑除了存储和记忆以外，还要做分析和判断。AI的算法和模型恰好解决了这个问题。我们以招聘为例，在没有AI视频面试的时代，面试生产力是最大的局限，所以我们要先看简历、再笔试、再面试，面试还得一轮、二轮…N轮，而且面试的质量完全依赖于人。但有了AI视频面试，我们就有机会通过胜任力建模和多模态算法，将企业里所有厉害的大招聘的智慧凝结在一个模型里，并且通过绩效数据的反哺，形成企业的“招聘超脑”。
那么，在这样的背景下，共享服务中心的小伙伴还有前途，有未来吗？
答案是肯定的，因为历史反复证明，
新技术在消灭一些职位的同时，也创造了一些新的职位，
而且通常消灭的是人类不擅长也不愿意干的，而新职位则恰恰相反。
对于擅长用跨界的理论、
知识和方法论
改造人力资源管理运营的共享服务人而言，可以说，我们生逢其时。
在《中国人力资源共享服务调研报告》中，德勤发布了SSC新角色，包括：体系化推动员工体验提升，以推动敬业度及生产力提升的
员工体验工程师
；设计和迭代人力资源服务产品的
产品经理
；负责企业人力资源数据应用和分析的
数据分析专家
；推动企业人力资源数字化转型的
自动化HR专家
。
我再补充几个：
数据管理，随着人力资源数据的多元化和持续积累，管理难度也将几何倍增长，需要我们借鉴大数据资产管理的理念和方法论体系去管理它；建模师和训练师，AI再牛都只是人类智慧的容器，都得靠有经验的HR和乙方一起去构建连接业务和算法的模型，并且去验证它、训练它；SaaS+服务的专业乙方或HRSaaS大厂也是不错的选择，因为我们有甲方经验、更加理解甲方的痛点，更能和我们的客户共情并且拥有同样的语言体系；沉淀自己的知识、积累自己经验，为更多的企业提供咨询服务，加入人力资源管理咨询，特别是数字化咨询公司也是不错的选择。甚至可以像我一样做一个不用坐班、不用通勤、不用内圈的自由顾问。
所以，AI在共享服务的应用已经越来越广泛、深入和成熟了，对共享服务的影响也远比我们想象中的更加深远且美好。
只要我们愿意放下焦虑，迭代自己，与科技和趋势共舞，势必能够成就更加有“AI”的未来！