个人工作管理全文(5篇)
前言：小编为你整理了5篇个人工作管理参考范文，供你参考和借鉴。希望能帮助你在写作上获得灵感，让你的文章更加丰富有深度。
第1篇：个人工作管理范文
关键词：人脸识别技术；个人电子档案；人工智能；法律风险
以大数据算法、人工智能为技术基础的人脸识别技术逐步被应用在安防、金融、教育等各领域之中。[1]同时，凭借稳定性、精准性、高效性、经济性、直观性并与个人身份唯一对应等优势，人脸识别技术也可被应用在个人电子档案管理中。但是，由于属于人工智能范畴的人脸识别技术过度依赖于技术本身，加之与个人信息直接相连，一经应用就备受争议。尤其对于个人电子档案管理来说，因涉及个人信息及隐私安全，且涉及用户众多，在应用中更应注意强化管理和监督，规避可能遇到的法律风险。
一、人脸识别技术的内涵及技术特点
人脸识别（FaceRecognition）是随着大数据统计、人工智能双向交互、计算机数据统计与分析技术的发展和完善而延伸出来的一种新识别技术，是以人的脸部特征为识别对象，通过对人脸部数据的抓取、对比分析来识别个人身份信息的生物识别技术。[2]人脸识别技术的作用路径是人脸抓取—特征数据转化—对比识别—确定身份。所以，人脸识别技术就是通过外接摄像设备对个人脸部特征进行识别，然后将特征转化为序列数据，再将数据与现存数据进行对比，最后确定个人身份信息。人脸识别技术作为一项生物识别技术相较于传统密码类等非生物识别技术来说具有精准性、唯一性、便利性、经济性等特点，相较于其他指纹、瞳孔、静脉、语音等生物识别技术来说更具有稳定性、唯一性、直观性、高效性等特点。人脸识别技术具有的技术特点既迎合了企业追求高效、经济利益的目的，又迎合了用户个人追求便利、直观的心理期待。因此，人脸识别技术从最初的安防领域迅速拓展到金融服务、公共管理等诸多领域，并呈现出多样化、全方位、全覆盖的发展态势，这也为个人电子档案的收集、存储、管理、调阅提供了可行性和便利性。
二、人脸识别技术在个人电子档案管理应用中的优势
人脸识别技术之所以能够被应用在个人电子档案管理中，究其根本是其与个人身份信息的唯一对应性。考虑到人脸识别技术在个人电子档案管理中的应用尚处于探索阶段，因此，本文对人脸识别技术在个人电子档案管理中的优势从作用和价值方面展开论述。
（一）推动个人档案管理信息化、数据化、智能化个人档案是对于个人来说极端重要的证明材料和文件，根据档案管理的相关规定，应当合法、高效保存。但是，随着个人档案保存需求的大量增加，个人档案保存面临着空间有限、整理繁杂的问题，尤其是当需要查阅和调用相关档案时，庞大的档案存量会额外消耗大量的人力、物力和财力。为了应对纸质个人档案繁杂和重复的管理、调阅程序问题，个人电子档案在信息时代诞生了，尤其被广泛应用在各企业人事管理当中，实现了个人档案管理的“电子化”。虽然个人档案电子化已经实现已久，但并未真正实现个人档案管理的信息化、数据化、智能化，仅仅是以计算机作为储存工具而已。人脸识别技术与数据库的结合，实现了个人档案管理的信息化、数据化、智能化，个人档案信息被以数据的形式提前存储在云端大数据库之中，达到信息化管理和联网式存储的状态。当需要调取或查阅个人档案时，本人只需要通过人脸识别技术进行识别，对个人脸部信息和数据运用算法进行比对分析以确定身份，然后从云端或大数据库中提取对应个人的档案信息，实现智能化管理、调阅。
（二）提高档案管理效率，降低档案管理成本人脸识别技术是与大数据和人工智能技术相结合应用的，个人的档案信息被数据化后存储在云端或大数据库之中，不仅实现了无纸化的管理，而且节省了档案管理人员梳理、存出档案的工作体量，一切工作都以数据的形式自动完成。个人档案信息以数据的形式存在，利用人工智能及算法技术自由归档和分类，同时避免了人为操作出现错误或偏差的问题，大大提高了档案管理机构对个人电子档案管理的效率。人脸识别技术的应用大大减少了档案管理工作的日常工作量，进而降低了人工及材料成本的支出，降低了个人电子档案管理的成本。
（三）优化档案管理程序，提升档案管理服务个人档案记录着本人最为重要的信息，是跟随本人一生的信息记录表，同时在日常生活、工作中时常需要被调取。但是，调取个人档案尤其是政治方面的档案需要繁杂的证明文件和审批程序，以保证正确、安全、无误地完成档案交接工作，这同时增加了个人调取档案的时间和精力成本。人脸识别技术能够实现与个人身份的唯一对应性，能够快速、直观、高效、经济地从数据库中调取出个人电子档案信息，省去了冗杂的审批程序和繁多的证明文件，极大地优化了个人电子档案管理服务。一切个人档案的收录与调出均采用无纸化、数据化、智能化的形式，以网络传输的形式进行，同时保证了档案安全，提升了档案机构的管理服务水平。
三、人脸识别技术在个人电子档案管理应用中的法律风险
在大数据、人工智能、人脸识别等现代互联网信息技术高速发展的背景下，人们越来越重视个人信息和数据所体现的个人隐私的保护。人脸识别技术的应用也引起了人们广泛的担忧，甚至遭到了一些人的反对。对于存档人来说，人脸识别技术被应用在个人电子档案管理中的最大危险便是存档人个人档案信息和数据的泄露。这种泄露主要分为两种可能的情形：一种是他人运用虚假脸部特征破解人脸识别系统，盗取存档人档案信息，对于此种情形2017年中央电视台主办的“3•15晚会”便演示了数种破解方式；另一种便是网络黑市中的网络爬虫行为，对于存储个人档案信息的数据库进行破解。这两种情形存在的根本原因是以大数据算法和人工智能为技术基础的人脸识别技术尚处于发展阶段，尤其是现阶段人工智能尚未达到“中人工智能阶段”，各种技术障碍和不确定性因素交织。在互联信息时代，档案安全迎来了新的挑战，如何保障存储在计算机中已经信息化的档案安全问题成为当下档案工作的重点问题。[3]人脸识别技术虽然已经开始被应用在了个人电子档案管理之中，但是我们也不得不重视人脸识别技术尚不成熟的事实。受制于上面提到的两种可能泄露个人档案信息的情形，人脸识别技术在个人电子档案管理中的应用给档案管理机构带来了存档人档案信息外泄造成个人隐私泄露的法律风险。一旦存储个人电子档案信息的数据库被破解，不仅会使大量个人的档案信息被泄露，而且会将档案管理机构置于承担侵权责任的风险陷阱。
四、人脸识别技术在个人电子档案管理应用中法律风险的规避途径
虽然部分企业已经开始在员工个人档案管理中使用人脸识别技术，但是关于人脸识别技术的法律规定仍有待完善。如何在相关法律规定有待完善期既合理使用人脸识别技术，又避免法律风险成为当下的重点。
（一）贯彻最低限度原则和知情同意原则人脸识别技术尚存在风险，需要辩证地看待，不可盲目地推崇人脸识别技术带来的优势。因此，在相关法律法规尚未出台和技术尚未成熟的阶段，应当合理限制人脸识别技术使用的最低标准和限度，防止档案管理机构过度使用人脸识别技术给个人及档案管理机构带来风险和损害，将使用限制在安全可控的范围内。知情同意原则是国际社会普遍认可的使用用户个人信息、数据应当坚持的原则，也是我国《消费者权益保护法》赋予消费者个人对于其信息的基本控制权。[4]人脸识别技术在个人电子档案管理中的应用，涉及个人脸部特征信息、数据的获取和使用，同时存档人档案信息更是个人最为完整和重要的信息，所以档案管理机构在个人电子档案管理中使用人脸识别技术应当得到存档人的同意与授权，坚持知情同意原则。
（二）勾勒行业标准及应用规范以大数据使用和算法运算为基础的人脸识别技术尚未完全成熟，滞后的法律法规尚未出台，完整的、体系化的法律法规规范体系尚未建立。[5]因此，亟待发挥行业协会监督、引导、管理的作用，推动人脸识别技术在档案管理行业中的健康发展。例如，中国安全技术防范行业协会承担着新兴科技使用安全防范的引导、管理、监督的职责，对于人工智能技术衍生科技的人脸识别技术的使用同样承担着相关的职责。规范的行业标准及完善的应用规范是行业内部自我规制的基础和条件，建立健全档案管理业人脸识别技术使用管理规定，强化行业协会的监督、管理作用十分必要。中国安全技术防范行业协会应当从技术层面制定人脸识别技术的安全标准、仪器标准、操作标准等行业基本标准；档案服务协会应当从主体管理层面制定档案管理机构使用人脸识别技术的具体应用规范，建立技术标准、操作规范的良性业态模式。
（三）制订档案管理机构内部使用方案人脸识别技术尚存在被破解的风险，一旦被他人破解，非法盗取、使用他人档案信息不仅会给个人带来隐私泄露的风险，还会使得档案管理机构陷入承担侵权责任的风险陷阱。档案管理机构内部在使用人脸识别技术时，应当制订人脸识别技术合规使用方案，降低使用带来的风险。档案管理机构内部的使用方案是各档案管理机构为了规避人脸识别技术使用带来的风险所自我设立的最后一道也是最为安全的一道防线。在当下人脸识别技术相关法律法规尚未健全的背景下，各档案管理机构要根据自身对人脸识别技术的应用，制订符合各档案管理机构特点的使用风险规避内部方案。内部使用方案应当从使用原则、使用主体、使用程序、侵权责任及补救措施等几个方面出发，明晰使用人脸识别技术的权利主体及在个人电子档案使用中的应用程序，强化使用主体不当使用的侵权责任，细化侵权补救措施。
参考文献：
[1]亢琦，陈芝荣.人脸识别技术在图书馆的应用实践与发展思考[J].图书与情报，2018（6）：97-100.
[2]毕玉谦，洪霄.民事诉讼生成权利规制探析——以“人脸识别第一案”为切入点[J].法学杂志，2020（3）：53-62.
[3]王卓.大数据时代数字档案信息安全风险分析及防范策略[J].中国档案，2019（9）：74-75.
[4]周思佳.个人数据权与个人信息权关系的厘清[J].华东政法大学学报，2020（2）：88-97.
第2篇：个人工作管理范文
关键词:人工智能;电信网络;诈骗治理
1引言
在电信网络诈骗治理领域，人工智能技术“双刃剑”效应明显，治理与诈骗技术对抗日趋激烈。一方面，人工智能技术不断促进治理能力提升。一些机构和企业积极利用大数据分析、机器学习等人工智能技术开展诈骗治理和风险防控工作，技术识别准确度更高、监测拦截实时性更强、防护覆盖面更大，有效降低了诈骗风险与危害。另一方面，人工智能技术被恶意利用带来风险隐患。诈骗分子积极利用人工智能技术精准筛选受骗者、精心设计诈骗脚本、伪造高仿真诈骗信息，使得诈骗呈现成本低、花样新、波及广等特点，隐蔽性、复杂性、迷惑性增加，引起社会的关注和担忧。
2人工智能给电信网络诈骗治理带来的机遇与挑战
2．1机遇大数据分析、机器学习、知识图谱等人工智能技术已被广泛应用于电信网络诈骗电话检测、恶意网址拦截等场景中，有效降低人力支出，快速发现疑似诈骗行为，极大地提高了诈骗治理工作的效率和质量［1-3］。
2.1.1诈骗电话检测利用大数据分析、模式识别等技术进行全天候诈骗电话检测，对海量通信数据进行预处理、多维融合、分析研判、交叉比对和模式识别。例如，中国电信“天翼蓝盾”反诈平台，针对“手机黑卡”大规模大范围提前预警的难题，对网络前后端融合数据智能分析，实现预付费卡在诈骗重点区域漫游动态监测、数据分析并快速处置高危涉诈号码。
2.1.2恶意网址拦截基于数据样本库，利用机器学习算法和大数据平台对海量网址进行特征比对检测、页面相似度分析，发现拦截疑似涉诈网址。例如，腾讯安全云库建立实时更新的网址黑白样本库，根据不同的应用场景不断调整和适配算法，最终选取准确率高的机器学习模型，在保证及时性的同时，也能达到较好的识别准确率。
2.1.3诈骗信息审核通过对已知诈骗信息的不断学习，结合自然语言处理、计算机视觉和语音识别等技术，可以实时分析并判断信息的可靠性，及早识别出涉诈或伪造内容。例如，360应龙综合反诈平台对疑似诈骗的文本、图片、账号等信息进行识别分类，在单省份一天能有效识别拦截虚假涉诈信息近70万条。
2.1.4受害者发现预警基于涉诈号码黑灰名单库等信息，人工智能模型算法能够对用户的异动情况进行快速分析处理，进而以自动外呼、发送预警短信、闪信等方式向疑似受害用户进行及时提示提醒。例如，阿里钱盾反诈公益平台不断更新迭代预警模型，形成自动化的诈骗行为和受害用户的及时发现预警能力。
2.1.5诈骗团伙研判分析基于知识图谱和分类聚类算法，诈骗团伙识别模型能够将离散的单点举报聚类成可疑诈骗团伙。例如，中国移动基于随机森林算法开发涉诈人群精准识别系统，对高危用户、贩卡用户、异常终端、异常区域进行识别，形成涉诈人群、手法、终端、区域、事件和拓展特征的精准画像识别，有效提高了诈骗重点地区的技术防范能力。
2．2挑战
电信网络诈骗活动包含精准信息获取、诈骗脚本设计、通信联络诱导、资金支付转移4个关键环节。人工智能技术在4个环节均被诈骗分子恶意利用，加剧了电信网络诈骗向精准化、拟人化、自动化方向蔓延发展［3，4］。
2.2.1在“精准信息获取”环节，人工智能加剧隐私泄露风险诈骗分子利用智能恶意软件等隐蔽窃取聊天记录、家庭关系等敏感信息。基于人工智能技术的热门应用增加了用户生物特征信息泄露风险，越来越多的语音交互产品让声纹更容易被收集。例如，换脸、换声应用软件需要用户在使用时提供面部特征等核心信息，一旦泄露或滥用将不可逆且带来极大风险。
2.2.2在“诈骗脚本设计”环节，人工智能被用于设计定制化脚本、精准选取受害人通过对特定人群的行为特征的训练学习，人工智能系统可生产出千万个定制化的诈骗脚本。以俗称“杀猪盘”的交友赌博类诈骗为例，诈骗分子通过智能分析公众信息，根据骗术对人群进行筛选，精准选取金融、社交等目标人群，提高诈骗成功率。
2.2.3在“通讯联络诱导”环节，人工智能使联络更加隐蔽，信息传播更快智能化的电信网络诈骗技术设备不断出现，智能群呼设备可远程操控、机卡分离实现诈骗呼叫异地落地。智能聊天机器人可同时操控几十个通信端口，在微信、婚恋网站中仿冒成美女聊天交友，批量谈恋爱，进而实施诈骗;换脸、换声产品可信度高、迷惑性强，2019年英国曝出骗子利用人工智能语音模仿软件冒充某能源公司高层，骗取子公司CEO22万欧元。
2.2.4在“资金支付转移”环节，人工智能带来盗刷盗用等风险智能语音支付、智能理财机器人、人脸支付、无感支付、刷脸取款等在实现金融服务的智能化同时也带来冒刷等风险。例如，不法分子通过获取的用户面部特征、虹膜、声纹、指纹等生物特征信息，冒充用户身份盗刷、盗用他人账户资金。
3人工智能背景下的国内外诈骗治理主要举措
包含中国在内的世界主要国家和地区从深化个人信息保护、提升技术防范能力、强化企业履责自律、加强警示宣传教育等方面着手，遏制人工智能诈骗活动的泛滥蔓延［5，6］。
3．1注重立法先行，强化法律制度保障
3.1.1制定专门法律法规或政策文件加强个人信息保护是人工智能诈骗源头治理的关键，全球已有上百个国家制定了个人信息保护法律。欧盟《通用数据保护条例》明确未取得数据主体同意，不得使用用户画像。美国国会提出《深度伪造责任法案》和《2019年深度伪造报告法案》等法律草案防范深度伪造技术滥用风险。我国高度重视个人信息保护、电话实名制在诈骗治理中的作用，《网络安全法》等法律法规以及工业和信息化部、公安部、人民银行等部门在政策文件明确了个人信息保护和实名登记等相关要求。
3.1.2加大违法行为惩处力度欧盟、美国、澳大利亚、英国等国家和地区均在立法中规定了“数据泄露通知”，明确民事处罚等级和金额。美国联邦议员提出《2018年恶意伪造禁令法案》，规定制作深度伪造内容引发犯罪和侵权行为的个人，以及明知内容为深度伪造还继续分发的平台，可处以罚款和/或长达两年的监禁。我国工业和信息化部部、公安部等政府部门坚持综合施策，工业和信息化部对重点地区和问题企业通报查处，针对移动软件数据安全问题进行问询约谈，公安机关重拳打击电信网络诈骗犯罪。
3．2强化技术手段，提升识别拦截能力
3.2.1政府主动出击，研制开发诈骗音视频拦截工具美国国防部研发出全球首款“反换脸”人工智能刑侦工具，能够高效、准确地自动检测出被修改过的图片和利用深度伪造技术生成的视频。工业和信息化部、公安部等积极构建诈骗治理技术体系，联合企业推进基于人工智能技术的诈骗电话、短信识别拦截以及涉诈网站识别拦截等技术的实际应用落地。
3.2.2各方积极响应，开发音视频造假检测技术联合国区域间犯罪与司法研究所、美国赛门铁克等公司研究检测虚假音视频技术。脸书与微软及麻省理工等大学合作，发起了“假视频检测挑战”活动，旨在利用人工智能技术更好地甄别深度伪造和合成内容，开发对抗深度伪造技术滥用的方法和工具。我国互联网企业和研究机构等也积极开展对换脸换声、合成语音诈骗等技术的研究和检测。
3．3强化企业履责，加大对关键环节管控
3.3.1聚力诈骗资金转账管理2019年，英国政府联合银行业界等《授权推送付款(APP)诈骗自律守则》，规定金融机构未能达到要求导致客户遭受APP诈骗，则需对客户损失赔偿，巴克莱银行、汇丰银行等8家机构加入。我国银监会多次下发银行业打击治理电信网络新型违法犯罪文件，要求各银行强化银行卡业务规范管理，坚决遏制违规代开卡、乱开卡、批量开卡等行为;建立对于涉案账户紧急止付和快速冻结等能力，最大限度挽回社会公众的财产损失。
3.3.2携手自动呼叫检测拦截2019年，美国AT＆T和Comcast联合开展安全验证，实现机器人电话的自动检测与警示。我国基础企业、安全厂商等在精准服务上着力，通过汇总分析诈骗样本模板、关键特征等信息，不断加大对涉及人工智能的电信网络诈骗信息的识别、预警和拦截。互联网企业积极应用语音识别、语言理解等人工智能技术打击诈骗。
3．4加强警示教育，提升民众防范意识
2018年，以色列国家网络管理局提醒公众诈骗分子可能利用人工智能技术模仿管理层，命令员工进行资金转移等。澳大利亚税务局提醒公众有不法分子冒充政府机构并要求被害人使用比特币或其他加密货币支付子虚乌有的税费。我国工业和信息化部、公安部、人民银行等部门紧跟诈骗新形势新特点，聚焦人工智能诈骗重点地区、易受害人群，在电信营业厅、银行等重要场所组织连续播放诈骗提醒宣传材料，在银行转款、办理电信业务等关键环节强化身份验证和诈骗提醒，有效提升了防范意识。
4应对思路
当前我国在电信网络诈骗治理工作上取得了明显成效，但是面对人工智能时代电信网络诈骗的高隐蔽性、高危害性等特点，当前治理工作仍然存在着一定的问题与短板:法律法规尚需完善、管理范围仍需延伸、技术反制能力亟待提高、社会宣传引导仍需加强、协同精准治理力度有待强化等。需坚持发展与治理并重的思路，发挥法律、监管、技术、宣传、协同多方面综合治理能力，有效应对人工智能时代下的电信网络诈骗的治理问题，切实维护人民群众财产安全和利益。
4．1明晰治理思路，坚持发展与安全并举
4.1.1坚持促进发展和依法管理相统一既要大力培养人工智能等新技术在治理电信网络诈骗方面的应用，又要积极利用法律、监管等方式引导人工智能技术应用规范发展，降低技术滥用风险，在发展中探索解决部分问题。
4.1.2坚持安全可控和开放创新并重深化人工智能背景下电信网络诈骗治理研究，及时掌握相关风险，提升技术防范能力，搭建诈骗协同治理创新平台，推进社会共治。
4．2完善法律法规，加强制度保障
在立法层面，着力推进人工智能及数据安全专项立法，对数据非法采集、个人敏感信息交易、深度伪造等行为进行规制，明确不同主体责任，为电信网络诈骗治理提供基本法律依据。在执法层面，加强调查取证、快速联动和执法惩戒，特别是对实施网络诈骗的个人和平台以及数据过度采集、技术资源滥用、伪造仿冒他人等行为加大执法惩戒力度。
4．3压实主体责任，强化风险防控
在落实责任方面，通过监督检查、技术监测、社会监督、企业信用管理等多种方式引导相关单位切实落实诈骗治理主体责任，对责任落实不到位的加大整治处罚力度。在风险防控方面，针对人工智能相关技术业务定期开展涉诈风险安全评估，建立完善人工智能产品、应用和服务涉诈风险的检测方法和评估指标体系，对涉诈高风险技术或业务实施重点管理，防止技术滥用。
4．4开展创新研究，提升技术能力
在创新研究方面，以基金引导和政策鼓励等方式，推动产学研积极探索利用人工智能等新技术解决电信网络诈骗治理的重点难点问题，加快突破深度伪造仿冒研判、智能群呼设备识别等技术瓶颈。在技术应用方面，汇聚资源形成反诈大数据中心，推动大数据分析、智能监测预警等人工智能技术在现有反诈系统中的应用，提升技术反制的自动化、精准化和及时性。
4．5加强宣传引导，推进社会共治
在宣传引导方面，充分利用线上线下各类渠道进行诈骗风险提示，开展诈骗防范技术大赛，推广应用优秀创新示范案例，尤其加强对学生、老人等重点人群的针对性宣传教育。在社会共治方面，构建各部门深度协同的诈骗综合治理体系，完善跨行业、跨部门、跨地区的信息共享、综合研判和联防联控机制，健全国际诈骗预警、防范及联合惩处机制。共同提升基于人工智能的电信网络诈骗发现识别、打击治理的能力。
5结束语
随着电信网络诈骗治理工作的不断推进，攻防对抗逐步升级，诈骗手法不断向智能化、精准化发展，新问题、新情况不断出现，治理工作艰巨性、复杂性日益突出。人工智能技术为电信网络诈骗治理开辟了以“智”提“治”的新格局，为促进治理体系和治理能力现代化提供新动能，但也逐渐成为被诈骗分子恶意利用实施精准诈骗的新利器，为诈骗治理工作带来新挑战和新风险。应主动把握机遇，积极应对挑战，坚持促进发展和依法治理相统一，综合施策，智慧赋能，开创面向人工智能时代的电信网络诈骗治理工作新局面。
参考文献
［1］中国信息通信研究院.电信网络诈骗治理与人工智能应用白皮书［R］，2019.
［2］李佳，张娜.电信网络诈骗治理研究［J］.中国信息安全，2019(9):74-77.
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［5］蒋巍.人工智能时代的电信诈骗防治探析［J］.理论观察，2019(11):124-126.
［6］中国信息通信研究院.信息通信行业防范打击通讯信息诈骗白皮书［R］，2018.
第3篇：个人工作管理范文
关键词：新时代；人工智能；大数据
一、人工智能基本概念
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥，并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
二、传统人力资源管理面临的问题
（一）主观因素影响人才选用。从企业的角度来讲，招聘往往是人力资源实施过程中的起点，也是不确定性最大的一个环节。招聘过程需要敏锐的洞察力，考验招聘者的业务能力和个人经验，由于不同的人对同样的事物存在不一样的认知和思考，大多数面试官会依据主观上的判断来评价面试者，这种主观上的差异会对招聘的结果产生直接的影响，不利于寻找和筛选合适的候选人。（二）培训的投入产出不确定性大。新入职的员工需要尽快融入团队，培训则是这一过程的助推器。培训虽然不是关键的一环，也不需要过多的核心资源投入，但却影响着企业的运行效率，因此企业管理者倾向于通过培训这一环节获得与企业所需更加匹配的人才。但实际上对于人力资源从业者来说，培训工作是比较枯燥繁琐的，而且进行大量的重复性工作之后很难在短期持续产生预期的效果，以至于部分人不愿意长期从事培训相关的工作。这显然是不利于提升企业效率和人才质量的。（三）绩效和薪酬的公平性难以把控。绩效考核规则的制定和实施可能是人力资源行业最考验从业者业务能力的环节。凡是涉及绩效考核就必然存在公平问题，如何最大限度地保证考核指标的公平性不仅是企业管理者的难题，也是人力资源行业的主要研究方向之一。
三、当人力资源遇上人工智能
（一）用算法和数据评估人才。在过去，企业选用人才过度依赖于人力资源从业者的经验和判断力，不仅效率低下，而且容易出现求职者能力与岗位需求不一致的情况。而在未来，利用大数据和算法，人工智能系统可以针对不同的岗位分析主题开发大数据模型，科学运用分析方法和可检验的结果，全面的评估求职者的性格特点、心理素质、业务能力、个人潜质以及发展预期等。和AlphaGo学习围棋一样，人工智能不仅有强大的运算能力，而且能够自我提升，因此，每一次的人才评估都将作为下一次的参照，不断优化算法，使得评估结果更加精准、有效。这个评估过程会是一个理想的良性循环，也是促进人力资源管理发生根本性变革的关键推动力。传统的选用人才环节的参与者往往是由一个求职者和多个面试官组成，由于不同经验、背景的面试官对同一个问题会有不同的判断，管理行为通常基于个人判断做出，求职者最终得到的是一个主观导向型的结果，既不利于个人，也不利于企业。对企业的管理者而言，人工智能的价值在于远超人力的客观性，通过数据化的评估指标，提供人才的客观衡量指标与决策建议，智能分析的有效性不受个人经验和外部因素影响，这是传统的人力无法持续做到的。（二）大幅提升人力资源管理效率。一般来说，员工在企业的发展应该与其工作表现成正比，但实际上，个人的工作表现并不能持续的被记录下来，被记录的大多是一些零碎的事物，无法形成全方位的体系，企业人力资源管理的效率也就很难得到根本性的提升。在人工智能的时代，这一问题将得到根本性的解决。典型的一个企业案例是国内人工智能领域的先行者-百度，它在人力资源管理和人工智能的结合上做出了新的探索，即通过记录员工的日常行为，不断沉淀、积累数据，从不同的层次分析、预测员工的未来状态，形成报表提供给人力资源部门以未雨绸缪。（三）公平性在大数据下进一步得到提升。人工智能取代了人力资源管理不少基于主观判断的工作，数据的价值功不可没。只要针对数据的算法是一定的，那么对于企业每个员工的考核标准都是相同的，不受外界因素影响，也不会由于不同员工的职位、性别、年龄不同而受到影响。在这种环境下，对于员工绩效的考核公平性将达到前所未有的高度，而促进考核的公平性本身也是提升员工积极性的重要渠道之一，自然会受到企业管理者的青睐。企业过去的员工考核机制大多存在碎片化的缺点，甚至有较强的主观导向性，这都不利于公开、公平的进行考量。在大数据的时代，这一过程将在数据的支撑下变得清晰透明、可视化，尽管进行考量的算法在初期可能存在一些人为的偏差，但并不影响其为提升公平的存在价值。企业的经营会随着时间的增长而发生变化，而算法也可以及时的进行调整和优化，以保证与企业经营的变化同步调整。
四、未来人力资源管理展望
（一）人力资源规划将完全从量变转为质变。当人工智能替代了大部分人的工作，企业就不可避免地会减少用人量，由于智能化不是自动化，运行智能化的产品仍然需要有人来操控，因此，企业将仅需要少量的高水平人才完成相关技术产品的操控，以保证企业整体的运行效率得到根本性的提升。在这个调整中，也就完成了人才需求从量变转为质变的过程。值得一提的是，世界知名的咨询公司埃森哲也预测人工智能将在未来十年为越来越多的企业赋能，并加速淘汰传统岗位，人力资源行业本身尚且如此，更何况制造业、交通运输业等其他非智力密集型的行业呢？（二）信息化、智能化将进入人力资源管理所有环节。就像计算机运行程序一样，求职者在智能化的人力资源管理系统中，就是数字化的个体，无论是选用、培训、绩效与考核，还是薪酬的调整，甚至是员工关系的处理，都可以被算法转化为可视化的数据，提供给企业管理者进行参考。也就是说，人工智能下的人力资源管理，将更具有科学性、客观性、完整性、清晰性和前瞻性。（三）基础性、事务性工作将被机器或人工智能取代。技术的进步应用在人力资源管理领域是十分可行的。当前，不管是在招聘、培训还是考核方面，都有十分丰富的应用空间。可以想象的是，假如可以通过人工智能创造虚拟现实环境，来模拟某一个工作岗位的实际业务需求，那么就立即可以检验求职者对工作岗位的能力匹配度，进而经过系统的加工处理，直接生成数据报表提供给管理者，用于执行最终的决策。在上述流程完成之后，通过选用的人才再次进入系统预先设定好的培训虚拟环境中，完成一系列的学习和提升，不仅能迅速、完整的了解自己所在岗位的工作，还能积累少量的实践经验，达到事半功倍的效果。对于管理者来说，企业的人力资源成本必将随时间的推移而不断的降低，而效率则不断的提升至新的层次，人才的质量也将不断改善，这是传统人力资源领域难以做到的。
五、新技术下的机遇与挑战
（一）未来工作职能的分化。新技术的影响具有互联性，其最大的作用对象即在于人，而人力资源工作的复杂性也在于其对象为人。目前，研究新技术领域的学者普遍认为大多数常规的重复性工作将被人工智能替代，被替代的这一类工作具有一定的特点，就是机械性、重复性。而另一类不容易被替代的工作性质，往往具有明显的判断性或决策性。人工智能带来了大量从业者失业的风险，但也开启了新的岗位需求。对于人力资源行业的从业者来说，如何既不被人工智能淘汰，又能让自己的竞争力再次提升一个等级，将是未来3～5年最值得思考的问题。（二）隐私与安全问题不容忽视。随着网络技术的发展，越来越多的设备、软件、应用尝试收集更多的用户信息，人力资源管理相关的系统也不例外。在一些互联网招聘平台，用户投递简历之前，需要填写大量的个人信息，如姓名、家庭住址、手机号码、身份证号等敏感信息，这些信息的关键程度相信大多数人都有自己的判断。新浪微博曾发起过一次关于网络信息的安全性的投票，分析结果显示，大多数人不愿意在注册时填写自己的手机号码，因为随之而来的就是隐私泄露问题，不少人在填写了自己的个人信息之后，会不断的收到垃圾短信、邮件甚至是骚扰电话。那么，人工智能系统自身的安全性是否足够保证如此大量的信息不被泄露呢？这里是存在较大的不确定性的，隐私与安全问题不同忽视。
六、总结
人工智能的发展帮助我们从大量的重复性机械性工作中解放出来，让这部分人能够专注于更有价值的工作，但同时我们也要认识到机器智能和大数据迅猛增长的力量是一把双刃剑，数据隐私是推进人工智能与人力资源行业的最大阻碍，在实际的应用中，还应该在安全和隐私上多加考量。人工智能日新月异的发展正在给人力资源管理带来焕然一新的面貌，这一趋势将在未来更加明显。因此，作为人力资源的从业者，明智的做法一定是紧跟时代潮流，为未来脱颖而出提前做出准备。
主要参考文献：
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［2］陈任峰.新技术革命视野下人力资源管理的思考［J］.中国金融电脑，2017（6）.
第4篇：个人工作管理范文
关键词：大数据时代；高校管理；育人；路径
高校的育人管理工作是一项具有典型的系统性和复杂性的工作，这不仅是由于管理对象群体的复杂性，更是由于对人的管理和教育工作本身在难度上就是非常大的，大数据时代背景下的育人工作，更应当注重方法和思路上的个性化和灵活性。
1大数据时代的特征大数据时代
作为当今社会发展的一个重要阶段，其自身具有非常典型的特征，正是这些特征给新时期的高校管理育人工作提出了新的要求。
1.1信息承载力加强
大数据时代背景下，所谓的“大”，不仅是指整个信息的传播的总量大了，更代表着数据管理平台自身对于数据信息的吸收和承载量也变大了，且在大数据时代背景下，大量类别不同的复杂性信息也能够在这一个统一的平台上进行展示和呈现。从高校学生管理和育人的角度上来说，全面而准确地掌握学生的信息是开展学生管理工作中非常重要的前提条件，有了大数据平台的支持，面对复杂且具有动态变化特征的海量学生信息，在学生管理环节中的难度就会降低。而从更高层次的育人角度分析，只有全面了解了学生的信息，才能提高后续学生管理和教育的适宜性和针对性。
1.2信息归纳能力提升
信息归纳能力是指大数据平台可以自动对不同类别的大量信息按照其信息的性质和具体内容进行归类管理。这种管理方式在科学性上更高，且在实际应用中可以随时调用被管理的信息，在便捷性上也更强。从本文探讨的高校学生管理和育人工作开展的角度上来讲，学生信息的项目内容在基本性质上有所不同。以学生的档案管理为例，就可以分为学生基本信息、学习经历信息以及奖励获取情况等。这些信息在统一采集完成后，大数据信息平台可以实现自动完成分类规范的功能，这能够大幅度的提升信息管理的效率，也有利于减少管理工作中的误差。
1.3具备信息分析能力
这方面能力在高校的管理育人工作中，优势主要在育人环节发挥。对于学生信息来说，虽然在初步入学的阶段学生信息以基础信息为主，但随着教学过程的推进，学生的专业课成绩、选修课成绩以及参加社团活动和实习工作的信息都会纳入到学生信息的范畴中，这些信息不仅完善了学生个人履历，更是学生个人能力发展以及专业素质能力水平的一种体现。有了大数据平台的辅助，可以实现通过对学生个人信息的综合分析，为学生的未来专业能力提升和职业规划发展提供参考。
2高校管理育人工作的内涵分析
高校管理育人工作的具体内容具有非常显著的综合性特征，管理育人工作的过程也有其非常专业而独特的内涵，为了充分利用好大数据技术支持高校管理育人工作，针对这项工作开展的基本内涵分析是非常必要的。
2.1管理育人侧重于德育
高校教育阶段对学生的管理和教育，在教育内容和管理目标上更加具有宏观性。强调了高校教育者和管理者通过宏观上的指导和管理方式达到管理目标的具体工作方式，且在管理和育人的侧重点上，进入到高校教育阶段，对于学生文化知识层面的教育虽然也提到了较高的层次上，但对于这方面教学的考核标准和教学形式不再具有局限性，而更加注重对于学生思想品质和道德水准的指导和提升。这与大学教育所在的特殊阶段也有直接关系。从实际出发来讲，大学教育阶段也是学生的价值观念、思想认知水平不断提升和完善的阶段，在这一阶段开展管理育人工作也是大学教育的内在要求。另外，管理育人工作在大学教育阶段并不局限于由具体的课程教学老师来完成，而应当是学校各个层级和岗位的教育者和工作者全体参与的一项工作。德育教育也正是通过全员参与来保障其整体的层次水平的。
2.2管理育人工作系统性强
对人的管理和教育从本质上来讲就是难度较大的一项工作，无论是从管理工作的方式方法还是从管理教育效果评价方面来考虑，由于接受教育群体的个性化特征和多种外部因素的影响，管理育人工作在具体开展中必须要结合实际做好规划和管理，从本质上来讲，管理和教育工作的执行团队，甚至是从事高校教育的全体工作人员，应当结合本校的实际情况首先为管理育人工作的开展进行一个整体的有效规划，这也是为提升后续工作开展有效性提供便利的一种做法。另外，所谓的系统性主要体现在管理工作和育人工作在一定的阶段需要协同配合进行开展，且不同的管理内容和育人要求要经过适当的次序规划和安排，方可进一步落实执行。这也需要参与管理育人的具体工作人员具备宏观上的规划能力和细节上的协调能力。处理好管理和育人两方面工作的关系，力求通过适当的方法，找准适当的时机开展管理育人工作，为提升这方面工作的整体质量提供支持。最后，系统性强的典型表现还在于不同环节的管理和育人工作在实际执行时可能会存在相互影响的情况，这种影响反映出不同环节的工作在内容上具有关联性，可能对整个工作的开展产生连锁性的影响，整体工作的开展和运行是一个完整的的动态系统。
3现阶段管理育人工作的问题分析
管理育人工作不仅总体的工作量大，在实际执行落实的过程中也会遇到一些实际困难，这些困难就产生了高校管理育人工作中的具体问题。
3.1缺乏规划和制度制约
高校管理和育人工作在内容上和具体要求上有高度的复杂性。一方面制定出一个合理有效的宏观制度在具体落实环节存在一定的难度，另一方面，高校教育者和管理者对于个人的工作内容和工作职责也缺乏明确的认识，导致在实际开展工作的过程中并没有形成一个总体上的工作进度考核标准和工作内容规划。这一问题会直接影响到育人和管理环节中各项工作的落实执行效果。另外，高校制度建设和规划缺乏的另一个重要表现是，即使部分高校制定了相应的管理和教育工作制度，却并不重视制度本身的应用可行性和科学性，导致制度从本质上来讲成为一种形式，并没有发挥出应有的制约作用。而在规划工作的开展中，相关工作人员也存在工作思路陈旧，规划方法不合理的现象，导致现行的规划方案与不断发展变化的高校育人与管理工作不匹配的现象，最终不能保证相关工作按照预期的效果执行完成。
3.2教育管理工作人员素质局限
在大数据背景下，一些传统模式下需要依靠人工完成管理和建设的工作内容，在实际执行环节会转变为由自动化系统来辅助完成。这种现象在学生管理工作和学生教育工作的开展中都有典型的体现。例如，档案管理的电子化发展以及育人工作开展中先进教育工具与教育方式的运用，都需要教师掌握相应的系统应用方法和教育教学方法。从实际出发来看，大部分教师在学生管理和育人环节的实际工作中都参照了传统的工作思路和方法，对于大数据背景下的先进技术和工具虽然在形式上已经接受，但实际的应用能力仍然存在比较显著的局限。例如，一部分教师对于信息化档案管理的模式并没有熟练掌握其操作流程和方式，仍然无法避免人为因素造成的问题。另外，德育教育的育人侧重点对教师自身的道德素质水平也提出了较高的要求，部分教师在自身道德素质水平上仍然需要进一步完善和提升。3.3管理育人环境稳定性不足这一点主要体现在高校的校园文化建设方面。高校教育的育人环节中，为大学生营造一个良好的学习环境和文化氛围也是育人工作的一个重要环节。但由于部分高校长期受到应试教育陈旧思想的负面影响，过于开展理论知识的学习和专业能力的提升教育。对于学生的管理工作也多以限制和控制为主要方法，这不仅容易使大学生产生逆反心理，也未必能够取得预期的教育管理效果。而在学校的校园文化建设方面，高校管理者和教育者的重视程度不足，一方面是举办校园文化建设的实践活动频率不高，二是并没有形成一个完善、系统的校园文化主题。在大数据平台支持下的信息爆炸时代，校园文化也有可能受到外来文化和负面思想的干扰，高校管理者不够注重规避这种负面影响，这意味着高校的育人环境在适宜性和稳定性上无法得到有效保证，育人管理的效果必然会受到影响。
4基于大数据的高校育人管理工作质量提升路径
在明确认识到现阶段高校育人管理工作中存在的问题后，下文从改善和提升路径的角度入手进行进一步的分析和研究。
4.1加强制度与规划的约束力
在大数据背景下，宏观制度的制定仍然需要依靠高校管理人员来完成，但大数据的数据归类和分析功能可通过获取学生多方面的信息内容，对学生的思想动态趋势和学习态度进行尽可能准确的把握，另外，数据分析结果中还涵盖一部分学生的个人兴趣、擅长领域等方面的信息，在制定管理制度和进行管理规划工作的过程中，管理者可以将这些数据分析结果作为制度制定的参考依据，一方面有利于全面掌握学生的动态信息，另一方面也能够为管理和教育制度的制定和规划工作的开展提供可靠的依据。当管理制度的针对性和有效性达到了提升，其自身的约束力也会同步得到提升。而且，通过大数据系统平台完成数据分析的方式，也符合高校育人管理工作的系统性特征。另外，除了宏观上的制度制定，高校管理人员还可以结合不同的专业或现阶段学生群体中普遍存在的思想道德层面的问题和不足，制定具有针对性的管理制度和措施，充分发挥大数据的作用。
4.2提升教师的素质水平
育人的过程是一个以学生为主体进行教育引导的过程。传统的教育教学方法在具体实施的过程中必然会存在落后和不足的问题。大数据背景下教师素质水平的提升主要有两个层面的要求。一是从事德育教育工作的教师应当通过学习和分析认清大数据背景下大学生德育教育的形势和需求。在具体的教学工作开展中积极利用先进的教学工具和教学方法开展德育教育。例如，教师可以利用大数据网络平台将一些与道德教育相关的新闻案例作为德育教育中的教学资源引入应用，或者通过举办与德育教育相关的社会实践活动达到德育教育的目的。这些教育教学方法的更新和实践，都要求教师首先对先进的教学设备和实践性更强的新的教学组织方式有一个全面准确地掌握，保证在具体落实环节发挥出新的教学工具和教学模式的作用。二是从事学生管理的教师，应当努力适应大数据背景下学生信息管理的自动化和数字化模式，学习并掌握数字化档案管理平台的操作方法，熟练应用新的档案管理系统。另外，针对学生的管理工作还可以通过加强与学生之间的沟通来完成，教师要认真了解网络时代大学生的社交习惯和所应用的社交工具，并且学习这些社交工具的应用方法。积极利用微信、微博等热门的社交平台与学生之间建立良好的沟通关系。为更准确、更全面的了解学生的思想动态和情绪状态提供便利。例如高校辅导员作为学生做思想疏通工作的教育工作者，就应当积极通过所熟悉和认可的社交软件加大与学生的沟通力度，在教育过程中的关注点也应当从单一的学习成绩和专业能力提升情况转变到对学生的生活状态、学习状态以及业余生活状态，让学生感受到与教育者沟通和交流过程中的轻松氛围。拉近教育工作者与学生之间的距离，发挥教育工作者思想指导的作用。
4.3营造和谐的管理育人环境
管理育人环境的营造是从宏观上为大学生提供一个良好的学习氛围的过程。具体的氛围营造过程中，管理人员可以借助大数据平台，将一些具有正能量的传统文化信息引入到校园环境中，加强校园内部网络系统的建设，净化校园网络环境，利用大数据信息共享速度快、共享广泛性强的特点将具有正能量的校园文化快速普遍的传送到学生日常生活的各个方面，让学生在感受到浓厚的校园文化氛围的同时，激发其主观上改善和提升自我的积极性。最终达到德育的目的。而具备了自主的学习和提升意识的大学生，其个人在自我管理方面的自觉性和积极性也会同步得到提升。对于大学生而言，能够通过辅助教育促使其自主形成学习意识和管理意识是大学教育所追求的重要目标，而良好环境的影响是从宏观上逐步产生积极影响的过程，无论是对于高校教育还是对于大学生的个人成长都是有重要意义的一方面工作。
5结束语
综合来讲，高校教育的工作开展中，管理育人工作的复杂性和宏观性是非常高的，高校工作者应当从个人的实际工作开展出发，结合当代大学生的实际情况，认清大数据时代背景的特征和要求，在积极利用大数据背景的优势的同时，合理规避网络信息时代对学生管理造成的阻力和风险，力求不断完善高校教育中的育人管理工作系统，达到更高层次的育人管理水平。
参考文献：
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第5篇：个人工作管理范文
一、人事档案管理的含义
人事档案形成于一系列人事管理的活动之中。人事档案是由多个个人档案组成的，档案中主要记录的内容是工作人员的个人发展过程、工作经历、个人的思想品德、获奖或者受处分的经历等等，其信息量繁杂且多种多样，在进行整理和查找时很不方便。对人事档案进行管理的主要工作内容是将所有的人事档案进行收集、整合、归类以及将档案进行完整保存。为了确保人事档案的真实性，管理工作中还要对档案中的信息进行核实，确保信息的准确性。
二、人工智能技术的含义
人工智能是集研究智能理论、开发智能技术、模拟拓展智能方法于一体的综合性学科。人工智能技术属于计算机领域的分支，主要开发的是新型智能化机器设备，这类设备可以根据人的语音指令或者对图像的识别做出智能反应。人工智能具有高度理性的特点，在处理信息和数据上速度极快，远远快过人工，节省了时间。人工智能技术的应用不受时间、地点、环境的约束，可以随时开始工作，适应环境的能力更强，因此人工智能为人们的生产以及生活带来了极大的便利。人工智能最大的优点是它的信息检索能力，能够快速提取有效信息，找出解决问题的最佳方案。
三、目前人事档案管理工作的困境
1.档案信息过多，难以整理
我国目前人事档案的整理工作面临很大困境，档案资料过于繁杂、档案数目增多、档案信息缺失等问题持续困扰着档案管理人员。传统的档案采取纸质化的呈现形式，工作人员需要在档案中寻找有用的信息进行核对和整理，工作效率低下。人事档案的来源渠道各式各样，在档案的分类上需要消耗大量的时间，对档案资源的使用造成了一定的影响。个别人对档案的重视度不够，在填写时会漏填、误填信息，这也会对档案整理工作造成影响，导致工作效率的降低。
2.非结构化信息难以分类
档案信息非结构化现象是指信息无法数字化的资料较多。例如，文档资料、图片资料等，这些资料中包含大量的重要信息，但由于文件格式特殊且不能数字化，需要人工提取有效信息并加以分类。在档案管理工作中，非结构化信息越来越多，但是工作人员数量实在有限，给档案信息分类工作带来了很多困难。要加强对非结构化信息数据的管理和使用，才能强化档案管理工作，促进人事档案资源有效利用。
3.隐性信息资源难以转化
人事档案数据信息的资源系统是由两种资源组成的，一种是直观表达在档案信息中的显性信息资源，另一种是由档案管理的工作人员根据档案信息进行自主判断的隐性信息资源。由于档案管理人员的缺少，多数单位档案的隐性信息在获取上有很大难度，而且档案的隐性信息资源无法通过数据进行直观表示，加大了档案信息的评定难度。
四、人工智能技术在人事档案管理中的综合应用
1.高效率地搜集整理档案信息
传统的档案管理工作中，档案信息是用纸质进行记录的，纸质档案占用的空间较大，且纸张容易受潮难以保管，难以随身携带。人工智能技术的出现，将档案中的信息电子化、数字化，把纸质资料转变为了网络资料，方便了档案文件资料的管理。网络化之后的档案信息不需要用纸质记录，只需要利用多媒体设备就可以展示数据，档案资料可以直接保存在电脑中，方便了档案管理人员对档案信息的收集和整理。目前电子档案的内容形成来源有两个，第一是将现有的纸质档案转化为电子档案，第二是利用人工智能技术直接制作形成的电子档案。电子档案的出现减少了管理人员的工作量，降低了人力成本。随着数字化的档案不断增多，在进行档案管理时可以利用多种智能主体帮助工作。人工智能的主体有很多种类，例如，执行命令型的智能主体、学习型的智能主体等，这类智能主体都可以根据事先设置好的程序命令自主完成工作，提高了档案资料收集整理的效率。
2.高速度地检索分类人事档案
人工智能技术利用计算机将档案中的数据信息网络化之后，会对数据信息进行详细分类，这些分类后的数据有两种存储形式，分别是文本形式和多媒体形式。文本分类是根据档案信息中被标记的文本信息，利用人工智能找出与其相关或类似的信息，将这些文本信息进行合理分类。对文本资料的整理和分类充分体现出网络技术智能化的特点，人工智能可以根据管理人员所设定的方式对数据库中的档案信息进行智能分类，同时也能把网络上相同的资料进行整合和分类。在提取档案信息时，人工智能的筛选能力加快了资料检索的速度。与传统的人工筛选相比，人工智能的筛选速度更快、筛选的资料更加准确，可以在短时间内过滤掉大量无用的数据。人工智能技术还具备识别能力，例如，语言识别、图片视频识别等，所以人工智能也可以对多种形式的资料进行检索分类，在人事档案管理中起着重要作用。
3.准确评定档案信息价值
在档案的整理归纳工作中，工作人员要审查档案信息的真实性，判断信息是否有价值，这无疑增加了工作人员的工作量。人工智能由于具有推理、学习、记忆以及决策的能力，它可以使计算机模拟人类的智能行为。因此，在人工智能中植入特定的专家系统，就可以让人工智能依据评定专家的思维方式对档案中的信息进行评定。要想在人工智能中建立档案价值评定系统，需要按照以下步骤进行：首先，建立专家评定的数据库，收集专家的评定准则、评定方法，将这些信息进行程序化编制输入到电脑中；其次，对数据库进行模拟检验，输入简单的信息数据，对人工智能的评定功能进行检验，发现其中是否有漏洞；最后，完善评定系统，投入使用。人工智能可以负责大多数的信息评定，加大了档案价值评定的工作效率。
4.确保档案信息的安全性
档案安全主要包括实体档案安全和数字档案安全。实体档案的安全主要是利用保险柜进行保管，保险柜的钥匙由工作人员管理。由于档案过多，工作人员要保管多把钥匙，无论使用还是携带都极不方便。随着人工智能技术的不断改进，数字档案的安全性已经有极大程度的提高。人工智能在进行资料扫描时，会自动给资料进行归类，为之后工作中查找资料提供了极强的便利性。数字档案的安全由智能密码进行保护，例如，瞳孔密码、指纹密码，这类密码只有相关管理人员才能打开，方便了工作人员对档案的管理，也提高了档案的安全性。人工智能还自带监控功能，如果有人非法触发了档案系统，监控系统会向总控室的工作人员发出警戒信息，有效避免档案丢失的情况。
5.档案服务逐渐智能化
在传统的档案工作中，工作人员会提供档案查阅和答疑的服务，工作人员的工作量很大。在利用人工智能技术之后，档案信息的服务工作形式由人工服务转变为了网络服务，使档案服务工作变得及时、高效。近年来，我国一直不断推进智能机器人为人类提供服务的政策，在这种政策下，智能机器人也走进了人事档案的服务工作中。这类高智能化的机器拥有着智能化、移动性强的特点，可以根据来访客户的需要提供不同的实际服务。智能机器人解决了工作人员数量有限的问题，提供了人性化、智能化的服务。人工智能机器人也可以代替工作人员完成纸质档案的出库、入库工作，减少了人力成本，提高了工作效率。
五、结束语
人工智能技术已经广泛的应用在了我们的生活当中，手机的智能助理、智能美颜相机都标志着人工智能技术开始在生活中普及。将人工智能技术与人事档案管理工作相互结合，将档案的信息和数据进行数字化处理，提高人事档案整理的工作效率。在未来，人工智能技术会越来越成熟，对人事档案管理工作以及我们的生活都会提供更大的便利。
参考文献：
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[2]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J].决策探索(下半月)，2018,No.589(8).
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