CN118052528A - 基于ai蓝领智能服务平台的人力资源管理*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及人力资源管理技术领域，且公开了基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，包括人才管理模块、企业管理模块、资源匹配模块和求职面试模块。该基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***通过人才管理模块设置人才简历单元采集简历数据集，减少读写输入，灵活服务蓝领工人群体使用感佳，标签分类单元分类生成人才标签数据组Rcbq，企业管理模块采集职位数据集并分类生成需求标签数据组Xubq，统一标签批量化分类标记理蓝领和职位，资源匹配模块按标签数量由多向少排列简历和职位，计算生成匹配集合Pejh，蓝领和企业双方均可设置不同评分标准，自动筛选高分对象面试沟通，人力资源管理匹配效率高。

Description

基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***

技术领域

本发明涉及服务平台人力资源管理技术领域，具体为基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***。

背景技术

蓝领通常描述为从事体力劳动或技术劳动的工人，尤其是从事于制造业、建筑业、手工艺和维修等行业工作的人员。工作内容通常涉及到手工操作、机械操作以及在生产线上的工作。蓝领与白领职业相对比 ，蓝领职业更多地与物理劳动相关，而不是办公室工作或知识型工作。随着技术的发展和人工智能（AI）的兴起，蓝领工作的性质也在发生变化。AI和自动化正在改变传统的蓝领工作模式，创造新的工作机会同时也在淘汰旧的工作技能。一些重复性和体力要求较高的任务可能会被自动化取代，而需要更多技能和知识的工作可能会出现。同时也需要利用人工智能技术为基础蓝领劳动者提供就业安置和生活服务，利用AI技术优化人岗匹配过程，提升招聘与求职的效率，为蓝领工人和企业提供了一个高效、便捷、安全的就业和人力资源管理环境。

目前，传统智能服务平台人力资源管理***针对蓝领工人群体获取行业动态和企业职位招聘信息较为吃力，求职体验不够人性化，人岗匹配效率低。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，具备灵活服务蓝领工人群体使用感佳、人力资源管理匹配效率高等优点，解决了传统智能服务平台人力资源管理***蓝领工人群体获取职位信息比较吃力，体验感不够人性化匹配效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，包括人才管理模块、企业管理模块、资源匹配模块和求职面试模块；

所述人才管理模块包括人才简历单元和标签分类单元，所述人才简历单元通过文件传输接口或AI智能语音装置采集简历数据集，进行编号后通过网络传输至标签分类单元，所述标签分类单元通过网络连接数据库建立标签数据集，并进行编号，所述标签分类单元根据简历数据集，结合标签数据集，分类生成人才标签数据组，并通过网络传输至资源匹配模块，所述人才管理模块通过网络连接资源匹配模块；

所述企业管理模块包括职位发布单元和技能对口单元，所述职位发布单元通过文件传输接口或AI智能视频装置采集职位数据集，进行编号后通过网络传输至技能对口单元，所述技能对口单元根据职位数据集，结合标签数据集，分类生成需求标签数据组，并通过网络传输至资源匹配模块，所述企业管理模块通过网络连接资源匹配模块；

所述资源匹配模块包括供应排列单元、需求排列单元和人岗匹配单元，所述供应排列单元根据人才标签数据组对简历数据集进行顺序排列，并将数据传输至人岗匹配单元，所述需求排列单元根据需求标签数据组/>对职位数据集进行顺序排列，并将数据传输至人岗匹配单元，所述人岗匹配单元根据人才标签数据组/>、需求标签数据组/>、简历数据集和职位数据集，计算生成匹配集合/>，并通过网络传输至求职面试模块，所述资源匹配模块通过网络连接求职面试模块；

所述求职面试模块通过网络连接AI蓝领智能服务平台，所述求职面试模块包括人才面试单元和企业招聘单元，通过用户端设置重点面试模型，所述人才面试单元根据重点面试模型/>对匹配集合/>进行评分，并通过网络回传至用户端，等待筛选后沟通企业进行面试，所述企业管理人员通过企业端设置重点招聘模型/>，所述企业招聘单元根据重点招聘模型/>对匹配集合/>进行评分，并通过网络回传至企业端，等待筛选后邀请蓝领进行面试。

优选的，通过连接文件传输接口输入简历文档或通过语音装置在线语音输入简历内容，组成简历数据集，所述人才简历单元根据简历数据集特征对其进行编号，所述简历数据集编号为、/>、/>、.../>。

优选的，所述标签数据集由技能标签数据集、工龄标签数据集和地域标签数据集组成，所述标签分类单元根据标签数据集特征对技能标签数据集、工龄标签数据集和地域标签数据集进行编号，所述标签数据集编号为、/>和/>。

优选的，所述标签分类单元根据简历数据集，结合标签数据集，分类生成人才标签数据组，其分类生成算法公式如下：

；

公式中，表示人才标签数据组，/>表示根据技能标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才技能标签数据，/>表示根据工龄标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才工龄标签数据，/>表示根据地域标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才地域标签数据。

优选的，所述企业管理人员通过连接文件传输接口输入职位招聘文档或通过AI智能视频装置录像输入职位招聘内容，组成职位数据集，所述职位发布单元根据职位数据集特征对其进行编号，所述职位数据集编号为、/>、/>、.../>。

优选的，所述技能对口单元根据职位数据集，结合标签数据集，分类生成需求标签数据组，其分类生成算法公式如下：

；

公式中，表示需求标签数据组，/>表示根据技能标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位技能标签数据，/>表示根据工龄标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位工龄标签数据，/>表示根据地域标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位地域标签数据。

优选的，所述供应排列单元根据人才标签数据组对简历数据集进行顺序排列，所述简历数据集中标签数量多的人才简历顺序靠前，所述需求排列单元根据需求标签数据组/>对职位数据集进行顺序排列，所述职位数据集中标签数量多的招聘职位靠前。

优选的，所述人岗匹配单元根据人才标签数据组、需求标签数据组/>、简历数据集和职位数据集，计算生成匹配集合/>，其计算公式如下：

；

公式中，表示匹配集合，/>表示指定人才标签数据组与简历数据集的并集部分，/>表示指定需求标签数据组与职位数据集的并集部分，表示根据标签数据集进行人岗匹配的蓝领人才和企业职位数据集合。

优选的，所述人才面试单元根据重点面试模型对匹配集合/>已匹配的企业职位数据进行评分，人才标签数据组/>和需求标签数据组/>匹配相似度高，标签相同数量多对应企业评分高。

优选的，所述企业招聘单元根据重点招聘模型对匹配集合/>已匹配的蓝领人才数据进行评分，人才标签数据组/>和需求标签数据组/>匹配相似度高，标签相同数量多对应蓝领评分高。

与现有技术相比，本发明提供了基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，具备以下有益效果：

1、本发明通过人才管理模块设置人才简历单元采集简历数据集，便于受教育程度较低的蓝领人群全程通过AI智能语音装置对话输入，最大程度减少读写输入，标签分类单元根据简历数据集，结合标签数据集，分类生成人才标签数据组，以不同技能数据、工龄数据和常住地域数据批量化分类标记理蓝领人才，企业管理模块设置职位发布单元采集职位数据集，技能对口单元根据职位数据集，结合标签数据集，分类生成需求标签数据组，以不同技能要求、工龄要求和常住地域要求批量化分类标记理企业职位，求职面试模块设置人才面试单元，蓝领人群通过用户端设置重点面试模型/>，人才面试单元根据重点面试模型/>对匹配集合/>已匹配的企业职位数据进行评分，匹配相似度高，标签相同数量多对应企业评分高，灵活服务蓝领工人群体使用感佳。

2、本发明通过资源匹配模块设置供应排列单元和需求排列单元，以人才标签数据组和需求标签数据组/>对简历数据集和职位数据集进行顺序排列，标签数量多的人才简历和企业职位靠前，人岗匹配单元根据人才标签数据组/>、需求标签数据组/>、简历数据集和职位数据集，计算生成匹配集合/>，快速匹配蓝领人才和企业职位，求职面试模块设置企业招聘单元，企业管理人员通过企业端设置重点招聘模型/>，企业招聘单元根据重点招聘模型/>对匹配集合/>已匹配的蓝领人才数据进行评分，匹配相似度高，标签相同数量多对应蓝领评分高，人力资源管理匹配效率高。

附图说明

图1为本发明***示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，包括人才管理模块、企业管理模块、资源匹配模块和求职面试模块；

人才管理模块包括人才简历单元和标签分类单元，人才简历单元通过文件传输接口或AI智能语音装置采集简历数据集，蓝领人群通过连接文件传输接口输入简历文档或通过语音装置在线语音输入简历内容，便于受教育程度较低的蓝领人群全程通过AI智能语音装置对话输入，最大程度减少读写输入，灵活简单使用感佳，进行编号后通过网络传输至标签分类单元，简历数据集编号为、/>、/>、.../>，编号对应蓝领人群存入人才简历单元的所有简历，标签分类单元通过网络连接数据库建立标签数据集，并进行编号，标签数据集编号为/>、/>和/>，标签数据集由技能标签数据集、工龄标签数据集和地域标签数据集组成，标签分类单元根据简历数据集，结合标签数据集，分类生成人才标签数据组/>，并通过网络传输至资源匹配模块，人才管理模块通过网络连接资源匹配模块，其分类生成算法公式如下：

；

公式中，表示人才标签数据组，/>表示根据技能标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才技能标签数据，/>表示根据工龄标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才工龄标签数据，/>表示根据地域标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才地域标签数据，根据人才标签数据组/>，以不同技能数据、工龄数据和常住地域数据批量化分类标记理蓝领人才，固定统一的标签数据集标准，后续匹配职位效率更高；

企业管理模块包括职位发布单元和技能对口单元，职位发布单元通过文件传输接口或AI智能视频装置采集职位数据集，企业管理人员通过连接文件传输接口输入职位招聘文档或通过AI智能视频装置录像输入职位招聘内容，通过AI智能视频装置快速发布招聘信息，适用于企业职位急招，视频讲解职位内容、技能要求、工龄和地域要求更清晰，后续邀约面试沟通效率更高，进行编号后通过网络传输至技能对口单元，职位数据集编号为、/>、、.../>，编号对应企业管理人员存入职位发布单元的所有职位信息，技能对口单元根据职位数据集，结合标签数据集，分类生成需求标签数据组/>，并通过网络传输至资源匹配模块，企业管理模块通过网络连接资源匹配模块，其分类生成算法公式如下：

；

公式中，表示需求标签数据组，/>表示根据技能标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位技能标签数据，/>表示根据工龄标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位工龄标签数据，/>表示根据地域标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位地域标签数据，根据需求标签数据组/>，以不同技能要求、工龄要求和常住地域要求批量化分类标记理企业职位，固定统一的标签数据集标准，后续匹配蓝领人才效率更高；

资源匹配模块包括供应排列单元、需求排列单元和人岗匹配单元，供应排列单元根据人才标签数据组对简历数据集进行顺序排列，简历数据集中标签数量多的人才简历顺序靠前，标签数量多的蓝领对应技能强，求职向上兼容性高，适配多种类企业职位，对企业管理人员吸引度强，人力资源管理匹配效率高，并将数据传输至人岗匹配单元，需求排列单元根据需求标签数据组/>对职位数据集进行顺序排列，职位数据集中标签数量多的招聘职位靠前，标签数量多的岗位对应薪资高，招聘向下兼容性高，适配多种类蓝领人群，求职吸引力高，人力资源管理匹配效率高，并将数据传输至人岗匹配单元，人岗匹配单元根据人才标签数据组/>、需求标签数据组/>、简历数据集和职位数据集，计算生成匹配集合/>，并通过网络传输至求职面试模块，资源匹配模块通过网络连接求职面试模块，其计算公式如下：

；

公式中，表示匹配集合，/>表示指定人才标签数据组与简历数据集的并集部分，/>表示指定需求标签数据组与职位数据集的并集部分，表示根据标签数据集进行人岗匹配的蓝领人才和企业职位数据集合，根据匹配集合/>，能够快速匹配蓝领人才和企业职位，人力资源管理匹配效率高；

求职面试模块通过网络连接AI蓝领智能服务平台，求职面试模块包括人才面试单元和企业招聘单元，蓝领人群通过用户端设置重点面试模型，人才面试单元根据重点面试模型/>对匹配集合/>已匹配的企业职位数据进行评分，满分制为100分的情况下，人才标签数据组/>和需求标签数据组/>匹配相似度高，标签相同数量多对应企业评分高，灵活服务更加人性化，并通过网络回传至用户端，等待筛选后沟通企业进行面试，企业管理人员通过企业端设置重点招聘模型/>企业招聘单元根据重点招聘模型/>对匹配集合/>已匹配的蓝领人才数据进行评分，满分制为100分的情况下，人才标签数据组/>和需求标签数据组/>匹配相似度高，标签相同数量多对应蓝领评分高，灵活服务匹配效率更高，并通过网络回传至企业端，等待筛选后邀请蓝领进行面试。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：包括人才管理模块、企业管理模块、资源匹配模块和求职面试模块；

所述人才管理模块包括人才简历单元和标签分类单元，所述人才简历单元通过文件传输接口或AI智能语音装置采集简历数据集，进行编号后通过网络传输至标签分类单元，所述标签分类单元通过网络连接数据库建立标签数据集，并进行编号，所述标签分类单元根据简历数据集，结合标签数据集，分类生成人才标签数据组，并通过网络传输至资源匹配模块，所述人才管理模块通过网络连接资源匹配模块；

所述企业管理模块包括职位发布单元和技能对口单元，所述职位发布单元通过文件传输接口或AI智能视频装置采集职位数据集，进行编号后通过网络传输至技能对口单元，所述技能对口单元根据职位数据集，结合标签数据集，分类生成需求标签数据组，并通过网络传输至资源匹配模块，所述企业管理模块通过网络连接资源匹配模块；

所述资源匹配模块包括供应排列单元、需求排列单元和人岗匹配单元，所述供应排列单元根据人才标签数据组对简历数据集进行顺序排列，并将数据传输至人岗匹配单元，所述需求排列单元根据需求标签数据组/>对职位数据集进行顺序排列，并将数据传输至人岗匹配单元，所述人岗匹配单元根据人才标签数据组/>、需求标签数据组/>、简历数据集和职位数据集，计算生成匹配集合/>，并通过网络传输至求职面试模块，所述资源匹配模块通过网络连接求职面试模块；

所述求职面试模块通过网络连接AI蓝领智能服务平台，所述求职面试模块包括人才面试单元和企业招聘单元，通过用户端设置重点面试模型，所述人才面试单元根据重点面试模型/>对匹配集合/>进行评分，并通过网络回传至用户端，等待筛选后沟通企业进行面试，所述企业管理人员通过企业端设置重点招聘模型/>，所述企业招聘单元根据重点招聘模型/>对匹配集合/>进行评分，并通过网络回传至企业端，等待筛选后邀请蓝领进行面试。

2.根据权利要求1所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：通过连接文件传输接口输入简历文档或通过语音装置在线语音输入简历内容，组成简历数据集，所述人才简历单元根据简历数据集特征对其进行编号，所述简历数据集编号为、、/>、.../>。

3.根据权利要求1所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述标签数据集由技能标签数据集、工龄标签数据集和地域标签数据集组成，所述标签分类单元根据标签数据集特征对技能标签数据集、工龄标签数据集和地域标签数据集进行编号，所述标签数据集编号为、/>和/>。

4.根据权利要求3所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述标签分类单元根据简历数据集，结合标签数据集，分类生成人才标签数据组，其分类生成算法公式如下：

；

公式中，表示人才标签数据组，/>表示根据技能标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才技能标签数据，/>表示根据工龄标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才工龄标签数据，/>表示根据地域标签数据集对简历数据集进行分类生成的人才地域标签数据。

5.根据权利要求1所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述企业管理人员通过连接文件传输接口输入职位招聘文档或通过AI智能视频装置录像输入职位招聘内容，组成职位数据集，所述职位发布单元根据职位数据集特征对其进行编号，所述职位数据集编号为、/>、/>、.../>。

6.根据权利要求5所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述技能对口单元根据职位数据集，结合标签数据集，分类生成需求标签数据组，其分类生成算法公式如下：

；

公式中，表示需求标签数据组，/>表示根据技能标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位技能标签数据，/>表示根据工龄标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位工龄标签数据，/>表示根据地域标签数据集对职位数据集进行分类生成的职位地域标签数据。

7.根据权利要求1所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述供应排列单元根据人才标签数据组对简历数据集进行顺序排列，所述简历数据集中标签数量多的人才简历顺序靠前，所述需求排列单元根据需求标签数据组/>对职位数据集进行顺序排列，所述职位数据集中标签数量多的招聘职位靠前。

8.根据权利要求7所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述人岗匹配单元根据人才标签数据组、需求标签数据组/>、简历数据集和职位数据集，计算生成匹配集合/>，其计算公式如下：

；

公式中，表示匹配集合，/>表示指定人才标签数据组与简历数据集的并集部分，/>表示指定需求标签数据组与职位数据集的并集部分，表示根据标签数据集进行人岗匹配的蓝领人才和企业职位数据集合。

9.根据权利要求8所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述人才面试单元根据重点面试模型对匹配集合/>已匹配的企业职位数据进行评分，人才标签数据组/>和需求标签数据组/>匹配相似度高，标签相同数量多对应企业评分高。

10.根据权利要求8所述的基于AI蓝领智能服务平台的人力资源管理***，其特征在于：所述企业招聘单元根据重点招聘模型对匹配集合/>已匹配的蓝领人才数据进行评分，人才标签数据组/>和需求标签数据/>组匹配相似度高，标签相同数量多对应蓝领评分高。