人力资源部门日常处理大量流程性工作，如考勤核对、入职手续办理、假期审批等。这些任务有明确规则，适合自动化处理。随着技术发展，一些企业开始尝试让AI参与更复杂的环节，比如员工沟通、绩效反馈整理和岗位匹配建议。
与传统系统不同，AI助手的作用不只是执行指令，而是从已有信息中提取模式。例如，在员工访谈记录中识别出反复出现的关注点，或将培训参与情况与项目表现关联分析，为管理决策提供补充视角。
这类应用不替代HR的专业判断，而是帮助拓宽观察维度，减少信息遗漏。
构建属于自己的AI应用场景
通用型AI工具往往难以贴合企业特有的管理方式。每个组织在人才评价、团队协作和沟通习惯上都有差异，标准化功能可能无法解决具体问题。
一些平台开始支持用户自主设计AI应用路径。例如，HR团队可以根据本公司的胜任力模型，设定关键词标签和行为描述，训练AI识别简历或面试反馈中的匹配特征。也可以针对内部沟通文本，建立符合企业文化的情绪识别标准。
这种自主构建的方式，使AI更贴近实际业务需求。使用者不必具备编程技能，通过配置界面即可完成基础逻辑设定，并在使用过程中不断调整优化。
数据安全与权限控制的设计
人事信息涉及员工隐私，数据使用需格外谨慎。在引入AI工具时，除了遵守基本合规要求，还需考虑内部权限的合理划分。
数据分区设计是一种可行方案。不同部门或层级的HR人员，只能访问其职责范围内的信息模块。例如，区域HRBP无法查看总部高管的薪酬数据，薪酬专员也不能读取员工心理测评结果。
AI助手在处理请求时，会自动遵循预设的权限边界，确保输出内容不越界。同时，所有查询和操作留有记录，便于后续追溯。
万达宝LAIDFU(来福)的实践思路
万达宝LAIDFU（来福）关注企业在人力资源管理中的实际痛点。它不预设固定功能，而是提供一个可配置环境，让管理者根据需要搭建AI应用。无论是新员工适应期跟踪、离职倾向信号识别，还是内部人才池的动态维护，都可以通过组合不同模块实现。
其特点在于无需将所有数据集中存储。系统可在本地或指定环境中运行，敏感信息不出域。企业可按业务单元、职能条线进行数据分区管理，既保障安全，又支持跨部门协作分析。
AI模型的训练过程由企业主导，输入的内容基于自身历史数据和管理经验，输出的结果更符合组织语境。
应用过程中的反馈与调优
AI在人力资源领域的应用，需要持续验证和修正。初期可能因语义理解偏差或上下文误判导致建议不准确。重要的是建立反馈机制，让使用者能快速标记问题案例，并用于后续模型优化。
例如，当AI对某条员工反馈的归类不符合实际情况时，HR可以手动调整分类，系统据此学习新的判断依据。这种“人在环路”的设计，使技术能力随时间积累而提升。
最终目标不是完全自动化，而是形成人机协同的工作模式：AI处理信息提取和趋势提示，人类专注于沟通、判断和关系维护，两者各司其职，共同提升管理效率。