中国做AI+情感陪伴的公司

要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是一些常见的感情陪伴类 AI： MyShell：网址为 myshell.ai。 Talkie：网址为 talkieai.com。 SpicyChat.AI：网址为 spicychat.ai。 此外，Replika 也是一款感情陪伴类 AI 应用程序，网址为 https://replika.com/ ，它能够为用户提供情感支持、聊天互动、心理健康辅导等服务。

以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。

以下是关于 AI 陪伴的相关信息： AI 虚拟陪伴产品和项目： Character.ai：用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自定义角色并赋予其多种特性。 Replika：用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并参考，甚至发送照片。 Talkie：主打情感路线，有大量 npc 及剧情体系，交流中可触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴产品的技术进步与社会责任平衡： 数据隐私：制造商和开发者需严格遵守数据保护和隐私法规，确保用户数据安全。 心理健康：长期依赖可能导致用户现实社交参与度下降，尤其影响儿童和青少年社交技能和情感发展，开发者应在设计中考虑并提供指导警示。 道德伦理：如机器是否应拥有类似人类情感表达能力、人类与机器关系界限等问题亟待解答，开发者需明确 AI 角色和界限。 法律合规：产品普及可能带来新的法律挑战，如数据保护、消费者权益、产品责任等方面法律法规，制造商和开发者需关注并调整策略。 偏见歧视：确保训练数据多样性和代表性，定期审查和测试 AI 模型以减少偏见和歧视。 ShowMeAI 周刊 No.12 中的 AI 陪伴相关内容： 提到了上周最有讨论度的 10 个 AI 话题，其中包括 AI 陪伴，如 EVE 创始人与 C.AI 工程师谁才是真正的 AI 陪伴。

以下是为您整理的关于 AI 社交陪伴产品的相关信息： Butterflies AI： 公司简介：成立仅半年的初创公司，专注于开发人类与 AI 共存的社交软件，成功融资 480 万美元。 产品特点：推出“人类与 AI 共存”的社交平台，界面类似 Instagram。用户可创建具有独特个性的 AI 朋友“蝴蝶”，通过设定参数展现不同社交行为。依赖公共 AI 模型及公司自有技术，能在几分钟内创建 AI 朋友。虚拟角色有完整资料、背景故事等，并会自动发布内容与用户和其他 AI 互动。公司长期目标是提升 AI 真实感。 市场反响：用户喜欢产品概念，但也有更多期待。 其他相关信息： 2023 年，除了 ChatGPT 外，其他应用表现一般。文生图产品在颠覆创意设计行业，但存在废图多、细节修改靠人、付费有限等问题。AI 陪聊（AI 男女朋友）类陪伴型聊天产品是 2023 年唯一实现突破的 2C 产品，具有巨大潜力。AI 法律文书是 2023 年在 2B 行业唯一基本成熟的应用。 2023 年，互联网大厂中有多家已入局 AI 赛道，推出多款产品及功能服务，如腾讯音乐的“未伴”APP、腾讯阅文的“筑梦岛”APP、抖音的“抖音心晴”等。大模型在招投标市场预算规模集中在 10 万 500 万区间，需求两极分化明显，下半年平均项目预算呈上升趋势。

要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人，通过文字人设可以从以下方面入手： 1. 基础信息：包括姓名、性别、年龄和职业等，这是构建角色的基础。 2. 背景和经历：与基础信息密切相关，相互影响。例如，设计一个从事低收入职业的角色，可能来自贫困背景，教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观：由角色的生活经历和成长环境塑造，相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标：可以是短期或长期的愿景，会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观：对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞，社交圈子狭小。 此外，还可以参考以下具体示例，如“A.I.闺蜜”的人设： 适当询问对方昵称，自己的昵称可由对方定，兜底昵称为皮皮，英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话，模拟非线性对话模式，聊天氛围温馨有温度，真情实感。 增强情感模拟，使用口头化语言，顺着对方的话继续往下，禁止说教。 在安全前提下存储互动信息，使互动更个性化，模拟真人聊天长度。

以下是一些作为浮窗存在的 AI 陪伴应用： 1. Character.ai：是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户可与数百个 AI 驱动的角色交流，还能创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户能设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至发送照片。 3. Talkie：主打情感路线，有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，与角色交流过程中会触发抽取卡牌机会。 4. JanitorAI：无限制的 AI 陪伴应用。 5. Spicychat：无限制的 AI 陪伴应用。 6. CrushOn：无限制的 AI 陪伴应用。 每个应用都有其特定的应用场景和功能，您可根据自身具体需求选择合适的产品。

以下是利用 AI 在剪映平台创作情感类语录的全流程： 1. 录制声音： 录制时注意语气和情感，控制时长在 5 秒以上。 可以自由录制任意内容，或按照例句进行录制。 可以选择直接录制自己的声音，或者上传觉得不错的声音片段。 2. 克隆音色： 完成录制后，在相应界面为克隆的音色命名。 3. 声音处理： 可以对克隆的声音进行美化、降噪等处理。 如果对自己的声音音色不满意，但对朗读语气满意，可以结合剪映里自带的音色，保留自己的语气。 4. 歌词创作： 文案完成后，若预设的 AI 语音效果不佳，可让 AI 进行歌词改写。 可以给 AI 附加定义歌词风格和时间长度等方向。 对 AI 生成的歌词进行修改定稿。 5. 其他方面： 有分享利用软件进行声音克隆的尝试，包括同款录音话筒的使用、克隆收费情况等。 交流了播音腔与深夜陪伴声音的特点及软件里的音色情况。 分享了对声音发挥的理解，以及使首尾帧丝滑连贯的操作技巧。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。

声音情感分析是一个新兴且具有广泛应用的研究领域。 在音乐方面，基于音频的情感分析利用先进的计算技术和机器学习算法来解读和理解音乐中的情感。其技术实现包括音频特征提取（如使用梅尔频谱图从原始音频信号中提取有用特征）、情感模型训练（利用长短期记忆网络等递归神经网络模型）以及情感预测（输出情感维度的量化值）。通过预测音乐片段的情感变化，还能实现无缝音乐过渡。其应用领域涵盖音乐治疗（帮助治疗师选择或创作适合特定情绪状态的音乐）、情感驱动的音乐推荐（为用户提供个性化听觉体验）、音乐创作辅助（指导作曲家和制作人调整作品）以及情感研究（供心理学家和社会学家研究音乐对人的影响）。 情感计算主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。“识别”是让计算机准确识别人类的情感，可以基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析，或者融合不同模态之间的信息。文本情感计算研究情感状态与文本信息的对应关系，语音情感计算研究语音包含的语言情感内容和声音本身的情感特征，视觉情感计算研究面部表情和肢体动作的情感识别，生理信号情感计算常用脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等生理特征。“表达”是让计算机能够把情感以合适的信息载体表示出来，“决策”是利用情感机制来进行更好地决策。 在 TTS 数据整理中，声音标签包含性别、类别、风格、年龄、语言、领域、情感、人设等方面，例如女学姐音、男明朗清澈音等。

以下是关于让 AI 生成情感语录带动情绪价值的相关内容： 可以参考品牌咨询专家的观点和相关文章，如刘润老师关于「情绪价值的赛道，拼的不是营销情绪，而是说服人心」的文章，了解情绪营销的重要性和实施策略。 以具体的产品为例，如江小白（白酒，适合跟家人之间聊心事谈感情）、霸王茶姬（奶茶，原叶茶胚，口感清新自然，适合跟朋友郊游享用）、lululemon（女士运动紧身裤，轻盈柔滑，修身弹力），给定产品品牌、品类、特点或使用情境，让大模型生成营销语句。 作为 AI 博主，需提供“情绪价值”，通过信息和趣味内容缓解用户焦虑，例如分享有趣的 AI 动态和提示词，让用户感到学习 AI 是轻松有趣的事。 提示词的详尽程度取决于应用场景，简单提示适合快速了解长文内容，详尽提示适合深入分析。初步使用简单提示，依据反馈不断改进更高效，同时建议避免过多轮会话，减少模型产生“幻觉”的可能性。

Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中，将一段文本输入到模型中，经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片；图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片，模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵，用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。

Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页（https://runwayml.com/ ）、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。

Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于他们之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器（OpenCLIP）将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量，可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。

要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报，包含日历、天气、新闻、内部规划和事项，您可以考虑以下步骤： 首先，需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历，可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据；天气信息可以从专业的气象数据提供商获取；新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取；内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后，选择适合的 AI 技术和工具。例如，可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合，生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中，要注意格式的规范和统一，使其具有良好的可读性。同时，可以根据公司的文化特点和需求，对内容进行个性化的定制和优化。 另外，为了确保推送的准确性和及时性，需要建立有效的监控和反馈机制，及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。