人工智能深度学习技术在企业员工绩效管理中的应用

黄子岩 王自睿

（安徽大学，安徽 合肥 230039）

一、引言

绩效管理是企业管理的一个重要环节，高效的绩效管理对于激发员工活力、强化员工对于目标的认知及帮助员工深化对自身的了解都至关重要。如果企业缺乏有效的绩效管理，可能会导致企业的管理成本上升、挫伤员工的工作积极性和降低其工作效率。事实上，在实务操作中，企业在构建绩效管理策略时往往面临多种挑战，例如，不科学的绩效评估准则、考核结果的透明度不足以及评估过程的公正性受到质疑等。如果仅将经济回报视为单一的绩效评估准则，常常会引发一系列的问题。

伴随人工智能技术的快速发展，特别是深度学习技术的普及和应用，为应对绩效管理问题提供了巨大的可能。作为人工智能研究的核心技术，深度学习对企业绩效管理的构建和执行机制具有巨大的影响。借助深度学习技术，企业可以实现对大规模员工数据的自动化解析，挖掘数据背后的潜在价值，并架构出科学、精确和公正的绩效评估框架。此技术为构建一个科学、精准和公正的绩效评估机制赋予了强有力的推动和潜能。本文深入剖析了深度学习在企业绩效管理领域的影响，并基于学界的研究成果，进一步探究了深度学习在企业绩效评估中的实践应用。

二、绩效管理文献综述

随着市场的发展，企业绩效管理的指标也发生了一定的变化。过去，企业倾向于关注“单一或者少量关键指标”，但现代企业已经转向关注“综合性指标”。绩效管理的理论发展可以追溯到20世纪50年代提出的绩效有效性理论，以及在1960年代提出的目标设定理论。这些理论强调通过设定明确的目标来激励员工，并根据实际执行结果进行评估和奖励。随后，出现了360度反馈法、平衡计分卡（BSC）以及行为描述理论等能够从多个角度评估员工绩效的理论。然而，这些综合考核办法在实施中也面临着一些问题。以360度反馈法为例，易锦（2023）认为，该方法涉及的人员多、范围广，因此需要投入较大的人力和时间资源[1]。高杨苏云（2021）研究认为，企业存在考核目标不明确、缺乏问责制度以及缺乏量化数据的问题，导致信息收集和结果解读的困难[2]。此外，王雪新和张宝生（2019）指出，360度绩效考核的实施成本较高，他们建议采用电子手段改变考核方式[3]。因此，在现代企业规模扩大化，业务复杂化的大背景之下，这些综合性的绩效评价方法往往会出现实施难度较大，适应性差，指标难以量化，存在实施成本高的问题。针对上述问题，一些学者提出使用大数据的方式来改善这些问题，李美跃（2023）提出要树立大数据管理意识以及提升人力资源绩效管理智能化水平[4]。袁懿凡（2023）提出利用大数据来进行人力资源管理绩效控制[5]，巴青辉（2023）认为，使用大数据进行人力资源绩效管理创新有利于呈现企业人力资源绩效管理的公平性，并且有利于挖掘员工的潜力，提高工作效率[6]。但目前很少有学者将深度学习神经网络应用到企业绩效管理之中。

三、深度学习概述

（一）深度学习的含义

深度学习（DL）是机器学习（ML）的先进分支，致力于赋予机器类似于人的认知和学习能力，使其能有效处理如文本、图像和音频等多模态数据，进而解决复杂的挑战。其核心思想在于逼近一个函数，通过最小化其与理想函数值的差异，达到获得与现实数据最为吻合的解，并进而提高预测的精确性。深度学习依赖于如神经网络这样的结构来模仿人类大脑的分层逻辑，通过数据的分层解析和迭代优化，挖掘其中的深层次含义。

深度学习的关键组成要素——深度神经网络（DNN），利用多层的无监督预训练和有监督的细调来建立输入与输出之间的关系。深度神经网络的结构如图1所示。DNN能处理极为复杂的输入特征，且能够连接看似不相关的输入与输出数据。然而，由于DNN的不透明性，人们往往难以洞察其内部的运算过程，我们无法明确了解这些网络如何从具体的输入得到对应的输出。

（二）深度学习的应用

近年来，深度学习技术迅速发展，并与自动驾驶领域结合，其在机器视觉、自然语言处理等领域的成功应用使得自动驾驶越来越接近现实[7]。在人们生产生活中，计算机视觉技术逐渐发挥着重要的作用。这项技术的应用范围如今已经示范广阔，在医疗领域、交通领域都发挥着积极作用。与传统的计算机学习方法相比，深度学习的方法在计算机视觉领域中的应用已经更加被人青睐[8]。

人工神经网络具有良好的学习能力和解决问题的能力，但传统神经网络一般只有两三层的神经网络，其有限的参数和计算单元，对复杂函数的表示能力有限，学习能力受到制约，特征的开发和筛选也极为耗费人力。目前深度学习推广的条件已经相对成熟[9]。

四、企业绩效管理的现存问题

（一）部门与岗位的多样性导致绩效评价差异明显

企业各个部门和岗位在职责范围、工作环境及所需技术能力等多个层面都存在显著差异。因此，构建一个标准化的绩效考核机制尤为困难。例如，销售团队可能更偏重于员工的业绩目标和销售总量，而研发团队则可能更看重员工的创新思维、技术专长及项目实施的进度。因此，企业应为不同的部门和岗位定制专属的绩效考核体系，以确保绩效评价的科学性与合理性。

（二）人为设定的准则导致评价缺乏公正性

人为因素在设定绩效标准时难以避免地带入了某种程度的偏见和主观看法。管理者可能会基于自身情感、人际关系、经验判断等要素来做出评价。这样的评估方式可能使企业一些员工受到不公的待遇，从而挫伤员工的工作积极性。

（三）绩效评定时效过长，缺乏即时性

部分企业的绩效测评周期较长，导致员工长时间得不到关于其工作成果的反馈。这可能妨碍员工及时对自己的工作方式进行自省和改正。企业应考虑将评估周期进行一定程度上的缩短，从而让员工能更频繁地接收到绩效反馈并对自己的策略作出相应调整。

（四）全面评价引发资源过度消耗，影响办事效能

对于员工的全面性评价可能导致大量的人力和物力资源开销，并减缓办事效能。在某些特定场景下，如高级管理层的选拔或招募中，这种深入的评价或许是不可或缺的。但是，在许多场合，这种深度的评审可能是多余的，甚至可能带来不利的后果。为了应对此问题，企业应细致地平衡绩效评价的实际需求与其成本效益。可以考量引入更为简洁且效率更高的评价方式，如基于员工实际工作成果的数据分析或利用自动化评价工具。此外，优化评价流程和减少非关键评价内容亦能提升办事效能。

五、深度学习在企业绩效管理中的应用价值

（一）绩效评估准则客观，摒除主观偏见

深度学习构建了客观的绩效评估框架，能够消除人为制定准则时的主观倾向。传统的绩效评估准则大多由人直接制定，易受到如个人偏好、经验积累、知识结构等主观元素的偏颇，从而可能导致不公正、非客观的结论。然而，深度学习通过深入挖掘大量历史数据，能够自主识别绩效评估标准，构筑客观的评定模型，有效减少人的干预，确保绩效评估的公正性与客观性。

（二）数据处理效能高、容量大

深度学习能够迅速处理海量数据，满足大型企业绩效管理的数据需求。相比较而言，传统的数据处理方法依赖人工操作，处理速度缓慢、效率较低，难以应对数据量巨大的场景。而深度学习利用高效的并行计算及算法优化策略，允许自动对数据进行分类、解析和处理。同时，深度学习还具备数据清洗和预处理功能，可以筛除冗余数据和异常值，进一步增强数据质量和准确性，从而为绩效管理打下更加稳固的数据基础。这也意味着数据处理的速率和效能可以显著提升。

（三）揭示潜在要素的影响

通过深度学习分析员工的互动、沟通、合作等数据，可以揭示潜在要素对员工绩效的潜在作用。传统的绩效评估策略大多仅聚焦于员工的成果和表现，而遗漏了对绩效有影响的潜在因子。利用深度学习技术分析员工的互动行为、沟通模式和合作效果，能够识别诸如工作态度、团队合作精神等看似非核心的影响要素，并据此完善绩效评估体系。

（四）为员工制定个性化绩效策略

深度学习通过对员工个性和绩效动态的深度分析，能够为每位员工提供量身定制的绩效策略。相较于传统的“一刀切”策略，深度学习为每位员工按其独特性状和表现动态，制定薪酬、晋升、培训等具体建议，从而增强绩效管理的精准度和实效性。

（五）能够持续吸纳新数据

深度学习能够持续吸纳新数据，进而迭代和完善绩效评估模型，从而达到持续更新绩效评估方式的目的，其特性允许其对新数据进行持续的学习和模型优化，从而使绩效管理变得更为精确、高效。以销售团队为例，深度学习可以持续吸纳新的销售数据及客户反馈，进一步优化销售团队的绩效评估模型，确保评估的准确性与实时性。

六、深度学习在企业绩效管理应用中需注意的要点

（一）注重现实问题

在启动深度学习项目时，企业需要立足于解决具体的实际问题。在规划深度学习方案之初，企业应深入探索自身的业务挑战和需求，明晰项目的使命与边界。并且，进一步对市场与行业进行深入研究，洞察竞争态势和客户期望，以保障项目在实践中的有效性及其市场竞争力。

（二）对数据高度重视

在应用深度学习之前，企业亟须构筑一套完备的数据生态，涵盖数据采集、加工、存储至分析等全流程。数据构成深度学习的核心，只有充沛、高品质的数据，方能塑造出高准确度的模型。因此，企业需要投入大量精力到数据采纳、净化及整合上，以保障数据的完整与品质。并且，制定严格的数据管理策略，确保数据的持续性和安全性。

（三）模型的解释性不容忽视

由于深度学习模型的复杂性，其决策过程常显神秘，这可能导致信任和法规方面的疑虑。在实施深度学习之时，企业必须致力于增强模型的解释性，尝试揭示模型的运行机制和逻辑。这可以借助透明化的算法、模型可视化、提供详尽的解释性报告等手段来达成。这种做法有助于加深人们对模型决策的理解，从而增强模型的可信赖度和接受度。

（四）持续监控与适时更新

随着数据及环境的演变，深度学习模型的性能也可能出现退化。因此，企业必须持续追踪模型表现，并根据新的数据和场景适时进行模型调整。持续性的性能监测可以帮助企业及早发现并修复潜在问题，保证模型的准确性和适用性。同时，建立稳固的模型迭代策略，确保其随时处于最优状态，维持企业持续的竞争优势。

七、结语

本文从企业现有绩效管理存在的问题出发，探究了企业应用深度学习技术优化绩效管理的可能性，并指出了使用深度学习技术进行企业绩效管理时需要注意的事项。深度学习技术可以帮助企业更好地了解员工的绩效数据，并将其直接与企业生产经营情况联通，从而提高管理者决策的效率。然而，深度学习技术也存在一些限制，如深度学习的黑箱性质、数据获取以及模型准确率等问题。因此，在应用深度学习技术进行企业绩效管理时，需要注意这些问题，并采取相应的措施，以促进深度学习技术更好地服务于绩效管理，提高企业员工的绩效表现。