人工智能背景下构建干部全息数字画像的思考

1. 引言

在现代组织管理中，干部的选拔、任用、培养和考核是一个复杂而关键的系统工程，组织的高效运行和长远发展对干部管理提出了更高的需求。传统的干部评价方式往往依赖于主观经验、单一指标或有限的材料数据，难以深入挖掘干部的潜在特质和行为模式，不利于客观全面、准确及时地反映干部的真实情况、发展潜力以及在动态工作环境中的变化。随着人工智能技术的迅速发展，如深度学习、自然语言处理等技术，为干部全息画像构建提供了全新的思路和方法。人工智能技术能够处理海量数据、进行深度分析和自动学习，提取出关键特征和标签，为构建更加准确、全面和动态的干部全息画像创造了条件，为干部选任、考核评价、培养发展提供可靠的支撑和科学的依据。

2. 干部全息画像概述

2.1. 干部全息画像的内涵

干部全息画像是对干部的全方位、多层次、多维度的综合描绘，涵盖了干部在特征、行为、能力、素质、业绩、性格、价值观等各个方面的信息，全面呈现干部特征。通过不同渠道收集、整理和分析干部各方面信息，运用相关工具及方法，从多个维度对干部进行评价，构建干部数字化画像评价要素，画像要素基本内涵如图1 所示。

2.2. 基于评价标签的干部全息数字画像

干部全息数字画像主要由一系列具有特定含义的标签构成。从干部档案、工作记录、考察谈话等各类材料中提取出基本信息标签和能力素养标签。这些标签覆盖干部各类信息，例如图 2 所示，通过整合分析基本信息标签和能力素养标签，得以构建出全面系统的干部全息画像。

的质量和规范性。整合多源数据，对收集到的数据进行标注，形成语料库和标签库，构建形式统一的训练数据集，为后续的模型训练奠定基础。

2、模型训练

选择合适的训练模型，运用大量已标注的干部材料作为训练集进行训练，使其具备从大量干部信息中挖掘关键词的能力，经过多轮调整优化，最终生成干部评价自然语言处理模型，模型可准确识别和提取关键信息。例如，输入某干部的考核评价材料：“拥护党的领导 ， 政治立场坚定 ， 大局意识强 ，注重政治理论和专业业务知识的学习 ， 勤于思考 ， 综合素质较好。工作能力较强 ， 敢抓敢管 ， 雷厉风行。工作作风扎实 ， 事业心和责任感较强 ， 注重班子团结。任现职以来 ， 能积极调整心态 ， 以良好的精神面貌开展工作。分管公司后勤、物业管理等工作 ， 不等不靠 ， 主动思考 ， 积极向班子献计献策 ， 较块地进入了工作角色 ， 得到公司干部职工的好评。工作经验丰富 ， 具有多元经营管理多岗位工作的经历 ， 管理经验丰富 ， 协调能力较强 ， 能认真贯彻落实集团的各项规定。自觉遵守廉政建设有关规定，考察中没有听到不良反映。”，利用自然语言处理模型可以提取关键信息，智能生成该名干部的评价标签：

“政治立场坚定、综合素质、作风扎实、大局意识、管理经验、协调能力较强、认真、事业心、多岗位、雷厉风行、不等不靠”。

3、画像构建与优化

运用自然语言处理技术，精准地提炼出关键信息并与标签库中的评价标签进行语义匹配，形成干部的个性化标签。以多维度的标签体系为基石构建出全面反映干部特点和履职情况的评价画像。画像可以以可视化的方式呈现，如雷达图、柱状图等，展示干部在不同维度上的表现。为了确保画像能够准确地反映干部的实际状况，根据应用效果的反馈和工作情况变化，评价标签及干部评价画像都需要不断更新和优化。

3.3. 干部全息画像应用与价值

通过干部全息画像可以直观地展示干部如个人能力、工作风格、工作素养等各项信息，帮助组织更立体全面、深入细致地了解干部的工作状态、能力水平和发展潜力等，从而为干部的选拔、任用、培养和考核等管理工作提供全面、科学、客观的依据，也为干部自我认知与成长优化资源配置起到促进作用。

在干部选拔与任用方面，科学辅助选拔任用。通过清晰呈现干部在履职过程中的能力素质、工作绩效等方面的优势与不足，为干部选任提可供直观的参考。同时可助力精准匹配岗位，将干部的素质特点及优势与岗位的关键需求进行匹配，提高人岗匹配度，实现人岗智能匹配。

在组织优化资源配置方面，有助于组织全面了解干部队伍的整体情况。助力组织合理调配人力，根据岗位的要求和特点，利用干部全息画像中的标签进行精准匹配。

. 基于人工智能的干部全息画像构建

3.1. 人工智能在干部全息画像构建中的优势

1 提高评价的客观性与科学性。人工智能通过多途径获取数据，利用算法分析生成标签，不带有情感色彩和主观倾向，使评价更客观科学。

4. 总结

2 实现多维度与动态评价。干部个人情况复杂且动态变化，人工智能对数据进行整合分析从多维度评价，通过实时数据更新与模型的动态调整，让评价结果更具全面性和时效性。

3、提升评价效率与精度。干部评价涉及多方面的信息，包括工作绩效、日常行为等大量数据，人工智能可以快速处理海量数据，大大提高了干部评价的效率。如利用数据挖掘算法分析干部绩效数据，提高评价效率。同时算法优化和数据质量提升能提高精度。

在干部培训与发展方面，干部培养导向的作用，助力个性化干部培养与干部个人成长。精准识别需求，了解干部实际需要的素质能力需求或短板，有针对性地制定培训计划，促进干部的个人成长与发展。

3.2. 人工智能背景下干部全息画像构建思路

1、数据收集与整理

构建干部画像需以实际管理需求为依据，筛选关键维度，收集相关数据集，如通过如人力资源系统等内部系统中获取干部包括个人基本信息、教育背景、工作年限、任职经历、培训记录等基础信息以及干部档案、工作记录、考察材料、现实表现、年度报告、测评报告中的信息，还可通过外部调研等多渠道收集相关数据。对这些数据进行清洗，去除噪声信息，确保数据

人工智能在干部履职画像构建中具有重要意义。通过完善的数据收集与整合、特征工程、模型构建与训练、画像构建与可视化以及动态更新与优化流程，可以构建科学有效的干部履职画像。尽管面临数据质量与隐私、模型复杂性与可解释性、缺乏统一标准等挑战，但通过相应的解决策略可以逐步克服。未来，随着人工智能技术的不断发展，干部履职画像构建将更加科学、精准和高效，为干部管理工作提供更有力的支持。

5. 参考文献

[1] 李思佳 . 人才画像在国有企业干部人才供应体系中的应用 [J].企业改革与管理 ，2024（8）：54-56.

[2] 彭飞凡 ， 刘宁 ， 于梦鑫 . 数字经济时代 HRM 人才画像的构念、开发及应用 [J]. 经营与管理 ，2022（12）：95-101.

[3] 李思佳 . 人才画像在国有企业干部人才供应体系中的应用 [J].企业改革与管理 ，2024（8）：54-56.

[4] 王小娟 . 精准描绘人才数字化画像 [J]. 人力资源 ，2023，（23）：90-91.

基金项目 ： 中国国家铁路集团有限公司“基于智能分析的干部履职评价方案研究”科研课题 （2023F019）