黃子巖 王自睿

（安徽大學(xué)，安徽 合肥 230039）

一、引言

績效管理是企業(yè)管理的一個重要環(huán)節(jié)，高效的績效管理對于激發(fā)員工活力、強化員工對于目標的認知及幫助員工深化對自身的了解都至關(guān)重要。如果企業(yè)缺乏有效的績效管理，可能會導(dǎo)致企業(yè)的管理成本上升、挫傷員工的工作積極性和降低其工作效率。事實上，在實務(wù)操作中，企業(yè)在構(gòu)建績效管理策略時往往面臨多種挑戰(zhàn)，例如，不科學(xué)的績效評估準則、考核結(jié)果的透明度不足以及評估過程的公正性受到質(zhì)疑等。如果僅將經(jīng)濟回報視為單一的績效評估準則，常常會引發(fā)一系列的問題。

伴隨人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及和應(yīng)用，為應(yīng)對績效管理問題提供了巨大的可能。作為人工智能研究的核心技術(shù)，深度學(xué)習(xí)對企業(yè)績效管理的構(gòu)建和執(zhí)行機制具有巨大的影響。借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，企業(yè)可以實現(xiàn)對大規(guī)模員工數(shù)據(jù)的自動化解析，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價值，并架構(gòu)出科學(xué)、精確和公正的績效評估框架。此技術(shù)為構(gòu)建一個科學(xué)、精準和公正的績效評估機制賦予了強有力的推動和潛能。本文深入剖析了深度學(xué)習(xí)在企業(yè)績效管理領(lǐng)域的影響，并基于學(xué)界的研究成果，進一步探究了深度學(xué)習(xí)在企業(yè)績效評估中的實踐應(yīng)用。

二、績效管理文獻綜述

隨著市場的發(fā)展，企業(yè)績效管理的指標也發(fā)生了一定的變化。過去，企業(yè)傾向于關(guān)注“單一或者少量關(guān)鍵指標”，但現(xiàn)代企業(yè)已經(jīng)轉(zhuǎn)向關(guān)注“綜合性指標”?？冃Ч芾淼睦碚摪l(fā)展可以追溯到20世紀50年代提出的績效有效性理論，以及在1960年代提出的目標設(shè)定理論。這些理論強調(diào)通過設(shè)定明確的目標來激勵員工，并根據(jù)實際執(zhí)行結(jié)果進行評估和獎勵。隨后，出現(xiàn)了360度反饋法、平衡計分卡（BSC）以及行為描述理論等能夠從多個角度評估員工績效的理論。然而，這些綜合考核辦法在實施中也面臨著一些問題。以360度反饋法為例，易錦（2023）認為，該方法涉及的人員多、范圍廣，因此需要投入較大的人力和時間資源[1]。高楊蘇云（2021）研究認為，企業(yè)存在考核目標不明確、缺乏問責(zé)制度以及缺乏量化數(shù)據(jù)的問題，導(dǎo)致信息收集和結(jié)果解讀的困難[2]。此外，王雪新和張寶生（2019）指出，360度績效考核的實施成本較高，他們建議采用電子手段改變考核方式[3]。因此，在現(xiàn)代企業(yè)規(guī)模擴大化，業(yè)務(wù)復(fù)雜化的大背景之下，這些綜合性的績效評價方法往往會出現(xiàn)實施難度較大，適應(yīng)性差，指標難以量化，存在實施成本高的問題。針對上述問題，一些學(xué)者提出使用大數(shù)據(jù)的方式來改善這些問題，李美躍（2023）提出要樹立大數(shù)據(jù)管理意識以及提升人力資源績效管理智能化水平[4]。袁懿凡（2023）提出利用大數(shù)據(jù)來進行人力資源管理績效控制[5]，巴青輝（2023）認為，使用大數(shù)據(jù)進行人力資源績效管理創(chuàng)新有利于呈現(xiàn)企業(yè)人力資源績效管理的公平性，并且有利于挖掘員工的潛力，提高工作效率[6]。但目前很少有學(xué)者將深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到企業(yè)績效管理之中。

三、深度學(xué)習(xí)概述

（一）深度學(xué)習(xí)的含義

深度學(xué)習(xí)（DL）是機器學(xué)習(xí)（ML）的先進分支，致力于賦予機器類似于人的認知和學(xué)習(xí)能力，使其能有效處理如文本、圖像和音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，進而解決復(fù)雜的挑戰(zhàn)。其核心思想在于逼近一個函數(shù)，通過最小化其與理想函數(shù)值的差異，達到獲得與現(xiàn)實數(shù)據(jù)最為吻合的解，并進而提高預(yù)測的精確性。深度學(xué)習(xí)依賴于如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的結(jié)構(gòu)來模仿人類大腦的分層邏輯，通過數(shù)據(jù)的分層解析和迭代優(yōu)化，挖掘其中的深層次含義。

深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵組成要素——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），利用多層的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督的細調(diào)來建立輸入與輸出之間的關(guān)系。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。DNN能處理極為復(fù)雜的輸入特征，且能夠連接看似不相關(guān)的輸入與輸出數(shù)據(jù)。然而，由于DNN的不透明性，人們往往難以洞察其內(nèi)部的運算過程，我們無法明確了解這些網(wǎng)絡(luò)如何從具體的輸入得到對應(yīng)的輸出。

（二）深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展，并與自動駕駛領(lǐng)域結(jié)合，其在機器視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的成功應(yīng)用使得自動駕駛越來越接近現(xiàn)實[7]。在人們生產(chǎn)生活中，計算機視覺技術(shù)逐漸發(fā)揮著重要的作用。這項技術(shù)的應(yīng)用范圍如今已經(jīng)示范廣闊，在醫(yī)療領(lǐng)域、交通領(lǐng)域都發(fā)揮著積極作用。與傳統(tǒng)的計算機學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)的方法在計算機視覺領(lǐng)域中的應(yīng)用已經(jīng)更加被人青睞[8]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的學(xué)習(xí)能力和解決問題的能力，但傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般只有兩三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其有限的參數(shù)和計算單元，對復(fù)雜函數(shù)的表示能力有限，學(xué)習(xí)能力受到制約，特征的開發(fā)和篩選也極為耗費人力。目前深度學(xué)習(xí)推廣的條件已經(jīng)相對成熟[9]。

四、企業(yè)績效管理的現(xiàn)存問題

（一）部門與崗位的多樣性導(dǎo)致績效評價差異明顯

企業(yè)各個部門和崗位在職責(zé)范圍、工作環(huán)境及所需技術(shù)能力等多個層面都存在顯著差異。因此，構(gòu)建一個標準化的績效考核機制尤為困難。例如，銷售團隊可能更偏重于員工的業(yè)績目標和銷售總量，而研發(fā)團隊則可能更看重員工的創(chuàng)新思維、技術(shù)專長及項目實施的進度。因此，企業(yè)應(yīng)為不同的部門和崗位定制專屬的績效考核體系，以確?？冃гu價的科學(xué)性與合理性。

（二）人為設(shè)定的準則導(dǎo)致評價缺乏公正性

人為因素在設(shè)定績效標準時難以避免地帶入了某種程度的偏見和主觀看法。管理者可能會基于自身情感、人際關(guān)系、經(jīng)驗判斷等要素來做出評價。這樣的評估方式可能使企業(yè)一些員工受到不公的待遇，從而挫傷員工的工作積極性。

（三）績效評定時效過長，缺乏即時性

部分企業(yè)的績效測評周期較長，導(dǎo)致員工長時間得不到關(guān)于其工作成果的反饋。這可能妨礙員工及時對自己的工作方式進行自省和改正。企業(yè)應(yīng)考慮將評估周期進行一定程度上的縮短，從而讓員工能更頻繁地接收到績效反饋并對自己的策略作出相應(yīng)調(diào)整。

（四）全面評價引發(fā)資源過度消耗，影響辦事效能

對于員工的全面性評價可能導(dǎo)致大量的人力和物力資源開銷，并減緩辦事效能。在某些特定場景下，如高級管理層的選拔或招募中，這種深入的評價或許是不可或缺的。但是，在許多場合，這種深度的評審可能是多余的，甚至可能帶來不利的后果。為了應(yīng)對此問題，企業(yè)應(yīng)細致地平衡績效評價的實際需求與其成本效益?？梢钥剂恳敫鼮楹啙嵡倚矢叩脑u價方式，如基于員工實際工作成果的數(shù)據(jù)分析或利用自動化評價工具。此外，優(yōu)化評價流程和減少非關(guān)鍵評價內(nèi)容亦能提升辦事效能。

五、深度學(xué)習(xí)在企業(yè)績效管理中的應(yīng)用價值

（一）績效評估準則客觀，摒除主觀偏見

深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了客觀的績效評估框架，能夠消除人為制定準則時的主觀傾向。傳統(tǒng)的績效評估準則大多由人直接制定，易受到如個人偏好、經(jīng)驗積累、知識結(jié)構(gòu)等主觀元素的偏頗，從而可能導(dǎo)致不公正、非客觀的結(jié)論。然而，深度學(xué)習(xí)通過深入挖掘大量歷史數(shù)據(jù)，能夠自主識別績效評估標準，構(gòu)筑客觀的評定模型，有效減少人的干預(yù)，確?？冃гu估的公正性與客觀性。

（二）數(shù)據(jù)處理效能高、容量大

深度學(xué)習(xí)能夠迅速處理海量數(shù)據(jù)，滿足大型企業(yè)績效管理的數(shù)據(jù)需求。相比較而言，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法依賴人工操作，處理速度緩慢、效率較低，難以應(yīng)對數(shù)據(jù)量巨大的場景。而深度學(xué)習(xí)利用高效的并行計算及算法優(yōu)化策略，允許自動對數(shù)據(jù)進行分類、解析和處理。同時，深度學(xué)習(xí)還具備數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理功能，可以篩除冗余數(shù)據(jù)和異常值，進一步增強數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性，從而為績效管理打下更加穩(wěn)固的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這也意味著數(shù)據(jù)處理的速率和效能可以顯著提升。

（三）揭示潛在要素的影響

通過深度學(xué)習(xí)分析員工的互動、溝通、合作等數(shù)據(jù)，可以揭示潛在要素對員工績效的潛在作用。傳統(tǒng)的績效評估策略大多僅聚焦于員工的成果和表現(xiàn)，而遺漏了對績效有影響的潛在因子。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析員工的互動行為、溝通模式和合作效果，能夠識別諸如工作態(tài)度、團隊合作精神等看似非核心的影響要素，并據(jù)此完善績效評估體系。

（四）為員工制定個性化績效策略

深度學(xué)習(xí)通過對員工個性和績效動態(tài)的深度分析，能夠為每位員工提供量身定制的績效策略。相較于傳統(tǒng)的“一刀切”策略，深度學(xué)習(xí)為每位員工按其獨特性狀和表現(xiàn)動態(tài)，制定薪酬、晉升、培訓(xùn)等具體建議，從而增強績效管理的精準度和實效性。

（五）能夠持續(xù)吸納新數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)能夠持續(xù)吸納新數(shù)據(jù)，進而迭代和完善績效評估模型，從而達到持續(xù)更新績效評估方式的目的，其特性允許其對新數(shù)據(jù)進行持續(xù)的學(xué)習(xí)和模型優(yōu)化，從而使績效管理變得更為精確、高效。以銷售團隊為例，深度學(xué)習(xí)可以持續(xù)吸納新的銷售數(shù)據(jù)及客戶反饋，進一步優(yōu)化銷售團隊的績效評估模型，確保評估的準確性與實時性。

六、深度學(xué)習(xí)在企業(yè)績效管理應(yīng)用中需注意的要點

（一）注重現(xiàn)實問題

在啟動深度學(xué)習(xí)項目時，企業(yè)需要立足于解決具體的實際問題。在規(guī)劃深度學(xué)習(xí)方案之初，企業(yè)應(yīng)深入探索自身的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)和需求，明晰項目的使命與邊界。并且，進一步對市場與行業(yè)進行深入研究，洞察競爭態(tài)勢和客戶期望，以保障項目在實踐中的有效性及其市場競爭力。

（二）對數(shù)據(jù)高度重視

在應(yīng)用深度學(xué)習(xí)之前，企業(yè)亟須構(gòu)筑一套完備的數(shù)據(jù)生態(tài)，涵蓋數(shù)據(jù)采集、加工、存儲至分析等全流程。數(shù)據(jù)構(gòu)成深度學(xué)習(xí)的核心，只有充沛、高品質(zhì)的數(shù)據(jù)，方能塑造出高準確度的模型。因此，企業(yè)需要投入大量精力到數(shù)據(jù)采納、凈化及整合上，以保障數(shù)據(jù)的完整與品質(zhì)。并且，制定嚴格的數(shù)據(jù)管理策略，確保數(shù)據(jù)的持續(xù)性和安全性。

（三）模型的解釋性不容忽視

由于深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，其決策過程常顯神秘，這可能導(dǎo)致信任和法規(guī)方面的疑慮。在實施深度學(xué)習(xí)之時，企業(yè)必須致力于增強模型的解釋性，嘗試揭示模型的運行機制和邏輯。這可以借助透明化的算法、模型可視化、提供詳盡的解釋性報告等手段來達成。這種做法有助于加深人們對模型決策的理解，從而增強模型的可信賴度和接受度。

（四）持續(xù)監(jiān)控與適時更新

隨著數(shù)據(jù)及環(huán)境的演變，深度學(xué)習(xí)模型的性能也可能出現(xiàn)退化。因此，企業(yè)必須持續(xù)追蹤模型表現(xiàn)，并根據(jù)新的數(shù)據(jù)和場景適時進行模型調(diào)整。持續(xù)性的性能監(jiān)測可以幫助企業(yè)及早發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在問題，保證模型的準確性和適用性。同時，建立穩(wěn)固的模型迭代策略，確保其隨時處于最優(yōu)狀態(tài)，維持企業(yè)持續(xù)的競爭優(yōu)勢。

七、結(jié)語

本文從企業(yè)現(xiàn)有績效管理存在的問題出發(fā)，探究了企業(yè)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化績效管理的可能性，并指出了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行企業(yè)績效管理時需要注意的事項。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助企業(yè)更好地了解員工的績效數(shù)據(jù)，并將其直接與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營情況聯(lián)通，從而提高管理者決策的效率。然而，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也存在一些限制，如深度學(xué)習(xí)的黑箱性質(zhì)、數(shù)據(jù)獲取以及模型準確率等問題。因此，在應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行企業(yè)績效管理時，需要注意這些問題，并采取相應(yīng)的措施，以促進深度學(xué)習(xí)技術(shù)更好地服務(wù)于績效管理，提高企業(yè)員工的績效表現(xiàn)。