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　　领英学习（Linkedin Learning）近期发布了一份2020年全球企业学习报告，报告调查了18个国家的6607名企业培训相关专业人士。调查结果显示，今年以来，差不多有一半的企培负责人准备更新培训内容体系，以让员工胜任不同的岗位职责。可以看出，在VUCA时代下，伴随信息革命的更迭，企业商业模式不断被颠覆，企业必然要求员工能力可以同步迅速迭代。而培训，则是身处瞬息万变市场竞争中的企业，保持持续发展的重要加码方式之一。
 

培训内容体系升级艰难，智能化或成突破口
 

　　但也要看到，企业培训一直面临诸多痛点，让企业构建学习型组织的努力大打折扣：员工对培训无感，培训投入与效果不成正比，时间、信息的碎片化，以及新生代员工的个体差异等，都对企业培训提出了更高要求。以往通过面谈和调研等传统模式确定的人才发展方向、培训内容，无法满足业务部门的诉求；而企业耗费不菲搭建的培训系统、平台等，由于缺少统一的系统规划和完整的业务流程支持，对员工绩效的提升帮助甚微。
 

 企业在线学习平台的员工覆盖率（《2019中国企业培训行业报告》）

　　行业调研结果显示，目前企业线上学习平台的资料大多已比较丰富，但如何让员工在浩如烟海的资源库中，搜寻到适合自身职业成长的课程，则是企业普遍面临的难题。随着AI技术的深入发展，智能化精准学习的时代亦越来越近。企业有没有根据员工的岗位胜任力和个人的能力差异匹配个性化的培训模式，或将成为培训工作能否“破局”的关键。

　　为有效缩短平台优质内容触达需求员工的路径，近40%的受访企业正尝试搭建智能课程推荐系统。他们希望通过记录与分析员工的个人、行为、学习培训等方面的数据，分析其与岗位胜任力之间的差异，向员工精准化推送与之知识背景、成长需求契合的课程，真正做到有的放矢与因材施教，助力个人成长效能最大化。而要做到这一点，企业离不开专业教育机构的技术服务支持。
 

罗氏诊断进行的智能课程推荐
 

　　 2018年底，世界五百强企业——罗氏诊断根据全体员工的课程推荐清单及员工反馈情况，制定了下一年度全公司的培训计划。这次“学习与发展Training Needs Analytics”项目培训计划的制定，一改往年通过与各业务部门主管、各员工反复沟通从而确定计划的情况，采用更加科学的大数据和深度学习算法进行分析。制定计划时间大大缩短，极大地减轻了培训与发展团队的重复机械工作，提升了计划的有效性。根据长期效果追踪，罗氏诊断将年度员工培训规划周期从4个月缩减到1个月，且员工课程推荐预测准确率达90%，Top5推荐召回率在75%以上。极大提升了企业培训与发展团队的工作有效性，同时也间接提升了团队员工的针对性素质和技能。

　　这一成功案例背后的关键核心，即是源自国内领先的智慧教育服务企业弘成教育根据罗氏诊断培训需求，开发的企业智能课程推荐系统。双方通过深入协作，弘成教育以员工能力模型为中心，基于大数据和深度学习技术，为员工推荐最适合其职业发展的核心课程内容供员工学习，达到了快速提升员工技能和绩效的目的。
 

企业深度参与，好效果六步达成
 

　　做为体外诊断行业的领导者，罗氏诊断历来十分重视员工的培训工作，每年学习与发展团队要投入巨大时间精力安排计划并实施。为了能使公司花费资源引进的课程更具针对性，使人才发展具有更优化的投入产出比，使有限的资源更加有效地满足业务部门的诉求，罗氏诊断的培训与发展团队需要借助技术实现员工学习内容匹配的个性化、精准化。弘成教育在合作过程中，感受到了企业对待培训项目的战略思考、专业态度及强执行力。通过回顾、梳理项目实施的各关键点，希望可以为同类企业探索智能化培训过程中如何开展工作提供有益的参考。

1、数据收集&产品开发上线

　　项目立项后，罗氏诊断从各个部门、渠道收集了近十年来员工的主数据、培训数据、绩效数据、课程数据、岗位数据等各类信息，弘成教育依托算法，以机器学习的方法，完成了个性化课程推荐系统的开发。
 

 弘成企培个性化课程推荐系统原理图
 

2、进行员工个人能力测评

　　个性化课程推荐系统正式上线后，罗氏诊断在用到学习平台输入对职位的技能要求，生成该职位的学习地图，并在第一时间组织实施了全体员工的个人能力测评，系统自动测算，生成该员工的初级水平能力模型。员工完成能力答卷后可以看到个人能力雷达图，并获得初步的课程推荐清单。

3、整合公司课程资源

　　罗氏诊断整合公司目前已有的课程资源，并根据个性化课程推荐系统后台反映出的员工能力分布情况及课程推荐情况，查漏补缺。对员工急需提升但公司缺乏资源的技能培养，初步进行引入新课程的方案规划。

4、就推荐课程接受员工反馈

　　针对系统自动推荐的课程清单，员工可在手机APP自行查看，罗氏诊断也通过邮件、微信等途径，将结果再次推送给员工，在此基础上收集员工对于推荐课程的反馈。具体包括是否接受推荐课程、对推荐课程是否感兴趣、对推荐的优先级是否认可等条件。

5、系统辅助调整最终确认推荐清单

　　在获得员工的反馈后，罗氏诊断将员工反馈信息输入系统后台。系统依据员工能力模型及推荐算法，辅助调整、确定员工的最终课程推荐清单。学习与发展团队根据这一结果，进行课程资源的统筹与采购，确保员工下一阶段的培训工作在此清单上开展。

6、通过培训结果更新员工能力状态

　　在保证培训结果的前提下，罗氏诊断详尽记录员工培训过程中的实际情况。待阶段性培训结束后，根据员工实际培训的结果，更新其能力状态，为下一次的课程推荐打下基础。

　　至此，学习平台具备了在每个培训周期内，为每个员工生成一套个性化培训课程的能力，并可以根据学习行为、考试成绩等数据，自动调整该员工的能力模型，推送更高阶的课程，形成动态测评，直到新员工完成整个学习地图。

　　从后续罗氏诊断在全体员工和部门内部进行的推荐课程满意度调查来看，智能培训在员工端及实施端的效果令人满意。员工对个性化课程系统推荐课程有用性及兴趣度平均评分4.8分。学习与发展团队对推荐结果的客观性和合理性平均评分4.7分。

　　据弘成教育相关负责人透露，用到产品下一阶段还将引入智能培训的重磅功能——智能陪练。基于弘成自主研发的CARP（Capability Assessment & Response Predict）模型，智能陪练可以应用于更广泛的学习场景，在员工业务技能提升、管理者辅导能力提升等多方面发挥重要作用，帮助企业实现以AI赋能生产力的战略图景。