第1章 人力资源革命已经拉开序幕
AI与大数据的时代，招聘到底看什么
不依赖感觉的科学的方法
美国已经开始革新
什么是大数据
像人脑一样学习的计算机
理解自然语言的计算机
被逐渐淘汰的日本人力资源
人力资源“重生”的王牌是AI与大数据
人类会被AI支配吗
第2章 AI 与大数据的革命到底是什么
成长中的AI
AI 能通过高考考上大学
在国际象棋和日本象棋上打败名人的AI
应对各种状况不断进化的AI
神经网络
自然语言处理领域的进步
AI 能识别猫脸
贝叶斯统计进一步推动假设
八成管理者毕业院校都不逊于早庆
从贝叶斯统计看学历信仰
结论：毕业院校不逊于早庆的人中大有作为的人占比只有5．7%
AI 抢走人类饭碗
应对AI 威胁：成立伦理委员会
最终做决定的是人类
战略依存于人力资源价值观、哲学思想的时代
第3章 人力资源能接受AI与大数据吗
人力资源的4个束缚
制度趋向和个体趋向的局限性
组织方向和个人意愿的平衡
隐性知识经营模式与多样化管理的相克
兼顾短期成果主义和本质追求
人力资源工作呈现的局限性
第4章 美国的先进案例报告
一流的工程师有300倍的价值
谷歌的招聘策略
美国的先进创业型公司群
一家只有三个成员的创业公司
用分数表现出你与具体职位的匹配度
大学教育：真实社群× 线上课程
学习第二外语：教材可以自动生成
招聘：最顶尖的创新人才是什么样的
测试人才在社会上的活跃能力
机器学习让AI 的评价更接近人类
日本人才的国际化对美国来说是当务之急
为本地企业谋发展，斯坦福大学协助日本人才培育
真正意义上的“多样性”到底是什么
第5章 AI、大数据与今后的企业组织
不持续创新就无法生存
没有复盘能力的企业组织
从“安心组织”到“信赖组织”
AI 与大数据时代的人力资源是什么样的
人力资源战略：国际基准的战略定位
招聘：企业理想人选的基准化
评价：评价的重要性
人员调动、分配：人岗匹配
培训、职业发展从战略到实现合理落地
企业文化是大数据的宝库
AI与大数据激发人力资源的高质量想法
第6章 人力资源革命的展望：“GROW”的尝试
招聘不再需要学历筛查
GROW和《魔球：逆境中制胜的智慧》的世界
如果科学地招聘，未来会变成这样
新鲜人才带来的组织变革
GROW也是获得成长的工具
人力资源立足于科学的依据
优秀人才到底有什么样的特性
数据挖掘带来的巨大可能性
根据每个员工的特点关照员工
如何辨认出对企业理念产生共鸣的人才
效率最优先的招聘
求职就业中“套路”主义的横行
职位轮换制度的弊端
人力资源逐渐“办公室化”
不断迷失方向的招聘标准
GROW改变求职活动
第7章 人力资源如何在AI与大数据时代生存下来
编程能力是全球化人才必须具备的
学习平台遍地开花
学习AI与大数据首选国外的MOOCs
只要会英语和编程就足够了吗
迈向全球，更需要你了解本国
拥有个人价值观的重要性
如何不被AI与大数据支配
后记

企业借助招聘网站能够高效筛选简历，然而“求职攻略”的存在使得应聘登记信息难辨真假。
由此招聘来的求职者很难满足岗位需求，这种人岗不匹配的现象使得企业遭受严重损失，人力资源部也被指责“眼光不准”。
将AI和大数据应用在人力资源行业，能够帮助HR不再依赖个人经验和主观意愿，建立起以数据为基础的、科学的、客观的选拔和评估方式，从而提升HR效能，降低企业人力成本。
北森云计算CEO纪伟国、中国数据化人力资源管理趋势开创者穆胜赞誉推荐！

时至今日，很多企业利用应聘登记信息试图真正了解求职者，面试官凭感觉主观判断被试者是否优秀，这在一定程度上产生了人岗不匹配的现象：员工在工作岗位上郁郁寡欢、停滞不前；企业花了很多心血招聘，但员工不久后离职，为此带来巨大损失；人力资源部逐渐变成招聘的“行政办公室”，制定不出贯彻到底的人才战略。
互联网时代，人工智能及大数据背景下，企业的招聘标准、员工评估、人员配置等制度正在发生巨变，利用AI和大数据能使评估制度更加客观、准确。《人力资源管理重构 AI与大数据如何提升HR效能》提供给读者一种基于AI和大数据的人才选拔和评估方针，通过直白的解读让读者学会抛弃人力资源所依赖的主观经验，建立起以数据为基础的、科学的、客观的选拔和评估方式。