【嘉德点评】百度发明的员工工作状态预测方法，通过收集员工在某段时间内的工作状态及行为，来判断该员工在这段时间内是否按照工作要求完成工作，从而判断该员工是否符合该岗位。
集微网消息，近日，百度的一项专利引起了广大吃瓜群众的关注，2019年7月19日，百度申请了一项名为“员工工作状态的预测方法、装置、电子设备以及存储介质”的发明专利（申请号：201910620971.9），申请人为百度在线网络技术（北京）有限公司。
为何这项专利会引起群众的关注呢？有网友认为，这是打着“人工智能”的旗号，用大数据来监测员工是否认真工作，还有网友认为，这不仅侵犯了员工的个人隐私，也不是良好的员工与企业的关系。随后，百度站出来澄清该专利只是一个“人岗匹配”的衡量方法，主要目的是用来吸引、培养和保留人才，并且，这个专利只是纯理论研究，目前没有任何应用。
那么，该专利到底讲述了什么内容呢？专利中首先提到，人与组织的匹配程度对工作态度、离职倾向以及工作绩效等结果有显著影响。由于目前这种匹配工作通常具有较大的主观性、静态性以及低效性，因此该专利提出了智能化的匹配方案。
根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项匹配方案吧。
如上图，为该专利中发明的员工工作状态的预测方法的流程示意图，系统首先会获取员工所属的组织信息、职位级别信息以及通信信息，这些数据通常来自于企业的员工信息数据库，该专利中对于通信信息的描述为：抽取该员工在某段时间内的通信行为信息，从而构建其通信关系网，这里面可能包含例如最经常联系人、通信频率、时长等信息。
其次，根据上述获取的这些员工信息，提取员工与组织匹配表征向量，这个向量包含了员工的个人特征以及组织特征。例如员工的职位信息和通信信息可构成其个人特征，其在预先建立的组织结构树上的位置可以构成其组织特征，然后利用机器学习算法将个人特征和组织特征相结合，计算出员工与组织匹配的表征向量，例如下图所示：
根据每个员工在组织结构树上所处的位置，提取每个员工相对应的组织特征后，就可以将每个员工的个人特征与每个员工的组织特征进行结合，从而得到员工与组织匹配表征向量。在得到匹配表征向量后，系统会生成员工的时序特征，这个时序特征用于表示员工与组织匹配随时间变化的特征，对员工的工作状态进行预测也是依赖于该时序特征。
其实这个过程可以简单理解为：系统会根据该员工的工作岗位和工作状态，来判断其工作状态是否满足其所工作内容所需，这似乎也与百度所称的“人岗匹配”的思路相吻合。但该专利中还提到，利用员工的时序特征，还可以完成员工的绩效打分，通过判断员工的工作状态是否满足工作岗位，例如绩效有A、B、C三个等级，通过打分，可以判断其绩效属于哪个等级。
以上就是百度发明的员工工作状态预测方法，该方案通过收集员工在某段时间内的工作状态及行为，来判断该员工在这段时间内是否按照工作要求完成工作，从而判断该员工是否符合该岗位，但该专利稍加改动，就可以成为一套实时的员工工作状态监督系统。这样的方案无疑是对企业来说有利的，计算机程序可以无休止的工作、计算，在这样的高压之下，员工的工作效率必然会高，但是这种监督模式也会让员工感到巨大的压力，甚至会导致绩效的降低，因此是否采用这种监管模式，还需要企业权衡再三。
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（校对/holly）
