数智化平台是数字技术和智能技术深度融合的产物，它正在重新塑造传统企业的管理模式。煤矿企业面临安全监管严苛、环境复杂以及人才转型难等诸多难题，传统人力资源管理模式在效率和精准度方面存在明显不足。通过构建并优化数智化平台，整合云计算、大数据、人工智能等前沿技术，完善企业人力资源管理模式。

煤矿企业人力资源数智化平台的理论基础

数智化平台建设以数字化与智能化深度融合作为理论基础，其关键要义在于运用信息技术和数据要素改造传统管理模式。平台理论强调通过搭建开放共享的数字化框架连接企业内外部多元主体，进而实现人力资源的配置优化与价值创造。在煤矿企业的管理实践当中，数智化平台整合招聘、培训、绩效、薪酬等核心业务模块，从而形成网络效应与规模效益。人力资源管理的数字化转型理论引导平台从经验驱动向数据驱动转变，通过技术赋能推动管理流程标准化与智能化。鉴于煤矿行业对安全生产要求特殊及井下作业环境复杂，平台需要建立完善的安全培训体系、人员定位、调度机制及风险预警与处置功能，以此实现人力资源管理与安全生产的深度融合。数智化管理理论在煤矿企业的应用从被动型管理向主动预测型管理转变，以及从标准化管理向个性化服务转变。平台通过大数据分析预测人员流失风险，借助人工智能优化培训资源配置，并利用云计算技术保障数据安全存储与高效处理，这一转变从根本上体现了管理理念从传统人力资源管理向现代人力资本管理的跃升。

煤矿企业人力资源数智化平台架构设计

核心功能模块设计

核心功能模块共同构成数智化平台的业务支撑体系，全面覆盖招聘治理、培训发展、绩效评估、薪酬管理、安全管控五大领域。招聘治理模块运用大数据分析来建立煤矿行业的人才画像，自动筛选出符合岗位条件的候选人，同时对接安全资格认证数据库以确保人员资质合规。培训发展模块以人工智能作为驱动，为员工定制化提供培训方案，分析岗位技能需求与学习进度并智能推荐课程，在煤矿安全方面提供虚拟现实培训和智能考核评估等功能。绩效评估模块汇聚生产数据、安全数据、质量数据等多源信息，以此实现评估的客观性与精准性。薪酬管理模块借助自动化工具简化计算流程，根据绩效结果和市场薪酬水平给出调整建议。安全管控模块对人员安全培训状况、证书有效期、违规记录等信息进行实时监控。

数据集成与处理系统

数据集成与处理系统是平台的核心数据中心，它承担着整合企业内外部各类人力资源信息的职责，所覆盖的内容包含员工基础信息、培训记录、绩效、薪酬、安全等关键数据。系统运用ETL方法从企业各业务系统提取数据，经过清洗、转换与校验等标准化处理之后，将这些数据汇集到统一的数据仓库当中。数据仓库采用星形结构进行设计，能够有效地提升查询与分析的效率。系统建立起完善的数据质量管控体系，涵盖数据完整性、一致性与准确性等多维度的质量保障措施。同时支持实时数据同步与增量更新，以此确保数据的时效性与一致性。凭借统一的数据标准和接口规范，系统实现对异构数据源的高效整合，为上层应用提供高质量的数据服务，为企业数智化分析与决策奠定坚实的基础，如图1所示。

智能决策支持系统

智能决策支持系统把机器学习、深度学习等人工智能技术相融合，目的是为人力资源管理决策提供科学依据。系统构建人才流失预测模型，深入分析员工工作表现、薪酬满意度及培训参与情况等重要指标，以此预测员工离职意愿，帮助企业尽早制定人才挽留策略。此外系统还建立培训需求预测模型，结合岗位技能需求变化、员工技能水平、业务发展需求等多方面因素，预测未来培训需求，为制定全面培训计划提供数据支持。同时系统需构建安全风险评估模型，通过分析员工安全培训记录、违规行为记录、工作经验等数据，评估员工安全风险等级，为安全生产管理决策提供有力支持。该系统集成多种算法模型，支持对模型进行动态优化和效果评估，保证决策建议准确性和实用性，最终实现从数据驱动到智能驱动的管理模式转变。

煤矿企业人力资源数智化平台优化机制

平台功能持续优化机制

平台功能持续改进机制通过构建以用户反馈收集、需求分析、功能迭代形成闭环的工作流程，以此确保平台功能和业务需求能保持动态匹配。用户反馈收集渠道呈现多样化特点，其中涵盖在线反馈系统、用户调研、使用行为分析等内容，系统会自动对反馈进行解析并提取高频问题与改进建议，从而为功能优化提供数据支撑。需求分析要对收集到的用户需求开展分类、排序优先级以及评估可行性等工作，借助自然语言处理技术自动提取关键信息并结合业务专家知识形成结构化需求文档。功能迭代采用敏捷开发方式将优化任务拆分成若干短周期，每个周期包含需求确认、设计开发、测试验证、上线部署等环节，以此实现快速响应、持续改进，并确保平台功能和煤矿企业业务发展同步演进。

数据质量管控机制

数据质量管控体系通过构建全流程的标准制定、质量监控及异常处置工作，以此保障数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等特性。数据标准管理包含统一的数据定义、编码规则及格式规范等内容，确保不同来源的数据能够实现高效集成，标准管理工作涵盖数据字典维护、编码规则更新及格式规范调整等具体事项，质量监控机制依靠自动化工具对数据质量开展实时监控，系统设定覆盖完整性、准确性、一致性、时效性等方面的多维度质量指标。数据质量综合评价运用加权评分模型： 

这里面各个Wi相加结果等于1，并且每个Wi都大于等于0，如果数据质量指标出现异常状况，系统就会自动开启预警机制。异常处理机制构建了针对数据质量问题的快速响应与处置流程，系统能够自动检测并且修复常见的数据质量方面问题，对于复杂的情形系统会提供问题追溯、影响分析及处理建议等方面支撑，以此确保数据质量问题可以得到及时且有效的处理。系统会按照一定周期生成数据质量报告，为管理层进行决策提供量化的依据。

安全保障与风险防控机制

平台通过搭建层层安全的防护体系来确保平台与数据具备安全性，身份认证与访问控制运用多因素认证方式，确保只有授权用户能够进入系统，实行细粒度权限管理，并依据用户角色与职责分配相应权限且遵循最小权限原则。数据加密与传输安全采用先进加密技术，对敏感信息进行存储和传输，端到端的加密以保障数据在传输与存储过程中的机密性与完整性。安全监控与应急响应构建全天候的监控网络，实时监控系统安全状况，自动识别异常行为与安全威胁，及时触发预警和启动应急处置，识别并评估平台面临的各类安全风险，且根据评估结果制定相应的防控措施。

结束语

煤矿企业进行人力资源数智化平台建设与完善是系统工程，需全面考虑技术架构功能设计和流程重构等多方面问题，借助科学合理的平台规划及持续不断的优化改进，煤矿企业能大幅提升人力资源管理数字化和智能化水平。数智化平台的有效实施会给企业带来显著的管理效益，在提升管理效率、降低安全隐患、优化人才配置等方面起到关键作用。未来伴随新技术不断涌现，煤矿企业需保持技术敏锐度，持续升级和完善平台功能，为企业实现高质量发展提供坚实的人力资源支持。

(高健  陕西延长石油集团横山魏墙煤业有限公司)