基于支持向量机的人力资源管理风险预警研究

王梦

(中国石油工程建设有限公司，北京 100120)

1 引言

人力、物力、财力及技术是企业赖以生存的重要资源，即便是人工智能会逐步降低人力资源的消耗，但是仍旧不能完全取代人力劳动，生产过程始终要有人的参与。人力资源管理工作实际上也属于一项系统工程，需要考虑企业实际与员工自身，人力资源管理工作是企业管理一个重要的方面，在人力资源管理中影响管理工好坏的因素众多，这些因素我们称之为管理风险因素。

因此针对多种管理风险因素共同作用下的人力资源管理风险及人才流失预警，学者们运用各种方法进行了研究。张兰霞等[1]基于BP神经网络的非线性预测功能，将BP神经网络引入人力资源管理风险的预警当中，通过企业的实际数据验证了该模型的适用性。钟雅璇等[2]基于人力资源管理中的风险模糊性，提出模糊层次分析法的预警模型，并将该模型运用到某施工企业的人力资源风险管理中，得到了较好的验证。徐静等[3]将无导师学习的自组织SOM神经网络引入人力资源管理风险预警中，利用SOM神经网络的自适应与非线性映射实现管理过程中的风险预警问题。李静等[4]考虑管理过程中的随机因素，从随机性出发引入基于概率统计的贝叶斯网络，利用贝叶斯网络推理的功能实现了对人力资源管理的风险预警。

2 人力资源管理风险预警指标体系

由于人力资源管属于一项系统工程，所涉及到的管理要素即管理风险因素较多，例如包括人员招聘、人员培训、岗位配置、绩效考核、薪酬管理、企业文化激励与职业发展规划等。……