主要观点总结
文章介绍了AI在人力资源领域的应用及本地化部署方案。
关键观点总结
关键观点1: AI在人力资源领域的应用场景
包括处理excel文件，分析企业内部薪酬数据，生成薪酬数据分析报告等。
关键观点2: 数据安全问题及解决方案
介绍了将人力资源数据上传到AI平台时的数据泄露问题，提出了通过AI的本地化部署来解决这一问题，有效保证数据安全。
关键观点3: AI本地化部署的具体操作
详细介绍了使用开源AI大模型、借助第三方工具ollama进行本地化部署的步骤，包括下载模型、安装程序、前端设置等。
关键观点4: 案例分享与课程推广
分享了使用deep seek这个AI产品的案例，并推广了相关课程，邀请读者扫码加入相关课程学习。
文章预览
安装视频在文章最后 我们以前在上人力资源的数字化加AI的课程的时候，其实加了很多国内外的一些AI在人力资源领域的应用。比如说kimi，智谱清言，ChatGPT投影切换等等。然后我们再讲一些AI在人力资源领域应用的时候，可能我们有些应用场景是，比如说对excel的文件做处理。比如，说来分析企业内部薪酬的数据，生成薪酬的数据分析报告等等。但是我们很多同学可能会去顾虑，因为在做这些场景应用的时候，我们需要把一些人力资源的一些文件。比如说花名册，比如说年度薪酬数据上传给AI然后再给AI指定，然后再得到这个结果。所以在这样的一个行为过程中，很多同学都担心，我们上传的这些数据是否会泄露，而且有些企业内部是有明确的规定，就不能够把一些人力资源数据上传到第三方的平台。同时我们一些国有企业的同
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