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MSG如何通过Amazon Bedrock和Msg.profilemap

2025年9月15日 17:05 33 Comments
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在这篇文章中，我们分享了MSG自动化数据如何用于MSG.ProfileMap，使用Amazon Bedrock为其大型语言模型（LLM）驱动的数据丰富工作流提供动力，从而在HR概念匹配，减少手动工作和改进的EUU AI AI Act and GDPR下的人力资源概念匹配，减少手动工作和改进的一致性。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与来自MSG的Stefan Walter共同撰写。在34个国家 /地区的10,000多名专家中，MSG既是独立的软件供应商，又是在高度监管的行业中运营的系统集成商，具有超过40年的特定领域专业知识。 MSG.ProfileMap是用于技能和能力管理的服务（SAAS）解决方案的软件。这是AWS Marketplace上可用的AWS合作伙伴合格软件，目前为7,500多名用户提供服务。人力资源和战略部门使用MSG.ProfileMap进行项目人员和劳动力转型计划。通过提供对技能和能力的集中看法，MSG.ProfileMap可以帮助组织绘制其劳动力的能力，确定技能差距并实施目标发展策略。这支持了更有效的项目执行，更好地使人才与角色保持一致以及长期劳动力计划。在这篇文章中，我们分享了MSG如何使用Amazon Bedrock为其大型语言模型（LLM）驱动的数据丰富工作流动，在HR概念上的准确性中，并在HR概念上获得了较高的指定，并在较高的准确性中，并赋予了较高的概念，并赋予了较高的概念，并在较高的概念上，并赋予了较高的概念，并在较高的手术中，并赋予了较高的概念，并供应了较高的概念，并供应了较高的手术工作，并且该行动均可及时获得，并且该概念均可及其范围，并赋予了较高的概念，并且该行动均可及时竞争。 GDPR。基于AI的数据协调部门的重要性面临着以数据驱动组织运行的压力，但通常受其数据的不一致，分散的性质的限制。关键的人力资源文档是非结构化的，旧版系统使用错配格式和数据模型。这不仅会损害数据质量，而且会导致效率低下和决策盲点。进行和协调的HR数据是关键活动的基础，例如将候选人与角色相匹配，确定内部出行机会，进行技能差距分析以及计划劳动力发展。 MSG确定，如果没有自动化的可扩展方法来处理和统一这些数据，组织将继续在手动开销中挣扎，我
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