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Moka Eva AI大模型HR SaaS系统

Moka Eva是基于大语言模型的新一代AI原生的HR SaaS产品。基于Moka招聘和Moka People的基础能力,Moka Eva无缝集成到HR日常工作的各类场景中,10倍提升HR的工作效率。
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icon「Moka Eva」人事管理助手:在员工服务场景中的创新应用icon
 
7x24企业助手
政策问答
Eva可以学习企业上传的文档,基于文档为员工答疑,帮助员工快速了解政策内容、
解答政策疑问。
通识问答
Eva可以凭借强大的自然语言处理能力和庞大的知识库,迅速为员工提供准确、
全面的常识问答解答。
员工自助
Eva可以通过自动化处理和智能回答,帮助员工快速完成考勤、薪酬绩效等自助任务。
数据分析
Eva可以帮助HR、Leader简化和自动化数据分析过程,提供深入的见解和预测,
以支持决策制定和问题解决。

 

 

 

icon「Moka Eva」政策问答icon
高准确率
Eva对比传统ChatBot,能够更好理解员工问题并产生关联,准确率 90%+
可定义权限
Eva知识库支持配置可见范围,因时因地因人各有不同。
来源文档
Eva回复同时附带政策文档,员工可以详细看完整政策。
自主翻译
Eva支持自主翻译,用户用什么语言提问,Eva就用什么语言回复。
泛用性强
除了人事政策,其他文档也可以高准确率回答。如:法务/IT/行政、SOP、销售手册、产品说明文档等。Eva可作为企业知识库的入口,解答各方面问题。

 

 

 

icon「Moka Eva」通识问答icon

文案创作
Eva可以根据用户提供的关键词或主题,生成一系列相关文案,使撰写工作有更多可借鉴内容。
通识查询
Eva可以回答各种基础知识问题,如历史、科学、文化、生活常识等,能为员工提供准确且易于理解的答案。
语言翻译
Eva可以高效、精准完成翻译工作,帮助用户节省时间和精力,提高工作效率。

 

 

 

icon「Moka Eva」员工自助icon

假勤查询与处理
Eva支持员工查询考勤记录,包括出勤、迟到、早退、请假等情况。Eva回复同时附带快捷操作指引,员工可快速完成请休假等操作。
薪酬查询
Eva支持员工查询自己的薪酬明细,包括基本工资、奖金、津贴等各个组成部分。
绩效查询
Eva支持员工查询自己的绩效评估结果,了解自己在工作中的表现和成绩。

 

 

 

icon「Moka Eva」数据分析icon
数据收集与整理
Eva可以从各渠道中收集整理人事数据,包括员工档案,考勤记录、薪酬信息、绩效评估等,将其转化为结构化的格式,方便后续的分析和处理。
数据分析与可视
Eva可以将分析结果生成可视化的报告或图表,直观地展示给用户,帮助他们更好地理解数据和做出决策。
交互式查询与解答
用户可以与Eva交互,提出关于人事数据的查询或问题。Eva能够理解并解析这些查询,然后提供相应的数据或分析结果作为回答。

 

 

 

icon「Moka Eva」人事管理场景核心优势icon
集成主流 IM 功能触手可及
· 支持企业微信、钉钉、飞书。
· 在 IM 端可自定义Eva图标和名称,打造成企业内部小助手。
知识库维护简单
· 上传Word或者PDF即可。
· 政策可设置可见范围。
· 不方便写进政策的常见问答可以用Q&A维护。
边缘场景全覆盖
· 当 Eva无法从文档、Q&A找到答案时,会推荐合适的联系人。
· 当员工问题和 HR配置的敏感话题相关时,Eva会拒绝回答,发送兜底回复。
对话内容安全可追溯
· 和Eva的对话会完整记录。
· Eva会自动标注回答类型,HR定期盘点「推荐联系人、兜底回复」,就可了解 Eva 缺少了哪些知识点。

 

 

icon「Moka Eva」 人事管理场景技术优势icon

意图识别模型
Eva除了查政策外,还能查询员工的任职、假勤、绩效、薪酬信息,所有回答都要基于最开始的意图识别,Eva在自己的使用场景中,意图识别已经不会犯错。
敏感话题判断
通过自研的「自然语言处理」模型识别用户语义,如果问题和 HR 配置的敏感话题相关,就会回复兜底消息。
语义搜索模型
针对企业政策场景专门训练,召回准确率比OpenAl(推出GPT的公司)的同类模型高
10~20%。
搜索结果排序模型
对召回的文档片段进行智能排序,减少干扰信息,更符合大模型思考逻辑,使得大模型回复准确率达到90%+。
Al Agents设计
Eva按照最前沿的AlAgent架构设计,要求Eva像人一样思考、解决问题;当员工要查询自己在PP的数据时,Eva会根据用户问题自动调PP接口查询相关信息。
优秀的系统架构
在每个不同的分支中,我们都会测试并挑选表现最优的大模型来处理任务。

 

 

icon「Moka Eva」人事管理助手:项目实施方案icon

 

 

 

icon「Moka Eva」安全机制icon
1、数据脱敏处理
过滤敏感字段:在收集训练数据之初,Moka使用自动化工具或手动方法,仔细审查并过滤掉所有可能包含敏感信息的字段。这包括但不限于姓名、详细地址、电话号码、电子邮件地址等直接标识符。
匿名化技术:对于必须保留在数据集中的信息,Moka使用匿名化技术,如k-匿名性、1-多样性或t-接近性,确保即使数据被泄露,也无法直接追溯到具体的个人。
2、使用生成合成数据集
合成数据生成:Moka利用专门的算法生成与原始数据集具有相似统计特性的合成数据。这些合成数据不包含任何真实的个人信息,但可以用于模型训练,从而提高模型的泛化能力。

混合真实与合成数据:Moka为了保持模型的准确性,可以将部分真实数据与合成数据混合使用。这样既可以防止敏感信息泄露,又能保持模型的性能。
3、控制访问权限
最小权限原则:只有直接参与模型训练、调试和评估的人员和程序才应被授予访问训练数据的权限。所有访问都需要经过严格的审批和记录。

访问日志审计:Moka支持定期审查和分析访问日志,检测任何异常或未经授权的访问尝试,并及时采取行动。
4、加密存储训练数据
端到端加密:Moka使用端到端加密技术,确保即使在数据传输和存储过程中,数据也是加密的,只有经过授权的用户才能解密和访问。

密钥管理最佳实践:Moka实施严格的密钥管理策略,包括密钥的生成、存储、分发和销毁。
5、定期进行隐私风险评估
风险评估流程:Moka建立了定期的风险评估流程,对GPT大模型的使用进行全面的审查,以识别潜在的隐私风险。

响应计划:Moka制定了相应的响应计划和安全措施,包括数据泄露应急响应计划、模型滥用预防策略等。
6、遵守法律法规
法律咨询:在应用GPT大模型之前,Moka咨询专业的法律顾问,确保我们的数据处理和模型使用符合所有相关的法律法规。

合规性审查:Moka会定期审查我们的数据处理和模型使用流程,确保它们始终与最新的法律法规保持一致。

 

 

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