数智化浪潮下，人工智能在办公领域的渗透已成为趋势，央国企也不例外。从公文撰写到报告生成，从会议记录到工作总结，AI工具正逐渐成为职场人的最佳“助手”。但争议也随之而来，尤其当人工智能的触角深入央国企组织人事管理核心工作，“用AI写材料”引发的争论日渐激烈。

那么，对于央国企组织部而言，到底该不该用人工智能写材料？

先说结论，这不是简单的“该”与“不该”二元选择。AI本质上是一个工具，关键在于如何选择和使用。

常规大模型工具，便捷背后的“雷区”

DeepSeek、豆包等大模型为文字工作提供了便利，但其在政企单位敏感场景下的信息安全风险不容忽视，对此有不少单位接入或者部署本地化大模型。数据显示，有的地方上线政务大模型后，公文格式修正准确率超95%，审核时间缩短90%，跨部门任务分派效率提升80%。

数据喜人，但落实到央国企组织部这一对政治性、精准性、严谨性要求近乎苛刻的部门时，常规大模型工具的局限性便暴露无遗：

•“讨好”倾向与事实扭曲：调查发现，当前主流生成式大模型普遍存在一种“用户偏好迎合”机制。为生成看似完整、合理甚至令人满意的答案，大模型可能基于概率推测，填充、修饰甚至臆造关键细节、数据或评价，即“幻觉”现象。比如在干部谈话考察报告中，描述事件经过、引用政策条文、记录谈话要点时，可能出现时间、地点、人物关系、政策依据等关键要素的错漏或编造。

•内容模板化、流于形式：大模型倾向于套用常见的公文模板和句式，导致生成的干部任免请示、考察材料、述职报告、党建分析报告等，看似结构完整、语言规范，实则内容空洞、缺乏真知灼见和个性化分析，沦为“正确的废话”，完全丧失了组织工作材料应有的政治高度、业务深度、实践指导性和严肃权威性。这种“万金油”式的材料，在组织部追求精准画像、精准施策的要求下，价值极低。

组织人事垂直领域大模型

更适配央国企需求的企业级方案

那么，央国企组织部就无法通过大模型来辅助提高工作效率了吗？答案显然是否定的。不是不能用，而是要选择兼具安全性、专业性与智能化的组织人事垂直领域大模型。

金现代智慧识才干部大数据分析系统，基于市面上大模型工具的各类局限，给出了更适配央国企组织部需求的解决方案。系统内嵌智慧组工大模型，可将DeepSeek等大模型能力内化于企业信息安全“防火墙”内，基于企业内部知识库（如历年考察报告模板、政策文件、评价标准）提供智能服务，确保AI生成内容严格遵循组织规范与专业语境，避免“大模型幻觉”、报告内容假大空等问题。

以干部谈话考察报告的智能生成为例：

•谈话过程中：系统通过语音识别技术，将谈话内容实时转成文字进行记录，并利用深度学习算法对说话人的音色进行分析，自动识别考察组成员与谈话对象，谈话结束即可生成“原汁原味”的谈话内容，大大减轻人工编写的工作量。

•报告成稿时：系统能够自动整合数十人的对话记录，并利用大模型精确地辨识出对话内容中的关键信息。通过综合考虑参与谈话者的职位类别、组织层级等多维度信息，依据“德、能、勤、绩、廉”五大核心评价指标，系统将进行深入的分析与智能化的提炼工作，最终生成一份逻辑条理清晰、重点明确的个性化考察报告。此外，系统还支持在线编辑与润色功能，用户可根据实际需求对报告内容进行调整，一键输出“千人千面”的个性化报告。

智能生成干部谈话考察报告

总而言之，AI 本身只是工具，其价值取决于使用方式。只要善用像金现代智慧识才这样专业、安全、可控的数智系统，才能真正解放人力，实现组织人事管理工作的效能提升与管理革新。技术浪潮不可逆，央国企组织工作的智能化未来，属于那些以责任驾驭工具、以智慧赋能决策的探索者。