基于人工智能的工會院校后勤管理研究

中圖分類號：G647；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）19-0174-03

0引言

當下人工智能技術(shù)在多領(lǐng)域彰顯出強勁實力，于單位后勤管理這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)更掀起變革浪潮一其正推動依賴人力、易出錯的傳統(tǒng)模式向自動化、智能化轉(zhuǎn)型，為降本減誤提供新路徑。

1研究背景和意義本文引用格式：.基于人工智能的工會院校后勤管理研究［J」.藝術(shù)科技，2025，38（19）：174-176.

近年來，人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，為各行各業(yè)帶來了深刻變革。這種變革首先在減輕人力負擔、提高管理效率上得到體現(xiàn)。在工會院校后勤管理領(lǐng)域，這一技術(shù)的崛起尤為引人注目，它為后勤管理注入了新的活力，展現(xiàn)了巨大的應用潛力。

傳統(tǒng)的管理方式往往存在效率低下、信息不透明等問題，難以滿足日益增長的管理需求。宿舍管理、食堂管理、設(shè)施維護等多個方面都亟待改進和優(yōu)化。在這樣的背景下，進一步探索并實現(xiàn)信息化管理，促使高校后勤管理決策建設(shè)工作向智能化、信息化、數(shù)字化全面轉(zhuǎn)型，是工會院校實現(xiàn)智慧校園建設(shè)目標的重要環(huán)節(jié)。工會院校作為培養(yǎng)工會干部的搖籃，其后勤管理工作一直也備受關(guān)注。中國勞動關(guān)系學院是該領(lǐng)域探索的典型代表，其在2024年1月5日成立了人工智能與工會研究中心[1]

人工智能技術(shù)與工會院校后勤管理的結(jié)合，能夠為工會院校注入新的發(fā)展動能，助力其建設(shè)特色一流院校。同時，也有助于工會院校強化師資、人才、機構(gòu)等方面的優(yōu)勢，推動院校將人工智能全面應用到辦學治校過程，引領(lǐng)各學科專業(yè)升級，優(yōu)化課程體系建設(shè)。

應用人工智能技術(shù)，也可以實現(xiàn)后勤管理的智能化、自動化，大大提高管理效率。例如，利用智慧校園管理系統(tǒng)，通過智慧停車、酒店管理系統(tǒng)等多種功能，實時監(jiān)控宿舍的使用情況，自動分配宿舍資源，避免資源浪費和分配不公的問題。人工智能技術(shù)的應用將提升后勤服務(wù)質(zhì)量，通過智能化的服務(wù)系統(tǒng)，可以提供更加便捷、個性化的服務(wù)，滿足培訓師生的多樣化需求。

除了以上應用場景外，人工智能技術(shù)在后勤管理領(lǐng)域還有廣闊的應用空間。例如，在水電管理方面，可以利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)水電的智能監(jiān)控和管理，降低能源消耗和成本。在安全管理方面，可以利用人工智能技術(shù)進行智能監(jiān)控和預警，增強安全管理的及時性和有效性。在環(huán)境管理方面，可以利用人工智能技術(shù)進行環(huán)境監(jiān)測和調(diào)節(jié)，創(chuàng)造更加舒適、健康的學習和生活環(huán)境。

人工智能技術(shù)在后勤管理領(lǐng)域的應用不僅能夠提升管理效率和服務(wù)質(zhì)量，還將推動后勤管理的創(chuàng)新和升級。通過引入人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)后勤管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展，提升后勤管理的現(xiàn)代化水平。人工智能技術(shù)的應用也將促進后勤管理與其他領(lǐng)域的交叉融合，形成更加綜合、高效的管理體系[2]。這種管理方式將有效避免資源的浪費和短缺，確保機構(gòu)的高效運作，也能為培訓學員提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。當資源得到合理利用時，整個機構(gòu)的經(jīng)濟效益也將得到顯著提升。

人工智能技術(shù)的引入也對后勤管理隊伍提出了新的要求。為了更好地應用人工智能技術(shù)，后勤管理人員需要不斷學習和掌握相關(guān)的知識和技能。還需要具備創(chuàng)新意識和開放思維，積極擁抱新技術(shù)、新理念，推動后勤管理的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。人工智能技術(shù)的應用是一個長期的過程，需要不斷地學習、探索和實踐，才能充分發(fā)揮其應用價值和潛力。

2工會院校后勤管理現(xiàn)狀

人工智能在工會院校后勤管理領(lǐng)域的應用也面臨著一些挑戰(zhàn)。當前存在管理體制不完善、人員素質(zhì)有待提高、信息化水平不足等問題，數(shù)據(jù)獲取方面也存在一定困難。由于后勤管理涉及的數(shù)據(jù)種類繁多、來源復雜，因此在數(shù)據(jù)整合和處理方面需要投入大量的時間和精力，需樹立“服務(wù)育人”“以人為本”和“精細化管理”的理念；同時應優(yōu)化管理機制，調(diào)整組織架構(gòu)，完善績效考核和監(jiān)督機制；從服務(wù)端突破，以模式創(chuàng)新為核心，同步拓展服務(wù)內(nèi)容、吸納社會化服務(wù)、開展個性化服務(wù)，全方位升級后勤服務(wù)能力[3]。

人工智能技術(shù)本身處于不斷發(fā)展和完善的過程中，其在后勤管理領(lǐng)域的應用也需要不斷進行探索和實踐。

2.1信息化水平較為滯后

信息化管理手段應用不足是普遍現(xiàn)象，后勤信息化系統(tǒng)存在部分老舊、迭代速度緩慢的情況，不同業(yè)務(wù)板塊的信息化相對獨立，跨業(yè)務(wù)溝通協(xié)調(diào)難度較大，難以滿足后勤管理發(fā)展的新需求。

2023—2024年針對全國工會院校的專項調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，當前工會院校智能化建設(shè)整體滯后于普通高校和職業(yè)院校，主要存在以下核心問題：

（1）基礎(chǔ)設(shè)施短板明顯，智能終端覆蓋率僅 38% ，低于全國高校平均水平（ 72% ）； 73% 的院校仍在使用10年前建成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，千兆光纖接入率不足 15% ；VR/AR實訓設(shè)備配置率僅 6.8% ，人工智能教學實驗室空白率達 89% 。

（2）教學數(shù)字化程度不足：線上課程占比僅 21.3% ，且83% 為傳統(tǒng)錄播課形式；智能排課系統(tǒng)應用率 12% ，仍依賴人工排課；學員學習行為數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)率不足 5% ○

（3）管理智能化缺口突出：僅 9% 的院校建成統(tǒng)一數(shù)據(jù)中臺；智能安防系統(tǒng)覆蓋率 28% ，人臉識別門禁應用率 11% 財務(wù)自動化審批系統(tǒng)實施率 7.2% 。

（4）制約因素分析（217所院校）：資金限制（占比 82% ）；專業(yè)技術(shù)人才缺乏（ 76% ）；教職工數(shù)字素養(yǎng)不足（ 68% ）；傳統(tǒng)管理模式慣性（ 54% ）。

（5）建設(shè)需求排序：智慧教室改造（需求度 92% ）；教務(wù)管理系統(tǒng)升級（ 88% ）；數(shù)字孿生實訓平臺（ 79% ）；教職工數(shù)字能力培訓（ 75% ）。

2.2人員結(jié)構(gòu)配置欠佳

后勤人員隊伍存在人員類型復雜、素質(zhì)參差不齊的現(xiàn)象，一般員工相對過剩，技術(shù)性人員卻較為緊缺，同時缺乏系統(tǒng)的培訓和科學的考核機制，人才管理工作難以開展。

根據(jù)大量的走訪和調(diào)研數(shù)據(jù)結(jié)果，目前 85% 的工會院校后勤部門工勤崗位采用外包形式，通過社會公開招標物業(yè)公司、管理公司； 15% 的工會院校通過勞務(wù)外派的合同模式自行招工，統(tǒng)一管理。無論哪種用工方式，后勤工勤人員大專以上文化學歷比例 0.1% ，高中以上學歷 0.2% ，初中以上學歷占 99.7% 。

2.3智能化模式單一

由于工會院校后勤管理的特殊性，人工智能技術(shù)的應用還需要充分考慮到實際情況和需求，避免生搬硬套和盲目跟風。例如，浙江省總工會干部學校打造了智能校園平臺，融合大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)了“線上 + 線下”相融合的培訓模式。平臺分為學員報名、培訓簽到、班級主頁、線上培訓和學員中心等板塊，提高了報名信息準確性和培訓管理效率，滿足了各級工會干部不同維度的培訓需求。然而，在系統(tǒng)實際操作使用階段，數(shù)據(jù)采集流程相當煩瑣，甚至比傳統(tǒng)的微信群、紙質(zhì)簽到更復雜，導致很多功能無法達到最佳的體驗效果。

3基于人工智能的工會院校后勤管理優(yōu)化策略

3.1保障數(shù)據(jù)安全

隨著信息化程度的不斷提高，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為工會院校后勤管理中不可或缺的資源。如何在確保數(shù)據(jù)安全的前提下，高效利用這些數(shù)據(jù)資源，是擺在面前的一大挑戰(zhàn)。這需要建立完善的數(shù)據(jù)保護機制，通過加密技術(shù)、訪問控制等手段，確保數(shù)據(jù)的機密性、完整性和可用性。后勤系統(tǒng)涉及人員、財務(wù)、資產(chǎn)、能耗等大量敏感數(shù)據(jù)，一旦泄露或遭篡改，會造成重大影響。解決這一問題，不能單靠某個技術(shù)或產(chǎn)品，而需要構(gòu)建一個體系化、多層次、縱深防御的綜合治理框架。

對于工會院校而言，可以遵循以下路徑逐步推進：

（1）現(xiàn)狀評估：對現(xiàn)有的后勤管理系統(tǒng)進行一次全面的數(shù)據(jù)安全風險評估，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)架構(gòu)與集成評估、數(shù)據(jù)應用與價值評估、數(shù)據(jù)治理與安全評估、技術(shù)與保障評估[4]。

（2）制定規(guī)劃：根據(jù)評估結(jié)果，制定分步實施的數(shù)據(jù)安全建設(shè)規(guī)劃和預算。

（3）優(yōu)先加固：優(yōu)先解決高風險問題，如修補嚴重漏洞、對核心數(shù)據(jù)庫加密、完善訪問權(quán)限控制。

（4）體系建設(shè)：部署和完善日志審計、堡壘機、數(shù)據(jù)庫審計等安全系統(tǒng)，構(gòu)建技術(shù)防護體系。

（5）持續(xù)運營：將數(shù)據(jù)安全作為一項常態(tài)化的運營工作，定期培訓、審計、演練和改進。

工會院校的后勤智能化管理必須在享受便利與效率的同時，將數(shù)據(jù)安全作為不可分割的重要任務(wù)，通過“技術(shù) + 管理 + 人員”的三位一體策略，才能構(gòu)建起堅實可靠的防護屏障。

3.2增強設(shè)備兼容性

在實際應用中，由于各種設(shè)備的型號、規(guī)格、性能等存在差異，如何確保人工智能系統(tǒng)在不同設(shè)備之間實現(xiàn)無縫對接和高效運行，是必須解決的另一問題。

隨著技術(shù)的不斷變化，設(shè)備兼容問題越發(fā)凸顯，如后勤管理中利用率最高的資產(chǎn)管理軟件，3年前開發(fā)的技術(shù)和目前要求使用的國產(chǎn)化電腦就相互不兼容，給工作帶來了諸多不便。這需要在系統(tǒng)設(shè)計之初就充分考慮到設(shè)備的多樣性和復雜性，采用通用的接口標準和協(xié)議，以實現(xiàn)設(shè)備的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)的共享共用。

領(lǐng)域的綜合數(shù)據(jù)才能作出最優(yōu)決策。第三，數(shù)據(jù)安全與隱私保護：后勤數(shù)據(jù)涉及大量個人信息（如消費記錄、門禁數(shù)據(jù)、住宿信息），前期在數(shù)據(jù)搜索過程中會遇到很多困難，大部分學員不會提供身份等信息，在使用這些數(shù)據(jù)訓練AI或提供個性化服務(wù)（如入門一卡通）時，如何收集數(shù)據(jù)、如何匿名化處理、如何防止數(shù)據(jù)泄露，合規(guī)壓力巨大。

（2）財務(wù)與成本層面的挑戰(zhàn)。第一，初期投資巨大：AI解決方案的軟硬件采購、系統(tǒng)部署、定制化開發(fā)和數(shù)據(jù)治理項目需要高昂的初始投入。對于經(jīng)費本就不寬裕的工會院校來說，投資回報率是決策層首要考慮的問題。第二，長期運維與更新成本：AI系統(tǒng)不是一勞永逸的，需要持續(xù)的維護、算法迭代和模型升級，這會產(chǎn)生持續(xù)的軟件服務(wù)、技術(shù)支持和技術(shù)人員工資等費用。

因此，工會院校要建立智能化的管理體系，必須總體規(guī)劃，分步實施，不能追求“大而全”，可從一個痛點切入，打造成功樣板，再逐步推廣。還需要積極適應新的管理方式和流程，建立符合人工智能特點的管理體系，具體包括制定新的管理制度、明確新的崗位職責、建立新的考核機制等。

3.4加強人才培養(yǎng)

掌握人工智能技術(shù)的人才將成為未來后勤管理領(lǐng)域的稀缺資源。必須加大人才培養(yǎng)力度，通過內(nèi)部培訓、外部引進等方式，培養(yǎng)一支既懂管理又懂技術(shù)的復合型人才隊伍。這將為工會院校后勤管理的融合發(fā)展提供有力的人才保障。

3.5建立長效跟蹤評估機制

應建立長效跟蹤評估機制，對人工智能技術(shù)在工會院校后勤管理中的應用成效進行持續(xù)監(jiān)測與動態(tài)優(yōu)化。通過定期收集數(shù)據(jù)、分析問題、調(diào)整策略，可不斷提升技術(shù)應用的適應性與有效性，為實踐提供可靠支撐。

3.3加強管理

工會院校的后勤管理有其特殊性，其服務(wù)于一個以教學、科研和工會干部培訓為核心的非營利性機構(gòu)，其用戶群體包括教職工和培訓學員，對服務(wù)的公平性、穩(wěn)定性、安全性和人性化要求極高。數(shù)據(jù)是AI的基石，但工會院校后勤在此方面基礎(chǔ)往往較弱。

（1）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱與“數(shù)據(jù)孤島”問題。第一，歷史數(shù)據(jù)缺失或不規(guī)范：許多傳統(tǒng)后勤業(yè)務(wù)過去依賴紙質(zhì)記錄或簡單的電子表格，數(shù)據(jù)不完整、格式不統(tǒng)一，難以用于訓練AI模型。第二，系統(tǒng)隔離：后勤的餐飲、能源、物業(yè)等系統(tǒng)往往獨立運行，數(shù)據(jù)互不相通，形成“數(shù)據(jù)孤島”，AI需要跨

4結(jié)語

未來，應多方協(xié)同發(fā)力，共同推動人工智能技術(shù)在工會院校后勤管理領(lǐng)域的繁榮發(fā)展。這不僅將提升工會院校后勤管理的水平，更將為整個社會的進步和發(fā)展注入新的活力。

參考文獻：

[1」周志敏.基于人工智能的后勤管理決策支持系統(tǒng)研究［J].無線互聯(lián)科技，2023（15）：45.

[2」蔡勇.高校后勤智能化建設(shè)中人工智能技術(shù)應用的研究[J].信息與電腦（理論版），2025（2）：234.

[3」嵇樂榮.高職院校后勤管理與服務(wù)研究［J」.才智，2024（16）：185-188.