消除意大利公共部门的孤岛

Formez PA 是意大利公共行政部的技术机构，专门研究公共部门转型和现代化进程。该机构发现了一项挑战，该挑战不仅在意大利的公共部门普遍存在，而且在全球其他非公共机构中也是如此。通常，公共机构及其内部部门各自独立运作，每个机构都有不同的专业背景和术语。缺乏标准化，加上不利于组织灵活性和专业发展的过时人力资源管理方法，阻碍了有效协作和数据交换，造成混乱。

Formez PA 发现，由于缺乏各机构普遍认可的框架，职业档案分类术语的差异使档案比对与整合工作日趋复杂。因此，跨机构协作变得困难，常常导致服务交付延迟和团队效率下降。

缺乏标准化也会造成数据不一致。不同机构之间术语的差异致使数据收集、分析和解读的准确性降低，进而影响决策过程的质量。这些矛盾凸显了机构对综合解决方案的需求：既能统一分类职业档案，又能为每类档案匹配技能集（且所有技能均源自同一词典）。该解决方案将有效促进不同公共管理部门之间的无缝衔接。因此，Formez PA 希望构建一个能统筹并实现流程、术语档案和技能标准化的解决方案，以增强意大利政府实体机构间的协作成效并提升其服务交付效率。

Formez PA 受委托开发实用的 AI 解决方案，以便有效分类公共部门的职业档案。Formez PA 与 IBM® Client Engineering 合作设计了可接入现有 RiVa 门户的 AI 驱动型高级解决方案。RiVa 的总体目标是设计、构建、实验和开发基于能力的人力资源管理 (HRM) 模型以实施战略规划和管理流程，该模型适用于所有公共行政部门且能够适应不同行业特性。这一持续协作项目旨在建立基于能力模型的战略人力资源管理统一集成式方案，同时推动公共行政部门内部劳动力市场与职业发展体系的演进。AI 可以帮助公共行政部分类职业档案，并实现职业术语标准化，从而形成跨部门的统一认知。

该解决方案充分利用 IBM watsonx® 产品组合将用户查询转换为嵌入。该解决方案利用 IBM® watsonx.ai™ 中的 Llama 大型语言模型 (LLM)，能够理解和解释自然语言请求。IBM® watsonx.data™ 对此又加以补充，它充分利用 Milvus 作为其矢量数据库，在矢量空间内执行语义搜索。这一功能使该解决方案即使在关键字不完全匹配的情况下，也能找出语义相似的专业档案。

为推进与 RiVa 门户的无缝整合，IBM-Formez 团队开发了用于开放 API 的微服务。该服务可兼作中介，调用 watsonx.ai 将用户请求转换为嵌入，并借助 watsonx.data 进行语义搜索。

该团队通过实施基于合同领域、专业维度和专业类别的过滤器，进一步增强了以用户为中心的理念，使用户能够根据特定的搜索条件进行搜索。如今，系统可以根据用户的描述为档案名称、组织目的和主要活动提供建议。在未来的迭代中，此功能预计将发展到可推荐技能和角色档案，从而进一步增强用户体验。本着持续改进和以用户为中心进行开发的精神，该解决方案还具有内置的反馈机制，用于收集用户反馈，以便随着时间的推移迭代地完善解决方案的性能。

该解决方案可提供一套强大的用户友好型职业档案管理方法，有望成为公共部门管理职业档案的唯一接口。该解决方案利用 IBM 的 AI 功能与 Formez PA 在公共部门项目方面的专业能力，旨在实现跨公共行政业态的职业术语、职业档案和技能标准化。

将 AI 集成到 RiVa 的主要优点之一是该技术具有显著提高生产力的潜力。该解决方案采用 IBM watsonx.ai，通过自然语言输入生成专业档案，Formez PA 预计手动数据录入和数据处理工作将减少约 90%。这种缩减不仅可以节省时间，还可以释放资源用于公共行政领域更具战略性的举措。

该解决方案的一大关键优势在于提高搜索准确性。通过整合 IBM watsonx.ai 和 watsonx.data 的语义搜索功能，公共机构的搜索精确度有望提高约 80%。这一改进超越了传统关键字搜索的局限性，确保该解决方案能够理解细微的语义差别，并突出显示最相关的职业档案。

用户体验也将得到显著改善，用户满意度预计将提高多达 60%。这一改进源于该解决方案更快、更准确的搜索能力，使公共管理部门能够更有效地将专业人士与合适的角色联系起来。

通过术语标准化、最大限度减少人工输入、提升搜索准确性和用户满意度，AI 与 RiVa 门户的融合将重新定义公共部门人力资源管理的运营效率。

Formez PA 成立于 1998 年，是意大利公共行政部的技术机构，其总部位于罗马、那不勒斯和卡利亚里。它服务于公共行政部门、地方当局和公共企业，可提供组织发展、培训和服务创新方面的战略解决方案。该机构的使命是支持公共行政部门实现其战略目标，从而提高服务质量和公共服务交付效率。