在刚刚过去的2017年，AI（人工智能）可谓炙手可热，在网传的各个版本的“2017年中国人力资源十大关键词”中，AI一词都榜上有名。
在讨论“哪部分HR岗位将首先被AI技术所替代”这个问题时，普遍的观点认为：SSC（共享服务中心）将是首当其冲。国内知名人力资源网站HRoot总经理唐秋勇在公开演讲中预测：2025年，99%的人力资源共享服务中心（HRSSC）员工会下岗，虽然有些耸人听闻，但确实有这样一个趋势。
如果我们简单的从99%的HRSSC员工会下岗来作出判断，AI技术似乎正在消灭SSC。然而，事实真的如此吗？换一个角度来看，我们也可以理解为：HRSSC将是HR领域最先受益于AI技术的模块。AI技术的引入，将使得HRSSC能够提供比之当下“更多、更快、更好、更省”的服务。这将带来SSC行业的再一次飞速发展，从而保证SSC行业的岗位数量。
AI技术并不是最近才诞生的，可以说从人类发明计算机开始，AI技术就已经诞生。毕竟，人类发明计算机的初衷就是要制造一台能像大脑一样工作的机器。1981年，苹果和IBM几乎同时推出了个人计算机产品，这让人们低成本的使用AI技术成为可能。
而公认的SSC模式则始于20世纪80年代初，标志性事件是美国福特汽车公司在欧洲成立了自己的财务共享服务中心。SSC的兴起和个人计算机产品的兴起几乎同步，这看似巧合，实则必然。
SSC从一诞生就是为了降本增效，而途径无非两条：一是管理流程优化；二是借助于信息化技术。在管理流程优化方面，通过集中办公，在规模效应和经验曲线作用下，SSC可以很容易的实现一部分降本增效的目的；而在信息化技术方面，计算机因其强大的计算和通信能力，成为SSC的最佳助手，大幅提升了SSC的运营效率。凭借着联手信息化技术的优势，SSC得以在各行各业得到应用，诞生了越来越多的SSC及SSC从业者。
在旧的AI技术背景下，AI虽然有庞大的存储和强大的计算能力，但是毕竟智力有限。主要表现在两个方面：一是没有或者感官能力低下，大多数情况下需要人来充当其耳目，让后将所见所谓处理成计算机可以识别和计算的数据后输入到计算机，这成为绝大部分低等级AI工作的起点。二是在执行业务流程中，AI的自主性不强，仅能依靠庞大的数据库来解决程式化的问题，哪怕是同一个问题换了不同的表述，AI也只能转人工处理。这些人工的输入点、干预点就成了绝大多数SSC从业者的就业机会。
不幸的是，他们也将成为最先被AI技术所淘汰的岗位。因为，借助机器视觉技术、AI已经可以轻易地将图片转换成可执行的数字格式。如今，OCR、图片搜索、人脸识别等技术已经得到非常广泛的应用。语音识别、自然语言处理技术则使得AI可以直接识别用户的服务请求，而无需SSC的工作人员从中进行指令的翻译。而且，机器学习技术甚至让AI可以自行总结经验并不断自我优化。
对于SSC的从业者来说，岗位即将被淘汰似乎是一件很被不幸的事情。然而，事实或许并非如此。相反，他们应该感到庆幸。机器取代人工是技术发展的必然，可以预见的是未来越来越多的工作岗位会被AI所替代。这一代的SSC从业者们正是处在这场变革的最前线，这就意味着相较于其他行业的从业者，他们可以最先做出反应并最终适应AI技术。
如同SSC同AI技术的第一次联手将一线的业务人员从繁杂的单据、表格处理等后台工作解放出来，让他们可以专心于业务。这一次，SSC的从业者们成为了被解放的对象。当“场景明确、规则清晰、产出固定的任务被AI 机器承接后，留给人类的空间是开放和跨界的无限可能。（麦肯锡：《AI时代“个人、团队、组织”学习再思考》）”
他们中的一部分人或许将不得不离开SSC行业，开始新的职业生涯。但这未必是一件坏事：在人类普遍长寿的背景下，一辈子只从事一个职业已经越来越不现实，越早进入下一个职业阶段，我们就有更充足时间去学习和适应，从而实现职业的平稳过渡。“不敢或不想面对新事物，想吃老本，固步自封，只会被这个时代所抛弃（《百岁人生---长寿时代的工作和生活》）”。
另一部分人则仍将留在SSC：或成为机器人顾问，“帮助平衡人类建议与机器建议，综合运用二者得出完美建议”。AI技术将极大的增强他们的能力，使得他们可以提供更高效的服务产出。或成为机器人教练，帮助机器人不断优化算法，成为AI技术的最佳协作伙伴。
由中兴财务云、GE、ACCA联合发布的《2017中国共享服务领域调研报告》数据显示，在调研样本中，已经建立共享服务中心的企业刚刚过半（54%）。而且，在受调研企业中，年收入100亿元人民币以上的企业，已建立SSC的企业占比超过75%；而小于100亿元的企业中，这一比例下降到38.1%。如同计算机的应用突出了SSC的成本和效率优势一样，新一代的AI技术必将使得SSC的效能再次实现飞跃，进而吸引更多的企业成立SSC。当大型企业因AI技术应用而不得不削减SSC人员时，数量众多的中小企业的SSC将承接下大量的SSC从业者。那些通过学习适应了AI的SSC专业人员，或许并不用担心失业的问题。
勇于拥抱新技术，通过学习尽早建立起与AI技术协作技能的SSC从业者，将成为AI时代SSC的中流砥柱。而那些被迫离开者，当他们面对新的职业的时候，仍然需要通过学习方能去适应，去获得更好地发展。
“埃森哲战略发布的《智能时代革命：打造人机融合的未来劳动力团队》报告预测，如果所有企业能够像领军企业一样积极地投资人工智能和人机协作，到2022年，其营收将大幅提高38%，员工规模将扩大10%；整体而言，这意味着全球企业届时将新增总利润达4.8万亿美元；而对于标普500指数公司而言，企业平均业务收入及盈利可分别攀升75亿美元和8.8亿美元。”
对于企业来说，AI技术将给SSC带来的光明前景似乎是毋庸置疑的。然而对于那些寄希望于收获SSC的AI红利的企业来说，至少需要在以下几个方面行动起来。
继续推进SSC业务知识的标准化和流程化。虽然“人工智能可将过去的非结构化工作模式转变为未来的智能工作流程。”但由于AI技术并不会一蹴而就，它的应用场景实现仍将遵循从易到难的过程。SSC中那些标准化、流程化程度最高的业务将成为最先应用AI技术的领域。为了扩大应用范围，企业需要将业务场景中那些可以标准化的场景尽量标准化，建立起结构化的知识库、流程库，这将为AI技术在SSC的应用建立一个好的基础。在这个基础上，企业将具备部署带简单AI程序的智能知识库、集成的员工自助系统、智能客服机器人等的能力。
而要将这些简单的AI的能力进行放大，企业可能还需要积极尝试新的IT技术。AI作为一项IT技术并不是孤立的，正如同斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰在《人工智能时代》一书中提到的“使AI技术成为可能的是四种先进技术的汇聚：计算能力的提升、深度学习技术的进步、工业设计的改良、机器感知领域的突破。”企业SSC在完成自己的AI战略过程中，应该适时地先引进一些AI的辅助技术，最典型的莫过于大数据和云计算技术。通过大数据分析，SSC可以从海量的业务数据中发现规律和本质，将离散的海量数据变成易用的结构化数据，更方便AI技术的调用；而云计算技术将极大地扩展SSC的数据处理能力，支持大数据应用。另一个典型的IT技术是图像处理技术，它使得SSC的单据录入能力大大提升，代替人工成为AI的眼睛，快速将图片转换成可识别和处理的电子数据，使人工录单正在成为历史。
数据，更多的数据。马云在《未来已来》一书中说“驱动未来制造业的最大能源是数据”，对于SSC来说，数据也将是未来驱动SSC行业的最大能源。或者说对于AI技术来说也是一样的，没有数据输入的AI将毫无用处。云计算和大数据技术已经使得海量的数据处理成为可能，未来SSC要做的就是找到数据。这将意味着SSC将打通更多的业务系统、设置更多的传感器。通过打通业务系统，SSC将可以抓取到员工在内部社交、通讯平台上的互动与足迹，在业务系统中产生的操作和绩效记录等，并经由大数据生成精准的员工画像，针对不同类型员工提供最合适的服务，优化员工体验。更多的传感器则能捕捉到员工的工作习惯，据此提供最佳的员工服务，如更佳的办公及操作环境。
扩大SSC的业务范围。当SSC的能力在AI技术的辅助下得到提升以后，共享的内涵将被继续拓展，企业可以也应该将更广泛的职责托付给SSC。一是在业务深度维度，AI技术的应用将使得SSC有能力向当前业务流程的上、下游拓展；二是在业务广度维度，在大数据技术的辅助下，跨业务的数据融合变的更容易实现，业务之间的关联逻辑也变得更清晰，AI技术将有能力给出基于多业务数据整合的解决方案服务，单一业务的SSC也将逐渐被多业务联合的SSC所取代；三是在空间维度，AI技术的应用将继互联网技术之后再次打破空间的限制，那些因为时差、语音、地域文化差异而建立的区域性的共享服务中心，将逐步被应用了可全天候响应、能处理任意一种语言的AI技术的全球性SSC所取代。
以人为本。要想最大化发挥AI技术的效用，必须从人的能力和体验两个方面双管齐下。
微软中国CTO官韦青在2017国是论坛上提出“技术没有善恶，人类决定人工智能的好坏”。SSC在AI技术上的应用或许谈不上善恶之分，但应用这项技术的能力及带来的收益却有着高低之别。为了能更好的使用AI技术，SSC必须尽早建立起能够与AI技术进行高效协作的员工队伍。一方面，企业需要针对AI技术的应用，对SSC的岗位进行重新设计，将适合AI的工作交给AI，同时设立那些能促进AI效能提升的岗位。另一方面，需要对现有SSC从业者进行培训，培养他们与AI协作的意识与能力；他们中的一些人还需要具备更广阔的的技术视野，以保证能及时跟上AI技术的进步。
服务，以体验为先。在互联网时代，体验对于服务的重要性已经上升到前所未有的高度，雇主品牌、员工体验也已成为普遍被接受的理念。塑造良好的员工体验方面也已成为SSC业务的一个重点，甚至是发展的方向。在SSC成立初期，服务的重点在于满足企业降本增效的目的，至于将一线业务人员从琐事中解放出来而带来的体验提升，也只能算是这一目的的副产品而已。这是由AI技术的发展阶段决定的，彼时的数据收集、传输、运算能力有限，SSC的资源只能选择性的对核心业务倾斜。然而当AI技术蓬勃发展起来以后，SSC不但能及时响应员工的服务请求，甚至还能够很容易的收集并处理海量的员工数据，并基于数据分析提前预测员工需求、给出个性化的员工服务解决方案。
任何技术的进步都必然会对传统的行业和就业者造成冲击，但从整个人类社会来看，同样也会创造新的行业与就业。无论是对企业还是对就业者来说，只有积极拥抱新技术，尽早通过学习建立相关的能力，去适应和掌握新技术并创造出更好地内外部客户体验，方能立于不败之地。
后记：本文原本是2018年初作为一个朋友公众号的约稿而完成的，但因为种种原因未能发布。但毕竟花了一些心思在上面，弃用未免可惜。且通过简书公之于众，如有缘人相见，还望不吝指正！
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