主要收获
通用LLM会使您的人力资源合规性面临风险，从开放网络数据来源到数据隐私问题。
GP Gia™ 建立在100 、 000 + 经过法律审查的文章和1 、 500 + 政府来源的G-P Gia™之上，这使得其响应比人工智能行业标准好10倍。
Gia 的数据经过人力资源和法律专家的验证，为您提供最准确、经过审核和最新的信息。
许多人力资源团队使用人工智能来起草职位描述、录用通知书、员工手册和电子邮件模板。但是，当你管理跨不同国家的团队时，合规性就至关重要，而且规则瞬息万变。快速的网络搜索或通用人工智能聊天机器人存在风险。用户可能会获得过时或不完整的信息，从而导致不合规、法律风险和代价高昂的错误。
根据2026人工智能在工作中的应用报告》 ， 61 % 的高管在使用人工智能起草敏感文件时感到道德上的困扰，因为他们不确定输出结果在法律上是否准确。
大型语言模型（LLM）功能强大，但复杂多变的国际化格局需要细致入微的指导和经过验证的数据。 企业要想蓬勃发展，就需要精准性和可靠性。这就是G-P Gia™用武之地。 Gia 是一款人工智能驱动的全球人力资源代理，可以回答50国家/地区的合规性问题，并在几秒钟内起草合规的人力资源文件。
与通用 LLM 不同，Gia 使用基于 RAG（检索增强生成）的方法，该方法基于 G-P 验证来源来生成响应。让我们来分析一下Gia与普通 LLM 之间的区别。
使用LLM有哪些风险？
LLM（语言学习模型）通过广泛的数据集进行训练，以理解和生成类似人类的文本。像 ChatGPT、Gemini 和 Microsoft Co-Pilot 这样的 LLM 工具非常适合集思广益或撰写通用电子邮件。但是，当用于人力资源合规时，它们可能会带来风险。
这些LLM（法学硕士）通过网络索引获取信息，这意味着它们经常获取未经核实、过时或有偏见的信息。当全球就业税收法规和劳动规则不断变化时，这可能会带来特别大的风险，因为人力资源负责人需要获取最新的数据才能保持合规。
通用LLM并非专门为支持人力资源团队而设计，因此它们经常会臆想事实、政策和劳动法规。由于信息呈现迅速且语言权威，因此很容易让人相信其准确性。
将敏感数据（例如员工记录）输入 LLM 和其他未经验证的云环境也存在风险。这可能会使员工的个人信息、工资详细信息、聘用记录和其他私人数据面临风险。 因此，选择合适的人工智能工具来保证信息的准确性和数据安全至关重要。
我们尝试过其他专业雇主供应商的类似人工智能工具，但Gia是最全面的解决方案，它真正支持多种人力资源功能。 Gia 的解释非常清晰，使我们能够提出具体问题，从而更好地理解相关规定。”
负责任地在人力资源中使用人工智能
人工智能已成为我们生活的一部分。我们的《人工智能在工作中的应用》报告发现， 69 % 的高管认为人工智能是一种长期的结构性转变。学习如何合规地使用这些工具，并以支持数据隐私的方式使用它们，这一点非常重要。
每一次互动和每一条信息都应是安全的，并符合全球标准。Gia提供其他人工智能平台无法比拟的强大安全功能：
- 集中控制：通过单点登录 (SSO) 支持定义用户角色和访问权限。数据在传输和存储过程中均进行加密，用户可以请求完全删除数据。
- 安全的数据管理：安全地上传您的文档，以建立 Gia 可以参考的统一公司知识库。
- 保密性：为机密项目创建隔离环境，并安全地控制外部共享。
- 严格的数据隔离：所有用户数据都根据用户 ID 进行隔离，因此其他用户无法访问任何用户的内容。
- 无大型语言模型 (LLM) 训练：我们不使用用户数据训练 LLM。我们使用基于 RAG 的方法，以 G-P 提供的数据为回应的依据。
- 审计日志：根据要求，可全面了解用户操作，以进行合规性和安全跟踪。
这些数据管理措施可确保您员工的数据在Gia中得到良好保护。
我知道 Gia 的指导是基于专家审核、法律审查的来源，这让我感到安心。它让我减少了文书工作的时间，把更多时间用在了战略举措上"。
Gia 是经专家审核的全球人力资源法学硕士 (LLM) 替代方案。
Gia的合规支持始于其信息来源方式。Gia的训练依据是100 、 000 + 经过审核的人力资源文章和1 、 500 + 政府来源，而不是公开网络上未经核实的数据。在 Gia 系统中更新数据之前，我们公司内部的劳动法律师会对每一项更改进行核实。
Gia 可以识别不合规的录用通知书和竞业禁止条款，并标记错误分类风险。您还可以上传自己的公司政策，并定义贵组织的风险承受能力。这有助于确保您的合同在内部和外部都符合规定。
Gia 从不使用您的私人数据来训练公共模型，这为您和您的团队增加了一层额外的保护。
Gia 提供快速准确的答案，无需不断检查和复核信息。对于跨国公司的人力资源经理来说，Gia 可以成为他们的人才合作伙伴。
Gia 与 LLM：直接对比
看看Gia在人力资源合规性方面与一般LLM相比表现如何：
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特点 |
Gia |
普通法学硕士（例如 ChatGPT、Gemini） |
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知识和数据完整性 |
基于专有的知识库，该知识库包含100 、 000 +经法律审核的文章、 1 、 500 +政府资源以及近百万个真实世界场景。 |
从互联网上抓取数据，这些数据可能未经核实、已经过时或不准确 |
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法定级精度 |
采用正在申请专利的多步骤人工智能推理和红黄绿（RAG）模型，像律师一样思考，并提供比人工智能行业标准更准确的结果10倍 |
能提供一般性推理，但对细微的法律复杂性和特定领域的理解有困难 |
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全球覆盖 |
为覆盖50国家和所有50美国州的全球合规性提供精准的保障。 |
缺乏管辖权方面的细微差别，无法针对不同国家或州的具体情况提供指导 |
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整合式人力资源工作流程 |
提供全生命周期支持，实现人力资源文档创建、政策管理和合规性审查的自动化——从入职到离职。 |
独立工具无法管理或自动化特定的人力资源合规工作流程。 |
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企业级安全 |
它具有强大的框架，包括专用工作区、单点登录 (SSO)、全面的审计日志和严格的租户隔离，以确保数据加密并符合规定。G-P已通过ISO/IEC 42001认证，这是人工智能管理系统 (AIMS) 的国际化标准，确保安全、合乎道德且负责任的人工智能开发。 |
缺乏您在全球运营所需的安全性、治理和数据隐私要求。 |
我对 Gia 为法律和合规领域带来的现有和未来功能感到非常兴奋。该工具使我能够及时了解最新动态，同时确保我们公司的政策和程序保持合规，帮助我们维持一流的框架。此外，与聘请外部律师相比，利用 Gia 系统显著节省了成本。”
其他人工智能猜测。Gia 知道。
适用于全球人力资源的人工智能不仅可以节省时间，还能降低风险并创造战略价值。
Gia可以帮到你：
- 降低全球合规风险：利用人工智能驱动的监督，主动监控政策是否符合全球合规法律，从而降低法律风险。Gia 的知识库会定期更新最新信息，以确保您始终能够获得最新、最准确的答案。
- 提高效率并降低成本： Gia 可将合规时间和成本降低高达95 %，并将政策管理开销降低50 %。
- 将战略引入人力资源：自动执行高风险的合规任务，以便团队可以专注于留住人才和劳动力规划等举措。
- 消除顾问延误：立即获得复杂人力资源问题的答案，减少外部顾问的延误。
Gia 总是能节省大量时间，甚至能帮助制定像育儿假这样复杂的政策，只需几分钟而不是几个小时。”
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普通法学硕士学位可能有用，但全球就业需要法律级别的精确性、可验证的来源和强大的安全性。
Gia 的构建基于法律专业知识，而非人工智能的猜测。我们的智能体人工智能因其能够改变人力资源团队的工作方式，被《人力资源高管》杂志评为2025顶级人力资源产品。有了 Gia，就无需再担心法律咨询的障碍或昂贵的计费工时费。
申请演示即可观看 Gia 的实际应用。
常见问题解答
为什么像 ChatGPT 这样的 AI 平台改变了其提供法律和财务建议的政策？
通用人工智能平台修改了政策以限制其责任。由于他们的模型是基于广泛的互联网数据进行训练的，因此对于高风险、需要获得许可的领域来说，它们并不可靠。这一转变证实，这些平台无法保证像法律或合规性等复杂领域所需的准确性。
使用普通法学硕士起草国际化雇佣合同有哪些合规风险？
一般的法学硕士通常会制定通用合同，忽略国家/地区对法定福利、通知期和试用期规则的具体要求。这可能导致合同无法执行，并使企业面临不合规、错误分类风险和法律纠纷。
OpenAI是否禁止其人工智能提供法律建议？
OpenAI 更新了其使用政策，禁止将其模型用于面向持证专业人士的“定制法律建议”。然而，这是政策上的改变，而不是技术上的障碍。这些模型在被提示时仍然会生成法律信息和文件草稿，因此需要谨慎。
