AI内训热门课题 人力资本服务业界从业人员 可定制大纲

AI赋能时代:劳务派遣全流程合规管理与劳动风险防控实务

在当前复杂多变的劳动法律法规环境以及迅速演进的数智化浪潮下,劳务派遣公司面临着前所未有的挑战。

授课时长
2天
授课方式
理论解说、视频体验、实例拆解、培训活动、分组碰头
建议人数
20–40 人
主讲
张子斌
课程编号
PX-T12169
AI赋能时代:劳务派遣全流程合规管理与劳动风险防控实务
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课程背景

在当前复杂多变的劳动法律法规环境以及迅速演进的数智化浪潮下,劳务派遣公司面临着前所未有的挑战。

劳动仲裁案件的日益增多,招聘环节的法律隐患,用工合规的严格要求,用工隐患的有效防控,以及AI技艺在人力资本领域的运用,都成为劳务派遣公司亟待破解的要害问题。为支援劳务派遣公司化解这些挑战,拉升业务水平和管控本领,特开设本课。

课程收益

• 纵深领会劳动仲裁相关法律法规,掌握招聘,用工各环节合规要点,有效降低劳动仲裁隐患,减少法律纠纷和经济损失

• 研习科学的招聘办法,运用AI技艺拉升招聘效率和质量,精准筛选英才,降低招聘成本

• 周全掌握用工隐患防控打法,合理运用规章制度,规范员工管控,构筑和谐稳定的劳动关系

•

弄懂AI在人力资本领域的运用情境和演进趋势,学会运用AI抓手辅助人力资本管控事务,拉升事务效率和决策科学性

【课程特色】

• 诉求诊断:课前充分交流,确定培训的诉求定位和要求,并针对性的提出解题打法

• 定制课程:结合诉求对象的事务情境,规划到培训的进程中

• 实用性强:结合形势演进以及技艺趋势,对人力资本服务业界破解清晰

课程大纲

一、劳务派遣法律边界拆解

1.

1、三类高隐患用工模式对比

• 劳务派遣 vs 业务外包 vs 灵活用工

•

典型实例:某物流公司”假外包真派遣”被罚230万

1、

派遣协议核心条款规划

• 必备条款:退回制度/工伤保险责任/服务费计算方式

•

AI合同审查抓手实操

1.

3、劳动仲裁深度剖析

• 劳动仲裁常见案由拆解,结合实际实例解说未签订劳动合同、拖欠工资、违法解除劳动合同等等引发的仲裁案件特点以及处理方式

• 劳动仲裁流程全拆解,从申请、受理、开庭到裁决,详细引见各环节注意事项和化解打法

•

证据收集和运用招数,包括怎样收集、整理和提交有效证据,具体来看,以及证据的合法性、真实性和关联性判断

二,招聘入职全流程合规

1.

1、背调技艺升级

• 传统背调:学历/事务履历/竞业限制核查要点

• AI赋能:AI抓手的资料爬取+隐患人员黑名单库搭建

1.

2,入职文件签署陷阱

• 电子签名有效性认定(附最高法院判例)

• 劳务派遣员工指引签署的特殊要求

1.

3、招聘环节的法律隐患和合规

• 招聘广告的法律隐患以及撰写要点,防止虚假宣传、就业歧视等等问题

• 简历筛选和来由调查的合规操作,怎样合法获取候选人资讯,防止侵犯个人隐私

•

录用通知书的法律效力和隐患防范,明晰录用条件,防止法律漏洞

1.

4,劳动用工合规基础

• 劳务派遣相关法律法规解读,具体来看,包括劳务派遣的适用范围、“三性”岗位界定、派遣协议的签订和履行等等

• 劳动合同的签订和管控,解说劳动合同的必备条款、试用期规定、合同变更和解除的法律程序

•

规章制度的拟定和公示,确保规章制度合法、合理、有效,能够作为管控员工的依据

三、高频劳动仲裁化解打法

1.

1、用工隐患周全防控

• 日常用工管控隐患以及化解,如考勤管控、加班管控、薪酬福利发放等等环节的隐患点以及防范措施

• 特殊员工管控隐患,针对孕期、产期、哺乳期女职工,患病或者非因工负伤员工,以及工伤员工等等特殊群体的管控要点和法律规定

•

用工隐患预警和化解制度建设,怎样构筑隐患预警指标架构,及时发现和处理用工隐患

1.

2、高危争议的情境

• 工伤责任认定(派遣工工地受伤赔偿实例拆解)

• 同工不同酬举证责任倒置化解

1.

3、仲裁证据链管控

• 利用Kimi智能生成证据清单

• 微信记录/考勤资料的司法采信要点

四、AI驱动的合规管控架构

1.

1、智能隐患预警系统搭建

•

DeepSeek合同条款异常检测(实操上手)

• 用工成本测算模型

1.

2、数智化转型路径

• 招聘:AI简历筛选+智能面试记录拆解

• 培训:虚拟数字人开展入职合规培训

1.

老师简介

Introduction to lecturers

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博闻智咨询|张子斌老师

适合谁听

人力资本服务业界从业人员。建议同一家企业 3 人以上同来,课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法,但带不走可用的成果。

交付流程

课前:顾问访谈 2 位管理者,收集现状与问题清单,讲师据此调整案例。课中:讲授与演练各占一半,产出可直接用的工具与方案。课后:7 天内提交改进建议,30 天内一次线上答疑。

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