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1、1AI 在企业人力资源中的应用白皮书AI 在企业人力资源中的应用白皮书2AI 在企业人力资源中的应用白皮书前言04主创团队1.特邀专家 2.项目组06从认识和了解 AI 开始1.人工智能的定义及其子领域2.人工智能的诞生与发展3.不得不谈的“ChatGPT”4.绕不过去的“大模型”与“大语言模型”5.“AIGC”才是“王者”6.“通用人工智能”是“未来”10人工智能时代的 HR 作为17AI 在企业人力资源管理中应用的现状及规划211.调研发现2.AI 在人力资源管理中的具体应用（1）全面薪酬管理案例一：小熊电器薪酬方案优化（2）招聘与人才发现案例一：完美日记“智取”数字营销人才案例二：宝马服

2、务版图中的人力外包“智慧”案例三：西门子 AI 视频面试（3）学习与发展案例一：诺华智能匹配案例二：掌上高考“岗位知识库”应用案例三：某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱”（4）绩效提升案例一：某大型连锁服务公司的智能绩效案例二：某新能源产业公司的OKR 目标 AI 辅导员案例三：某高端物业管理集团的AIGC 绩效教练CONTENTS3AI 在企业人力资源中的应用白皮书AIGC 的能力范围及可发挥效力场景63企业要如何在人力资源中引入 AI67AI 在企业人力资源管理中的应用案例案例一：三一集团|如何用人工智能重塑人力资源管理案例二：大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索74eGPT 产

3、品介绍86机构简介88（5）考勤、排班案例一：Disney 考勤排班案例（6）员工服务及关怀案例一：腾讯员工关怀新玩法案例二：国潮运动品牌的人工智能化 HR 共享服务中心案例三：民企 500 强上市公司的AIGC 数字人助手（7）组织和人才发展案例一：某半导体制造领域头部企业组织和保留人才案例二：百度智能组织管理案例三：某国有互联网金融公司“AIGC 数字人晋升评审官”（8）价值和成熟度矩阵3.AI 时代的 COE 规划CONTENTS4AI 在企业人力资源中的应用白皮书为了让企业人力资源管理者全面且深刻地认识 AI，开始关注 AI 的发展，特别是极有可能带来新一轮生产力革命的、以 ChatG

4、PT 为代表的 AIGC 等新技术；同时，也为了帮助企业人力资源管理者全面了解和认知 AI 在企业人力资源管理中应用的现状，并启发需求、碰撞思考、畅想未来、提前规划、合理布局、高效行动，让 AI 技术真正赋能并解决企业人力资源管理中存在的问题和痛点，革命性提升企业人力资源管理的生产力，加强管理者驾驭人力资源管理的能力，不断释放人力资源管理的价值，挖掘人力资源管理的潜力，易路人力资源科技、HR 数智研究院联合复旦大学企业人力资源研究所，携手 10 余位专家，通过对 100 多份有效调研问卷的收集、整理和分析，以及对 30 多家企业人力资源负责人的访谈，策划和撰写了本白皮书。本书包含以下内容：关于

5、 AI 的基本概念、发展历史、最新技术及未来发展趋势AIGC 给企业及人力资源管理带来的变化、挑战和使命AI 在企业人力资源管理领域的应用现状和规划 各模块的应用场景、未来趋势及创新案例 AIGC 在企业人力资源管理领域应用的探索 AI 给企业人力资源管理带来的价值和意义 企业要如何在人力资源管理中有效地引入 AI 企业人力资源管理 AI 应用案例集前言5AI 在企业人力资源中的应用白皮书我们相信，AI 带来的不仅仅是生产力的提升这么简单，更是对生产关系长远而深刻的变革。在这样的变革背景下，企业的人力资源管理也需要从理论到实践进行彻底地重构。对我们人力资源管理者来说，不仅不能缺席，同样也不能迟

6、到。要和管理者及 IT 一起推动和见证“数字化驱动”的“人力资本”与“组织能力再造”的，“将人性与科技融合”的“数字化人力资本管理”阶段的到来。让我们一起，保持开放、乐观的心态，积极拥抱变化，怀揣初心、努力探索、前瞻布局、有效行动吧！6AI 在企业人力资源中的应用白皮书缪青（Max Miao）先生HR 数智研究院副院长，易路人力资源科技联合创始人兼总裁，三十多年企业管理和 IT 行业经验，曾担任多家国际知名企业管理软件（ERP、HCM）亚洲及大中华区域负责人，机械工程硕士、EMBA。寄语：AI 不仅仅是一项技术，更是对 HR 管理的实践到理论的重构，HR 不仅不能缺席，同样也不能迟到，不能是

7、IT 主导，而是 HR 主导和引领。许景俊教授香港城市大学资讯系统系教授，博士生导师，国际资讯系统协会高级杰出会员。曾担任美国肯萨斯州威奇塔州立大学资讯系统副教授和波霍夫特聘商学教授。寄语：传统 HR 要改变思维定势，不断学习与更新 AI 基础知识，重视数据驱动决策。李绪红教授复旦大学企业管理系系主任、博士生导师，富布莱特学者，Journal of International Business Studies 等 国 际 A 级 期 刊 编 委，同 时 兼 任 复 旦大学企业人力资源研究所所长，中国社会心理学会理事，国际学术组织International Association of Chin

8、ese Management Research（IACMR）女性学者发展委员会联席主席。寄语：AI 带来的从商业模式到生产方式、管理模式的全方位变革，是当前时代的必然趋势，无论新生代企业还是传统产业的企业都要直面这一颠覆式变革。未来已来！人力资源管理更要作为先行者，引领AI技术在组织中的全面应用，赋能管理，成为组织管理变革的代言人。陈果（George Chen）先生寄语：用 AI 生成“任务”和“流程”，从而利用 AI 来调度、驱动那些执行企业业务的数字化服务。HR 数智研究院理事，中国企业知识开源布道师，前波士顿咨询（BCG）数字化咨询部门 Platinion 董事总经理，前 IBM 咨询、

9、翰威特咨询全球合伙人。特邀专家7AI 在企业人力资源中的应用白皮书孟盛先生寄语：AIGC 去掉了技术门槛，带来平权时代，一定要主动学习，每个人都可以参与。HR 数智研究院理事，法国里昂商学院人力资源与组织创新中心顾问委员会委员。前腾讯集团 HR 科技中心创建人，腾讯研究院特聘研究员，平安集团智慧人事产品线总经理。王崇良先生寄语：拥抱变化，把握确定性，应对不确定性。HR 数智研究院理事，三一集团副总经理、人资 CIO，曾担任滴滴出行 DHR 总监、百度 HRSDC 负责人/智慧 HR 负责人、施耐德和摩托罗拉 HRIS 负责人等。著有人力资源大数据应用实践等作品。许可先生寄语：人工智能素质教育，

10、从过去 IT 时代的旧范式转变为新范式教育。人的思维方式，包括人和机器的关系发生了巨大的改变。人工智能的技术培养，可以覆盖到各个年龄段的学生，帮助他们建立起相应的素养与思维方式。现任北京绿洲星辰教育科技有限公司 CEO，中国计算机学会（CCF）计算机应用专委会执行委员。曾先后担任中国惠普有限公司全球服务部高级经理、惠普IT 管理学院特约讲师、文思海辉技术有限公司集团副总裁兼首席信息官、ATA公司副总裁。于历濛先生寄语：开放心态，拥抱变化。灵雀云联合创始人，密歇根大学罗斯商学院 MBA，曾在 SAP、网易、Amazon、惠普等公司担任高管职位。8AI 在企业人力资源中的应用白皮书鸣 谢本白皮书也

11、引用了研究院理事王崇良先生作品当 HR 遇见 AI和腾讯 SDC 负责人马海刚先生作品HR+数字化中的部分观点和内容。在此，特别感谢王崇良先生和马海刚先生！严博先生寄语：信息技术的本质在于提高效率，人力资源管理领域的信息技术工具在不断升级。随着大语言模型和智能代理的出现，AI 的应用范围得到极大拓展，人们期待通用人工智能（AGI）的问世。然而，完全自主学习和决策的 AGI 在接下来的 20 年内可能不会实现。在此期间，大语言模型等新技术仍然作为效率工具，应尽早掌握使用，以便在人力资源管理中发挥其价值。易路人力资源科技旗下薪智产品总监，曾任 IBM 薪酬顾问/项目经理、Kenexa 中国项目经理

12、、S 数据团队负责人。9AI 在企业人力资源中的应用白皮书崔晓燕（Edith Cui）女士HR 数智研究院常务理事，共享服务、人力资源数智化转型和流程再造及服务产品设计领域的资深专家。著有人力资源数字化转型：HRSSC 的搭建、迭代与运营，主理个人公众号智能时代的 HR 技术与艺术。负责此次白皮书专家访谈的组织、调研问卷的设计、整体内容的撰写及整体的项目管理。尹妮妮（Nini Yin）女士负责此次白皮书专家访谈纪要的整理、调研问卷的分析、部分内容的撰写及校对工作。国家二级人力资源管理师、二级心理咨询师，曾担任莎莎化妆品中国区 HRBP Leader、上海香雪海国际贸易有限公司 HR Leade

13、r。周美晨女士易路人力资源科技市场部数字营销师负责此次白皮书调研问卷的分发和收集以及文字的校对工作。项目组10AI 在企业人力资源中的应用白皮书0000000000000000010

14、0000000000000000010100010

15、0101001从认识和了解 AI 开始第一章AI1011AI 在企业人力资源中的应用白皮书要想全面且深入地理解AI在企业人力资源管理中的应用，让我们先从认识和了解AI技术开始。1.人工智能的定义及其子领域关于人工智能的定义，目前大家普遍接受和认可的是：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相关技术能够执行通常需要人类智能才

16、能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家系统等。计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦麦席森图灵）认为，AI是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学；斯坦福大学的学者认为，AI 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序；维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域；IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定能力，即：像人类一样的

17、思考系统，像人类一样的行动系统。其他主流的人工智能的定义，包括：感知学习行动交流推理模拟设计控制学认知科学心理学计算机科学数学12AI 在企业人力资源中的应用白皮书 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、分类、聚类等任务。深度学习（Deep Learning）：这是机器学习的子领域之一，通过构建深层神经网络模型来进行复杂的模式识别和特征提取。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。自然语言处理（Natural Language Processing，NL

18、P）：这是使计算机能够理解、处理和生成人类语言的技术。NLP 涵盖了语音识别、文本分析、情感分析等应用。计算机视觉（Computer Vision）：这是使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。计算机视觉应用包括图像识别、目标检测、人脸识别等。强化学习（Reinforcement Learning）：这是一种让计算机系统通过与环境交互来学习最优策略的技术。强化学习在控制问题和决策问题中有应用，如自动驾驶和游戏 AI。专家系统（Expert Systems）：这是一种基于规则和知识库的技术，用于模拟领域专家的推理过程，从而做出决策和解决问题。需要说明的是，这些子领域在应用的过程中，通常是复合叠加

19、的，比如：最近特别火爆的ChatGPT就属于“机器学习”和“自然语言处理”两个子领域的融合；而“机器学习”里面又有“计算机视觉”。上述认知符合目前的技术发展水平，也普遍被大家所接受。但也有专家认为，人工智能是一个以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科融合的交叉学科、新兴学科。人工智能不局限于计算机领域，还包括：脑机接口、超导体、蛋白质折叠等一系列的研究，这些也属于人工智能的范畴。2.人工智能的诞生与发展人工智能并不是一项全新的技术，它已经有近 70 年的发展历史。从 1956 年的达特茅斯会议，到耳熟能详的“深蓝”和“AlphaGo”“Alpha

20、Zero”，再到一夜爆红的“ChatGPT”。人工智能的发展并非一蹴而就，也并非一路坦途，每一次大的技术突破都会带来 AI 的春天，而下一次突破前又是漫长的冬天。近 20 年，互联网带来的海量数据、算力技术的大幅提升，以及随着数字化的发展和由于人口结构等因素带来的切实的生产力需求，让 AI 迎来了真正的春天。13AI 在企业人力资源中的应用白皮书随着最接近通用人工智能/AGI（全称：Artificial General Intelligence，是人工智能的一种理论形式，可以像人类一样学习和推理，有可能解决复杂的问题并独立作出决策），并彻底打破人机交互模式的 ChatGPT 的火爆，AI 的应

21、用再次实现质的突破，这不仅预示着 AI 应用的更大可能，更让 AI 能力去中心化，让 AI 真正走进每个人的工作、生活，引起了普遍的社会反响和关注。ChatGPT 成功的背后，是“算法时代”到“数据和算力时代”的进阶，是“分析式 AI”到“生成式 AI”的蜕变，更是“专用人工智能”到“通用人工智能”的跃迁；同时，也是计算机技术在自然语言方向研究的一次重大突破。3.不得不谈的“ChatGPT”ChatGPT 这个词是由两部分组成的，我们首先来看“GPT”，它是“生成型预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer）”的缩写，是一种可以执行较为复杂任务的语言模

22、型，如：回复问题、生成文章和程序代码，或者翻译文章内容等。而 ChatGPT 是 Open AI 推出的结合了AI 创作和智能聊天的机器人。ChatGPT 的前端，在问答、翻译、搜索、内容创作、代码生成、简单推理和分析等众多领域达到人类的基准水平；其后端，通过“大语言模型”解决了跨行业和跨领域的问题。20 世纪40-50 年代20 世纪70-80 年代20 世纪40-50 年代-至今1987-1993人工智能的诞生人工智能的黄金时代人工智能的繁荣期人工智能真正的春天人工智能的低谷人工智能的冬天1950 年，图灵测试，1956年，人工智能真正诞生shakey 诞 生，聊

23、 天 机 器 人ELIZA 诞生，计算机鼠标出现日本研究人工智能计算机，3D 打 印 机 问世，各国开始纷纷拨款响应人工智能研发“深蓝”“AlphaGo”等 多 个 机 器 人 问世，Google 开 源TensorFlow 平台，OpenAI 的诞生，人工智能四处开花当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题到了上世纪 80 年代晚期，美国国防部高级研究计划局的新任领导认为人工智能并非“下一个浪潮”拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目摘自 Meet HR 学园14AI 在企业人力资源中的应用白皮书4.绕不过去的“大模型”与“大语言模型”大模型是指模型具有庞大的参数规

24、模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。大语言模型是一种基于深度学习技术的大型预训练神经网络模型，深度学习指的深度神经网络模型，是人工智能的分支“机器学习”下面的一种算法模型。这一模型不仅规模仍在进一步扩大，而且可以从对话反馈中不断进化，提升信息回答的准确性、逻辑性和流程性。5.“AIG

25、C”才是“王者”人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generate Content，简称 AIGC）是指可生成全新内容的人工智能技术。AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成创造新的文本、图像、音乐、视频、3D 设计等各种形式的内容和数据。AIGC 作为一种新型的内容生产方式，被视为继 PGC（专家生成内容）、UGC（用户生成内容）和 AIUGC（AI 辅助生成内容）之后的一次革命性的创新，是元宇宙和 Web3.0 的基础设施之一。AIGC 重塑了传统的内容生产和获取方式，简化了知识获取和创作的难度。这一技术极有可能取代人类从事创作性工作，从而彻底颠覆

26、我们现有的工作模式。因为，AIGC 能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。为什么说 AIGC 才是“王者”，因为它对于人类社会、人工智能的意义是里程碑式的。短期来看 AIGC 只是生产力工具，但中期来看势必会改变社会的生产关系，长期来看将促使整个社会生产力实现质的突破。AIGC 技术的发展进程正在加速，预计未来将在文本、图片、语音、代码等多个场景中逐步走向成熟，并助推 AI 技术向多模态融合发展。随着深度学习和自然语言处理技术的发展，AI 已经能够生成高质量的文章、报告和其他类型的文本。AI 也已经

27、能够自动编写代码，这不仅可以帮助开发者提高工作效率，还可以为非专业人士提供编程服务。15AI 在企业人力资源中的应用白皮书OpenAI代表企业6.“通用人工智能”是“未来”通用人工智能的研究目标是寻求统一的理论框架来解释各种智能现象，并研发具有高效学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用人工智能体，使其具备自主的感知、认知、决策、学习、执行和社会协作等能力，且符合人类情感、伦理与道德和相关的法律法规。实现通用人工智能需要满足三个关键要求：1)通用智能体能够处理无限任务，包括那些在复杂动态的物理和社会环境中没有预先定义的任务；2)通用智能体应该是自主的，也就是说，它应该

28、能够像人类一样自己生产并完成任务；结构化内容写作单行代码生成图像识别音频转译、音频文本交互对战策略生成:围棋AIphaGo等视频编辑VR/VR 概念起步基础文案初稿更长结构化文本多行代码生成AI绘画正式起步音频识别语音合成智能播报游戏剧情策略、互联网运营策略等生成生成视频初稿AI视频精细化编辑数字人概念起步AI语音+视频创作初稿垂直专业化内容非结构化写作长代码准确率提升根据指令进行绘画创作VR/AR及数字人垂直行业应用已实现探索中待突破文本创作优于人类平均水平自动生成系统界面AI绘画创作优于人类平均水平AI音频创作优于人类平均水平AIGC决策及管理达到人类一般水平根据指令生成创意视频，视觉问答

29、系统等根据指令即时生成数字人分身及应用文本创作优于专业作家水平自动生成最终操作系统绘画创作优于专业绘画师水平优于专业作曲家、配乐师水平AIGC决策及管理优于专业管理人员水平依照个人梦想定制的电子游戏和电影超现实虚拟空间数字人情感交流陪伴文字生成过去-2020年2020年2023年2025年？2030年？代码生成图像生成音频生成策略生成视频生成VR/AR/数字人等多模态内容气象预测、医疗诊断交通实时管理等行业决策自动化起步3D视频、数字特效场景初步创作根据指令进行音频创作16AI 在企业人力资源中的应用白皮书3)通用智能体应该具有一个价值系统，因为它的目标是由价值定义的，智能系统是由具有价值系统

30、的认知架构所驱动的。通用人工智能是未来 10 到 20 年国际科技竞争的战略制高点，其影响力相当于信息技术领域的“原子弹”。但在具体的管理实践中，我们看到，对 AI 伦理方面的讨论、管理、规范是滞后于技术发展的，在法律合规方面更是如此，如同个人信息保护法的出台，远远滞后于互联网、智能手机及其他各种 IT 系统的应用，但 AI 应用带来的挑战甚至负面影响可能比普通 IT 技术更大、更隐秘。这一点是需要我们共同关注和努力的。综上所述，我们发现，人工智能的发展是核心领域的高度融合和统一，以实现从基于“大数据、小任务”范式的“专用人工智能”向“小数据、大任务”范式的“通用人工智能”的迈进。未来随着 A

31、I 技术的进一步发展，所有的系统平台从一开始设计就会引入 AI，“AI 原生”产品的出现一定会带来又一次人机交互界面的颠覆，带来巨大的产品“划时代感”，就像“功能手机”到“智能手机”一样。而且经验告诉我们，随着人们对于新技术的掌握程度加深，技术创新一定会规模化涌现。17AI 在企业人力资源中的应用白皮书0000000000101010

32、0000000000000000000010101

33、0000000002人工智能时代的 HR 作为第二章1718AI 在企业人力资源中的应用白皮书研发与创新内容创作与编辑客户体验办公效率客户服务与支持市场营销与销售办公效率客户服务与支持市场营销与销售办公效率内容创作与编辑研发与创新办公效率内容创作与编辑市场营销与销售客户服务与支持市场营销与销售研发与创新市场营销与销售内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售内容创作与编辑客户服务

34、与支持市场营销与销售办公效率研发与创新研发与创新客户服务与支持内容创作与编辑客户服务与支持市场营销与销售研发与创新客户服务与支持内容创作与编辑研发与创新办公效率客户服务与支持研发与创新办公效率客户服务与支持研发与创新内容创作与编辑客户服务与支持研发与创新房地产传媒化工建筑/工程教育汽车生命科学科技运输物流消费品/零售医疗健康生活服务能源与公共事业金融互联网制造业受访企业应用 AIGC 场景前三项-摘自红杉中国2023 企业数字化年度指南从短期来看，人工智能，特别是生成式人工智能，对人机协作和内容创作的生产力提升是革命性的，这一生产力工具会在一定程度上解放人力，让人更加轻松和高质量地完成工作，将

35、更多的时间和精力放在更有价值和意义的事情上去。但从中长期来看，一定会带来生产关系的重构，有些岗位会消失或者大幅减少，比如：翻译、插画师、原画师、文案撰写、平面设计、视频制作、程序员，特别是 QA、测试和前端工程师；另一些新兴的岗位会诞生，如：提示词工程师、机器人训练师、标注师、数据治理岗等。根据红杉中国2023 企业数字化年度指南的调研，以下行业的如下业务场景，将有机会应用 AIGC 技术降本增效、提升市场反应速度、满足产品差异化和服务创新的需求，增强企业核心竞争力。您认为企业中哪些业务场景最适合应用 AIGC 技术？从应用深度来看，数字原生（科技，互联网行业）企业在 AIGC 应用方面走在前

36、列。92.5%以上的受访科技企业已经开始探索 AIGC 并产生价值。其他行业也在积极探索，并将 AIGC 纳入业务发展中。19AI 在企业人力资源中的应用白皮书AIGC 在不同行业受访企业中的应用阶段注：*行业样本收集小于五家，结果可能存在一定偏差100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%医疗健康行业初步探索阶段在某些领域的实践产生明显价值广泛应用于多个业务场景，为企业带来突出价值成为企业核心竞争力之一尚未涉及AIGC领域100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%36%14%50%生命科学行业100%教育行业*19%5%24%52%25%75%传

37、媒行业*8%51%2%15%25%科技行业17%83%金融行业23%67%3%7%制造业50%50%运输物流行业*29%29%43%汽车行业100%房地产行业*63%13%13%13%互联网行业20%20%60%建筑/工程行业60%12%28%消费品/零售行业100%通信行业*5%14%48%33%生活服务行业17%33%50%能源与公共失业100%休闲娱乐行业*60%40%化工行业20AI 在企业人力资源中的应用白皮书那么，在这样的背景下，作为文化布道者、组织设计师、人才锻造者的我们，是否应该重新评估企业的岗位设置，包括：在未来哪些岗位还必须保留，哪些可以用 AI 替代，哪些可以在 AI的加

38、持下大幅提升效率；基于上面的分析重新评估岗位价值，重新制定编制、预算以及对应的薪酬激励体系和机制，重新设计组织结构，这些最底层也是最核心的人力资源管理逻辑；并且和业务部门一起重塑工作流程和人机协作的机制，和 IT 团队一起引入企业内部的 AIGC 生产力工具，并营造人机协作的组织氛围，提供必要的培训支持，让人机协作和谐地发生。甚至，未来人力资源管理的对象不仅仅是人，还有可能包括“数字人”。那，它们的价值如何评估、如何让它们对工作成果负责，它们的绩效又该如何考核？这些听起来遥远，但经验告诉我们技术的进步是惊人的，至少这些是值得我们人力资源管理者持续关注和思考的。因为，就像在企业数字化转型的过程中

39、，HR 不仅要作为革命者、先行者，率先实现企业人力资源管理的数字化转型，更要推动企业开展与数字化转型相适应的上海品茶与组织变革，打造数字化人才队伍、提升数字化人才密度，帮助各级管理者提升数字化领导力，培养员工的数字化思维，协同相关部门打造数字化工作场所。人工智能时代更是如此，因为它不仅仅关乎“生产力”，更关乎“生产关系”。所以，我们人力资源管理从业者，一定要持续学习和关注，至少要了解其基本原理，使用好相关工具。21AI 在企业人力资源中的应用白皮书00000001

40、0000000000000000001010010

41、000000000010101003AI 在企业人力资源管理中的应用现状及规划第三章2122AI 在企业人力资源中的应用白皮书RPA+AI其实，人工智能在企业人力资源管理领域已经有了非常多不错的实践，有些企业、特别是员工人数过万的超大体量的互联网、高科技、金融企业取得了阶段性的成果，在招聘、

42、培训、劳动力管理和员工服务等领域也跑出了一些比较不错的产品。大家熟悉的 OCR 和 RPA 这些流程自动化的工具在企业人力资源管理领域已经有了超过 10 年的应用，特别是在招聘的简历解析和智能推荐等方向；基于数据和信息洞察的人才画像、人才扫描、离职预测、组织健康度/活力度分析、舆情分析大家也不陌生；用智能客服替代绝大多数人工进行员工咨询的自助应答，通过外呼机器人联系员工进行提醒或者催办，已经广泛应用于超大体量企业的 HRSSC；用 AI 视频面试突破面试生产力极限，已经成为世界 500 强企业的校招标配；用 VR、AR 等技术提供沉浸式的培训体验，让候选人身临其境地体验公司的环境、文化和氛围也

43、有了不错的尝试；未来，AIGC 技术将让“千人千面”的员工服务体验和“因材施教”的学习发展成为可能。从企业实践的角度，具体情况是怎样的呢？为了客观、全面地了解企业的实践情况，HR 数智研究院发起了“AI 在企业人力资源管理中的应用”的调研，具体调研情况如下。人工替代决策自动化流程自动化沉浸式体验个性化服务智能客服、AI 视频面试、外呼机器人人才画像、人才扫描、人岗匹配、离职预测、组织活力度/健康度分析、舆情分析、职业发展轨迹及趋势分析.OCR、RPA、简历解析、智能推荐VR，AR、虚拟形象、游戏化测评、战略沙盘模拟千人千面的员工交互体验、个性化课程推荐、员工学习地图23AI 在企业人力资源中的

44、应用白皮书企业性质为企业所属行业1.调研发现 参与调研的企业按性质来划分，民营企业占到了绝大多数，为 73.2%，外企和国央企的比例相差不大，分别为 15.5%和 11.3%；从所属行业来看，参调企业主要分布在互联网、制造业、高科技与电子、零售消费品、金融保险等行业，其中，互联网行业占比最高，达到了 14.4%。其次是制造业，占比 13.4%。高科技与电子行业也占有一定比例，达到了 12.4%，零售消费品和金融保险行业的企业占比也都超过了 10%；从企业规模来看，万人以上企业占比最高，为 26.8%，300 人以下的中小企业占比相对较低，约占参调企业的 1/4；从企业经营年限来看，大多数参调企

45、业经营年限均在 5 年及以上，总占比超过了 90%。民营企业外企国央企011.3%15.5%73.2%40%60%100%20%80%互联网制造业高科技与电子零售消费品金融保险医药大健康专业服务教育其它房地产批发贸易汽车汽配能源化工酒店餐饮游戏旅游航空物流文化传媒娱乐政府及公用事业0.0%3%6%9%12%14%7.2%6.2%2.1%2.1%1%1%1%1%8.2%8.2%10.3%11.3%12.4%13.4%14.4%24AI 在企业人力资源中的应用白皮书企业规模经过整理、分析及深度访谈，我们发现，和预想的差不多，人工智能在企业人力资源管理中的应用还处于比较早期的阶段。但 HR 们普遍都

46、很关注，也在积极学习，其中 32%的参调企业已经在积极探索中，28.9%的企业已经开始小范围尝试，但已经进入深入应用的企业只占参调企业的 1%。10000人以上2000-4999人100人100-299人500-999人5000-9999人300-499人1000-1999人%10%15%20%25%5.2%7.2%11.3%11.3%12.4%12.4%13.4%26.8%企业经营年限为10年以上5-10年1-3年3-5年1年以下05.2%3.1%26.8%64.9%10%20%30%40%50%60%50企业对于在人力资源管理中应用 AI 技术的态度如何？积极探索小范围尝试观望谨慎完全无感

47、深入应用1%4.1%7.2%26.8%28.9%32%05%10%15%20%25%30%25AI 在企业人力资源中的应用白皮书企业对于未来人力资源模块投入 AI 的态度？企业在人力资源 AI 投入的预算范围在面对未来，大家普遍认可人工智能这项新技术对生产力的提升，甚至有些高瞻远瞩的人力资源高管已经觉察到了 AI，特别是 AIGC 对生产力的重新定义和对生产关系的重构，以及对企业人力资源管理体系和价值的重塑。积极学习、保持关注已经成为人力资源从业者们的普遍共识。从具体投入的角度来看，有 15.5%的参调企业表示会积极投入，42.3%的参调企业表示会点状尝试，而另外 42.3%的企业还不是很明确

48、。明确表示会投入的企业，有 17.9%的企业的投资预算在 100万以上，21.4%的企业在 50 万到 100 万之间。50万以下50-100万100万以上017.9%21.4%60.7%不会投入尚不明确点状尝试积极投入15.5%42.3%42.3%010%20%30%40%10%20%30%40%50%60%70%从模块来看，已经使用 AI 技术的模块是招聘遥遥领先、占到 29.6%，其次是员工服务及沟通关怀，主要是智能客服在员工咨询应答方面的应用，占到16.7%，接下来是薪酬、培训和考勤排班。因为这些领域事务性工作集中、痛点明显且市场供给也相对充分和成熟。0.0%26AI 在企业人力资源中

49、的应用白皮书在企业人力资源管理中已经使用 AI 技术的模块？招聘员工服务和沟通关怀培训考勤、排班人才盘点绩效管理组织管理其他人力模块（请描述）05%10%15%20%25%30%35%40%企业计划从以下那个模块或哪些子模块切入（可多选）05%10%15%20%25%30%35%40%从 AI 的使用范围来看，也是以小范围人员或某个或某些业务单元试点开始，全场景覆盖的不到 10%，企业绝大多数都是在某个特定的场景下开展，比如：AI 视频面试在校园招聘的场景下，智能排班在工厂或卖场的场景下等。从落地效果来看，接近 70%的参调企业认为达到或基本达到预期，即企业对于降本增效、合规风控和体验提升的诉

50、求。只有 33.3%的企业认为没有达成预期，没有达成的主要原因包括：技术或产品不够成熟、数据量不够大、数据质量不够高以及上线初期AI 还需持续训练等。面向未来，大多数企业也选择从招聘、员工服务和薪酬入手，考勤、绩效、培训、组织和人才这些高价值模块的关注度和投入度也非常可观。29.6%16.7%14.8%11.1%7.4%5.6%5.6%4.6%0.9%薪酬管理招聘员工服务和沟通关怀薪酬管理考勤、排班绩效管理培训人才盘点组织管理其他人力模块(请描述)13.9%1.9%17.6%21.3%22.2%27.8%29.6%32.4%34.3%27AI 在企业人力资源中的应用白皮书0.0%4.8%4.8

51、%28.6%28.6%33.3%小范围人员试点-某个特定场景某个或某些业务单元-某个特定场景全员-某个特定场景某个或某些业务单元-全场景全员-全场景小范围人员试点-全场景人力模块的 AI 应用覆盖的人员和场景范围您认为 AI 在贵司实际落地的应用效果005%10%15%20%20%30%25%40%30%50%35%60%基本达到预期没有达到预期达到预期超出预期9.5%33.3%57.1%此外，非常多的企业对于 AIGC 在企业内部的应用也表现出了相当积极的态度，特别是在提升文档制作和流程执行效率方向。根据 Gartner 的调研，76%的人力资源领导者认为，如果他们不在 12 到 24 个月

52、内采用和实施 AIGC，将使得组织的成功落后于他人。接下来，我们逐一看一下各模块的详细情况。0.0%28AI 在企业人力资源中的应用白皮书自动化维护人事档案通过智能自动化维护员工档案信息，包括薪酬和福利等方面，结合各地不同的社保政策，使数据更加实时更加快捷高效。这有助于减少人工工作量，提高数据的准确性和及时性。智能数据分析AI 可以对大量的员工数据、业务数据、外部行业数据进行分析，从而生成有关员工薪资的预测和趋势分析。通过这些分析，企业可以更好地了解员工的薪资结构，进而进行更好的决策。主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能化计算薪酬人工智能通过自动化计算薪酬来减少手工输入和计算的

53、错误，大大降低错误率和时间成本。通过计算机程序和算法，可以快速准确地计算薪酬、奖金和福利等各种津贴。AI 咨询和辅导通过 AIGC 完成的咨询和辅导来帮助员工更好地理解薪酬和福利等方面的政策和制度。通过人工智能的咨询和辅导，员工可以更好地了解薪酬结构，从而更好地了解薪酬的形成和发展趋势。2.AI 在人力资源管理中的具体应用（1）全面薪酬管理处在后疫情时代，市场竞争与不确定性更胜从前，“降本增效”成为企业经营主旋律，与此同时，员工就业心理也在悄然变化。诸多因素交叠影响之下，制定一套行之有效的薪酬管理策略被放到前所未有的高度。易路旗下薪智平台，作为 HRSaaS 领域率先应用 AI 技术赋能业务的

54、品牌，通过运用 AI 算法知识图谱技术整合海量数据，为企业实现全面薪酬管理，例如：职位梳理、职级评估、市场薪酬趋势分析、薪酬方案自动化乃至赋能人才奖酬和激励制度管理，等等。作为人力资源管理中的重要存在，基于 AI 技术赋能的全面薪酬管理将进一步释放 HR 人力，提升效率与准确性，为实现更精准高效的薪酬数据采集、分析、计算等全流程管理提供强有力支撑。以下为 AI 技术在企业全面薪酬管理方面的诸多应用与实践：29AI 在企业人力资源中的应用白皮书薪酬方案的自动化基于员工信息（岗位、级别、个人、能力、绩效等）、员工薪酬信息（薪资水平、薪资结构等方面的数据），结合行业的职位体系、市场薪酬水平。运用 A

55、I 模型和算法推荐薪酬方案和岗位薪酬区间。职务智能梳理基于 AI 和大数据，对行业内同类岗位的工作内容、任职要求、胜任力等进行大样本统计和内容整合，避免在企业内部进行冗长的职务分析过程。典型的产品是薪智在线分析平台。AI 岗评从对职位价值的影响因素的人工提取并手动打分，过渡到基于组织架构、岗位类别、岗位职责、岗位要求、市场价值等因素在内的模型算法打分。公司薪酬智能诊断AI 可以通过对历史数据和市场趋势的分析，给出行业的景气度、职位技能变化、职位薪酬趋势、人才需求趋势、城市布局和薪酬趋势等。结合企业内部的薪酬情况，形成相应的调整建议。数据显示，在以薪酬为核心的诸多细分场景中，应用 AI 技术于薪

56、酬计算、内外部薪酬趋势及结构分析以及维护人事档案管理等成为 HR 们核心关注区域。此外在薪酬方案自动化、数据分析以及咨询辅导等具体场景中，也表现出明显的智能化需求与趋势。企业【薪酬管理模块】的 AI 应用包含哪些功能？05%10%15%20%25%30%35%智能化计算薪酬公司薪酬智能诊断自动化维护人事档案智能数据分析薪酬方案的自动化AI 咨询和辅导职务智能梳理及 AI 岗评31.3%29.2%27.1%16.7%14.6%10.4%8.3%30AI 在企业人力资源中的应用白皮书小熊电器持续深耕创意小家电领域，凭借创新多元、精致时尚、小巧智能的产品为年轻人带去惊喜有趣的生活体验。随着品牌持续深

57、耕，小熊电器已收获超 1 亿年轻用户的喜爱和信赖。但在持续深耕与发展的同时，小熊电器在营销、研发、生产、市场四类重点岗位行业人才竞争激烈、资深人才缺口大等情况越发明显。为实现更具竞争力水平的薪酬管理方案，建立健全员工激励机制和福利制度等目标，小熊电器与薪智平台达成通力合作，解决诸多管理难点，例如：1）行业动态：小家电行业竞品众多，充分竞争，既要在生产端成本控制，又要在市场端运用各种新的营销方式。因此需要把握行业整体人才需求和薪酬趋势，也要把握各类岗位的人才需求和薪酬趋势；2）职务对齐：企业内部收集过各类信息，因为数据无法对齐，导致薪酬分析结果说服力不强，且耗时耗力；3）薪酬方案优化：薪酬方案要

58、适应多个城市，薪酬调整要根据企业人效、经营策略、社会数据、行业数据、薪酬竞争力等进行数据量化分析。项目借助薪智以 AI 赋能诸多产品与服务，实现基于薪酬管理的一系列人才管理体系优化与质效提升，例如：1）人才需求和薪酬趋势：利用 AI 技术完成同类企业的人才需求识别、行业内同类岗位的匹配。通过对小家电行业市场数据挖掘和分析，帮助企业了解行业未来整体趋势以及重点岗位类型的人才需求和薪酬水平；2）职务梳理：利用自然语言处理等 AI 技术将企业内部岗位对齐至职务并进行部门内部、部门之间、城市之间数据对比分析，从而提高人事管理相关决策说服力和准确性；3）辅助生成薪酬调整策略：基于同类企业及目标竞品企业的

59、人效、行业景气度、城市生活成本以及重点岗位类型的涨薪率、离职率、企业运营策略等多维数据智能生成薪酬调整策略。创新案例案例一小熊电器薪酬方案优化31AI 在企业人力资源中的应用白皮书（2）招聘与人才发现招聘是人工智能应用相对较早也较为成熟的模块，因为这个模块是人力资源管理工作的起点，毕竟“选不对人，用、育、留，都没有用武之地”。而且这个模块也是事务性工作集中、痛点明确、需求迫切的模块，所以市场供给也相对成熟和充分。主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能简历筛选和双向推荐基于对简历全文篇章级别的语义理解和职位要求的理解及分析，进行智能简历筛选和搜索，自动进行人岗匹配和双向推荐，即：将

60、合适的候选人推荐给招聘专员，将匹配的职位推荐给候选人。外部招聘的人才情报在合规前提下，利用爬虫技术获取各企业在不同渠道的招聘信息。用户订阅该服务后，可定期获取目标竞品企业的整体人才布局、人才类型布局、人才城市布局等信息，并通过系统对异常变化信息及时发出预警。HR 可据此及时基于市场信息调整企业的招聘策略并用于企业整体，将收到的信息提供给高层，用于企业的人才策略评估。典型的产品是易路薪智平台提供的“对标企业招聘动态”。简历解析和筛选将格式和模板不一的简历进行结构化处理，统一模板、提取关键内容方便招聘专员快速浏览和查看。在解析的基础上，排除一些诸如教育背景之类的硬性条件不合格的候选人，做一些简历查

61、重和版本管理的自动化。目前市场上大多数招聘管理系统都自带这一功能。智 能 招 聘 助 手（咨询应答）将智能客服技术引入到招聘场景，不仅可以在线自助应答候选人关于公司、职位、任职资格等通用问题的咨询，提升招聘专员的工作效率及候选人的满意度，还可以通过互动数据的积累和挖掘，优化招聘广告、招聘流程以及企业和候选人的互动方式。智 能 招 聘 助 手（面试安排）通过智能外呼或聊天机器人技术和候选人简单互动、收集候选人基本信息并进行线下面试的协调安排，常见于连锁经营机构的店员或服务员招聘。32AI 在企业人力资源中的应用白皮书候选人绩效预测基于历史数据和人才指标，主动发现人才，甚至预测哪些候选人可能会在未

62、来取得出色表现，不仅优化录用决策，还可以进行更有针对性的培训和培养。这一场景目前还在探索和尝试中，暂时没有相对成熟的产品。虚拟形象在招聘的线上宣讲以及和候选人互动的场景中使用虚拟形象，以便在人才市场上强化企业形象，比如：浦发银行的“小普”，这也许就是未来招聘元宇宙的前端。VR/AR 公司或者职位体验特别重视人才体验的企业，比如：德勤，会通过 AR、VR 的技术让候选人、新员工更加身临其境地理解公司业务，了解公司的上海品茶和团队氛围或提前感受岗位的核心工作内容。AI 视频面试这一赛道，从最初的解决跨越时空的“视频面试”，到通过关键词命中计算的“视频面试辅助”，再到包括调用通用 AI 能力，进行关

63、键词、语音、表情等维度的单模态算法的“AI面试辅助”，最后到基于篇章级别语义识别算法和包括颜值、表情、声音等多模态算法的“AI视频面试决策”，一路不断进阶从“劣汰”到“择优”，从“面试辅助”到“面试决策”，突破面试生产力的同时，大幅提升面试筛选的信效度和决策效率。现已被超大体量企业用于校园招聘，特别是管培生的招聘，批量岗位的初阶社会招聘，如：销售、客服、程序员等岗位。不等个性化拒信撰写在 AIGC 的技术背景下，有些前瞻性的学者和企业开始研究通过生成式 AI，根据候选人的具体情况和特点，自动撰写千人千面、有温度个性化的拒信，让候选人即便没能被成功录用，也对品牌有更好的感受。自动拒信是主流招聘管

64、理软件的标准功能，但通常是标准化“千人一面”的，基于 AIGC 的个性化的拒信撰写也是在创意和探索阶段，暂时没有看到相对成熟的产品。到33AI 在企业人力资源中的应用白皮书从调研问卷和企业访谈的结果来看，在招聘模块中应用 AI 功能最多的场景为智能简历推荐和简历解析，AI 面试辅助在校园招聘场景和批量面试的场景中也较为普遍。此外，随着生成式人工智能应用的普及已经有一些企业开始使用AI撰写JD（职位说明）。有些企业还在探索，用AI收集、分析和整理在面试过程中收集到的大量的，包括：行业动态、竞对策略、友商薪酬等人才市场信息。利用 AIGC 技术做招聘人才画像，并通过 AIGC 的跨模态生成能力，助

65、力企业雇主品牌宣传相关的文案和音视频文件的创作和制作。这些应用不仅革命性地提升了招聘生产效率、缩短了录用决策周期，而且大幅提升了招聘决策的质量，还大幅提升了候选人的面试体验。企业【招聘模块】的 AI 应用包含哪些功能？010%20%30%40%50%智能简历筛选简历解析AI面试辅助拒信撰写面试安排机器人人岗匹配双向推荐外部招聘的人才情报其他功能（请描述）企业或职位VR体验虚拟形象AI面试决策8.9%8.9%6.7%4.4%17.8%20.0%20.0%20.0%26.7%44.4%48.9%34AI 在企业人力资源中的应用白皮书作为一家彩妆品类快消品牌，完美日记以专业科技贯彻妆养合一理念，旗下

66、产品众多。品牌以线上直播、电商平台为主要营销渠道，亟需专业优质的数字营销人才。特别是近年来，随着各品牌在电商等赛道竞争更加激烈，电商主播、数字营销等新兴岗位需求急速增加；不同品牌之间为挽留优质人才同时也为招揽更多线上营销人才，各类薪酬激励政策频出；加之数字营销方式多样且高速迭代，技能要求多变，薪酬水平也多变，因而招聘定薪时需及时了解行业水平并调整。基于此，薪智平台在对标竞品招聘动态场景中利用 AI 赋能的价值得以凸显，例如：1）招聘动态数据：实时跟踪市场上主播、数字营销类人才需求，特别是同类企业对该类岗位的需求和薪酬水平。结合过往数据智能生成人才需求和薪酬趋势，指导企业优化招聘策略，提升招聘部

67、门的招聘效率；2）把握岗位技能要求和薪酬涨幅：通过 AI 技术分析大数据并解析出数字营销类岗位的技能需求变化，从而了解岗位热度和薪酬变化幅度，辅助用人部门以合适的薪酬招聘到合适的人才；3）招聘预警：例如竞品企业在某城市新开设或大幅增加某类岗位时，又或者某类细分岗位新开设或大幅增加时，还有竞品企业整体招聘量大幅变化时，等等。此时，HR 可及时感知竞品企业人才布局的变化并作出应对。创新案例案例一完美日记“智取”数字营销人才35AI 在企业人力资源中的应用白皮书宝马汽车作为高档车的典型代表之一，在国内消费者心目中占有极高地位。而为了确保车主全生命周期保持高度统一的服务体验，宝马需与多家第三方人力资源

68、企业合作以遴选专业团队，确保仓储、配送、清洁、售后等多环节的车主服务。但在实际人才与团队招募、甄选过程中，也面临各项困难，例如：全国各地的操作类员工薪酬涨幅较快且涨幅不一致，难以评估第三方人力服务公司报价合理性。为此，以 AI 赋能的人力成本估算为品牌优化人力服务商网络提供有效帮助，具体表现如：通过定期跟踪各地分公司的指定服务人员的人工成本变化，优化人力外包服务供应商，搭建合适的人力服务商网络，优化运营成本。西门子集团每年通过校园招聘项目招聘大量的工程师/管培生，巨量国内 985/211/QS100 的优秀候选人投递简历，简历投递量每年都超过 15 万份，HR 工作量巨大。西门子集团 HR 引

69、进 AI 面试系统，该系统为西门子集团提供了定制化的 AI 简历筛选服务，可以根据西门子的独特需求，从海量简历中筛选出符合条件的候选人。此外，该系统还设计出了多元、全面的面试通知方案，全自动地邀请所有通过 AI 简历筛选机制的候选人参加 L5 级别 AI 视频面试。国内候选人通过微信小程序、电脑端参加 AI 面试，海外候选人通过电脑端和 H5手机端参加 AI 面试。西门子的 HR 和业务领导基于 AI 面试的评分，决定哪些候选人进入后续的人类面试官面试。目前，通过该系统的AI 简历筛选服务，可以将简历量从原本的 15 万份筛选至 8 万份左右。业务线领导已经完全基于 AI 面试的评分决策哪些候

70、选人进入后续面试，面试量下降至原来的 30%-50%，校园招聘项目的招聘成功率提升了 15%-30%。案例二宝马服务版图中的人力外包“智慧”案例三西门子 AI 视频面试36AI 在企业人力资源中的应用白皮书主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能课程搜索基于搜索技术，帮助员工更加精准定位线上课程资源和具体内容。这一功能主流的e-learning 平台也都有。未来基于 AIGC 技术可以帮助员工在海量的文档与视频等学习资料里进行搜索、分析、定位和推送。岗位知识库基于市场大数据，运用 AI 技术对市场上各个岗位所需技能、经验、专业、学历等要求进行解析。分析出各基准岗位的常见知识/技能点

71、，即可用于企业人岗匹配时的知识和技能匹配，也可依托岗位知识及技能点学习材料的路径形成培训体系。典型产品应用是易路旗下薪智平台提供的“岗位技能库”。考试分析自动分析员工线上测试、考试的结果，帮助员工查缺补漏、重点学习某些特定的知识点。这一功能主流的 e-learning 平台都有。培训效果评估利用 AI 技术深度评估培训效果，分析学员在培训课程中的表现，并提出改进建议。智能课程助手将智能客服技术引入线上培训场景，弥补线上培训和老师互动不足的问题，这一应用通常是针对某一特定的知识领域，对知识的整理和互动的设计要求比咨询应答场景要高得多。（3）学习与发展在培训模块，人工智能也已经有了非常不错的应用，

72、而且这些应用远不止于内容推荐。AI 在学习与发展领域的应用也是未来想象空间最大的高价值应用场景之一。特别是，使用 AI 技术可以实现学习的自适应，让“因材施教”成为可能，利用 AI 强大的整理归纳能力，可以极大地提升人类学习的效率。此外，AI 技术也可以进一步赋能学习的移动化、游戏化和社交化，将人才培养与课程场景连接起来，做到寓教于乐。37AI 在企业人力资源中的应用白皮书AI 智能陪练为了某些特定的职位，特别是销售、客服而定制的基于 AI 的智能教练。视频课程开发在 AIGC 时代，企业以前在视频课件开发时所需要的大量外部资源，在未来也有机会通过跨模块的生成式 AI 来完成，大幅降低视频课件

73、的开发成本并大幅提升开发效率、缩短开发周期。这一场景具有相对的通用性，可以关注一下百度、阿里等大厂的视频生成大模型。智能人才培养规划/课程推荐AIGC 时代的到来，让真正基于企业需求（企业现状和未来对人才的需求）和员工特点（知识水平、认知风格、学习习惯）及诉求（兴趣、爱好、意愿）的千人千面的人才培养规划，和因材施教的智能课程推荐成为可能。智能知识管理在 AIGC 时代，企业也有机会用大语言模型强大的整理、归纳能力帮助企业萃取和管理知识，让企业的知识被高效地积累和轻量化地运营。这一场景也只停留在探索阶段，暂时没有相对成熟的产品。VR/AR 培训将 VR、AR 技术应用到线上培训，给到员工身临其境

74、、互动更强的培训体验，比较常见于技能培训和安全培训，如：肯德基“The Hard Way”的虚拟现实密室逃生训练游戏，在 10 分钟之内教授新员工炸鸡的基础知识。通用汽车利用谷歌眼镜培养操作工人。眼镜中不仅模拟出真实的工作环境，还能在显示屏上提供附带的文本信息和操作指示。38AI 在企业人力资源中的应用白皮书在参与调研和访谈的企业中，培训模块使用的 AI 较为普遍的分别是智能课程推荐和音视频课程智能生成，已经占到了 42.9%的比例，其次是测试结果分析、智能课程助手和智能学习地图规划也都占到了 35.7%。有受访企业已经开始使用超级学习机器人进行市场营销、人力资源管理或者财务管理知识的萃取来发

75、送给相应的员工。还有企业在探索将培训资料或者视频输入给 AIGC，在它学习完之后，再引导员工或者管理者与机器人进行交互学习，机器人会根据提出的问题整合其学到的培训资料来给出学员最优的学习方案。同时，学习的游戏化探索，VR/AR 的尝试也是很多企业非常关注的场景。因为，这些应用不仅可以让员工进行有针对性地学习，提高学习效率，强化培训效果，还可以大幅降低培训成本、缩短培训周期。企业【培训模块】的 AI 应用包含哪些功能？（可多选）010%20%30%40%50%音视频课程智能生成智能课程推荐智能学习地图规划智能课程助手测试结果分析VR/AR 培训企业智能知识沉淀和管理岗位知识库智能陪练智能课程搜索

76、其他功能(请描述)42.9%42.9%35.7%35.7%35.7%28.6%21.4%14.3%14.3%7.1%0.0%39AI 在企业人力资源中的应用白皮书诺华应用 AI 技术，通过人才匹配（Talent Match）和匹配学习（Match Learn）解决方案，使得人才发展更加民主。人才匹配解决方案除了提供全公司范围的完整信息，还为员工推荐个性化的内部职业发展机会，包括职位空缺、特殊项目和导师配对等。通过平台，也打破信息孤岛，实现了招聘和晋升的透明度。匹配学习解决方案为员工提供基于其职业目标的学习建议，鼓励员工探索他们当前工作领域之外的成长机会和职业轨迹。鼓励员工在常规工作之余，利用机

77、会进行更高频地、碎片化地学习，促进知识共享和跨职能领域的知识转移，推动组织发展。掌上高考是一款服务于高考及研究生入学考试的应用，能为考生提供专业选择以及毕业后就业等相关资讯。在提供就业相关服务时，平台除了需要一套划分完备且覆盖全行业的职位体系，还需确保职位体系中各职位的基本信息尽可能详尽，例如职责描述、招聘需求、岗位薪酬，同时还需提供各职位中任职要求，如需具备知识点、技能点、对口专业等信息。启用薪智平台后，掌上高考借助 AI 应用在新职位识别及职位任职要求等信息提取方面发挥重要价值，例如：1）运用 AI 进行岗位类别划分，对没有匹配到岗位的样本则提取相似度高且超过一定数量的样本组合成新职位，职

78、位库保持动态更新。2）对各类职位的职位描述智能解析，结合行业知识图谱完成知识/技能识别，再将职位描述重新解析后完成本科和研究生专业匹配。随着行业、城市以及时间变化，所需知识/技能也将有所不同。3）考生基于个人兴趣选择行业、城市、职位了解前景，方便规划学习与发展方向。创新案例案例一诺华智能匹配案例二掌上高考“岗位知识库”应用40AI 在企业人力资源中的应用白皮书某新能源产业集团的数字化研发中心承载着集团数十个新能源商业应用的创新研发和运维工作，这些商业化应用连接着集团各产业板块主营业务与上下游供应商、承包商、终端客户之间的巨量业务工作往来，这些应用涉及代码量达上千万行、组件和功能单元数百个，为了

79、将这些组件和功能单元实现有效复用，集团数字化研发中心通过引入和基于大语言模型，搭建研发中心智能化知识图谱，利用生成式 AI的预训练和生成式能力，将研发中心的产品和技术文档以及大量支持材料进行预训练并形成大语言模型可应用的知识库，再通过问答机器人的形式向近百人产研队伍提供智能化的知识服务，无论是刚加入项目的研发工程师新人还是在不同项目中频繁切换的骨干成员，都可以通过问答机器人提供的智能化知识服务来快速了解当前项目的历史开发记录、组件版本迭代情况、相似代码跟踪、可复用组件推荐等内容，避免了重复开发、重复投入资源，实现高效快速的创新迭代。案例三某新能源产业集团“研发中心智能化知识图谱”41AI 在企

80、业人力资源中的应用白皮书主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能目标设定结合企业战略、组织目标、团队目标、岗位要求、个人能力等要素的分析帮助经理更科学地为员工设定绩效目标。大数据绩效辅导基于员工历史数据、工作表现和绩效情况，让经理更有针对性地进行绩效辅导，以便帮助员工及时发现问题、调整个人发展方向，实现绩效的快速提升和个人的快速成长。领导绩效辅导助手结合目标设定、当前目标达成情况及员工近期的工作表现，提示领导应该进行绩效辅导工作，并且帮助领导列出辅导谈话的议程和提纲。从调研问卷反馈的结果来看，智能目标设定、大数据绩效辅导和领导绩效辅导助手这三项功能在参与调研企业的绩效管理中已经得到

81、了一定程度的应用，另外有少数企业开始使用 AI 进行绩效数据的分析功能。AI 在绩效管理中的应用大幅提升了领导驾驭绩效管理的能力，让绩效管理更加实时、互动和个性化。这些应用不仅可以有效提升组织绩效、助力企业经营目标的实现，还可以增强领导和员工的互动，加速人才的培养和发展。企业【绩效管理模块】的 AI 应用包含哪些功能？（可多选）智能目标设定大数据绩效辅导领导绩效辅导助手其他功能(请描述)66.7%16.7%83.3%83.3%020%40%60%80%100%（4）绩效提升AI在绩效模块的应用，由于其重要性近几年发展迅速，但仍然处于比较初级的探索、尝试阶段，也尚未形成相对成熟的产品。但，未来生

82、成式 AI 在绩效模块的应用是非常有想象空间的，也将带来非常高的应用价值。42AI 在企业人力资源中的应用白皮书创新案例一家大型连锁服务公司，在经历了严重的客户流失之后，希望通过提升员工绩效水平来扭转局面。在咨询机构的帮助下，他们重构了员工绩效管理流程，将员工的绩效评估结果与相关的业务结果联系起来。这些业务结果被确定为每个运营连锁商店的客户数量、客户满意度和员工满意度。确定直接影响这些业务结果的员工指标，如：岗位匹配度、团队合作度、领导力、沟通能力、薪酬水平、职业发展方向和客户关注度这些因素的得分被映射到相关业务结果上，并利用算法进行分析。最终筛选出并可视化那些对业务结果影响最大的业务驱动因素

83、，将这些因素按照观察、维护、提升和聚焦等几个等级进行分类，根据这些分类对每个店面的经理的绩效考核权重进行设计。在这项改革完成后的一年时间内，该连锁服务公司的客户满意度提升了 20%以上。与此同时，员工流失率下降了 10%以上。在该公司推行以 OKR 为目标管理联动绩效考核的管理制度以来，员工在制定 OKR 目标时的准确性、合理性和科学性碰到了很大的挑战，尽管已经给员工进行了多轮的 OKR 目标制定的培训，但是实际效果甚微，经常会碰到小作文式的 O(目标)或无法衡量的 KR(关键结果)，导致公司 OKR 目标体系无法得到预期的运转，为了解决这个问题，绩效数字化团队引入了具备生成式 AI 技术的

84、GPT 大语言模型，并且通过微调 Prompt(提示词)的方式来训练符合公司 OKR 执行要求的目标框架。现在，员工只需直接输入自己具体要做的事情、完成的时间、计划达成的量以及需要协同的同事，大模型就会自动帮助员工生成合理清晰的 OKR 目标。这种方法能够解决员工在目标制定过程中遇到的困惑和迷茫，确保每个目标都能够明确、可衡量且具有挑战性。通过 GPT 大语言模型的智能生成，员工可以更加轻松地制定与业务战略一致的目标，为公司的整体 OKR 目标体系提供更好的支持。案例一某大型连锁服务公司的智能绩效案例二某新能源产业公司的OKR目标 AI辅导员43AI 在企业人力资源中的应用白皮书一家高端物业管

85、理集团的数字化绩效管理系统接驳了公司内部多个业务系统来实时获取各个业务环节的数据，包括客户服务系统、工单管理系统、财务系统等等，并且以这些数据作为最终绩效考核的主要依据。但在经历了大量的人工数据校对工作和扁平化管理带来的绩效跟踪覆盖不到位的现实后，绩效管理运营团队开始和系统供应商讨论使用生成式 AI 来解决这些问题，通过生成式 AI 学习和理解数据的模式和关系的这一能力，系统可以自动分析和比对各个业务系统中的数据，减少人工干预和错误的可能性，也同样减少了大量的人工工作成本。在绩效跟踪辅导和评估部分，AIGC 可以客观地根据所有业务数据分析的结果给出绩效评估报告和分析结果。这些结果可以提供给管理

86、者作为快速参考，帮助他们更全面地评估员工的表现和贡献。还可以通过 AIGC 的算法和模型运算能力，筛选出关键的绩效指标，并进行综合评估，减少了主观性和偏见的影响，提供更客观和准确的绩效评估结果。案例三某高端物业管理集团的AIGC 绩效教练44AI 在企业人力资源中的应用白皮书（5）考勤、排班在时间管理模块，朝九晚五的办公室人员的考勤管理并不是痛点也不是难点，和企业生产经营密切相关的劳动力的排班管理才是企业关注的，特别是：工厂工人的排班如何和柔性制造、精益生产匹配，连锁零售行业的排班如何有效和人、货、场匹配。这是业务和 HR 融合的中间学科，也是非常具有业务价值的 HR 课题，特别是在人口红利逐

87、渐消失、人口结构调整的今天，在人工智能方面的应用也是有痛点、有需求、有供给、有尝试的。主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能排班结合企业生产计划、人流预测、人的经验和历史数据，以及法律要求的智能排班，比较常见于连锁经营企业和现代服务业。排班助手为公司、组织或团队提供排班管理和协调的应用软件。它可以帮助用户高效地安排员工或成员的工作时间，并提供实时的通知和交流功能。排班风险预警帮助管理人员有效控制加班工时上限的 AI 小工具。生物识别打卡包括：人脸、指纹、瞳膜在内的生物识别技术已被广泛应用，甚至有些企业会在采集人脸的同时采集员工的表情进行情绪分析。生物识别技术的产品非常多，市面上主

88、流的考勤系统也都自带这些功能。45AI 在企业人力资源中的应用白皮书从调研结果不难看出，生物识别（含人脸、瞳膜、指纹等）和智能排班功能已经得到了广泛应用，从数据上看高达 87.5%和 75%。另外，有半数的企业也开始使用排班风险预警和排班助手功能。生物识别在考勤中的应用不仅从源头杜绝了“代打卡”，还提升了员工的体验；排班风险预警帮助厂长和店长有效控制劳动风险；智能排班更是让劳动力在企业生产经营过程中的投入产出更加科学、合理和有效。企业【考勤、排班模块】的 AI 应用包含哪些功能?(可多选)50%50%75%87.5%020%40%60%80%100%生物识别（含人脸、瞳膜、指纹等）智能排班排班

89、风险预警排班助手46AI 在企业人力资源中的应用白皮书创新案例Disney 有万名员工，员工有全职、兼职、实习生与不定时等类型，薪资有时薪、周薪与月薪等几种支付方式，补贴又分有正常班，调休班与节假日等几种。这么庞大的组织与复杂的规则，要做到考勤排班精细化管理，可谓是困难重重。要做到每名员工合理科学排班，每个周期薪资补贴计算准确，工时数据实时传递，演职人员时间地点动态调整安排等等，这只有 AI 的帮助才可能真正实现管理自由。Disney 引入的 AI 考勤排班系统，可以根据工时特点、员工类型与员工时间设定不同类型员工的排班规则，系统就可以自动准确地安排演职人员的时间表及其合适的地点和岗位，并能随

90、机调整，实现高效合规地自动排班及加班控制，消除不合理的流程，有效控制人工成本。另外系统可视化呈现，一方面为现场主管提供简洁易用的操作界面；另一方面员工也可以直接看到，他们能自助计划休假、管理工作和缺勤信息，掌握自己的工作时间和福利。Disney 利用 AI 进行高效的考勤及排班管理，工时数据详尽及时，全面简化薪资流程，并且能够确保公司政策在所有部门执行一致，同时 AI 还能够根据园区的运营时间动态变化从而推算出新的劳动力需求，提升预测准确性，逐步提高规划能力。案例一Disney 考勤排班案例47AI 在企业人力资源中的应用白皮书（6）员工服务及关怀人工智能在员工服务领域的应用也是相对比较成熟的

91、，特别是在咨询应答方面，智能外呼也有一定程度的应用。更加深入的多维的、基于大数据的情绪分析、健康管理等也有相关尝试。主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能健康管理利用可穿戴设备和健康数据，监测员工的身体状况，提供健康建议和干预措施的员工健康管理等。目前还在探索期，尚未出现相对成熟的产品。智能福利规划随着 AI 赋能持续深入，已经有不少企业开始探索如何利用生成式 AI 根据员工特点与需求制定个性化智能福利方案。具体实现方式是通过参考市场上各企业弹性福利预算和员工实际兑换喜好情况、商业保险预算水平、选定的商保方案以及员工就诊和理赔情况等，来规划员工个性化的智能福利方案。目前，易路旗下

92、行业薪酬大数据平台薪智基于 AI 大数据提供弹性福利和商业保险相关外部知识库、易路“eBot 小易机器人”则通过知识库的调用，为企业实现个性化福利方案规划提供数据依据。智能情绪分析通过分析员工的文本、声音和其他数据，了解员工的情绪状态，及早发现问题并采取措施的情感分析。典型应用场景是员工咨询应答，即：如果检测出员工已有不满情绪，则及时触发让人工客服介入。此外，该技术也可以被应用到对客服人员服务态度的监控上。典型的产品包括百度大脑的“对话情绪识别”。智能外呼有些企业还会引入智能外呼技术进行员工事务性工作跟进、催办的触发方式，如：汇算清缴、劳动合同续签的通知及跟催，在如洪水、台风、疫情等特殊情况下

93、，批量联系员工确认员工安全并提供相关支持和帮助等。咨询应答比较常见的就是基于智能客服技术的员工咨询应答，目前已经成为员工人数过万、相对成熟的 HRSSC 的标配。48AI 在企业人力资源中的应用白皮书智能 EAP还有些学者在研究将“员工帮助计划（EAP）”通过生成式 AI 来实现，这样不仅能够大幅降低成本，而且能够基于对员工全方位的了解，匹配更有效的解决方案，更为重要的是降低员工倾诉的心理门槛。因为，对员工而言对方不是真正的人，而是不会产生任何情绪，绝对守口如瓶的“机器树洞”。目前还在探索期，尚未出现相对成熟的产品。员工服务机器人基于 AIGC 的员工服务，因为大语言模型超强的自然语言能力，使

94、其能够更加理解员工的意图，和员工交流起来也更加顺畅。而且，初期的知识库整理和后期的知识库运维，都可以实现自动化，大幅提升知识管理和运维的效率。更为重要的是，它可以和企业内部的系统平台打通且内置企业管理权限控制，不仅可以查询，还可以通过语音交互的方式完成系统操作，不仅如此，它还可以帮助员工做诸如假期、养老等场景的智能规划。典型的产品就是易路，专为 HR 服务场景设计的，基于 AIGC 的“eBot 小易机器人”。智能关怀根据员工的工作方向、学习内容、职业规划、兴趣爱好、日常习惯、社交、消费数据等进行大数据分析建模，由员工打上相关的标签，在员工工作、生活、学习发展的不同时刻，触发不同的、个性化的员

95、工关怀。在参调企业中，智能咨询应答是在员工服务和沟通板块应用最多的功能，几乎 85%的参调企业都在使用智能咨询应答员工咨询，智能 EAP、智能关怀、智能外呼和智能福利规划也都有少数企业开始探索。有企业也将 AI 应用到了识别匹配对应服务工单的场景，即：通过关键词帮助员工自动匹配对应的服务菜单。另外，企业对于升级基于传统智能客服的咨询应答的迫切度也比较高，因为传统的智能客服不仅体验不佳，知识库维护的工作量很大，而且和内部系统平台的打通需要很大的工作量，更无法实现智能引导和规划。智能客服技术在应答员工咨询的应用不仅大幅提升49AI 在企业人力资源中的应用白皮书了HR的运营效率，更为重要的是大幅提升

96、了员工工作效率和体验；智能情绪分析、智能健康管理、智能 EAP 的应用，可以帮助企业更好地了解员工状态，积极采取措施；智能福利规划的应用，让企业有机会在时间精力和预算有限的情况下，满足每位员工的个性化需求。而这些都将驱动员工满意度、敬业度和忠诚度的提升，助力企业战略和经营目标的实现。企业【员工服务和沟通关怀模块】的 AI 应用包含哪些功能?020%40%60%80%100%智能咨询应答智能 EAP智能关怀智能福利规划智能外呼其他功能(请描述)85.0%30.0%25.0%15.0%15.0%5.0%50AI 在企业人力资源中的应用白皮书创新案例腾讯在弹性计划模式的基础上，增加了游戏化的元素，同

97、时利用数字化技术描绘员工福利画像，通过员工画像建模，结合员工生命周期构建场景化福利，并时刻关注社会环境变化趋势，根据趋势预测员工需求，进一步优化员工画像，为员工推荐不同类别的福利产品。很多公司在员工入职周年的时候都会通过系统自动触发一封祝贺邮件，只是邮件的形式有所不同而已。而腾讯的做法是，让系统提醒员工的上级领导，领导可以通过系统填写祝福，还可以上传一张与员工的照片，并且通过一键邀请的功能，邀请其他同事和伙伴一起参与祝福。最后会自动生成一个记录该员工宝贵瞬间和祝福的海报、贺卡在员工入司周年当天通过微信推送给他，让员工感受到上级、领导对于他的关注。这种贺卡定制的功能还覆盖生日，结婚，生子，乔迁之

98、喜等场景，这种形式已经变成了管理者建立团队文化与员工交互，建立情感链接的重要手段。案例一腾讯员工关怀新玩法位居行业排名前五的企业，旗下拥有六大品牌，在全球范围内经营着 4000 多家门店，并拥有 5000 多名员工。然而，该企业在提供员工服务和支持方面一直面临着很多问题。例如，员工服务窗口不统一，服务数据记录不完整，缺乏服务流程规范化，这导致了内部工作效率低下，无法进行量化考核。为了解决这些问题，核心需求是整合服务资源，实现融合共享；构建智能服务体系，降低成本并提高效率；实现可视化统计分析体系。通过引入AIGC智能问答机器人，员工服务资源得以整合，服务内容得以融合共享。现在，员工可以通过统一的

99、服务入口获取所需支持，无论是有关员工福利、薪酬查询还是培训需求，他们都可以在同一个平台上找到满意的答案。此外，案例二国潮运动品牌的人工智能化 HR 共享服务中心51AI 在企业人力资源中的应用白皮书作为中国民营企业 500 强之一，某全球化农业化工实业集团是一家在 A 股上市的企业，拥有超过 15000 名员工。随着集团业务和规模的快速发展，提升内部员工服务的及时性和专业性成为重要课题，需要重塑现有的 HR 员工服务体系。此外，集团还面临着大量的制度政策等文档（超过 10000 份）的使用和学习成本高的问题，以及在面对大量 HR 重复问题咨询时需要投入大量人力资源的挑战。由于服务分散，导致无法

100、形成标准化。此外，每次查阅战略类文档并总结关键信息都需要耗费大量的人力和时间。为了应对这些挑战，集团提出了以下核心需求：统一服务入口，通过一个入口受理和解决集团内部各类问题；快速构建HR 知识库，利用 AI 助手自动回答大部分常见、标准和重复性案例三民企 500 强上市公司的AIGC 数字人助手AIGC 智能问答机器人的引入还帮助构建了智能服务体系，以降低成本并提高效率。该机器人提供便捷的操作和高效的沟通，大大提升了员工与服务中心之间的互动效率。同时，机器人具备高识别率，能够准确识别员工需求，并根据既定的服务流程和知识库提供标准化和规范化的答案。更重要的是，AIGC 智能问答机器人的引入实现了

101、可视化的统计分析体系。借助该机器人的支持，企业能够全面监控和分析员工服务的质量和效率，支持工作质量的监控与管理，并进行业务统计分析。根据月度抽样数据，每月平均总接待咨询量达到 15,872 次，机器人独立解决量占比高达 78.56%，机器人识别率达到 96.58%。这些数据表明了 AIGC 机器人在智能 HR 共享服务中心应用的高效性和可靠性。AIGC 智能问答机器人的引入为企业的智慧 HR 共享服务中心带来了巨大的升级。通过整合服务资源、构建智能服务体系和实现可视化的统计分析体系，实现了高效的服务，改善了员工体验，并为运营提供了全面的监控与数据分析支持。52AI 在企业人力资源中的应用白皮书

102、问题，从而降低人工成本；集成现有的 OA 制度类文件（10000份以上），包括规章制度、安全环保等，实现机器人服务窗口调用；接入战略类文档、行业报告等，实现相关内容的在机器人问答窗口上的分权调阅和分析；兼容私有化版本的企业微信，通过企业微信入口实现上述场景。针对这些需求，解决方案提供商通过生成式 AI 技术将 AI 助手与相关系统深度融合，降低多系统切换的时间和效率损失，构建一个能够全天候工作、没有负面情绪的 AI 数字员工，实现员工服务助手和高层战略助手的功能。通过AIGC 数字人助手这种人工智能创新解决方案，整合企业微信和 AI 助手的功能，实现了统一服务入口、快速构建知识库、集成文档和信

103、息调阅等核心需求。这一解决方案显著地改进了集团的员工服务体系，提高了服务的时效性和专业性，降低了人力成本。AIGC 数字人助手的应用将进一步推动集团的数字化转型和提升竞争力，为员工和管理层提供更好的工作体验和决策支持。53AI 在企业人力资源中的应用白皮书（7）组织和人才发展人工智能在组织和人才方向也有了一些不错的尝试，特别是基于大数据技术的组织洞察。但也一样，尚未出现较为成熟的产品。主题/场景主题/场景描述AI 应用价值应用成熟度智能人才盘点基于绩效、能力、潜力、敬业度、胜任力等多维度的大数据分析，实施人才盘点，帮助企业快速完成企业人才诊断，洞察组织人才缺口并发掘高潜人才。人才扫描基于全量数

104、据和 AI 搜索技术精准描绘人才地图，快速定位所需人才。全息人才档案多维、立体的员工个人信息记录，不仅包括基本信息、教育经历、工作履历，还包括企业内的项目经历、绩效表现、培训记录、述职信息、测评数据等在内的员工个人信息档案的建立和分析，目前已经成为关注人才的优秀企业的共同追求。智能高管教练基于标杆大数据和高管个人情况的分析，定制专属的高管智能教练，以培养管理者的自我觉察力、影响力和适应力，帮助管理者看到自身盲点、克服内心障碍、清晰绩效目标、释放更大潜能。智能领导力看板将领导力通过不同维度、实时的数据分析和呈现可视化，以此引导管理者行为，提升管理者驾驭团队管理的能力。组织网络分析是一种分析和衡量

105、员工价值的一项重要组成指标的技术，帮助分析团队内部或者团队间协作是否充分，从而帮助 HRBP 或者团队负责人及时掌握协作情况，辅助决策的组织网络分析。54AI 在企业人力资源中的应用白皮书智能舆情监测在合规的前提下，利用爬虫技术，根据预设的监控关键词扫描重点媒体、论坛、博客、微博等网站内容里的舆情信息，并对敏感信息及时发出预警。将与业务相关的建议推荐给相关部门参考，将劳动关系纠纷、招聘、文化宣传、品牌宣传等舆情风险预警给人力资源或市场部处理。离职预测及留任策略定制基于员工的行为和绩效等数据，建立模型来预测哪些员工可能会离职，以便采取针对性的留职措施。基于预测结果，制定和实施留职策略，如提供更好

106、的晋升机会、培训等，以留住有价值的人才。智能人岗匹配辅助更好地持续、动态、科学、客观地将企业内部的人才放到合适的岗位上去。在组织管理模块中，组织网络分析、智能领导力看板、智能高管教练均有不同程度的应用。此外，某高科技企业将 AI 应用在了智能 BP 场景，通过 AI 来应对 BU 的日常业务需求，从而让 HRBP 有更多的精力来应对和解决个性化的问题，以此来提升组织的效率。甚至还有企业将 AI 应用到了组织变革规划中，将变革中需要了解的问题、预判的隐性风险等不同场景的内容整理成报告或文章。这些应用不仅可以帮助我们发现人发现不了的问题或规律，提升领导者驾驭人才和团队管理的能力，更有效地实施管理行

107、为，如：组织网络分析、人才扫描、离职预测及留任策略定制；还可以帮助我们有效引导管理者行为并加速管理者的培养，如：智能领导力看板、智能高管教练；更可以帮助我们全面地了解员工并进行动态的人岗匹配，如：全息人才档案、智能人才盘点和智能人岗匹配辅助等。组织网络分析智能领导力看板智能高管教练其他(请描述)40%20%60%60%企业【组织管理模块】的 AI 应用包含哪些功能?(可多选)020%40%60%80%100%55AI 在企业人力资源中的应用白皮书在人才模块，已经应用 AI 的企业均开始使用其智能人才盘点功能，超过 80%的企业通过 AI来进行全息人才档案管理，大概有三分之一的企业将智能人岗匹配

108、和干部智选功能也应用到人才盘点中。在人才模块，企业普遍关注和聚焦的是“人才发现”相关的场景，即：帮助企业实时动态地发现内外部优秀人才，吸引更匹配的人才，有针对性地帮助人才成长，并且有效保留人才，提供其能力贡献和市场相匹配的报酬。企业【人才盘点模块】的 AI 应用包含哪些功能?(可多选)020%40%60%80%100%智能人才盘点全息人才档案智能人岗匹配辅助干部智选33.3%33.3%83.3%100%56AI 在企业人力资源中的应用白皮书创新案例该企业作为一家发展迅速的高科技制造企业，员工达数万人。而由于半导体行业专业性和人才流动性，传统的人力资源管理方法已经无法满足企业对专业人才的需求。以

109、此为背景，如何招募和保留核心员工成为该企业人力资源管理核心议题，企业需要更加创新的方法帮助识别核心岗位及员工，但其实现过程面临诸多难点,例如：1）行业专业性：半导体行业涉及高度专业知识和技能，需要深入理解行业知识以制定一套可落地的岗职体系；2）数据保密性：行业内对数据保密性要求高，常规调研无法获得足够数据，新方法和模型需大量外部数据支撑；3)核心员工识别：核心岗位与员工的识别过程中，常规主观评分法不适用，需引入客观标准；4)动态更新：人才预警模型搭建和模型数据更新需要动态监测、实时更新。结合该企业面临的诸多难点，薪智平台巧用 AI 赋能提供诸多解决办法，帮助完善组织和人才发展整体水平：1）行业

110、知识图谱：利用 AI 技术构建行业知识图谱，梳理出半导体行业的岗位需求和职责，内部 HR 与行业专家对结果进行校准。2）数据挖掘和分析：通过 AI 算法对内外部数据进行对齐后，进行挖掘和分析，获取有关行业薪酬、人才需求和岗位趋势等信息。这些信息有助于企业了解市场的人才动态，制定更具针对性的人才保留策略。3）核心员工识别模型：基于算法构建核心员工识别模型，以客观的岗位职责要求为基准，结合岗位的内在价值、外部热度、员工的绩效和能力等因素。4）人才预警模型：结合企业内部员工数据和外部市场数据，构建人才预警模型。该模型能够预测潜在的人才流失风险，并基于风险类型给出策略建议。通过导入实时数据，保持模型更

111、新，适应不断变化的市场环境和员工状况。案例一某半导体制造领域头部企业组织和保留人才57AI 在企业人力资源中的应用白皮书百度通过大数据分析建模、动态扫描、组织名称变化、团队规模变化、管理幅度变化、管理层级变化、高阶人才异动情况、团队离职率等情况，进行组织健康度与关键人才的风险指数分析，并提供实时预警，从而达到确保组织灵活、高效配置、上下同欲的目的。例如：当管理幅度小于 5 人时，系统会给相应的 OD 负责人发送邮件，OD 负责人就会与 HRBP 共同分析团队配置的合理性。当某业务线管理层级大于 50，系统也会发出预警。负责人检查组织配置的合理性、恰当性。当系统监控到关键人才的离职风险或管理风险

112、度超过一定的阈值时，HR 从业者也会收到通知，采取轮岗、继任激励等一系列措施降低风险或避免发生更大的损失，促进组织的良性循环。某国有互联网金融公司正在使用一项名为“AIGC 数字人评审官”的创新举措，旨在解决每年一次的晋升评审中遇到的一系列问题。这个新颖的评审系统利用 AI 技术，以数字人形象的方式自动收集员工信息，并进行资格认定和面试评估，为晋升评审提供客观、公正的建议。在过去，该公司的晋升评审是由专家委员会进行评审，但日程安排的困难以及申请人与评委组的分布安排的复杂性给评审过程带来了许多挑战。甚至由于人情关系的干扰，评审过程可能受到一些偏见的影响，导致评审结果的不公正。为了解决这些问题，该

113、公司引入了 AIGC 数字人评审官。这个系统通过自动收集员工的相关信息，包括绩效数据、项目成果和培训记录等，进行资格认定。同时，数字人评审官以 AI 面谈的形式与申请人进行一对一交流，并根据申报材料和面谈结果向专家委员会提供评估和建议。这种方式可以确保每个申请人都有公平的机会展示自己的能力和贡献，并且减少了人情因素对评审结果的影响。数字人评审官的工作过程案例二百度智能组织管理案例三某国有互联网金融公司“AIGC 数字人晋升评审官”58AI 在企业人力资源中的应用白皮书相当高效。它可以根据事先设定的评审标准和权重，对申报材料进行综合评估，并给出相应的建议分值。这种自动化的评审过程不仅提高了评审的

114、准确性和客观性，还大大缩短了评审周期，为公司节省了时间和人力资源。同时，该系统还具备灵活性和适应性。数字人评审官可以根据公司的要求进行定制化设置，使评审过程更加符合公司的特定需求。它可以根据不同岗位的要求和特点，针对性地制定不同的评审标准和指标，以确保评审结果与公司的整体战略目标相一致。59AI 在企业人力资源中的应用白皮书（8）价值和成熟度矩阵综上所述，人工智能已经在企业人力资源管理的各个模块中有了非常多的应用场景和应用案例，下图是对这些场景从“应用价值”和“成熟度”两个维度的总结，高价值、低成熟度应用较多，目前 AI 许多应用场景仍停留在理论阶段。价值和成熟度矩阵高高低价值成熟度智能简历筛

115、选和双向推荐智能招聘助手（咨询应答）虚拟形象VR/AR公司或者职位体验候选人绩效预测个性化拒信撰写考试分析智能课程搜索培训效果评估智能课程助手AI 智能陪练VR/AR 培训智能知识管理视频课程开发智能目标设定大数据绩效辅导领导绩效辅导助手生物识别打卡智能排班排班助手咨询应答智能外呼智能情绪分析智能健康管理智能福利规划智能关怀智能EAP员工服务机器人组织网络分析智能领导力看板智能高管教练全息人才档案智能人才盘点人才扫描智能人岗匹配辅助离职预测及留任策略定制智能舆情监测外部招聘的人才情报岗位知识库智能化计算薪酬自动化维护人事档案简历解析和筛选智能数据分析AI咨询和辅导职务智能梳理AI 岗评公司薪酬

116、智能诊断薪酬方案的自动化智能人才培养规划/课程推荐智能招聘助手（面试安排）招聘与人才发现学习与发展全面薪酬管理绩效提升考勤、排班员工服务及关怀组织和人才发展AI 视频面试（价值不等）60AI 在企业人力资源中的应用白皮书3.AI 时代的 COE 规划前述各类应用场景中，大多数是通过 AI 应用实现单个任务环节的赋能，即使由 AI 实现多个任务环节，也需借助人力拼接起来从而完成整个任务。但对于共享服务中心和 COE 而言，则需要AI 自主地把任务各环节串联起来，因而无法通过某个单独大语言模型或算法来实现。我们认为，随着 AI 技术的持续应用与渗透，智能时代下的 COE 将朝大语言模型、知识库、工

117、具库、HR 系统以及提示词库智能结合的趋势发展，好比通过不同积木块组合形成一个智能体，而这个智能体则可以形成不同 AI 角色并通过互动完成更复杂的任务。以薪酬福利专家为典型场景，未来，企业可通过从系统数据库里获取员工基本信息及员工薪酬信息进行统计并形成员工年度薪酬汇总；此外还可获取外部市场数据、询问内部薪酬策略，从而设计每个职位的薪酬区间；再例如询问企业年度调薪预算，基于员工绩效表现、个人能力、薪酬竞争力等信息设计调薪方案并进行薪酬测算。从初期由人来主导各个环节、AI 辅助实现，逐步完善并实现由 AI 主导各环节实施，而 HR 只需提供必要输入即可。模块及模块交互示意AI记忆知识库用户感知/反

118、馈不同角色的AI 智能体组合Prompt 库提示词模板大语言模型语义理解知识库内部、外部知识库工具库社保、个税等HR 系统接口入转调离等61AI 在企业人力资源中的应用白皮书易路 eGPT 薪酬福利专家AI 调用 P+能力中心 决策质量 方案成本虚拟角色：高层、部门负责人、HR、员工 互动：多角色对话、层级互动、联合对话 基本工资、津贴、奖金 即时激励、弹性福利、商业保险 长期激励、全面薪酬 年度薪酬方案、薪酬测算 薪酬体系优化 进行方案设置 工作流配置 员工信息配置 社税服务配置 薪酬管理配置 绩效管理配置需求提出方案实施调取已有内外部知识库、并进行外部信息检索AI 与 HR 就方案进行多轮

119、互动AI 生成多个角色进行互动并形成方案AI 选取解决目标所涉及的应用场景并规划方案AI 与 HR 的交谈获得薪酬福利优化方案的目标设定目标问题定位及规划获取决策信息智能体互动确定方案执行 主动调整薪酬结构，以适应市场变化和人才竞争 实施多样化、个性化的员工激励计划 纳入更多基于团队的薪酬机制 增加基于技能的薪酬部分，以鼓励员工提升自身技能外部人才情报：招聘、薪酬、技能、行业、城市等 外部行业实践 内部人才情报：员工绩效表现、个人能力、薪酬竞争力等 内部薪酬福利方案历史记录 外部数据检索62AI 在企业人力资源中的应用白皮书易路在运用盘古大模型提升方案规划能力、打磨多智能体互动的同时，也在加强

120、自有内外部知识库（结合行业与企业内部知识库）建设并打造企业共享能力平台。下图为易路基于 AI 应用构建的企业共享能力中心及工作流自动化功能界面示意图。63AI 在企业人力资源中的应用白皮书0000000000000001010

121、0000000000000000000001001

122、0000004AIGC 的能力范围及可发挥效力场景第四章6364AI 在企业人力资源中的应用白皮书从AIGC的能力范围来看，它目前在对人类语言的理解和总结、归纳等方面已经接近人类水平，但在逻辑推理方面就逊色了很多，在计划、统筹和战略规划等更高阶的任务方面更是困难。按照这个规律，AIGC 在员工关系、薪酬福利这两个事务性工作相对集中的模块更有用武之地，在培训与发展、招聘与配置和绩效管理方面需要较大的工作量，而暂时对于人力资源规划还是无能为力。除了前文提到的不同模块的一些应用畅想以外，以下是一些其他的具体应用场景，如：用 AIGC

123、撰写职位描述和招聘广告，只要我们的要求足够明确，如：设定行业、给出反馈的格式和文风的要求，且给出一些基本的输入，如：是否带团队、团队规模等，AIGC 就可以为我们输出一份还算不错的职位描述，我们只需要根据公司的具体情况修改即可使用；绿灯:大模型较为成熟的 Sytem-1 级别能力已经能够显著提升 HR 偏事务类型的工作并作为 KM 供员工使用，例如:员工薪酬福利体系建立 HR 相关政策的制定黄灯:借助大模型的 System-2 能力，将显著提升 HR 体系中需要分析的工作:招聘中的简历、渠道分析;员工绩效分析、员工培训闭环。但是，大模型的 System-2 能力的不稳定性也会制约相关能力的使用

124、红灯:然而，基于大模型本身的设计局限，其很难在短时间内完成战略规划级别的任务。System-1System-2文本产生、理解、总结等任务成熟度:System-3计划、统筹、战略规划等任务成熟度:数学计算、逻辑推理等任务成熟度:战略性事务性业务需求System-1System-2System-3对大模型的能力要求招聘与配置培训与发展薪酬与福利员工关系绩效管理人力资源规划65AI 在企业人力资源中的应用白皮书 基于 AIGC 起草的诸如新员工欢迎信、员工表扬信、感谢信等，不仅措辞“丝滑”，可以根据不同的指令，输出不同热情程度的信件。而且，内容可以很好地结合员工的基本情况，让信件不再冷冰冰、千篇一律

125、，而是更加个性化、更加有温度；基于 AIGC 制定的新员工计划、创建的离职面谈主题、定制的绩效辅导议程、个人发展计划（IDP），就可以在企业标准的基础上，结合员工的个人情况进行定制。我们以新员工入职计划为例，AIGC 就可以在企业标准的入职培训之外，根据岗位的需要、员工简历中缺失的内容和面试反馈中面试官提出的不足部分等为每位员工定制个性化的内容。这将大幅提升经理及 HRBP 的工作效率和驾驭团队管理的能力；AIGC 在 HR 领域的应用实现传统业务场景使用数字化机器人的可能性撰写职位描述起草员工欢迎信创建离职面谈主题创建问卷和反馈表建立员工职业发展模板面试日程安排员工入职培训发展员工调查收集员

126、工反馈绩效评估员工培训和发展政策合规数据梳理和分析汇报员工援助员工极致体验制定员工入职计划 基于 AIGC 的数据分析，可以克服传统 BI 开发周期长、运维重的问题，让数据分析能够跟得上人的思考，更加灵活、有效应对领导和业务对于数据分析的诉求；基于 AIGC 的合规预警，可以更加高效、便捷地应对越来越复杂的人力资源合规需求，不仅包括用工合规、数据合规，还包括流动合规和基准合规等；基于 AIGC 的超级培训师和智能 HRBP 将彻底改变人类学习的方式，大幅提升管理者驾驭团队管理的能力；利用 AIGC 技术对标企业内外部数据，进行更加科学、合理的定薪定级，并做针对性的吸引和保留。66AI 在企业人

127、力资源中的应用白皮书企业对 AIGC(生成式人工智能)的态度企业对 AIGC 关注、规划、和引入的应用领域为(可多选)综上所述，AIGC 也许会彻底颠覆现在的人机交互方式，其中也必然包括人力资源管理系统。未来，员工不再需要通过鼠标、键盘来操作系统，而是用人类最原始和自然的交互方式Chat就可以；未来的系统也一定不是千人一面，单纯为了固化管理、提升效率，而是可以做到千人千面、更有弹性也更有温度，让“极致员工体验”成为可能。通过调研访谈我们看到，已有 5.2%的企业开始在企业人力资源管理的场景中引入 AIGC 能力了，33%的企业开始密切关注。大家关注的场景主要是员工服务、数据分析和招聘。有些企业

128、甚至由 HR 和 IT 共同推动基于 AIGC 的办公软件的引入，以大幅提升员工的工作效率，比如：无限极在HR和IT的共同推动下尝试引入AI WPS辅助员工进行包括会议纪要整理、邮件内容提炼总结、各类文案创作和海报设计等工作。5.2%3.1%18.6%33%40.2%有关注一点密切关注无感正在引入已经立项10%20%30%40%50%0.0%6.3%59.5%69.6%69.6%员工服务机器人人力资源数据分析招聘全场景其他(请描述)20%40%60%80%0.0%67AI 在企业人力资源中的应用白皮书000

129、0000000000000000000000101

130、00000000000000010101005企业要如何在人力资源中引入 AI第五章6768AI 在企业人力资源中的应用白皮书整体而言，AI 可以帮我们更好地处理复杂的工作任务，在企业人力资源管理中的应用有着非常多可能性和非常大的价值，这些价值包括

131、：革命性地突破人类的生产力极限，大幅提升企业人力资源管理的效率、降低人力成本。如：AI 视频面试就可以突破企业的面试生产力极限；延展人类的智慧，弥补人类存储和计算能力的不足，发现问题、洞察规律并且在科学训练的前提下，克服人类受到疲劳程度、情绪、偏好和偏见的影响，让决策过程更为科学、稳定和客观。比如：实时动态的人才发现、人岗匹配等；可以有效赋能经理驾驭团队管理的能力，提升人力资源决策的质量，让人力资源的精益化管理成为可能。比如：给每位管理者都配备专属的智能 HRBP，提升管理者驾驭绩效管理、人才发展、团队管理方面的能力；帮助企业实现“人、财、物”三要素联动的“流程智能化”和基于数据的“决策智能化

132、”，如：将全面的人力资源管理数据和科学的人力资源管理模型植入到每一条业务流程中去；让企业的人力资源管理软件不再是单纯为了提升效率、固化管理、冷冰冰的“千人一面”，而是“千人千面”，更有弹性和灵活性，让“极致员工体验”成为可能。根据 Gartner 的调研，在人力资源中使用 AI 最常见的目标是提高效率（77%），改善员工体验（52%）和增强决策能力（43%）。总之，AI 真正解决了人类脑力、心力和体力的联动，相当于给每个人都配置了智能助理，让 HR 有更多的精力和时间来处理更加高价值的工作。但 AI 绝不是代替决策者决策能力和管理者管理能力的，也绝不可能替代人与人之间的沟通和协作，以及人对于复

133、杂场景的综合判断和面向未来的布道和规划。AI 在企业人力资源管理中的应用要比 C 端的应用复杂很多，在推进的过程中，我们要特别关注如下内容：不要陷入“唯技术论”的陷阱，要始终牢记“技术是为业务服务的”，而不是盲目跟风，单纯地追求技术的先进性。在挖掘需求时始终围绕业务痛点、业务需求和业务目标展开，即：在思考如何应用 AI 时，回到业务本身，思考有哪些业务痛点是以前的技术没办法实现的，而有可能被 AI 技术解决或突破。而且，要提前规划好覆盖的场景及范围、实现的路径和步骤并匹配对应的预算和资源；同时要警惕“技术焦虑”，要在企业内部做好相关的宣传和教育工作，营造轻松、开放、包容的企业氛围和环境。让大家

134、正确认知 AI，放下对 AI 的焦虑、恐慌和排斥的情绪，充分发挥好AI 作为专家顾问、智能助手和外挂大脑的作用。让员工乐于与 AI 共舞，而不是担心被其替代。同时，也要引导员工不能过度依赖 AI 做决策，而丧失自我思考和决策能力；在推进的过程中要根据业务价值和可行性两个维度慎重评估和选择，通过与关键业务利益69AI 在企业人力资源中的应用白皮书相关者深入合作，逐步验证和推进，而不能贪大求全。从推进的优先级来看，Gartner 按照业务价值和可行性给出了如下建议。Gartner 认为，在如下 20 个 AI 在企业人力资源管理应用的场景中，员工心声/情绪分析，即：利用 AI 技术记录员工的声音并

135、分析员工的情绪，是业务价值和可行性都很高的领域，可以优先考虑推进；而，内部人才市场的打造和技能管理虽然推行起来有些困难，但其业务价值是很高的，也可以被企业优先考虑；同样，招聘营销虽然业务价值没有那么高，但鉴于其可行性高也可以被优先纳入考虑范畴。资料来源 Gartner人力资本管理 AI 应用案例棱镜可行性内部人才市场招聘营销个性化学习虚拟招聘助理员工流失风险分析候选人匹配/排名技能管理劳动力市场资讯HR 虚拟助理偏差检测岗位描述生成学习内容生成自适应学习虚拟教练面试摘要绩效反馈学习评估生成候选人评估薪酬优化员工心声/情绪分析367 13 89业务价值

136、15低中中高高70AI 在企业人力资源中的应用白皮书为了进一步指导大家在应用方面的选择和评估，Gartner 也给出了如下更为详细的评估列表。Gartner 建议，我们可以优先考虑风险低、成熟度高的业务场景，并设计出详细的路线图。在模型的选择上，我们要格外关注其“可解释性”，即：技术能够解释人工智能所给出结果的原因。因为人力资源决策的公正性，不仅涉及伦理道德，还关乎法律风险，而且通常具有“不可撤回”的属性。比如，招聘录用或晋升时，要能解释得清 AI 的行为逻辑，避免人工智能决策中带入种族、性别和年龄等歧视因素。所以，在推进的过程中我们要与法律合规的合作伙伴以及供应商合作，避免潜在风险和偏见，确

137、保使用安全；资料来源，Gartner无中非常高低高员工心声/情绪分析内部人才市场招聘营销员工流失风险分析技能管理虚拟招聘助理 HR 虚拟助理个性化学习候选人匹配/排名偏差检测劳动力市场资讯岗位描述生成候选人评估学习评估生成学习内容生成薪酬优化自适应学习虚拟教练面试摘要绩效反馈617181920业务价值可行性员工参与度运营效率组织健康值技术可行性组织可行性外部可行性雇主品牌/雇主价值主张71AI 在企业人力资源中的应用白皮书“可解释性 AI”是企业级应用的关键高-HR 评价-营销推荐-个别定价-陪聊机器人-金融风控-医疗诊断-信息安全-语音/人脸身份识

138、别高低低可解释性要求决策关键性个别偏见人性体验不可撤回日常琐事 2023 George Chen 陈果版权所有 此外，我们要特别关注模型训练所使用的历史数据，避免由于历史数据带来的偏见和歧视，及其他伦理道德相关的问题和风险。因为在 AI 时代，数据就是生产资料，基础数据的准确性将直接影响后续的决策和判断。例如：亚马逊的智能招聘，曾基于历史数据，招聘了更多的男性，造成了更大规模的性别歧视，导致亚马逊不得不停掉了这一应用；鉴于人力资源管理业务的特殊性，在项目实施中，我们要关注数据在收集、使用和传输过程中的安全性及合规性，特别是和员工个人隐私相关的数据。不仅要通过加密、权限控制等措施，防止数据泄露和

139、滥用，也要让员工充分了解哪些数据被采集，会用于哪些方面并且给予授权；在供应商选择方面，我们要综合考察供应商的实力、产品的成熟度、参数的可靠性以及运营的稳定性；最后，由于生成式人工智能存在不准确和产生虚假信息（即：幻觉）的风险，我们应限制其在人才档案中的使用，同时必须设置相关责任人对人工智能生成的内容进行检查。与此同时，在面对这一新兴事物时，我们还要共同面对一系列的压力和挑战，包括：成本和预算的压力，特别是在今天这样的宏观经济背景下。虽然，AI 的引入一定会带来大幅的效率提升，但还是需要启动资金和见效周期，所以要从对降本增效影响大、实现周期相对较短的场景入手；72AI 在企业人力资源中的应用白皮

140、书 技术还没有到达成熟期、产品的成熟度还不高，这就需要我们在供应商选择方面保持慎重，还需要我们花费时间精力和供应商一起双向奔赴、共同创造并且警惕供应商的概念炒作；要小心来自 HR 从业者，特别是一线 HR 员工的抵制，在过程中做好沟通、宣贯和变革管理的工作；要关注员工的接受度，不仅要让员工理解 AI 是如何被设计和应用到制度和流程中的，还要特别关注年龄偏大、教育程度偏低的员工的接受程度，在交互设计上更加简单和人性化；要面对智能化相关人才的匮乏以及配套协作机制还不成熟的问题，积极引入智能化人才并提供配套的资源和管理机制。从调研数据上来看，HR 们在企业人力资源管理中引入 AI 的主要顾虑也是围绕

141、着隐私和数据安全，产品和技术的成熟度以及成本预算的不足展开的。企业在未来应用 AI 过程中的顾虑的问题有(可多选)隐私与数据安全产品或技术不够成熟成本预算不足配套的协作滞后相关人才缺乏员工的接受程度道德与公平性HR从业者的抵制其他(请描述)18.6%11.3%1%20.6%37.1%38.1%45.4%63.9%77.3%20%40%60%80%0.0%在另一调研中（来自 Gartner），人力资源领导者担心的问题有数据隐私和安全（77%）、偏见和歧视（53%）以及基于法律规定的合规问题（41%）。关于企业要如何在人力资源管理中引入 AI 技术，特别是 AIGC，HR 数智研究院副院长缪青和理

142、事孟盛先生建议企业可以把日常的管理工作分为文档类、流程类和数据类，然后针对三类工作分别入手：文档类：推动办公和协同软件的升级，如：在全公司推广使用微软 365 Copilot 或 AI WPS，帮助员工做信息归纳整理、信息格式转换等大量的文档类工作；流程类：推动流程的智能化，比如：简历的自动处理和匹配；数据类：推动数据的治理以及基于数据和模型的创新。孟盛先生进一步建议，在 AI 平权的时代，HR 甚至可以自己动手做一下基于数据和模型的 AI73AI 在企业人力资源中的应用白皮书应用的端到端的创新。先在 HR 侧完成最小化可用产品的上线，再交给 IT 去完善和工程化，以提升双方协作的效率，加快

143、AI 尝试的速度，提升成功率。当然，AI 发展到一定阶段，HR 很多角色也可能会消失，一些重复性的、操作机械性强、工作量大的内容可以被 AI 取代，比如：简历筛选和招聘流程中的初面。这必将推动人力资源管理人员的角色变化，影响人力资源部门内部的岗位设置。同时，人员结构和编制也需要被重新设计，人才、关键岗位和关键技能也将被重新定义。HR 需要思考如何转型，将注意力转移到更战略性的领域，如：人才发展、组织变革等，找到竞争的优势，不仅要懂得怎样去跟 AI 共存及如何更好地使用它，还要理解如何更好地设计和训练 AI。AI 不懂人性，AI 没有价值观，因而未来的人力资源管理更需要心脑体结合，成为未来的领导

144、者，首先要成为“人”本身。以人为中心，借助 AI 根据特定情境实施对应的领导力。-日澳新区人力资源高级副总裁吕红我们必须拥抱 AIGC，因为未来 AI 就是我们的同事，AI 会替代大量重复性技术工作，但是 AI 无法代替人进行团队协作，因此 HR 们应该发挥人的价值，研究人性，研究组织，尤其是组织的三大系统（目标系统、沟通系统和激励系统），成为基于人性和未来的战略 HR。-日澳新区人力资源高级副总裁吕红未来人力资源将是受 AI 冲击比较大的行业，HR 应努力成为掌握新技术的弄潮儿。-DHR 公会创始人 申刚正74AI 在企业人力资源中的应用白皮书00

145、0000000000000000000001010

146、000000000000000010101006AI 在企业人力资源管理中的应用案例第六章7475AI 在企业人力资源中的应用白皮书案例一三一集团|如何用人工智能重塑人力资源管理内容来源王崇良|副总经理、

147、人力资源 CIO|三一集团谢庚曦|资深产品经理|三一集团一、导语近十年来，人工智能的浪潮掀起了一波又一波，逐渐深入我们的工作与生活。三一集团（以下简称三一）作为工程机械行业的龙头，率先通过数字化转型实现了“大象转身”，成为千亿级企业。通过加速数字化转型，将核心业务全部转移至线上，打造智能制造的灯塔工厂，在数字化、国际化、电动化方向上一直与时俱进，不断突破与创新。三一在数字化转型的过程中引入人工智能，探索新趋势下的人力资源数字化管理，以打造智慧 HR 平台为目标，让人力资源管理更便捷、反应更迅速，让员工获得更好的体验，让人才释放潜力做更多具有创造性的事情。二、什么是“无人值守”概念阐释随着数字化

148、进程的不断推进和深化，如何利用数字化技术提供更好的员工体验？如何保障人才供应链源源不断？如何实现组织效能最大化？如何将数字化应用由点成线，由线及面，最终连成体？这一系列的思考和探索引领大家在“无人值守”的旅程中持续前进。“无人值守”的概念可以从两个方面理解无微不至和无处不在。“无微不至”是指实现真正的精细化管理，根据每个人76AI 在企业人力资源中的应用白皮书的不同属性，为其提供整体的人力资源管理；“无处不在”是指能随时随地提供人力资源服务。实践方向为了不给业务增添负担，让无人值守的 HR 平台在日常工作和流程中顺利且有效地完成人力资源活动，“无人值守”定义了能感知、会思考、自控制和可判断四个

149、方向。1 能感知：搭建智能终端设备iSany，感知用户，让计算机拥有“视觉”和“听觉”。2 会思考：搭建深度学习算法平台HR 算法平台，构建用户画像。3 自控制：构建 HR 微服务架构，重塑流程，实现流程端到端打通，并加强自动化控制。4 可判断：搭建人才智库，通过数据辅助管理者做出判断，让决策更加智能。分级标准在实现智能化的过程中，三一提出了人力资源智能运营的分级标准，参考自动驾驶 L1 到 L5 的级别划分了智能化的五个级别（如图 1）；同时制定了五年发展规划，分步骤敏捷开发迭代，逐步推进实施。L1线上化运营简单辅助决策HR事务在线办理L2信息化运营中等辅助决策档案在线，数据盘活L3数字化运

150、营半自动决策人才效能，数智结合L4智息化运营全自动决策组织效能，数据决策L5生志化运营全方位决策生态化，协同与共生图 1 智能化分级标准77AI 在企业人力资源中的应用白皮书三“无人值守”的应用场景总览在人力资源管理中，AI 目前主要用于招聘甄选、人才发展、学习培训和 SSC 四个模块。招聘甄选：当前技术应用成熟的场景是“AI 文本聊天机器人”，企业未来关注的场景是“AI 视频面试”，这也侧面反映出，企业期望实现从“劣汰”到“择优”的技术跨越；在 AI 项目的准备过程中，数据准备是难度最大且必须跨越的难关，具体表现为在招聘过程中如何积累企业方（业务人员和 HR）与候选人互动的数据；在已实践 A

151、I 技术应用的企业中，通常呈现“快速投放、大规模实施、更迭优化”的状态；初代 AI 产品投放后，不断优化算法模型的过程中，HR 需要提升训练 AI 的能力。人才发展：AI 可负责多维度人才报告整合与生成，系统数据自主抓取，生成相应模板的意见和报告；将绩效薪酬等历史数据提供给管理者，帮助其做出相对客观的决策（人才档案）；提炼出人工审核的考量标准，通过系统自动给出是否需要重新定级、重新考核、晋升调薪等意见；筛选出需要绩效辅导、绩效优化措施的员工；针对管理者沟通技巧的提升，在模拟工作场景中进行对话练习，拓展强化其与下属沟通的能力和辅导下属的能力。学习培训：AI 能根据学习行为记录推荐符合学员自身特点

152、的课程，读取学习历史数据，分析其是否适合参加相应课程，若未具备足够知识，则推荐“前导课程”；帮助销售人员在无需拆解产品的情况下，更深入、清晰、可视化地理解产品性能的内在原理，进而更明确地向客户推荐产品；更贴近工作实质场景的模拟，适用于危险操作类工种，降低事故发生的概率；节省实际操作练习中的材料，增加实操中的准确性；增加趣味性与互动性，从而提升体验和学习效率。SSC：AI 可支持业务场景多样化、移动办公、服务线上化以及智能考勤；通过考勤数据进行深度分析与研究，了解工作状态与行为模式；满足个性化的排班需求；提升排班“精益”程度，减少劳动力的浪费；提升工时统计精准性和效率。78AI 在企业人力资源中

153、的应用白皮书具体实践2022 年，三一人力资源总部推出了“无感考勤”项目，通过引入员工车辆信息或者面部信息以实现无接触打卡。比如，需要开车上班的员工，在开车进入停车场的瞬间就会被识别，从而自动打卡成功；不开车的员工则是在通过闸机时通过面部识别实现自动打卡。此外，三一还设置了其它工作场景的无接触打卡，比如打开工作 APP、电脑开机等，都视为完成打卡。“无感考勤”项目很好地避免了员工因为一时疏忽忘记打卡的情况出现，也就不再存在“补卡”的多余操作，既提升了员工的工作体验，同时也让员工能够更好地将注意力投入到工作中。软件模块补光灯闸机屏幕双目摄像头人脸识别平台用户识别数据交互数据交互用户管理门锁管理考

154、勤管理报警管理数据交互SDKIOT平台系统后台图 2 图像识别应用在无感考勤在员工入职层面，三一人力资源总部开发了一个入职小程序，可以将员工的身份证、银行卡等相关信息通过 OCR 录入。信息录入之后不仅是为了存档，也是为了精准地向员工传达关怀，比如有员工身份证快到期了系统会提醒员工，员工生日时系统会推送生日祝福、发放生日礼金，等等。选择“拍照入库”完成拍照或选择已有照片填写剩余信息预览并确认使用核对识别信息算法模块图 3 OCR 应用在入职办理OCR标注问题79AI 在企业人力资源中的应用白皮书图 4 OCR 算法工作流程示例OCR 是图像识别的一种，那么处理的流程就和大多数图像算法是一致的，

155、即预处理图像检测图像识别。以自然环境下的文字识别为例，OCR 算法的工作流程大致如下图：输入图像预处理文字检测文本识别输出为了更好地处理人力资源事务和完成人力资源管理决策，三一人力资源总部搭建了智能运营框架（如图 5），分别有两大主体，一方面通过智能网络协同推进 HR 事务办理，另一方面通过数据智能中台助力 HR 管理决策，并且两大主体互联互通，还有统一的用户界面，能为员工提供更好的体验，同时也能更好地辅助 HR 完成决策。图 5 智能运营框架HR 事务办理:精准触达，千人千面，全面提效HR 管理决策:辅助判断，智能推送，精准预警员工管理者HR高管管理者HR线上人事服务中心智能网络协同数据智能

156、中台人才智库统一的用户界面此外，三一人力资源总部在制定推荐算法时总结出了一个算法模型框架（如图 6），需要经历四个阶段，共八个步骤，最终形成完整的算法模型。比如，公司如果要想通过内训师推荐算法得出合适人选，那么按照此算法模型框架去操作时就可以按照固定流程来进行：首先便要明确选择内80AI 在企业人力资源中的应用白皮书训师这一目标和规划，然后全方位收集数据，比如目标人物是否经常参加演讲比赛，对培训的积极性如何，参加相关活动的意愿如何，等等。将所有相关数据收集完整之后进行整合分析，随后根据数据整合结果逐步搭建算法模型，最后不断迭代和完善，得出高准确性的内训师推荐算法模型并投入使用。三一人力资源总部

157、制定了五年规划，逐步将 AI 应用于人力资源管理实践中，并已经取得了一些成果，未来也希望通过 AI 更多地解决复杂场景下的问题，让人力资源管理变得更灵活、更敏捷（如图 7）。第二阶段:AI 场景化应用人才画像人岗匹配结合机器学习与算法对人才进行分析，形成全维度画像基于大数据及机器学习建模并自动推荐合适人才第三阶段:AI 辅助决策离职预测绩效预测通过大数据分析模型，以及过往数据，预测离职倾向综合估计组织改进和变革的趋势，以及组织需要进行的突破性改进和创新第四阶段:AI 机器决策人才扫描组织扫描利用人工智能解决复系场景问题，例如任用谁？培养谁？激励谁？淘汰谁？利用人工智能解决组织战略性问题，例如哪

158、个组织有战斗力，哪个组织风险高？哪个群体出英雄？谁是领军人物？第一阶段:AI 微应用OCR 技术对话机器人人脸打卡无感考勤通过 OCR 图像识别赋能信息快速录入智能客服机器人可以帮助业务人员分担大量重复性的客服咨询问题解放双手，通过面部识别技术完成打卡动作通过闸机即考勤，使员工无感打卡与考勤业务定义数据获取数据准备特征工程模型训练模型评估模型部署性能监控00708收益与价值准备与加工算法与模型迭代与完善图 6 算法模型框架八步法图 7 AI 应用场景图81AI 在企业人力资源中的应用白皮书四 思考与展望人工智能的浪潮已经掀起，未来将会发展得越来越成熟，对于企业和个人而言都

159、将会有不同程度的影响，也会带来更多的发展机遇。在这样的现实背景下，未来的组织、人才、工作环境和技术如何发展，作为企业又当如何应对，都是需要积极思考的问题。大部分企业应该从三个方面顺应时代发展做出改变：第一，在企业内部采用协作性更强、敏捷性更高的工作流程，连接各个部门和职能；第二，与日益发挥关键作用的外部合作伙伴开展合作，实现企业的核心目标；第三，参与更广泛的生态系统，发挥真正的平台经济效益，并且与希望或需要利用平台优势以实现目标的企业开展合作。82AI 在企业人力资源中的应用白皮书案例二大语言模型应用于共享服务中心的尝试与探索引言X 公司认为，人力资源部门应当从数字化与员工体验两个维度配合组织

160、进行敏捷转型。基于这样的理念，X 公司在搭建 SSC 时将大部分 HR 事务性工作进行了集成，建立了包含“招聘、员工咨询、入转调离、薪酬福利操作、员工关系、员工数字化、员工体验”等模块的共享服务中心。在良好的数字化共享服务中心建设的基础上，X 企业也在积极拥抱新技术。早在 2022 年底，大语言模型初有热度时，X 公司的 HR 部门就开始联合 IT 部门一同研究大语言模型在共享服务中心的应用可能，并规划了一些可能落地的场景。目前，X 公司在陆续开发新的可应用场景，并尝试将大语言模型真正落地应用于共享服务中心内。此篇企业实践，将展现 X 公司探索出的在未来 HR 领域四个可应用的场景、应用基础，

161、以及在实际落地过程中可能遇到的挑战和解决思路。一、大语言模型在共享服务中心的可应用场景X 公司认为，大语言模型可应用于如下四个场景：员工服务X 公司共享服务中心的重要观念之一是注重员工体验、提升员工满意度。在应用大语言模型技术之前，X 公司会采用客服机器人完成员工服务的应答。但由于技术限制，客服机器人只能停留在回答、交流、互动的层面，服务能力有限。那么，在大语言模型等 AI 新技术的加持下，提升员工体验与满意度的方式有哪些呢？X 公司探索出了这些可能性：83AI 在企业人力资源中的应用白皮书 EAP 客服大语言模型可以生成类似于人类口吻与情感的文本，可以通过其与员工进行前期或简单交流，了解并管

162、理员工情绪。员工咨询大语言模型具有强大的信息搜寻能力，同时可以与使用者进行体验感更好的交流与互动。因此，X 公司尝试使用大语言模型回答员工方方面面的问题：不仅是内部政策、流程的咨询，同时还包括业务问题、外部信息等的咨询。员工反馈收集倾听员工心声，才能了解员工的诉求，有针对性地提升员工体验。X 公司发现，大语言模型具有信息收集、分析的优势，可以快速收集与辨别员工真正的诉求，并生成可供参考的解决方案，甚至链接到操作流程的发起。招聘在招聘领域，X 公司认为大语言模型可以应用于面试评价与雇主品牌建设两个方面：面试评价利用大模型与候选人进行初步面试交流，并形成面试评价，与岗位画像以及能力模型进行匹配，帮

163、助 HR 初步判断候选人是否合适。雇主品牌建设X 公司对雇主品牌建设非常重视，作为连续获得权威认证的最佳雇主，X 公司希望可以将雇主品牌信息与招聘环节进行打通，并应用大语言模型形成千人千面的招聘模型。例如，候选人与大模型交流后，大模型可以向候选人发送合适的企业宣传内容，如候选人关心的薪酬福利政策、办公环境、职业发展等等，有助于候选人有针对性地了解企业情况。辅助人才画像充分利用大数据挖掘的技术，对标外部行业同类岗位（从大数据，获取薪酬定级，职位定位与影响力等）。根据 OKR、KPI 绩效记录，结合组织和业务策略，对岗位职责及时进行迭代，不断更新人才画像。新员工入职X 公司希望给每个新入职的员工以

164、极优的入职体验，以便于他们可以更快地融入。大语言模型可以帮助 HR 进行差异化、个性化的新员工入职培训：辅助员工了解上海品茶、组织架构与相关政策制度84AI 在企业人力资源中的应用白皮书 辅助员工了解公司产品、品牌文化、雇主优势 辅助员工了解部门设置、岗位职责、工作流程、绩效考核、薪酬福利等 人才发展在人才发展领域，X 公司认为大语言模型可以为人才发展测评与建模，分析强弱项、潜力范围、职业倾向、职业兴趣等，公司帮部门识别高潜人才，助力个人发展计划与领导力发展计划的形成：个人发展计划目前 X 公司的个人发展计划（IDP）比较传统，需要通过员工自行在系统中填写自身的兴趣爱好、职业发展路径与方向，再

165、与主管沟通并达成共识，最后形成发展计划。而在大语言模型的辅助下，一方面员工可以通过自我测评和大模型的评估，来更加充分地了解自己的强弱项，在未来的职业发展中最大程度地扬长避短；另一方面，员工与主管可以从更多维与广泛的角度了解本行业，甚至其他行业的信息。例如，员工与主管可以通过大语言模型了解某一岗位或某种类型的职业的发展方向与趋势，辅助他们判断个人发展方向。领导力发展计划大语言模型可以协助 HR 将需要发展领导力的同事的基础信息、绩效、能力等信息与公司、部门的策略进行匹配，并为 HR 提供可供参考的领导力发展方向。二、大语言模型在共享服务中心的应用基础根据员工诉求与企业需求，X 公司认为大语言模型

166、的应用基础包括可内部部署与内容可控两个方面：可内部部署X 公司在企业微信的工作台中嵌入了使用大语言模型的入口，可以帮助员工生成公告、海报、推文等文字图片内容。目前处于测试阶段，还未大面积铺开供全体员工使用。如果想要全体员工都能享受到大语言模型所带来的便利，企业需要将其部署于企业数字化系统内，以一站式服务的形式为员工提供服务。例如，在工作台中设置大共享服务的简洁入口，在大共享服务中心的界面里，员工既可以查看自己绩效、年假、岗位调动等信息，可以办理请假、考勤等事务，也可以咨询业务或公司政策等问题。内容可控由于大语言模型的运行机制，其所提供内容的准确性与可控性不佳。X 公司认为，如果想利用大语言模型

167、为员工提供咨询服务，则需要对其提供的内容来源进行标注，确保使用者可以判断其回答的内容是否准确。85AI 在企业人力资源中的应用白皮书例如，当员工向大语言模型问及外部政策，大模型在提供答案的同时，需要提供答案的来源和出处；再例如，当员工询问到剩余年假的时候，大模型在提供答案的同时，需要标注信息来源于企业 HR 系统的年假模块。通过信息标注的方式，员工可以综合答案与答案来源判断其回答内容是否可信。三、大语言模型在共享服务中心的挑战与解决思路大模型在落地应用的过程中，X 企业认为需要克服如下两点挑战：内外部信息的协同对于很多员工来讲，很多薪酬福利相关的事务需要与外部政策有链接，比如个税政策的变化、医

168、疗保险、商业保险、社保公积金、购房购车、出国签证等等，而 HR 需要实时动态地把握这些变化是不容易的，涉及到各地的差异、各地不同的节奏等等，所以大模型需要具备有机整合内外部信息的能力，将外部权威部门发布的政策、公告，实时实地与内部政策、办事流程协同起来，让共享服务的同事减少手工查询的过程，也可以让员工第一时间了解到最新的变化，为办事带来便捷和效率。员工的接受与使用如何高频地满足员工的需求，并且让员工感受到大语言模型是一个方便、对他们有帮助的工具？X 公司给出了如下两个解决思路：上线前的测试与调研通过测试与调研，挖掘出员工最迫切的需求，以及受欢迎的、可能被高频使用到的功能，让员工加入成为种子用户

169、，对工具模型进行共创，让种子用户成为产品代言人。创造积极氛围想在企业内部快速应用大模型，需要自上而下的关注的传播，以及多部门协同。通过这样的关注度，不厌其烦地在内部宣传，为员工创造积极拥抱新技术的氛围，为员工切实带来便捷和良好的体验，最终促进员工对于大模型的接受与使用。86AI 在企业人力资源中的应用白皮书00000000001010

170、0000000000000000000000101

171、000000101007eGPT 产品介绍第七章eGPT8687AI 在企业人力资源中的应用白皮书eGPT 是易路基于华为盘古大模型为基础专为人力资源业务场景设计的垂类大模型产品，以其强大的人工智能技术为人力资源数字化转型提供卓越的支持和解决方案，能够显著提升工作效率并改善员工服务。首先，eGPT 能够自动化和优化日常的人力资源流程。它可以处理和回答常见的员工查询，如请假政策、福利待遇和培训计划等。通过提供及时且准确的信

172、息，eGPT 减轻了人力资源团队的工作负担，使他们能够将更多时间投入到战略性的人力资源管理上。其次，eGPT 提供了高效的员工自助服务。员工可以通过与 eGPT 进行自然语言对话，获得个性化的人力资源支持和服务。无论是查询工资条、提交报销申请还是申请假期，eGPT 都能够快速响应并提供准确的指导，使员工能够方便地处理日常事务，提高他们的满意度与参与感。同时，eGPT 提供了智能工单系统，将智能助手无法立即回答的问题自动分析并总结为工单后，进行自动流转按需派单。完成统一服务台建立并实现服务资源融合共享，节约企业大量直接间接成本。此外，eGPT 利用其强大的数据分析能力，能够为人力资源团队提供洞察

173、和预测。它可以分析员工反馈和情感数据，帮助 HR 团队了解员工的需求和情绪状态，及早发现潜在的问题。基于这些洞察，eGPT 可以提供定制化的解决方案，如改善内部沟通、增强员工参与度和提升工作场所幸福感等。总之，eGPT 作为一款大模型产品，为人力资源业务场景带来了显著的改变。它通过自动化和优化流程、提供员工自助服务以及基于数据的洞察，提高了人力资源团队的生产力，并改善了员工的服务体验。无论是大型企业还是中小型企业，eGPT都能够有效帮助人力资源团队更高效地运营，提升组织的整体绩效和员工满意度。小易 HR 数字助手试用账号申请88AI 在企业人力资源中的应用白皮书00101

174、0000000000000000000000100

175、000000000000010101008机构简介第八章Agency8889AI 在企业人力资源中的应用白皮书复旦大学校名取自尚书大传之“日月光华，旦复旦兮”，始创于 1905 年，

176、原名复旦公学，1917 年定名为复旦大学，是中国人自主创办的第一所高等院校。上海医科大学前身是 1927 年创办的国立第四中山大学医学院。2000 年，复旦大学与上海医科大学合并。目前，学校拥有哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、医学、管理学、艺术学、交叉学科等 12 个学科门类；有直属院（系）35 个；附属医院 18 家（其中 2 家筹建）。学校设有本科专业 80 个，拥有一级学科博士学位授权点 43 个，一级学科硕士学位授权点 46 个（含一级学科博士学位授权点），博士专业学位授权点 5 个，硕士专业学位授权点 37 个，博士后科研流动站 37 个。在校教学科研人员 36

177、21 人。中国科学院、中国工程院院士（含双聘）59 人，文科杰出教授 1 人，文科资深教授 15 人，获得各类国家级人才计划 767 人，占师资队伍比重近 21%。复旦大学拥有世界一流的办学声誉，全球声誉位居世界前50，位于中国内地前列；文、社、理、工、医五大学科门类均有较高国际声誉，位居世界前 100。学校共有 20 个学科入选第二轮“双一流”建设学科，13 个学科入选上海市高峰学科建设，在教育部一流本科专业建设“双万计划”中，61 个专业获批国家级一流本科专业建设点。90AI 在企业人力资源中的应用白皮书复旦大学企业人力资源研究所简介复旦大学企业人力资源研究所成立于 1990 年，是复旦大

178、学响应改革开放的国家战略，建立的一个以现代组织及其管理问题为研究对象，从事组织和人才领域的教学和学术研究，学术为实践服务、实践反哺科研的交流平台。自成立以来的三十多年时间里，研究所瞄准国际理论前沿，同时紧扣企业等组织的发展和管理中的重大实践问题，力争做出具有理论领先和实践有用的创新成果，并为政府和企业的政策和制度制定提供指导和咨询。研究所每年都会举办一系列形式多样的教研、论坛和咨询活动，取得了丰硕的研究成果，也对管理实践做出了卓越的贡献。近年来，研究所的研究人员获得了几十项国家自然科学基金、国家社会科学基金项目、上海市哲学社会科学基金项目，以及为上海市教委、上海市金融办等机构和几十家企业提供管

179、理咨询服务。研究成果发表在 Academy of Management Journal,Academy of Management Annuals,Journal of Management,Journal of Applied Psychology,Journal of International Business Studies,Human Resource Management,Personnel Psychology 等管理学顶级和一流期刊上，先后获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖、中国人力资源论坛优秀论文奖、上海市哲学社会科学优秀成果奖、Academy of Management

180、Careers Division 的 Best Student Paper Award,IACMR Presidential Award for Responsible Research in Management 等国内外学术奖项，研究所在科研与教学等方面的工作受到广泛认可。研究所多位老师担任了国际学术组织管理机构的成员，如国际学术组织 International Association of Chinese Management Research（IACMR,中国管理研究国际学会）和 Academy of Management(AOM,美国管理学会)，国内的中国社会心理学会，上海市社会科学

181、界联合会，上海管理教育学会等；以及国际一流期刊如 Journal of International Business Studies,Journal of Organizational Behavior,Journal of Vocational Behavior,Management and Organization Review 等的副主编、领域主编、编审委等。研究所也一如既往地承担人力资源知识传播与人才培养的工作，所里多位老师承担复旦大学管理学院的核心课程如人力资源管理、组织行为学、领导力的教学，以及为科创企业家营、医院院长班以及其他公共部门和企业组织等社会各界举办多门课程的教学和论坛的

182、讲座，多位老师获得各级教学成果奖，并持续培养、指导博士生、硕士生、本科生超过几百名，不断为社会输送具有人力资源管理理论与知识的优秀人才。91AI 在企业人力资源中的应用白皮书易路人力资源科技集团为中大型企业提供以全面薪酬为核心的人力资源全景数字化解决方案：包括核心人力资源管理、全面薪酬、绩效管理、劳动力管理、人才发展、数据洞察、AI 数智助手等。易路 People+云平台以科技服务员工，赋能企业，提升员工满意度和企业竞争力，伴随企业卓越成长！立足于“科技+服务+咨询”的交付理念，易路 People+及其全球合作伙伴已覆盖全球 180多个国家、国内 400 多个城市，陪伴近千家全球及行业领先企业

183、提升人力资源数字化效能，为400 万+用户提供更佳的数字化工作体验，积累了深厚的人力资源数字化实践及服务经验，满足不同行业、地区企业的多元化场景需求。HR 数智研究院是由易路发起，由 HR 专家及从业者自主运营的中立性机构，旨在打造引领人力资源数智化转型和升级的权威性、前瞻性的共创研究平台。愿景：成为立足中国、放眼全球，源于中国领先实践，指导全球未来管理模式的理论缔造者和实践引领者使命：通过数智化手段切实提升组织能力、构建新型企业与人的关系五大研究分院：数智研究分院、数据分析研究分院、薪酬策略研究分院、员工体验研究分院、创新研究分院六大方向：人力资源数字化转型及升级、人工智能在人力资源领域的探索与应用、人力资源数据分析及大数据分析探索、薪酬策略研究及趋势分析、数字化员工体验、管理新趋势探索