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AI赋能
开启人力资源管理加速键
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◆ 数字经济浪潮下，人工智能正加速重构企业经营管理的核心逻辑，而人力资源管理作为连接战略与人才
的关键纽带，仍面临转型“不均衡”与“滞后性”的双重挑战。从行业实践来看，大型企业人力资源管
理凭借成熟预算与数据优势，已逐步迈入数字化、智能化阶段，中小企业的人力资源管理却受限于成本
压力与数据基础薄弱，仍停留在信息化初期；从模块渗透来看，AI已在招聘场景实现高效落地，绩效、
薪酬、组织发展等核心模块却因数据敏感、流程复杂、主观评价占比高，始终难以突破应用瓶颈。与此
同时，人力资源管理还面临规划脱节业务、培训效果难量化、劳动关系合规风险高等传统痛点，亟需技
术创新破局。
◆ 在此背景下，亿欧智库联合上海外服，基于对全球AI+HR市场的深度研判、多行业标杆企业的实地访谈，
以及技术成熟度的动态追踪，撰写《AI赋能 开启人力资源管理加速键》报告。报告系统梳理AI智能体在
劳动关系、招聘、培训、薪酬、规划、绩效六大模块的落地路径，结合德勤、斯凯孚、汉得信息等跨行
业案例拆解实践经验；同时剖析全球市场增长态势与区域差异，并直面技术投入与收益错配、组织惯性
阻力等实施挑战，提出HR与IT协同共生的未来方向。
◆ 期望本报告能为企业HR管理者、战略决策层及人力资源科技领域研究者，提供兼具实操性与前瞻性的参
考，助力组织以AI为加速键，实现人力资源管理从事务执行向战略赋能的跨越，最终达成人才价值与组
织效能的双重提升。
前言
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目录
C O N T E N T S
AI Agent在人力资源六大模块的落地实践
劳动关系管理：AI智能体风险防控
招聘与配置：AI智能体全流程赋能
培训与开发：AI智能体个性化助力
薪酬福利管理：AI智能体精准把控
人力资源规划：数据智能驱动决策
绩效管理：AI智能体构建反馈闭环
人力资源领域AI智能体应用全景图
3
AI Agent赋能人力资源管理的核心价值
全球AI+HR市场规模与竞争态势
技术成熟度曲线与商业化临界点
AI智能体对人力资源的战略意义
2
企业人力资源管理现状与数智化需求
数字化转型程度现状
企业人力资源管理痛点剖析
1
AI+人力资源解决方案与标杆案例
服务业——德勤
服务业——汉得信息
服务业——某知名跨国保险集团
制造业——斯凯孚SKF
制造业——某全球轮胎制造商
农业——某国内外知名农化企业
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未来挑战与战略机遇：AI智能体驱动组织
变革与应用预测
实施挑战
战略机遇
未来趋势
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第一章
C H A P T E R 0 1
企业人力资源管理现状与数智化需求
数字化转型程度差异
企业人力资源管理痛点剖析
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亿欧智库：不同企业规模人力资源数化发展差异
大型企业 中小型企业
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智能化
数字化
信息化
◆ 在人力资源管理的发展进程中，经历了不同的数字化转型阶段演变。从最初简单的线下流程，逐步走向
更高效、更智能的管理模式，其中主要包括信息化，到数字化、智能化的阶段。
资料来源：公开资料、专家访谈、麦肯锡、HR智享会、亿欧智库
数字化转型程度现状
5
数字化阶段
• 在信息化基础上，建立一套完整的人力资源管理系统，实现人力资源管理的标
准化和流程化
信息化阶段
• 采用信息技术实现人力资源管理的数字化和信息化，包括人事档案、 招聘、培训、
绩效等各个环节的信息化处理
智能化阶段
• 将人工智能、大数据等技术应用于人力资源管理，实现人力资源管理的智能
化和精细化
◆ 大型企业人力资源数字化转型阶段优先于中型和小微型企业，大型企业集中于数字化和信息化阶段，中
型和小微型企业集中于信息化阶段。
◆ 相比中小企业，大型企业有成熟的预算体系，能承担数百万的定制化系统投入，对SaaS的订阅成本和
ROI 的确定性相对不敏感。并且大型企业在数据迁移和管理认知上也更有优势，能够更加有效推动数字
化转型。
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◆ SaaS平台的应用场景覆盖招聘、核心人事管理、薪酬福利管理和人才培训等人力资源管理的全流程。从
细分模块来看，AI在招聘场景渗透率高，但在绩效管理、组织发展等模块智能化率低。
资料来源：公开资料、专家访谈、HR数智院、亿欧智库
AI技术应用不均衡
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绩效管理
组织管理
薪酬与福利管理
员工关系管理
人才盘点
员工入职
培训管理
员工辅导与关怀
考勤排班管理
招聘管理
未使用 已使用
核心原因
其他模块的渗透瓶颈
✓ 绩效管理模块：指标个性化，如销售和研发等
部门；主观评价占比高；需跨部门数据整合。
✓ 薪酬福利模块：政策敏感，如社保和个税；规
则本地化、错误容忍度低。
✓ 组织发展模块：依赖战略洞察、需结合业务上
下文、缺乏标准化输入。
招聘模块渗透率最高
✓ 数据基础优势：招聘场景积累了大量结构化数据，如
简历库、岗位描述、面试评价，且具备复杂知识图谱，
技能关联、行业经验映射，为AI训练提供充分燃料。
✓ 标准化流程：招聘环节的简历筛选、岗位匹配、初面
安排等任务具有明确的规则和结构化数据，如学历、
技能关键词、工作年限，AI的自然语言处理和模式识
别技术能高效替代人工操作。
人力资源各模块AI应用占比
◆ 招聘模块渗透率最高，主要是因为招聘依赖结构化的简历数据，数据公开且易获取，AI可轻松完成简历
初筛等工作。相比之下，绩效薪酬和组织发展等模块的数据敏感度高。同时，绩效评估是多维的行为数
据，采集难度高。
◆ 要提高薪酬、绩效等模块的渗透率，最重要的是需要实现数据的结构化存储，建立统一的标准，可以由
协会、第三方机构或国家出台指导标准，企业在此基础上结合自身管理方法论进行调整。
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◆ 在数字化转型浪潮下，AI已深度渗透各行业，但不同领域的AI应用进程存在明显差异。在高端制造、银
行、高科技等多个行业里，营销与销售、产品研发、软件开等领域的AI渗透普遍更高，人力资源领域相
对滞后。
资料来源：公开资料、专家访谈、猎聘调研数据、麦肯锡《中国金融业CEO季刊-全球洞见中国实践-捕捉生成式AI
新机遇》、亿欧智库
AI在人力资源行业中的渗透率与其他行业对比
7
营销
与销
售
客户
运营
产品
研发
软件
开发
供应
链运
营
风险
与法
务
战略
与融
资
财务
高端制造
银行
高科技
消费品
医疗
媒体娱乐
专业服务
能源化工
弱 关注程度 强
➢ ROI不明确且实施门槛高：中小企业难以承受垂直HR SaaS的AI模块定制费用，成本效益失衡。
➢ 数字化程度：传统HR文化更关注合规、维稳和服务，而非数据驱动决策，这导致大部份中小
企业数据质量差或未数字化。
➢ 供应生态断层：人力资源管理并非纯粹的科学计算，融合了公司战略、团队动态、管理者主观
判断和员工个人发展的管理艺术 ，而当前的主流AI是黑箱，其决策过程不透明。
➢ 人性化决策特质：人力资源的核心职能涉及大量非结构化数据，如情感动机、领导力潜质、团
队协作等，核心价值数据如员工情感、潜质，最难数字化且无法被算法有效捕捉。
各行业AI渗透比较情况
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缺乏数智化展业人才
公司管理层AI应用意愿不高
缺乏合适的AI产品解决方案
公司数字化转型进展不足以支持AI使用
数智化应用成本太高
人力资源管理应用AI的难点
人力
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
企业人力资源管理痛点剖析（1/2）
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人才选拔与配置难题
人工筛选
• 传统招聘模式以人工筛选简历为主，占用时间长，筛选效率低。
人岗匹配
• 依据HR经验，匹配精准性欠缺。
现场面试
• 面试时间跨度大
• 面试结果反馈不及时
人才管理
• 缺乏实时人才数据储备及追踪
培训效果不佳
一刀切式培训
• 统一模式培训忽视个体差异，如新员工与十年老员工同听《企业文化课》，培训投入产出比低。
未契合员工学习需求
• 企业局限于普适性培训内容，未能洞察员工在实际业务中的学习需求。
缺乏培训效果评估
• 企业缺乏对人才发展培训的全过程管理，无法对数字化培训效果进行科学评估，培训流于形式，不
能切实赋能业务。
人力资源规划“拍脑袋”
规划与业务脱节
• 人力资源规划常脱离企业战略，仅聚焦短期人员变动，无法支撑长期业务发展。
• 战略目标因缺乏逐层分解、落地机制和实操性，导致执行偏差。
人力资源战略地位边缘化
• 企业重经营规划而轻人力资源规划，将其隐藏于整体计划中，缺乏独立性和权威性。
人岗不匹配普遍
• 缺乏系统性素质规划，员工能力与岗位要求错位，影响业务开展。
◆ 在企业人力资源管理领域，当下存在诸多亟待解决的痛点。人力资源规划与业务脱节，人岗匹配度低；
人才选拔配置依赖人工，效率与精准度不足；培训忽视差异、效果难评估；绩效管理目标分解、执行及
应用均有欠缺；薪酬福利核算繁琐、数据应用弱；劳动关系管理存在法律与流程风险。这些痛点综合起
来，对企业人力资源管理的效率与效能提升形成了制约。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 9
薪酬福利工作繁琐且多变
薪酬核算
• 传统薪酬思路“固定工资＋绩效工资”，难以发挥激励作用
• 薪酬架构复杂、计算规则多样，算薪难度较大
• HR需频繁跨部门对接进行薪酬社保缴纳的核算，增加沟通成本
• 社保缴纳税收政策复杂频变，企业面临合规发展压力，额外增加HR事务性工作
薪税管理
• 社保缴纳属地化导致操作不便，异地开户、缴纳流程繁琐
数据应用
• 缺乏实时、可视化的数据分析，难以满足管理者实时掌握薪酬成本的需求
劳动关系管理风险
法律合规
• 法规地域差异陷阱：跨省企业因忽略地方细则引发纠纷
• 政策迭代失察：2024年《新就业形态劳动者权益保障条例》要求平台企业为灵活用工人员缴纳工伤
保险，但73%企业未及时调整合同模板
离职程序暴力硬伤
• 以组织架构调整为由裁员却未提前30日通知（赔偿N+1变2N），用末位淘汰直接解雇员工属于违
法
绩效管理困境
目标制定
• 目标拆解不清晰，绩效管理敏捷性不足。公司战略实施与员工绩效考评缺乏紧密关联，战略目标分
解未落实到员工日常，目标执行效率低。
执行跟进
• 绩效执行过程追踪困难，并且依赖人工操作，报表繁杂。
• 跨部门沟通困难，协作低效。
结果应用
• 考核流于形式，应用仅用于调薪奖金，未关联到其他管理模块激发员工潜力。
• 各环节的割裂让绩效信息不能为关键岗位人才盘点提供必要的匹配信息。
企业人力资源管理痛点剖析（2/2）
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第二章
C H A P T E R 0 1
AI赋能人力资源管理的核心价值
全球AI+HR市场规模与竞争态势
技术成熟度曲线与商业化临界点
AI智能体对人力资源的战略意义
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◆ 根据第三方研究机构报告，2024年全球人工智能在人力资源市场规模达到亿美元，预计将从2025
年的亿美元增长到2034年的亿美元，以%的复合年增长率增长。 人力资源市场中，人
工智能呈现出指数级增长，这得益于高效人才招聘、个性化员工体验以及数据驱动决策的需求。
◆ 2024年，北美在人力资源人工智能市场占据主导地位，北美的人工智能企业由蓬勃发展的风险投资生态
系统提供资金支持，尤其是在美国。
资料来源：公开资料、专家访谈、Precedence Research《人力资源市场中的人工智能正在改变招聘、员工参与和人才管理》、
Future Market Insights《2025 至 2035 年全球人工智能人力资源服务市场规模及份额预测展望》、亿欧智库
全球人力资源领域人工智能市场规模及预测
11
273
2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033E 2034E
人力资源领域人工智能全球市场规模预测（亿美元）
人力资源领域人工智能市场份额
39%
28%
24%
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北美
欧洲
亚太
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东、非洲）
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资料来源：公开资料、专家访谈、Precedence Research《人力资源市场中的人工智能正在改变招聘、员工参与和人才管理》、
Future Market Insights《2025 至 2035 年全球人工智能人力资源服务市场规模及份额预测展望》、亿欧智库 12
➢ 亚太市场增速最快
印度以 % 的CAGR领先，中国%的CAGR紧随其后，这种加速是由大规模的数字劳动力转型计
划、快速采用人工智能驱动的学习平台以及政府支持的技能发展和合规自动化任务驱动的。日本复合年增
长率为%，在亚洲脱颖而出，因为它专注于人工智能人力资源应用在老龄化劳动力管理、员工再技能和
制造生产力优化方面。
➢ 北美市场适度扩张
美国的复合年增长率为%，这反映了大型企业采用的成熟度和与亚太地区相比市场份额增长速度较
慢。北美的增长更多由服务驱动，对人工智能支持的学习与发展、多元化、公平性和包容性合规分析的需
求不断增加，而非单纯的流程自动化。
➢ 欧洲市场保持稳定增长
在严格的劳动合规框架、技能认证要求和企业对预测性劳动力分析的投资的支持下，德国以%的复
合年增长率和英国的%的复合年增长率领先。
%
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中国 印度 日本 美国 英国 德国
不同国家人工智能人力资源服务市场规模复合年增长率
（2025-2035）
◆ 分地区复合年增长率预测及分析
受监管授权、数字化转型成熟度和人力资源基础设施的多层影响，全球人工智能人力资源服务市场在采
用速度方面显示出明显的区域差异。根据第三方研究机构报告预测，
分地区复合年增长率预测及分析
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◆ HCM SaaS市场规模年增速高，增长潜力大
HCM市场涵盖了企业用于招聘、管理、发展、留住及优化其人才的各种解决方案及相关专业服务，包括
但不限于招聘软件、人才管理系统、绩效评估工具、薪酬管理服务等。HCM市场规模是指人力资本管理
（Human Capital Management）市场的整体容量大小，它反映了在一定时期内HCM市场中所有相关产
品和服务的交易总额。
IDC最新报告显示，2024年中国HCM SaaS市场规模达51亿元，同比增长%，预计2029年将突破
110亿元，年复合增长率超%。在此进程中，AI技术将成为行业升级的核心驱动力，头部厂商将凭借
“夯实AI” 战略来持续加强市场的竞争力。
资料来源:公开资料、专家访谈、IDC、亿欧智库
中国市场特点：市场规模增速高潜力大，AI Agent加速赋能
13
◆ AI Agent加速赋能
AI Agent正以认知升维、体验升级、流程重构、数据驱动多重加速度重塑人力资源。短期通过招聘闭环、
智能助手等场景实现效率指数级提升，长期将HR从事务执行者释放为战略架构师，推动企业构建人机共生
生态，最终实现人才价值与组织效能的双重跃迁。
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2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E
市场规模
中国人力资本管理（HCM）SaaS市场规模及增速预测（亿元）
重构 HR 运营效率：
从 “事务执行者” 到 “战略聚焦者”
赋能数据驱动决策：
从 “经验判断” 到 “智能洞察”
推动 HR 与业务协同：
从 “职能割裂” 到 “业人一体”
优化员工全周期体验：
从 “标准化服务” 到 “个性化赋能”
效率、体验、协同与决策升级
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技术成熟度：技术高度成熟，已成为人力资源数字化转型的标配工具。
应用成熟度：对PDF/Word格式简历的识别准确率极高，支持跨语言和复杂排版，简历处理效率大大提
升。复杂字体，如行书、楷书，识别准确率略低，潦草手写体仍存在挑战。
技术成熟度：技术成熟，已实现从语音转写、语义分析到报告生成的全流程自动化。
应用成熟度：主流工具对普通话的识别准确率超过95%，可自动提取候选人工作经历、离职原因等结构化信
息。主流方言识别效果良好，但小众方言如温州话仍需优化，且语义理解深度待加强。
人力资源行业的AI技术应用已从单点工具升级为全链路解决方案，其中视觉识别在招聘场景中、语音识别
在面试录音场景中、OCR 在简历识别场景中、RPA在全流程自动化场景中均展现出高度成熟度。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
传统AI技术发展
14
◆ 视觉识别技术：招聘场景成熟度领先，行为分析潜力待释放
招聘面试评估场景
◆ 语音识别技术：普通话场景成熟，方言支持持续突破
简历解析场景
◆ OCR识别技术：表单解析证件识别场景高度成熟，潦草手写体存在挑战
技术成熟度：技术成熟，已形成全链路解决方案，但需注意算法偏见和数据隐私问题。
应用成熟度：结合语音语义分析与微表情识别，如AI面试官通过动态捕捉候选人微表情、语气等多模态
数据，评估胜任力和人格特质。
面试录音处理场景
◆ RPA机器人流程自动化技术：员工生命全周期应用场景成熟，与AI、ML的深度结合仍在发展
技术成熟度：技术高度成熟，员工生命全周期的50%以上任务适合使用RPA实现自动化。
应用成熟度：通过RPA可以激活入职工作流程的特定模版，自动录入新员工个人信息，向其发送入职文
档等基本文件，从而简化整个入职流程。
员工入职场景
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◆ 相比视觉识别、语音识别、OCR等技术已经展现出高度成熟度，实现了规模化、稳定化的商业应用，根
据Gartner技术成熟度曲线预测，AI大模型刚刚步入泡沫破裂的低谷期，预计未来2-5年进入生产成熟期；
而AI Agent目前正处于期望膨胀期的顶点，同样需要2-5年才能成熟。
资料来源：公开资料、 Gartner、专家访谈、亿欧智库
AI大模型与智能体的进展
15
1
劳动合同
数据安全
劳动关系管理
2
招聘与配置
简历筛选
人才推荐
面试评估
3
培训与开发
入职引导
个性化培训课程
4
薪酬福利管理
分析市场薪酬数据
制定薪酬方案
5
人力资源规
划
劳动力规划
数据分析
6
绩效管理
分析员工数据
客观评估建议
根据gartner预测，AI Agent目前正处
于期望膨胀期的顶点，距离生产成熟期
2-5年；AI大模型目前刚刚步入泡沫破
裂低谷期，距离生产成熟期2-5年。
人力资源全流程应用场景
◆ 处于技术成熟度不同阶段的根本差异，导致了AI大模型和AI Agent在人力资源行业中的应用场景、价值
创造和落地风险上的显著区别，仅仅将它们视为“更智能的工具”是片面的，结合人力资源全流程应用
场景，下方的对比表格将从三个关键维度剖析它们的异同，帮助我们超越炒作，看清其真正的商业化路
径和实施挑战。
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16资料来源：公开资料、Gartner、亿欧智库
AI AgentAI大模型
成熟度与风险
期望膨胀期顶点
自主决策的可靠性、复杂场景适应性、
与现有系统集成的挑战
成熟度与风险
泡沫破裂低谷期
成本高、幻觉问题、输出不确定性、
数据安全顾虑
人力资源重点应用场景
招聘全流程自动化：如简历初筛—面
试安排—入职办理—离职管理
智能面试助手
跨系统操作
预测离职风险并介入
人力资源重点应用场景
生成职位描述
面试问题生成
简历解析与匹配
培训材料
员工咨询问答
员工满意度分析
提升单项效率
增强员工体验
提供决策参考
重构业务流程
大幅降低人力成本
提升组织整体运营效率
实现数据驱动的精准人才管理
价值创造价值创造
作为数字员
工承担端到
端的业务流
程，成为企
业核心运营
的一部分
作为
Copilot式
助手深入具
体场景
AI大模型与AI Agent的应用潜力与商业化前景对比分析
在HR三支柱中，AI带来的最大价值，不在事务性最强的SSC，也不在政策性最强的COE，而
恰恰在于HRBP。为什么？因为这一次的“AI大模型”，真正的名字应该叫“大语言模型”。它
最核心的能力，就是理解和生成自然语言。而HRBP的角色，本质就是“语言密集型”的：他们
是业务与专业HR之间的翻译官。
过去，HRBP需要靠经验和直觉，把业务的需求翻译成人力资源语言，再把HR的政策解释成
业务能听懂的语言。这是一个复杂、耗时、容易产生偏差的过程。而今天，AI可以实时解答员工
和业务的各种问题，快速分析成千上万条员工反馈，总结成清晰的组织诊断；它可以帮HRBP写
出既专业又贴合文化的沟通邮件，也能提供针对不同场景的管理教练提示。
这意味着，AI不仅能让HRBP从大量事务性工作中解放出来，更能帮助他们真正成为业务的
战略伙伴，把“一个人的专业支持”扩展为“全体员工的个性化支持”。这，正是AI赋能HRBP
最革命性的价值所在。
上海外服专家洞察
季效辰 Jimmy Ji
副总经理
上海外服云信息技术有限公司
HRBP：AI赋能“业务与HR的翻译官”
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◆ 在人力资源管理中，AI 智能体正通过四大战略价值重塑行业：一是降本增效，以流程自动化替代简历初
筛、政策咨询等重复性事务，释放人力资源部门精力，聚焦人才规划等核心工作；二是推动业务协同，
通过打破数据壁垒、嵌入业务场景，构建人力资源部门与业务部门的高效联动机制；三是提升员工体验，
以场景化交互和个性化服务，满足新生代员工对便捷化、定制化服务的需求；四是赋能数据决策，凭借
多源数据整合与智能分析能力，成为人力资源部门的 数字化军师，为人才战略提供精准数据支撑。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
AI智能体对人力资源的战略意义
17
AI智能体对人力资源的四大战略意义
降本增效
提升员工
体验感
推动业务
协同
赋能数据
驱动决策
➢ 入职流程：AI数字人助理可引导新员工完成Offer确认、资料上传、团队介绍等全流程，
减少HR一对一辅导成本，实现零人力入职流程支撑。
➢ 大规模招聘场景：面对数万份简历，AI可自动解析简历、匹配岗位并发起面试，大幅减少
大规模招聘场景的人工成本以及招聘周期，支撑业务快速扩张的人才需求。
➢ AI 智能问答机器人：通过整合企业规章制度、政策条款等知识库，7×24小时响应员工关
于考勤、社保、薪酬、流程等高频咨询，替代HR手动解答重复劳动。
➢ 数据联通：AI Agent通过对接人力资源系统与业务系统，自动同步人员配置、人力成本、
业务产出等数据。
➢ 业务导向的人力规划：基于业务增长预测，AI Agent可模拟不同人员配置方案的成本与收
益。
➢ 业务需求动态响应：结合设备利用率数据等其他业务数据优化排班计划，减少人力浪费。
➢ 7×24小时即时响应：AI Agent打破传统HR服务的时间与空间限制，通过智能问答、自助
服务等功能，让员工随时获取所需支持，减少等待成本。
➢ 个性化服务适配：入职阶段，根据岗位类型推送个性化入职指南；在职阶段，结合员工绩
效数据推荐培训资源；离职阶段，自动触发资产交接提醒，减少流程摩擦。
➢ 情感化沟通与关怀：借助自然语言处理技术，AI Agent可识别员工咨询中的情绪倾向，如
焦虑、困惑，自动调整回应语气并提供额外支持。
➢ 数据联通：AI Agent通过打破人力资源系统与业务系统的数据孤岛，构建 人力 - 业务 一
体化数据池，为管理者提供全面决策依据。
➢ 场景数据可视化分析：AI Agent针对招聘、人才盘点等核心场景，生成可视化分析结果，
帮助管理者定位问题并制定针对性策略。
➢ 预测与模拟推演：AI Agent借助机器学习能力，模拟不同决策方案的潜在效果，帮助管理
者预判风险并选择最优路径。
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第三章
C H A P T E R 0 1
AI智能体在人力资源六大模块的落地实践
劳动关系管理：AI智能体风险防控
招聘与配置：AI智能体全流程赋能
培训与开发：AI智能体个性化助力
薪酬福利管理：AI智能体精准把控
人力资源规划：数据智能驱动决策
绩效管理：AI智能体构建反馈闭环
人力资源领域AI智能体应用全景图
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◆ 企业劳动关系管理贯穿员工入职、在岗、离职及离职后全流程，却面临诸多痛点。
◆ 入职期，合同审查全靠人工，效率低且不同岗位、批次合同版本管理缺统一规范；在岗期，员工状态黑
盒化，管理盲区多，HR对员工政策咨询也难以及时全面回应；离职期，离职原因失真，分析价值低，多
部门手工审批离职流程还易出错遗漏；离职后，劳动争议时临时搜集证据，常出现证据链不完整、缺乏
说服力的情况。在此背景下，AI智能体在劳动关系管理的风险防控领域，有望发挥重要作用，助力企业
解决这些难题。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
劳动关系管理：AI智能体风险防控
19
劳动关系管理完整工作流及痛点
员工入职期 员工在岗期 员工离职期 员工离职后
• 劳动合同制备
根据岗位特性，选择并
准备符合《劳动合同法》
的合同文本。
• 合同签订与告知
在员工入职一个月内，
完成书面劳动合同的签
署，以及其他文件的签
收告知程序，并保留签
收证据。
• 入职手续办理
收集员工个人信息、银
行账号、学历证明等材
料，为其建立人事档案；
为员工办理社会保险、
住房公积金的新增申报。
• 履行监控
持续监控劳动合同的履
行情况。
• 变更管理
处理劳动合同履行过程
中发生的各种变更。
• 员工沟通与关怀
建立畅通的沟通渠道，
如员工座谈会、满意度
调研等。HR需要及时了
解员工诉求，化解潜在
矛盾。
• 违纪与争议处理
若员工出现严重违纪行
为，HR需启动调查程序，
收集证据，并依据公司
规章制度给出处理意见。
• 离职申请与面谈
员工主动提出离职，需
提交书面申请。公司提
出解除需发出书面通知
并进行沟通。
• 离职审批手续办理
启动离职审批流程，相
关部门审批。通知员工
办理工作交接、资产归
还。
• 结算与证明开具
在员工离职当日，结清
全部工资。根据法律规
定计算并支付经济补偿
金。办理社保、公积金
停缴和转出手续。
• 人事档案管理
对离职员工的人事档案
进行封存和管理。
• 竞业限制跟踪
如果签订了竞业限制协
议，HR需要跟踪离职员
工是否履行了协议并在
其违约时采取法律行动。
• 数据分析流程优化
定期分析离职数据，将
发现的问题反馈给招聘、
培训、管理等环节，从
源头优化，降低员工流
失率和劳动风险。
核心痛点
审查：审查完全人工，
效率风险并存。
规范：不同岗位、不同
批次的劳动合同版本管
理缺乏统一规范。
核心痛点
黑盒化：员工状态黑盒
化，管理盲区多。
效率与体验：政策咨询
淹没HR，体验与效率双
输。
核心痛点
离职分析：离职原因失
真，分析价值低。
流程冗杂：多部门手工
流转审批单，极易出错
或遗漏。
核心痛点
缺乏证据：劳动争议时，
临时抱佛脚地搜集证据，
往往发现证据链不完整、
不连续或缺乏说服力。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 20
➢ 主要技术路径：OCR智能比对替代人工核对，NLP技术实现合同要素秒级提取，全流程智能引擎和模块
化Agent架构。
AI 智能体赋能：智能合同审查
智能合同颠覆性效果
风险前置化
在合同签署前精准识别条款中的潜在法
律风险，如竞业限制条款缺失、试用期
约定违法、薪酬支付表述模糊等，将风
控关口前移，避免未来高昂的诉讼成本
和声誉损失。
效率指数级提升
AI智能体可在数秒内完成上百页合同的
审阅，对比海量法律条文和案例库，其
速度和准确性远超人脑，极大解放法务
和HR的专业精力。
一致性保障
确保全公司范围内的所有用工协议，比
如劳动合同、劳务协议、实习协议等，
遵循统一的合规标准，杜绝因不同人员
起草而导致的标准不一问题。
➢ 主要技术路径：NLP技术理解员工自然语言指令，解析政策文件语义；知识图谱技术构建企业制度、劳
动法、福利政策的关系网络，支持智能推理；多模态交互技术支持文本、语音、图像输入；智能体自主
感知，决策推理，并自动化执行。
AI 智能体赋能：数字员工助手
数字员工助手颠覆性效果
解放HRBP，聚焦战略价值
将HRBP从大量重复、琐碎的日常咨询中
彻底解放出来，使其能专注于更具战略
性的工作，如人才发展、团队建设、文
化塑造和业务赋能。
7x24小时无缝员工体验
提供全天候、即时、准确的标准化问答
服务，秒级响应员工需求，大幅提升员
工满意度和入职体验，塑造企业数字化、
人性化的创新形象。
知识沉淀与标准化
将分散的政策知识结构化、集中化管理，
确保每一位员工获得的答案都是最新、
最准确的，实现企业内部知识管理的自
动化和标准化。
◆ AI智能体通过多类智能应用发挥关键价值：在智能合同管理上，借助OCR、NLP等技术审阅法律条款，
精准识别用工协议风险点，实现风险前置、效率提升与标准统一；数字员工助手，依托NLP、知识图谱
等技术，高效响应员工常规咨询，大幅减轻HRBP事务性工作压力，使其能聚焦更具战略价值的工作，
全方位助力企业优化劳动关系管理，提升组织效能。
如果说HRBP是最能体现AI语言理解能力的场景，
那么HRSSC，就是AI规模化效率的天然阵地。因为
AI，本质上仍然是一种IT技术。IT技术的使命，就是
用规模化的方式解决效率问题。而在人力资源领域，
最需要规模化效率提升的，正是事务性最强、流程
最集中的SSC。
上海外服专家洞察
季效辰 Jimmy Ji
副总经理
上海外服云信息技术有限公司
HRSSC：AI让“效率引擎”真正规模化
过去，SSC的逻辑是“人+流程”。流程能集中，成本能降低，但每一个节点要么靠人工输入，要
么靠RPA自动执行。一旦遇到需要判断和解释的地方，RPA就停了，必须交给人。于是形成了“人机接
力”的模式，效率有提升，但无法跨越。
今天，大语言模型（LLM）的加入，改变了这一点。RPA依旧擅长执行标准化动作，而LLM能够
理解语言、做出判断。那些原本需要人工判断的节点，如合同条款合规性确认、异常数据解释、薪酬
计算的特殊案例，现在AI都能独立完成。这让“人机接力”变成了“AI全链路”：RPA做动作，LLM做
判断，HR再做最后的例外处理。人与机器的配合度因此更高，SSC真正从“有人值守”走向“无人值
守”。
这意味着，SSC第一次实现了“效率与智能并行”的理想状态——在降低人工投入的同时，把处理
速度和准确性提升到一个全新的高度。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 21
AI员工助手案例：某中国高科技物流装备头部公司
✓ 业务背景：快速发展、制度频繁更新、出海业务高频。
✓ 基础咨询全面托管，释放HR精力
高频问题反复问，2人每天2小时处理SSC问答
公司搭建HR知识库后，2人每天20分钟查看后台反馈+解决复杂问题
Before
After
✓ 员工体验：24小时工作+生活助手
入职融入-日常住宿-餐饮娱乐-外勤出差-工作守则-娱乐放松-学习成长
✓ 高管：秒答人员信息
Before
After
高管想了解某人信息 找HR询问 HR搜索档案 摘取需要信息 给管理者
高管想了解某人信息 直接询问AI获取信息
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◆ 企业招聘与配置工作涵盖招聘与吸引、选拔与评估、录用与配置、评估与闭环等完整流程。
◆ 招聘与吸引阶段，招聘渠道效果难量化且人才库检索低效；选拔与评估时，人工筛选耗时久、面试缺乏
统一标准；录用与配置环节，发Offer易出错、入职准备易疏漏；评估与闭环方面，招聘效果评估因数据
支撑不足难以深入。在此背景下，AI智能体可全流程赋能招聘与配置，助力企业解决这些问题
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
招聘与配置：AI智能体全流程赋能
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招聘与配置完整工作流
招聘与吸引 选拔与评估 录用与配置 评估与闭环
• 发布招聘信息
根据企业岗位需求，编
写JD，通过线上招聘平
台等多元化渠道发布，
吸引潜在候选人。
• 主动搜寻
招聘官主动出击，在人
才库、社交媒体上搜寻
和接触高匹配度潜在候
选人。
• 接收与管理申请
利用招聘系统或Excel集
中收集、分类、管理收
到的简历，确保流程有
序。
• 录用审批
完成所有面试和评估后，
HR准备录用建议提交给
相关领导审批。
• 发放offer
向候选人发送正式录用
通知书。
• 入职准备
候选人接受Offer后，
HR协调各部门准备入职
事宜。
• 入职与入职培训
新人报到，办理入职手
续，签订合同。
• 招聘效果评估
数据分析： 评估招聘渠
道的有效性、招聘周期、
人均招聘成本、试用期
通过率等。
满意度调查： 收集业务
部门和新员工对招聘流
程的反馈。
• 人才库建设
将未录用但表现不错的
候选人信息存入人才库。
• 流程优化
根据评估结果和反馈，
优化招聘流程、面试方
法、测评工具或职位说
明书.
核心痛点
数据分析：招聘渠道效
果难衡量，无法进行数
据化分析
人才库检索：历史堆积
的简历人才库无法有效
检索和激活。
核心痛点
耗时：人工筛选简历耗
时极长。
标准：面试问题随意，
缺乏统一的标准和结构，
更多靠个人经验和感觉。
核心痛点
主观：发Offer、谈薪资
凭经验，难以准确判断
市场价位。
流程繁琐：入职准备繁
琐，容易出错漏。
核心痛点
数据深入分析：招聘复
盘缺乏数据支撑，评估
招聘效果只能看最基础
的数据，无法深入分析
和形成优化闭环。
• 简历筛选
初步匹配硬性条件，选
出进入下一轮的候选人。
• 初步沟通
电话或线上简单沟通，
核实基本信息。
• 笔试面试安排
初试: HR/业务主管进行。
复试: 部门负责人或更高
级别管理者进行。
终试: 可能由高管考察战
略契合度和价值观。
• 背景调查
核实工作经历、职位、
薪资、离职原因、表现
证明人等。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 23
➢ 主要技术路径：通过整合多源内外部数据、利用自然语言处理和深度学习技术，构建动态更新的岗位与
人才多维画像，并运用智能算法进行实时、精准的匹配与推荐。
AI 智能体赋能：智能画像匹配
智能画像匹配颠覆性效果
构建精准人才和岗位画像
通过对团队高绩效员工的分析、JD的深
度解析以及业务负责人的输入，生成一
个超越JD文本的、深度描绘成功者特质
的岗位画像。
主动触达与激活
AI智能体根据生成的岗位画像，持续不
断地在全网人才库中进行扫描和匹配。
一旦发现高度吻合的被动人才，通过个
性化邮件、消息等方式进行精准触达。
数据驱动深度匹配
AI智能体可以通过分析候选人的编程习
惯、写作风格、项目贡献、甚至游戏化
测评中的行为模式，客观评估其解决问
题能力、协作精神、抗压能力等软技能。
➢ 主要技术路径：通过融合计算机视觉、自然语言处理和语音情感分析技术，实时捕捉并多模态分析候选
人的语言内容、非语言行为及语音特征，并基于岗位能力模型进行量化评估，最终生成数据驱动的结构
化面试报告。
AI 智能体赋能：虚拟面试官
虚拟面试官颠覆性效果
打破时间和空间枷锁
企业可以同时对数万份简历进行初步筛
选并立即发起AI面试，无需增加任何HR
人力；候选人可以在任何时间、任何地
点完成首轮甚至多轮面试。
深度数据化和可预测性
多维能力评估： AI智能体能同时量化评
估候选人的硬技能、软技能和价值观匹
配度。行为数据分析： 通过情景模拟题，
分析候选人在高压、冲突、合作等虚拟
场景下的行为选择，预测真实工作表现。
标准化与去偏见
大大减少人类面试官无法避免的主观偏
见，如首因效应、晕轮效应、性别、年
龄、外貌偏见等，极大提升了招聘的公
平性，让评估真正回归到候选人的能力
和潜力本身。
AI面试官案例：某消费制造龙头
✓ 解决方案
✓ 应用效果
ATS与AI面试丝滑，2/3的初面可由AI与HR协同完成
测试+AI面试官综合评估，落地初面标准，有效确保关键人才质量
01 流程提效
02 识人更准
24届秋招学生简历从投递到录用平均录用周期
为176天
24届秋招简历数量6万+，人工面试工作量指数
上升，面试时间长40分钟
24届人工初面仅面试2000+人，但简历量达6
万+，候选人反馈无面试机会
对人才素质要求愈发多元化，传统招聘方式难
以在短时间内全面、精准地评估候选人
25届使用AI面试后，秋招学生简历从投递到录
用平均录用周期为108天
25届，AI面试官替代了部分初面考察，让人工
初面时间仅需15分钟，减轻人工面试工作量
25届AI面试官初面人次达7000+，给了更多候
选人机会，0舆情，并树立了AI智能雇主形象
25届使用AI面试官7X24小时全面评估专业技能、
英语口语、胜任力素质、智能追问
✓ 业务挑战：秋招数量远超以往；人工筛选和面试工作量指数级上升；人才要求愈发多元化。
◆ AI智能体通过多类智能应用破解这些难题：借助大模型和自身能力解析岗位JD与简历语义，实现智能画
像匹配，提升人岗匹配精准度；以多模态分析候选者微表情、语音特征，充当虚拟面试官，增强面试效
度并减少人为偏见，全方位驱动招聘与配置流程的智能化升级。
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◆ 企业培训与开发工作包含培训需求分析、计划制定、实施管理以及效果评估等完整流程。
◆ 需求分析时，易受主观因素影响，缺乏对业务战略、岗位能力等客观数据的深度剖析；计划制定常采用
一刀切模式，难以贴合员工个体差异与实际业务需求；实施过程中，学习过程枯燥，员工参与度低，且
多为理论教学，缺乏实操转化；效果评估也流于形式，难以精准衡量对业务的实际影响。在这样的背景
下，AI智能体能够凭借其技术优势，为培训与开发实现个性化助力，有效解决这些问题。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
培训与开发：AI智能体个性化助力
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培训与开发完整工作流
培训需求分析 培训计划制定 培训实施与管理 培训效果评估
• 组织层面分析
对齐组织战略，识别因
组织发展需求产生的培
训缺口。
• 岗位层面分析
明确岗位所需的能力标
准，识别岗位要求与现
有水平的差距。
• 员工层面分析
定位具体哪些员工在哪
些能力上存在缺口，避
免培训资源浪费。
• 输出成果
《培训需求分析报告》
• 培训准备
发布培训通知，招募和
确认参训人员；协调场
地、设备、教材、茶歇
等后勤保障；与培训师
进行最终沟通。
• 培训执行
培训师授课，组织互动
活动，确保培训按计划
进行；HR或培训负责人
全程跟进，处理突发情
况，保障体验。
• 学习支持
提供学习资料、工具和
实践机会，促进知识吸
收。
• 反应层评估
通过满意度问卷评估学
员对培训的满意度。
• 学习层评估
通过考试、技能测试、
案例分析、课前课后测
试对比评估学员学到了
什么。
• 行为层评估
通过上级/同事/下属的
360度反馈、行为观察、
绩效数据对比。评估学
员工作行为是否改变。
• 成果层评估
关键业务指标和ROI评
估培训对组织业绩的影
响。
核心痛点
主观：需求收集主观化，
多数仅依赖员工问卷或
部门负责人主观反馈确
定需求，忽略了对业务
战略、岗位能力模型、
绩效差距数据的分析。
核心痛点
一刀切培训：无法根据
员工个人水平进行个性
化推荐；内部老员工有
经验但不懂授课逻辑，
外聘知名讲师的课程通
用但不贴合企业实际。
核心痛点
学习过程枯燥：难以维
持学员注意力和兴趣。
实际参与率低：时间与
工作冲突。
缺乏场景化练习：多为
理论知识，学了不会用。
核心痛点
评估流于形式：学员为
了给讲师面子普遍打高
分，数据失真。
ROI难以计算：业务成
果与培训无法直接关联。
• 制定培训计划
明确本次培训计划要达
成的目标;确定培训所需
经费;安排培训时间、周
期和时长。
• 设计培训方案
根据目标设计或采购培
训课程内容。选择培训
方法：线下/线上/混合
式/在岗实践.
• 制定资源计划
师资资源，预算资源，
时间 ，场地。
• 输出成果
《年度 / 季度培训计划》
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 25
➢ 主要技术路径：通过构建员工动态能力画像，并基于知识图谱与机器学习算法，实时分析学习者行为与
表现，自动生成并调整个性化学习路径与内容，实现精准、高效的能力提升。
AI 智能体赋能：自适应学习系统
智能画像匹配颠覆性效果
个性化学习路径定制
AI智能体能够分析员工的学习记录、职
业目标、绩效数据等多维度信息，为每
位员工制定个性化的学习路径。
智能评估培训效果
AI智能体通过追踪学习行为数据，如课程完
成率、学习时间、测试分数等，评估员工学
习效果，还能将培训数据与员工绩效数据关
联，分析培训投资回报。
高效生成课程
传统课程制作周期耗时长，而AI做课助
手在无需授课技能的内部专家操作下，
仅需2小时即可产出一门精品课程，知识
沉淀效率大大提升。
➢ 主要技术路径：通过整合VR、AR、3D建模与实时渲染技术构建高仿真虚拟场景，并融入AI Agent实现
智能引导与动态内容调整，最终通过多模态交互与数据分析技术实现沉浸式、个性化及可评估的技能实
训。
AI 智能体赋能：元宇宙实训工场
元宇宙实训工场颠覆性效果
沉浸式模拟真实工作场景
元宇宙实训工场能够利用VR、AR等技术
构建高度逼真的虚拟工作场景，员工可
以在虚拟环境中进行实操训练，无需担
心现实中的风险和成本。
增强互动性和参与度
元宇宙实训工场提供了高度互动的学习
环境，员工可以与虚拟讲师、其他学员
以及 AI 虚拟角色进行实时互动，极大地
提高员工的学习兴趣和参与度。
降低培训成本
通过元宇宙实训工场，企业无需再为培
训搭建真实的物理环境和准备大量的培
训设备，减少了场地、设备、师资等方
面的成本投入，进一步降低了培训成本。
➢ 主要技术路径：通过采集多维度管理者行为数据构建虚拟化身，并利用AI建模技术在高保真仿真环境中
模拟复杂管理场景，通过实时数据交互与智能体反馈实现领导力行为的精准评估、迭代训练与提升。
AI 智能体赋能：领导力数字孪生
领导力数字孪生颠覆性效果
高保真模拟
传统领导力培训往往通过课程学习进行
知识灌输，缺乏真实场景的实战训练，
AI领导力教练，能够将管理者带入虚拟
管理场景中，与角色进行模拟对练。
无限次重复演练
针对短板专项重复加练，模拟诸如员工
冲突、大规模裁员沟通、核心团队集体
离职、重大公关危机等现实中不希望发
生但又必须准备的极端情境。
实时反馈与复盘
系统实时记录培训者每一项决策、话语
甚至细微的语调变化和面部表情，出具
一份数据化的详细报告，出具结果且分
析达成该结果的过程和行为根源。
◆ 在企业培训与开发中，AI智能体提供个性化助力。自适应学习系统定制学习路径、生成课程并评估效果；
元宇宙实训工场借VR等技术打造沉浸式场景，增强互动还降本；领导力数字孪生通过数据与AI建模，模
拟管理场景助力领导力提升，推动企业培训变革。
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◆ 企业薪酬福利管理包含体系设计与管理、数据准备与核算、审批与发放、反馈与异议处理等完整流程。
◆ 体系设计时，岗位价值评估内部缺乏量化手段，外部调研数据难以及时反映市场动态；数据准备阶段，
来源广泛的数据整合难度大，手工计算薪酬福利既低效又易出错；审批发放环节，多层级审批和多部门
流程使得信息传递迟缓，影响发放及时性；反馈与异议处理中，员工与HR之间沟通低效，员工疑问难以
及时解答。在此背景下，AI智能体有望在薪酬福利管理的精准把控方面发挥作用，助力企业解决这些问
题。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
薪酬福利管理：AI智能体精准把控
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薪酬福利管理完整工作流
体系设计与管理 数据准备与核算 审批与发放 反馈与异议处理
• 开展内外部调研
内部分析企业经营目标、
岗位价值，外部调研同
行业、同地区薪酬水平、
法定福利政策。
• 确定薪酬结构
设计基本工资、绩效工
资、奖金、津贴等固定
与浮动薪酬的比例，明
确福利类型。
• 制定规则与制度
输出《薪酬管理制度》
《福利管理办法》，明
确薪酬调整机制、福利
申领条件与流程等，经
法务合规审核后定稿。
• 收集基础数据
从人力资源系统获取员
工考勤数据、绩效部门
提供的绩效考核结果、
员工异动信息。
• 核算薪酬明细
依据薪酬制度，计算基
本工资、绩效工资、加
班工资、津贴补贴，同
时扣除相关代扣项。
• 核对福利数据
确认员工社保公积金缴
费基数、缴费比例，统
计补充福利的人员范围
与发放标准，确保无遗
漏或错配。
• 多层级审批
薪酬核算表经HR薪酬专
员自查、薪酬主管复核、
人力资源负责人审批后，
提交财务部门审核。
• 薪酬发放
财务部门根据审批通过
的薪酬表，通过银行代
发系统向员工工资卡转
账，发放后HR向员工推
送电子工资条。
• 福利落地
法定福利按月由企业代
扣代缴至对应机构；企
业补充福利按规则执行。
• 开通反馈渠道
通过人力资源对接群、
企业微信客服、线下咨
询等方式，接收员工对
薪酬明细、福利权益的
疑问。
• 异议核查与回复
对员工提出的异议，核
查原始数据，数个工作
日内给出明确答复，若
确有错误需及时补发或
调整。
• 沟通说明
定期组织薪酬福利说明
会，解读规则，减少信
息差。
核心痛点
内部数据：岗位价值评
估缺乏科学量化手段。
外部数据：调研获取的
薪酬数据可能不够准确、
及时，无法全面反映市
场动态。
核心痛点
数据整合：数据来源广
泛且分散，不同系统之
间数据标准不一，整合
难度大。
手工计算：薪酬明细多，
效率低下且容易出错。
核心痛点
审批流程繁琐：涉及多
个部门和层级，信息传
递不及时，导致审批时
间长，影响薪酬福利的
发放及时性。
核心痛点
低效沟通：员工与HR之
间的沟通渠道不够畅通，
员工对薪酬福利政策和
发放情况的疑问不能及
时得到解答。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 27
➢ 主要技术路径：通过数据集成技术汇聚多源数据，利用规则引擎定义计算逻辑，借助机器学习等人工智
能算法进行建模分析，从而实现薪酬的自动化、精准化测算与动态优化。
AI 智能体赋能：智能薪酬测算
智能薪酬测算颠覆性效果
市场实时薪酬定位
AI通过合法渠道持续抓取海量的招聘网
站薪资范围、行业报告、社交数据等，
构建动态变化的实时薪酬数据库，确保
企业的薪酬水平始终保持外部竞争力。
优化薪酬决策
AI根据员工绩效、市场薪酬变化、企业
财务预算等因素，提供科学的薪酬调整
建议，还能通过分析薪酬和性别数据建
模，促进性别平等，降低潜在法律风险。
全流程自动化
AI 智能算法引擎可自动整合多维度数据，
如考勤、绩效、社保、税务等，实现薪
酬计算全流程自动化。
➢ 主要技术路径：通过收集分析员工多维数据，运用 AI 算法构建需求预测模型，结合企业预算与市场数
据，借助智能平台实现福利项目的自动化精准匹配与动态调整。
AI 智能体赋能：福利弹性配置
福利弹性配置颠覆性效果
精准满足个性化需求
综合商业保险、带薪假期、托育服务等
选项，计算成本收益比并生成个性化方
案，提升员工对福利的满意度和感知价
值。
提高福利资源分配效率
根据企业的福利预算和员工需求，运用
算法进行智能匹配和优化，避免福利资
源的浪费，确保每一份福利投入都能产
生最大的激励效果。
增强福利决策科学性
分析大量的福利数据，包括市场上的福
利趋势、同行业企业的福利策略等，为
企业制定福利政策提供数据支持和科学
建议。
➢ 主要技术路径：借助网络爬虫技术实时抓取多渠道数据，运用 AI 算法清洗、整合并关联薪酬福利相关
信息，依托高性能计算架构与内存数据库实现数据快速检索，最终通过API接口实现薪酬数据的秒级查
询与比对分析。
AI 智能体赋能：市场对标秒级响应
市场对标秒级响应颠覆性效果
有效降低薪酬风险
实时监测薪酬倒挂等风险，将薪酬异常
发现时效从月度缩短至实时，降低薪酬
申诉量。
抢招关键人才
企业能知道为这个具体的人支付多少薪
酬最能吸引他，同时避免不必要的成本
浪费，实现对目标人才的精准打击。
优化人才保留策略
企业能将钱精准地花在保留最关键的人
才上，用最小成本规避最大的人才流失
风险，实现降本增效。
◆ 在企业薪酬福利管理中，AI智能体作用显著。智能薪酬测算整合多源数据，借算法实现测算自动化、精
准化与动态优化；福利弹性配置分析员工数据，构建模型精准匹配福利，提升分配效率与决策科学性；
市场对标秒级响应靠数据抓取和算法，快速检索比对薪酬数据，降低薪酬风险、助力抢才与优化人才保
留，推动管理智能化升级。
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◆ 企业人力资源规划涵盖收集数据、供需预测、制定方案、执行落地等完整流程。
◆ 数据收集时，内外部数据分散，人工整合耗时且易缺漏、格式不统一；供需预测依赖人工，难以深度挖
掘数据，预测结果与业务需求偏差大；方案制定后，招聘、培训等计划缺乏可执行性，难落到具体岗位；
执行落地过程中，信息同步不及时，跨部门协作易出现信息差，且缺乏动态调整能力。在此背景下，数
据智能可驱动人力资源规划决策，助力企业解决这些问题。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
人力资源规划：数据智能驱动决策
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人力资源规划完整工作流
收集数据 供需预测 制定方案 执行落地
• 战略对齐
深入理解公司未来的业
务战略、目标和关键举
措，明确人力资源需支
撑的核心方向。
• 内外部数据收集
评估现有人才的数量、
能力、绩效和潜力，并
预测晋升、调岗、离职
等内部流动情况。
• 外部数据收集
行业人才供需趋势、劳
动力市场政策、竞争对
手人才策略、技术变革
影响。
• 需求预测
基于业务目标，采用定
量与定性结合的方式，
预测未来一定周期的人
力需求：数量需求/质量
需求/结构需求。
• 供给预测
分析外部劳动力市场所
需人才的可获得性、稀
缺性、薪酬水平和地理
分布
• 供需平衡分析
对比需求与供给预测结
果，明确缺口类型：数
量缺口/质量缺口/结构
缺口。
• 核心规划模块设计
招聘规划：明确缺口岗
位的招聘渠道、招聘节
奏、预算。
培训规划：针对质量缺
口设计培训体系。
晋升与调配规划：针对
内部供给潜力设计路径。
留存规划：针对关键岗
位设计留存策略，降低
核心人才流失风险。
人力成本规划：核算总
人力成本，确保预算与
企业财务目标匹配。
• 方案评审与调整
组织财务、业务部门评
审规划方案，确保其可
行性。
• 责任分配
将规划目标拆解为可执
行的具体任务，明确责
任部门及时间节点，争
取理解与支持。
• 落地执行
各部门协同，按照计划
开展招聘、培训、调岗、
绩效管理等各项日常工
作。
• 资源保障
协调所需资源，确保任
务推进无资源瓶颈。
• 过程协同
建立定期沟通机制，解
决执行中的问题。
核心痛点
数据难收集：内外部数
据分散在多载体，人工
逐一收集、整理，耗时
且易出现数据遗漏、格
式不统一。
核心痛点
预测主观：人工无法深
度挖掘数据关联，需求
预测多凭管理层经验判
断，预测结果与实际业
务需求偏差大。
核心痛点
可执行性差：制定的招
聘、培训等计划是笼统
的、方向性的，无法落
实到具体岗位、具体人
和具体时间表。
核心痛点
信息同步不及时：任务
推进依赖人工跟踪，跨
部门协同易出现信息差，
且遇到突发状况缺乏动
态调整能力。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 29
➢ 主要技术路径：通过整合内外部多源数据，经数据清洗与特征工程处理后，输入机器学习预测模型进行
训练与迭代，实时输出精准人力需求结果并动态适配业务变化，支撑人力资源规划决策。
AI 智能体赋能：智能需求测算
智能需求测算颠覆性效果
精准预测
智能需求测算整合企业历史数据、业务
增长指标、行业人才流动趋势等多维度
信息，构建动态预测模型，能够更精准
地预测人力需求。
精准画像
规划的输出从一份模糊的人头预算申请，
变成一个清晰的动态人才图谱，直接指
导招聘、培训和发展的具体行动。
实时更新
当外部市场数据或内部业务指标发生变
化时，模型可以快速重新计算，实时或
按周/月滚动更新人才需求预测。
➢ 主要技术路径：通过整合多源人力资源与业务数据，利用机器学习算法构建成本收益预测模型，并借助
优化算法动态模拟不同人力配置策略的财务outcomes，最终通过智能体自动执行最优资源分配方案，
实现人力资本ROI的持续最大化。
AI 智能体赋能：效能优化
效能优化颠覆性效果
精准成本控制
整合薪酬、福利、招聘、培训等多维度
成本数据，通过建立成本模型，精准预
测不同人力资源方案的成本支出。
提升规划效能
在短时间内处理海量数据，快速生成多
种人力资源规划方案，并对各方案的成
本收益和效能进行评估和比较，为企业
提供最优决策依据。
ROI成为核心语言
通过关联人力数据与业务数据，如营收、
利润率、人均效能，可以量化每一笔人
力投资的回报，人力资源部门使用与财
务、业务部门相同的“投资回报”语言
进行对话。
➢ 主要技术路径：过实时采集内外部多源数据，经数据清洗与特征工程提取风险关联指标，依托机器学习
算法构建预警模型，实时监测并量化人才供应链风险，通过可视化平台推送预警信息与应对建议，形成
动态风险管控闭环。
AI 智能体赋能：人才供应链预警
人才供应链预警颠覆性效果
提前风险预警
人才供应链预警借助时空预测模型等技
术，融合企业战略数据与行业人才流动
数据，提前预测关键岗位需求和人才风
险。
精准干预
企业能优先将保留资源，如调薪、晋升、
发展机会，投入在离职风险高且业务影
响大的关键人才身上。
预置应对方案
在风险发生前启动预置应对方案，比如
出发接班人发展及恶化和启动招聘管道，
极大降低人才断裂带来的业务震荡和财
务损失。
◆ 在人力资源规划领域，AI智能体大显身手。智能需求测算整合多源数据，经处理输入模型，能精准预测、
生成精准画像且实时更新；效能优化整合人力与业务数据，构建模型模拟配置策略，实现精准成本控制、
提升规划效能，让ROI成为核心语言；人才供应链预警实时采集数据，构建模型预警风险，可提前预警、
精准干预并预置应对方案，助力人力资源规划更智能高效。
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◆ 企业绩效管理包含绩效计划、执行、评估及结果应用等完整流程。
◆ 绩效计划易受管理者主观经验影响，缺乏客观依据；执行时未建立系统化记录机制，后续评估缺支撑；
评估环节评分欠公正，优秀与普通员工难区分；结果应用单一，仅与薪酬挂钩，忽视与职业发展关联，
打击员工积极性。在此背景下，AI智能体有望通过构建反馈闭环，助力企业解决绩效管理中的这些问题。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
绩效管理：AI智能体构建反馈闭环
30
绩效管理完整工作流
绩效计划 绩效执行 绩效评估 结果应用
• 战略目标解码
将组织战略目标层层分
解到部门、团队，最终
到个人。
• 设定绩效目标
与员工共同制定周期内
的关键目标和可量化的
关键成果或绩效指标。
• 确定能力发展计划
根据目标，识别员工完
成目标所需的能力差距，
并制定相应的发展计划。
• 签署绩效合约
员工和直接经理共同确
认本周期的绩效计划，
形成书面或系统内的记
录。
• 持续跟踪进度
员工自主工作，并定期
在系统或沟通会上更新
目标进展。
• 定期沟通与反馈
经理侧： 提供资源支持、
进行日常教练和辅导；
员工侧： 主动汇报进展、
寻求反馈和帮助。
• 记录关键事件
双方及时记录工作中的
亮点和待改进之处，作
为期末评估的客观依据。
• 中期回顾
进行非正式的期中回顾，
根据需要灵活调整目标，
应对业务变化。
• 多维数据收集
员工自评：员工对自身
工作进行总结和评价。
上级评估：直接经理根
据整个周期的观察、记
录和成果进行评价。
多方反馈：收集来自同
事、下属、内部客户等
的反馈，全面评估其能
力、行为和影响力。
• 绩效校准
召开校准会，跨部门比
较评估结果，确保评价
标准的一致性，消除不
同经理评分松紧不一的
问题，保障公平。
• 应用于薪酬激励
作为奖金发放、调薪的
核心依据，真正实现薪
酬与绩效挂钩。
• 应用于人才发展
作为晋升、岗位轮换、
接班人计划的关键输入。
• 应用于培训与规划
分析共性的能力短板，
制定组织层面的培训计
划；为下一周期的人力
资源规划提供数据支持。
• 体系复盘与优化
收集员工和经理对绩效
管理体系本身的反馈，
对流程、指标、工具等
进行优化。
核心痛点
主观评估：依赖管理者
经验设定目标，未结合
行业数据、历史绩效等
客观依据，出现目标过
高或目标过低。
核心痛点
缺乏依据：未建立系统
化的过程记录机制，关
键绩效行为依赖人工零
散记录，导致后期评估
缺乏过程依据，变成凭
印象打分。
核心痛点
评分失真：管理者为避
免冲突，倾向于给大多
数员工中等偏上评分，
优秀员工与普通员工难
以区分。
核心痛点
单一应用：仅将绩效结
果与薪酬挂钩，忽视与
职业发展的联动，导致
员工认为绩效只是为了
扣钱/发钱，失去自我提
升动力。
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库 31
➢ 主要技术路径：通过自然语言处理解析企业战略文本、机器学习挖掘历史绩效与岗位数据、知识图谱构
建组织-部门-岗位关联网络，实现战略目标向部门及个人目标的自动化、精准化拆解，并结合实时业务
数据动态校准目标与资源匹配的闭环过程 。
AI 智能体赋能：目标智能拆解
目标智能拆解颠覆性效果
提升目标拆解的精准度与效率
通过自然语言处理技术解析企业战略文
件，能快速且精准地将企业战略目标拆
解为各部门和个人的具体目标，年度目
标按季度、月度拆解，滚动落实年度目
标执行计划。
支持目标动态调整
当市场环境变化时，提示管理者随时掌
握达成情况，及时纠偏，重新校准目标
权重或调整 KPI 阈值，避免考核体系与
实际业务脱节，
高度对齐目标与战略
推动目标与战略高度契合，依托目标全
景地图为战略落地提供有力支撑，灵活
调整目标可见性，使目标精准发力，形
成有效牵引，保障战略顺利落地、达成
预期。
➢ 主要技术路径：通过整合多源实时数据，如工作产出、沟通频率、项目进度，利用机器学习与自然语言
处理技术动态分析行为模式，自动识别偏差并触发个性化干预或反馈的技术路径。
AI 智能体赋能：过程动态监测
过程动态监测颠覆性效果
OKR激发员工潜能
多行业 OKR 制定可参考范例：绩效管理
模块拆解 KR 为任务、明确计划促落地；
考核系统联动日报周报；工资系统衔接
OKR 与评价，让考核有依据。
自动记录
AI自动识别并记录关键行为事件，并基
于事实数据生成客观的绩效分析报告，
考核流程自动化、赋能HR全过程监控、
推进考核落地。
管理赋能
AI主动向管理者推送预警和建议，管理
者从被动的评判者转变为主动的赋能者
和教练，能够在员工最需要的时刻提供
精准的支持、资源和认可。
➢ 主要技术路径：通过集成多源行为与成果数据，如绩效产出、协作反馈、技能认证，利用机器学习算法
构建加权评估模型，并基于自然语言处理解析非结构化反馈，最终生成量化、全面的个人能力画像。
AI 智能体赋能：多维评估矩阵
多维评估矩阵颠覆性效果
智能高效
AI自动生成初步的评估报告，管理者只
需在此基础上进行复核和微调，极大减
少了行政负担，使其能聚焦于评估中最
具价值的环节——与员工进行富有成效
的绩效与发展对话。
数据民主公平
AI将上述多维数据转化为可量化的、可
比较的指标，生成一份综合性的数据报
告，上级主观评价权重将被其他客观数
据所平衡。
全面衡量员工价值
360度环评、邀请反馈等多源反馈机制，
整合多源数据，同时重视难以量化但重
要的协作和贡献行为，从结果唯一到过
程与结果并重，实现对员工价值的全面
衡量。
◆ 在绩效管理领域，AI智能体可构建反馈闭环。目标智能拆解能精准对齐战略且支持动态调整；过程动态
监测整合多源实时数据，实现实时评估、自动记录并助力管理赋能；多维评估矩阵集成多类数据，构建
模型生成量化全面个人能力画像，让评估智能高效、数据民主公平，全面衡量员工价值。
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人力资源领域AI智能体应用全景图
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模块 核心痛点
劳动关系管理
入职合同人工审查低效、在职员工状
态 “黑盒化”、离职拆分价值低且
流程易错、离职后劳动争议证据不足
招聘与配置
招聘数据收集僵化、人工筛选耗时久、
录用环节易出错、评估缺乏深度数据
支撑
培训与开发
需求分析主观、一刀切培训、学习过
程枯燥、效果评估流于形式
薪酬福利管理
岗位评估边缘化、数据整合难、审批
发放迟缓、反馈沟通低效
人力资源规划
数据收集整合难、供需预测主观、方
案可行性差、执行反馈同步不及时
绩效管理
计划主观、执行记录系统弱、评估欠
公正、结果应用单一
AI 智能体赋能
智能合同审查：风险前置、效率提升、标准
统一
数字员工助手：解放HRBP、7×24小时服务、
知识沉淀
智能画像匹配：精准人才岗位画像、数据深
度匹配、主动触达。
虚拟面试官：打破时空限制、深度数据化、
标准化无偏见。
自适应学习系统 ：个性化路径、高效生成课
程、智能评估
元宇宙实训工场：沉浸式场景、增强互动、
降低成本
领导力数字孪生：高保真模拟、无接触感、
实时反馈
智能薪酬测算：市场定位实时、优化决策、
全流程自动化
福利弹性配置：精准个性化、提升分配效率、
增强决策科学性
市场对标秒级响应：降低薪酬风险、抢夺关
键人才、优化保留策略
智能需求测算：精准预测、精准画像、实时
更新
效能优化：精准成本控制、提升规划效能、
ROI 为核心语言
人才岗位预警：提前风险预警、精准干预、
预置应对方案
目标智能拆解：提升精度与效率、对齐战略、
支持动态调整
过程动态追溯：实时评估、自动记录、管理
赋能
多维评估矩阵：智能高效、数据更公平、全
面衡量价值
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第四章
C H A P T E R 0 1
AI+人力资源解决方案与标杆案例
服务业——德勤
服务业——汉得信息
服务业——某知名跨国保险集团
制造业——斯凯孚SKF
制造业——某全球轮胎制造商
农业——国内外知名农化企业
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◆ 咨询行业人力资源管理特点
服务业——德勤中国
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◆ 德勤人力资源管理特点
➢ 人才为核心资产：咨询行业作为典型的知识密集型服务产业，其核心竞争力高度依赖人力资本
的质量与配置效率。行业共性：咨询行业人力资源管理以“人才为核心资产”，强调高弹性人
才池构建、项目制绩效考核及全球化人才配置。
➢ 基于技能矩阵的动态人才管理体系：工作以项目为导向，项目团队由不同专业背景和技能的员
工组成，这要求人力资源系统具备实时识别、匹配和调度技能的能力，传统组织架构中的岗位
边界在咨询行业正逐渐模糊，取而代之的是基于技能矩阵的动态人才管理体系。
➢ 强调绩效考核与激励：采用绩效考核和薪酬激励相结合的方式，注重绩效目标设定、考核实施
和反馈的及时性，将考核结果与薪酬待遇、晋升机会和职业发展挂钩。
➢ 技能型组织转型：突破岗位边界，基于技能矩阵动态调配人力。
➢ 指数型人力资源战略：通过拆分工作任务、技术替代与人才网络拓展提升组织敏捷性。
➢ 数字化人力资源共享服务：部署智能机器人处理政策咨询，知识库覆盖率达90%以上。
绩效激励
1
绩效与职业发展挂钩
动态人才
2
实时技能匹配和调度
核心资产
3
人力资本是核心竞争力
数智化
数字化
信息化
公司人力资源数字化转型阶段
2025年开始真正用上AI
处于向数智化转型的阶段
公司目前绝大部分实现了数字化
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◆ 德勤已构建起覆盖人才招聘、培养、服务与决策全链条的AI应用体系，其中AI面试助手、智能员工服务
机器人、领导力数字孪生等核心应用，显著提升了人力资源运营效率与战略价值贡献。然而，在技术落
地过程中，德勤也面临着数据隐私保护、算法偏见管控以及人机协作平衡等多重挑战。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
服务业——德勤中国
35
劳动关系
招聘与配置
培训与开发
薪酬福利管
理
过往痛点 目前应用 未来规划
共享中心人工回复体验差
人工筛选简历存在主观偏见和偏
差
一刀切培训，学习内容枯燥；
缺乏场景化练习
AI 面试官
个性化学习内容推荐
目前主要使用数字化系统 AI校验薪酬
HR聊天机器人
具备自我学习、自我优化能力的
进阶聊天机器人
减少算法偏见与公平性问题
人力资源规
划
绩效管理
决策缺乏科学数据支撑 目前主要使用数字化系统
目前主要使用数字化系统
推广标准化的数据收集
个性化绩效辅导数据分散、数据孤岛
领导力数字孪生案例
✓ 案例背景：德勤高度重视领导力梯队建设，专项投入2亿美元打造全球学习计划，其中核心板块包括德勤人工智能学院。
✓ 德勤全球：领导力数字孪生
变革领导力VR课程通过构建高仿真的虚拟经营战场，精准模拟各类组织变革场景，让学员
在沉浸式体验中直观感知变革全流程、反复练习变革管理技能，有效强化了管理者的变革
管理实践能力；同时，管理者可在虚拟经营战场中开展实战化决策演练，针对不同业务场
景下的管理难题进行判断与应对，在动态模拟中持续提升战略预判力与应急响应速度。
✓ 德勤中国：领导力辅导（iCoaching）机器人
领导力辅导（iCoaching）机器人，聚焦“管理者如何高效赋能下属”这一核心需求，专
门为新任管理者打造各类下属沟通场景的模拟训练，通过数字化手段帮助管理者快速掌
握与下属对话的技巧与策略，进一步丰富了数字孪生培训体系在领导力培养中的应用场
景，让数字化、个性化的实践导向培训覆盖更细分的管理能力提升需求 。
为全球超58,000名人工
智能专业人士提供系统
培训
助力德勤整体人工智能
熟练程度提升至40%
领导力发展项目的参与度
与效果转化率大幅提升
“时刻保持领先，至少要知道领先的人在哪里，要知道有什么比较先进的技术和应用，不
定需要自己去开发，但一定要知道怎么能够应用在运营当中。”
照片
厉宁
德勤人力资源总监
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◆ 企业数字化服务行业人力资源管理特点
服务业——汉得信息
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➢ 人才结构特点
• 复合型：在技术维度,需掌握云计算、大数据、人工智能等数字技术；在业务维度,需理解特定行
业的商业模式与运营流程；在软技能维度,需具备复杂问题解决、跨组织沟通、持续学习等能力。
• 动态性：由于技术迭代周期缩短至6-12个月,企业需要建立能力快速更新的人才储备机制。
➢ 组织管理模式的平台化与生态化
• 平台化：以前台敏捷化、中台共享化、后台专业化为主要特征
• 生态化：随着客户需求日益复杂,单一企业难以覆盖所有技术领域,领先服务商开始构建"核心团
队+生态伙伴"的网络化人才布局。
➢ 敏捷绩效管理体系：由于数字化服务项目具有创新性强、不确定性高的特点，行业领先企业普
遍采用OKR与KPI相结合的混合考核模式；对确定性高的运营类工作采用KPI考核,对创新性强的
研发类工作采用OKR管理。
➢ 技术整合支持：因服务工作需做外地项目,员工常全国各地甚至全球跑,管理无重场地化要求,所
以更依赖 IT 手段支持远程办公,IT 管理深入且全面。
快速技能更新 OKR与KPI的混合
复合技能需求 敏捷绩效体系
人才结构 绩效管理
组织管理 技术整合
平台化组织 远程工作支持
生态合作 IT管理深度
◆ 汉得人力资源管理特点
➢ 员工能力水平强：处于技术前沿行业，技术层面认知深入，与社会先进技术接触密切，接受和
拥抱新技术的能力强。
➢ 远程管理：因服务工作需做外地项目，员工常全国各地甚至全球跑，管理无重场地化要求，所
以更依赖 IT 手段支持远程办公，IT 管理深入且全面，使人事管理相对变得简单。
数智化
数字化
信息化
公司人力资源数字化转型阶段
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
公司处于数字化向数智化转型阶段，在人
力数据整合和全量获取方面存在不足，但
已在部分场景探索智能化应用。
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◆ 汉得信息作为国内领先的企业数字化综合服务商，目前已形成以布谷人力资源数字化平台为核心，以"大
圣"AI助手、智能招聘Agent等智能体为支撑的技术架构，在员工自助服务、人事流程自动化等场景落地
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
服务业——汉得信息
37
劳动关系
招聘与配置
培训与开发
薪酬福利管
理
过往痛点 目前应用 未来规划
合同合规审查耗时易出错
人工筛选简历效率低下
智能招聘Agent进行简历解析和
简历筛选
主要依靠成熟的知识体系和员工
高度自学能力
目前主要使用数字化系统
需要更多时间和数据验证AI算薪
的精准度和数据安全
“大圣”AI助手为员工提供服务
支持；OCR识别和电子签技术用
于劳动合同文本检索和识别等
人力资源规
划
绩效管理
数据采集和数据联通不全面 目前主要使用数字化系统
目前主要使用数字化系统
AI用于人才盘点和数据分析
全量获取数据，打好数据联通基
础
“企业应明确AI应用的大方向，谨慎筛选模型，结合自身实际情况制定合理的实施方案，
避免运动式投入导致问题和负面影响。”
汉得布谷人力资源数字化平台
✓ 案例背景：汉得信息将人工智能技术在人力资源管理领域的应用系统化地整合于其布谷人力资源数字化平台，形成覆盖
员工全生命周期的智能应用模块体系。
✓ “大圣”AI助手
该助手基于汉得H-Copilot AI中台构建，整合了企业知识库与业务流程引擎，能够理解员
工的自然语言查询并提供精准解答或直接触发相关流程。这种交互模式的革新，使传统需
要HR人工介入的政策咨询、流程指引等重复性工作实现自动化处理，显著降低了HR团队的
运营压力，同时为员工提供了7×24小时不间断的服务支持
✓ 智能招聘Agent
在候选人筛选环节，智能招聘Agent能够自动解析简历内容，提取关键信息并与岗位需
求进行智能匹配，其匹配算法不仅考虑技能与经验的硬性条件，还通过分析候选人职业
发展路径、项目经历等隐性信息，评估其与岗位的文化契合度与发展潜力。在面试环节，
该Agent可支持智能化面试安排，通过分析面试官日程、候选人时区等因素，自动推荐
最优面试时间，并同步发送面试邀请与日历提醒。
为员工提供7×24小时
不间断的服务支持
HR部门的事务性工作
量显著减少
照片
杨兴
汉得数智人效咨询总监
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◆ 金融保险行业人力资源管理特点
服务业——某知名跨国保险集团
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◆ 某知名跨国保险集团人力资源管理特点
➢ 内勤管理外勤模式:销售前线队伍多为外勤,保险公司主要通过内勤管理外勤的模式运营,而人力
资源部主要服务内勤人员。
➢ 注重企业文化与员工融合：金融保险企业通常重视企业文化的塑造和传承 ,以增强组织凝聚力。
➢ 培训体系多样化且长效：保险公司注重员工长期发展,设计了多层次、多领域的培训体系。
➢ 业务扩张挑战：正从区域型公司向全国性公司扩张，分公司数量将从5家增加到20多家，人员
规模也将大幅扩大，这对人力资源体系和制度的支撑提出更高要求。
➢ 人才发展需求：随着业务扩张，需要选拔和发展更多人才，将合适的人放到合适的岗位上，同
时加强文化建设和融合。
数智化
数字化
信息化
公司人力资源数字化转型阶段
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
主系统使用workday，本地平台建设补
足，处于数字化、数据化进阶阶段，已启
动数智化进程。
强大的企业文化
增强内部凝聚力，促进员工融合
人管人模式
人力资源主要服务内勤管理人员
多样化培训体系
外部培训资源，提升员工技能
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◆ 该公司正从区域型向全国性公司扩张，人力体系需支撑分公司增至 20 余家、人员规模扩大的需求，当
前处于人力资源管理向数字化、数据化进阶并启动数智化的阶段，核心目标为提升运营效率与员工体验、
规避用工风险、沉淀数据资产，以支撑业务转型与全国性运营。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
服务业——某知名跨国保险集团
39
劳动关系
招聘与配置
培训与开发
薪酬福利管
理
过往痛点 目前应用 未来规划
金融行业监管合规严格
效率低下，主观偏见
缺乏场景化练习
实习生招募环节使用
AI简历筛选和面试
目前主要使用数字化系统
目前主要使用数字化系统
AI数字人教练
共享中心智能问答员工助手
正式员工招募中逐步应用 AI
人力资源规
划
绩效管理
相关数据未完全整合和深度分析 目前主要使用数字化系统
目前主要使用数字化系统
AI 组织编制预警、效能预警和进
阶路径提示
绩效管理智能教练
“推广AI 前充分收集员工、经理和业务部门意见，按需求优先级和可
行性排序，优先推广用户急需且易实现的需求，再采用敏捷方式推进
项目，小步快走，不断深化和优化 AI 应用场景。”
CHRO
人力资源数字化负责人
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◆ 机械制造行业人力资源管理特点
制造业——斯凯孚SKF
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◆ 斯凯孚人力资源管理特点
➢ 动态性和灵活性：机械制造业技术更新迭代迅速,企业需要快速适应市场变化,调整人力资源策略；
例如,在技术更新周期短的领域,企业可能需要频繁调整人员结构；此外,劳动密集型特点也使得
人力资源管理需要灵活应对不同生产线和工种的需求。
➢ 多世代劳动力管理：同时管理高学历的技术研发人员、技能型的一线操作工及供应链员工,需差
异化激励策略。
➢ 人机协同刚性化：生产流程高度依赖设备与人员协作,考勤排班、技能匹配需严格符合生产线节
奏,存在智能排班、多班次轮换等复杂需求。
➢ 对专业技能要求高：机械制造业的员工需要具备较强的技术背景和实际操作技能,以确保生产效
率和质量。企业在招聘、培训和绩效考核等方面,更注重员工的实际能力,而非仅仅看重学历或工
作经验。
➢ 变革速度快：斯凯孚近几年处于变革过程，人力资源管理需跟随公司业务变革节奏。
➢ 业务方主导：由业务部门和人力资源部一起梳理需求可行性，再协同数字化部门落地解决方案。
➢ 技术人性化平衡：以员工体验为出发点设计数字化工具，避免为数字化而数字化。
劳动力动态 人机协作
快速的技术迭代影响人力资源 生产线的严格排班
多世代劳动力 高技能要求
每个群体需要多样化的激励 优先考虑技能而非正式教育
数智化
数字化
信息化
公司人力资源数字化转型阶段
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
公司前期电子化、信息化、数据化已基本
完成，数字化也取得了不错进展，接下来
将向更智能的数智化方向转型
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◆ 斯凯孚的人力资源数字化转型呈现出制造业特色鲜明的特点，注重解决高端制造企业面临的特定挑战，
随着集团AI战略的深入推进和内部AI能力的提升，人力资源管理的其他环节可能逐步实现AI赋能，形成
更全面的智能化人力资源管理体系。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
制造业——斯凯孚SKF
41
劳动关系
招聘与配置
培训与开发
薪酬福利管
理
过往痛点 目前应用 未来规划
校招简历量巨大，耗时耗力 AI筛选校招简历和面试
进行数据联通和数据底座的准备
工作
进行数据联通和数据底座的准备
工作
培训课程生成
个性化课程推送
等待市场成熟应用
进行数据联通和数据底座的准备
工作
员工自主问答
数据基础不够
人力资源规
划
绩效管理
数据基础不够
进行数据联通和数据底座的准备
工作
进行数据联通和数据底座的准备
工作
等待市场成熟应用数据基础不够
“保持灵活性，不要只走一条路，采取两条路并行的策略，一方面进行私
有化部署尝试；另一方面采购商用大数据模型，调用其算力和通用性
agent，并进行定制化开发。”
照片
Michael Shen
SKF China
Payroll Leader Zhe Zhang
SKF IT Digital Business
Program Manager
AI校园招聘案例
✓ 案例背景：斯凯孚的数字化转型不仅聚焦于产品和制造流程创新，也延伸到人力资源管理领域，形成了"技术赋能员工"
（AI-ready workforce）的明确战略，再加上斯凯孚近几年处于变革过程，人力资源管理需跟随公司业务变革节奏，
✓ 应用案例
2025 年校园招聘流程中，设置线上 AI 面试阶段，作为HR初面前的关键筛选环
节，聚焦解决早期招聘中的 “大规模简历处理”“候选人初筛效率” 等痛点。
✓ AI功能模块应用
标准化评估工具：生成结构化面试问题，确保所有候选人的评估标准统一，减
少人为主观偏差。
多维度信号分析：通过自然语言处理分析候选人语言表达，结合计算机视觉技
术捕捉非语言信号，评估沟通能力、情绪稳定性等软技能。
精准技能匹配：依托技能匹配算法，将候选人学历背景、项目经历等信息与岗
位要求自动比对，快速识别符合技术潜力的候选人。
效率提升：缩短初筛周期，
降低 HR 重复筛选的工作量
精准度优化：减少主观筛
选误差
战略协同：招聘环节与 “AI-
ready workforce” 战略联动
✓ 业务挑战：校招基于宽进严出策略，简历量与面试量超额严重影响HR与业务经理日常工作
“基于现有LLM能力以及业务场景，分别从深度和广度进行挖掘，在保
证数据安全的前提下，确保技术能够真正赋能到业务，解决业务部门的
痛点。”
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◆ 轮胎制造行业人力资源管理特点
制造业——某全球轮胎制造商
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◆ 该公司作为行业标杆，其模式呈现三大特征
➢ 资本、技术、劳动密集型产业：劳动力成本占总成本3-15%，呈现"蓝领密集+技能复合"特征。
➢ 员工能力和技能迭代：以员工能力迭代为纽带，实现人才供给与战略需求的精准匹配，确保员
工技能升级始终服务于企业核心方向。
➢ 重视企业文化建设：强调企业精神传承，注重员工思想引导和沟通机制，提升归属感和认同感
➢ 全球化布局：对于有出海业务的轮胎企业，在拓展国际市场时，高度重视人才本地化战略，涵
盖了文化融合、政策合规以及供应链协同等多个深层维度，通过“人才本地化+管理标准化”
的模式来突破跨文化管理壁垒。
➢ 整体员工稳定：主动离职率低，服务年限平均12-13年。
➢ 高潜人才招聘为主：业务增长但不依赖扩员，人效不断提高，近期离职率低使招聘需求不高，
主要以高潜人才招聘为主。
➢ 对员工数字AI能力要求高：办公运营普及copilot 等工具，人力资源强调赋能型 AI。
全球化布局 资本与技术密集型产业
适应国际市场的人才本地化 劳动力成本低，技术复杂性高
轮胎制造行业
企业文化建设 员工能力和技能迭代
培养员工归属感和认同感 人才供给匹配战略需求
数智化
数字化
信息化
公司人力资源数字化转型阶段
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
公司数字化转型多年，业务和运营数字化
程度高，目前正处于数字化到数智化的阶
段，办公运营普及copilot 等工具，人力
资源强调赋能型 AI。
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◆ 作为全球轮胎制造商，该公司人力资源数字化转型具有行业标杆意义，其AI应用呈现"战略引领、场景聚
焦，文化适配"的鲜明特征，其以人为本的技术融合路径为行业提供了重要参考。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
制造业——某全球轮胎制造商
43
劳动关系
招聘与配置
培训与开发
薪酬福利管
理
过往痛点 目前应用 未来规划
培训时间长且资源投入高
目前招聘量不大
AI蓝领专业技能培训
AI销售技能培训
目前主要使用数字化系统
AI领导力软技能培训
更新新系统
整合部分AI赋能功能
目前主要使用数字化系统
更新新系统
整合部分AI赋能功能
繁琐且准确度和灵活度要求高
AI应用于简历筛选和一面
人力资源规
划
绩效管理
缺乏基于数据决策制定 目前主要使用数字化系统
在系统中记录日常绩效管理
推动人员战略规划、预测的数据
和企业业务数据的打通
数据整合至数据库中分析应用数据分散，难以整合
“我们追求全公司数据打通、数字化基础设施与 AI 解决方案协同，最终解决业务、数据
可见性、全流程不通畅等核心问题，而非仅实现单个环节的微小优化。”
公司人力资源总监
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◆ 农业行业管理现状和挑战
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
农业——国内外知名农化企业
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◆ 该企业人力资源管理诉求
➢ 安全战略属性：农业关乎国计民生与粮食安全，其管理需兼顾战略稳健性与长期可持续性，因
此在经营灵活性上相对受限，跨境发展的复杂程度也普遍高于制造业与服务业。
➢ 规模化挑战：受土地分布特点和当前以农户个体化经营为主的发展模式影响，农业在推动规模
化、组织化管理方面面临一定挑战，人力资源的整合与标准化运营仍需逐步推进。
➢ 管理基础持续完善：相较于国际农业企业较早建立的商业化运营体系，国内农业企业的规范化
管理仍在持续完善过程中。未来可逐步构建系统化管理框架，并在此基础上引入数字化工具，
为后续智能化应用创造条件。
➢ 进一步推动人力资源数字化：与欧美农化企业相比，在人力资源管理数字化上有较大差距，需
要通过不断投资投入持续推进效率、敏捷、准确、完整。
➢ 人力资源管理体系的提升：坚定不移围绕国内人力资源管理的短板：人才断层，成本投入低回
报等问题，进一步加强与人力资源管理领先企业的学习，打造符合农化企业特征的管理方法。
➢ 加强多元化企业的内部协同：优化灵活高效的组织架构，完善公平透明的利益分配保障体系，
减少协同矛盾。
数字化管理，智慧化经营
全球化
包容性
一致性
拥有与欧美企业一致的人力资源数字化体
系，且正持续推进数字化升级，目前处于
数智化转型阶段。
该企业人力资源变革路径
战略稳健行 系统化管理框架
商业化运营经营灵活性
农户个体化经营
土地分布
战略属性
规模化挑战
管理基础
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第五章
C H A P T E R 0 1
AI在人力资源的应用的实施挑战与战略机遇：
人力资源与IT部门的职能重组与生态协同
实施挑战
技术投入与收益兑现周期错配，企业面临成本压力
企业内部组织架构和流程的惯性，对AI智能体应用产生阻力
战略机遇
AI智能体实现人力资源管理全流程自动化，削减刚性成本
AI智能体助力组织敏捷化，提高人均效能
未来趋势
AI Agent驱动下的IT部门职责演变
AI Agent赋能下人力资源与IT部门的职能重组与生态协同
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◆ 技术投入与收益兑现的周期错配构成企业应用AI人力资源系统的首要挑战，这一矛盾源于高额初始投资
与渐进式收益获取之间的结构性失衡。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
实施挑战：技术投入与收益兑现周期错配，企业面临成本压力
46
➢ 收益的滞后性
AI系统的收益通常分为直接收益与间接收益，收益实现的滞后性进一步加剧了成本压力，AI+HR项目的投
资回报周期通常需要12-24个月。
• 直接收益可量化为流程效率提升带来的人力成本节约，核心逻辑是AI替代人工完成重复性工作的时×对
应岗位人力成本，主要体现在简历初筛，考勤核算，员工咨询响应这几个环节。
• 间接收益则体现为员工体验改善、组织效能提升等长期价值，其量化则更为复杂，且许多企业缺乏科学
的AI项目投资回报衡量框架，无法准确量化AI技术带来的软性收益，如员工满意度提升、离职率降低、
招聘质量改进等，比如情感AI系统将员工离职率降低20%，但这一收益需结合招聘成本、培训投入、业
务中断损失等多维度数据综合测算。
60%-70% 10%-15% 5%-10% 15%-20%
系统采购费 实施和部署费用 培训费用 维护和升级费用
➢ 投入成本构成
从成本构成看，AI人力资源解决方案的总拥有成本包括系统采购费、实施部署费、培训费、维护升级费
等多重环节，其中系统采购成本、维护升级支出为主要构成部分。
中期
（6-18个月）
流程效率开始提升,错误率下降,但
人力成本节约尚不明显
初期
（0-6个月）
效率暂时下降,投
入集中显现,几乎
无正向收益
后期
（18个月+）
规模化效应显现,质
量提升和决策优化
带来的收益加速兑
现
AI+HR投资回报曲线
AI+HR系统成本分解
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认知惯性 对AI技术的不信任与抵触
路径惯性 组织对传统工作模式的依赖
结构惯性 组织架构对AI应用的适应性不足
中小企业在AI投入上的资源匮乏资源惯性
◆ 组织惯性作为一种系统性阻力，通过认知、路径、结构、资源四个维度抑制AI人力资源系统的效能释放。
资料来源：公开资料、专家访谈、BCG、亿欧智库
实施挑战：企业内部组织架构和流程的惯性，对AI智能体应
用产生阻力
47
➢ 认知惯性
认知惯性表现为员工对AI技术的不信任与抵触情绪，尤其是在涉及决策自主权转移的场景中。机构研究
表明，员工对工作内容的固有认知往往导致其抵制AI驱动的组织变革，员工因担心AI系统替代其筛选简
历的核心职责，出现消极配合现象这种抵触情绪源于"算法黑箱"带来的失控感，员工难以理解AI决策的
依据，进而质疑其公平性与可靠性。
➢ 路径惯性
路径惯性反映组织对传统工作模式的依赖，表现为流程再造的阻力。当引入AI智能体试图简化流程时，
遭遇部门间利益协调困难，尤其是在跨部门协作场景中，各团队倾向于维护既有的数据壁垒与操作习惯。
➢ 结构惯性
结构惯性体现为组织架构对AI应用的适应性不足，传统HR部门的"三支柱"（COE、HRBP、SSC）结构
与AI驱动的扁平化趋势存在内在冲突。机构报告指出，AI时代的组织需要减少管理层级、扩大管理幅度，
但多数企业的HR组织仍保持金字塔结构，决策权集中于上层，抑制了AI智能体的自主决策空间。
➢ 资源惯性
资源惯性导致中小企业在AI投入上的马太效应，即资源越匮乏的组织越难以突破AI应用的初始门槛。这
类企业的预算通常优先分配给生产、营销等直接创收部门，对人力资源数字化的投入有限。
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◆ AI智能体通过渗透人力资源管理全流程，实现从单点自动化到端到端流程再造的成本削减。
资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
战略机遇：AI智能体实现人力资源管理全流程自动化，削减
刚性成本
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➢ 劳动关系管理
劳动关系管理中的重复性事务通过AI智能体实现自动化处理，释放HR团队精力。AI聊天机器人可处理大量
常规员工咨询，如假期申请、社保查询等常规问题，响应时间从平均48小时缩短至秒级。
➢ 招聘与配置
在招聘环节，AI系统覆盖从职位描述生成、候选人搜寻到面试评估的完整链条，显著降低人力投入。AI招聘
系统的智能简历筛选和自动寻访候选人功能，减少HR人工筛选时间，更具突破性的是，AI数字面试官的应
用使首轮面试完全自动化。
➢ 培训与开发
培训开发领域的AI应用聚焦于学习效率提升与资源优化配置。AI培训内容生成器可根据员工岗位需求自动定
制课程。AI系统还能通过学习行为分析，识别低效培训活动。这种精准培训模式避免了传统"一刀切"方式的
资源浪费，实现成本与效果的最优平衡。
➢ 薪酬福利管理
作为人力资源成本控制的核心领域，通过AI智能体实现核算自动化与策略优化的双重价值。AI系统还能通过
数据分析优化薪酬结构，识别薪酬倒挂现象。在福利管理方面，AI智能体根据员工画像推荐个性化福利包，
使用率提升30%，同时避免福利资源的浪费。
➢ 人力资源规划
AI 智能体通过数据预测与动态模拟，降低人才错配成本与冗余成本，实现人力配置的精准化。AI规划系统
可整合企业战略目标、业务增长数据、行业人才趋势、内部人才供给数据，构建预测模型。
➢ 绩效管理环节
借助 AI 智能体实现评估自动化与结果应用的精准化，大幅减少人工核算成本与主观误差成本。AI绩效系统
可自动对接业务数据平台，实时抓取员工关键绩效指标与行为数据，生成动态绩效看板。
优化薪酬结构并推荐个性化福利 自动化评估并对接业务数据自动化候选人搜寻和面试
绩效管理薪酬福利招聘与配置
预测人才需求并优化配置
培训与开发 人力资源规划
自动化常规员工咨询 定制课程并识别低效培训
劳动关系
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◆ AI智能体通过重塑组织结构、优化决策流程、赋能员工自治三方面推动组织敏捷化，实现人均效能的显
著提升。
资料来源：公开资料、专家访谈、BCG、亿欧智库
战略机遇：AI智能体助力组织敏捷化，提高人均效能
49
➢ 组织结构
组织结构层面，AI技术支撑的扁平化变革减少管理层级，扩大管理幅度。这种变革的技术基础是AI系
统承担了大量中间层的信息汇总与分析职能，使高层管理者能直接获取一线数据。某大型互联网企业
通过DataAgent系统自动生成数据分析报告，替代传统的层级汇报机制，显著缩短了战略调整周期。
➢ 决策流程
决策流程的敏捷化表现为数据驱动替代经验判断，AI智能体提供实时洞察与预测，支持快速迭代。在
人力资源领域，AI预测分析使组织能够前瞻性应对人才需求变化，某制造企业通过AI系统预测生产线
扩张所需技能，提前数月启动培训计划，避免了产能爬坡期的人才短缺，人均产值大幅提升。
➢ 赋能员工自治
员工自治赋能打破传统科层制的控制模式，AI智能体提供的工具与信息使员工能自主决策。这种模式
在人力资源管理中表现为"员工自助服务"的深化，员工通过AI数字助理自主完成绩效目标设定、职业发
展规划等以往由HR主导的工作。
AI驱动组织敏捷提升效能
员工自治
AI工具赋能员工自主决策
决策流程
AI驱动的数据驱动决策取代经验判断
组织结构
AI支持的扁平化减少管理层级
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资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库
未来趋势：AI Agent驱动下的IT部门职责演变
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◆ AI Agent的普及催生了IT部门的一个全新角色——"AI代理人力资源"，负责AI Agent的全生命周期管理，
包括"招聘"（选型和开发）、"入职"（部署和集成）、"培训"（微调和提示工程）、"绩效管理"（监控和
优化）与"离职"（退役和替换）等环节。这一角色借鉴了人力资源管理的理论与方法，将AI Agent视为
特殊的数字员工进行系统化管理。
➢ 在招聘阶段，IT部门需先深度拆解业务场景需求，再针对性评估AI Agent能力适配性。如客服场景，除优先考察自然
语言理解精度，还需验证多轮对话连贯性、情绪识别准确性，确保能高效响应客户咨询；数据分析场景则重点关注模
型推理深度、大数据处理速度，以及与企业现有数据系统的兼容性，以此筛选或开发贴合业务痛点的解决方案。
“招聘”
➢ 入职环节涉及AI Agent的部署、系统集成与权限配置，确保其能够无缝融入企业现有IT架构并安全访问必要资源。例
如在金融行业，合规审查AI Agent需要访问客户交易数据，但必须严格限制其对个人身份信息的访问权限，同时保留
完整的操作审计日志。IT部门还需要为AI Agent建立"员工档案"，记录其功能、版本、权限等，便于后续管理与审计。
“入职”
➢ 培训环节是确保AI Agent持续满足业务需求的关键环节，包括模型微调、提示工程、知识库更新等活动。IT部门可以
构建企业知识库，通过检索增强生成技术使AI Agent能够实时获取最新的业务知识与规则。更先进的IT部门还在探索
"AI Agent导师制"，即通过经验丰富的"资深AI Agent"指导新部署的"初级AI Agent"，加速其学习过程。
“培训与开发”
➢ 退役管理是AI Agent生命周期的最后阶段，涉及安全停用、数据清理、资源释放与知识传承。随着技术迭代与业务变
化，部分AI Agent可能因功能过时、性能不佳或成本过高需要退役，IT部门需要制定规范的退役流程，避免数据泄露
或业务中断，同时需要总结经验教训，将"离职"AI Agent的知识与经验迁移给新系统，实现组织知识的持续积累。
“离职”
➢ 绩效管理与优化要求IT部门建立完善的AI Agent评估体系，持续监控其性能、准确性、效率与合规性。KPI可能包括
任务完成率、错误率、响应时间、资源消耗等，这些指标需要与业务价值直接挂钩。IT部门可以利用专门的AI监控平
台，实时收集AI Agent的运行数据，生成性能报告，并在指标异常时触发预警。
“绩效管理”
AI不仅仅改变了HR的工具箱，它正在从根本上改变
组织的人才结构。过去，组织中大量的初级岗位依赖
重复劳动来维持运转。但AI一旦进入，这些可替代的
工作会迅速被自动化。与此同时，那些经验丰富、学
习能力强的“高杠杆人才”，因为能借助AI提升产出，
反而被放大了价值。
上海外服专家洞察
季效辰 Jimmy Ji
副总经理
上海外服云信息技术有限公司
组织与用工模式：AI重塑人才杠杆
尤其值得注意的是，35岁+雇员的职场价值正在被重新定义。过去，很多人担心自己“过了35岁就
不值钱了”，但AI正在颠覆这一逻辑。因为AI替代的往往是重复性、低门槛的工作，而那些懂业务、懂
管理、懂协作、能快速学习和驾驭AI的人，反而在这个时代更稀缺、更有价值。35岁以上的雇员，通常
积累了丰富的行业经验和判断力，只要愿意拥抱AI，就能把个人杠杆放大数倍，成为组织里不可或缺的
中坚力量。
这也让企业的用工模式发生了深刻变化。越来越多的公司开始把“核心岗位”牢牢抓在手里，把能
产生差异化价值的人才留在组织内部；而对大量非核心、可标准化的岗位，企业更倾向于通过灵活用工、
项目制外包的方式来解决。这样既能保证组织敏捷性，又能在不确定的市场环境下，降低固定成本。
未来的组织，不再是单一的全职雇佣关系，而是由全职员工、灵活用工和AI数字劳动力共同构成的
新型生态。这对人力资源服务行业来说，既是挑战，也是巨大的机会。
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◆ AI Agent的普及将推动企业组织形态向更扁平化、网络化与敏捷化的方向演进，人力资源部门与IT部门
的协同模式也将随之变革。AI Agent技术催生的人力资源与IT部门新型协同模式，其核心特征是数据驱
动、流程自动化与紧密协作。
资料来源：公开资料、专家访谈、BCG、亿欧智库
未来趋势：AI Agent赋能下人力资源与IT部门的职能重组
与生态协同
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流程自动化
流程自动化与协同是AI Agent提升HR-IT协作效率的关键，通过智能工作流引擎与NLP技术，实现需求提报、资源申请、
项目审批与成果验收的全流程自动化，预测HR部门潜在需求，主动提供解决方案，实现从被动响应到主动赋能的转变。
2
数据驱动
数据共享与融合是新型协同模式的基础，AI Agent通过标准化接口与智能数据处理能力，打破了HR与IT部门的数据壁
垒，实现了人才数据与技术数据的无缝集成。
1
紧密协作
敏捷协作与共创是应对快速变化的市场需求的新型工作方式，通过跨部门敏捷团队与快速原型开发，加速HR数字化创
新。AI Agent时代，HR与IT部门可以组建跨职能敏捷团队，共同定义问题、设计方案、开发原型并测试优化。
3
◆ 构建有效的协同治理框架是确保HR与IT部门长期高效协作的关键，需要从战略层、流程层与技术层三个
维度系统设计。
流程层
流程层的治理关注协同流程的标准化与优化，包括需求管理、项目管理与知识共享等关键环节。
• 需求管理流程：需要定义清晰的需求提报、评估、优先级排序与变更控制机制，确保IT资源投入到最具价值的HR项目。
• 项目管理流程：需要采用敏捷方法，通过迭代开发与持续反馈确保项目成功。
• 知识共享机制：则通过建立跨部门知识库与定期经验交流会，促进HR与IT部门的相互学习。
2
战略层
战略层的治理主要涉及目标对齐、组织架构与资源分配，确保HR与IT协同方向与企业整体战略一致。
• 组织设计：设立跨部门数字化人力资源委员会，由HR负责人与IT负责人共同领导，定期审视HR数字化战略与进展。
• 资源分配机制：需要创新，如设立HR-IT协同创新基金，专门支持跨部门的AI Agent应用项目。
• 责任共担机制：建立清晰的责任共担机制，明确HR与IT部门在每个项目中的角色与职责，避免推诿扯皮。
1
技术层
技术层的治理是HR-IT协同的基础保障，涉及系统架构、数据标准、安全策略与技术选型等技术决策。
• 系统架构：HR与IT部门需要共同设计开放灵活的技术平台，支持AI Agent的快速集成与扩展。
• 数据标准与治理：技术层治理的核心，HR与IT部门需要共同定义关键数据实体的数据模型、编码标准与质量规则。
• 联合技术选型委员会：确保选择的AI Agent与技术平台符合双方需求，同时具有良好的兼容性与可扩展性。
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报告审核
孙毅颂
亿欧智库研究总监
Email：sunyisong@
◆ 亿欧智库（EO Intelligence）是亿欧旗下的研究与咨询机构。为全球企业和政府决策者提供行业研究、
投资分析和创新咨询服务。亿欧智库对前沿领域保持着敏锐的洞察，具有独创的方法论和模型，服务能
力和质量获得客户的广泛认可。
◆ 亿欧智库长期深耕新科技、消费、大健康、汽车出行、产业/工业、金融、碳中和等领域，旗下近100名
分析师均毕业于名校，绝大多数具有丰富的从业经验；亿欧智库是中国极少数能同时生产中英文深度分
析和专业报告的机构，分析师的研究成果和洞察经常被全球顶级媒体采访和引用。
◆ 以专业为本，借助亿欧网和亿欧国际网站的传播优势，亿欧智库的研究成果在影响力上往往数倍于同行。
同时，亿欧内部拥有一个由数万名科技和产业高端专家构成的资源库，使亿欧智库的研究和咨询有强大
支撑，更具洞察性和落地性。
团队介绍
王思雨
亿欧智库分析师
Email：wangsiyu@
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◆ 本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智库的专业理解，清晰准确地反映了作者的研究观
点。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在任何情况
下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。本报告的信息来源于已公开的资料，
亿欧智库对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽可能的获取但不作任何保证。
◆ 本报告版权归亿欧智库所有，欢迎因研究需要引用本报告部分内容，引用时需注明出处为“亿欧智库”。
对于未注明来源的引用、盗用、篡改以及其他侵犯亿欧智库著作权的商业行为，亿欧智库将保留追究其
法律责任的权利。
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关于我们
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、南京、纽约设有分公司。亿欧立足中国、影响全球，用户/客户覆盖超过50个国家或地区。
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和咨询服务亿欧智库（EO Intelligence），产业和投融资数据产品亿欧数据（EO Data）；行业垂直子
公司亿欧大健康（EO Healthcare）和亿欧汽车（EO Auto）等。
◆ 基于对中国科技、产业和投资的深刻理解，同时凭借国际化视角和高度，亿欧为中外客户提供行业研究
、投资分析、创新咨询、数据产品、品牌公关、国际化落地等服务。已经服务过的客户包括华为、英特
尔、腾讯、百度、一汽解放、理想汽车、京东、微软、安顾集团、统信、中石油-昆仑数智、中电信息、
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◆ 基于自身的研究和咨询能力，同时借助亿欧网和亿欧国际网站的传播优势；亿欧为创业公司、大型企业、
政府机构、机构投资者等客户类型提供有针对性的服务。
◆ 创业公司
亿欧旗下的亿欧网和亿欧国际站是创业创新领域的知名信息平台，是各类VC机构、产业基金、创业者和政
府产业部门重点关注的平台。创业公司被亿欧网和亿欧国际站报道后，能获得巨大的品牌曝光，有利于降低
融资过程中的解释成本；同时，对于吸引上下游合作伙伴及招募人才有积极作用。对于优质的创业公司，还
可以作为案例纳入亿欧智库的相关报告，树立权威的行业地位。
◆ 大型企业
凭借对科技+产业+投资的深刻理解，亿欧除了为一些大型企业提供品牌服务外，更多地基于自身的研究能
力和第三方视角，为大型企业提供行业研究、用户研究、投资分析和创新咨询等服务。同时，亿欧有实时更
新的产业数据库和广泛的链接能力，能为大型企业进行产品落地和布局生态提供支持。
◆ 政府机构
针对政府类客户，亿欧提供四类服务：一是针对政府重点关注的领域提供产业情报，梳理特定产业在国内外
的动态和前沿趋势，为相关政府领导提供智库外脑。二是根据政府的要求，组织相关产业的代表性企业和政
府机构沟通交流，探讨合作机会；三是针对政府机构和旗下的产业园区，提供有针对性的产业培训，提升行
业认知、提高招商和服务域内企业的水平；四是辅助政府机构做产业规划。
◆ 机构投资者
亿欧除了有强大的分析师团队外，另外有一个超过15000名专家的资源库；能为机构投资者提供专家咨询、
和标的调研服务，减少投资过程中的信息不对称，做出正确的投资决策。
◆ 欢迎合作需求方联系我们，一起携手进步；电话 010-53321289，邮箱 hezuo@
亿欧服务
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