企业人力数字化核心关注点：顶层设计、技术落地与流程创新迭代

当前重点关注顶层设计，同时也关注技术落地，正朝着技术流程创新迭代的方向不断发展。

当前经济压力增大且就业市场存在不确定性，怎样盘活现有的人力资本呢？怎样通过精益管理来实现内部的降本增效呢？这些成为了企业人力数字化的核心关注点。当前超过一半的企业觉得人力数字化的重点在于进行系统架构的搭建以及流程的优化等数字化前期的投入方面，而对于使用中后期的使用意愿、新技术的应用以及优化迭代等中后期的运作方面，关注程度不够。这种战略思路重视前期建设却忽视后期运维，它直接导致了当前企业在人力数字化过程中对产品使用存在担忧，也间接导致了企业对资源投入的担忧。同时，这种思路造成了企业内部科技创新基础薄弱，以及组织部门之间难以实现协同等难点。

出海企业人力资源体系建设需求

以安全合规为底线，分阶段推进人力资源体系的全球化建设

安全合规对于出海企业至关重要，它是出海企业的生命线。安全合规包括个人信息保护等数据安全方面的问题，还包括跨境数据传输等隐私保护层面的问题。同时，安全合规也涉及海外劳动法及雇佣条例对劳动时间、薪酬福利、安全保障等方面的规定。

出海企业的人力资源数字化需以业务先行作为基础，然后分阶段来实施，这就是分段建设的方式。初期关注海外团队的扩张，要能快速满足人力管理的需求；中期进入国内国外混合用工阶段，对本地化用工的要求提升，且强调总部与分支机构的协同运营；随着海外业务不断发展壮大，企业会更注重全球一体化的人才团队建设，借助战略性人才管理来支持企业持续创新。

外资企业人力资源体系建设需求

优先使用母公司的核心人力产品，根据中国公司的话语权来对特定模块进行独立的选型。

外资企业在中国的发展阶段存在差异，其数字化选型的决策权也不一样。若企业在国内的团队规模较小且收入贡献也较小，那么就更倾向于使用与国外母公司相同的产品。尤其在核心人力模块方面，一般会首先选择 Oracle、SAP 等国际知名厂商。在招聘管理模块方面，本土厂商因对国内市场有更深入的理解，所以能更好地适应国内的招聘环境，这使得外资企业往往会更早进行独立选型。其次是劳动力管理模块，由于零售、制造业等劳动密集型领域有较多的外资企业，所以这些外资企业对劳动力管理的需求更为迫切。此外，外资企业普遍对人才发展极为重视。它们可能会针对企业的培训模块进行单独的挑选和确定，目的是满足对人才发展的特殊需求。

零售行业人力体系建设需求

兼职的比重比较高，人员的分布较为分散，并且呈现出季节性的波动，这就要求能够进行灵活的排班以及实时的培训。

零售行业属于劳动密集型产业。它的实体零售门店数量多且分布分散。兼职员工占比接近 60%。需要对消费者倾向和体验予以高度关注。所以品牌忠诚度的建设在很大程度上依赖线下员工的服务质量和响应效率。此外，零售行业受节假日和促销周期的影响较为显著，业务存在季节性波动。

零售行业的员工及市场特征导致人力需求方面，其内部人力数字化建设更注重灵活用工与精细化管理。因为行业风向快速变化，且门店消费者有服务要求，所以零售企业需为门店员工提供更专业、更有效的培训支持。从业人员存在季节性波动以及跨区域分布差异，这使得零售企业在人员排班、跨区调用、激励核算等领域面临更多要求。此外，零售行业的从业人员数量较为庞大。在这种情况下，怎样去平衡人员成本与经营效益呢？这就需要专业工具来辅助进行决策。

移动化、自动化、智能化的用工管理系统是主要需求

解决方案：零售行业的人力解决方案较为重视移动化、自动化以及智能化。因为门店人员存在灵活调配的需求，所以对人力解决方案的敏捷性和智慧程度提出了更高的要求。大部分门店的人员管理需要更轻量且更便捷，这样能减少理解成本以及操作难度。所以，移动打卡、实时工时结算与统计、人员排班等常用功能更适宜在移动端进行操作。与此同时，人力系统需要能够自动配比各门店的人员数量，并且根据用人需求实时调配人力资源。

制造行业人力体系建设需求

需要蓝领能够快速办理入离职手续并且进行薪酬绩效核算，研发人员需要着重进行新技术应用方面的学习。

制造业属于劳动密集型行业。因为生产流程有刚性约束，所以在用人方面更注重在用人流程上减轻操作负担，同时在育人环节注重培养高级人才的复合技能。目前制造业整体的数字化程度不高，并且内部管理体系还有优化的空间，这给人力数字化的推进带来了阻碍。

制造业中的高流动性群体集中在工厂的蓝领工人，与零售行业相比有所不同。所以，需要快速批量办理入职手续，进行员工集体培训后上岗，对厂内员工的操作安全性进行监测，实时计算产出绩效等。这些都要求人力系统在“选人”和“用人”环节具备足够的快速性、便捷性和易用性。此外，新技术在不断迭代。制造业对于高端研发人才的需求十分迫切，同时还需要一直保持足够的行业敏感度。所以，制造业对“育人”这个环节提出了更高的要求。

互联网行业人力体系建设需求

良好的数字化基础，适配敏捷型一体化人才系统；敏态业务，适配敏捷型一体化人才系统；扁平式管理，适配敏捷型一体化人才系统。

互联网企业的典型特征是数字化程度高、业务敏捷、员工成长曲线陡峭且倾向于扁平化管理。互联网行业整体的数字化基础设施成熟度比较高，并且为了能够快速地拥抱变化，企业内部的业务需要快速地进行迭代。所以，互联网企业需要保持组织架构的扁平化，这样便于实时的信息流通，同时也对员工的压力和技能成长性提出了更高的要求。

互联网企业依托成熟的数字化体系，能够更快地实现人力资源一体化管理与智能决策，并且可以帮助企业精确筛选人才以及快速培养人才。

中国人力资源数字化产业图谱

人力资源数字化产品矩阵的演变

横向整合产品模块，纵向搭建PaaS底座、深化数据智能

产品边界方面：目前，部分细分赛道如劳动力管理、在线学习等仍保持较强垂直属性。同时，越来越多的人力资源数字化厂商开始向一体化转型。在需求侧，由于从单一产品使用转向数据深度整合，厂商通过自研或并购的方式进行横向拓展产品矩阵。这样做既能强化竞争壁垒，提升客户粘性，又能通过深度挖掘客户价值实现收入增长。

PaaS 提供支撑：随着产品矩阵变得越来越复杂，标准化交付与个性化需求之间的矛盾持续不断地加剧。头部厂商更倾向于借助 PaaS 平台来构建起灵活的开发框架，以此来支撑按照需求进行定制以及快速的迭代。另外，在沉淀行业的专业知识（Know-How）的前提条件下，人力资源数字化厂商进一步将 AI 与大数据技术进行融合，促使产品朝着数据驱动以及流程自动化的方向发展演进。

人力资源数字化厂商竞争策略

HR 数字化专业厂商将关注点放在中型企业上。一体化解决方案主要侧重于中大型企业。细分模块厂商凭借其场景优势进入市场。

AIGC+HRM – 人力三支柱

在三支柱场景里，AI 在 HRBP 的招聘场景方面相对成熟，同时在 SSC 的问答场景方面也相对成熟。

在 COE 场景中，借助 AI 所具备的预测与洞察能力，去收集行业政策以及公开信息，以此来辅助管理者构建具有前瞻性的人才战略；在 HRBP 场景中，AI 能够通过数据穿透业务的痛点，借助人才画像来动态地识别高潜员工，同时辅助对简历与面试信息进行解析，从而缩短招聘周期；在 SSC 场景中，AI 结合智能客服和自动化，用于辅助解答员工的疑问，并且替代传统的重复性工作。目前，AIGC 在简历筛选方面应用相对成熟。目前，AIGC 在面试辅助方面应用相对成熟。目前，AIGC 在智慧问答环节应用相对成熟。

AI 存在局限：在候选人进行终面时；在员工关系进行管理时；在进行个性化职业规划时；在进行心理疏导时等，在处理复杂人际关系与重要决策方面，人类所具备的情感分析和专业判断仍然是极为重要的。

AIGC+HRM – 场景应用

智能交互会发展到智慧建议，行业模型会转变为企业模型，高标准化场景中 AI 的渗透程度会越高。

AIGC 在人事管理系统中，在场景方面呈现出从人才招聘、测评环节向培训场景延展的特点；在应用方面呈现出从智能交互到智慧建议的发展；在模型方面呈现出从行业模型到企业私有模型的发展特征。当前 AIGC 与 2023 年以前的 AI 应用不同，它更多地起到主动输出的作用。它能够对输入内容进行语义理解和情绪识别等操作，围绕核心目标展开自动化和个性化的生成，推进交互与反馈分析，从而为决策者提供思路和建议。

AIGC+HRM – 商业应用

企业对 AIGC 的投资回报予以关注。目前，只有那些数字化较为成熟的企业才会尝试 AI 机器人产品。

AIGC 发展时间较短，其产品形态与商业模式尚在探索之中，技术也在持续进行迭代。基于此，当前 AIGC 在人力系统中的渗透率不足 30%，企业对投入 AIGC 后能否获得回报存在顾虑。员工具备调用 AI 的专业能力与否，以及是否有足够内部数据来支撑 AI 输出个性化建议等，在使用上，这也是企业当前在人力场景中使用 AIGC 的难点。

商业模式方面，从 AI 与人力系统的结合形式来看，可分为嵌入式工具和独立售卖这两类。然而，独立 AI 机器人对企业内部数据的质与量有着更高的要求。正因如此，在当前情况下，只有少数数字化成熟的企业进行了初步的尝试。

构建全球化人力资源数字化体系

顺应中国企业走向海外的趋势，首先满足在不同领域之间进行管理的核心需求，同时增添产品的功能。

目的地选择方面，由于越来越多的中国企业正积极在海外市场进行布局，所以头部人力资源数字化服务商在需求侧的推动下也开始了全球化经营。在选择出海目的地时，现阶段主要是以被动出海的方式为主，并且会结合市场体量、增长潜力、政策以及人力环境等指标来进行综合的评估。

在产品发展早期，人力资源数字化服务会倾向于在现有的产品体系基础之上，着力打磨对国外管理模式和制度的适配能力。一方面，要确保产品功能能够与当地的劳工政策高度契合；另一方面，也应当满足各地区在数据安全、隐私保护方面的规定，以此来支持客户的合规化运营。

厂商案例：易路

软件与 AI 相结合，再加上服务，重塑了企业的生产力。AI HR 在全场景中实现了深度融合，成为了引领者。

易路在 2004 年成立。它为中大型企业提供“软件+AI+服务”的一站式人力资源解决方案。目前，已覆盖超过 800 万的活跃用户。

全球化布局方面，易路的全球服务生态不断完善。在全球范围内，它能够实现多点支持、多云部署以及主流接口互通。目前，已对超 180 个国家和地区提供支持，从而使出海企业的业务拓展更加敏捷、更加稳定且更加合规。

易路是 AI 先行者，在 AI+HR 领域布局较早。其 iBuilder 智能体平台是基于 HR 行业大模型、DeepSeek 模型、GPT 等研发而成的。该平台内置 38 个智能体，既支持公、私有云，也支持本地部署。它能为企业人力资源的全场景提供智慧支持，还能重塑企业人力服务流程，使人力服务变得更高效、更精准、更有温度。

厂商案例：北森

利用自研的 PaaS 平台以及 SaaS 业务和数据，构建起人力资源的全场景 AI 助手。

人力资源科技公司北森于 2002 年成立。它凭借创新的一体化 HR SaaS 及人才管理平台——iTalentX，为中国企业提供人力资源管理场景中的所有技术和产品。这些产品涵盖 HR 软件、人才管理技术、员工服务生态以及低代码平台的端到端整体解决方案。

从而形成了系列针对垂直行业的模型能力。目前，北森发布了 7 款 AI 助手，分别是 AI 招聘助手、AI 面试官、AI 员工助手、AI 做课助手、AI 陪练助手、AI 测评以及 AI 领导力教练 Mr.Sen。这些 AI 助手基于 SenGPT 人力大模型，能够覆盖超过 30 个人力业务场景。

厂商案例：肯耐珂萨

HRO 与 HRD 相结合，能够为企业的人力管理提供解决方案，此方案涵盖从战略解码一直到落地执行的整个过程，是端到端的解决方案。

肯耐珂萨是一体化 HRM SaaS 解决方案的提供商。它自 2008 年成立以来，一直深耕于人力资源管理业务。为企业提供了“专业化+一体化+标准化”的 HCM 闭环产品集群，能够满足企业广泛的人力资源数智化管理需求。

在制造业、金融等行业，肯耐珂萨沉淀了数百个标杆案例。目前，肯耐珂萨已经与 DeepSeek 大模型完成正式接入。通过此举，能够提升自然语言交互以及场景理解的流畅度与精准度。这使得 AI 技术在人力资源管理领域能够更加落地且实用。它有助于 HR 团队在 AI 时代凭借智慧进行创新，并通过智慧提升效率。

人力资源数字化发展趋势：企业侧

超过一半的企业，其 AI 投入的年增速处于 5%到 30%之间。并且，这些企业的人力建设正在从人事管理朝着人效管理的方向进行升级。

AIGC 在人力领域应用逐渐成熟，这使得企业看到了更多的价值回报。企业的投入体量在逐步提升，当前有 64%的企业计划以 5%到 30%的年增速来扩大 AI 投入，并且这些企业的资金流向相对比较保守。简历解析以及智能面试等这些已经成熟的场景，因为其价值感受相对比较容易被看到，所以成为了初期落地的重点；而员工服务机器人以及智能知识库等这些需要企业自身进行积累才能够发挥价值的应用场景，目前则处于试点验证的阶段。未来，能够期待基于大模型的 Agent 员工实现跨系统作业。同时，AI 带来的数据隐私与算法伦理挑战，需要企业在效率提升与风险管理之间建立动态平衡机制。

随着市场的变化以及企业管理方法论的迭代，企业人才管理理念发生了调整。目前，企业人才管理已从注重人才增长过渡到注重人效提升，与成本相关的薪酬绩效模块成为企业迭代的重点。未来，企业的视角将从平衡人力成本转变为实现人力资本增值，围绕人才成长展开新一轮的迭代。

人力资源数字化发展趋势：厂商侧

AI应用由单点突破迈向全面融合，围绕自动化和个性化释放价值

大模型技术发展迅速，正推动着人力资源数字化与人工智能的结合应用。从少数场景的单点突破，逐渐迈向全场景的整合应用。人力资源数字化厂商相较于自主研发基础模型，更倾向于开发应用层能力。他们基于主流商用模型或开源模型，结合人力资源领域的专业知识，以形成差异化竞争优势。

从应用方向来看，主要有自动化和个性化两类。自动化主要是提升人力资源部门的工作效率以及员工办事效率。个性化注重员工体验，通过定制化的人才培养来增强员工忠诚度，从而促进组织的发展。

附录：专家之声

专

题

推

荐

继续浏览有关 人力数字化零售行业全球一体化人才团队建设 的文章