2025中国人力资源数智化发展白皮书

2025版研究方法 1核心目标 2前言 3一、2025年中国人力资源数智化七大关键词 41、智慧决策：从后视镜到导航仪 42、生成式AI：从内容生成到自主决策 73、数据价值：从治理到变现 104、组织韧性：从脆弱到稳健 125、数据合规：从本土实践到全球布局 156、人力资源大模型：从概念到落地 197、员工体验平台：从场景服务到情感连接 21二、中国企业数智化应用现状调研 251调研企业的基本情况 252人力资源数智化所处阶段现状 293各职能模块数智化所处阶段总览 304人力资源管理系统产品的使用现状 335人力资源系统数智化应用关注度 346系统产品的使用现状和数智化关注的程度对比 357数智化过程中遇到的困难 368数智化过程中遇到的阻力 389希望解决人力资源管理的哪些痛点 3910人力资源数智化解决方案的企业需求分布 4011人力资源大数据分析和智能化技术的应用情况 4112企业在人力资源数智化运营中已开展的工作 4413企业人力资源数智化团队规模 4514企业人力资源数智化预算 4615企业人力资源出海 47三、2026~2030年人力资源数智化五大趋势 51趋势一、自主进化的HR智能体生态 51趋势二：生成式AI驱动的组织进化引擎 60趋势三：具身智能数字化员工普及化 66趋势四：“人智融合”的混合智能决策系统 71趋势五：元宇宙人力资源实验室 77五大趋势总结 82四、中国人力资源管理数智化领先企业实践案例 871、中国移动：HR数智化转型实践—从事务处理到智慧管理 872、贝壳：数智化重构HR办公生态—赋能“人+AI”协同新范式 913、360集团：AI重塑人力资源模式—从效率提升到战略赋能 984、蒙牛：HRSSC的AI实践之路—从标准化到智能化的螺旋式进阶 1045、施耐德电气：HR数据平台—从数据洞察到价值创造 1086、贝壳：集团人力数据资产建设—从治理到智能应用的全面升级 7、百度：以AI原生思维，重构HR工作新范式 1221中国人力资源开发研究会智能分会人力资源管理数智化标准委员会2l推动行业发展：指导中国企业利用人工智能3挥中心、基于大模型的数字员工、从流程智能到决策智能"四大发展趋势，我这五大趋势不仅代表了技术发展的前沿方向，更体现了人力资源管理从"和实践指导，本版白皮书将为中国企业在新一轮数智化转型中提供重要的方向4重障碍。未来，企业需构建“技术-数据-人才”三位一体的智慧决策体系，在传统人才分析（PA）聚焦历史数据统计（如离职率、培训达标率），依赖才分析（PA）则聚焦于个体或群体层面的能力评估与行为预测，核心是通过结构化数据（如绩效、培训记录）与非结构化数据（如社交行为、语音情绪）的整合，构建员工全生命周期画像。其典型应用包括离职风险预警、潜力人才识智慧决策是利用大模型整合多源数据（文本、行），维度数据融合与算法优化，实现预测性与指导性分析，助力人力资源战略的动核心差异：人才分析（PA）解决“个体如何精准5考勤、入离升降调、选用育留管等系统，还需要与差旅、OA、ERP等系统通过API接口打通，构建成企业的统一数据中台。②数据清离职预测模型、绩效预测模型等），需千级标注样本。②多模态融合能力：基C：组织基础：①跨部门协作：需HR、IT、业务部门共同参与数据治理与A：智能招聘与人才获取：①自动化简历筛选：AI大模型解析简历文结合岗位需求预测匹配度。②AI面试与评估：模拟真实面试场景，通过语音分勤、评价、绩效、社交行为等数据，构建动态员工档案。②个性化推荐：根据C：绩效管理与激励机制：①客观绩效评估：通过工作数据、业绩指标与360度反馈的量化分析，减少主观偏见。②动态激励方案：结6自动测算薪资，管控人工成本与预算。②社保政策自动适配：RPA机器人实时率，提前自动触发管理层和HRBP干预。措施：尽可能本地化模型训练，同时建立数据使用授平。措施：采用多样化数据集训练模型；公开算法逻辑，接受第三方审计；建策可靠性。措施：配套内容审核机制，结合人工校验；限制模型输出范围，避闲置不用。措施：制定分阶段实施计划，先在招聘、绩效等高频场景试点；建阶段落地，先试点成功再逐步拓展，比如先试点招聘模块，再扩展到绩效；建7足大规模、个性化的需求。例如，编写招聘广告、培训教材往往需要投入大量周期长、员工体验不佳。另一方面，人为决策易受主观偏见影响，难以充分利生成式AI（GenerativeAI）是通过深度学习模型模拟人类创造力，自动生成文本、图像、音频等内容的技术。其核心能力正从单一内容生成向复杂决试对话等。其核心价值在于提升效率和创新性——AI工具可以自动处理重复板化的内容生成工作，如撰写招聘启事、生成培训大纲、制作简单的报告等。AI没有自主性，所有决策和流程仍由人类主导。基于生成式AI（AIGC）的基础能力，通过输入关键词或简单指令，自动生成文本、表8件，通过自然语言指令快速生成人事请示、决定等公文。不足之处是缺员工行为数据（如绩效波动、加班频率、培训完成率等生成可操作提前干预核心人才的流失；人才匹配优化：通过算法分析候选人简历与人才盘点：通过多维度数据（如项目贡献、团），筛选候选人，并协调面试时间。员工自助服务：通过虚拟助手回答员工9如多模态感知（理解员工情绪、环境变化）、强化学习（在不确定环境制推送；在人事服务场景引入对话式AI机器人，累，选取成熟的大模型平台并进行行业微调训练，快速构建人力资源专用的生1动），最终迈向自主Agent（全流程自动），组织管理模式革命性重构。当然，罗马不是一天建成的，企业需根据自身数字人力资源数据价值化是指企业通过建立数据治理体系，对人力资源全流程数据（选、用、育、留、管等）进行采集、整合、分析，并最终将数据资产应用于业务决策、效率提升或市场变现的过程；其目标是实现从“数据资源”到“数据资产”再到“数据资本”的跃升，涵盖数据治理、分析应用、价值流通等环节。这一概念强调通过系统化的数据治理，将人力资源数据转化为可衡量的商业价值，从而支持组织战略决策和业务增长。比如，将员工行为数据、组织效能数据等沉默资产转化为驱动业务增长的战略资本；其价值链条是：数据加强组织与人才建设：①推动HR与IT部门协同，培养“业务+数据”双栖人才。②建立数据安全防护机制，明确），预判、应对、适应并从冲击中恢复的能力。具体体现为：当市场、技术、政策发生剧变时，组织能够迅速调整战略和内部配置，保持业务连续性并抓住新机变、不确定、复杂、模糊）时代，组织的韧性比规模更重要。拥有高韧性的组对于人力资源管理而言，组织韧性意味着打造一支敏捷高效、技能多元且心理近年全球疫情、地缘冲突、经济周期波动等事件此起彼伏，许多企业暴露出组织韧性的不足：面对突发冲击时要么大规模裁员元气大伤，要么因缺乏弹性无法快速转型错失良机。具体痛点包括：战略僵化——企业过于依赖单一市场或产品，一旦外部环境变化，组织结构和人才能力无法支撑新的战略方向；人才刚性——员工技能单一、分工过细，当岗位消失或新增需求时无法灵活调配，对外招聘培养又来不及；文化脆弱——员工习惯了稳定环境，对变化和压力的心理准备不足，一旦遇到挑战容易士气低落甚至离职潮。在中国情境下，市场将保持紧张或走弱，但大多数企业却在加速内部变革，“表面保守、实质重构”成为趋势。可见，在当前宏观不确定心人员，另一方面抓紧推进组织转型升级。缺少韧性的组织往往只能机械式裁构建组织韧性需要从结构、人才、文化三方面协同发力，并充分运用数据），换高压岗位。值得注意的是，AI技术也被用于辅助提升组织韧性，例关键人）并提出冗余方案；通过数据预测员工离职风险，HR可提前留决策与治理机制：建立分层授权+快速决策机制。遇到危机时一线单元华为被视为组织韧性的典型，其人力资源策略在面对外部极限施压（如美国制裁）时显示出强大韧性。公司通过轮岗制培养了大批既懂技术又懂市场的复合型人才，在部分业务受阻时，这些人才快速转向新产品研发，确保公司生存下来的关键技术不断档。华为还实行“火车头”计微团队面对市场直接负责、自负盈亏。这种机制下，即使某些团队失利也不会拖垮整体，而成功团队的模式可迅速复制扩张，企业展现出极强的自我更新能实践证明，那些在近两年宏观环境起伏中依然保持稳健增长的企业，大多在组织韧性上下了功夫。他们无一不是数据驱动地监测着组织运行状态，场景化地设计应变团队与方案，并以人文关怀和公平为前提在企业内外构筑信任，使得在需要收缩或变革时员工愿意与企业共克时艰，而在机会来临时大家又能数据合规是指企业在收集、存储、传输、使用和销毁个人信息等数据时，遵守相关法律法规和行业规范的要求。在人力资源管理领域，数据合规尤为重方式、健康记录、薪酬等）。核心价值在于保护个人隐私权利、降低法律风险以及建立组织信任。随着《个人信息保护法》《数据安全法》等法规实施，数国/地区的数据保护法规各异（如欧盟GDPR、中国个保法、美国州法等），要国家法律，还需兼顾行业规范和客户要求，如国企央企的人才数据需满足更严职时不清楚该保留还是删除哪些数据，导致潜在违规。三是技术使用带来新风合规或监控范围过度，就可能违法侵权。四是员工的隐私权意识提高，会要求企业解释为何收集某些信息、如何使用，以及行使查阅、更正、删除其个人数力资源数据处理政策和员工隐私保护承诺，界定哪些员工数据可以收集、用途为何、保存多久等，并告知员工获得同意。HR部门内部要有息为高度敏感，公开荣誉信息为低敏感）。任命或引入数据合规官/专规要求。招聘环节坚持“告知-同意”原则，候选人简历信息的采集需对额外的生物识别信息采集需格外谨慎并另行同意。建立人员权限管险。离职环节按照法律要求对员工个人信息进行删除或匿名化处理，标准合同条款或申请安全认证。考虑到员工数据通常散布在多个系统索引入隐私合规软件（PrivacyManagementSoftware），其中预置了日志和审计：HR系统应记录所有关于个人数据的操作日志，一旦发生系统进行合规评估，发现主要风险在于部分员工数据存储在境外云端且未经总部审批。于是企业迅速行动，将中国区员工的人事系统迁移到国内服务器，确必要的跨境数据流动进行了合法化处理。在招聘方面，该企业修改了候选人隐私声明，明确说明收集的信息类别和用途，并增加勾选同意环节。员工入职时签署更新后的个人信息保护协议，知悉公司如何处理其数据。日常管理中，公看不到健康信息；培训经理可查看培训记录但无权调阅员工合同等。这种“按需授权”极大减少了内部滥用风险。另外，公司引入了一款隐私管理软件，每某知名招聘系统提供厂商也积极响应数据合规需求，推出了“全球一体化人力资源合规解决方案”，帮助出海企业在招聘、员工管理、离职各阶段植入合规控制点。例如系统内置模板：招聘模块要求在岗位申请表中增加候选人同离职模块提供一键导出员工数据交付本人并清除的功能。这些实践证明，数据合规虽然复杂，但通过数据驱动的工具和场景化的流程优化，以及伦理责任的强化，完全可以将其转化为企业运行的内在优势——让员工和候选人更信任企传统人力资源管理中，数据分散和经验决策常导例如，招聘流程耗费大量人力却难以及时、精准地筛选高潜人才；员工培训往往“一刀切”，难以满足个体发展所需；绩效和人才盘点更多依赖主观判断，人工分析往往力不从心。此外，当组织规模庞大（上万名员工）时，人力资源信息处理量激增，常规系统和团队很难实时洞察全局。引入能“看懂”人力资2层模型，通过构建企业专属知识库与模型对接，实现对内部政策、岗位要求的态地分析候选人形象举止、专业技能和心理素质等，然后由大模型生成综合评模型应用的可靠性和公平性，领先企业还采入内部知识图谱来增强模型回答的准确性；并通过人机结果交叉校准来验证模其“AI面试官”能够针对简历自动生成有针对性的问题，并在视频面试中评估候选人的多维度能力，大幅提升招聘标准化和公平性。“AI面试官”在某制造国内某知名招聘平台则使用大模型实现智能匹配与简历自动打分，提升人岗匹配精准度。据报道，其AI筛选使企业初选筛掉不合适简历的效率提升了学习发展等模块，其核心价值在于驱动更高的敬业度、生产力和人才留存率：研究和实践表明，积极的员工体验有助于提高员工投入度和工作绩效。在数智从事务处理到场景服务：①事务处理阶段：员工体验平台最初主要是聚焦于处理各类日常事务，例如考勤打卡、请假审批、薪资查询、报销流程等。这些功能主要目的是将传统线下繁琐的人力资源行政事务转移到线上，提高处理效率，减少人工操作可能带来的错误和延误，让员工能够更便捷地完成与工作相关的基础事务。②场景服务阶段：随着技术发展和对员工需求理解的深入，平台不再局限于单一事务处理，而是开始围绕员工在工作场景中的各种需求提供综合性服务。比如，为新员工设计入职引导场景，整合入职手续办理、公司文化介绍、团队融入活动安排等一系列服务；针对项目团队，提供项目资源调从场景服务到情感连接：在满足了员工事务性需求和场景化服务需求后，企业逐渐意识到员工情感层面的需求对于提升员工满意度、忠诚度和工作绩效的重要性。积极的情感连接能够增强员工对企业的认同感和归属感，使员工更愿意为企业付出努力。实现情感连接的方式：员工体验平台可以通过多种方式实现与员工的情感连接。例如，设置员工关怀模块，在员工生日、入职纪念日等特殊时刻送上祝福和福利；开展员工互动活动，如线上社区、兴趣小组等，促进员工之间的交流和互动；建立员工反馈机制，及时倾听员工的声音，让员过去相当长时间里，不少企业更多关注业务和客户，对员工的关注不足，导致一些痛点凸显：其一，参与度不高：员工缺乏归属感和成就感，容易产生“打工心态”，不愿多做贡献，离职率高。其二，体验割裂：企业内部流程繁琐、工具分散，员工在办理各类事务（报销、调休、职业发展申请等）时屡屡碰壁，感到挫败。其三，关怀欠缺：工作压力与倦怠感在快节奏职场中蔓延，如果企业缺少对员工身心健康的关注，久而久之会出现绩效下滑和隐性成本。们不再仅满足于稳定收入，更追求灵活性、意义感和价值契合。据调研，近三分之二的职场人士感到职业停滞和缺乏发展意义；在中国，Z世代对加班文化成长的需求，这些员工可能选择离开。这些痛点都指向一个问题：如何让员工从内心认可企业、愿意全心投入并长期留下来？员工体验建设的不足已经成为提升员工体验需要综合运用管理举措与数字化工具，打造“员工旅程”全流程的积极体验。在理念上，企业高层应确立“以员工为中心”的战略，将员工体验指标纳入KPI，将其与业务成果同等重视。具体解决方案可以从以下方助数据分析了解员工技能特长和职业偏好，在工作安排上尽量人岗匹季度员工NetPromoterScore（eNPS）调查、匿名吐槽平台、内部论每季度由行长办公室牵头举办员工座谈会，倾听一线员工心声；上线“数字员为员工提供年度心理测评和线上心理咨询服务。在一年的推进中，员工敬业度某互联网大厂则借助内部大数据改善员工体验：通过分析不同部门的加班数据和健康报告，该大厂人力资源团队发现某研发条线员工过劳情况突出，于是推动管理层调整项目节奏并增加强制休假制度，结果该部门员工健康指标和比如为年轻员工提供购房免息贷款、设立员工子女教育基金，增强员工的幸福实践证明，当企业真正做到以员工为中心，营造出良好的体验和环境时，员工也会更以客户和业绩为中心回报企业。这种相互成就，正是数据驱动、场景创新和伦理关怀融合的结果：通过不断倾听和满足员工合理需求，企业获得参与本次调研的企业从所属行业领域来看，主要分布在制造业、IT/互联l金融行业从2021年占比12.8%，2023年骤降至5%，2026年回升至结论：数智化应用实践仍由制造业、IT/互联网/科技行业引领，金融行业成为新的增长点。行业格局正经历“技术驱动重l民营企业占比进一步提升（49.7%→59.1%l外资企业和其他占比基本与前年持平。），l企业管理者/专业人士占比下降不少。l人力资源服务商（乙方）占比持平。参与本次调研人的从业年限来划分，超过10年工作时长的最高，约占l10年以上从业者占比显著提升（50.9%→63.6%反映经验丰富者更）：3了解但尚未开始后应用的企业占比也大幅下降，只有4.5%。），①高智能化（智能化占比≥18%）的有：客户管理（22.7%）、生产制造）：）：理（13.64%）、行政管理（13.64%）。这个阶段的特点如下：AI应用局限于商务管理（9.09%）。这个阶段的特点如下：技术渗透困难（如战略决策依赖），最高（50%），表明这些企业已建立较完善的人力资源数字化系统。这个阶段③低成熟度（数字化占比<20%）的有战略管理（13.64%）、质量管理逐步实现从“数据堆积”到“智能决策”的升级，提升整体运营效率与竞争示企业开始通过数据量化组织效能，优化资源配置。离职预测系统从业需平衡基础模块优化与新兴技术布局，同时关注工具整合与场景化落地能3）：）：）：）：）：3），（1）所有系统的数智化关注度均高于当前使用率（橙色柱普遍高于蓝色柱），表明企业对人力资源数智化转型有强烈需求，但现有系统的智能化水平尚未完全满足预期。这对甲方企业是挑战，型的典型困境：意识觉醒先于能力建设。供应商需加速产品智能化迭代，企业则需制定清晰的实施路径，通过小步快跑验证价值，最终实现人力资本的精准人事管理、薪酬管理、培训管理等基础系统使用率与关注度相对接近，这说明基础功能已高度普及，但甲方企业希望进一步升级智能化（如自动化算薪、AI分析+AI技术）供需失衡，导致工具使用流于表面。备，才能突破当前瓶颈，实现从“局部试点”到“高层理解偏差：从26.7%→31.82%，随着数智化转型进入深水区，高层结论：系统整合与人才短缺是当前最大瓶颈。人力资源数智化的核心阻力已从“技术可用性”转向“组织能力、战略协同与跨部门协作”。企业需通过能力升级、战略澄清、协同机制设计三管齐下，才能突破当前瓶颈，实现数智3），结论：HR数智化从基础操作向战略决策支持转变，人才全周期管理成为核44的基石，短期不可替代；AI技术因场景适配性强，成为企业竞争的新焦点；大4探索阶段和起步阶段合计占比63.6%，表明大部分企业刚开始在人力资结论：大语言模型（如DeepSeek）已成为人力资源数智化的新热点，在人甲、乙方企业均需采取分阶段验证策略，共同推动大语言模型从“实验型工具”4混合部署模式（云端+本地）占比最高，40.9%的企业选择租用云端部署的企业占比22.7%，这类企业多为中小型公司，因缺乏持4映企业从试点向规模化应用过渡，例如在招聘、4“必备伙伴”。没有专门团队占比下降（45.3%→27.3%），表明企业逐步），略，由IT部门统筹资源（如云平台部署、数据安全），但需警惕HR业），4能因样本量变化波动，表明头部企业仍会持续加码战略级项目（如AI4试水”模式，转而通过更充足的预算保障项目4），“卷”到海外。企业需根据自身规模选择适配的出海路径，如中小型企业优先进入文化相近市场，大型企业推进核心岗位本地化、技术岗位全球化优化人员关人力资源行业协会需推动标准制定与生态共建，共同降低出海门槛，提升中国企业的全球竞争力。支持多语言、多时区、多币种操作（如系统自4但薪资计算仍独立可能因系统兼容性（如国内系薪资规则）或数据安全（如海外数据需本地存国内主系统+海外手动管理（14.3%海外员），5）：5会思考：能够运用人工智能技术对数据进行挖掘5(1)大语言模型的革命性突破5(3)企业实践的快速积累传统企业跟进：制造业、金融业等传统行业也开始尝协作级进化：优化智能体之间的协作模式和5(a)多智能体协作框架(Multi-AgentOrchestrationFramework)任务分发引擎：根据任务复杂度和智能体能力进协作协调机制：处理智能体之间的冲突、依(b)强化学习算法应用5在招聘场景中，智能体通过分析候选人最终入职表(c)知识图谱构建技术关系识别：识别实体之间的语义关系，如技能-岗位适配关系、人才-经场景优化：针对特定场景进行专门优化，如校园(a)智能招聘助手全网候选人搜索：在多个招聘平台、社交网络(b)职业发展顾问技能缺口诊断：通过多维度能力评估，识别个性化学习路径规划：基于员工的学习偏好、5职业发展建议：结合企业发展需要和个人发(d)员工关怀机器人情感状态识别：通过文本分析、语音识别等个性化关怀服务：根据员工的个人特征和偏好5(6)企业实践案例(a)iBuilder智能体平台国内某人力资源科技公司开发的iBuilder平台代表了中国企业在HR智能体应用效果：某大型制造企业部署iBuilder平台后，招聘效率提升65%，5全流程自动化：从简历筛选到offer发放的全流程实现智能化处理，大6技术演进方向：向更加自主化、协作化、生应用普及程度：从头部互联网企业向传统行业2023年版白皮书提出的"从大屏展示到作战指挥中心"趋势，标志6视频分析：在招聘面试、培训效果评估等场景中6标杆案例涌现：一批具有示范效应的成功案环境变化、自主调整结构、持续优化配置的生命体。生成式AI技生成式AI驱动的组织进化引擎采用"感知-推演-决策-进化"四层架构：感知层：通过多模态数据采集技术，实时感推演层：运用大语言模型的强大推理能力，对进化层：根据决策执行效果，持续优化系统参数和6动态知识图谱：构建涵盖组织结构、人员能影响评估与风险预警：对每种方案的实施效果渐进式实施指导：制定分阶段的实施路径，降6(c)危机应对中的组织韧性测试韧性水平智能评估：评估组织在不同危机场应急预案智能生成：根据危机类型和组织特点传统的组织调整往往需要数月甚至数年的时间，而生成式AI驱动全面数据整合：整合内部运营数据、外部市场科学分析方法：运用先进的统计分析、机器学生成式AI驱动的组织进化引擎将成为未来企业数字化技术演进方向：向更加智能化、自主化、生应用普及程度：从头部企业向中长尾企业扩散62023年版白皮书提出的"基于大模型的数字员工"趋势，标志着人任务执行引擎：能够执行相对简单的数字化任务6视觉感知能力：通过计算机视觉技术，数字员工能够"看见"和理解物理制造业应用：在工厂环境中部署智能机器人服务业探索：酒店、餐饮等服务行业开始尝试6具身智能数字员工采用"物理实体+数字智能+生态协作"三位一体的技术架物理实体层：包括人形机器人、专用设备、传6健康安全监督员：监督办公环境安全，提醒员7技术演进方向：向更加智能化、人性化、专应用普及程度：从制造业、服务业向更多行业72023年版白皮书提出的"从流程智能到决策智能"趋势，标志着人在基于历史数据的统计分析、简单的预测模型、以及基础的推荐系专家系统：基于领域专家知识构建的规则引7情境感知决策：根据具体的工作环境、团队7情境感知决策：根据企业文化、团队氛围、动态优化调整：根据决策执行效果和环境变候选人综合评估：整合简历分析、面试表现7招聘策略优化：基于历史招聘数据、市场情录用风险评估：预测候选人的入职成功率、面试官推荐：根据候选人特点、岗位要求、晋升决策支持：综合考虑绩效表现、发展潜7(a)AI辅助+人工决策模式在高风险、高复杂度的决策场景中，AI系统主要承担数据分析和初步(b)AI建议+人工审批模式在中等复杂度的决策场景中，AI系统提供具体的决策建议，人类专(c)AI主导+人工监督模式在标准化程度高的决策场景中，AI系统进行自主决策，人类专家进行(5)企业实践案例A:华为混合智能招聘决策系统华为构建了业界领先的混合智能招聘决策系统7招聘策略优化：基于历史数据和市场情况，持续优化招聘策略和流程。动态目标设定：根据业务变化和个人发展需个性化发展建议：基于绩效分析结果，为每位业务单元重组：在业务调整时，智能推荐最优的7技术演进方向：向更加智能化、个性化、自应用普及程度：从大型企业向中小企业扩散，(1)元宇宙技术生态的快速发展(2)数字孪生技术的企业应用沉浸式交互：支持自然的手势操作、语音交流8虚拟展厅面试：在精心设计的虚拟环境中进技能情境测试：在虚拟的工作场景中测试候面试数据采集：收集候选人在虚拟环境中的虚拟实操训练：在安全的虚拟环境中进行危88技术演进方向：向更加逼真、智能、普及的应用普及程度：从科技企业向传统行业扩散，的"选用育留管"延伸到组织设计、文化建设、战略规划等更高8价值创造模式升级：从效率提升向价值创造服务演进。基于AI技术的个性化推荐、定制化方案、精8发展目标、实施路径和资源配置。建议采用"试点先行、分步推进、生态整合"88决策经验化等痛点，难以支撑企业数字化转型对人才效能）：）：）：8融合人力知识库与智能体能力，以贯穿员工全生命周期的服务链，人力专业运营链、管理决策链3条场景主链，以AI智慧服务、AI8领人力变革，重塑价值创造”，推动人力管理从传统模式针对传统人力服务渠道割裂、员工办事“跨平台跑不可控”的痛点，聚合语音识别、多轮对话、意图识别、词槽提门槛、零等待”服务。这一模式不仅让员工随时随地享9这一模式让人力决策从“经验驱动”转向“数据智能驱动9在数字化转型浪潮下，企业人力资源管理正从“事务性支撑”向“战略性赋能”基于内部高频办公需求与组织管理痛点，自主研发“闹海”系列AI工9贝壳内部人力资源相关办公场景（如周报/月报撰写、数据分析、培训课件为提升效率，部分员工依赖外部AI工具处理人力资源数据（如薪酬分析、同时，现有工具多聚焦单一场景，难以实现“数据输入-分析-输出-沉淀”的针对上述痛点，贝壳效率工程中心构建“闹海”系列AI工具矩阵Plus”为核心平台，联动“闹海会议助手”，形成“基础能力层-功能交互层-业务场景层”的三层架构，覆盖人力资源办公全流程，实现从“工具辅助”到“智能协同”9基础能力层是“闹海”系列工具的技术核心，聚焦“数知识管理系统：构建“个人-共享-生成式”三级知识库，人9（二）功能交互层：简化操作流程，实现“自然语言即指令”双模式对话管理：针对人力资源场景需求差异，提供“域对比、达标率统计、异常归因”系统会自动拆解步全流程追踪与沉淀：任务执行过程中实时展示进度（已完成数据清洗→正在生成区域对比图表”支持暂停/重启；结果输出后可一送至企微群）或存入知识库，历史任务支持按“场景/时间/关键词”检索（如搜索），91.工作总结场景：自动化生成，提升汇报质量与效率据2.数据分析场景：零门槛操作，释放人力资源数据价值9），系统无需用户掌握代码或Excel高级函数通用与领域分析结合：通用分析支持Excel数据解工绩效分布”）、可视化图表生成（柱图/折线图/热力图）；领域分析聚焦人力绩效分析报告（含“达标率、高绩效员工特征”）），3.会议管理场景：全流程协同，推动人力资源决策落地“闹海会议助手”聚焦人力资源会议全周期（会前-会中-会后），实现“高效会后：闭环管理，自动生成智能会议纪要（含“决策9史、工作习惯、能力模型构建“岗位数字分身”，可构建开放AI生态：开放“闹海Plus”平台），9决心。创始人周鸿祎先生指出，大模型是“真正的AI”，所有行业都塑。人力资源部门作为组织能力的构建者，首当其冲成为标杆，推广“AI信仰”。91（1）场景一：AI招聘专家——从“辅助”到“副驾”再到“专家”111“蒙牛从职能制转向事业部制后，2018年HR开启了三支柱转型之旅。”111基于七年转型经验，我们总结了AI落地的关键要点。1）：1）：）：）：数据平台建设，功能上包括流程监控、数据）：11档案归档（PFileArchive）等。d)员工监控：实时跟踪员工入职任务的完成情况，12.准确性：保证数据的精确性，杜绝“入职日期比实际早一个月”这类与3.及时性：通过建立监控机制与追责制度，确保数据能够及时维护；同时4.完整性：持续监控数据缺失情况，针对缺失数据及时采取个别补充或批5.一致性：坚持单一数据源原则，杜绝同一数据重复采集的现象，确保下6.可读性：对于编码类