核心观点与关键数据
- 核心观点：企业需从核心 HR、工时管理和薪资核算系统入手，构建强大的基础，才能充分发挥基于 AI 的 HR 解决方案的效用。高绩效企业不会孤立地看待每一个 HR 流程，而是将其整合起来，实施系统化管理，以促进数据互联、提升员工体验，并优化洞察与决策质量。
- 关键数据：
- 53% 的 CEO 认为若固守现有商业模式，企业将在十年内被市场淘汰。
- 仅有 23% 的 CEO 认为其所在企业能够与时俱进，而真正利用 AI 创造新收入的企业比例更是低至 7%。
- AI 可能带来极高的投资回报率。
- 仅有约 10% 的企业将员工分析方法升级为了“系统性商业分析”。
研究结论
- 基础 HR 系统的重要性：基础 HR 解决方案不仅能高效处理员工档案、组织架构、工时追踪、排班与薪资核算等核心管理流程，还能打造统一的真实 HR 数据源，为人才发展、员工分析、人才智能、继任管理以及员工敬业度管理等服务提供数据支撑。
- HCM 卓越运营成熟度模型：企业需从“以技术为核心”向“以流程为中心”、“以成果为导向”直至“业务转型”不断进阶，才能充分发挥 HCM 系统的变革性潜能。
- AI 的应用场景：AI 可以优化核心 HR 流程（如实现日常任务自动化、减轻行政负担、赋能 HR 专业人员聚焦高价值战略举措）、工时管理（如合理安排员工排班、优化工时管理、增强公平性与灵活性的同时，确保合规性）以及薪资核算（如实时税费计算、欺诈检测和薪酬基准分析，通过深度本地化减少错误并确保合规）。
四项关键业务诉求
- 满足员工需求，同时驾驭不断变化的法律要求：解决方案必须同时满足员工需求和合规要求，在确保合规的同时打造卓越员工体验。
- 简化 HR 技术架构：避免“厨房抽屉困境”，通过战略性方法构建基础 HR 系统，有效规避技术栈过载和系统资源闲置问题。
- 打造卓越的员工体验：在员工旅程的关键节点保留人性化交互，同时对低接触服务环节实施自动化处理，消除员工挫败感，提高员工敬业度。
- 支持更明智的管理决策：将核心 HR、工时追踪、薪资核算及其他人才管理平台中的员工数据与财务、运营或客户数据整合起来，为决策制定提供有力依据。
AI 技术增强基础 HR 解决方案
- 面向员工的 AI 用例：
- AI 作为信息搜索助手：更轻松地查找信息和完成事务处理，例如请假申请、反馈提交或请求等。
- AI 作为写作助手：更清晰地表达自己，例如申请即时奖励或请求同事反馈。
- 面向管理者的 AI 用例：
- AI 作为连接器：将 HR 事务融入工作流，例如在 Microsoft Teams 中完成 HR 事务。
- AI 作为指导者：开展更有效的薪酬沟通，提供有关薪酬历史记录、一次性补贴发放、工作进展、薪资区间定位等方面的情境化信息。
- AI 作为分析助手：制定更明智的人事决策，例如使用自然语言提问并获得近乎实时的洞察。
- 面向 HR 的 AI 用例：
- AI 作为合规助手：理解法规与合规规则，例如查询法规更新和变化。
- AI 作为 HR 助手：解读 HR 政策，例如支持员工使用自然语言提问并获得最优解答。
后续行动
- 分析核心 HR、工时管理与薪资核算数据的 AI 就绪度。
- 明确 AI 能够在哪些方面提升基础 HR 解决方案的实用性。
- 制定 AI 实施路线图。
