2025中国人力资源管理数智化发展白皮书.pdf

1 中国人力资源管理 数智化管理白皮书 2025 编编 委委 主编主编：刘 辉 王崇良 沈飞 祝恒书 谢庚曦 冯俊辉 刘长江 编辑编辑：苗 青 任 巍 中国人力资源开发研究会智能分会中国人力资源开发研究会智能分会 China(HR)Intelligent Management Association CIMA 中国人力资源开发研究会智能分会成立于 2020 年 12 月，作为中国人力资源开发研究会的分支机构，是一个全国性非赢利性社会团体，致力于成为一个研究和促进智能技术在人力资源开发与管理领域应用的生态平台，全方位推动中国人力资源开发与管理的智能化发展。分会的任务和主要工作内容：构建基于移动互联网技术的人力资源开发与管理智能化的在线应用生态平台。在人力资源智能化领域进行科学调研和数据分析，出具相关研究报告，并基于报告出具相关行业指数。开发和推广人力资源智能化研究与应用等有关专业机构的相关业务，促进行业自律机制的建立，促进各种业务技术规范和服务标准的建立。组织评议、表彰和推广人力资源智能化发展的学术成果。促进人力资源智能化研究与应用相关人才的培养和职业发展。建立人力资源智能化学术成果、专业知识、实践案例分享平台。组织人力资源智能化专业交流活动，为相关机构和专业人员提供专业化交流。推动人力资源智能化学术研究和专业化的咨询服务。中国人力资源开发研究会智能分会中国人力资源开发研究会智能分会 数智化标准领导小组数智化标准领导小组 中国人力资源数智化标准领导小组的主要职责：定期发布中国人力资源数智化标准白皮书；研究并探索中国人力资源管理数智化发展、前沿技术、领先企业、领先实践、市场趋势等；指导中国企业利用人工智能、大数据、大模型等技术进行数字化转型，重塑人力资源管理，引领企业的创新与数字经济变革；推动中国人力资源数智化的学术研究和标准研究；推动中国人力资源数智化和专业化的咨询服务；赋能整个行业生态不断良性循环迭代加速发展；推动企业运营管理和生态圈不断智能化发展。目录 contents 研究方法研究方法.1 核心目标核心目标.2 前言前言.3 一、一、2025 年中国人力资源数智化七大关键词年中国人力资源数智化七大关键词.4 1、智慧决策：从后视镜到导航仪.4 2、生成式 AI：从内容生成到自主决策.7 3、数据价值：从治理到变现.10 4、组织韧性：从脆弱到稳健.12 5、数据合规：从本土实践到全球布局.15 6、人力资源大模型：从概念到落地.19 7、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二、中国企业数智化应用现状调研.25 1 调研企业的基本情况.25 2 人力资源数智化所处阶段现状.29 3 各职能模块数智化所处阶段总览.30 4 人力资源管理系统产品的使用现状.33 5 人力资源系统数智化应用关注度.34 6 系统产品的使用现状和数智化关注的程度对比.35 7 数智化过程中遇到的困难.36 8 数智化过程中遇到的阻力.38 9 希望解决人力资源管理的哪些痛点.39 10 人力资源数智化解决方案的企业需求分布.40 11 人力资源大数据分析和智能化技术的应用情况.41 12 企业在人力资源数智化运营中已开展的工作.44 13 企业人力资源数智化团队规模.45 14 企业人力资源数智化预算.46 15 企业人力资源出海.47 三、三、20262030 年人力资源数智化五大趋势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四、中国人力资源管理数智化领先企业实践案例.87 1、中国移动：HR 数智化转型实践从事务处理到智慧管理.87 2、贝壳：数智化重构 HR 办公生态赋能“人+AI”协同新范式.91 3、360 集团：AI 重塑人力资源模式从效率提升到战略赋能.98 4、蒙牛：HRSSC 的 AI 实践之路从标准化到智能化的螺旋式进阶.104 5、施耐德电气：HR 数据平台从数据洞察到价值创造.108 6、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.118 7、百度：以 AI 原生思维，重构 HR 工作新范式.122 1 研究方法研究方法 本报告主要采用市场调查、专家访谈、案例研究等方法，并经过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撰写并审核。数据：以智能分会理事单位为基础，进行广泛市场调查和专家访谈，了解行业主要情况，获得相应数据 分析：基于所获取一手资料，结合统计学分析与数据可视化技术，对相关数据进行结论性洞察 趋势：基于相关数据结论和专家研判，对人力资源数智化领域的发展趋势进行解读 案例：以人力资源数智化领域的代表型企业为标杆，进行专项案例的延伸研究，树立数智化方向的全新标准 本报告得到青贝克咨询数据研究中心（KDRC）的技术支持。青贝克咨询是专注于企业人力资源数智化转型的专业咨询机构。面向中国企业，提供全球顶级人力资源数智化转型解决方案，详情可咨询 admin。2 核心目标核心目标 提升行业影响力提升行业影响力：建立中国人力资源数智化行业模型、标准、指数，通过标准化组织的活动和影响力，扩大市场规模，吸引更多企业走进数智化。推动行业发展推动行业发展：指导中国企业利用人工智能与大数据技术进行数字化转型，重塑人力资源管理，引领企业的创新与数字经济变革，赋能整个行业生态不断良性循环迭代加速发展。培养数智化人才培养数智化人才：吸引一流企业数智化人才共创，沉淀行业知识，打造数智化人才认证、学习、交流、成长的平台。3 前言前言 数智化时代的浪潮正以前所未有的速度重塑着全球经济格局，人力资源管理作为企业核心要素配置的关键环节，正经历着从传统管理向智能化转型的深刻变革。继中国人力资源数智化发展白皮书2021 年版、2023 年版发布以来，生成式人工智能、多模态大模型、智能体技术等前沿科技的突破性进展，为人力资源数智化发展注入了全新动能，开启了从“信息化管理”到“数字化管理”并最终走向“智能化生态”跃迁的新篇章。回顾 2023 年版白皮书提出的无人值守的 HR 平台、从大屏展示到作战指挥中心、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，我们欣喜地看到，中国企业在人力资源数智化实践中取得了显著成效。据调研统计，2025 年已有超过 75%的大中型企业启动了 HR 数智化转型项目，平均投资回报率达到 200%-400%，充分验证了数智化转型的价值创造能力。然而，技术进步的脚步从未停歇。ChatGPT、Claude、DeepSeek 等大语言模型的广泛应用，多模态 AI 在视觉、语音、文本理解方面的突破，以及具身智能、元宇宙等新兴技术的快速发展，正在催生全新的人力资源管理范式。企业对于更加智能化、个性化、生态化的 HR 服务需求日益迫切，传统的数字化工具已无法满足组织在复杂多变环境中的人才管理挑战。基于此背景，中国人力资源开发研究会智能分会组织专家团队，历时半年深度调研，形成了中国人力资源数智化发展白皮书2025 年版。本版白皮书在继承 2023 年版研究成果基础上，结合最新前沿技术，重点提出了面向 2026-2030 年的五大核心发展趋势：自主进化的自主进化的 HRHR 智能体生态、生成式智能体生态、生成式 AIAI 驱动的组织进化引擎、具身智能驱动的组织进化引擎、具身智能数字化员工普及化、混合智能决策系统、元宇宙人力资源实验室数字化员工普及化、混合智能决策系统、元宇宙人力资源实验室。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工具化应用向生态化共生的根本性转变。我们相信，通过系统性的理论阐释和实践指导，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指引和决策参考，助力构建更加智能、高效、人性化的人力资源管理新生态。4 一、一、2025 年中国人力资源数智化年中国人力资源数智化七七大大关键词关键词 1 1、智慧决策：从后视镜到导航仪智慧决策：从后视镜到导航仪 AI 与大模型正在重塑人力资源管理的决策范式，从“经验驱动经验驱动”转向“数数据据+算法驱动算法驱动”。然而，技术落地需跨越数据隐私、算法公平性、组织变革等多重障碍。未来，企业需构建“技术-数据-人才”三位一体的智慧决策体系，在提升效率的同时维护员工权益，最终实现组织与个体的共同成长。（1 1）概念：概念：人才分析（人才分析（PAPA）与与智慧决策的核心差异智慧决策的核心差异 传统人才分析（PA）聚焦历史数据统计（如离职率、培训达标率），依赖结构化数据报表，其本质是描述性分析，回答“发生了什么”，缺乏预测能力。随着数据挖掘与 AI 的应用发展，人才分析（PA）也在迭代完善，目前的人人才分析（才分析（PAPA）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、潜力人才识别等。例如，某科技企业利用 AI 画像系统将核心人才流失率降低 30%，通过分析员工社交数据发现隐性离职倾向。智慧决策智慧决策是利用大模型整合多源数据（文本、行为、业务指标），通过多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态调整与资源最优配置，其本质是“数据驱动+算法预测”的决策范式，强调对组织全局的实时洞察与前瞻性布局。例如，某制造业公司通过 AI 预测模型提前半年调整招聘计划，在业务转型期实现人才稳定与组织升级。核心差异：人才分析（PA）解决“个体如何精准匹配”的战术问题，侧重单一维度数据的深度挖掘。而智慧决策解决“组织如何高效运转”的战略问题，依赖跨部门数据整合与多模态算法。总结一句话：人才分析（人才分析（PAPA）是“后视镜”，智慧决策是“导航仪）是“后视镜”，智慧决策是“导航仪。5（2 2）智慧决策实施的基础）智慧决策实施的基础 A A：数据数据基础基础：多源数据整合：不仅需要打通人资相关的 CoreHR、薪酬、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。数据清洗与标注：采用 Apache Spark、Flink 等工具去重、脱敏、标签对齐，确保数据质量满足要求。隐私合规管理：遵循 GDPR、数据安全法等法规，实施数据加密、访问控制与匿名化处理，定期审计规避数据泄露风险，满足企业全球化的标准。B B：技术基础技术基础：垂直领域大模型：训练 HR 专属模型（如人才匹配模型、离职预测模型、绩效预测模型等），需千级标注样本。多模态融合能力：基于 AI 大模型，支持文本、图像、语音数据的联合分析。实时决策引擎：构建低延迟的推理系统，2 秒内响应为佳。C C：组织组织基础基础：跨部门协作：需 HR、IT、业务部门共同参与数据治理与模型优化。IT 部门提供算力支持，业务部门定义关键指标，确保技术落地与业务目标一致。人员能力升级：HR 需掌握数据解读、AI 通识，这些可通过系统化培训提升 HR 团队的数据素养和 AI 工具使用技能。（3 3）具体实践的场景与应用）具体实践的场景与应用 A A：智能招聘与人才获取智能招聘与人才获取：自动化简历筛选：AI 大模型解析简历文本，结合岗位需求预测匹配度。AI 面试与评估：模拟真实面试场景，通过语音分析、情绪识别与逻辑测试，全面评估候选人能力，辅助 HR 做出更客观的决策。多渠道招聘优化：通过 RPA 技术一键发布岗位至内部门户、企业官网与第三方平台，实时分析各渠道转化率，动态调整招聘预算。B B：人才人才画像与画像与个人职业发展个人职业发展：人才画像：整合员工基本信息、培训、考勤、评价、绩效、社交行为等数据，构建动态员工档案。个性化推荐：根据员工技能水平与职业发展规划，推荐定制化课程、个人职业发展建议。C C：绩效管理与激励机制绩效管理与激励机制：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。动态激励方案：结合绩效数据与员 6 工不同群体偏好，推荐个性化奖励。业务联动分析：将绩效数据与市场变化、客户需求关联，优化人力资源配置。D D：薪酬福利与合规管理薪酬福利与合规管理：薪酬薪酬模拟核算模拟核算：联动考勤、绩效与计件数据，自动测算薪资，管控人工成本与预算。社保政策自动适配：RPA 机器人实时抓取全国社保规则，自动调整缴费比例。福利个性化推荐：分析员工健康数据、工作强度与家庭情况，推荐定制化福利。E E：离职风险预警离职风险预警：基于历史离职数据与实时行为分析，预测员工离职概率，提前自动触发管理层和 HRBP 干预。（4 4）挑战与解决措施）挑战与解决措施 A A：数据隐私与安全风险数据隐私与安全风险：员工个人信息泄露可能导致法律诉讼与品牌损失措施：尽可能本地化模型训练，同时建立数据使用授权机制，实施数据加密、访问控制与匿名化处理；定期进行合规审计；建立数据泄露应急预案。B B：算法偏见与公平性争议算法偏见与公平性争议：训练数据不均衡可能导致招聘、晋升中的不公平。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；建立人工复核机制。C C：大模型“幻觉”与真实性大模型“幻觉”与真实性：大模型可能生成“幻觉”内容，直接影响决策可靠性。措施：配套内容审核机制，结合人工校验；限制模型输出范围，避免超出训练数据边界。D D：新技术新技术与人员适应与人员适应：HR 团队可能抵触技术变革，导致系统开发完成后闲置不用。措施：制定分阶段实施计划，先在招聘、绩效等高频场景试点；建立“AI+HR”协作机制，明确技术工具与人工决策的边界；通过竞赛、奖励等方式激发员工使用意愿。E E：技术与技术与业务适配困难业务适配困难：技术方案与业务需求错配。措施：小步快跑，分阶段落地，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；建立“业务-HR-IT”三角协作小组。7 2 2、生成式生成式 AIAI：从内容：从内容生成生成到到自自主主决策决策 用户核心痛点：传统 HR 在内容创作、员工服务方面耗时费力，难以及时满足大规模、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人力；面对海量候选人简历或员工咨询，HR 团队难以及时逐一处理，导致流程周期长、员工体验不佳。另一方面，人为决策易受主观偏见影响，难以充分利用数据洞察。这些痛点限制了 HR 部门的战略价值发挥。企业希望借助数据驱动的 AI 工具，实现对场景的精细化支持，同时确保算法决策符合伦理要求，不出现歧视或隐私泄露。生成式 AI 应运而生，可以很好地解决以上用户痛点。生成式 AI 在过去两年的应用发展迅速，在人力资源领域的应用可以分成三个阶段：内容生成阶段、辅助决策阶段、自主 HR Agent 阶段，下面简要说明这一演进路径。（1 1）定义与核心能力迭代定义与核心能力迭代 生成式 AI（Generative AI）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策支持与自主任务执行延伸，形成“生成-分析-决策-行动”的完整闭环。在人力资源领域，生成式 AI 可用于自动撰写职位描述、智能回答员工问询、模拟面试对话等。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性事务，释放 HR 从业者投入战略工作，并为员工提供更个性化的支持和体验。这一演进本质是 AI 从“工具属性”向“智能体（Agent）属性”的跨越，具体演进路径如下：1)内容生成阶段内容生成阶段：此阶段 AI 主要作为辅助工具，帮助 HR 完成重复性、模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、表格等结构化内容，显著提升工作效率。具体实现以文本、图像生成为主，如 GPT-4 生成招聘文案、DALL-E 创建培训素材。此阶段 AI 作为“创意 8 助手”，是“效率革命”的起点，优势是帮助 HR 解决重复性劳动，比如使用 AI 生成招聘广告或面试通知模，自动生成员工培训的课程大纲和课件，通过自然语言指令快速生成人事请示、决定等公文。不足之处是缺乏对 HR 业务逻辑的理解，有时仍需要人工校验行业术语准确性（如半导体光刻工程师岗位描述）。2)辅助辅助决策阶段决策阶段：AI 开始具备交互能力，能够为 HR 提供数据驱动的建议或分析，例如预测员工离职风险、优化人才匹配等。AI 与人类协同工作，但最终决策仍需人类确认。典型应用有：结合决策式 AI 技术，通过分析员工行为数据（如绩效波动、加班频率、培训完成率等），生成可操作的建议，支持 HR 更精准地管理人才；离职风险预测：AI 整合多维度数据（如绩效、内部沟通频率），为员工生成离职风险评估报告，帮助 HR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岗位需求的匹配度，辅助招聘决策。例如：晋升建议：晋升建议：晋升决策路径是：绩效评级岗位胜任力梯队匹配度薪酬预算输出建议。分析员工绩效数据、技能评估结果与岗位需求，生成个性化晋升路径推荐；人才盘点人才盘点：通过多维度数据（如项目贡献、团队协作、潜力评估）生成人才梯队报告，辅助管理者制定发展计划；风险预警风险预警：监测员工离职倾向、合规风险，提前触发干预措施。此阶段 AI 需整合多源数据，建立因果推理能力，其决策建议的准确性依赖于数据质量与模型训练深度。3)自主自主 HR AgentHR Agent 阶段阶段：AI 具备高度自主能力，能够独立完成复杂任务，如自动筛选简历、安排面试、处理员工咨询等。AI 可自主规划流程并监控进展，减少人类干预。基于平台级 AI Agent（如 RPA Agent），将大语言模型与流程自动化技术结合，实现“你说，PC 做”的智能执行。典型案例有：智能招聘助手：AI Agent 自动解析岗位需求，从海量简历中筛选候选人，并协调面试时间。员工自助服务：通过虚拟助手回答员工 9 关于考勤、福利等常见问题，释放 HR 基础事务性工作压力。AI 进化为具备自主感知、决策与执行能力的智能体，此阶段 AI 需突破技术瓶颈，如多模态感知（理解员工情绪、环境变化）、强化学习（在不确定环境中优化决策）与长期规划能力。例如：全流程招聘全流程招聘 AgentAgent：自主发布岗位、筛选简历、安排面试、反馈结果，并根据候选人反馈动态调整招聘策略；智能绩效管理智能绩效管理 AgentAgent：实时监测员工工作状态，自动调整 KPI 权重，触发培训或激励措施；组织变革组织变革 AgentAgent：在并购、重组等场景中，模拟不同方案对组织效能的影响，生成最优调整路径。（2 2）解决方案与技术路径解决方案与技术路径 引入生成式 AI 赋能 HR 全流程，针对不同场景部署相应工具。例如，在招聘场景下使用 AI 简历筛选与面试助手，自动根据岗位画像生成面试问题、评估候选人匹配度；在培训场景下通过 AI 自动生成课件和互动问答，实现知识定制推送；在人事服务场景引入对话式 AI 机器人，为员工提供政策查询、假勤申请指导等自助服务，减少 HR 重复工作量。同时，为保障伦理与合规，应建立“以人为本”的 AI 治理机制。这包括对 AI 决策进行偏见审查、确保对员工隐私数据的合法使用，以及在人机协同中划定明确边界。企业需结合自身数据积累，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成式 AI 应用，并配套开展员工培训以提升接受度。（3 3）企业实践案例与演进逻辑企业实践案例与演进逻辑 企业实践验证了生成式 AI 从内容生成到自主 Agent 的演进路径，其核心逻辑是“效率提升效率提升价值创造价值创造战略赋能战略赋能”：1)效率提升阶段效率提升阶段：AI 替代重复性内容生成任务，释放 HR 时间资源，聚焦高价值工作。比如，某互联网公司使用生成式 AI 自动生成招聘 JD，将岗位发布时间从 2 小时缩短至 10 分钟。10 2)价值创造阶段价值创造阶段：AI 从“执行工具”升级为“决策伙伴”，通过数据分析优化业务流程，创造直接经济效益。比如，某航空公司通过 AI 分析历史数据与乘客画像，精准预测机上餐食需求，将浪费率降低 30%。3)战略赋能阶段战略赋能阶段：AI 具备自主决策与执行能力，成为组织战略落地的关键载体，推动人力资源从“支持职能”向“价值中心”转型。某科技公司构建自主 HR Agent，实现从简历筛选到入职培训的全流程自动化，招聘周期缩短 50%。（4 4）小结）小结 生成式 AI 在 HR 领域的应用从内容生成（效率工具）到辅助决策（数据驱动），最终迈向自主 Agent（全流程自动化体现了技术从“执行”到“协同”再到“自主”的演进逻辑。当 HR Agent 复杂任务完成率突破 90%，将引发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化基础，分阶段推进 AI 落地，同时关注数据合规与员工适应性。3 3、数据价值：从治理到变现数据价值：从治理到变现 （1 1）定义与核心内涵定义与核心内涵 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：数据采集 治理清洗 模型构建 场景应用 价值量化。（2 2）主要痛点与挑战）主要痛点与挑战 11 数据治理基础薄弱：数据质量参差不齐，存在孤岛现象，跨部门数据整合难度大，且缺乏统一标准。工具与人才瓶颈：缺乏先进的数据分析工具，同时具备业务理解与数据技能的复合型人才短缺。安全与合规风险：数据流通中需平衡隐私保护与合规要求，尤其在涉及员工敏感信息时。价值衡量与变现困难：数据价值的评估体系不完善，如何将分析结果直接转化为商业收益（如优化人力成本、提升人效）仍是挑战。（3 3）关键举措与解决方案）关键举措与解决方案 夯实数据治理基础：建立数据标准与分类分级体系，构建数据血缘追踪机制，提升数据质量与可信度。通过数据中台整合内外部数据，实现全流程在线化、自动化管理。构建智能分析能力：利用 AI 技术（如机器学习、自然语言处理）进行人才画像、绩效预测等深度分析。开发可视化仪表盘，为管理层提供实时决策支持。探索数据流通与变现模式：在合规前提下，通过数据开放、共享或交易实现价值外溢（如行业人才趋势报告）。将人力资源数据与业务数据结合，优化资源配置（如动态调整招聘策略）。加强组织与人才建设：推动 HR 与 IT 部门协同，培养“业务+数据”双栖人才。建立数据安全防护机制，明确权限管理与责任边界。（4 4）实践案例与成效）实践案例与成效 某科技公司通过 HR 数字化场景实践，员工工作效率提升 20%，满意度提高 10%。某互联网公司通过数字化招聘系统，使招聘效率提升 75%，面试时间减少 60%。12 某制造业公司实施智能考勤、自动化薪酬核算等工具释放 HR 事务性压力，推动 HR 管理向战略决策转型。随着 AI 技术的深化应用（如生成式 AI 辅助决策），人力资源数据价值化将进一步向“智能协作”演进。4 4、组织韧性组织韧性：从脆弱到稳健：从脆弱到稳健 （1）定义与核心价值 组织韧性（Organizational Resilience）指企业在充满不确定性的环境中预判、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遇，而非陷入瘫痪或崩溃。它兼顾了稳定与灵活的特质，即在困难面前不散架、在变化中能成长。其核心价值在于保障企业的长期生存和繁荣在 VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）时代，组织的韧性比规模更重要。拥有高韧性的组织往往具有更强的抗风险能力和创新适应能力，可以将危机转化为转型契机。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、技能多元且心理抗压的队伍，并通过合理机制让组织架构和人才配置随环境变化及时演进。（2 2）用户核心痛点用户核心痛点 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，不少企业在高速增长期积累了臃肿的层级和冗员，当环境趋冷需要降本增效时，组织缺乏自我优化的内生动力。根据调研，42%的全球 CPO 预计未来一年劳动力 13 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，在当前宏观不确定性下，企业的痛点不再是简单地招人扩张，而是如何“踩下刹车的同时踩油门”即一方面控制成本、稳住核心人员，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员或停止创新，而有韧性的组织则会积极蓄能，为下一轮发展做好准备。因此，培养组织韧性成为 HR 和管理层共同面临的挑战课题。（3 3）解决方案与技术路径解决方案与技术路径 构建组织韧性需要从结构、人才、文化三方面协同发力，并充分运用数据和智能技术进行前瞻管理组织结构敏捷化：从传统科层架构向扁平、网络化组织转型。例如，推行跨职能团队或项目化组织，让资源围绕项目快速组建和解散，以适应业务调整。欧洲一些能源企业已用跨职能团队取代了传统部门架构，使团队可以根据市场变化灵活扩编或转向。中国互联网公司也在探索“内部创业”“赛马机制”，让多个团队并行试错，从中择优投入更多资源。此外，建立人才池和人才市场机制，在内部打破部门墙，当出现新项目或空缺时可以从全公司人才库中竞聘，快速填补关键岗位。人才能力多元化：强调技能的广度和迁移性。通过培训和轮岗，打造“T型人才”（一专多能），以便当岗位要求变化时员工能胜任新的角色。组织要投资于持续学习、技能重塑、技能提升计划，让员工在职场中不断更新技能。根据世界经济论坛的数据，到 2025 年约 50%的员工需要重新学习新技能，这正是提升组织韧性的契机。HR 可以引入 AI 驱动的学习平台，根据员工能力差距推荐个性化学习路径，速度填补技能缺口。例如，某制造企业利用 AI 学习平台对员工进行技能画像和能力模型比对，为设备操作工提供了转型做设备维护工程师的培训方案，在产线升级时成功内部转岗了一批人员。同时，引入人才继任和冗余设计：为关键岗位设定继任者计划，培养接班梯队；对于重要职能引入适度冗余的人手储备，以防有人离职或突发情况时业务不致中断。14 文化与心理韧性建设：打造拥抱变化和抗压担当的组织文化。在文化层面，管理层应以身作则，传递“变化是常态、挑战即机会”的积极信号，减少员工对变革的恐惧。可以组织情景模拟演练，比如网络攻击、市场丢单等危机推演，让团队预先思考应对方案。注重员工心理健康，帮助员工提高压力管理和心理弹性，例如开设正念减压课程、提供心理支持资源，使员工在高压下不致崩溃。技术上，可以使用员工情绪监测工具或组织健康度调查，定期评估团队士气和压力指数，及时介入辅导或轮换高压岗位。值得注意的是，AI 技术也被用于辅助提升组织韧性，例如 AI 可以分析团队协作网络，识别组织中“单点故障”（过度依赖的关键人）并提出冗余方案；通过数据预测员工离职风险，HR 可提前留才或做好交接安排。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能够迅速反应，同时高层提供方向和资源支持。实行“双运营系统”模式：一套机制应对当前稳定运营，一套机制专注探索创新，如卡夫特提出的“创投委员会”内部孵化体制，允许小团队尝试新业务，这样无论是在稳定期还是动荡期，组织都有平衡的能力。从 HR 治理角度，也应制定韧性保障计划，比如明确当业务骤减时如何在不大规模裁员的情况下削减成本（如缩短工时或轮岗休假），当业务暴增时如何快速招聘和培训新人，以及遇到灾害时的人力应急预案等。（4 4）应用案例应用案例 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”计划，让表现优秀的年轻骨干到海外、艰苦地区进行锻炼，提升了队伍的抗压和适应能力。阿里巴巴在新冠疫情期间组建了跨 BU 的“数字化应急小组”，临时抽调技术、物流、采购等部门精英协同作战，保障了菜鸟物流在封控下的持续运作，15 并孵化出社区团购等新业务模式。海尔的“人单合一”模式更是将大型科层组织裂变为无数自主经营体，小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力。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鼓足干劲抓住机会。这正是组织韧性背后的内在逻辑所在。5 5、数据合规数据合规：从：从本土实践到本土实践到全球全球布局布局 （1 1）定义与核心价值定义与核心价值 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，数据合规尤为重要，因为 HR 部门处理着大量员工及候选人的个人敏感信息（如身份证号、联系方式、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，数据合规已经从“软要求”变成“硬约束”：只有确保人力数据的合法合规处理，企业才能稳健运营并赢得员工和公众的信任。反之，如果违规，企业可能面临高额罚款（严重者可达五千万元或上一年度营业额 5%）及声誉损害。此外，在全球化背景下，合规的实践也关乎企业国际竞争力严格遵守 GDPR 等国际标准是进入海外市场的“准入票”。因此，数据合规已经上升为 HR 数智化管理的基石之一，支撑数据驱动决策的前提是合法合规地获取和使用数据。（2 2）用户核心痛点用户核心痛点 16 对 HR 来说，数据合规的挑战体现在多个层面：一是法规环境复杂多变。各国/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），要求细节不同且更新频繁，跨国经营的企业很难逐一满足。在国内，即使遵守了国家法律，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格安全标准。二是 HR 业务流程涉及数据环节众多，从招聘时收集简历，到在职管理中的考勤、绩效数据，再到离职后的档案保存，每一步都有合规风险点。很多 HR 过去缺乏隐私保护意识，比如随意在邮箱传输员工体检报告，或者在离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险。比如现在流行的人才测评 AI、员工行为监测软件等，如果算法训练数据不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、删除其个人数据的权利。HR 若没有相应机制应对员工的数据权利请求，将面临投诉甚至诉讼。总的来说，HR 在数据合规上感到“压力山大”：既要搞懂法律条款，又要改造内部流程技术来符合要求，一旦疏忽就有出事风险。这是一个全新的挑战领域，也迫使 HR 职能转型升级。（3 3）解决方案与技术路径解决方案与技术路径 实现人力资源数据合规需从制度、流程、技术、意识四方面综合推进：制度保障：建立完善的数据合规管理体系。首先，企业应制定清晰的人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 部门内部要有数据分级分类制度，将不同敏感级别的数据区分处理（如健康、财务信息为高度敏感，公开荣誉信息为低敏感）。任命或引入数据合规官/专员，负责监控 HR 数据处理活动符合法规要求，定期审计。依据法规要求，建立员工个人信息影响评估机制，在启动新的数据项目时先评估风险并采取缓解措施。流程控制：重新梳理招聘、在职、离职各环节的数据处理流程，嵌入合规要求。招聘环节坚持“告知-同意”原则，候选人简历信息的采集需 17 取得本人授权，不得过度索取无关信息（如宗教信仰、家庭状况等除非岗位需要）；针对未成年实习生，严格遵循法规的特别保护规定。员工管理环节采取“最小必要”原则，例如考勤系统只收集考勤相关数据，对额外的生物识别信息采集需格外谨慎并另行同意。建立人员权限管理，不同岗位只能访问相应必要范围的数据，以减少内部滥用和泄露风险。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，除法规规定需保留的数据（如薪酬税务记录）外，不得长期保存离职人员简历、绩效等；对于保留的数据也应建立定期检查及销毁制度，并记录日志以备查。同时，为了应对员工的数据权利（查询、更正、删除等），HR 应设计标准流程和自助渠道，确保在法规限定期限内回应员工请求。例如，提供一个员工服务门户模块，员工可以提交个人信息更正申请或查看公司持有的自己信息列表，HR 收到后按制度流程处理。技术支撑：运用专门工具提高数据合规自动化水平。可部署数据脱敏和加密技术，在 HR 系统中对敏感字段（如身份证号、银行账户）存储加密，避免即使数据外泄也直接暴露真实信息。采用数据权限管理软件，细化到字段和记录级别控制不同用户的读取/编辑权限，杜绝“全员 HR能查所有人薪资”这类过度权限。对于跨境数据传输需求，引入安全跨境传输模块：如根据中国法规，涉及员工个人信息出境需评估或备案，可借助工具自动识别将要出境的数据类别并匹配合适传输方式（如签署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（HRMS、招聘系统、LMS 等）可以采用集中数据治理平台，对各系统的个人数据进行目录化管理和生命周期跟踪，防止遗漏。大型企业可探索引入隐私合规软件（Privacy Management Software），其中预置了各主要法规的要求规则，能够自动扫描检测 HR 数据库中的潜在违规项，如未获同意的数据、存储超期的数据等，并提示整改。技术层面还包括日志和审计：HR 系统应记录所有关于个人数据的操作日志，一旦发生事件可以追溯责任。最后，别忘了网络安全基础设施的强化防火墙、入侵检测、备份容灾等都是数据合规的底线保障。18 意识培养：任何制度和技术如果得不到人的遵循，合规仍无从谈起。因此需要在 HR 团队乃至所有管理者和员工中开展数据合规意识培训。HR从业者应系统学习相关法律法规，了解违反的代价和正确做法，可以邀请律师事务所进行专题讲座或案例分析。对于经理级人员，要让他们明白尊重员工隐私和数据安全是企业伦理和长远利益所在，支持 HR 的合规举措。定期通过内网推送小贴士，提醒大家哪些行为可能违规（比如将含有员工敏感信息的 Excel 上传到公共网盘是不允许的）。鼓励员工如果发现数据泄露或不当使用情况，及时举报，建立内部举报保护机制。只有全员树立合规意识，才能真正编织起数据安全的防护网。（4 4）应用案例应用案例 某跨国通讯制造企业在经历了一次 GDPR 罚款后，痛定思痛，与咨询机构和律所合作开展了全面的人力资源数据合规项目