中国人力资源数智化四大趋势是什么？

下面我来介绍一下2024 年中国人力资源数智化四大趋势。

1.无人值守的 HR 平台

智能化的尽头应该是什么？这是一个不断发展和演变的主题，将随着技术的进步和企业需求的变化而不断变化。未来智能化将继续在各个领域发挥重要作用，但如何更好地平衡人类的利益和人工智能的发展，将是智能化发展面临的重要课题。从技术上来说，智能化的尽头可能是实现真正的人工智能，即具有人类级别的智能，甚至超越人类的智能；在实践层面来讲，智能化的尽头可能是实现智能化与人类社会的深度融合，使人工智能成为人类生活和工作的一部分，实现人机协同、共创共生的发展模式。这意味着智能化将更加注重实际应用和解决实际问题，而不仅仅是理论上的突破。同时，智能化的发展也将更加关注人类的利益和福祉，努力实现科技向善的价值目标。这还有很长的路要走，机遇无限。人力资源智能化的尽头是什么？是智慧 HR，是 HR 智能体，是无人值守的HR 平台。

我们回顾一下过去人力资源信息化的发展历程发现，四化模型已成为业界共识与实施指南：

【1.0 线上化】以“数清人、发对薪、算总包”为目标来解决人力资源基础服务和公司管理要求，把人力资源核心系统与基础流程从线下搬到线上。【2.0 信息化】在全面线上化的基础上，以提升人力资源运营效率为目标，打通拉通“入离升降调、选用预留管”，解决合规性，生产与存储数据，开始初步数据治理。 【3.0 数字化】以提升组织效能、员工体验为目标，通过AI 重塑人力资源业务流程，通过大数据技术挖掘与分析数据价值，建成人才大屏，打造人才供应链，办公移动化自动化，为管理判断提供决策支持。 【4.0 智慧化】打造智慧 HR 平台，建立人才智库，为组织、人才、文化提供预警预测功能，链接人、财、物、事的数据，建立生态运营平台，为企业持续健康发展赋能。

智慧化阶段的目标是实现企业发展过程中持续的人才供应，人才管理与组织能力已经成为企业的核心竞争优势，此阶段的关键词是“生态”。通常来讲，处于此阶段的企业已基本具备三条曲线的业务发展路径：第一条曲线是企业成熟业务，确保现金流；第二条曲线是企业发展中业务（即成长业务），产品或服务具备随时升级的潜力；第三条曲线是未来业务，探索未来趋势，使企业处于抢跑位置。智慧 HR 平台就是要确保跑在这三条曲线业务上的组织/人才/文化相关流程和系统敏捷迭代并良性发展。

如果说线上化、信息化、数字化分别解决的是“点、线、面”的问题，那么随着大数据与人工智能的深入应用，智慧 HR 考虑的则是智能“体”的问题，它可以使“入离升降调、选用育留管”的各个环节具备灵敏感知能力、自适应学习能力和预测判断能力，同时将各场景下的管理实践通过“神经网络”触达并输送到大脑中枢，结合管理实践给出行动建议，最终形成智库。业务生产数据，数据驱动业务，不断迭代循环上升发展。本阶段的特征是网状组织，目的是建立生态型组织，并可持续地支持企业多条曲线良性循环发展。无人值守的 HR 平台将会成为一个热点，首先要建成智慧HR 平台，在此基础上少人化、无人化操作。这是一种新型的人力资源管理模式，它利用先进的技术和工具，如人工智能、大数据、大模型等，实现人力资源管理的自动化和智能化。具体来说，无人值守的 HR 具备以下特点： 能感知：能够收集、处理和分析大量的人力资源数据，通过智能终端设备，了解员工的需求和期望，以及组织的需求和目标。 会思考：能够运用人工智能技术对数据进行挖掘和分析，通过模型与算法，提供智能化的决策建议。 自控制：能够自动控制和智能化地调整管理流程，提高管理效率和质量。可判断：能够参照 DIKW（金字塔模型） 根据数据和信息进行判断和预测，为组织提供有价值的数据支持。

从实践的角度来看，无人值守的 HR 也可以从两个方面来理解：一方面，无人值守的 HR 能够实现精细化管理，根据每个人的不同属性，为其提供整体的人力资源管理。另一方面，无人值守的 HR 能够随时随地、无时无刻提供人力资源服务。 参考自动驾驶的分类标准，将无人值守的 HR 平台从自动化操作层面分成L1~L5 五级：L1-样本级：主要实现关键流程线上化，满足基本需求，以统计报表为主，简单辅助决策级，决策最终需靠人判断；常见场景有基础分析报表、员工档案、自助中心等。  L2-主业务级：重点关注人才厚度与人才密度，积累沉淀数据，形成档案，点状智能应用，打样跑通。此段位属于信息化运营、中等辅助决策级，常见场景有多维分析报表、人效分析、人才画像与推荐、对话机器人客服、游戏化学习等。  L3-融合级：重点关注人才效能，利用人工智能解决复杂场景问题，任用谁、培养谁、激励谁、淘汰谁。此段位属于数字化运营、半自动决策，典型场景有无感考勤、数字员工、智能人才推荐、人才扫描与诊断、离职预测、员工预测性维护、课程推荐、智能关怀等。 L4-智能级：重点关注组织效能与员工体验，利用人工智能解决组织效能问题，谁是领军人物、承重墙、关键节点。此段位属于智慧化运营、全自动决策，典型场景有绩效预测、人才技能定价、组织扫描、管理风险预测、舆情监测、智慧决策等。  L5-生态级：重点关注创新与复制能力，利用人工智能支持生态化，厂家、供应商、客户、员工协同与共生。此段位属于生态化运营、全方位决策，典型场景有组织神经网络、业人一体化、智慧HR平台等。

从 L1 到 L5，主要有两套打法，一是“直拳”，按照点、线、面、体逐步推进实施；二是“组合拳”，三步并作两步跑；取决于资源投入情况。当然，随着全球化的发展，数智化转型进入深水区，加上数据合规性和个人信息保护法越来越严格，5A 架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构、安全架构）也会有不同变化，会导致 L1 到 L5 的实施要适应业务的变化，需要不同的打法。从 HR 事务办理在线化，迭代到档案在线（数据盘活），再到到人才管理（数智结合），然后从组织管理（数据决策），进化到赋能型组织、网状组织，支持生态化、协同与共生，最终实现 HR 少人化、无人化智能运营（机器决策）。无人值守的 HR 平台就是一个智能体，是一种高效、智能的管理模式，它能够提高人力资源管理的效率和准确性，降低人工成本和人为误差，极大地提升员工的满意度、敬业度、员工体验。

2.从大屏展示到作战指挥中心

传统的人才大屏或仪表盘通常是一个大型的、高清晰度的显示屏，用于展示人力资源相关的数据和信息，这些信息可能包括员工基本信息（数量、分布、职级、年龄、司龄）、员工异动、员工绩效、人效分析、成本分析、招聘/培训数据等等。人才大屏通常采用图形和图表的形式展示数据，以便更直观地呈现信息和趋势；大屏的设计简洁明了，易于理解和操作。 大部分企业都已通过商用套件/工具或者自研实现了数据大屏、人才大屏或仪表盘，可以多端显示（PC 端、移动端、PAD、大显示屏）。大多数数据大屏/ 人才大屏都是静态的，单向的。但这不够，面对日益复杂多变的竞争环境，企业要求大屏要能互动，要能事件预警，要能处理应急，要能指挥作战。

随着大数据技术、人工智能、大模型的深入应用，大屏的发展趋势是不仅仅能静态展示数据，还能成为业务作业中心，智能化大屏实现的首要条件是数据全量全要素的实时连接，主要实施路径有：第一步先有数字大屏，能展示、能预警；第二步能互动、能判断；第三步能决策、能处理。 智能人力资源大屏的自动化管理功能主要体现在以下几个方面：自动化招聘流程：智能 HR 系统可以通过自动化流程管理招聘的全过程，包括职位发布、简历筛选、面试安排等环节。系统可以根据设定的条件和要求，自动筛选合适的候选人，并生成面试日程表，大大节省了人力资源部门的时间和精力，提高了招聘效率。 智能化员工信息管理：智能 HR 系统可以对员工的基本信息、合同信息、薪资福利等数据进行集中管理。系统可以自动提醒人力资源部门关于员工合同到期、薪资调整等重要事项，减少了人为疏漏的可能性。

此外，系统还可以生成各种报表和统计数据，帮助企业更好地了解员工情况。 智能化绩效评估：智能 HR 系统可以根据企业设定的绩效评估指标，自动化地评估员工的工作表现。系统可以根据员工的工作数据和绩效指标，生成绩效报告和排名，帮助企业更好地了解员工的工作能力和贡献度，从而进行合理的激励和奖惩。 智能化培训管理：智能 HR 系统可以根据企业的培训需求和员工的能力水平，自动化地安排培训计划和课程安排。系统可以根据员工的培训记录和学习情况，生成培训报告和评估报告，帮助企业更好地了解员工的培训需求和提升空间。数据分析和预测：智能 HR 系统可以通过对员工数据的分析和挖掘，帮助企业了解员工的流动情况、离职原因等。系统可以根据历史数据和趋势分析，预测员工的离职概率和留存概率，帮助企业制定相应的人力资源策略。

智能人力资源作战指挥大屏是智慧 HR 平台的一部分，是一种集成化、智能化的人力资源管理平台，它以大屏为中心，整合了各种数据、信息和功能模块，为企业的人力资源管理提供全面的支持。以下是智能人力资源作战指挥大屏的一些特点：  大屏设计：智能人力资源作战指挥大屏通常采用高清、大尺寸的显示屏，能够展示丰富的人力资源数据和信息。大屏的设计简洁、直观，便于用户快速获取信息和做出决策。  数据可视化：通过数据可视化的方式，智能大屏能够将复杂的人力资源数据以图形、图表等形式展示出来，帮助用户更好地理解数据和趋势。 实时更新：智能大屏能够实时采集和更新人力资源数据，确保用户获取的数据是最新、最准确的。  多维度分析：智能大屏不仅展示整体的人力资源状况，还能够从多个维度对数据进行深入的分析，如员工绩效、人才结构、招聘情况等。 智能预测：基于人工智能和大数据技术，智能大屏能够根据历史数据和趋势，对未来的人力资源状况进行预测，帮助企业提前做好规划和准备。 整合多种功能模块：除了展示数据外，智能人力资源作战指挥大屏还可以整合多种功能模块，如招聘管理、绩效评估、培训管理等。用户可以通过大屏快速访问这些模块，进行相应的操作和管理。 安全可靠：智能大屏具备高度的安全性和可靠性，能够保护企业的人力资源数据不被泄露或损坏。  可定制化：根据企业的不同需求和特点，智能人力资源作战指挥大屏可以进行定制化的开发，满足企业的个性化需求。

智能作战指挥大屏的出现，为企业的人力资源管理带来了新的机遇和挑战。通过智能化的管理判断和决策支持，企业能够更好地优化人力资源配置、提升运营效率、提高组织效能，从而在激烈的市场竞争中获得决定性优势。

2.基于大模型的数字员工

“数字员工”又称数字化劳动力，是用人工智能、虚拟现实等技术武装起来的面向职业场景的机器人，以数字化技术赋予“活力”的第四种企业用工模式。近年来，以大模型为代表的生成式人工智能得到了快速发展，大模型面向复杂场景的适应能力持续增强，逐步成为赋能产业发展的核心利器，数字员工相关产业也因而迎来了新的发展机遇。基于大模型的数字员工将在提高数字员工的创建效率、降低数字员工的使用门槛、扩大数字员工的应用场景等方面得到能力跃迁。

如果采用简单公式表述，数字员工=（AI+RPA+VR）*职业，基于大模型的数字员工=AI 大模型*（RPA+VR）*职业。 数字员工应用场景比较广泛，在财务层面，数字员工可以实现自动处理发票、报销审核、对账等标准化工作；在办公层面，数字员工可以自动发送邮件、待办消息、预警等工作；在制造层面，数字员工让生产线上的实体机器人自动开展流水化作业，比如三一长沙的 18 号厂房里，通过机器人全自动化作业，每45 分钟可以下线一台泵车，成为引领行业智能制造的新灯塔。数字员工在人力资源领域可以总结为三大应用场景：问询类、流程类、决策类三大应用。

问询类：数字员工基于大模型与人力资源大数据进行学习，通过聊天对话形式，回答用户问题和诉求，例如智能客服机器人，实现“机器人辅助人工”加“机器人智能回复”等应答模式，“数字员工”不需要休息，可以7x24小时不间断提供咨询服务；“数字员工”可以提供统一的标准化服务，不带有情绪化，保障服务的准确性；“数字员工”在回答问题的过程中，可以收集合规的有效的数据，有助于构建更加全面的用户画像，实现“千人千面”的个性化服务，改善员工体验；“数字员工”可以替代人工客服，节省人力成本。“数字员工”可以通过模型更新、算法升级等技术手段，实现迭代升级，提供更加精准的咨询服务。

流程类：“数字员工”基于人工智能、RPA、大数据、大模型等技术，自动处理有明确规则的事务，例如流程智能审批、考勤打假、定向预警等；比如，有些公司命名数字员工为“数字战警”，数字战警主要负责基于公司层面的管理规则，自动对符合规则的流程进行审批，对不符合规则的行为进行处罚。以请假为例，一般员工请假需要上级审批，现在只要提交给数字战警，只要请假理由符合规定，就可以自动审批，然后数字战警会发给员工的上级领导告知员工的请假情况。对于有清晰门槛要求的晋升提报，可以让数字战警先进行一轮审批；对于有明确基本规则的人事岗位异动，也可以交由数字战警预先判断。数字战警还以企业管理者的身份直接对员工进行工作任务下发及督办、惩罚、警告、表扬等，形成闭环。数字战警可以完整看到公司各类单据的完成情况，并把一些数据推送给管理者以提醒其组织、业务存在的问题。

决策类：人工智能通过打造知识图谱，运用深度学习、大模型等技术，为数字员工提供决策能力，实现运营管理智能化；数字员工基于标签库，训练推荐等算法模型，根据业务需求进行推荐和匹配，实现干部智能推荐等应用。数字员工提供的数据和行为记录也为 HRBP 提供更好的个性化管理的依据。以晋升考核为例，通常情况下公司每年会有两个晋升季，以前流程是通过 HRBP 与业务上级沟通，梳理部门人员的情况，推荐晋升人员。现在通过数字员工进行晋升人员推送，基于部门现有人员在现绩效数据、历史绩效数据、任职当前职位时间以及目前薪酬与当前薪酬框架的差距，向管理者推荐是否提报晋升。数字员工也会直接生成若干报表，可以基于推荐的分数，总结一个推荐模型，当 HRBP 拿到这些数据时，就可以直接和业务部门沟通了。数字员工还可以帮助 HRBP 进行人才盘点，基于绝对数据做相对明确的盘点，公司通过多维度数据对人才进行明确的盘点，例如绩效水平、管理行为测评数据、360 反馈数据以及各种学习类数据等。以往通过人工收集不同维度的评价报告，现在通过机器进行多维度的数据抓取，系统自动生成相应模板的意见和报告。目前的作用是提升工作的效率，判断意见和数据不再基于人的经验，而是将判断规则的标准化沉淀。

随着技术的不断进步，数字员工在人力资源领域的应用场景还将继续扩大；未来，我们可以期待数字员工在更多方面发挥更大的作用，为企业带来更高效、更智能的人力资源管理体验。

4.从流程智能到决策智能

从流程智能到决策智能的演进，仍然是人力资源数字化这几年发展的重要方向，是人力资源部门不断适应和驱动企业数字化转型的重要体现，通过这一转变，人力资源部门不仅提升了自身的专业能力和效率，更成为企业运营管理战略决策中不可或缺的一部分。 1 流程智能是基石：通过人工智能、RPA、大数据、大模型等技术重塑与优化人力资源业务流程（入离升降调、选用育留管），消除断点，打通端到端，实现核心业务场景全量全要素覆盖，应用系统在互联互通基础上实现流程的自动化、智能化。 2 数据治理是关键：在流程自动化的基础上，需要采集、清理、加工、整合来自不同来源的数据，如绩效、培训记录、招聘数据等、以及财务、经营汇总数据（销售额、利润）等。通过数据集成与分析，可以洞察员工行为、绩效趋势、人才流动、人效等情况，为决策提供更全面的信息支持。通过定期数据清洗、验证和校准等措施，可以提高数据质量。从BI（商务智能）、到 DI（数据智能）、再到AI（人工智能），数据治理是个长期优化迭代的过程。

3 模型与算法是迈向决策智能的核心：为了实现决策智能，需要利用人工智能、机器学习等就技术，搭建预测模型，通过算法（算法反映的是HR 的思想）帮助 HR 分析复杂的数据模式，预测员工流失、绩效改进等方面的情况，并为制定策略提供科学依据。4 智能决策支持系统是目标：无论是智慧 HR 平台，还是指挥作战中心，背后基础是依靠决策支持系统，将分析预测模型、实时数据监控和预警等功能整合在一起，为 HR 决策者提供一个全面的信息平台和决策工具，通过实时监控关键指标和数据，HR 部门可以在问题出现之前采取行动。例如，人才地图分布在哪里？如何排兵布阵？我们所需的关键人才在哪里？哪些员工最有潜力？哪些人才是组织中的承重墙？哪些是将才？哪些是帅才？这可以帮助 HR 更快地做出理性的决策，提高决策质量和效率。