2024年中國AI人力資源行業研究報告
近年來，國內環境正經歷顯著變革：產業結構向高端化和智能化轉型升級；蓬勃發展的服務業和平台經濟，催生新業態用工模式；Z世代逐漸步入職場，更加註重工作與生活的平衡；鄉村振興戰略引導農村勞動力回流等。
錯綜複雜的時代背景下，企業用人和人力資源管理的需求也發生了一定變化。AI創新浪潮中，企業積極擁抱新技術，以數字化和智能化能力提升人力資源管理水平，應對時代變遷帶來的各項挑戰。
一、行業發展背景
AI與人力資源各場景的融合，符合政策導向
中國政府高度重視人工智能產業的發展，推動以AI為核心的新質生產力嚮應用端和場景端加速滲透。早在2017年，《新一代人工智能發展規劃》便提出要構建開放協同的人工智能科技創新體系，推動AI技術在經濟社會各領域的廣泛應用，鼓勵企業創新和採用AI技術，提升人力資源管理的智能化水平。2022年，針對人力資源領域的專項規劃《關於實施人力資源服務業創新發展行動計劃（2023—2025年）》出台，更是強調企業需要運用大數據、雲計算、人工智能等新興技術，加速實現業務數據化、運營智能化，並支持有條件的人力資源服務龍頭企業打造一體化數字平台，提升系統集成水平，形成數據驅動的智能決策和服務能力。而對於中小企業而言，政策鼓勵企業從數字化轉型需求迫切的業務環節入手，加快推進數字化辦公、業務在線管理等應用，逐步向全業務全流程數字化升級拓展。
智能化人力資源管理，符合企業打造高效管理模式的需求
在不確定性成為時代關鍵詞的當下，降本增效、敏捷組織成為企業穿越不確定性、鞏固自身競爭力的有力武器。通過AI技術實現人力資源的數字化和智能化管理，以數據驅動組織文化建設，是諸多企業實現降本增效的選擇。根據Gartner數據，企業人力資源部門通過AI工具的引入可以減少高達30%的工作時間，如自動化的招聘、入職、離職和績效管理流程，顯著減少了人工操作的時間和錯誤，從而降低了企業的運營成本。而在AI的賦能下，企業打造數據驅動型管理模式，以提高組織整體效率。IBM研究顯示，使用數據驅動決策的企業在員工生產力和創新方面的表現比同行高出6倍。AI可以幫助企業分析員工的工作表現、離職率、滿意度等關鍵指標，從而及時調整人力資源策略，打造靈活敏捷的組織形態。
二、行業生態分析
我國AI人力資源行業生態包括基礎設施層、系統與軟件層及應用層，其中基礎設施層為AI技術的場景應用提供必要的底層技術支撐，系統與軟件層則整合技術能力與應用能力，為終端企業用戶提供智能化人力資源管理產品及服務，而應用層則囊括了諸多實現智慧用工與人力資源管理的企業。
基礎設施層：AI技術應用基石
基礎設施層是AI人力資源產業生態的基石，它為整個生態系統提供了必要的底層技術支撐，主要包括雲計算、大數據處理及算法模型等核心技術。雲計算提供了強大的計算能力和存儲空間，使得海量的人力資源數據能夠被高效處理和分析。大數據則確保了數據的準確性和實時性，為AI模型的訓練和應用提供了堅實的數據基礎。AI算法模型是AI技術的核心，通過不斷地學習和優化，能夠識別和預測人力資源管理中的各種模式和趨勢。
在基礎設施層，技術的創新和進步是推動整個生態系統發展的關鍵。例如，隨著深度學習技術的不斷成熟，AI模型在處理複雜的人力資源問題時變得更加精準和高效。同時，邊緣計算的興起也為實時數據處理提供了新的解決方案，使得AI應用能夠更加貼近實際工作場景，提高響應速度和處理效率。
系統與軟件層：智能化人力資源管理產品與服務
系統與軟件層整合了技術能力和應用能力，為終端企業用戶提供智能化的人力資源管理產品及服務，包括綜合性人力資源服務商和HR SaaS服務商。前者多為傳統人力資源服務商轉型而來，借助新一代信息技術為終端企業提供數字化、智能化人力資源管理解決方案，涵蓋招聘、培訓、績效管理、薪酬福利等多個方面，如人瑞人才、科銳國際和萬寶盛華等。這類服務商通常擁有豐富的行業經驗和專業知識，能夠為企業提供定製化的服務，滿足不同企業的特定需求。後者通過雲平台提供靈活和可擴展的軟件，幫助企業快速部署和使用人力資源管理工具，又可分為一體化SaaS服務商和單模塊SaaS服務商。一體化SaaS服務商以北森、肯耐珂薩和Moka為典型，服務範圍覆蓋企業人力資源管理各環節；單模塊服務商則聚焦單一人力資源管理模塊，如人事管理、招聘、薪酬社保、福利、培訓、背調等。一體化服務商憑藉完善的產品生態，為企業提供全生命週期服務，更能契合大型、集團型企業對於打造系統化、互通化人力資源管理體系和規避數據孤島的訴求；而單模塊服務商憑藉深耕某一領域的產品能力沉澱，服務於人力資源管理特定場景，滿足已具備完善人力資源管理系統且僅需重點打磨人力管理單一模塊的大型企業需求，以及對客單價較為敏感、數字化程度不高的中小型企業初步引入數字化管理工具的需求。
應用層：企業智能人力資源管理佈局
應用層囊括了各行各業實現智慧人力資源管理的企業。受所在行業發展特徵及企業發展現狀影響，不同領域、不同規模的企業均面臨差異化的人力管理挑戰。例如，在金融行業，其用工合規要求極高，企業需要確保所有人力資源管理活動都符合嚴格的法規標準，而AI技術在金融行業的應用，可以幫助企業自動化合規檢查，減少人為錯誤，提高合規效率。零售服務行業的人力資源管理往往面臨著高流動性和季節性波動的挑戰，AI可以幫助企業預測人力需求，優化排班管理，確保在高峰期有足夠的員工支持，同時在低谷期減少不必要的人力成本，實現降本增效。此外，零售服務行業的員工通常需要面對大量的客戶互動，因此，提升員工的服務技能和客戶滿意度是人力資源管理的關鍵，AI可以通過分析客戶反饋和員工表現，提供針對性的培訓建議，提高服務質量。房地產建築企業多面臨著項目週期長、人員地域分散和安全要求高的挑戰，AI可以幫助企業優化項目管理，通過數據分析預測項目進度和人力需求，確保項目的順利交付。得益於AI的應用價值，越來越多的企業也在積極擁抱AI，以針對性提升人力資源管理水平，打造靈活高效組織，從而在激烈的行業競爭中佔據優勢地位。
三、細分應用場景發展現狀
目前，AI已在多項人力資源管理場景中實現應用，包括並不限於招聘、員工關係、薪酬福利、績效、培訓及合規用工管理等。
招聘管理：智能招聘提升人崗匹配效率
招聘是人力資源管理中AI應用最為廣泛和成熟的領域之一。圍繞人才戰略和招聘需求，企業借助AI生成內容（AIGC）、自然語言處理（NLP）及機器視覺等技術，實現招聘流程的自動化和智能化。相較於依賴人工篩選和經驗決策的傳統招聘模式，AI招聘在JD生成、簡曆篩選與匹配、影片面試與評估反饋等環節已實現部分人力替代，優化招聘流程的同時，提升招聘效率和人崗匹配度。
1）崗位JD生成。結合企業個性化需求和崗位能力需求，AI自動生成崗位描述內容，為候選人提供精準和詳細的崗位工作內容、能力模型需求、崗位評價信息和績效評價標準。
2）簡曆篩選與匹配。在自然語言處理技術的輔助下，智能招聘系統自動提取並分析簡曆中的關鍵信息，如教育背景、工作經驗、技能特長等，進行關鍵詞匹配，從而快速而有效地篩選出更符合企業人才需求的候選人。
3）影片面試與評估反饋。遠程招聘場景下，AI輔助面試官自動分析候選人各類表現，包括面部表情、肢體語言、語調變化等，從而評估其性格特點、溝通能力和情緒特徵。部分智能招聘系統還可以模擬真實面試場景，與候選人進行對話，考察其應變能力和邏輯思維能力等。面試後，AI基於候選人整體表現，生成面試評價與反饋，為招聘決策提供一定依據。
JD生成、簡曆篩選及面試等環節的自動化與智能化，大幅縮短招聘週期，將人力資源部門從繁瑣而重覆的工作中釋放出來的同時，為企業提供實時招聘數據分析，由此助力企業及時調整招聘策略、優化招聘效果。而從候選人角度來看，AI招聘模式為其提供便捷的信息查詢和麵試預約入口，以更為人性化的交互提升招聘體驗。
我國頭部招聘SaaS服務商和人力資源綜合服務商均已開啟AI招聘佈局探索，為企業客戶提供智能化招聘產品及服務。以Boss直聘為例，其自研百億參數規模大模型「南北閣」，針對招聘場景，面向用人企業和求職者雙方提供崗位JD續寫、人崗匹配和簡曆優化等能力，以標準化和自動化招聘流程助力企業人才招聘的高效實現。另一服務商同道獵聘同樣以AI能力優化企業招聘流程，通過打磨AI面試官產品Doris，並結合不同崗位的差異化勝任力模型，對候選人進行精準評價，同時Doris能夠基於候選人簡曆實現信息的深度挖掘、針對性提問和全面潛力判斷，提升招聘評估結果的公平性和準確性。
員工關係管理：AI創新員工與企業間交互模式
AI在員工關係管理領域的應用，正逐漸成為企業提升管理效率和員工滿意度的關鍵。一方面，在自動化員工關係管理場景內，AI為企業和員工打開了交互新入口，以HR bot為典型的管理工具，輔助人力資源部門解答員工關於企業規範、薪稅查詢、福利資訊、技能提升等系列疑問，縮短員工與人力資源部門的溝通時間。隨著AI應用能力的不斷強化，作為HR虛擬助手的HR bot功能也得以持續豐富，在結構性問題回覆基礎上，向個性化問題識別及回覆升級。另一方面，AI技術的引入使得多項員工關係管理任務得以自動化、智能化處理，系統可自動處理員工請假申請、考勤記錄和績效評估，並實時監控工作流程，及時發現並解決問題，提高整體工作效率。與此同時，AI還能夠基於員工關係管理中沉澱下來的大量數據，包括工作表現、滿意度、離職率、離職原因等，為管理層提供以數據驅動的深入洞察，幫助企業識別員工培訓需求、規劃職業發展路徑，甚至預測員工流失風險，從而做出更加科學和有效的管理決策。以Moka為例，其AI原生HR SaaS產品Moka Eva，全面瞭解企業的規章制度和福利政策，為員工提供7*24h的解答與人事流程指引，其對話式BI能力，提高了人事管理數據的可訪問性和易用性，只需喚醒Moka Eva，HR和管理者即可通過對話方式獲取所需數據報表和相關分析。
薪酬福利管理：自動化流程、智能薪酬策略與個性化福利方案提升員工滿意度
AI在薪酬福利管理場景下的應用主要包括流程管理自動化、智慧薪酬體系搭建及個性化福利體系搭建。其中，流程管理自動化意味著企業借助AI實現薪酬計算、福利發放、稅務處理等薪酬福利管理流程的自動處理，減少人為測算錯誤、提升管理效率的同時，提高薪酬福利的發放效率，進而優化員工工作體驗。智慧薪酬體係指的是企業圍繞市場普遍薪酬水平、員工過去貢獻度和工作表現、企業成本控制計劃等數據，實現智能定薪、調薪等，製定更具競爭力的薪酬策略，確保薪酬的內外公平性，吸引和保留關鍵人才。個性化福利體系即在AI的輔助下，根據員工的年齡、家庭狀況、健康狀況等相關數據和行為模式，設計個性化的福利方案，提高福利的吸引力和滿意度。以用友為例，其YonSuite智能薪酬系統支持多種薪酬制度與標準，通過獎金分配和調薪的智能化決策，實現員工激勵，同時也支持多險種繳納規則與差異化方案，滿足員工個性化和針對性的社保福利需求。
績效評估與管理：數據驅動的評估模式提升績效管理準確性與公平性
傳統的績效評估往往依賴於主觀判斷和有限的數據，帶來評估結果的潛在偏見。AI在績效評估管理領域的應用，為企業帶來更為客觀的、數據驅動下的績效評估標準：通過對多維數據的整合，包括員工工作表現、項目成果、客戶反饋等，提供全面和客觀的績效評估，有利於減少企業內部的主觀偏見，提高績效評估的準確性和公平性。此外，AI通過分析員工的工作數據和行為模式，判斷員工優勢與潛力，並由此提供具體的建議和指導。這種實時反饋機制有助於員工及時調整工作策略，促進持續的績效改進。北森打造的智能績效管理產品，能夠對企業績效過程和結果數據進行自動化全方位分析，包括績效流程進展、員工績效排名等，輔助企業全面掌控績效推進流程，以數據驅動分析績效評估關鍵節點和目標執行情況，從而判斷績效改進方向。
培訓：AI個性化培訓提升員工發展與企業效率
AI技術可以根據員工的績效數據和職業目標，設計個性化的職業發展路徑和培訓計劃。例如，AI可以根據員工的技能缺口和職業興趣，推薦最適合的培訓課程或項目經驗，幫助員工實現個人發展目標。這種個性化的職業發展路徑有助於提高員工的滿意度和忠誠度，促進企業的長期發展。除個性化培訓外，AI能夠進行培訓效果的實時反饋與自動評估。傳統的培訓模式中，員工往往需要等待一段時間才能得到反饋，影響培訓的連貫性和效率。而AI系統可以即時分析員工的學習表現，提供實時反饋和建議，並自動評估學習成果，確保培訓內容的有效性和實用性。而對企業來說，AI培訓還意味著潛在的成本效益，減少傳統培訓中的大量人力物力等資源的投入，通過在線平台和虛擬環境，AI培訓能夠覆蓋更多的員工，同時提供全天不間斷的學習支持。這種靈活性和可擴展性使得企業能夠以更低的成本提供更高質量的培訓。企業培訓SaaS雲學堂上線AI輔助學習功能，根據員工的學習情況，為其提供個性化的學習建議，引導自適應學習的實現，幫助員工更好地解決工作中的問題。
用工合規管理：多元用工風險識別與規避
AI能夠自動分析大量的用工數據，識別潛在的合規風險，如薪金支付、工時記錄、勞動合約的合規性等。例如，AI可以檢測出未按時支付薪金、超時工作未按規定補償等違規行為，從而幫助企業及時糾正，避免法律風險。與此同時，隨著靈活用工、數字員工等多元化用工模式持續湧現，部分人力資源服務商瞄準多元化用工合規管理領域，針對性創新產品服務內容。如積木優工推出AI用工大模型，通過對勞動力市場數據、業務及用工需求數據、歷史用工數據等標記與訓練，強化用工合規的智能預測和精準分析能力，為企業提供AI和數據驅動的多元用工合規解決方案。
四、發展趨勢
數據驅動人力資源實現全流程智能化發展
AI技術將繼續推動人力資源管理的智能化和自動化進程。智能招聘系統、自動化績效評估、個性化培訓推薦等應用將更加成熟，幫助企業提高管理效率，降低人力成本。而隨著AI應用的逐漸深入，企業也更意識到數據在高效組織管理中的重要性，由此實現企業內部數據的持續累積、數據壁壘的持續打通，為AI提供更優質、更廣泛和更多元的數據，從而更加強化AI的價值表現，為企業帶來更具針對性和個性化的人力資源管理解決方案，形成數據沉澱與管理賦能之間的良性循環。
自上而下重塑企業人力資源管理模式及企業文化
以AIGC和大模型引領的新一輪人工智能浪潮下，AI應用能力持續強化，為企業人力資源管理帶來了更多想像空間，而企業的數智化轉型意識也在不斷增強。對於已經實現AI佈局的企業而言，停留在AI表面的工具應用是遠遠不夠的。因此，從高層推動，製定全面的數智化戰略和實施計劃或將成為企業未來行動的重點，以引導員工樹立AI思維，確保智能化工具能夠得到充分且有效地利用，真正釋放其潛在價值。在推動AI思維的過程中，企業開始關注到除了提升辦公效率之外的其他重要因素。這些因素包括員工的個人成長、對員工的關懷、提供舒適的辦公體驗，以及建立公平的薪酬福利機制等。美世調研數據顯示，50%的企業計劃將重點加強員工的技能建設，48%的企業將聚焦於員工傾聽和職業生涯管理工具的開發，目的是與員工建立更深層次的情感聯繫，增強他們的歸屬感。通過這些措施，企業希望能夠提升員工對數智化工具的人性化體驗，確保組織能夠充分享受數智化帶來的優質工作環境。
