本篇文章轉(zhuǎn)自《企業(yè)管理》雜志2026年第5期，文章直面人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)壁壘、標準缺失、AI 應用脫離業(yè)務等痛點，創(chuàng)新提出四大轉(zhuǎn)型模式與分層進階落地體系，同時從數(shù)據(jù)治理、業(yè)務融合、認知引導等方面給出系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型建議，兼具理論高度與實踐指導性。
特此轉(zhuǎn)載，旨在為布局數(shù)智化的企業(yè)管理者、人力資源負責人提供完整的轉(zhuǎn)型框架與行動方案，推動企業(yè)理性落地 AI 技術，打通技術、數(shù)據(jù)、業(yè)務、人才的協(xié)同鏈路，借數(shù)智化之力重塑人力資源管理模式，支撐企業(yè)長期戰(zhàn)略發(fā)展。
目前，企業(yè)對于 AI 技術應用場景的需求呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長態(tài)勢，而 AI 技術的落地面臨著系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。在人力資源管理領域，企業(yè)不僅要突破傳統(tǒng)管理模式的路徑依賴，還要實現(xiàn) AI 技術與組織戰(zhàn)略、人才發(fā)展的深度融合。在這種管理與技術雙重變革的背景下，如何根據(jù)企業(yè)實際情況規(guī)劃有效的實施路徑，成為眾多企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中遇到的核心難題。
人力數(shù)智化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)
AI 技術驅(qū)動人力資源管理經(jīng)歷著從工具迭代到范式重構的深度變革。具有前瞻性布局的領軍企業(yè)，已率先構建起涵蓋 OCR 識別、智能推課、招聘外呼機器人、客服機器人等機器學習類應用，在效率提升和員工體驗優(yōu)化層面取得一定成效。
然而，當前企業(yè) AI 因缺乏清晰的發(fā)展路徑普遍面臨困境 ：
一是業(yè)務流程數(shù)字化程度不足導致部分環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)采集斷點，部門級系統(tǒng)孤島造成信息壁壘，海量非結構化數(shù)據(jù)與碎片化原始數(shù)據(jù)無法有效整合 ；
二是管理實操缺乏標準與規(guī)范，關鍵環(huán)節(jié)依賴人工經(jīng)驗決策，難以沉淀可量化、可分析的行為數(shù)據(jù)資產(chǎn) ；
三是部分組織在數(shù)據(jù)治理體系尚未健全的情況下倉促部署智能化系統(tǒng)，導致算法模型訓練數(shù)據(jù)摻雜大量噪聲與失真記錄，最終催生脫離業(yè)務實際的“AI 幻覺”。
這種技術應用超前與管理基礎薄弱的結構性矛盾，使得智能系統(tǒng)輸出的決策建議往往與業(yè)務實操存在根本性偏差，嚴重制約了 AI 價值的有效釋放。
此外，多數(shù)企業(yè)原有技術架構不足以支撐智能應用。面對數(shù)智化升級需求，企業(yè)決策層須在“外掛智能平臺”的漸進式改造方案與“重構數(shù)智化底座”的系統(tǒng)性升級路徑之間進行戰(zhàn)略選擇，這已成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中的關鍵議題。
1. 數(shù)智化轉(zhuǎn)型雙維度矩陣模型
企業(yè)首先要選擇數(shù)智化轉(zhuǎn)型建設模式，包括業(yè)務設計與建設方式兩種要素。業(yè)務設計是以變革為重還是以保持現(xiàn)狀為重，建設方式是繼續(xù)沿用現(xiàn)有系統(tǒng)還是需要重構系統(tǒng)。以業(yè)務設計為橫軸，建設方式為縱軸，構建數(shù)智化轉(zhuǎn)型雙維度矩陣模型，將企業(yè) AI 建設劃分為戰(zhàn)略驅(qū)動型智能重構、平臺賦能型智能升級、體驗優(yōu)化型智能增強、場景突破型智能創(chuàng)新四大典型模式（如圖 1 所示）。
第一種為戰(zhàn)略驅(qū)動型智能重構模式。常見于具有前瞻視野并擁有深厚數(shù)字技術積累的企業(yè)。這類企業(yè)在實施數(shù)智化轉(zhuǎn)型時表現(xiàn)出三個特征。首先，基于戰(zhàn)略一致性原則進行系統(tǒng)性規(guī)劃，精心設計數(shù)智化轉(zhuǎn)型的頂層設計，確保與企業(yè)長遠目標一致。其次，采用平臺化重構策略，將傳統(tǒng) IT 技術架構升級為具有智能與開放能力的技術平臺，使智能應用能夠?qū)崟r更新擴展。最后，重塑業(yè)務流程，把人工操作的重復性事務（如匹配條件審核、制表、查找核對）轉(zhuǎn)化為智能系統(tǒng)自動處理，讓系統(tǒng)能夠自主分析數(shù)據(jù)并作出決策。這種模式不僅實現(xiàn)了技術革新，還推動了運營方式的根本性變革，助力企業(yè)向更高層次的智能化發(fā)展。
第二種為平臺賦能型智能升級模式。適用于數(shù)智化轉(zhuǎn)型意愿強烈但技術架構相對陳舊的企業(yè)。這類企業(yè)通常具備成熟的業(yè)務運營體系，但由于既有業(yè)務架構存在較強的路徑依賴，難以實施顛覆性變革。此類企業(yè)傾向于采用漸進式升級策略，重構數(shù)智化基座平臺，通過由點到面的方式逐步實現(xiàn)核心業(yè)務環(huán)節(jié)的數(shù)智化賦能。這種模式既能確保企業(yè)運營穩(wěn)定，又能有效降低轉(zhuǎn)型風險，是適合傳統(tǒng)企業(yè)的穩(wěn)健模式。
第三種為體驗優(yōu)化型智能增強模式。采用該模式的企業(yè)在保持現(xiàn)有人力系統(tǒng)架構不變的基礎上，通過外掛獨立的智能平臺，彌補原有系統(tǒng)的短板，為各級員工提供點狀數(shù)智化能力提升，形成局部應用的智能增強。重點優(yōu)化員工服務體驗，這種模式既能確保企業(yè)核心業(yè)務平穩(wěn)運行，又能有效提升員工工作效率和滿意度，因而成為當前企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型中最受青睞的模式。
第四種為場景突破型智能創(chuàng)新模式。采用該模式的企業(yè)在維持整體人力系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下，專注于特定專業(yè)領域，通過 AI 技術實現(xiàn)業(yè)務場景的重構與突破，適合希望在特定領域建立差異化競爭優(yōu)勢的企業(yè)。該模式下企業(yè)外掛獨立的智能平臺，并與現(xiàn)有人力系統(tǒng)深度集成，打造創(chuàng)新業(yè)務模式下的數(shù)智化閉環(huán)應用。企業(yè)需要具備前瞻性的變革思維和較強的 AI 技術研發(fā)能力，能夠在保持業(yè)務流程穩(wěn)定的同時，推動關鍵業(yè)務領域的數(shù)智化突破。
2. 數(shù)智化轉(zhuǎn)型建設方式的差異化分析
在上述四種模式的指導下，外掛增強便于集約化管理，但擴展性有限，重構便于革新業(yè)務模式，但投資回報周期長，企業(yè)在選擇時要綜合對比（見表 1）。
外掛增強智能平臺建設適用于技術投入有限的企業(yè)進行局部優(yōu)化，前提是有完善的人力資源數(shù)字化系統(tǒng)。由于數(shù)智化轉(zhuǎn)型更換系統(tǒng)的成本極大，企業(yè)須同時考慮資源的集約化管理，因此采用人力系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)與接口，集成獨立智能平臺能力的方式建設。采用這種方式可以漸進式按需創(chuàng)新，避免重復建設，風險程度和成本投入均相對較低。
重構數(shù)智化底座的方式是企業(yè)在管理域頂層設計統(tǒng)一底座，沉淀數(shù)智化通用能力，各細分領域的應用均基于該底座進行部署與開發(fā)，這種建設方式可基于通用平臺能力按需擴展，但對自身的技術能力儲備要求極高。
系統(tǒng)應用是基礎，確保業(yè)務線上化和流程標準化；數(shù)據(jù)管理是支撐，通過專項數(shù)據(jù)治理解決數(shù)據(jù)可用問題；數(shù)智化應用是升級，構建人力資源智能體提升服務精準度；業(yè)務部門深度參與是成功關鍵，實現(xiàn)場景與業(yè)務融合。
人力數(shù)智化變革：從員工體驗到管理變革
根據(jù)企業(yè)人力資源數(shù)智化建設成功實踐，遵循基礎優(yōu)先、成熟優(yōu)先的原則，實現(xiàn)路徑按照員工體驗相關的員工服務、智能運營相關的人力資源管理，以及管理變革相關的業(yè)務創(chuàng)新進階路線進行劃分。
第一階段 ：與員工體驗相關的員工服務。這一階段的主要目標是對標最佳實踐，提升企業(yè)各層級使用者對 AI 應用的感知，快速收效。服務內(nèi)容包括基礎指引、文本對話、查人問數(shù)等，旨在通過 AI 技術為全員提供基礎服務，從而快速提升企業(yè)各層級使用者的感知。這一階段應用實現(xiàn)難度相對較低，應用也比較成熟。例如，某央企集團按照關鍵節(jié)點（新提任、異地任職、職務調(diào)整、援藏 / 扶貧、生日、出入境等）自動觸發(fā)推送場景化的說明書式指引，含政策知識、環(huán)節(jié)處理人、溫馨提示等內(nèi)容 ；某綜合集團通過數(shù)字員工實現(xiàn)語音請假的同時推送關懷語，語音開證明完成后推送快遞公司寄送服務，提升員工滿意度。
第二階段 ：與智能運營相關的人力資源管理。這一階段的重點是梳理人力資源管理的業(yè)務環(huán)節(jié)，找到數(shù)智化可以賦能的、高價值的人力資源場景，讓業(yè)務管理更智能，如智能推課、智能選人和人才發(fā)展建議等。此外，還包括文字生成類服務，如干部考察、人才盤點和績效總結等，為人力部門提供業(yè)務支持，以實現(xiàn)更智能的人力資源管理。
第三階段 ：與管理變革相關的業(yè)務創(chuàng)新。這一階段 AI 成為人力業(yè)務伙伴角色，通過“人”的數(shù)智化配置支撐企業(yè)經(jīng)營，涉及畫像生成類、業(yè)務發(fā)展類和人才發(fā)展類服務，如智能班子配備、業(yè)務與人才的供需智能匹配，以及針對年輕干部、科技人才等關鍵人才提供一人一冊成長地圖。例如，某大型電信運營商通過數(shù)智化“人才點將”實現(xiàn)業(yè)務訂單與專家的自動匹配，并及時進行激勵，實現(xiàn)了人才的精準配置。這一階段的建設內(nèi)容旨在實現(xiàn)數(shù)據(jù)識人、智能育人、智慧用人，從而推動企業(yè)組織能力的升級。
這三個階段代表了成功實現(xiàn)人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型的典型路徑，沒有嚴格的先后順序，可結合自身的人力資源業(yè)務進行實操。
人力數(shù)智化建設：應用、智能、數(shù)據(jù)、業(yè)務
數(shù)智化建設并非一蹴而就，而是需要做業(yè)務、數(shù)據(jù)、智能體等方面的系統(tǒng)性準備。系統(tǒng)在線是人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎。人力資源系統(tǒng)需要完善現(xiàn)有功能并深化系統(tǒng)使用，確保能夠全面支撐人力資源全景業(yè)務的運轉(zhuǎn)，實現(xiàn)業(yè)務的全面線上化。系統(tǒng)的健全性體現(xiàn)在標準化的業(yè)務流程和規(guī)范化的數(shù)據(jù)標準載體上，這是數(shù)智化建設的基礎。
數(shù)據(jù)管理為數(shù)智化應用提供數(shù)據(jù)支撐。盡管人力資源數(shù)據(jù)通常由一體化平臺承載，但許多企業(yè)的系統(tǒng)建設是由一個核心人力系統(tǒng)和多個專業(yè)化系統(tǒng)（如在線學習、干部管理等）集成而成。因此，建設一個集中的數(shù)據(jù)倉庫是關鍵的環(huán)節(jié)，既能解決數(shù)據(jù)分散問題又能整合與人相關的業(yè)務數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面通過端到端的業(yè)務閉環(huán)、數(shù)據(jù)治理制度與工具等，為數(shù)智化應用提供可用的數(shù)據(jù)基礎。
智能體構建是在系統(tǒng)應用的基礎上進一步升級。企業(yè)不僅要構建智能平臺，還需在平臺上構建人力資源智能體。智能體能夠理解并應答人力資源專業(yè)詞匯和語言，從而提供更精準、高效的服務。業(yè)務參與是數(shù)智化轉(zhuǎn)型成功的關鍵。人力資源部門需要根據(jù)數(shù)智化場景進行配套的業(yè)務梳理工作。例如，政策問詢場景需要梳理制度和常見問題并定期更新 ；查人問數(shù)應用需要業(yè)務部門梳理數(shù)據(jù)指標 ；智能推課應用需要整合式的學習地圖 ；智能人崗匹配則需要梳理崗位說明書等。不同場景需要不同角色的配合，業(yè)務部門的積極參與直接關系到數(shù)智化建設的價值實現(xiàn)，因此是不可或缺的。只有 AI 技術與業(yè)務緊密結合，才能實現(xiàn)人力資源管理的全面數(shù)智化。
人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型建議
1.不可忽視數(shù)據(jù)基礎建設數(shù)智化建設
對數(shù)據(jù)質(zhì)量有著極高的要求，通常需要建立在規(guī)范、準確數(shù)據(jù)積累之上。對于面向消費者（To C）的應用而言，由于其對問題精準性的要求相對較低，可以利用網(wǎng)絡公開數(shù)據(jù)作為語料，在大數(shù)據(jù)的支撐下不斷訓練與優(yōu)化，形成較為成熟的解決方案。然而，面向企業(yè)（To B）的數(shù)智化應用則更多依賴內(nèi)部形成的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，強調(diào)問題處理的精確性，不允許出現(xiàn)任何差錯。如果企業(yè)在沒有充分重視自身數(shù)據(jù)基礎的情況下盲目推進數(shù)智化，則很容易讓所謂的“人工智能”淪為“人工智障”，生成錯誤決策，造成資源浪費。
在數(shù)據(jù)層面，某央企以“提質(zhì)增效、決策支持、風險防控、模式轉(zhuǎn)型”為導向，聚焦三方面工作。一是夯實基礎，建立數(shù)據(jù)治理制度體系，通過“五定”（定標準、定質(zhì)量、定安全、定可信源、定共享）工作完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，實現(xiàn)數(shù)據(jù)入湖。二是以用促治，通過領導與員工自助平臺，動態(tài)更新人事數(shù)據(jù)，確保業(yè)務及時性、準確性。三是強化保障，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、共享及安全合規(guī)機制，構建閉環(huán)運營體系。實施中重點突破跨組織協(xié)同、數(shù)據(jù)標準統(tǒng)一及安全風控等關鍵環(huán)節(jié)，最終以人財物數(shù)據(jù)互利共享助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
2. 業(yè)務參與不可少
部分企業(yè)在實施數(shù)智化項目時存在一個誤區(qū)，即認為只要平臺具備強大的技術支持或系統(tǒng)擁有智能化功能便足以支撐項目的開展，從而忽略了人力資源業(yè)務規(guī)則的整合及準備工作。例如，某大型企業(yè)購買了私有化大模型后嘗試業(yè)務創(chuàng)新，接入了人力資源數(shù)據(jù)生成人才標簽，結果產(chǎn)生的標簽錯漏百出，當領導質(zhì)疑標簽生成的標準是什么的時候，大家無言以對。這種情況是典型的沒有業(yè)務標準，導致開發(fā)的應用既不符合實際需求也不具備真正的管理價值，最終導致創(chuàng)新失敗。
3. 避免對 AI 預期過高
傳統(tǒng)人力資源系統(tǒng)上線后即可迅速見效，但數(shù)智化建設項目因其深度依賴業(yè)務理解、技術創(chuàng)新及高質(zhì)量數(shù)據(jù)支持，更適宜采取漸進式的發(fā)展策略，先有后優(yōu)，通過持續(xù)調(diào)整和優(yōu)化逐步提升適用性。因此，對于數(shù)智化項目的預期管理至關重要，企業(yè)應當認識到這是一個長期的過程，而非一蹴而就的任務。AI不能過度神化，業(yè)務難以處理的工作都靠 AI 來解決是不現(xiàn)實的。
AI 時代，人力資源管理范式將呈現(xiàn)多個方面發(fā)展趨勢，企業(yè)應提前布局，積極應對。一是業(yè)務流程和崗位職責的重塑，智能體能夠幫助企業(yè)完成越來越多的工作，形成人機共生的工作模式。二是關注倫理與社會責任，關注數(shù)據(jù)隱私保護、避免算法偏見等問題，確保技術的應用不會損害任何群體的利益。三是變革企業(yè)文化，營造開放、包容的環(huán)境，鼓勵員工探索新技術，接受數(shù)智化工作方式。四是培養(yǎng)面向未來的技能，企業(yè)應加大對員工技術能力提升的投資，員工個人要積極學習新知識、新技能。企業(yè)須在新技術應用的同時，關注文化、倫理等因素，構建一個技術與人性并重的管理模式。
（封面圖來源：AI生成）
用友BIP人力云融合人工智能技術，以“賦能員工 激活組織”為宗旨，以提升企業(yè)組織能力為目標，基于“精準人才發(fā)展 敏捷組織變革 智能人力運營 卓越員工體驗”關鍵價值，圍繞人才招聘、組織與員工管理、人力共享、全面薪酬、績效管理、人才管理、國企應用、人力分析、員工服務等業(yè)務創(chuàng)新與管理變革，通過人才畫像、組織畫像、人力數(shù)智分析等數(shù)據(jù)服務實現(xiàn)智能人才發(fā)現(xiàn)，幫助企業(yè)實現(xiàn)人力資源管理效率提升、流程自動化、應用體驗改進和智能決策分析，推動人力資源管理范式升級。
作為連續(xù)3年入選Gartner千人以上規(guī)模企業(yè)HCM云魔力象限的中國廠商，用友已經(jīng)幫助包括55家一級中央企業(yè)、50家世界500強在內(nèi)的逾9000家行業(yè)領軍企業(yè)推動人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型，例如中國航天科技集團、兵裝集團、中國海油、三峽集團、中國電信、中國國航、中國中化、中糧集團、華僑城集團、中交集團、中國銀行、中國人保、首鋼集團、上海醫(yī)藥、云投集團、陜西建工、云南白藥、雪花啤酒、歌爾股份、華住集團、居然之家等領先企業(yè)，同時服務了38萬家下屬成員企業(yè)，7000萬余用戶，在亞太大中型企業(yè)市場中處于絕對領先的地位。
