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          AI時代首發!數據成人力資源管理核心利器 - 用友 - 企業服務行業
          2025年8月8日


          縱觀歷史,從紙筆記錄到信息系統,從數字化到智能化,人力資源管理的發展過程和經濟與技術的發展密不可分。

          2025年,在人工智能深度重構組織管理的浪潮中,人力資源數據已超越傳統管理工具的范疇,而是將“人”這一最復雜的變量,轉化為可量化、可預測、可優化的戰略資產,成為驅動組織人才戰略與業務創新的核心引擎,并推動組織從經驗決策向智能決策的跨越式進化。



               

               
          人才管理的數字基因    

               

               


          傳統人才管理中,招聘憑 “印象”、晉升看 “資歷”、規劃靠 “拍腦”,決策多依賴經驗與主觀判斷。


          而在數智化轉型浪潮中,逐步規?;?、復雜化的組織發展特征,讓大多數企業形成了“以應用平臺數據來協助企業開展業務結構轉型和能力升級”的共識與實踐。數據智時代的人力資源管理,本質上是通過對個人和組織的各種數據的整合、分析和預測,進而對人才的知識、能力、素質等各項特征有效量化,實現人力資源管理的標準化、精確化、科學化與決策化。


          人力資源的數據智能分析作為企業人才管理升級的關鍵引擎,通過將基于數據算法的理解范式和決策思維加以結合運用,做出貫通員工生命周期的人力資源管理決策,構建分析邏輯,挖掘并利用數據,解決特定問題,最終體現價值。



               

               
          業人融合的數據價值鏈    

               

               


          人力資源數據天然具有多維度的洞察能力:

          • 基礎數據:包括學歷、工齡、證書等信息,是人才基本信息的直觀呈現;

          • 行為數據:可表現為績效考評、項目參與度、協作網絡強度等,映射出人才在實際工作中的行為模式與價值貢獻;

          • 潛力數據:則是人才的學習曲線、創新提案數量、職業發展規劃等,預示著人才的發展后勁與成長空間。


          更重要的是,將業務數據與人力數據的融合互通 ,可以實現深度價值分析與橫向業務的驅動分析。如果業務數據人力化例如將銷售額、客戶投訴率等業務指標,關聯至崗位勝任力模型,能清晰看見人才對業務的直接影響;或者人力數據業務化,例如把離職率、招聘周期等人力數據,反哺至業務規劃,可實現人才策略與業務需求的動態適配,構建起 “人力 - 業務” 的相互互補的雙螺旋數據模型,讓人力資源管理實現從靜態管理到動態優化的范式躍遷。



               

               
          數據治理重塑人才管理新生態    

               

               


          人力資源作為企業的核心資產,其數據管理的重要性日益凸顯,特別是在AI時代,想   要充分發揮人力資源數據的價值,只有準確的數據輸入才能確保AI結果的準確輸出,企業需要將管理場景中的過程與結果數據實現可控、可視、可管。數據治理則構成 AI 驅動組織、業務決策的基礎操作。  

           
          1      
          架構數據化    
          企業可構建崗位技能圖譜與職責矩陣,把原本相對抽象的組織架構,轉化為可量化分析的數字模型。過程中,清晰梳理各崗位所需技能、明確職責邊界,讓組織架構從靜態的框架圖,升級為動態調優的數智化體系。既能實時診斷組織能力缺口,又能為人才部署與業務協同提供數據驅動的決策依據,徹底改變經驗主義的管理范式。  

           
          2      
          人才標準化    
          借助 NLP 技術解析崗位說明書,深度挖掘崗位對知識、技能、素質的需求,并建立三維人才標準體系。統一的人才標準體系打破崗位、部門間人才評價的壁壘,讓人才選拔、培養、晉升有了清晰一致的 “度量衡”,顯著提升人才管理全鏈路的科學化水平與決策一致性,使企業的人才識別與發展機制實現系統化、范式化升級。  

           
          3      
          標簽體系化    
          以業務場景為導向設計多維標簽矩陣。其中基礎標簽構建靜態畫像;行為標簽解析價值創造;潛力標簽預判成長動能。并通過建立覆蓋“采集-清洗-應用”的全鏈路數據質量閉環,通過智能校驗規則與動態權限控制,確保標簽的準確性、時效性與安全性,為AI決策提供可靠輸入,最終將人力資源數據轉化為驅動企業進化的戰略新勢能。  

           

               

               
          用友BIP數智人力讓數據“會說話”    

               

               


          用友通過37年的經驗積累和近萬家企業的實踐和數據沉淀,基于企業數智化底座用友 iuap 平臺領先的數據挖掘和機器學習等技術,用友 BIP 數智人力面向企業管理層、HR 人員推出人力數智分析產品。


          通過收集、分析和解釋人力資源相關數據,如員工的工作經歷、培訓記錄工作績效評估、薪酬情況、假勤工時等,以支持組織決策和管理的過程,幫助組織更好地了解和優化人力資源管理,提高員工的生產力和滿意度,從而提高組織的績效和競爭力。為企業的 HR 業務人員及管理者直接賦能通過數據實現對企業人力資源管理進行全面、多維、深度、靈活的審視。


          用友全面人力數智分析服務矩陣


          1    
          分析級應用:數據可視化分析看板  

          用友 BIP 數智人力預置8大分析主題,30個子場景,和170個指標,包括組織效能、薪酬成本、人才結構、人才流動等。為企業提供一套全景、多口徑的人力數據分析體系,開箱即用,覆蓋企業人力分析各類場景,全面對標人力資源管理先進企業,為企業量身剪裁出一套切實可行的分析體系。



          2    
          決策級應用:可視化人才畫像輸出  
          通過打破異構系統屏障,數據集成重組,  圍繞人才標簽、人才盤點、績效、人員信息和任職信息,  依托用友 BIP 數據分析基座,構建起數字化可視化人才畫像;結合全維度對比分析;實現看清看全、科學識人。  全面追蹤人才發展軌跡、多維標簽標記人才質量,更全面了解人才。


          3    
          創新級應用:智能化洞察見解  
          結合智能化分析技術,根據數據的演變規律,通過大語言數據訓練構建不同角色的人力分析模型,進一步依據數據的動態變化規律提煉我們對數據的洞察與結論分析,從而讓企業的管理者們能夠清晰、準確、科學的使用數據,并將這些分析結論廣泛運用在企業管理的每一個環節(人才供應鏈調配、員工離職預測、識別高潛人才、員工發展方向預判等),真正將數據轉化為企業的核心競爭力,更好地幫助企業實現戰略的達成。

          AI+HR 的未來,將以技術與管理并重的雙輪驅動模式,持續拓寬人力價值邊界。用友 BIP 數智人力正加速推動 “人 - 數據 - 業務” 深度融合,讓  流程管控蛻變為  價值流賦能,讓  標準化管理將升維成  個性化關懷,讓人力資源管理將真正實現人盡其才、才盡其用。


                 
          ——數智煥新——        

                 

                 

                 

                 

                 

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