我国企业数字化建设尚处摸索阶段，如何推进人力资源数字化转型？

我国企业在数字化进程中的探索仍在进行，较为成熟的数字化应用多集中在销售、配送以及生产、采购等关键环节，而在人力资源管理等职能领域，其数字化程度尚浅，且发展尚不完善。面对这样的现状，我们该如何着手推进人力资源管理的数字化建设与转型呢？探究根本，首先需关注人力资源管理的根本性问题，以及这些基本问题在组织内部所承担的职责，同时，还需结合数字化技术的进步与演变，探索出适宜的途径和模式。

人力资源管理所关注的核心问题包括对“人”的研究、“事”的处理，以及“人如何做事”的探讨，其中“人如何做事”涉及工作内容、工作方法和工作效率等多个方面。此外，人力资源管理的数字化转型不仅需与组织的数字化战略相衔接，确保战略的实施和执行，还需从企业主营业务和数字化进程出发，提供有力的支持。同时，它还需自下而上构建数字化的办公环境，塑造数字化的企业文化，推动数字战略的实施，并积极倡导和管理变革。最终，在技术实施和应用领域，人力资源管理数字化需关注信息化、数字化、智能化的发展趋势，同时考虑可采用的数字化工具和策略，以及企业在数据管理层面的决策和行动。

综上所述，人力资源数字化的发展与变革主要包含三个核心路径——即横向层面的人事基础活动流程、纵向层面的战略决策路径以及深度层面的数字化技术发展轨迹（如图1所示），每个路径之中都包含了一系列典型的运作模式。

图1 人力资源数字化建设与转型路径

横向：基本人事活动路径下的典型模式

模式1：员工数字化

数字时代，万物皆可测量，人也是如此。企业内部的人力资源数据库资料，抑或是员工在访问公司网站时，对相关信息浏览的点击次数、停留时间与频率，不论是各类采集设备所捕捉的图像与视频资料，还是电子邮件、推特、微信群、领英等社交平台上的活动记录与内容，不论是有意为之还是无意所得，数据无疑已经存在。

借助这些丰富多样的数据来源所产生的大规模、结构复杂、无固定格式的海量数据，管理者得以对每一位员工进行全方位的数字化描绘和深入分析，涵盖知识技能、岗位适配度、潜在能力、人际网络以及离职意愿等多个维度，进而实现人才库存的精确盘点与规划、定制化的管理策略激活等关键活动。

模式2：工作任务数字化颗粒化

随着共享经济和平台化思维的不断推广，众多原本庞大且繁杂的任务得以被细化为众多微小且易于处理的任务单元。这些单元可以进一步被设计成更精细的任务包，其中包含具体的结果指标、质量标准、资质条件、完成时限以及相应的报酬等内容。将相关数字任务发布至企业自建的众包网络平台或第三方中介机构的众包平台上，广邀全球范围内的空闲人才、独立工作者及兼职人员承接并完成。在疫情防控期间，盒马鲜生打破了传统的人员使用限制，通过共享用工平台与四十余家企业实现了员工资源的共享，共计超过五千名员工参与了这一合作。

模式3：人力资源管理活动集成云平台化

众多企业广泛采纳了人力资源管理系统。这套系统显著提高了企业人力资源管理的效率，让相关人员得以从繁琐重复的工作中解脱，实现了人力资源管理的流程化和规范化，所生成的各类报告和报表亦为管理者提供了决策的重要参考。

这类人力资源软件多采用云计算SaaS或平台PaaS技术。借助云SaaS或平台PaaS技术，这类软件能够对人员数据、业务数据以及外部环境数据进行全面循环分析。这种分析有助于打破孤立和局限，从而让决策更加客观和科学。

集成云平台不仅支持企业内部的知识交流，员工通过电脑或手机等设备登录后，既能获取所需资源，还能分享个人的知识和见解。这样，员工便拥有了这样一个平台，它汇聚了众多前沿资讯、最新政策以及卓越的实践经验。

最终，该企业的人力资源管理集成云平台能够为员工提供便捷的自助服务以及线上和远程操作支持，这有助于企业和员工更好地应对诸如新冠疫情之类的突发状况，并且有助于员工实现工作、家庭与生活的和谐平衡。

模式4：人做事（工作）智能化

企业能够通过持续优化生产作业流程，提高自动化程度，并引入人工智能技术，部分取代人工劳动力。借助可穿戴设备、增强现实技术等电子绩效支持系统（EPSS），我们为员工配备了“技术”助力，通过识别系统、数据分析、网络智能系统等手段，帮助员工发现更优的工作流程，选择最佳的工作策略，进而提升员工的工作效率和智能化水平，最终实现员工工作的数字化和智能化转型。

其次，数字化技术的应用有助于对人员、职位、业务等方面进行全面的关联性剖析，从而使得人力资源管理的规划与控制、组织管理、决策介入以及服务支持等环节变得更加精确和具有针对性。

在规划层面，企业能够对人才储备、构成以及流动流失等数据进行详尽分析，并通过动态模拟预测，明确核心人才的需求状况。此外，企业还需考虑外部人才市场的动态，对关键人才的招募与培育发出预警。与此同时，基于员工期望的调查结果，企业应制定更具前瞻性的员工管理策略，以解决供需不匹配、人才流失率高等问题。

在招聘选拔领域，大数据分析及人工智能技术能够助力管理者塑造卓越人才模型与知识网络，同时搜寻企业人才库及招聘网站上的求职者资料，进行迅速的对比分析，进而完成匹配度评价，并智能地推荐那些匹配度较高的应聘者。

在日常工作管理中，尤其是绩效评估与人员配置方面，高效数字化系统可精准编排员工工作日程，实时监控员工任务执行与项目进展，细致收集并分析员工出勤记录，同时搜集并解读员工工作态度与情绪等实时数据，并能深入分析各项绩效指标的完成度，识别不足之处，进而制定出切实可行的新绩效标准。对绩效差异的成因进行深入剖析，同时依据员工的职业喜好、技能水平和综合素质，提出岗位调整的合理建议，以此达到人与岗位的动态精确匹配。

在培训与职业发展领域，人工智能及大数据技术能够根据员工的具体需求，设计专属的培训方案和学习路径，同时智能推荐相关课程以及适宜参与的项目和轮岗机会，从而有效促进员工的全面发展。

在薪酬福利管理领域，企业不仅能够依据员工个人喜好挑选定制的薪资套餐和福利方案，还能借助人工智能技术探寻薪资设计及激励措施的“最佳方案”。若出现不匹配的情况，管理者将能以更加精确和智能的方式执行管理干预和调整。

在员工关系管理领域，人工智能机器人可以解答关于薪资、管理方针、未休假期以及未来培训计划等员工关注的问题，并且能够预估员工离职的可能性及其原因，进而实现更精确的留人策略，降低员工意外离职所造成的消极影响。此外，对于人工智能技术来说，迅速审核劳动合同、找出漏洞并发出警报，不过是轻而易举之事。系统不仅能够预测可能出现的劳资纠纷，还能提供最佳的解决策略。此外，借助人工智能与大数据技术，企业能够迅速启动对员工进行的EAP、关爱等干预措施。这些措施的实施，使得员工关系管理变得更加精确和智能化，进而促进了企业劳动关系的和谐与稳定。

纵向：战略选择路径下的典型模式

模式5：战略跟随与业务支持

自上而下审视，企业实施数字化战略的关键环节涉及人力资源管理；这种数字化的人力资源管理，正是为了满足企业数字化战略和业务转型对人力资源管理的需求而诞生的。数字化人力资源管理主要表现在两个层面：首先，它涵盖了数字化人才的招募、激励、培养及管理等方面；其次，它对全体员工进行数字化意识和技能的培训，借助技术支持，让员工认识到数字化转型的紧迫性，增强传统人才的数字化素养，并熟练掌握数字化工具以提升工作效率。

模式6：数字职场打造与数字战略驱动

从下往上看，在数字化时代，人力资源管理必须承担起引领和变革的双重使命，预先做好准备，主动推动变革，开拓数字化工作模式，塑造数字化办公环境，从而推动企业的数字化进程。

必须着力培养数字化人才，打造一支既具有数字化认知又具备数字化技能的员工团队，激发并塑造员工的数字化思维方式，使企业能够更加敏锐地捕捉数据中的机遇，开发数字产品和服务，增强企业的数字化核心竞争力。企业不应只是被动地接受和利用数字化人才，而应成为推动社会数字化人才培养的重要阵地或实践场所。

再者，构建数字化的办公空间和云端工作体系，以增强员工的数字化体验。这一数字化职场包括数字化设备与设施、数字化技术手段、数字化人才队伍与团队、数字化工作流程以及数字化管理模式。它通过通讯和数字技术，实现了人与人、人与物、人与活动之间的连接，营造出一个科技感十足、业务与人员紧密协作、效率极高的办公环境。因此，人力资源管理者需具备远见卓识，致力于构建数字化工作环境，将增强员工数字化感受视为己任，主动策划、构建与革新，而非仅仅通过引入几款人力资源软件来缓解眼前的难题。

最终，我们要引领数字文化的潮流，推动数字化转型的进程。在数字化职场中，我们迫切需要一个透明度高、生态友好、强调跨界合作、实现资源共享、以结果为导向、实现协同工作以及去中心化的数字型生态组织和企业文化。这要求我们通过数字化手段来构建和设计，通过数字化来引领和示范，更通过数字化来推动和实现变革。

深度：数字化技术发展演化路径下的典型模式

数字化技术的演进轨迹至少涵盖了两个核心要素：一是技术的进步及其应用领域，二是数据管理的具体内容。首先，管理者需关注数字化技术的进步过程、成熟程度以及其在不同应用场景中的适应性。其次，管理者还需对企业数据管理应从哪些方面入手作出明智的决策。

依据上述技术的数字化发展历程，普遍观点认为，信息（数字）的转化、数据的生成以及智能化的实现，这一过程是逐步推进、分阶段更新的。

信息技术构成了数字化的基石。借助信息化，管理者能够将业务运营与职能管理行为通过信息系统进行记录，并实现数据的积累。数字化则是信息化的深化与改进，它将模拟信息和多变信息转化为可量化的数字，并对其进行数字化处理。数字化不仅能够更有效地整合资源，还支持数字特效和图像处理，同时数字信息具备稳定性、准确性、传输速度快且可靠的特点。

其次，在这个时代，大数据引领下的内外部管理已成为一种必然趋势，而人力资源管理的数字化亦是如此。大数据与相关分析技术具备处理海量数据、挖掘深度关联、执行数据挖掘、实施数据聚类等功能，同时，鉴于其处理大量非结构化数据的特性，还融合了分布式存储、云计算等先进技术。这些技术的算法和计算能力极为强大，能够协助管理者深入挖掘潜在的管理难题、未知风险以及市场机遇，从而有效支撑管理层的决策制定和业务范围的拓展。

最终，作为数字化领域的尖端产物的人工智能，尽管存在一些争议，然而伴随着伦理准则的不断优化，许多国家已经将人工智能及其治理纳入国家发展战略之中。众多行业正受到云计算、人工智能、物联网等技术的深远影响，数字化和智能化的水平实现了质的飞跃。在此背景下，企业的人力资源管理在数字化和智能化的发展道路上，更需借助人工智能技术的助力，翱翔于广阔的天地之间。

人力资源管理数字化建设与转型演进对企业的要求

强化基础建设。在时间发展的脉络中，数字化人力资源管理（D-HR）、智能化人力资源管理（I-HR）以及自主化人力资源管理（S-HR）代表了该领域的较高层次，而信息系统（HRIS）则标志着初级阶段，电子化人力资源管理（E-HR）则介于这两个阶段之间，起到了过渡与分化的作用。随着从低级阶段向高级阶段的演进，对人力资源管理的各项活动提出了根本性的要求。

预估困难并投资人才。在空间发展的层面，我们必须打破人力资源信息孤岛以及“烟囱式”的IT系统架构，实现人力资源管理的数字化，并使其与企业其他业务领域（如研发、生产、采购、销售、配送等）的数字化进程相互关联和协同。这样做旨在克服因数据分割而导致的智能决策能力受限的障碍，达成多场景、全流程的整合管理。借助强大的数据中台和智能支持系统，我们能够迅速构建前端的新业务场景和团队，从而使人力资源管理更加直接地服务于业务需求。为克服由此引发的诸多技术挑战、协调配合难题以及管理层面的复杂性，我们不仅需要投入大量的资金购买先进的软硬件设备，建立复杂的计算体系，而且迫切需要一批具备数字技能的专业人才。

提升认知水平，稳步推进实施。企业各层级的管理人员需对数字化、大数据以及智能化有准确的认识和深刻的领悟，以支持人力资源管理的数字化构建和组织整体数字化战略的深入发展。在此基础上，管理者们还需锁定核心，精准识别并解决制约发展的瓶颈、痛点和关键问题，以应对未来更高的需求，分级指导和加速推进人力资源管理的数字化改革。

迭代管理模式应运而生。随着数字化、智能化的不断深入，员工自主管理模式将日益盛行，而传统的权威专断型领导方式将被淘汰。取而代之的是，民主型和服务型领导风格将受到广泛欢迎。企业所需的管理人才，需具备对环境的深刻洞察力、战略规划能力、组织架构构建能力、市场敏锐度和客户理解力，同时还要拥有运用数字数据进行创新管理的能力。对员工而言，除了具备专业技能和自我管理能力之外，还必须掌握数字化技术，熟悉数据的构建与分析过程，并且对数据应用的伦理和道德问题有所了解。

结语

目前，人力资源管理数字化和智能化的序幕已经拉开，众多组织纷纷登台亮相：他们展示了技术的魅力，让人们目睹了其在众多领域和场景中的广泛应用；同时，他们展现了管理者对业务难题和人才管理的精准洞察、深刻理解，以及运用数字化手段解决问题的坚定决心。展望未来，随着数字化技术的持续更新和深入应用，数据洞察的能力将不断拓展，触及那些以往仅凭经验难以触及的领域。在享受着便利、高效、刺激和美感的过程中，人们原有的价值观念正不断面临挑战。管理者务必时刻警醒：首先，机遇与挑战同在，人力资源管理的数字化、智能化如同双刃剑，其转型与建设需领导者深刻理解、顺应潮流，并妥善处理；其次，相较于数字、AI与“算法”，真正可怕的不是它们本身，而是有责任感的决策者、设计者能否将其牢牢限制在技术范畴，避免其泛滥成灾，与人类为敌。

关于作者 | 刘俊振：南开大学商学院人力资源管理系副教授；

闫通慧：南开大学商学院人力资源管理专业研究生；

卢雨琪：南开大学商学院人力资源管理专业研究生；

姜照莹：南开大学商学院人力资源管理专业研究生

朱晶担任责任编辑，负责审阅和编辑稿件，其电子邮箱为zhuj3@sem.tsinghua.edu.cn。