2025年AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 -智、效双驱： 赋新质、创新生

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1 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 智、效双驱： 赋新质、创新生 AI在企业人力资源中的应用白皮书2.0 2025 站在数字文明与智能革命交汇的十字路口，我们正见证着管理科学史上最具颠覆的范式跃迁。与其执着于 "AI 能否替代管理者 " 的伪命题，我们更应直面一个更具革命性的真相：当管理决策的底层逻辑与人工智能的核心 能力实现深度耦合，所有的管理问题都将被重新定义，而这场变革的深度和广度，将远超我们的想象。 管理的本质，是管理者在资源约束、市场波动、组织博弈等多维变量构成的超平面中寻找帕累托最优解的过程。 这个过程曾被认为是人类管理艺术的专属领域，直到大模型展现出比人类更强大的系统建模能力——它能同 时处理百万量级的约束条件，在纳秒级时间内遍历传统管理咨询公司需要耗费数月才能构建的决策树。这正是 DeepSeek 等大模型为管理科学带来的范式革命：将管理者从经验主义的迷雾中解放，让决策真正成为一门精 密科学。 在易路构建的 AI 辅助决策矩阵中，我们验证了这种革命性转变的可行性。以新员工定岗定薪场景为例，传统 HR 需要平衡的 " 外部竞争力 " 与 " 内部公平性 " 双螺旋结构，本质上是一组包含行业薪酬分布、企业支付能力、 团队绩效方差、员工成长曲线等上百个参数的动态方程。我们的 AI 平台不仅能够接入 30 余个细分行业的薪酬 脉冲数据，更能通过组织网络分析（ONA）捕捉隐性薪酬公平因子，在保持组织熵减的前提下，为候选人生成独 特的薪酬方案。这种将博弈论、复杂系统理论与深度学习融合的决策模式，已帮助数百家企业将岗位匹配效率 提升 400%，员工留存率提高 35%。 但这仅仅是 AI 重构企业管理的冰山一角。当我们把视角扩展到组织设计、战略规划、文化塑造等更宏观的领域， 会发现每个管理命题都是特定约束条件下的最优解方程：人才盘点本质是能力图谱与业务战略的傅里叶变换， 组织变革实质是科层结构与网络效应的拓扑转换，甚至企业文化建设也可解构为价值信号与行为模式的卷积神 经网络。这些曾经被视为 " 不可量化 " 的管理艺术，正在被转化为可计算、可迭代、可验证的智能模型。 作为全球首个将大模型深度植入 HR SaaS 内核的科技企业，易路正在构建下一代智能人力资源系统。它不是 简单的流程自动化工具，而是具备战略推演能力的数字孪生体——它能模拟企业未来三年的3000 种发展轨迹， 预判每一次组织调整带来的文化相变，甚至为 CXO 团队提供基于强化学习的战略沙盘。 当我们服务的世界 500 强企业开始用 AI 董事会辅助决策时，一个崭新的管理纪元到来了。 本白皮书呈现的不仅是技术路线图，更是面向未来的管理哲学。在此，我们邀请所有管理者共同思考：当 AI 能 比人类更精准地捕捉组织运行的暗物质，当算法比经验更可靠地预测战略选择的蝴蝶效应，管理的终极价值将 向何处演进？答案或许就藏在接下来的内容中——在这里，每个管理命题都将获得智能时代的最优解，每家企 业都能找到专属的决策 π 型曲线。 易路人力资源科技董事长 2025 年 1 月，于上海 当管理科学遇见人工智能——开启企业决策新纪元 序言 1 3 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 易路 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 原定于 2025 年 1 月发布，经过对线上 150 多家企业的调研问卷和 线下 40 多家企业的深度访谈，旨在全景呈现当前企业 AI 应用的实践图景。然而，正当白皮书即将收官之际， DeepSeek 技术的突破性进展却为报告中 150 余家企业敲响警钟：其现有的 AI 探索路径或将面临根本性重构。 这一变革源于 DeepSeek 三大核心能力对传统 AI 模式的颠覆： 首先，DeepSeek 的透明化推理机制重构企业决策信任体系。与传统大模型的 " 黑盒生成 " 模式不同， DeepSeek 以低成本、开创性地实现了推理过程的可视化追溯。通过思维链（Chain-of-Thought）的完整呈现， 决策者可以清晰洞察 AI 的思考路径：从问题解析、知识调用到逻辑推演的全过程透明可见。这种 " 白盒化 " 设 计不仅使技术专家能够验证算法可靠性，更让业务管理者直观理解结论生成逻辑进行判断，有效解决了传统 AI 决策中 " 知其然不知其所以然 " 的信任困境。在金融风控、医疗诊断等关键领域，这种可解释性显著提升了AI 决策的采纳率。 其次，DeepSeek 的私有化部署架构重塑了企业知识安全边界。从安全性考量使用者并不愿意尝试将自有知识 上传至大模型，基于此 DeepSeek 创新打造的本地化部署方案，通过企业级私有云架构和动态加密技术，使客 户能够在完全自主的数据环境中构建专属智能体。该方案实现三大突破：1）物理隔离的数据处理环境，确保核 心知识资产永不外流；2）支持企业知识库的增量训练与动态优化，形成持续进化的专属认知体系；3）提供军事 级安全防护，通过多层级访问控制与审计溯源，满足金融、政务等敏感行业的合规要求。这种 " 数据不出域，智 能自生长 " 的模式，彻底消除了企业对云端大模型的数据泄露担忧。 最后，Deepseek 运用了 MoE（Mixture of Experts，混合专家）技术，通过将多个专家模型集成到一个统一 的框架中，实现了更高效的任务处理与资源分配。MoE 的核心思想是将输入数据动态分配给最适合的专家模 型进行处理，从而提升模型的整体性能，保证决策精准性，在降低成本的同时提升了系统的整体性能与灵活性。 易路 HR 智能体平台——iBuilder，同样采用了 “MoE" 模式，iBuilder 的底层是多家主流通用大模型，也包含 易路自己的 HR 行业大模型，面对企业人力资源不同业务场景的应用，是调用外部知识库还是自有知识库又或 者第三方平台信息，均由底层模型按照最优选择决定，实现企业自有知识、外部知识的灵活运用。 DeepSeek 通过透明化推理机制、私有化部署架构和 MoE 技术，为企业提供了高度可信、安全可靠且成本优化 的智能化解决方案。这些优势不仅解决了传统 AI 应用中的信任和安全问题，还通过高效的任务处理和资源 分配，显著提升了企业的运营效率与决策能力。易路 HR 智能体平台 iBuilder 的实践进一步证明了 MoE 技术 在行业场景中的灵活性与实用性，为企业智能化转型提供了强有力的支持。 来自于 DeepSeek 的小插曲 序言 2 DeepSeek 的 MoE 技术架构 添加小易机器人，体验 AI 助手 专家团队 李绪红教授 复旦大学企业管理系主任、博士生导师、富布莱特学者，同时也 是 Journal of International Business Studies 等国际 A 级期刊 编委，兼任复旦大学企业人力资源研究所所长，中国社会心理学 会 理 事， 国 际 学 术 组 织 International Association of Chinese Management Research（IACMR）女性发展委员会联席主席。 许景俊教授 香港城市大学商学院资讯系统系教授，博士生导师，国际资讯系统 协会高级杰出会员。曾担任美国肯萨斯州威奇塔州立大学资讯系统 副教授和波霍夫特聘商学教授。主要研究的领域包括人机交互、人 工智能在 HR 的应用、技术采用、决策支持系统设计等。现担任资 讯系统期刊高级主编和资讯系统研究期刊副主编。 王天扬先生 HR 数智研究院院长，易路人力资源科技董事长 &CEO，拥有 20 多年企业信息化和云计算专业经验。 2014 年，王天扬先生带领易路团队正式推出以薪酬管理为核心的 一站式人力资源云平台，在中国 HR SaaS 领域不断深耕和创新， 带领易路成为亚太地区领先的人力资源服务供应商和世界 500 强 的人力资源战略合作伙伴，服务了近千家全球知名企业； 2023 年，带领团队率先探索 AI 大模型在人力资源领域的各项应 用与实践；2024 年，率先开拓上线首个垂直于人力资源领域 AI Agent- 易路 iBuilder 智能体平台，引领国内人力资源 AI 实践创新 的融合应用。 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 张霞月女士 易路品牌及产品营销经理，拥有多年 To B 赛道 GTM 从业经验， 善以用户体验思维解读产品与服务，曾主导编撰多部客户体验管理 相关、行业薪酬分析相关书籍。 崔晓燕女士 HR 数智研究院常务理事，共享服务及人力资源数智化资深专家。 曾参与原文思海辉（现中电金信）共享服务运营中心建设 - 优化 - 持续迭代 - 成功市场化全程、完成美菜网人事行政共享服务中心从 0 到 1 搭建、带领团队和客户共同完成东风集团共享服务中心数智 化转型业务蓝图规划、帮助康师傅完成共享服务中心的建设和运营 托管，是共享服务共建共赢的倡导者和成功实践者。 编撰团队 缪青先生 HR 数智研究院副院长，易路人力资源科技联合创始人兼总裁， 三十多年企业管理和 IT 行业经验，曾担任多家国际知名企业管理 软件（ERP、HCM）亚洲及大中华区域负责人，机械工程硕士、 EMBA。 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 趁风而上，AI-HR 走向“大航海”时代 从“走起来”到“跑起来”，人力资源管理进入“智”胜关键期 从“想做好”向“做得好”迈进，企业 HR 如何推进 AI 应用落地 要“执行力”也要“领导力”，AI 落地离不开这项核心力 关于易路 关于 HR 数智研究院 1.AI 在人力资源中的应用现状概览 2.AI 在人力资源各模块中的应用现状 2.1 招聘管理 2.2 员工入职 2.3 培训管理 2.4 薪酬与福利管理 2.5 绩效管理 2.6 考勤排班管理 2.7 员工辅导与关怀 2.8 人才盘点 2.9 组织管理 3.AI 在人力资源中的应用规划 CHAPTER 1 CHAPTER 2 CHAPTER 3 CHAPTER 4 P08 P13 P52 P58 P69 P70 P 14 P 18 P 19 P21 P24 P26 P29 P30 P32 P33 P35 P37 CONTENTS CHAPTER 1 趁风而上，AI-HR 走向“大航海”时代 9 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。 AI 技术的引入与应用落地，不仅提升 HR 管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。 AI 应用落地 为企业人力资源管理注入新活力 1.1 认识 AI-HR 所谓 AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优 化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着 AI 技术的成熟和普及，AI-HR 逐 渐从概念走向实践，成为企业提升竞争力的重要工具。 尽管 AI 在人力资源领域的应用最早可以追溯到 20 世纪 90 年代，但真正快速发展其实是在过去 10 年左右。 我们从诸多研究与观察中可以清晰看到，AI 浪潮下的人力资源管理迭代与蜕变正由星星之火，迈向燎原之势。 围绕人才选、用、育、留各主要业务场景，AI-HR 在不同阶段应用落地、价值体现也各有不同，例如： 发展早期：主要应用于人才选拔、面试辅助环节，帮助 HR 节省简历和面试效率、从而提升招聘效率； 发展中期：随着深度学习的持续深入，AI 在人才筛选甄别中价值除了体现在整体效率上，还逐步参与到决策 辅助中；同时，以 HRBP 为代表，AI-HR 的价值定位不再局限于传统的 HR 职能模块，转而成为赋能公司战略 意图实现的伙伴； 发展至今：越来越多重复性、有明确流程的工作被机器替代，同时，企业或人力资源产品借助 AI 能力开始探 测心理需求、参与激励方案设计等研究。人机配合的新兴用工模式由此兴起。与此同时，如何寻求更科学合理 的人机配备比例，从而实现 AI 投入成本最小、HR 业务效率最佳，也成当前研究重点之一…… 10 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 1.2 HRVP 的新难题：如何界定标准工作与非标准工作？ AI 发展日益成熟的背景下，越来越多标准工作由 AI 完成，转而释放更多精力专注非标准化工作成为必然。典 型场景诸如：早期电商平台采用智能自动回答顾客问题；以特斯拉等工厂流水线借由机器人完成零部件组装。 而作为企业管理者，如何界定与划分人力资源业务场景中的标准工作与非标准工作，成为企业管理者，尤其是 人力资源管理者面临的新难题。 所谓标准工作，具有明确操作流程、固定的工作内容和可量化的产出，其特点主要表现为：重复性高，任务明确； 可以通过标准化流程和工具进行管理；该类工作的绩效评估方式通常绩效评估相对简单，通常基于效率、准 确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 型场景如战略人力资源规划、组织文化建设、员工关系调解、高管招聘等。 基于此可总结出标准工作与非标准工作的关键定义指标，如下表： 典型场景示例： 作为 AI 在人力资源标准工作场景中的典型应用，深圳某公司引进一批数智员工提供了有效示范。 应用场景：通过采购数智员工用于文案生成、数据统计、信息整理等繁琐重复性工作。 效果评估：数智员工的用工模式探索，相较于传统用工方式，在节约人力、产出效率稳定，同时免去险金缴纳 等成本输出，成为该企业借助人工智能降低人力成本的成功实践。 关键指标 标准工作 非标准工作 任务可重复性 任务高度重复，每天或每周的工作内 容基本相同 任务多变，每次处理的问题或项目可能 完全不同 流程的标准化程度 有明确的流程和操作指南，员工只需 按步骤执行 流程灵活，需要根据具体情况调整策略 和方法 对技能的要求 对技能的要求相对固定，通常可以通 过培训快速掌握 需要较高的专业技能、经验积累和创造 性思维 绩效评估方式 绩效评估主要基于效率、准确性和完 成度（如处理了多少简历、计算了多 少薪酬） 绩效评估更注重结果的质量、创新性和 影响力（如解决了多少复杂员工关系问 题、制定了多有效的战略计划） 技术替代性 容易被自动化工具或 AI 替代（如薪 酬计算、考勤管理） 难以被完全替代，需要人类的判断力和 创造力（如组织文化建设、高管招聘） 11 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 毫无疑问，标准化工作未来将首先被 AI 替代，但是是否意味着 AI 未来将完全替代人工呢？我们认为，答案是 否定的，特别是在非标准工作的“决策”环节，我们认为由于其复杂性、创造性和人际互动需求，短期内难以被 AI 完全替代。 但值得注意的是，虽然 AI 难以完全替代非标准化工作，但其仍有诸多可用之处，例如： 数据分析与洞察：AI 可以处理大量数据，提供决策支持。例如，在战略规划中，AI 可以分析市场趋势和员工数 据，帮助 HR 制定更科学的策略； 自动化辅助：AI 可以处理非标准化工作中的重复性任务。例如：在招聘中，AI 可以初步筛选候选人，但最终面 试和决策仍由人类完成； 增强创造力：AI 可以通过生成式技术（如 GPT、DALL·E）提供创意灵感。例如，在设计员工培训课程时，AI 可 以生成初步方案，供 HR 团队优化； 情感分析：AI 可以通过自然语言处理和情感分析技术，帮助 HR 更好理解员工情绪和需求，等等。 相对应的，短期内非标准工作领域中也存在难以被 AI 完全替代的，例如： 战略决策：涉及组织发展方向、文化建设和长期规划的决策，需要人类的高层次思维和判断力； 复杂人际互动：如员工关系调解、领导力培养、团队建设等需投入人类情感、高水平沟通能力的场景； 创新与设计：如设计新的员工激励方案、组织变革策略等，需要人类的创造力和洞察力； 伦理与道德判断：涉及员工隐私、公平性等伦理问题，需要人类的道德判断和社会责任感，等等。 总结而言，我们认为，优秀的员工与管理者将凭借其出色的决策能力、判断能力以及 AI 应用能力始终驾驭 AI。 非标准工作决策 将依然以“人”为本 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 从目前 AI 在人力资源各业务场景中的应用可以明显感受到，提升效率、释放人力已经在现阶段取得较为明显 的成效，典型如自动化简历筛选，缩短招聘时间；智能考勤系统，减少人工统计错误；薪酬核算自动化，降低 HR 事务性工作负担，等等。 而随着 AI 技术逐渐成熟，AI 的能力已从简单的任务执行扩展到复杂的决策支持，为提升有效性提供了可能。 未来，AI-HR 的核心价值不仅要强调“把事情做快”，还要力争“做对的事情”。 为了实现提升 AI 赋能有效性的目标，企业及 HR 自身也需要把握好几个关键环节，例如： 数据驱动的洞察：从单纯的数据收集转向深度分析，挖掘数据背后的业务洞察。例如，通过 AI 分析员工绩效数据， 识别高潜力人才并制定培养计划。 技术与业务的深度融合：AI 应用需要与企业的战略目标和业务场景紧密结合，避免“为技术而技术”。例如， 在招聘中，AI 不仅需要提高筛选效率，还需要确保候选人与企业文化的匹配度。 组织能力的升级：HR 团队需要从传统的执行者转变为数据驱动型决策者，具备技术理解力和业务洞察力。 同时，企业需要建立跨部门协作机制，确保 AI 应用的价值最大化。 伦理与透明的平衡：在追求有效性的同时，AI 应用需要关注数据隐私、算法公平性和员工信任度，避免技术 滥用带来的负面影响。 AI 袭卷之下，AI-HR 的未来将以技术与管理并重的双轮驱动模式，持续提升有效性，从而助力企业实现人力资 源的最优配置，推动人力资源行业向更智能化、高效化、人性化的方向发展。 从提高效率到提高有效性 将是 AI-HR 未来的主线任务 13 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 CHAPTER 1 CHAPTER 2 从“走起来”到“跑起来” 人力资源管理进入“智”胜关键期 14 CHAPTER 2 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 2.0 1.1 人力资源管理智能化应势而上，核心价值受企业管理层肯定 过往各项研究表明，AI 已经被广泛应用于企业经营的各个环节中。根据易路于 2023 年发布的《AI 在企业人 力资源中的应用白皮书 1.0》（以下简称《白皮书 1.0》），我们可以明确感受到：AI 已不同程度应用于招聘管理、 员工入职、培训管理、薪酬管理、绩效、考勤等人力资源主要模块。 而随着时间推移，经过一年多的持续探索，项目组于 2024 年末再次发起专题调研，发现： 人力资源管理智能化的步伐已超出我们想象，有关 AI 在人力资源领域的应用与探索，无论深度还是广度均 有突破。从过去谨慎观望到如今“走起来“甚至“跑起来“，AI 应用与实践已渗透到