维度 分解 及 描述 重点 任职资格框架 3D+E+C 专业知识、专业技能要求 (Display) 能力素质要求 (Competency) 教育背景 专业知识技能 胜任该层级所需的 过往的工作年限和 经历 1 、行业经验 2 、业务经验 3 、项目经验 4 、管理经验（业 务管 理经验 / 职 能管理经 验） 职业资格 该层级需要具备的 软性能力要求，基 具备的知识和 技能，通过培 训可以获得； 专业技能描述 可以根据职责 描述中的各项 职责进行对应 提炼 3D E C 胜任该层级工作 须具备的基本经验 要求 胜任该层级须具备 的能力素质要求 列出该层级 3-5 项 关键角色定位 胜任该层级工作所需具备的专业知识技能、教育 背景 、职业资格等 描述该层级需要具 备的达成某种结果 的行为表现 SAMPLE 2.2 四级 四级 计划执行 一级 二级 三级 四级 四级 团队管理 一级 二级 三级 四级 四级 积极主动 一级 二级 三级 四级 四级 SAMPLE 2.5 细化每项能力素质分级描述，明确能力素质胜任要求 任职资格 认证动员 任职资格 认证动员 任职资格认证 申报与初审 评审会议 结果决议 结果公示 申报 认证结果 申诉 认证结果 公示 认证结果 决策 讨论认证 / 认证答

2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人胜任工种识别 …未来人形机器人将作为新质生产力在多种场景中替代低效人力。工业场景中配合机械手优先胜任4大工种（搬运、质检、工 站衔接、基础组装）。逐步胜任家庭、商业场景中部分工种（健康监测、娱乐演出、巡场等） 8 各类生产力优劣势对比 VS VS 人工 机械臂 人形机器人 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 综述：人形机器人落地场景 VS 胜任工种 基本实现功能 任务单一 任务复杂 演出类 巡场类 搬运类(商业) 强交互类 餐饮制作 总装类 工站衔接 搬运类(工业) 质检类 娱乐类 监测类 家务类 搬运类(家庭) 2025~2030年目标 商业服务 家庭服务 工业服务（后续章节详细展开） 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 …综上所述，未来人形机器人落地场景由工业逐渐向家庭、商业演进；优先胜任工种以工业（质检、搬运等）家庭（健康监测、搬运等）商 业（演出），逐渐向复杂的工业总装、家务、餐饮制作等演进 Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源

危化品灭火 心理胜任力训练 事故危险性及趋势分析 资源调度 事故现场环境分析 事故现场作战部署 战术应用 & 派兵布阵 进阶式能力提升 培 训 内 容 及 进 阶 培 训 应 用  三维互动应急救援技能培训系统平台—专业技能培训体系架构 3.4 专题专项能力：关于应急队伍专业技能水平提升  指战员 心理胜任力训练  初阶应用案例：大灾 / 巨灾心理胜任力训练— VR 版

的考虑和分配。因此，有管理层支持的数智化审计未来可能将得到快速和广泛的应用。 图表.3 高管对数智化审计的重视程度 ( 二 ) 受访者对数智化审计已有较准确的认识 受访者对数智化审计的内容范围、实施优势及胜任能力已有较准确的认识，审计执业人 员的认知水平直接关系到数智化审计业务在组织推进时的效率与效果。 •.67% 以上受访者已认识到数智化审计的内容包括了：深入分析组织自身数据后揭示深 11 数智化审计调研报告 受访者对数智化审计优势的理解 •.65% 以上受访者已认识到实施数智化审计的胜任能力包括了：数据分析和可视化能力、 数字化转型理解能力、业务理解能力、引入自动化工具应用于审计的能力、风险评估能力、 沟通协作能力、对新技术的敏锐度。所以，编者认为大多数受访者已正确理解了数智化审计 12 数智化审计调研报告 所需的胜任能力。 图表.6.受访者对数智化胜任审计能力的理解 ( 三 ) 组织已基本具备数智化审计所需数据环境

敏锐地认知 自己的动机 与需求；人 们具有更清 晰的自我概 念，更容易 表现出高胜 任力。 创造高绩效 与特定工作 相关 包含人的 个性特征 胜任力拓展 胜任力的冰山模型 胜任力特点 知识 技能 水 下 水 上 心理契约分类 交易型 关系型 团队成员型 强个体 超出价值预期展开交换 承担长久的开放性责任 主动与组织构建事业关 系并愿意为此承担责任

 质效（准确性/一致 性↑）  经营（客户满意度↑、 培训成本↓）  人效（学习自助化、 依赖度↓）  时效（上手周期缩 短）  质效（培训合格率、 技能覆盖率↑）  经营（岗位胜任率↑、 流失率↓）  人效（任务/流程自 动化率↑）  时效（成交/交付周 期缩短）  质效（赢单率、预 测准确率↑）  经营（GMV、毛利、 复购率↑）  人效（合规/审批自 组织层最终形成全域闭环，将知识沉淀（学）、 人才成长（才）、业务转化（业）与治理合规 （效）全面打通。 • 学（知识资产）：知识沉淀与调用 → 提 高员工人效与知识利用效率 • 才（岗位技能）：人才培养与胜任 → 缩 短上手周期、提升人才质效 • 业（业务流程）：业务流程智能化 → 提 升成交速度、赢单率、客户复购 • 效（全链条）：合规与风险控制 → 降低 合规成本，保障组织经营结果 • 其衡量 能生产力的 “核心引擎”。 成交周期（从商机到签单的时间长度） 赢单率（销售成功率） FCR 一次解决率（客服一次性解决 问题的比例） 自动化率（业务环节 AI 替代率） 上手周期（新员工从入职到胜任的时 间） 胜任比率（达到岗位标准的人才占比） 人岗匹配准确率（人才画像与岗位需 求的契合度） 人力成本（HR、培训成本、客服人力） 单位处理成本（单次业务处理平均成 本） 现金流回收期（投入到产出的资金周

智能助手产品主要利用 GPT 大模型的能力，如内容生成、多轮问答、数据分析和信息整 合，触发和执行相应的需求任务，最终为不同行业的企业 HR、员工和管理者提供服务。对于 HR 来说，智能助 手可以嵌入胜任力诊断、智能 AI 陪练、业务绩效报告、岗位人才推荐和人才风险感知等场景，帮助 HR 更智能 地进行人才选用育留。对员工来说，智能助手可以提供 24 小时不间断的服务，回答假期查询、工资单结构等问题， 但企业 如何寻找 HR，建立专业、优秀的 HR 团队？ HR 自身又需要哪些胜任力和重要推动力？本文总结 了三项基本胜任力与三项重要推动力，给企业建立 HR 团队做参考。 新时代 人力资源管理应具备的 六大能力 �� �� 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� HR 团队的三项基本胜任力 基本胜任力是人力资源部门在企业静态稳定运行状态下的能力。 包含以下三个方面。 一、人力资本管理能力 一、人力资本管理能力 二、全面薪酬管理能力 人力资源部在过去数十年的主要角色是识别、评 估和管理人才（人员或劳动力），人力资本管理 能力是 HR 最重要的胜任力，因为企业的业务受 益于组织内能否拥有高质量的人力资本。HR 团 队也通常会在培养人才、培养领导者、推动绩效、 培养技术人才四个领域提供解决方案。 在这个过程中，需要 HR 团队运用个人行为、组 薪酬包括货币和非货币，是人力资源解决方案不

经不能满 足上云后系统运维的要求 分布式架构带来的挑战 IT系统上混合云的挑战 业务生态圈带来的挑战 n 维护对象：从几个到上千个； n 监控对象关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任； n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继； n 上云系统PaaS层用自有研发的组件，IaaS层上混合云，原属地化维护变为 多个单位维护； n IaaS/PaaS/SaaS层的故障难以关联分析，快速定位； n 采用云原生架构，原有基于Oracle及传统架构的运维手段、经验不可用； n 应用间调用关系复杂，传统监控模式无法做到先于客户发现问题，先于 投诉解决故障 监控对象：几何级数增长，人力维护不能胜任 调用承载关系极其复杂，亟待引入运维工具 应用软件: 硬件: 上千个 微服务 几套Oracle 19类42种清单，将 追随行业更新 可数 小型机 成千上万 硬件 中间件: 几个

资料来源：公众号，申万宏源研究 2.4 同道猎聘 同道猎聘旗下的多面・AI 面试在人才评鉴环节发挥关键作用。多面・AI 面试基于冰 山模型和胜任力模型理论，覆盖冰山模型七大层级、140 多个评价维度、300 多个评价标 准和 5000 多个典型行为表现，构建庞大数据库，实现精准甄别。它通过胜任力提问、简 历相关提问、智能追问、锚点对比评价以及多模态评价和全程智能防作弊系统，精准识别 候选人的真实能力和潜力，有效防止作弊行为，作弊检测准确率达 候选人的真实能力和潜力，有效防止作弊行为，作弊检测准确率达 95%以上，与资深面试 官评分的一致性大于 90%。在面试流程中，多面・AI 面试四步即可轻松创建，支持 PC、 小程序、APP 三端使用，还能对胜任力模型、面试题目等进行个性化定制，高效易用。引 入多面・AI 面试，企业人才甄选成本可节约 90%以上，展现出高性价比优势，其应用已 从招聘面试拓展到人才盘点、晋升评估等人才管理环节。 图 16：多面・AI