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 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。 ，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

数字化转型中的人力资源共享服务中心 （ HRSSC ）规划建设研究 从实践到实效 前言 01 02 概况 HRSSC 在数字经济时代的定位与普及发 展 12 价值 HRSSC 数字化图景及提质降本的主要方 式 24 落地 HRSSC 规划建设蓝图及实施中的重点问 题 结语 32 Contents 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 01 人力资源数字化转型是继“三支柱”转型之后，人力资源领域又一次意义重大的转型。对于员工规模大、 工作地点分布广的大型企业，适合将人力资源共享服务中心（ HRSSC ）作为人力资源数字化转型的 重要支柱，从而更好地服务员工和支持管理者。 生成式 AI 进入应用爆发期，为数字化 HRSSC 带来新的想象空间。佩信行业研究院联合佩信集团旗 下 专注人力资源数字化解决方案的高新技术企业佩企信息，对数字化 字化 HRSSC 规划建设进行了专题研 究， 调研访谈了 HR 群体和广大职场人士，结合我们为大型集团客户的 HRSSC 设计开发 IT 系统及 提供业务 流程咨询的经验，愿为大型企业集团推进人力资源数字化转型提供有价值的参考。 结合调研访谈与公开信息，我们发现，大型央国企、民企、外企对 HRSSC 的期待既有共性也有特性。 央国企注重发挥多元业务带来的优势及应对相关挑战，民企注重及时响应市场环境和业务需求的动

19 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 目录 样本分布 01 人力指标 涨薪率 04 离职率 10 应届生起薪 11 城市薪酬差异系数 16 人力需求 招聘趋势 19 城市招聘趋势 20 5e3f6aaa06444fd8a666eb59160aa400 招聘动态 22 热门职能 39 福利洞察 热门岗位薪酬 41 概念与定义 43 关于薪智 44 人力资源核心指标 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 分类 二级行业 代表企业 上游 芯片设计 国科微、思特威、寒武纪、兆易创新、卓胜微、艾为电子、 瑞芯微、翱捷科技、上海贝岭、澜起科技 公司数量 样本数量 中游 材料及设备 长川科技、中微公司、盛美半导体、芯源微、华峰测控、 中晶科技、北方华创、拓荆科技、概伦电子、华亚智能 公司数量 样本数量 芯片制造 中芯国际、华润微、华芯微、英特尔、台积电、海力士、 995 1,402 504,411 3,287 1,935,849 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 排行 单位(公司数) 深圳 829 上海 633 北京 398 成都 290 苏州 261 西安 252 南京 246 杭州 209 合肥 183 无锡 179 2 公司总部分布 样本分布 人力资源核心指标 芯片设计 薪智 100 人以下 58.9% 100-500

献给走在数字化浪潮前沿的 HR 们， 数字经济时代已全面开启，大数据、人工智能、云计算等新科技推动经济、社会、 企业发生翻天覆地的变化，也将赋予人力资本巨大的变革力量。 企业纷纷在寻求智慧变革，人力资源部门是推动企业变革的重要动力之一， HR 也要时刻随着时代和科技的变化而 变化，找到并驾驭合适、高效的智能 化工具。 在这场浪潮中，思变的企业和 HR 们已经开始寻求变革新路径。作为人力资 “人岗匹配排序的探索与实践”。从人力资源管理的发展来看，人岗匹配大致 经历了三个阶段，“三历对照法”、“冰山挖掘法”、“全人匹配法”，而 AI 技术的引用将为企业迎 来第四个——“数据解剖法”。 AI 技术实现人岗匹配，离不开数据的处理和模型的选择与训练，看似高深、复杂的人岗匹配算 法模型背后，这一切是怎么实现的呢？本期院长就和大家探讨下不同模型在人岗匹配实践中的 创新应用。 “人岗匹配” 是企业人力资源管理的核心问题，更是所有 是企业人力资源管理的核心问题，更是所有 HR 追求的目标。毫不夸张地说，“人 岗匹配” 是人力资源的起点，也是人力资源的核心目标之一。 本质上，企业和个人是利益共同体，只有使得组织利益和个体价值得到统一，做到 “岗得其人”、“人 适其岗”，根据人不同的素质和个性将其安排在最合适的岗位上，做到 “人尽其才，物尽其用”， 才能使人才发挥最大价值，同时激活组织。 那么，HR 如何做好人岗匹配呢？ 以前，在千百万份简历中筛选人才，是

考、 8 维持和改进等，涉及相应的活动流程、准则、方法和工具。具有行业 特色的或领域专有的，宜纳入“D 行业应用标准”。 3. 项目管理业务领域标准 主要包括项目综合管理标准、人力资源管理标准、基础资源管理 标准、采购和合同管理标准、进度管理标准、财务管理标准、变更管 理标准、质量管理标准、风险机遇问题管理标准、沟通汇报宣传管理 标准、交付应用管理标准、文件资料数据和知识管理标准等。 目重大节点管理、项目激励和约束管理等，涉及确定、监控、维持等 活动流程、准则、方法和工具。具有行业特色的或领域专有的，宜纳 入“D 行业应用标准”。属于项目绩效评价的，宜纳入“C 项目评价 与改进标准”。 （2）人力资源管理标准 人力资源管理标准用于指导项目团队组建、发展和管理，涉及相 应的活动流程、准则、方法和工具。具有行业特色的或领域专有的， 宜纳入“D 行业应用标准”。 （3）基础资源管理标准 基础资源 保证等专业领域标准化工作。  TC310 风险管理，主要负责风险管理的术语、方法、指南等 相关基础，风险识别、风险分析、风险评估等风险管理技术， 24 以及公司治理、业务持续管理、合同、人力资源管理、外购管 理、公共政策制定等典型活动的风险管理。  TC425 宇航技术及其应用，主要负责航天产品设计工程和生 产，航天产品接口、集成与试验，卫星应用、运行与地面支持 设备，航天项

疗数据的准确性和完整性， 为医疗决策提供有力支持。 高度信息化 借助人工智能、大数据分析、 物联网等技术，实现医疗资 源的智能化管理。例如，通 过智能排班系统合理安排医 护人员的工作时间和任务， 提高人力资源利用效率；利 用智能库存管理系统实时监 控药品、耗材的库存情况， 实现自动补货和预警，避免 药品积压和缺货现象。 智能化管理 人性化服务 科学化决策 通过信息化、智能化技术应用， 为患者提供更加便捷、个性化 关联、相互支撑，共同构建了智慧医院的核心体系。 涵盖医院运营管理的各个方面，包括人力资源管理、财务管理、物资管理、设备管理、质量管理等。通过建立智能化的管理系统，实现对医院资源的优 化配置和高效利用，提高医院的运营效率和管理水平。例如，利用人力资源管理系统实现员工的招聘、培训、绩效考核等全流程管理，提高人力资源管 理的科学性和公正性；通过财务管理系统实现财务预算、核算、成本控制等功能，加强医

新 与数据赋能，助力我国金融科技从“立柱架梁”全面迈入“积厚成势” 新阶段，有效支撑实体经济发展。 2. 银行业具备数字化项目推进的组织优势，不过部分数字化人才实现快速 补充可能需要借助人力资源服务机构。 3. 数字化相关人才跨行业求职意愿度高，专业技术类人才迁移成本低，有 利于人才补充。 4. 金融数智化与金融安全是目前数字化转型的核心主题，金融产品经理、 安全风控类、技术类岗位需求较高。 人才有近半数是来自其他行业的，如互联网/IT/电子/通信、房地产/建筑、专业 服务等行业。不过，主观期望流入银行业的人才，数字化转型相关岗位的人才 12 占比并未提升，为加速数字化转型，可能需要借助猎头公司等人力资源服务机 构协助寻找更多相关人才，投身银行业，加快金融数字化智能化转型。 数据来源：智联招聘（www.zhaopin.com） 数字化相关岗位人才跨行业求职意愿度高，专业技术类人才迁移成本低

四、促进国际化，深化数字教育国际交流合作 ······· 16 第三章 实践探索 ················································· 20 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 ···· 20 二、促进人工智能广泛应用，助力教育创新发展 ···· 22 三、健全智慧教育机制建设，构建良好教育生态 ···· 25 四、强化智慧教育设施保障，筑牢教育数字基座 施，地方和学校围绕人工智能人才培养、智能技术广泛 应用、智慧教育机制建设、智慧教育基座构筑等方面采 取了系列举措，开展了大量探索实践，形成了百花齐放 的生动局面。 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 中国教育部积极推进人工智能全学段教育和全社 会通识教育，提升学生数字素养与技能，为学生适应智 能时代奠定基础。 基础教育阶段推动普及人工智能教育。印发《关于 加强中小学人工智能教育的通知》，明确

行动态预测。 这不仅提高了诊断的准确性，还为个性化医疗提供了强有力的技术 支持。 在实际应用中，DeepSeek 的引入还能够显著降低医疗机构的 运营成本。传统的医疗数据分析往往需要大量的人力资源和时间投 入，而 DeepSeek 通过自动化的数据处理和分析流程，能够大幅减 少人工干预，降低人力成本。同时，其高效的算法和优化的计算资 源利用也能减少计算成本，使医疗机构能够以更低的成本获取更高 施涉及多个方面的投入。技术购置费用包括软硬件的采购，如高性 能计算设备、存储系统以及 DeepSeek 平台的授权费用。此外，系 统集成和定制化开发也是必要的，以确保 DeepSeek 能够与现有的 医疗信息系统无缝对接。人力资源成本同样不可忽视，包括技术团 队的组建、培训以及后续的维护和支持人员。最后，实施过程中可 能产生的间接成本，如项目管理和培训费用，也应纳入考虑范围。 以下是主要成本项的详细估算： 1. 技术购置费用：高性能计 技术购置费用：高性能计 算设备（约 200 万元）、存储系统（约 100 万元）、DeepSeek 平 台授权（约 50 万元/ 年）。 2. 系统集成和定制化开发：预计投入 150 万元。 3. 人力资源成本：技术团队组建和培训（约 100 万 元），后续维护和支持人员（约 50 万元/ 年）。 4. 间接成本：项 目管理和培训费用（约 50 万元）。 在效益方面，DeepSeek 的引入将带来显著的医疗质量提升和