岗位价值评估工具与实施方案 全球标杆 中国智慧 目录 一、岗位价值评估概述 二、岗位价值评估工具 三、岗位价值评估步骤 全球标杆 中国智慧 岗位价值评估概述 全球标杆 中国智慧 岗位价值评估含义 岗位评估的重点是“岗位”，而不是任职者，即“对岗不对人”，它反映的只是相对价 值，而不是岗位的绝对价值 岗位价值评估是在岗位分析基础上，对岗位在组织中的任职要求、职责大小、工作难度等维 度等维 度进行评估，以确定岗位在组织中的相对价值的过程 是一种岗位价值的评估方法 全球标杆 中国智慧 岗位价值评估是对岗位进行“称重”，确定岗位相对价值 L L-1 L-2 L-2 L-3 L-3 L-1 L-2 L-2 L-3 L-3 评估前 L L-1 L-2 L-2 L-3 L-3 L-1 L-2 L-2 L-1 L-2 L-2 L-2 L-2 评估后 全球标杆 中国智慧 岗位评估的目的是评定公司不同岗位之间的相对价值，实现内部岗位的价值平 衡，解决薪酬的内部公平性问题 岗位评估的意义 应用 薪级表 外部薪酬 对比 岗位体系 员工职业 发展通道 任职资格 劳资关系 全球标杆 中国智慧 岗位评估的主要方法 岗位间相互 比较 岗位与标准 比较 排序法 排序法 岗位分类法 岗位分类法 要素比较法 要素比较法

章：AI、新技能与工作重构 第 3 章：各区域岗位与技能需求 第 4 章：技能培养策略：高校及其他领域探索 第 5 章：ICT 岗位分类体系 第 6 章：未来展望 研究方法 附录 I. 人工智能岗位 II. 软件岗位 IV. III. ICT基础设施岗位 网络安全岗位 V. 数据管理与分析岗位 VI. 云计算岗位 VII. IT领导力岗位 01 03 20 28 37 如今，AI正在从根本上重塑全球劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 与通信技术（ICT）人才所需的技能及岗位演变需求。报告还包含一份详尽的附录，列举了受AI影 0个ICT岗位及其技能。 AI正在重塑商业模式与工作流程，大多数企业正处于“AI转折”阶段 AI及智能体的快速应用，正推动组织从“渐进式AI应用场景”迈向“全方位商业模式重塑”。目 前，大多数企业正处于IDC所定义的“AI转折”阶段⸺即在业务中发掘高投资回报率 (ROI) 的应 用场景。这一转变要求组织增设新的ICT业务岗位，掌握新技能并持续学习，强化所有岗位（包括 非技术岗位）的AI素养提升，最终建立AI治理架构。

项目编号： 人力资源管理基于 DeepSeek AI 大模型 岗位推荐可行性分析 研 究 报 告 目 录 1. 引言.................................................................................................................................. ....................................................................................9 2. Deepseek 岗位推荐系统概述............................................................................................. ...........................................................................................23 4.1 岗位匹配与推荐..............................................................................................

关事项的决策提供专业的参考 资料 调研 现场访 谈调研 问卷 调研 外部 调研 其他 调研 企业内部现状 与外部行业 对比分析 诊断调研小结 诊断报 告 / 建议 方案 项目小 组讨论 组织体系 岗位体系 人力资源管理政策 薪 酬 激 励 体 系 绩 效 考 核 体 系 员 工 培 训 体 系 员 工 招 聘 体 系 员 工 满 意 度 工 作 流 程 与 制 度 企 业 文 化 …… 4 贵公司员 工 认为与同地区同行业相比薪酬缺乏竞争力；  内部公平性： 员 工 认为贵公司内部层级间薪酬差异大，不同岗位的员 工 差异大，岗位间付薪要素选择 雷同，难以体现岗位贡献、难度和价值创造上的差异；  薪酬激励性： 激励要素中没有体现对岗位和人员 能力的 认同，激励导向单一，激励模式未与业务开展 模式相结合，激励模式过于机械化；  结构合理性： 人工成 （2）优化 建议：  参照外部市场水平，根据企业实际支付能力，基于岗位价值、岗位绩效、个人业绩能力 付薪；  通过设置与岗位发展通道相匹配的薪酬体系，解决专业岗位薪酬上升空间不足及体系适 用性差的问题；  根据业务开展模式及岗位职责特点，差异设计激励模式，提升薪酬的吸引力；  基于岗位建立各岗位序列动态的薪酬结构； 建立集团工 资 支出和经营收入、利润相挂钩的模式，合理调整人工成本。

• 定量结合定性的方式进行多 层次多维度研究 白皮书撰写背景及内容摘要 数据来源：沙利文研究 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 穿生产、运营、销售、 服务的全链条。 岗位技能 智能化 • 通过AI“岗位分身”的 形式，将经验型岗位 技能（如销售话术、 研发调试方法）固化 为可复用的智能助手， 把对个人经验的过度 依赖转化为智能化支 撑，从而帮助新人快 速上手，并整体提升 组织的人效水平。 • 以软件应用为核心，面向企业内部“人/业/效”工作场景推进智能化升级， 助力企业提升智能知识管理、岗位技能、业务流程、人才赋能与治理优化。 通过将流程嵌入AI 工作流，实现跨部门、 跨岗位的自动协作与 闭环，将依赖人工或 规则的低效工作流程 转化为智能化业务流 程 。 四域 融合 知识 资产 智能化 岗位 技能 智能化 信息系统 与业务 全链条 本白皮书核心内容摘要： AI原生 • 基于大语言模型、多模态与多智能体架构，从底层 具备“智能内生性”；不仅能处理语言、视觉、音 频等多模态信息，还能在跨岗位、跨流程中自动协 同，形成覆盖知识—人才—业务—治理的智能化工

P05 1.薪酬水平｜重点产业薪酬 ................................................................P05 2.薪酬水平｜热点职能岗位薪酬水平....................................................P09 3.薪酬水平｜区域水平........................... 乏力，制造业、消费品行业整体涨薪 率不足5%，新产业/新赛道，如数字经济、新能源、半导体等行业，呈现“人才竞价”现象，智能制造、绿 色制造相关岗位（如工业机器人工程师、碳中和技术专家）薪酬涨幅达15%～20%，算法工程师、区块链 开发工程师等岗位跳槽涨幅达15%～50%。 从人才供需看，人才博弈与灵活用工加剧供需错配。高技能人才与就业观望导致“招聘难”与“就业难”现 象并存，半导体封装测 象并存，半导体封装测试、医药研发等领域人才缺口超20万，但应届生期望薪资与企业预算差距达20%～ 30%。另外，灵活用工导致内外员工薪酬公平性冲突加剧，互联网、零售行业灵活用工占比超30%，但核 心岗位与外包岗位薪酬差距引发内部公平性争议。某电商企业数据显示，同一岗位全职员工薪资比外包员工 高45%，导致外包团队离职率达28%。 从国家政策看，工效联动和要素优化加剧分配优化。近期中共中央办公厅、国务院办公厅、国务院国资委、

网络安全管理办法 团队建设与发展： ◎ 科学岗位设置、明晰岗位职 责 ◎ 提供岗位发展路线和条件供 给 ◎ 弹性引入外部团队 3.2 运维要素 - 团 队 CHIMA ◎ 建立岗位职责说明 书 ◎ 构建运维服务清单 ◎ 实行“双线”服务制 “631” 问题解决路线 3.2 运维要素 - 团 队 CHIMA 岗位标准化 拓宽职称评审路径 “ 大河有水小河满”路线 提高站位，主动作为 以作为谋求地位 以地位申请岗位 以岗位推动发展 技术路线：门槛高 职称跟着大学评审 管理路线：通道窄 职务职级并行不畅 创造条件在智慧医院建设中产出 成果 : 论文、专利、项目、软著 3.2 运维要素 - 团 队 推动参加人社部门评审 CHIMA 充分利用大学平台 问题和难点 解决思路 岗位发展 院 内 信 息 终 端 维 修 团 常 队 运维质控数字化 完善基础监测能力 构建智能感知能力 增强自动联动能力 3.5 运维要素 - 系 统 CHIMA 运维业务管理 智能运维监控 针对信息部门小而精特点： 角色互补 岗位互补 技能互补 路线：从保障到创新 方法：以研究的状态推进 运维工作，将伴随成果产 出作为刚性任务。 牢固树立服务思维 建立实时 响应 理念 让技术服务有温情

• 重要的不是人员的基础信息数据（传统人事管理软件），也不是管理流程 标准化（经典 e-HR 软件），而是员工能力识别、提升和激励 选聘管理 在“选”人过程中，人力 资本管理软件帮助企 业提高关键岗位的甄 选效率，并基于“人才 匹配度”保障招聘成功 率。 培训发展 & 知识管理 在“育”人过程中，人力 资本管理软件将核心 专业人才的培养、使 用与企业知识管理结 合，固化知识资本， 提高人才培养效率及 轮岗 / 在岗的辅 导和反馈 / 工作任务 等 组织发展 7S 模 型、 STAR 模 型、纳德勒的 一致性模 型、 IBM 的 BLM 模型、阿 里的六个盒子 等 更新 岗位数据库 核心岗位数据库 入职测评 笔试、面试 题库 MBTI 测 试 / 情绪能 力测评 等 / 逻辑推 理测评等 招 聘 除了传统意义上的“以岗定编”，在生态型组织中“因人设岗”也成为一种常见现象 总工、总监、副总 裁的审核、审批 总经理、副总经 理的审核、审批 1.事业部经理、高级工程师、大客户经理级别（含）以上， 总经理级别（含）以下人员的组织以及审核，以下级别的备 案 2.中心、部门各岗位的组织以及审核 辖内各级人员的审核、审批； 薪酬 审批 分管领域的总额 审核 是否符合薪酬制度规定的审核 组织 晋升 总工、总监、副总 裁、总经理、副总 经理的审核、审批 1.总经理、副总

........................................................117 1. 引言 在当今竞争激烈的人才市场中，企业如何高效、准确地筛选出 符合岗位需求的候选人，已成为人力资源管理的核心挑战之一。传 统简历筛选方法主要依赖人工阅读与判断，不仅耗时耗力，还容易 因主观因素导致筛选结果的不一致性。随着人工智能技术的迅猛发 展，尤其是自然语言处理（NLP）和深度学习（Deep 取关键信息，辅助 HR 人员进行决策。 DeepSeek 的核心优势在于其高效性与精准性。通过训练大规 模数据集，DeepSeek 可以识别简历中的技能、经验、教育背景等 关键要素，并基于预设的岗位需求进行匹配评分。其算法不仅能够 处理结构化数据，还能对非结构化文本（如自我评价、项目描述） 进行深度分析，从而全面评估候选人的综合素质。此 外，DeepSeek 还具备自我优化能力，能够根据 短筛选周期。 2. 客观性增强：AI 系统基于数据驱动，避免了人为偏见的影 响，确保筛选过程的公平性与一致性。 3. 精准匹配：通过深度学习算法，DeepSeek 能够更准确地识别 候选人与岗位的匹配度，减少误筛或漏筛的情况。 4. 成本优化：虽然初期投入可能较高，但从长远来看，自动化的 筛选流程可以大幅降低人力成本，提升整体招聘效率。 尽管 DeepSeek 在简历筛选中展现出显著优势，其实施过程中

合、智能分析和精准决策，从而优化人力资源配置，提升员工满意 度，降低运营成本。 具体来看，企业在 HR 管理中面临的主要问题包括：  招聘流程低效：传统的简历筛选和面试安排耗费大量时间和人 力，且难以精准匹配候选人与岗位要求。  绩效评估主观性强：缺乏客观的数据支持，评估结果容易受到 主观因素影响，难以公平反映员工的实际贡献。  培训资源分配不均：员工培训需求多样化，但资源分配缺乏针 对性，导致培训效果不佳。 预期的具体成果包括：  建立一个集成化的 HR 平台，涵盖招聘管理、员工档案、薪资 福利、绩效考核及培训发展等模块，确保全流程的无缝对接。  实现人才招聘的智能化，通过 AI 算法精准匹配候选人与岗位 需求，缩短招聘周期，提高招聘质量。  优化员工管理流程，通过自动化的考勤、休假管理等模块，减 少人为错误，提升员工满意度。  建立科学的绩效考核体系，通过数据分析与可视化工具，帮助 招聘流程优化：通过引入人工智能和大数据技术，优化招聘流 程，提高招聘效率和质量。建立多渠道的招聘信息发布平台， 扩大招聘覆盖面，确保能够吸引到更多符合企业需求的优秀人 才。  培训体系建设：建立健全的员工培训体系，制定针对不同岗位 和层级的培训计划，提升员工的综合素质和专业技能。引入外 部培训资源和在线学习平台，丰富培训形式，提高培训效果。  绩效管理改进：优化绩效考核体系，制定科学合理的考核指标 和流程，确保考核结果的客观性和公正性。定期进行绩效面