人力资源作为企业的核心要素，不仅是提升企业 竞争力的关键所在，更是企业在数字经济时代实现持 续发展的重要基石。在数字经济时代背景下，如何建 强建优 EHR 系统，以推动人力资源数字化转型，已成 为企业改革创新的重要内容 ［1-2］。本文以某通信基础 设施服务运营企业为例，探讨其基于 EHR 系统的人力 资源数字化转型实践。 1 人力资源数字化转型的主要原则 人力资源数字化转型需遵循以下主要原则。 a）数字化转型与企业战略协同。 b）数据驱动的闭环管理。 “数据是人力资源数字 化的核心要素，通过业务数据化与数据业务化的循环 交互，借助数据运营，能够发现问题、优化流程、解决 问题，进而提升整体效率。”对业务流程进行全面梳理 关键词： EHR系统；人力资源；数字化转型 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.06.015 文章编号：1007-3043（2025）06-0074-04 中图分类号：TN919 协同、数据闭环管理、数据治 理、数据与企业洞察、广义数据纳管与应用等原则要求。在此基础上，进一步阐 述了通过构建满足数字化转型要求的系统方法体系、加强数据分类管理、强化 数据治理与运营、健全EHR数据体系、实现大数据应用等具体转型实践，并前瞻 性展望人工智能（AI）应用在人力资源数字化转型的探索方向。 Abstract： The digital era has accelerated the

， 总经理级别（含）以下人员的审核，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 员工档 人力资源部统 管理 说明：斜体字仅代表案例示意 8 将管控逻辑融入 eHR 设计，有效解决管控落地难痛点 • 集团企业信息不完整，看不到企业全貌 • 组织或人员的分拆、合并、重组操作繁琐 • 职级 / 职位 / 编制信息不能分级、分类维护 • 编制信息无法作为管控条件用于预警或限制 权限表不固化，有疑问需要查询权限手册 • 高级人才管理没有归口，功能未散落在系统各处，操作麻烦 • …… 设计组织架构、职位、编制、 标准、权限、流程等，形成“数 字双胞胎” eHR 系统组织模块常见问题 将管控逻辑融入 eHR 设计 有效解决管控落地难痛点 9 将流程制度权限等与信息系统结合，完成集团管控的落地 • 管理制度 化 • 制度流程 化 • 流程表单 化 需求反馈 交付服务 数据统计、数据挖掘和 辅助决策、解决方案 高效解决大量标准性事 务性问题；基于 CASE 的服务定价 打通业务与 HR 工作 三支柱模式 事务性工作通过通过共享机制和 eHR 系统提升效率，人力资源管理更加深入业务，同时专注于战略价值 工作，体现了价值导向也提升了人力资源管理的价值性 系统需求 系统需求 系统需求 13 以 ssc 为例 • 员工呼叫中心：支持员工和管理者发起的服务需求

..........................................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：................................................. 度学习的智能分析工具，具备高效的数据处理能力和强大的预测分 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 医疗支出占 GDP 的比例已从 20 世纪初的不足 5%增长至 2020 年 的近 10%，这一趋势在发达国家尤为明显。 医疗健康行业的技术革新虽然迅速，但应用普及率却不尽相 同。例如，电子健康记录（EHR）系统在许多地区已成为标配，但 在偏远或经济欠发达地区，其推广仍面临诸多困难。此外，数据的 互操作性问题也是阻碍信息共享和医疗服务效率提升的关键因素。 医疗健康服务的另一个重大挑战是医疗专业人员与患者之间的

—生产主管— —品质主管— ★ 以理（精益方法） 开展实 践 抽 抽 抽 全 全 抽 数字化应用 EHR MES ★ 以数连接虚实— 应用信息技术，对数进行采集并基于业务内容进行的信息分类， 进而量化管理，从而实现有序到高效的实现 MQTT Q 品质 C 效率 D 交期 S 安全 水电气的收集、监控、分析预测 生产制造 制造分析 实现对生产线设备工控电脑监 控，实时监测，实现无人化管 理，提高人员效率，减少人员 数量 中间件 AGV 工业相机 移动终端 冰 机 空压机 氮气 EHR 温湿度 搅拌机 包装机 堆垛机 传输线 机器臂 … 运营管理 大数据中心 PDM WCS WMS SCADA MES … Project Content 整体架构 Project

规性审查以及模型的持续监测。医疗数据通常涉及敏感信息，因此 确保数据安全与病人的隐私至关重要。 通过以下几点，我们可以更清晰地理解 AI 生成式大模型在医 疗场景中的实际可行性：  数据来源：利用电子健康记录（EHR）、医学文献和临床试验 数据进行模型训练。  模型类型：根据应用需求选择合适模型，如 GPT、BERT 等进 行文本生成与理解。  场景应用：患者病历生成、智能问诊、个性化医疗方案制定、 介入。此时，决策支持系统提供的临床预警功能可以有效减少危急 情况的发生，保障患者的安全。 在实际应用中，通过对接医院的信息系统，AI 决策支持工具能 够无缝获取和整合患者的电子健康记录（EHR），患者画像、实验 室检查结果、影像学数据等多源信息。这种信息的整合提升了模型 的决策依据，使得结果更加可靠。例如，在心脏病的风险评估中， 系统可以综合考虑患者的体重、年龄、家族病史及生活习惯等多项 所提出的应用方案能够在实际操作中得到有效实施并产生积极效 果。 首先，从技术可行性的角度来看，AI 生成式大模型的核心技术 需要与医疗数据进行有效结合。这要求系统能够处理来自不同来源 的数据，包括电子健康记录（EHR）、医学影像、实验室检验结果 等。这些数据需经过标准化和清洗，以确保模型的训练质量。在此 过程中，模型的架构需要支持实时数据处理，以满足临床决策的快 速反馈需求。此外，考虑到医学领域的复杂性，模型的解释性和可

复杂薪税计算+主流eHR集成+全流程数字化，跨国企业人事管理提效494% • 案例简介：泰森是肉类及加工食品生产供应商，下设多条生产线，业务涉及复杂的薪水计算，存在蓝领工人入职季节性波动等问 题。作为跨国企业，泰森还需兼顾全球管理系统的适配与协同。易路一站式人力管理平台帮助泰森大幅简化员工入职流程，其中 薪酬管理模块有效解决泰森的薪酬计算、佣金激励等困难，并实现与全球主流eHR系统数据联通，打破跨地域、跨系统管理壁垒。

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