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作者：郭倩文

党的十八大以来，从“互联网+”发展到“人工智能+”，国家从战略层面不断加强人工智能的发展规划与布局，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。随着国家不断加强顶层设计，围绕人工智能技术的新应用和服务也在不断涌现。

2025年1月20日随着“DeepSeek R1”的问世，迅速在国企、央企中掀起了人工智能技术运用的高潮。大部分国企、央企都开始快速接入DeepSeek系列模型，在政策牵引、技术适配、成本与安全、生态共建等因素的驱动下，运用人工智能技术进行数字化转型，推动产业智能化升级。

随着人工智能技术的不断突破，人工智能技术与人力资源管理的融合度也越来越高，未来人工智能技术将逐步带动国企人力资源管理体系的重塑，通过运用功能模块与智能化的多场景实践路径构建数字化的管理体系，实现人力资源管理效能倍增。当然，在运用过程中也会面临着诸多的挑战和风险，如，运用人工智能技术所带来的成本压力、数据的安全性和隐私性以及跨学科、跨系统的复合型人才培养的挑战等。

“十三五”以来，国有企业就高度重视数字经济发展，先后出台一系列政策文件，以促进传统经济与数字经济深度融合，从而实现数字化转型。

对于人工智能技术的概念也早在国务院国资委在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中就有所提及，对于人工智能技术的快速发展，已成为推动企业数字化转型的关键力量，成为“十五五”规划中不可缺少的一部分。

表1:关于“人工智能”数字化转型的相关政策梳理

人力资源数字化技术重新定义了国有企业人力资源管理。所谓的人力资源数字化就是利用数字化技术驱动国有企业的组织、人才、文化和领导力的创新与迭代。数字化技术对国有企业的影响体现在以下几个方面：1、组织将更加灵动、高效、相互连接；2、人才将实现跨界融合，人才种类将变得多种多样，特殊人才将会层出不穷；3、文化将更加敏捷、开放及包容；4、流程将实现端到端得了连通，人工智能的应用将使流程更加智能化；5、利用数字化技术连通系统；6、用户体检感将提升。

图1：人力资源数字化技术对企业的影响

现如今，国有企业管理都追求着人才与企业的可持续发展及投资回报率的最大化。与之配套的是：企业需要建设人工智能数字化平台，支撑起由灵动的网状组织、敏捷文化、特殊人才等构成的企业生态体系。面对现如今市场环境的日趋复杂，管理者仅凭经验已无法准确预测市场前景。人工智能数字化平台的构建，能使各种数据设备将信息聚集起来，通过一套合理的算法模型将有效信息提取出来，通过利用数据通过模型、算法、算力同时结合管理场景分析后获得更加精准的人力配置建议，从而指导企业管理者进行辅助判断与决策支持。

图2：“数据+场景”的“双轮驱动”

人工智能技术可以应用于人力资源管理的各个环节，包括但不限于选才、用才、留才、育才等，从而提升人力资源的运营效率。例如，利用大数据技术（模型+算法）对求职者进行画像，对求职者的求职意愿、工作经历、毕业院校、专业技能和职场信用等信息进行定性或定量分析，可以得出企业对求职者的关注维度；通过对职位与候选人的智能评估和精确匹配，可以更加高效地筛选简历，提升人才招聘工作的质量；通过增强现实技术（AR）和虚拟现实技术（VR），企业可以轻松利用数字化场景为员工提供培训，员工能更加直观地体验工作流程及工作环境。

 图3：人工智能在人才管理中的运用场景

人工智能技术在薪酬管理领域的应用正推动企业人力资源管理的数字化转型。

在薪酬管理体系建设方面，依托大数据分析技术，人工智能系统可实时监测行业薪酬动态，通过横向对比同业数据与纵向分析企业内部分配差异，辅助企业制定科学合理的薪酬体系。这种人工智能化的数据分析模式突破了传统薪酬决策中依赖经验判断的局限，实现了对员工绩效、岗位价值等多维度指标的精准量化评估。

在管理体系优化方面，人工智能薪酬平台通过算法模型构建个性化的薪酬方案，既保障了分配制度的公平性，又兼顾了个体差异性需求。相较于传统模式下存在的流程不透明问题，人工智能系统通过可视化界面将薪酬计算逻辑、绩效考核标准及调整依据进行直观展示。员工可随时查看个人薪酬构成明细及绩效评估数据，这种透明化机制不仅有效消除了信息不对称带来的信任危机，还为员工提供了明确的工作改进方向。

据公开数据统计，人工智能薪酬管理系统在提升管理效能方面成效显著：一方面通过自动化处理取代了人工核算，将薪酬管理效率提升40%以上；另一方面借助实时数据交互功能，使员工满意度提升约35%。

 图4：某企业薪酬管理平台人工智能化的应用

人工智能技术在绩效管理领域的技术应用正推动组织评估体系的智能化升级。

在数据监测维度，人工智能技术通过算法整合任务执行质量、核心能力表现（沟通技巧、领导能力、决策能力等）及项目推进效率等多源异构数据，建立起动态化的绩效追踪机制。相较于传统KPI考核模式，这种基于机器学习的数据处理系统可实现对工作过程的全要素解析，提高绩效评估的时效性的同时让考核结果更加的全面、客观。

在绩效评估体系建设方面，人工智能技术能够通过企业内部数据深度挖掘与分析，构建全面、精准的绩效评估体系。不仅能够整合员工的工作成果数据，还能收集员工在工作过程中的行为数据，如协助效率、问题解决能力等。并运用算法，能够根据历史数据和行业标杆，为不同岗位、不同层级的员工制定个性化的绩效评估指标与权重，这使得评估结果更加能够反映员工的工作价值，避免了形式化。

在绩效反馈方面，人工智能技术可以通过员工的绩效数据，自动生成个性化的反馈报告，帮助员工了解自身的优缺点，并通过历史数据分析、预测员工的绩效趋势，帮助员工更好地了解自己的表现，并制定相应的改进计划。

 图5：某人工智能技术平台在绩效管理中的运用场景

人工智能技术的引入一方面能够激发企业创新文化的形成，鼓励员工注重数据分析和科学决策，打破凭经验和直觉创新的局限，营造以数据为基础、以创新为导向的文化氛围。另一方面能够推动知识共享和学习文化发展，通过人工智能更有效果地收集、整理和分析数据与信息，并转为有价值的知识在企业内部分享，同时为员工提供个性化的学习建议和培训方案，帮助员工提升专业能力和综合素质，更好地让企业员工适应企业的发展需求和市场变化。  

此外，人工智能有助于打造一个更加开放和包容的企业文化。通过促进信息流通和写作，使得员工可以进行便捷交流，让员工有归属感以及团队合作的精神。同时，通过数据分析识别员工间的文化差异，提供个性化解决方案，帮助消除潜在的文化隔阂，促进多元文化融合。

中国工商银行股份有限公司（以下简称“工商银行”）将数字化转型界定为系统性战略工程，其核心架构包含四大支柱：围绕服务实体经济及民生需求构建价值主轴，锚定数据资产与技术创新双轮驱动，推进全领域“科技+业务”深度融合，着力驱动商业模式与管理范式革新。该战略突出强调客户价值导向，旨在构建“三维进阶”发展格局——通过数字化能力重塑实现用户体验升级、运营效能跃迁及价值创造突破。基于此战略定位，工商银行构建了“135”数字化转型战略框架：

品牌体系：打造“D-ICBC”数字银行超级IP，形成智慧金融生态标识；

价值三角：聚焦客户体验优化、业务流程再造、商业价值重构三大战略支点；

五维布局：系统布局数字技术应用层、数据资产运营层、数字生态场景连接层、数字基建支撑层、数字基因五大能力模块。

工商银行在推进人力资源数字化战略实施过程中，构建了“三位一体”的智能化转型框架，该体系通过“基础设施-数据资产-智能应用”的三维能力提升，形成从人才选育到组织效能提升的数字化闭环。

（1）基础设施建设

工商银行在人力资源数字化转型过程中进行了硬件体系重构，完成计算存储系统的云化升级，部署分布式架构服务器集群，构建弹性可扩展的新型数字基础设施；同时通过“内部数字化人才认证体系+外部科技专才引进机制”双轨并行，形成复合型人才梯队。

（2）数据中枢建设

在基础实施完成的同时，工商银行进行了“统一的数字大数据平台”、“数字员工服务体系”的搭建，构建全量数据资源池，实现动态更新与跨域共享，为智能决策提供数据支撑。

（3）管理场景智能化

工商银行在内部管理流程优化与智能化升级方面也进行了探索，通过人工智能技术构建“智能化的招聘体系”，应用NLP技术构建岗位画像模型，实现简历智能解析与人岗匹配度量化评估；并构建“智能化的绩效管理”系统，署人工智能驱动的全流程绩效引擎，构建包含过程行为分析等模块的立体评估模型；同时通过搭建“智能考勤系统”融合边缘计算与物联网技术，部署具备人脸识别、行为分析的智能终端设备，实现多场景考勤数据的实时归集与异常预警。

提升了人力资源管理效率和质量：人工智能技术的介入使得工商银行的人力资源管理更加高效、精准。通过引入先进的信息技术和智能化系统，银行实现了人力资源数据的集中管理和实时监控。通过优化招聘流程和配置流程，提高了招聘效率和配置准确性；通过构建智能化绩效管理系统和考勤管理系统等应用，银行实现了对员工工作表现和考勤情况的客观评价和实时监测。这些举措不仅提高了人力资源管理的效率和质量，还降低了管理成本和风险。

促进了员工的成长和发展：人工智能技术的介入为员工提供了更加便捷、个性化的服务和学习资源。通过构建员工自助服务平台和智能化学习系统等应用，银行为员工提供了更加便捷的信息查询和业务办理服务；同时，银行还根据员工的学习情况和需求提供个性化的培训计划和资源，帮助员工实现自我提升和职业发展。这些举措不仅增强了员工的满意度和归属感，还促进了员工的成长和发展。

人工智能技术的运用促使着国有企业人力资源管理体系重塑的同时也为组织人才战略的实施提供了强有力的技术支撑。人工智能技术运用于国有企业人才管理、薪酬管理、绩效考核、企业文化等方面，不仅推动了企业人力资源管理的效率同时也增强了员工的满意度。

当然，在人工智能技术运用在人力资源管理数字化转型中也会存在诸多挑战的，例如，历史数据存在缺失、重复或错误；缺乏运用人工智能系统的专项人才；通用的人工智能工具难以适配国企特有的管理流程、部分管理者依赖“经验决策”，对数据驱动决策持怀疑态度等。

图6：“人工智能”在国有企业人力资源管理中面临的挑战

基于“工商银行”人力资源数字化转型的案例可以看出，人工智能技术运用在人力资源管理的挑战本质是“技术、制度与人”的协同难题。首先，转型需要引进先进的技术和数字化的人才，才能实现数字化转型的目标；其次，在转型过程中，对现有的管理制度、管理流程及相关的配套政策进行梳理、优化、重塑是数据化转型的关键，这样才能实现数字化转型的落地；同时，领导层需要具有前瞻性的视野和决策能力，才能确保转型的顺利进行和持续推进。

未来，国有企业应以政策为牵引、以技术为杠杆、以员工为中心，在攻克数据治理、文化冲突等难关的同时，探索人工智能驱动下的管理创新，最终实现从“管控”到“赋能”、从“经验”到“智能”的跨越，从而实现企业人力资源管理在人工智能时代的快速长期发展。