2024年中国AI人力资源行业研究报告

　　近年来，国内环境正经历显著变革：产业结构向高端化和智能化转型升级；蓬勃发展的服务业和平台经济催生新业态用工模式；Z世代逐渐步入职场，更加注重工作与生活的平衡；乡村振兴战略引导农村劳动力回流等。

　　在这种错综复杂的时代背景下，企业用人和人力资源管理的需求也发生了一定变化。在AI创新浪潮中，企业积极拥抱新技术，以数字化和智能化能力提升人力资源管理水平，应对时代变迁带来的各项挑战。

　　中国政府高度重视人工智能产业的发展，推动以AI为核心的新质生产力向应用端和场景端加速渗透。早在2017年，《新一代人工智能发展规划》便提出要构建开放协同的人工智能科技创新体系，推动AI技术在经济社会各领域的广泛应用，鼓励企业创新和采用AI技术，提升人力资源管理的智能化水平。2022年出台的《关于实施人力资源服务业创新发展行动计划（2023—2025年）》更是强调企业需要运用大数据、云计算、人工智能等新兴技术，加速实现业务数据化、运营智能化，并支持有条件的人力资源服务龙头企业打造一体化数字平台，提升系统集成水平，形成数据驱动的智能决策和服务能力。对于中小企业而言，政策鼓励企业从数字化转型需求迫切的业务环节入手，加快推进数字化办公、业务在线管理等应用，逐步向全业务全流程数字化升级拓展。

　　在不确定性成为时代关键词的当下，降本增效、敏捷组织成为企业穿越不确定性、巩固自身竞争力的有力武器。通过AI技术实现人力资源的数字化和智能化管理，以数据驱动组织文化建设，是诸多企业实现降本增效的选择。根据Gartner数据，企业人力资源部门通过AI工具的引入可以减少高达30%的工作时间，如自动化的招聘、入职、离职和绩效管理流程，显著减少了人工操作的时间和错误，从而降低了企业的运营成本。而在AI的赋能下，企业打造数据驱动型管理模式，以提高组织整体效率。IBM研究显示，使用数据驱动决策的企业在员工生产力和创新方面的表现比同行高出6倍。AI可以帮助企业分析员工的工作表现、离职率、满意度等关键指标，从而及时调整人力资源策略，打造灵活敏捷的组织形态。

　　我国AI人力资源行业生态包括基础设施层、系统与软件层及应用层。其中基础设施层为AI技术的场景应用提供必要的底层技术支撑；系统与软件层则整合技术能力与应用能力，为终端企业用户提供智能化人力资源管理产品及服务；而应用层则囊括了诸多实现智慧用工与人力资源管理的企业。

　　基础设施层是AI人力资源产业生态的基石，为整个生态系统提供了必要的底层技术支撑，主要包括云计算、大数据处理及算法模型等核心技术。云计算提供了强大的计算能力和存储空间，使得海量的人力资源数据能够被高效处理和分析。大数据则确保了数据的准确性和实时性，为AI模型的训练和应用提供了坚实的数据基础。AI算法模型是AI技术的核心，通过不断地学习和优化，能够识别和预测人力资源管理中的各种模式和趋势。在基础设施层，技术的创新和进步是推动整个生态系统发展的关键。例如，随着深度学习技术的不断成熟，AI模型在处理复杂的人力资源问题时变得更加精准和高效。同时，边缘计算的兴起也为实时数据处理提供了新的解决方案，使得AI应用能够更加贴近实际工作场景，提高响应速度和处理效率。

　　系统与软件层整合了技术能力和应用能力，为终端企业用户提供智能化的人力资源管理产品及服务。这些服务商包括综合性人力资源服务商和HR SaaS服务商。前者多为传统人力资源服务商转型而来，借助新一代信息技术为终端企业提供数字化、智能化人力资源管理解决方案；后者通过云平台提供灵活和可扩展的软件，帮助企业快速部署和使用人力资源管理工具。其中一体化SaaS服务商凭借完善的产品生态，为企业提供全生命周期服务；而单模块服务商则凭借深耕某一领域的产品能力沉淀，服务于人力资源管理特定场景。

　　应用层囊括了各行各业实现智慧人力资源管理的企业。受所在行业发展特征及企业发展现状影响，不同领域、不同规模的企业均面临差异化的人力管理挑战。例如，在金融行业，其用工合规要求极高；在零售服务行业，人力资源管理面临高流动性和季节性波动的挑战；在房地产建筑企业，多面临项目周期长、人员地域分散和安全要求高的挑战。得益于AI的应用价值，越来越多的企业也在积极拥抱AI以提升人力资源管理水平。

　　目前AI已在多项人力资源管理场景中实现应用包括招聘、员工关系、薪酬福利、绩效、培训及合规用工管理等。例如招聘是人力资源管理中AI应用最为广泛和成熟的领域之一；在员工关系管理领域AI正逐渐成为企业提升管理效率和员工满意度的关键；在薪酬福利管理场景下AI的应用则包括流程管理自动化、智慧薪酬体系搭建及个性化福利体系搭建等；此外AI在绩效评估管理领域的应用也为企业带来更为客观的绩效评估标准等。随着AI技术的不断发展未来这些应用将变得更加成熟和广泛帮助企业提高管理效率降低人力成本。