常琴琴
（山西省临汾市工人文化宫，山西 临汾041000）

摘要：本研究聚焦于探索人力资源管理数字化转型所需的核心能力及其驱动路径。通过对人力资源管理数字化转型核心能力的构成要素分析，从技术驱动、数据驱动、组织与流程驱动以及人才驱动等多个维度提出了相应的驱动路径，旨在为企业实现人力资源管理数字化转型提供理论指导与实践参考，助力企业在激烈的市场竞争中提升人力资源管理效能。

关键词：人力资源管理；数字化转型；核心能力；驱动路径

目前，数字化浪潮已席卷各行各业，企业的生存与发展环境发生了变化。在这个背景下，人力资源管理作为企业管理的核心模块之一，也正面临着从传统模式向数字化模式转型的需求。数字化转型不仅仅是技术手段的更新，更是涉及到管理理念、组织架构、业务流程等全方位的变革。因此，研究人力资源管理数字化转型的核心能力及其驱动路径，对于企业成功实现转型具有极为重要的理论与实践意义，不仅能帮助企业明确转型方向与目标，还能为企业提供具体的实施策略与方法，从而有效提升人力资源管理的效率与质量，增强企业的竞争力。

一、数字化时代人力资源管理的特点

1.数据驱动的精准决策

企业借助大数据技术，收集和分析与人力资源相关的各类数据，如员工绩效、招聘效果、培训反馈等。通过数据分析模型，能够洞察员工的工作表现、潜力以及需求，从而为招聘、培训、绩效评估等管理活动提供有力依据。例如，在招聘中，不再仅依赖主观判断，而是依据数据匹配度筛选候选人，提高招聘的精准度和效率，确保企业能选拔出最契合岗位的人才，推动人力资源配置的优化。

2.个性化的员工体验塑造

借助数字化平台，企业能了解员工兴趣、技能、职业规划等信息，据此为员工量身定制职业发展路径。员工可通过企业内部学习系统，按需选择课程，提升专业技能。同时，企业在工作安排上也更具灵活性，采用灵活办公制度、智能排班等，让员工自主平衡工作与生活。这种个性化管理能满足员工多样化需求，激发员工积极性，提升员工对企业的满意度和忠诚度，促进企业与员工的共同发展。

二、数字化时代人力资源管理面临的挑战

1.员工数字技能与适应问题

随着信息技术的发展，企业数字化转型成为大势所趋，这对员工的数字技能提出了更高的要求。然而，现实情况是许多员工在数字技能方面存在短板。从基本的数字素养来看，部分员工对计算机操作、办公软件使用等基础技能掌握不足。例如，一些年龄稍大的员工对新的办公自动化工具不熟悉，在处理电子文档、制作演示文稿等方面效率低下，影响了工作流程的正常推进^[1]。在数据分析能力方面，部分员工缺乏基本的数据分析知识和技能，难以从海量的数据中提取有价值的信息，无法为企业的决策提供支持。

2.人才保留难度增大

在竞争激烈的人才市场中，企业吸引和留住优秀人才变得愈发困难。一方面，外部环境的变化使得人才流动更加频繁。数字化技术的广泛应用让人才获取信息的渠道更加丰富，他们能够更容易地了解到其他企业的招聘信息和发展机会。同时，市场对各类专业人才的需求不断增加，尤其是具有数字技能和创新能力的人才供不应求，这使得企业面临着来自同行和其他行业的激烈竞争。另一方面，企业内部的管理模式和激励机制未能及时跟上时代的步伐，也是导致人才流失的原因。在数字化时代，员工对工作的需求不仅仅局限于物质回报，更注重自身的职业发展、工作与生活的平衡以及企业的文化氛围。然而，部分企业仍然沿用传统的管理模式，对员工的个性化需求关注不足。例如，在一些企业中，工作任务繁重且单调，员工缺乏自主发挥的空间，职业发展通道狭窄，容易导致员工的工作积极性受挫，从而产生离职的想法。

3.传统管理模式受限

传统管理模式下的信息处理方式效率低下，在人力资源管理中，涉及到大量的员工信息、考勤数据、绩效评估结果等数据的收集、整理和分析。传统的人工处理方式不仅耗费时间和人力成本，而且容易出现错误。例如，在考勤管理方面，传统的打卡方式需要人工统计和核对，容易出现漏打卡、错打卡等情况，影响考勤数据的准确性。在绩效评估方面，人工评估容易受到主观因素的影响，导致评估结果不够客观公正^[2]。另外，在企业内部，信息的传递主要通过会议、文件等形式进行，这种方式存在信息传递不及时、不准确等问题。在数字化时代，企业的发展节奏加快，需要及时准确地传递信息，以便员工能够快速做出反应。例如，当企业面临紧急项目时，需要迅速组建团队并分配任务，如果仍然采用传统的沟通方式，很可能会延误项目的进展。

三、人力资源管理数字化转型核心能力的驱动因素

1.外部环境因素

（1）市场竞争压力

随着市场的不断演变和竞争对手的日益增多，企业面临着生存和发展挑战。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，企业需要不断地提升自身的竞争力，而人力资源作为企业的核心资源之一，其管理效率和效果直接影响到企业的整体绩效。市场竞争压力促使企业寻求更高效、更精准的人力资源管理方式。例如，在人才招聘方面，为了吸引和留住优秀人才，借助数字化技术来优化招聘流程，提高招聘效率和质量^[3]。通过利用大数据分析，更精准地定位目标人才群体，制定个性化的招聘策略，从而在竞争中占据优势。同时，市场竞争压力还推动企业在人力资源管理方面进行创新。为了适应快速变化的市场环境，企业需要不断调整和优化人力资源管理策略，引入先进的管理理念和技术。

（2）技术创新发展

各种新兴技术如人工智能、大数据、云计算等逐渐应用于企业管理中，技术创新推动了人力资源管理的自动化和智能化。例如，人工智能技术可以用于简历筛选、面试评估等环节，提高了招聘效率和准确性。大数据分析技术可以帮助企业深入了解员工的需求和行为模式，为企业制定更加科学的人力资源政策提供依据。同时，云计算技术使得人力资源管理系统更加便捷、高效，实现了数据的实时共享和协同工作。

2.内部组织因素

（1）企业战略转型需求

当企业面临市场变化、业务调整或技术革新时，需要进行战略转型以适应新的市场环境，而企业战略转型要求人力资源管理能够快速响应并支持企业的变革。例如，当企业从传统制造业向智能制造转型时，需要大量具备新技术和新技能的人才。此时，人力资源管理部门需要及时调整招聘策略，引进具有相关技术和创新能力的人才。同时，还需要对现有员工进行培训和提升，以满足企业转型的需求^[4]。另外，企业战略转型促使人力资源管理在组织结构、工作流程和管理方式等方面进行创新。例如，为了更好地支持企业的创新战略，人力资源管理部门需要建立更加灵活的组织结构，鼓励跨部门的协作等。

（2）人力资源管理部门自身发展需求

随着企业规模的扩大和业务的复杂化，传统的人力资源管理方式已经无法满足企业的需求。为了提高管理效率和服务质量，人力资源管理部门需要不断进行自我革新和提升。人力资源管理部门需要通过数字化转型提升自身的专业能力和服务水平。例如，通过引入人力资源管理系统和信息化工具，实现人力资源数据的集中管理和分析，提高决策的准确性和及时性。数字化转型帮助人力资源管理部门优化工作流程，减少重复性工作，提高工作效率。例如，通过自动化的考勤系统和薪酬计算系统，减少人工操作的错误和时间成本。

四、人力资源管理数字化转型核心能力的构成要素

1.数据洞察与分析能力

企业要能够从多个渠道收集人力资源相关数据，包括内部系统如招聘平台、绩效管理系统、考勤系统等，同时也要关注外部数据，如行业人才市场动态、薪酬调查报告等。例如，通过收集不同部门的招聘数据，了解到各部门的人才需求情况和招聘进度。收集到的数据往往存在噪声和错误，需要运用数据清洗技术去除无效数据和异常值。例如，在员工绩效数据中，存在一些因评估标准不一致而产生的异常高分或低分，需要通过数据清洗方法进行处理，接着做好数据分析，运用多种分析方法，如描述性统计分析可以了解员工年龄、性别、学历等基本情况的分布；相关性分析可以找出员工培训次数与绩效提升之间的关系；回归分析可以预测未来的人力需求。以回归分析为例，通过分析过去的业务增长与人力成本之间的关系，来预测未来业务发展所需的人力规模。

2.技术应用与创新能力

在技术应用方面，善于运用各种信息技术工具。例如，引入人力资源管理系统（HRMS），实现员工信息的集中管理和自动化处理。通过HRMS，实现员工档案的电子化存储，方便查询和更新；还可以自动化处理考勤、薪酬计算等事务性工作，提高效率^[5]。利用大数据技术，对海量的人力资源数据进行深度挖掘。比如，通过分析员工的工作行为数据、绩效数据等，发现潜在的优秀人才和团队协作问题。创新能力则要求企业不断探索新的技术应用模式。例如，在培训领域，采用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为员工提供更加真实的培训场景，增强培训效果。

3.人才管理与发展能力

在人才选拔方面，传统的人才选拔往往依赖于主观的面试评价，而在数字化转型背景下，利用大数据技术和人工智能算法来辅助选拔。例如，通过分析候选人在社交媒体上的行为、在线学习记录等数据，更全面地了解候选人的综合素质和潜力。同时，利用人工智能面试工具，可以对候选人的语言、表情等非语言因素进行分析，提高面试的准确性。人才培养方面，根据员工的岗位需求和职业发展规划，制定培养计划。在数字化时代，培养方式也更加多样化。除了传统的课堂培训外，利用在线学习平台、虚拟教室等网络资源进行远程培训。

五、人力资源管理数字化转型核心能力的驱动路径

1.技术驱动

（1）数字化平台建设

平台建设需从实际业务场景出发，以解决传统人力资源管理中的效率痛点为目标，对于平台定位，如果是中小型企业，可优先选择模块化、可扩展的成熟产品，例如通过钉钉、企业微信集成考勤、审批、薪酬等基础功能；大型集团则需要考虑与ERP、OA等系统的数据互通，通过API接口实现跨平台整合，避免形成"数据孤岛"。在实施路径上，建议分阶段推进，例如先上线员工信息管理、考勤统计等高频功能，再逐步扩展至绩效管理、培训发展等复杂模块。同时，同步搭建权限管理体系，根据岗位层级设置数据查看与操作权限，例如部门经理仅能查看本团队薪酬分布，而非具体员工明细。平台上线后需配套员工操作培训，通过录制系统操作视频、开展分批次实操演练，帮助员工快速适应数字化流程。

（2）移动互联应用

移动化是提升人力资源管理触达效率的关键路径，围绕员工日常需求，开发或接入轻量级移动应用。例如，通过企业微信/钉钉搭建移动端员工自助平台，实现请假申请、证明开具、薪资查询等高频业务的"指尖办理"。移动考勤需结合多场景设计，对于外勤人员，采用GPS定位+拍照打卡；工厂车间可通过蓝牙信标实现无感考勤。移动审批流程需优化节点设置，例如将常规事项审批层级压缩至3级以内，并设置自动催办提醒。知识共享方面，建立移动学习平台，利用碎片化时间推送5-10分钟的微课（如安全生产规程、产品知识）。

（3）智能化工具运用

随着人工智能、大数据等技术的发展，智能化工具能够为人力资源管理提供更精准、高效的决策支持和服务。在招聘领域，智能化工具可以帮助企业筛选出合适的人才。通过自然语言处理技术和机器学习算法，智能招聘系统能够对大量的简历进行分析和匹配，提取关键信息，如工作经历、教育背景、技能证书等，并与岗位要求进行比对，为企业推荐最匹配的候选人，提高招聘的效率，减少人为因素的影响，提高招聘的准确性。例如，一些智能招聘平台根据企业输入的岗位描述和要求，自动筛选出符合条件的简历，并进行初步的电话沟通和面试安排，节省招聘人员的时间和精力^[6]。在绩效管理方面，实现绩效数据的自动采集和分析。通过与企业内部的业务系统、考勤系统等进行数据对接，智能绩效管理系统能够实时获取员工的工作数据，如工作任务完成情况、业绩指标达成情况等，并根据预设的绩效评估模型进行自动评分和排名。同时，系统还可以为管理人员提供绩效分析报告，帮助他们了解员工的工作表现和存在的问题，为绩效反馈和改进提供依据。例如，一些企业利用智能绩效管理系统对销售人员的销售业绩进行分析，根据销售数据、客户满意度等指标自动生成绩效评估报告，帮助管理者及时发现销售团队的优势和不足，制定针对性的培训和发展计划。

2.数据驱动

（1）数据收集与整合

明确需要收集的数据类型和来源，包括员工的基本信息、招聘记录、培训经历、绩效评估结果、薪酬福利等。通过多种渠道进行数据收集，如人力资源信息系统、招聘平台、在线培训课程平台、绩效管理软件等。在收集数据过程中，确保数据的准确性和完整性。例如，在员工入职时，核对身份证、学历证书等相关证件的信息，并将其准确录入系统。对于招聘数据，要记录每个候选人的来源、面试评价、录用情况等。同时，建立数据质量控制机制，定期对已收集的数据进行审核和清理，去除重复、错误或不完整的数据。

数据整合是将来自不同系统和部门的数据进行汇总和关联，利用数据仓库技术，将分散在各个业务系统中的人力资源数据整合到一个统一的平台上，实现对人力资源数据的全面分析和利用。例如，通过整合绩效数据和薪酬数据，分析出绩效与薪酬之间的相关性，为薪酬调整提供依据；通过整合招聘数据和员工发展数据，了解招聘效果与员工后续发展的关系，优化招聘策略。

（2）数据安全与隐私保护

随着大量人力资源数据的产生和存储，面临着数据泄露、篡改等风险。因此，需要加强数据安全与隐私保护。一方面，建立完善的数据安全管理制度，明确数据安全责任和流程。从数据的收集、存储、传输到使用，每一个环节都要有相应的安全措施。例如，对数据进行加密处理，特别是涉及员工敏感信息的数据，如身份证号码、银行账号等，确保数据在传输和存储过程中的安全性^[7]。在数据访问方面，实行权限管理。根据员工的工作职责和级别，分配不同的数据访问权限，只有经过授权的人员才能访问特定的数据。例如，普通员工只能查看自己的个人信息和部分公共数据，而人力资源部门的专业人员可以访问和修改更多的员工数据。同时，对数据的访问行为进行记录和审计，以便及时发现异常访问行为。

3.组织与流程驱动

（1）组织架构调整

传统科层制的职能型架构往往难以适应数字化时代的敏捷需求，需通过结构优化打破部门壁垒，构建以数据流和业务场景为导向的柔性组织。调整的核心目标是将人力资源部门从事务性执行者转型为战略合作伙伴，同时推动全员数字化能力的提升^[8]。具体实施中，需在人力资源部门内部增设数字化专项岗位，例如设立数据分析师（负责人才报表开发与数据洞察）、系统运营专员（负责HRIS日常维护与需求对接），并在业务单元配置HRBP（人力资源业务伙伴），形成“COE（专家中心）-SSC（共享服务中心）-HRBP”三支柱协同模式。针对数字化技能薄弱的现状，实施“种子计划”培养机制，选拔各部门年轻骨干参与低代码开发、数据分析等专项培训，使其成为部门内部的数字化触点。架构调整需遵循渐进原则，可先选择1-2个业务单元进行试点，待验证模式有效性后再全面推广，避免因剧烈变动导致组织失能。

（2）流程优化与再造

流程优化是释放数字化效能的必经之路，需以端到端的用户体验视角，对现有人力资源流程进行价值流分析。优化重点应聚焦三类场景：高频事务性流程（如入离职办理）、跨部门协作流程（如编制审批）、数据密集型流程（如人力成本核算）。实施时可采用“四步法”：先通过VSM（价值流图）梳理现有流程步骤，识别非增值环节（如纸质签字、人工核对等）；其次基于RPA（机器人流程自动化）、电子签章等技术设计优化方案；通过沙盘推演验证可行性；最后建立流程监控指标（如处理时效、差错率）。

流程再造需配套管理机制的创新，例如推行“电子档案全生命周期管理”，将劳动合同、考核表等文件在线归档，设置到期自动提醒（如合同续签提前30天预警），较传统人工管理方式降低文档遗失风险。实施过程要注意新旧流程的过渡管理，建议采用“双轨运行”策略，即旧流程继续保留1-2个月作为应急通道，同时通过系统强制跳转引导使用新流程。

4.人才驱动

（1）数字化人才培养

构建适配业务需求的数字化人才梯队，培养重点覆盖三类群体：人力资源从业者的数字化思维升级、业务管理者的数据应用能力提升、全体员工的基础工具操作能力普及。针对人力资源团队，应围绕“业务理解+工具掌握”设计分层培训体系。例如，对HRBP（人力资源业务伙伴）开展Power BI数据可视化培训，使其能自主分析部门离职率与绩效相关性；对薪酬专员进行Excel高阶函数与VBA编程训练，实现薪资核算自动化。业务管理者培养需聚焦数据驱动决策能力，可设计“沙盘模拟+实战项目”组合课程。基层员工培训需注重实用性与便捷性，开发“5分钟微课+场景化指引”模式，例如将考勤系统操作分解为“打卡异常处理”“加班申请提交”等具体任务，通过企业微信推送带截图的操作指南。实施过程中需解决两个关键问题：一是培训资源不足，通过与第三方平台（如钉钉酷学院、腾讯乐享）合作引入现成课程；二是工学矛盾突出，建议采用“错峰学习+学分累积”机制，允许员工利用通勤时间完成移动端学习^[9]。

（2）人才引进与激励

同步升级人才供应链，建立“技能适配+文化契合”的精准引进机制。招聘端重构人才画像，除传统专业经验外，增加数字化适配度评估维度。例如，招聘HR专员时增设“熟练使用HRIS系统”“能使用Python清洗数据者优先”等要求；选拔业务部门负责人时考察其数据敏感度。面试环节可引入实操测试，要求候选人现场完成指定任务，如用BI工具分析给定数据集并得出结论。激励体系需突破传统薪酬框架，构建“物质+发展+荣誉”三维驱动模型。基础层可设置数字化技能津贴，例如通过Power BI认证的HR每月增加300元专项补贴。发展通道方面，设立“数字化人才双通道”，允许技术型HR选择专业序列晋升，创新激励可推行“微创新积分制”，员工每提出一个已验证有效的数字化改进方案（如优化某个审批流程）即可累积积分，兑换培训机会或休假奖励。但是要别注意掉进避免“重引进轻融合”的陷阱，最终要通过数字化人才池建设，形成“外部输血+内部造血”的良性循环。

六、结语

综上所述，人力资源管理数字化转型核心能力的构建需要企业从多个维度协同推进，通过技术创新奠定转型基础，数据驱动保障决策的科学性与精准性，组织变革提供内部动力，人才赋能激发活力与创造力。这四个方面相互关联、相互影响，共同构成了完整的驱动路径。在未来的发展中，企业应充分认识到人力资源管理数字化转型的重要性和紧迫性，将构建核心能力作为战略目标之一。持续加大在技术研发、组织优化、人才培养和数据管理等方面的投入，不断优化驱动路径，以适应不断变化的数字化环境，实现可持续发展。

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