崔晓倩

（尼山世界儒学中心（中国孔子基金会秘书处），山东 济南 250011）

摘要：随着《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“以数字化转型驱动生产方式变革”，数字经济正加速重构企业组织形态与管理逻辑。在此背景下，人力资源管理作为企业核心职能之一，亟需通过数字化手段实现效率提升与价值重塑。当前，数字经济赋能企业人力资源管理已非单纯的技术叠加，而是以数据为核心，覆盖人才选育用留全链条的系统性变革。本文系统分析了数字经济赋能的新特征，揭示了企业核心诉求；通过诊断当前实践中的现实困境，提出以"理念融合-技术适配-制度覆盖-文化重塑"为核心的实践框架。本文旨在强调数字化转型需突破工具应用层面，构建数据驱动的管理闭环，通过动态校准组织能力与战略目标的匹配度，实现人力资源管理从职能支持向战略驱动的价值跃迁，为企业提供兼具理论深度与实践指导的转型路径参考。

关键词：数字化转型；人力资源管理；数据驱动；实践路径

数字经济时代，以数据要素为核心，依托人工智能、云计算等技术重构组织管理模式，其本质在于通过技术嵌入提升管理效能与决策科学性。当前，多数企业虽已引入数字化工具，但普遍存在“重工具、轻融合”的实践误区，导致人力资源数据孤岛、技术适配性不足等问题凸显。在此背景下，如何将数字技术与企业人力资源管理的业务场景深度融合，构建适配组织特性的实践路径，成为平衡效率提升与风险防控的重要课题。本文立足企业实操视角，聚焦转型痛点与可行方案，旨在为一般企业提供可落地的参考框架。

一、数字经济下企业人力资源管理的新特征

1.数据驱动的决策模式

传统人力资源管理依赖经验判断的局限性在数字经济中被彻底打破。如企业通过部署人力资源数据分析平台，将员工流失率、绩效分布等数据与业务指标联动分析，发现具体诱因，再针对性设计“技能-岗位”动态匹配模型，半年内实现核心员工保留率提升。可见，数据驱动模式的核心在于，通过实时采集员工行为、能力、需求等全维度信息，构建可量化、可预测的管理闭环。虽然目前约有67%的企业已尝试将数据应用于招聘决策，但多数仍停留在基础统计层面，需进一步挖掘数据对战略支撑的价值。

2.灵活的工作方式与远程办公

数字技术重构了劳动关系的时空边界。如企业采用“3+2”混合办公模式，即3天远程协同+2天线下协作，结合项目管理工具实时追踪任务进度，使研发周期缩短。然而，并非所有行业均适用同一标准：如制造业企业通过AR设备实现远程设备维护指导，但生产线管理仍依赖现场巡检。灵活性的本质并非简单“线上化”，而是基于业务特性重组工作流程。例如，零售企业通过智能排班系统动态匹配客流与员工出勤，降低人力冗余成本。这一转变要求企业人力资源从“考勤管控者”转向“资源协调者”，平衡效率与员工体验。

3.个性化员工体验与精准匹配

数字化技术使“千人千面”的员工管理成为可能。如企业搭建员工自助平台，基于AI算法为店员推荐定制化培训课程：新员工侧重操作规范，资深员工推送门店管理技巧，大幅提升培训完成率。再如企业采用AI简历解析与岗位胜任力模型匹配，将销售岗招聘精准度提高。个性化服务的底层逻辑是通过数据刻画员工画像，例如结合绩效数据、学习记录、心理测评等多源信息，动态调整激励策略。但需警惕过度依赖技术导致的“标签化”风险，如因算法忽略员工隐性能力，误判高潜人才即为例证。

4.智能化工具与自动化流程

自动化技术正重塑人力资源基础事务的处理逻辑。如企业引入机器人流程自动化处理薪酬核算，压缩每月发放周期，降低错误率。再如企业通过智能排班系统结合订单数据、设备状态、员工技能自动生成排班表，减少人力调度耗时。但工具应用需与企业成熟度匹配，若企业盲目引入AI面试系统，却因缺乏岗位能力标准库，导致候选人筛选失准。智能化并非替代人力，而是将企业人力资源管理从重复劳动中释放，聚焦战略议题，驱动组织效能提升。

二、数字经济下企业人力资源管理的核心诉求

1.提升组织效能与竞争力

数字经济时代，企业面临的市场环境呈现高度不确定性与非线性增长特征，传统人力资源管理模式下固化的组织架构与决策机制已难以支撑战略目标实现。组织效能提升的核心价值在于构建"战略-组织-人才"的动态适配体系，这是数字经济时代企业维持竞争优势的底层逻辑。数字化工具的应用打破了传统科层制管理模式的信息孤岛，使人力资源决策从滞后性响应转向前瞻性预判。例如企业通过部署智能协同平台，将战略目标自动拆解为部门级人力配置方案，有效解决了跨部门资源错配问题，不仅缩短了业务决策链，更通过数据穿透性管理强化了组织敏捷性，使企业在技术变革与市场波动中始终保持战略执行力。

2.优化人才招聘与配置

数字技术引发的产业变革导致人才需求呈现跨领域、高频次迭代特征，传统基于岗位说明书的人才匹配模式面临失效风险。企业需要建立"能力导向、数据驱动"的人才供应链体系，其本质是通过数字化手段重塑人才价值发现与配置机制。智能招聘系统的核心功能并非简单替代人工筛选，而是构建动态人才画像与业务需求的深度关联模型。某科技公司引入AI人才评估系统后，不仅实现候选人专业能力与团队协作特质的双重匹配，更通过算法持续优化人才库结构。这种配置模式的战略意义在于，既能快速响应业务扩展期的突击性用人需求，也可在组织变革期通过内部人才流动降低转型摩擦成本。

3.强化员工培训与发展

在技术迭代周期持续压缩的背景下，员工能力保鲜期显著缩短，传统阶段性、标准化培训体系已无法满足持续创新需求。数字化培训的核心诉求是构建"即时学习-实践验证-反馈优化"的闭环发展生态。通过微学习平台与虚拟实训场景的结合，企业可将知识传递嵌入日常工作流，实现技能培养与业务实践的深度融合。某金融企业搭建的在线学习社区，通过智能诊断员工能力短板并推送定制化课程，使关键岗位人才储备周期缩短近半。这种发展模式的价值不仅在于个体能力提升，更通过构建组织知识沉淀机制，将分散的个体经验转化为可复用的组织智慧资产。

4.增强员工满意度与忠诚度

新生代职场群体对工作体验的需求已从物质保障转向价值认同，传统基于薪酬福利的满意度管理体系面临边际效益递减困境。数字化手段的价值在于构建全维度的员工体验感知网络，通过实时捕捉行为数据洞察深层需求。某物流企业通过移动端即时反馈系统，将员工对流程优化的建议直接接入管理决策链，使基层智慧得以快速转化为改进举措。这种参与式管理不仅提升了员工的组织归属感，更通过建立"需求识别-响应-验证"的闭环机制，形成持续优化组织氛围的良性循环。在人才流动加剧的市场环境下，这种基于数字化的员工关系管理模式，已成为企业保留核心人才的关键竞争壁垒。

三、数字经济赋能企业人力资源管理的现状

1.数字经济赋能企业人力资源管理的常见样态

（1）人力资源信息系统的普及与应用

人力资源信息系统（HRIS）已成为企业数字化转型的基础设施。当前，超过60%的中大型企业部署了集成化HRIS，覆盖考勤、薪酬、绩效等核心模块。如某企业通过HRIS整合分散在Excel、纸质档案中的员工数据，实现全生命周期管理：入职时自动生成电子档案，调动时触发流程审批，离职后一键冻结权限。系统上线后，该企业人事事务处理效率提升40%，数据错误率降至1.2%以下。

（2）大数据分析在人才管理中的应用

大数据技术正从“辅助分析”转向“驱动决策”。如某企业通过分析5000名店员的历史销售数据、出勤记录、顾客评价，构建“人-店-货”匹配模型，将高绩效员工优先配置至新品推广门店，单店月均销售额提升12%。在离职预测领域，某科技公司整合员工绩效、薪酬涨幅、加班频率等15项指标，建立离职风险预警模型，准确率达82%，较传统主管评估提升37个百分点。

（3）人工智能在招聘与培训中的应用

AI技术正在重塑人力资源管理的核心场景。如某企业采用AI面试系统，通过语义分析、微表情识别评估候选人岗位适配度，将销售岗招聘周期从14天压缩至5天，入职三月留存率提高28%。在培训领域，某企业开发智能陪练系统：司机佩戴AR眼镜进行危险场景模拟，系统实时纠正操作并生成能力图谱，事故率同比下降43%。当前，AI应用的合理路径应是“人机协同”，如企业在AI初筛后增设“情景模拟工作坊”，使高潜人才识别准确率提升至91%。

2.数字经济赋能企业人力资源管理的现实困境

（1）数据安全与隐私保护问题

数字化转型中，人力资源数据的集中存储与共享加剧了信息泄露风险。如某企业在部署云端人事系统时，因未严格划分数据访问权限，导致800余名员工的薪酬、病历信息遭内部人员倒卖，引发集体诉讼并赔偿230万元。更深层的矛盾在于合规性要求与技术能力的失衡，如企业为构建人才画像，强制收集员工社交软件聊天关键词频率、通勤轨迹等非必要信息，最终因违反《个人信息保护法》被监管部门约谈。可见，当前诸多企业容易陷入“数据利用”与“隐私保护”的两难。数据安全不仅是技术问题，更需从管理制度、员工意识层面构建防护网。

（2）技术与人才匹配的挑战

技术工具的先进性未必适配企业实际人才结构。某企业斥资引入AI培训系统，可根据教师授课视频自动生成改进建议，但因40岁及以上教师占比达65%，系统操作的复杂性导致使用率不足17%，最终沦为“面子工程”。更典型的矛盾出现在技术应用与人才能力的断层，如某企业引入AI面试系统评估技术工人，但因算法模型基于本科毕业生语料库训练，对中专学历候选人的方言表述、实践经验识别误差率达48%，导致优质技工流失。破解这一困境需要回归“以人定技”逻辑。

（3）组织文化与数字化转型的冲突

传统管理惯性常成为数字化转型的隐形阻力。某企业上线智能考勤系统后，管理层仍要求人力资源每日手工汇总签到数据，系统仅作为“备份工具”，导致管理成本不降反升。更深层的冲突体现在价值认知差异，如企业通过智能手环监测司机疲劳状态，却被员工视为“电子镣铐”，引发集体罢工，最终被迫取消该功能。此外，文化转型的难度在传统行业尤为突出，如某企业推行数字化绩效考核时，中层管理者因不愿放弃“人情评分”权力，故意篡改数据权重，导致系统公信力丧失。

3.影响企业人力资源管理数字化转型的关键因素

（1）企业规模与行业特性的适配差异

当前企业数字化转型面临的首要制约因素来自企业自身规模与行业特性的双重约束。中小企业受制于资金储备薄弱、技术人才匮乏的现实困境，普遍存在"不敢转、不会转"的被动局面。如某企业人力资源部门仅有3名员工负责800人的考勤管理，虽引入云考勤系统但缺乏数据分析能力，最终退化为电子打卡工具。而劳动密集型行业与知识密集型行业的数字化转型路径存在本质差异，某连锁餐饮企业强制推行智能排班系统时，因忽视餐饮业突发客流量波动特性，导致系统生成的标准化排班与实际需求严重脱节。这揭示出数字化转型必须建立在对企业规模承载能力与行业运营规律的深度认知基础上。

（2）管理层认知与战略规划的协同断层

数字化转型的推进效能直接受制于管理层的战略定力与系统规划能力。调研显示，72%的转型失败案例源于管理层存在"重技术采购、轻管理配套"的认知偏差。某传统商贸企业投入200万元引入智能招聘系统后，因未同步调整组织架构与考核机制，导致业务部门持续使用传统招聘渠道。反观某区域零售龙头企业，在推进HR数字化转型时，由总经理挂帅成立专项工作组，制定三年分步实施计划：首年完成基础数据治理，次年构建数据分析模型，第三年实现决策智能化。这种"顶层设计+阶段攻坚"的模式使其招聘效率提升40%，人力成本下降18%，印证了管理层战略定力的关键作用。

（3）技术基础与持续投入的动态平衡

技术基础设施的滞后性与投入的不可持续性构成数字化转型的现实阻碍。某连锁酒店集团在部署智能绩效系统时，因原有人力资源管理系统仍采用单机版架构，导致数据对接失败率高达65%，最终追加300万元进行系统升级。更值得警惕的是短期主义投入倾向，某科技公司前两年累计投入150万元搭建数字化平台，第三年因预算削减停止运维，致使系统逐渐沦为"数字废墟"。相比之下，某汽车零部件企业采用"滚动投入+效益反哺"模式，每年提取营收的1.5%作为专项基金，通过阶段性成果验证持续获取投入，成功构建起具有自我进化能力的HR数字生态系统。

四、数字经济赋能企业人力资源管理的实践路径

1.数字经济下的理念融合

（1）树立数据驱动的人力资源管理理念

企业需构建系统性数据应用框架，分三步推进理念落地。第一步建立标准化数据采集体系，以岗位为单元梳理关键数据维度，制定统一的数据录入规范。人力资源部门需联合业务部门明确招聘、绩效、培训等模块核心指标，例如岗位胜任力模型中"技能更新频率""项目协作响应速度"等量化参数，并通过ERP系统设置数据校验规则，从源头保障数据质量。第二步开发场景化分析工具，针对高频管理需求构建轻量化模型。重点打造离职预警、培训需求预测、人力成本核算三类基础模型，采用"最小可行产品"模式快速迭代。以离职预警为例，可先整合考勤异常率、绩效波动值、薪酬竞争力指数三项核心变量，通过线性回归模型输出风险等级。第三步建立数据决策反馈机制，将分析结果嵌入管理流程闭环。要求所有人事决策必须附数据支撑报告，并建立季度复盘制度检验数据应用成效。

（2）强化全员数字化意识与技能培训

数字化转型需构建阶梯式能力提升体系，分层次突破能力瓶颈。第一层夯实数字化基础素养，实施"三个一"工程：每周一次数字化工具实操演练、每月一场数字化转型案例分享、每季一次系统操作达标测试。重点培训智能排班系统操作、数据分析看板解读等基础技能，确保全员掌握数字化工具的基础应用。第二层培育业务场景数字化思维，开展"痛点转化"专项训练。组织各部门梳理20个典型业务场景，如突发性用工调配、跨区域培训协同等，通过工作坊形式引导员工运用数字化工具设计解决方案。第三层构建持续进化机制，设立数字化创新基金，鼓励基层员工提交工具优化方案，对采纳建议给予专项奖励并计入晋升评估。

2.符合企业条件特性的技术选配与平台搭建

（1）选择适合企业的人力资源管理系统

企业需建立科学的技术选型机制，分三步实现系统精准匹配。第一步实施现状诊断与需求拆解，通过跨部门调研绘制全业务流程地图。重点识别高频、高耗时环节，如制造业企业可在手工核算跨厂区排班与工时统计，据此明确需具备多生产基地协同功能的系统。第二步制定多维评估矩阵，从技术适配性、成本可控性、扩展潜力三个维度建立评分标准。设置"数据承载量""二次开发接口数量""本地化服务响应速度"等具体指标，采用加权评分法筛选供应商。第三步开展渐进式部署验证，选择典型业务单元进行三个月试点运行。如可先在分公司安排上线智能排班模块，通过对比试点区与非试点区的人效数据，验证系统有效性后逐步推广。

（2）搭建数据集成与共享平台

数据整合需遵循"分层解耦、渐进融合"原则分阶段实施。第一阶段构建数据治理框架，统一主数据标准。重点规范员工ID编码规则、考勤数据颗粒度、绩效指标计算公式等基础要素。第二阶段开发轻量化数据中间件，采用微服务架构打通系统壁垒。针对ERP、OA、生产系统等异构平台，开发标准化数据交换接口。第三阶段建立分级共享机制，依据岗位职责设置数据访问权限。采用"三色分级法"（红色核心数据、黄色部门数据、绿色公开数据），结合动态水印技术保障数据安全。

3.依托企业组织结构的制度覆盖与机制健全

（1）制定数字化转型的规章制度

企业需从顶层设计入手，构建与数字化转型适配的制度框架。首先，应制定数字化转型专项管理办法。明确各部门在数字化改造中的权责边界，例如由人力资源部门牵头制定《数字化人力资源管理实施细则》，涵盖招聘、培训、薪酬等模块的数据采集标准与操作规范。美的集团通过设立"数字化HR委员会"，统筹制定全流程制度文件，确保数据治理合规性。其次，完善数据安全与隐私保护制度。建立《员工数据分级管理规范》，对基础信息、绩效数据、健康档案等实施差异化加密措施。可参考华为"数据最小化原则"，仅采集必要信息并设置分级访问权限。同时需嵌入员工知情同意机制，通过电子合同明确数据使用范围。最后，建立制度动态更新机制。结合《数字化成熟度评估体系》定期审查制度有效性，例如每季度组织跨部门联席会议，根据技术迭代与应用反馈优化条款。京东物流通过"制度版本号管理"实现规章实时更新，确保与业务需求同步。

（2）建立数据驱动的绩效评估机制

数字化绩效管理需突破传统考核模式，构建全量化评估体系。首先，设计多维数据评估模型。将业绩指标、能力指标、行为指标按权重整合。三一重工通过"智联绩效云平台"自动抓取生产系统、培训系统数据，生成360度评估报告。其次，建立动态校准机制。运用机器学习算法对考核结果进行偏差分析，例如当某部门连续两周期出现"绩效均值偏移度＞15%"时触发人工复核。如平安集团在寿险团队推行"数据沙箱"机制，允许管理者在限定范围内调整算法参数以适应业务变化。最后，强化结果应用的数据穿透。将绩效数据与晋升、调薪、培训资源分配深度绑定。如腾讯采用"绩效热力图"可视化呈现员工发展轨迹，对低绩效单元自动推送定制化学习包。同时建立"数据反哺"机制，将考核结果作为优化招聘模型的输入参数，形成管理闭环。

4.针对企业战略发展的队伍整合与文化建设

（1）优化人才结构，提升数字化能力

企业需通过系统性人才管理策略实现队伍能力与数字化转型的精准匹配。首先，实施数字化能力分级评估与定向培养。建立《岗位数字化能力图谱》，将数据分析、智能工具应用等核心技能纳入岗位说明书，例如对HRBP岗位增设"数字化人才画像建模"能力要求。通过线上测评系统，量化员工数字化水平，划分基础、进阶、专家三级梯队。如海尔集团通过"三翼鸟"计划，针对评估结果定制Python、RPA等课程包，实现技术岗数字化技能覆盖率达89%。其次，构建"双通道"人才补给机制。对内完善数字化人才内部流动制度，设立"数字转型特训营"，允许传统岗位员工通过竞聘转入数据分析等新兴岗位；对外建立数字化人才专项引进通道，例如在招聘系统中增设"算法工程师""数字化培训师"等标签化岗位。吉利汽车通过"人才供应链"模式，近三年数字化人才内部转化率提升37%，外部引进效率提高52%。最后，推行"项目制"实战培养模式。以数字化转型具体项目为载体，组建跨部门攻坚小组，通过"干中学"提升复合能力。如三一重工在实施HR大数据平台建设时，抽调20%的HR人员全程参与需求分析、数据清洗等环节，两年内培养出首批具备数据思维的人力资源专家。

（2）构建支持数字化转型的组织文化

文化重塑需聚焦价值认同与行为模式转变，为数字化推进提供软环境支撑。首先，开展文化诊断与数字化文化要素植入。运用OCAI组织文化评估工具，识别现有文化与数字化目标的冲突点。例如某央企发现"层级观念过重"阻碍数据共享后，针对性推出"数据穿透行动"，要求管理层每月参与基层数据研讨会。同时将"敏捷迭代""数据决策"等要素纳入企业文化手册，在阿里影业"数据文化日"活动中，通过数据可视化竞赛等方式强化员工认知。其次，建立数字化行为激励机制。设计《数字化贡献积分体系》，将数据填报质量、系统使用频率等纳入绩效考核，积分可兑换培训资源或弹性福利。如福耀玻璃推行"数字勋章"制度，员工完成数据治理任务即可获得虚拟勋章，累计勋章数与晋升资格挂钩，使核心系统数据完整率从68%提升至92%。最后，打造数字化文化传播矩阵。线上搭建"数字文化社区"，定期推送转型案例与工具教程；线下设置"数字化文化角"，展示转型成果与标杆人物。如新东方在业务转型期间，通过"数字夜话"直播访谈、转型故事征文等活动，三个月内使员工数字化认同度提升41个百分点。

五、结语

数字经济对企业人力资源管理的重构已进入深水区，本研究通过构建"四位一体"的实践框架，揭示了转型过程中技术、管理与文化的协同逻辑。企业需在数据治理、系统集成、制度创新等方面突破传统范式，将数字化能力转化为组织竞争优势。未来研究应进一步关注人工智能伦理、元宇宙办公场景等新兴议题，持续完善数字化转型的理论体系。

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