周星

（北京三里屯南区物业管理有限公司，北京 100027）

摘要：当数字技术以不可逆之势重塑全球产业格局，人工智能、大数据、云计算等技术不仅重构了企业的生产运营逻辑，更对作为核心竞争力的人力资源管理提出了根本性变革要求。在此背景下，系统梳理数字经济对HR管理的核心挑战，探索“从理念到落地”的变革路径，并提炼可复制的创新实践，不仅是企业突破HR管理瓶颈的关键，更是其在数字竞争中筑牢人才根基、实现可持续发展的必然选择。通过本文研究，可以有效加强企业人力资源管理转型，提升数字化水平，满足数字经济时代对企业人力资源管理的要求。

关键词：数字经济；人力资源；管理模式

一、引言

在信息技术持续迭代的背景下，数字经济已然跃升为驱动全球经济进步的核心动力之一。这种新型经济形态不仅催生了前所未有的商业形态与市场机遇，更对企业运营管理提出了全新挑战。作为企业运营体系中的关键环节，人力资源管理同样面临着数字化转型的迫切需求。通过实施数字化管理策略，企业不仅能显著提升运营效能与员工满意度，更能有效把握数字化浪潮中的发展契机。

二、数字经济的概述与主要特点

（一）数字经济的概述

数字经济通过大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术的支撑，冲破传统产业的时空束缚，通过数据高效流转与深度挖掘，实现生产要素的优化配置，促使制造业、农业、服务业等传统产业向智能化、数字化、网络化方向转变，催生出平台经济、共享经济、数字贸易等新业态新模式。

从日常的移动支付、在线教育，到工业领域的智能工厂、远程运维，数字经济已全面渗透进经济社会的各个领域，成为拉动经济增长的核心动力，推动生产效率提升和经济发展质量改善，还在促进就业、改善民生、提升国家竞争力等方面发挥着不可替代的作用，正深刻改变全球经济格局和人类生产生活方式。

（二）数字经济的主要特点

1.创新性

从技术角度看，新一代信息技术如大数据、云计算、人工智能、区块链等正经历着爆发式的创新浪潮，其更新周期大幅缩短，还能凭借技术跨界融合催生全新成果。例如：AI与物联网结合使设备实现自主感知决策，带动技术边界持续扩展。

在模式创新方面，数字经济突破传统产业线性发展逻辑束缚，凭借数据要素可复制、可共享的特性，催生出平台经济、共享经济、零工经济等新的业态，例如电商平台重新构建商品流通的链路，共享经济激活闲置资源，形成更灵活高效的经济组织形式。

在应用创新方面，数字技术与实体经济深度融合，带动传统产业场景升级，例如：工业领域的柔性生产能依据用户需求即时调整生产方案，农业领域的智慧种植借助数据监测实现精准管控，不断扩大数字经济的应用边界，为经济发展增添源源不断且多样的创新活力。

2.渗透性

从产业角度看，数字经济不但对制造业、农业、服务业等传统产业的生产流程进行重塑，如工业互联网使设备互联实现全流程数字化管理控制，智慧农业利用传感器精准调控种植环境，还打破了产业间壁垒，推动一二三产业跨界融合，催生“农业+电商”“制造业+服务”等新业态。在生活场景中，数字技术全方位融入衣食住行，从线上购物、移动支付满足日常消费需求，到在线教育、远程医疗突破资源地域局限，再到智慧交通、智能家居改善生活体验，促使数字服务成为生活必需品。

3.广泛覆盖性

从参与主体来看，其不仅包括大型企业，助力其打造全球化数字业务体系，还包括中小微企业与个体经营者，如小微企业借助电商平台拓展销售渠道，个体创作者凭借短视频、直播平台实现价值转化，促使不同规模、不同类型的市场主体都融入数字经济生态。

从地域覆盖来看，数字经济打破城乡与国界的限制，使城市居民可享受智慧交通、数字政务等便捷服务，同时借助农村电商、远程农技指导将数字红利传递至乡村，并且借助跨境电商、数字贸易平台，推动各国商品与服务在全球市场流通，构建起无边界的数字经济网络。

从经济活动链条视角来看，其贯穿于生产、分配、交换、消费全流程，从生产环节的数字研发设计，直至分配环节的数字支付结算，进而到交换环节的数字交易平台、消费环节的数字服务体验，实现各环节的无缝覆盖，构建全面且无死角的经济运行新体系。

三、数字经济时代企业人力资源管理转型必要性

（一）强化管理工作效能

数字经济时代，企业对人才需求响应速度与配置精度的要求明显提高，开展HR管理转型，可借助HRSaaS系统、数据分析工具等数字化手段，实现事务性工作自动化，如智能考勤自动关联薪资核算，使人工操作减少80%以上。并通过员工数据中台对绩效、培训、晋升等信息进行整合，快速生成人才画像，协助管理者精准判断员工潜力与短板。

AI招聘工具可自动匹配岗位需求与候选人资质，缩短招聘周期，远程协作管理系统可灵活适应分布式办公模式，保障团队协同高效运作，这一转型不仅可大幅降低HR团队事务性工作的负荷量，还能使HR团队精力集中在人才发展、文化建设等战略层面，从“事务执行者”过渡为“战略伙伴”，全方位提升管理响应速度与决策精准度，为企业在数字竞争中提供高效人力支持。

（二）缩短数据收集周期

数字经济中，企业需依托实时人力数据对团队配置进行调整、对培训计划进行优化。人才流动速度加快使得HR需实时掌握核心员工状态，防止因数据滞后而错失留住人才的机会。在实施管理转型时，引入HR数字化系统，移动端可实时同步考勤，员工在线提交绩效后系统自动汇总，培训数据能即时生成记录，原本耗时数周的收集工作可缩短至1-2天，甚至可做到实时更新，周期缩短不仅使HR从数据整理的低效工作中解脱出来，还可为管理层提供及时且精准的人力数据支持，保证人才决策与业务发展步调一致，防止因数据滞后造成管理偏差^[1]。

（三）提供个性化服务支持

HR管理转型依托数字化工具，可通过员工画像系统对岗位特征、能力短板、职业偏好等数据进行整合，精准识别差异化需求。培训环节可依据员工岗位职能和能力短板，精准推送专属学习课程，薪酬福利环节支持员工进行弹性选择，员工服务环节依托自助平台实现实时问题回应与需求反馈，还可以为核心人才定制专属职业发展规划，个性化服务不但能提升员工的满意度和归属感，还能使HR服务精准贴合数字时代员工的多元需求，成为企业吸引、保留人才的重要支撑，若一直沿用传统模式，就难以应对员工需求的变化，在人才竞争中陷入不利局面。

（四）实现人力资源信息协同

由于数字经济对信息流通效率具有极高要求，通过HR管理转型，搭建一体化数字化平台，从而打破信息壁垒，将员工基本信息、绩效表现、技能培训、薪酬福利等数据集中整合起来。

此外，HR和业务部门可以实时共享候选人资质与团队人力配置情况，员工还能自行查询社保、晋升进度等信息，如在项目启动时，业务负责人可直接在平台调取满足技能要求的内部人员名单，无需反复和HR对接，信息协同不仅降低了跨部门沟通成本，还能让人力信息成为支持业务决策的实时数据资产，避免因信息滞后或偏差引发的管理失误，满足数字经济下企业高效运转需求。

四、数字经济时代企业人力资源管理面临的主要挑战

（一）转型规划不够清晰

传统HR规划常依托经验进行判断，聚焦于招聘、考勤等基础事务，数字经济却要求HR规划和业务数字化战略紧密结合，但不少企业对转型目标缺乏明确的界定，既不明确优先突破的领域是人才数字化能力培养、HR系统搭建，还是组织架构重构，也未明确各阶段核心任务和衡量标准^[2]。

这种模糊不清直接导致转型路径的混乱：一些企业未经充分评估就引入HR数字化工具，却没有同步梳理员工数据标准，结果系统沦为“数据存储库”，无法发挥分析效用；部分企业只是零散开展数字化培训工作，却未与员工职业发展和业务需求衔接，造成培训资源浪费。

值得注意的是，规划的缺失会导致HR转型与业务发展相脱节，如业务部门推动跨境数字业务时，HR仍按传统模式进行招聘，无法迅速匹配到拥有跨文化沟通与数字技能的人才，最终阻碍了企业整体数字化进程，难以适应数字经济下瞬息万变的市场需求。

（二）系统开发效率低下

在数字经济时代下，企业人力资源管理对数字化系统的需求愈发迫切，其中系统开发效率欠佳成为阻碍其转型的突出问题。多方面矛盾往往是导致这种低效的原因：一方面，HR部门对系统的需求往往会依据业务变化而进行调整，如刚开始只要求有考勤和薪资模块，后续又新增了人才画像、绩效分析等功能，需求频繁变动使开发团队不断修改方案，原本规划3-4个月的开发周期往往会延长至半年以上。

另一方面，HR系统需与企业现有的OA、财务、业务系统相连，实现数据整合，但不同系统技术架构差异显著，开发时需额外投入大量时间进行接口适配，部分中小企业因缺乏专业技术团队，只能依赖外部服务商，沟通对接时需求出现偏差会进一步延缓工作进度。不仅如此，开发效率低下会造成系统上线滞后，因此，当企业迫切需要借助系统开展远程协作管理、进行实时人力数据分析时，延迟交付的系统可能已无法契合当下业务需求，不但浪费人力与资金成本，还会使HR管理难以跟上数字经济时代企业快速调整的节奏，无法及时利用系统提高管理效率、支持人才决策。

（三）数据分析能力薄弱

部分企业的HR团队始终滞留在“数据收集”这一基础层面，缺乏将“数据”转化为“决策支持”的能力：团队多习惯于传统事务性工作，缺乏数据分析思维，面对考勤、绩效、培训等多维度的数据，只能开展简单的统计汇总工作，如计算出平均离职率、统计培训参与人数，然而无法深入挖掘数据背后的联系，如分析离职员工的共同特征以预测核心人才流失风险，或依据培训数据和绩效提升的相关性来优化课程设计^[3]。

此外，部分企业缺乏专业的HR数据分析师，现有工作人员难以熟练运用Python、SQL等工具来处理复杂数据，更无法利用AI模型构建人力预测模型，导致数据价值被埋没。这种薄弱的分析能力，导致企业无法凭借数据制定精准的人才策略，例如：招聘时无法科学评估不同渠道的性价比，晋升时难以公正识别高潜力员工，最终仍凭借经验做决策，与数字经济对“精准化、前瞻性人力管理”的要求严重不匹配，甚至会因决策失误导致人力成本浪费，延缓企业整体数字化进程。

（四）人才体系不够完善

人才招聘标准与数字技能需求不匹配，部分企业仍然沿用传统的岗位说明书，未明确列出数据分析、AI工具操作、数字化协作等核心能力要求，导致招聘时难以精准筛选出适配数字业务的人才，甚至出现“招进来的人不会用数字工具，会用数字工具的人不符合岗位其他要求”的矛盾。

人才培养体系缺乏系统性，企业多开展零散的数字化培训，既未依据员工岗位特点设计定制化学习路径，也未构建数字技能认证与晋升相挂钩的机制，致使员工数字能力提升迟缓，难以支撑业务数字化转型。同时，人才激励机制与数字人才需求脱节，数字人才更关注灵活办公、项目分红、技术深造机会等，然而企业的激励方式仍主要依靠固定薪资和年度绩效奖，难以激发他们的工作积极性，最终导致核心数字人才流失，使企业人才体系缺口进一步扩大，无法为人力资源管理转型提供稳固的人才支撑。

（五）投入力度存在欠缺

在资金分配上，多数企业更愿意将资源向业务端的数字化建设倾斜，大幅压缩HR数字化预算，既不愿采购功能完备的HRSaaS高级模块，也不愿为系统后期维护与升级支付费用，致使部分企业仅搭建了基础的考勤、档案管理系统，难以满足深度数字化需求。

在技术投入方面，未能为HR系统与业务系统、财务系统的数据互通提供技术支撑，既未组建专业技术团队开展接口开发工作，也不愿引入外部技术服务商去解决数据孤岛问题，导致人力数据无法与业务数据实现联动，难以对战略决策提供支撑^[4]。

此外，企业对人才培育的投入明显不足，既不积极引入HR数据分析师、数字化HR管理专家这类专业人才，也鲜少为现有的HR团队组织数据分析工具和数字化管理思维的系统培训，导致HR团队缺乏驾驭数字化工具的能力，即便有基础系统，也仅仅用来进行简单的数据录入，无法发挥其核心作用，最终使HR管理转型陷入“有工具不会用、想深化缺资源”的窘境，难以满足数字经济下人力管理高效精准的要求。

五、推进企业人力资源管理模式转型创新的具体措施

（一）构建明确清晰的转型规划

1.现实基础评估

企业可以成立由HR部门牵头、业务骨干与技术人员协同参与的专项评估小组，开展系统调研、盘点数据及跨部门访谈，全面梳理现有HR管理体系：一方面对当前HR数字化工具的应用状况开展核查，如现有系统是否具备数据整合、流程自动化功能，员工数据是否存在孤立现象，明确系统功能短板与优化空间。另一方面，评估HR团队数字能力基础，通过技能测试和访谈，明确团队在数据分析工具操作、数字化管理思维等方面的短板，同时收集业务部门对HR管理的数字化需求。例如：跨境业务对多语言薪酬核算的需求、研发部门对高技能人才画像的需求等，最终生成一份包含“现有资源-能力短板-业务需求”的评估报告，为后续设定转型目标、设计转型路径提供实际依据，防止转型规划与企业实际脱节导致资源浪费。

2.组织架构调节

企业可以设立HR转型专项工作团队，其成员包括HR核心骨干、业务部门负责人以及技术团队代表，避免转型与业务实际脱节，由HR梳理管理需求和转型节奏，业务部门提供岗位数字化能力的标准以及人力配置诉求，技术团队同步对接系统开发和数据互通需求，通过定期联席会推动转型任务落实^[5]。

重新调整HR内部架构，将传统“事务性+战略性”混同的职能模块拆分出来，单独设立数字化人力管理模块，设置人才数据分析师、数字化培训专员等岗位，专门从事数据整合分析以及数字技能培训体系的搭建，明确界定各层级的权责，例如：HR总监把控转型整体方向，部门经理承担具体任务拆解，员工反馈使用中的痛点，构建“决策-执行-反馈”闭环，避免因架构模糊造成转型推进过程中推诿扯皮、效率不佳的问题，确保规划按节奏落实。

3.专业团队建设

企业可优先引入拥有HR数字化实践经验的专业人才，例如熟知HRSaaS系统搭建的技术型HR、擅长人力数据分析的专家，通过校招定向吸纳数字经济相关专业毕业生，同时从社招途径筛选有跨行业转型经历的候选人，保证团队核心能力契合转型方向。

针对现有HR团队，需设计阶梯式培养规划：基础层开展数据分析工具与数字化管理思维培训，提高基础操作水平；实战进阶层通过组织转型项目，促使成员参与系统需求梳理和数据模型搭建工作，在实践中积累经验；同时设立“导师制”，由外部专家或内部骨干带领团队解决转型难题，促进团队与业务、技术部门深度融合，组织团队按时参与跨部门会议，掌握业务数字化进程中的人力需求，使团队既可以精准把握转型规划，又能将专业能力转化为推动规划落实的实际成效，避免因团队能力不足造成转型推进延迟。

（二）加强数字管理平台开发集成

1.数据中心构建

企业需首先界定数据中心的核心覆盖区域，不仅需整合HR内部员工基本信息、考勤绩效、薪酬福利、培训记录等数据，还需联动业务部门项目参与情况、人力需求及业务产出关联数据，同时纳入行政部门办公资源使用、差旅报销等关联信息，保证数据维度完整且契合业务需求^[6]。

此外制定统一的数据采集与治理标准，例如统一员工唯一标识、确定绩效指标的统计口径、规范数据录入格式，杜绝因数据标准不统一导致整合后的数据无法有效复用，需同步构建数据安全保障机制，通过分级权限管理、数据传输加密、定期安全审计等手段，保障员工隐私与企业敏感信息。此类数据中心不仅可实现人力数据集中存放与即时调取，还可为后续数据分析、人才画像构建、决策支持提供高质量数据支持，防止因数据分散或不规范使数字管理平台沦为“空壳”。

2.数据格式统一

企业需首先与HR、技术、业务部门协同制定统一数据格式规范，明确界定员工标识、日期、薪酬项、绩效指标等核心字段的定义、编码规则与存储格式，例如规定员工ID统一为“6位部门编码+8位工号”，日期格式采用“YYYY-MM-DD”，薪酬明细要标注“税前金额-扣除项-税后金额”。

此外，还要对现有各系统数据开展全面梳理，通过工具批量对旧数据清洗转换，同时在开发新系统时嵌入格式校验功能，确保新增数据自动达标，这种统一不仅使数据能在平台内无障碍流转，还能防止后续数据分析因格式差异出现统计偏差，为数字管理平台发挥作用夯实数据根基。

3.数据安全防护

企业需建立分级权限管控体系，按照岗位职能明确数据可访问范围。例如：HR专员仅能查看本部门员工基础信息，部门经理仅可查阅下属绩效数据，高管可查看企业人力汇总数据，从源头上防范越权查看行为，对数据传输与存储环节实施加密，通过SSL协议保障平台内数据传输不出现安全风险，利用数据脱敏技术隐匿敏感字段，同时定期对数据进行异地备份，避免硬件故障或攻击导致数据丢失。

此外，还要部署实时安全监控系统，对异常操作自动发出警报，同时制定应急响应预案，若发生安全事件可迅速溯源处理，需定期开展针对员工的数据安全培训，明确数据使用规范，避免因内部操作疏忽导致数据泄露，保障数字管理平台在安全框架下高效运转^[7]。

（三）打造完备的人资数据分析体系

1.人资数据整合

企业需对数据来源进行全面梳理，确定整合范围除了HR核心数据，还需纳入业务关联数据，保证分析维度契合业务需求，紧接着通过数字化平台构建数据整合通道，利用接口开发让各系统数据实现实时同步。同时对整合后的原始数据进行清洗，即去除重复记录、纠正格式错误、补齐缺失信息，防止“脏数据”干扰分析结果。通过这种系统性整合，可将分散数据转变为结构化的“数据资产”，为后续开展人才画像构建、离职风险预警、人力成本优化等深度分析夯实基础，避免数据分析沦为“表面统计”。

2.数据挖掘分析

数字经济时代需凭借整合后的结构化数据，针对核心场景展开深度挖掘，例如构建离职风险预测模型，通过分析离职员工的绩效波动、加班频率、薪酬涨幅、岗位晋升周期等数据，识别出高流失风险人群并提前介入；也可开展人才效能分析，将员工技能认证、培训投入与业务部门产出数据关联起来，判断哪些培训项目可切实提高业绩，为后续培训规划提供依据。

企业需引入Python、SPSS等数据分析工具，还可借助AI算法构建预测模型，同时培育HR团队的“业务+数据”双维思维，杜绝挖掘分析偏离实际需求，此类挖掘分析不仅可识别出人力管理中的潜在问题，还能把数据转变为可实施的策略建议，助力HR管理从“经验驱动”迈向“数据驱动”。

3.管理风险预测

企业可借助整合好的人资数据，围绕核心风险场景构建预测模型：面对人才流失风险，对历史离职数据中的绩效波动、薪酬涨幅、岗位满意度、跨部门协作频率等关键指标展开分析，识别出高流失风险特征，制定预警阈值，员工数据一旦触发阈值就自动通知HR介入。针对人力成本风险，将业务增长数据与薪酬、招聘、培训的成本结构相关联，借助趋势分析预估成本是否存在超出预算的风险，若发现某业务线人均成本增长速度大幅超过产出增长速度，及时发出预警并提议优化人员配置；针对技能缺口风险，按照业务数字化规划，将现有员工技能数据与未来需求进行对比，预判哪些岗位会出现技能断层^[8]。

（四）提升数字化人才队伍建设水平

引才时需聚焦数字化能力特征，将数据分析、HRSaaS系统操作、数字化管理思维设为招聘核心标准，借助校招定向吸纳数字经济、人力资源数据analytics相关专业毕业生，社招重点挖掘有数字化HR项目实操经验的人员，以填补团队专业缺口。

育才工作需分层级逐步推进，对基础HR团队实施“工具+思维”培训，如组织HRSaaS系统实际操作、人力数据可视化课程；挑选骨干投身转型实战，如牵头开展员工数据清洗以及数字化考勤流程优化项目，同时借助外部专家导师制攻克实操难题。

（五）完善企业人力资源转型保障措施

企业可成立转型专项领导小组，由高管牵头，联合HR、业务、技术部门负责人组成，统筹制定转型整体方向，避免部门各自为政；同时明确各主体职责，如HR负责方案落地与员工培训，业务部门提供人力需求反馈，技术部门保障系统支撑，杜绝责任模糊导致的推进滞后。此外，建立定期联席会机制，每周同步转型进度、梳理卡点，并将转型关键任务纳入部门KPI考核，通过组织层面的制度设计，确保转型有统筹、有分工、有监督，避免沦为“纸面规划”。

六、结论

综上所述，数字经济浪潮下，企业人力资源管理模式的变革并非单一环节的技术叠加，而是从理念、路径到实践的系统性重构。未来，随着数字技术的持续迭代，企业HR管理还需保持动态调整意识，在实践中不断优化变革策略，方能真正适配数字经济发展节奏，实现人力资源价值与企业战略目标的深度契合。

参考文献：

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[5]杨晓燕.数字化转型背景下会展企业人力资源管理创新路径探索[J].中国会展,2025(7):60-62.

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