人力资源管理数智化转型新探索：AI 助力人力与业务深度融合

在当今人力资源管理数智化转型的新阶段，新一轮AI技术的数据创新应用成为诸多企业关注的发力点。企业试图升级数据分析能力，为人力资源管理注入新动力。以下将从几个方面详细阐述。

人力分析新要求

人力分析如今不再局限于单一领域，需与多业务领域深度融合。企业关注人效提升，在评估人效改进和成本管控时，深入分析人效指标、人均投入产出等关键指标，促使人力分析向更广泛全面的方向发展。例如在制造业企业，不仅要分析人员结构，还要结合生产业务分析人员对生产效率的影响。

数据测算与规划

伴随企业在数据治理与平台建设上投入加大，人力数据分析不能再停留在简单汇总，要紧密结合业务对人员规划与人才配置进行测算规划。像互联网企业，需根据不同业务项目的需求和发展规划，精准配置人力，确保项目顺利进行和企业的长远发展。

现有分析呈现问题

人力数据报表和领导驾驶舱虽为主要呈现方式，但存在事后分析和场景模糊的问题。比如在企业快速决策时，这些分析报表难以及时提供有针对性的信息，影响决策效率。当下企业需要更灵活、实用的数据分析呈现模式，摆脱传统模式的局限。

即时决策能力构建

企业期望在决策和业务场景中借助数据分析提升即时决策能力。HR面临着如何从复杂的数据中提取有价值信息以支持快速决策的挑战。例如在市场变化迅速的行业，抓住时机做出决策至关重要，通过数据分析就能实现信息的快速整合与利用。

能力建设挑战

企业在人力分析能力建设中遭遇不少问题，数据孤岛、标准缺失、口径混乱等现象普遍，严重影响分析的质量与决策辅助效果。比如各部门数据互不关联，造成分析结果无法全面反映企业人力状况，难以提供有效的改进策略。

用友助力方案

在此背景下，用友为企业提供专业支持，从数据治理着手，优化数据质量。通过规划完整框架，进行全生命周期管理，实现数据驱动。还建议从数据标准梳理做起，到平台采集、模型构建，最后呈现运营决策价值。在系统切换过程中，保障业务无缝进行减少风险。同时，提供全景人力分析体系，并依托大模型打造实用AI Agent辅助决策。

当前企业人力分析处于数智化转型关键期，面临挑战与机遇并存的局面。用友凭借专业方案助力企业优化人力数据分析与运用。那么各位HR朋友们，你们是否在人力数据分析方面有类似的困扰和期望？不妨留言分享，也请点赞并分享这篇文章！