（原标题：东谈主工智能重塑薪酬顾问）

韩践、郭景豪／文

薪酬体系深度绑定东谈主才招聘与保留、职工激励与发展以及组织恬逸和资本管控，是企业计谋实践的迫切抓手。东谈主工智能（AI）期间的薪酬顾问正阅历深远变革。

2025年，组织参议公司光芒海外（KornFerry）发布的阐显昭示，AI在薪酬顾问中的应用主要辘集于三大领域：薪酬交流与透明度、外部薪酬标杆对比以及职位与手段架构。面前，22%的组织已在前两个领域应用AI，21%的组织应用于职位手段架构。尽管实践应用率仍较低（9%—22%），但大多数组织已将AI纳入将来计谋：66%的组织酌量用于预测性分析，公谈性与一致性（15%已用、62%酌量中）及薪酬绩效关联（14%已用、57%酌量中）展现出强盛后劲。现时，固然个性化应用的选用率仅为9%，但仍有57%的组织在盘算推算中。合座来看，AI的应用正成为薪酬顾问将来发展的迫切主义。

面向将来，咱们期待AI驱动的薪酬顾问不单是是后台顾问体系的一部分，更是成为连结东谈主力资源顾问、组织计谋和业务发展的智能重要。在薪酬顾问变革的前夕，咱们试图围绕AI期间薪酬顾问的几个迫切话题伸开探讨。

薪酬数据与薪酬分析

在信息期间，薪酬系统的数据主要由职工数据库和工资单组成，这些亦然东谈主力资源信息系统（HRIS）的基础。

受限于存储与处理才略，早期薪酬系统粗略处理的数据规模和类型终点有限，且应用范围局限于一些老例性变量，如职称、基本工资、绩效加薪、奖金金额和总薪酬，分析方法也以轻便的排序和加总为主。面前，许多小企业的薪酬顾问一经处于这个阶段。

互联网和移动互联手艺的出现，不仅增多了薪酬顾问联系的数据量，并且驱动薪酬体系逐步与其他顾问模块的数据买通联动，以供决策者们会诊问题并诊治薪酬。信息获取的范围也从东谈主力资源部门彭胀到更粗造的顾问层，业务附近通过手机应用不错实时检察下属的薪酬范围及对标情况，进步了薪酬顾问的透明度和响应速率。

比较信息期间，现时使用AI处理的数据规模更大、类型更广，薪酬大数据的主意也应时而生。这个主意平时包括跨地域、多组织的实时数据（跨组织的数据应用还处于早期阶段），且涵盖定量、定性乃至图片、音视频等多模态信息。

在此基础上，传统的薪酬分析也将进化为“数据+智能”的深度交融。AI的中枢上风在于粗略从数据中学习，识别数据中的模式并进行预测，而非轻便用现时数据和领导更新畴前的数据。这个特色不错辅助薪酬顾问沉稳罢了从数据驱动到智能决策的转型。

薪酬数据将从静态演进为动态，与绩效、考勤、市集、行径等多维数据实时联动，数据起头也愈加万般，涵盖酬酢平台考取三方市集调研机构的数据。

此外，跟着智能分析才略的进步，AI算法将被用于预测职工流失风险、评估薪酬激励的弹性效率，并通过自动化建模为决策者提供薪酬区间的诊治建议，罢了个东谈主绩效与薪酬的淡雅联动。

可是，与其他顾问领域相似，薪酬算法在赶快发展的同期也受到数据数目、质料的斥逐以及决策“黑箱”和“AI幻觉”的挑战。

一方面，不完好或偏倚的数据可能导致算法输出不准确，甚而加重薪酬不公；另一方面，复杂模子中“可讲解性”的不及，容易引发职工对决策经由和顾问层的不信任。

KornFerry在上述证明中指出，在将AI应用于组织薪酬顾问的经由中，主要挑战辘集在以下关键领域：数据苦衷与安全，69%的受访者将其视为主要拦阻；其次是里面数据和系统整合问题（54%）以及资本与资源斥逐（42%）。法律与合规条件（38%）和斥逐质料与着实度（35%）也位居前五大挑战。

由于现时数据泛滥，器用质料良莠不王人，企业将会需要更多裕如教育的人人来评估表里部数据质料和数据分析的可靠度，包括薪酬拜谒假想是否严谨、基准职位匹配是否准确、调研样本的代表性以及对标市集的取舍等，以免对薪酬决策产生误导。

AI增强互异化薪酬

在现代企业顾问体系中，薪酬早已出奇报恩的基本功能，成为连结职工激励、东谈主才顾问与组织驱动的关键重要。一套科学合理的薪酬体系，不仅不错有用激励职工的积极性，更在强化组织里面分层、复旧顾问次序方面说明着不成替代的作用。

最初，薪酬轨制通过界定不同层级岗亭的职责范围与目的条件，将薪资申报与岗亭价值、个东谈主孝敬紧密关联。这一“以责定薪、以绩论酬”的机制，不仅响应了岗亭之间的价值互异，也让职工明确自身在组织中的定位与成漫空间。

互异化的薪酬结构既是企业东谈主才计谋的抓手，亦然隐性的筛选机制，能匡助企业识别并千里淀最稳健发展需求的东谈主力资源。

进一步看，分层薪酬体系与企业的职级轨制和组织架构深度交融，这种结构化的顾问方式有助于珍重组织恬逸、进步协同效率，为企业发展营造有序可控的环境。

在资本限度方面，企业可依据岗亭株连与才略孝敬的迫切性，进行薪资资源的精确建立，幸免因分派失衡而变成“高薪低效”等问题，罢了激励效率与资本效益的双赢。

此外，解析透明的薪酬品级体系还能为职工的工作发展，提供明确的参照尺度和晋升旅途。职工不仅粗略猜度用功的申报，也欣喜在组织里面深耕成长。这种基于持久主义的激励逻辑，在进步职工包摄感和绩效意愿的同期，也为组织带来隆重和可延续的发展动能。

AI期间的到来则为薪酬的分层功效带来新机遇。

通过大数据分析与机器学习，AI粗略愈加精确地评估岗亭价值与孝敬，动态更新不同层级的薪酬尺度，确保激励机制与外部竞争环境同步演进。

举例，微软（Microsoft）推出的CopilotStudio可利用AI提真金不怕火最新行业趋势与数据，进而得出薪酬基准瞻念察，协助更新福利和薪酬政策所需的接洽和财务建模，实时诊治不同手艺岗亭和顾问岗亭的薪酬区间。

AI还不错基于职工绩效、后劲评估和工作发展轨迹，智能识别潜在的晋升候选东谈主，制定个性化激励策略，强化分层激励。

举例，甲骨文（Oracle）推出的HCM（HumanCapitalManagement） Cloud办事，其中WorkforceCompensation模块粗略构建互异化薪酬体系，为组织内不同层级的东谈主才群体分派定制化激励决策。该系统接济在大众范围内分析、建模和顾问多元化薪酬计算，将薪酬与绩效紧密关联。

AI还粗略自动监测薪酬结构中的公谈性问题，发现不同层级里面可能存在的薪酬偏差，珍重组织里面的平允性与次序。

举例，Salesforce通过与外部智能薪酬软件SyndioPayEQR调解，进行年度薪酬公谈性审计，动态诊治不同职级和群体的薪酬，确保分层体系里面的公谈性。

通过智能化的数据处理和预测建模，企业还能在保证关键岗亭薪酬竞争力的同期，优化合座资源建立。举例，IBMWatson研发出一项“预测职工流失率步伐”的专利，用于预测职工下野风险，并为顾问东谈主员提供激励职工的措施。

薪酬的表里公谈性

非论是否进入数智化转型阶段，薪酬顾问都必须在激励着力与公谈阐明之间取得均衡，企业才能兼顾雄厚组织与激励职工潜能的双重目的。

公谈不仅体面前组织里面的职级匹配与价值平等，也关乎企业在外部市集的竞争力。里面公谈侧重轨制缔造，通过明确职责与产出，大时代优配建立岗亭间解析可讲解的薪酬关系。外部公谈则通过市集对标，确保薪酬策略有意于东谈主才眩惑与保留。

跟着数据手艺的发展，越来越多的企业借助算法器用开展薪酬对标，以罢了更为科学化、市集化的薪酬顾问。

可是，在实践操作中，算法器用很可能带来“重外部而轻里面”的结构性偏差，即过度强调外部公谈，忽视对里面公谈的调适。

非论是顾问者如故算法，其判断力取决于数据的可得性。

外部薪酬数据起头粗造、更新频率高，诸如薪酬参议公司、专科平台（如Salary.com、Glassdoor）及会聚搜索等，为企业提供广泛对于行业薪酬水平的参考，职工自身也倾向于将我方的收入与市集中相似的岗亭进行横向比较。

这些都使得顾问者或算法在进行薪酬诊治时，更易怜惜外部数据和趋势。

比较之下，里面公谈的罢了却靠近现实逆境。许多企业阑珊高质料的使命绩效或手段评估体系，导致岗亭价值难以准确斟酌，进而影响薪酬分派的里面合感性。

全国薪酬协会（WorldatWork）的一项拜谒表露：约三分之二的受访企业在薪酬假想经由中并未使用岗亭或手段评估器用。这意味着，相较于招聘和选拔身手的数据缔造，企业在进行系统性薪酬分析时，非论在数据数目如故质料上都存在显赫短板。

斥逐是，薪酬算法固然进步了“看得见的公谈”，却可能加重“看不见的不公”。要罢了确切的薪酬科学化，企业不仅要用好市集数据，更要补足里面评估体系这一“短板”，让算法在公谈的基石上说明最大价值。

在企业进行系统性薪酬变革时，算法还不错匡助顾问者准确找到变革的驱动要素和关键变革点。

举例，诊治薪酬差距是薪酬变革的一个常见需求，不对理的薪酬互异会大幅度裁减职工对薪酬体系的惬意度以及薪酬体系的作用。单凭顾问者的教育和才略很难系统分析和讲解薪酬互异的成因和变化点。而算法不错辅助识别导致薪酬差距的驱动要因，判断这些差距点是否合理或稳健变革后的薪酬理念，并对这些成因进行诊治和测算。

常见的应用场景还包括薪酬倒挂，导致薪酬倒挂的原因有好多：企业合座薪酬体系堕落，岗亭职责与薪酬尺度过期，新职工凭借新手艺赢得市集化起薪，老职工未获相应诊治；或者公司在高薪地区新设办公室，新招聘职工的薪酬必须稳健当地市集水平，公司其他地区的职工薪酬未诊治，且阑珊交流，出现同岗不同薪的矛盾和污蔑。

这些问题有望通过AI系统整合对比数据、实时识别并警示薪酬失衡风险，加上东谈主工判断、归因和政策热闹，薪酬倒挂欣喜将大为减少。

此外，在大众化期间，当咱们领有鼓胀多跨地区和跨职位的数据，还不错应用数智手艺搜索使命内容、职工手段散布、区域薪酬信息等，让算法生成稳健公司业务特色的大众薪资贬责决策。

数智期间的薪酬交流

数智手艺加持下，算法为进步薪酬公谈性提供了关键复旧，也促使企业念念考怎样更好地借助手艺增强薪酬交流效率。这成为连结薪酬顾问中“手艺”与“东谈主性”的关键桥梁。

薪酬交流指老板向职工讲解薪酬结构、水平、支付方式等信息的经由。广泛实证接洽标明，有用的薪酬交流有助于进步职工的公谈感和惬意度，增强激励效率，改善组织绩效与氛围。

尽管如斯，薪酬交流仍常被视为薪酬顾问中最薄弱的一环。部摊派理者阑珊交流订立或联系培训，风尚依赖信息不对称和薪酬消失政策进行顾问；也有顾问者未确切相识到交流在激励机制中的关键作用。

数智期间，职工可通过Salary.com、O*NET、脉脉、薪情网等平台获取市集薪酬信息，并在酬酢媒体上共享薪酬与福利体验。这些趋势显赫进步了薪酬透明度，也对企业的交流才略淡薄更高条件。在此布景下，算法可当作有劲器用，协助构建更具恢复性与信任感的薪酬交流体系。

为罢了精确激励，许多企业的薪酬结构日益复杂，导致职工不时难以和会“我方的报恩是怎样计较的”。由于多数岗亭的薪酬水平取决于岗亭价值和绩效评估，这些信息平时阑珊透明度，容易引发职工对“同工不同酬”的质疑。

同期，不同层级的顾问者通常只掌捏部分薪酬体系，难以全面讲解组织的薪酬策略，在信息有限的情况下所作念出的讲解也难以撤销职工疑虑。这些问题共同收缩了薪酬体系的激励效用和职工对公谈的感知。

数智器用可匡助顾问者从结构上梳理预算实践、市集对标等中枢内容，进步交流的系统性。AI代理可全天候响应职工对薪酬组成和变化端正的发问，匡助职工从市集、岗亭、绩效等多维度和会薪酬背后的逻辑。

当职工和会薪酬假想的合座框架，也更容易认可自身在组织价值链中的位置，有意于职工将个东谈主价值与组织目的相连结，增强其株连感与内驱力。天然，前提是企业需具备解析的薪酬理念，并延续过问算法的优化与迭代。

面对降薪、裁人等明锐议题时，中层顾问者常阑珊鼓胀的共情才略与叮咛技巧，AI器用可辅助其开展个性化交流、缓解惊险并记载关键反馈。

传统问卷方式网罗的薪酬惬意度数据通常存在单方面性与滞后性。具备情感识别功能的系统可通过职工形状、语调与行径，捕捉更确切的反馈。这类系统一样适用于薪酬谈判等精好意思锐场景，有助于进步交流效率与效率。

非论是否选用新手艺，薪酬交流的有用性永恒根植于从上至下营造的公谈、平允与透明的组织文化。

在实践层面，顾问者应强化交流订立与技巧培训，股东与职工开展更频频、有用的绩效与薪酬对话。不然，即便“钱给到位了”，激励信息若未被解析传达，也难以罢了预期效率，甚而可能收缩职工对顾问体系的信任。

薪酬顾问的变与不变

将来，薪酬顾问仍将延续演进，但中枢永恒如一：紧扣业务计谋、契合组织文化并除名合规条件。

企业需通过岗亭评估（如岗亭价值、手段互异等）明确薪酬尺度，招引基本工资、绩效激励与股权福利等多元组合，恢复不同职工群体的激励需求。

薪酬竞争力应通过市集对标与里面反馈机制动态优化，加薪依据——如绩效发扬、手段进步及资本变动等，也应合理组淹没明确传达。

此外，企业要心疼面向职工的薪酬交流体系，围绕薪酬交流为顾问者建立培训机制和反馈机制，增多职工对于薪酬政策的和会和感知公谈。

企业高层应分派鼓胀的珍观点，从计谋高度怜惜和协同东谈主力资源与业务顾问者，将企业的价值导向浸透于薪酬顾问的各身手。固然手艺在不休向上，这些薪酬顾问的基本原则和导向一经具有不成替代的价值。

凭证2025年KornFerry的调研，尽管现时AI在薪酬顾问中的实践应用比例仍较低（仅9%—22%），但大多数组织（66%—85%）已将其纳入将来的薪酬计谋盘算推算。

瞻望将来，企业亟需具备计谋视线、实务教育和数据分析才略的高水平薪酬人人。这类东谈主才不仅能制定契合企业计谋与文化的薪酬决策，还需参与算法评估、模子假想及斥逐讲解。他们必须深远和会行业性情、业务需求、外部东谈主才市集和里面顾问机制，并在岗亭体系与品级排序上具备狠恶瞻念察。

在数智化转型布景下，最具价值的薪酬使命是围绕计谋重构关键顾问要素，这不仅磨砺某一部门的专科才略，更依赖跨部门协同与顾问窜改。

将来，依赖尺度评估的低级分析师或将被手艺取代，但具备概括教导的高等薪酬人人将在更长周期中延续展现私有价值。

（韩践系中欧海外工商学院顾问学教授、中欧组织成长与东谈主才发展中心主任；郭景豪系中欧海外工商学院接洽助理）

• 东谈
• 主工
• 智能
• 重塑
• 薪酬