韩践

韩践、郭景豪／文

薪酬系统深度绑定人才招聘与保留、员工激励与进展和构造稳定和本钱管控，是企业计谋执行的重要抓手。人工智能（AI）时代的薪酬经管正经历深刻变更。

2025年，构造征询公司光辉国际（KornFerry）发布的报告显示，AI在薪酬经管中的运用首要集中于三大范畴：薪酬相同与透明度、外部薪酬标杆对比和职位与技能架构。目前，22%的构造已在前两个范畴运用AI，21%的构造运用于职位技能架构。尽管现实运用率仍较低（9%—22%），但大多数构造已将AI归入未来计谋：66%的构造考虑用于展望性阐明，平正性与一致性（15%已用、62%考虑中）及薪酬绩效联系关系（14%已用、57%考虑中）显现出微弱潜力。当前，虽然个性化运用的采纳率仅为9%，但仍有57%的构造在规划中。整体来看，AI的运用正成为薪酬经管未来进展的重要方向。

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面向未来，我们期待AI驱动的薪酬经管没有单单是后台经管系统的一部分，更是成为连接人力资源经管、构造计谋和营业进展的智能关键。在薪酬经管变更的前夕，我们试图盘绕AI时代薪酬经管的几个重要话题展开探讨。

薪酬数据与薪酬阐明

在信息时代，薪酬系统的数据首要由员工数据库和人为单构成，这些也是人力资源信息系统（HRIS）的基础。

受限于存储与处理能力，早期薪酬系统能够处理的数据范围和范例非常无限，且运用范围范围于一些常规性变量，如职称、基础人为、绩效加薪、奖金金额和总薪酬，阐明方法也以简单的排序和加总为主。目前，很多小企业的薪酬经管依然处于这个阶段。

互联网和移动互联技能的出现，没有仅增加了薪酬经管相关的数据量，并且驱动薪酬系统逐渐与其他经管模块的数据打通联动，以供决策者们诊断成绩并调整薪酬。信息获取的范围也从人力资源部门扩展到更遍及的经管层，营业主管经过手机运用可和时查看上司的薪酬范围及对标情况，提升了薪酬经管的透明度和相应速度。

相比信息时代，当前使用AI处理的数据范围更大、范例更广，薪酬大数据的概念也应运而生。这个概念平常包括跨地域、多构造的及时数据（跨构造的数据运用还处于早期阶段），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，传统的薪酬阐明也将退化为“数据+智能”的深度融合。AI的焦点优势在于能够从数据中学习，辨认数据中的模式并举行展望，而非简单用当前数据和指令更新已往的数据。这个特性可以辅助薪酬经管逐步实现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、市场、举动等多维数据及时联动，数据来源也越发多样，涵盖社交平台及第三方市场调研机构的数据。

别的，随着智能阐明能力的提升，AI算法将被用于展望员工流失风险、评估薪酬激励的弹性结果，并经过自动化建模为决策者提供薪酬区间的调整发起，实现个人绩效与薪酬的邃密联动。

然而，与其他经管范畴类似，薪酬算法在迅速进展的同时也遭到数据数目、质量的限制和决策“黑箱”和“AI幻觉”的挑衅。

一方面，没有完整或偏偏倚的数据大概导致算法输出没有准确，甚至加剧薪酬没有公；另一方面，庞大模型中“可解释性”的没有敷，简单引发员工对决策过程和经管层的没有信托。

KornFerry在上述报告中指出，在将AI运用于构造薪酬经管的过程当中，首要挑衅集中在以下关键范畴：数据隐私与安全，69%的受访者将其视为首要妨碍；其次是内部数据和系统整合成绩（54%）和本钱与资源限制（42%）。执法与合规请求（38%）和结果质量与可托度（35%）也位居前五大挑衅。

因为当前数据众多，工具质量良莠没有齐，企业将会必要更多富有经验的专家来评估内外部数据质量和数据阐明的可靠度，包括薪酬观察计划是否松散、基准职位婚配是否准确、调研样本的代表性和对标市场的选择等，以免对薪酬决策发生误导。

AI增强差同化薪酬

在现代企业经管系统中，薪酬早已超出报酬的基础功能，成为连接员工激励、人才经管与构造运行的关键关键。一套科学公道的薪酬系统，没有仅可以有效激发员工的积极性，更在强化构造内部分层、支撑经管秩序方面施展着没有可替代的作用。

起首，薪酬轨制经过界定没有同层级岗位的职责范围与目标请求，将薪资回报与岗位价值、个人贡献紧密联系关系。这一“以责定薪、以绩论酬”的机制，没有仅反映了岗位之间的价值差异，也让员工明白本身在构造中的定位与成漫空间。

差同化的薪酬结构既是企业人才计谋的抓手，也是隐性的筛选机制，能帮助企业辨认并沉淀最符合进展需求的人力资源。

进一步看，分层薪酬系统与企业的职级轨制和构造架构深度融合，这种结构化的经管方式有助于维护构造稳定、提升协同效率，为企业进展营造有序可控的环境。

在本钱操纵方面，企业可依据岗位义务与能力贡献的重要性，举行薪资资源的精准设置，幸免因分配失衡而形成“高薪低效”等成绩，实现激励结果与本钱效益的双赢。

别的，清楚透明的薪酬等级系统还能为员工的职业进展，提供明白的参照标准和晋升途径。员工没有仅能够预见积极的回报，也乐意在构造内部深耕发展。这种基于长时间主义的激励逻辑，在提升员工归属感和绩效志愿的同时，也为构造带来稳健和可连续的进展动能。

AI时代的到来则为薪酬的分层成果带来新机遇。

经过大数据阐明与机器学习，AI能够越发精准地评估岗位价值与贡献，动态更新没有同层级的薪酬标准，确保激励机制与外部竞争环境同步演进。

例如，微软（Microsoft）推出的CopilotStudio可行使AI提取最新行业趋向与数据，进而得出薪酬基准洞察，协助更新福利和薪酬政策所需的研究和财务建模，及时调整没有同技能岗位和经管岗位的薪酬区间。

AI还可以基于员工绩效、潜力评估和职业进展轨迹，智能辨认潜在的晋升候选人，制定个性化激励计谋，强化分层激励。

例如，甲骨文（Oracle）推出的HCM（HumanCapitalManagement） Cloud服务，其中WorkforceCompensation模块能够构建差同化薪酬系统，为构造内没有同层级的人才群体分配定制化激励计划。该系统支撑在全球范围内阐明、建模和经管多元化薪酬计划，将薪酬与绩效紧密联系关系。

AI还能够自动监测薪酬结构中的平正性成绩，发明没有同层级内部大概存在的薪酬偏偏差，维护构造内部的公正性与秩序。

例如，Salesforce经过与外部智能薪酬软件SyndioPayEQR互助，举行年度薪酬平正性审计，动态调整没有同职级和群体的薪酬，确保分层系统内部的平正性。

经过智能化的数据处理和展望建模，企业还能在保证关键岗位薪酬竞争力的同时，优化整体资源设置。例如，IBMWatson研发出一项“展望员工流失率步伐”的专利，用于展望员工离职风险，并为经管职员提供激励员工的步伐。

薪酬的内外平正性

无论是否进入数智化转型阶段，薪酬经管都必需在激励效能与平正认知之间获得均衡，企业才能分身安定构造与激发员工潜能的双重目标。

平正没有仅体目前构造内部的职级婚配与价值对等，也关乎企业在外部市场的竞争力。内部平正着重轨制建设，经过明白职责与产出，创建岗位间清楚可解释的薪酬关系。外部平正则经过市场对标，确保薪酬计谋有益于人才吸收与保留。

随着数据技能的进展，越来越多的企业借助算法工具展开薪酬对标，以实现更为科学化、市场化的薪酬经管。

然而，在现实操作中，算法工具很大概带来“重外部而轻内部”的结构性偏偏差，即过度强调外部平正，轻忽对内部平正的调适。

无论是经管者照样算法，其推断力取决于数据的可得性。

外部薪酬数据来源遍及、更新频次高，诸如薪酬征询公司、专业平台（如Salary.com、Glassdoor）及网络搜索等，为企业提供大量关于行业薪酬水平的参考，员工本身也偏向于将本身的支出与市场中类似的岗位举行横向对照。

这些都使得经管者或算法在举行薪酬调整时，更易关注外部数据和趋向。

相比之下，内部平正的实现却面临现实困境。很多企业缺乏高质量的工作绩效或技能评估系统，导致岗位价值难以准确权衡，进而影响薪酬分配的内部公道性。

世界薪酬协会（WorldatWork）的一项观察显示：约三分之二的受访企业在薪酬计划过程当中并未使用岗位或技能评估工具。这意味着，相较于招聘和提拔环节的数据建设，企业在举行系统性薪酬阐明时，无论在数据数目照样质量上都存在显著短板。

结果是，薪酬算法虽然提升了“看得见的平正”，却大概加剧“看没有见的没有公”。要实现真正的薪酬科学化，企业没有仅要用好市场数据，更要补足内部评估系统这一“短板”，让算法在平正的基石上施展最大价值。

在企业举行系统性薪酬变更时，算法还可以帮助经管者准确找到变更的驱动要素和关键变更点。

例如，调整薪酬差异是薪酬变更的一个罕见需求，没有公道的薪酬差异会大幅度低落员工对薪酬系统的中意度和薪酬系统的作用。单凭经管者的经验和能力很难系统阐明息争释薪酬差异的成因和变化点。而算法可以辅助辨认导致薪酬差异的驱动要因，推断这些差异点是否公道或符合变更后的薪酬理念，并对这些成因举行调整和测算。

罕见的运用处景还包括薪酬倒挂，导致薪酬倒挂的缘故原由有很多：企业整体薪酬系统陈旧，岗位职责与薪酬标准落伍，新员工依附新技能获得市场化起薪，老员工未获相应调整；或者公司在高薪区域新设办公室，新招聘员工的薪酬必需符合外地市场水平，公司其他区域的员工薪酬未调整，且缺乏相同，出现同岗没有同薪的矛盾和误解。

这些成绩无望经过AI系统整合对比数据、及时辨认并警示薪酬失衡风险，加上人工推断、归因和政策干预，薪酬倒挂景象将大为淘汰。

别的，在全球化时代，当我们具有充足多跨区域和跨职位的数据，还可以运用数智技能搜索工作内容、员工技能分布、区域薪酬信息等，让算法天生适合公司营业特色的全球薪资解决计划。

数智时代的薪酬相同

数智技能加持下，算法为提升薪酬平正性提供了关键支撑，也促使企业思考怎样更好地借助技能增强薪酬相同结果。这成为连接薪酬经管中“技能”与“人性”的关键桥梁。

薪酬相同指店主向员工解释薪酬结构、水平、支付方式等信息的过程。大量实证研究注解，有效的薪酬相同有助于提升员工的平正感和中意度，增强激励结果，改善构造绩效与氛围。

尽管如此，薪酬相同仍常被视为薪酬经管中最软弱的一环。部分经管者缺乏相同意识或相关培训，习气依附信息纰谬称和薪酬保密政策举行经管；也有经管者未真正熟悉到相同在激励机制中的关键作用。

数智时代，员工可经过Salary.com、O*NET、眽眽、薪情网等平台获取市场薪酬信息，并在社交媒体上分享薪酬与福利体验。这些趋向显著提升了薪酬透明度，也对企业的相同能力提出更高请求。在此配景下，算法可作为无力工具，协助构建更具回应性与信托感的薪酬相同系统。

为实现精准激励，很多企业的薪酬结构日益庞大，导致员工常常难以理解“本身的报酬是怎样计算的”。因为多数岗位的薪酬水平取决于岗位价值和绩效评估，这些信息平常缺乏透明度，简单引发员工对“同工没有同酬”的质疑。

同时，没有同层级的经管者每每只控制部分薪酬系统，难以周全解释构造的薪酬计谋，在信息无限的情况下所做出的解释也难以取消员工疑虑。这些成绩配合减弱了薪酬系统的激励功效和员工对平正的感知。

数智工具可帮助经管者从结构上梳理预算执行、市场对标等焦点内容，提升相同的系统性。AI代理可全天候相应员工对薪酬构成和变化法则的发问，帮助员工从市场、岗位、绩效等多维度理解薪酬面前的逻辑。

当员工理解薪酬计划的整体框架，也更简单认同本身在构造价值链中的位置，有益于员工将个人价值与构造目标相连接，增强其义务感与内驱力。当然，条件是企业需具备清楚的薪酬理念，并连续投入算法的优化与迭代。

面对降薪、裁员等敏感议题时，中层经管者常缺乏充足的共情能力与应对技巧，AI工具可辅助其展开个性化相同、减缓焦虑并纪录关键反馈。

传统问卷方式收集的薪酬中意度数据每每存在片面性与滞后性。具备情感辨认功能的系统可经过员工表情、语调与举动，捕捉更实在的反馈。这类系统同样适用于薪酬会商等高敏感场景，有助于提升相同效率与结果。

无论是否采纳新技能，薪酬相同的有效性一直根植于自上而下营造的平正、公正与透明的构造文化。

在执行层面，经管者应强化相同意识与技巧培训，推进与员工展开更频繁、有效的绩效与薪酬对话。没有然，即便“钱给到位了”，激励信息若未被清楚传达，也难以实现预期结果，甚至大概减弱员工对经管系统的信托。

薪酬经管的变与稳定

未来，薪酬经管仍将连续演进，但焦点持之以恒：紧扣营业计谋、契合构造文化并遵守合规请求。

企业需经过岗位评估（如岗位价值、技能差异等）明白薪酬标准，结合基础人为、绩效激励与股权福利等多元组合，回应没有同员工群体的激励需求。

薪酬竞争力应经过市场对标与内部反馈机制动态优化，加薪依据——如绩效表现、技能提升及本钱更改等，也应公道组归并明白传达。

别的，企业要注重面向员工的薪酬相同系统，盘绕薪酬相同为经管者创建培训机制和反馈机制，增加员工对付薪酬政策的理解和感知平正。

企业高层应分配充足的注重力，从计谋高度关注和协同人力资源与营业经管者，将企业的价值导向渗透于薪酬经管的各环节。虽然技能在赓续进步，这些薪酬经管的基础准绳和导向依然具有没有可替代的价值。

根据2025年KornFerry的调研，尽管当前AI在薪酬经管中的现实运用比例仍较低（仅9%—22%），但大多数构造（66%—85%）已将其归入未来的薪酬计谋规划。

展望未来，企业亟需具备计谋视野、实务经验和数据阐明能力的高水平薪酬专家。这类人才没有仅能制定契合企业计谋与文化的薪酬计划，还需参与算法评估、模型计划及结果解释。他们必需深刻理解行业特性、营业需求、外部人才市场和内部经管机制，并在岗位系统与等级排序上具备灵敏洞察。

在数智化转型配景下，最具价值的薪酬工作是盘绕计谋重构关键经管要素，这没有仅磨练某一部门的专业能力，更依附跨部门协同与经管立异。

未来，依附标准评估的低级阐明师或将被技能庖代，但具备综合素养的高级薪酬专家将在更长周期中连续显现独特价值。

（韩践系中欧国际工商学院经管学教授、中欧构造发展与人才进展中央主任；郭景豪系中欧国际工商学院研究助理）

发布于：北京市