韩践

韩践、郭景豪／文

薪酬体系深度绑定人才雇用与保留、员工激励与发展和组织稳定和成本管控，是企业战略实行的重要抓手。野生智能（AI）时代的薪酬管理正派历深入变革。

2025年，组织征询公司灿烂国际（KornFerry）发布的呈报显示，AI正在薪酬管理中的应用主要集中于三大范畴：薪酬沟通与透明度、外部薪酬标杆比拟和职位与妙技架构。现正在，22%的组织已正在前两个范畴应用AI，21%的组织应用于职位妙技架构。尽管实际应用率仍较低（9%—22%），但大多数组织已将AI归入未来战略：66%的组织思量用于预测性分析，平正性与一致性（15%已用、62%思量中）及薪酬绩效关联（14%已用、57%思量中）显现出强劲潜力。以后，虽然本性化应用的采用率仅为9%，但仍有57%的组织正在规划中。整体来看，AI的应用正成为薪酬管理未来发展的重要偏向。

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面向未来，我们期待AI驱动的薪酬管理没有单单是背景管理体系的一部分，更是成为毗邻人力资源管理、组织战略和营业发展的智能关键。正在薪酬管理变革的前夜，我们试图围绕AI时代薪酬管理的几个重要话题展开探究。

薪酬数据与薪酬分析

正在信息时代，薪酬系统的数据主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，早期薪酬系统可以或许处理的数据规模和类型异常有限，且应用范围范围于一些通例性变量，如职称、基础人为、绩效加薪、奖金金额和总薪酬，分析方法也以简朴的排序和加总为主。现正在，很多小企业的薪酬管理依然处于这个阶段。

互联网和挪动互联技术的出现，没有仅添加了薪酬管理相关的数据量，而且驱动薪酬体系逐渐与其他管理模块的数据打通联动，以供决议者们诊断问题并调整薪酬。信息获取的范围也从人力资源部分扩大到更遍及的管理层，营业主管通过手机应用可以实时查看下属的薪酬范围及对标情况，提升了薪酬管理的透明度和响应速度。

相比信息时代，以后使用AI处理的数据规模更大、类型更广，薪酬大数据的概念也应运而生。这个概念平常包括跨地区、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。

正在此基础上，传统的薪酬分析也将退化为“数据+智能”的深度融合。AI的焦点优势正在于可以或许从数据中进修，辨认数据中的模式并进行预测，而非简朴用以后数据和指令更新过去的数据。这个特点可以辅助薪酬管理逐步实现从数据驱动到智能决议的转型。

薪酬数据将从静态演进为静态，与绩效、考勤、市场、行为等多维数据实时联动，数据来源也更加多样，涵盖社交平台及第三方市场调研机构的数据。

此外，随着智能分析能力的提升，AI算法将被用于预测员工流失风险、评估薪酬激励的弹性效果，并通过主动化建模为决议者供应薪酬区间的调整建议，实现小我私家绩效与薪酬的精细联动。

但是，与其他管理范畴类似，薪酬算法正在疾速发展的同时也受到数据数量、质量的限制和决议“黑箱”和“AI幻觉”的挑战。

一方面，没有完备或偏倚的数据可能导致算法输出没有精确，甚至加重薪酬没有公；另一方面，复杂模型中“可解释性”的没有足，容易引发员工对决议历程和管理层的没有信托。

KornFerry正在上述呈报中指出，正在将AI应用于组织薪酬管理的历程中，主要挑战集中正在以下关键范畴：数据隐私与平安，69%的受访者将其视为主要妨碍；其次是内部数据和系统整合问题（54%）和成本与资源限制（42%）。执法与合规请求（38%）和效果质量与可信度（35%）也位居前五大挑战。

因为以后数据众多，对象质量良莠没有齐，企业将会必要更多富有履历的专家来评估内外部数据质量和数据分析的可靠度，包括薪酬调查设计是否严谨、基准职位婚配是否精确、调研样本的代表性和对标市场的选择等，以避免对薪酬决议产生误导。

AI加强差异化薪酬

正在当代企业管理体系中，薪酬早已超越报酬的基础功能，成为毗邻员工激励、人才管理与组织运行的关键关键。一套科学合理的薪酬体系，没有仅可以有效激发员工的积极性，更正在强化组织内部分层、支持管理秩序方面发挥着没有可替换的作用。

首先，薪酬制度通过界定没有同层级岗亭的职责范围与方针请求，将薪资报答与岗亭价值、小我私家贡献精密关联。这一“以责定薪、以绩论酬”的机制，没有仅反映了岗亭之间的价值差异，也让员工明确自身正在组织中的定位与成长空间。

差异化的薪酬结构既是企业人才战略的抓手，也是隐性的筛选机制，能赞助企业辨认并沉淀最符合发展需求的人力资源。

进一步看，分层薪酬体系与企业的职级制度和组织架构深度融合，这种结构化的管理体式格局有助于维护组织稳定、提升协同服从，为企业发展营造有序可控的情况。

正在成本控制方面，企业可根据岗亭责任与能力贡献的重要性，进行薪资资源的精准设置，避免因分配失衡而造成“高薪低效”等问题，实现激励效果与成本效益的双赢。

此外，清晰透明的薪酬等级体系还能为员工的职业发展，供应明确的参照标准和晋升路径。员工没有仅可以或许预见努力的报答，也愿意正在组织内部深耕成长。这种基于长时间主义的激励逻辑，正在提升员工归属感和绩效志愿的同时，也为组织带来稳健和可持续的发展动能。

AI时代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进修，AI可以或许更加精准地评估岗亭价值与贡献，静态更新没有同层级的薪酬标准，确保激励机制与外部合作情况同步演进。

例如，微软（Microsoft）推出的CopilotStudio可行使AI提取最新行业趋势与数据，进而得出薪酬基准洞察，帮忙更新福利和薪酬政策所需的研究和财政建模，实时调整没有同技术岗亭和管理岗亭的薪酬区间。

AI还可以基于员工绩效、潜力评估和职业发展轨迹，智能辨认潜正在的晋升候选人，订定本性化激励策略，强化分层激励。

例如，甲骨文（Oracle）推出的HCM（HumanCapitalManagement） Cloud服务，其中WorkforceCompensation模块可以或许构建差异化薪酬体系，为组织内没有同层级的人才群体分配定制化激励计划。该系统支持正在全球范围内分析、建模和管理多元化薪酬计划，将薪酬与绩效精密关联。

AI还可以或许主动监测薪酬结构中的平正性问题，发现没有同层级内部可能存正在的薪酬毛病，维护组织内部的公正性与秩序。

例如，Salesforce通过与外部智能薪酬软件SyndioPayEQR互助，进行年度薪酬平正性审计，静态调整没有同职级和群体的薪酬，确保分层体系内部的平正性。

通过智能化的数据处理和预测建模，企业还能正在包管关键岗亭薪酬合作力的同时，优化整体资源设置。例如，IBMWatson研发出一项“预测员工流失率步伐”的专利，用于预测员工去职风险，并为管理人员供应激励员工的步伐。

薪酬的内外平正性

无论是否进入数智化转型阶段，薪酬管理都必需正在激励效能与平正认知之间获得平衡，企业才能分身稳固组织与激发员工潜能的两重方针。

平正没有仅表现正在组织内部的职级婚配与价值对等，也关乎企业正在外部市场的合作力。内部平正着重制度扶植，通过明确职责与产出，创建岗亭间清晰可解释的薪酬关系。外部平正则通过市场对标，确保薪酬策略有益于人才吸引与保留。

随着数据技术的发展，越来越多的企业借助算法对象开展薪酬对标，以实现更加科学化、市场化的薪酬管理。

但是，正在实际操纵中，算法对象很可能带来“重外部而轻内部”的结构性毛病，即过度夸大外部平正，忽视对内部平正的调适。

无论是管理者照样算法，其判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）及网络搜刮等，为企业供应大批关于行业薪酬水平的参考，员工本身也倾向于将自己的收入与市场中类似的岗亭进行横向比较。

这些都使得管理者或算法正在进行薪酬调整时，更易关注外部数据和趋势。

相比之下，内部平正的实现却面对现实困境。很多企业缺少高质量的工作绩效或妙技评估体系，导致岗亭价值难以精确权衡，进而影响薪酬分配的内部合感性。

世界薪酬协会（WorldatWork）的一项调查显示：约三分之二的受访企业正在薪酬设计历程中并未使用岗亭或妙技评估对象。这意味着，相较于雇用和选拔环节的数据扶植，企业正在进行系统性薪酬分析时，无论正在数据数量照样质量上都存正在显著短板。

效果是，薪酬算法虽然提升了“看得见的平正”，却可能加重“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，更要补足内部评估体系这一“短板”，让算法正在平正的基石上发挥最大价值。

正在企业进行系统性薪酬变革时，算法还可以赞助管理者精确找到变革的驱动因素和关键变革点。

例如，调整薪酬差距是薪酬变革的一个罕见需求，没有合理的薪酬差异会大幅度低落员工对薪酬体系的满意度和薪酬体系的作用。单凭管理者的履历和能力很难系统分析和解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距的驱动要因，判断这些差距点是否合理或符合变革后的薪酬理念，并对这些成因进行调整和测算。

罕见的应用场景还包括薪酬倒挂，导致薪酬倒挂的缘故原由有很多：企业整体薪酬体系陈腐，岗亭职责与薪酬标准落伍，新员工凭借新技术获得市场化起薪，老员工未获响应调整；大概公司正在高薪地区新设办公室，新雇用员工的薪酬必需符合外地市场水平，公司其他地区的员工薪酬未调整，且缺少沟通，出现同岗没有同薪的抵牾和误会。

这些问题无望通过AI系统整合比拟数据、及时辨认并警示薪酬失衡风险，加上野生判断、归因和政策干预，薪酬倒挂景象将大为淘汰。

此外，正在全球化时代，当我们具有足够多跨地区和跨职位的数据，还可以运用数智技术搜刮工作内容、员工妙技分布、区域薪酬信息等，让算法天生得当公司营业特色的全球薪资办理计划。

数智时代的薪酬沟通

数智技术加持下，算法为提升薪酬平正性供应了关键支持，也促使企业思考如何更好地借助技术加强薪酬沟通效果。这成为毗邻薪酬管理中“技术”与“人道”的关键桥梁。

薪酬沟通指店主向员工解释薪酬结构、水平、支付体式格局等信息的历程。大批实证研究表明，有效的薪酬沟通有助于提升员工的平正感和满意度，加强激励效果，改善组织绩效与氛围。

尽管云云，薪酬沟通仍常被视为薪酬管理中最薄弱的一环。部分担理者缺少沟通认识或相关培训，习惯依附信息没有对称和薪酬保密政策进行管理；也有管理者未真正认识到沟通正在激励机制中的关键作用。

数智时代，员工可通过Salary.com、O*NET、脉脉、薪情网等平台获取市场薪酬信息，并正在社交媒体上分享薪酬与福利体验。这些趋势显著提升了薪酬透明度，也对企业的沟通能力提出更高请求。正在此背景下，算法可作为有力对象，帮忙构建更具回应性与信托感的薪酬沟通体系。

为实现精准激励，很多企业的薪酬结构日趋复杂，导致员工常常难以理解“自己的报酬是如何计算的”。因为多数岗亭的薪酬水平取决于岗亭价值和绩效评估，这些信息平常缺少透明度，容易引发员工对“同工没有同酬”的质疑。

同时，没有同层级的管理者往往只掌握部分薪酬体系，难以全面解释组织的薪酬策略，正在信息有限的情况下所做出的解释也难以取消员工疑虑。这些问题共同削弱了薪酬体系的激励效用和员工对平正的感知。

数智对象可赞助管理者从结构上梳理预算实行、市场对标等焦点内容，提升沟通的系统性。AI代理可全天候响应员工对薪酬构成和变化法则的发问，赞助员工从市场、岗亭、绩效等多维度理解薪酬背后的逻辑。

当员工理解薪酬设计的整体框架，也更容易认同自身正在组织价值链中的地位，有益于员工将小我私家价值与组织方针相毗邻，加强其责任感与内驱力。当然，前提是企业需具备清晰的薪酬理念，并持续投入算法的优化与迭代。

面对降薪、裁人等敏感议题时，中层管理者常缺少足够的共情能力与应对技巧，AI对象可辅助其开展本性化沟通、缓解焦虑并纪录关键反馈。

传统问卷体式格局收集的薪酬满意度数据往往存正在片面性与滞后性。具备情感辨认功能的系统可通过员工表情、语调与行为，捕捉更真实的反馈。这类系统异样适用于薪酬谈判等高敏感场景，有助于提升沟通服从与效果。

无论是否采用新技术，薪酬沟通的有效性始终根植于自上而下营造的平正、公正与透明的组织文化。

正在实行层面，管理者应强化沟通认识与技巧培训，推动与员工开展更频仍、有效的绩效与薪酬对话。否则，即便“钱给到位了”，激励信息若未被清晰传达，也难以实现预期效果，甚至可能削弱员工对管理体系的信托。

薪酬管理的变与没有变

未来，薪酬管理仍将持续演进，但焦点始终如一：紧扣营业战略、符合组织文化并遵循合规请求。

企业需通过岗亭评估（如岗亭价值、妙技差异等）明确薪酬标准，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。

薪酬合作力应通过市场对标与内部反馈机制静态优化，加薪根据——如绩效表现、妙技提升及成本变动等，也应合理组合并明确传达。

此外，企业要重视面向员工的薪酬沟通体系，围绕薪酬沟通为管理者创建培训机制和反馈机制，添加员工对于薪酬政策的理解和感知平正。

企业高层应分配足够的注重力，从战略高度关注和协同人力资源与营业管理者，将企业的价值导向渗透于薪酬管理的各环节。虽然技术正在没有断进步，这些薪酬管理的基础原则和导向依然具有没有可替换的价值。

根据2025年KornFerry的调研，尽管以后AI正在薪酬管理中的实际应用比例仍较低（仅9%—22%），但大多数组织（66%—85%）已将其归入未来的薪酬战略规划。

预测未来，企业亟需具备战略视野、实务履历和数据分析能力的高水平薪酬专家。这类人才没有仅能订定符合企业战略与文化的薪酬计划，还需参与算法评估、模型设计及效果解释。他们必需深入理解行业特性、营业需求、外部人才市场和内部管理机制，并正在岗亭体系与等级排序上具备灵敏洞察。

正在数智化转型背景下，最具价值的薪酬工作是围绕战略重构关键管理要素，这没有仅考验某一部分的专业能力，更依附跨部分协同与管理立异。

未来，依附标准评估的低级分析师或将被技术取代，但具备综合素养的高级薪酬专家将正在更长周期中持续显现奇特价值。

（韩践系中欧国际工商学院管理学传授、中欧组织成长与人才发展中心主任；郭景豪系中欧国际工商学院研究助理）

发布于：北京市