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来源：北森官方收集编辑：北森
在过去一段时间里，我们见证了ChatGPT在中国引爆AI技术应用浪潮。放眼望去，ChatGPT将会染指变革的行业不可胜数，创新的机会也无所不在。而在人力资源管理技术的应用方面，不止有例如AI面试、虚拟助手等AI应用的无限畅想与尝试，更有不少企业已经在数字化技术上做了很多探索和投入。要更好地创造未来，就必须要总结过去。日前，北森联合智享会发布了《第五届人力资源技术研究报告》（后文简称“报告”），报告从数字化助力效率提升、赋能业务决策的方向出发，通过技术应用与数据分析两大维度，结合市场数据与企业案例，归纳其中所涉各个环节的现状与挑战，并通过多位专家视角，探寻了当下及未来的应变之法。
企业希望实现一站式服务和云上办理大厅，是为了将各类自助服务更好地落地，在减少员工频繁跑动的基础上， 进一步释放人力，将多余人力和产能投入其他事项中去，真正做到降本增效。根据报告调研结果发现，聊天机器人受到了较高的关注度，23.68% 的企业目前已经开始使用，另有26.87%的企业在近一年会引入；电子签章或电子合同是目前应用最为广泛的数字化工具，58.89% 的企业目前已经上线了电子签工具，另有16% 的企业希望在一年内上线电子合同。其他各类技术实现程度普遍较低，一站式服务是企业最希望引进的，15%左右的企业正在探索，如：RPA、OCR、云上办理大厅、一站式服务等，其中35% 和28% 的企业会在一年内将一站式服务和云上办理大厅投入使用。可以肯定的是，目前不论是市场发展亦或是技术发展，企业已经普遍较为接受 HR SaaS 技术与部署方式，也更倾向于选择使用 SaaS 服务来解决企业内部的相关管理问题。企业的关注重点也基本由关注部署方式转移至SaaS 服务本身是否能解决业务需求上。任何数字化技术或理念，本质上还是在服务管理本身。正如同人力资源的定位与价值，其本质也是服务业务一般。这是北森所提出的“业人一体”概念的背景和前提：让技术和管理最终为业务服务，让业务得到更好地发展。通过合理化配置人员，管理并激发人员 , 从而满足业务需求，赋能业务部门实现更好的业绩表现，进而支持企业的发展。而在此过程中，时时处处无不在生产着员工数据这一宝贵资源。业务人力一体化便是将基于数据生成可视化报告， 让管理者基于数据并结合业务背景，发现管理中的风险或漏洞。基于系统在日常管理中产生可用的数据，再通过数据洞察反哺辅助科学决策，形成数据与管理闭环。但据本次调研显示，业人一体，或者说数据赋能业务决策在实际的应用中，仍然有着一定的GAP和难点。调查结果显示，56% 的企业认为，目前HR部门的现有数据分析产品无法满足业务日常对于数据分析的需求；从业务视角出发，超半数企业中的业务部门对于数据价值缺乏认同，或认为数据分析结果并不到位。可见，业务部门的不满足、不认同，是当下的一大难点。那又是什么样的困境导致了这些难点？一方面是需求困境。多数HR会习惯性地从自己的角度出发进行数据分析，没有真正系统地洞察业务需求，很难透过数据与字面的表述了解业务想要知道的问题，或者真正的底层需求。另一方面则是技术困境。主要来源于：人力系统尚未与业务打通，数据难以整合；数据碎片化，质量不佳，难以开展多维分析；没有足够的数据可供HR部门开展多维分析，系统和数据其实是问题的一体两面等等。了解上述困境后，我们希望更好地产出有价值的数据分析产品帮助业务进行智慧决策，经过深度访谈和分析，我们总结发现：企业需要“多”管齐下才能助力提升数据分析的价值，并可以主要从以下三个方面出发。首先是要做好业务需求诊断。针对需求进行数据分析前，大多数企业也只是较为碎片化且非正式地和业务沟通所要进行分析的指标和纬度。这样的沟通可能使得HR 无法和业务及管理者进行深度的探讨与共创，从而导致分析的维度与管理者/ 业务期待看到的存在差距。为了更好地和业务对齐，了解业务的需求，60%以上企业都建立了问题反馈和定期数据监测机制，仅有25%的企业设立了焦点小组，将所隐射出的问题和业务方再一次对齐。△ 不同企业业务需求沟通机制的落地方案
其次是要实现系统打通，拓展数据维度。在系统部署上，数据显示，混合部署是目前最为主流的系统部署模式，有超过一半的企业选择。而系统安全性则是企业不考虑云端部署的首要顾虑。在系统集成上，超过 8 成的企业存在系统打通的需求。其中对于信息化程度 1.0 的企业来说，更需要实现子系统之间的打通， 而对于信息化程度较高的企业来说，实现子系统与主系统之间的打通更为重要。但与此同时，超过 9 成的企业在系统上线的过程中会预留接口。但即便如此，企业整体系统打通情况依旧不佳。已经预留了接口的企业，依旧会存在模块独立运行或实现了部分系统打通的情况。这或许是因为， 企业在前期系统规划阶段，并没有料到后期需求，所以预留接口不够或排不上用场；也有可能是因为前期所预留的接口出现了损坏。△ 不同专家&企业对于系统打通的思路建议
最后则是要做好数据运营与管理。主要分为数据运营、数据集成、数据治理、数据分析和应用四个部分。在数据运营上，40%的企业处于需要数据治理，提高数据质量的阶段；28%的企业目前数据质量较好，能进行深度分析。大部分企业需要持续开展数据治理，数据运营成熟度越高，对数据质量及数据应用的需要也越高。在数据集成上，没有数据集成问题的企业仅15%；数据口径不同、数据壁垒、预留接口这三者是主要的挑战。在数据治理上，数据完整性不佳（字段或信息缺失）、数据准确性不佳、所规定的数据以及字段标准无法满足业务需求是主要的挑战。目前企业的解决思路也主要是：设立专有团队；确立数据标准，建立数据字典；规范录入，从源头抓起数据质量；数据检验，动态监测数据质量等。在数据分析和应用上，目前的挑战则主要来源于：数据难以整合，无法实现统一分析；较难挖掘数据分析背后呈现的问题；较难找到有价值的数据分析维度/场景等。北森认为，用户体验是末端用户对于过程中所接到的行为的触觉与感触。同时，也与个人信念相关，蕴含着人们对美好的追求：希望可以更加愉快高效地做完工作，减少过程中的内耗。而这也正是技术的重要性，通过技术服务于业务流程，通过业务流程的贯穿好引导，高效且一致地开展工作。以入职流程为例，目前应用较广的技术，如 : 手机端信息填写、电子合同签署、OCR 信息识别等。同时，在业务人力一体化的场景下，北森也推出了一些领先性的数据应用产品，如数字人才、CEO数据驾驶舱、人才预测能力（AI）等，来解决HR数字化过程中的效率、体验等问题。更多精彩，尽在完整版《第五届人力资源技术研究报告-数字化助力效率提升，赋能业务决策》。现在扫描下方二维码，即可一键下载！