韩践

韩践、郭景豪／文

薪酬系统深度绑定人材雇用与保留、员工激励与发展以及组织稳定和本钱管控，是企业战略执行的重要抓手。人工智能（AI）期间的薪酬管理正经历深刻变革。

2025年，组织征询公司光辉国际（KornFerry）发布的呈报显示，AI在薪酬管理中的应用首要集中于三大领域：薪酬相同与透明度、内部薪酬标杆对比以及职位与妙技架构。目前，22%的组织已在前两个领域应用AI，21%的组织应用于职位妙技架构。只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%的组织考虑用于预测性分析，平正性与同等性（15%已用、62%考虑中）及薪酬绩效关联（14%已用、57%考虑中）显现出微弱潜力。当前，固然个性化应用的采纳率仅为9%，但仍有57%的组织在计划中。整体来看，AI的应用正成为薪酬管理未来发展的重要方向。

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面向未来，我们等候AI驱动的薪酬管理不但仅是后台管理系统的一部份，更是成为毗邻人力资本管理、组织战略和营业发展的智能枢纽。在薪酬管理变革的前夕，我们试图盘绕AI期间薪酬管理的几个重要话题展开探究。

薪酬数据与薪酬分析

在信息期间，薪酬系统的数据首要由员工数据库和工资单组成，这些也是人力资本信息系统（HRIS）的基础。

受限于存储与处置惩罚能力，初期薪酬系统能够处置惩罚的数据范围和类型非常有限，且应用范围范围于一些常规性变量，如职称、基础工资、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。目前，许多小企业的薪酬管理依旧处于这个阶段。

互联网和移动互联技能的涌现，不但增加了薪酬管理相关的数据量，而且驱动薪酬系统渐渐与其他管理模块的数据买通联动，以供决策者们诊断问题并调整薪酬。信息猎取的范围也从人力资本部门扩展到更广泛的管理层，营业主管通过手机应用可以实时检察上司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率。

相比信息期间，当前使用AI处置惩罚的数据范围更大、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域、多组织的实时数据（跨组织的数据应用还处于初期阶段），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退化为“数据+智能”的深度融合。AI的核心优势在于能够从数据中进修，辨认数据中的模式并进行预测，而非简朴用当前数据和指令更新已往的数据。这个特性可以帮助薪酬管理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，数据来源也越发多样，涵盖交际平台及第三方市场调研机构的数据。

别的，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，并通过自动化建模为决策者供应薪酬区间的调整发起，实现个人绩效与薪酬的邃密联动。

但是，与其他管理领域类似，薪酬算法在迅速发展的同时也遭到数据数量、质量的限制以及决策“黑箱”和“AI幻觉”的挑战。

一方面，不完整或偏倚的数据可能导致算法输出禁绝确，甚至加剧薪酬不公；另一方面，复杂模型中“可解释性”的不敷，容易引发员工对决策历程和管理层的不信任。

KornFerry在上述呈报中指出，在将AI应用于组织薪酬管理的历程中，首要挑战集中在以下枢纽领域：数据隐私与安全，69%的受访者将其视为首要障碍；其次是内部数据和系统整合问题（54%）以及本钱与资本限制（42%）。执法与合规要求（38%）和效果质量与可信度（35%）也位居前五大挑战。

因为当前数据泛滥，工具质量良莠不齐，企业将会必要更多富有经验的专家来评估内内部数据质量和数据分析的靠得住度，包括薪酬调查设计是否严谨、基准职位匹配是否准确、调研样本的代表性以及对标市场的选择等，以免对薪酬决策发生误导。

AI加强差同化薪酬

在现代企业管理系统中，薪酬早已超越待遇的基础功能，成为毗邻员工激励、人材管理与组织运转的枢纽枢纽。一套科学合理的薪酬系统，不但可以有效激发员工的积极性，更在强化组织内部份层、支撑管理秩序方面发挥着不可替换的作用。

首先，薪酬制度通过界定分歧层级岗位的职责范围与目标要求，将薪资回报与岗位价值、个人孝敬紧密关联。这一“以责定薪、以绩论酬”的机制，不但反映了岗位之间的价值差异，也让员工明确自身在组织中的定位与发展空间。

差同化的薪酬结构既是企业人材战略的抓手，也是隐性的挑选机制，能帮助企业辨认并沉淀最符合发展需求的人力资本。

进一步看，分层薪酬系统与企业的职级制度和组织架构深度融合，这种结构化的管理方式有助于维护组织稳定、提升协同效率，为企业发展营建有序可控的情况。

在本钱控制方面，企业可根据岗位义务与能力孝敬的重要性，进行薪资资本的精准设置，幸免因分配失衡而形成“高薪低效”等问题，实现激励效果与本钱效益的双赢。

别的，清晰透明的薪酬品级系统还能为员工的职业发展，供应明确的参照标准和晋升路径。员工不但能够预见积极的回报，也愿意在组织内部深耕发展。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意愿的同时，也为组织带来稳健和可持续的发展动能。

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进修，AI能够越发精准地评估岗位价值与孝敬，静态更新分歧层级的薪酬标准，确保激励机制与内部竞争情况同步演进。

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，实时调整分歧技能岗位和管理岗位的薪酬区间。

AI还可以基于员工绩效、潜力评估和职业发展轨迹，智能辨认潜伏的晋升候选人，制定个性化激励策略，强化分层激励。

例如，甲骨文（Oracle）推出的HCM（HumanCapitalManagement） Cloud办事，个中WorkforceCompensation模块能够构建差同化薪酬系统，为组织内分歧层级的人材群体分配定制化激励方案。该系统支持在全球范围内分析、建模和管理多元化薪酬计划，将薪酬与绩效紧密关联。

AI还能够自动监测薪酬结构中的平正性问题，发现分歧层级内部可能存在的薪酬毛病，维护组织内部的公正性与秩序。

例如，Salesforce通过与内部智能薪酬软件SyndioPayEQR合作，进行年度薪酬平正性审计，静态调整分歧职级和群体的薪酬，确保分层系统内部的平正性。

通过智能化的数据处置惩罚和预测建模，企业还能在保证枢纽岗位薪酬竞争力的同时，优化整体资本设置。例如，IBMWatson研发出一项“预测员工流失率程序”的专利，用于预测员工去职风险，并为管理职员供应激励员工的措施。

薪酬的内外平正性

不管是否进入数智化转型阶段，薪酬管理都必须在激励效能与平正认知之间获得均衡，企业能力分身安定组织与激发员工潜能的双重目标。

平正不但表现在组织内部的职级匹配与价值对等，也关乎企业在内部市场的竞争力。内部平正着重制度建设，通过明确职责与产出，创建岗位间清晰可解释的薪酬干系。内部平正则通过市场对标，确保薪酬策略有利于人材吸收与保留。

随着数据技能的发展，越来越多的企业借助算法工具开展薪酬对标，以实现更为科学化、市场化的薪酬管理。

但是，在实际操作中，算法工具很可能带来“重内部而轻内部”的结构性毛病，即过度夸大内部平正，忽视对内部平正的调适。

不管是管理者还是算法，其判断力取决于数据的可得性。

内部薪酬数据来源广泛、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，为企业供应大量关于行业薪酬水平的参考，员工自己也偏向于将自己的收入与市场中类似的岗位进行横向比较。

这些都使得管理者或算法在进行薪酬调整时，更容易存眷内部数据和趋向。

相比之下，内部平正的实现却面临现实困境。许多企业缺少高质量的事情绩效或妙技评估系统，导致岗位价值难以准确权衡，进而影响薪酬分配的内部合理性。

天下薪酬协会（WorldatWork）的一项调查显示：约三分之二的受访企业在薪酬设计历程中并未使用岗位或妙技评估工具。这意味着，相较于雇用和选拔环节的数据建设，企业在进行系统性薪酬分析时，不管在数据数量还是质量上都存在明显短板。

效果是，薪酬算法固然提升了“看得见的平正”，却可能加剧“看不见的不公”。要实现真正的薪酬科学化，企业不但要用好市场数据，更要补足内部评估系统这一“短板”，让算法在平正的基石上发挥最大价值。

在企业进行系统性薪酬变革时，算法还可以帮助管理者准确找到变革的驱动因素和枢纽变革点。

例如，调整薪酬差距是薪酬变革的一个罕见需求，分歧理的薪酬差异会大幅度低落员工对薪酬系统的满意度以及薪酬系统的作用。单凭管理者的经验和能力很难系统分析息争释薪酬差异的成因和变更点。而算法可以帮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。

罕见的应用处景还包括薪酬倒挂，导致薪酬倒挂的原因有许多：企业整体薪酬系统陈旧，岗位职责与薪酬标准后进，新员工凭借新技能获得市场化起薪，老员工未获响应调整；大概公司在高薪地区新设办公室，新雇用员工的薪酬必须符合当地市场水平，公司其他地区的员工薪酬未调整，且缺少相同，涌现同岗分歧薪的抵牾和误解。

这些问题无望通过AI系统整合对比数据、及时辨认并警示薪酬失衡风险，加上人工判断、归因和政策干涉干与，薪酬倒挂现象将大为淘汰。

别的，在全球化期间，当我们具有足够多跨地区和跨职位的数据，还可以运用数智技能搜索事情内容、员工妙技分布、区域薪酬信息等，让算法生成得当公司营业特色的全球薪资解决方案。

数智期间的薪酬相同

数智技能加持下，算法为提升薪酬平正性供应了枢纽支撑，也促使企业思索如何更好地借助技能加强薪酬相同效果。这成为毗邻薪酬管理中“技能”与“人性”的枢纽桥梁。

薪酬相同指雇主向员工解释薪酬结构、水平、支付方式等信息的历程。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满意度，加强激励效果，改进组织绩效与氛围。

只管如此，薪酬相同仍常被视为薪酬管理中最薄弱的一环。部份管理者缺少相同意识或相关培训，习惯依赖信息不对称和薪酬保密政策进行管理；也有管理者未真正认识到相同在激励机制中的枢纽作用。

数智期间，员工可通过Salary.com、O*NET、脉脉、薪情网等平台猎取市场薪酬信息，并在交际媒体上分享薪酬与福利体验。这些趋向明显提升了薪酬透明度，也对企业的相同能力提出更高要求。在此背景下，算法可作为无力工具，协助构建更具回应性与信任感的薪酬相同系统。

为实现精准激励，许多企业的薪酬结构日趋复杂，导致员工经常难以理解“自己的待遇是如何较量争论的”。因为多数岗位的薪酬水平取决于岗位价值和绩效评估，这些信息平常缺少透明度，容易引发员工对“同工分歧酬”的质疑。

同时，分歧层级的管理者往往只掌握部份薪酬系统，难以全面解释组织的薪酬策略，在信息有限的情况下所做出的解释也难以打消员工疑虑。这些问题共同减弱了薪酬系统的激励功效和员工对平正的感知。

数智工具可帮助管理者从结构上梳理预算执行、市场对标等核心内容，提升相同的系统性。AI代理可全天候响应员工对薪酬组成和变更法则的提问，帮助员工从市场、岗位、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，也更容易认同自身在组织价值链中的位置，有利于员工将个人价值与组织目标相毗邻，加强其义务感与内驱力。当然，条件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。

面临降薪、裁员等敏感议题时，中层管理者常缺少足够的共情能力与应对本领，AI工具可帮助其开展个性化相同、减缓焦急并纪录枢纽反应。

传统问卷方式收集的薪酬满意度数据往往存在单方面性与滞后性。具备情感辨认功能的系统可通过员工表情、语调与行为，捕获更真实的反应。这类系统同样实用于薪酬谈判等高敏感场景，有助于提升相同效率与效果。

不管是否采纳新技能，薪酬相同的有效性一直根植于自上而下营建的平正、公正与透明的组织文明。

在执行层面，管理者应强化相同意识与本领培训，推动与员工开展更频仍、有效的绩效与薪酬对话。不然，即便“钱给到位了”，激励信息若未被清晰转达，也难以实现预期效果，甚至可能减弱员工对管理系统的信任。

薪酬管理的变与不变

未来，薪酬管理仍将持续演进，但核心一直如一：紧扣营业战略、符合组织文明并遵守合规要求。

企业需通过岗位评估（如岗位价值、妙技差异等）明确薪酬标准，结合基础工资、绩效激励与股权福利等多元组合，回应分歧员工群体的激励需求。

薪酬竞争力应通过市场对标与内部反应机制静态优化，加薪根据——如绩效显示、妙技提升及本钱更改等，也应合理组归并明确转达。

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

企业高层应分配足够的注重力，从战略高度存眷和协同人力资本与营业管理者，将企业的价值导向渗透于薪酬管理的各环节。固然技能在赓续进步，这些薪酬管理的基来源根基则和导向依旧具有不可替换的价值。

根据2025年KornFerry的调研，只管当前AI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计划。

展望未来，企业亟需具备战略视野、实务经验和数据分析能力的高水平薪酬专家。这类人材不但能制定符合企业战略与文明的薪酬方案，还需到场算法评估、模型设计及效果解释。他们必须深刻理解行业特性、营业需求、内部人材市场和内部管理机制，并在岗位系统与品级排序上具备灵敏洞察。

在数智化转型背景下，最具价值的薪酬事情是盘绕战略重构枢纽管理要素，这不但考验某一部门的专业能力，更依赖跨部门协同与管理创新。

未来，依赖标准评估的初级分析师或将被技能庖代，但具备综合素养的高等薪酬专家将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教授、中欧组织发展与人材发展中心主任；郭景豪系中欧国际工商学院研究助理）

发布于：北京市