韓踐、郭景豪／文

薪酬體系深度綁定人才招聘與保留、員工激勵與發展以及組織穩定和成本管控，是企業戰略執行的重要抓手。人工智能（AI）時代的薪酬管理正經歷深刻變革。

2025年，組織咨詢公司光輝國際（KornFerry）發布的報告顯示，AI在薪酬管理中的應用主要集中于三大領域：薪酬溝通與透明度、外部薪酬標桿對比以及職位與技能架構。目前，22%的組織已在前兩個領域應用AI，21%的組織應用于職位技能架構。盡管實際應用率仍較低（9%—22%），但大多數組織已將AI納入未來戰略：66%的組織考慮用于預測性分析，公平性與一致性（15%已用、62%考慮中）及薪酬績效關聯（14%已用、57%考慮中）展現出強勁潛力。當前，雖然個性化應用的采用率僅為9%，但仍有57%的組織在規劃中。整體來看，AI的應用正成為薪酬管理未來發展的重要方向。

面向未來，我們期待AI驅動的薪酬管理不僅僅是后臺管理體系的一部分，更是成為連接人力資源管理、組織戰略和業務發展的智能樞紐。在薪酬管理變革的前夜，我們試圖圍繞AI時代薪酬管理的幾個重要話題展開探討。

薪酬數據與薪酬分析

在信息時代，薪酬系統的數據主要由員工數據庫和工資單構成，這些也是人力資源信息系統（HRIS）的基礎。

受限于存儲與處理能力，早期薪酬系統能夠處理的數據規模和類型非常有限，且應用范圍局限于一些常規性變量，如職稱、基本工資、績效加薪、獎金金額和總薪酬，分析方法也以簡單的排序和加總為主。目前，許多小企業的薪酬管理依然處于這個階段。

互聯網和移動互聯技術的出現，不僅增加了薪酬管理相關的數據量，而且驅動薪酬體系逐漸與其他管理模塊的數據打通聯動，以供決策者們診斷問題并調整薪酬。信息獲取的范圍也從人力資源部門擴展到更廣泛的管理層，業務主管通過手機應用可以實時查看下屬的薪酬范圍及對標情況，提升了薪酬管理的透明度和響應速度。

相比信息時代，當前使用AI處理的數據規模更大、類型更廣，薪酬大數據的概念也應運而生。這個概念通常包括跨地域、多組織的實時數據（跨組織的數據應用還處于早期階段），且涵蓋定量、定性乃至圖片、音視頻等多模態信息。

在此基礎上，傳統的薪酬分析也將進化為“數據+智能”的深度融合。AI的核心優勢在于能夠從數據中學習，識別數據中的模式并進行預測，而非簡單用當前數據和指令更新過去的數據。這個特點可以輔助薪酬管理逐步實現從數據驅動到智能決策的轉型。

薪酬數據將從靜態演進為動態，與績效、考勤、市場、行為等多維數據實時聯動，數據來源也更加多樣，涵蓋社交平臺及第三方市場調研機構的數據。

此外，隨著智能分析能力的提升，AI算法將被用于預測員工流失風險、評估薪酬激勵的彈性效果，并通過自動化建模為決策者提供薪酬區間的調整建議，實現個人績效與薪酬的精細聯動。

然而，與其他管理領域相似，薪酬算法在迅速發展的同時也受到數據數量、質量的限制以及決策“黑箱”和“AI幻覺”的挑戰。

一方面，不完整或偏倚的數據可能導致算法輸出不準確，甚至加劇薪酬不公；另一方面，復雜模型中“可解釋性”的不足，容易引發員工對決策過程和管理層的不信任。

KornFerry在上述報告中指出，在將AI應用于組織薪酬管理的過程中，主要挑戰集中在以下關鍵領域：數據隱私與安全，69%的受訪者將其視為主要障礙；其次是內部數據和系統整合問題（54%）以及成本與資源限制（42%）。法律與合規要求（38%）和結果質量與可信度（35%）也位居前五大挑戰。

由于當前數據泛濫，工具質量良莠不齊，企業將會需要更多富有經驗的專家來評估內外部數據質量和數據分析的可靠度，包括薪酬調查設計是否嚴謹、基準職位匹配是否準確、調研樣本的代表性以及對標市場的選擇等，以免對薪酬決策產生誤導。

AI增強差異化薪酬

在當代企業管理體系中，薪酬早已超越報酬的基本功能，成為連接員工激勵、人才管理與組織運行的關鍵樞紐。一套科學合理的薪酬體系，不僅可以有效激發員工的積極性，更在強化組織內部分層、支撐管理秩序方面發揮著不可替代的作用。

首先，薪酬制度通過界定不同層級崗位的職責范圍與目標要求，將薪資回報與崗位價值、個人貢獻緊密關聯。這一“以責定薪、以績論酬”的機制，不僅反映了崗位之間的價值差異，也讓員工明確自身在組織中的定位與成長空間。

差異化的薪酬結構既是企業人才戰略的抓手，也是隱性的篩選機制，能幫助企業識別并沉淀最符合發展需求的人力資源。

進一步看，分層薪酬體系與企業的職級制度和組織架構深度融合，這種結構化的管理方式有助于維護組織穩定、提升協同效率，為企業發展營造有序可控的環境。

在成本控制方面，企業可依據崗位責任與能力貢獻的重要性，進行薪資資源的精準配置，避免因分配失衡而造成“高薪低效”等問題，實現激勵效果與成本效益的雙贏。

此外，清晰透明的薪酬等級體系還能為員工的職業發展，提供明確的參照標準和晉升路徑。員工不僅能夠預見努力的回報，也愿意在組織內部深耕成長。這種基于長期主義的激勵邏輯，在提升員工歸屬感和績效意愿的同時，也為組織帶來穩健和可持續的發展動能。

AI時代的到來則為薪酬的分層功效帶來新機遇。

通過大數據分析與機器學習，AI能夠更加精準地評估崗位價值與貢獻，動態更新不同層級的薪酬標準，確保激勵機制與外部競爭環境同步演進。

例如，微軟（Microsoft）推出的CopilotStudio可利用AI提取最新行業趨勢與數據，進而得出薪酬基準洞察，協助更新福利和薪酬政策所需的研究和財務建模，實時調整不同技術崗位和管理崗位的薪酬區間。

AI還可以基于員工績效、潛力評估和職業發展軌跡，智能識別潛在的晉升候選人，制定個性化激勵策略，強化分層激勵。

例如，甲骨文（Oracle）推出的HCM（HumanCapitalManagement） Cloud服務，其中WorkforceCompensation模塊能夠構建差異化薪酬體系，為組織內不同層級的人才群體分配定制化激勵方案。該系統支持在全球范圍內分析、建模和管理多元化薪酬計劃，將薪酬與績效緊密關聯。

AI還能夠自動監測薪酬結構中的公平性問題，發現不同層級內部可能存在的薪酬偏差，維護組織內部的公正性與秩序。

例如，Salesforce通過與外部智能薪酬軟件SyndioPayEQR合作，進行年度薪酬公平性審計，動態調整不同職級和群體的薪酬，確保分層體系內部的公平性。

通過智能化的數據處理和預測建模，企業還能在保證關鍵崗位薪酬競爭力的同時，優化整體資源配置。例如，IBMWatson研發出一項“預測員工流失率程序”的專利，用于預測員工離職風險，并為管理人員提供激勵員工的措施。

薪酬的內外公平性

無論是否進入數智化轉型階段，薪酬管理都必須在激勵效能與公平認知之間取得平衡，企業才能兼顧穩固組織與激發員工潛能的雙重目標。

公平不僅體現在組織內部的職級匹配與價值對等，也關乎企業在外部市場的競爭力。內部公平側重制度建設，通過明確職責與產出，建立崗位間清晰可解釋的薪酬關系。外部公平則通過市場對標，確保薪酬策略有利于人才吸引與保留。

隨著數據技術的發展，越來越多的企業借助算法工具開展薪酬對標，以實現更為科學化、市場化的薪酬管理。

然而，在實際操作中，算法工具很可能帶來“重外部而輕內部”的結構性偏差，即過度強調外部公平，忽視對內部公平的調適。

無論是管理者還是算法，其判斷力取決于數據的可得性。

外部薪酬數據來源廣泛、更新頻率高，諸如薪酬咨詢公司、專業平臺（如Salary.com、Glassdoor）及網絡搜索等，為企業提供大量關于行業薪酬水平的參考，員工本身也傾向于將自己的收入與市場中相似的崗位進行橫向比較。

這些都使得管理者或算法在進行薪酬調整時，更易關注外部數據和趨勢。

相比之下，內部公平的實現卻面臨現實困境。許多企業缺乏高質量的工作績效或技能評估體系，導致崗位價值難以準確衡量，進而影響薪酬分配的內部合理性。

世界薪酬協會（WorldatWork）的一項調查顯示：約三分之二的受訪企業在薪酬設計過程中并未使用崗位或技能評估工具。這意味著，相較于招聘和選拔環節的數據建設，企業在進行系統性薪酬分析時，無論在數據數量還是質量上都存在顯著短板。

結果是，薪酬算法雖然提升了“看得見的公平”，卻可能加劇“看不見的不公”。要實現真正的薪酬科學化，企業不僅要用好市場數據，更要補足內部評估體系這一“短板”，讓算法在公平的基石上發揮最大價值。

在企業進行系統性薪酬變革時，算法還可以幫助管理者準確找到變革的驅動因素和關鍵變革點。

例如，調整薪酬差距是薪酬變革的一個常見需求，不合理的薪酬差異會大幅度降低員工對薪酬體系的滿意度以及薪酬體系的作用。單憑管理者的經驗和能力很難系統分析和解釋薪酬差異的成因和變化點。而算法可以輔助識別導致薪酬差距的驅動要因，判斷這些差距點是否合理或符合變革后的薪酬理念，并對這些成因進行調整和測算。

常見的應用場景還包括薪酬倒掛，導致薪酬倒掛的原因有很多：企業整體薪酬體系陳舊，崗位職責與薪酬標準落伍，新員工憑借新技術獲得市場化起薪，老員工未獲相應調整；或者公司在高薪地區新設辦公室，新招聘員工的薪酬必須符合當地市場水平，公司其他地區的員工薪酬未調整，且缺乏溝通，出現同崗不同薪的矛盾和誤解。

這些問題有望通過AI系統整合對比數據、及時識別并警示薪酬失衡風險，加上人工判斷、歸因和政策干預，薪酬倒掛現象將大為減少。

此外，在全球化時代，當我們擁有足夠多跨地區和跨職位的數據，還可以運用數智技術搜索工作內容、員工技能分布、區域薪酬信息等，讓算法生成適合公司業務特色的全球薪資解決方案。

數智時代的薪酬溝通

數智技術加持下，算法為提升薪酬公平性提供了關鍵支撐，也促使企業思考如何更好地借助技術增強薪酬溝通效果。這成為連接薪酬管理中“技術”與“人性”的關鍵橋梁。

薪酬溝通指雇主向員工解釋薪酬結構、水平、支付方式等信息的過程。大量實證研究表明，有效的薪酬溝通有助于提升員工的公平感和滿意度，增強激勵效果，改善組織績效與氛圍。

盡管如此，薪酬溝通仍常被視為薪酬管理中最薄弱的一環。部分管理者缺乏溝通意識或相關培訓，習慣依賴信息不對稱和薪酬保密政策進行管理；也有管理者未真正認識到溝通在激勵機制中的關鍵作用。

數智時代，員工可通過Salary.com、O*NET、脈脈、薪情網等平臺獲取市場薪酬信息，并在社交媒體上分享薪酬與福利體驗。這些趨勢顯著提升了薪酬透明度，也對企業的溝通能力提出更高要求。在此背景下，算法可作為有力工具，協助構建更具回應性與信任感的薪酬溝通體系。

為實現精準激勵，許多企業的薪酬結構日益復雜，導致員工常常難以理解“自己的報酬是如何計算的”。由于多數崗位的薪酬水平取決于崗位價值和績效評估，這些信息通常缺乏透明度，容易引發員工對“同工不同酬”的質疑。

同時，不同層級的管理者往往只掌握部分薪酬體系，難以全面解釋組織的薪酬策略，在信息有限的情況下所做出的解釋也難以打消員工疑慮。這些問題共同削弱了薪酬體系的激勵效用和員工對公平的感知。

數智工具可幫助管理者從結構上梳理預算執行、市場對標等核心內容，提升溝通的系統性。AI代理可全天候響應員工對薪酬構成和變化規則的提問，幫助員工從市場、崗位、績效等多維度理解薪酬背后的邏輯。

當員工理解薪酬設計的整體框架，也更容易認同自身在組織價值鏈中的位置，有利于員工將個人價值與組織目標相連接，增強其責任感與內驅力。當然，前提是企業需具備清晰的薪酬理念，并持續投入算法的優化與迭代。

面對降薪、裁員等敏感議題時，中層管理者常缺乏足夠的共情能力與應對技巧，AI工具可輔助其開展個性化溝通、緩解焦慮并記錄關鍵反饋。

傳統問卷方式收集的薪酬滿意度數據往往存在片面性與滯后性。具備情感識別功能的系統可通過員工表情、語調與行為，捕捉更真實的反饋。這類系統同樣適用于薪酬談判等高敏感場景，有助于提升溝通效率與效果。

無論是否采用新技術，薪酬溝通的有效性始終根植于自上而下營造的公平、公正與透明的組織文化。

在執行層面，管理者應強化溝通意識與技巧培訓，推動與員工開展更頻繁、有效的績效與薪酬對話。否則，即便“錢給到位了”，激勵信息若未被清晰傳達，也難以實現預期效果，甚至可能削弱員工對管理體系的信任。

薪酬管理的變與不變

未來，薪酬管理仍將持續演進，但核心始終如一：緊扣業務戰略、契合組織文化并遵循合規要求。

企業需通過崗位評估（如崗位價值、技能差異等）明確薪酬標準，結合基本工資、績效激勵與股權福利等多元組合，回應不同員工群體的激勵需求。

薪酬競爭力應通過市場對標與內部反饋機制動態優化，加薪依據——如績效表現、技能提升及成本變動等，也應合理組合并明確傳達。

此外，企業要重視面向員工的薪酬溝通體系，圍繞薪酬溝通為管理者建立培訓機制和反饋機制，增加員工對于薪酬政策的理解和感知公平。

企業高層應分配足夠的注意力，從戰略高度關注和協同人力資源與業務管理者，將企業的價值導向滲透于薪酬管理的各環節。雖然技術在不斷進步，這些薪酬管理的基本原則和導向依然具有不可替代的價值。

根據2025年KornFerry的調研，盡管當前AI在薪酬管理中的實際應用比例仍較低（僅9%—22%），但大多數組織（66%—85%）已將其納入未來的薪酬戰略規劃。

展望未來，企業亟需具備戰略視野、實務經驗和數據分析能力的高水平薪酬專家。這類人才不僅能制定契合企業戰略與文化的薪酬方案，還需參與算法評估、模型設計及結果解釋。他們必須深刻理解行業特性、業務需求、外部人才市場和內部管理機制，并在崗位體系與等級排序上具備敏銳洞察。

在數智化轉型背景下，最具價值的薪酬工作是圍繞戰略重構關鍵管理要素，這不僅考驗某一部門的專業能力，更依賴跨部門協同與管理創新。

未來，依賴標準評估的初級分析師或將被技術取代，但具備綜合素養的高級薪酬專家將在更長周期中持續展現獨特價值。

（韓踐系中歐國際工商學院管理學教授、中歐組織成長與人才發展中心主任；郭景豪系中歐國際工商學院研究助理）

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