薪酬體系作為企業(yè)戰(zhàn)略執(zhí)行的重要抓手，深度綁定著人才招聘與保留、員工激勵與發(fā)展、以及組織穩(wěn)定和成本管控。隨著AI（人工智能）時代的到來，薪酬管理正在或即將經(jīng)歷怎樣的深刻變革？中歐國際工商學(xué)院管理學(xué)教授、中歐組織成長與人才發(fā)展研究中心主任韓踐教授，圍繞AI時代薪酬管理的五個重要話題提出了她的洞見，期待AI驅(qū)動的薪酬管理在未來不僅是后臺管理體系的一部分，更成為連接人力資源管理、組織戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)發(fā)展的智能樞紐。

2025年，組織咨詢公司光輝國際（Korn Ferry）發(fā)布的報告顯示，AI在薪酬管理中的應(yīng)用主要集中于三大領(lǐng)域：薪酬溝通與透明度、外部薪酬標(biāo)桿對比以及職位與技能架構(gòu)。

目前，22%的組織已在前兩個領(lǐng)域應(yīng)用AI，21%的組織將其應(yīng)用于職位技能架構(gòu)。盡管實際應(yīng)用率仍較低（9%～22%），但大多數(shù)組織已將AI納入未來戰(zhàn)略：66%的組織考慮用于預(yù)測性分析，公平性與一致性（15%已用，62%考慮中）及薪酬績效關(guān)聯(lián)（14%已用，57%考慮中）展現(xiàn)出強(qiáng)勁潛力。

當(dāng)前，雖然個性化應(yīng)用的采用率僅為9%，仍有57%的組織在規(guī)劃中。整體來看，AI的應(yīng)用正成為薪酬管理未來發(fā)展的重要方向。

01. 薪酬數(shù)據(jù)與薪酬分析

在信息時代，薪酬系統(tǒng)的數(shù)據(jù)主要由員工數(shù)據(jù)庫和工資單構(gòu)成，這些也是人力資源信息系統(tǒng)（HRIS）的基礎(chǔ)。

受限于存儲與處理能力，早期薪酬系統(tǒng)能夠處理的數(shù)據(jù)規(guī)模和類型非常有限，且應(yīng)用范圍局限于一些常規(guī)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(yè)的薪酬管理依然處于這個階段。

互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)技術(shù)的出現(xiàn)，不僅增加了薪酬管理相關(guān)的數(shù)據(jù)量，而且驅(qū)動薪酬體系逐漸與其他管理模塊的數(shù)據(jù)打通聯(lián)動，以供決策者們診斷問題并調(diào)整薪酬。信息獲取的范圍也從人力資源部門擴(kuò)展到更廣泛的管理層，業(yè)務(wù)主管通過手機(jī)應(yīng)用可以實時查看下屬的薪酬范圍及對標(biāo)情況，提升了薪酬管理的透明度和響應(yīng)速度。

相比信息時代，當(dāng)前使用AI處理的數(shù)據(jù)規(guī)模更大、類型更廣，“薪酬大數(shù)據(jù)”的概念也應(yīng)運而生。這個概念通常包括跨地域、多組織的實時數(shù)據(jù)（跨組織的數(shù)據(jù)應(yīng)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(tài)信息。

在此基礎(chǔ)上，傳統(tǒng)的薪酬分析也將進(jìn)化為“數(shù)據(jù)+智能”的深度融合。AI的核心優(yōu)勢在于能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，識別數(shù)據(jù)中的模式并進(jìn)行預(yù)測，而非簡單地用當(dāng)前數(shù)據(jù)和指令更新過去的數(shù)據(jù)。這個特點可以輔助薪酬管理逐步實現(xiàn)從數(shù)據(jù)驅(qū)動到智能決策的轉(zhuǎn)型。

薪酬數(shù)據(jù)將從靜態(tài)演進(jìn)為動態(tài)，與績效、考勤、市場、行為等多維數(shù)據(jù)實時聯(lián)動，數(shù)據(jù)來源也更加多樣，涵蓋社交平臺及第三方市場調(diào)研機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。

此外，隨著智能分析能力的提升，AI算法將被用于預(yù)測員工流失風(fēng)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(qū)間的調(diào)整建議，實現(xiàn)個人績效與薪酬的精細(xì)聯(lián)動。

然而，與其他管理領(lǐng)域相似，薪酬算法在迅速發(fā)展的同時也受到數(shù)據(jù)數(shù)量、質(zhì)量的限制以及決策“黑箱”和“AI幻覺”的挑戰(zhàn)。一方面，不完整或偏倚的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致算法輸出不準(zhǔn)確，甚至加劇薪酬不公；另一方面，復(fù)雜模型中“可解釋性”的不足，容易引發(fā)員工對決策過程和管理層的不信任。

Korn Ferry在上述報告中指出，在將AI應(yīng)用于組織薪酬管理的過程中，主要挑戰(zhàn)集中于以下關(guān)鍵領(lǐng)域：數(shù)據(jù)隱私與安全，69%的受訪者將其視為主要障礙；內(nèi)部數(shù)據(jù)和系統(tǒng)整合問題（54%）以及成本與資源限制（42%）；法律與合規(guī)要求（38%）和結(jié)果質(zhì)量與可信度（35%）也位居前五大挑戰(zhàn)。

由于當(dāng)前數(shù)據(jù)泛濫，工具質(zhì)量良莠不齊，企業(yè)將會需要更多富有經(jīng)驗的專家來評估內(nèi)外部數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)分析的可靠度，包括薪酬調(diào)查設(shè)計是否嚴(yán)謹(jǐn)、基準(zhǔn)職位匹配是否準(zhǔn)確、調(diào)研樣本的代表性以及對標(biāo)市場的選擇等，以免對薪酬決策產(chǎn)生誤導(dǎo)。

02. AI增強(qiáng)差異化薪酬

在當(dāng)代企業(yè)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(guān)鍵樞紐。一套科學(xué)合理的薪酬體系，不僅可以有效激發(fā)員工的積極性，更在強(qiáng)化組織內(nèi)部分層、支撐管理秩序方面發(fā)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(zé)范圍與目標(biāo)要求，將薪資回報與崗位價值、個人貢獻(xiàn)緊密關(guān)聯(lián)。這一“以責(zé)定薪、以績論酬”的機(jī)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(jié)構(gòu)既是企業(yè)人才戰(zhàn)略的抓手，也是隱性的篩選機(jī)制，能幫助企業(yè)識別并沉淀最符合發(fā)展需求的人力資源。

進(jìn)一步看，分層薪酬體系與企業(yè)的職級制度和組織架構(gòu)深度融合，這種結(jié)構(gòu)化的管理方式有助于維護(hù)組織穩(wěn)定，提升協(xié)同效率，為企業(yè)發(fā)展?fàn)I造有序可控的環(huán)境。

在成本控制方面，企業(yè)可依據(jù)崗位責(zé)任與能力貢獻(xiàn)的重要性，進(jìn)行薪資資源的精準(zhǔn)配置，避免因分配失衡而造成“高薪低效”等問題，實現(xiàn)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(yè)發(fā)展提供明確的參照標(biāo)準(zhǔn)和晉升路徑。員工不僅能夠預(yù)見努力的回報，也愿意在組織內(nèi)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，也能為組織帶來穩(wěn)健和可持續(xù)的發(fā)展動能。

AI時代的到來則為薪酬的分層功效帶來新機(jī)遇。

通過大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)，AI能夠更加精準(zhǔn)地評估崗位價值與貢獻(xiàn)，動態(tài)更新不同層級的薪酬標(biāo)準(zhǔn)，確保激勵機(jī)制與外部競爭環(huán)境同步演進(jìn)。

例如，微軟（Microsoft）推出的Copilot Studio，可利用AI提取最新行業(yè)趨勢與數(shù)據(jù)，進(jìn)而得出薪酬基準(zhǔn)洞察，協(xié)助更新福利和薪酬政策所需的研究和財務(wù)建模，實時調(diào)整不同技術(shù)崗位和管理崗位的薪酬區(qū)間。

AI還可以基于員工績效、潛力評估和職業(yè)發(fā)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(qiáng)化分層激勵。

例如，甲骨文（Oracle）推出的HCM（Human Capital Management）Cloud服務(wù)，其中Workforce Compensation模塊能夠構(gòu)建差異化薪酬體系，為組織內(nèi)不同層級的人才群體分配定制化激勵方案。該系統(tǒng)支持在全球范圍內(nèi)分析、建模和管理多元化薪酬計劃，將薪酬與績效緊密關(guān)聯(lián)。

AI還能夠自動監(jiān)測薪酬結(jié)構(gòu)中的公平性問題，發(fā)現(xiàn)不同層級內(nèi)部可能存在的薪酬偏差，維護(hù)組織內(nèi)部的公正性與秩序。

例如，Salesforce通過與外部智能薪酬軟件Syndio PayEQ?合作，進(jìn)行年度薪酬公平性審計，動態(tài)調(diào)整不同職級和群體的薪酬，確保分層體系內(nèi)部的公平性。

通過智能化的數(shù)據(jù)處理和預(yù)測建模，企業(yè)還能在保證關(guān)鍵崗位薪酬競爭力的同時，優(yōu)化整體資源配置。例如，IBM Watson研發(fā)出一項“預(yù)測員工流失率程序”的專利，用于預(yù)測員工離職風(fēng)險，并為管理人員提供激勵員工的措施。

03. 薪酬的內(nèi)外公平性

無論是否進(jìn)入數(shù)智化轉(zhuǎn)型階段，薪酬管理都必須在激勵效能與公平認(rèn)知之間取得平衡，企業(yè)才能兼顧穩(wěn)固組織與激發(fā)員工潛能的雙重目標(biāo)。

公平不僅體現(xiàn)在組織內(nèi)部的職級匹配與價值對等，也關(guān)乎企業(yè)在外部市場的競爭力。內(nèi)部公平側(cè)重制度建設(shè)，通過明確職責(zé)與產(chǎn)出，建立崗位間清晰可解釋的薪酬關(guān)系。外部公平則通過市場對標(biāo)，確保薪酬策略有利于人才吸引與保留。

隨著數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)借助算法工具開展薪酬對標(biāo)，以實現(xiàn)更為科學(xué)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(nèi)部”的結(jié)構(gòu)性偏差，即過度強(qiáng)調(diào)外部競爭力，忽視對內(nèi)部公平的調(diào)適。

無論是管理者還是算法，其判斷力取決于數(shù)據(jù)的可得性。

外部薪酬數(shù)據(jù)來源廣泛、更新頻率高，諸如薪酬咨詢公司、專業(yè)平臺（如Salary.com、Glassdoor）及網(wǎng)絡(luò)搜索等，為企業(yè)提供大量關(guān)于行業(yè)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(jìn)行橫向比較。

這些都使得管理者或算法在進(jìn)行薪酬調(diào)整時，更易關(guān)注外部數(shù)據(jù)和趨勢。

相比之下，內(nèi)部公平的實現(xiàn)卻面臨現(xiàn)實困境。許多企業(yè)缺乏高質(zhì)量的工作績效或技能評估體系，導(dǎo)致崗位價值難以準(zhǔn)確衡量，進(jìn)而影響薪酬分配的內(nèi)部合理性。

世界薪酬協(xié)會（World at Work）的一項調(diào)查顯示：約2/3的受訪企業(yè)在薪酬設(shè)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(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)建設(shè)，企業(yè)在進(jìn)行系統(tǒng)性薪酬分析時，無論在數(shù)據(jù)數(shù)量還是質(zhì)量上都存在顯著短板。

結(jié)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(xiàn)真正的薪酬科學(xué)化，企業(yè)不僅要用好市場數(shù)據(jù)，更要補(bǔ)足內(nèi)部評估體系這一“短板”，讓算法在公平的基石上發(fā)揮最大價值。

在企業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)性薪酬變革時，算法還可以幫助管理者準(zhǔn)確找到變革的驅(qū)動因素和關(guān)鍵變革點。

例如，調(diào)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(jīng)驗和能力很難系統(tǒng)分析和解釋薪酬差異的成因與變化點。而算法可以輔助識別導(dǎo)致薪酬差距的驅(qū)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(jìn)行調(diào)整和測算。

例如Trusaic PayParity?推出的薪酬軟件，可以統(tǒng)計分析審核員工的薪酬結(jié)構(gòu)，識別可能存在的薪酬歧視問題。

常見的應(yīng)用場景還包括薪酬倒掛，導(dǎo)致薪酬倒掛的原因有很多：企業(yè)整體薪酬體系陳舊，崗位職責(zé)與薪酬標(biāo)準(zhǔn)落伍，新員工憑借新技術(shù)獲得市場化起薪，老員工未獲相應(yīng)調(diào)整；或者公司在高薪地區(qū)新設(shè)辦公室，新招聘員工的薪酬必須符合當(dāng)?shù)厥袌鏊剑酒渌貐^(qū)的員工薪酬未調(diào)整，且缺乏溝通，出現(xiàn)同崗不同薪的矛盾和誤解。

這些問題有望通過AI系統(tǒng)整合對比數(shù)據(jù)、及時識別并警示薪酬失衡風(fēng)險，加上人工判斷、歸因和政策干預(yù)，薪酬倒掛現(xiàn)象將大為減少。

此外，在全球化時代，當(dāng)我們擁有足夠多跨地區(qū)和跨職位的數(shù)據(jù)，還可以運用數(shù)智技術(shù)搜索工作內(nèi)容、員工技能分布、區(qū)域薪酬信息等，讓算法生成適合公司業(yè)務(wù)特色的全球薪資解決方案。

04. 數(shù)智時代的薪酬溝通

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

薪酬溝通指雇主向員工解釋薪酬結(jié)構(gòu)、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(qiáng)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(huán)。部分管理者缺乏溝通意識或相關(guān)培訓(xùn)，習(xí)慣依賴信息不對稱和薪酬保密政策進(jìn)行管理；也有管理者未真正認(rèn)識到溝通在激勵機(jī)制中的關(guān)鍵作用。

數(shù)智時代，員工可通過Salary.com、O*NET、脈脈、薪情網(wǎng)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(yè)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(xié)助構(gòu)建更具回應(yīng)性與信任感的薪酬溝通體系。

為實現(xiàn)精準(zhǔn)激勵，許多企業(yè)的薪酬結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，導(dǎo)致員工常常難以理解“自己的報酬是如何計算的”。由于多數(shù)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(fā)員工對“同工不同酬”的質(zhì)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(shù)智工具可幫助管理者從結(jié)構(gòu)上梳理預(yù)算執(zhí)行、市場對標(biāo)等核心內(nèi)容，提升溝通的系統(tǒng)性。AI代理可全天候回應(yīng)員工對薪酬構(gòu)成和變化規(guī)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(dāng)員工理解薪酬設(shè)計的整體框架，就更容易認(rèn)同自身在組織價值鏈中的位置，這有利于員工將個人價值與組織目標(biāo)相連接，增強(qiáng)其責(zé)任感與內(nèi)驅(qū)力。當(dāng)然，前提是企業(yè)需具備清晰的薪酬理念，并持續(xù)投入算法的優(yōu)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(yīng)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(guān)鍵反饋。

傳統(tǒng)問卷方式搜集的薪酬滿意度數(shù)據(jù)往往存在片面性與滯后性。具備情感識別功能的系統(tǒng)可通過員工表情、語調(diào)與行為，捕捉更真實的反饋。這類系統(tǒng)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(shù)，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(zhí)行層面，管理者應(yīng)強(qiáng)化溝通意識與技巧培訓(xùn)，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(dá)，也難以實現(xiàn)預(yù)期效果，甚至可能削弱員工對管理體系的信任。

05. 薪酬管理的變與不變

未來，薪酬管理仍將持續(xù)演進(jìn)，但核心始終如一：緊扣業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、契合組織文化，并遵循合規(guī)要求。

企業(yè)需通過崗位評估（如崗位價值、技能差異等）明確薪酬標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合基本工資、績效激勵與股權(quán)福利等多元組合，回應(yīng)不同員工群體的激勵需求。

薪酬競爭力應(yīng)通過市場對標(biāo)與內(nèi)部反饋機(jī)制動態(tài)優(yōu)化，如績效表現(xiàn)、技能提升及成本變動等加薪依據(jù)，也應(yīng)合理組合并明確傳達(dá)。

此外，企業(yè)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(xùn)機(jī)制和反饋機(jī)制，增加員工對于薪酬政策的理解和感知公平。

企業(yè)高層應(yīng)分配足夠的注意力，從戰(zhàn)略高度關(guān)注和協(xié)同人力資源與業(yè)務(wù)管理者，將企業(yè)的價值導(dǎo)向滲透于薪酬管理的各環(huán)節(jié)。雖然技術(shù)在不斷進(jìn)步，這些薪酬管理的基本原則和導(dǎo)向依然具有不可替代的價值。

展望未來，企業(yè)急需具備戰(zhàn)略視野、實務(wù)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)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(yè)戰(zhàn)略與文化的薪酬方案，還需參與算法評估、模型設(shè)計及結(jié)果解釋。他們必須深刻理解行業(yè)特性、業(yè)務(wù)需求、外部人才市場和內(nèi)部管理機(jī)制，并在崗位體系與等級排序上具備敏銳洞察。

在數(shù)智化轉(zhuǎn)型背景下，最具價值的薪酬工作是圍繞戰(zhàn)略重構(gòu)關(guān)鍵管理要素，這不僅考驗?zāi)骋徊块T的專業(yè)能力，更依賴跨部門協(xié)同與管理創(chuàng)新。

未來，依賴標(biāo)準(zhǔn)評估的初級分析師或?qū)⒈患夹g(shù)取代，但具備綜合素養(yǎng)的高級薪酬專家將在更長周期中持續(xù)展現(xiàn)獨特價值。

韓踐教授新書推薦

《數(shù)智時代的人力資源管理：趨勢、路徑與方法》

出版社：上海交通大學(xué)出版社

ISBN：978-7-313-31725-4

教授簡介

韓踐博士是中歐國際工商學(xué)院管理學(xué)教授、中歐組織成長與人才發(fā)展研究中心主任、首席人力資源官（CHRO）課程-課程主任、總經(jīng)理課程AMP-聯(lián)席課程主任。她在美國康奈爾大學(xué)（Cornell University）獲得博士學(xué)位。

韓教授的專業(yè)領(lǐng)域主要聚焦于通過組織和人才管理提升組織有效性與可持續(xù)發(fā)展力。她的學(xué)術(shù)成果發(fā)表于諸多國內(nèi)外領(lǐng)先學(xué)術(shù)期刊，并有多個教學(xué)案例獲得國內(nèi)外獎項。

本文合作者郭景豪系中歐國際工商學(xué)院研究助理。本文原載于《經(jīng)濟(jì)觀察報》2025年5月19日，題為《人工智能重塑薪酬管理》。封面圖片由POOK AI生成，文中創(chuàng)意圖片已獲視覺中國授權(quán)。

來源 | 經(jīng)濟(jì)觀察報

編輯| 李鈺婷

責(zé)編| 岳頂軍

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