国家四部门联合推动“人工智能+人社”发展，泛微·聚才林提供“招聘·用工·排班·绩效·算薪”AI场景

　　7月8日，人力资源社会保障部等四部门印发《关于加快推进“人工智能＋人社”应用发展的实施意见》，要求培育和普及一批高性能人社行业大模型和智能体应用，人力资源管理的数智化转型继续加速。

　　《实施意见》从6个方面打造人社人工智能重大场景，其中，与组织直接相关的场景包括：

　　· 智慧招聘：识别用人单位招聘需求，生成招聘公告和求职简历，开拓数字人直播带岗、远程招聘、智慧面试等新模式。

　　· 用工管理：劳动用工政策智慧评估和劳动关系风险监测预警。

　　· 数字员工：为企业员工咨询解答人力资源政策，提供个性化的人力资源服务。

　　· 智慧培训：根据培训需求智能生成个性化培训课件，推行人才人事智慧考试。

　　· 人才管理：综合评价劳动者职业能力和素质，实现精准画像。

　　· 智慧人力资源服务：与重点企业人力资源管理系统对接实现‘政企智联’，构建人力资源管理智慧助理，协助用人单位处理人力资源管理事务。这意味着政企数据打通、智能人事（招聘、劳动合同、考勤排班、薪酬绩效等）助手将成为刚需。

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　　场景解读

　　泛微·聚才林-数智化人事管理平台，深度融合AI、RPA等技术，覆盖智能招聘、用工审核、考勤排班、绩效管理、薪酬核算、人才管理等核心场景，融入人事“选.用.育.留”全场景，助力实现人事管理全链路数智化闭环。

　　智能招聘场景

　　从JD编写到Offer发放

　　场景1：AI编写岗位JD

　　智能撰写，规范输出

　　只需要简单描述一下岗位需求，AI直接帮你生成一份完整的JD——岗位职责、任职要求、技能关键词等，快速提升JD编写效率。

　　场景2：岗位一键发布

　　多平台同步，人工无需干预

　　聚才林通过招聘机器人，一键就能把岗位发布到外部招聘网站和内部招聘平台。整个发布过程不需要人工干预，HR省心省力，可以把更多精力放在候选人沟通上。

　　场景3：简历智能采集，匹配度分析

　　自动归集，多维度评估

　　招聘机器人自动抓取各大招聘网站投递的简历，并同步到系统内，形成统一的内部简历库。HR不用挨个平台去刷简历，简历自动归集，投递了就自动抓到系统里。

　　AI基于岗位JD，从学历背景、工作经历、技能资质等维度自动计算每份简历的匹配度，输出综合评估结论，主动筛选并推荐最合适的候选人。

　　场景4：AI数字人面试

　　自主初面，全程录屏

　　通过数字人可以按照预设的题库与考察逻辑自主完成初面，全程录屏归档。候选人随时可以面试，不受时间限制；面试官亦可从初面环节解放，专注于复面与专业判断。

　　场景5：面试结果智能分析

　　量化评估，标准一致

　　聚才林借助AI综合分析面试录音、录像及作答内容，输出客观标准化的评估结论，候选人表现怎么样、哪些方面匹配、哪些方面有差距，一目了然。AI给出量化分析结果，确保每位候选人获得一致的衡量标准。

　　场景6：录用合规审查

　　自动校验，前置风控

　　AI根据表单数据和组织规范自动进行合规校验，精准识别潜在风险点并给出修正建议。不用HR自己一条一条去对规则，AI帮忙把关，让风险前置。

　　场景7：Offer智能发放

　　全程自动，全程追溯

　　系统自动触发Offer申请流程，审批完成后即刻发送正式Offer邮件，候选人反馈自动归档，全程可追溯。从生成到发放，全流程自动化，减少HR手动操作。

　　用工智能审核场景

　　让合规风险向主动防控升级

　　场景1：试用期员工风险审查

　　动态监控，量化评估

　　系统自动监控试用期期限，动态采集考勤数据、协作表现、奖惩记录，输出量化评估报告。哪些人表现好、哪些人需要关注、哪些人有风险，一目了然，让转正决策有据可依。

　　场景2：转正智能提醒与考核

　　主动提示，考评数据自动归集

　　支持自定义转正预警规则，AI自动识别即将到期的试用期人员，并标记风险等级。哪些人该转正了、哪些人有风险，系统主动告诉你，不用HR自己去记日期。

　　聚才林帮助HR动态采集试用期工作成果、行为表现、考勤打卡等数据，形成客观记录。领导审批有充分的数据支撑，这个人考勤怎么样、目标完成度多少、有没有风险项，一目了然。

　　场景3：劳动合同风险审查

　　提前预判，拦截风险

　　自动采集合同类型、签订日期、期限等数据，提前预判到期风险与签署合规性，预警消息主动送达。哪些合同快到期了、哪些需要续签、哪些有签署合规问题，AI提前告知HR，把风险拦截在前面。

　　场景4：员工在岗尽责风险审查

　　自动评估，及时预警

　　基于考勤、绩效、行为等多维度信息构建风险识别模型，自动输出在岗尽责风险评估结果，在问题苗头出现时即发现并处理。

　　智能考勤排班场景

　　排班有据、考勤有序

　　场景1：事前智能排班

　　规则融合，自动输出

　　系统按设定规则融合历史排班数据、打卡数据，自动输出排班方案。什么时间段需要多少人、哪些员工可以安排、法定节假日怎么调休，AI算得清清楚楚，减少排班工作量，也减少排班带来的合规风险。

　　场景2：排产班次预测

　　业务联动，预判精准

　　AI可以结合历史业务订单与产量数据，分析业务波动规律，生成排班预测建议。什么时间点业务会起来、应该提前多少人力的准备，AI帮你做好预判，让劳动力调度有据可依。

　　场景3：打卡异常预警

　　自动识别，敏捷响应

　　AI自动识别各类打卡异常模式，如同一时间点集中打卡、频繁在非工作地打卡等，及时发现考勤作弊行为并动态预警。

　　场景4：考勤合规校验

　　自动扫描，无遗漏检查

　　AI按预设规则自动扫描考勤结果，标注不合规数据并提示风险。哪些班次设置不合理、哪些加班不符合规定，AI一次性全部检查出来，让合规检查不再有遗漏。

　　智能绩效考核AI场景

　　数据评估，让绩效真正激励员工

　　场景1：OKR智能创建

　　自动拆解，结构化输出

　　系统根据简单描述自动拆解关键结果，一键生成结构化的OKR。目标是什么、关键结果有哪些、怎么衡量，让目标制定更高效。

　　场景2：绩效智能评分

　　定量定性结合，有理有据

　　定量指标可以自动获取业务数据，定性指标由AI综合分析完成情况，输出有理有据的评分建议。不是凭空打分，而是有数据支撑、有分析依据。

　　场景3：部门绩效评估与分布

　　实时监控，异常预警

　　系统横向比较部门内人员绩效分布，识别共性问题并输出改进建议，使绩效辅导更具针对性；实时监测各部门绩效分布，异常情况自动预警。哪个部门的绩效普遍偏高、哪个部门评分偏低，AI将问题清晰展现，确保绩效评定保持在合理区间。

　　智能算薪AI场景

　　从核算到分析，从数据汇总到智能解读

　　场景1：定薪标准评估

　　市场对标，数据支撑

　　系统自动采集同行业同岗位薪酬水平，结合企业内部标准给出定薪参考区间，为定薪决策提供市场数据支撑。

　　场景2：指标数据一键引用

　　一键同步，数据流转

　　考勤结果、绩效得分、计件数量、奖惩记录等各类数据可以一键同步至算薪表单，数据自动流转，减少重复录入与数据错漏。HR不用再一个个去收集数据，系统自动汇总完整。

　　场景3：线上线下对比

　　智能比对，差异标记

　　系统将线下薪酬数据与自动核算结果智能比对，差异项目自动标记。哪些地方有差异、差异有多大，一目了然，不用人工逐项核对。

　　场景4：薪酬核算校验

　　规则校验，自动标注

　　系统按预设校验规则自动扫描薪酬数据，自动标注异常项目并提示修正建议，减少人工排查工作量。

　　场景5：薪酬数据智能比对、分析

　　多维比对，数据洞察，辅助决策

　　AI根据多维度快速对薪酬数据进行比对。年度薪酬数据比对，自动解读变化差异与原因，清晰呈现部门与个人的薪酬变动趋势及合理性；同工薪酬比对，按性别、地域、职级、工龄等维度自动分析薪酬差异，及时发现并预警潜在的同工不同酬风险；AI智能解读薪酬报表，自动对比历史与本期数据，清晰呈现成本构成变动原因与关键驱动因素。

　　人事自助服务AI场景

　　24小时智能助手，随时在线

　　聚才林整合了员工高频服务场景，提供24小时智能助手，随时在线。员工只需简单描述需求，即可快速办理事务、查询信息、获得解答。不用等HR回复，不用在各个系统里翻找，一句话就能搞定。

　　人才管理AI场景

　　从盘点统计到画像洞察

　　场景1：人才结构

　　多维分类，自动更新

　　系统从人才分类、技能标签、人才级别等多维度进行综合分析，自动为人员更新标签，清晰呈现高潜人才、专业人才、需关注人员等关键信息，无需HR手动统计。

　　场景2：人才画像生成

　　动态沉淀，全面呈现

　　AI自动采集人员业务数据，每个人都有自己的一张能力卡片，动态生成包含能力水平、绩效表现、风险评估、发展潜力等多维度标签的人才画像。从入职到成长到晋升，所有数据持续沉淀更新，使人才决策有据可依。

　　价值总结

　　泛微·聚才林将AI能力融入人事管理全流程，从招聘到入职、从日常管理到人才盘点，AI贯穿了人力资源管理的全流程闭环，实现「在业务过程中管事，在数据洞察中理人」：

　　1）对话式业务驱动：用自然语言即可发起招聘需求，AI自动理解意图并执行，让人事操作实现对话式驱动。

　　2）AI 自动化执行：将岗位发布、简历采集、简历解析、面试初筛等重复性工作交由AI智能机器人自动完成，将HR从重复工作中解放出来。

　　3）智能风控预警：AI自动动进行编制校验，合规审查、试用评估、调动风险识别，从"人盯着查”变为"AI主动盯”，用工风险不留死角。

　　4）数据智能洞察：AI自动采集业务数据，生成人才画像，评估绩效表现、解读薪酬报表，从“手工统计”变为“智能分析”，人才决策有据可依。