韩践
韩践、郭景豪／文
薪酬体系紧密关联人才的招聘与保留，涉及员工激励与发展，关乎组织稳定和成本管控，它是企业战略执行的关键着力点。人工智能即AI时代的薪酬管理正历经深度变革。
光辉国际（KornFerry）是一家组织咨询公司，在2025年发布了一份报告，该报告指出，AI在薪酬管理里的应用主要聚焦于三大领域，也就是薪酬沟通与透明度、外部薪酬标杆对比以及职位与技能架构，当下，22%的组织已在前面两个领域运用AI，而21%的组织则将AI应用于职位技能架构。虽说实际应用率实际依旧是比较低的（处于9%至22%的范围），然而大多数的组织已经是把AI纳入到未来战略之中了：有着66%的组织是在考虑将其用于预测性分析方面，公平性连同一致性（其中15%已经在使用、62%还在考虑当中）以及薪酬绩效关联情况（包括14%已是用到了且也有些效果、57%还在考虑阶段）呈现出了很强劲的具备很大发展可能性的潜力。当下，尽管个性化应用的采用比率仅仅只有9%，可是依然有着57%的组织处于规划的进程里面。从整体的情况去看，AI的应用正渐渐演变成薪酬管理未来发展方面的关键的重要的方向。
对于未来而言，我们所期望的是，那 AI 驱动之下的薪酬管理，它决然不只是后台管理体系里头的一部分而已，反而更是要成为能够连接人力资源管理、组织战略以及业务发展的智能枢纽才行。在薪酬管理变革即将迎来启动的前夕之时呀，我们尝试着围绕 AI 时代薪酬管理的几个关键重要话题去展开探讨呢。
薪酬数据与薪酬分析
在信息时代，薪酬系统的数据，主要，是由员工数据库构成还有工资单，这些，同样，也是人力资源信息系统也就是HRIS的基础 。
早期薪酬系统，因受存储与处理能力的限制，其能够处理的数据规模，极为有限，其能够处理的数据类型，也非常有限，并且其应用范围，局限于一些常规性变量，像职称、基本工资、绩效加薪、奖金金额以及总薪酬，其分析方法，也以简单的排序和加总为主。当下，许多小企业的薪酬管理，依旧处于这个阶段。
互联网出现了，移动互联技术也出现了。这不仅使得薪酬管理相关的数据量增加了，还驱动着薪酬体系渐渐与其他管理模块的数据打通联动起来，目的是供决策者们去诊断问题，进而调整薪酬。信息获取的范围从人力资源部门扩展到更广泛的管理层了，业务主管借助手机应用能实时查看下属的薪酬范围以及对标情况，这提升了薪酬管理的透明度，也提升了薪酬管理的响应速度。
与信息时代相比较而言，当下运用AI去处理的数据，在规模方面更大，在类型上面更广，于是薪酬大数据的概念也相应产生了。这个概念一般包含着跨地域、多组织的实时数据，其中跨组织的数据应用尚处在起始阶段哦，况且它还涵盖了定量，定性这样的信息，甚至连图片、音视频等多模态信息也有所包含。
依托于此，传统情况下的薪酬分析会逐渐演变成具备“数据 + 智能”深度融合特性的存在。人工智能的核心优势是能够从数据里学习，能够识别数据当中的模式进而做出预测，而并非单纯依靠当下的数据以及指令进行过去数据的更新。这样的特点能够辅助薪酬管理一步步达成从数据驱动朝着智能决策的转变。
薪酬数据会从静态朝着动态演化，和绩效数据实时联动，与考勤数据实时联动，跟市场数据实时联动，同行为数据实时联动，其数据来源愈发多样，包含社交平台的数据，涉及第三方市场调研机构的数据。
此外，智能分析能力不断提升，AI算法会被用来预测员工流失风险，评估薪酬激励的弹性效果，通过自动化建模给决策者提供薪酬区间的调整建议，达成个人绩效与薪酬的精细联动。
然而，跟其他管理领域相类似，薪酬算法在快速发展之际，受到了数据数量的限制，受到了数据质量的限制，受到了决策“黑箱”的挑战，受到了“AI幻觉”的挑战。
其一，数据要是不完整或者存在偏倚，那就有可能致使算法输出不准确，甚至还会让薪酬不公的情况变得更严重；其二，复杂模型里“可解释性”要是不足，就容易引发员工对于决策过程以及管理层的不信任 。
光辉国际在上述报告里表明，于把人工智能运用到组织薪酬管理的进程当中，主要挑战聚焦在以下关键领域，数据隐私与安全，百分之六十九的受访者把它当作主要障碍，其次是内部数据和系统整合问题，百分之五十四，以及成本与资源限制，百分之四十二。法律与合规要求，百分之三十八，和结果质量与可信度，百分之三十五，也位列前五大挑战 。
现今，因数据处于泛滥状况，工具质量又好坏不一，所以企业会需要更多经验丰富的专家，去评估内外部数据质量，以及数据分析的可靠程度，这涵盖薪酬调查设计是不是严谨，基准职位匹配是否精准，调研样本有无代表性，还有对标市场的选择情况等，目的是防止对薪酬决策造成误导 。
AI增强差异化薪酬
在当代企业管理体系里，薪酬早就越过报酬的基本功能，变成连接员工激励、人才管理以及组织运行的关键枢纽了。一套科学又合理的薪酬体系，不仅能够有效激发员工的积极性，而且在强化组织内部分层、支撑管理秩序方面还发挥着不可替代的作用。
首先，薪酬制度借着界定不同层级岗位的职责范围以及目标要求，把薪资回报跟岗位价值、个人贡献紧密联系起来。这 “以责定薪、以绩论酬” 的机制，不但反映出岗位之间的价值差异，还让员工清楚自身在组织里的定位以及成长空间。
具有差异化的薪酬结构，它是企业人才战略得以实施的关键着力点，同时还是一种隐性的筛选机制，这种机制能够助力企业去识别，并且沉淀下最为契合发展需求的人力资源。
从更深入的角度去看，具有分层特点的薪酬体系，和企业的职级相关制度以及组织架构，实现了深度层面的融合，这样一种呈现结构化的管理办法方式，对维护组织的稳定状况有着帮助，还能够提升协同方面的效率成效，进而为企业的发展构建营造出一种有序且可控的环境局面。
企业于成本控制范畴内，能够按照岗位责任以及能力贡献的关键程度，来展开薪资资源的精确分配，防止因分配不均衡致使“高薪低效”之类问题出现，达成激励成效与成本效益的双重获利。
此外，薪酬等级体系清晰透明，可为员工职业发展，提供明确参照标准，提供晋升路径。员工不但能预见努力之回报，还愿于组织内部深耕成长。此基于长期主义之激励逻辑，于提升员工归属感与绩效意愿之际，亦为组织带来稳健且可持续之发展动能。
AI时代的到来则为薪酬的分层功效带来新机遇。
通过大数据展开分析，运用机器学习，AI能够更为精准地去评估岗位价值以及贡献，动态更新不同层级的薪酬标准，以此确保激励机制和外部竞争环境同步进行演进。
比方说，微软所推出的CopilotStudio能够依靠AI去提取最新的行业趋势以及数据，借此得出薪酬基准洞察，从而协助进行更新福利和薪酬政策所需要的研究以及财务建模，最后实时调整不同技术岗位以及管理岗位的薪酬区间 。
AI能够依据员工绩效，基于潜力评估以及职业发展轨迹，智能辨认潜在的有晋升可能的候选人，制定具有个性化特点的激励策略，加强分层激励 。
比方说，甲骨文也就是Oracle所推出的HCM即Human Capital Management Cloud服务，这里面Workforce Compensation模块可以构建差异化薪酬体系，给组织内不同层级的人才群体分配定制化激励方案。该系统能够在全球范围内支持分析、建模以及管理多元化薪酬计划，把薪酬与绩效紧密关联起来，。
AI具备自动监测薪酬结构里公平性问题的能力，能够察觉不同层级内部或许存在的薪酬偏差，进而维护组织内部的公正性以及秩序。
比如，Salesforce借助跟外部智能薪酬软件SyndioPayEQR开展合作，来实施年度薪酬公平性审计，进而动态调整不同职级以及群体的薪酬，以此保证分层体系内部的公平性。
智能化的数据处理以及预测建模作用下，企业于保证关键岗位薪酬具备竞争力之际，还能够进一步优化整体资源配置，比如说，IBM Watson研发了一项名为“预测员工流失率程序”的专利项目，该项目旨在预测员工离职风险，并且为管理人员提供激励员工的相关措施 。
薪酬的内外公平性
不管有没有步入数智化转型时期，薪酬管理都得要在激励效能以及公平认知两者之间达成平衡，这样企业才可兼顾到稳固组织还有激发员工潜能这两个目标。
公平并非仅仅体现在组织之内的职级相互匹配以及价值实现对等，它还和企业在外部存在竞争的市场有所关联。对内部分配公平而言，其重点在于制度方面所进行的建设，借由清晰界定职责以及明确产出，去建构岗位之间能够清晰予以解释的薪酬关系。而关于外部公平来说，是借助市场进行对标，以保障薪酬在采用的这项策略上有利于人才的吸引以及保留 。
伴随数据技术向前发展，越来越多的企业借助算法工具去开展薪酬对标，目的是达成更为科学化、市场化的薪酬管理。
可是，在实际去做的时候，算法工具极有可能造成“重外部却轻内部”的那种结构性偏差，也就是过度地去重视外部公平，而忽略了对内部公平的调整 。
无论是管理者还是算法，其判断力取决于数据的可得性。
薪酬数据源于外部，其来源颇为广泛，更新频率也很高，像薪酬咨询公司，还有专业平台，比如说Salary.com、Glassdoor，包括网络搜索等，这些都能给企业提供众多有关行业薪酬水平的参考，员工自身呢，也趋向于把自己的收入跟市场里相似的岗位去做横向比较。
如此种种，均致使管理者或者算法，于开展薪酬调整之际，越发容易去留意外部数据，以及趋势 。
相较而言，内部公平的实现存有现实困境，不少企业欠缺高质量的工作绩效评估体系，致使岗位价值难以精准衡量，而且还欠缺高质量的技能评估体系，由此影响薪酬分配的内部合理性。
一项由世界薪酬协会（WorldatWork）所开展的调查表明，大约三分之二接受访问的企业，在薪酬设计的进程当中，并没有运用岗位或者技能评估工具。这所蕴含的意思就是，对比于招聘以及选拔环节的数据构建情况，企业在开展系统性薪酬分析的时候，不管是在数据的数量方面，还是在数据的质量方面，都存在着明显的不足。
致使的情形是，薪酬算法尽管使得“能看见的公平”得以提升，然而有可能促使“看不见的不公”变得更为严重。想要达成真正意义上的薪酬科学化，企业不但要妥善运用市场数据，还要弥补内部评估体系这一“不足之处”，从而让算法在公平的基础之上发挥出最大程度的价值。
有这样一种情况，当企业开展具有系统性的薪酬变革之际，算法能够助力管理者，精准地寻找到变革的驱动因素，以及关键的变革点 。
例如，薪酬变革存在一个常见需求，就是调整薪酬差距，不合理的薪酬差异，会大幅降低员工对薪酬体系的满意度，还会降低薪酬体系的作用。单凭管理者的经验与能力，很难系统分析和解释薪酬差异的成因和变化点，而算法能够辅助识别致使薪酬差距的驱动要因，判断这些差距点是否合理或契合变革后的薪酬理念，并且对这些成因予以调整和测算。
常见的应用场景之中，还涵盖着薪酬倒挂这一情况，致使出现薪酬倒挂这事，存在着诸多缘由：其一原因是，企业整体的薪酬体系显得陈旧，其岗位职责与薪酬标准已然落伍，新员工依靠新技术得以获取市场化的起薪，然而老员工却并未获得相应的调整；其二原因是，公司于高薪地区新设立了办公室，新招聘员工的薪酬必然要契合当地市场水平，公司其他地区的员工薪酬却未做出调整，并且还缺乏沟通，进而萌生了同岗不同薪的矛盾以及误解。
通过AI系统整合对比数据，有望及时识别、警示薪酬失衡风险，加之人工进行判断、归因以及政策干预，这些问题能够让薪酬倒挂现象大为减少。
同时，于全球化的这个时代当中，一旦我们具备了充足数量跨越地区以及跨越职位的数据，那么还能够借助数智技术去搜寻工作内容、员工技能分布状况、区域薪酬信息等，进而促使算法生成契合公司业务特色的全球薪资解决方案 。
数智时代的薪酬沟通
在数智技术予以加持的状况下，算法为朝着提升薪酬公平性的方向提供出了关键的支撑，并且还促使企业去思索怎样能够更好地凭借技术来增强薪酬沟通所具有的效果 ，这变成了连结薪酬管理里“技术”与“人性”的关键桥梁 。
进行薪酬沟通，是雇主向员工解释薪酬结构，以及薪酬水平，还有支付方式等信息的流程。诸多实证研究显示，有效的薪酬沟通，能够有助于提升员工的公平感，并且提升员工的满意度，还能增强激励效果，进而改善组织绩效与氛围。
固然是这样，然而薪酬沟通却通常被视作薪酬管理里最为薄弱的那一个环节。一部分管理者欠缺沟通的意识，或者没有相关的培训，习惯依靠信息不存在对称和薪酬保密的政策来实施管理；另外也存在管理者并没有真正认知到沟通在激励机制里面的关键性作用。
处在数智时代，员工能够借助Salary.com、O*NET、脉脉、薪情网等平台，去获取市场薪酬信息，并且还能在社交媒体之上分享薪酬以及福利体验。这些趋势明显提升了薪酬透明度这个情况，也对企业的沟通能力提出了更高要求。在这样的背景之下，算法能够作为有力工具，来协助构建更具回应性以及信任感的薪酬沟通体系。
许多企业为达成精准激励，薪酬结构变得益发复杂，致使员工时常难以明白“自身的报酬是依据怎样的方式来计算的”。因多数岗位的薪酬水准取决于岗位价值以及绩效评估，而这些信息通常欠缺透明度，所以很容易引发员工针对“同工不同酬”的质疑。
与此同时，处于不同层级的管理者常常仅掌握一部分薪酬体系，以至于难以全方位地对组织的薪酬策略加以解释，并且在信息有限的状况下所给出的解释也不容易消除员工的疑虑。这些问题一同削减了薪酬体系的激励效用，以及员工对于公平的感知。
面向管理者的数智工具，能够助力其从结构方面对预算执行以及市场对标等关键内容予以梳理，进而提升沟通具备的系统性。针对员工的AI代理，可在全天任何时候回应员工就薪酬构成与变化规则提出的问题，协助员工从市场、岗位、绩效等多个维度去理解薪酬背后所蕴含的逻辑。
薪酬结构的合理设计，能够让员工更清晰地理解薪酬体系的整体架构，与此同时，认同自身于组织价值链里的位置，进而将个人价值与组织目标紧密相连，增强责任感与内驱力。当然，这一切的前提是企业拥有清晰的薪酬理念，并且持续投入算法的优化以及迭代工作。
降薪、裁员这类敏感议题当前，中层管理者通常非常欠缺足够的共情能力，以及应对技巧，AI工具能够辅助他进行个性化沟通，缓解焦虑，还能记录关键反馈。
薪酬满意度数据，以传统问卷方式收集起来的，常常存有着这种片面性以及滞后性。具备情感识别功能的一类系统，能够凭借员工的表情，还有语调以及行为，去捕捉更为真实的反馈。这类系统，同样是适用于薪酬谈判等具有高敏感性的场景的，对于提升沟通效率以及效果是有辅助作用的。
先是存在着无论采用新技术与否的情况，而后薪酬沟通的有效性，一直是深深扎根于，那种由上而下营造出来的，公平、公正与透明的组织文化之中的。
处于执行层面，管理者需要强化沟通意识方面以及技巧培训，以此推动和员工展开更为频繁且有效的绩效与薪酬对话。不然的话，就算“钱给到位了”，要是激励信息没有被清晰传达出来，那就很难达成预期效果，甚至还有可能削弱员工对于管理体系的信任。
薪酬管理的变与不变
未来，薪酬管理会持续不断地演进，然而其核心一直保持不变，那就是紧密贴合业务战略，符合组织文化，并且遵循合规要求。
企业必要籍由岗位评估，诸如岗位价值、技能差异之类，来明晰薪酬标准，并且要结合基本工资、绩效激励以及股权福利等多元组合，以此回应不同员工群体的激励需求。
薪资竞争力要借助市场对标以及内部反馈机制来进行动态优化，加薪所依据的内容，像绩效表现、技能提升还有成本变动等，也应当合理组合并且明确传达出去。
额外地，企业需看重针对员工的薪酬沟通系统，以薪酬沟通为核心给管理者创设培训机制以及反馈机制，提升员工对薪酬政策的理解程度以及感知到的公平性。
企业当中处于高层层级的人员，应当去分配充足的注意力，站在战略所具有的高度层面，对人力资源以及业务管理者予以关注并且协同，从而把企业所具备的价值导向，渗透到薪酬管理的各个相关环节之中。尽管技术始终在持续不断地进步，然而这些薪酬管理的基本准则以及导向，依旧具备着不可被替代的价值。
依据2025年KornFerry所做的调研，虽然当下AI在薪酬管理里的实际应用占比依旧比较低，仅仅在9% - 22%之间，但是相当多的组织，占比为66% - 85%，都已经把它归入了未来的薪酬战略规划之中。
放眼未来，企业急需那种拥有战略视野、积累实务经验以及掌握数据分析能力，达到高水平的薪酬专家。这样的人才，不但要去制定符合企业战略与文化的薪酬方案，而且还要参与算法评估、模型设计以及结果解释。他们得深切领会行业特性、业务需求、外部人才市场以及内部管理机制，并且在岗位体系与等级排序方面拥有敏锐洞察。
处于数智化转型的背景情形之下，极具价值的薪酬方面的工作，是围绕着战略去重新构建关键的管理要素，这不但对某一个部门的专业能力进行考验，而且更加依赖跨部门之间的协同以及管理方面的创新。
在未来，那些依赖标准进行评估的初级分析师，或许会被技术所取代，然而，拥有综合素养的高级薪酬专家，将会在更长的周期里，持续展现出独特的价值。
韩践当属中欧国际工商学院那边的管理学教授，同时作为中欧组织成长与人才发展中心主任；郭景豪则是中欧国际工商学院的研究助理 。
