纵观历史，从纸笔记录到信息系统，从数字化到智能化，人力资源管理的发展过程和经济与技术的发展密不可分。2025年，在人工智能深度重构组织管理的浪潮中，人力资源数据已超越传统管理工具的范畴，而是将“人”这一最复杂的变量，转化为可量化、可预测、可优化的战略资产，成为驱动组织人才战略与业务创新的核心引擎，并推动组织从经验决策向智能决策的跨越式进化。
人才管理的数字基因
传统人才管理中，招聘凭 “印象”、晋升看 “资历”、规划靠 “拍脑”，决策多依赖经验与主观判断。
而在数智化转型浪潮中，逐步规模化、复杂化的组织发展特征，让大多数企业形成了“以应用平台数据来协助企业开展业务结构转型和能力升级”的共识与实践。数据智时代的人力资源管理，本质上是通过对个人和组织的各种数据的整合、分析和预测，进而对人才的知识、能力、素质等各项特征有效量化，实现人力资源管理的标准化、精确化、科学化与决策化。
人力资源的数据智能分析作为企业人才管理升级的关键引擎，通过将基于数据算法的理解范式和决策思维加以结合运用，做出贯通员工生命周期的人力资源管理决策，构建分析逻辑，挖掘并利用数据，解决特定问题，最终体现价值。业人融合的数据价值链
人力资源数据天然具有多维度的洞察能力：
● 基础数据：包括学历、工龄、证书等信息，是人才基本信息的直观呈现；
● 行为数据：可表现为绩效考评、项目参与度、协作网络强度等，映射出人才在实际工作中的行为模式与价值贡献；
● 潜力数据：则是人才的学习曲线、创新提案数量、职业发展规划等，预示着人才的发展后劲与成长空间。
更重要的是，将业务数据与人力数据的融合互通 ，可以实现深度价值分析与横向业务的驱动分析。如果将业务数据人力化：例如将销售额、客户投诉率等业务指标，关联至岗位胜任力模型，能清晰看见人才对业务的直接影响；或者将人力数据业务化，例如把离职率、招聘周期等人力数据，反哺至业务规划，可实现人才策略与业务需求的动态适配，构建起 “人力 - 业务” 的相互互补的双螺旋数据模型，让人力资源管理实现从静态管理到动态优化的范式跃迁。
数据治理重塑人才管理新生态
人力资源作为企业的核心资产，其数据管理的重要性日益凸显，特别是在AI时代，想要充分发挥人力资源数据的价值，只有准确的数据输入才能确保AI结果的准确输出，企业需要将管理场景中的过程与结果数据实现可控、可视、可管。数据治理则构成 AI 驱动组织、业务决策的基础操作。1架构数据化企业可构建岗位技能图谱与职责矩阵，把原本相对抽象的组织架构，转化为可量化分析的数字模型。过程中，清晰梳理各岗位所需技能、明确职责边界，让组织架构从静态的框架图，升级为动态调优的数智化体系。既能实时诊断组织能力缺口，又能为人才部署与业务协同提供数据驱动的决策依据，彻底改变经验主义的管理范式。2人才标准化借助 NLP 技术解析岗位说明书，深度挖掘岗位对知识、技能、素质的需求，并建立三维人才标准体系。统一的人才标准体系打破岗位、部门间人才评价的壁垒，让人才选拔、培养、晋升有了清晰一致的 “度量衡”，显著提升人才管理全链路的科学化水平与决策一致性，使企业的人才识别与发展机制实现系统化、范式化升级。3标签体系化以业务场景为导向设计多维标签矩阵。其中基础标签构建静态画像；行为标签解析价值创造；潜力标签预判成长动能。并通过建立覆盖“采集-清洗-应用”的全链路数据质量闭环，通过智能校验规则与动态权限控制，确保标签的准确性、时效性与安全性，为AI决策提供可靠输入，最终将人力资源数据转化为驱动企业进化的战略新势能。用友BIP数智人力让数据“会说话”
用友通过37年的经验积累和近万家企业的实践和数据沉淀，基于企业数智化底座用友 iuap 平台领先的数据挖掘和机器学习等技术，用友 BIP 数智人力面向企业管理层、HR 人员推出人力数智分析产品。
通过收集、分析和解释人力资源相关数据，如员工的工作经历、培训记录工作绩效评估、薪酬情况、假勤工时等，以支持组织决策和管理的过程，帮助组织更好地了解和优化人力资源管理，提高员工的生产力和满意度，从而提高组织的绩效和竞争力。为企业的 HR 业务人员及管理者直接赋能通过数据实现对企业人力资源管理进行全面、多维、深度、灵活的审视。
用友全面人力数智分析服务矩阵
1分析级应用：数据可视化分析看板
用友 BIP 数智人力预置8大分析主题，30个子场景，和170个指标，包括组织效能、薪酬成本、人才结构、人才流动等。为企业提供一套全景、多口径的人力数据分析体系，开箱即用，覆盖企业人力分析各类场景，全面对标人力资源管理先进企业，为企业量身剪裁出一套切实可行的分析体系。
2决策级应用：可视化人才画像输出通过打破异构系统屏障，数据集成重组，围绕人才标签、人才盘点、绩效、人员信息和任职信息，依托用友 BIP 数据分析基座，构建起数字化可视化人才画像;结合全维度对比分析；实现看清看全、科学识人。全面追踪人才发展轨迹、多维标签标记人才质量，更全面了解人才。
3创新级应用：智能化洞察见解结合智能化分析技术，根据数据的演变规律，通过大语言数据训练构建不同角色的人力分析模型，进一步依据数据的动态变化规律提炼我们对数据的洞察与结论分析，从而让企业的管理者们能够清晰、准确、科学的使用数据，并将这些分析结论广泛运用在企业管理的每一个环节（人才供应链调配、员工离职预测、识别高潜人才、员工发展方向预判等），真正将数据转化为企业的核心竞争力，更好地帮助企业实现战略的达成。
AI+HR 的未来，将以技术与管理并重的双轮驱动模式，持续拓宽人力价值边界。用友 BIP 数智人力正加速推动 “人 - 数据 - 业务” 深度融合，让流程管控蜕变为价值流赋能，让标准化管理将升维成个性化关怀，让人力资源管理将真正实现人尽其才、才尽其用。
