【加州】薪酬科技公司 BetterComp 完成 3300 万美元 A 轮融资，加速全球扩张与 AI 创新HRTech概述：总部位于加州的核桃溪的薪酬管理科技公司 BetterComp 宣布完成 3300 万美元 A 轮融资，由 Ten Coves Capital 领投。创立于 2019 年的 BetterComp 专注于现代化薪酬管理，其平台融合 AI 市场定价与薪酬推荐，已服务多家《财富》500 强企业。近两年实现 100% 年增长，团队规模扩大 33%。本轮融资将推动其全球扩张、产品迭代与团队建设。
【美国加州 Walnut Creek，2025年7月22日】——专注于薪酬管理软件的科技公司 BetterComp 宣布完成 3300 万美元 A 轮融资，本轮由知名金融科技投资机构 Ten Coves Capital 领投。这笔资金将用于加强产品研发、拓展全球市场、加速人工智能在薪酬管理领域的应用，并持续扩充团队以满足企业客户的增长需求。
BetterComp 成立于 2019 年，由 Alan Miegel、Sandra Leon 和 Derek Watson 三位薪酬领域资深人士共同创办，致力于通过现代技术手段重塑传统企业薪酬管理流程，提出了“市场定价规模化（market pricing at scale）”的全新理念，解决企业在全球化、合规化、数据一致性等薪酬策略制定中的痛点。
员工薪酬是大多数企业最大的单项支出，然而大型企业的薪酬团队往往依赖于几十年前开发的单点解决方案和传统、脱节的平台。BetterComp 打破了这一现状，提供了一个由专业领域专家团队支持的现代化、用户友好的平台。其尖端技术可显著节省时间，并提供 AI 驱动的洞察，使薪酬专业人士能够根据不断发展的人才战略和监管要求，做出更快、更准确的薪酬决策。
联合创始人兼首席执行官 Alan Miegel 表示：“多年来我们亲眼见证 HR 部门在技术加持下不断进步，但薪酬团队却长期依赖老旧系统与表格工具。我们希望通过技术，将繁琐的流程自动化，把时间还给薪酬团队，让他们专注于战略决策。”
过去两年，BetterComp 实现了连续 100% 的年度营收增长，客户中已有 38% 为《财富》500 强企业。2025年，公司团队规模已增长 33%。此次融资是 BetterComp 创立以来首次引入外部资本，标志着其从自筹阶段迈入快速扩张期。
Ten Coves Capital 合伙人 Steve Lula 表示：“薪酬科技领域长期被忽视，BetterComp 以其深厚的行业洞察力与技术实力脱颖而出。我们相信它将成为该行业的领先者，重新定义全球企业的薪酬策略实践。”
据介绍，BetterComp 未来将在以下几个方面重点投入：
强化 AI 能力：构建具备安全性与透明度的 AI 工具，提升市场定价、薪酬推荐和数据归一处理效率
产品扩展：开发新的功能模块与数据集成方式，满足跨国企业与中大型组织的定制化需求
全球市场开拓：将产品从北美市场延伸至亚太、欧洲等地区，加速本地化适配与客户支持能力
生态合作：持续扩大与咨询公司、人力资源系统与数据供应商的集成合作，构建开放型薪酬科技生态系统
BetterComp 的平台现已具备强大的可扩展架构，能够支持不同薪酬政策、数据源与全球团队协作，其“可配置、安全性强、易用性高”的设计理念也获得了众多薪酬专业人士的认可。
随着薪酬透明化、合规管理与人才竞争加剧，企业对智能化、自动化薪酬工具的需求日益增长。BetterComp 此轮融资不仅是对其产品与愿景的肯定，更标志着全球薪酬科技市场迈入新一轮创新周期。
关于 BetterCompBetterComp 是一家总部位于美国加州 Walnut Creek 的薪酬管理软件公司，致力于通过现代化平台与 AI 技术，帮助企业实现薪酬决策自动化、数据一致化与全球市场定价管理。其客户涵盖从中型企业到《财富》500 强公司，产品强调可扩展性与战略适应性，已成为薪酬科技领域的重要创新力量。更多信息请访问 bettercomp.com。
关于 Ten Coves CapitalTen Coves Capital 是专注于金融科技生态系统的成长型投资机构，投资领域覆盖支付、保险、资产管理、人力资源与薪酬系统等关键垂直行业。其团队已成功推动超过 40 家软件公司实现商业化规模增长与价值创造。了解更多请访问 tencoves.com。
AI
2025年07月22日
AI
员工体验平台的演进：推动 AI 转型的关键引擎员工体验平台（EXP）正在成为企业 AI 转型的关键基础设施。EXP 不再只是HR工具，而是推动组织学习、透明沟通和员工赋能的核心平台。研究提出五大战略：以人为本、自下而上、持续学习、透明沟通和实时优化。案例包括 Microsoft 的 HR AI 转型、ASOS 的 AI 自动化、Clifford Chance 的法律文书 AI 起草。EXP 赋能组织实现敏捷变革和AI落地。
AI 正在快速改变职场——不仅是技术，更是组织文化与工作方式的深刻变革。
人工智能（AI）的广泛应用为生产力、效率和业务增长带来了前所未有的机遇。然而，AI 转型并不仅仅意味着“部署新技术”，它实际上深刻地重塑了员工体验，影响着组织文化、团队协作方式与工作流程。
在这一转型过程中，员工体验平台（Employee Experience Platform，简称 EXP） 正逐渐从传统的 HR 工具，演进为推动企业成功实施 AI 的关键引擎。EXP 不再只是一个用于请假或查政策的门户，而是集成沟通、学习、协作、数据与自动化的智能化平台，帮助组织推动 AI 采纳、提升员工准备度，并确保 AI 真正带来业务价值。
员工体验平台的演进
EXP 的初始功能主要是处理事务性流程，如请假申请、薪资查询等。但如今，随着 AI 技术的发展，EXP 已演变为智能化的交互中心，集成以下核心功能：
跨系统的员工沟通与协作
提供关于 AI 使用和员工情绪的实时洞察
支持个性化的学习与技能建设
自动化重复任务，让员工专注于更有价值的工作
同时，得益于 AI Agent 的融入，如今的 EXP 变得更易使用，员工可通过自然语言与系统交互，实现跨系统流程操作，无需再进入多个事务性系统。
因此，EXP 不再是“可有可无”的系统，而是 企业 AI 成功转型的关键基础设施。
企业 AI 转型案例
我们调研了三家具有代表性的公司，探讨他们在 AI 转型中如何借助 EXP 实现落地与成效：
1. ASOS（线上时尚零售）
部署 Microsoft Copilot 与 Microsoft Viva 赋能多业务部门
用 AI 驱动 HR 案例处理工具，提升服务效率
通过自助服务门户精简事务流程
用自定义 AI bot 自动完成可持续认证流程
成果：员工生产力提升、参与度增强、AI 无缝落地
2. Microsoft（打造 AI 驱动的 HR 部门）
通过 Viva 学习模块开展 AI 培训
自助 HR 工具增强员工支持体验
实时分析 AI 使用情况，持续优化策略
成果：HR 效率显著提升，数千名 HR 领导参与 AI 社群
3. Clifford Chance（国际律所）
用 AI 起草法律文件，为律师提供初稿
借助 AI 语言工具跨越法律语境差异
利用 AI 管理法律知识，快速找出相关案例
成果：文书效率提升、知识共享加速、决策更精准
AI 转型的敏捷性要求
与传统变革不同，AI 推广不是一次性事件，而是一个 持续试验、迭代和适应的过程。因此，企业需具备“变革敏捷性”（Change Agility），用灵活的机制推动员工学习和组织协同。
借助 EXP 实现 AI 成功的五大战略
我们总结出五个成功企业在 AI 转型过程中普遍遵循的策略，而 EXP 是支撑这些策略实施的核心平台：
1. 以人为本与目标导向（Focus on People and Purpose）
AI 的导入需与组织使命、价值观和员工需求保持一致。EXP 可确保所有 AI 工具围绕员工体验设计，提升参与度、工作效率和福祉。
📌 案例：Microsoft HR 借助 Viva Amplify 定制 AI 推广内容，让 HR 团队及时获取战略沟通信息，确保 AI 项目与业务目标保持一致。
2. 采用自下而上的迭代方法（Bottom-Up, Iterative Approach）
AI 转型不能靠高层指令推动，而应依赖一线员工的反馈与试验。EXP 通过实时反馈与学习机制，让员工在实际工作中试用、迭代与优化 AI 工具。
📌 案例：ASOS 借助 Viva 社区功能发起“Work Smarter”活动，员工可在平台上公开交流 AI 使用案例，形成知识共享文化。
3. 鼓励透明沟通与试验精神（Transparent Communication and Experimentation）
员工需要明确知道 AI 工具的使用场景、目的与风险，才能建立信任并积极参与。EXP 提供结构化、公开的试验机制，确保过程透明。
📌 案例：Clifford Chance 在 Microsoft Viva 中嵌入 AI 工作流程，员工可以实时测试 AI 辅助起草功能，同时了解其运行逻辑。
4. 推动持续学习与技能建设（Continuous Learning and Skill-Building）
员工必须掌握 AI 基本素养，才能有效融入 AI 工具。EXP 提供基于角色定制的学习路径，支持技能升级与长期成长。
📌 案例：Clifford Chance 借助 Viva Learning 培训员工 prompt 工程、AI 素养与数据分析技能，为 AI 工具的使用打下基础。
5. 实现实时度量与持续优化（Real-Time Measurement and Improvement）
与传统 IT 项目不同，AI 推广必须持续监测并快速调整策略。EXP 提供实时分析能力，帮助企业追踪员工情绪、生产力与 AI 使用情况。
📌 案例：Microsoft HR 借助 Viva Insights 实时追踪 AI 使用频率、员工负荷减轻情况与情绪变化，以便动态调整 AI 战略。
HR 在 AI 转型中的新角色
在 AI 重构工作的过程中，HR 部门不再只是支持者，而是：
主导员工技能升级与再培训
协助重塑岗位定义与工作流程
在 HR、IT 与业务之间架起 AI 战略桥梁
落实负责任 AI 政策，确保 AI 应用符合伦理与企业文化
HR 将在未来的 AI 时代中扮演 “战略引导者 + 管理变革催化者” 的核心角色。
行动建议与未来展望
企业若想在 AI 转型中取得成功，应当：
✅ 采用“变革敏捷”思维，持续学习、实时迭代
✅ 建立 AI 驱动的员工体验平台，支持流程与文化融合
✅ 打破 HR、IT、业务之间的壁垒，实现跨部门协同
✅ 实施实时度量机制，根据反馈不断优化 AI 战略
EXP 已成为企业迈入 AI 未来的基础设施。
AI 将持续重塑职场，但决定 AI 成败的关键并非技术本身，而是组织是否能让员工真正拥抱 AI、用好 AI。
EXP 不再只是一个 HR 工具，而是打造学习型组织、推动信任建设和灵活变革的“中枢神经系统”。企业若想在 AI 驱动的时代中保持竞争力，就必须把员工体验放在战略核心位置。
作者：Kathi Enderes | 全球研究与行业分析高级副总裁 | Josh Bersin Company
麦肯锡：AI赋能职场，企业如何跨越管理障碍，实现智能化未来？员工对 AI 的适应速度远超领导层的预期
AI 如何重塑职场？
人工智能（AI）正在以惊人的速度重塑职场生态，许多企业正试图利用 AI 提高生产力、优化决策流程并增强市场竞争力。然而，AI 技术的广泛应用远非一蹴而就，企业的 AI 部署不仅涉及技术升级，更考验管理者的战略眼光和执行力。
麦肯锡的《Superagency in the Workplace》 这份报告深入研究了 AI 在职场中的应用现状，基于对 3,613 名员工和 238 名 C 级高管 的调查，揭示了企业在 AI 落地过程中的机遇与挑战。报告认为，AI 在职场的变革潜力堪比蒸汽机之于工业革命，但当前的最大障碍并非技术问题，而是领导层的行动力不足。
尽管 92% 的企业计划在未来三年增加 AI 投资，但只有 1% 认为自己 AI 发展成熟，表明大多数企业仍停留在 AI 试点阶段，尚未实现全面部署。更值得注意的是，报告发现员工对 AI 的接受度远超管理层的预期，但企业的 AI 发展速度依然滞后。领导者的犹豫和执行力缺失，正成为 AI 规模化应用的最大瓶颈。
本文将从员工接受度、领导层挑战、组织架构变革、AI 治理、商业价值实现等多个维度，介绍报告的核心观点，并补充对 AI 发展的进一步思考。
一、员工比领导更快接受 AI，企业行动缓慢
报告的核心发现之一是：员工已经在积极使用 AI，而领导者仍然低估了 AI 的普及度。
数据显示：
员工使用 AI 的频率比领导层预期高出 3 倍，但许多企业尚未提供系统性培训；
70% 以上的员工认为 AI 在未来两年内将改变至少 30% 的工作内容；
94% 的员工和 99% 的高管都表示对 AI 工具有一定熟悉度，但只有 1% 的企业认为 AI 应用已成熟。
这一现象表明，AI 在企业中的主要障碍并非员工适应能力，而是管理层的滞后决策。许多企业高管仍然停留在探索 AI 价值的阶段，而员工已经在日常工作中广泛使用 AI 工具，如自动生成文档、数据分析、代码编写等。员工在推动 AI 发展方面的主动性，远远超出管理层的认知。
然而，企业未能为员工提供足够的 AI 培训和资源，导致 AI 的应用仍然停留在浅层次，难以转化为真正的生产力提升。例如，48% 的员工认为 AI 培训是 AI 规模化应用的关键，但许多公司仍未建立 AI 学习机制。企业如果不采取措施缩小这一认知鸿沟，可能会错失 AI 带来的长期竞争优势。
二、AI 领导力挑战：速度焦虑与执行落差
尽管 AI 的发展潜力巨大，但报告指出，47% 的企业高管认为公司 AI 发展过于缓慢，主要原因包括：
AI 技术成本的不确定性：短期 ROI（投资回报率）难以量化，导致企业不敢大规模投资；
AI 人才短缺：AI 相关技术人才供不应求，企业缺乏相应的招聘和培养体系；
监管与安全问题：企业在数据隐私、算法透明度等方面的担忧阻碍了 AI 落地。
这种“速度焦虑”让企业在 AI 发展过程中陷入试点—停滞—观望的循环：
试点阶段：部分企业已启动 AI 试点项目，如客服自动化、数据分析等；
停滞阶段：由于短期收益不确定，试点项目难以规模化推广；
观望阶段：企业倾向于等待行业先行者经验，而非主动探索 AI 的商业价值。
报告强调，AI 的落地不仅是技术问题，更是企业管理问题。领导者需要具备更强的战略决心，加快 AI 投资，并明确 AI 在企业中的角色，才能真正推动 AI 规模化应用。
三、如何实现 AI 规模化落地？
1. AI 人才培养
AI 的大规模应用依赖于系统性的 AI 人才培训。然而，报告发现，近一半的员工认为企业提供的 AI 支持有限。企业需要采取措施：
建立 AI 培训体系，涵盖 AI 基础知识、业务应用和 AI 伦理等内容；
推广 AI 试点项目，让员工亲身参与 AI 工具的开发和使用；
设立 AI 激励机制，鼓励员工利用 AI 提升工作效率。
2. 组织架构调整
AI 不能仅仅作为 IT 部门的创新项目，而应当成为企业整体战略的一部分。报告建议：
设立 AI 战略委员会，确保 AI 发展与企业长期战略保持一致；
推动 AI 在各业务部门落地，提升 AI 在实际业务流程中的应用深度；
强化 AI 风险管理，确保 AI 应用在数据安全和监管方面的合规性。
3. AI 治理：平衡速度与安全
虽然 AI 带来了极大的商业价值，但报告指出，企业在 AI 治理方面仍存在诸多挑战：
51% 的员工担心 AI 可能带来的网络安全风险；
43% 的员工关注 AI 可能导致的数据泄露；
企业需要建立 AI 伦理标准，确保 AI 透明、公正、合规。
四、AI 时代的商业价值：企业如何真正实现 ROI？
尽管企业对 AI 充满期待，但报告显示，目前仅 19% 的企业 AI 投资带来了 5% 以上的收入增长，表明大多数企业的 AI 应用尚未转化为可观的商业回报。为了提升 AI 价值，企业需要：
从“技术驱动”转向“业务驱动”，确保 AI 应用直接创造商业价值；
优化 AI 目标设定，明确 AI 在核心业务中的定位；
加强 AI 应用场景探索，特别是在客户服务、供应链管理等高回报领域进行深入部署。
AI 成败的关键在于管理层
AI 的成功不仅依赖技术本身，更取决于企业领导者的执行力和战略眼光。企业若要真正迈向 AI 时代，需要：
加速 AI 战略落地，推动组织变革；
加强 AI 人才培养，提高员工 AI 适应能力；
建立 AI 治理体系，确保 AI 安全合规发展。
在 AI 时代，最危险的不是迈得太快，而是思考得太小、行动得太慢。
附录：《Superagency in the Workplace》 下载
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