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员工体验
调查显示：AI没有让HR变轻松，反而把HR推到了经营中心
HRTech核心解读：Lattice报告显示AI越深入企业，HR反而越接近经营核心。83%的HR对AI感到兴奋，44%的企业已使用内置AI的企业平台，58%使用AI生产力/自动化工具。但74%的HR认为，用AI裁员的企业高估了生产率提升；54%表示员工正在“工作更多、薪酬不变”。AI也正在进入绩效管理。越来越多企业采用季度甚至月度评价，但涉及晋升、加薪等关键决定时，HR仍强调Human-in-the-Loop。更重要的是：Lattice发现，真正决定AI能否带来高绩效的并不是工具，而是文化、心理安全、管理者能力、清晰目标与持续反馈。AI时代，HR真正要升级的可能不是Prompt能力，而是重新设计“人+AI如何工作”的能力。更多请关注 HRTech
HRTech认为，Lattice最新发布的《2027 State of People Strategy Report》最重要的结论，不是“HR正在加速使用AI”，而是另一件更深层的变化：当AI真正进入绩效、岗位、管理和决策流程后，HR的事务性工作可能减少，但组织设计责任正在迅速增加。
换句话说，AI并没有让HR变得不重要，反而正在迫使HR从“流程管理者”转向“工作设计者”。企业真正需要HR回答的，已经不是用不用AI，而是AI进入之后，岗位怎么变、绩效怎么定、管理者承担什么责任、员工获得什么回报，以及哪些决策仍然必须由人做出。
这也是Lattice将本年度报告主题直接概括为“People strategy is the strategy”的原因。
AI正在从工具，变成工作流程的一部分
Lattice此次调查了1,358名HR专业人士。83%的HR领导者表示，对AI在HR中的应用感到兴奋；44%的企业已经使用内置AI的enterprise platforms，58%正在使用带AI功能的productivity或automation tools。AI的应用正在从过去单独打开ChatGPT写一份JD、总结会议，逐渐进入绩效、人才分析和企业工作流。
这意味着企业AI应用已经开始进入第二阶段。
第一阶段讨论的是“我们有没有使用AI”，第二阶段则必须讨论“AI究竟改变了什么工作”。
未来判断一家企业AI成熟度，单纯看有多少员工使用Copilot、ChatGPT已经没有太大意义。真正重要的是，AI进入了多少核心流程，哪些任务被自动化，哪些岗位被重新组合，以及这些效率最终是否转化成了Business Outcome。
AI首先改变的，其实是“什么叫做高绩效”
Lattice数据显示，38%的HR团队已经把Performance列为首要优先事项。在美国，42%的HR领导者把Performance Management列为第一重点。与此同时，33%的企业已经按季度进行Performance Review，12%甚至按月进行，绩效管理正在从一年一次的管理动作，逐渐变成持续反馈机制。
AI也已经直接进入这个流程。新闻稿显示，74%的HR领导者认为Managers已经在使用AI起草Performance Reviews。
表面看，这是一次效率提升，但真正值得关注的问题是：如果AI让员工完成工作的速度提高了，企业是不是也会同步提高“达到预期”的标准？
Lattice的数据已经出现这种迹象。54%的HR领导者表示，员工正在被要求做更多工作，却没有获得更多薪酬，上一年度这一比例还是43%。
这可能会成为AI时代一个越来越重要的管理问题：AI创造出来的生产率收益，究竟应该归企业、归员工，还是双方共享？
如果企业只是把AI节省出来的时间全部转化为更多任务，那么短期产出可能提高，但员工对AI的接受度、组织信任和长期敬业度未必会同步提高。
AI可以提供建议，但不能替管理者承担责任
Lattice报告呈现出的另一个重要信号，是HR对AI的态度正在从“能不能用”转向“什么地方不能完全交给AI”。
对于会议总结、信息整理、绩效评价草稿等低风险任务，AI的接受程度很高。但涉及Promotion和Compensation等高影响决策时，HR明显更加谨慎。
报告中的一句话非常准确：
“The recommendation engine, yes. The decision, no.”
这实际上定义了未来企业AI Governance最重要的一条边界。
AI可以帮助企业分析绩效数据、发现模式、生成建议，但晋升、薪酬、绩效评级甚至解雇等影响员工职业发展的决定，最终仍然需要明确的人类责任主体。
未来真正成熟的企业，不只是建立Human-in-the-Loop，而是需要根据“决策风险”定义不同程度的人类参与。
AI可以提高Decision Intelligence，但不能替代Decision Accountability。
74%的HR，并不相信“AI换人”那么简单
一个很有意思的数据是，83%的HR对AI总体持积极态度，但与此同时，74%的HR领导者认为，那些因为AI而削减员工的企业，高估了AI最终能够带来的生产率提升。美国HR的这一比例甚至达到77%。
这说明HR对AI的判断正在变得更加务实。
AI确实可以替代大量任务，但Task Replacement并不等于Job Replacement。
一个岗位除了可见任务之外，还包含客户关系、隐性知识、判断经验、跨部门协调和组织记忆。企业如果只看到AI可以完成其中一部分任务，就直接把整个岗位删除，很容易高估节省的成本，同时低估失去的组织能力。
因此，企业更合理的路径应该是先做Task Analysis，再进行Job Redesign，而不是直接从Headcount Reduction开始。
真正成熟的AI Workforce Strategy应该问：
哪些任务应该Automate，哪些应该Augment，哪些仍然应该Human-owned？
这比简单讨论“AI可以裁掉多少人”更重要。
文化正在从“软问题”变成AI基础设施
这份报告里最值得CEO和CHRO共同看的，其实不是AI数据，而是Culture。
Lattice发现，高绩效HR团队所在组织中，75%的Senior Leadership重视Psychological Safety，而低绩效团队只有40%；72%的高绩效组织领导层优先考虑Company Culture，对照组只有36%。
高绩效HR团队中，85%表示员工高度敬业，而低绩效团队只有40%；42%的高绩效团队表示员工超过公司目标，低绩效团队只有4%。
需要强调的是，这些数据主要来自HR从业者自报，能够说明明显相关性，但并不能直接证明文化是绩效提升的唯一因果因素。
不过，它揭示了AI转型中的一个现实问题。
AI Adoption需要Experimentation，而Experimentation需要Psychological Safety。
员工必须敢于试错、质疑AI结果、暴露流程问题，也必须相信“帮助公司找到更好的AI工作方式”不会直接变成自己被替代的理由。
如果这种信任不存在，企业即使购买了最先进的AI工具，也很难获得真正的组织级应用。
所以AI时代，Culture不仅没有变软，反而开始变成技术投资能否产生ROI的基础条件。
47%的HR Tech采购后悔，说明问题不只是产品
Lattice数据显示，47%的HR团队表示，过去两年购买的至少一项HR Technology产品没有达到预期。主要原因包括50%的Functionality Issues、34%的Integration Challenges，以及Pricing和Investment Return问题。
这个数字对今天疯狂采购AI产品的企业尤其值得警惕。
很多AI项目的逻辑仍然是：CEO要求使用AI，HR需要找一个AI项目，于是采购一个“带AI”的产品。
但更成熟的顺序应该是：
Business Problem → Workflow → Task → Data → AI Capability → Technology。
先找业务问题，再找技术，而不是先买技术，再寻找使用场景。
AI不会自动修复一个错误的流程。相反，它很可能只是让错误流程运行得更快。
因此，未来HR Tech采购能力本身也需要升级。真正重要的不只是Vendor Selection，而是Process Readiness、Integration Capability和Change Management。
HR真正升值的，不是Prompt能力，而是Work Design能力
如果把Lattice这份报告放到更长的HR科技演进周期里看，可以看到一个非常清晰的变化。
AI正在压缩行政工作的价值，但同时提高Work Design、Performance Architecture、Manager Enablement、AI Governance和People Analytics的重要性。
未来HR最有价值的能力，不是成为公司里最会写Prompt的人，而是能够理解一个岗位由哪些任务组成，哪些工作应该交给AI，哪些应该由人负责，以及AI加入之后，目标、绩效、薪酬和职业发展应该如何重新设计。
这也是HRTech对这份报告最重要的判断：
AI不会淘汰HR，但会淘汰旧的HR价值模型。
过去HR的价值往往来自流程、制度和管理系统；未来HR的价值会越来越来自组织设计、决策机制和Human + AI Workforce的重新配置。
当AI可以帮企业执行越来越多工作时，真正稀缺的反而变成另一种能力：
知道应该让谁做什么，以及为什么这样设计。
所以，AI时代HR真正需要争取的位置，并不是“企业AI工具管理员”，而是参与回答一个更重要的问题：
当AI进入公司以后，我们应该如何重新组织工作？
能够回答这个问题的HR，才真正走到了经营中心。
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员工体验
【美国】AI驱动型财务健康平台BrightPlan获得一笔C轮融资，推动企业财务健康领域的全球业务增长
HRTech概述：BrightPlan 宣布 C 轮融资首轮关闭，由成长型股权投资机构 ABS Capital Partners 领投，预计 90 天内完成本轮。这家成立十年的 AI 驱动财务健康平台，过去三年营收增长超 230%，服务 50 多个国家超 1000 万名员工。本轮资金将投向 AI 平台创新、企业分销与合作伙伴网络扩张，进一步巩固其在员工财务健康赛道的领先地位。
专为全球企业打造的 AI 驱动型财务健康平台 BrightPlan 宣布其 C 轮融资已完成首轮关闭，本轮由 ABS Capital Partners 领投。ABS Capital 是一家成长型股权投资机构，在投资 B2B 软件及技术驱动型软件公司方面拥有超过三十年经验。预计未来 90 天内，还将有其他投资者加入，最终完成本轮融资。
本轮 C 轮融资将支持 BrightPlan 在 AI 驱动平台上的持续创新、企业分销及合作伙伴网络的扩展，以及全球咨询能力的深化，从而巩固公司在财务健康领域的行业领导地位。
三年营收增长超 230%，服务 1000 万 + 员工
值此 BrightPlan 成立十周年之际，本轮 C 轮融资将为公司下一阶段增长提供资金支持，延续过去三年超过 230% 的营收增长势头。目前，BrightPlan 服务覆盖 50 多个国家的 1000 多万名员工，企业客户流失率为 0%，充分彰显其在提升全球客户员工财务健康方面的卓越成效。
CEO：加速 "AI 优先" 财务健康愿景
"几周前，《Inc.》杂志因我们非凡的增长和创新对我们予以认可，本轮融资将推动我们实现规模化发展，并在未来数年内巩固市场领先地位，"BrightPlan 创始人兼首席执行官马丁・德・比尔（Marthin De Beer）表示。"新增资金将使我们加速实现 ' 让每个人都能享受以 AI 为先的财务健康 ' 这一愿景，为全球更多员工提供值得信赖、全天候的财务指导。"
投资者视角：市场 2031 年将超 70 亿美元
"在尽职调查过程中，BrightPlan 除强劲增长势头外，其卓越的品质和客户满意度也让我们印象深刻。这是一个既能为员工、也能为付费雇主提供有意义的 AI 驱动成果和数据的平台，这种影响力在财务健康领域其他地方尚无匹敌，"ABS Capital Partners 合伙人珍妮弗・克鲁西乌斯（Jennifer Krusius）表示。"随着该领域预计到 2031 年将超过 70 亿美元，BrightPlan 有望主导这一领域，本次投资正是为了推动这一目标。" 作为投资的一部分，克鲁西乌斯将加入 BrightPlan 董事会。
嵌入 HR 与福利平台，让财务健康触手可及
拓展合作伙伴网络将加速 BrightPlan"让每个人都能享有财务健康" 的使命。从更高层面看，该合作伙伴生态系统围绕雇主现有的关系网络和技术构建，将财务健康功能整合到已嵌入员工体验的退休、福利和人力资源平台中，通过员工已建立信任的渠道，使其更易于获取。
严谨拓市：兼顾文化、监管与数据隐私
BrightPlan 采取严谨的方法拓展新市场。当同行业其他公司仅靠教育内容敷衍了事时，BrightPlan 的整体性方法充分考虑了影响每个市场实际财务决策的文化、监管和数据隐私等细微差别。随着全球企业客户和合作伙伴基础的扩大，此次投资将支持 BrightPlan 持续优化其获得专利的 "AI 优先" 员工体验，并进一步拓展至更多国家。
关于 BrightPlan
BrightPlan 将 AI 驱动的个性化服务与值得信赖的当地顾问整合于一个全球金融健康平台之中，助力在 50 多个国家提供一致且引人入胜的员工体验，为全球超 1000 万名员工提供支持。BrightPlan 近期在《Inc.》杂志 2026 年 "美国增长最快的私营企业 5000 强" 榜单中位列软件行业第 125 名，该公司将劳动力数据转化为劳动力智能，帮助雇主将人才战略与业务重点相协调，从而大规模提升劳动力绩效。更多信息请访问 [www.brightplan.com](https://www.brightplan.com)。
关于 ABS Capital Partners
ABS Capital Partners 是一家专注于 B2B 软件和技术驱动型服务公司的成长型股权投资机构。该公司成立于 1990 年，总部位于华盛顿特区，并在马里兰州亨特谷和旧金山设有办事处。迄今为止，该公司已向 130 多家企业投资超 25 亿美元，通过资本与实操运营专长相结合，助力管理团队实现业务规模化增长。其投资组合包括 ValidiFi、Cariloop 和 Greenspace Health 等处于成长阶段的软件公司。更多信息请访问 [www.abscapital.com](https://www.abscapital.com)。
披露声明
BrightPlan LLC 是一家在美国证券交易委员会（SEC）注册的投资顾问公司，可向美国居民提供数字化及人工投资建议。注册并不意味着具备特定水平的技能或培训，也不意味着获得 SEC 的认可。所有投资均涉及风险，包括本金损失的风险，过往业绩并不保证未来结果。BrightPlan 是 BrightPlan, LLC 的注册商标。© 2026 BrightPlan LLC
HRTech视角
BrightPlan 本轮融资折射出两个值得关注的信号：其一，员工财务健康正从 "福利补充项" 升级为人才战略的基础设施 —— 当薪酬增长承压、财务焦虑直接影响敬业度与留任时，嵌入 HR 与福利平台的 AI 财务指导，正在成为雇主新的竞争力来源；其二，"HR + 金融科技" 的跨界融合加速，劳动力数据正被转化为劳动力智能，帮助雇主把人才决策与业务目标对齐。财务健康赛道预计 2031 年将超过 70 亿美元，而 AI 个性化能力，将成为这场竞逐中决定性的分水岭。
而在这一趋势中，员工体验正成为检验一切创新落地的标尺 —— 无论财务健康还是 AI 赋能的员工服务，最终都要以员工真实感知的改善来验证价值。如果你的企业、团队或产品已经在员工体验领域形成可验证的实践，EX Awards 2026 员工体验大奖提供了展示成果、沉淀案例并连接行业影响力的机会。该项目面向企业 HR、员工体验团队开放，适合将真实项目转化为案例资产、行业认可和后续交流机会。参与 2026 员工体验大奖评选：https://www.exinstitute.org/awards/ex-awards
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员工体验
2026人力资源战略跃迁：从生成式AI试点迈向智能体自主行动
HR 正从 "试用 GenAI" 迈向 "部署智能代理"
现代人力资源管理将超越对生成式人工智能（GenAI）工具的简单尝试，引入能够在明确的人类监督下执行任务、做出决策并管理跨企业系统交互的智能代理。这一转型正在深刻影响招聘、人员配置、员工关系以及人力资源成本管理。
据麦肯锡观察，许多组织仍停留在试点阶段，但基于智能代理的人力资源运营模式已开始浮现。到2026 年，HR领域最值得关注的飞跃，将是从 "实验" 转向 "可量化的企业价值"。
1. 从 GenAI 试点到代理式行动
规模化之前，先重构运营模式
HR 领导者正越来越清晰地认识到生成式 AI 与代理式 AI 的战略差异：AI 代理能够对任务进行推理、与系统沟通、采取行动并上报异常；而生成式 AI 更偏向辅助员工创建内容、总结信息或回答查询。
HR 专家可依据交易量、决策复杂度、风险与潜在商业价值，梳理招聘、入职、员工服务、薪资管理、劳动力规划、学习与绩效等流程。处理量大且相对结构化的活动，是早期部署智能代理的理想场景；而涉及雇佣资格、薪酬、纪律处分与解雇的决策，则应明确保留给人类。
这本质上是一种新的运营模式：代理负责执行具体工作，员工监督具体结果，高管管理边界。其价值不仅在于减少行政时间，更在于构建可扩展的人机协作设计，让 HR 人员专注于劳动力战略、组织设计、领导力发展与复杂员工决策。
从自动化试点到端到端人才引擎
从 GenAI 试点到代理式运作的转变，在招聘场景中体现得尤为典型。传统 AI 方法能够撰写职位描述、评估求职者，而代理式招聘则将人才寻源、评估、面试、日程安排与入职流程整合为一个整体流程。据德勤报告，将 AI 与智能代理纳入招聘流程的趋势日益普及，相关解决方案或将很快取代传统上由人类专家承担的大部分招聘工作。
落地第一步，是识别招聘人员在处理候选人时的时间浪费点。代理能够根据特定标准筛选申请、补全缺失信息、主动联系候选人、安排面试、将数据录入招聘系统，并在需要人工判断时及时通知招聘人员。随后，企业应持续评估筛选时间、面试时长、招聘人员工作负荷、候选人响应率、录用率与招聘质量。
2. 代理式 AI 的价值不止于自动化
以产能、速度、质量与体验四维衡量
衡量代理式 AI 对业务成果的影响，而非单纯统计 AI 使用情况，才能真正体现其对 HR 团队与员工体验的价值。建立一套价值评分卡，从四个维度评估：释放的处理能力、缩短的周期时间、提升的决策质量、增强的体验。
据 Workday 与德勤研究，采用 AI 功能的客户招聘人员产能提升了 54%；新型招聘代理已能处理人才寻源、外联沟通、职位推荐、职位描述撰写与面试安排等工作。其背后的经济原理是一致的：目标不仅是自动化特定任务，更是在不增加团队人员的前提下，为 HR 员工腾出更多用于战略性工作的时间。
员工体验也应以同样标准衡量。能够当场解决常见咨询的员工服务专员，有助于减少案例数量、加快解决速度；但当员工在所有渠道都能获得一致答复、HR 专家得以聚焦更复杂的问题时，其影响才会真正放大。
从编制规划走向技能与能力规划
代理式 AI 正在变革劳动力管理，使其从人员编制规划转向能力规划。HR 高管应将 AI 实施与技能智能相结合：劳动力管理负责人不应只考虑所需员工数量，更应思考哪些任务将被自动化、需要哪些新技能、将创造哪些新岗位，以及从何处获取新技能填补缺口。
由此带来的业务成果，是更具适应性的员工架构：HR 部门能够更准确地预测未来人才需求，更早发现员工队伍缺口，并推动招聘、培训、岗位轮换与组织设计朝着与企业战略一致的方向发展。
3. 不丧失人类责任感的扩张
审慎规模化，而非盲目自动化
麦肯锡指出，2026 年 HR 领域的重大飞跃将通过审慎的规模化实现。当前 HR 领域的 AI 应用仍受制于技术体系割裂、能力建设不足，以及过度侧重行政而非业务用例等问题。高管可遵循四个阶段推进：
第一，建立 AI 准备度基准，涵盖数据质量、流程成熟度、集成架构、员工能力、治理机制与可衡量的业务目标；
第二，根据价值、可行性、风险与可扩展性，对用例进行优先级排序；
第三，将智能代理部署到受控工作流中，并在关键决策点设置人工审批环节；
第四，只有在性能、安全性、采用率及财务成果均得到验证后，才进行规模化部署。
从 "自动化比例" 转向 "经济价值"
这一框架同样改变了投资决策的方法论。领导者不应仅依据自动化比例或许可证成本比较不同智能代理，而必须衡量周期缩短、行政负担减轻、员工体验提升、错误风险降低、招聘人员处理能力增强以及 HR 决策优化所带来的经济价值。
从 "试点尝鲜" 到 "价值兑现"，人机协同重构 HR
2026 年，全球 HR 科技领域最确定的叙事，正是 AI 从 "辅助工具" 走向 "智能体（Agent）" 的规模化落地 —— 而这场转型的胜负手，已不在技术本身，而在组织能否完成从 "试点尝鲜" 到 "价值兑现" 的跨越。无论是招聘产能 54% 的提升、端到端人才引擎的成型，还是劳动力管理从编制规划走向能力规划，都在印证同一个趋势：代理式 AI 正从单点提效工具，升级为重塑 HR 运作方式的底层能力。
但规模化从来不是自动化的简单叠加。当 AI 代理越来越多地承担执行性工作，人类的价值锚点反而更加清晰 —— 在雇佣资格、薪酬、纪律处分等关键决策上守住责任边界，在劳动力战略、组织设计与复杂员工问题上发挥判断力。能够把自主 AI 与坚实的数据平台、人工管控、人才策略及价值问责机制结合起来的组织，才能真正把试点项目转化为核心能力。这场重构的终局，不是 AI 取代 HR，而是让 HR 成为更懂业务、更能驱动组织战略的角色。
而 "试点如何走向规模、人机边界如何划定"，恰恰是当下 HR 科技圈讨论最热烈、也最需要真实实践来回答的问题 —— 希望围绕 HR 科技获得更真实的案例、同行交流与专业连接？9 月 17 日深圳 HR 科技年度论坛・What's Next， 面向企业 HR、HR 科技机构，通过线下论坛报名集中讨论当前问题、实践经验与下一步趋势。报名参加 9 月 17 日深圳 HR 科技年度论坛，并与相关企业 HR、专家及行业伙伴建立连接，共同探讨 "AI + 劳动力" 的下一站。
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员工体验
从eNPS回升到员工旅程断点：2026年员工体验管理正在发生什么变化？
员工幸福感正在恢复，但对于HR而言，2026年真正值得关注的并不是一个平均分的回升，而是员工体验正在表现出越来越明显的结构性分化。
最新员工幸福感数据显示，2026年上半年员工净推荐值（Employee Net Promoter Score，eNPS）升至40，同比增长4.4%，达到2023年以来表现最好的上半年水平。经历此前数年的持续下滑后，员工对于工作和组织的整体感受正在逐步企稳。然而，如果进一步按照年龄、工龄和行业拆解数据，就会发现这种恢复并不均衡：年轻员工的体验改善相对有限，工作2—3年的员工仍处于明显的体验低谷，科技行业则没有跟随整体趋势同步回升。
对于企业HR来说，这组数据所揭示的核心问题已经超越“员工是否满意”，而逐渐指向一个更重要的管理议题：企业能否识别员工在不同生命周期阶段的关键体验断点，并据此重新设计完整的Employee Journey。EX Institute 发布的最新版 《EX Journey Map 2026｜员工体验旅程图》，从完整 Employee Journey 视角梳理员工生命周期，为企业开展员工体验诊断、EX Workshop、年度HR规划及HR数字化项目提供参考框架。点击可以免费下载（ https://www.exinstitute.org/download ）
员工幸福感正在回升，但平均eNPS正在失去解释力
从整体趋势来看，员工情绪确实出现改善。2024年底，eNPS一度下降至37左右的阶段性低点；进入2026年后，这一指标逐步恢复至40。不过，如果企业仅仅根据年度平均eNPS判断员工体验是否健康，很可能会产生误判。
原因在于，同一个公司平均值下面可能同时存在体验完全不同的员工群体。例如，26—30岁员工的eNPS只有31，比整体平均水平低9点；而51—60岁员工的满意度明显高于总体平均水平，两类员工之间形成显著差距。这说明，随着员工队伍在年龄、职业阶段、家庭责任、工作方式和职业预期上的进一步分化，所谓的“平均员工”正在越来越失去实际管理意义。
传统Employee Engagement项目往往以全员调查为起点，再形成一个公司整体得分，最后制定统一的改进计划。但在今天的组织环境下，这种方式已经很难充分解释真正的员工体验问题。年轻员工可能更加关注成长速度、职业发展、经理反馈与内部机会；更加资深的员工则可能更加重视工作自主性、组织稳定性、长期激励和福利保障。相同的HR政策，在不同员工群体中产生的体验可能完全不同。
这意味着，员工体验管理正在从“平均值管理”逐步进入“分群管理”。对于HR而言，未来真正有价值的分析不再只是“今年eNPS是多少”，而应该进一步回答：哪些员工的体验正在改善，哪些群体正在恶化，以及差异究竟发生在哪一个具体的员工旅程阶段。
工作2—3年，正在成为员工生命周期中最需要关注的体验断点
从工龄来看，数据呈现出非常典型的“U型曲线”。入职不足一年的员工eNPS大约为51，处于相对较高水平；但随着工龄增加，满意度快速下降，其中工作2—3年的员工eNPS只有33，成为整个员工生命周期中的明显低点。随着员工进入长期任职阶段，满意度又重新回升。入职环节可以在exinstitute.org网站做一个检测 https://www.exinstitute.org/journey/stage-3/assess
这组数据对于当前企业的Employee Experience设计具有很强的现实意义。过去几年，企业在人力资源数字化和雇主品牌建设过程中，对Recruiting Experience和Onboarding投入了大量资源。候选人沟通、招聘流程、Offer体验、入职培训、Buddy Program以及新员工融入已经成为很多企业较为成熟的HR实践，因此新员工在加入组织初期通常拥有相对积极的体验。
但员工是否真正愿意长期留下，并不是在入职第一天决定的，而往往是在加入组织一段时间后逐渐形成判断。
到了工作第二年和第三年，最初的“新员工蜜月期”已经结束。员工对于公司的薪酬体系、晋升机制、经理能力、内部机会以及组织文化都有了更加完整的理解，此时他们会重新评估几个更加现实的问题：自己的薪酬增长是否符合市场与个人预期？目前的岗位是否还有足够的学习空间？未来两三年是否存在明确的职业发展路径？经理是否真正能够帮助自己成长？继续留在组织内部，与进入外部市场相比，哪一个选择具有更高的职业回报？
因此，2—3年工龄并不只是一个员工满意度下降的时间点，它更可能代表员工与企业之间“心理契约”重新评估的阶段。如果企业在这一阶段缺乏清晰的职业发展、内部流动、薪酬调整和经理沟通机制，即使此前招聘和入职体验表现良好，也很难转化为长期留任。
对于HR来说，这意味着员工体验投资的重点需要从Onboarding进一步延伸到Post-Onboarding。与其把绝大部分资源集中在员工加入公司的前90天，不如进一步建立针对入职18个月、24个月和36个月员工的关键体验监测机制。
员工幸福感与离职之间的关系，让Employee Experience成为真正的经营议题
员工体验之所以越来越受到管理层关注，一个重要原因是它开始与真实的经营结果发生连接。
报告数据显示，负eNPS企业的年度员工流失率约为58%，而eNPS达到50以上的企业约为40%，两者相差18个百分点。换句话说，负eNPS企业的员工流失率相对于高eNPS企业高出约45%。这一差距在中小型企业中尤其值得重视。
对于拥有数千名员工的大型企业来说，一定程度的人员流动可以通过内部人才储备、持续招聘和岗位调配进行缓冲；但对于几十人或一两百人的企业而言，额外流失十几名员工就可能直接影响客户服务、项目交付、团队稳定性以及管理者的工作负担。
当然，这一数据只能证明员工幸福感和人员流失之间存在显著相关关系，并不能直接证明提升eNPS一定会导致离职率下降。员工不满意可能增加离职，而持续的人员离开和组织变化也可能反过来降低留下员工的体验，两者还可能同时受到经理质量、薪酬竞争力、业务增长和组织调整等因素影响。
但从管理角度看，这并不削弱Employee Experience的重要性。相反，它说明员工体验不能再被简单理解为“员工是否开心”，而应该被视为人才成本、组织稳定性和业务连续性的一部分。
当员工体验问题最终转化为离职时，企业承担的并不仅仅是一项HR指标下降，而是新的招聘成本、岗位空缺时间、培训投入、团队生产力损失、知识流失以及经理重新投入招聘和培养的时间成本。
科技行业持续低迷，反映的可能是工作价值主张正在重新定义
行业之间的差异同样值得关注。2026年上半年，建筑行业eNPS达到51，金融行业达到47，医疗行业约为40，而科技行业只有37。
真正值得警惕的不是科技行业当前得分较低，而是其发展方向与整体趋势不同。2023年科技行业eNPS仍达到42，随后下降至2024年的37，2025年短暂回升至38，2026年上半年再次回到37。在整体员工幸福感逐渐恢复的背景下，科技行业的员工体验并没有同步改善。
这背后很可能反映的不是某一个福利项目或者员工活动的问题，而是科技行业员工与企业之间的价值交换正在重新定义。
过去很长时间里，科技企业的Employee Value Proposition通常建立在几个核心基础之上：更高的薪酬、更大的股权增值空间、更快的职业发展、更前沿的工作内容以及更灵活的工作方式。但过去几年持续发生的组织重组、裁员、绩效压力以及AI带来的岗位重构，正在改变员工对于职业安全感和未来成长空间的判断。
特别是生成式AI开始进入软件开发、市场营销、客户服务、招聘、数据分析以及知识型工作的核心流程后，员工考虑的问题已经不仅是“我的工作体验怎么样”，还包括“我的岗位未来会变成什么”“公司是否愿意继续投资我的能力”“AI提升效率之后，我的职业路径在哪里”。
这使得Employee Experience开始与Job Design、Workforce Planning和AI Transformation更加紧密地结合。未来企业在推动AI应用和组织效率提升的同时，如果没有同步重新设计员工角色、能力发展和职业路径，很容易在效率提高之后留下新的员工体验缺口。
员工体验管理正在从一次调查，转向完整的Employee Journey设计
过去企业谈Employee Experience，很多时候仍然等同于员工敬业度调查、福利项目或者企业文化活动。但从这次数据可以看到，真正成熟的Employee Experience应该是一个贯穿完整员工生命周期的管理体系。
员工第一次接触企业雇主品牌、提交申请、参加面试、收到Offer、正式入职、第一次与经理进行绩效沟通、第一次获得薪酬调整、第一次申请内部机会、第一次面对组织调整，直到最终决定继续留下或者离开，每一个阶段都可能形成决定员工长期感受的关键时刻。
这些“Moments that Matter”共同构成了员工对于一家企业的整体判断。
因此，Employee Listening只能告诉企业员工目前处于怎样的状态；Employee Experience Management还必须进一步识别这种状态究竟由哪些触点形成，并找到最值得优先改善的环节。
对于HR来说，一个更加完整的管理闭环应该是：通过Employee Listening发现变化，通过People Analytics进行人群和生命周期分层，识别具体的Journey Touchpoint，再由经理和HR采取针对性行动，最后观察这些变化是否真正改善留任、内部流动、绩效以及员工关系。
这也是为什么未来员工体验平台、People Analytics、经理赋能、职业发展和内部人才市场之间的边界可能越来越模糊。员工体验不应该是一个独立项目，而应该成为连接多个HR职能的横向管理框架。
从“做了哪些HR项目”，转向“员工经历了怎样的旅程”
对于希望升级Employee Experience的企业，一个常见问题是HR项目很多，但员工体验仍然缺乏系统性。
企业可能已经拥有招聘系统、学习平台、绩效系统、福利平台、敬业度调查和员工沟通工具，但如果这些项目分别由不同团队负责、按照不同指标运营，就很容易形成“HR拥有很多项目，但员工经历的是一条割裂旅程”的情况。
因此，设计Employee Journey Map的价值，并不只是把HR流程画成一张图，而是帮助企业从员工视角重新审视整个组织。
一张真正有效的员工体验旅程图需要回答几个核心问题：员工在每一个阶段试图完成什么？员工最关注什么？企业提供了哪些关键触点？哪些环节容易形成体验落差？HR currently拥有哪些项目和系统？哪些环节仍然缺少管理机制？最终又应该通过什么数据衡量体验是否真正改善？
当这些问题被放在同一张Employee Journey中，HR才能从“我们做了哪些项目”的内部视角，转向“员工真正经历了什么”的外部视角。
从一张Employee Journey Map开始重新审视员工生命周期
基于企业在员工体验、组织发展和HR数字化过程中越来越明显的需求，我们整理了最新版 《EX Journey Map 2026｜员工体验旅程图》，帮助HR团队从完整Employee Journey视角重新梳理员工生命周期。
这张旅程图将员工体验划分为招募、录用、入职、绩效、成长、激励和离职等主要阶段，并进一步把经理体验、组织沟通、跨文化管理、员工信任、People Analytics、数据治理以及AI治理等当前企业越来越关注的议题纳入员工体验框架。
它更适合作为企业开展Employee Experience Workshop、员工体验诊断、年度HR规划和HR数字化项目时的基础工具，而不是简单作为一张流程图使用。企业可以借助这张图识别关键Moment that Matters，检查现有HR项目是否真正覆盖员工生命周期中的重要体验节点，并进一步确定哪些环节最值得优先投入资源。
免费下载《EX Journey Map 2026｜员工体验旅程图》：https://exinstitute.org/download
2026年的员工幸福感开始恢复，这当然是一个积极信号。但对于企业HR而言，更重要的变化是员工体验正在变得越来越分化。未来真正优秀的Employee Experience Management，不是努力让每一个员工获得完全相同的体验，而是在正确的员工阶段，识别真正重要的问题，并提供真正有价值的组织支持。
当企业开始从平均eNPS转向员工分群，从年度调查转向持续倾听，从单点HR项目转向完整Employee Journey，员工体验才真正从一个HR概念，进入组织管理和业务经营体系。
资料来源： BambooHR, 2026 Employee Happiness Index, August 2026。研究数据覆盖2019年1月至2026年6月，涉及1,400多家企业、超过51,000名独立员工以及超过250万条eNPS评分。原研究未说明样本全部来自美国，因此本文不将其定义为美国员工调查。
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员工体验
深度专题：从HR的20个高频场景看HR AI真正的增长机会
过去两年，HR AI市场经历了一个明显变化。企业最初关注的是大模型能否生成职位描述、撰写邮件或总结文件；现在，HR开始追问更实际的问题：AI能否接入ATS、HRIS和学习平台，能否推动流程继续向前，能否减少重复操作，以及能否产生可以衡量的业务结果。
一项针对HR AI应用的研究梳理了138个工作场景，覆盖招聘、HR技术、学习与发展、员工体验、绩效管理、人才分析、薪酬福利、合规和组织发展等16个HR实践领域。其中，20个最常见的应用集中在招聘、HR平台、学习发展、绩效管理、员工沟通和人才分析六个领域。招聘相关场景占据近一半，说明目前最成熟的HR AI仍然集中在高频、标准化、数据相对清晰并且容易人工复核的工作中。
对于企业HR来说，这20个场景比“AI将如何改变人力资源”这样的宏观讨论更有参考价值。它们不仅展示了企业正在使用AI做什么，也揭示了HR AI产品最容易从哪里切入、如何形成稳定使用，以及哪些应用有机会从单点工具发展成为企业级工作平台。
20个最常见的HR AI应用，正在形成四类产品
第一类是招聘与人才获取，也是目前应用最集中的HR AI市场。
常见场景包括职位描述起草与优化、自动简历解析与筛选、招聘广告程序化优化、AI辅助搜寻被动候选人、候选人与岗位匹配、结构化面试指南生成、面试排期自动化、重复候选人识别、人才管道清理，以及面试转录与总结。
其中，职位描述起草与优化是目前最常见的HR AI应用，采用率达到20%；自动简历解析与筛选为16%；招聘广告优化和被动候选人搜寻均为12%；候选人与岗位匹配为11%。
第二类是HR平台与员工知识服务。
文件提交提醒与任务分流、HR系统内置AI Copilot，以及基于企业内部文档的知识库问答，已经成为HR平台最常见的AI功能。这类应用的共同特点，是AI不再作为一个独立聊天工具存在，而是进入员工服务、HR运营和系统操作流程。
员工提出休假、福利、薪酬或公司政策问题后，系统不仅需要回答问题，还应该识别员工身份、调用适用政策、提供对应表单，并引导员工完成下一步操作。
第三类是学习与发展。
长篇培训资料摘要、AI生成测验与情景练习、微学习内容生成、个性化学习推荐和自适应学习体验，正在成为学习平台的重要增长方向。
早期学习AI主要帮助培训团队提高内容生产效率。下一阶段，系统将根据员工岗位、能力差距、学习历史和业务任务，动态决定向谁推荐什么内容，以及在什么时间提供学习支持。
第四类是绩效、沟通和员工反馈。
AI辅助起草绩效评语、常规HR沟通、目标设定支持，以及新员工调查与反馈分析，都已经进入较常见的应用范围。
这些功能距离员工和管理者的日常工作更近，也更容易形成稳定的使用频率。但企业需要清楚区分“辅助表达”和“替代判断”。AI可以帮助管理者整理事实、改善表达和识别遗漏，却不应在缺乏业务背景的情况下，独立决定员工表现、晋升机会或后续管理措施。
企业应该从哪一个AI场景开始
很多HR团队面临的真正困难，不是缺少AI工具，而是不知道应该从哪个场景开始。
一种常见误区，是直接采购覆盖多个模块的AI平台，然后要求各部门寻找使用方式。更有效的方法，是先从企业真实存在的问题出发：哪些工作重复发生，哪些流程占用大量时间，哪些任务容易遗漏，哪些信息经常被重复查询，以及哪些结果能够被量化。
对于仍然主要依赖人工处理事务的HR团队，可以先从职位描述、日常沟通、文件摘要和培训内容生成等低门槛场景开始。
对于已经广泛使用生成式AI，但使用方式仍然零散的团队，下一步应当把AI固定嵌入招聘、员工服务或学习流程，建立模板、权限、审核和结果记录。
对于已经完成多个AI试点的团队，则需要进一步考虑系统连接、数据治理、跨流程编排和组织级AI能力建设。
HRTech推出的HR AI Forward成熟度框架与能力评测，将HR的AI发展划分为L0事务型HR、L1工具型HR、L2能力型HR和L3系统型HR四个等级、十二个阶段，帮助HR团队判断自己目前处于什么位置，以及下一步应该从工具使用、流程接入、能力沉淀还是系统建设入手。
138个应用场景解决的是“AI可以做什么”，成熟度评测解决的则是“企业现在适合做什么”。两者结合，才能避免企业一开始就进入高投入、高风险和难以衡量结果的复杂项目。
为什么招聘成为HR AI的第一增长入口
招聘之所以率先实现规模化，并不只是因为招聘科技公司更早采用AI，而是因为招聘流程天然具备适合自动化的条件。
职位描述、简历、岗位要求、候选人沟通和面试记录，大多以文本或结构化数据形式存在。职位发布、简历筛选、面试安排和候选人跟进又属于高频、重复的流程。同时，多数AI输出可以由招聘人员复核，即使出现问题，也有机会在最终录用决定前纠正。
这使招聘AI能够较快证明三类价值：减少行政操作时间、提高候选人处理速度，以及扩大招聘人员能够覆盖的人才范围。
但招聘场景也说明，模型能力不等于产品价值。一个能够生成优秀职位描述的工具，如果不能同步岗位模板、审批流程、招聘渠道和候选人数据，最终仍然只是一个低频写作工具。
真正具有增长能力的招聘产品，需要把“生成职位描述”连接到职位审批、广告发布、人才搜寻、候选人匹配、面试安排、面试记录和录用分析，让AI从内容生成进入完整招聘流程。
HR AI产品正在从内容生成走向工作流执行
从20个高频应用中，可以看到HR AI产品正在经历三个阶段。
第一阶段是内容生成。AI帮助HR起草职位描述、面试问题、绩效评语、员工邮件和培训材料。这类功能部署速度快、学习门槛低，也是企业最容易接受的起点。
第二阶段是流程协助。AI开始处理面试排期、文件提醒、简历解析、知识检索、候选人去重和会议总结。此时，产品价值不再只体现在生成质量，而是体现在能否减少操作步骤、缩短处理周期并降低流程遗漏。
第三阶段是智能编排。AI根据岗位需求推荐候选人，根据员工情况推荐学习内容，根据内部知识回答问题，并在HR系统中推动后续操作。产品开始从“回答用户的问题”转向“理解上下文并协助完成任务”。
对准备采购HR AI产品的企业来说，市场上并不缺少AI功能，真正困难的是判断不同产品属于哪个场景、能够解决什么问题、需要连接哪些系统，以及是否已经有同类客户验证。
企业可以通过HR科技云图 MapofHRTech查看招聘、人才管理、学习发展、员工体验、薪酬福利和HR数字化等不同类别的产品与服务机构，也可以下载2026 HR科技云图，作为企业开展供应商初步研究和产品选型的入口。HR科技云图同时提供动态产品目录和月度品牌榜单，帮助企业持续观察市场变化。
产品增长的核心，是占据一项高频工作
对于HR科技供应商而言，增加AI功能并不必然带来产品增长。很多AI功能在演示时非常吸引人，但用户试用几次后便不再使用，原因通常不是模型生成效果不够好，而是功能没有进入日常工作流程。
真正能够形成增长的产品，首先需要占据一项稳定发生的任务。例如，每次创建职位时自动生成和检查职位描述，每次安排面试时自动协调时间，每次完成面试后自动形成摘要，每次员工提出问题时自动从内部政策中寻找答案。
只有当AI与真实工作事件绑定，产品才可能获得持续使用。
其次，产品需要把多个孤立动作连接起来。以招聘为例，职位描述生成、招聘广告优化、人才搜寻、候选人匹配、面试指南和面试总结不应是六个彼此分离的功能，而应成为一个连续的招聘工作流。
用户不需要在不同工具之间重复复制信息，系统也能够使用前一个环节的数据支持后一个环节。
最后，产品必须建立结果反馈。AI推荐的候选人是否进入面试，生成的职位描述是否提高申请转化，学习推荐是否带来课程完成和技能改善，这些结果都应该反向进入产品。
没有反馈闭环的AI是一次性输出工具，有反馈闭环的AI才能持续改善，并形成真正的产品差异化。
对于正在建设AI产品、升级现有HR平台或已经形成客户案例的HR科技机构，可以申请加入HR科技云图产品与机构目录，让企业采购者能够在具体场景和产品类别中发现相关解决方案。HR科技云图的核心价值不是简单收录企业名称，而是将产品能力、市场分类、品牌信息和企业采购需求连接起来。
用户增长不是注册人数，而是从尝试走向工作习惯
HR AI的用户增长不能只看注册量、访问量或生成次数。企业用户是否真正采用一项产品，取决于产品能否完成从首次体验到稳定使用的转变。
用户激活的标志，不应只是打开AI功能，而是完成第一项有价值的HR任务。例如，成功生成并发布一个职位，完成一次候选人筛选，回答一个员工政策问题，或者制作一套能够直接使用的培训内容。
用户留存来自重复工作。职位描述、面试安排、员工问答、绩效评估和培训推荐都有明确的周期性。当产品能够在这些时间点主动出现，并自动带入岗位、候选人、员工或组织上下文，用户就不需要每次重新输入提示词，使用AI也会逐渐成为工作流程的一部分。
用户扩展发生在产品从个人工具变成团队系统之后。
最初可能只有一名招聘人员使用职位描述生成；随后，招聘团队开始共享模板，业务经理参与审批，HR负责人查看效率和质量数据；最终，产品扩展到更多岗位、部门和业务单元。
因此，对HR AI产品更有意义的增长指标应该包括：完成了多少真实工作流，用户是否持续重复使用，人工修改比例是否下降，流程周期是否缩短，是否有更多角色参与，以及产品是否从一个场景扩展到相邻场景。
从产品功能走向可传播的客户成果
HR AI供应商还需要解决一个经常被忽视的问题：产品已经上线，但市场并不知道它真正解决了什么问题。
仅仅宣传“接入大模型”“推出AI Agent”或“升级智能助手”，很难帮助企业买家理解产品价值。更有效的内容结构应该包括明确的业务场景、原有流程、AI介入方式、人员分工、实施周期和量化结果。
例如，与其只说产品推出了面试智能助手，不如说明它是否减少了面试记录时间、提高了面试反馈提交率，或者缩短了从面试到决策的周期。
与其只说系统能够生成培训内容，不如说明课程制作时间下降了多少、学习参与率是否提高，以及业务部门是否更快获得了需要的培训资源。
产品增长与内容增长最终需要连接在一起。产品功能提供实际价值，客户案例证明价值，行业内容解释价值，奖项和榜单进一步放大价值，最终形成企业认知、采购线索和市场影响力之间的增长循环。
目前，2026 HRTech INNO Awards已经设置HRTech创新实践奖、创新团队奖、创新产品奖，并特别设置人力资源科技AI创新产品奖。近12个月内已经形成实际应用和可量化成果的企业HR团队及HR科技产品，可以通过案例申报，将内部项目进一步沉淀为可复制、可传播的行业实践。
企业HR需要重新定义AI项目的衡量方式
当前很多企业AI项目仍然缺少清晰的价值衡量。企业知道员工正在使用AI，却不能准确回答AI节省了多少时间、改善了哪些结果，或者是否只是把工作从一个系统转移到了另一个系统。
对于职位描述生成，可以衡量起草时间、人工修改次数、审批周期和申请转化率。
对于面试排期，可以衡量人工协调时间、候选人取消率和招聘周期。
对于知识库问答，可以衡量问题解决率、人工工单减少量、响应时间和员工满意度。
对于学习推荐，可以衡量内容参与率、课程完成率、技能变化和实际岗位表现。
只有当HR把应用场景与业务指标连接起来，AI采购才会从创新试点预算进入长期运营预算，产品也才有机会从单一部门试点走向企业规模化部署。
AI应该减少低价值操作，而不是替代HR判断
AI目前最稳定的价值，是帮助HR更快地处理信息、形成初稿、发现模式和推进流程，而不是自动完成复杂的人事判断。
在招聘、绩效、薪酬、员工关系和组织调整等高影响场景中，AI可以提供信息和建议，但最终判断仍应由具备业务背景并承担管理责任的人完成。
产品需要保留人工审核、修改记录、数据来源、权限控制和员工申诉机制，而不能把“自动化程度更高”简单等同于“产品更加先进”。
对企业来说，负责任的AI应用不是降低创新速度，而是让产品更容易得到员工、管理者、法务和企业管理层的长期信任。
HR AI下一阶段的分水岭，是能否形成工作完成率
138个应用场景为企业提供了一张能力地图，而最常见的20个应用则说明，市场不会平均接受所有AI功能。
最先实现规模化的，仍然是高频、标准化、数据相对清晰、输出容易复核，并且能够产生明确业务结果的工作。
对于HR而言，正确的起点不是寻找一套能够覆盖所有场景的“万能AI”，而是找到最耗时、重复度最高、最容易衡量的几个流程，明确AI负责什么、员工负责什么，以及最终结果如何评价。
对于HR科技公司而言，下一阶段的竞争也不再是谁拥有更多AI按钮，而是谁能够把内容生成、流程自动化、数据连接和业务结果组合成完整产品。
用户不会长期为一次精彩的回答付费，但会为持续减少工作、缩短流程并改善结果的系统付费。
HR AI真正的增长机会，不在于让HR每天多使用一个聊天工具，而在于让AI进入工作发生的地方，理解组织上下文，协助完成任务，并把节省下来的时间重新投入到判断、沟通、关系和组织建设中。
HRTech将持续跟踪全球HR AI产品、企业实践、投融资、上市公司表现和HR科技市场变化。HR从业者可以阅读并下载《2026年8月HRTech行业观察报告：企业HR必须关注的五大变革》，也可以订阅HRTech每周资讯，持续获得全球HR科技产品、趋势和实践信息。
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员工体验
【纽约】AI员工服务平台Harmony获3400万美元种子轮融资，100多个Agent重构企业服务体验
HRTech概述： 美国纽约AI员工服务平台Harmony宣布完成3400万美元种子轮融资。Harmony将AI Agent直接嵌入Slack和Microsoft Teams，帮助员工处理IT、HR、财务、采购和法务等内部服务请求，试图将传统的门户、知识库与工单模式升级为能够理解组织上下文并执行任务的Agentic Enterprise Service Management。
3400万美元种子轮，连续创业团队再次进入企业软件市场
Harmony由Nitzan Shapira和Ran Ribenzaft共同创立。两人此前曾联合创办云可观测性公司Epsagon，后者被Cisco以5亿美元收购。Nitzan Shapira目前担任Harmony联合创始人兼CEO；Ran Ribenzaft在本次新闻稿中的具体职务原文未说明。
对于一家种子轮阶段的企业软件公司而言，3400万美元是一笔值得关注的早期融资。Harmony获得投资的核心逻辑，不只是为企业增加一个AI问答工具，而是推动员工内部服务从“提交工单、排队处理”，进一步转向由AI Agent理解需求、判断权限、连接系统并完成操作。
Harmony解决的不是“找不到答案”，而是“知道流程却办不成事”
多数企业已经部署HRIS、ITSM、知识库、身份管理、协同办公、薪资、采购和财务系统，但员工要完成一项内部事务，仍然需要先判断应该进入哪个门户、填写哪一张表单，以及由哪个部门负责。
申请软件访问权限、重置MFA、领取办公设备、完成入职、查询薪资信息或者提交休假申请，看似都是标准化事务，实际却经常需要跨越多个系统、审批链和责任部门。Harmony称，部分员工支持请求可能需要长达48小时才能解决，由此形成一种随着请求数量不断累积的“隐性生产力成本”。
Harmony没有另外建立一个要求员工主动访问的新门户，而是将服务入口放入员工日常使用的Slack和Microsoft Teams。员工提出请求后，AI Agent可以结合其身份、岗位、设备、应用、权限和工作历史理解具体情境，并在已经连接的企业系统中继续采取行动。
例如，当员工申请一项软件权限时，普通聊天机器人可能只会提供操作说明；Harmony希望Agent进一步识别员工身份与现有权限，触发必要的审批流程，并在满足条件后完成系统操作。这使其产品定位更接近AI原生的企业服务管理平台，而不是传统的HR Chatbot或知识问答工具。
100多个预构建AI Agent，可在数天内完成部署
Harmony目前提供超过100个预构建AI Agent，覆盖Application Access Request、MFA Reset、Employee Onboarding、Employee Offboarding、Software Compliance Report和PTO Requests等场景。公司表示，这些Agent可以在数天内完成部署，不需要企业替换现有核心系统，也不需要经历数月的传统软件实施周期。
Harmony的底层能力之一是Context Graph。该图谱将员工身份、设备、企业应用、权限及工作历史连接起来，使Agent能够根据员工所处的组织环境提供个性化服务，而不是向所有员工返回完全相同的答案。
这也是AI员工服务平台与普通生成式AI助手之间的重要区别。企业内部服务不仅需要语言理解能力，还需要身份识别、权限判断、流程编排、系统集成和审计记录。能否准确调用企业系统并在授权边界内完成任务，将直接决定产品能否进入真实的生产环境。
部分客户三个月内分流超过75%的支持请求
Harmony披露的客户包括n8n、eToro、Cyera和KITH。公司表示，在不同客户的部署中，Harmony上线两周内分流了48%的支持请求，三个月内的请求分流比例超过75%。
在跨职能场景中，客户报告的最高请求分流率分别为HR 68%、采购58%、DevOps 47%、安全42%和财务36%。在部分部署中，企业员工采用率超过80%。Harmony同时披露，其平台整体无人工介入解决率达到70%。
这些数据说明，Harmony正在从IT支持逐步扩展至HR、财务、采购和其他企业服务部门。不过，上述数据均来自Harmony官方新闻稿，是不同客户或不同部署环境中的公司披露结果，并非基于统一样本的独立研究。
企业在解读数据时，也需要区分“请求分流率”和“完全解决率”。请求没有进入传统人工队列，并不一定代表问题已经被准确、完整地解决。评估AI员工服务平台时，还需要同时考察转人工比例、重复提交率、错误率、平均解决时间、员工满意度以及高风险操作的人工审批比例。
员工体验正在从“感知管理”进入“服务执行”
Harmony将自身描述为重构Employee Experience的平台（免费获取《EX Journey Map 2026》），但其切入的员工体验，与传统员工敬业度调查、员工倾听或福利体验平台并不相同。
传统员工体验项目更多关注员工如何感受企业文化、领导力、成长、认可和福利。Harmony所关注的是另一类更具体的体验：员工能否及时获得完成工作所需要的内部服务。
员工是否能够顺利入职，软件权限能否快速开通，政策是否容易理解，薪资和休假问题是否能够得到解决，都会影响员工对组织效率、管理质量与信任程度的判断。因此，员工体验不只是“员工如何评价组织”，也包括“组织能否及时帮助员工完成工作”。
对HR共享服务中心、HRIS和员工体验负责人而言，未来的员工体验指标可能需要同时覆盖员工感知和服务交付结果。除eNPS与满意度之外，一次解决率、平均响应时间、流程完成率、员工采用率和人工升级率，都可能成为数字化员工体验的重要衡量指标。
Agentic ESM需要HR、IT和合规共同治理
企业内部服务并不是一个仅依靠大语言模型就能完成的场景。员工申请权限、访问薪资数据、修改个人资料、提交采购需求或者完成离职流程，都涉及身份认证、敏感信息、审批制度和审计要求。
Harmony通过Context Graph为Agent补充组织上下文，但企业能否安全部署此类平台，仍然取决于底层身份治理、角色权限、知识准确性、系统集成和异常处理能力。
企业至少需要明确三类边界：哪些低风险、标准化请求可以由Agent直接完成；哪些事务必须保留人工审核或双重确认；当Agent给出错误答案、调用错误数据或者执行错误操作时，企业能否迅速追溯、撤销并修复。
这也意味着Agentic Enterprise Service Management不会只是IT部门的技术项目。HR需要负责政策、员工场景和服务体验；IT需要负责系统、身份和权限；法务、安全与合规团队则需要建立数据使用、审计和责任边界。
新资金将用于产品、团队和企业系统集成
Harmony表示，本轮融资将用于加快产品开发、扩大团队，并深化与企业软件生态的集成。公司还计划将AI能力扩展至Infrastructure & Operations、Enterprise Applications、Cybersecurity和Enterprise Resource Planning，进一步建设综合性的Enterprise Service Management平台。
Lightspeed Venture Partners合伙人Yoni Cheifetz认为，员工支持正在从以工单和队列为中心的模式，转向由AI Agent即时、大规模解决请求的模式。
HRTech观察：AI员工服务的竞争正在进入系统执行层
Harmony本轮融资释放出的行业信号是，企业AI应用的竞争正在从内容生成、知识搜索和智能问答，进一步进入企业流程与系统执行层。
未来AI员工服务平台的核心壁垒，不会只是拥有多少个Agent，而是能否连接足够多的企业系统，准确识别身份和权限，在不同流程之间完成编排，并为每一次操作保留清晰、可追溯的审计记录。
企业也不宜从“部署多少个AI Agent”开始项目，而应先识别哪些员工请求数量大、规则明确、风险可控，同时存在明显的等待与系统切换成本。政策查询、标准化权限申请、入职任务提醒、PTO申请和常见系统支持，通常更适合作为早期试点。
涉及薪酬调整、员工关系、绩效决定、敏感个人数据和高权限系统变更的场景，则需要更加严格的人工审核、授权控制和异常处理机制。
Harmony能否成长为具有代表性的企业服务平台，仍需要继续观察客户续约率、部署深度、跨部门扩展、真实解决率和单位经济模型。但它已经揭示了一个明确方向：员工体验平台未来不仅需要帮助企业了解员工感受，还需要真正减少员工完成工作时面对的流程摩擦。
下一步行动：从员工旅程识别AI改造机会
Harmony展示了AI Agent如何进入入职、权限、政策、休假和日常支持等员工服务节点。对于正在规划员工体验或HR数字化项目的团队，可以通过免费获取《EX Journey Map 2026》，系统梳理员工全生命周期的8个关键阶段，识别重复请求最多、服务摩擦最明显，以及适合优先引入AI的体验触点。该旅程图包含AI增强与出海全球化视角，并提供中英双语版本。
希望进一步了解AI、员工体验与人力资源数字化实践的企业HR，可查看并报名2026人力资源科技年度论坛·“What’s Next”深圳站。论坛将于2026年9月17日在深圳益田威斯汀酒店举办，议题覆盖AI赋能HR、员工体验升级、数字化落地和前沿产品应用。
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员工体验
【创新大奖】2026HRTech创新奖评选提名正式启动，诚邀参与！HRTech INNO Awards，创新引领人力资源新未来！
【创新大奖】2026HRTech创新奖评选提名正式启动，诚邀参与！HRTech INNO Awards，创新引领人力资源新未来！ 2026 HRTech INNO Awards ——创新引领人力资源新未来推动人力资源科技创新，表彰行业先进
当下全球经济环境复杂多变，AI 大模型深度落地、企业全球化出海提速，人力资源数字化、智能化、全域线上化已成企业组织升级必经之路。人才竞争、组织效能、员工体验、全球化用工等多重挑战，倒逼 HR 管理模式、技术产品持续迭代创新。
HRTech 作为国内垂直深耕人力资源科技的第三方专业服务平台，长期聚焦行业前沿技术、标杆实践与产业趋势，持续输出行业榜单、专业峰会、深度内容，推动人力资本数字化高质量发展。 2026 HRTech INNO Awards 人力资源科技创新评选正式启幕，面向全行业发掘可落地、高价值、前瞻性的 HR 创新实践、优秀 HR 团队与数智产品，树立行业标杆，传递创新力量。
2026 HRTech INNO Awards 旨在表彰那些在人力资源科技领域做出杰出贡献的企业，HR团队及人力资源科技服务机构，鼓励创新、探索精神。
欢迎踊跃提名
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评选定位
面向企业 HR 团队、人力资源科技服务商，表彰在人才吸引、招聘选拔、培训发展、绩效管理、员工关怀、雇主品牌、全球化用工、AI 智能化落地等全 HR 场景，实现降本增效、组织增值、模式突破的创新主体；搭建行业案例共享、供需对接、品牌传播、资源链接的专业平台，以标杆力量驱动人力资源科技产业革新。
创新，需要勇气，更需要行动！
奖项设置HRTech创新实践奖（企业内部HR创新实践）
HRTech创新团队奖（企业内部HR团队）
HRTech创新产品奖（HR科技机构申请）
特别设立
人力资源科技AI创新产品奖
人力资源科技出海创新产品奖
参评核心要求
申报案例、产品落地周期为近 12 个月内，具备完整落地场景与可量化业务成果；
申报主体无行政处罚、重大负面舆情、行业失信记录；
创新方案需具备可复制性、行业参考价值，不局限单一小众场景；
所有申报材料需提交完整案例文档、数据成效佐证材料。入围主体需配合参与峰会现场标杆案例分享或线上专题访谈（部分优质项目）；
其他补充事宜
参评核心价值
权威行业认证：获得 INNO 创新官方行业标签，成为企业数字化创新转型实力背书；
全域品牌曝光：平台官网、行业公众号、垂直社群、行业峰会全渠道传播，海量 HR 专业人群触达；
供需精准对接：获奖案例纳入 HRTech 官方标杆案例库，精准匹配甲方企业数字化采购需求；
行业资源链接：免费参与线上专题沙龙、线下行业峰会，与头部 CHO、服务商面对面交流；
标杆内容沉淀：定制企业案例专访、行业专题报道，沉淀可复用市场宣传素材；
最大化利用评选结果：进行对产品的对外市场宣传 发挥在其领域的领导作用，促进产品创新和行业发展
参与评选流程
免费提名：扫描海报二维码 / 复制链接 http://hrnext.cn/Usmwh3 提交基础信息；
案例提报：初审通过后，完整上传项目实践、数据成果、落地材料；
专家评审：进入行业专家专业独立评审打分；
大众投票（部分项目）；
案例分享：部分优质项目及HR创新实践案例论坛现场分享；
颁奖典礼：获奖产品/项目，及团队现场参加颁奖典礼及颁发获奖证书。
企业奖项申请咨询：
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邮件：hi@hrtechchina.com
机构奖项申请咨询：
微信：HRTechNice
邮件：nice@hrtechchina.com
立即提名，与HRTech一同见证和塑造人力资源科技的未来！
关于HRTechHRTech是国内首家领先的专注人力资源科技商业服务平台，作为HR领域唯一深度垂直独立的第三方专业服务机构，致力于推动人力资源科技进步与发展，持续引领行业新科技新趋势新产品新方向。HRTech核心报道HR科技创新企业与产品，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。定期发布行业市值榜单和HR科技云图，持续举办高品质的专业前沿峰会论坛，表彰认可业内先进。
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员工体验
DeepSeek 招 HR，真正的信号是 AI 公司正在重新定义 HR
DeepSeek 最近发布的 HR 团队招聘信息，表面上看是一次普通的职能岗位补充，但如果放在 AI 公司组织扩张的背景下看，它释放出的信号并不简单。它不是在寻找传统意义上的招聘执行者，也不是单纯补充人事运营人员，而是在为一家 AGI 导向的技术公司搭建更长期的人才识别、组织服务和文化承载能力。你觉得呢
HR 不再只是支持部门，而是 AI 公司的人才基础设施
这份 JD 最突出的特点，是将 HR 直接放进 AGI 叙事之中。岗位描述里反复出现“AGI”“长期主义”“人类潜能”“人才土壤”“共建者”等关键词，这说明 DeepSeek 对 HR 的定位并不是后台支持，而是组织能力的一部分。对于 AI 公司来说，真正的竞争不只是模型、算力和数据，也包括能否持续吸引、识别、保留并激发顶尖人才。技术突破背后，最终还是人的密度、协作方式和创新环境。
这也意味着，AI 时代的 HR 不再只是处理流程、发布岗位、安排面试和完成入职，而是要参与构建公司的人才系统。谁能识别未来可能成长为关键人才的人，谁能建立长期人才关系，谁能让高潜人才进入组织后真正发挥作用，谁就在参与一家 AI 公司的核心能力建设。
招聘 HR 的能力正在从“招人”转向“人才情报”
在招聘 HR 方向中，最值得关注的是“系统性 Mapping”“海内外高潜人才”“长期、真诚的互动”“准确识别能力特质与职业诉求”。这不是传统招聘专员的工作语言，而更接近 Talent Intelligence。DeepSeek 想要的不是只会在招聘平台上筛简历、推流程的人，而是能够理解技术人才市场、判断人才潜力、建立候选人网络，并长期经营人才池的 HR。
更重要的是，JD 中提到要识别“尚未被市场验证、却蕴含巨大潜力的人才”。这句话很关键。很多公司的人才策略是抢已经被大厂、论文、title 和薪酬证明过的人，但真正有长期竞争力的组织，往往需要更早地发现那些还没有被市场充分定价的人。这样的招聘 HR，本质上更像“人才投资人”：既要懂人，也要懂技术组织的成长逻辑。
招聘闭环被拉长，Quality of Hire 变得更重要
这份 JD 还明确要求招聘 HR 跟踪候选人入职后的融入情况，协助解决初期适应问题，确保招聘成果真正落地。这说明 DeepSeek 对招聘结果的理解，不只是 offer 数量和入职人数，而是候选人进入组织后的适配、留存和实际贡献。
这对 HR 是很大的能力升级。过去很多招聘团队的 KPI 停留在招聘周期、到岗率和 HC 完成率，但在高密度人才组织中，真正重要的是 Quality of Hire。一个关键人才是否适应团队节奏，是否理解公司使命，是否能与现有研发文化协作，都会直接影响组织效率。招聘不再是交易，而是人才进入组织后的持续转化过程。
综合服务 HR 不是行政人事，而是 People Operations
另一个方向“综合服务 HR”也值得注意。它覆盖入职、档案、考勤、薪酬、福利等基础人事流程，但 JD 同时强调要运用自动化工具和 AI 能力持续优化流程，提高效率和员工体验。这意味着 DeepSeek 并不希望这个角色停留在传统事务型 HR，而是希望其成为 People Operations 的建设者。
对快速成长的 AI 公司来说，基础人事流程看似普通，实际上决定了组织扩张的稳定性。员工能否顺利入职，薪酬福利是否准确，问题响应是否及时，跨城市团队服务是否一致，都会影响员工对组织的信任感。AI 公司越强调长期主义，越不能忽视这些基础体验。真正好的 HR Ops，不是把流程做复杂，而是用系统、工具和服务意识，让组织在扩张中保持清晰、稳定和高效。
AI 公司正在要求 HR 自身也变得 AI-native
这份 JD 的另一个重要信号，是 HR 不只是服务 AI 公司，还要主动使用 AI 工具改造自己的工作。综合服务方向明确提出自动化和 AI 能力，这意味着 AI-native 组织不会允许 HR 仍然停留在传统手工流程中。未来 HR 的价值，不是简单地“更有人情味”，而是在效率、数据、体验和判断之间找到新的平衡。
招聘可以借助 AI 做人才 mapping、简历分析和候选人关系管理；HR Ops 可以用自动化工具优化入职、档案、薪酬福利和员工问答；HRBP 则需要用数据和组织洞察支持更复杂的人才决策。AI 不会让 HR 消失，但会让低效、重复、缺乏判断力的 HR 工作被重新定价。
真正的启发：HR 也要进入下一代能力模型
DeepSeek 这份 HR 招聘信息最值得关注的地方，不在于它招了几个 HR，而在于它呈现了 AI 时代 HR 能力模型的变化。未来优秀的 HR，不能只会执行流程，也不能只会讲文化，而是要同时具备人才洞察、组织理解、数据意识、系统化能力和长期主义。
AI 公司正在重新定义人才，也正在重新定义 HR。对 HR 从业者来说，这既是压力，也是机会。真正有价值的 HR，不会只是“支持业务的人”，而会成为理解技术变革、识别关键人才、建设组织土壤的人。DeepSeek 招 HR 的背后，看到的是一个更大的趋势：在 AI 时代，人才不是资源部门管理的对象，而是公司最核心的生产力系统。
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员工体验
麦肯锡《HR Monitor 2026》发布：HR职能进入人机协作时代的系统级转型（附录下载）
2026 年，人力资源部门正在进入一个新的临界点。根据麦肯锡最新发布的《HR Monitor 2026》，在人工智能重塑工作方式、技能结构和组织运行模式的背景下，HR 的角色正在从传统的职能卓越（functional excellence），转向更深层的系统级转型（system-level transformation）。这份报告基于对欧洲、美国和中国等 10 个国家约 1,300 名 HR 专业人士和 5,500 名员工的调研，呈现出一个清晰信号：未来 HR 的核心价值，不再只是把招聘、培训、绩效和员工体验做得更高效，而是帮助企业重新定义工作、能力、人才供给和人机协作方式。
HR正在从支持部门变成组织转型的设计者
过去很长一段时间，HR 的专业化主要体现在流程、制度和模块能力上，例如招聘效率、培训体系、绩效管理、薪酬福利和员工关系。但在 AI 加速进入企业核心流程之后，HR 面临的任务已经发生变化。报告提出，HR 需要同时扮演两种角色：一是 AI 转型的组织架构师，参与设计岗位、任务和能力如何变化；二是企业内部的示范者，通过自身运营模式的重塑，率先展示 AI 如何真正嵌入工作流程。
这意味着，HR 不能再只停留在“服务业务”的位置，而要参与回答企业未来三到五年的关键问题：哪些工作会被自动化，哪些岗位会被重新组合，哪些技能会变得更重要，哪些员工需要重新培养，哪些流程可以交给 AI 代理（AI agents）完成。真正的 HR 转型，正在从事务效率问题，变成组织能力问题。
人力规划仍然过于短期，能力规划才是关键
报告中最值得警惕的数据是，只有 11% 的组织真正采用三年以上的长期人力规划。虽然不少企业已经开展人力规划，但多数仍停留在短期编制、岗位和预算层面，本质上还是“算人头”。在 AI 时代，这种规划方式已经不够用。因为 AI 改变的不是某一个岗位，而是岗位背后的任务结构和能力组合。
未来企业需要的不是简单的人头规划，而是能力规划（capability planning）。HR 需要建立更清晰的技能智能（skills intelligence），持续识别组织内部已经具备哪些能力、未来需要哪些能力，以及员工能否通过再培训和内部流动完成能力迁移。报告显示，虽然 85% 的组织已经建立技能分类体系，但只有 57% 将全组织人力规划与完整的技能记录结合起来。这说明很多企业虽然有技能数据，却还没有真正把它用于战略决策。
未来人才竞争的重点，不是会不会用AI，而是能否判断AI
随着 AI 接管越来越多重复性和执行性任务，未来技能的重心正在变化。报告显示，问题解决能力、创造力、数据分析与 AI、数字素养、推理能力等成为 HR 专业人士最关注的未来技能。其中，数字素养的排名上升尤其明显，反映出企业对“能够理解和使用 AI 输出”的人才需求正在增加。
这也说明，AI 并没有让人的价值下降，而是改变了人的价值位置。未来更稀缺的不是机械执行能力，而是判断、解释、整合和决策能力。企业需要的人才，不只是会操作工具的人，而是能够在复杂业务场景中理解 AI 输出、提出正确问题、识别风险并做出判断的人。对 HR 来说，培训体系也不能再只围绕课程和平台建设，而要真正嵌入业务任务、绩效反馈和职业发展路径。
招聘市场趋稳，但慢招聘仍然是组织损耗
报告显示，全球劳动力市场总体趋稳，部分市场更偏向雇主。全球录用接受率从 2025 年的 56% 上升至 2026 年的 59%，招聘成功率从 46% 上升至 50%。但这并不代表招聘压力消失。相反，在申请量增加、候选人筛选复杂度提升的情况下，招聘效率正在成为新的竞争差异。
一个重要数据是，跨市场招聘周期中位数达到 70 天，平均招聘周期超过 90 天，而表现最好的前四分之一组织可以将流程压缩到 49 天左右。对于关键岗位和高需求技能而言，过长的招聘周期会直接增加候选人流失、招聘成本和业务等待成本。AI 可以提升简历筛选、技能匹配、面试协调和候选人沟通效率，但前提是招聘流程本身足够清晰。如果企业只是把 AI 叠加在混乱流程上，技术只会放大原有问题。
员工体验回到更现实的基本面
过去几年，企业谈员工体验，常常聚焦文化活动、福利包装、员工关怀项目和体验工具。但报告中的员工数据显示，在经济不确定性上升的环境下，员工关注正在回归基本面。影响员工留下来的前三项因素分别是薪酬、工作与生活平衡、岗位安全感，占比分别为 52%、46% 和 45%。附录最新版本2026员工体验旅程图提供下载
这对企业是一个重要提醒。员工体验不是“让员工开心”的项目集合，而是雇佣关系是否公平、稳定、透明和可持续。尤其在生活成本压力和就业不确定性并存的环境下，员工更关心薪酬是否合理、工作负荷是否可持续、管理沟通是否透明，以及组织是否提供足够的安全感。对于 HR 来说，改善员工体验不能只靠新增项目，而要回到薪酬公平、管理质量、工作负荷和组织信任这些底层问题。
HR运营模式正在进入新一轮重构
传统的三支柱模型，即 HRBP、专家中心和共享服务中心，仍然是许多企业 HR 组织的基础。但报告显示，这一模式正在进入混合过渡期。32% 的 HR 组织仍主要采用 Ulrich 模型，18% 仍处在更早期的 HR generalist 模式，34% 表示已经部分采用敏捷 HR 模式。也就是说，多数企业并不是已经完成转型，而是在旧模型与新模式之间寻找新的平衡。
未来 HR 运营模式的方向，可能不是简单取消三支柱，而是在其基础上加入更强的数据底座、跨职能协作、按任务流动的资源配置，以及 AI 代理驱动的员工服务。HR 的组织设计也将从“谁负责哪个模块”，转向“如何围绕员工旅程和业务场景配置人、流程、数据和技术”。
AI试点很多，真正规模化仍然有限
尽管 AI 已经成为 HR 领域最热的话题，但报告显示，全球只有 28% 的 HR 流程已经部署可运营的 AI 解决方案，37% 仍停留在试点阶段。中国在这一方面相对领先，43% 的 HR 流程已经进入 AI 运营使用阶段，另有 45% 仍处于试点阶段。这说明，企业并不缺 AI 试验，真正缺的是从单点试点走向端到端重构的能力。HR的AI能力成熟度测试很重要，点击可以参与测试。
HRTech 认为，这也是未来 HR 科技竞争的分水岭。单一工具型 AI 应用可以提升局部效率，但真正有价值的系统，必须能够连接员工数据、技能体系、招聘流程、学习发展、绩效管理和员工服务。未来的 HR 科技，不只是帮助 HR 更快完成任务，而是帮助企业更准确地理解组织能力，并更快完成能力重组。
HRTech观察：HR的下一场考试，是组织能力再设计
这份报告给 HR 领域最重要的启发是：AI 不会自动带来更好的 HR，也不会自动创造更强的组织能力。真正决定 HR 价值的，是能否把业务战略、人力规划、技能体系、员工体验、组织设计和 AI 工作流连接起来。未来领先的 HR 团队，将不再只是流程运营者，而是企业人机协作时代的组织能力设计者。
对于企业管理者和 HR 负责人来说，2026 年的关键问题不是“我们有没有 AI 工具”，而是“我们是否知道未来需要什么能力，哪些工作正在被重构，哪些员工需要转型，哪些流程可以被 AI 接管，以及 HR 自己是否已经准备好用新的方式运行”。这才是 HR 真正的转折点。
点击可以下载并阅读麦肯锡《HR Monitor 2026》完整报告。
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员工体验
2026最新版员工体验旅程图（EX Journey Map 2026）开放下载：AI增强与全球化升级
HR 的工作从来不缺执行，真正缺的是一张能看清全局的员工体验地图。
招聘看转化率，培训看完课率，薪酬看市场竞争力，绩效看目标达成率。但员工真正感受到的，并不是某一个单点流程，而是从第一次看到招聘信息，到入职、成长、激励，再到离职后的完整体验。这正是《EX Journey Map 2026》要解决的问题。
《EX Journey Map 2026》由 EX Institute 与 HRTechChina 联合发布，是一套面向 HR 团队的年度员工体验框架工具。它覆盖员工全生命周期 8 个关键阶段，帮助企业系统识别关键触点、评估体验质量，并找到最值得优先改善的环节。
本次发布的是高清 PDF，中英双语，可打印，可用于团队工作坊、内部复盘和管理层汇报。目前已有超过 5,000 位 HR 下载使用，覆盖华为、腾讯、阿里、比亚迪、蔚来、西门子、德勤等企业。
2026版员工体验旅程图三大升级
第一，新增“第0阶段”：AI治理与全球化战略底座。
在招聘、入职、绩效和发展之前，企业需要先建立底层能力，包括数据标准、AI伦理、PIPL合规、全球HRIS和跨区域管理机制。没有这一层，AI应用很容易停留在孤立工具层面，难以真正改善员工体验。
第二，AI增强视角贯穿员工全旅程。
新版旅程图将AI简历筛选与偏见检测、AI薪酬建议引擎、AI智能入职助手、Manager AI Coaching、AI情绪监测预警、AI离职风险预测等场景，嵌入到员工生命周期的不同阶段，帮助HR从“知道AI重要”走向“知道AI如何落地”。
第三，增加出海全球化视角。
面向正在全球化扩张的企业HR，新版加入多法域劳动合规、跨文化面试设计、Total Rewards全球薪酬体系、外派与回任衔接等内容，帮助企业在不同国家和地区建立更一致、更合规的人才管理体验。
覆盖8个关键阶段
《EX Journey Map 2026》覆盖员工体验完整路径：
0 AI治理与全球化战略底座
1 招募
2 录用
3 入职
4 绩效
5 成长
6 激励
7 离职
每个阶段都标注了核心员工体验触点、员工期望状态，以及AI应用和全球化扩展场景，方便HR团队直接对照使用。
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下载地址：exinstitute.org/download
2026员工体验相关延伸资源
EX Awards 2026 · 员工体验大奖
第六届 EX Awards 已于 6 月 1 日正式开放，设置 23 个奖项，覆盖企业 HR 团队、HR 科技机构和服务机构。评选以 JPA 员工旅程实践评估为核心，所有参评企业无论是否获奖，均可获得专业诊断报告。案例提交截止日期为 8 月 31 日。
了解详情：exinstitute.org/awards
EX 工具包
旅程图 PDF 是起点。EX 工具包提供 8 个阶段的深度解读、自测诊断工具与实操模板，帮助 HR 从框架认知走向落地改善。
了解详情：exinstitute.org/
EX Institute · People First™
体验即信任 · exinstitute.org/
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