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【柏林】HRTech公司Kombo完成2500万美元A轮融资，构建统一API平台，押注全球人力数据互联新时代
HRTech概述：德国HRTech公司 Kombo 宣布完成 2500 万美元 A 轮融资，由 Volition Capital 领投，Acadian Ventures、468 Capital 和 Y Combinator 跟投，累计融资达 3000 万美元。Kombo 构建统一API平台，解决 HRIS、ATS、薪酬系统等核心人力数据的互操作性问题，目前已服务 300+ 全球客户。
德国柏林HR科技基础设施公司Kombo近日宣布完成2500万美元A轮融资。本轮融资由Volition Capital领投，Acadian Ventures、468 Capital以及Y Combinator继续参与投资。至此，公司自2022年成立以来的累计融资总额达到3000万美元。这笔资金将用于加速产品能力扩展、提升企业级安全标准，并推动欧洲与美国市场的团队扩张。
Kombo并不是一家传统意义上的招聘系统或薪酬软件公司。其核心定位是“统一API基础设施平台”，专注解决HR Tech生态系统中长期存在的数据孤岛与系统互操作性难题。在当今企业普遍同时使用HRIS、ATS、Payroll、LMS等多种系统的背景下，不同软件之间的对接成本高、维护复杂、标准不统一，已成为行业发展的隐形瓶颈。
Kombo通过构建标准化、统一的API接口层，让HR科技公司无需分别对接数十甚至上百个不同系统，从而大幅缩短产品集成周期，降低维护成本。对于SaaS厂商而言，这意味着可以更专注于核心产品创新；对于企业客户而言，则意味着更流畅的数据流通、更高的数据准确性以及更好的用户体验。
随着AI技术加速进入企业软件领域，数据互通的重要性进一步放大。AI模型、智能代理以及自动化流程都依赖结构化、实时且高质量的人力数据。Kombo的基础设施能力，实际上成为AI应用落地的重要底层支撑。公司CEO兼联合创始人Alex Kübel表示，未来人力生态系统的竞争，不仅是应用层功能的竞争，更是数据流通效率与可靠性的竞争。
目前，Kombo已服务全球300多家企业客户，覆盖招聘科技、薪酬管理、员工体验等多个细分领域。随着企业软件市场日益全球化，跨区域系统对接需求也在增加，这为Kombo带来了更大的扩展空间。此次融资后，公司计划加强API能力的深度与广度，进一步提升安全合规水平，并扩大欧美市场布局。
从行业视角来看，HRTech市场正在进入“基础设施化”阶段。过去十年，行业重点在于单点功能创新；未来十年，平台整合与生态协同将成为核心主题。Kombo所处的“数据连接层”虽然不直接面向终端HR用户，但却决定了整个生态系统的运转效率。正因如此，该赛道逐渐受到资本市场关注。
在全球企业加速数字化转型的背景下，人力数据的标准化与互联互通已不再是技术选项，而是战略必需。Kombo的这轮融资，既是对其商业模式的认可，也反映出资本对HR基础设施长期价值的判断。
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深度观察 | AI重构HR的未来蓝图：战略编排才是核心战场--解读Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》
HRTech隆重推荐！在AI加速重塑企业运作方式的今天，人力资源领域也正经历着一场深刻变革。2025年夏季，Deloitte 发布了最新研究报告 《HR Reimagined: Agentic AI for HR》，由资深人力资本与AI转型顾问 Greg Vert 和 Kyle Forrest 联合撰写。报告围绕“Agentic AI”（智能体AI）这一新一代技术，系统探讨了AI如何在HR全价值链中发挥作用——从战略规划、治理体系，到能力建设与技术架构，并通过16项HR核心能力与67个具体活动的分析，描绘了从AI辅助（Assisted）到增强（Augmented）再到AI驱动（AI-Powered）的成熟路径。
本文将结合报告核心内容与行业背景，带来一份深入的中文解读，帮助HR领导者与业务决策者理解AI在HR中的落地价值、潜在风险及战略编排方法。非常值得推荐阅读！！如果需要PDF 可以添加客服或者邮件获取德勤报告
人工智能的快速发展，正在让HR领域面临一次前所未有的变革。从招聘到员工体验，从绩效管理到流程优化，AI的触角已经伸入几乎所有HR职能。Deloitte 在《HR Reimagined: Agentic AI for HR》中，描绘了一幅未来蓝图——AI不再只是工具，而是HR战略执行的核心力量。本文将结合报告要点，带来一份面向HR领导者的深度解读。
1. AI在HR的三种形态：从辅助到驱动
报告指出，AI在HR的应用大致分为三个阶段：
辅助型（Assisted）：AI为人类提供支持，如自动生成职位描述、初步整理数据等。
增强型（Augmented）：人类与AI交替协作，AI能处理部分复杂任务，如候选人筛选、知识库更新、调查分析。
驱动型（AI-Powered）：AI主导流程执行，人类负责监督与优化，例如自动完成员工咨询、生成分析报告、触发跨部门流程。
解读：企业应先明确自身在这三个阶段中的位置，然后规划向更高阶段的演进路径，而不是盲目堆砌工具。
2. Agentic AI：HR的“虚拟同事”
传统AI往往是功能插件，作用单一。而Agentic AI的特征在于：理解上下文、规划多步骤任务、调用不同系统完成工作，并能根据反馈优化执行。这类AI更像是一名“虚拟同事”，能够独立完成从信号识别到结果交付的全流程。
解读：这要求HR团队具备“管理AI”的能力——为AI设定任务边界、明确流程接口、评估其工作成效，而不是只当它是一个按钮或查询工具。
3. 角色重塑：从事务处理到战略赋能
AI的引入会让HR的时间分配发生显著变化：
HR业务伙伴（HRBP）：从有限服务部分业务单元，转向为全体管理者提供战略性人才辅导。
卓越中心（COE）：从数据收集整理转向实时洞察与预测，参与前置决策。
HR运营（HR Ops）：80%以上的日常事务由AI执行，团队重心转向员工体验和流程改进。
解读：HR的绩效评估指标也应随之调整，从“完成多少任务”转向“业务贡献度”和“战略影响力”。
4. 高价值落地场景
报告给出了一些能快速显现成效的Agentic AI应用：
入职流程：多个AI协作完成任务分配、福利登记、培训安排，跨平台无缝衔接。
请假与返岗管理：AI提前识别返岗事件，触发跨部门流程，并根据反馈优化体验。
人才保留：AI实时分析流失风险并推送定制化留才方案，直接触发奖励或调配。
解读：这些场景有三个共性——跨系统、闭环执行、可持续优化，非常适合做为企业的AI试点项目。
5. 碎片化风险与战略编排
如果不同部门各自引入AI工具，很容易造成“67个AI源”的割裂局面：数据孤岛、体验不一致、治理困难。报告提出五个关键步骤来避免碎片化：
规划：目标与业务战略、员工需求一致；
治理：覆盖伦理、数据安全、信任机制；
能力建设：集中AI专业能力，设立卓越中心；
编排：工具互通并嵌入核心流程，而非外挂；
衡量：效率、体验、公平性与成果并重。
解读：这本质上是“企业级AI治理”的HR版本，需要跨部门协作才能真正落地。
6. 技术趋势：多智能体系统（MAS）
未来12-18个月，用户与HR系统的交互将从传统API调用，逐步转向多智能体系统（MAS）——多个AI可以相互协作、与人类互动、跨平台执行复杂任务。例如，招聘AI可以直接与培训AI、薪酬AI协作，实现从录用到入职培训到福利登记的自动化闭环。
解读：这意味着企业未来的AI生态将是“团队作战”而非“单兵作战”，需要提前规划架构与数据接口。
结语：AI价值取决于编排能力
AI进入HR是不可逆趋势，但它的价值并不会自动释放。真正的竞争力来自于战略性编排与持续优化——让AI不只是辅助工具，而是组织能力的一部分。对于想在未来人才竞争中保持领先的HR团队来说，现在正是重新设计角色、流程与能力结构的关键窗口期。
报告来源：Deloitte《HR Reimagined: Agentic AI for HR》 作者：Greg Vert 与 Kyle Forrest
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