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万宝盛华发布2025 年第四季度财报：营收 47 亿美元同比增长 7%，欧洲趋稳、意大利领跑万宝盛华ManpowerGroup发布2025年第四季度业绩报告营收为 47 亿美元（按报告汇率计算增长 7%，按固定汇率计算增长 1%，按固定汇率计算的有机增长 2%）北美和欧洲整体市场持续企稳，其中法国市场环比改善，意大利市场增长领先。拉丁美洲和亚太地区本季度需求依然强劲。与上一季度相比，人力资源业务的同比营收增长有所提高，Experis 和 Talent Solutions 的营收下滑速度也有所改善。 16.3%的毛利率反映出欧洲永久性招聘活动低于预期，而同比人员配置利润率与上一季度相比保持稳定。成本控制措施推动了销售、管理及行政费用同比下降幅度的环比改善，此外，本季度还采取了其他重组措施。本季度经营活动产生的现金流强劲¹。公司对5亿欧元的欧元票据（原定于2026年6月到期）进行了再融资，并将循环信贷额度重置为新的五年期。 ManpowerGroup第四季度营收恢复增长，恒定汇率口径增速更温和2025 年第四季度，ManpowerGroup 实现营收 47 亿美元，同比增加 7%。在恒定汇率（constant currency）口径下，营收同比增长 1%；在有机恒定汇率（organic constant currency）口径下，营收同比增长 2%。公司表示，北美与欧洲整体呈现持续稳定迹象，其中法国出现环比改善，意大利实现市场领先增长；拉丁美洲与亚太地区则在当季保持强劲需求。利润端方面，公司当季净利润为 3020 万美元，摊薄后每股收益（diluted EPS）为 0.64 美元，较上年同期的 0.47 美元提升。若剔除重组成本、养老金结算，以及阿根廷恶性通胀相关的非现金汇兑折算损失等影响，当季调整后摊薄每股收益为 0.92 美元，但在恒定汇率口径下同比下降 17%。这表明，尽管报表端盈利改善，但核心盈利趋势仍受到结构性与区域业务组合变化影响。毛利率承压来自欧洲永久招聘疲软，成本行动推动费用趋势改善公司披露，第四季度毛利率为 16.3%。管理层指出，毛利率表现低于预期，主要反映欧洲永久招聘（permanent recruitment）活动疲软；与此同时，派遣业务的 staffing margin 趋势与上一季度保持稳定。在费用端，成本行动带动 SG&A（Selling and administrative expenses）同比降幅环比改善，公司在当季进一步采取了重组措施，以持续优化成本结构并提升经营杠杆。从业务线趋势看，公司强调，相较上一季度，Manpower 的同比营收增长有所提高；Experis 与 Talent Solutions 的同比营收降幅也出现改善。这一表述反映出，集团内部不同业务线在周期波动中呈现“降幅收窄与边际修复”的迹象，但修复力度仍依赖区域需求回暖和高毛利业务复苏。区域表现分化：意大利增长突出，法国改善，北美稳定但部分业务承压从经营单元收入看，意大利第四季度收入同比增长 16.0%（reported），法国同比增长 5.4%（reported）。北美市场方面，美国收入同比下降 1.5%，而“Other Americas”同比增长 18.3%。亚太及中东（APME）当季收入同比下降 0.5%。在利润贡献上，北欧经营利润从上年同期亏损显著改善，APME 经营利润同比增长明显；法国经营利润同比下降，意大利经营利润同比上升，呈现“增长市场与承压市场并存”的格局。 ManpowerGroup 董事长兼 CEO Jonas Prising 表示，公司对第四季度表现感到满意，认为财报反映出市场趋势改善与 go-to-market 及成本优化策略的持续执行。公司称，2025 年全年在调整后口径下实现了营收与盈利的连续改善，且年末趋势进一步增强。展望未来，在假设当前趋势延续的前提下，公司将推进技术相关举措以提升能力多元化并争取市场份额，同时保持经营灵活性，推动生产力提升与经营杠杆释放。现金流与融资动作强化流动性，全年报表受一次性项目拖累现金流方面，公司披露第四季度经营活动现金流为 1.79 亿美元，扣除资本开支后自由现金流（Free Cash Flow）为 1.68 亿美元。融资层面，公司完成了 5 亿欧元 Euro Note 的再融资（原计划于 2026 年 6 月到期），并将循环信贷额度重设为新的 5 年期安排，进一步增强了流动性与财务灵活性。与季度的盈利改善不同，2025 年全年公司录得净亏损 1330 万美元，基本每股亏损 0.29 美元，而上年同期为净利润 1.451 亿美元、摊薄每股收益 3.01 美元。公司指出，全年包含非现金 goodwill 与无形资产减值、重组成本、业务出售相关损失（相关业务未来以 franchise 形式运营）、养老金结算以及阿根廷恶性通胀相关的非现金汇兑折算损失等，合计使每股收益减少 3.26 美元。剔除上述项目影响后，全年调整后每股收益为 2.97 美元，但在恒定汇率口径下同比下降 38%。全年营收为 180 亿美元，同比增长 1%，但在恒定汇率口径下同比下降 2%。 2026 年一季度指引：EPS 0.45–0.55 美元，包含汇率利好公司同时给出 2026 年第一季度指引：预计摊薄每股收益在 0.45–0.55 美元之间，其中包含约 6 美分的有利汇率影响，并假设有效税率为 43.0%。该指引在一定程度上延续了“趋势稳定但盈利仍受结构性因素牵制”的基调。总体来看，ManpowerGroup 的第四季度显示出全球用工市场的阶段性企稳信号：营收恢复增长、部分欧洲市场改善、现金流稳健、资本结构进一步加固。但从恒定汇率与调整后口径看，盈利压力与业务结构挑战仍在，尤其是欧洲永久招聘与部分专业服务业务的复苏节奏，将继续决定公司 2026 年的利润弹性与增长质量。

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2026年01月30日
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从校园招聘到 AI 数据基础设施：Handshake 收购 Cleanlab，补齐数据质量关键拼图 AI 数据标注公司（原美国校园招聘平台） Handshake 宣布收购数据审计初创公司 Cleanlab。双方表示，此次交易以人才整合为主，属于典型的 acqui-hire，Cleanlab 的 9 名核心员工将加入 Handshake 研究组织，包括三位联合创始人 Curtis Northcutt、Jonas Mueller 和 Anish Athalye，三人均拥有 MIT 计算机科学博士背景。交易条款未披露。更多信息，请关注 HRTech Cleanlab 成立于 2021 年，是一家专注于“数据质量审核”的技术公司，其核心能力在于通过算法自动识别错误标签与异常数据，无需再次人工复核即可发现潜在问题，从而显著提升训练数据的一致性与准确率。公司累计融资 3000 万美元，投资方包括 Menlo Ventures、TQ Ventures、Bain Capital Ventures 与 Databricks Ventures，团队规模曾超过 30 人。相比传统依赖多轮人工校验的方式，Cleanlab 的自动化检测思路更接近“数据质量基础设施”，强调系统化、可规模化与可复用的质量控制能力。对 Handshake 而言，这次收购的战略意义十分明确。随着大模型训练进入精细化阶段，行业关注点正从“标注数量”转向“标注质量”。单纯扩大人力规模已难以形成长期壁垒，真正决定模型效果的，是标签准确率、样本覆盖度以及数据一致性等底层指标。Cleanlab 的加入，意味着 Handshake 不再只是提供人工标注产能，而是开始具备算法驱动的数据审计与质量管理能力，从“人力外包型服务商”向“数据质量技术平台”升级。从业务层面看，Handshake 近年来已逐步切入 AI 数据服务市场。公司目前为 8 家头部 AI 实验室提供数据支持，其中包括 OpenAI。其 2022 年估值达到 33 亿美元，并预计 2025 年年化收入（ARR）将达到 3 亿美元，今年有望进一步提升至“数亿美元”规模。客户结构与收入体量的变化，也反映出其在 AI 产业链中的定位正不断上移，从辅助角色转向关键基础设施供应商。值得注意的是，当前 AI 数据标注行业正在发生结构性变化。一方面，模型复杂度提升，使得医疗、法律、金融、科研等专业领域的高门槛标注需求快速增长；另一方面，企业对数据安全、可追溯性与偏见控制的要求日益严格，推动数据审核、评测与治理成为刚需。这一趋势使得具备“专家网络 + 质量算法 + 规模化交付”综合能力的平台更具竞争优势。Handshake 通过整合 Cleanlab 的研究与算法团队，正是对这一趋势的主动回应。转型背景与路径 Handshake 成立于 2013 年，最初是一家面向美国高校毕业生的招聘平台，被视为“学生版 LinkedIn”，长期服务于校园招聘与早期职业匹配市场。凭借高校资源与人才数据库，公司积累了覆盖数百万学生及大量专业人士的供给网络。随着生成式 AI 对高质量训练数据需求的爆发，Handshake 将原有“人才匹配与任务分发”能力延伸至数据标注场景，利用医生、律师、科学家等专家群体参与模型训练与反馈。此次收购 Cleanlab，则进一步补强了自动化数据审核与算法能力，使其从单纯的人力标注服务商，升级为兼具人才供给与数据质量技术的 AI 数据基础设施提供方。可以说，这是一场基于既有资源优势的战略升维，而非简单跨界——Handshake 正从 HR Tech 平台，演进为服务 AI 产业链上游的关键数据基础设施企业。 HRTech对数据标注的这几家简单分析：从赛道格局看，Scale AI 更像“全栈型数据基础设施巨头”，依靠大规模交付能力与企业级合规体系，承接政府与头部 AI 实验室的复杂训练与评测需求； Surge AI 主打高质量与专家级人类反馈服务，聚焦 RLHF、模型评估与红队测试等高难度场景，以“质量优先”建立口碑壁垒； Mercor 则定位为专家劳动力调度平台，通过产品化方式快速匹配专业人才与后训练任务，强调效率与弹性供给；而 Handshake 凭借多年积累的人才网络切入 AI 标注市场，并通过收购 Cleanlab 强化算法化数据审核能力，正从人才供给平台升级为兼具“专家资源 + 数据质量技术”的新型数据基础设施玩家。

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2026年01月29日
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ADP公布2026财年第二季度业绩营收54亿美元，并正式发布新一代 ADP Assist AI Agents HRTech概述：刚刚ADP 公布 2026 财年 Q2 财报：收入 54 亿美元，同比增长 6%；调整后 EPS 2.62 美元，同比提升 11%；EBIT 利润率升至 26%。Employer Services 依然是核心增长引擎，HCM 与 Payroll 平台保持稳健扩张。PEO 业务收入增长但利润承压。客户资金利息继续放大利润优势。管理层上调全年指引，释放长期信心。今日收盘后盘价250.69美元，ADP市值1013.91亿美元，依旧排名全球HR服务上市公司市值第一。更多全球HR科技资讯，请关注 HRTech。新泽西州罗斯兰（ROSELAND, N.J.），2026 年 1 月 28 日 — ADP（纳斯达克股票代码：ADP），全球领先的人力资源与薪酬解决方案提供商，今日公布其截至 2025 年 12 月 31 日的 2026 财年第二季度财务业绩，并宣布正式发布新一代 ADP Assist AI agents，将人工智能深度嵌入薪酬与人力资源的日常运营流程。在 2026 财年第二季度，ADP 实现合并营收 54 亿美元，较去年同期增长 6%；按有机固定汇率口径计算，营收同比增长 5%。当季净利润为 11 亿美元，同比增长 10%；调整后净利润同为 11 亿美元，同比增长 10%。调整后 EBIT 达到 14 亿美元，同比增长 10%，调整后 EBIT 利润率提升至 26.0%，较去年同期提高 80 个基点。摊薄后每股收益（EPS）为 2.62 美元，同比增长 11%；调整后摊薄 EPS 同样为 2.62 美元，同比增长 11%。本季度公司实际及调整后有效税率均为 23.2%。 ADP 总裁兼首席执行官 Maria Black 表示，第二季度的稳健业绩反映了公司在核心业务执行力、平台规模以及持续创新方面的综合优势。她指出，随着企业对效率、合规与员工体验要求的不断提升，ADP 正通过将人工智能直接嵌入薪酬与人力资源工作流，帮助客户在不增加复杂度的前提下，提升运营质量与决策能力。在本季度，ADP 正式推出新一代 ADP Assist AI agents。该智能代理体系并非传统意义上的问答机器人，而是构建于 ADP 覆盖 110 万家客户、140 个国家和地区、约 4,200 万名员工的全球数据平台之上，并融合公司超过 75 年的劳动力管理经验，具备在人工监督下“可思考、可规划、可执行”的能力，能够主动参与真实业务流程。在实际应用中，ADP Assist 可自动识别薪酬差异（payroll variances）、提示缺失的税务识别信息（tax ID）、根据企业员工手册即时回答政策问题、通过自然语言生成可视化分析报表，甚至直接发起晋升等人才管理操作。这些能力显著减少了 HR 与薪酬团队在审计、合规检查、报表制作和事务性操作中的重复劳动。ADP 强调，其 AI 设计遵循“以人为中心（human-centric）”原则，AI 作为辅助工具而非替代角色，旨在帮助员工将时间投入更具创造性和战略价值的工作。从业务板块来看，Employer Services 作为 ADP 的核心业务，在第二季度实现收入 36 亿美元，同比增长 6%（按有机固定汇率口径增长 5%），美国 Pays per Control 同比增长 1%，板块利润率同比提升 50 个基点。增长主要得益于稳定的新业务预订表现、较高的客户留存率，以及 Workforce Now Next Gen、ADP Lyric HCM 等平台解决方案的持续渗透。PEO Services 板块当季实现收入 18 亿美元，同比增长 6%；剔除零利润福利代收代付后收入同比增长 3%，平均在岗员工人数约 75.8 万人，同比增长 2%。受福利代收代付规模扩大及销售费用上升影响，该板块利润率同比下降 70 个基点。在财务结构方面，客户资金利息收入继续为公司盈利提供重要支撑。第二季度客户资金利息收入为 3.09 亿美元，同比增长 13%；平均客户资金余额达到 376 亿美元，同比增长 6%；客户资金平均收益率提升至 3.3%。基于第二季度的经营表现以及对宏观环境与利率水平的判断，ADP 更新了 2026 财年全年业绩指引。公司预计，本财年合并营收将实现约 6% 的增长，调整后 EBIT 利润率预计提升 50 至 70 个基点，摊薄后每股收益及调整后摊薄每股收益预计同比增长 9% 至 10%。 ADP 表示，随着 ADP Assist 等智能代理能力逐步在核心薪酬与人力资源平台中落地，公司正加速从传统的薪酬与人力资源服务提供商，向“智能工作流平台”演进。这一战略升级不仅提升了客户运营效率，也进一步巩固了 ADP 在企业级 HR Tech 市场中的长期竞争壁垒。

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2026年01月29日
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Workday 出手反击年龄歧视指控，申请撤销求职者索赔：AI 招聘法律边界迎来首次实战检验 HRTech概述：Workday 正在就其 AI 招聘工具面临的一起年龄歧视集体诉讼采取最新法律行动。公司已向法院申请驳回求职者提出的“差别影响”索赔，主张《Age Discrimination in Employment Act（ADEA）》仅保护员工而不适用于申请人。该案源于 2023 年提起的 Mobley v. Workday，并于 2025 年升级为全国集体诉讼，涉及其 HiredScore 招聘筛选技术。随着案件推进，AI 招聘的合规与法律责任边界正成为行业关注焦点，也为所有使用自动化招聘工具的企业与 HR 敲响警钟。美国HR科技巨头 Workday 近日在一场涉及人工智能招聘工具的集体诉讼中采取了关键法律行动，再次将“算法招聘是否构成歧视”的问题推上行业与司法的交叉点。根据其在 2026 年 1 月 21 日向法院提交的文件，Workday 请求法官驳回原告提出的“差别影响（disparate impact）年龄歧视”指控，并主张《Age Discrimination in Employment Act（ADEA）》的相关条款仅保护在职员工，而不适用于求职者，因此申请人无权据此提起索赔。这是 Mobley v. Workday 案件的最新进展，也标志着该案进入核心法律博弈阶段。该诉讼最早于 2023 年提起，一批求职者指控 Workday 的 AI 招聘与筛选系统在实际运行中对年龄等受保护群体产生系统性不利影响，从而减少其获得面试和录用机会。2025 年 2 月，法院批准该案以 nationwide collective action（全国集体诉讼）形式推进，使其影响范围从个体纠纷升级为覆盖全美的大规模案件。此前，法官还要求 Workday 提供使用其 HiredScore technology 的雇主完整名单，这意味着潜在波及的不仅是供应商本身，也包括大量使用该系统的企业客户。面对指控，Workday 的公开回应强调，其 AI 招聘工具并不会识别或使用种族、年龄、残疾等受保护特征，系统旨在协助而非取代人工决策。然而，与其围绕“算法是否存在偏见”直接交锋不同，公司此次选择从法律适用范围入手，试图通过条文解释限制求职者的诉讼资格。从策略上看，这是一种典型的程序性防御，但从行业角度看，它释放出更重要的信号：AI招聘已经从效率工具演变为法律风险源头。事实上，这类争议并非偶发。随着算法在招聘中的参与度不断提高，从简历筛选、候选人排序到面试推荐，自动化系统正在实质性影响候选人的就业机会。在美国法律框架下，只要某项决策影响到录用结果，就可能被认定为“用工行为”，进而受到反歧视法和就业合规法规的约束。这意味着，即便决策由算法完成，雇主和系统提供方仍需承担相应责任，“技术中立”并不能成为免责理由。更值得注意的是，监管环境也在同步收紧。包括 California 在内的多个州已经开始明确要求企业在使用自动化招聘工具时提供候选人退出机制（opt-out），并开展风险评估（risk assessments）和透明度披露。这类规定的出现，意味着算法招聘正在从创新实践进入制度化监管阶段，企业不仅要考虑效率和成本，还必须投入额外资源用于合规治理和审计管理。从全球视角看，Workday 并不是唯一被推上风口浪尖的厂商。此前，另一家知名人才智能平台 Eightfold AI 也曾因招聘流程涉及 FCRA（Fair Credit Reporting Act）合规问题而遭遇诉讼。两起案件虽然分别围绕 ADEA 与 FCRA 展开，但背后的逻辑高度一致：当算法参与候选人筛选与评估时，其法律属性已经等同于招聘决策本身，必须接受与人工同等标准的监管与问责。可以说，这标志着 HR 科技行业正在进入“强合规周期”，单纯依赖技术优势已难以支撑长期增长。对中国HR从业者而言，这些案例同样具有现实意义。近年来，越来越多企业在引入 ATS、智能筛选和大模型招聘助手，希望通过自动化提升效率、降低人力成本，但往往忽视了算法透明度、公平性和合规风险的问题。在国内市场，相关监管尚处于早期阶段，但随着数据安全、反歧视和人工智能治理政策逐步完善，类似的法律责任只会越来越明确。换言之，美国正在经历的阶段，很可能是其他市场未来的预演。因此，对于HR团队和HR科技企业来说，真正需要思考的不再是“是否使用AI”，而是“如何在合规前提下使用AI”。系统是否具备可解释性，是否保留人工复核机制，是否进行过偏见测试与风险评估，是否能够在监管问询时提供完整记录，这些问题将逐渐成为基础能力，而非加分项。 Workday 与 Eightfold 的案例表明，招聘自动化的竞争已经从“谁更智能”转向“谁更可靠”。在效率红利逐渐趋同的背景下，合规能力与风险控制能力正在成为决定企业能否长期发展的关键因素。对于任何正在推进数字化招聘的HR组织而言，这场法律博弈既是警示，也是一次重新审视技术与责任边界的机会。

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2026年01月28日
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2026十大劳动力分析趋势：重塑人力资源未来基于证据的决策已是跨行业最佳实践，但企业落地成效堪忧。德勤全球调查显示，尽管劳动力数据收集与分析工具持续迭代，仍有 83% 的企业劳动力分析成熟度处于低水平。而成熟度更高的企业，正凭借先进的分析实践驱动可衡量的业务成果。劳动力分析的核心差异何在？未来发展方向又将走向何方？本文梳理重塑行业的十大劳动力分析趋势，为企业破局提供参考。什么是劳动力分析？劳动力分析是通过员工数据持续生成洞察的实践，核心是帮助管理者理解、预测并优化员工绩效。它突破基础 HR 报告与仪表盘的局限，整合全组织信息，运用统计分析、AI、机器学习等先进技术，不仅描述劳动力现状，更能预测未来需求、检验假设，为组织决策提供依据。趋势 1：预测性与规范性分析成 HR 标配劳动力分析正从 “回顾历史数据” 转向 “塑造未来决策”，预测性与规范性分析广泛应用于人员编制、风险管理、技能决策中。前者预判流失率、技能短缺等趋势，后者评估招聘、人才调配等应对方案的影响，推动 HR 从单纯预测转向业务决策支持，成为企业劳动力风险的预警系统。 HR 行动指南：将预测洞察融入预算与战略规划；优先模型易理解性而非复杂度；透明披露假设与局限性。趋势 2：影响指标取代数量指标成核心招聘周期、离职率等传统 HR 指标已难以支撑决策，企业正转向结果导向的影响指标，将人力举措与生产力、客户成果、业务绩效挂钩。影响力指标并非替代传统指标，而是为其赋予业务背景，明确人事决策如何推动组织成果。 HR 行动指南：锁定 1-2 项核心业务成果，反向追溯影响因素；重构 HR-KPI，建立人员指标与业务成果的关联。趋势 3：分析模式从周期性转向持续性静态的月度 / 季度报告正被近乎实时的持续监测取代，核心是缩短数据反馈周期。借助现代分析平台，系统可对劳动力趋势、风险指标持续监控，异常时自动触发警报，让 HR 无需等待数周，即可及时响应政策调整、项目实施的效果变化。 HR 行动指南：区分持续监测与定期审查的劳动力信号；设定指标阈值与预警机制；将分析嵌入日常管理流程。趋势 4：人机共生下，技能比岗位更重要企业正摒弃固定岗位思维，转向技能导向的劳动力规划，核心关注 “所需能力、能力缺口、获取方式”。领先企业搭建动态技能库与内部人才市场，减少对外招聘依赖；同时通过员工再培训，应对 AI 对工作形态的重塑，适配岗位的人机协作需求。 HR 行动指南：分开追踪岗位技能与员工能力，适配当前绩效与未来需求；构建技能邻近性模型，识别高需求岗位的潜在适配员工。趋势 5：人才情报成全球人才市场竞争优势人才短缺仍是全球企业核心痛点，74% 雇主表示难以找到技能匹配人才，但仅 12% HR 负责人开展三年及以上战略性人力规划，核心差距在于高级分析工具的应用不足。人才情报整合内外部劳动力数据，转化为可执行洞察，其价值正从招聘专属能力，融入 HR 全流程决策。 HR 行动指南：推动人才情报与业务战略高层对齐；搭建技能分类体系，对接内外部需求；加大人才情报工具与数据能力的长期投资。趋势 6：劳动力分析让 DEI 商业价值可量化 DEI 的商业价值长期难以落地，核心原因是其影响无法有效衡量。劳动力分析将 DEI 从 “价值观讨论” 转向 “证据化决策”，通过量化人员代表性、追踪晋升薪酬公平性、关联包容性指标与业务绩效，让 DEI 举措的投入与回报可衡量，成为企业战略议题。 HR 行动指南：制定结果导向的 DEI 指标；为领导层提供多维度 DEI 数据钻取视图并设置预警；定期复盘分析结果，动态调整 DEI 举措。趋势 7：算法管理从应用走向全流程问责 90% 的企业已使用算法工具支持招聘、绩效评估等管理任务，但算法无法自动消除偏见，且责任归属、运行逻辑等问题亟待明确。随着相关法律法规完善，企业对算法管理的关注，正从 “是否采用” 转向 “如何治理、监控、解释”。 HR 行动指南：部署前评估算法工具影响；定期监测模型偏见与意外结果；建立 AI 辅助决策的治理与所有权机制。趋势 8：劳动力数据治理成必选项劳动力分析的可持续发展，核心是合规与员工信任，而数据治理是基石。数据治理并非 HR 单一部门的工作，而是需要 HR、IT、法律、业务部门跨职能协作的系统工程，完善的治理体系不仅降低法律与声誉风险，更能支撑分析能力的有序创新。 HR 行动指南：绘制劳动力数据源图谱，按风险等级分类；对高风险分析场景开展数据保护影响评估；明确员工的数据相关权利。趋势 9：智能代理 AI 从实验迈入 HR 日常应用区别于仅响应指令的传统 AI，智能代理 AI 可自主执行目标、处理多步骤工作流，正从实验阶段走向 HR 实用化部署，广泛应用于劳动力情景模拟、合规检查、员工风险预警等端到端流程，推动 HR 从被动事务性工作，转向主动劳动力管理。 HR 行动指南：在面试安排、入职管理等标准化流程试点智能代理 AI；建立例外情况的升级与审查机制；培养 HR 团队基础 AI 素养。趋势 10：HR 从数据分析师转型为业务战略伙伴劳动力分析与 AI 的普及，推动 HR 角色核心转变：从追问 “数据揭示了什么”，转向思考 “该采取什么行动、对业务有何影响”。数据分析能力已成为 HR 的基本要求，而商业敏锐度、战略解读能力、数据叙事能力，成为 HR 创造价值的核心竞争力。 HR 行动指南：投资决策型分析工具，评估团队应用能力；全面培养 HR 数据分析能力，同步提升高层沟通与战略思维。结语十大趋势共同指向企业人力资本管理的根本性变革：基于证据的劳动力分析，正成为企业规划未来、应对变革的核心抓手，推动人才战略与业务优先级深度对齐。对 HR 领导者而言，劳动力分析的重要性已无需论证，如何快速从认知阶段迈向战略成熟阶段，成为当下核心课题。

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2026年01月27日

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HR科技圈硅谷悬疑剧——Deel和Rippling“企业间谍案”骤然升级，美国司法部介入调查 HRTech概述：围绕硅谷的HR科技巨头 Deel 和 Rippling 的企业间谍争端有了新转折。据多方报道，美国司法部已启动对 Deel 的刑事调查，联邦检察官向大陪审团发出传票，调查其是否雇佣内线渗透 Rippling 内部获取机密。此案从民事纠纷升级为可能的刑事审查，意味着 HR科技企业竞争中的合规界限面临更严格审视。各方看点：法律风险、市场信任、竞争情报伦理。你怎么看？欢迎讨论！在HRTech行业，人们习惯于讨论产品创新、客户增长与全球扩张，却很少将“刑事调查”与 HR SaaS 联系在一起。然而，2026 年初发生在硅谷的一起法律风波，正在打破这种长期以来的行业认知。据《华尔街日报》与 TechCrunch 等媒体披露，美国司法部（DOJ）已对全球 HR 软件公司 Deel 启动刑事调查，并由加州北区联邦检察官向大陪审团发出传票，调取与其竞争对手 Rippling 相关的所谓“企业间谍”证据。调查重点在于，Deel 是否通过内部人员获取 Rippling 的商业机密信息。这一动作的意义远超过一场普通诉讼。它标志着一场原本属于企业之间的民事纠纷，正式进入联邦刑事审查层面。对于 HR 科技行业而言，这是一次真正值得高度关注的信号。民事纠纷的开端：两家独角兽的正面交锋 Deel 与 Rippling 是近几年全球 HR SaaS 赛道增长最快的两家公司。前者主打全球雇佣与薪资支付解决方案，帮助企业在多个国家合规用工；后者则以 HR、Payroll 与 IT 一体化系统切入企业核心管理流程。两家公司客户群体高度重叠，目标市场一致，在国际化企业服务领域形成直接竞争关系。 2025 年，Rippling 在美国联邦法院提起诉讼，指控 Deel 招募其内部员工作为“内线”，长期获取包括销售线索、客户名单、产品规划在内的敏感商业信息，并将数据传递给 Deel 管理层。根据公开文件，该员工随后在爱尔兰法庭提交宣誓书，承认曾向 Deel 提供相关情报。Rippling 还通过内部日志与“蜜罐数据”设计，试图证明信息外泄路径的存在。对此，Deel 全面否认指控，并提出反诉，称对方试图通过法律手段打击竞争对手。从法律属性看，这一阶段仍属于典型的商业竞争诉讼。硅谷科技史上类似案例并不罕见，从 Oracle 与 SAP 的版权争议，到 Waymo 与 Uber 的自动驾驶技术之争，多数最终以赔偿或和解收场。如果故事停留在这里，它不过是一场高增长独角兽之间的“商业攻防战”。真正的变化发生在 2026 年。关键转折：司法部介入带来的“性质升级” 与企业间的民事诉讼不同，司法部启动刑事调查意味着案件进入完全不同的法律轨道。民事纠纷的核心通常是经济赔偿与商业责任，解决方式多为和解、禁令或赔付；而刑事调查则由政府主导，关注是否触犯联邦刑法，一旦形成起诉，可能涉及巨额罚款、强制监管、甚至高管个人刑责。简单来说，前者是“赔钱问题”，后者则可能演变为“坐牢问题”。因此，在整个事件链条中，真正具有决定性意义的并非间谍细节或资金往来，而是 DOJ 的正式介入。这代表监管层面已经不再将此视为单纯的商业摩擦，而是开始评估是否存在违法行为。从行业影响看，这种性质升级远比任何单一证据更具杀伤力。对于一家高度依赖信任关系的 HR SaaS 企业而言，一旦被贴上“企业间谍”或“刑事调查对象”的标签，客户采购、融资节奏、IPO 计划乃至品牌声誉都会受到持续冲击。对中国 HR 科技从业者的现实启示如果只把这起事件当成硅谷八卦，就低估了它的参考价值。事实上，这更像是一堂关于全球化竞争与合规治理的案例课。首先，竞争情报的边界正在变得更加清晰。在高增长赛道中，企业往往希望通过各种方式了解对手策略，包括挖角核心员工、获取市场信息、追踪客户动向等。但一旦触及未授权数据获取或诱导泄密行为，在欧美法律体系下很容易被认定为商业秘密侵害甚至刑事问题。对出海型 HR 科技公司而言，这一点尤为重要。其次，HR SaaS 本质上是一个“高信任行业”。企业将员工身份信息、薪酬数据、合同与合规文件交由系统托管，客户选择供应商时首先考虑的并不是价格，而是安全与合规。一旦企业形象与“间谍”“数据泄露”产生关联，恢复信任的成本远高于技术修复。最后，创始人与高管的个人责任风险正在上升。在美国法律框架下，如果监管机构认定管理层知情或参与相关行为，责任不再局限于公司层面，而可能延伸至个人。这种趋势对中国创业者同样具有现实警示意义。结语：一场关于“底线”的行业提醒从表面看，这是一场两家独角兽之间的激烈竞争；但从更深层次看，它折射的是 HR 科技行业在快速扩张过程中必须面对的底线问题：在追求增长与市场份额时，合规与伦理边界究竟在哪里。当竞争从商业层面走向司法层面，输赢就不再只是订单和估值的差距，而是企业信誉、资本信任与长期生存能力的考验。对中国 HR 与 HR 科技机构而言，真正值得关注的不是谁赢了官司，而是如何在全球市场中建立更稳健、更透明、更可持续的治理体系。这，或许才是 Deel 与 Rippling 风波留给行业最重要的启示。你怎么看？

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2026年01月26日
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优蓝国际签署收购安联人力意向书：加码 OMO 招聘能力，推进蓝领全生命周期服务平台升级 HRTech概述：优蓝国际（Youlife Group Inc., NASDAQ: YOUL）宣布，已与安联人力 Anlian HR Limited 签署一份非约束性收购意向书（LOI），拟推进对其的收购整合。根据公告，本次交易仍需完成尽职调查、正式协议签署及相关审批流程，最终是否完成仍存在不确定性，但这一动作已清晰体现出公司下一阶段的发展方向——通过强化 OMO（Online-Merge-Offline）能力，构建端到端蓝领人才服务生态。更多信息关注#HRTech 从战略定位来看，这并非一次单纯的规模扩张，而是围绕核心能力补强展开的关键整合。优蓝国际正在从传统招聘与服务提供商，向覆盖培训、招聘、交付与在职管理的全周期平台型公司迈进。从“撮合招聘”到“闭环交付”，蓝领市场进入模式重构期近年来，蓝领招聘行业的竞争逻辑正在发生深刻变化。与白领岗位不同，蓝领用工涉及体检、面试安排、签约入职、宿舍管理、在岗服务与持续留存等大量线下履约环节，单纯依赖线上流量撮合的平台模式难以有效覆盖完整流程。这使得传统线上招聘平台在转化率、留存率与服务信任度方面普遍面临瓶颈，而线下中介机构则长期受制于效率与规模化不足的问题。在此背景下，OMO 模式逐渐成为行业共识，即通过线上实现规模化触达与筛选，再依托线下网络完成标准化交付与持续服务，从而兼顾效率与信任。这一模式本质上解决的是“获客能力”和“履约能力”之间的断层，也正在成为蓝领招聘由信息平台向服务平台转型的重要路径。优蓝国际在公告中指出，强化 OMO 运营能力，将有助于提升招聘效率、增强线下执行力，并推动劳动力全生命周期管理，这正是公司选择整合安联人力的重要原因。安联人力：成熟的 OMO 招聘交付网络作为国内较早实践 OMO 蓝领招聘模式的企业之一，安联人力已经形成线上与线下协同运作的成熟体系。根据披露，其线上端依托“安联服务”小程序、积分体系以及直播招聘等数字化工具实现人才触达与互动运营，同时在全国布局线下服务网络，为招聘交付、入职管理与用工服务提供本地化支持。这种“数字触达+实体交付”的组合，使安联人力具备较强的招聘转化与履约能力，也构成了其区别于纯线上平台的核心竞争力。对于优蓝国际而言，整合安联人力不仅意味着扩大用户规模，更重要的是获得一套可复制、可规模化的招聘交付基础设施，从而补齐自身在招聘履约端的能力短板。公告中提到，安联人力的数字化工具和数据沉淀还将帮助优蓝实现更精细化运营和数据驱动决策，这为平台持续优化服务效率、提升匹配质量提供了长期价值。优蓝国际的底层战略：构建蓝领终身服务生态如果仅从招聘业务视角理解优蓝国际，很难完整把握此次整合的意义。事实上，公司近年来持续强调“蓝领终身服务”的平台战略，其业务边界已延伸至职业教育、人才培养与后续服务管理。根据公开信息，优蓝国际目前在全国运营 25 所职业院校，并推进 25 个课程开发项目，覆盖 16 个省份、37 个城市或县。这使公司具备从培训源头切入劳动力供给的能力，也为其后续招聘和用工服务提供稳定的人才基础。安联人力的加入，将使优蓝在“招聘交付”这一关键环节实现能力升级。两者结合后，优蓝有望形成从职业培训到岗位安置，再到在职服务与持续管理的完整链路，使招聘从一次性交易转变为长期服务关系。这样的业务结构不仅能够提升客户粘性，也将强化平台的规模效应与数据壁垒。优蓝国际董事长兼首席执行官王云雷在公告中表示，蓝领就业服务市场正进入以端到端交付能力为核心的新阶段，线上线下融合的模式将成为行业主流，公司希望通过此次整合进一步增强平台的综合竞争力，并推动覆盖全生命周期的服务体系建设。行业影响：蓝领招聘进入平台化整合阶段从更广泛的 HR 行业角度看，这一交易释放出明显信号——蓝领服务正在进入平台化整合期。未来的竞争不再仅围绕流量或单点服务，而是围绕完整的供给能力与交付能力展开。能够同时掌握培训资源、招聘渠道与线下履约网络的企业，将更有机会成为行业基础设施型玩家。对于企业 HR 而言，这意味着蓝领招聘的合作方式也将发生转变。企业将更倾向选择具备稳定供给和持续服务能力的综合平台，而非单一中介或信息渠道；对于服务商而言，则需要不断强化数字化运营和标准化交付能力，以适应规模化管理需求。尽管本次意向书仍属非约束性安排，交易结果尚未最终确定，但优蓝国际围绕 OMO 能力与全周期服务生态的布局方向已经十分明确。通过整合安联人力，公司正进一步夯实其在蓝领服务赛道的基础设施属性，并向更具长期价值的平台模式演进。可以预见，随着行业集中度提升和数字化深化，蓝领招聘的竞争将从“信息撮合”走向“生态服务”。优蓝国际此次的战略动作，或许正是这一转型进程中的重要一步。

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2026年01月24日
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日本HR巨头Recruit集团380万美元出售旗下猎头招聘公司RGF：一段亚洲招聘二十年的变迁史 HRTech概述：1月22日日本人力资源集团 Recruit Holdings 悄然发布一则公告，宣告了旗下招聘猎头公司RGF International Recruitment Holdings（RIR）以 6.09亿日元（约合 380 万美元）转让给 Fullcast Holdings，预计于 2026 年 4 月 1 日完成交割。正式退出亚洲猎头市场。 RGF 自2006年在中国起步，并通过收购伯乐猎头扩张至东南亚，但随着 Recruit 重心转向 Indeed 与 AI 平台，传统顾问型招聘业务逐渐边缘化。新加坡办公室2025年9月已关闭，经营收缩迹象明显。低价出售并非“贱卖”，而是猎头行业估值逻辑所致。此次交易折射出招聘行业正从人海服务向技术平台化加速转型。更多信息请关注 #HRTech 交易概览：一笔金额不大的出售，却意义深远日本人力资源集团 Recruit Holdings 近期宣布，将旗下国际招聘子公司 RGF International Recruitment Holdings（RIR）以 6.09亿日元（约合 380 万美元）转让给 Fullcast Holdings，预计于 2026 年 4 月 1 日完成交割。公司同时表示，该交易对集团整体财务影响有限。从金额上看，这更像一笔小体量资产处置，但若放在 Recruit 过去二十年的国际化进程中观察，这实际上是一场具有阶段性标志意义的战略收官——它意味着 Recruit 正式退出以亚洲为核心的传统猎头与招聘外包业务，将资源全面集中于技术平台型增长引擎。 RGF 的起点：Recruit 的亚洲扩张载体RGF（Recruit Global Family）长期承担着 Recruit 在日本本土之外拓展招聘服务的重要使命。2006 年，Recruit 在中国设立首个海外招聘办公室，正式启动亚洲布局。随后数年，公司通过自建团队与并购整合双轮驱动扩张网络，业务逐步覆盖中国大陆、香港、新加坡、越南、印度、泰国、马来西亚及印尼等多个市场。在当时的行业背景下，跨国企业进入亚洲普遍依赖本地顾问制交付、深度企业关系以及跨境人才匹配能力，RGF 因此快速成长为日企与外资企业在亚洲招聘市场的重要合作伙伴。伯乐猎头的并入：关键能力补齐的战略收购HRTech了解到 RGF 在中国市场的真正加速来自对 Bó Lè Associates（伯乐猎头）的整合。Recruit 于 2010 年入股伯乐，并在 2013 年完成全资收购。伯乐在大中华区和东南亚长期深耕高端猎头和管理层搜索，拥有成熟的顾问团队与跨国客户网络，是当时亚洲少数具备规模化 executive search 能力的本土品牌。通过这一收购，Recruit 快速补齐了中高端人才寻访能力，使 RGF 形成“Professional Recruitment + Executive Search”的完整服务结构。从战略角度看，这是一笔典型的能力型并购，也代表了 Recruit 国际招聘版图的扩张高峰。业务本质：高服务含量却低技术杠杆的传统模式尽管 RGF 在区域市场建立了品牌与规模优势，但其底层逻辑始终属于传统人力服务模式，即以顾问交付为核心的人力密集型业务。无论是中高端招聘还是高管寻访，收入均高度依赖顾问数量与经验积累，难以通过技术实现规模化复制。与软件或平台型业务相比，这类模式通常利润率有限、边际成本较高，扩张必须依赖新增人力投入，同时还需承担多国合规、租约及团队管理等复杂运营成本。从集团层面看，这类业务更接近“服务组织”，而非可复制的“技术资产”。战略转向：Recruit 从招聘服务商走向平台型科技公司近年来，Recruit 的核心增长引擎已明显转向 Indeed、Glassdoor 以及 AI 匹配技术平台。这些业务具备显著的技术杠杆和规模效应，能够通过算法与流量实现自动化匹配，边际成本接近零，估值逻辑也更贴近科技公司。在这一战略框架下，RGF 的线下顾问模式与集团方向逐渐脱节，其收入贡献有限，却持续占用管理资源和运营成本，因此从“增长资产”转变为“非核心业务”。对 Recruit 而言，剥离该板块是一种理性的资源再配置，而非被动出售。价格之谜：为何仅值 380 万美元不少业内人士对 609 百万日元的对价感到意外，但从猎头行业的估值逻辑来看，这一价格并不反常。与 HRTech或招聘平台常见的高倍收入估值不同，传统猎头公司通常仅按 0.5–1 倍收入或数倍 EBITDA 计价，部分战略退出甚至接近净资产水平。此外，多国办公室、员工成本及潜在法律责任都会形成隐性负担。对于年收入规模达数千亿日元的 Recruit 而言，RGF 已属于体量较小、协同有限的边缘业务，因此此次出售更像一次战略剥离，而非价值型并购，低价成交符合行业常态。买方逻辑：Fullcast 的协同价值同一项业务在不同企业中的价值往往截然不同。Fullcast 长期专注于短期用工、派遣及外包服务，本身就是典型的人力密集型运营公司，其组织能力与 RGF 的交付模式高度契合。对 Recruit 来说属于分散精力的业务板块，对 Fullcast 却可能形成客户延展与网络协同。因此，这笔交易更像一次业务属性匹配的重组，而非简单的资产买卖。行业启示：传统猎头的时代分水岭从更宏观的角度看，RGF 的出售并非孤立事件，而是全球招聘行业结构性变化的缩影。过去十年，资本与大型集团持续将重心从线下中介和派遣服务转向技术平台、数据系统与自动化工具，招聘价值的创造方式正在从“人海服务”向“算法匹配”迁移。高端顾问仍具有不可替代性，但大规模中端招聘与标准岗位匹配正逐渐被平台化工具替代。传统猎头模式的增长空间因此被压缩，未来只有高端精品化或技术化升级两条路径具备长期竞争力。结语：一次出售，一段周期的结束回顾 RGF 的发展轨迹，从 2006 年在中国起步，到并入伯乐、扩张亚洲，再到如今出售退出，它完整经历了跨国招聘服务的一个生命周期。这笔交易并非简单的资产处置，而是 Recruit 战略重心变化的必然结果，也映射出招聘行业从服务驱动走向技术驱动的历史拐点。对于中国 HR 从业者与猎头机构而言，这不仅是一则并购新闻，更是一面现实的镜子——未来真正的竞争力，或许不再只是“找到合适的人”，而是用更高效的系统和技术连接人才与组织。更多信息随时关注HRTech的最新解读。

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2026年01月23日
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HR必看：2026年人员规划的破局之道随着人力资源与人才招聘负责人为2026年做准备，劳动力规划已成为一项异常复杂的难题。全球经济的不确定性、劳动力市场的变迁以及技术变革的迅猛冲击，使得人才需求预测比以往任何时候都更具挑战性。由于联邦报告延迟导致关键经济数据和预算明晰度发布受阻，雇主们无法可靠地获取许多通常用于战略规划的工具。过去，多数企业通过历史招聘数据外推并预测温和增长来规划编制。但在当下环境下，这些简单模型已不再适用。波动性已成为常态而非例外，明年的编制策略将同样依赖敏捷性与情景模拟，而非仅凭传统预测。为有效应对挑战，人力资源团队还应借助人工智能工具分析市场变动，生成明智且灵活的招聘与劳动力建议。当前劳动力规划为何如此艰难进入2026年之际，三大交织力量正重塑人员编制规划：经济波动性、劳动力市场复杂性及技术颠覆性。经济不确定性持续的全球动荡持续笼罩商业前景。回流与再工业化举措影响国内劳动力需求，而供应链依赖型产业的地缘政治紧张局势更使招聘需求充满变数。当关键联邦数据发布延迟或劳动力市场突发变动时——例如求职者骤增或劳工统计局就业报告、工业生产指数等核心数据源中断——这些压力将进一步加剧。劳动力市场动态劳动力市场持续动荡。参与率呈现不均衡态势，提前退休现象持续蔓延，众多职业中期人才正转向新行业或新岗位。“回旋镖员工”（即重返原雇主的企业）数量激增，进一步模糊了传统人才输送渠道。随着劳动力老龄化加剧，许多行业面临知识传承风险——经验丰富员工的离职速度远超新员工培养速度。各行业招聘需求差异显著。不同行业增长态势失衡：医疗等领域持续创造就业岗位，而科技、零售和媒体等行业则暂停招聘甚至裁员。人工智能变量最具颠覆性且最令人困惑的变量当属人工智能。AI正重塑岗位职责，使人力规划变得难以预测。多数企业预计整体员工规模变化不大，但员工工作内容将发生重大转变。随着人工智能驱动的效率提升，新型工作类别与全新岗位正同步涌现。另有预测指出变革将更为剧烈。例如Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代曾预言，人工智能最终可能淘汰半数初级白领岗位。但这种颠覆性变革亦蕴含机遇——那些因人工操作成本过高而难以规模化的岗位，如今可借助人工智能在整个组织中实现部署。人力资源领导者面临的挑战，与其说是预测2026年所需员工数量，不如说是思考未来岗位形态、职责重组模式，以及定义各岗位新版本的核心技能。人工智能如何重塑人力规划本身人工智能在颠覆劳动力结构的同时，也正成为优化企业人力规划的强大工具。若运用得当，人工智能驱动的人力规划能实现更精准的预测、更快速的调整，并使人才战略与业务目标的契合度更加透明。但其成功关键在于明确适用与禁忌场景。人工智能的优势领域人工智能的核心价值在于处理复杂关联数据，发掘人类可能忽略的规律。在人力规划中，它能整合需求、供给与市场信号，构建全面的数据驱动型预测模型。信号整合与需求感知人工智能能从销售渠道、项目计划、成交率及客户需求等多维数据中提取实时洞察。通过将其转化为基于岗位与技能的需求曲线，人力资源负责人可精准预判招聘高峰与低谷时段。这有助于企业预测季节性波动，使人力储备与业务周期同步，避免被动招聘。供给感知在供给端，人工智能可将现有员工数量、技能储备及后备力量与未来需求进行匹配。实时分析能预警关键技能短缺或特定区域产能过剩，从而提前启动技能再培训或人员调配决策。情景建模人工智能可基于业务假设构建多种人员编制结果模型，例如最佳情景、基准情景和最坏情景，使管理层能够主动规划应对不确定性，而非被动承受冲击。通过量化净招聘人数等差异指标（按岗位或地域分类），人工智能帮助组织在决策前测试不同扩张或收缩策略。决策支持——需人类监督人工智能应辅助而非取代战略性人力决策。例如，它可根据销售渠道趋势建议招聘周期，或依据市场变化推荐预算调整方案。但最终决策——如优先招聘或延后招聘的岗位——应由人类管理者把控，以确保与企业文化、道德规范及长期愿景保持一致。这引出了人工智能不宜涉足的领域。人类仍具优势的领域 AI的分析能力需谨慎运用。其可靠性存在局限，尤其在涉及情感或伦理的领域。以下领域仍需人类主导：最终人员编制与预算审批。AI虽能模拟场景，但预算分配与人力规模本质上属于战略决策，应由领导层基于数据参考而非完全依赖数据作出。招聘、冻结或裁员授权。算法无法衡量雇佣决策中涉及的复杂人性因素及声誉考量。自动化处理此类行动易滋生偏见并削弱责任归属。薪酬与晋升决策。AI缺乏对绩效历史、潜力及贡献程度的理解能力，而这些要素正是公平薪酬与晋升制度的核心依据。当输出结果不可解释时。若决策者无法理解AI模型得出结论的逻辑路径，其输出结果不应成为人力战略的依据。可解释性始终是人力资源领域伦理AI应用的基石。简言之，AI应辅助劳动力规划流程，但绝不应成为最终决策者。敏捷性与责任感的平衡新型劳动力规划范式要求敏捷性与责任感的恰当结合。当AI高效的数据洞察力与人类判断力、伦理思考及同理心相融合时，方能实现理想成果。实现这种平衡的企业将获得可量化的多重效益：预测更精准——决策基于实时数据而非假设，减少招聘意外招聘周期更短——主动规划使团队能在岗位紧缺前预判需求员工留存率更高——及早识别技能缺口或员工风险，在离职发生前化解隐患更强适应性：能随市场或业务环境变化快速调整人力规划更强问责制：决策可追溯、数据驱动且符合伦理判断与人工监督即便在经济动荡与数据匮乏的背景下，人工智能仍能助力人力资源领导者发掘机遇，优化、多元化并构建具有前瞻性的人力资源战略。不确定时代的规划之道经济周期持续波动，技术颠覆加速推进，数据获取仍具不确定性。但拥抱合规且可解释的人工智能工具，能让人力资源与人才管理者在混沌中洞见清晰。负责任地运用人工智能，可实现更快速、更智能的劳动力规划。它助力管理者预判趋势、模拟场景，并在他人犹豫不决时果断行动。在动荡环境中，这不仅是竞争优势，更是战略必需。

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2026年01月14日
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HR科技如何量化生产力与员工福利生产力与员工福祉之间的平衡始终是热议话题。无论是内部人力资源会议，还是与董事会讨论年度绩效，人力资源领导者都置身于生产力与福祉的临界点。接下来，我们将探讨人力资源科技如何在衡量生产力的同时，保障返岗员工的福祉。让我们深入探讨。关于返岗办公（RTO）的讨论已超越强制令、备忘录和情感辩论的层面。对多数企业而言，问题不再是员工是否应重返实体办公室，而是如何用数据支撑这一决策。随着组织机构在迈向2026年的过程中重新调整混合办公与驻场策略，一个核心指标主导着高管层的讨论：投资回报率（ROI）。人力资源科技通过追踪员工生产力与健康的核心指标来衡量返岗投资回报率。先进的人力分析平台正在重塑后远程时代的企业生产力、协作效率及员工健康评估体系。其目标并非监控，而是实现可视化——洞察返岗策略能否为企业和员工创造双赢价值。传统生产力指标失效的根源数十年来，生产力衡量始终依赖可见努力：工位时长、工作时数或实体在岗。远程办公暴露出这些替代指标的缺陷。众多团队在无集中办公环境下仍维持甚至提升了产出，迫使管理者直面残酷真相：在岗不等于高效。当企业尝试恢复办公室工作时，沿用传统指标将引发三重风险： 1. 虚假积极信号：员工因在岗状态而非实际成果显得高效。 2. 倦怠盲区：工作量增加掩盖了员工福祉的衰退。 3. 信任侵蚀：员工将考核视为管控而非赋能。现代人力资源技术通过从活动追踪转向成果与体验评估，填补了这些缺口。理解返岗投资回报率的新定义 2025年及未来，返岗投资回报率将从三大关联维度评估：运营效率：工作产出的质量、速度与可持续性协作效能：团队沟通、问题解决与创新能力员工福祉：心理健康、工作负荷平衡及参与度指标 HR科技平台正日益整合这些维度，提供更细致的工作场所绩效视角。衡量协作效能：真正的RTO价值驱动因素支持返岗办公的核心论点之一是提升协作效率。如今人力资源科技使验证这一假设成为可能。协作分析工具评估：跨团队网络密度信息流瓶颈核心贡献者的依赖过载会议参与公平性这些洞察帮助管理者辨别物理邻近性是否真正提升协作，抑或仅增加无实质影响的会议数量。人力资源数据揭示了普遍悖论：混合办公团队往往更注重协作效率，而全员驻场团队则易重蹈无序低效的沟通覆辙。员工福祉作为核心投资回报指标员工福祉已从“软性”人力资源议题升级为实质性商业指标。职业倦怠、工作疏离与人才流失直接影响生产力、雇主品牌及长期人才成本。现代人力资源技术通过以下组合捕捉员工福祉：微脉冲调查工作负荷与节奏分析情绪趋势追踪缺勤与恢复模式关键在于，这些系统能在员工流失数据显现前识别早期预警信号。这使企业能够主动调整返岗政策，而非被动应对。从监控到系统优化有效HR科技与失败实施的关键区别在于：初衷。当HR工具被定位为员工监控时，采用率必然失败；当定位为优化工作系统时，信任度则显著提升。高成熟度组织运用HRTech实现：重塑会议规范根据协作需求平衡办公室与远程工作日在高压期动态调整工作负荷按岗位而非层级定制返岗政策由此实现从强制考勤到构建优质工作环境的战略转型。领先企业的差异化实践成功量化远程办公投资回报率的企业具备共同特征： 1. 结果导向型KPI 以交付质量和周期时间衡量生产力，而非工时长短 2. 岗位定制化远程办公模型不同岗位对办公室在岗效益各异，政策设计应体现差异性 3. 持续反馈循环季度员工满意度调查被持续倾听系统取代。 4. 高管问责制领导者的考核依据团队健康指标，而非仅限业务成果。这些组织将人力资源技术视为战略情报层，而非行政管理系统。未来之路：预测性职场智能随着人力资源技术向2026年演进，下一个前沿领域是预测性劳动力智能。系统将不再局限于事后测量，而是日益聚焦于预测：何时倦怠风险将激增哪些团队需要面对面协作工作空间设计如何影响绩效何时应调整恢复办公政策这使组织能够从静态指令转向适应性职场策略，基于实证数据近乎实时地调整政策。结语以办公楼或工位利用率衡量员工投资回报率的时代已然终结。曾经的严苛监控，如今正转变为对员工实际绩效、协作效率及持久活力的动态评估——因为这才是他们为组织创造动态成果的根本。人力资源科技正使这种协同效应可量化。当企业迈向2026年之际，胜出的并非强行回归旧规者，而是运用技术打造基于实证、以人为本工作环境的先行者。无论采用纯办公室模式或混合办公模式，每位员工的工作时间都需经过战略性衡量——价值应通过创造获得，而非简单假定。

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2026年01月13日

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