南宫NG28中国人力资源数字化研究报告

南宫NG28核心摘要：

市场规模：2024年中国人力资源数字化市场规模约303亿元，同比增长13.2%。由于AIGC应用从小场景试点逐步转向规模化落地，预计2027年市场规模将达到484亿元，未来三年平均复合增速16.9%。

产品迭代：部分头部一体化厂商倾向于利用PaaS平台构建灵活开发框架，以支撑按需定制与快速迭代。

AI+HR：AI应用呈现场景上从招聘、测评环节向培训场景延展；应用上从智能交互到智慧建议；模型上从行业模型到企业私有模型的发展特征。未来Agent HR员工将有机会能实现跨系统作业。

人力资源数字化市场规模

2024年市场规模约303亿元，未来3年复合增速16.9%

市场规模：2024年中国人力资源数字化市场规模约303亿元，同比增长13.2%。全球经济下行压力下，企业IT支出趋于保守，对人力的管理目标也从业务增长向成本优化转移。人力数字化市场进入存量优化阶段，增量需求更多依赖于AI应用及功能迭代。

增速预测：企业对AIGC的接受度提升，应用模式逐步从小范围、小场景试点转向规模化落地。随着AIGC技术成熟及应用场景深化，员工培训、知识管理、人才盘点等场景有望在未来2-3年内实现AI成熟应用。因此，预计2027年中国人力资源数字化市场规模将达到484亿元，未来三年平均复合增速16.9%。

企业人力资源管理现状

大部分企业中人力资源部门是转型主导角色其意义向发挥人力资本价值转移

规划及落地：当前97%的企业已开始着手数字化建设。以人力资源部门发起数字化转型为主，部分企业由IT部门统筹全公司数字化架构搭建，部分外资企业的战略部门会承担统筹管理角色。目前，大部分企业仍以自下而上的数字化转型为主，但逐渐出现自上而下转型的倾向，预示着人力数字化的意义从人才管理提效向战略性人力资本管理倾斜。

 

人力资源数字化关注重点

当前着重关注顶层设计和技术落地，朝着技术流程创新迭代的方向发展

当前经济压力和就业市场的不确定性增强，如何盘活现有人力资本、通过精益管理实现内部降本增效成为企业人力数字化核心关注点。当前过半企业认为人力数字化重点在于系统架构搭建与流程优化等数字化前期投入上，对于使用中后期的使用意愿、新技术应用和优化迭代等中后期运作关注度不足。这种重视前期建设、忽视后期运维的战略思路也直接或间接导致了当前企业在人力数字化过程中对产品使用及资源投入的担忧，造成企业内部科技创新基础薄弱、组织部门之间难以实现协同等难点。

出海企业人力资源体系建设需求

以安全合规为底线，分阶段推进人力资源体系的全球化建设

安全合规：安全合规是出海企业的生命线，其中既包括个人信息保护、跨境数据传输、数据本地存储等数据安全、隐私保护层面的问题，也涉及海外劳动法及雇佣条例对于劳动时间、薪酬福利、安全保障等方面的规定。

分段建设：出海企业的人力资源数字化应建立在业务先行的基础上，分阶段实施。初期关注海外团队的扩张，要求能够快速响应人力管理的需要；中期进入国内国外的混合用工阶段，对于本地化用工的要求更高，同时强调总部与分支机构的协同运营；随着海外业务的不断壮大，企业将更加重视全球一体化的人才团队建设，通过战略性人才管理支持企业的持续创新。

外资企业人力资源体系建设需求

优先沿用母公司核心人力产品，视中国公司话语权对特定模块独立选型

外资企业在中国的发展阶段不同，其数字化选型的决策权也有所区别。当企业在国内的团队规模和收入贡献较小时，更倾向于采用与国外母公司相同的产品，尤其是在核心人力模块方面，通常会优先选择Oracle、SAP等国际知名厂商。但在招聘管理模块，由于本土厂商对国内市场有更深入的理解，能够更好地适应国内的招聘环境，外资企业往往更早进行独立选型。其次是劳动力管理模块，零售、制造业等劳动密集型领域的外资企业较多，因此对劳动力管理的需求也更为迫切。此外，外资企业普遍高度重视人才发展，可能会针对企业培训模块进行单独选型，以满足对人才发展的特别需求。

零售行业人力体系建设需求

兼职比重高，人员分布散，呈现季节性波动，要求灵活排班、实时培训

行业特征：零售行业是劳动密集型产业，其实体零售门店多而分散，且兼职员工占比近60%，且需要高度关注消费者倾向及体验，因此品牌忠诚度建设高度依赖线下员工的服务质量与响应效率。零售行业还受节假日和促销周期影响显著，业务存在季节性波动。

人力需求：由于零售行业的员工及市场特征，其内部人力数字化建设更关注灵活用工与精细化管理。行业风向的快速变化和门店消费者服务要求零售企业为门店员工提供更专业、更有效的培训支持。从业人员季节性波动和跨区域分布差异也对零售企业在人员排班、跨区调用、激励核算等领域提出更多要求。此外，零售行业从业人员数量多，如何平衡人员成本与经营效益也需要专业工具辅助决策。

移动化、自动化、智能化的用工管理系统是主要需求

解决方案：零售行业人力解决方案更重视移动化、自动化和智能化。由于门店人员的灵活调配需求，对人力解决方案的敏捷性和智慧程度提出更高要求。大部分门店人员管理需更轻量、更便捷，减少理解成本和操作难度，因此移动打卡、实时工时结算与统计、人员排班等常用功能更适合在移动端操作，同时需要人力系统能自动配比各门店人员数量，根据用人需求实时调配人力资源。

制造行业人力体系建设需求

需要蓝领快速入离职办理与薪酬绩效核算，研发人员重在新技术应用学习

行业特征：制造业也属于劳动密集型行业，且由于生产流程的刚性约束，在用人上更强调用人流程上操作减负，以及育人环节对高级别人才复合技能的培养。目前制造业整体数字化程度较低，且内部管理体系尚有优化空间，为人力数字化的推进造成阻碍。

人力需求：相比于零售行业，制造业中高流动性群体是集中在工厂的蓝领工人。因此，快速批量入职办理、员工集体培训上岗、厂内员工操作安全性监测、产出绩效实时计算等，均要求人力系统在“选人”与“用人”环节足够快速、便捷、易用。此外，由于新技术迭代，制造业对高端研发人才需求迫切，且需要保持足够的行业敏感度，因此对“育人”环节有更高要求。

互联网行业人力体系建设需求

良好的数字化基础、敏态业务及扁平式管理，适配敏捷型一体化人才系统

行业特征：数字化程度高、业务敏捷、员工成长曲线陡峭、倾向于扁平化管理是互联网企业的典型特征。互联网行业整体数字化基础设施成熟度较高，且为了快速拥抱变化，企业内业务需快速迭代。因此，互联网企业需保持组织架构扁平化便于实时信息流通，同时对员工的压力与技能成长性提出更高要求。

人力需求：依托于成熟的数字化体系，互联网企业能更快实现人力资源一体化管理与智能决策，帮助企业精确筛选人才、快速培养人才。

 

中国人力资源数字化产业图谱

人力资源数字化产品矩阵的演变

横向整合产品模块，纵向搭建PaaS底座、深化数据智能

产品边界：目前除劳动力管理、在线学习等部分细分赛道仍保持较强的垂直属性，越来越多的人力资源数字化厂商向一体化转型。在需求侧从单一产品使用转向数据深度整合的驱使下，厂商通过自研或并购的方式横向拓展产品矩阵，既能强化竞争壁垒、提升客户粘性，又可通过深度挖掘客户价值实现收入增长。

PaaS支撑：随着产品矩阵的复杂化，标准化交付与个性化需求的矛盾持续加剧，头部厂商倾向于利用PaaS平台构建灵活开发框架，以支撑按需定制与快速迭代。另一方面，在沉淀行业Know-How的前提下，人力资源数字化厂商进一步融合AI与大数据技术，推动产品向数据驱动与流程自动化演进。

人力资源数字化厂商竞争策略

HR数字化专业厂商聚焦中型企业，一体化解决方案侧重中大型企业，细分模块厂商以场景优势切入

AIGC+HRM – 人力三支柱

三支柱场景中，AI在HRBP的招聘场景与SSC的问答场景中相对成熟

AI应用：COE场景中，借助AI的预测与洞察能力，收集行业政策与公开信息，辅助管理者构建前瞻性人才战略；HRBP场景中，AI通过数据穿透业务痛点，通过人才画像动态识别高潜员工，辅助解析简历与面试信息，缩短招聘周期；SSC场景中，AI结合智能客服与自动化，辅助解答员工疑问，替代传统重复性工作。目前AIGC在简历筛选、面试辅助以及智慧问答环节应用相对成熟。

AI局限：在候选人终面、员工关系管理、个性化职业规划、心理疏导等处理复杂人际关系与重要决策时，人类所具备的情感分析和专业判断依然至关重要。

AIGC+HRM – 场景应用

智能交互到智慧建议，从行业模型到企业模型，高标准化场景AI渗透越高

场景应用：AIGC在人事管理系统中，呈现场景上从人才招聘、测评环节向培训场景延展；应用上从智能交互到智慧建议；模型上从行业模型到企业私有模型的发展特征。相比2023年以前的AI应用，当前AIGC更多的起到主动输出的作用，对输入内容进行语义理解与情绪识别等，围绕核心目标展开自动化、个性化生成，推进交互与反馈分析，为决策者提供思路与建议。

AIGC+HRM – 商业应用

企业关注AIGC的投资回报，当前仅有数字化成熟企业尝试AI机器人产品

应用阻碍：由于AIGC发展时间较短，其产品形态与商业模式仍在探索，技术也在持续迭代，因此当前AIGC在人力系统中的渗透率不足30%，企业对AIGC的投入回报不确定性有所顾虑。在使用上，员工是否具备调用AI的专业能力、是否有足够内部数据支撑AI输出个性化建议等，亦是企业当前在人力场景中使用AIGC的难点。

商业模式：根据AI与人力系统的结合形式可分为嵌入式工具和独立售卖两类，但独立AI机器人对企业内部数据的质与量要求更高，因此当前仅有少数数字化成熟企业有初步尝试。

构建全球化人力资源数字化体系

顺应中国企业出海趋势，优先满足跨界管理核心需求，叠加产品功能

目的地选择：随着越来越多的中国企业积极布局海外市场，头部人力资源数字化服务商在需求侧的带动下也开启了全球化经营。在出海目的地的选择上，现阶段仍以被动出海为主，结合市场体量、增长潜力、政策及人力环境等指标进行综合评估。

产品层面：在发展早期，人力资源数字化服务倾向于在现有产品体系的基础上，打磨对国外管理模式和制度的适配能力，不仅需要确保产品功能与当地劳工政策高度契合，更应当满足各地区对于数据安全、隐私保护方面的规定，以支持客户的合规化运营。

厂商案例：易路

“软件+AI+服务”重塑企业生产力， AI HR全场景深度融合引领者

厂商简介：易路成立于2004年，为中大型企业提供“软件+AI+服务”的一站式人力资源解决方案，目前已覆盖超800万活跃用户。

全球化布局：易路全球服务生态完善，在全球范围内实现多点支持、多云部署和主流接口互通，目前已支持超180个国家和地区，支撑出海企业业务拓展更敏捷、更稳定、更合规。

AI先行者：易路在AI+HR领域布局早，其iBuilder智能体平台基于HR行业大模型、DeepSeek模型、ChatGPT等研发，内置38个智能体，支持公、私有云及本地部署，为企业人力资源全场景提供智慧支持，重塑企业人力服务流程，让人力服务更高效、更精准、更有温度。

厂商案例：北森

基于自研PaaS平台和SaaS业务及数据，打造人力资源全场景AI助手

厂商简介：人力资源科技公司北森成立于2002年，通过创新的一体化HR SaaS及人才管理平台——iTalentX，为中国企业提供人力资源管理场景中所有技术和产品，包括HR软件、人才管理技术、员工服务生态、低代码平台的端到端整体解决方案。

AI布局：2024年北森启动AI战略，开始全面拥抱AI。基于底层PaaS平台，在通用大模型的基础上，北森融合了20余年人才管理技术和知识，形成了系列针对垂直行业的模型能力。目前，北森基于SenGPT人力大模型发布了AI招聘助手、AI面试官、AI员工助手、AI做课助手、AI陪练助手、AI测评、AI领导力教练Mr.Sen共计7款AI助手，能够覆盖超过30个人力业务场景。

厂商案例：肯耐珂萨

HRO+HRD，为企业人力管理提供从战略解码到落地执行的端到端解决方案

厂商简介：肯耐珂萨是一体化HRM SaaS解决方案提供商，自2008年成立至今深耕人力资源管理业务，为企业提供“专业化+一体化+标准化”的HCM闭环产品集群，满足企业广泛的人力资源数智化管理需求。

业务布局：肯耐珂萨从人力资源管理的运营和开发两大维度（HRM=HRO+HRD）划分了38个专业场景，为HR构建了专业的人力资源管理全景图。通过“技术+方法论”双轮驱动，肯耐珂萨为企业提供从战略解码到落地执行的端到端解决方案，在制造业、金融等行业沉淀了数百个标杆案例。目前，肯耐珂萨已正式接入DeepSeek大模型，通过提高自然语言交互和场景理解中的流畅度、精准度，让AI技术在人力资源管理领域更落地、更实用，助力HR团队在AI时代以智创新、以智增效。

 

人力资源数字化发展趋势：企业侧

过半企业AI投入年增速在5-30%，人力建设从人事管理向人效管理升级

AI投入：AIGC在人力领域应用的成熟让企业看到更多价值回报，企业的投入体量也逐步提升，当前64%的企业计划以5%-30%的年增速扩大AI投入，其资金流向也相对保守。简历解析、智能面试等成熟场景因价值感受相对可视，成为初期落地重点；而员工服务机器人、智能知识库等需要企业自身积累才能发挥价值的应用场景，则处于试点验证阶段。未来，还可以期待基于大模型的Agent员工能实现跨系统作业，但AI带来的数据隐私与算法伦理挑战，则需要企业在效率提升与风险管理间建立动态平衡机制。

管理范式：随着市场变化及企业管理方法论迭代，企业人才管理理念也随之调整，目前已从人才增长向人效提升过渡，成本相关的薪酬绩效模块成为企业迭代重点。未来企业的视角也将从平衡人力成本向人力资本增值转变，围绕人才成长展开新一轮迭代。

人力资源数字化发展趋势：厂商侧

AI应用由单点突破迈向全面融合，围绕自动化和个性化释放价值

模型能力：大模型技术的飞速发展正在促进人力资源数字化与人工智能的结合应用，由少数场景的单点突破逐步迈向全场景的整合应用。相比自主研发基础模型，人力资源数字化厂商更倾向于应用层能力的开发，基于主流商用模型或开源模型，结合人力资源领域的专业知识形成差异化竞争优势。

应用重点：从应用方向的角度来说，主要可以分为自动化和个性化两类，自动化聚焦于提升人力资源部门的工作效率和员工办事效率，而个性化则注重员工体验，通过定制化的人才培养增强员工忠诚度，进而促进组织的发展。

附录：专家之声