范敏
（南通市城市建设档案馆，江苏 南通 226018）

摘要：随着数字化浪潮的推动，企业人力资源管理在适应市场变化的同时，迎来了新的挑战与机遇。传统的人力资源管理模式面临技术落后、人才短缺等困境，而数字技术的推广应用为招聘、培训及绩效管理带来了革命性的变革。通过大数据分析与智能化工具，企业能够实现精准的人员匹配与个性化培训，提升管理效率。然而，数字化转型需要企业深入理解其内涵，构建系统的基础设施与人才培养机制，以应对转型过程中的复杂问题。本文旨在探讨人力资源管理在数字化时代的转型策略，并为企业的可持续发展提供理论依据与实践指导。

关键词：数字化转型；人力资源管理；数据驱动；企业战略

在数字化时代，企业人力资源管理面临前所未有的挑战与机遇。随着市场经济体制改革和全球化进程的加速，传统人力资源管理模式的局限性愈加显著，企业亟需更新其管理策略以适应快速变化的市场环境。因此，深入研究这些挑战与机遇，对于推动我国企业人力资源管理的数字化转型具有重要的现实意义与学术价值。

一、新形势下人力资源管理的角色升级

1.招聘培训的智能化转型

在数字化时代，人力资源管理的首要任务之一是通过智能化技术提升招聘与培训的效率与精准度。借助人工智能和大数据分析，招聘流程从传统的简历筛选转变为基于数据的候选人匹配，提高了人才甄选的准确性。此外，培训方式也逐步向线上与个性化学习转型，利用虚拟现实和学习管理系统等工具，帮助员工快速掌握新技能，适应组织变化，推动企业整体竞争力的提升。^[1]

2.绩效管理的可持续优化

绩效管理在新形势下要求实现持续优化，以应对市场动态与组织内部变化。通过实时数据监控和反馈机制，绩效管理已从年度评估向持续改进模式转变。人力资源管理者不仅要关注员工的短期业绩，还需关注长期发展潜力，确保绩效评估与员工职业规划和企业战略目标高度一致。这种可持续的优化方式，既提升了员工的积极性，又增强了企业的竞争优势。

3.人才的全生命周期管理

数字化转型推动了人才管理从招聘到离职的全生命周期管理理念。人力资源部门不仅要关注人才的引入，还需系统性地管理其在企业中的成长与发展，包括职业规划、晋升路径、技能提升等方面。通过建立个性化的职业发展计划和全方位的支持机制，企业能够更有效地留住核心人才，同时最大化人才的价值，为企业长期发展奠定坚实基础。

二、人力资源管理数字化转型的理论基础

1.人力资源管理理论

在人力资源管理的数字化转型过程中，经典管理理论提供了重要的理论基础。泰勒的科学管理理论强调通过科学方法优化工作流程，提高生产效率，为数字化工具在招聘、培训和绩效管理中的应用奠定了基础。赫茨伯格的激励—保健理论则强调激励因素对员工积极性的核心作用，这在数字化环境中尤为重要，通过数据分析可以更精准地识别和满足员工的需求。马斯洛的需求层次理论为个性化激励提供了理论依据，数字化工具能更有效地满足员工的多层次需求，增强员工的归属感与认同感。^[2]奥尔德弗的ERG理论则进一步丰富了需求管理的视角，为在数字化转型中更灵活地调动员工积极性提供了理论支持。这些理论共同推动了人力资源管理在数字化时代的转型和升级，确保管理实践更加精准、科学和人性化。

2.数字管理理论

数字管理理论为人力资源管理的数字化转型提供了重要的理论支持。托夫勒首次提出的大数据概念，强调通过对海量数据的收集与分析，揭示复杂的模式和趋势，为企业提供更具前瞻性的决策支持。迈尔-舍恩伯格与库克耶进一步深化了这一概念，强调大数据驱动在企业管理中的核心作用。卡斯特的数字治理理论则将数字化技术引入治理体系，主张通过信息技术提升治理能力，实现更高效、智能的管理。梅棹忠夫的信息化理论强调信息技术在业务流程优化中的应用，推动企业通过信息化系统实现管理现代化。数字管理理论不仅为人力资源管理的数字化转型奠定了基础，还为企业在数字时代的竞争中提供了新的工具与方法，使得管理实践更加科学、智能和高效。这些理论为企业在数字化转型中的战略布局提供了有力支持。

三、数字化时代下人力资源管理转型的新机遇

1.招聘环境方面

（1）数据驱动精准招聘

数据驱动的精准招聘改变了传统招聘信息不对称和选择偏误的问题。通过大数据技术，企业可以对候选人市场进行全方位的分析，获取包括教育背景、职业经验、技能和社交关系等详细信息，从而构建出候选人的全景画像。这一过程不仅使企业能够更精准地识别和吸引理想候选人，还通过数据挖掘揭示出潜在的候选人群体。这种方式大大提升了招聘过程的科学性与有效性，符合数字管理理论中大数据为决策提供支持的核心理念。

（2）智能匹配招聘评估

智能化的招聘评估系统通过自然语言处理和机器学习技术，实现了对候选人与职位匹配度的自动化评估。企业可以根据设定的筛选标准，利用这些技术自动筛选简历，筛查与职位高度匹配的候选人。这不仅大幅减少了人力投入和时间成本，也有效避免了因人为主观判断而导致的偏误。^[3]此过程与数字治理理论中提到的利用信息技术提升管理效率的观点相契合，体现了人力资源管理向智能化、标准化方向发展的趋势。

（3）实时监控效能转化

实时监控招聘效能转化成为企业优化招聘流程的重要工具。通过大数据技术，企业能够精准获取招聘过程中各项关键指标，如人员转化率、招聘成本效益等。这些数据的实时反馈为企业提供了及时调整招聘策略的依据，确保了资源配置的合理性和投资回报的最大化。^[4]这种数据驱动的动态调整过程，体现了信息化理论中通过信息技术手段优化业务流程的核心思想，进一步增强了招聘决策的科学性和战略性。

2.培训方式方面

   （1）培训计划的系统完善

培训计划的系统完善得益于大数据技术的广泛应用。企业通过集成和分析员工的绩效数据、历史培训记录以及个人自评，能够精准识别不同员工的技能缺口和发展潜力。这种数据驱动的洞察力使得人力资源部门可以设计出更具针对性且效果显著的培训计划，确保培训资源的高效配置。通过对数据的系统分析，企业能够将培训计划与员工的职业发展路径直接对接，增强培训的目的性与系统性，从而最大化培训资源的效益。

   （2）培训过程的灵活体验

培训过程的灵活体验是数字化转型中培训方式的另一个重要创新。在线学习平台和移动技术的普及使得员工可以根据个人时间安排和地理位置自由选择学习内容和进度，享受高度个性化的学习体验。同时，借助云存储和共享技术，企业能够更广泛地获取和部署多样化的教育资源，如互动课件、专业视频教程和实战案例分析。^[5]这种灵活的学习方式不仅使得培训内容更加丰富和多元，还提升了教育资源的可达性和实用性，增强了员工参与培训的积极性。

    （3）培训成果的专项应用

培训成果的专项应用进一步深化了培训方式的变革。企业通过系统性地收集和分析员工学习过程中生成的数据，不仅能够评估培训的实际效果，还能深入洞察最有效的培训方法和需要改进的环节。这种专项的评估和分析帮助企业持续优化培训方案，实现教育资源的最佳配置。同时，通过量化评估培训成果，企业能够激励员工在学习过程中保持积极性和主动性，确保培训效果的长效性和实用性。这种专项应用不仅推动了企业培训的科学性与战略性，还为企业在快速变化的市场环境中提供了更为精准和有效的竞争手段。

3.绩效管理方面

  （1）动态且可视化的绩效评估

传统的绩效评估往往局限于固定周期内的静态评价，无法及时反映员工的真实表现。而在大数据技术的支持下，企业可以通过实时收集和分析员工的工作数据，将绩效评估过程动态化和可视化。^[6]员工的项目进度、销售数据等关键绩效指标能够被即时呈现，使得绩效评估不再是一次性总结，而是一个持续的过程。这种动态且可视化的评估方式不仅提高了评估的公正性和准确性，还增强了人力资源管理的灵活性，使得管理者能够更快地识别并应对员工表现的变化。

   （2）交互且透明化的绩效反馈

大数据和数字工具的应用使得绩效反馈过程变得更加交互和透明。员工可以通过数字平台实时了解自己的绩效表现和上级的反馈，从而在工作过程中及时调整策略和行为。这种透明化的反馈机制不仅增强了员工的自主性和责任感，还促进了上下级之间的沟通和理解。此外，交互式的反馈系统还允许员工主动参与绩效评估过程，提出自己的见解和建议，进一步提升了绩效管理的参与度和有效性。

（3）真实且针对性的绩效应用

通过应用机器学习和数据挖掘技术，企业可以从海量绩效数据中提炼出关键模式和趋势，从而制定更加精准的管理策略。例如，企业能够识别出低绩效员工的具体工作痛点，并提供个性化的支持与改进建议；同时，总结出高绩效员工的成功经验，以此为基础培养更多的高潜力人才。^[7]这种真实且针对性的绩效应用不仅提高了绩效管理的效率和效果，还为企业的长期发展提供了坚实的基础，确保企业在竞争激烈的市场中持续保持优势。

四、数字化时代人力资源管理转型的新挑战

    1.企业战略规划中的数字转型表象化

（1）智数转型的认知不足

部分企业管理者虽然意识到了数字化转型的必要性，但对其在战略规划中的深度应用缺乏足够的理解。他们往往将数字化转型简单地等同于技术升级，而忽视了其对人力资源管理的系统性变革需求。由于缺乏对智数转型内涵的深入理解，企业在制定战略规划时，无法充分发挥数据驱动的优势，导致规划的科学性不足，从而增加了经营风险。

（2）数字应用停于传统业务

诸多企业的数字转型停留在传统业务层面，且主要聚焦于将数字技术应用于现有的业务流程或管理工具上，而未能深入挖掘其对人力资源管理战略的深远影响。这种局限于传统业务的数字化转型，虽然能够提高运营效率，但往往忽视了对人力资源管理模式的创新与重构。结果，企业的战略规划未能适应快速变化的市场环境，无法真正实现转型目标。

（3）数字转型脱离实际需要

部分企业的数字化转型项目缺乏与整体战略的深度融合，导致人力资源管理的数字化实践无法支撑企业的长期发展目标。此外，一些企业在推进数字化转型时，未能充分考虑企业的实际情况和行业特点，盲目跟风实施数字化技术，结果使得战略规划脱离了实际业务需求，难以实现预期效果。

   2.企业数字基础建设投入薄弱且断层

  （1）软硬件设备陈旧过时

许多企业在推动人力资源管理数字化转型时，发现现有的软硬件设施难以支撑这一转变。过时的计算机设备、老旧的管理系统以及缺乏更新的软件平台，无法有效处理现代人力资源管理所需的大量数据和复杂运算。这不仅影响了企业的运营效率，还阻碍了创新管理工具的应用，限制了人力资源管理模式的优化和升级。

（2）数据存储与处置能力不足

随着企业规模的扩大和员工数据的积累，传统的数据存储和处理系统已难以应对当前人力资源管理所需的大规模数据分析需求。许多企业缺乏足够的云存储空间或高效的数据处理能力，导致在数据管理过程中出现瓶颈。这种数据处理能力的不足，不仅妨碍了企业对员工行为和绩效的深入分析，也限制了基于数据的决策制定和预测能力，进而影响企业战略规划的科学性和执行力。

（3）数字转型理念断层滞后

尽管一些企业意识到数字化转型的重要性，但在实际操作中，管理层对数字化理念的理解和接受程度参差不齐。部分企业管理者依然坚持传统的管理思维，缺乏对新技术和新方法的认知和应用意愿。这种理念上的断层导致企业在数字基础设施上的投入不足，转型步伐滞后，难以形成有效的数字化转型生态系统。

3.企业数字转型人才少且专项研究弱

  （1）数字型人才队伍缺失

数字型人才不仅需具备专业的技术能力，还需理解企业管理流程和战略目标。然而，许多企业在数字化转型中未能吸引和留住具有相关技能和经验的人才。这不仅是因为数字型人才的市场需求量大、供给不足，更由于企业在吸引数字型人才方面缺乏有效的激励机制和发展空间。这直接导致企业在数字化转型中人才储备不足，影响了人力资源管理的创新与变革。

（2）培养与引进体系不健全

许多企业在人才培养方面缺乏系统性规划，未能建立完善的人才培养体系。企业对数字化人才的内部培训投入不足，导致现有员工难以快速适应数字化转型的要求。同时，外部引进机制的欠缺，使得企业难以从外部获得具有数字化能力的人才。缺乏系统的培养和引进体系，使得企业在数字化转型过程中面临人才匮乏的困境，制约了企业人力资源管理的升级。

（3）数字转型专题研究不足

许多企业在数字化转型中，缺乏对如何将数字技术与人力资源管理实践相结合的深入研究。这种研究不足不仅体现在学术界与实践界的脱节，还表现为企业内部对数字化转型路径的理解不充分。企业在缺乏专题研究支持的情况下，往往依赖于试错方式推进数字化转型，这不仅浪费资源，还可能导致战略偏离预期目标。

   4.企业跨部门协作难且规范系统性差

  （1）职责划分尚不清晰

在企业的数字化转型过程中，每个部门都扮演着不同的角色，并承担着相应的责任。然而，由于职责划分不够明确，各部门在实际操作中常常出现推诿责任的情况。这种不明确的职责界定，不仅拖延了项目的进度，还削弱了各部门的协作动力，进而影响了人力资源管理数字化转型的整体推进。

（2）沟通机制仍不健全

有效的沟通是跨部门协作的基础，但许多企业在推动数字化转型时，缺乏系统的沟通机制，导致信息在各部门之间传递不畅。信息的不对称和沟通的不及时，容易引发误解和矛盾，阻碍了各部门在转型过程中形成合力。此外，沟通渠道的单一和不畅通，也使得问题难以及时暴露和解决，进一步加剧了跨部门协作的复杂性。

（3）规范制度不够明确

规范化的制度设计能够有效保障各部门协作的顺利进行。然而，许多企业在此方面存在缺失或不足，未能建立起系统化的协作规范和流程。这种制度上的缺陷，导致各部门在执行过程中缺乏统一的标准，进而引发部门间的矛盾和冲突。此外，利益分配的不均衡也常常因为缺乏规范的制度安排而进一步激化部门之间的协作难题。

五、基于数字转型的企业人力资源管理策略

1.聚焦企业战略规划，健全数据驱动的招聘体系

（1）标准化数据指标与评估体系的构建

建立数据驱动的招聘体系，首先需要制定标准化的数据指标和评估体系。企业应确定与招聘过程密切相关的关键信息，如候选人的教育背景、技能水平、工作经验和过往绩效数据。这些数据应在统一的评估框架下进行分析，以确保招聘决策的客观性和科学性。为此，企业应组织跨部门的专业团队，建立如五分制或十分制的评价模型，以便在统一标准下对来自不同渠道的数据进行比较和处理。^[8]同时，这些评分标准和数据指标应集成到企业的人力资源信息系统（HRIS）中，从而确保数据的收集、处理和分析具有一致性和可靠性。

（2）多维度数据收集与分析平台的构建

在标准化数据指标的基础上，企业需构建一个集成的数据分析平台，以实现对候选人信息的多维度收集和分析。先进的数据收集工具，如在线行为跟踪系统和社交媒体分析工具，能够捕捉候选人的网络活动数据，从而获得候选人更全面的画像。此外，传统招聘信息，如简历、应聘问卷和面试反馈等，也应通过自动化工具进行整合。企业还需利用机器学习算法和自然语言处理技术，对收集的数据进行深度分析，以识别候选人的核心能力、职业兴趣和文化适配性。这种深入的分析为预测候选人的潜在表现提供了科学依据，提升了招聘决策的精准度。

（3）预测分析与招聘策略的动态调整

在数据分析平台的支持下，企业还需借助预测分析工具识别行业趋势和人才需求变化，从而优化招聘模型和策略。通过对大数据的深度挖掘，企业可以将招聘活动与战略规划紧密结合，确保招聘决策符合企业长远发展的需要。数据可视化工具在此过程中起到关键作用，通过直观的图表展示分析结果，帮助招聘团队更好地理解候选人与职位的匹配情况。此外，企业应建立实时监控的招聘仪表板，跟踪关键招聘指标，如职位填补速度和候选人流失率，以便根据实时数据动态调整招聘策略，确保招聘体系的高效运行。

2.对标部门协同需要，优化数字媒体的职业培训

（1）数据驱动的需求分析与技能画像

首要是进行数据驱动的需求分析，绘制员工技能画像。企业应利用大数据技术，分析员工的绩效数据、职业技能认证、项目参与度以及内部协作平台上的互动记录，从而全面了解员工的核心技能和专业能力。通过对比行业趋势和企业战略，企业能够识别出未来关键岗位所需的技能，并明确员工当前技能的短板。基于这些数据，企业可以制定精准的培训计划，确保培训内容与企业战略需求一致，从而提升培训的针对性和有效性。

（2）多元化的课程设计与技术平台选择

在明确培训需求后，企业应设计多元化的课程内容，并选择适宜的技术平台进行培训实施。企业可以利用学习管理系统（LMS）和移动学习应用等平台，支持课程内容的上传、学习进度的跟踪以及员工之间的互动讨论。在课程设计上，企业应与专业内容提供商合作，或邀请行业专家和内部资深员工参与开发，确保培训内容既精准又实用。通过融入案例研究、模拟测试、游戏化学习等元素，企业可以提高培训内容的趣味性和实用性，进而增强员工的学习兴趣和培训效果。此外，企业可以设置在线社区协作平台，促进员工之间的经验分享和知识交流，从而推动跨部门的协同与合作。

（3）动态优化与个性化学习资源推荐

企业在实施数字媒体职业培训时，应充分利用大数据技术和学习分析工具，动态优化培训节奏和内容。通过追踪员工的学习进度、理解程度和知识掌握情况，企业能够实时调整培训策略，并提供个性化的学习资源推荐。^[9]学习分析工具还可以帮助企业识别员工对特定知识领域的兴趣，从而预测潜在的人才流动趋势，并据此优化人才发展策略。智能化的教学干预措施确保每个员工都能在最适合自己的方式和节奏下高效提升技能，进而为企业培养出能够应对复杂数据驱动决策挑战的管理团队。

3.内化企业文化核心，规范数字支持的绩效考核

（1）多维度数据采集与分析的绩效考核框架

构建一个数字化支持的绩效考核体系，首先需要建立全面的数据采集和分析框架。企业应从多个渠道收集员工的工作表现数据，包括日常工作报告、项目完成情况、同事互评和客户反馈等。这些数据为绩效考核提供了丰富的多维度信息基础，使得考核过程更加客观和全面。企业可以借助机器学习和人工智能算法，对这些数据进行深度分析，以识别员工的关键绩效指标和潜在改进领域。通过这种数据驱动的方法，企业能够及时掌握员工的实际表现，并在此基础上做出更加精准的管理决策。

（2）绩效考核标准的文化内化与奖惩机制设计

在制定绩效考核标准时，企业应将组织的核心价值观和长期目标融入其中，以确保考核体系不仅评估员工的工作表现，还能够传播和强化企业文化。通过将这些文化要素与绩效考核标准相结合，企业能够鼓励员工在日常工作中体现公司价值观。^[10]为此，企业应设计出与其文化内核相符的奖惩机制，使员工清楚理解并内化这些文化期望这种机制不仅帮助员工明确目标，还推动他们在工作中实践和推广企业文化，进而提升整个团队的凝聚力和协作效率。

（3）动态优化与及时反馈的闭环管理

为了确保数字支持的绩效考核体系的持续有效，企业必须建立一个动态优化和及时反馈的闭环管理机制。定期审查和优化考核系统，确保其与组织目标保持同步，是这一体系得以长期运作的关键。此外，企业应通过数字化工具，向员工提供实时的绩效反馈，帮助他们明确自己的工作目标和改进方向。这种及时的反馈机制，不仅促进员工对绩效考核结果的理解和接受，还帮助他们更好地调整工作策略，从而提高整体工作效率和绩效水平。

六、结语

在数字化时代，企业人力资源管理面临着转型的深刻挑战与广阔机遇。虽面临技术落后、数据孤岛与人才短缺等问题，但利用大数据与人工智能等技术，企业能够实现更精准的招聘、培训与绩效管理，进而提升核心竞争力。建立以数据驱动的管理体系，企业可以更全面地把握员工发展与业务需求的动态变化，从而优化人才配置与企业战略的一致性。此变革不仅为企业注入创新活力，也为其在日益激烈的竞争中保持优势奠定了坚实基础。

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