随着人工智能在职场中的发展，整体薪酬的未来比以往任何时候都更加光明。

如今，整体薪酬工作的职能非常复杂：成本不断上升，员工希望获得不同类型的薪酬，雇主需要更可持续的方式来吸引和激励顶尖人才。虽然人工智能对薪酬的全面影响尚有待观察，但薪酬团队已经开始利用人工智能来简化工作流程、增强智能水平、优化投资并量身定制激励计划，以确保业务取得成功。

利用人工智能优化薪酬流程

人工智能的学习、分析、预测和创造能力可以简化许多人力资源任务并提高效率和改善结果。要发挥人工智能的全部潜力，需要对新的工具和工作设计进行投入：将工作拆解为任务，将这些任务重新分配给最佳的人才和技术组合，并创建适应这种新型劳动分工的工作方式。

整体薪酬涉及很多事务性工作，非常适合人机协作。美世最近的一项研究发现，人工智能和自动化可以替代薪酬团队超过一半（52%）的工作负荷，包括常规员工查询和福利管理等。根据美世《2024年全球人才趋势研究报告》显示，目前约有40%的人力资源负责人正在使用人工智能开展福利管理、技能洞察和人才管理，还有40%计划在2024年跟进。

组织已经开始广泛利用人工智能为薪酬职能提供支持，特别是在以下五个领域：

• 政策和流程

• 岗位描述

• 岗位架构

• 目标设定和调整

• 绩效管理系统

显然，人工智能整合大量数据和自动化某些任务的能力将改变整体薪酬工作的性质。整体薪酬团队可以利用生成式人工智能来简化职能、改善员工体验，同时产生更高质量的输出并使决策更加客观公正。

整体薪酬工作中的增强智能

在整体薪酬工作领域，人工智能的潜力不仅仅是提高生产力，还具有更加令人兴奋的优势。当人工智能弥合我们的知识缺口，推动形成新的工作质量、决策和价值创造标准时，就实现了增强智能。

整体薪酬团队已在处理大量数据以做出明智的薪酬和福利决策。但在市场条件不稳定、业务目标多变和员工需求多样化的背景下，要提供一个公平、具有竞争力且完美平衡的薪酬福利计划却变得愈加困难。

人工智能可以分析不连贯的数据，揭示隐含的信息，甚至提出新的薪酬战略，帮助雇主量身定制整体薪酬方案，满足员工的迫切需求。随着人工智能的发展，一些领先公司开始尝试增强智能，表现在以下方面：

绩效预测分析

人工智能可以分析绩效数据，识别趋势、绩效驱动因素和机会领域。预测模型可以进一步利用这些洞察，整合分散的数据，识别高潜力人才，并给出薪酬方案和工作条件的最佳组合，从而最大限度提高未来的绩效。

薪酬公平透明

美世2024年全球人才趋势调研发现，茁壮成长的员工认为公司针对所有内部职位提供了透明的薪酬的可能性比其他员工高出两倍。随着至少20个国家出台薪酬透明法规以及许多地区提出薪酬公平要求，人工智能成为识别缺口、确定原因并确保合规的重要工具。

奖励和认可

生成式人工智能可以根据绩效指标、公司指导原则、市场基准数据、员工反馈和福利使用情况来提出奖励金额建议。事实上，一些公司正在将薪酬公平分析、竞争市场数据和个人绩效数据加载到人工智能系统中，该系统可以为组织中的新人招聘、晋升和年度调薪提供建议。虽然仍为经理留有决定空间，但人工智能的加入将使薪酬决策更加公平和更具竞争力，并为全面实现薪酬透明打下坚实的基础。

高管薪酬

人工智能可用于收集同行业公司的战略以及薪酬政策和实践信息，包括激励计划指标、绩效目标和奖金支付情况，以便为公司的高管薪酬计划调整提供建议。

薪酬职能一直都受到数据的驱动，但要有效地使用人工智能，需要大量不同来源的高质量数据。如果公司的历史数据表现出偏差，比如员工群体或个人之间存在薪酬差异，那么相关人工智能模型可能会提出反映和延续这种偏差的建议。因此，保持人类的参与至关重要，他们可以识别和解决这些问题，此外还需要预先或实时关注数据隐私和整体数据治理等重要问题。

这些应用案例展示了人工智能如何持续改变整体薪酬工作的性质。当前，整体薪酬领域的工作人员需要手动获取、管理和整合不同的数据集；而在未来，他们将需要更具战略性地推动组织的优先事项。要在薪酬方面取得成功，则需要更高的技能水平，将这些洞察融合在一起，发现和修复不一致之处，并确保人工智能提供的薪酬结果与薪酬理念和实践相一致。

利用人工智能制定有影响力的整体薪酬计划并提升员工体验

人工智能将推动整体薪酬计划的交付，这有助于提升员工体验。如今，领先的组织正在调整他们的薪酬计划，以吸引重点人才，同时合理管控成本。人力资源负责人表示，劳动力成本上升和技能短缺将是2024年的主要痛点，超过三分之一（36%）的高管认为他们目前的人才模型无法满足需求。

员工对于他们的薪酬有什么看法？当被问及组织应如何改善薪酬时，员工今年反馈最多的是希望增加薪酬的种类和个性化。许多员工甚至愿意放弃10%的加薪，以换取其他激励措施，比如更多的福利待遇（46%）、付费培训（26%）以及灵活办公安排（21%）。这些调查结果表明，最佳整体薪酬计划应该涵盖高度多样化的员工需求。

人工智能拥有巨大的潜力，可以实现个性化的整体薪酬包，优化计划支出和交付（使顶级公司在人才争夺战中获胜），提升全面福祉，改善福利的利用率，并提升整体员工体验。应用案例如下：

真正个性化的健康和退休福利

生成式人工智能可以获取供应商和政策信息，解答员工的疑问。它可以不断学习，根据加载到模型中的行为和人口统计数据，量身定制并推荐福利和储蓄计划。这可以带来真正个性化的整体薪酬体验，从而增加员工的理解与认可度。

优化员工体验和外派返回安置

人工智能可以将多来源数据与员工信息进行匹配，为外派员工提供适当的派遣支持和薪酬建议。它还可以根据员工的技能、经验和偏好预测机会，为外派返回安置提供支持。

员工和薪酬规划

薪酬专家可以利用人工智能来综合市场薪酬数据、人口统计和国家信息、风险预测以及关键技能供需情况，制定员工和薪酬规划。人工智能还可以评估潜在的人才短缺情况以及未来是否需要根据员工的需求实时调整薪酬。

人工智能/员工绩效考核

人工智能驱动型平台可以提供员工自我评估和同事评审功能。生成式人工智能可以提供指导，确保评估客观、具有建设性，并与组织目标保持一致。将管理者纳入流程中，验证和讨论人工智能提供的反馈，确保员工体验不会受到损害。

情感分析和神经科学评估

生成式人工智能可以分析数字沟通模式、面部表情、口头线索和其他数据，以评估团队动态、员工情绪和心理健康情况。组织可以根据这些发现来改善协作和沟通，并解决其它影响团队绩效和整体员工体验的问题。

其中一些功能可能引发争议。收集生物识别数据或监控员工对话等做法可能被视为侵权，即使许多地区的数据保护法并没有提出知情同意和健全治理要求，也可能存在风险。鉴于幻觉和数据安全等其它挑战，过度依赖人工智能存在重大风险。

虽然生成式人工智能的进步使这些应用在技术上成为可能，但最优秀的人力资源团队会谨慎并勤勉地了解风险，并制定明确的数据隐私和有道德使用人工智能的治理政策。不同地点和地区的规则和法规肯定会有所不同，特别是在各国政府对这些问题采取自己的立场时。

整体薪酬的未来之旅-从哪里着手?

人工智能通过对薪酬包的彻底个性化、对薪酬支出的全面优化以及对薪酬生态系统的极简化，推动整体薪酬工作发生改变。如今，许多人力资源平台已经提供了新的人工智能功能，其他平台也将在不久的将来提供类似功能。这些变化将帮助整体薪酬团队优化工作流程并提升智能水平。

整体薪酬负责人想要在这些新兴解决方案上保持领先地位，应立刻行动起来，但从哪里着手呢？请参考下列建议：

数据、数据、数据，重要的事情说三遍

大多数组织认为他们的数据状况良好，但事实上，员工层面的数据从质量和数量上都不能满足需求。您的薪酬、绩效和福利相关数据是否易于获取，并存储于一体化的系统中？岗位层级数据是否准确且保持更新状态？您是否按照统一的职位架构来配置岗位，包括关键技能？您是否分析了薪酬数据，以识别任何非必要偏差，解决薪酬不公平问题，并了解其原因？所有这些都是构建未来人工智能的基础。

直面风险

在人工智能模型中使用员工个人数据，既带来了巨大的机遇，也伴随着严峻的风险。现在是时候将您的IT、法务和人力资源团队集中在一起，制定内部治理流程、政策和实践做法，确保使用人工智能模型时做到收益最大化、风险最小化。

明智的做法是制定一份计划

今年，高成长公司创建一个专注于新技术的人力资源团队或职位的可能性比低成长公司高出两倍。了解人工智能的工作原理和组织内潜在的应用场景，并制定一份规划路线图，明确关键实施步骤和优先事项，对于组织的长远发展至关重要。

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