从2000年成立伊始，神州数码集团股份有限公司以“数字中国”为使命，锐意变革，砥砺前行，始终坚持以全球领先科技和自主创新核心技术赋能产业数字化转型和数字经济发展。神州数码2024年全年营业收入实现1281.66亿元，位列《财富》中国500强榜单(2024)第186位，《财富》最受赞赏中国公司全明星榜(2024)第43位，《福布斯》中国数字经济100强(2022)第29位。
致力于成为领先的数字化转型合作伙伴，神州数码围绕企业数智化转型的关键要素，开创性地提出“AI驱动的数云融合”战略和技术体系框架，围绕“AI for Process”在云原生、数字原生、AI原生和多元异构算力上架构产品和服务能力，为处在不同数字化转型阶段的快消零售、汽车、金融、医疗、政企、教育、运营商等行业客户提供泛在的敏捷IT能力、融合的数据驱动能力和全栈AI服务能力，推动AI企业场景落地，加速企业AI就绪，助力企业构建AI时代的核心竞争力和新增长曲线，全面推动社会的数字化、智能化转型升级。
01 公司对AI技术的战略定位与拥抱态度
企业对AI技术的拥抱度
AI转型战略布局：当前神州数码持续深化AI驱动的数云融合战略，驱动基于AI的转型升级，公司对于AI高度重视。在具体实践层面，神州数码以自主研发企业级Agent中台产品“神州问学”为核心抓手，推动全栈AI能力布局和转型。
AI理论及文化：神州数码集团董事长郭为先生在《哈佛商业评论》中文版刊发的《AI for Process：AI企业落地之路》一文中，深入剖析了当前人工智能发展的不同路径，前瞻性地提出 “AI for Process” 理念，认为 “AI for Process” 是AI技术实现企业落地的关键跃迁。此外，郭为先生还以《AI for Process：AI企业落地之路》为题，在第八届数字中国建设峰会等多个场合发表主题演讲，阐述人工智能技术在企业数字化转型中的应用逻辑与实践方向。公司积极构建开放包容的创新氛围，鼓励员工自主运用AI技术。各部门结合业务实际探索AI场景，形成了自上而下推动、全员实践应用的AI发展格局。
全民学习和认证：为夯实全员AI能力基础，公司开展各类不同级别的能力认证，将基础AI能力纳入员工必备素质范畴。
对于HR体系AI技能的掌握要求和机制赋能
能力掌握
♦ 需明晰AI相关概念及核心区别，夯实认知基础；
♦ 掌握当下市场主流AI工具，结合HR日常工作（简历初筛、培训方案设计等）进行应用场景的挖掘；
♦ 要求学会运用结构化提示词框架（角色代入+背景说明+需求指令）使用AI工具；
♦ 部分人员需通过生成式AI生成简单程序，以支撑HR数字化工作。
机制赋能
部门赋能：针对 HR对AI认知混淆问题，开展覆盖全集团人力资源体系为期2-3个月的AI实战工作坊，分阶段推进以便其掌握——先扫盲厘清AI / 生成式AI / Agent等概念，再实操，最后筛选落地场景；
激励支持：AI应用成果与企业文化积分挂钩（如用AI优化薪酬方案可获积分）；鼓励HR依托公司“神州问学”产品搭建 / 运用Agent，并积极营造开放氛围支持技能提升；
人才储备：聚焦 “懂HR+懂技术” 复合型人才（如DHR），通过设立数字化团队，内部轮岗机制以进行人才培养和储备。
02 AI技术驱动的HRSSC定位重塑与价值升级
在神州数码，AI 技术的应用正推动着HRSSC实现从传统事务处理向战略支撑角色的显著转变。这一转型不仅提升了整体的运营效率，也重新定义了HRSSC在整体三支柱模型中的价值定位。
HRCOE聚焦战略，HRBP深入业务，HRSSC提供数据支撑
神州数码进一步明确三支柱架构的分工与协作机制：
♦ HRCOE保持“小而精”模式，专注于战略规划、政策制定与复杂问题处理；
♦ HRBP团队深入业务一线，协助解决实际业务问题，并在组织调整、人才优化等场景中♦ 依托SSC提供的数据支持；
♦ HRSSC作为数据与流程运营中心，不仅高效完成事务处理，还持续为HRCOE和HRBP提供可靠的数据赋能，支撑战略落地与业务执行。
HRSSC：从事务处理向战略支撑转型
在这一清晰的分工体系下，HRSSC实现自身角色升级：
事务性工作大幅减少：通过RPA技术、AI智能问答系统（如“超级员工”）实现常规查询、审批、数据导出等任务的自动化，显著释放人力；
强化数据洞察力：逐步扩展职能，尝试提供动态数据分析、趋势预测等增值服务，直接为管理决策提供科学支持。
在这一过程中，HRSSC不再局限于传统支持角色，而是依托数据驱动与智能技术，成长为连接战略与执行、支撑业务决策的关键单元。
03 双轮驱动：智能客服提升体验，智慧决策赋能HR
在AI赋能HR转型过程中，神州数码聚焦于员工体验提升与HR管理者工作提效两大方向，分别通过智能客服类应用和智慧决策类助手实现落地。
已落地的实践应用
♦ 超级员工
神州数码以自主研发的“超级员工”智能服务平台为核心，构建了一套覆盖人力资源、财务、办公、行政等多职能领域的员工自助服务体系。该系统经过三年多的持续迭代与优化，支持自然语言交互，显著提升了员工查询与事务办理的效率和体验。
主要功能包括
智能问答：员工可通过自然语言提问，查询问题，系统基于企业知识库提供实时解答；
业务自助办理：员工无需登录多个异构系统（如会议室预订、财务报销等），直接通过对话完成申请提交与订单生成，支持会议室预定、差旅行程提交等操作类需求。
实施策略与挑战应对
在落地过程中，团队坚持最小可行产品（MVP）思路，优先推出基础功能，在实际使用中持续迭代优化。项目启动初期并不追求完美，而是先让系统运行起来，在实际业务场景中收集反馈。系统上线之初，生成结果可能存在不准确或不符合预期的情况，甚至出现明显错误。团队通过不断优化提示词、增加样本训练量，以及预设业务规则与阈值判断等手段，使答案的精准度提升到95%以上。
♦ 智能人才助手
侧重于通过对话式查询，快速从海量结构与非结构化数据中提取人才信息。系统通过自然语言解析与数据检索，直接返回结果，显著降低数据使用门槛，提高人才管理的精准与效率。
面对生成式AI固有的“幻觉”问题，团队保持务实态度，在采用技术手段尽量降低误差的同时，也明确使用边界。所有AI生成结果页面统一标注“这是AI自动生成的，谨慎参考”，既尽到告知义务，也规避部分责任风险。
下一步探索与实践
在HR管理侧，AI应用正从事务自动化向数据驱动决策深化。当前，神州数码正重点推进四大自研AI场景的落地与推广，具体包括智能招聘助手、智能人才助手、智能周报助手和智能分析助手。
♦ 智能招聘助手
智能招聘助手是当前投入最大、预期成效最显著的AI应用。该领域聚焦于招聘，因其业务流程成熟、历史数据完整，且传统招聘中简历筛选与人岗匹配等环节重复度高、人工负担重，尤其在校招等大规模场景中更为突出。神州数码HR团队坚持以自主研发为主，重点实现岗位画像、简历初筛及人岗匹配等功能，旨在将HR从繁琐基础操作中解放，同时推动AI能力在企业内部有效沉淀。
♦ 智能人才助手
基于灰度上线所积累的反馈数据，神州数码HR团队正从产品性能优化、多模态能力拓展、上下文记忆强化等多个维度进行智能人才助手的深度迭代，以进一步提升人才识别与筛选过程的流畅性，使AI辅助功能更加贴合HR的实际场景需求。未来，通过融合岗位关键词提取、候选人能力图谱构建及相似案例推荐等技术，智能人才助手将实现从“被动筛选”到“主动推荐”的能力跃迁，显著提高人才识别的效率。
♦ 智能周报助手
深度集成第三方办公平台，自动抓取用户日程、会议记录及任务完成情况，通过生成式AI技术自动提炼和汇编周报内容。极大减少了员工花费在撰写周报上的时间，尤其适用于高频汇报的工作环境，是对员工日常办公效率的重要提升。
♦ 智能分析助手
发展路径
BI阶段：系统主要完成数据可视化与指标呈现；
模型阶段：引入数学算法，提供数值指标与初步分析；
AI阶段：基于历史报告与数据进行训练，输出诊断性与预测性分析。
尽管目前AI阶段的洞察仍需专业校验，且训练过程长期而复杂，但其代表着智能分析从描述向诊断和预测的演进方向。该助手是实现智慧决策的核心工具，为薪酬管理等业务决策提供数据驱动的深度洞察与预测支持。
值得一提的是，神州数码HR团队在确定AI应用的优先落地场景时，主要综合考虑三个方面：
♦ 该场景是否具备良好、健全且积累充分的数据基础，以支持有效的模型训练与验证；
♦ 能否切实帮助HR提升工作效率，尤其针对重复性高、工作强度大的痛点环节；
♦ 是否对业务具备较高的赋能价值，能够直接支撑业务增长与管理决策。基于以上维度重点推进，确保AI项目兼具可行性，实效性和战略意义。
04 挑战与应对：AI应用的典型难题与破解之道
在AI落地过程中，神州数码HR团队同样遭遇了来自组织、技术和价值三个维度的典型挑战，并探索出了一套系统的应对之策。
组织与人才挑战：认知差异与复合型人才短缺
挑战表现
♦ 员工认知与接受度差异大：年轻或中高层管理者普遍拥抱变化，而部分高龄或从事基础工作的员工因学习动力不足、畏难情绪等，对使用新工具存在抵触情绪。
♦ 复合型人才极度稀缺：既精通业务（如HR的薪酬、招聘等专业领域知识）又掌握技术（数据分析、AI原理）的“翻译官”型人才市场难寻，内部培养周期长、成本高，且成熟后流失风险大。
根源剖析
♦ 转型初期，数据“喂养”、模型训练等额外工作负荷压在基层员工身上，但其难以立即感受到AI带来的便利，导致投入产出感失衡，配合意愿低。
♦ 数字人才是市场争夺的焦点，纯技术或纯业务人才无法有效沟通，推高了项目沟通与管理成本。
破解之道
顶层制度设计与价值利诱相结合：通过实施全员“青铜AI架构师”认证等制度，迈出学习第一步。同时，设立专项项目管理角色，严格审核数据质量，一旦产出成果（如精准的数据洞察报告），立即让参与员工看到价值，将其工作从“要我做”转变为“我要做”。
搭建“业务-技术”翻译官桥梁机制：例如在HR部门内设立专门的数字化团队（如数字中心），成员专职负责在HR与技术部门间进行沟通、翻译与项目管理。同时，通过“青年 人才计划”等内部轮岗机制，有意识地选拔和培养具备潜力的复合型人才。
技术与业务融合挑战：“语言”不通与数据治理瓶颈
挑战表现
♦ 培训效果不佳：初期由技术专家主导的培训偏重原理，HR业务人员感到晦涩难懂，与实际工作脱节，导致学不致用。
♦ 数据治理与安全挑战：AI应用依赖于高质量、标准化的数据。但业务数据分散、口径不一，且涉及敏感信息，数据整合与治理难度大，安全风险高。
根源剖析
♦ 技术团队与业务部门之间存在深厚的“语言壁垒”和思维差异，缺乏有效的协同机制，导致技术方案无法精准匹配业务痛点。
♦ 高敏感数据的安全性要求高，这类数据的特点决定其基础积累较为薄弱，缺乏统一的数据治理体系，且相关合规部门对数据安全的使用也存在顾虑。
破解之道
♦ 推行“场景化、业务化”的培训改革：彻底摒弃纯技术讲座，全部采用HR实际工作场景中的案例进行教学（如用AI编写JD、分析离职率），确保培训内容“听得懂、学得会、用得上”，核心目标是“用起来”而非“懂原理”。
♦ 建立数据隔离与协同治理机制：针对高敏感数据，建立独立的数据库并进行严格的权限隔离与脱敏处理。组建由HR、IT、数据部门组成的联合项目组，共同制定数据标准、使用规范和安全流程，在保障安全的前提下推动数据价值挖掘。
价值验证与投资回报挑战：如何证明AI的价值
挑战表现
♦ 价值呈现困难：如果AI应用仅局限于HR部门内部的效率提升（如HRSSC流程自动化），其对公司整体业务的贡献价值难以量化，在“降本增效”的大背景下，难以争取充足的预算和资源支持。
根源剖析
业务部门是公司的价值核心，若AI项目不能与业务绩效强关联、直接赋能前线，其战略重要性和投资优先级就会降低。
破解之道
坚持“赋能业务”为第一性原理：所有HR数字化项目的立项初衷和最终检验标准，都必须是直接支持业务增长和效率提升（例如，智能人才助手为业务部门快速精准匹配候选人，薪酬数据分析为业务决策提供洞察）。
“绑定业务+打造标杆” 双路径推进HR的AI转型：主动对接业务部门自主发起的 AI 探索项目，以协作伙伴与资源支撑者的身份深度参与。将 HR 的 AI 项目嵌入业务价值链条，依托业务场景需求争取资源与支持，在助力业务目标达成的同时，同步实现 HR AI 项目的落地与价值兑现。同步拓展支撑业务对外输出的解决方案类项目，在人力资源专属领域内率先完成 AI 转型突破。通过实战沉淀可复用的经验与成果，将 HR 部门打造成企业内部 AI 转型的最佳实践标杆，反向赋能更多业务场景。
作者：徐晓伟 时任神州数码集团DHR（人力资源数字化）总监
来源：人力资源智享会HREC
