例如★★◆■◆★，调整薪酬差距是薪酬变革的一个常见需求◆★★◆■，不合理的薪酬差异会大幅度降低员工对薪酬体系的满意度以及薪酬体系的作用。单凭管理者的经验和能力很难系统分析和解释薪酬差异的成因和变化点。而算法可以辅助识别导致薪酬差距的驱动要因，判断这些差距点是否合理或符合变革后的薪酬理念★★，并对这些成因进行调整和测算。
这些问题有望通过AI系统整合对比数据、及时识别并警示薪酬失衡风险■◆，加上人工判断、归因和政策干预，薪酬倒挂现象将大为减少。
在执行层面，管理者应强化沟通意识与技巧培训★◆◆★★，推动与员工开展更频繁、有效的绩效与薪酬对话。否则，即便“钱给到位了”★◆◆■，激励信息若未被清晰传达■★◆★，也难以实现预期效果■★■■，甚至可能削弱员工对管理体系的信任★■◆◆。
此外，清晰透明的薪酬等级体系还能为员工的职业发展，提供明确的参照标准和晋升路径。员工不仅能够预见努力的回报，也愿意在组织内部深耕成长。这种基于长期主义的激励逻辑◆★◆，在提升员工归属感和绩效意愿的同时，也为组织带来稳健和可持续的发展动能◆■★。
外部薪酬数据来源广泛、更新频率高，诸如薪酬咨询公司、专业平台（如Glassdoor）及网络搜索等，为企业提供大量关于行业薪酬水平的参考■★■★★，员工本身也倾向于将自己的收入与市场中相似的岗位进行横向比较★◆■◆。
面向未来，我们期待AI驱动的薪酬管理不仅仅是后台管理体系的一部分◆◆◆■，更是成为连接人力资源管理◆★◆、组织战略和业务发展的智能枢纽。在薪酬管理变革的前夜，我们试图围绕AI时代薪酬管理的几个重要话题展开探讨。
无论是否进入数智化转型阶段★◆，薪酬管理都必须在激励效能与公平认知之间取得平衡★■★◆◆■，企业才能兼顾稳固组织与激发员工潜能的双重目标。
例如，Salesforce通过与外部智能薪酬软件SyndioPayEQR合作★◆■◆，进行年度薪酬公平性审计，动态调整不同职级和群体的薪酬，确保分层体系内部的公平性。
AI还可以基于员工绩效、潜力评估和职业发展轨迹■■，智能识别潜在的晋升候选人，制定个性化激励策略，强化分层激励。
一方面■★◆■★，不完整或偏倚的数据可能导致算法输出不准确◆◆◆■，甚至加剧薪酬不公■◆★■★◆；另一方面，复杂模型中■■★“可解释性”的不足，容易引发员工对决策过程和管理层的不信任。
受限于存储与处理能力，早期薪酬系统能够处理的数据规模和类型非常有限■◆■，且应用范围局限于一些常规性变量◆■■◆，如职称、基本工资◆■★◆★★、绩效加薪■◆◆★◆、奖金金额和总薪酬★■■★◆◆，分析方法也以简单的排序和加总为主。目前，许多小企业的薪酬管理依然处于这个阶段。
薪酬体系深度绑定人才招聘与保留、员工激励与发展以及组织稳定和成本管控■★■★★◆，是企业战略执行的重要抓手◆◆★。人工智能（AI）时代的薪酬管理正经历深刻变革。
首先，薪酬制度通过界定不同层级岗位的职责范围与目标要求，将薪资回报与岗位价值、个人贡献紧密关联◆★■■■■。这一“以责定薪◆■■★、以绩论酬■■★◆”的机制★◆■◆★，不仅反映了岗位之间的价值差异◆★◆■，也让员工明确自身在组织中的定位与成长空间。
然而■★■★，在实际操作中，算法工具很可能带来“重外部而轻内部★◆◆■★★”的结构性偏差，即过度强调外部公平，忽视对内部公平的调适★★★■。
然而，与其他管理领域相似，薪酬算法在迅速发展的同时也受到数据数量★◆◆★★、质量的限制以及决策“黑箱”和◆★“AI幻觉”的挑战★★★◆。
无论是否采用新技术，薪酬沟通的有效性始终根植于自上而下营造的公平、公正与透明的组织文化■◆★■★■。
数智工具可帮助管理者从结构上梳理预算执行、市场对标等核心内容，提升沟通的系统性。AI代理可全天候响应员工对薪酬构成和变化规则的提问，帮助员工从市场◆★■★◆■、岗位、绩效等多维度理解薪酬背后的逻辑◆■◆★。
互联网和移动互联技术的出现，不仅增加了薪酬管理相关的数据量，而且驱动薪酬体系逐渐与其他管理模块的数据打通联动■■，以供决策者们诊断问题并调整薪酬。信息获取的范围也从人力资源部门扩展到更广泛的管理层◆★，业务主管通过手机应用可以实时查看下属的薪酬范围及对标情况，提升了薪酬管理的透明度和响应速度。
在信息时代，薪酬系统的数据主要由员工数据库和工资单构成◆■，这些也是人力资源信息系统（HRIS）的基础。
根据2025年KornFerry的调研，尽管当前AI在薪酬管理中的实际应用比例仍较低（仅9%—22%）★◆，但大多数组织（66%—85%）已将其纳入未来的薪酬战略规划。
企业需通过岗位评估（如岗位价值、技能差异等）明确薪酬标准，结合基本工资◆★◆★、绩效激励与股权福利等多元组合，回应不同员工群体的激励需求★■■◆。
薪酬数据将从静态演进为动态◆★■◆■★，与绩效★■■◆■、考勤◆■◆◆■、市场★◆、行为等多维数据实时联动，数据来源也更加多样★◆，涵盖社交平台及第三方市场调研机构的数据◆■★★◆。
随着数据技术的发展◆■■，越来越多的企业借助算法工具开展薪酬对标★■，以实现更为科学化★■◆◆★、市场化的薪酬管理。
数智技术加持下，算法为提升薪酬公平性提供了关键支撑，也促使企业思考如何更好地借助技术增强薪酬沟通效果★★★■■。这成为连接薪酬管理中“技术■■★◆◆”与“人性◆◆★”的关键桥梁。
（韩践系中欧国际工商学院管理学教授、中欧组织成长与人才发展中心主任；郭景豪系中欧国际工商学院研究助理）
公平不仅体现在组织内部的职级匹配与价值对等，也关乎企业在外部市场的竞争力。内部公平侧重制度建设，通过明确职责与产出，建立岗位间清晰可解释的薪酬关系。外部公平则通过市场对标，确保薪酬策略有利于人才吸引与保留。
通过大数据分析与机器学习◆■■■★◆，AI能够更加精准地评估岗位价值与贡献，动态更新不同层级的薪酬标准◆■，确保激励机制与外部竞争环境同步演进。
相比信息时代，当前使用AI处理的数据规模更大★◆◆■■、类型更广，薪酬大数据的概念也应运而生。这个概念通常包括跨地域、多组织的实时数据（跨组织的数据应用还处于早期阶段），且涵盖定量、定性乃至图片★◆■、音视频等多模态信息。
在数智化转型背景下，最具价值的薪酬工作是围绕战略重构关键管理要素，这不仅考验某一部门的专业能力■★◆★◆★，更依赖跨部门协同与管理创新◆■★■。
2025年，组织咨询公司光辉国际（KornFerry）发布的报告显示，AI在薪酬管理中的应用主要集中于三大领域：薪酬沟通与透明度、外部薪酬标杆对比以及职位与技能架构。目前，22%的组织已在前两个领域应用AI，21%的组织应用于职位技能架构。尽管实际应用率仍较低（9%—22%），但大多数组织已将AI纳入未来战略：66%的组织考虑用于预测性分析，公平性与一致性（15%已用、62%考虑中）及薪酬绩效关联（14%已用、57%考虑中）展现出强劲潜力。当前，虽然个性化应用的采用率仅为9%，但仍有57%的组织在规划中■◆。整体来看，AI的应用正成为薪酬管理未来发展的重要方向。
为实现精准激励★★，许多企业的薪酬结构日益复杂，导致员工常常难以理解■■◆“自己的报酬是如何计算的”。由于多数岗位的薪酬水平取决于岗位价值和绩效评估★■◆◆■，这些信息通常缺乏透明度，容易引发员工对“同工不同酬”的质疑。
此外，在全球化时代，当我们拥有足够多跨地区和跨职位的数据，还可以运用数智技术搜索工作内容◆■■◆★、员工技能分布、区域薪酬信息等，让算法生成适合公司业务特色的全球薪资解决方案■◆★■★。
展望未来，企业亟需具备战略视野■◆★★★、实务经验和数据分析能力的高水平薪酬专家。这类人才不仅能制定契合企业战略与文化的薪酬方案，还需参与算法评估、模型设计及结果解释。他们必须深刻理解行业特性、业务需求、外部人才市场和内部管理机制，并在岗位体系与等级排序上具备敏锐洞察★■★◆。
未来★◆★■■■，依赖标准评估的初级分析师或将被技术取代，但具备综合素养的高级薪酬专家将在更长周期中持续展现独特价值。
进一步看，分层薪酬体系与企业的职级制度和组织架构深度融合，这种结构化的管理方式有助于维护组织稳定、提升协同效率★■，为企业发展营造有序可控的环境。
数智时代，员工可通过、O*NET、脉脉、薪情网等平台获取市场薪酬信息，并在社交媒体上分享薪酬与福利体验。这些趋势显著提升了薪酬透明度，也对企业的沟通能力提出更高要求。在此背景下，算法可作为有力工具，协助构建更具回应性与信任感的薪酬沟通体系■■◆★◆◆。
传统问卷方式收集的薪酬满意度数据往往存在片面性与滞后性。具备情感识别功能的系统可通过员工表情、语调与行为◆■，捕捉更真实的反馈。这类系统同样适用于薪酬谈判等高敏感场景，有助于提升沟通效率与效果。
差异化的薪酬结构既是企业人才战略的抓手，也是隐性的筛选机制，能帮助企业识别并沉淀最符合发展需求的人力资源。
KornFerry在上述报告中指出，在将AI应用于组织薪酬管理的过程中■◆■◆■，主要挑战集中在以下关键领域：数据隐私与安全■■★，69%的受访者将其视为主要障碍；其次是内部数据和系统整合问题（54%）以及成本与资源限制（42%）。法律与合规要求（38%）和结果质量与可信度（35%）也位居前五大挑战★◆◆。
薪酬沟通指雇主向员工解释薪酬结构、水平★■■◆★★、支付方式等信息的过程。大量实证研究表明，有效的薪酬沟通有助于提升员工的公平感和满意度，增强激励效果，改善组织绩效与氛围。
相比之下，内部公平的实现却面临现实困境。许多企业缺乏高质量的工作绩效或技能评估体系◆★◆◆◆■，导致岗位价值难以准确衡量■◆◆，进而影响薪酬分配的内部合理性。
此外★◆★★◆★，随着智能分析能力的提升，AI算法将被用于预测员工流失风险、评估薪酬激励的弹性效果■★★★◆◆，并通过自动化建模为决策者提供薪酬区间的调整建议，实现个人绩效与薪酬的精细联动。
AI还能够自动监测薪酬结构中的公平性问题，发现不同层级内部可能存在的薪酬偏差，维护组织内部的公正性与秩序。
企业高层应分配足够的注意力■■◆◆◆，从战略高度关注和协同人力资源与业务管理者◆■■★★★，将企业的价值导向渗透于薪酬管理的各环节。虽然技术在不断进步◆◆■■，这些薪酬管理的基本原则和导向依然具有不可替代的价值。
结果是，薪酬算法虽然提升了“看得见的公平■■”，却可能加剧■■★“看不见的不公”■◆◆■。要实现真正的薪酬科学化★■，企业不仅要用好市场数据，更要补足内部评估体系这一“短板”◆◆■■◆★，让算法在公平的基石上发挥最大价值。
例如★★◆■◆■，甲骨文（Oracle）推出的HCM（HumanCapitalManagement） Cloud服务★◆■，其中WorkforceCompensation模块能够构建差异化薪酬体系，为组织内不同层级的人才群体分配定制化激励方案◆■★◆。该系统支持在全球范围内分析◆■、建模和管理多元化薪酬计划★◆■◆，将薪酬与绩效紧密关联。
世界薪酬协会（WorldatWork）的一项调查显示：约三分之二的受访企业在薪酬设计过程中并未使用岗位或技能评估工具。这意味着，相较于招聘和选拔环节的数据建设★★◆◆■◆，企业在进行系统性薪酬分析时★◆★■◆■，无论在数据数量还是质量上都存在显著短板■◆★。
薪酬竞争力应通过市场对标与内部反馈机制动态优化，加薪依据——如绩效表现★◆◆★■、技能提升及成本变动等★★，也应合理组合并明确传达。
当员工理解薪酬设计的整体框架◆◆★★，也更容易认同自身在组织价值链中的位置，有利于员工将个人价值与组织目标相连接■★★◆◆，增强其责任感与内驱力。当然■★，前提是企业需具备清晰的薪酬理念，并持续投入算法的优化与迭代■■★◆。
通过智能化的数据处理和预测建模■★■★，企业还能在保证关键岗位薪酬竞争力的同时，优化整体资源配置。例如，IBMWatson研发出一项■■■“预测员工流失率程序”的专利，用于预测员工离职风险★◆■◆，并为管理人员提供激励员工的措施。
由于当前数据泛滥，工具质量良莠不齐，企业将会需要更多富有经验的专家来评估内外部数据质量和数据分析的可靠度■★★，包括薪酬调查设计是否严谨◆★◆★、基准职位匹配是否准确、调研样本的代表性以及对标市场的选择等，以免对薪酬决策产生误导。
未来，薪酬管理仍将持续演进，但核心始终如一：紧扣业务战略★★、契合组织文化并遵循合规要求。
在此基础上★■■，传统的薪酬分析也将进化为“数据+智能”的深度融合◆★◆■。AI的核心优势在于能够从数据中学习★★◆★◆◆，识别数据中的模式并进行预测，而非简单用当前数据和指令更新过去的数据◆★★◆★◆。这个特点可以辅助薪酬管理逐步实现从数据驱动到智能决策的转型■★。
尽管如此，薪酬沟通仍常被视为薪酬管理中最薄弱的一环。部分管理者缺乏沟通意识或相关培训，习惯依赖信息不对称和薪酬保密政策进行管理■◆■；也有管理者未真正认识到沟通在激励机制中的关键作用。
在当代企业管理体系中◆◆★，薪酬早已超越报酬的基本功能，成为连接员工激励◆■◆◆★、人才管理与组织运行的关键枢纽◆■★■◆◆。一套科学合理的薪酬体系★★◆◆，不仅可以有效激发员工的积极性，更在强化组织内部分层■★■◆、支撑管理秩序方面发挥着不可替代的作用■◆◆★■◆。
在成本控制方面■★★，企业可依据岗位责任与能力贡献的重要性，进行薪资资源的精准配置，避免因分配失衡而造成“高薪低效”等问题，实现激励效果与成本效益的双赢◆■■■★。
此外，企业要重视面向员工的薪酬沟通体系，围绕薪酬沟通为管理者建立培训机制和反馈机制，增加员工对于薪酬政策的理解和感知公平。
常见的应用场景还包括薪酬倒挂■■★★★，导致薪酬倒挂的原因有很多★★★■■■：企业整体薪酬体系陈旧，岗位职责与薪酬标准落伍■★■■■◆，新员工凭借新技术获得市场化起薪，老员工未获相应调整；或者公司在高薪地区新设办公室，新招聘员工的薪酬必须符合当地市场水平★★◆，公司其他地区的员工薪酬未调整，且缺乏沟通◆■★■★，出现同岗不同薪的矛盾和误解★■◆★。
面对降薪、裁员等敏感议题时，中层管理者常缺乏足够的共情能力与应对技巧，AI工具可辅助其开展个性化沟通、缓解焦虑并记录关键反馈。
在企业进行系统性薪酬变革时★■★■◆■，算法还可以帮助管理者准确找到变革的驱动因素和关键变革点。
同时，不同层级的管理者往往只掌握部分薪酬体系，难以全面解释组织的薪酬策略，在信息有限的情况下所做出的解释也难以打消员工疑虑。这些问题共同削弱了薪酬体系的激励效用和员工对公平的感知◆★■。
例如★★★■★，微软（Microsoft）推出的CopilotStudio可利用AI提取最新行业趋势与数据★★◆，进而得出薪酬基准洞察★◆■★■★，协助更新福利和薪酬政策所需的研究和财务建模，实时调整不同技术岗位和管理岗位的薪酬区间。