P1 / COVER

薪灵AI

从AI工具，到数字劳动力入列

让AI进入系统、理解业务、执行任务，成为企业真正可用、可管、可进化的数字员工。

原生AI能力AI虚拟人力官AI虚拟开发工程师
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P2 / KEY QUESTIONS

企业用了很多AI，为什么组织效率还没有明显变化？

01

AI有没有进入真实业务场景？

还是只停留在写文案、做总结、查资料。

02

AI有没有连接企业数据和流程？

还是只能回答问题，不能处理事情。

03

AI有没有形成可追踪的业务结果？

还是看不到谁被提效、哪个流程被缩短、哪个风险被提前发现。

企业AI落地的关键，不是多买一个AI工具，而是让AI进入企业的数据、流程和岗位。
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P3 / VALUE CHAIN

从连接个人，到赋能组织

AI要从个人助手，进入企业流程，再沉淀为组织能力。连接越深，AI越能从单点提效走向体系赋能。

01连接个人

个人效率被AI放大

每个人用AI处理文案、总结、查询和表格，效率提升发生在个人工作流里。

02连接流程

业务动作进入系统闭环

AI进入招聘、绩效、培训、考勤、薪酬等真实流程，能巡检、提醒、催办和预览。

03连接组织

经验沉淀为组织能力

流程中的数据、规则口径、经验和判断被持续沉淀，形成可复用、可追踪、可迭代的组织能力。

个人提效是点，流程连接是线，组织沉淀才是面。
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P4 / VALUE SHIFT

组织赋能不只靠提效，更靠组织能力沉淀

效率提升解决的是“动作更快”，组织能力沉淀解决的是“判断更准、复制更快”：让经验、规则口径和过程资产不只留在个人脑子里。

效率层

让动作更快

AI接管重复、标准、高频事务，让个人和团队少做低价值执行。

  • 自动转写、摘要、生成表单
  • 自动查数、拉表、生成图表
  • 自动提醒、催办、归档
组织能力层

让判断更准、复制更快

AI沉淀画像、规则口径、最佳实践和过程资产，让管理经验转化为可复用、可追踪的执行力。

  • 画像沉淀：达到最佳人岗匹配
  • 规则口径沉淀：减少反复确认
  • 最佳实践沉淀：复制优秀做法
  • 过程资产沉淀：支撑复盘审计
效率是起点，画像、规则口径、最佳实践和过程资产，才是组织执行力的底座。
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P5 / MATURITY MODEL

企业AI成熟度五阶段

从“用AI工具”到“AI原生组织”，企业AI化不是工具越买越多，而是AI逐步进入场景、流程、岗位和生态。

L1

单点试验

员工零散使用AI，主要用于写文案、查资料、做总结。

L2

局部落地

招聘、培训、客服、数据分析等场景开始接入AI，但多是单模块提效

L3

体系优化

AI进入业务系统，能读取数据、理解规则，并沉淀为可复用能力。

L4

全域智能

AI开始跨模块协同，能巡检、预警、催办、生成执行预览，确认后执行。

L5

AI原生生态

AI承担稳定岗位职责，连接内部系统与外部生态，形成可复制的数字员工体系。

薪灵AI重点服务企业从L2走向L3、从L3迈向L4，并为未来L5的AI原生生态打基础。
AI成熟度分层参考自上海交通大学《中国企业应用AI成熟度 AIM²模型报告》。
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P6 / FULL STACK

薪灵AI如何把组织赋能落成产品能力

工具赋能

原生AI能力

让AI进入薪人薪事核心业务模块，提升查询、分析、沟通、面试、培训效率，同时采集组织运行中的关键数据和过程资产。

  • 知识问答 · ChatBI
  • 灵听 · AI面试 · AI培训
  • 进入真实业务入口
自主履职

AI虚拟人力官

让AI开始承担HR高频事务，主动巡检、预警、催办、生成执行预览，并在流程中沉淀画像、规则口径和过程资产。

  • 主动发现问题
  • 生成处理队列
  • 沉淀组织资产
规模复制

AI虚拟开发工程师

让AI辅助客户定制化交付，解决标准产品之外的个性化需求，把规则口径和最佳实践快速复制到系统。

  • 规模化复制成熟能力
  • 定制化落地客户规则
  • 让差异化需求快速进入系统
这三类能力，对应入口、执行、复制，最终共同沉淀组织能力资产。
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P7 / NATIVE AI MATRIX

薪灵AI已在多个业务入口原生嵌入

问

薪灵知识问答

员工自然语言提问，获取制度、流程、员工手册、文件检索等答案。

数

智数慧答 / ChatBI

自然语言查询组织、人员、薪酬、绩效等数据，自动生成图表和分析。

听

灵听

沟通、访谈、面试内容转写、摘要、追问、速答、待办提取和知识沉淀。

薪灵AI原生能力示意图
面

AI面试

面试评估、岗位匹配、候选人分析，帮助招聘环节提效。

训

AI培训

学习路径推荐、AI陪练、话术考试、情景模拟、能力报告。

假

AI假勤通

对话发起请假申请，AI补全信息，生成表单供确认。

这些能力对应L3体系优化阶段：AI已经进入业务系统，开始理解数据、知识和场景。
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P8 / CHATBI

智数慧答：用内外部数据辅助人力决策

管理者临时追问组织人效、薪酬波动、岗位供需或绩效分布，不再等HR拉表，而是直接用自然语言得到图表、解释和决策依据。

内部人力数据

组织、人效、薪酬、绩效、招聘和考勤数据可被自然语言调用。

外部行业数据

结合薪酬行情、岗位供需、行业趋势，辅助调薪、招聘和编制判断。

管理者追问

围绕异常波动、人员结构、团队风险继续追问，快速定位原因。

决策建议沉淀

把分析口径、指标逻辑和判断依据沉淀为可复用的人力数据能力。

智数慧答产品截图
产品截图：智数慧答 / ChatBI
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P9 / LINGTING

灵听：让沟通现场变成可追问、可速答、可沉淀的组织经验

会议、访谈、客户沟通或现场面试中，灵听实时理解上下文，把隐性经验沉淀为岗位要求、规则口径、人才特征和管理判断依据。

记录

转写与摘要

自动记录会议、访谈、培训、客户沟通和面试内容。

现场

速答

基于企业知识库、项目知识和当前上下文快速回答用户问题。

追问

上下文建议

基于沟通记录、业务背景和岗位画像，生成下一步追问与补充问题。

资产

经验沉淀

沉淀岗位要求、人才特征、管理偏好和关键判断依据，反哺后续组织能力建设。

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P10 / AI INTERVIEW

AI面试：让每一次面试都更标准、更可比较

批量初面或标准岗位招聘中，AI围绕候选人简历、岗位要求和面试过程，生成结构化评估与匹配分析。

简历与岗位匹配

评估专业、经验、学历和技能匹配度。

面试问题生成

根据岗位画像和候选人经历生成针对性问题。

结构化评价

将面试表现转成能力维度评分和评价摘要。

风险提示与报告沉淀

提示关键能力缺口，形成可比较、可追溯的评估报告。

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P11 / AI TRAINING

AI培训：从课程学习，到真实业务陪练

AI培训产品截图

新员工上岗、销售话术训练或管理者能力提升中，把培训从“看课、考试”升级为“测评、推荐、陪练、反馈、改进”的闭环。

个性化学习路径

根据岗位、能力、测评结果推荐学习内容。

话术考试模式

面向产品知识、标准话术等内容，支持客观评分。

情景模拟演练

根据客户画像、行业、需求、冲突点生成多轮对话脚本。

AI陪练与能力报告

支持语音或视频互动，输出评分、短板、建议和团队看板。

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P12 / FROM NATIVE AI TO AGENT

从工具提效到经营收益，要跨过三层跃迁

Step 1看懂
看
知识 / 数据 / 沟通

先让AI看懂企业

知识问答、ChatBI和灵听，让AI理解制度、文档、组织数据、会议和沟通上下文。

Step 2做到
做
事务执行入口

再让AI接管重复执行

AI面试、AI培训、AI假勤通和虚拟人力官进入业务流程，接管巡检、提醒、整理、预览等事务动作。

Step 3管好
优
画像 / 规则口径 / 最佳实践 / 过程资产

最后让AI沉淀组织能力

在执行过程中持续沉淀画像、规则口径、最佳实践和过程资产，反哺招聘、培养、调岗、激励和保留。

先看懂企业，再接管事务，最后沉淀组织能力资产：这是AI从单点提效走向经营收益的关键路径。
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P13 / VIRTUAL HR OFFICER

AI虚拟人力官：把高频事务变成组织能力沉淀入口

从“HR手动查”到“AI主动查、排、警、预、沉淀”

AI虚拟人力官流程示意图

从“人盯流程”到“AI盯结果”

虚拟人力官不替代HR判断，而是把巡检、预警、催办、预览这些高频动作提前完成，并把处理过程沉淀为画像、规则口径和过程资产。

基础人事

AI人事事务官

自动巡检入转调离风险，生成今日处理队列和执行预览。

招聘

AI招聘推进官

自动汇总新增简历、检查面试冲突、催办反馈、生成招聘漏斗周报。

绩效

AI绩效推进官

自动检查方案发布风险、跟进考核进度、定位卡点并催办复查。

考勤

AI考勤管理官

自动分拣考勤异常、预警加班合规风险、辅助月度考勤封账。

工资

AI薪酬核算官

自动检查算薪前置条件、识别薪酬异常、跟进工资条和社保个税。

可扩展

更多虚拟员工

后续可继续生产员工服务、运营、客服、培训等岗位型AI。

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P14 / WORKFLOW

AI接管事务执行，让人回归判断决策

AI

接执行
  • 巡检异常与风险
  • 提醒临期和卡点
  • 生成处理建议
  • 输出执行预览

HR

做判断
  • 判断事项优先级
  • 确认处理口径
  • 修正规则边界
  • 处理例外情况

管理层

定方向
  • 审批关键决策
  • 评价管理效果
  • 校准组织规则
  • 沉淀管理偏好

员工

给反馈
  • 提交必要信息
  • 确认处理结果
  • 获得政策解释
  • 反馈体验问题
AI执行1

接管事务

把巡检、提醒、整理、预览等重复执行动作先做完。

2

HR确认口径

判断是否处理、按什么规则处理、是否需要升级。

3

管理层决策评价

对关键节点做审批、评价和管理偏好校准。

4

员工提交确认

补充材料、确认结果、获得解释，减少来回沟通。

AI学习5

沉淀资产

把处理记录、规则口径、岗位要求和管理偏好沉淀为组织能力资产。

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P15 / LIFECYCLE

让AI在全生命周期中沉淀组织能力资产

员工从招聘到保留，每一个关键节点都会产生岗位要求、规则口径、过程资产和最佳实践。AI要做的，是把这些信号持续沉淀下来，让企业更准确地配置人、培养人、激励人和保留人。

01

招得准

该岗位真正需要什么样的人？

岗位画像优秀特征候选匹配

输出：岗位画像、候选人排序、错配风险提示。

02

入得稳

新人是否适配组织和岗位节奏？

适配信号入职规则融入跟踪

输出：新人适配度、入职风险清单、融入过程记录。

03

育得动

员工能力短板和成长路径是什么？

能力画像短板识别陪练实践

输出：能力短板、培训推荐、陪练最佳实践。

04

评得清

谁真正创造高绩效，依据是什么？

绩效画像贡献证据优秀样本

输出：绩效证据、优秀员工特征、评价校准口径。

05

付得明

激励投入是否带来保留和绩效回报？

薪酬画像规则口径成本回报

输出：调薪建议、薪酬解释口径、成本风险报告。

06

留得住

关键人才会不会流失，如何提前干预？

状态信号流失风险保留实践

输出：关键人才画像、流失风险预警、保留最佳实践。

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P16 / RECRUITING

AI招聘推进官：用岗位画像提升招聘质量

01

岗位画像

这个岗位的高绩效员工有什么共同特征？

职责解析优秀样本画像校准

岗位画像、成功特征、候选人匹配维度。

02

候选人排序

哪些候选人更值得优先推进？

简历分析匹配评分风险识别

候选人优先级、匹配原因、风险提示。

03

面试推进

招聘流程卡在哪个节点？

安排巡检冲突提醒反馈催办

面试冲突提醒、逾期反馈催办、下一步推进建议。

04

薪资建议

给多少薪资既有竞争力又不破坏内部公平？

行情对标内部校准预算校验

薪资区间建议、内部公平提示、Offer风险预警。

05

招聘复盘

录用结果是否验证了岗位画像？

漏斗分析入职反馈画像迭代

招聘漏斗周报、渠道优化建议、岗位画像修正点。

不是只筛简历，而是持续校准“什么人适合这个岗位”

原有基础：HR推进招聘流程AI增强：沉淀岗位画像，降低错招和空岗损失

招聘质量来自岗位画像的持续校准。AI招聘推进官把优秀员工特征、候选人表现、面试记录和录用反馈串起来，让企业更快找到接近高绩效样本的人。

岗位画像优秀特征候选匹配薪资建议画像迭代
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P17 / HR OPERATIONS

AI人事事务官：让员工进入、流动、退出都有管理闭环

员工状态变化，提前排队

原有基础：HR准确办理入转调离事务AI增强：提前识别状态变化与管理风险

人事事务是员工状态变化的关键节点。AI人事事务官把入职、转正、调岗、合同、离职和流失风险提前排队，让HR和管理者看到谁需要处理、为什么紧急、下一步怎么做。

入职风险清单转正待办队列异动影响预览离职交接追踪流失风险预警
01

入职准备

新人是否能按时、完整、准确进入组织？

材料检查权限校验待办巡检

入职风险清单、缺失项提醒、入职完成预览。

02

转正跟进

哪些员工临近转正，是否具备转正判断依据？

试用巡检反馈汇总审批跟踪

转正待办队列、逾期预警、转正材料补全建议。

03

调岗异动

岗位变化会影响哪些组织关系和系统权限？

关系识别权限校验影响预览

异动影响预览、权限变更建议、确认后执行清单。

04

离职交接

离职流程是否完整，风险是否提前拦截？

审批检查资产追踪权限回收

离职风险清单、交接完成度、账号权限回收提醒。

05

流失预警

哪些关键员工可能流失，是否需要提前干预？

信号识别风险解释干预建议

高风险员工名单、风险原因解释、管理干预建议。

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P18 / PERFORMANCE

AI绩效推进官：用绩效结果校准优秀员工画像

01

目标检查

绩效目标是否清晰、可衡量、可追踪？

完整性检查指标校验关系对齐

目标缺失提醒、指标异常提示、发布前检查报告。

02

过程巡检

绩效周期中哪些团队和个人已经出现偏差？

进度汇总反馈分析卡点识别

过程风险榜、团队卡点提示、待跟进对象。

03

评价辅助

评价是否有依据，结果是否存在异常？

依据汇总评分分析异常提示

评价依据摘要、异常评分提示、校准参考。

04

催办闭环

绩效流程卡在哪里，谁需要被提醒？

节点识别对象生成话术建议

催办名单、提醒内容、节点完成预览。

05

画像回流

高绩效员工的能力和行为特征是什么？

分布分析样本提取标准回流

优秀员工特征、岗位画像修正、培养和招聘建议。

绩效不是流程终点，而是画像校准的反馈

原有基础：保障绩效流程按时完成AI增强：识别高绩效特征，反哺招聘、培养和晋升

绩效结果能告诉企业什么样的人在什么岗位上创造价值。AI绩效推进官把目标、过程、反馈和结果连起来，沉淀优秀员工特征，持续校准岗位画像和培养路径。

目标检查过程巡检评价辅助催办闭环画像回流
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P19 / ATTENDANCE

AI考勤管理官：让考勤从月底补漏变成过程风控

每天分拣异常，提前暴露成本和风险

原有基础：准确处理考勤异常和封账AI增强：识别用工合规、排班效率和成本风险

考勤管理不只是处理迟到、缺卡和加班，而是企业工时效率、加班成本和用工合规的基础信号。AI考勤管理官把异常每天分拣，让低效工时和合规风险提前暴露。

排班合规日常异常加班风险考勤确认月度封账
01

排班合规

排班是否符合制度和用工合规要求？

工时校验班次检查缺口识别

排班风险提示、缺口替补建议、合规检查报告。

02

日常异常

每天有哪些异常需要处理，哪些可以自动归类？

异常扫描自动归类优先排序

异常分拣清单、处理优先级、员工确认提醒。

03

加班风险

加班是否合理，是否存在成本和合规风险？

交叉校验成本测算审批补全

加班异常预警、成本影响提示、审批补全建议。

04

考勤确认

员工和主管是否按时完成考勤确认？

进度跟踪对象催办风险提示

确认进度看板、催办对象、封账前风险提示。

05

月度封账

封账前还有哪些异常会影响薪资计算？

数据校验薪资预览确认锁定

封账检查报告、薪资影响预览、确认后锁定。

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P20 / PAYROLL

AI薪酬核算官：让发薪从“算对”走向“算清楚、说得明”

薪酬不只是成本，更是激励效果的反馈

原有基础：保障薪酬准确核算AI增强：解释异常、公平性、保留效果和成本回报

薪酬管理不只是把工资算出来，更要判断钱是否花在了关键岗位和关键人才上。AI薪酬核算官把核算、异常、员工确认和薪酬决策连成闭环，帮助企业看见激励投入的回报。

算薪准备薪资核算异常检测员工确认薪酬决策
01

算薪准备

发薪前置条件是否全部准备完成？

封账检查数据核对风险预警

算薪准备清单、缺失数据提醒、发薪风险预警。

02

薪资核算

工资计算是否准确，规则是否被正确执行？

规则核算结果校验命中解释

算薪结果预览、规则命中说明、异常人员清单。

03

异常检测

哪些薪资变化需要重点复核？

异常识别原因解释优先级排序

异常原因解释、复核优先级、处理建议。

04

员工确认

工资条发出后，员工是否理解并确认？

查看跟踪问题归类争议排队

确认进度、员工疑问汇总、争议处理队列。

05

薪酬决策

薪酬是否公平、有竞争力、成本可控？

公平分析行情对标成本测算

薪酬公平性提示、调薪建议、成本风险报告。

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P21 / AI DEVELOPER

AI虚拟开发工程师：客户定制化交付的最后一公里

它不是泛泛的代码助手，而是基于薪人薪事系统入口、业务对象、流程规则和接口能力，帮助客户把个性化需求快速落到系统里。

AI虚拟开发工程师能力示意图

不是写代码，而是把客户规则装进系统

从需求描述到方案预览、规则配置、接口映射、测试验证，始终围绕薪人薪事的权限、流程和审计闭环。

成本

降低定制成本

把重复开发、配置和校验工作交给AI完成。

周期

缩短交付周期

从需求到预览、配置、测试形成快速闭环。

一致性

保障系统一致性

所有定制仍以薪人薪事为入口，遵循系统边界。

交付

服务最后一公里

标准产品覆盖通用需求，AI补齐差异化诉求。

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P22 / DEV CAPABILITIES

四大能力：让定制开发更快落地

表

自定义报表开发

工资、考勤复杂报表可自定义配置计算，甚至和Excel一比一复刻。

插

自定义配置类插件

用户可在薪人薪事入口配置企业规则，如登录IP限制。

客户定制能力工厂

把客户的一句话需求，拆成规则、字段、流程、接口和校验动作。

需求解析规则生成方案预览测试校验上线审计
限

流程限制与变更

入职、转岗等流程可按客户要求增加限制，如年龄、学历、岗位条件。

接

系统集成对接

对接财务、OA、银行、ERP等系统，生成接口映射和同步校验。

AI虚拟开发工程师不是把客户需求写成一次性代码，而是把客户规则沉淀为可配置、可复用、可审计的系统能力。
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P23 / DEV SCENARIOS

从客户一句话需求，到系统可用能力

报

“工资表要和Excel完全一样”

解析Excel结构、字段口径、计算公式和展示样式，生成自定义报表。

规

“员工只能在公司网络登录”

生成登录IP限制插件，支持配置允许IP、例外人员和拦截提示。

流

“岗位入职必须年满18岁”

在入职流程中增加岗位条件校验，提交前自动拦截并提示原因。

接

“工资数据要同步到财务系统”

生成接口字段映射、同步计划、失败重试、差异对账和同步结果报告。

需求描述 → 规则结构化 → 方案预览 → 用户确认 → 配置生成 → 测试验证 → 上线运行 → 持续优化
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P24 / PLATFORM ROLE

通用Agent负责入口，薪人薪事沉淀专业人力能力底座

企业未来可能会有统一AI入口，但人力场景的主数据、规则、权限、流程和审计，仍需要专业系统来承载。

主数据

人力数据源头

组织、岗位、员工、薪酬、绩效、考勤、招聘等数据在薪人薪事中持续更新。

规则

专业规则与Skill

把HR制度、薪酬口径、审批限制、用工合规沉淀成可调用的人力能力。

人力专业能力底座

不是只给通用Agent提供数据，而是让企业AI能调用经过权限、规则、流程和审计约束的人力专业能力。

执行

流程执行与审计

外发、落库、审批、导入、同步都经过预览、确认、追踪和回滚机制。

生态

生态协同与插件

与OA、财务、IM、CRM、银行、ERP等系统连接，支持插件和定制规则扩展。

薪人薪事不能只做数据提供方，而要成为企业AI架构中的人力专业能力底座。
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P25 / ECOSYSTEM

薪灵AI生态架构：从数据接入，到AI能力，再到虚拟员工上岗

数据基建层

各系统 CLI 接入，对应 Skills 安装，沉淀可调用的数据与动作。

薪人薪事 CLI考勤 · 薪酬 · 招聘 · 培训 · 绩效
→ HR Skills
费控 CLI报销 · 预算 · 对账
OA CLI审批 · 流程 · 日程
IM CLI消息 · 群管 · 通知
CRM CLI客户 · 线索 · 工单
模型工具模型 · 视觉模型 · 视频模型
数据 / 模型输入

薪灵AI能力层

通用 Skill、插件、企业级 RAG，以及底层 Token 管控和终端接入。

RAG 知识引擎知识检索增强 · 向量数据库 · 语义召回
上下文构建 · Prompt 组装 · 多路融合
Skill 与 AI 开发插件通用 Skill 库 · 复用型原子能力
AI 开发插件 · API 封装 · 生态集成
Token 管控（NewApi）· 虚拟员工软件 / 硬件终端接入Token 计量 · 成本核算 · 配额管理 · 模型路由 · 缓存复用 · 终端接入
AI能力输出 / 反馈

虚拟员工层

上层生产与共创，下层岗位实例落地，围绕业务结果持续迭代。

虚拟员工生产与共创：需求定义 → Skill 编排 → RAG 配置 → 测试上线 ｜ 用户反馈 → Skill 迭代 → 知识库更新 → 版本发布
AI招聘推进官简历归集 · 面试巡检 · Offer跟进 · 漏斗周报
AI薪酬核算官前置校验 · 异常检测 · 工资条确认 · 个税社保
AI人事事务官入转调离 · 转正巡检 · 离职预警 · 花名册导入
AI虚拟开发工程师规则配置 · 报表开发 · 流程限制 · 系统集成
运营员工生产调度 · 共创管理 · Token/RAG 监控
AI虚拟人力官和AI虚拟开发工程师是本阶段样板；基于这套生态，后续还可以持续生产更多类型的虚拟员工。
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P26 / BUSINESS OUTCOME

从组织能力资产出发，带来可衡量的经营收益

薪灵AI不只是让HR更高效，而是把画像、规则口径、最佳实践和过程资产沉淀下来，让企业更准确地配置人、更稳定地复制经验、更及时地控制风险。

组织能力资产是连接HR场景和经营结果的中间层

每一次面试、会议、表单、绩效、培训、考勤和薪酬处理，都可以沉淀为画像、规则口径、最佳实践和过程资产。

多源数据采集灵听 / 表单 / 流程 / 系统数据
组织资产沉淀画像 / 规则口径 / 最佳实践 / 过程资产
执行力规模复制招聘 / 培养 / 调岗 / 激励 / 保留
组织执行力让正确经验被复用，让合适的人在合适位置创造更高产出。
核心结果

人效提升

通过画像沉淀达到最佳人岗匹配，让关键岗位更快到位，高潜人才更早被发现和培养。

经营收益

成本优化

减少错招、重复招聘、无效培训、低效加班和不合理薪酬投入。

经营收益

风险降低

通过规则口径和过程资产，提前识别用工合规、薪酬异常、绩效波动和流失风险。

经营收益

增长支撑

复制优秀员工特征和最佳实践，支撑业务扩张、关键岗位补齐和组织能力建设。

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P27 / NEXT STEP

从一个高频场景开始

跑通事务执行、组织能力资产沉淀与经营收益闭环

薪人薪事 × 薪灵AI

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