伴随人力资源管理数智化转型进入新的变革探索阶段，基于新一轮AI技术的数据创新应用成为又一发力点，企业期望通过升级数据分析能力为人力资源管理持续赋能，主要变化体现在：
从服务人力到服务战略，人力分析向业务融合升级
从数据汇总到测算洞察，辅助组织管理规划
伴随企业在数据治理工作的加大投入和数据平台建设，人力数据分析不再是简单的线上表格和历史数据汇总，还需结合业务对人员规划、人才配置进行测算和规划。例如某啤酒制造企业，为达成明年的扩大产能目标，基于大数据对全国各地的销量、产量和库存量进行周期性预测，并进一步推算相应的生产计划和投入的工人数量，用于指导季节性用工的招聘工作和人工成本测算；除数值预测外，基于AI大模型技术的洞察建议进一步辅助管理决策，例如整合市场薪酬动态和招聘动态，基于企业岗位要求和所在区域的薪资水平，AI调薪助手推荐合法合规的年度调薪方案。
从查看报表到实时交互，用户体验增强业务决策
人力数据报表、领导驾驶舱通常是主要的分析呈现方式，但存在事后分析和使用场景模糊等问题。企业希望在决策和业务场景中借助数据分析增强即时决策能力。例如高管在进行人才选拔时，随时查看人才全景画像和人才多维度数据对比；考勤专员在排班时获取智能化排班结果分布和岗位排班分析，并基于工时安排合理性建议进行进一步调整，例如白班分布不均、连续工作天数过多等。
用友BIP人力云数智分析解决方案，提供全景、多口径人力数据分析体系
企业在人力分析能力建设中遇到诸多问题和挑战，例如数据孤岛、数据标准缺失、统计口径混乱、指标缺乏参考价值等，严重影响人力数据分析的准确性、完整性，难以有效地辅助决策。用友帮助企业从数据治理着手优化数据质量，以系统建设承载治理成果和应用价值，实现数据驱动。
人力资源数据治理
用友建议规划完整的数据治理框架，对人力资源数据进行全生命周期管理。从数据标准梳理开始，经过数据平台采集和模型构建，最终向各类用户呈现运营与决策价值。
统一标准。数据标准梳理是人力数据治理的起点和重点，以终为始从关键指标和业务贯通着手，形成人力主数据和业务数据对象和分析维度需求范围，通过制定组织岗位、人员基本信息、薪资分类、干部人才等关键信息的业务标准、技术标准，统一业务语言和统计口径。
机制保障。数据治理同时需要机制保障，通过建立清晰的数据管理组织和管理制度，明确人力数据定义、维护、管理的流程和职责角色，确保人力数据在不同领域、不同层级的有效应用和流动。
持续进化。一方面通过建立质量监控能力保障优质数据资产的持续性，比如定期的关键数据准确性和及时性评估报表；另一方要满足用户不断变化的分析需求，建立多维度分析模型和计算规则，随时拉取分析对象和分析模板，以轻量化的配置和“所见即所得”的调整，实现持续的优化和使用。
人力资源数据分析
通过逾三十年的经验积累和近万家企业的实践和数据沉淀，用友BIP人力云预置8大分析主题，30个子场景，和170个指标，包括组织效能、薪酬成本、人才结构、人才流动等。为企业提供一套全景、多口径的人力数据分析体系，覆盖企业人力分析各类场景，全面对标人力资源管理先进企业，为企业量身剪裁出一套切实可行的分析体系。
面向组织，纵览全局获取关键指标，提升整体效能。聚焦不同层级组织的稳定性指标、人均投入产出等，通过层层穿透和横向对比，洞察组织整体的人效状况和差异，定位关键改进环节，追踪管理目标达成情况。例如，某央企为落实三项制度改革，制定领导人员浮动占比和领导人员收入倍差数据，对比统计各二级单位领导人指标，评估改革推进成效。
面向员工，聚焦关键岗位和人才，促进员工成长。深入分析员工能力和绩效表现，形成人才画像、胜任力报告，通过九宫格、人岗匹配理清人才结构，结合任职资格或关键岗位胜任力模型制定个性化的人才发展计划，实现个人价值和工作产出价值的双效提升。
面向运营，拨除迷雾看清问题，辅助管理决策。基于用友YonGPT大模型打造AIAgent，自动完成部分运营工作或辅助HR进行决策，例如智能调薪助手、考勤月结助手、人才发现助手等，根据各类影响因素生成分析和运营管理改进建议。