人工智能在HR中的可量化影响
在人力资源职能中，人工智能正从试点工具转向日常基础设施。多家大型企业的公开信息显示，相关技术已被用于解答员工问题、支持培训、优化招聘与排班等场景，其影响主要通过节省时间、减少工单和提高一次性解决率等指标体现。
IBM：虚拟代理减少工单与运营成本
IBM 在内部部署的虚拟代理 AskHR 用于处理员工咨询并自动化常规人力资源操作。公司披露，该系统可自动执行 80 多项内部人力资源任务，每年与员工进行超过 200 万次对话。
AskHR 采用两级处理模式：由人工智能先行处理常规问题，更复杂的案例再转交人力顾问。IBM 报告称，在解答常见问题方面，AskHR 的成功率达到 94%；自 2016 年以来，支持工单数量减少 75%，人力资源运营成本在四年内下降 40%。
公司同时指出，AskHR 并非仅将问题引导至现有资料，而是能够完成整个事务处理流程，从源头减少了向人工转派的需求。
沃达丰：招聘周期与员工咨询同步压缩
沃达丰在 2024 年年度报告中介绍了其内部平台“Grow with Vodafone”。公司表示，该平台帮助将招聘周期从 50 天缩短至 48 天，并简化了职位申请流程。
平台还为应聘者提供个性化、基于技能的岗位推荐。沃达丰称，这一做法使潜在应聘者及新入职员工提出的问题减少了 78%。
在人员规划方面，公司使用一套全球员工编制规划工具，以减少汇总关键数据所需的手工工作。同时，基于人工智能的全球人力资源“数据湖”实现了仪表盘标准化，降低了手动报告需求，使相关方可以自行在系统中深入数据，获取所需信息。
美国银行：缩短“胜任时间”并分流内部咨询
美国银行在其新闻材料中介绍，旗下入职与职业发展机构“The Academy”利用人工智能开展互动式辅导，员工在一年内完成了超过一百万次模拟训练，用于加快新员工达到岗位要求的速度。
“The Academy”还运营内部助手“Erica for Employees”，用于解答员工关于健康福利、薪资和税务表格等方面的问题。美国银行称，超过 90% 的员工使用该助手。对 IT 服务台而言，Erica 起到了明显的分流作用，使来电数量减少了 50% 以上。
相关工具在减少员工查找信息、重复提问和等待回复等隐性工作方面发挥了作用，相关成本也随之下降。对于受监管且面向客户的业务环境，缩短员工“胜任时间”被视为尤为关键。
沃尔玛：一线排班与多语言支持
沃尔玛在 2025 年 6 月发布的企业更新中披露，通过员工应用程序上线多项人工智能工具，其中包括一款用于优先排序和推荐工作任务的工作流工具。根据公司当时公布的早期结果，团队负责人和门店经理的排班计划时间从 90 分钟缩短至 30 分钟。
作为拥有多元化员工队伍的雇主，沃尔玛在员工应用中提供实时翻译功能，支持 44 种语言。公司表示，正利用人工智能升级员工软件，将内部流程指南转化为多语言指引。
截至披露时，每周有超过 90 万名员工使用该系统，每天通过员工对话式人工智能平台处理的查询超过 300 万次。沃尔玛指出，在其业务规模下，劳动力效率提升尤为明显，但无论企业规模大小，更快速的指导和更完善的支持，尤其是在多语言团队中，都具有直接价值。
公司还提到，除成本节约外，这类易用且高效的软件有助于改善员工保留率、安全标准和服务质量。
汇丰：大规模用例下的治理与安全
汇丰在《Transforming HSBC with AI》一文中表示，公司正在运行 600 多个人工智能用例，员工可使用基于大语言模型的生产力工具处理翻译和文档分析等任务。
在治理和数据安全被视为关键的环境下，汇丰通过专门的人工智能审查委员会和人工智能生命周期管理框架，确保所有自动化系统遵守既有规范。
在人力资源领域，汇丰强调，治理决策需要明确哪些环节可以自动化、如何处理人员数据以及如何长期保持问责。由于人力资源数据通常涉及个人身份信息，公司认为必须遵循并维持最高标准。
运营权衡：效率与信任并重
在实际部署中，多家企业均提到，运营影响不仅体现在速度和效率，还涉及员工对系统的信任。如果自助代理在缺乏把关的情况下给出错误答案，可能导致返工、升级和额外问题。
为降低相关风险，一些企业采用人机结合模式。例如，IBM 的两级处理模式、沃达丰的个性化职位推荐机制，以及沃尔玛和汇丰在人力资源数据治理和安全方面的安排，都在不同程度上引入了监督和审查。
这些做法通过混合服务模式、数据管理纪律和治理机制，使人工智能在扩展应用的同时，兼顾员工信心与公平性。
应用路径：从高频事务到一线场景
从 IBM、沃达丰、美国银行、沃尔玛和汇丰等企业披露的信息看，人力资源中较为成熟的人工智能部署路径具有一定共性：
- 先从高频问题和重复性事务入手，如员工咨询和标准流程办理；
- 随后扩展至招聘、入职和培训等环节；
- 进一步延伸到一线运营场景，通过排班、任务分配和多语言支持节省时间。
这些企业报告的最大收益集中在一个方向：利用人工智能将人力资源职能从传统的“服务队列”模式，转向响应更快、处理更高效的运营体系。
