基于人工智能的企业个性化薪酬方案生成机制研究

摘要：近年来人工智能技术快速发展，在企业人力资源管理中应用渐多，尤其在个性化薪酬方案设计与实施上潜力巨大。现有研究主要集中在AI薪酬预测、绩效评估及员工满意度提升等方面的应用，但对基于AI构建个性化薪酬方案生成机制的研究较少。本研究旨在探讨如何利用AI技术，特别是机器学习和大数据分析，构建能根据不同员工特点和企业发展需求生成个性化薪酬方案的机制，将通过文献综述、案例分析和实证研究结合的方法，探索AI在其中的应用，为企业提供科学合理的薪酬管理策略，也为相关研究领域提供新的视角和理论支持。

关键词：人工智能；个性化薪酬方案；生成机制；机器学习；大数据分析；企业薪酬管理

引言

数字化转型中，企业人力资源管理正从“标准化”转向“个性化”，薪酬管理作直接影响员工激励、人才留存与战略实现。传统薪酬方案同质化严重，难以兼顾员工个体差异与企业动态需求，容易导致激励弱化、核心人才流失，而人工智能技术可以挖掘海量数据，捕捉员工与企业动态特征。但现有研究多为AI在薪酬管理的碎片化应用，缺乏对个性化薪酬方案生成机制的系统探索。本研究不仅提升薪酬资源配置效率，也能丰富AI在人力资源管理领域的应用理论，具有重要的实践与学术价值。

一、理论基础

（一）个性化薪酬的核心内涵

个性化薪酬是基于“员工价值差异化”和“激励需求多元化”形成的薪酬体系，其核心在于通过精准匹配员工个体特征与企业发展目标，实现“薪酬-绩效-留存”的正向循环。从构成来看，个性化薪酬不仅包含固定工资、绩效奖金等经济性报酬，还涵盖培训机会、弹性工作、职业晋升通道等非经济性报酬，需根据员工年龄、技能等级、职业阶段等维度动态调整[1]。就像青年员工可能更关注薪酬增长速度与培训机会，而资深员工更重视薪酬稳定性与福利保障。

（二）人工智能在薪酬管理中的应用基础

人工智能在薪酬管理中的应用依托两大技术支柱，机器学习与大数据分析。机器学习通过算法对历史数据进行训练，能够识别薪酬与员工绩效、流失风险等变量的潜在关联，如通过回归模型预测“某一薪酬调整幅度对员工留任意愿的影响”；大数据分析则通过整合内外部多源数据，如员工行为数据、行业薪酬报告、区域经济指标，为薪酬决策提供全景视角。两者的结合打破了传统薪酬设计中“经验主导”的局限，使方案生成从“被动响应”转向“主动预测”。

（三）从激励理论到技术适配的理论支撑

个性化薪酬方案的生成需以经典理论为基础，如马斯洛需求层次理论、赫茨伯格双因素理论等激励理论揭示了员工需求的差异化特征，为薪酬要素的个性化配置提供了逻辑依据；人力资本理论强调员工技能、经验等无形资本的价值差异，支撑了“按价值付薪”的方案设计原则。而技术接受模型则为AI薪酬方案的落地提供了参考，即需考虑员工对技术工具的感知有用性与易用性[2]。

二、企业个性化薪酬方案生成机制的构建

基于人工智能的个性化薪酬方案生成机制要形成“数据输入-模型运算-方案输出-动态优化”的全流程闭环，具体分为四个核心层级。

（一）数据采集层：多源数据的整合与标准化

数据是机制运行的基础，建立“三维数据池”——员工维度包含年龄、学历、技能等级等基本信息和绩效表现、需求偏好，企业维度有战略目标、成本预算、组织架构，外部维度涵盖行业薪酬分位值、区域最低工资标准、人才市场供需。还要通过HR系统对接、员工问卷、第三方采购整合数据，统一标准比如把技能等级量化成1-5分，解决“数据孤岛”问题。

（二）数据处理层：特征提取与价值量化

数据处理主要是把原始数据变成能建模的特征变量，先清洗数据剔除误报的绩效等异常值，用行业均值填补缺失的外部数据，再通过特征工程提取关键变量。比如把项目经验转化成核心项目参与次数、成果转化率等可量化指标，最后做价值量化建立关联规则，像某技能行业薪酬溢价率=（行业平均薪酬-企业当前薪酬）/企业当前薪酬，给后续模型提供权重参考。

（三）模型构建层：基于机器学习的方案生成逻辑

模型构建要让员工需求和企业目标双向适配，用多目标优化算法建核心模型，以员工激励效果最大化（比如提升留存率、绩效）和企业成本效益最大化（比如提高薪酬投入产出比）为目标，通过决策树划分高潜力年轻员工、核心技术资深员工等群体，再用随机森林匹配薪酬要素组合；比如给高潜力年轻员工设计“基础工资（70%）+绩效奖金（20%）+培训补贴（10%）”方案并按技能提升调奖金系数，给核心技术资深员工生成“基础工资（80%）+项目分红（15%）+弹性福利（5%）”方案并绑定专利奖励，同时用历史数据训练优化模型。

（四）方案输出与动态调整层：从静态方案到动态适配

方案输出要既好懂又好用，给HR部门的可视化报告要包含薪酬结构、调整依据和绩效提升预期等内容，员工的个性化说明要讲清。比如“你绩效奖金系数高于团队均值是因为近3个项目成果转化率达到90%”，增强认可度。动态调整也很关键，每季度更新员工绩效变化、企业战略调整、外部市场变动等数据，触发模型自动迭代，比如某岗位人才需求激增时，模型会提示上调薪酬到行业75分位来降低流失风险[3]。

三、应用路径与案例分析

（一）从试点到全面落地

企业应用AI个性化薪酬方案生成机制需遵循“试点-迭代-推广”的路径。首先选择代表性部门（如销售部或研发部）作为试点，通过小范围数据采集构建简化版模型，验证数据采集的可行性与方案的初步效果。其次根据试点反馈优化模型，如补充“客户满意度”等未被纳入的关键变量。最后在全企业推广时，结合部门特性调整模型参数，如销售部侧重“业绩增长”权重，研发部侧重“专利产出”权重等。

（二）浪潮软件的实践效果

浪潮软件拥有员工500多人，为解决“核心技术人员年流失率15%”“薪酬与绩效关联弱”的问题，引入AI个性化薪酬方案生成机制，其具体做法是在数据采集阶段整合员工2年技能认证、项目贡献等数据，结合行业报告与成本预算建立数据池。模型训练阶段通过决策树划分“核心技术岗”等三类岗位，针对核心技术岗强化“技术专利”等变量权重。方案输出阶段为核心技术人员生成“基础工资+技术津贴+项目分红”方案，薪酬提升8%-12%，同时配套弹性工作与培训基金。动态调整阶段每季度应更新数据并调整分红。实施该方案1年后，核心技术人员流失率降低至6%，项目交付效率提升了20%，薪酬投入产出比提高了15%，从而验证了机制的有效性。

四、结论

综上，基于人工智能的个性化薪酬方案生成机制通过“数据-模型-输出-优化”的闭环架构，能够实现员工个体需求与企业发展目标的精准匹配。浪潮软件的实践案例表明，该机制在降低核心人才流失率、提升组织运行效率及薪酬投入产出比方面具有显著成效。值得注意的是，该机制的落地实施需以数据安全保障与算法公平性控制为前提，以规避数据隐私泄露风险及薪酬分配隐性歧视等问题。未来研究可进一步拓展非结构化数据，如员工沟通记录等方面的应用场景，并强化机制在不同行业与组织场景中的适配性，从而提升其智能化水平与实践应用价值，为企业薪酬管理提供更坚实的理论与实践支撑。

参考文献：

[1]陈悦.F公司薪酬体系优化设计[D].华东师范大学，2024.

[2][涂钰珺.薪酬视角下人工智能应用对制造业企业内部控制质量的影响研究[D].湖南工业大学，2023.

[3]李婷，刘佳.人工智能驱动下的企业薪酬税务协同管理系统构建研究[J].中外企业文化，2024，（11）：66-69.