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2026AI在HR领域调研问卷

本次调研旨在了解中国企业 AI+HR 应用的现状、痛点与未来规划，形成可对标的行业基准数据，结果将在行业活动上公开分享。问卷约 5 分钟，所有数据仅用于统计分析，不单独披露任何企业信息。

Q1:所属行业

消费品 & 零售电商（快消 / 耐消）
餐饮酒店文旅
医疗/医药器械
交通与汽车产业（汽车及零部件、运输与物流）
互联网 / IT / 半导体 / 通讯
金融服务
机械制造
能源化工
运输与物流/汽车交运
专业服务（法律 / 公关 / 教育等）
房地产&建筑
其他

Q2:企业性质

外商独资
中外合资
国有及国有控股
私营 / 民营
其他

Q3:员工规模

＜500
500–999
1000–4999
5000–10000
1万–10万
10万以上

Q4:HR 团队规模

≤5
6–10
11–30
31–80
81–200
≥200

Q5:您负责的岗位

HRD / HRVP / 人力资源总监
各模块负责人（招聘 / 薪酬 / 培训等）
HRBP
SSC
IT / 数字化负责人
CEO / 业务负责人
其他

Q6:企业对 AI 在 HR 领域应用的态度

开放（支持并主动规划场景）
鼓励（鼓励使用，但无明确场景规划）
中立（不鼓励不禁止，可个人使用）
谨慎（限制使用）

Q7:贵司 AI+HR 的推进阶段

尚未考虑
探索规划期（了解技术，未正式投入）
试点尝鲜期（1–2 个场景试点）
深度融合期（多模块已开始应用）

Q8:贵司暂未推进 AI+HR 的核心原因

技术成熟度不足
投入成本过高
数据基础薄弱（数据孤岛未解决）
无明确业务痛点
合规风险担忧
缺乏 HR+AI 复合人才
其他

Q9:促使贵司推进 AI+HR 最主要的驱动因素是？

高层战略推动
核心业务痛点迫切（招聘效率、培训成本、数据割裂等）
同行已在推进，不想落后
AI 技术已趋成熟，具备落地条件
其他

Q10:若已落地，贵司采用的 AI 工具 / 平台来源

自主研发
外部采购
外部采购 + 自主研发
其他

Q11:贵司现有的 HR 系统，是否自带 AI 模块 / 功能？使用情况如何？

现有系统没有 AI 模块
有 AI 模块，但基本没用
有 AI 模块，部分在用
不太清楚

Q12:是否有专人 / 团队负责 HR 领域 AI 的研发与运营

已设置专人 / 团队
规划中
暂未明确

Q13:负责该工作的核心部门

由CEO / 管理层直接牵头带队
IT /信息化部门
人力资源部
专设 AI 产品团队
跨部门联合团队
其他

Q14:目前 AI 在贵司 HR 工作中，主要承接到什么程度？

主要做内容生成（写 JD、写文案、做课件）
参与判断（简历初筛、数据分析），最终决定由人做
能独立跑完一段流程（如从筛选、邀约到面试安排）
参与管理决策建议（组织效能分析、人才策略建议）
尚未实际应用

Q15:以下 HR 模块，AI 在贵司的应用状态是？

未应用
评估/试点中
已应用、效果一般
已应用且有可衡量效果

Q16:您认为 AI 为 HR 工作创造的最核心的 3 大价值是？

提升工作效率（自动化流程、减少重复劳动）
降低人力 / 运营成本（减少人工投入、优化资源配置）
提升决策科学性（数据支撑人才策略）
优化员工体验（便捷咨询、个性化服务）
提升人才管理精准度（精准识人、科学培育）
强化合规性（风险预警、规范流程）
其他

Q17:推进 AI+HR 过程中，贵司面临的主要挑战

人力数据分散或质量不佳
与现有 HR 系统数据不互通（数据孤岛）
缺少既懂业务又懂 AI 的复合人才
工具场景适配性低，匹配不了个性化需求
员工 / 管理者接受度低
效果难以衡量，难以持续投入
投入成本高 / 预算不足
数据安全与合规顾虑

Q18:企业如何衡量 AI+HR 的效果（ROI）

暂无衡量指标
主要定性（满意度调研、业务评价）
主要定量（效率数据、成本数据）
定性 + 定量综合

Q19:您认为推进 AI+HR 落地，最应该优先做的是哪些事？

搭建数据基础（整合现有系统数据）
试点核心模块
重新设计相关流程与岗位分工
组建专项团队（HR+IT + 业务）
制定使用规范与风控机制
全员 AI 技能培训

Q20:作为 AI 应用的数据基础，贵司人力数据目前的集中程度是？

分散在多个系统和线下表格中
核心人事数据已集中，其他模块仍分散
大部分模块的数据已集中
全模块数据统一，且可与业务经营数据关联分析

Q21:贵司已采取或计划采取的 AI 能力建设措施

AI 工具技能培训
引入 AI+HR 专项课程
招聘 / 培养复合型人才
举办企业内部 AI 大赛并分享实践
尚未采取
其他

Q22:针对 AI 在 HR 场景的应用，贵司已建立哪些合规与风险管控措施？

制定了 AI 使用规范或操作指南
明确了人机决策边界（哪些 HR 决策必须由人做出）
对 AI 输出结果有人工复核机制
已向员工告知人力数据的使用范围
定期检查算法结果是否存在偏差
涉及跨境数据传输的有专门合规方案
尚未建立相关措施

Q23:贵司 AI+HR 相关投入的预算情况

有专项预算，但按单个项目临时审批
有年度专项预算，且投入产出纳入考核
没有相关预算
无专项预算，从现有预算中临时调剂

Q24:贵司是否计划引入外部服务商助力 HR 领域 AI 应用

已引入
规划中
倾向自主研发
暂未考虑

Q25:选择 AI+HR 供应商时，贵司最看重的因素

与现有系统的集成能力
对具体人力场景的理解深度
数据安全与合规保障
实施与后续服务能力
价格
对多地域、多语言的支持
是否有同行业落地案例
效果是否可衡量

Q26:未来 1–2 年，贵司会在哪些板块启动 AI 项目

招聘（简历筛选、人才画像、面试邀约）
培训发展（课件、个性化推荐、效果评估）
绩效（目标拆解、数据统计、报告生成）
薪酬福利（核算、福利匹配、成本分析）
组织盘点（人岗匹配、高潜识别、继任）
HR 共享服务（入转调离、考勤、智能咨询）
暂不启动
其他

Q27:未来 12 个月，贵司 AI+HR 相关预算的变化预期

减少
持平
增加
尚不确定

Q28:未来 1–2 年，您认为 AI 在 HR 领域的核心突破方向是？

从单一模块应用转向全链路协同应用
企业级 HR 大模型 / 智能体落地（专属化、场景化）
AI 与 HR 系统深度集成，消除数据割裂
从执行层转向战略层（如组织效能预测、人才战略辅助决策）
个性化体验升级（员工 / 管理者定制化 AI 服务）
暂未明确方向
其他

Q29:您认为未来 HR 部门的主要转型方向

职能升级：摆脱事务执行，转向组织战略与人才规划
业务协同：人力数据赋能业务，输出人才配置解决方案
团队重构：增设人力数字化、AI 运营专项职能
价值迁移：聚焦人才发展、员工体验与内部人才盘活
机制革新：建立人机协同规范，管控 AI 人力决策风险
其他

Q30:是否留下联系方式，以便调研结果发布后第一时间发送给您？

愿意留下联系方式
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