收藏：100+HR关键指标（Top 100+ HR Metrics）
人力资源的数字化和数据驱动管理，已成为企业在新商业环境中制胜的关键。根据最新的调查显示，超过80%的企业领导者表示，在过去几年充满挑战的环境中，如果没有HR科技工具和数据分析的有力支持，他们的企业很难实现有效运转。
深入理解并有效运用HR指标，可以帮助我们在人才招聘、员工保留、敬业度提升、继任规划、多元化与包容性建设、培训发展等领域作出更加智慧且精准的决策，为组织创造显著的战略价值。
为此，我们特别整理出“100个HR关键指标（Top 100 HR Metrics）”，全面涵盖指标定义及计算公式，助您精准掌握组织的人才状况，制定切实可行的战略决策。希望这份指标指南，能帮助您及所在组织释放人力资源数据分析的全部潜力，提升HR工作的战略影响力。
无论您是HR新手还是资深从业者，相信本指南都能助您更精准地将数据转化为行动，驱动组织成功。
下面，让我们一起探索这些关键指标，开启数据驱动的人力资源新篇章！
Workforce Metrics（人员结构指标）
Headcount（员工总数）
Headcount Growth（员工增长率）
FTE Growth（全职员工增长率）
Average Age（员工平均年龄）
Aged 60+%（60岁以上员工占比）
Average Years in Position（平均在职年数）
Average Years in Service (Tenure)（平均任职年限）
% Full-Time Employees（全职员工占比）
% Part-Time Employees（兼职员工占比）
% Contingent Workers（合同工占比）
Talent Acquisition Metrics（人才招聘指标）
Number of Hires（招聘人数）
Hire Rate（招聘率）
Failed Hires（失败招聘人数）
Hire Fail Rate（失败招聘率）
Time to Hire（招聘时间）
Time to Fill（职位填补时间）
Time to Start（入职周期）
Recruitment Costs（招聘成本）
Hiring Costs（入职成本）
Cost per Hire（每次招聘成本）
Source Channel Cost（招聘渠道成本）
Average Hire Pay（平均入职薪资）
Average Hire Age（平均入职年龄）
Number of Vacancies（职位空缺数量）
Vacancy Fill Rate（职位填补率）
Retention Metrics（员工保留指标）
Number of Leavers（离职人数）
Overall Turnover Rate（整体离职率）
Voluntary Turnover Rate（主动离职率）
Involuntary Turnover Rate（非自愿离职率）
Retention Rate（员工保留率）
Stability Index（稳定指数）
Average Tenure at Exit（离职员工平均任职时间）
% Regrettable Loss（遗憾流失比例）
Cost to Replace Employees（替代员工成本）
Cost of Turnover（离职成本）
Retention (Flight) Risk Score（离职风险评分）
Impact of Loss Score（员工离职影响评分）
Internal Mobility Metrics（内部流动指标）
Number of Promotions（晋升人数）
Promotion Rate（晋升率）
Time to Promotion（晋升所需平均时间）
Lateral Moves（横向调动数量）
Lateral Move Rate（横向调动率）
Time to Lateral Move（横向调动所需时间）
Demotions（降职数量）
Demotions Rate（降职率）
Time to Demotion（降职所需时间）
Build Rate（内部填补职位比例）
Buy Rate（外部招聘比例）
Performance Metrics（绩效表现指标）
% High Performers（高绩效员工比例）
% Low Performers（低绩效员工比例）
% High Potentials（高潜人才比例）
% Talent（人才比例）
Learning and Development Metrics（培训与发展指标）
Learning Completion Rate（培训完成率）
Total Training Hours（培训总时长）
Total Training Cost（培训总成本）
Cost per Employee for Training（人均培训成本）
Time to Productivity（员工达成生产力的时间）
Skill Gap Percentage（技能差距百分比）
Organizational Structure Metrics（组织结构指标）
Reporting Layers（报告层级数量）
% Managers（经理比例）
Direct Span of Control（直接管理幅度）
Indirect Span of Control（间接管理幅度）
Rewards Metrics（薪酬激励指标）
Total Base Pay（总基本薪酬）
Total Bonus（奖金总额）
Total Fully Loaded Labor Cost（员工完全负担成本）
Average Base Pay (Full-time)（全职员工平均基本薪酬）
Average Base Pay (Part-Time)（兼职员工平均基本薪酬）
Target Bonus（目标奖金）
Actual Bonus（实际奖金）
% Bonus Achieved（奖金达成比例）
Fully Loaded Cost per Employee（每名员工的综合成本）
Relative Salary Position（相对薪资水平）
Compa Ratio（薪酬比率）
Time to Salary Raise（薪资提升所需时间）
Diversity and Inclusion Metrics（多元与包容性指标）
Diverse Employees（多元员工数量）
% Diverse Workforce（多元化员工比例）
% Diverse Managers（多元化经理比例）
% Diverse Leadership Team（多元化领导团队比例）
% Diverse Promotions（多元化晋升比例）
% Diverse Hires（多元化招聘比例）
% Diverse Turnover（多元化员工流失比例）
Inclusion Index（包容指数）
Inclusion Net Promoter Score (iNPS)（包容性净推荐值）
Pay Gap Across Diverse Groups（不同群体间的薪酬差距）
Absenteeism Metrics（缺勤指标）
Absence Rate（缺勤率）
Absence Cost（缺勤成本）
Absence Frequency（缺勤频率）
Absence Duration（缺勤时长）
Bradford Factor（布拉德福德系数）
Succession Management Metrics（继任管理指标）
Coverage Ratio（继任候选人覆盖比例）
Listed Successors（列出继任候选人数）
Available Successors per Position（每职位可用继任者数量）
Succession Readiness（继任准备度）
Employee Engagement Metrics（员工敬业度指标）
Employee Net Promoter Score (eNPS)（员工净推荐值）
Employee Engagement Participation Rate（员工敬业度活动参与率）
其他重要指标（Other HR Metrics）
Average Revenue per Employee（人均创造收入）
Time to Productivity（员工达到生产力的平均时间）
Skill Gap Percentage（技能差距比例）
Total Training Cost per Employee（每位员工培训成本）
Time to Salary Raise（获得薪资提升的时间）
Build Rate（内部培养率）
Buy Rate（外部招聘率）
Number of Listed Successors（被列为继任者的员工数量）
Available Successors per Position（每个职位的可用继任者数量）
Promotion Rate（晋升率）
Demotion Rate（降职率）
Reporting Layers（组织结构报告层级）
Direct Span of Control（管理人员直接管辖人数）
Indirect Span of Control（管理间接范围）
Skill Gap Percentage（技能缺口比例）
Total Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
% Absenteeism（缺勤率）
Average Bonus Percentage（平均奖金比例）
Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
上述总结涵盖了HR领域最关键的100项指标，提供清晰定义与作用，便于快速查阅与决策参考。
只雇佣AI？硅谷一创业公司的招聘广告“出圈”，引发人们对未来的思考只雇佣AI？硅谷一创业公司的招聘广告“出圈”，引发人们对未来的思考
近日，一家名为 Firecrawl 的初创公司在 Y Combinator 招聘板上发布了一条“只招 AI 的岗位”，年薪仅在 1 万到 1.5 万美元之间。这个话题一石激起千层浪，也再次将“AI 是否能成为企业‘员工’”的讨论推到台前。几乎在同一时间，企业管理软件巨头 Workday 宣布推出全新的 Workday Agent System of Record（ASOR），正式赋能企业管理“AI Agent”。
两件事叠加，让人不禁好奇：未来的组织形态，究竟会是什么样？
1. Firecrawl“AI 岗位”何以成为刷屏话题？
Firecrawl 是一家获得 Y Combinator 支持的创业公司，最初从编程教育领域转型，专注为 AI 系统提供开源 Web 爬虫服务。该团队最近在 YC 的官方招聘平台贴出了一则极具话题性的职位信息：
“请仅在你是 AI Agent，或创建了 AI Agent 的情况下再来申请。”
岗位职责包括自主研究当下热门的模型动向并构建示例应用；而薪资仅 1 万到 1.5 万美元/年，看似并不够养一个人类开发者，却“足以”支撑一个无需吃喝住宿的 AI 程序。Firecrawl 创始团队坦陈这是一次 PR+实验 的尝试：他们想借此寻找能够开发出“真能落地”的 AI Agent 的高手，也希望藉由这一反常规操作吸引更多人的关注。
不过，从他们后续反馈看，尽管收到了约 50 份“AI 应聘”，暂时还没有哪个满足公司对自动化研发与管理的高要求。
2. 社交媒体热议：从调侃到对未来的设想
Firecrawl 这份招聘帖迅速在社交媒体上发酵。有人质疑是噱头，也有人兴致勃勃地想象“AI 替代人力”的场景。其中，最吸睛的一则评论，活脱脱像一出科幻对话：
私募基金（PE）：我们想收购你们公司。你们有多少员工？CEO：零……不过我们有 275 个 AI Agent，在做 3000 人的工作，每年只花 1.5 万美元。
虽然带着调侃的语气，但也反映了人们对“大规模 AI 劳动力”可能带来的冲击有所期待或焦虑。和 Firecrawl 这样的“小步试水”相比，企业对 AI 的依赖 已经不仅局限在呼叫中心、聊天机器人等特定领域，而是开始从底层基础设施（如爬虫、数据处理）到上层业务逻辑（例如代码生成、自动化运营）全方位渗透。
3. Workday Agent System of Record：让“AI 员工”成为正式档案
几乎在同一时间，Workday 于 2025 年 2 月 11 日发布了最新的 Workday Agent System of Record (ASOR)。这是其新一代 Workforce Management 方案中的重要里程碑，为企业提供了一套专门管理 AI 工具或 AI Agent 的体系。以下是基于 Workday 官方信息整理的关键亮点：
AI Agent 统一登记与身份管理借助 ASOR，企业可以像在 Workday 系统中登记人类员工信息那样，为 AI Agent 设立专门的“档案”（Record），包括 Agent 的名称、版本、负责的业务领域、权限范围等。
实时监测与合规管控ASOR 支持对 AI Agent 在企业内各系统间的行为进行可追溯监测，如接收了哪些输入、执行了哪些操作、产出了哪些结果。同时还能关联企业或行业的合规策略，如数据访问等级、敏感信息保护等，一旦 Agent 触发异常行为，系统将自动预警。
授权与性能评估在 ASOR 框架下，企业 HR 与 IT 团队可对 AI Agent 的权限进行灵活配置，并通过绩效指标了解 Agent 是否达到预期产出或效率。例如，可以量化该 Agent 帮助分析的数据量、生成的文档质量以及为团队节省的时间成本。
AI 与“人力”协同Workday 方面强调，ASOR 并非鼓励公司用 AI 取代人力，而是帮企业 “稳妥地” 推动人机协作：让人类员工与 AI Agent 各司其职，减少重复性工作，并确保最终决策和关键审核仍掌握在合格的人员手中。
4. “AI 员工”与“人类员工”：一条尚未清晰的边界
Firecrawl 的例子表明，目前要真正“雇 AI”还显得不切实际。从技术上，大模型虽有强大的生成、分析能力，但依旧缺乏对复杂项目的完全自主规划；从管理和法律上，AI 的责任归属、劳动关系认定、薪酬及合规标准都还在探索阶段。不过，正如 Workday 推出的 ASOR 所示，主流 HRTech 供应商已开始正式将 AI 劳动力纳入企业管理体系。未来人力资源部可能不仅要管理人，还要管理那些“数字工作者”——一方面评估其效能，另一方面也要防范其潜在风险。
5. 对人力资源与组织管理的启示
招聘模式的升级虽然 Firecrawl 的招聘更像一场高调实验，但它反映了企业在特定领域对“可自动执行任务的 AI 系统”的需求正在增长。HR 在未来可能要评估和筛选的不仅是人选，还有“AI 模型”或“Agent 产品”的适配度。
人才与技术深度融合人机协同已成为新趋势。具有 AI 技术背景或跨领域管理能力的专业人才，将在组织中扮演连接点的角色：帮助 AI Agent 融入流程、评估绩效，并做必要的干预或纠偏。
合规与风险控制Workday ASOR 的出现，暗示着大规模使用 AI 工具的企业势必需要更加成熟的合规方案。不论是数据安全，还是在决策过程中出现失误时的责任归属，都需要明晰的流程与法律依据。
组织文化的塑造当“AI 同事”成为常态，企业文化也将面对冲击：如何让人类员工接受并拥抱智能工具？如何平衡工作分工，让 AI 和人类各施所长？这对管理者的沟通与变革能力提出了更高要求。
6. 结语：从“噱头”到“系统化管理”，下一步会怎样？
Firecrawl 的“雇 AI”招聘帖，虽然带着极强的 PR 属性，但也让人们切实感受到——AI 已不再只是后台算法，而正逐步走向前台，参与到企业日常运营。而 Workday 全新发布的 Agent System of Record 则是主流软件厂商对这一趋势的正式回应，表明大企业在管理“数字劳动力”方面的需求正变得现实且急迫。无论是担忧 AI 会抢走工作机会，还是期待它能极大提升效率，都无法否认：当技术与人力资源紧密结合，组织架构与管理方式都将被重新定义。或许在不远的将来，“你的团队有多少 AI Agent？” 也会像“你有多少员工？” 这样成为一家公司竞争力的衡量维度之一。趁现在，不妨思考如何让“人机协作”真正发挥 1+1>2 的效能，迎接新一轮的 HR 变革浪潮。
硅谷
2025年02月16日
硅谷
未来已来！数字员工如何管理？Workday重磅发布 Workday Agent System of Record——数字员工的管理系统数字员工如何管理？Workday宣布推出Agent System of Record，一个用于管理企业AI代理（AI Agents）的全新平台，类似"数字员工”的劳动力管理系统。此系统帮助企业统一管理、监控和优化AI代理的使用，确保合规性、安全性及成本控制。Workday还推出了基于角色的AI代理，涵盖薪资、合同、财务审计和政策管理等领域，使AI能够更自主地支持业务运作。此外，通过Workday Marketplace，企业可探索、部署和定制AI代理，进一步推动AI驱动的数字化转型。更多相关HR科技前沿趋势，请关注HRTech的持续报道。
数字员工正在成为现实，Workday 让企业能够像管理人类员工一样管理 数字员工- AI 代理（AI Agents）！
2025年2月11日，Workday 正式发布Workday Agent System of Record（AI 代理管理系统），这是一项具有颠覆性的创新，旨在帮助企业集中管理 AI 代理，让“数字员工”真正融入现代工作环境。这一平台不仅提供 AI 代理的注册、部署、治理，还解决了 AI 代理碎片化、合规性、安全性和成本优化等关键问题。
Workday 的这一举措，意味着 HR 不再只是管理“人力资源”，而是要同时管理“数字员工”——AI 代理成为团队成员，承担复杂的工作任务，与人类员工协作，真正重塑 HR 领域的工作方式。更多相关HR科技前沿趋势，请关注HRTech的持续报道。
Agent System of Record（AI 代理管理系统）：全新的数字劳动力管理方式
Workday 认为，未来的劳动力将由人类员工和 AI 代理共同组成，因此，企业需要一个专门的系统来管理这些 AI 代理的权限、任务、成本和绩效。Agent System of Record 充当了企业 AI 代理的“主系统”，提供了一个统一的管理平台，确保 AI 代理能够安全、合规、高效地运行。
Workday 的战略意义与行业竞争力
Josh Bersin 在他的分析中强调，AI 代理管理是企业进入 AI 时代不可避免的趋势，但目前市场上缺乏一个成熟的 AI 代理管理体系。Workday 通过推出 Agent System of Record，正在填补这一市场空白，确保企业可以更好地控制 AI 代理，并消除企业在 AI 代理治理上的顾虑。
Rebecca Szkutak 进一步指出，企业越来越多地采用 AI 代理来优化 HR 和财务等关键业务流程，而 Workday 通过提供一个全面的 AI 代理管理工具，使企业不必担心 AI 代理的不当行为、数据泄露或合规性问题。这种管理平台的出现，降低了企业对 AI 代理使用的风险，也促进了 AI 代理的广泛落地。
Agent System of Record核心功能
1️⃣ 集中管理所有 AI 代理：无论 AI 代理来自 Workday 还是第三方供应商（如 Microsoft、Google、AWS 或 SAP），企业都可以在一个控制面板中统一管理。
2️⃣ 实时监测 AI 代理的任务执行情况：HR 和 IT 团队可以查看 AI 代理的任务日志，确保其行为透明可控。
3️⃣ 权限和数据访问控制：AI 代理只能访问被授权的数据，防止不当数据泄露或滥用。
4️⃣ AI 代理的预算与成本管理：企业可以追踪 AI 代理的使用频率、运营成本，并分析其 ROI（投资回报）。
5️⃣ 自动化合规检查：AI 代理的所有活动都会记录并自动匹配企业的合规性要求，降低法律风险。
6️⃣ 灵活的 AI 代理市场（Workday Marketplace）：企业可以直接从 Workday Marketplace 发现、部署并管理不同的 AI 代理。
AI 代理管理的领先价值：Workday 为行业带来的变革
Workday 之所以能够率先推出 AI 代理管理平台，是因为它深耕 HR 领域多年，理解企业对劳动力管理的需求。这一创新将对行业产生深远影响：
1️⃣ HR 科技行业的新标准：
Workday 的这一创新，很可能会促使 SAP、Oracle、ADP 等主要 HR SaaS 供应商加快 AI 代理管理的布局，HR 领域的竞争将进入“AI 代理治理”时代。
2️⃣ HR 角色的转型：HR 需要学会管理 AI
过去，HR 负责管理人类员工的绩效和发展，未来，HR 需要学习如何管理 AI 代理，让 AI 代理成为高效的“数字员工”。
3️⃣ 企业 AI 应用落地的关键突破口
许多企业对 AI 代理的安全性、合规性、可控性存疑，Workday 提供的集中管理平台可以加速 AI 在 HR 领域的落地。
4️⃣ 构建企业 AI 生态系统，推动智能协作
通过 Workday Marketplace，企业可以轻松集成第三方 AI 代理，打造一个完整的 AI 生态系统。
企业对 AI 代理管理的潜在担忧
尽管 AI 代理管理系统提供了诸多优势，企业仍然对其带来的挑战和风险有所顾虑：
🔹 数据安全与隐私风险：
AI 代理通常需要访问企业内部的敏感数据，如员工信息、薪酬数据、财务记录等。企业需要确保 AI 代理不会访问未经授权的数据，并具备严格的加密与访问控制措施。
🔹 AI 代理的自主决策能力及可控性：
Workday 强调 AI 代理将与人类员工协作，但 AI 代理在某些情况下可能会做出错误决策或产生偏见。企业需要对 AI 代理进行持续的监控、调优，并设定“人工干预”机制，以确保 AI 的行为符合业务目标和道德标准。
🔹 合规与法律风险：
AI 代理的使用需符合 GDPR、CCPA 以及各国的劳动法规，确保数据处理和隐私政策符合监管要求。企业在部署 AI 代理前，必须建立强大的法律和合规框架。
🔹 员工接受度与文化变革：
AI 代理的普及可能会引发员工的焦虑，尤其是在自动化取代某些岗位的情况下。企业需要通过透明的沟通、再培训（reskilling）、技能提升（upskilling）等方式，确保 AI 代理与员工的关系是互补而非替代。
🚀 AI 代理时代已经到来，HR 的角色正在进化，企业准备好了吗？
Workday 通过 Agent System of Record，让企业能够管理 AI 代理，就像管理人类员工一样。这不仅让 AI 代理变得更可控、更安全，也开启了 HR 领域从“人力资源管理”到“数字劳动力管理” 的新时代。
💡 HR 专业人士和产品负责人必须思考的问题：
你所在的公司是否已经部署 AI 代理？它们是如何管理的？
如果未来 AI 代理成为团队成员，HR 如何衡量它们的绩效？
AI 代理的安全和合规性如何保障？你的公司有相关政策吗？
你的 HR SaaS 供应商是否提供 AI 代理管理工具？如果没有，Workday 是否值得考虑？
🚀 AI 代理时代已经到来，HR 的角色正在进化，企业准备好了吗？
硅谷
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