此次闭门会吸引了bilibili、博世、长鑫存储、迪士尼、TKE蒂升电梯、村田电子、顶正投资、国泰海通证券、华勤技术、朗新科技集团、洛阳钼业、三生制药、上海药明康德、上汽大众、施耐德电气、天合光能、英迈中国、阳光电源、豫园珠宝、顾家家居等名企HRSSC负责人、HRIS负责人参加，现场大家围绕AI技术在人力资源共享服务中心的应用展开了深度探讨。
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某头部互联网企业实践：从产品型组织到智能体生态体系
传统的SSC是标准的流程处理器，以标准化和规模效应为核心价值。而AI驱动的SSC，其内核必须转向产品化与智能化。
国内某头部互联网企业的实践为我们提供了一个范本。他们将SSC的每一项服务——从入职办理到离职手续，从薪酬福利到员工咨询——都视为独立产品进行全生命周期管理。这种转变使SSC从被动的服务接收方转变为主动的产品设计者。
该企业SSC负责人提到：“我们建立了产品专家团队和服务交付团队的明确分工。产品专家团队负责产品规划、流程设计和体验优化，他们需要具备业务洞察力和产品思维；服务交付团队则专注于服务的标准化执行和日常交付，确保服务质量和效率。”
每个“产品”都遵循严格的管理框架，包括背景分析、目标设定、现状评估、解决方案和落地计划五个核心环节。以员工入职产品为例，产品团队会全面分析入职流程中的痛点，设定体验和效率提升目标，评估现有流程差距，最终设计出端到端的优化方案。
在AI应用方面，“我们的技术布局就像城市交通系统——大模型平台是高铁，承担核心智能运算；RPA机器人是地铁，按照固定路线高效运行；VBA工具则是出租车，解决最后一公里的个性化需求。”这种分层、协同的技术布局，有效地确保了“合适的工具解决合适的问题”。
这场进化的终极目标，是构建一个极简组织。极简组织不是简单地减少人员，而是通过产品化思维和智能化工具，让团队专注于创造更大价值。这种创新实践不仅提升了运营效率，更重新定义了SSC的价值定位——从成本中心转向价值创造中心，为企业带来了实实在在的业务收益。
施耐德电气：高质量的数据是AI应用的隐形基石
无论AI模型多么先进，数据都是隐形的基石。施耐德电气HR数字化负责人葛维宁一针见血地指出：“高质量的数据集是人工智能的基础。”许多企业的AI项目折戟沉沙，问题往往不是出在算法上，而是出在数据这个“隐形基石”的崩塌上。
施耐德的实践揭示了构建稳健数据基座的关键在于治理与合规的双轮驱动。他们通过建立企业级的数据中台，整合了来自14个上游系统的数据，覆盖超过150个业务场景。其精髓在于设立了严格的“数据闸门”机制，在数据产生的源头进行校验，确保其准确性、完整性与一致性。
除此之外，施耐德在AI应用上采取了务实的态度，优先选择已经验证过的场景进行试点。他们开发了多种AI工具，如人才画像分析、员工旅程解读和绩效评估辅助等，这些工具都基于强大的数据中台能力。
数据治理是一项需要持之以恒的“脏活累活”，但它决定了AI这座大厦能建多高、多稳。在数据合规方面，尤其对于跨国企业，施耐德采取了极为审慎的策略，所有涉及员工敏感信息的AI应用都要确保数据绝不出境。这种对数据主权和隐私保护的坚守，并非阻碍，而是AI应用得以长久、安全运行的前提。
AI落地路径：从“问查办”到“一句话找人”
作为HR科技领域的实践者，亚派智能科技CEO陈锦森从DHR公会AI战略合作伙伴角度分享了独具特色的“问查办”实施框架，为AI落地提供了清晰的操作路径。
在“问”的层面，亚派智能展示了如何通过智能问答系统实现员工服务的质的飞跃。与传统的关键词匹配不同，新一代智能问答能够理解员工的自然语言表达，甚至能够处理模糊查询和上下文关联问题。
在“查”的维度，系统实现了从“人找数”到“数找人”的转变。通过自然语言查询接口，管理者可以用日常语言直接获取所需的人力资源分析结果，无需学习复杂的查询语法或报表工具。
最重要的突破体现在“办”的环节。在这个环节智能体对话式事务处理能力，员工通过自然对话即可完成请假、证明开具等业务流程，系统能够理解用户意图并自动填写相关表单。
亚派智能特别展示了基于人才标签体系的智能匹配功能——“一句话找人”。管理者只需用日常语言描述需求，系统即可智能推荐匹配的内部人才。这一能力依赖于标签体系、意图识别与智能算法三层技术架构的协同。
行业共识与挑战应对：圆桌讨论的深度洞察
在圆桌讨论环节大家围绕六个核心挑战展开了深入讨论，形成了具有实践价值的行业共识。
1.数据基础：AI落地的隐形基石
多家企业代表认为数据质量是AI应用的最大障碍。一位来自制造业的SSC负责人表示：“我们系统众多，数据标准不一，直接影响了AI应用的效果。”讨论形成的解决方案包括：从数据生成源头抓起，确保数据在产生阶段就是数字化的；同时利用AI技术本身改善数据质量，形成良性循环。
2.团队能力：认知与技能的双重升级
在团队AI技能建设上，出现了两种观点的碰撞：一种认为HR人员应具备一定的技术能力，另一种则认为应专注于业务场景，技术问题交给专业团队。最终共识是：SSC人员需要成为AI产品经理，既懂业务又懂技术应用，能够准确描述需求并评估解决方案的效果。
3.预算配置：分阶段实施策略
对于预算有限的企业，会议提出了务实的分阶段实施策略：优先选择投入小、见效快的场景，通过实际成果争取更多资源。同时，可以充分利用开源工具和免费资源，降低初期投入成本。这一“小步快跑、价值驱动”的策略获得与会者的普遍认同。
4.应用验证：业务价值驱动的实施策略
在AI应用的效果验证方面，会议提出了务实的价值评估框架。企业需要采用“3倍率资源”效益模型衡量投入产出比，同时兼顾专业性与用户体验的双重标准。这意味着AI解决方案不仅后台模型要专业准确，前端的交互和结果呈现也必须符合用户习惯。
5.安全合规：风险管控的系统性方案
随着AI应用深入员工数据，隐私保护、算法透明度、数据合规成为关键风险点。与会企业分享了安全合规的具体实践：采用私有化部署或本地大模型微调降低安全风险；建立数据分类与脱敏体系；强化访问控制和审计机制。
6.产品选择：务实落地的决策框架
在选择AI产品时，企业形成了明确共识：以场景为先，从单点切入；选择有行业经验的供应商；注重业务理解与服务响应能力。部署策略上倾向于采用轻量/小模型方案，内部私有化部署为主，分阶段集成AI模块。
与会企业指出，AI应用的落地后的运营与持续优化是关键环节。很多企业在试点后未能形成长期机制，导致AI项目昙花一现。因此，需要建立包括定期复盘、优化规则在内的长效机制，将数据治理从项目制转为运营化数据管理。
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这场闭门会清晰地表明，AI将推动HRSSC从成本中心向价值中心转变。未来SSC的核心能力将不再是事务处理效率，而是数据洞察和员工体验优化能力。
SSC人员的角色也将发生根本性变化。他们需要成为AI训练师、流程设计专家和员工体验顾问。这种转变既带来挑战，也创造了新的职业发展机会。
对话式交互将成为主流。员工将通过自然语言与SSC交互，获得个性化服务。这种变化要求SSC彻底重构现有的服务模式。
AI还将推动HR三支柱模型的演化。SSC与COE和BP的界限将变得模糊，数据和分析能力将成为三大支柱的共同基础。
未来已来，唯变不变。当AI技术以不可阻挡之势重塑人力资源管理的每一个环节，HRSSC作为人力资源交付的核心载体，正面临前所未有的机遇与挑战。那些能够率先拥抱这一变革的HR领导者，不仅将提升自身职能的战略价值，更将在人才争夺日益激烈的当下，为组织创造可持续的竞争优势。
