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。
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？
Future of Work
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