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Josh Bersin：HR部门应觉醒，为何员工更信任AI？
Josh Bersin公司讨论一项调查显示，相比于人力资源部门，人们更倾向于信任人工智能，以下文章讲述包括对管理者偏见的担忧、人工智能在决策中的透明度和公正性，以及人们对基于人工智能的绩效和薪酬评估工具的信任。文章强调，人力资源部门需要认识到这一趋势，积极学习和应用人工智能工具，以提高员工的信任和支持。
长期以来，我一直是人力资源部门的粉丝、拥护者和朋友。在我与人力资源团队的每一次讨论中，各地人力资源团队的热情、承诺和善意都给我留下了深刻印象。然而，尽管我们用心良苦，一项针对 851 名企业专业人士的最新调查却发现，“人们对人工智能的信任超过了对人力资源部门的信任”。
什么，这怎么可能是真的？
在你否定调查结果之前，请允许我解释一下这些数据。事实并非如你所想。
首先，当被问及 “你是否更信任人工智能而非人力资源专业人士 ”时，54%的人表示他们更喜欢人工智能，27%的人表示他们更信任人力资源。这个数据虽然听起来很奇怪，但却集中在信任这个话题上。人们都知道管理者是有偏见的，因此任何由人力资源部门提供的绩效考核、加薪或其他反馈都可能存在某种偏见。(即使是回顾性偏见也是偏见）。
而人工智能则没有 “观点”。当在真实数据上实施时，它可能会更 “可信”--65% 的受访者相信基于人工智能的工具会得到公平使用。
这是有道理的：我们已经跨越了从认为人工智能会毁了世界到将其视为基于数据的统计决策系统之间的鸿沟。你可以问人工智能 “为什么选择这个候选人 ”或 “为什么这样评价这个员工”，它会给出准确无误的答案。(人们很难解释自己的决定）。
其次，人工智能作为一种评估绩效的方式已经得到了人们的信任。虽然人工智能绩效工具还很少（Rippling 就是其中之一），但 39% 的受访者认为基于人工智能的绩效评估是公平的，33% 的受访者认为基于人工智能的薪酬决定是公正的。同样，这可能是因为我们可以要求人工智能清楚地解释其决定，而管理者往往凭 “直觉 ”行事。
第三，当被问及 “您是否会重视基于人工智能的绩效工具，以指导您实现职业目标并为您提供建议 ”时，64%的人表示 “会”。这再次表明，人们是多么渴望得到反馈和指导，而许多管理者却做得不好（或不公开）。
这不是对人力资源部门的控诉：它显示了我们为什么不信任管理者
在我看来，这些数据说明了三件重要的事情，每件事情都可能让你大吃一惊。
首先，我们并不总是相信 “管理者 ”会在招聘、绩效和薪酬方面做出合理、公正的决定。员工知道偏见的存在，他们也在寻找能够公平选择和评估他们的系统。
其次，我们已经跨越了 “人工智能是可怕的 ”到 “人工智能是值得信赖的 ”这一鸿沟，使企业现在能够以更广泛的方式使用人工智能系统来做出与人相关的决策。
第三，人力资源部门的方向是明确的。我们现在的任务是立即了解人工智能工具，将其应用到一些最重要的人力资源领域，并花时间对其进行管理、培训，并在我们的专业中加以利用。
至于人们对人力资源的信任，现在是这样的。我们能否赢得公司的信任和支持，将越来越取决于我们对人工智能系统的选择和实施。员工对我们的期望很高，因此我们必须不辜负他们的期望。无论我们是否愿意，人工智能都将改变我们管理员工的方式。
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【纽约】K-12教学数学平台Magma Math获得4000万美元A轮融资
Magma Math 是领先的 K-12 数学教学平台，致力于提高教师效率和课堂管理，公司宣布成功完成 A 轮融资，总投资额达 4000 万美元。本轮融资由 Five Elms Capital 领投，之前的投资者、团队成员和行业专家也参与了本轮融资。新投资将用于为美国、英国和瑞典的学生、教师和地区合作伙伴提供更好的 Magma Math。
自 2015 年推出以来，Magma Math 已成为行业领导者，为瑞典本土市场的大部分教育系统提供支持，并自 2021 年起在美国成功推出，与 30 多个州的地区建立了合作伙伴关系。Magma Math 正在彻底改变数学的教与学方式，让数学更容易获得、更个性化、更吸引人。在获得额外资金后，公司将继续支持以研究为基础的数学教学法，扩大课程内容，利用人工智能功能增强用户体验，并扩大运营规模。
首席执行官兼联合创始人亨里克-阿珀特（Henrik Appert）表示：”我们很高兴在这段旅程中得到 Five Elms 和新合作伙伴的支持。"这笔资金将使我们加快完成使命，让教育工作者能够创建充满活力、以学生为中心的课堂，让所有学生都能接受挑战并得到适当的支持。
Five Elms 合伙人乔-奥诺弗里奥（Joe Onofrio）对此次投资发表了评论： "Magma Math 在应对教育领域最紧迫的挑战方面表现出了卓越的产品与市场契合度。我们很高兴能与 Henrik 及其团队合作，共同致力于提高美国市场的数学成绩。
Magma Math 的数学教育创新方法一直受到认可。该平台将优秀的数学教学法与创新技术相结合，节省了教师的时间，提高了他们为每个学生定制教育的能力。 “过去，学生的知识差距只有在考试后才会显现出来。但那时再去解决这些问题已经为时已晚，因为你已经进入了数学书的下一个部分。有了 Magma，教师可以识别哪些学生在学习上有困难，并了解他们在哪些方面需要持续帮助，"Henrik Appert 解释说。
关于 Magma Math
Magma Math 是一个 K-12 平台，可让学生展示自己的思维，帮助教师实现良好的数学教学法，同时节省时间。它与州立标准保持一致，支持形成性评估、数学讨论、以学生为中心的学习和更深入的数学理解，同时与课堂技术无缝整合，推动学术发展。
关于 Five Elms Capital
Five Elms 是一家领先的成长型投资者，投资于用户喜爱的世界级软件企业。他们提供资金和资源，帮助企业加速发展，进一步巩固其行业领导者的地位。Five Elms 管理着超过 30 亿美元的资产，并拥有一支由 70 多名投资专家组成的全球团队，已在全球投资了 70 多个软件平台。
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【芬兰】人工智能绩效管理平台提供商Taito.ai获得270万美元种子轮融资
总部位于芬兰赫尔辛基的人工智能绩效管理平台提供商Taito.ai 获得了 270 万美元的种子轮融资。由 Accel 领投，旨在利用人工智能改变员工绩效管理。本轮融资还吸引了著名的天使投资人，包括 Eléonore Crespo（Pigment 的联合创始人兼联合首席执行官）、Robert Gentz（Zalando 的联合创始人兼联合首席执行官）、Miki Kuusi（Wolt 的创始人兼首席执行官）和 Ilkka Paananen（Supercell 的联合创始人兼首席执行官）。
Taito.ai 首席执行官克里斯托-奥瓦斯卡（Kristo Ovaska）说： “通过 Taito.ai，我们正在推动组织从根本上转变对员工成长和绩效的思考方式。Taito.ai的平台是我们在Smartly.io时就希望拥有的平台--一个可扩展的、人工智能驱动的解决方案，可实现持续反馈和辅导。我们采访了 100 多位客户，每个人都有与 Smartly.io 类似的痛苦。每个人都希望转向由人工智能驱动的持续绩效提升，而不是人工年度审查。Taito.ai 的自动化赋予经理和员工自主权，让他们能够掌控自己的成长和绩效，让每个人都能专注于最重要的事情：成长和前进。这项投资使我们能够将这一愿景提升到一个新的水平。
Accel 合伙人 Sonali De Rycker 说： “Taito正在通过无缝集成重新发明绩效软件，以适应员工的工作方式，而不是相反。该平台拥有令人惊叹的界面和实用的功能，在传统工具失效的情况下，它能增强团队的能力。我们从所投资公司的经验中了解到传统绩效管理工具的挑战性，因此对 Taito 的技术有着明确的需求。Kristo在建立持久、有价值的企业方面有着良好的业绩记录，而且他在领导大型团队方面有着丰富的第一手经验，这激发了我们改变现状的动力。
公司已经与 Faculty 和 Supermetrics 等客户进行了封闭测试，计划在 2025 年公开发布，以满足对现代人力资源解决方案不断增长的需求。
关于Taito.ai
Taito.ai由Smartly.io的前高管创立，旨在解决传统人力资源工具效率低下的问题，提供一个可自动进行持续反馈、目标设定和绩效考核的平台。这个由人工智能驱动的系统与 Slack、谷歌日历和 Jira 等工具集成，在促进员工发展的同时简化了工作流程。
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【德国】招聘自动化公司Mona.ai获得210万美元种子轮融资
总部位于德国的招聘自动化初创公司Mona.ai获得了210万美元种子轮融资，公司将利用这笔资金开发产品、扩大团队并在欧洲发展业务。
本轮融资由 Earlybird-X 领投，与此同时，这家初创公司还宣布与人才招聘公司 Compleet 和 Index Anzeigendaten 开展战略合作。
“这些联盟对于Mona.ai在DACH地区、法国、英国、荷兰和意大利拓展业务非常重要，"公司表示。
“此外，与QuantPi的合作确保了Mona.ai在遵守欧盟人工智能法案的严格要求方面始终处于领先地位。
Mona.ai成立于2022年，源于德国萨尔州大学。公司表示，它力求简化申请流程并使之 “人性化”，坚持认为其 “人工智能头像为数字招聘世界带来了个人风格，同时又不失效率”。
虽然公司最初专注于临时雇佣行业，但它表示，现在它为任何正在寻找智能和人性化替代方案的招聘人员提供服务。
“首席执行官费利克斯-亚当（Felix Adam）说："这笔资金反映了我们Mona.ai团队过去一年半的辛勤工作。
“尽管我们是行业中的新玩家，但我们的合作伙伴和客户帮助我们获得了认可，开始迅速扩大规模，并迎头应对随之而来的挑战。我们将继续支持人员招聘行业，在全球范围内提供最先进、最负责任的人工智能解决方案。”
Earlybird-X 投资于早期阶段的 “深度技术创新”，这些创新来自欧洲一流大学网络。
“Mona.ai真正出色的地方不仅在于它的快速增长，还在于它坚定不移地专注于数据安全、合规性和负责任的人工智能开发，而这些领域往往被快速发展的初创公司所忽视，"Earlybird-X合伙人Johannes Triebs博士补充道。
“在这个市场上，许多公司都在拼命追赶增长的步伐，而Mona.ai已经建立了一个基础，在提供尖端技术的同时，优先考虑人工智能的道德影响。这正是 Mona.ai 能够超越竞争对手，成为人力资源自动化领域领导者的前瞻性思维方式。”
关于Mona.ai
Mona.ai专注于招聘自动化，旨在通过人工智能技术提升招聘流程的效率。作为萨尔大学的衍生公司，Mona.ai在短短一年半内迅速崛起，已经建立了与行业领先企业Compleet和Index Anzeigendaten的战略合作伙伴关系。这些合作将帮助公司在德国、奥地利和瑞士（DACH地区）、法国、英国、荷兰和意大利等市场扩大影响力。
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ADP公布2025年影响工作的人力资源趋势
2025年，从人工智能（AI）、技能培养和员工福利的发展，到围绕人工智能和薪酬透明度的法律法规，全球工作环境将继续发生变化。为了帮助雇主把握不断变化的工作重点，ADP公布了雇主应该关注的主要人力资源趋势，以及帮助他们支持员工和专注于业务增长的资源。
员工体验和福利是企业持续关注的重点
远程工作和技术的发展使我们在任何时候都可以通过五到六种不同的方式进行沟通。有时，这很好，但这也意味着我们的联系比以往任何时候都更加紧密。这会极大地影响心理健康和员工压力，因为工作和生活现在是如此地融为一体、相互交织。领导者能做的最好的事情之一就是帮助员工设定界限，让他们更加平衡，最终实现更好的员工福祉"。-ADP 首席人才招聘官 Jason Delserro
技能已成为员工成功的有力指标
对于雇主来说，了解应聘者和员工拥有哪些技能和经验非常重要。无论是其他工作经历、从军经历、志愿者经历还是其他经历，这些经历都很重要。如果雇主想采用基于技能的招聘方法，他们可能还需要评估一下招聘启事的措辞。他们是否使用了 “有学位者优先 ”的描述，如果是，为什么？该职位真的需要学位吗？如果不是，为什么是'首选'？-ADP 首席包容与多元化官 Tiffany Davis
新法律正在影响人工智能在就业决策中的开发和使用方式
我们预计会有更多的法律要求雇主披露在就业决策中使用人工智能的情况。我们应继续关注新的立法，遵守有关开发人工智能系统的新法律，并在工作中有效、负责任地使用人工智能"。-ADP 全球首席隐私官 Jason Albert
薪酬公平和薪酬透明仍是业务重点
了解您的薪酬数据和薪酬基准可以帮助您监控薪酬公平问题和市场竞争力。就这些问题进行有效沟通，可以改善与员工的关系并建立信任"。-ADP 高级法律顾问 Meryl Gutterman
新一代人工智能将继续为人力资源、工作和劳动力带来革命性变化
拥有 1 至 49 名员工的企业可能尚未充分认识到人工智能对生产力的潜在促进作用。在探索这项技术能为小型企业带来什么方面，还存在着大量尚未开发的价值。拥有 50 到 999 名员工的企业普遍表示，他们需要更好地了解这项技术。他们并不总是知道它是什么，但相信它能帮助他们，并有兴趣了解更多。当我与拥有 1000 名或更多员工的企业交谈时，我通常会与他们的首席信息官和数据科学家交谈。这些公司拥有利用生成式人工智能的专家、工具和人力"。-ADP 共享服务产品管理副总裁、首席产品负责人 Naomi Lariviere
企业正在寻求扩展技能，以便从新兴技术中获益
技能分解了完成一项工作的必要条件。它们帮助组织定义成功，让每个人都知道如何创造价值。然而，将技能嵌入从招聘、培训到评估和晋升的人力资源流程，需要人力资源团队和系统重新思考如何捕捉和交流工作流程"。- ADP 首席数据官 Amin Venjara
关于ADP
通过尖端产品、优质服务和卓越体验，设计更好的工作方式，使人们能够充分发挥潜能。人力资源、人才、时间管理、福利和薪资。 以数据为依据，以人为本。
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对话式AI如何影响招聘？
人工智能（AI）经常被人们从取代工作的角度来看待，世界经济论坛预测，在未来几年内，人工智能可能会取代多达 8500 万个工作岗位。人工智能的发展并不仅仅是自动化，而是重塑人类与机器之间的任务平衡。正如世界经济论坛常务董事萨迪亚-扎西迪（Saadia Zahidi）所强调的那样，雇主们已经开始意识到对员工进行技能再培训的价值。他们预计，随着一些岗位转向自动化，对需要以人为中心的技能的岗位的需求将上升，并在此过程中创造新的机会。
这种转变明显体现在招聘领域。现在，人才招聘专业人员的目光已经超越了传统的招聘模式，将对话式人工智能作为简化和加强招聘流程的有力工具。虽然有些人担心人工智能会使互动失去人性，但研究表明情况恰恰相反：如果经过深思熟虑加以实施，对话式人工智能可以减少招聘决策中的偏见，创造更公平的结果。
近年来，随着聊天机器人、虚拟助理和人工智能语音工具在各行各业的普及，对话式人工智能在招聘领域的应用激增。Gartner 预计，这一趋势将继续发展，大型企业将逐渐认识到对话式人工智能是人力资源未来的核心要素。利用对话式人工智能，人力资源部门可以实现行政任务自动化，优化候选人体验，并支持更多数据驱动型决策。从本质上讲，这不仅仅是技术上的转变，而是朝着更高效、公正和以人为本的招聘实践迈出的战略性步伐。
对话式人工智能的基础知识
对话式人工智能（Conversational AI）是人工智能的一个子集，旨在模拟类人互动，让机器与用户自然交流。虽然人工智能被广泛理解为机器人制造等自动化流程背后的技术，但其应用范围远远超出了装配线。人工智能包含多种技术，包括语音识别、自然语言处理（NLP）和机器视觉，每种技术都能让机器执行传统上需要人类判断或互动的任务。 在人类交流领域，会话式人工智能（Conversational AI）作为一种强大的工具脱颖而出，使聊天机器人、虚拟代理和交互式电话系统等应用能够与用户无缝互动。利用数据、机器学习和 NLP，对话式人工智能可以解释和响应查询，使流程更快、更高效。例如，网站聊天机器人或声控电话菜单就是对话式人工智能的实际应用，可引导用户使用服务并协助交易。通过将日常互动自动化，对话式人工智能使企业能够提升客户体验、简化运营，并将人力资源重新集中到复杂的高价值任务上。
对话式人工智能与聊天机器人： 了解差异
虽然对话式人工智能与聊天机器人有着相似的目标--促进用户与数字界面之间的互动，但它们的功能和底层技术却有很大不同。
聊天机器人基于基于规则的框架运行。它们遵循脚本路径，通过预先编程的答案对特定输入做出响应，通常依赖于模式匹配和关键词识别。因此，聊天机器人可以处理简单、重复的询问，但在处理复杂或细微的语言时却很吃力。它们的回答通常是静态的，偏离程序化回答的灵活性有限，这使它们适用于基本任务，但在更动态的互动中往往力不从心。
相比之下，会话式人工智能是一种更先进的技术，它利用自然语言处理（NLP）和机器学习进行类似人类的交流。与传统聊天机器人不同，对话式人工智能系统具有语境感知能力，能够分析意图并生成相关的自适应响应。这种技术会随着时间的推移不断学习和改进，完善对用户需求和偏好的理解。通过利用这些先进的功能，对话式人工智能可以处理更复杂的查询，并进行流畅、动态的对话，使交互感觉就像人在另一端一样。
为什么对话式人工智能对现代招聘战略至关重要？
对话式人工智能提供了一套多功能工具，可应对招聘流程的各个阶段，从而改变了招聘工作。从最初的外联到面试后的跟进，人工智能驱动的机器人和虚拟助理提供了创新的解决方案，简化了工作流程，提升了候选人体验，并实现了数据驱动的洞察力。以下是对话式人工智能如何重塑招聘工作：
增强候选人体验
对话式人工智能的突出优势之一是能够提升候选人体验。通过提供全天候的即时支持，会话式人工智能可以回答常见问题，提供申请状态的最新信息，并在流程的任何阶段解决技术问题。这种持续的可用性和个性化的参与大大减少了候选人的挫败感，提高了参与度。在当今竞争激烈的市场中，流畅且反应迅速的求职者体验至关重要，近一半的求职者表示由于申请体验不佳而拒绝接受聘用。通过对话式人工智能，企业不仅能简化沟通，还能传达出对求职者时间的尊重，这对企业的品牌有积极的影响。
提高效率，节约成本
对话式人工智能可以高效地自动完成许多常规招聘任务，从而让招聘人员腾出手来专注于价值更高的活动。从筛选简历到安排面试和发送后续提醒，Hubert 等人工智能驱动的工具可以处理申请人的初步评估、资质评估，并快速筛选出适合某一职位的候选人。这种自动化减少了招聘人员通常花在重复性工作上的时间和精力，使他们能够优先考虑战略职责，如建立关系、品牌发展和最终招聘决策。这样，招聘流程就会更快、更高效，从而降低运营成本。
数据收集与分析
对话式人工智能不仅能与应聘者互动，还能在招聘过程的每个阶段收集有价值的数据。通过分析应聘者的回复、咨询类型和互动模式，招聘人员可以深入了解应聘者的需求和关注点。这些数据可以帮助招聘人员识别经常出现的疑问、完善职位描述并优化候选人资源。此外，落差或摩擦点的模式会突出招聘流程中需要改进的地方。通过这些洞察力，企业可以不断完善其招聘策略，最终使招聘流程与候选人的期望相一致，从而改善招聘结果。
对话式人工智能在招聘中的应用
对话式人工智能已成为招聘流程中不可或缺的一部分，它能将传统上需要招聘人员花费大量时间和精力的任务自动化。以下是对话式人工智能简化招聘操作的一些主要方式：
筛选简历： 对话式人工智能通过分析申请的关键字相关性、技能一致性以及与职位描述相匹配的资质来自动筛选简历。它还能评估求职信，以衡量沟通技巧和与公司的文化兼容性。在这些评估的基础上，应聘者会被排序并列入短名单，这样招聘人员就可以专注于最优秀的应聘者，而无需对提交的每一份简历进行人工排序。
安排面试： 经过初步筛选后，对话式人工智能可以通过设置面试日期、时间、持续时间和首选形式（面对面或虚拟）等参数来安排面试。这种自动安排会同时考虑应聘者和面试官的可用性，确保设置过程顺畅，消除时间冲突。
发送自动提醒： 为了让应聘者保持参与和组织状态，会话式人工智能会为即将到来的面试、评估测试或其他招聘相关活动发送提醒。这些提醒包括日期、时间、地点和任何必要的准备步骤等关键细节。通过自动进行这些沟通，对话式人工智能将错过约会的风险降至最低，并确保应聘者做好充分准备。
未来展望
随着对话式人工智能的不断发展，其改变招聘流程的潜力也在成倍增长。通过减少招聘过程中的摩擦，它不仅能提高对话质量，还能毫不费力地扩展以管理大量求职者，使公司能迅速适应就业市场的波动和经济的变化。
对话式人工智能能够为理想的招聘人员行为建模，其未来前景十分广阔。有了人工智能处理日常互动，应聘者就能体验到始终如一、感同身受的交流--而这正是传统招聘方式难以实现的。这种技术会倾听、耐心回应，并优雅地提供反馈，包括在候选人不匹配时提供周到的替代方案。
展望未来，对话式人工智能的适应性和智能性将为招聘人员和招聘经理带来近乎无限的提升，使招聘工作更快、更公平、更有效。随着人工智能不断完善其对话能力，它将成为企业在不断变化的劳动力环境中努力吸引和聘用顶尖人才的宝贵资产。
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人力资源合规：2025年实用指南
大多数人将人力资源合规与需要打勾的繁琐行政工作和枯燥的强制性培训联系在一起。然而，不合规可能会以法律责任、罚款、歧视、骚扰或报复等形式影响组织及其员工。
确保人力资源合规对保持企业合法和员工安全至关重要。在本文中，我们将探讨您在人力资源合规方面需要了解的一切。
什么是人力资源合规？
人力资源合规有两个关键方面。首先，它涉及创建和维护政策、流程和程序，使工作环境和雇佣实践与最新的适用法律和法规保持一致。其次，人力资源合规是指人力资源团队积极确保组织及其员工遵守政策、流程和程序，并在必要时介入执行。
人力资源合规的目标也是双重的：最大限度地降低监管和法律风险，同时创造一个公正、公平的工作环境。不合规可能导致罚款、处罚甚至诉讼，从而损害组织的利益。人力资源部门需要优先考虑人力资源合规问题，以保护其组织。
人力资源合规有多种类型，包括：
法定合规： 人力资源的法定合规是指执行和遵守与就业和工作场所有关的政府立法。例如，法律要求贵公司遵守有关最低工资、工作年龄要求和反歧视的法律。
法规遵从： 监管合规偶尔会与法定合规重叠，但两者的区别在于贵公司必须遵守特定监管机构的规则。一般来说，这些监管机构可分为三类：
独立的监管委员会，如联邦贸易委员会（FTC）
执行机构，如美国环境保护局（EPA）
政府公司，如美国疾病控制与预防中心（CDC）。
遵守合同： 这是指遵守贵公司受其约束的法规和条款。例如，贵公司与合作机构或与员工签订的合同。
工会法合规： 在这种情况下，贵组织需要了解并遵守这些工会制定的规则。
虽然人力资源合规的主要责任在于人力资源部门，但它应该是组织内部的一项集体努力和共同责任。
人力资源合规问题范例
每个组织，无论规模大小，都必须遵守劳动法和各种法规。否则，如前所述，公司将面临法律问题、罚款和负面宣传的风险。
在本节中，我们将探讨组织可能面临的几个人力资源合规挑战。
工资与工时法
美国有多部法律保护员工在工资和工时方面的权利。这些法律涉及联邦、州和地方各级。这些法律还规定了每天工作多少小时、加班费和周末工资。
例如，美国联邦最低工资为每小时 7.25 美元，但俄勒冈州的最低工资为每小时 14.70 美元。同时，哥伦比亚特区的最低工资为每小时 17.50 美元，是全国最高的。特别是如果您的企业在多个城市和州运营，或者您有远程员工，您必须了解并遵守这些法律。
违规示例： 俄勒冈州的一家公司向员工支付每小时 7.25 美元的联邦最低工资，而不是每小时 14.70 美元的州最低工资。这种差异意味着该公司没有达到州政府的要求，有可能因少付工资而受到处罚。
家庭和医疗休假法（FMLA）
简而言之，FMLA 赋予员工在特定家庭或医疗情况下休无薪假的权利。例如，孩子出生，照顾患有严重疾病的父母、子女或配偶，或者员工生病无法继续工作。该规定适用于所有拥有 50 名以上员工的雇主，涵盖56% 的美国员工。
违规示例： 一家拥有 75 名员工的企业拒绝为一名符合条件的员工提供无薪假期以照顾重病的父母，声称该员工的缺席会扰乱工作流程。这种拒绝违反了 FMLA 的要求，因为法律规定在符合条件的情况下必须提供此类假期。
工作场所安全
工作场所安全属于职业安全与健康管理局（OSHA）的监管范围。根据贵组织所从事的工作和行业，您需要遵循不同的行业标准。
例如，建筑工人经常暴露在危险的环境中，可能会被重型建筑设备、无人看守的机器撞到，或接触到硅尘和石棉。相比之下，医疗保健工作者则面临着完全不同的危险，如接触病毒和细菌、可能的化学和药物中毒、放射性物质和 X 射线危险。
您可以浏览北美行业分类系统 (NAICS)，了解有关贵公司特定工作场所安全要求的更多信息。
违规示例： 一家建筑公司没有为在有重型机械和空气中硅尘的区域作业的工人提供防护帽、防护镜或呼吸面罩。缺乏防护设备违反了 OSHA 建筑标准，使员工面临潜在的伤害和健康风险。
工会法
如前所述，企业在与工会成员合作时必须了解工会法。空姐协会（AFA-CWA）就是一个强大工会的例子。
该组织通过组织、谈判和政治行动帮助其成员获得 “公平的报酬、工作保障、资历保护和更好的生活质量，同时为乘客和机组人员提供安全、健康和可靠的机舱服务”。
航空公司必须遵守工会关于工作时间、薪酬和安全等方面的规定。
不遵守规定的例子： 某航空公司在未与工会协商或未按照工会协商的薪酬标准进行补偿的情况下，为空乘人员分配额外的班次。这种做法绕过了工会关于工作时间和加班工资的既定准则，违反了工会协议和劳动法。
移民法
企业和高等教育机构在聘用员工或接收留学生时都必须遵守移民法规。
移民和国籍法》（INA）涉及美国移民政策，允许美国每年提供一定数量的各类永久签证。
国土安全部（DHS）是负责执行美国移民法的主要机构，但也有许多其他机构为其提供支持。
违规案例： 一家科技公司从国外聘用了一名员工，但没有按照《移民和国籍法》（INA）的要求，通过 I-9 表核实其工作许可。由于未能确认合法工作身份，该公司违反了联邦移民法规，有可能受到处罚，包括罚款或国土安全部的法律诉讼。
I-9 表格
联邦法律要求美国的所有雇主核实其雇用的每一位在美国工作的员工的身份和就业资格。该过程由美国公民及移民服务局（USCIS）管理，要求雇主和员工填写 I-9 表格。
违规示例： 一家餐馆雇用了几名新员工，但未能在他们入职头三天内填写 I-9 表。由于忽视了这一核实程序，该餐馆没有达到联邦要求，有可能因未能核实员工的工作资格而受到美国移民局的处罚和审计。
反歧视法
各组织还需要考虑反歧视法，例如
美国残疾人法（ADA）
就业年龄歧视法（ADEA），以及
民权法案第七章保护员工和求职者免受基于种族、宗教、肤色、性别和国籍的歧视。
例如，根据《美国残疾人就业法》，雇主必须为残疾员工提供“合理便利”，使他们能够享受与非残疾员工相同的就业机会。合理便利主要有三类，包括
工作申请程序的调整
调整工作环境或工作方式
允许残疾员工享受同等员工福利的调整。
违规实例： 一家零售公司拒绝为一名行动不便的员工调整工作时间，尽管该员工要求灵活的上班时间以适应交通方面的挑战。这种未能根据《反歧视法》提供合理便利的行为不仅违反了反歧视法，还使该公司因不支持残疾员工平等就业而面临法律诉讼的风险。
薪酬透明度法律
薪酬透明是近几年的热门话题，对全球组织的重要性与日俱增。在美国，目前还没有联邦薪酬透明法，但薪酬透明法在一些州已经越来越普遍。
根据所在州的不同，雇主需要遵守当地法律，例如
在招聘广告中公布薪资范围
应员工要求向其公布薪资范围
在招聘过程中的特定时刻向应聘者公布薪资范围。
违规实例： 尽管科罗拉多州的法律要求雇主在招聘广告中披露薪资范围，但科罗拉多州的一家科技公司在发布职位空缺时却没有包括薪资范围。由于省略了这一信息，该公司不符合州政府的规定，有可能受到处罚，并有可能失去重视薪酬透明度的求职者的信任。
员工分类
为了在当前的人才市场上发挥作用，许多公司将其角色开放给不同的员工，如远程或混合员工、兼职员工和独立承包商。贵公司需要了解哪些员工有资格享受哪些福利，他们的工资应根据工作时间和地点确定，以符合员工分类规则。
如果您在多个地点雇佣员工，您必须检查哪些州和当地的雇佣法律适用。
违规示例： 一家营销机构以独立承包商的身份雇佣了一名平面设计师，但要求他们在办公室固定工作时间，并在密切监督下分配任务，类似于全职员工。在没有正式重新分类的情况下，将承包商视为员工，该机构有可能因分类不当而被罚款和处罚，因为这种设置可能会使工人在法律上被视为有权享受福利和保护的员工。
数据安全
这类合规性是指公司和政府机构如何保护数据的机密性和安全性，防止安全漏洞。一般来说，这与消费者数据有关，但也包括员工数据和财务记录。
其中一个例子是《加州消费者隐私法》（CCPA），该法专门适用于年总收入在 2500 万美元或以上的公司。根据该法，加州居民有合法权利了解公司保存了哪些关于他们的数据，以及与第三方共享了哪些信息。
违规案例： 一家大公司的人力资源部门将员工的个人信息（包括社会安全号和家庭住址）存储在没有加密的不安全服务器上。一旦发生漏洞，员工的敏感数据就会暴露。这种不保护员工信息的行为违反了数据安全标准，使公司面临罚款风险，并损害了员工的信任。
人力资源合规为何重要？
人力资源合规至关重要的原因有很多，包括
避免罚款和法律问题： 企业随时都可能受到外部审计。这种合规性审计旨在评估公司在多大程度上遵守了不同的适用法律和法规。组织的合规程度越高，法律纠纷就越少，节省的资金也就越多。
促进公平与平等：人力资源合规有助于确保所有员工都能依法受到公平、一致的对待。这可以在工作场所培养信任，提高士气。通过遵守反歧视、工资和薪资透明度法律，您可以创造一个公平的竞争环境，保护员工免受偏见和不公平待遇。
维护公司声誉 ： 媒体上经常出现违规案例。想想员工的错误分类或工作场所缺乏安全。这些都会损害你作为雇主、公司和品牌的声誉，损害你的招聘和留用工作。
如何确保人力资源合规？
有两个关键要素可以帮助企业确保人力资源合规性：知道如何进行人力资源合规性审计（并定期进行审计），以及遵循人力资源合规性最佳实践。让我们来了解一下这些程序。
如何进行人力资源合规性审计
人力资源合规性审计是一种结构化的方法，用于审查和验证贵组织的人力资源实践是否符合法律标准。进行审计有助于识别潜在风险、弥补合规方面的漏洞并加强人力资源的整体运作。以下是开展全面人力资源合规性审计的分步指南：
确定审计范围： 首先确定需要审计的人力资源合规性领域。这可能包括工资与工时法、员工分类、工作场所安全、福利或平等雇佣实践。根据贵组织的规模、行业和员工调查数据，某些领域可能比其他领域更为重要。
确定相关的合规义务 ： 了解适用于您企业的所有联邦、州和地方法律。例如，如果您是一家拥有 15 名员工的小型零售公司，那么根据 OSHA 的规定，您属于低危害行业。这意味着您无需提交完整的年度伤病报告，而只需报告具体事故。
评估当前的人力资源政策和流程 ： 评估现有政策，确定它们是否符合贵组织最新的合规义务。这包括审查休假政策、加班规定、薪资流程、工作场所安全标准和薪资透明度法律等几个方面。
记录合规问题： 创建一份报告，概述审核过程中发现的合规差距或问题。包括需要改进的领域、可能需要修改的政策以及任何违规风险的详细信息。
制定行动计划： 根据发现的问题，制定详细的行动计划，以解决合规方面的差距。为每项任务分配责任，并设定进行必要纠正的到期日。这可能包括更新政策、开展额外培训或实施新系统。
跟进和监督 ： 一旦做出改变，就应定期监控人力资源实践，以确保持续合规。安排定期审计，每年或每半年一次，以防止出现新问题。
人力资源合规最佳实践
建立合规的工作场所就是要将法律法规融入日常实践。采用人力资源合规最佳实践有助于保护组织免受法律风险，并营造公平透明的工作环境。以下是一些关键策略，可使贵组织在人力资源合规方面保持正确的方向：
1. 保持政策应用的一致性
一旦您制定了人力资源政策，请确保这些政策的应用始终如一。这对于纪律处分、FMLA 准入或调查工作场所问题尤为重要。
您可以通过以书面形式概述流程步骤、保存适当的文档资料以及向管理人员介绍这些流程的工作方式来实现一致性。
2. 让人力资源合规成为共同责任
如前所述，人力资源合规不应仅仅是人力资源部门的责任。相反，这应该是一项集体工作，所有利益相关者都应发挥自己的作用，创建并维护一个合规的工作场所。这意味着
领导层积极认可公司的合规标准，并以身作则。
人力资源部门对公司的合规性负有主要责任。他们要确保组织的政策、程序和流程是最新的、适用的，并就这些政策、程序和流程进行沟通。
管理人员是理论与实践之间的桥梁，因为他们参与公司的日常活动。管理者往往也是最先解决合规问题的人。
员工在帮助组织实现并保持合规性方面发挥着关键作用。他们会比其他人更早发现潜在的安全隐患、歧视行为或公司薪酬政策缺乏透明度等问题。因此，员工是实现人力资源合规的最大盟友。
下面我们将详细讨论如何让所有利益相关者切实参与进来。
3. 紧跟法律变化
及时了解适用于贵公司的当地法律法规的变化以及生效的新法规。修改通常发生在年初或年中，如七月初。
订阅相关时事通讯（如HR Dive 的合规时事通讯）和关注Corporate Compliance Insights 的人力资源版块，是开始了解并保持信息灵通的绝佳途径。
4. 使用人力资源技术
首先，检查你的人力资源技术是否合规。它是否能安全地存储从个人数据到薪资详情等敏感的员工信息？这包括加密、安全访问控制和定期数据审计，以防止外泄。
如今，许多人力资源工具都集成了合规模块，使确保合规变得更加容易。这类平台包括BerniePortal Compliance和Namely。
5. 制定人力资源合规清单
使用人力资源合规清单有助于确保您不会遗忘任何事情，并及时完成必要的操作。您可以针对不同的人力资源流程和不同的地理位置创建多个核对表。
人力资源合规核对表的具体项目和格式因组织而异，但以下是常见的核对表类别：
招聘、面试和录用
入职程序和公司政策
员工分类
薪酬和福利
安全和工人赔偿
DEIB
数据隐私和信息安全
解雇和离职
工会和集体谈判协议
6. 对管理人员进行合规培训
对组织的管理人员进行合规培训是实现人力资源合规责任共担的重要一步。如前所述，管理人员在确保人力资源合规方面发挥着关键作用，尤其是在绩效考核、员工争议和纪律处分方面。
为他们提供有关反歧视法、反骚扰政策和多元化实践的定期培训，以及有关法律法规变化的最新信息，以帮助他们降低风险。
7. 为员工开展人力资源合规培训
如果你想让员工成为你实现人力资源合规的最亲密盟友，第一步就是为他们提供相关培训。
让员工了解关键的合规问题，如工作场所安全、骚扰、歧视和工资法。定期提供合规主题培训，尤其是针对新员工和新经理的培训，有助于维持一支知情的员工队伍。
以下是一些让人力资源合规培训引人入胜且行之有效的技巧：
使用真实场景 ： 不要只关注规章制度，而要呈现员工在工作中可能遇到的真实场景。讨论他们如何处理涉及工作场所安全、骚扰或工资纠纷的情况。这将使培训具有相关性和适用性。
加入互动元素： 包括测验、投票或互动案例研究，以分解信息并让员工参与其中。例如，可以先进行快速测验，测试常见的错误观念，或使用民意调查了解员工在某些情况下的反应。
选择正确的培训形式： 带有视频的微型学习模块（每个模块 5-10 分钟）可使内容易于消化，并可长期使用，从而帮助员工更好地保留信息。角色扮演练习可让员工在安全的环境中练习应对措施，并建立处理类似情况的信心。
使培训与员工的角色相关： 针对特定角色或部门量身定制部分培训内容。例如，管理人员可能需要更深入的歧视法和工资政策培训，而一线员工则可以更多地关注工作场所安全和骚扰政策。
适当使用幽默 融入一些幽默来缓和气氛，但要注意主题并保持专业性。一些轻松愉快的例子或轶事可以让人感觉合规不再那么可怕。
8. 创建人力资源合规日历
就像检查清单一样，人力资源合规日历有助于确保您不会忘记任何重要日期，并积极主动地完成必要的任务和行动。
以我们前面提到的 I-9 表格为例。作为雇主，您必须在员工带薪工作的第一天起的三个工作日内完成并签署表格中的特定部分。如果未能及时完成，可能会被处以巨额罚款。在人力资源合规日历中标注 I-9 表格的截止日期（最好与招聘或入职清单联系起来）有助于避免这种情况的发生。
人力资源合规指标
为了跟踪您的合规工作并确定潜在的改进领域，您可能需要选择一些人力资源合规指标，例如
员工分类准确性 ： 该指标衡量的是被正确归类为豁免、非豁免或独立承包商的员工比例。不正确的分类可能导致法律问题和罚款。
解决合规问题的时间 ： 该指标跟踪识别和解决合规相关问题（如工资纠纷、骚扰索赔或政策违规）所需的时间。解决时间越短，表明合规管理越完善。
培训完成率 ： 该指标监测完成强制性合规培训（如反歧视、预防骚扰或工作场所安全）的员工比例。培训完成率越高，表明员工越了解情况，合规性越强。
违反政策事件 ： 该指标跟踪与合规性相关的公司政策（如 FMLA、反歧视、OSHA）被违反的报告事件数量。它有助于确定需要进一步培训或强化政策的领域。
人力资源合规不仅仅是一个行政问题。它是领导层、人力资源部门、管理人员和员工的共同努力，为每个人创造一个透明、公平和安全的工作场所。
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