《文旅行业HR数字化转型报告》：复星旅文的人力资源智能化实践分享

在“人才是第一资源”成为企业共识的时代，传统的人岗匹配模式正面临前所未有的挑战：简历海量化、技能需求动态化、人才期望多元化等，都使得依靠人工筛选和直觉判断的招聘模式显得力不从心 。全球领先的文旅巨头复星旅游文化集团（简称“复星旅文”），凭借与易路的创新合作，成功将AI技术引入人力资源管理（AI HR），为行业提供了典型借鉴 。

在AI的赋能下，复星旅文这艘全球化、多业态的“巨型邮轮”，正凭借数据智能实现从“经验赌概率”到“数据算最优解”的跨越 。本文将深入解析复星旅文的AI HR转型升级旅程，重点关注其如何平衡“全速前行”与“精准任命”这一对看似矛盾的目标，将其转化为驱动组织高效协同、稳健航行的双引擎。

转型背景：文旅巨头面临的“人才困局”与“数据孤岛”挑战

复星旅文作为全球领先的综合性旅游休闲度假集团之一，旗下品牌包括地中海俱乐部（Club Med）、三亚·亚特兰蒂斯、太仓阿尔卑斯国际度假区等 。在高速扩张的业务版图与庞大复杂的人才管理双重背景下，集团对人才管理提出了多维度的精细化需求。

1. “找对人”比“做对事”更难：多元化业务的人才困境

复星旅文的业务版图遍布全球，涵盖酒店、主题乐园、度假村等多种业态，每个项目的经营目标和市场环境千差万别。例如，有的侧重客户增长，有的聚焦成本管控。这种高度多元化和个性化的业务场景，要求人才不仅需匹配专业的技能与经验，更需契合独特的管理风格与业务场景。传统基于经验判断的人岗匹配方式，已难以精准捕捉并满足如此细致的用人需求，导致“找对人比做对事更难”成为项目管理者普遍的困扰。

2. 数据孤岛下的低效决策与匹配失准的连锁反应

在启动AI 人岗匹配前，复星旅文面临的核心挑战是人才数据的碎片化。绩效、人事、考勤等信息散落在多个独立的HR 系统中，形成了难以打通的信息孤岛。

人才全局视野缺失： HR部门难以对员工的能力画像与项目经验进行全局性整合与分析，无法形成统一、清晰的人才视图。

决策依赖经验： 在缺少数据支撑的情况下，人岗匹配高度依赖业务管理者的个人经验与主观判断，导致匹配周期长达三周，效率低下，同时准确性与客观性难以保障。

匹配失准的连锁反应： 传统人岗匹配模式的局限性，导致新进管理者胜任率不足，增加项目运营的初期风险和成本 。此外，关键岗位继任者储备不足，一旦核心人才流失，组织将面临人才断层，影响业务连续性和稳定性。这些问题不仅是效率损失，更是可能侵蚀项目经营效益和集团长期发展潜力的隐形成本。

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3. 战略愿景：从“经验赌概率”到“数据算最优解”

面对上述挑战，复星旅文管理层明确提出要将人岗匹配从依赖个人经验和主观判断的“赌概率”模式，彻底转变为基于大数据分析和智能算法的“算最优解”模式。

三大具体子目标：

精准刻画： 精准刻画项目需求与人才能力，将其转化为可量化的关键特征。

智能推荐： 智能推荐最适合的人选，而非仅仅是“可能适合”的人。

闭环验证： 建立闭环验证机制，通过实际经营结果的反馈，持续优化匹配规则，使AI系统“越用越准”。

AI赋能：构建智能人岗匹配新范式与核心技术架构

为破解传统人岗匹配难题，复星旅文与易路创新性地设计并实施了一套AI HR技术方案，旨在通过智能化手段，实现人才与岗位的精准对接 。

1. 核心技术架构：以智能体工作流驱动的协同生态

复星旅文AI HR实践的核心是构建了一个高效的智能体机器人工作流。该架构整合了智能体机器人、助理机器人、企业AI知识库、能力底座和调度中心等模块，形成一个协同运作的智能生态系统。

知识库构建： 通过历史知识沉淀、新增知识补充、各类文档文件及企业网盘等多元渠道构建企业AI知识库。

能力底座与算力支持： 利用能力底座连接第三方系统、进行数据查询和任务编排，并通过大模型（DeepSeek V3/R1 满血版）提供强大的算力支持和深度思考能力。

全域业务解答： 系统能实现全域业务的智能解答和操作，确保AI系统在复杂决策场景下的智能性和高效性 。

2. 全量数据锻造“七维人才模型”：人才能力精准量化

传统HR在人才评估上依赖经验和主观标签。复星旅文通过AI技术，构建了“七维人才模型”，实现了人才能力的精准量化。

特征提取： 借助大模型自然语言处理（NLP）技术和语义理解能力，从员工绩效测评、项目经验、培训记录等全量人才数据中自动提取关键特征。

核心维度： 这些特征被归纳为“经营意识、团队管理、客户导向、创新能力”等七个核心维度，共同构成员工的立体化人才画像。

智能比对： 系统通过AI对历史数据的学习与分析，将主观评价标签转化为客观、可量化的数据指标 。最终，智能比对候选人的优势与短板，辅助管理者做出决策，确保所选人才不仅“能胜任”，更与岗位需求“高度契合” 。

3. 项目分类模型：实现项目需求的精准适配

面对集团旗下近百个文旅项目在经营需求上的巨大差异，复星旅文开发了精细化的“项目分类模型”，将复杂的用人需求标准化和量化。

核心分析维度： 模型通过对业务成长性（如客户开发空间、市场潜力等）和管理复杂度（如业主风格、人员幅度、项目房量等）进行交叉分析。

项目分类： 最终将全量项目划分为“重经营强店务”、“重运营强管理”等四类可延展的项目类型。

价值体现： 这种分类方式使每个项目都拥有清晰的“人才需求画像”，极大地提升了人岗匹配精准度。

4. 夯实AI 基石：从原始数据到智能养料的“炼金术”

高质量的数据是AI系统发挥作用的基石。复星旅文在数据层面进行了全面而系统的建设：

数据收集与整合： 整合了eHR、OD（组织发展）、360行为评估、继任与发展等多个现有系统的数据 39。全面采集员工的基础履历、关键经验历练、能力行为、潜力以及人才类型（如明星人才、核心人才等）和团队角色等信息。

标签体系： 采用AI小模型智能打标签，对公司内部的“黑话”进行翻译，并结合员工过往经验和绩效评价自动生成人才标签，确保标签的标准化和客观性。

权重设计： 运用层次分析法，通过业务专家评分采集，计算并修正各维度的权重，确保人岗匹配的科学性和合理性。

数据维护： 组建专门团队进行数据投喂和维护，特别是对过去未系统记录的员工项目经验进行录入，保障了数据质量的鲜活性和完整性。

人机协同与成果：驱动组织效能与人才发展新飞跃

复星旅文深知AI并非万能，人机协同才是发挥最大价值的关键 。为此，集团建立了一套完善的反馈闭环机制和透明化决策流程。

1. 人机协同：让AI 越用越智能

反馈闭环机制： 管理者可以对AI系统的推荐结果进行“赞”或“踩”的反馈。如果选择“踩”，系统会要求输入不满意的具体原因。这些宝贵的反馈数据将实时回流，用于AI模型的持续训练和优化，实现“AI 越用越准”的良性循环。

透明化决策增强信任： 为了消除管理者对AI“黑箱操作”的疑虑，系统会向管理者展示推荐理由以及所有相关的员工数据，包括过往评价和经验。这种透明化的呈现方式，促进了人机之间的协同与信任。

人效分析全景图： AI系统提供宏观、中观、微观层面的人效分析全景图，能够实时预警岗位继任断层或效能下滑的风险，助力高层管理者基于数据进行快速、精准的战略决策。

2. 实践成效：实现可量化的价值飞跃

复星旅文的AI人岗匹配实践取得了显著成效，实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的根本性转变。

3. AI 差异化支撑各层级管理决策

AI技术在复星旅文的人力资源管理中实现了全方位渗透，深度赋能不同层级的决策与管理工作 ：

高层（各级合伙人）： AI系统通过实时数据看板和人才、人效前置预警，提供宏观、中观、微观层面的穿透式分析，使其能够基于数据进行敏捷的战略决策，有效赋能了组织的战略规划与变革 。

中层（核心人才）： AI通过人才盘点和人岗匹配、招聘AI机器人快速筛选简历，以及AI陪练提升管理技能（例如模拟绩效面谈、领导力沟通等），有效提升了中层团队的管理效率和人才发展质量 。

普通员工： AI通过智能优化劳动力配置和AI筛选海量基层员工，大大降低了普通员工在“paper work”上的时间消耗，使其能够更专注于核心业务，显著提升了整体运营效率 。

从“碳基经验”到“硅基智能”的跨越

复星旅文的实践不仅是AI技术在HR领域的成功落地，更是传统人力管理从“碳基经验”到“硅基智能”的一次深刻而富有远见的跨越式升级 。它证明了当AI真正理解业务需求和人才能力的本质后，能够通过数据闭环不断优化自身，成为组织提效和人才发展的核心驱动力。

这一转型使得人力资源管理从过去的事务性、支持性角色，转变为战略性、赋能性角色，为企业持续发展提供了强有力的人才保障 。

目前，复星旅文AI人岗匹配方案已成功覆盖集团80%以上的项目，并在内部取得显著成效。这不仅助力集团实现“让人和组织变得更高效、更有生命力”的宏伟愿景，也将为整个文旅行业的数字化转型和智能化升级提供宝贵的经验与参考。