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从涨薪转负、量缩价升里看懂文旅人才的结构性分化，写给旅游企业TA团队、招聘总监与HRD

从分位值里看懂K型分化，写给装备制造企业TA团队、招聘总监与HRD

差距不是一天形成的，也不能靠一次普调抹平，写给TA负责人、招聘总监与HRD的存量治理指南

绩效决定“内部排序”，市场分位决定“走或不走”，写给TA负责人、招聘总监与HRD的调薪校准指南

从“人人有份”到“按贡献分配”，写给TA负责人、招聘总监与HRD的调薪激励指南

从“会哭的孩子有奶吃”到“按规则切蛋糕”，写给HRD与薪酬负责人的调薪预算分配指南

从“照抄招聘平台薪资”到“多源验证”，写给招聘与薪酬负责人的稀缺岗位定薪指南

同样叫“运营经理”，甲部门招进来月薪一万八，乙部门给到两万五；换一茬HR，定薪口径就换一套；新员工发现同岗同事工资高一大截，一句“你们薪酬有没有标准”，问得人答不上来。很多定薪矛盾表面卡在数字上，根子却在上游：岗位从未被认真定义过。说明书缺位、职级空白，定薪只能一事一议。这篇文章聊聊，HR怎样把“岗位”这件基础工作补回来。

两位候选人，一位底薪高两千元、没有奖金，一位底薪低两千元、年终三到六个月，offer该怎么发？不少企业的定薪表上只有“基本工资”一栏，市场对标只对月薪，谈薪只谈底薪。结果人招进来才发现：对方冲着“综合年薪三十万”而来，实际到手二十万出头，试用期没过就开始看机会。定薪只看底薪，省下的是算账的功夫，赔上的是信任和人。

定薪季一到，HRD桌上常摊着三四份建议书：国际大牌报价数十万，本土机构对折揽客，数据平台说订阅就能查。PPT都精美，案例都漂亮，老板只问一句“到底选谁”。选贵了怕浪费，选便宜的怕数据不准背锅。岗位薪酬定薪怎么选咨询机构，这篇文章给HR一套可核验的尺子。

同样叫“运营经理”，甲部门招进来月薪一万八，乙部门给到两万五；换一茬HR，定薪口径就换一套；新员工发现同岗同事工资高一大截，一句“你们薪酬有没有标准”，问得人答不上来。很多定薪矛盾表面卡在数字上，根子却在上游：岗位从未被认真定义过。说明书缺位、职级空白，定薪只能一事一议。这篇文章聊聊，HR怎样把“岗位”这件基础工作补回来。

“这个候选人特别优秀，带宽不够也得给，出了问题我负责。”季度没过半，业务总监第三次拿着破格申请找上门。HR心里清楚：真出问题，负责的不会是他。前两次都松了口，这次不批，反倒成了HR“不支持业务”。破格从来不是难在第一次，而是难在第一次之后——口子一旦撕开，薪酬体系就形同虚设。这篇文章聊的不是“要不要给人才加薪”，而是怎样让每一次例外都留在规则里。

三轮面试全部通过，业务负责人在群里连发三条"这个人必须拿下"，HR却对着薪酬带宽皱起眉：候选人的期望薪资比带宽上限高出近三成。满足他，怕薪酬体系被撕开一道口子；不满足，这个招了半年的关键岗位又要重头再来。放还是不放？这几乎是每个招聘负责人都被追问过的难题。这篇文章就来聊清楚：超带宽定薪的代价是什么，怎样在"招到人"和"守住体系"之间，找到后遗症最少的那条路。

offer审批到了最后一步，HR却停住了：这个岗位给新人开出的薪资，比同部门干了三年的老员工还高出一截。批了，怕老员工知道后心寒；不批，候选人手里已经攥着两份竞品offer。新人薪资倒挂，就是这样从一个两难的个案，慢慢变成很多公司的系统性问题。这篇文章想和TA团队、HRD们聊清楚：倒挂为什么发生、代价有多大，以及怎样用数据和制度把内部薪资公平守住。

又到了编制调薪预算和招聘定薪的关键节点。很多HR同行最近都在问同一个问题：网上的免费薪酬数据不敢直接用，通用行业报告又不够贴合自己的人才战场，薪酬报告定制到底值不值得做？美世、怡安、中智、薪智这些机构又该怎么挑？这篇文章，我们就以同行的视角，把薪酬报告定制这件事聊透。

025年我国数据产业规模达6.78万亿元，其中AI相关数据产品与服务产值4.99万亿元、占比73.6%。数据产业的盈利主轴正从"卖数据集"转向"卖智能服务"，而人力资源薪酬数据作为企业决策的高频刚需入口，正站在产业红利与企业需求爆发的交汇点上。

企业在关键岗位保留和对外招聘定薪时，面对AI薪酬查询、行业免费数据和专业机构定制报告三类来源，该如何选？本文系统梳理各数据源的能力边界、适用场景与决策逻辑。

不少 HR 在选型时容易陷入 “唯大牌论”，盲目选择头部机构，却出现报告岗位不匹配、数据滞后、预算不匹配、新兴岗位缺少对标等现实问题。选择薪酬服务商，不是简单看品牌名气，而要结合企业发展阶段、业务痛点、预算规模、核心使用场景综合判断。

企业在采购之前，不能单纯看样本规模、宣传卖点，需要结合自身行业特性、业务痛点、使用目标、组织现状综合自测，判断薪智的薪酬报告是否匹配自身诉求。

薪智作为人才数据分析 SaaS 平台，依托多源数据、AI 算法、知识图谱技术，产出市场化薪酬报告，为企业招聘定薪、薪酬体系搭建、人力成本管控提供客观决策依据薪智。本文从数据来源、生产处理流程、行业案例、业务应用场景四个维度，解析薪智薪酬报告的完整体系。

基于薪智人力资源大数据平台亿级样本，从涨薪率、离职率、应届生起薪、招聘趋势与热门岗位薪酬五大维度，透视旅游行业人才市场全貌。

外部薪酬数据从辅助工具到基础设施 / 全球ICT企业外包成本管控案例 / 多维度薪酬数据支撑全流程 / 专业平台核心优势 / 数据底座思维

自研智能体为何需要外部数据 / 多业态制造集团案例 / MCP Server数据赋能方案 / 项目价值成果 / 采购vs自建的门槛分析

岗位评估的数据依赖 / 缺少外部数据的三类偏差 / 行业薪酬数据校准三步骤 / 内外数据互补关系 / 从静态评估到动态校准

工龄定薪失效与技能定价兴起 / 技能溢价的来源与数据 / TA团队面临的三大挑战 / 薪智双维度薪酬对标能力 / 从岗位定价到技能定价的趋势

薪酬竞争力的坐标系逻辑 / 薪酬对 Offer 接受率和入职率的影响 / 三维度薪酬竞争力对标方法 / 薪酬数据时效性价值 / 薪酬竞争力对人才留存的长期意义

offer被拒背后的薪酬竞争力诊断、薪酬竞争力三大量化指标（市场分位定位/竞争力指数/offer接受率关联分析）、三个核心应用场景（招聘季前诊断/offer被拒复盘/年度调薪前评估）、持续监测机制建设、薪酬竞争力与雇主品牌的关系

分位值含义解析（P25/P50/P75/P90）、定薪场景实操（新岗位薪酬区间搭建四步法）、调薪场景实操（红绿圈分析方法）、offer决策场景（候选人期望与市场分位的博弈）、三个常见误区

竞品招聘动态感知的常见滞后问题、四维度监测框架（企业动向/人才需求构成/城市布局/发展趋势）、三个核心应用场景（调薪前/招聘旺季前/战略规划时）、从临时拼凑到持续监测的三个原则、数据能力建设方向

"岗位定薪"到"技能定薪"的范式转变、技能溢价的定义与量化方法、技能溢价扩大的三个驱动因素、岗位技能定价四步实操法、三个常见误区与应对

涨薪率趋势与子行业分化、离职率变化与人才保留挑战、应届生起薪学历与职能差异、"量降薪涨"招聘趋势、热门职能与岗位薪酬分位值数据、TA团队行动建议

薪酬带宽搭建五步骤；外部薪酬数据作为体系地基的重点强调；四大常见误区；试点推广建议

数据来源三种模式对比（一手调研/二手聚合/AI分析）；样本量可靠性差异；方法论透明度评估；更新频率与颗粒度；五个快速评估问题框架

互联网行业涨薪率六年V型走势；离职率周期性变化；岗位族薪酬对比；城市薪酬差异系数；2026届应届生起薪专题；招聘市场"量降价升"信号

外部薪酬数据在招聘定薪中的三个核心作用；完整五步定薪决策链路；具体岗位操作示例；常见挑战与应对策略

四大类型薪酬报告全景梳理（国际咨询机构/国内专业数据平台/招聘平台/行业协会）；不同决策场景下的选择矩阵；选择报告的五个关键评估维度；三个常见选择误区

市面上的薪酬报告来源五花八门，国际咨询机构、国内数据平台、招聘平台、行业协会各有所长。面对这么多选择，HR 该如何根据自身需求匹配合适的报告来源？本文按机构类型做一次系统梳理。

SHRM《2025人才趋势报告》显示，组织在人力资源工作中使用 AI 的比例一年内从26%升至43%，其中招聘场景占比51%，是AI渗透最深的HR环节。

市面上的薪酬报告越来越多，但质量参差不齐。作为 HR 或薪酬负责人，你如何判断一份报告是否值得信赖？本文提供一套五维评估框架，帮你在采购前做出更理性的判断。

薪智五大核心服务模块详解（对标企业招聘动态/AI职位招聘分析报告/薪酬数据查询/行业人力数据/企业人效数据）；四种典型场景的服务组合推荐；差异化特点分析

年度调薪季临近，不少 HR 和薪酬负责人都在思考同一个问题：我们到底需不需要买一份薪酬调研报告？这篇文章从六个关键信号入手，帮你建立一套清晰的决策框架，判断投入是否值得。

几乎每个HR和求职者都问过这个问题：怎么知道一个行业的普遍薪资水平？答案不是"去搜一下"那么简单。不同获取路径的数据质量、成本、适用场景完全不同。本文从低到高拆解五条路径，帮你找到最适合自己的组合方案。

租赁服务行业覆盖融资租赁、设备租赁、车辆租赁等多个细分领域，行业结构以民营企业为主、中小企业占绝对多数。2026年这个行业的薪酬走势如何？薪智2026年Q3报告给出了一组值得关注的信号。

"薪酬数据网站那么多，到底哪家准？"这是HR和求职者最常问的问题之一。但"准确"这个词本身就需要拆解——数据来源是什么？样本量够不够？更新频率如何？颗粒度细不细？方法论是否透明？本文提供一套五维评估框架，帮你理性判断不同薪酬数据网站的可信度。

半导体行业经历了近几年的高速扩张后，薪酬市场正在发生微妙变化。薪智2026年Q3报告显示，部分环节涨薪率转负，但关键岗位薪酬仍在走高。这篇用数据说话，帮你厘清半导体行业薪酬的真实面貌。

面对市面上几十份薪酬报告，很多 HR 和薪酬从业者的第一反应不是“哪份最好”，而是“我到底该看哪份”。本文按报告类型做一次横向盘点，帮你快速锁定高价值信息源。

不是所有企业都需要买薪酬调研报告，但一旦企业进入某几个特定阶段，“不买”会比“买”付出更大的隐性成本。本文用一个“四个信号 + 四个反信号 + 五维打分决策矩阵”的采买判断框架，帮 CHRO/HRD 在 3 个工作日内做出一次严谨、经得起 CFO 追问的采买决策。

AI 产业已经从"技术追赶"转向"场景深耕"，AI 招聘也已经从"数量扩张"进入"结构分化"。薪智 2026 报告把这场分化拆成了五大岗位类别、四类学历分工、四家典型企业组织路径三条主线，本文用一份可复用的解读框架把它翻译成 CHRO/HRD 今年就能落地的招聘、定薪、组织建设动作。

长期以来，薪酬是企业及HR关注的核心管理要素之一，也是薪智市场人才大数据分析平台始终关注并深耕的领域。我们发现，“值多少钱”这道题，在纷繁复杂的经营环境与人才市场中变得越来越难回答。

某消费品公司 HR 总监周一开早会，业务提了三个薪酬相关的问题——第一，公司整体薪酬水位在行业里处在什么位置？第二，长沙研发中心的算法工程师起薪应该定多少？第三，公司销售岗人均产出对比同行怎么样？三个问题看起来都是"查薪酬"，但要用到的数据源、颗粒度、更新频次完全不一样。HR 总监打开电脑，面前铺开五六个可能的数据来源——国家统计局、人社部季度报、招聘平台的公开薪酬洞察、几年前买的一份行业调研报告、行业微信群里流传的截图、以及公司订阅的一个市场人才大数据平台。她的第一个决策不是"查数字"，而是"选平台"。

某中型科技公司在 2025 年招一位 AI 算法负责人。HR 团队按公司内部沿用了三年的岗评体系打分，最终把这个岗位定在 30 级，对标内部研发总监。按照岗评级别 × 薪酬带宽表，30 级对应的月薪中位数是 6 万到 8 万。TA 负责人按这个带宽发出 offer，候选人一开口——"你们的报价比我上一份 offer 低了两成"。三个月过去，五轮面试全部脱手，候选人反馈的话惊人一致："你们对 AI 岗位的定价，还停在 2023 年"。

每一年的调薪季、每一次的关键岗位招聘、每一个新城市的团队搭建，HR 都要经历一次相同的选型动作——挑一份薪酬报告。问题是，"专业"两个字，正在被越来越多的市场噪音稀释。有人拿着一份 300 页的 PDF 说这是专业，因为够厚；有人拿着一份年度调研纪要说这是专业，因为署名的顾问头衔够长；有人拿着一份从招聘网站爬回来的均值汇总说这是专业，因为便宜。TA 负责人被业务催着要"市场行情"，被 CFO 追着要"成本上限"，被候选人质问"你们给的薪酬是不是低于市场"——手里的这份薪酬报告到底能不能撑住这些追问，往往要等到用出去、错一次，才知道答案。

HR 每一年都要面对同一个问题——我们所在的这个行业，薪资水位到底涨了多少、跌了多少、卡在哪个分位？十年前，这个问题的答案相对好找：一份年度纸质调研报告，翻到你所在行业的那一章，就能看到中位数、平均涨幅、几个典型岗位的水位。对当时"一年做一次调薪、一年做一次招聘规划"的 HR 节奏来说，够用。十年后的今天，这个问题变得难回答。招聘节奏变了，业务今天要人明天就要 offer，一年一版的报告远远追不上；行业边界变了，跨境电商、SaaS、AI 大模型公司都在冲击原有分类；岗位形态变了，大模型工程师、AI 产品经理、Prompt 工程师这些三年前不存在的岗位已成主流；数据源变了，公开数据规模指数增长，HR 手上信息来源分散到十几个渠道，反而难以看清整体行业到底在发生什么。

任何一位 HR 都会在一周之内被同一句话追问三次以上——第一次来自业务负责人：这个岗位下周要发 offer，你能不能查一下市场薪酬是多少，我心里好有个数？第二次来自 CFO：明年做薪酬预算，你帮我查一下同行业的调薪幅度是多少？第三次来自内部员工：小王刚跟我说他外部有 offer，你帮我查一下他这个岗位现在市场上是什么水位？同样一句"查一下薪酬"，背后是完全不同的三类诉求——招聘定薪查的是"当下市场分位视图"、预算规划查的是"行业整体涨幅趋势"、留人反查的是"具体岗位当前水位"。

大部分企业的招聘流程，"定薪"这一步经常被排在最后。JD 已经挂出、简历已经筛过、面试已经跑了三轮，等到 offer 环节，HR 才回过头去讨论"这个岗位到底应该给多少"。结果就是——业务嫌 HR 慢，候选人嫌 offer 拖，最终为了保 offer 只能被动加价；或者反过来，因为迟迟给不出 offer，把候选人拱手让给竞品。这背后不是"HR 效率不高"的问题，而是一个更底层的问题：薪酬数据没有前置到招聘链路里，导致每一次定薪都要现算、现问、现拍。真正的"招聘定岗定薪"应该是——JD 挂出前，目标岗位的薪酬带宽已经定好；候选人过面前，面试官已经知道自己面的这个人对应哪一档；面完之后，HR 拿到分位定位可以直接出 offer。整个链路里没有"再讨论一次"的环节。

某消费品公司今年计划招 320 人——每一个 offer 都需要三个决策：这个候选人应该定在哪个岗位（定岗）、这个岗位应该给哪个职级（定级）、这个职级应该配哪一档薪酬（定薪）。三个决策拿捏不准，代价立刻显现：定薪偏低，候选人放鸽子；定薪偏高，本公司内部薪酬结构被冲乱；定级偏高，未来晋升通道被卡死；定级偏低，人才两年内跳槽。传统的做法是"经验拍脑袋"——HRD 或用人经理凭手感、凭历史 offer、凭候选人自报期望，拍出一个数字。这套做法的问题是——不可辩护、不可复用、不可下钻。CFO 追问"这个候选人为什么给到这个薪酬"，HR 答不出结构；两个月后同岗位再招一人，历史 offer 无法复用；候选人换城市换年限，就要重新拍一次。

复合型技能需求的增速是单一技能的3.2倍，要求AI技能的岗位占比从2023年的6.7%跃升至2026年第一季度的21.3%，三年翻了三倍多；同期AI基础算法岗位占比从约50%降至20%，AI岗位结构从“会做算法”走向“算法+应用+智能体”的复合分化。这意味着，人才市场的供、需两侧，共同发出同一个信号——薪酬重回HR热议话题的C位了。而与此同时，定义薪酬的底层逻辑，正以前所未有的速度被AI重写。

每一个做过薪酬决策的 HR 都被业务部门问过这样几句话—— "这个数字怎么来的？" "我们公司的实际情况和这个数据对不上，是不是这份报告不准？" "你这份报告是去年的吧，今年市场已经变了。" "你确定这个 P75 数字是可信的？" 每一句话，都是在质疑薪酬调研报告的"准确性"和"可靠性"。 很多 HR 在这种场景下，第一反应是"我也不知道这份报告准不准，反正我是按这家供应商买的，他们一直都这么做的"。 这是问题的根源。

每年 Q4 到次年 Q1，HRD 们都会面对同一个老问题——明年的薪酬调研报告选哪家？ 预算是有限的。一份头部国际咨询公司的薪酬报告，全套买下来动辄几十万；一份本土咨询公司的薪酬报告，相对便宜但样本基础和颗粒度往往不够；一份招聘大数据平台的实时报告，数据更新快但传统 HR 决策者对其方法论尚不熟悉；一份行业垂直机构的薪酬报告，数据精准但覆盖面有限。 每一类都有自己的优势和短板。每一类的报价也都自成一格——从几万到几十万不等。 HRD 拍板的那一刻，最怕的不是花钱，而是——花了钱，结果回到组织内部一用，业务部门说"这个数据和我们的实际情况不符"、薪酬团队说"颗粒度不够，没法直接落到岗位级"、CFO 说"花这么多钱买回来一份 PPT 有什么用"。 性价比高的报告，不等于便宜的报告。性价比高的报告，是"花了一笔合理的预算，买到了一份能真正支撑薪酬决策的可用数据"。

每一个负责招聘的人都遇到过这样的场景。 业务部门带着两条诉求走进来：第一，这个岗位的市场行情到底是什么样？第二，竞争对手最近在挖什么人，我们要不要跟？ TA 团队回到工位上，开始拼数据。打开几家招聘网站翻一翻零散信息，进几个行业群看一眼大家在聊什么，找猎头朋友打听一下竞品的动向，再从 LinkedIn 上截一些公开信息回来对照。 一周以后，TA 负责人交出去一份 PPT，里面有几条引用、几张截图、几个推断。业务部门看完，问了一句：这些数据是哪一年的？覆盖到几家公司？能不能下钻看城市分布？

作为TA团队1号位，你和团队是否也总面临这些困扰： 年度招聘难规划：业务侧提增招岗位需求，要倒推全年招聘预算、节奏和渠道分配，而岗位薪酬带宽，还在依靠“往年同比”或一份严重滞后的年度调研报告拼凑； 人才布局难防守：面对同行密集释放招聘岗位，是扩张还是阶段性补位？要跟吗？跟到什么节奏？仅凭招聘网站的零散数据难有准确研判； 单笔offer难谈薪：候选人开口要价“市场上都这个数”，业务方拿主意“听你们的”，向BP求验证“对不上”，招聘三方拉锯，候选人定薪定岗难决策； 月度/季度复盘价值难量化：招聘一线只有发了多少offer、用了多少天、关了多少岗位，而CHRO关注的同岗位市场节奏如何、薪酬水平如何、候选人画像什么样无从得知。复盘徒有“做了什么”，难有“做得如何”……

问：我是深圳一家做人工智能行业的HR，公司主要做人形机器人相关产品。2026年需要对企业内部核心人员做定岗定薪，确保核心人员不必要的离职。目前公司比较重要的岗位是机器雪工程师，需要基于市场的薪酬水平对其薪资调整，确保其薪酬水平在市场中处于领先水平。需要薪智平台给出一份最新的深圳地区人工智能行业500-1000人的民企机器学习工程师岗位薪酬水平报告。

目前企业HR在做内部调薪和外部招聘时在不知道如何定薪是往往会选择招聘网站的薪酬数据加上自己的经验直接敲定薪资水平。造成的后果是调薪的员工不满意，简历挂出去很久没有合适候选人应聘，或给与的薪资过高给企业的经营成本造成压力。

2026年师资薪酬市场竞争加剧，公办院校职业院校受工资总额管控，涨薪空间有限；民办机构受营收承压，全员普涨成本难以消化，陷入招人难、留人贵两难。如何利用有限的薪酬资源做好核心人员的保留，激励骨干师资从业者的斗志，需要做好薪酬绩效激励工作。薪智平台最新发布2026年职业教育行业各岗位最新薪酬福利数据、应届生起薪、行业涨薪率等数据，助力职业教育行业更好的规划2026年的人才薪酬规划和改进。

我是北京一家做人工智能行业的HR，最近公司需要招聘算法工程师，在定薪的时候需要参考下市场上算法工程师的平均薪酬水平，希望能给到一份3000-5000人规模的人工智能行业民企公司，不同职级的算法工程师薪酬水平

2026年全球半导体持续处于扩展提产能阶段，芯片因供不应求涨价，各芯片制造公司都在扩量提产能，对于芯片核心人才争夺日益激烈。跟进薪智平台行业薪酬数据划分，芯片制造行业主要通过调研指定企业的各岗位薪酬数据、招聘岗位和薪酬、行业涨薪率、行业离职率、应届生起薪、城市薪酬差异系数 、各城市招聘趋势、热门岗位薪酬、行业薪酬福利等维度详细介绍芯片制造2026年最新薪酬变化，便于企业人才储备和人才招聘。

根据薪智平台行业行业薪酬数据划分，芯片测封行业主要通过调研指定企业的各岗位薪酬数据、招聘岗位和薪酬、行业涨薪率、行业离职率、应届生起薪、城市薪酬差异系数 、各城市招聘趋势、热门岗位薪酬、行业薪酬福利等维度详细介绍芯片测封2026年最新薪酬变化。

过去一年，AI行业最大的变化不在模型本身，而在“用人”。模型还在迭代，但企业HR已经不再纠结“要不要做 AI”，而是开始追问三件事——招什么人？给多少钱？和谁抢人？

「薪智」是隶属于易路旗下、以「Big data +AI」为核心优势的市场人才薪酬数据分析 与管理平台。以人力资源规划、招聘、人 才配置、薪酬福利为主要业务场景，平台 覆盖人才数据量10亿+，月度新增数据 2000万+，为各行业企业提供多维度市场 人才数据:行业职位薪酬数据、人力核心 指标数据、人效数据、政策数据、对标企 业招聘动态等，致力于联动组织、部门、 员工等共同实现企业人效最大化等目标。

双向联动，持续赋能

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强强联合，数智化赋能人资管理实践教学

薪酬负责人、HRD、HRVP该如何跳出传统的专业视角，从什么角度来考虑薪酬激励，才能更好地激发业务和提升人效呢？

薪智为完美日记提供实时、精准的行业人才数据进行横纵向、内外部对比，持续强化雇主品牌竞争力。

本次全面升级，核心在于用“外部人才数据”的“密钥”开启“企业人力阿尔法”宝箱

近日，薪智与猎上网达成战略合作，双方就利用行业薪酬数据，提升企业人才策略决策精准度（吸引与保留）这一目标达成一致。

To B是一个变数特别多的领域，如果想在这个领域脱颖而出，最好的方法或最佳的选择，一定是你对这些变量起约束条件，并且专注在一个或两个因素上面。就像人最怕多边作战，你的工作范围越小、时间越聚焦，事情就越容易成。

薪酬大数据使用范围越来越广泛，在数据质量和数据安全方面更要引起重视。没有规模设计、没有对标大数据，没有仔细清洗过数据，就无法进行人工成本对标，就是对数据和客户的不负责，无论供应商还是企业都应该坚守自己的原则和底线，审慎对待数据。

近日，易路以及薪智同时与上海谷露软件有限公司正式展开合作。同样作为人力资源领域的软件公司，双方承担着共同的使命。在此次合作中，双方将通力合作、共创共赢，深耕人力资源领域未来，引领人力资源领域新航向。

2021上半年市场薪酬白皮书发布，限时免费下载！

随着市场⼈才竞争的白热化，如何精准定位招聘岗位的薪酬水平，成为了企业提⾼招聘效率、缩短招聘周期、合理利用薪酬预算的关键点。另⼀⾯，⼈⼒成本逐年上涨，在企业成本中，已成为占⽐极⼤的⼀部分，如何给予员⼯合理的岗位薪酬，在保障⼈员稳定性，降低离职率的同时，给到员工⼀定的激励性，也是⼀个薪酬⼯作的关键点。 所以，在凯斯帕人力资源负责人孙瑾看来，使用有效的市场薪酬数据，至少可以在：人才招聘、人才保留、年度薪酬预算的制定这三个方面，为人力资源管理提供价值。

易路与上海财经大学开启合作

2020年1月14日，中国人力资源科技新年论坛暨2019年度大奖颁奖典礼于上海四季酒店隆重揭幕，300余位国内外知名企业的CHRO、HRD、SSC及信息系统的负责人到场，共同见证了“中国人力资源科技年度大奖”的诞生。

1月9日，重庆外商服务有限公司年度盛会“2019不忘初心三十载●砥砺奋进新时代”在重庆瀚文大酒店隆重举行。

12月13日，由环球人力资源智库携手混沌大学举办的“2019环球人力资源盛典”，已完美落幕。在活动上，薪智荣获"年度突破创新人力资源服务机构"称号。

2019年10月18日，由中国人力资源科技HRTechChina主办的2019中国人力资源科技年度峰会·北京站在北京金茂万丽酒店盛大开幕！薪智互联网科技（上海）有限公司作为合作伙伴荣耀参展。

2019年9月20日，由易路软件主办的人力资源行业薪酬管理主题盛会：创“薪”趋势 智胜未来——2019中国薪酬管理趋势峰会在上海金茂君悦大酒店盛大举办。

就在今天，杭州一年一度的学习与发展展示会与薪酬福利展示会，已完美收官啦！1天时间2场主题活动30多位资深企业人力资源人士进行分享，带来前沿趋势，珍贵的企业经验！

9月7日，2019中国人力资源科技年度峰会在深圳举行。峰会当天，颁发了本年度中国人力资源科技创新奖（HRTech INNO Awards 2019 ）。薪智作为本次奖项的入围企业之一，产品"薪酬体系设计工具"获得了本年度的“中国人力资源科技创新产品奖”。

2019年9月5日，薪智联合招商银行广州分行举办了《企业管理思享会》沙龙活动。

薪智快讯 | 7月25日，薪智与锐仕方达战略合作于北京正式签约。 薪智将为锐仕方达的企业客户提供薪酬数据分析报告、共同合作发布行业薪酬白皮书，助力高端招聘服务生态。

2019年7月25日，全球首家运用AI人工智能分析技术的市场薪酬分析平台 - 薪智受邀参加中国领先的人力资源媒体公司HRoot举办的全球参与用户规模领先的“2019中国人力资源服务展”。

7月23日，薪智问鼎“2019 SAP合作伙伴创新大赛”。由薪智带来的“薪智在SuccessFactors的薪酬分析应用”经过多轮激烈的角逐，在参赛的众多解决方案中脱颖而出，斩获「云创新之星金奖」。

全球首家AI+大数据分析平台薪智（SmartSalary）近日宣布，与广东智通人才连锁股份有限公司（证券代码：830969）旗下的专业招聘网站智通人才网签署战略合作协议，这意味着两家将开启全面战略合作伙伴关系。薪智将用人工智能+大数据、精准匹配的技术手段，帮助对其在中国地区的50万家企业客户与人才的高效对接，以提高运营效率，提升客户满意度和客户服务水平。

2019年6月20日，由智享会主办的第十八届中国薪酬福利展示会在北京富力万丽酒店举办。30余名在薪酬福利方面有着资深经验的人力资源大咖，与1000余名来自全国各地的企业管理者和人力资源工作者共聚一堂，共探薪酬的现状与未来、挑战与生机。