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收录日期:2022 年 01 月 01 日访问量:2116
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AI驱动灵活用工,破解合规与人效难题

在灵活用工成为企业降本增效重要选择的当下,HR 与企业决策者却陷入两难:既要通过零工、兼职等灵活模式匹配业务波动需求,又要应对工时统计、薪酬结算、法规适配等合规难题。人工统计易出错、结算流程繁琐、合规风险暗藏等痛点,让许多企业 “想灵活却不敢灵活”。盖雅 FLAI 模型以 “预测 - 执行 - 保障 - 洞察” 全流程 AI 能力,精准平衡灵活用工与合规管理,给出企业人效管理最优解。​

一、灵活用工模式下的三大核心痛点,制约企业发展​灵活用工虽能降低固定人力成本,但伴随的管理难题却让企业望而却步,核心痛点集中在三个层面:​

人力匹配精准度低:业务高峰临时扩招零工时,常因 “技能不符”“到岗不及时” 导致人力浪费;平峰期零工闲置,又面临结算争议,传统 “电话联系 + 人工登记” 的匹配模式效率低下,无法响应业务动态需求。​

合规风险防控难:零工工时无明确监管、薪酬结算缺乏标准流程,易违反《保障农民工工资支付条例》《个人信息保护法》等法规;部分企业因未留存零工考勤记录、未及时足额支付报酬,引发劳动仲裁,品牌形象受损。​

结算与激励效率差:零工工时统计依赖纸质签到或手工录入,误差率高;薪酬结算需人工核对任务、计算费用,周期长达 1-2 周;激励反馈滞后,无法及时调动零工积极性,导致零工留存率低。​

这些痛点让灵活用工的 “降本” 优势被管理成本与合规风险抵消,成为企业人效提升的阻碍。

二、盖雅 FLAI 模型:三大模块协同,平衡灵活与合规

盖雅 FLAI 模型围绕灵活用工全流程,整合 “智能预测匹配”“零工管家”“AI 合规引擎” 三大核心模块,形成闭环管理体系:​

1. Forecast 预测:精准匹配供需,减少人力错配

依托盖雅智能排班云的 AI 预测能力,实现灵活用工 “按需供给”:​

业务需求预判:结合历史业务数据(如零售企业节假日客流量、物流企业旺季单量)、外部因素,精准预测不同时段的灵活用工需求,明确 “需要多少人、什么技能的人”;​

零工技能画像匹配:建立零工技能数据库,自动匹配符合岗位需求的零工,如为餐饮企业高峰时段推荐 “具备收银 + 导购双技能” 的兼职人员;​

可视化供需看板:HR 实时查看 “需求缺口 - 可用零工 - 匹配进度”,一键派发用工需求。​

2. Launch 执行:零工管家赋能,提升结算与激励效率

盖雅 “零工管家” 功能打通灵活用工执行全流程,解决结算与激励痛点:​

智能工时统计:支持人脸识别、定位打卡、任务签到等多维度考勤方式,自动统计零工实际工时,避免人工统计误差;​

自动化薪酬结算:预设不同岗位、任务的薪酬标准,系统自动根据工时、任务完成情况计算报酬,生成电子对账单,结算周期从 1 周缩短至 1-2 天;​

即时激励落地:零工完成优质任务后,企业可通过系统实时发放奖金、积分等激励,零工实时查看收入明细。​

3. Assure 保障:AI 合规引擎护航,规避法律风险

盖雅 AI 合规引擎为灵活用工筑牢合规防线:​

法规实时同步:自动更新全国及地方灵活用工相关法规,如零工工时限制、薪酬支付时限等,针对不同行业(零售、物流、餐饮)推送定制化合规提醒;​

全流程合规校验:自动校验零工考勤、薪酬结算是否合规,如发现 “零工当月工时超法定上限”“薪酬未按时发放”,立即预警并提供整改方案;​

合规档案自动留存:同步存储零工考勤记录、结算凭证、合同文件等,满足法规要求的留存期限,避免因证据缺失引发纠纷。​​

对于面临灵活用工与合规平衡难题的企业而言,盖雅 FLAI 模型并非简单的工具叠加,而是从 “供需匹配 - 执行管理 - 合规保障” 的全流程解决方案。通过 AI 赋能,企业既能充分发挥灵活用工的降本优势,又能有效规避合规风险,实现人效与合规的双重提升。

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