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        評估因素覆蓋
        • 預設基準職位體系
        • 啟動調研
        • 數據采集
        • 職位匹配
        • 發送報告
        傳統薪酬報告 周期:12-18個月

        周期長、成本高、統計結果滯后

        報告解讀有專業門檻

        職位體系混亂

        評估偏差大

        受限于跨行業的基準兼容要求

        無法滿足細分維度基準

        • 聯合HR服務商金融機構數千萬樣本
        • 用戶導入自由格式數據
        • AI機器學習數據處理職位匹配
        • 自助及時生成報告
        科普薪酬報告 實時數據分析

        即時性、成本低、統計結果無滯后

        報告解讀簡潔易懂

        自動識別崗位職能歸屬及崗位級別

        基于客觀崗位簡歷動態職位體系,直達崗位價值核心

        機器處理數據避免了人為操作造成的客觀思維影響

        客觀、精準、便捷

        吳中將——實戰管理培訓專家

        外資企業管理實務20年。在大型日資、法資、臺資、港資企業任職多年,曾先后參與多項企業重大改善項目和提案改善專案,主管過行政部、人力資源部、倉庫、采購、計劃等,了解企業在各個階段的發展人才需求,并有實際解決企業問題經驗,對跨國公司先進管理技術本土化有深刻體驗。對人力資源管理及行政管理非常熟悉;是實戰行的管理專家。

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