一、行业发展背景
1. 传统考勤方式的痛点
手工记录低效:纸质签到、Excel统计易出错,难以管理大规模员工。
代打卡/虚假考勤:指纹、IC卡等传统方式存在作弊漏洞。
数据孤立:考勤数据与薪资、绩效系统割裂,HR需手动处理。
合规风险:劳动法、工时制度(如加班计算)要求严格,人工核算易违规。
1.考勤申请、审批
2.APP定位打卡、审批
3.考勤报表
生物识别:人脸、静脉、虹膜识别(防代打卡)。
行为分析:通过AI检测异常考勤(如频繁早退)。
预测性排班:基于历史数据预测人力需求,自动生成排班表。
手工记录低效:纸质签到、Excel统计易出错,难以管理大规模员工。
代打卡/虚假考勤:指纹、IC卡等传统方式存在作弊漏洞。
数据孤立:考勤数据与薪资、绩效系统割裂,HR需手动处理。
合规风险:劳动法、工时制度(如加班计算)要求严格,人工核算易违规。
远程办公兴起:疫情后混合办公模式普及,需支持多地考勤(如GPS定位、Wi-Fi打卡)。
AI与物联网技术:人脸识别、移动端签到、智能排班等技术成熟。
政策合规要求:例如中国《劳动法》对加班时长的限制,欧盟《GDPR》对员工隐私保护。