风险管理 - 北美华人人力资源协会

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企业团体健康保险“最低参与率”：HR和企业主必知指南!参保不达标为何会被拒保？企业申请团体健康保险时，“最低参与率”是最重要的门槛之一。简单说：符合资格的员工要有一定比例参保，或提交有效豁免（如配偶计划、Medicare、Medicaid等）。多数州/SHOP参考约70%标准，不达标可能被拒保或提高续保成本。计算方式很关键：“参保人数+豁免 ÷ 符合资格员工总数”。策略包括提升雇主缴费比例、提前收集豁免、把握特殊注册期。HR和企业主必须重视这个指标。详细阅读：为员工提供团体健康保险是吸引和留住人才的关键福利之一。然而，在申办过程中，企业主和人力资源（HR）专业人士常常会遇到一个关键门槛——“最低参与率”（Minimum Participation Rate）。这项要求规定了必须有多少比例的合格员工加入保险计划。不理解或未能满足这一要求，可能导致保险申请被拒，浪费宝贵的时间和精力。本文旨在深入解析最低参与率的定义、其背后的原因、具体计算方法，并为企业提供有效满足该要求的实用策略。什么是最低参与率？团体健康保险的成功运作，离不开一个核心原则：足够多的员工参与。最低参与率正是确保这一点的机制。它指的是保险公司要求企业必须达到的、投保员工占所有符合资格员工的最低百分比。这项要求的设立，是为了确保健康计划能够覆盖足够多的员工，从而有效分散风险并维持财务上的可行性。一个常见的基准是小企业健康选择计划（SHOP），它在许多州都规定，至少 70% 的合格员工必须参与团体健康计划，或者拥有其他合格的保险（例如通过配偶的计划或政府计划）。此举的主要目的在于建立一个广泛且多样化的风险池。当一个包含健康状况良好和风险较高个体的员工群体共同参与时，保险公司就能更好地平衡赔付成本，从而为所有参与者提供更稳定、更实惠的保费。对于任何希望提供团体保险的企业而言，透彻理解这一门槛是成功投保的第一步。接下来，我们将探讨为什么保险公司如此看重这项要求。为什么保险公司要设置此项要求？对于保险公司而言，设置最低参与率是一项至关重要的风险管理工具。它的核心逻辑在于，通过确保足够多的员工参与，保险公司能够将风险在更广泛的人群中分摊，从而平衡健康个体与高风险个体之间的成本，最终使每个人的保费都更加可负担。保险公司设置此项要求的核心原因主要有两个：风险管理 (Risk Management): 一个规模庞大且成员多元化的保险池是维持计划稳定性的基石。如果只有少数员工投保，保险公司将面临更高比例的高风险个体，这可能导致赔付成本急剧上升。避免“逆向选择” (Adverse Selection): “逆向选择”是指只有那些预期自己会有高额医疗开销的员工才选择投保。这种失衡的参与情况会导致保费与赔付的比例严重失衡，推高整体索赔成本。其后果是，保险公司可能在下一年度大幅提高保费，甚至拒绝续保，最终使该保险计划对企业而言无法持续。数据显示，员工的参保资格池是相对稳定的。例如，在2023年，小型企业中有 82% 的员工有资格参加其公司提供的健康福利，这一比例高于前一年的79%，并且与过去五年和十年的数据基本一致。这种稳定性向保险公司证明了，存在一个稳定且可预测的潜在参与者群体，这是其风险模型的基础。通过设定最低参与率，保险公司可以确保这个稳定的资格池能转化为一个同样稳定和可预测的投保群体。对于企业主和HR专业人士而言，满足这些门槛的意义重大。它直接决定了企业是能够获得一个可行的团体保险计划，还是被迫转向其他成本更高、吸引力更低的替代方案，甚至可能完全失去提供团体保险的资格。各州要求有何不同？虽然最低参与率是团体健康保险的普遍特征，但具体要求在不同州之间可能存在显著差异。每个州都有权为团体健康保险制定自己的法规，这意味着参与率的具体百分比和相关规定会因地而异。例如，许多州采纳的**小企业健康选择计划（SHOP）**通常以 70% 作为基准，要求合格员工要么参与计划，要么拥有其他替代保险。然而，部分州份可能会根据当地的法规和市场状况，设定更灵活的门槛。此外，不同行业的员工资格率差异也可能使满足参与要求变得更加复杂。例如，零售业工人的平均合格率尤其低，仅为 54%。这种较低的合格率使得零售等行业的企业在满足参与门槛方面面临更大挑战，因为从一开始符合投保资格的员工基数就相对较小。因此，企业必须随时了解所在州的具体规定，以确保合规，并充分利用任何可行的投保选项。咨询专业的福利顾问是有效驾驭这些地区性差异的明智之举。了解了规则之后，下一步就是如何准确地应用它们。如何计算最低参与率？准确计算参与率是企业申请团体健康保险时至关重要的一个实际步骤。这个过程能帮助您确定需要多少员工投保才能达到保险公司的门槛。具体要求的百分比因州和保险公司而异，但通常在70%到75%之间。以下是计算参与率的清晰步骤：第一步：确定符合资格的员工首先，您需要明确哪些员工作为计算基数。这个群体通常包括所有全职员工，是计算参与率的分母。无论员工是否拥有其他保险，只要他们符合公司的投保资格，就应被计入这个总数。第二步：计算所需达标人数将符合资格的员工总数乘以保险公司要求的参与率百分比。例如，如果您有20名合格员工，而保险公司要求70%的参与率，那么您需要达到的目标人数就是14人（20 x 0.70 = 14）。第三步：考虑豁免情况员工如果已经拥有其他合格的健康保险（如通过配偶的计划、Medicare或Medicaid），他们可以提交豁免申请。这些持有有效豁免的员工，其人数可以计入您在第二步中计算出的“所需达标人数”。也就是说，实际投保的员工人数加上持有有效豁免的员工人数，必须等于或超过所需达标人数。他们的缺席不会对您的参与率计算产生负面影响。计算示例为了更直观地理解，以下是两个常见场景：场景一：拥有20名员工的小型企业符合资格的员工: 20 要求的参与率: 70% 需要投保或豁免的员工总人数: 14 (20 x 0.70) 场景二：拥有100名员工的企业符合资格的员工: 100 要求的参与率: 75% 需要投保或豁免的员工总人数: 75 (100 x 0.75) 对于员工人数可能发生变动的企业来说，定期进行此项计算是确保始终合规的良好实践。掌握了计算方法后，让我们探讨如何通过有效策略来达成目标。企业和HR如何满足要求？满足最低参与率要求有时会是一项挑战，特别是对于团队规模较小或员工需求多样化的企业。幸运的是，企业主和HR专业人士可以采取多种有效策略来提高员工的投保率，确保顺利达标。以下是两大类核心策略：激励员工投保提供财务激励：雇主出资分担部分保费，可以显著降低员工的经济负担，使保险计划更具吸引力。宣传长期价值：积极向员工宣传健康保险的长期益处，如获得预防性医疗服务和拥有安心保障，有助于说服犹豫不决的员工加入。捆绑额外福利：将健康保险与健康计划（Wellness Programs）等额外福利打包，可以提升整体价值。这些福利可能包括健身房会员资格、心理健康资源或财务健康服务，从而吸引更多员工投保。利用例外与豁免条款关注特殊注册期：某些州或保险公司会提供“特殊注册期”，在此期间可能会暂时豁免最低参与率要求。例如，根据联邦小企业健康选择计划（SHOP），部分州允许企业在这些特定时期内投保，为不达标的企业提供机会。善用豁免资格：拥有其他合格保险（如配偶计划）的员工可以被豁免，他们的豁免资格有助于企业达标。HR应主动收集这部分员工的豁免证明，这有助于在不增加投保人数的情况下满足总参与人数的要求。通过综合运用这些策略，企业可以显著提高满足参与率要求的机会，从而成功地为团队提供富有竞争力的健康福利。对于中小型企业主和HR专业人士而言，理解和应对团体健康保险的最低参与率要求无疑是一项复杂但至关重要的任务。只有掌握这些规则，企业才能成功地为团队争取到全面且价格合理的健康福利。正在规划员工健康保险？联系我们的持牌保险经纪人，获取一份免费报价。我们为加利福尼亚州、德克萨斯州以及跨州经营的雇主提供支持。

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2025年12月24日
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2026 人力资源趋势与优先事项：在智能世界中平衡创新与关怀 2026 年，人力资源正站在智能化与制度化深度交汇的临界点。AI 全面进入招聘、培训与运营，岗位开始被重新定义为“技能组合”；各国围绕自动化决策、薪酬透明和多州用工的监管加速落地；员工对幸福感与公平性的期待再度提升；HR 与 IT 的协作被推向战略高度。People、Compliance、Technology 三股力量共同推动 HR 模型重塑，决定组织的生产力、风险韧性与人才竞争力。 ADP报告显示：迎接智能、互联、以人为本的新工作时代 2026年的工作场所将由一个智能、互联且以人为本的新时代所定义。人工智能（AI）的进步正在深刻改变着工作方式，而员工则持续期望组织能将他们的福祉、公平与信任置于首位。对于企业领导者而言，挑战显而易见：如何在创新与关怀之间取得精妙平衡，以促进敏捷性、韧性和长期增长。本文将围绕“人员”、“合规”与“技术”这三大核心范畴，深入探讨企业如何应对这一挑战，从而为您构建一个清晰的行动框架。一、人员 (People)：技能、体验与福祉的重塑 1. 技能为王：以技能为核心重塑工作与组织规划两大驱动因素正促使领导者重新思考如何提升劳动力的效率：其一，是在招聘和发展中对技能的日益关注；其二，是AI承担日常任务的兴起。然而，挑战依然存在：数据显示，65% 的大中型组织在为员工提供技能发展机会方面面临障碍。为了应对这一挑战，组织正通过技能盘点来重新设计岗位。这种以技能为基础的方法，是现代战略性劳动力规划的基础，其战略意义在于，它能够帮助企业更灵活地将人才与任务相匹配，而不受传统职位头衔、工作地点或级别的限制，从而促进更佳的员工敬业度，并最终使运营更具成本效益和成功。其最终目标是赋能员工，而非简单地淘汰岗位。 “虽然拥有更多财务资源和先进数据洞察力的大型组织率先采用战略性劳动力规划和基于技能的设计，以使其人才供给与组织目标保持一致，但中小型组织也应该并且可以考虑在现实的规模内实施这些实践。这样做将显著提高其效率和整体成功。” — Asal Naraghi，ADP全球创新负责人，未来工作 2. 人机协作：优化AI在工作中的应用体验人工智能正在影响人们的工作互动方式、问题解决方法以及对工作的整体感受。数据显示，对AI的兴奋程度与公司规模成正比：66% 的大型组织对此表示极度兴奋，而中型组织和小型组织的比例分别为47%33%。专家建议，应将团队的AI应用方式重塑为“增强”（Augmentation）而非“自动化”（Automation），以鼓励员工更深入地参与有意义的工作。正如ADP专家在一次深度访谈中所强调的，为了建立信任，组织需要通过透明的沟通，帮助员工将AI视为一种“辅助工具”，而不是“替代工具”。 “将AI技术整合到日常工作流程中，有助于员工有效利用它，从而实现真正的生产力提升。例如，如果员工使用通话摘要工具，他们将有更多精力专注于来电者，而不是手动做笔记。员工可以更少地考虑笔记，更多地思考如何满足对方的需求。通过这种方式，AI成为人际连接的促进者，凸显了这项技术的真正优势。” — Tiffany Davis，ADP首席包容性与多元化官 3. 全人关怀：坚定组织对员工福祉的承诺员工福祉仍然是雇主在2026年的重要考量。数据显示，组织在确保员工身心及财务福祉方面表现出强烈的责任感：身体健康：94% 的大型组织、91% 的中型组织和90% 的小型组织认同他们有责任确保员工的身体健康。心理健康：93% 的大型组织、90% 的中型组织和87% 的小型组织认同他们有责任确保员工的心理健康。财务健康：86% 的大型组织、84% 的中型组织和74% 的小型组织认同他们有责任确保员工的财务健康。然而，强烈的责任感与提供充足资源的能力之间存在差距。企业领导者需注意的是，弥合这一差距至关重要，因为那些真正为员工提供关怀的雇主，在员工健康、敬业度和生产力方面都能观察到更优异的成果。二、合规 (Compliance)：驾驭新兴法规与全球复杂性在重塑人员策略以适应智能时代的同时，企业还必须应对随之而来的复杂监管环境，这正是平衡创新与关怀的另一大考验。 4. AI监管：应对人工智能在雇佣决策中的法规浪潮全球各国和美国各州正在就如何监管AI在雇佣决策中的应用制定法规，并已形成不同的路径。欧盟的《人工智能法案》（EU AI Act）、加拿大的《人工智能与数据法案》和科罗拉多州的《人工智能法案》等法规，都将AI在招聘、晋升等关键决策中的应用归为“高风险”类别。《欧盟人工智能法案》明确禁止了四种特定行为：（1）通过工具分析员工情绪；（2）基于与工作无关的特征对员工进行社会评分；（3）利用生物识别数据评估员工的不当行为风险；（4）操纵员工使其采取非自愿行动。该法案同时强调，人类必须参与所有雇佣决策过程。 “在评估任何AI工具时，要考虑它是否使用安全、高质量的数据开发，是否能产生可靠且有意义的结果，以及是否有助于简化而非复杂化工作流程。保持人类监督、向员工提供透明度、定期监控输出并及早解决潜在问题，是负责任的AI项目的关键所在。” — Helena Almeida，ADP副总裁，管理法律顾问，AI法务官 5. 薪酬透明：全球薪酬透明度要求持续扩大薪酬透明度的要求正在全球范围内持续扩大，尤其是在欧盟。从2026年6月起，欧盟成员国的雇主必须向求职者和现有员工提供薪酬信息、晋升机会，以及决定这些机会的客观、性别中立的标准。与此同时，美国各州也在推行类似法律，例如马萨诸塞州的新规（2025年10月生效）要求在该州拥有25名或以上员工的雇主必须披露薪酬范围，而特拉华州的新规（2027年生效）也对薪酬披露提出了更严格的要求。 6. 多司法管辖区合规：应对复杂的法律环境雇主持续面临来自地方、州和联邦层面的多重法律要求，这些要求在薪酬透明度、假期、最低工资等方面差异巨大。企业领导者需注意的是，一种更具战略性的应对方法并非为每项法规制定单独的实践，而是制定一个以员工权利和最佳实践为核心的统一标准。这种方法不仅能够满足最严格的法律要求、简化行政管理，还能在整个组织内推行一致且公平的文化，从而有效降低合规风险。 “合规和风险管理所考虑的因素总是比法律的字面要求更广泛。当多项法律提出不同要求时，并不一定意味着要为每项法律制定单独的实践。通常可以制定一个以员工权利和最佳实践为核心的标准，这个标准在大多数情况下都适用，并能让你采取一致的方法。” — Meg Ferrero，ADP副总裁兼助理总法律顾问三、技术 (Technology)：智能体、数据与部门协作的未来 7. 智能体AI崛起：成为HCM的核心能力继生成式AI之后，智能体AI（Agentic AI）正迅速成为人力资本管理的核心战略能力，预示着自动化和效率的新纪元。智能体AI是指能够以最少的人类监督，自主思考、规划和行动以实现多步骤目标的系统。数据显示，其应用率正随企业规模增长而提升（大型企业48%，中型企业25%，小型企业4%）。Gartner预测，智能体AI在企业软件应用中的比例将从2024年的不足1%迅猛增长到2028年的33%。其实际应用包括自动化新员工入职流程、简化薪酬校验和错误检测等，展现出巨大的效率提升潜力。 “智能体AI开启了自动化的新前沿，能够协调多步骤工作并适应现实世界的变化。人类的监督则为其提供目标和护栏，明确目标、批准关键行动并审查影响。两者结合，提供了在条件变化时值得信赖、合规且有弹性的可扩展自动化。” — Amin Venjara，ADP首席数据官 8. 数据管理演进：为智能体AI奠定基础智能体AI的部署正促使领导者优先考虑软件应用间的无缝数据流。然而，这也带来了数据质量、隐私和安全方面的严峻挑战。数据显示，79% 的IT领导者认为AI智能体带来了新的安全挑战，且55% 的人对其部署的防护措施没有完全的信心。这背后反映出一个核心事实：强大的治理框架和高质量的数据，对于负责任地实现AI的承诺至关重要。 9. HR与IT融合：日益紧密的战略伙伴关系随着AI重塑工作场所，人力资源（HR）和信息技术（IT）部门的关系变得前所未有地相互依赖。数据显示，64% 的IT领导者预测，HR与IT将在五年内完全合并。这种合作关系已超越战术层面，上升为战略需要：HR的成功将越来越依赖IT的技术专长；反之，IT也需要HR提供关于技术如何影响员工的深刻洞察。其战略意义在于，两个部门共同承担着保护公司数据、将人员数据融入业务战略以及影响领导层如何应对AI转型的核心责任。 “IT在决策中的作用肯定比过去更重要了。他们关心的是用户管理、数据安全、集成以及这些集成的工作方式。它们是否现代化？是否可扩展？它们之间能否连接，以及如何对这些连接进行维护？” — Tonya James，ADP全球薪酬产品管理副总裁构建一个更智能、更人性化的未来工作世界塑造2026年的各种力量，要求领导者在人员、合规和技术领域驾驭日益增长的复杂性，同时始终保持人性化的触觉。这不仅是应对挑战，更是抓住机遇，重新定义何为卓越的组织。可持续的增长将属于那些能够在推动创新的同时不忽视员工、在应对监管的同时不牺牲敏捷性、在部署互联智能的同时不失去信任的组织。最终，能够在2026年脱颖而出的，将是那些不仅采纳了智能技术，更将其深度融入人性化管理哲学，从而实现创新与关怀无缝结合的组织。

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2025年11月25日
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【AI“幻觉”惹祸】德勤退还澳大利亚政府44万澳元：AI责任与信任的边界被推上风口浪尖德勤（Deloitte）因使用AI生成报告出现虚假引用，已向澳大利亚政府退回部分项目款项。报告价值约44万澳元，生成工具为OpenAI GPT-4o。事件核心并非“AI出错”，而是“人未复核”。当AI进入专业决策场景，如合规审查、HR管理、绩效评估，风险就不再是技术问题，而是责任问题。 2025年10月6日，多家国际主流媒体——包括《金融时报》（Financial Times）、《卫报》（The Guardian）与《商业内幕》（Business Insider）——同时报道：全球“四大会计师事务所”之一的德勤（Deloitte）已向澳大利亚政府退回部分咨询费用，原因是一份由AI辅助生成的官方报告出现了严重引用错误与虚构文献。这份价值约44万澳元（约合人民币210万元）的报告名为《Targeted Compliance Framework Assurance Review》（目标合规框架保障评估报告），由澳大利亚就业与劳工关系部（DEWR）委托编制，旨在评估政府福利与合规系统的执行效果。报告发布后不久，学术界发现其中存在大量不实引用、错误脚注甚至虚构学术来源，随后被媒体揭露使用了生成式AI撰写部分内容。【AI参与写报告？德勤承认并退款】在舆论持续发酵后，德勤承认报告部分内容由微软Azure OpenAI GPT-4o辅助生成。由于AI“幻觉”导致文献造假、案例失真，德勤决定退回合同的最后一笔款项，澳大利亚政府也确认将公开合同细节。德勤在声明中强调，报告的核心结论与政策建议未受影响，错误仅限于引用与注释层面。然而，公众和立法机构的质疑并未因此平息。澳大利亚工党参议员Deborah O’Neill直言：“德勤的问题不是AI问题，而是人类智力问题（a human intelligence problem）。” 她进一步呼吁，所有与政府合作的咨询机构应明确披露“AI在项目中的使用范围与程度”，并建立AI审查与复核机制。【时间线回顾】 7月：德勤提交最终报告，未披露AI使用。 8月：学术界发现报告引用了不存在的案例与研究文献。 9月：媒体报道德勤正在内部审查并准备修订。 10月6日：德勤公开承认使用AI，并确认退款；政府表态将强化未来合同披露要求。【咨询业的信任危机：从AI到责任边界】这起事件不仅揭示了AI在文本生成领域的潜在风险，也让整个咨询与公共服务行业重新思考“责任”的归属。当AI生成报告、起草政策或撰写分析文件时，如果缺乏人类复核机制，错误就不再只是“技术问题”，而是专业信任危机。 AI的“幻觉”并非罕见——它会在缺乏事实支撑时生成貌似合理却虚构的信息。但当此类内容出现在政府报告、政策研究或企业审计中，其后果已不止于“学术瑕疵”，而可能直接影响公共决策与财政责任。专家指出，AI可用于信息整理与初步分析，但在涉及法律、政策与公共治理的场景中，必须建立“三层防线”：算法审计、人工复核、责任归属。否则，AI效率越高，错误传播也越快。【对HR与企业管理的启示】这场“AI幻觉风波”不仅属于咨询行业的教训，也对人力资源与组织管理发出了强烈信号。AI的普及正快速改变招聘、绩效、培训与合规管理等领域，但如果HR不掌握AI使用的监督与伦理权力，这一权力就会被技术部门接管。负责任的AI治理（Responsible AI）并非技术议题，而是组织文化与价值观的延伸。HR不仅要懂得如何应用AI提升效率，更要懂得如何为AI“设边界”。 AI可以加速决策，但只有人类能为决策承担责任。在AI时代，HR是组织中最后的信任守门人。德勤的退款事件或许只是AI时代众多“幻觉案例”中的一个，但它让我们重新看清一个本质：技术从不犯错，真正出问题的，是放弃了复核与判断的人。

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2025年10月07日

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