PayGapAnalyzer.pro / 2100
理解差距，检验规则。
明确呈现证据、局限和下一步行动。
贯穿 ACLASA 产品组合、服务专业人士日常工作的应用型 AI
ACLASA 产品将受治理的 AI 融入专业人士的日常工作，并结合确定性方法与人工复核，把复杂任务转化为清晰且有证据支撑的行动。
RAW观测差距OBD模型结果PDF证据导出
这 只 增加 背景
清晰 比较 两个 岗位
一次 评估 连接 两者
主要 ISCO 价值 组
ISCO 主要 价值 组
这 只 增加 背景
一次 综合 评估 决定
ACLASA 与 ILO 一致。
不存在 并行 评估 流程
一套逻辑适配两者。
岗位 在这里 开始 比较技能 描述 真实 工作Band 显示 责任 水平ISCO 锚定 同等 价值ISCO band 增加 背景
仅作背景。
仅作背景。
群体 现在 更加 清晰
输入 岗位 用于 比较
01
干净文件验证本地薪酬提取数据。
02
比较证据区分观测差距、模型结果和规则审查。
03
决定行动纠正缺乏正当理由的规则偏离，并记录结果。
PayGapAnalyzer.pro
可据以采取行动的薪酬公平证据。
从观测到的薪酬差距出发，核查相关因素、审视透明的规则，并制定明确的行动计划。
贯穿 ACLASA 产品组合、服务专业人士日常工作的应用型 AI
ACLASA 产品将受治理的 AI 融入专业人士的日常工作，并结合确定性方法与人工复核，把复杂任务转化为清晰且有证据支撑的行动。
总薪酬选择基本工资或总报酬，并保持指标一致。
公司分析证据实际涵盖的法律实体和报告期间。
类别通过有记录的岗位类别和工作价值分档，比较同等价值的工作。
员工通过本地处理、最小群组规模和受控输出来保护员工。
当前
一个公司案例，多种证据视图。
验证文件，衡量观测及调整结果，审查规则，然后导出证据记录。
01干净文件映射并验证薪酬、工时及比较字段。
02选择薪酬指标区分基本工资与总报酬，同时保持可比性。
03质量检查解释前识别缺失值、小群组、异常值和可靠性不足的比较。
04导出生成用于复核及后续行动的受控PDF和XLSX证据资料。
这 只 增加 背景
清晰 比较 两个 岗位
一次 评估 连接 两者
主要 ISCO 价值 组
ISCO 主要 价值 组
这 只 增加 背景
一次 综合 评估 决定
ACLASA 与 ILO 一致。
不存在 并行 评估 流程
一套逻辑适配两者。
岗位 在这里 开始 比较技能 描述 真实 工作Band 显示 责任 水平ISCO 锚定 同等 价值ISCO band 增加 背景
仅作背景。
仅作背景。
群体 现在 更加 清晰
输入 岗位 用于 比较
管理者
管理层需要证据，而非单一百分比。
查看观测差距、模型结果、适用规则及仍需采取的行动。
01薪酬差异从所选指标、法律实体、员工群体和报告期间开始。
02剩余差异模型的剩余部分属于诊断结果，并不自动证明存在歧视，也不证明差异具有正当性。
03下一步为每项尚未解决的规则偏离或证据缺口指定责任人和日期。
先看证据，再下结论。
处理公司数据前，先用演示数据查看报告结构。
示例查看示例报告查看指标、比较、保护措施及导出结构。
导览跟随产品导览无需上传员工数据，即可逐步了解一个典型案例。
方法理解分析方法了解统计诊断能够揭示什么，以及哪些内容只能由客观规则解释。
安全审视安全边界了解本地处理、访问控制及防止信息披露的措施。
从数据到决策的受控流程。
每项结果都明确展示指标、范围、假设和证据边界。
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仅限经批准且不含个人数据的项目元数据。请勿输入员工或薪资数据。薪资数据只能在您自己的本地环境中处理。
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有序推进薪酬透明化。
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从源数据到整改的操作指引。
准备本地数据、明确范围，并保留可供复核的决策记录。