2024 福利洞察报告

2024 福利洞察报告 混乱和财务不安全状况持续存在，但数据揭示了AI是如何加速提升利益体验的。 此处覆盖图像 庆祝 6 年的员工福利见解 在我们第六年的《福利洞察》报告中，我们不仅关注福利注册趋势和行为，还深入理解员工全年如何参与其福利。今年，我们从Benefitsolver跨领域的数据中获取信息。®平台，由数百家Businessolver客户中的超过1800万成员组成，进一步深入探索了关键参与驱动因素，包括人工智能。此外，我们首次年度注册后成员调查的数据包含了超过...的反馈。报告标题, 开放 Sans关于Not只有Benefitsolver注册体 验，还揭示了导致员工福利困惑和挫败感的因素。 外包 (标题案例) ，利用这些数据，决策者能够更深入地了解福利障碍、员工行为和趋势，以及AI在福利管理中实际价值。 36/44, Navy 主副标题: 句子大小写 (无标点符号),打开无粗体 ， 14 / 18 ， 0.125 空间后 ， 木炭或海军 6个性化 ， 由 AI 驱动 92024 年主要发现和趋势 混乱和财务不安全状况持续存在，但数据揭示了AI是如何加速提升利益体验的。 员工们继续面临着不断上涨的成本和难以预测的医疗保健系统带来的挑战。但通过采取合适的科技手段，福利参与度得以保持稳定。 处理福利时 ， 我的焦虑会激增。 我希望我没有问题 ； 我几乎负担不起基本的选择。 每年 ， 保费都在上涨 ！ 这是我们在首次入职后调查中收集到的一些员工情绪摘要，该调查收集了数千名员工对2024年入职体验的意见反馈。很明显，员工特别关注福利的负担能力和医疗保健成本上升的问题，同时感到在面对复杂选择体系时的压力。 今年的益处洞察数据显示，员工们在面对福利困惑的同时，继续在财务健康方面挣扎： 47% 的员工会对意外的医疗费用 (同比 + 2%) 感到恐慌。 84% 的员工对他们的福利感到困惑 (同比 - 1%) ， 这个数字在统计上六年来一直保持不变。 按世代划分的利益混乱 每年的招生过程中，通过Benefitsolver的福利决策支持工具向员工询问他们对福利的理解程度。经过6年的持续调查，员工仍然表示困惑，其中Z世代（Gen Z）员工最可能感到混淆。 本报告中，低福利理解度通过以下问题的员工响应情况进行评估。回答“是的，就是我！”和“我知道我的身份卡在哪里”的人员被视为具有较低或无福利理解度。 这是现实 ：没有任何技术能消除员工对于福利的困惑。这仅仅是当今复杂医疗保健系统固有的问题。对大多数人来说，参与福利计划就像是我们处理税项一样：直到不得不做时，它才成为优先事项。 然而 ， 尽管存在困惑 ， 技术仍在帮助员工优化和最大化他们的好处经验。 员工对其 Benefitsolver 注册经验的评价: 我们的后续入学调查收集了来自近100家Businessolver客户、共计250,000名成员的意见反馈，显示高额保费、缺乏覆盖范围以及计划选择是导致员工困惑和挫败感的主要因素。尽管如此，使用Benefitsolver平台的员工对其计划选择表现出了压倒性的信心，并且更令人满意的是，他们对积极的注册体验感到非常满意，其中85%的员工将他们的注册体验评价为“良好”或“优秀”。 我很高兴能够轻松地比较选项。 我喜欢引导过程 ， 它使它很容易理解 ， 特别是作为一个不了解好处的人。 混淆可能持续存在，但它不必成为利益选择、参与或激活的障碍——而这正是今年数据故事中更大篇章展开的地方。 个性化 ， 由 AI 驱动 数据揭示了AI在提升效率、参与度和激活方面的真正价值，今年的研究成果仅仅是冰山一角。 个性化在福利技术领域的价值已被充分理解：个性化能够产生影响——就像在每个行业和消费者群体中一样。今年的数据揭示，在2024年的注册过程中，当有个性化的决策支持时，有67%的用户（比2023年提高了12%）选择了包含健康储蓄账户（HSA）的高自付额健康计划（HDHP）。相比之下，如果没有或不使用决策支持，只有19%的员工选择了包含HSA的HDHP。 有决策支持没有决策支持 尽管这些数据证明了在报名时个性化的重要性，但对于许多人力资源团队及其高层利益相关者来说，人工智能对福利技术方程的价值却不太明确。在过去两年中，我们见证了媒体上的人工智能讨论呈爆炸式增长——福利行业也不例外。然而，在头条新闻中不那么显眼的是，人工智能真正的力量在于帮助人力资源实现其组织目标，并通过福利支持员工的整体福祉。 使员工全年激活并参与福利计划，这是技术为员工和雇主带来的实际价值所在，形式上包括提升参与度、提高效率，最终实现更好的员工体验。 今年 ， 我们看到员工在人工智能的帮助下如何参与和克服混乱的明显新趋势 ： 34%的呼叫是通过个性化的、人工智能驱动的技术解决的 ，为员工提供即时和准确的支持。 17%YOY随着AI驱动的交互式语音识别（IVR）技术的应用，整体呼叫量出现下降趋势，尽管Benefitsolver平台用户基数增加了11%。 90%通过 AI 驱动的搜索 ， 总体分辨率(比 2023 年提高了 3%) 。 也许更有说服力的结果之一是 AI 的分辨率影响 ：与我们的 AI 福利助手 Sofia 进行的所有聊天中有 82 ％SM, 停留 7天后解决显示人工智能不仅支持实时自助服务，还为员工和人力资源带来了持久的结果和效率提升。 在2023年，Businessolver将AI技术全面融入Benefitsolver平台及呼叫中心技术中，以进一步个性化并赋能员工自助服务。这一升级包括在自动语音应答（IVR）或电话菜单中添加预测提示。这些提示针对用户在Benefitsolver平台上的行为进行定制，如最近的聊天会话、增加保险覆盖或处理索赔等。我们的AI引擎会优先考虑这些行为，以预测最适合来电者的最佳提示，无论是提供特定信息还是提升至专家级服务。 最终，这些数字讲述了一个更好的结果故事——员工能够快速且准确地得到问题解答，大多数情况下无需人工干预。但当员工确实需要寻求支持时，通常是为了更复杂的问题，AI 能够通过动态电话树提供相关选项，进一步支持他们的旅程。52 ％ 的员工在 AI 提供给他们时选择了预测提示。 设想：这份激动人心之处不仅在于人工智能今天正在帮助推动的结果，还在于随着人工智能技术不断学习、放大并在员工福利体验中扩展个性化以达到前所未有的精确度，它所蕴含的未来潜力。 调查显示 ： 领导者在 2024 年的首要目标和挑战 个性化 + 移情 AI + 人类 = 更快乐、更健康、更敬业的员工 这是人力资源（HR）领域的全新公式——新的范式——它正在推动实际成果的产生，并最终带来更佳的员工体验，这体现在留存率的提升、成本节约以及更加满意、健康的员工身上。 我们的数据证实，尽管AI极大地提升了利益科技中的个性化引擎，但人类才是塑造用户体验本身的人性化推动力——无论是在电话中为员工提供服务、在整个Benefitsolver平台中设计人性化的用户体验（UX），还是有目的地开发和训练AI以传递人情味。 以下是 “移情 AI ” 在 Benefitsolver 平台中的几种方式： 当员工询问平台上的扣除额时，提醒他们有关其护理选项的信息，例如远程医疗或护理热线。 根据其互动、行为和索赔数据，提供个性化的提示，关于特定解决方案、心理健康资源或员工援助计划（EAP），以实现针对个人需求的定制支持。 • 利用AI驱动的搜索来总结计划文件，减轻了寻找正确信息和理解其含义之间的负担。 拥有惊人的平台和真正强大的服务而没有AI，就像拥有一把三条腿的椅子却缺失了一条腿。成功且有效的体验需要三支柱并存。AI无法单独完成这项任务；你需要服务、个性化以及人工智能来支持一种能真正理解会员需求并驱动持久成果的同理心体验。 数据清晰 当人工智能、个性化和人为因素的恰当组合同时发挥作用时，我们观察到员工自助服务、福利参与度和人力资源效率有所增加，尽管员工对福利的困惑程度仍然很高。 但并非所有的AI都平等地存在。AI的力量在于其能够放大员工所需的个性化和同理心能力，帮助他们穿透困惑，从可用的利益中驱动真正的价值。 - Carey Mckenzie ，Businessolver 首席客户官 2024 年主要发现和趋势 我们知道员工永远不可能成为福利专家。但今年的数据揭示了个性化、人工智能与人类相结合的正确组合如何帮助员工以有意义的方式选择、激活并参与福利计划——尽管有84%的员工表示对福利存在困惑，这一数字在过去六年间统计上保持不变。 个性化推动了Benefitsolver的注册和决策支持体验，导致了适合的计划选择和提高了福利参与度： 43%的员工通过综合决策支持选出了建议的福利 (比 2023 年增加 12.5%) 。 80%的员工只选举了 HDHP (从 2023 年起增长 13%) 。 67%当选 HSA 与他们的 HDHP(从 2023年起增长 12%) 。 4%选出成本最低的选项。 44%是个性化电子邮件的平均打开率(营销电子邮件打开率通常是其一半 ， 约为 21 ％) 。 42%登录查看或管理其福利的员工，在注册后进行一次地方管理所有福利操作（如健康储蓄账户）的情况下，有四次或更多次的登录记录。 主要调查结果续 AI 可以跨多个渠道扩展同理心的个性化 ， 以满足员工想要参与的方式和地点 ： 单击:当员工看到与他们相关且个性化的AI生成的通知关于一项利益或解决方案时，独特的参与率为19%。 Chat:我们的AI驱动的虚拟福利助手Sofia的89%的聊天在同一天得到了解决，较上一年同期总体聊天量增加了12%；其中，82%的聊天在7天后仍然得到解决。 Call:通过电话获得 AI 虚拟支持的员工参与度同比增长 59% 。 IVR:在员工呼叫寻求帮助时，52% 的员工选择了由人工智能生成的个性化 IVR 提示，这导致了整体呼叫量较上一年减少了 17%，尽管 Benefitsolver 平台的用户群体增加了 11%。 人类对于创造同理心员工体验至关重要，无论是现场支持、技术还是用户体验（UX）设计。AI作为人类元素的强大倍增器，通过加速问题解决和提供个性化、针对性的信息，起到了关键作用。 48%从2022年（当时未使用AI）到现在的平均响应速度改进，以及50%的降低在呼叫后的现场成员倡导者的工作量（由于AI的行政支持，只需1分钟的呼叫后工作，将整体响应速度降至2分钟！）。 31%在所有呼叫中，有全部的呼叫通过即时技术得到了处理或解决，这意味着员工能够获得所需答案的最快速度回应。 2X采用AI驱动的搜索功能后，2022年与我们AI驱动的虚拟福利助手Sofia的互动增加。 通过 AI 驱动的搜索 ， 总体解决率达到 90%(同比增长 3%) 。 财务准备和收益能力差异严重 尽管通货膨胀自去年以来可能有所缓和，但今年的数据仍然表明普遍存在财务不安全感。总体而言，47%的员工表示面对如急诊账单这类大额、意外开支时会感到恐慌，这一比例较2023年上升了2%。并且有19%的人表示会为此陷入债务。 数据中明显存在财务脆弱性，尤其是在存在较大差异的群体中尤为突出，例如年轻一代和女性。但年龄和性别并不总是决定性因素。千禧一代和 X 世代 ， 都在他们的照顾年限中 ， 最有可能说他们从来没有保存. 在福利计划中融入财务支持选项，如储蓄工具和“薪酬保护者”，可以帮助员工让手中的资金走得更远，从而提升其全面福祉。 不出所料，婴儿潮一代最有可能表示他们总是储蓄，但千禧一代和X世代（而非Z世代）更有可能表示他们从不储蓄。 尽管88%的Z世代员工表示他们总是或偶尔会存钱，但他们最有可能在面对大额开支时感到恐慌，而千禧一代则最有可能为意外支出做好了财务准备。 按性别分列的财务准备情况 女性比男性更不愿意储蓄，并且在面对大额意外开支时感到恐慌的可能性高出14%。方差。 在