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2025年
【FESCO】明确！2025年起弹性退休这样操作
2025年1月1日，人力资源社会保障部、中央组织部、财政部发布《实施弹性退休制度暂行办法》（以下简称《暂行办法》），旨在细化弹性退休的具体操作流程，强化职工权益的保障机制，并对社会保险经办服务提出了更为明确和优化的要求。
自2025年1月1日起，延迟退休政策已在全国范围内正式实施。政策框架下，职工将享有一定的自愿选择权。那么，职工具体能做出哪些自愿选择？HR和员工需要做什么？
如何往前弹？
《暂行办法》规定，职工达到国家规定的最低缴费年限，可以自愿选择弹性提前退休，提前时间最长不超过3年，且退休年龄不得低于女职工50周岁、55周岁及男职工60周岁的原法定退休年龄。
办理要点
职工自愿选择弹性提前退休的，至少在本人选择的退休时间前3个月，以书面形式告知所在单位。
举例说明
某男职工，1966年1月出生，改革政策后可选择：
■ 退休年龄为60周岁4个月，对应退休年月为2026年5月；
■ 最早退休年龄为60周岁，对应退休年月为2026年1月。
🌟 按照政策规定：若满足最低缴费年限，可以在60周岁至60周岁4个月之间选择弹性提前退休。
如何往后弹？
按照规定，职工达到法定退休年龄，所在单位与职工协商一致的，可以弹性延迟退休，延迟时间最长不超过3年。
办理要点
1、所在单位与职工应提前1个月，以书面形式明确延迟退休时间等事项。
2、弹性延迟退休时间确定后，不再延长。
3、弹性延迟退休期间，所在单位与职工协商一致，可以终止弹性延迟退休，按规定办理退休手续。
举例说明
某男职工，1966年1月出生，改革政策后可选择：
■ 退休年龄为60周岁4个月，对应退休年月为2026年5月；
■ 最晚退休年龄为63周岁4个月，对应退休年月为2029年5月。
🌟 按照政策规定：若满足最低缴费年限，可以在60周岁4个月至63周岁4个月之间（即2026年5月至2026年5月）选择弹性延迟退休。需所在单位与职工提前1个月，以书面形式明确延迟退休时间等事项。
职工选择弹性退休
最低缴费年限如何确定？
《暂行办法》规定，除延迟法定退休年龄外，职工按月领取基本养老金最低缴费年限，从2030年起由15年逐步提高至20年。
办理要点
1、弹性提前退休的职工，应达到所选择退休时间对应年份最低缴费年限。
2、弹性延迟退休的职工，应达到本人法定退休年龄对应年份最低缴费年限。
举例说明
某男职工，1969年12月出生，改革政策后可选择：
■ 退休年龄为61周岁3个月，对应退休年月为2031年3月，该年对应最低缴费年限是16年。
■ 最早退休年龄为60周岁，对应退休年月为2029年12月。该年对应最低缴费年限是15年。
■ 最晚退休年龄为63周岁3个月，对应退休年月为2034年3月。该年对应最低缴费年限是17年6个月。
🌟 按照政策规定：
情况1：如果选择在2029年弹性提前退休，只需要满足2029年对应最低缴费年限15年。
情况2：如果该职工选择弹性延迟退休到2034年，2034年领取基本养老金时，只需要满足2031年达到法定退休年龄当年的最低缴费年限16年即可。
如何快速查询不同类型
员工对应退休年龄呢？
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2025年
2025年每个企业领导者都需要规划的三大技术大趋势
由惠普实验室的HPE Fellow、副总裁兼IEEE Fellow Dejan Milojicicic撰写
询问任何C级高管他们关注的前10大趋势，人工智能通用技术（AGI）、可持续性、数字化转型可能会出现在他们的名单上。通过对这三个方面进行技能提升，企业人力资源专业人士可以确保他们不仅能够支持整个组织的需求，还能够支持他们自己部门的需求。
这一观点基于IEEE最新的技术大趋势报告，该报告确定了2025年值得关注的前三大趋势：
AGI将继续加速增长，协助人类工作，并需求越来越多的能源。 随着新的数据中心采用创新能源，可持续性将补充跨地理边界的工作负载转移，以增加脱碳和水资源消耗。 数字化转型将采用增强现实和虚拟现实（AR/VR）技术，与集合技术相辅相成，重点放在那些可能或已经规模化自动化的技术。
目前，最常见的AGI类型是生成性AI，如Azure AI、ChatGPT和Gemini。生成性AI的能力和用例创造了许多人力资源考虑因素。例如，人力资源可以帮助IT制定全组织的政策和最佳实践，以避免使用导致性别或种族偏见的数据等已知问题。
除了帮助组织实现多样性、公平性和包容性（DEI）目标外，避免偏见还有强烈的商业理由：如果AGI产生与目标市场某些成员不共鸣的设计，可能会破坏产品的收入潜力。一个例子是销售到撒哈拉以南非洲的智能手机应用，这些应用没有针对该市场进行优化。与其反映那里生活的人们的多样性，特别是黑人女性，它们是为设计这些应用的白人男性优化的，而这些人是其他地区的主要用户。
一些AGI应用涉及分析有关人员的数据，如员工、学生或病人。在这些情况下，另一个可能的政策是要求所有数据在AGI工具被允许处理之前都必须匿名化。根据国家的不同，这种匿名化可能由法律要求，如欧盟成员国的GDPR。
不涉及人员的数据也需要剥离识别特征。一个例子是，一家卡车制造商想要使用AGI来了解其交付车辆的性能和健康状况。这些嵌入式物联网（IoT）模块的数据不应包含可以用来识别交付路线和停靠点的信息。
人力资源还可以帮助教育所有员工哪些AGI工具已经过审查并被批准使用。这有助于避免将专有公司或客户数据存储在公共云中和/或被生成性AI供应商用来训练其大型语言模型（LLMs）的问题。它还有助于避免不必要的成本，如部门或个人员工使用他们的预算直接支付生成性AI工具，而不是公司已经订阅的那些。
所有这三个大趋势是相互关联的，而不是孤立的。例如，AGI使用大量的数据和计算资源。数字化转型也使AGI的使用成为可能。这意味着这两个大趋势直接影响可持续性，因为需要越来越多的电力来为数据中心供电和冷却。
为了实现可持续性目标，如碳中和，组织可能需要增加对太阳能、风能和水能的使用。他们还可能需要加强他们的节能计划，以抵消额外的使用，如使用AI驱动的智能建筑技术，根据与会者的数量、透过窗户的阳光量和由投影仪等AV设备散发的热量自动调节会议室的温度和通风。
所有这些大趋势的例子都强调了技能提升的重要性。例如，人力资源不能帮助制定AGI政策和最佳实践，除非它对这些工具的所有能力和风险都有所了解。这些技能还使人力资源能够与IT使用相同的语言，帮助制定和执行政策和最佳实践。
这是一个需要考虑的很多问题，这突出了人力资源为什么需要优先考虑的重要性。每个制造商、学区、医院、保险公司和其他类型的组织都将有自己的时间表来实施推动这些大趋势的单项技术。
例如，一些组织今天开始实施生成性AI，但在未来几年内不会使用其他形式的AGI。一些组织开始制定可持续性战略，而其他组织已经实施了多年。通过了解全公司范围的举措路线图以及部门用例，人力资源可以确定今年需要关注哪些大趋势支持技术，以及哪些需要开始为2025年做计划。
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2025年
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