在2026年的调研中，75%的受访者表示合规需求已发生变化，54%的受访者表示过去两年间合规需求有所增加。 产生最多新风险的领域包括人工智能和自动化决策治理（51%的受访者将其列为首要新兴趋势）、目前已在超过15个州及华盛顿特区生效的薪酬透明度法规、涵盖员工数据的扩展数据隐私要求，以及联邦和州层面持续加强的工资与工时执法。 在确定优先级时：应从运行频率最高、文档缺失后果最严重、且目前缺乏明确负责人或一致审计轨迹的工作流程入手。

最重要的审计追踪并非记录本身，而是证明已始终如一地遵循了既定流程的证据。最常见的风险包括：不同地点的文档不一致、分散在彼此孤立的系统中，或者依赖于个人的记忆而非既定流程。符合审计要求的记录保存包括：

• 符合规定的I-9表格保留期限
• 符合薪酬透明度要求的录用通知书和薪酬文件
• 包含背景调查决定完整时间线的的不利行动通知
• 保留包含审批流程和日期的记录
• 绩效记录，各经理采用统一的评定标准
• 任何由人工智能辅助的招聘或晋升决策的记录，包括由谁审核以及最终决策是如何做出的

在2026年的调研中，人工智能和自动化决策合规性在未来12至18个月的新兴趋势中位居榜首，51%的受访者提到了这一趋势，且相当一部分受访者表示计划在人力资源各职能领域扩大人工智能的应用范围。 具体风险包括：筛选或排序过程中的算法偏见；对产生重大后果的结果缺乏有据可查的人工复核；以及当AI输出结果受到质疑时缺乏明确的上报流程。治理措施应涵盖四个方面：明确人力资源决策中每项AI工具的责任归属；针对任何影响招聘、晋升或解雇的决策，制定有据可查的人工复核要求；记录决策依据，说明AI标记的内容以及人工做出的决定；以及针对被标记的结果建立可重复的监控和上报流程。 目前已有若干州和地方政府就此颁布了相关规定——例如，纽约市的《第144号地方法》就要求对招聘中使用的自动化雇佣决策工具进行年度偏见审计。

月度合规报告涵盖五个监管风险最高的领域：监管动态审查（影响工资、福利、休假或职位分类的联邦、州或地方新就业法律变更）、薪资合规核查（税款代扣、加班费计算及员工分类准确性）、 I-9 表格及就业资格文件（重新核查截止日期和保存期限）、休假与合理便利安排追踪（《家庭和医疗休假法》（FMLA）资格、《美国残疾人法案》（ADA）合理便利请求以及各州特定的休假法律），以及安全与事故报告（美国职业安全与健康管理局（OSHA）记录保存、事故日志和未遂事故记录）。拥有跨州员工队伍的组织面临最大的月度报告负担，因为各州的要求差异显著且更新频繁。

人工智能在两个方面带来了合规义务。首先，人力资源团队必须规范本组织在雇佣决策中使用人工智能的方式，包括文件记录、偏见监测和人工审核。 其次，人力资源团队正越来越多地使用人工智能工具来追踪法规变化、标记文档缺失，并实现合规工作流的自动化。这两个方面的风险是相同的：技术采用速度超过了治理速度。2026年的研究发现，高级领导者将技术局限性视为合规障碍的可能性几乎是人力资源专业人员的两倍，这反映出一种模式：即在支持人工智能的合规基础设施尚未到位之前，领导层就已经率先采用了人工智能。

“合规基础设施缺口”这一研究框架描述了组织依法必须履行的义务与其为履行这些义务而实际建立的系统、流程和责任归属结构之间的差距。 在实践中，这种差距表现为：合规任务由个人负责而非由明确的工作流程承担；记录分散在人力资源、薪资和业务线系统中，缺乏单一可信数据源；不同地区或管理者之间的文档记录做法不一致；以及在监管变化导致风险暴露之前，缺乏相应的预警流程。通常只有在审计、索赔或领导层审查中，这一差距才会显现出来。