近年来,员工隐性缺勤行为引发的企业危机事件激增,引起了企业管理者的高度重视,由此面向员工隐性缺勤行为的管理需求持续增加。隐性缺勤行为因员工复杂的内在心理动机而产生,并且这种行为由于它的内隐性与难控性,对企业造成的严重后果往往容易被忽略。因此,非常有必要深入分析隐性缺勤行为的诱因,合理构建隐性缺勤行为预警模型,使企业能够及时接收危机信号,有针对性地提早介入,采取适当的管理措施。这不仅是一种员工福利,也是提升企业绩效与生产效率的一种高回报投资。通过对国内外研究进展的追踪,以及对目前企业中普遍存在的员工“出工不出力”问题的深入剖析,本研究重新界定了隐性缺勤行为的概念与基本特征。运用统计学、管理学等相关理论与方法,系统分析并提炼了员工隐性缺勤行为的影响因素,运用结构方程模型方法构建了员工隐性缺勤行为概念模型,利用SPSS 21.0与Amos21.0软件进行模型的信效度分析、路径分析,及模型拟合度分析,以验证影响因素与概念模型的正确性。在此基础上,依托预警理论框架,运用K-means聚类算法设计警度,利用Matlab R2015a软件的神经网络工具箱,以BP神经网络为指导思想,建立了员工隐性缺勤行为预警模型,并通过设计仿真实验,多次训练预警模型,以得到模型的最优化状态,提高了预警的有效性与准确性。该模型实现了预警状态与对策的一一对应,对企业准确预测未来风险状态,并以此为标准有针对性地改善管理方式,提供决策依据。从现有的文献来看,国内外学者对于隐性缺勤问题未能给予足够的重视,而本文对该问题展开深入研究,挖掘行为本身的涵义及其外在效应,帮助企业管理者及时发现问题,防患于未然,进一步保障企业的安全与稳定。因此,本文为隐性缺勤问题的研究提供一定的理论基础,同时对企业的健康发展具有重要的指导意义。