智慧型人力资源管理模式探究

来源:用户上传      作者:贾洲航 李义周

　　摘 要：本文尝试利用大数据进行人力资源管理的相关探索，一方面有助于提升人力资源管理的客观性、直观性，另一方面通过对人资管理的定量评估和定性预测优化人力资源管理的前瞻决策能力。
　　 关键词：人力资源管理;智慧型;大数据
　　 随着时代的发展，企业开始越来越对人力资源管理层面给予关注。在经济学和人本主义思想下，企业通过自主招聘、选拔、培养等方式，对内外部组织给予人力资源的有效运用，从而促成企业的发展要求，保障企业以最快的速度实现目标，而这一系列的过程，就被称之为人力资源管理。
　　 传统意义上的人力资源管理，更多的是依靠人力资源部门进行统一的规划、招聘、培训、绩效管控、薪酬管理、劳动关系管理所达成的，以便对人力资源更好地获得、整合和推进发展，在这一过程中，需要从以下三方面给予更多的关注。
　　 第一，对人力资源的合理把控，也就是说，可以通过制定良好的规范流程，构成完善有序的制度，从而高效地进行人事管理的运用。
　　 第二，对人力资源的服务把握，也就是说，可以通过培训、实践经验的传授等诸多方式，达成人力资源服务的优化，以便提升人力资源的效率，促使效率最大化。
　　 第三，对人力资源预测与决策。在这部分当中，就需要管理人员具有前瞻性的视角，以便更好地对未来可获得的收益予以明确，并付诸行动。
　　 因此，和传统的人力资源管理模式相比较来说，智能人力资源管理本身是更具优势的，智能人力资源管理是以大数据为总驱动力的，其优势主要有两点。
　　 第一，根据大数据方式进行感知，以达到对人力资本的客观分析与直观呈现，突出人本主义思想，达成对人力资源层面的合理管理。
　　 第二，基于智能化为基础，通过对人力资源层面给予定量和定性的评估，从宏观、微观两个层面给予深入的分析，以便达成优化人力资源管理的目的，而这种优化的视角，本身应当具有较强的前瞻性。
　　一、大数据驱动的智慧人力资源管理
　　 当代社会中，由于信息系统开始逐步普及，比如：在人力资源管理中，以移动互联网系统为基础，对相关信息的积累已经形成了大量的数据，而通过数据进行分析，可以获知大量的有价值信息。此外，基于智能系统还可以进一步对现阶段的图像、传感数据进行分析，以便利用大数据驱动下的智能系统，进一步对人力资源管理目前所存在的困境给予解决。
　　1.方案概述
　　 基于大数据驱动下的智慧人力资源管理，本身是以“人工智能+”的指导思维模式所构建的，具体按照“数据感知”、“智能分析”、“洞察决策”三部分为主要的设计思路规划的。
　　 在“数据感知”层面中，相关的数据是通过采集单元获得的。而数据层面包含了企业本身的数据内容，比如：EHR数据、财务数据等等。在传感数据的过程中，会关联考勤系统的数据，获得员工的其他运动轨迹。互联网的数据则包含了业务流程中每个环节的数据内容。基于数据源层面，形成的数据管理能够更好地体现以人为本的思想。采集单元部分不但要提升数据感知力，形成电子采集模式，还需要对已有经验激进型建模、识别。
　　 “智能分析”可以以Hadoop和Spark平台为基础，采用机器学习、大数据统计的方式，达成实时分析和离线分析的模式，对人力资源模型予以探索。
　　 “洞察决策”层是利用多样化的智能类型，从人资管理的需求着手，既提供定量的可视化服务，又形成定制化的决策服务支持。
　　2.主要功能
　　（1）智慧人力资源获取服务
　　 人力资源的内容包含对员工的招聘、选拔、人力资源规划。在人力资源规划方面，主要是对不同层级、部门的员工进行数据分析，根据部门对人员质量和数量的要求，以个性化、精准化的方式进行人力资源规划。在员工的选拔招聘方面，可以深入地挖掘优秀员工品质需求，进而对当下的职业招聘平臺进行分析，形成精准的人才选聘。
　　（2）多粒度社交分析的员工整合
　　 对于传统的人力资源而言，可以通过企业文化、信息沟通等多种方式，凝聚企业内部的合作性，有效提升企业的生产力。智慧人力资源本身就是采用社交网络的方式，对企业内部不同粒度的员工进行社交分析，其中分析的内容包括对目标、行为、个人态度等内容分析，以便能够更好地达到企业内部人力资源的多粒度整合和监管。
　　（3）基于员工离职预测的员工保持
　　 人力资源目前所保持的核心内容是，如何更好地保留优秀员工，避免他们离职，而智慧人力资源管理可以通过历史员工的离职数据进行识别，明确其多变性，从而对员工形成个性化“挽留”政策，在政策上也可以提供一定的支持。
　　（4）基于员工画像的员工评价体系
　　 员工画像分析强调员工的技能水平、绩效评价等诸多因素，将员工进行不同标签的设定，对员工形成个性化的评估，借助大数据的方式，形成高效的策略拟定，从而推动员工成长。并且，可以通过员工画像的方式，有效识别优秀员工，评估员工对企业的个人价值。
　　（5）员工发展规划的决策支持
　　 通过以上智能分析与决策模块，可以更好地对职工未来的发展方向进行预测，从而对员工形成有针对性的培训计划决策，通过个性化细粒度提升员工的发展潜力。此外，大数据驱动下的人力资源管理，是可以通过对员工活动轨迹感知的方式对员工的情绪、生活规律做出分析的，从而对员工的个人发展、健康等诸多方面的内容，形成良好的提升策略。
　　3.其他技术
　　 智慧人力资源管理本身是需要进行多角度统计计量展示的，并且以传统定量人资分析的方式，进行积极服务，其中包括对大数据驱动、回归分析等内容的借助。
　　二、智慧人力资源管理案例探索
　　1.二级公司人员引进标准问题
　　（1）问题提出 　　 二级公司通常情况下是大型企业的规模和利润增长点，那么如何更好地对二级公司予以推进发展，一直以来都是企业内部所关注的问题。二级公司本身在人才方面比较匮乏，一般有经验、人脉的人才年龄集中在40-45岁左右，而这个年龄段本身是超过了公司的招聘标准的，因此，在人才引进方面是比较困难的。基于这个问题，人力资源工作者如何合理处理，是现下需要思考的重要问题。
　　（2）数据整理与挖掘
　　 为了能够更好地对上述的问题进行回答，需要将各个分公司对客户经理的数据给予汇总、统计，针对一级、二级公司的客户经理特征予以明确，制定个性化的、有针对性的政策指标。
　　 从对公客户经理的年龄分布可以看出，大部分的客户经理年龄段集中在25-35岁，并且对于二级公司来说，30岁以下的人员占比比较高。由此可见，二级公司的年轻人更多，但这本身并不能够代表二级公司在人才引进方面存在困难，反而可以说明二级公司在人员年轻化层面做得较好。所以，不需要修改政策，应当积极鼓励二级公司吸纳更多优秀的年轻的对公客户经理。
　　 深入地对优秀客户经理的分布情况予以分析之后可以发现，二级公司中级及以上的对公客户经理大约在35-45岁之间，一级公司在25-35岁之间。这体现出，二级公司虽然覆盖的对公客户经理年龄段较大，但真正有成绩的是35-45岁之间的人员，相比较一级公司25-35岁人员的突出作用力，是不能比拟的，这究竟是何种原因所造成的？
　　 因此，为了能够进一步对公司的优秀客户经理特点进行分析。笔者将学历、行业经历、专业经历、入行经历作为自变量，进行回归方程计算，最终得出，二级公司综合得分=69.83+0.663 X专业经历，R2（预测程度）=0.213;一级公司综合得分=50.07+3.34X学历+0.371X行业经历，R2（预测程度）=0.0830。
　　 由此可知，对于二级公司来说，在专业层面的经历会很大程度上的影响客户经理的综合分，这本身也能够体现出二级公司在当地做得较好的客户经理，本身拥有较长时间的从业经历。但这种情况在一级公司则有所不同，在回归方程中的影响要素是学历和行业经历，这一情况说明，学历较高且从业经历较长的客户经理，更容易获得成功。
　　（3）结果解读与政策建议
　　 基于上述内容可知，对于一级和二级公司来说，成为优秀客户经理的成功条件是有差异性的，同时，二级公司还很可能更多地采用关系型的营销方式进行产品推销，而一级公司则开始逐步改革专业型的营销方式，所以，在这一阶段当中，可以拟定合理的招聘标准，由此形成差异化的设计。
　　 ①在二级公司中，对年龄进行弹性化要求。在公司中可以选择95分为临界点，同时，覆盖大约95%比例的优秀客户经理。通过测算，二级公司当中中级以上的客户经理，分数在95分以上的年龄段为41.35岁，一级公司为40.45岁。由此，可以将42岁和40岁作为主要招聘参考指标。
　　 ②在一级公司当中，需要进行现有学历与年龄要求的规范。针对一级公司均值差异可以呈现出，硕士研究生的业绩比本科和专科高，由此，可以积极引进高层次人才，将硕士以上的学历人才进行重点培养，通过这一方式，来解决公司未来的人才缺口问题。
　　 通过以上的内容分析，笔者认为，最终的政策层面仍然需要结合企业未来的人才规划，同时，综合考虑多种因素后，合理制定。
　　2.专业技术人员离职问题
　　（1）问题提出
　　 在近几年中，同行业内部的竞争比较激烈，核心人才正在不断流失，而各个机构也对刚刚培养出的人才倍加关注，但一部分刚培养好的人才就出现被“挖墙脚”、“跳槽”等情况。而这些情况在一定程度上阻碍了企业的不断推进与发展。针对于这样的情况，在人力资源管理层面，应当以何种方式解决，是当下亟待思考的重要问题。
　　（2）数据整理与挖掘
　　 针对已参与的专业技术序列评定人員的信息资料进行汇总和整理，发现其中离职率最高的应当是C专业序列的人员，比例为8.89%，其他序列本身是在全行平均值上下浮动，所以，将C专业序列作为主要的分析主题。通过对C专业序列员工的信息进行全面搜集后，再将性别、年龄、评定等级等多样化的因素进行录入，采用Gini决策树的方式进行计算，以便更好地探求C专业序列人员形成离职的原因。
　　 基于各因素的计算，最终形成离职率影响系数，通过决策树的设计，进行内容分析。
　　（3）结果解读与政策建议
　　 基于以上内容可以获知，针对于不同类别的群体而言，本身是存在着不同的离职倾向的，这种离职倾向本身是有一定差异性的。而各个机构需要对离职的高发群体给予关注，并且根据个体的差别，拟定差异化的留任计划，制定不同的政策。并且，需要更多地关注员工自身所存在的诸多问题，对其中的一些问题，拟定相应的政策制度，以便更适合企业和员工本身的需求，激发员工的内驱动力。
　　通过以上内容的概述可以获知，企业从前端是能够尽可能减少人员离职的，能够更好地防患于未然的。并且，还能够针对其中的一些问题、矛盾等，不断激发员工的工作热情度，有效提升整体的绩效，强化员工的积极性。
　　三、总结
　　 本篇论文主要是基于大数据驱动下的智慧人力资源管理，这种管理方法不但能够强化人力资源的客观性，而且可以通过定量、定性评估的模式，不断优化人力资源管理当中的决策力。综合以上内容所述，对于智慧人力资源的管理层面而言，更需要考虑以下几点内容。第一，积极构建数据意识，强化数据呈现事实的模式。第二，基于不同领域层面，给予有效的描述统计。第三，从描述统计逐步转变为推论统计的模式。第四，需要合理的形成预测，并且最终达到有效决策的目的。
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