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2.3 HR在数字化转型中的任务

2.3.1 连接技术与人性需求

随着数字化时代的到来,HR应该如何来应对大数据与人工智能时代带来的挑战呢?我们可以从图2-2看到,HR的工作本质是以人性的需求为基础,其工作范围都是和马斯洛需求层次相对应的。

图2-2 HR工作与人性的需求的关联

HR更擅长与人打交道、解决人的问题,而不是成为大数据、人工智能等技术领域的专家。因此,HR可以先从自己擅长的事情出发,思考在满足员工的需求上企业目前到底存在什么问题。

同时,HR需要去关注数字化技术发展的趋势,不必了解技术的细节,但是要知道技术能够做什么。例如了解职场物联网、情感识别、对话机器人、大数据预测分析等。

基于对人性的需求的把握和最新技术趋势的了解,HR就需要更多的想法来作为纽带和桥梁来连接技术与人性的需求。我们以HR的不同工作领域为例来分别看一下HR在数字化转型过程中可以有哪些思考点。

薪资福利

利用数字技术虽比较容易实现薪资和福利的准确计算和及时发放,但是仅仅做到精确计算就可以了吗?

对于薪资和福利,员工会有不断更高的期望值,大家通常都觉得企业给到自己的工资与福利还不够高。因此,HR不仅需要利用市场对标结果对公司福利进行合理的设计,还要把相关薪酬福利体系明确告知员工,让员工切身感受到公司为员工提供的薪资福利和市场水平相比到底如何,有哪些方面是领先市场的,公司在整体的薪酬福利上为员工考虑了哪些方面。通过数字化的方式把企业为员工提供的整体薪资福利可视化地呈现在员工面前,可以更好地提升员工对薪资福利的满意度。在员工对薪酬福利有疑问时,HR能否合理地做出回应,会影响到员工对于薪资福利的体验。

因此,员工对于薪资福利的需求有时并不仅是生存和安全的需求,员工需要觉得自己被尊重,需要觉得自己是被合理地给予了与自身能力和付出相匹配的回报。对于员工高层次的需求,HR可以在设计薪资福利相关的数字化应用时,思考如何在满足员工生存与安全的需求基础之上,利用大数据和人工智能对于不同年龄、不同性格和不同背景的员工进行分析,匹配更人性化、更打动人心的薪资福利方案并主动推送,让这些薪资福利能满足员工的个性化需求,使得员工本人甚至是家人都能感受到公司的关怀,满足员工社交和尊重的需求。

机器能做的事情尽量交给机器去做,HR需要考虑的是如何去应对那些机器所实现不了的员工需求并提出新的想法。这就是技术与人性的需求的结合点。

团队激励

业务领导们通常并不会质疑HR对薪资福利是否及时发放,而是会质疑在员工上层需求的相关工作中HR的有效性。比如,HR如何有效了解员工在公司工作团队中的合作是否和谐高效,员工工作是否感觉快乐、有价值感等。

我们会发现,通过传统的HR工作方式和专业能力是很难对这些工作实现自动化和量化分析的。这时HR所能起到的作用就是要结合业务的衡量需求去思考是否有可以用数字化技术来解决的方案。

例如,员工敬业度和员工满意度调查通常是公司为了解员工各项需求是否被满足的一种做法。

在敬业度和团队协作状态的评估工作上,通常很多公司通过一年一次的敬业度调研来进行。但其实HR在做敬业度调研的时候,一方面,很多不满意的员工很可能之前就已经离开了公司,根本没有机会打出不满意的分数。另一方面,参与员工的打分也会和本人当时的心情或者其他临时因素有关。在这种情况下,其结果就变得不太可信,而且也不能随时真实反映公司员工团队的真实状况。

这时作为HR基于对未来的新技术趋势的了解就可以尝试一些创新想法。例如,从技术趋势中看到有情感计算与识别的应用,考虑是否可以在公司内部通过情感计算和识别技术来分析员工对工作的满意度。是否可以通过声音识别技术来读取会议录音,从而评判团队合作氛围的现状,或是通过邮件内容的语义分析来判断公司的整体沟通风格。从职场物联网的趋势还可以联想到,是否可以通过手环来跟踪员工的健康和情绪状况等。目前已经有公司在进行各种尝试。敢于思考才有可能会实现,在类似场景下的讨论和想法和HR是否懂技术无关,有了这些创新想法,就可以把想法交给大数据与人工智能的专家去设计、研究解决方案。

当然,这会涉及个人隐私的问题。基于数字化伦理与道德相关的趋势,HR可以依据对人性的了解,多思考,提出更多的见解和建议,努力在人工智能和隐私保护之间保持平衡。

共享服务

在HR共享服务中心的员工热线咨询解决方案上,HR可以通过人工智能来回答员工的问题并持续通过机器学习来提升回答的准确度,进而验证当前已有的人工智能方案是否能真正听懂员工问题背后的诉求,解决员工的问题,以及应对有情绪员工的投诉。HR通过体验可提出人工智能在哪些方面的回应还不够精确,还不够有温度,让技术专家去研究机器如何能做得更好。

在日常流程工作上,HR可以利用流程自动化技术将一些日常的重复工作转变成自动化操作。目前已经有很多成熟的技术可以实现流程工作自动化,用自动化节省下来的人力、物力,继续考虑如何提升HR对于员工服务的温度。

在招聘管理上,我们也可以提出如何能够通过人工智能来完成简历筛选和完成面试。有不少公司正在进行此方面的尝试,而这些尝试也都是HR部门与技术部门或者第三方公司共同合作,由HR提出需求,在实施过程中由HR利用经验来验证人工智能分析和自我学习有效性的。

在离职管理上,HR可以通过人工智能对大数据分析和机器学习来建立离职预测的相关模型来提前防范高绩效人员离职风险。从离职分析的原因和归类上是否可以摆脱传统的个人原因、职业发展、薪资收入等归类的束缚,进一步从人的需求角度出发分析员工是在哪一层马斯洛需求上没有得到满足。

人才发展

在人才发展领域,HR可以思考如何利用技术来解决能力发展相关的闭环管理问题,例如,是否有可能采集员工邮件及会议中的文字、语音、视频数据,结合员工的反馈,对所有反馈进行智能综合识别分析来了解员工的行为与公司要求的能力模型的差距,并定制相应的员工培训及辅导方案并跟踪实施?是否可以通过持续采集数据及分析来智能判别员工在行为上是否有持续改变和提升并实时调整培训方案?由于虚拟现实体验的技术已经非常成熟,为了达到更好的培训效果,HR可以考虑用虚拟现实的方式来加强员工的学习体验。

从行为学设计的角度HR可以考虑利用技术来实施即时激励,固化员工的正向行为,赋能员工。有公司在内部用推广电子贺卡的方式来进行相互感谢。如果为了进一步增强该功能,可以让员工在收到感谢贺卡的同时再给予一定的积分,积分可以立即消费换取礼品,这样就能通过多次即时激励的体验,鼓励和引导员工在下一次遇到同样情况时,做出被鼓励的行为反应。

通过以上这些示例,我们可以看出在数字化转型的过程中,HR更需要创新思路、勤思考,基于人才管理的需求和痛点,了解人性需求,同时关注最新技术趋势,将两者结合起来提出新想法。通过HR们在平时不断地思考和提出新想法,就能驱动各种市场上的人力资源技术公司对于人工智能和大数据技术的持续研究与革新。当技术准备好的时候,HR其实也已经准备好了,可以适时切入,进行数字化尝试。有了好想法,我们就能取得管理层对HR在大数据及人工智能等数字化应用场景的重视和持续投资。

至于这些想法具体如何实现,可以交给专业的公司、部门或人去做,让技术工程师利用机器学习技术来进行可行性评估和技术方案设计,再由HR来检验数字化方案是否能真正解决业务部门与员工的需求问题,这样就能充分发挥HR和技术合作方各自的优势。最后总结起来就是一句话:HR更要有想法而不是懂算法。

2.3.2 了解架构掌握基础

了解了HR在数字化转型中所应该担当的角色之后,我们再来简单学习一下HR数字化转型中的技术架构示例,基于对系统架构的基础了解,我们就能理解数字化想法如何可以最终通过技术方案落地,以便于我们更好地应对与技术团队的合作。

技术架构图的好处是能够从整体了解数字化系统的组成部分,企业中整体的信息系统技术架构是非常复杂的,完全没有标准答案。对于HR来说,只需要了解技术架构的大致含义及背后所需要的注意点,并不需要知道技术细节是如何实现的,通过对一些通用技术架构的简单了解,可以提升HR与技术人员之间沟通的效率。

在IT领域通常会比较有逻辑性地将数字化系统以分层架构的方式进行设计和展现,用以明晰整个数字化系统架构是如何搭建和交互的。我们以图2-3为例来介绍一些与技术相关的关键名词及其背后的含义。

图2-3 HR数字化转型的技术架构示例

展现层 :展现层也叫用户层,是指数字化系统中直接和用户打交道的设备,例如,笔记本电脑、手机、平板电脑等。HR系统同样的内容和功能,员工可以通过不同的设备进行访问,满足不同员工的需求。办公室员工可以通过电脑浏览信息,而销售员工更偏向于使用移动设备访问系统。

应用层 :应用层主要是指用户日常使用的系统功能,通常会按照模块来划分。由于传统人力资源的六大模块还是能够比较方便地概括HR的日常工作的,因此可以以此来大致归类不同的HR数字化系统的应用功能。

流程自动化 :机器人流程自动化技术是当前在人力资源数字化新技术中应用最广泛的,其原理是依据一定的规则模拟人来进行自动操作,例如,自动登录网站搜索下载简历,根据学历、专业、工作经验等指定条件筛选人才,发送邮件通知等,这样的功能不需要颠覆现有的系统,因此更容易被企业所采纳。

人工智能 :人工智能应用主要包括自然语言的识别与处理、语音图像识别、机器学习等技术,在实际应用中HR共享服务中心的聊天机器人可以通过语义识别员工的提问,自动寻找最匹配的答案,指引员工完成相应的操作。用于智能面试的招聘机器人可以利用人工智能技术,通过分析面试者的视频语音来判断候选人的能力。

数据分析 :从业务角度来看,目前对于HR数字化系统最大的需求就是数据相关的分析,包括通过HR仪表盘来实时了解最新人才相关的数据和基于数据的洞察和预测。HR在设计HR数字化系统时可以和业务部门进行充分沟通,了解在业务决策上需要哪些人才相关的数据,并在系统中提供相应的功能模块。

数据交互 :由于员工的数据通常会被各种系统和应用所用到,因此在大型企业中通常都会有数据的接口用于在不同的系统中传递数据,这也是数字化架构中不可忽视的重要组成部分。为了让数据的交互变得更有效,减少将来系统变化时的风险,企业通常会设计一层数据交互中转站,用统一的格式把一些数据都汇总到这里然后再分发出去。

应用中台 :为了让更多的应用能够被重用,HR可以将某些应用抽象成更多的服务,例如,大多数的数字化应用都需要用户登录,如果能把登录这个功能抽象出来供所有的应用使用,我们通常称为单点登录,就可以减少用户重复登录各种不同系统的麻烦。

数据仓库 :顾名思义,就是把各种数据都集中到一起的地方,就像是仓库一样存储了所有的数据。因为在数字化时代我们如果需要进行大数据分析就必须要集成各部门的数据甚至是企业外部的数据。通常各个系统都有不同的数据存储方式,因此通过建立数据仓库把所有的数据集中起来供今后分析是一种比较好的行业实践。

数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据,是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的。非结构化数据包括办公文档、文本、图片、音频、视频等。

外部系统 :随着我国新基建的加速和云系统技术的普及,社会、企业间信息数据交互变得越来越频繁,不少服务例如电子合同、电子签名、电子章、个税系统等都可以助力HR数字化转型,因此在企业的数字化应用中往往也会牵涉到公司外部提供此类服务的政府机构及供应商。

通过数字化系统架构的大致了解,HR可以更好地与技术团队进行沟通并规划企业的数字化转型方案。要提醒的是,HR数字化转型要注重整体规划,必须和企业的整体IT部门的架构整合在一起考虑,这样才能发挥数字化系统的最大效能,同时也有利于企业未来数字化应用的持续发展。

2.3.3 咨询项目实现转型

在了解了数字化转型的基础知识,基于业务部门和员工体验的需求有了新想法之后,如何才能让HR数字化转型真正发生呢?这就需要HR组建一支团队,可以是企业内部团队,也可以包括外部合作团队,基于需求来逐步制定解决方案和实施计划,并通过变革管理来确保数字化转型的顺利实施。

数字化转型过程中HR需要做到如下几点:

引领变革 :既然是HR数字化转型,那么HR需要在这个过程中起到主导作用,了解业务和员工的痛点和需求,带领项目团队,向着解决这些痛点和满足需求的方向迈进。

调动资源 :巧妇难为无米之炊,基于数字化转型策略和计划,HR要善于分析和估算在整个过程中自身所需要用到的资源以及可能会遇到的困难和阻碍。HR如果能将策略拆解成可执行的任务计划,并基于详细分析来呈现自身对于资源的需求,那就可以提前协调和调动资源来获得人力、物力上的支持。

获取支持 :在整个HR数字化转型的过程中一定需要有多方的配合,才能获得更高成功的概率,例如,公司领导层、HR团队、技术团队、供应商、经理和员工都需要在此过程中共同配合才能完成HR数字化转型和持续改进。在数字化转型过程中不仅仅涉及公司数字化系统的变化,更重要的是对于相应人员的工作范围也会有变化和影响。因此,HR一定要做好变革管理,在制定解决方案的过程中分析相关的影响度,从而了解变化会对哪些部门的哪些员工带来影响,并通过各种方式来尽可能多地获取关键人员对变革的支持。

共创方案 :HR数字化转型也是一个创新的过程,有了大家的支持,HR需要进一步集合大家的力量进行共创。在HR数字化转型过程中不能仅仅依赖于技术团队和HR团队的闭门造车,要尽可能多地让用户参与并持续获取最终用户的反馈对产品进行迭代。有了共创的过程才能更好地确保人力资源数字化产品能真正满足业务和员工的需求及体验。

验收成果 :由于是HR引领变革,最清楚团队需求和变革方向,因此HR需要带领团队对于HR数字化转型中的关键成果进行验收,确保每一步的产出都能满足业务部门和员工的体验需求,满足当时预想和规划的目标。

这些关键点可以融合在咨询和项目实施的过程,以逐步达成HR数字化转型的目标。

2.3.4 积极推动数字应用

HR在进行数字化转型时,不一定都要立刻着手去实施那些高大上的人工智能、大数据预测等功能,因为对于这些技术,业界也只是在进行各种尝试的阶段。

为了提升HR团队的数字化应用能力,我们可以积极尝试,把现有的一些成熟软件工具利用好,培养团队使用数字化工具的能力和意识,提升团队工作效率。只有工作效率提升了,才能省下更多的时间去研究HR数字化转型,否则,盲目尝试各种新系统可能是缘木求鱼。

我们以传统的HR办公文档处理为例,来看看HR可以通过哪些思考和行动来推动企业内部对于数字化应用的有效利用。在HR的工作中大家应该都经历过如下一些低效的合作场景:

• 人员数据统计 :当我们要从各团队统计信息时,往往是需要有一个人把表格发给不同的负责人,从不同的负责人那里收回表格后,接着要把内容都整合到一张表里。一旦有任何一个人要修改,负责整合的人就又得重新拷贝或者更新内容,非常低效。

• 日常通知撰写 :HR经常要写全员通知邮件,这个过程通常是一人撰稿,多人审稿。有时会收到口头反馈,有时是书面反馈。如果还要远程协作就更不容易了,当面沟通一下就很容易达成的共识,在电话中有时需要花更多的时间来明确,还可能会产生误解导致多次反复。最后HR通常会发现在自己的电脑里存了很多版本的修改稿,如果不注意版本管理,改到后面自己都不知道哪个是最新版本了。

• 会议PPT制作 :通常要准备演示文稿时,大家都会寄希望于部门中PPT水平相对较高的同事,然后分别给出信息和数据让这位同事来整合制作PPT。对于整合者来说,这其实就是额外的工作负担,关键是对于PPT最后的效果通常也是提意见的人多,动手的人少。而且由于不同人的审美也不同,“字体大一点”“颜色深一点”“弄得再好看一些”之类的建议,会让整合者比较崩溃。

为了解决类似的问题,市场上已经有很多在线协同编辑软件,HR可以先从这些现有的工具开始尝试团队的数字化文档协同。

这些在线协同编辑软件的特点是:任何人可以随时在自己的电脑上编辑同一个文档,而且会有相应的机制确保每个人的输入都会被自动整合到一起,不会有在公共盘上编辑文件那样有需要锁定和内容相互覆盖的问题。有些软件还可以随时看到同时有几个人在编辑,以及各自在编辑文档中的哪一部分,而且所有的历史版本也会自动被系统记录和保存。

利用这个在线协同功能,针对刚才那些场景,我们就可以想到利用协同方案来解决:

• 人员数据统计 :建立一个在线协同表格给各单位负责人,让大家同时编辑这个文件,编辑完成之后直接下载即可。

• 日常通知撰写 :撰写通知的人写好稿件后,把权限分享给负责审稿的同事,负责审稿的同事如果发现有需要修改的地方,直接在线修改即可,不用再电话反复沟通。

• 会议PPT制作 :整合者建立一个共享的PPT,然后大家可以同时编辑PPT中各自不同的页面,在编辑时因为能看到其他人的页面,还可以相互借鉴。编辑完之后整合者可以从整体上稍做调整。最后对PPT效果有意见的,可以基于谁有意见谁修改的原则,自己去线上协同调整字体、颜色、图片即可。

虽然市场上已经有很成熟的协同工具了,但只有少数HR团队在经常使用这些协同工具。是什么制约了文档数字化协同工具在企业中使用率的提升呢?除了有些小公司因为人员少没有协同需求以外,主要有以下几项原因:

• 宣传不到位 :文档协同需要一起协同的团队内部人人都熟悉协同工具的基本操作,但是如果企业没有清晰的管理规范,大家没有共识的话,就很难进行下去,因此这是一个要通过宣传和培训来解决的问题。

• 领导不使用 :在协同的过程中,领导通常要审核团队成员的工作成果,这时就需要领导起到带头作用,学习和使用这些新技能,尝试利用协同工具来直接修改文档。如果领导自身都不习惯使用这种协同工作方式来与团队合作,那也很难带动员工。

• 习惯难改变 :要改变一个人的习惯是需要时间的,如果在团队中有人遇到困难不愿意坚持,那就很容易在紧急的时候,又回到了原来的做法。

• 使用出错误 :在开放编辑权限后,有的人会因为不熟悉操作,不小心去编辑不属于自己的内容或者随意更改了别人的内容,虽然这些可以通过历史版本来追根溯源,但如果出现多次这样的错误,大家就会觉得这样做效率比较低,从而丧失信心。

• 数据安全性 :由于有的公司没有企业版平台,对于外部系统的数据保密和安全性有担心。特别是HR平时会处理很多类似员工的个人信息和薪资等敏感数据。这些担心阻碍了大家进一步的协同尝试。

找到问题的根源,我们就可以相应地想到如下一些解决方案:

• 领导带头改模式 :这一点是提升推动力比较关键的点,领导带头使用协同工具,是宣传工具的最好方式之一。

• 全员培训来实践 :准备相关的示例进行培训,在培训过程中最好让所有人一起动手操作。体验式学习会比单纯讲解有更好的促动效果。同时,HR也可以演示一些常见的出错情况,避免大家一开始使用时因为不熟悉而出错,产生挫败感的问题。

• 简单工作始协同 :为了让大家体会到协同对效率的提升,增加信心,可以从简单的协同和对于保密性要求不高的文档协同开始,例如,通知撰稿等。大家有了经验,看到了效果,自然就会有更多人愿意有新的尝试。

• 建立平台护信息 :通过建立企业版的平台可以更加规范对于公司敏感信息和文档的保护,确保公司数据的安全性。

从以上示例分析我们可以看出,HR数字化转型并不仅仅是技术的问题。即使有了现成的技术,如果不去排除其他阻碍因素,技术还是没有办法在企业中真正被推广应用。因此,HR如果想要进行数字化转型就必须要进行通盘整体思考和行动。 2jF0z9+kjcCjNS/o2qxShA/YHEEqgy3r0W7XJQIFt9kdBeDifmsOzyNLixLzz4cU

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