人力资源外包数据化管理创新思考

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大数据时代，企业经营管理面临着更大的不确定性与更高的复杂性，处于快速变换商业生态系统中企业的竞争关键性资源正逐步从资本向数据、信息、知识和智力方向转变。为在激烈的市场竞争中立于不败之地，进而获取独特的持续发展的竞争优势，企业将部分业务管理职能外包，在数据化人力资源管理的趋势下基于算法的精确匹配已经全面波及到招聘、培训、绩效、薪酬、福利等各个领域，而且对企业人力资源的外包和模式创新将会带来深远的影响。

一、数据化是人力资源管理未来的发展趋势

在大数据时代，数据化对人力资源的传统管理将有颠覆性的改变，人力资源部门的工作方式已经从人们印象中的感情用事变成了大量依赖理性的数据进行分析。数据化带给企业的战略价值和组织结构的扁平化和无边界化都使得人力资源管理必须依托数据化和信息化进行。数据化使人力资源管理更加缜密和高效，在传统人力资源的各个模块中挖掘出更多的价值以备决策者使用。

（一）数据化对人力资源管理的影响深远

人力资源数据化管理已经全面波及到人员招聘、员工培训、绩效薪酬、职业生涯规划、人才测评等各个领域，应用人力资源管理软件记录和积累员工个性数据，依据数据对员工进行个性化管理。在人力资源的选、育、用、留的各个环节中，以大数据技术为依托，达到科学管理所要求的可测量、可记录、可分析、可改善，使得人力资源管理的专业性大增。在大数据的支持下，人力资源部门在人才选拔、任用、激励等高价值的工作方面作用会越来越大，人力资源部门开始有更多机会成为业务部门不可或缺的合作伙伴，企业也将越来越多求助人力资源部门作为战略达成的主要支撑部门。人力资源全产业链发生巨变，包括企业人力资源部门、咨询机构、中介机构、培训机构、行业主管部门，只有在大数据的作用下才能真正把全产业链的“以人为本”做实，产业链上下游需要共享数据、共享测评工具、共享人才发展理念，在人才价值提升与交换的基本理念下，通过强有力的大数据平台技术实现共同创造并分享价值。

（二）数据化人力资源管理是未来的发展趋势

数据将逐渐成为企业重要的生产要素，企业的决策日益依赖于数据挖掘。企业可以通过思考数据战略的总体回报，来应对大数据的挑战，信息技术对人力资源管理外包的影响和推动主要表现在两个方面：一是信息技术的发展，使得企业间的产品或者服务交换的交易成本降低，也促使了企业开始寻求人力资源服务的外部化管理。二是数据和信息技术的发展，改变了包含知识产品在内的数据和信息交换的方式。企业的人力资源服务大多表现为知识产品。互联网和人力资源管理软件的普及，使得一个服务商能够同时为多个企业提供人力资源管理服务，也就是我们所说的虚拟化人力资源管理，这也许代表了人力资源服务外包未来的一种发展趋势。

（三）数据化能解决和优化企业人力资源管理存在的问题

目前，人力资源管理已借助商业智能工具从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。

1.数据化使人力资源决策更加理性

HumanResourceBusinessIntelligence（以下简称HR-BI，即人力资源商业智能）主要解决通过数据对全流程人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中的有效应用，是通过建立一套基于企业人力资源管理全流程的分析模型，利用商业智能统计分析功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。对人力资源管理理念与管理能力提出了更高的要求，人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型，这时候就是HR-BI对理性决策的支撑作用就可以摆脱经验型的判断。区别于e-HR，即面向业务过程的一般性报表的电子人力资源管理，HR-BI的价值在于通过其多维数据仓库功能，进行数据建模，提高大数据情况下的人力资源分析效率，使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略，更好的支持业务发展，真正适应企业整体发展战略的需要。

2.数据化使人才测评更趋合理与公正

随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候，人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。北森是国内最早做测评并且专注于做测评的公司。在云计算平台和大数据技术的服务使得北森的测评工作更加高效准确。北森利用行业专家经验，积累了200万测试者的数据，构建模型进行测评；国际上的HayGroup在测评方面更是资深行家，其核心产品海氏系统法从实质上讲就是一种测评方法，这种方法是国际上使用最广泛的岗位评估方法。据统计，世界500强的企业中有1/3以上的企业岗位测评时都采用了海氏三要素测评法。

3.数据化使企业招聘最大限度做到人岗匹配

在大数据爆发的时代背景下，互联网迫使每一个企业开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值提升到自己的核心战略中，并衍生出一系列新型服务和产品，而这种趋势还在继续迅速爆发中。当然招聘网站也结合大数据技术的特征，研发出一系列利用社交网络和大数据技术的为企业招聘服务的产品。一些公司提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告,并把他们售卖到人力资源部门、猎头、招聘网站、媒体、政府。靠售卖招聘规模报告，在线个人方案，在线企业方案来赢利。比如WantedAnalytics和ForensicJobStats这两家B2B模式的公司就比较典型。同时它们还可以通过快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，了解在哪里可以找到候选人等方法帮助企业更快速的找到合适的求职者。前程无忧的“个人竞争力分析”与WantedAnalytics功能类似。通过它企业可以看到投该职位的应聘者人数，工作年限，学历等信息，这样企业就能比较这些人的竞争力。

二、数据化背景下人力资源的定位与转型

数据化背景下的人力资源管理使外包公司和人力资源部门的角色定位都发生了逆转，合作的边界愈加深度融合，合作的内容也日趋紧密，战略联盟型和教练式的合作模式成为人力资源外包的基本形态。

（一）数据化人力资源管理的创新

企业的发展、人力资源决策等都需要数据提供决策依据，并同时伴随着数据种类日益繁多和业务数量的飞速增长。企业只有通过不断搜集人力资源信息才能适应和理解日益广泛的业务需求，并提出正确的见解，数据可以指导人为的政策影响和业务投资方向；对企业人力资源未来走势的科学预测仅仅依靠人力资源部门所掌握的静态信息（如员工台账、档案、考评数据等）显然是不够的，因为这些静态信息不仅信息量不足，而且参考价值极为有限。相反，通过对大数据的利用，并结合员工的个性、职业发展规律、行业和企业特点、职业环境要素等，则可以提前两至三年预测员工的职业倾向，这将给人力资源管理工作带来更多的预见性和精确性。

1.数据处理与挖掘使人力资源工作的重新定义

大数据时代企业经营环境的特点是以数据为决策的依据、信息系统成为数据集成的平台、数据网络化共享。随着人力资源管理理论和管理实践的快速发展，人力资源管理的专业化能力的提升是人力资源管理职能扩大和深化的关键，而在人力资源专业化的提升过程当中，大数据扮演着至关重要的角色，它使得人力资源管理的理念、技术及决策更加的科学。实现人力资源管理的碎片化破局，关键在于掌握数据的全面性、准确性、权威性、动态性，并能够灵活运用且转换成创造人才价值、提升企业利益的终端服务成品。

2.数据化背景下人力资源外包的职能模块优化

在数据化背景下人力资源管理与外包的内容可以重新定义与拓展，在传统人力资源管理模块上的优化和创新将为企业发展创造更多的价值。

（1）制定高效的人力资源管理规划。大数据时代面对快速变化的外部环境和企业战略调整，企业人力资源部门应该提高洞察力，制定与企业战略一致的人力资源战略规划，为企业稳健快速发展提供良好的内部人力资本保证。人力资源规划的数据采集已不仅仅限于传统的人力资源部门数据样点采集，更深入到除研发、生产和售后以外的客户需求分析、市场环境分析、生产运营管理和售后跟踪管理等环节，为战略的实现打下更坚实的基础，同时借助数据分析审视人力资源规划的可操作性和支撑性。

（2）完善企业招聘。传统的简历推荐通常让HR设定一些条件，例如学历、工作年限、所属行业、期望薪酬等，系统根据这些条件的匹配度（其实是满足条件最多）把候选人排序，这种推荐的实质是搜索。根据心理学家的研究，候选人筛选是一个复杂过程，即使提前设定好硬性筛选条件，HR也难免因为综合考虑而放弃原本的坚持，此时大数据推荐就可以发挥价值了。基于大数据的推荐算法是通过猜测HR筛选简历的原因来建立推荐模型，并且会随着HR不断进行筛选的动作来持续优化模型，再从人才库推荐满足条件的候选人出来。HR的操作行为越多，招聘系统的推荐模型就越准确，从而通过人才挖掘来真正发挥人才库的价值，同时也能大幅降低招聘成本并提升招聘效率。

（3）调整员工培训。随着大数据时代的到来，企业不仅要向员工普及大数据知识，还应该持续不断培养和加强员工整合数据、挖掘数据价值和制定行动计划的能力，增强对未来业务的洞察力和执行力。同时加强数据处理能力、信息系统使用能力的培训及数据敏感训练。

（4）更新工作分析。大数据时代将改变企业以往的用人需求，由曾经的重视员工经验转变为重视员工数据处理能力。大数据时代需要进行理性的分析与研判，而不仅仅是倚重于经验的判断，这样的时代背景下，就要求企业中每个员工都需具备一定数据处理能力，善于利用系统和数据，转变工作方式，提高针对性和效率。

（5）加强人才测评。利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

（6）实施基于心里契约的员工激励。不断充斥的数据洪流、不断加快的社会发展，使组织不得不做出调整，但不断进行的机构重组、人员精简和变革活动，会使员工工作安全感和稳定感下降。实施基于心里契约的员工激励能提供重视和承诺，使多数员工获得最大限度的工作幸福感和成就感，实现企业价值和员工价值的互动平衡。

（二）数据化人事外包背景下人力资源部门的转变

大数据时代人力资源管理将由经验主义转变为更加科学规范管理，在大数据技术的支持下人力资源的选、育、用、留都可以纳入到可量化、可测量的范畴，使人力资源管理更加高效、精准和话语权。大数据时代背景之下人力资源工作将更加基于数据和分析，人力资源管理将依托先进的技术平台集中、规范化、及时处理和管理人才信息，提升人力资源管理的效率，实现高效化管理。人力资源经理工作更多借助于先进的技术平台获取数据并进行数据分析，工作更加规范化，需要人力资源经理更多担任决策、审核任务。在数据化人力资源外包实施后，人力资源部门不是简单的业务伙伴，还可以是外包服务的参与者，还面临多种角色的创新和转变。

1.转变为人力资源战略管理专家

在全球已经迈入数据经济和知识经济发展阶段，人力资源部门要转变观念，创新思维，站在战略管理的高度来规划企业人力资源的发展，参与企业发展战略计划的制定，介入企业战略发展的实施，确保企业人力资源成本和企业的运营成本相匹配，使得企业人力资源成本被考虑和规划到战略发展成本中来。龙湖地产、大连万达等国内一大批企业的人力资源部门转型已经很好的证明了这一点，其人力资源部门的主要工作是为企业战略目标的达成猎寻相应的人才，他们的视野之宽已经超出了行业人才本身，在各行业之间的跨界人才和新业态可能需要的行业经验成为他们猎寻的依据。

2.转变为人力资源建筑规划师

企业人力资源部门要发挥出建筑规划师的作用，把企业管理层的思维和想法与企业发展目标相结合，引导企业管理层构建战略蓝图，像建筑规划师一样进行设计建设。对于企业战略目标的设计要切合实际，和企业的实际情况，市场发展规模等相适应，建设时要循序渐进，量力而行，真正做到稳中求进，巩固现有发展成果的前提下加速发展。山东维多利是一家农业龙头企业，在进军食用菌和肉牛养殖行业，已经从传统的行业分析、基础设施建设和引进生产转向制定企业发展战略，搭建人力资源规划体系，一张蓝图干到底的关键点就是找描绘蓝图之人，这就是基于数据化人力资源规划的顶层设计。

3.转变为人力资源教练

企业管理层对于全球新知识经济的发展有充分心理准备，也清楚知道企业战略发展的资源需求，但由于缺少人力资源管理方面的专家，无法将人力资源管理和企业的战略发展结合起来，无法将企业人力资源资本与企业运营能力结合起来，这就需要人力资源部门转变为人力资源教练，与企业管理层打造互相信任的通道，改变负面行为对企业发展所产生的糟糕影响，培养企业管理层以适当的管理措施和战略眼光，来促进企业的发展和壮大。

4.转变为和外包服务商合作的协调人

企业人力资源部门还要作为企业和外包服务商合作的协调人来定位职能，发包企业在和外包服务商的合作中，要依靠人力资源部门的协调和配合，才能保证外包合同的顺利履行，外包目标是胜利事项。发包企业和外包服务机构表现为一个密切联系的团队，企业的人力资源部门就是团队运行的推动者，团队发展的领导者，团队不偏离轨道的矫正工程师。随着前程无忧、中华英才和一部分人力资源外包管理公司的快速崛起和专业化分工模式的定型，人力资源部门协调人的色彩愈加浓郁，对内需要知晓企业战略所需要的人才，也更要知晓人力资源外包公司深层次协作使之与企业的战略性人力资源规划相一致。

5.转变为企业创新和变革的倡导者

在现代社会激烈的竞争中，在市场经济的瞬息万变下，企业要想发展，不给市场淘汰，始终处于优势地位，就必须不断进行创新，随时因外界的变化而进行变革，企业的人力资源部门要做创新和变革的助动器，成为创新和变革的倡导者。企业创新和变革需要企业全体员工的积极参与，更需要企业管理层的大力支持，人力资源管理部门要运用专业知识，影响和培养全体员工共同支持。

三、数据化背景下人力资源外包模式创新

数据化使人力资源的管理模式发生了巨大的变化，同时也给人力资源外包公司的商业模式变革带来了巨大的机遇和挑战。人力资源外包公司在充分挖掘和分析企业信息和数据的基础上，对企业真实需求的甄别与判断，个人信息的筛选和描述，互联网时代个人学习和组织学习的跟踪反馈，都为企业的战略目标实现给出更准确的判断依据，在此数据挖掘上的优化和创新，将是人力资源外包公司的服务模式创新基础和商业模式创新与设计的方向。

1.精准信息对接模式:企业信息与个人信息的深入挖掘与分析

传统招聘网站上的企业信息不透明，因为这些信息都是企业人力资源部门提供的，不够客观。如今人们能够通过网站与获得更多来自企业内部员工对企业的评价，更加真实可靠，是寻求信息对等和雇主与雇员之间信息沟通的渠道。可以借鉴的模式主要有Glassdoor、分智、Simplyhired和ResumUp等，这几家人力资源外包公司都提供工龄、企业评价、评级、薪水报告、面试问题、招聘启事等信息。Glassdoor的核心产品是提供包括公司内部情况、薪酬、公司内幕和工作环境之类的信息。在这里注册的求职者资历通常较深，因此更愿意推广自己，并展示自己给企业带来的利益。与Facebook整合后，Glassdoor还可以告诉你应该结识一家公司中的哪些人，由于98%的Glassdoor用户都与Facebook账户进行了关联，该网站还可以帮助雇主通过社交数据确定求职者适合的职位，从而实现精准定位。分智核心产品可以提供薪水查询服务，提供详尽的工资待遇信息，工作地点、所在公司、工龄、工作时间以及工作职位。Simplyhired将Google地图、薪酬研究网站PayScale.com、社交网络社区LinkedIn、MySpace等机构提供的内容整合在一起，借助社交网络的便利，提供查看某公司内部资讯、查看某公司内部“是否有自己认识的人”、甚至能够查看某公司对职工婚姻状况是否存在“潜规定”等特色内容。ResumUp的核心功能是个人的职业规划，提醒个人用户如果想达到某个职位，便要按照ResumUp提供的一个Step-By-Step职业路线图去奋斗。用户看后会清楚地知道如果想得到更好的晋升机会，他们需要做什么、需要学习什么知识、提高什么技能等。ResumUp的数据来源于Facebook和LinkedIn，就产品设计角度而言ResumUP解决方案的特点是从根本上简化了用户体验。

2.精准雇员筛选模式:个人信息的深入挖掘为企业选聘目标清晰

传统的招聘网站上的个人信息不透明，都是应聘候选人自己编辑上传的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘应聘候选人的信息，让企业更清晰的了解应聘候选人的情况。大数据时代，有效的数据收集和分析工具在人们获取数据时是至关重要的。可借鉴的模式是TalentBin公司提供针对社交网络的职业搜索引擎服务，它收集应聘者在社交网络上的信息，整理编辑出一个以人为中心的数据库，想招聘某种人便可以去TalentBin搜索。Identified公司提供基于Facebook的职业搜索引擎，对企业提供服务，可以对求职者进行打分，它的核心功能是是通过工作经历、教育背景和社交网络三项指标信息给人们打分，这些信息都来自Facebook，用户还可以添加更多信息。Identified类似于GooglePageRank的人物版本。

3.精准人才测评模式:采集候选人与职位数据真正做到人岗匹配

招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与应聘候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。从用户上传的简历和社交网络上提取候选人的总量数据，然后用大数据技术进行分析，通过考察数千个数据点，给求职者和空缺职位的匹配度评分，分值越高则匹配度越高。可借鉴的模式主要有Bright和ResumUp，他们提供对空缺职位和求职者的匹配度的评分的服务功能。Bright能帮助企业和求职者有效的缩短应聘时间，为他们提供更好的服务。Path.to网站的用户需要输入他们所擅长的工作，或者从LinkedIn导入自己的工作经历，而且还要回答一些关于他们喜欢怎样工作的问题。之后Path.to通过独特算法完美匹配员工与雇主，这一点与Bright相似，Path.to的商业模式就是算法，算法是它的竞争优势。通过Path.to网站寻找职位是免费的，但是企业职位信息则要收取一定的费用。这些基于数据挖掘和数据分析的人力资源外包增值模式对很多有成功欲望的企业有很大的吸引力，他们将不增值或常规性的事务会逐步外包给数据挖掘和分析能提供独特价值和服务的人力资源外包公司，以增加企业自身的竞争力，而这种人力资源外包也会达到双赢的目的，这也是数据化人力资源外包的价值和魅力所在。

四、结语

数据化和信息化带给人力资源管理模式的创新使人力资源管理更具备了外包的基础和可能，使企业面临由于外部环境变化和技术创新带来的激烈竞争不得不将人力资源管理的部分职能外包给更专业化的公司来执行，人力资源外包公司在企业界面和个人界面之间的数据挖掘、数据分析和价值提供方面更具有模式创新和个性化服务提供的可能，基于数据化人力资源下的薪酬、绩效、培训和职业生涯规划的精准算法匹配的外包是人力资源未来的不可阻挡的发展趋势。

作者：孙连才 单位：国家行政学院社会与文化教研部博士后