招聘與配置中的大數據應用

毛國一

摘 要 大數據時代，數據和云計算結合已經能夠實現商業化產出，如淘寶“猜你喜歡”的推薦功能，網易云音樂的“每日歌曲推薦”等。基于海量數據分析用戶偏好，精準營銷，這種個性化分析幫助企業節省了成本，提高了效率，也使企業及時獲得反饋，以作出改進。

關鍵詞 人力資源失衡 “大數據” “供給側” 預警機制

一、背景

個性化在人力資源管理方面同樣值得研究。以數據衡量人力資源，把人“數據化”后，能夠清楚地反映人是怎么樣的。然而，目前大數據尚未能和人力資源管理有效結合。企業人力資源常常處于失衡狀態，數量不平衡和結構不平衡是企業始終缺少人才的根本原因。那么，要如何判斷是否錄用了合適的員工？人員是否得到了有效配置？配置失衡應該如何解決？

招聘與配置屬于人力資源的供給側。招聘是人力資源管理的第一步，合適的員工得到有效配置，實現最佳人崗匹配，才能有效激勵員工，獲得最大績效。本文的核心是探討大數據能否與人力資源管理實務結合，在招聘與錄用的評估方面大數據能否作為失衡的預警和監測機制，能否通過大數據的反饋作用促進人崗匹配的實現。

二、供給側的人力資源失衡分析

在企業層面，人力資源的失衡主要表現在人力資源的質量和數量兩個方面，是由人力資源供需矛盾造成的。人力資源供給和需求可以劃分到人力資源管理各大流程里。本文將以招聘與配置為主要切入點，探討人力資源供給側的失衡原因。

（一）招聘失衡產生因素

1.博弈中信息不對稱。信息不對稱是造成招聘失衡的最直接因素。在“勞動—報酬”的契約關系建立前的博弈中，應聘者傾向于掩蓋不足增飾優點，以增加自己的市場價值；招聘者傾向于美化工作崗位，往往給予應聘者一個過高的期望值。

2.缺乏戰略需求分析。企業缺乏對“需要什么人才”的了解，一是不知道什么人才適合空缺崗位，表現優秀的應聘者全部予以錄用；二是僅著眼于短期人力資源需求，僅針對空缺崗位招聘，而忽視了戰略層面的供需分析。

3.人才評價簡單片面。招聘者如何衡量應聘者是否適合崗位，也是決定新員工人崗匹配的重要因素；過分關注學歷、年齡、工作經驗等外在因素，忽視了對應聘者自身能力的科學綜合評價，忽視了最關鍵的“人”的素質評價。

（二）配置失衡產生因素

1.崗位職責不明。人崗匹配的起點是知崗。即使能夠招聘到優秀的人才，但對工作崗位的認知不全面，依然無法判別人與崗的匹配程度。另外，在實際工作過程中，崗位職責不明確，優秀的人才依然無法充分發揮才能、實現應達的績效，既是員工人力資源的浪費，也是企業人工成本的浪費。

2.培訓效果不佳。傳統觀念認為，培訓是成本的增加，培訓的機會十分稀少。盡管入職培訓之類的一般培訓得到了普及，專業培訓仍然欠缺，而它卻是提升專業素質與工作能力最有效的渠道。此外，培訓結果沒有落地，缺少反饋評估，多是形式化的報告，成本效益比低。

3.評估反饋落后。員工配置缺少衡量標準，無法及時監測員工與崗位的匹配情況。雖然績效管理能夠提供反饋，但績效管理是事后調節，且考核周期跨度長。僅僅依靠績效管理，溝通交流中無法避免試探和博弈，無法得到客觀準確的信息，仍無法找出低績效的真正原因。

三、招聘與配置中應用大數據的可能

（一）企業的需求

1.招聘過程。第一，減少招聘成本。高層想以最低的招聘成本完成新員工的招聘，人力資源部門的預算經費同樣限制了招聘成本。第二，高素質的應聘者。人力資源管理部門希望應聘者都具有較高的素質，以便從中篩選出最適合工作崗位的人才。但需要注意的是，“勝任素質”比常規考核表現更為重要。第三，潛在人才庫。企業不僅希望能夠為當前空缺崗位找到合適的人才，同時也希望為長期發展做好人才儲備，以積極主動地應對風險。

2.配置過程。第一，減少適應成本。企業希望能夠縮短新員工的崗位適應期，進行有效的入職培訓十分重要。同時，考慮到培訓也屬于“準固定”成本，培訓的成本效益比也要降低。第二，高工作績效。每個員工不僅僅有基礎工資，還有浮動薪酬。基本工資屬于保健因素，而激勵因素是企業希望促進員工個人績效從而推動組織整體績效提升的途徑。第三，符合戰略發展需求。企業不僅希望員工不斷提升工作能力，提高工作績效，也希望他們成為核心人才的后備力量，兼備能力和忠誠度，以滿足企業戰略層面的人力資源需求。

（二）大數據應用的難點

1.技術方面。第一，數據龐大。涂子沛在《大數據》一書中有個定義，即指一般軟件工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據，數據量大到以“太字節（TB）”為單位。第二，收集渠道。大數據的收集和一般報表數據收集不同。這是一種源數據，是具有混雜性的全部數據，不同于HR們以往的先構思框架再抽樣收集。第三，應用系統。大數據需要和云計算結合，而大部分企業尚未配備專門的數據管理系統。HR所用的傳統辦公軟件，無法對海量數據加以分析應用。

2.組織方面。第一，認知不夠。觀念反映在行為中，對大數據的認知程度決定了人力資源部門應用大數據的行為。面對龐大的數據量，HR們也會產生恐懼和抵觸心理。第二，部門博弈。有些部門不樂意公開信息，將所有信息導入數據系統是對他們利益的侵犯，部門變成了透明的，處于完全的監控之下，不利于彈性的利益爭取。第三，能力不足。大數據從收集到應用都需要專業的人才。上到高層管理，下到數據采集，企業中的管理人員尚未跟上發展速度，數據處理能力需要質的提升。

四、建議措施

（一）準備階段

1.技術層面。建立標準化的數據處理程序，全面地收集源數據；搭建企業自身的數據庫平臺；根據實際財務情況，引進數據處理設備或更新內部管理系統。

2.組織層面。企業高層率先進行大數據思想變革，推動從上而下的管理變革；引進具有數理分析處理能力的專門人才，組織大數據的培訓，并及時進行評估反饋，確保培訓效果；從已有資源做起，著手進行數據化的企業管理；通暢溝通渠道，保證部門間的矛盾得以緩解。

（二）應用階段

1.招聘過程。從戰略角度分析人力資源供給現狀，制定具體、明確的人才需求計劃；收集并導入工作崗位信息，保證知崗，根據崗位特點，制定明確、具體的招聘要求；完善人才考核標準，克服歧視和偏見，進行勝任能力測試，保證考核過程的數據信息記錄；保留所有應聘者的信息導入數據庫，建立專門的人才儲備庫。

2.配置過程。通過入職測評，記錄新員工素質能力信息，針對性地進行培訓；跟蹤培訓效果，將培訓效果應用信息導入數據系統，進行培訓反饋，總結不足加以改進；將工作過程數據化，出現低績效時及時預警，并根據該員工各項信息，找出低績效的原因，促使員工有效改進；監測企業長期發展需求和人力資源供需情況，出現失衡時及時預警，根據數據化的崗位要求和勝任要求，返回上一步進行招聘。

（作者單位為河海大學公共管理學院）

參考文獻

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