智慧型人力資源管理模式探究

賈洲航 李義周

摘 要：本文嘗試利用大數據進行人力資源管理的相關探索，一方面有助于提升人力資源管理的客觀性、直觀性，另一方面通過對人資管理的定量評估和定性預測優化人力資源管理的前瞻決策能力。

關鍵詞：人力資源管理;智慧型;大數據

隨著時代的發展，企業開始越來越對人力資源管理層面給予關注。在經濟學和人本主義思想下，企業通過自主招聘、選拔、培養等方式，對內外部組織給予人力資源的有效運用，從而促成企業的發展要求，保障企業以最快的速度實現目標，而這一系列的過程，就被稱之為人力資源管理。

傳統意義上的人力資源管理，更多的是依靠人力資源部門進行統一的規劃、招聘、培訓、績效管控、薪酬管理、勞動關系管理所達成的，以便對人力資源更好地獲得、整合和推進發展，在這一過程中，需要從以下三方面給予更多的關注。

第一，對人力資源的合理把控，也就是說，可以通過制定良好的規范流程，構成完善有序的制度，從而高效地進行人事管理的運用。

第二，對人力資源的服務把握，也就是說，可以通過培訓、實踐經驗的傳授等諸多方式，達成人力資源服務的優化，以便提升人力資源的效率，促使效率最大化。

第三，對人力資源預測與決策。在這部分當中，就需要管理人員具有前瞻性的視角，以便更好地對未來可獲得的收益予以明確，并付諸行動。

因此，和傳統的人力資源管理模式相比較來說，智能人力資源管理本身是更具優勢的，智能人力資源管理是以大數據為總驅動力的，其優勢主要有兩點。

第一，根據大數據方式進行感知，以達到對人力資本的客觀分析與直觀呈現，突出人本主義思想，達成對人力資源層面的合理管理。

第二，基于智能化為基礎，通過對人力資源層面給予定量和定性的評估，從宏觀、微觀兩個層面給予深入的分析，以便達成優化人力資源管理的目的，而這種優化的視角，本身應當具有較強的前瞻性。

一、大數據驅動的智慧人力資源管理

當代社會中，由于信息系統開始逐步普及，比如：在人力資源管理中，以移動互聯網系統為基礎，對相關信息的積累已經形成了大量的數據，而通過數據進行分析，可以獲知大量的有價值信息。此外，基于智能系統還可以進一步對現階段的圖像、傳感數據進行分析，以便利用大數據驅動下的智能系統，進一步對人力資源管理目前所存在的困境給予解決。

1.方案概述

基于大數據驅動下的智慧人力資源管理，本身是以“人工智能+”的指導思維模式所構建的，具體按照“數據感知”、“智能分析”、“洞察決策”三部分為主要的設計思路規劃的。

在“數據感知”層面中，相關的數據是通過采集單元獲得的。而數據層面包含了企業本身的數據內容，比如：EHR數據、財務數據等等。在傳感數據的過程中，會關聯考勤系統的數據，獲得員工的其他運動軌跡。互聯網的數據則包含了業務流程中每個環節的數據內容。基于數據源層面，形成的數據管理能夠更好地體現以人為本的思想。采集單元部分不但要提升數據感知力，形成電子采集模式，還需要對已有經驗激進型建模、識別。

“智能分析”可以以Hadoop和Spark平臺為基礎，采用機器學習、大數據統計的方式，達成實時分析和離線分析的模式，對人力資源模型予以探索。

“洞察決策”層是利用多樣化的智能類型，從人資管理的需求著手，既提供定量的可視化服務，又形成定制化的決策服務支持。

2.主要功能

（1）智慧人力資源獲取服務

人力資源的內容包含對員工的招聘、選拔、人力資源規劃。在人力資源規劃方面，主要是對不同層級、部門的員工進行數據分析，根據部門對人員質量和數量的要求，以個性化、精準化的方式進行人力資源規劃。在員工的選拔招聘方面，可以深入地挖掘優秀員工品質需求，進而對當下的職業招聘平臺進行分析，形成精準的人才選聘。

（2）多粒度社交分析的員工整合

對于傳統的人力資源而言，可以通過企業文化、信息溝通等多種方式，凝聚企業內部的合作性，有效提升企業的生產力。智慧人力資源本身就是采用社交網絡的方式，對企業內部不同粒度的員工進行社交分析，其中分析的內容包括對目標、行為、個人態度等內容分析，以便能夠更好地達到企業內部人力資源的多粒度整合和監管。

（3）基于員工離職預測的員工保持

人力資源目前所保持的核心內容是，如何更好地保留優秀員工，避免他們離職，而智慧人力資源管理可以通過歷史員工的離職數據進行識別，明確其多變性，從而對員工形成個性化“挽留”政策，在政策上也可以提供一定的支持。

（4）基于員工畫像的員工評價體系

員工畫像分析強調員工的技能水平、績效評價等諸多因素，將員工進行不同標簽的設定，對員工形成個性化的評估，借助大數據的方式，形成高效的策略擬定，從而推動員工成長。并且，可以通過員工畫像的方式，有效識別優秀員工，評估員工對企業的個人價值。

（5）員工發展規劃的決策支持

通過以上智能分析與決策模塊，可以更好地對職工未來的發展方向進行預測，從而對員工形成有針對性的培訓計劃決策，通過個性化細粒度提升員工的發展潛力。此外，大數據驅動下的人力資源管理，是可以通過對員工活動軌跡感知的方式對員工的情緒、生活規律做出分析的，從而對員工的個人發展、健康等諸多方面的內容，形成良好的提升策略。

3.其他技術

智慧人力資源管理本身是需要進行多角度統計計量展示的，并且以傳統定量人資分析的方式，進行積極服務，其中包括對大數據驅動、回歸分析等內容的借助。

二、智慧人力資源管理案例探索

1.二級公司人員引進標準問題

（1）問題提出

二級公司通常情況下是大型企業的規模和利潤增長點，那么如何更好地對二級公司予以推進發展，一直以來都是企業內部所關注的問題。二級公司本身在人才方面比較匱乏，一般有經驗、人脈的人才年齡集中在40-45歲左右，而這個年齡段本身是超過了公司的招聘標準的，因此，在人才引進方面是比較困難的。基于這個問題，人力資源工作者如何合理處理，是現下需要思考的重要問題。

（2）數據整理與挖掘

為了能夠更好地對上述的問題進行回答，需要將各個分公司對客戶經理的數據給予匯總、統計，針對一級、二級公司的客戶經理特征予以明確，制定個性化的、有針對性的政策指標。

從對公客戶經理的年齡分布可以看出，大部分的客戶經理年齡段集中在25-35歲，并且對于二級公司來說，30歲以下的人員占比比較高。由此可見，二級公司的年輕人更多，但這本身并不能夠代表二級公司在人才引進方面存在困難，反而可以說明二級公司在人員年輕化層面做得較好。所以，不需要修改政策，應當積極鼓勵二級公司吸納更多優秀的年輕的對公客戶經理。

深入地對優秀客戶經理的分布情況予以分析之后可以發現，二級公司中級及以上的對公客戶經理大約在35-45歲之間，一級公司在25-35歲之間。這體現出，二級公司雖然覆蓋的對公客戶經理年齡段較大，但真正有成績的是35-45歲之間的人員，相比較一級公司25-35歲人員的突出作用力，是不能比擬的，這究竟是何種原因所造成的？

因此，為了能夠進一步對公司的優秀客戶經理特點進行分析。筆者將學歷、行業經歷、專業經歷、入行經歷作為自變量，進行回歸方程計算，最終得出，二級公司綜合得分=69.83+0.663 X專業經歷，R2（預測程度）=0.213;一級公司綜合得分=50.07+3.34X學歷+0.371X行業經歷，R2（預測程度）=0.0830。

由此可知，對于二級公司來說，在專業層面的經歷會很大程度上的影響客戶經理的綜合分，這本身也能夠體現出二級公司在當地做得較好的客戶經理，本身擁有較長時間的從業經歷。但這種情況在一級公司則有所不同，在回歸方程中的影響要素是學歷和行業經歷，這一情況說明，學歷較高且從業經歷較長的客戶經理，更容易獲得成功。

（3）結果解讀與政策建議

基于上述內容可知，對于一級和二級公司來說，成為優秀客戶經理的成功條件是有差異性的，同時，二級公司還很可能更多地采用關系型的營銷方式進行產品推銷，而一級公司則開始逐步改革專業型的營銷方式，所以，在這一階段當中，可以擬定合理的招聘標準，由此形成差異化的設計。

①在二級公司中，對年齡進行彈性化要求。在公司中可以選擇95分為臨界點，同時，覆蓋大約95%比例的優秀客戶經理。通過測算，二級公司當中中級以上的客戶經理，分數在95分以上的年齡段為41.35歲，一級公司為40.45歲。由此，可以將42歲和40歲作為主要招聘參考指標。

②在一級公司當中，需要進行現有學歷與年齡要求的規范。針對一級公司均值差異可以呈現出，碩士研究生的業績比本科和專科高，由此，可以積極引進高層次人才，將碩士以上的學歷人才進行重點培養，通過這一方式，來解決公司未來的人才缺口問題。

通過以上的內容分析，筆者認為，最終的政策層面仍然需要結合企業未來的人才規劃，同時，綜合考慮多種因素后，合理制定。

2.專業技術人員離職問題

（1）問題提出

在近幾年中，同行業內部的競爭比較激烈，核心人才正在不斷流失，而各個機構也對剛剛培養出的人才倍加關注，但一部分剛培養好的人才就出現被“挖墻腳”、“跳槽”等情況。而這些情況在一定程度上阻礙了企業的不斷推進與發展。針對于這樣的情況，在人力資源管理層面，應當以何種方式解決，是當下亟待思考的重要問題。

（2）數據整理與挖掘

針對已參與的專業技術序列評定人員的信息資料進行匯總和整理，發現其中離職率最高的應當是C專業序列的人員，比例為8.89%，其他序列本身是在全行平均值上下浮動，所以，將C專業序列作為主要的分析主題。通過對C專業序列員工的信息進行全面搜集后，再將性別、年齡、評定等級等多樣化的因素進行錄入，采用Gini決策樹的方式進行計算，以便更好地探求C專業序列人員形成離職的原因。

基于各因素的計算，最終形成離職率影響系數，通過決策樹的設計，進行內容分析。

（3）結果解讀與政策建議

基于以上內容可以獲知，針對于不同類別的群體而言，本身是存在著不同的離職傾向的，這種離職傾向本身是有一定差異性的。而各個機構需要對離職的高發群體給予關注，并且根據個體的差別，擬定差異化的留任計劃，制定不同的政策。并且，需要更多地關注員工自身所存在的諸多問題，對其中的一些問題，擬定相應的政策制度，以便更適合企業和員工本身的需求，激發員工的內驅動力。

通過以上內容的概述可以獲知，企業從前端是能夠盡可能減少人員離職的，能夠更好地防患于未然的。并且，還能夠針對其中的一些問題、矛盾等，不斷激發員工的工作熱情度，有效提升整體的績效，強化員工的積極性。

三、總結

本篇論文主要是基于大數據驅動下的智慧人力資源管理，這種管理方法不但能夠強化人力資源的客觀性，而且可以通過定量、定性評估的模式，不斷優化人力資源管理當中的決策力。綜合以上內容所述，對于智慧人力資源的管理層面而言，更需要考慮以下幾點內容。第一，積極構建數據意識，強化數據呈現事實的模式。第二，基于不同領域層面，給予有效的描述統計。第三，從描述統計逐步轉變為推論統計的模式。第四，需要合理的形成預測，并且最終達到有效決策的目的。

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