-
hr
作为人力资源专业人士，有关机器学习101：您需要知道什么？
文| Rob Scott
在新兴的数字化工作环境中，人力资源发挥着重要作用。人力资源专业人士必须充分了解和掌握机器学习发展的动态，以便有效指导和管理这一过程，Rob Scott写道。
从强调直觉，对新思维，创新和创造力的贡献能力这一积极角度，而非控制他人的负面内涵，我坚决主张“知识就是力量”这句格言。
在当今敏捷的工作环境中，尽管继续教育和学习是绝对必要的，至少可以说，学习与你的教育框架或工作经验完全不同的东西（例如机器学习）是令人生畏的。
对于许多人力资源专业人士来说，新兴的数字化工作环境，正在聚焦于他们的数字和技术技能/意识空白。难以纠正的是大多数人力资源专业人士出身的教育之间存在的根本区别，比如基于社会科学的教育与信息支持技术，以及基于STEM的数据科学工作。
在接下来的几年中，诸如RPA，机器人，机器人和机器学习（AI）等先进技术的涌入，将继续改变我们的工作方式，改变我们应对业务挑战的方式，以及改变我们分析和制定决策的方式。
加上认识到技术不会在短期内取代人类，而是增加我们的工作，人力资源专业人士必须提高他们的技能，才能在数字和人工智能领域有效运作。
“对于许多人力资源专业人士来说，新兴的数字化工作环境正在使他们的数字和技术技能/意识空白问题倍受关注。”
有些人可能通过聘用数据科学家和架构师来解决这个问题，而不是提升现有员工的人力资源功能。这种方法没有任何问题，然而受过STEM教育的资源都集中在人力资源领导者，例如人力资源分析报告，他们在教育或欣赏方面几乎没有共同点，可能会造成短期和长期问题。
正如今天的人力资源专业人士学习“促进非财务管理人员的财务”一样，促进共同理解，洞察力，参与有意义的金融类讨论和决策制定的能力，对于人力资源专业人员同样重要的是：在关于学习基于STEM的主题上，抛开任何担忧和误解。
对数据模型，机器学习方式，问题类型，风险和机会有正确的洞察力和理解力，可以提升他们作为人力资源领导者的地位，并使您能够充分利用受过STEM教育的员工。
作为一名具有社会科学背景的人员，我决定将其付诸考试，并登记参加免费的Google'机器学习（ML）速成班'。
这是一个14小时在线自学课程，其中包括一些技术性的编程。以下是我的主要观察和学习内容：
事后看来，这并不像我想的那么困难，因为我最初完全没有预估到我的能力 - 但是我坚持了。我没有选择完全理解和记住所有数学或完成编程任务。但是，我花了大量的时间来了解公式和程序的目标。随着课程的进展，我发现自己认识了一些数学术语，并开始理解为什么方程很重要。
“当前的人力资源专业人士应紧急寻求基础培训机会，以建立他们的见解”
我对学习数学有先入为主的抵触情绪，归因于对学习成绩的不满。老生也有可能学习新的技巧。
我发现ML概念很容易理解，课程设计的方式（视频，支持笔记，练习，测试等）支持成人教育实践。我有信心进行有关机器学习的概念性讨论，制定分析结果，数据类型和来源的重要性，验证，培训和测试。
然而，我真正学到的是，没有类似AI这样的东西......这都是聪明的数学，但也有很多原因，例如基于各种数学假设以及个人感知的偏见，机器学习算法可能是有误的。了解基本的风险因素使我能够提出正确的问题。
人力资源专业人士和数据科学家，彼此需要利用数字化成果，才能取得成功。对我来说，显而易见的是，据数据科学家的技能特征，不适合提出正确的人力资源类型问题。
正如人力资源专业人士需要学习机器，学习基础知识一样，数据科学家需要学习人力资源的基础知识，以促进有意义的讨论，决策和有益的结果。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考
-
hr
CEO需要将HR纳入董事会会议的4个主要原因
By Anwar Shaikh
回想一下您的管理团队最后一次让HR部门或其负责人参与讨论业务战略是什么时候。
难以回想起来，不是吗？
是的，因为你的组织很有可能会没有与HR部门的合作，或者上一次让他们参与的讨论已经过了很长时间，甚至是几年。
虽然有些组织支持将HR纳入董事会或管理层会议的重要组成部分，但有些组织还没有意识到其重要性，或者没有将HR作为管理团队的重要成员。
重视HR部门的主要原因之一是，没有人力资本或员工，任何企业都无法运作，它们是公司最大的资产。
而HR是企业中唯一一个负责员工的实体部门。长话短说，HR是公司和其雇员桥接两者的核心。
与老派的观点相反，企业应该明白HR是日常业务运营不可或缺的一部分。
事实上，人力资源和管理强有力的合作对于组织来说是一个巨大的胜利。因为这种建设性的合作会带来积极的业务成果，同时加强两个部门之间的信任和联系。
最重要的是，当HR在做同样的工作时，他们会感觉受到重视，这最终会传递给公司的其他部门的员工，从而让HR感到“在家里”受到重视。
以下是为什么首席执行官需要将HR纳入董事会会议的几个关键原因：
1.遵从法规
2.沟通
3.增长
4.结盟
建议
1.遵从法规
对于任何CEO或企业家来说，遵从法规无疑是最重要的优先事项，因为违背法规的错误通常会导致昂贵的修正费用和无法修复的损害。
此外，据我们所知，税收和就业法律经历了频繁而迅速的变化，企业难以跟上这一点。另一方面，HR经理从他/她的CEO那里了解任何就业或税务法律/法规的变化，这显然是不合逻辑的。
这就是原因！
由于大多数HR部门都采用智能软件或智能系统，所以与雇佣和税收相关的法规不再是一场噩梦，因为这些软件和系统实现了自动化，并帮助您随时更新法律法规。
这就是让您的HR经理能够帮助您的业务保持合规性并减少风险的原因。
2.沟通
态度冷漠是大多数高管团队展示的常见问题之一。
尽管如此，被下属倾听并支持的领导者更倾向于频繁地说出自己的想法。
CEO和企业领导人应该理解HR并不意味着挑起战争或使事情变得复杂而挑剔。
事实上，HR人员在公司内部创造和发展和谐的环境，试图将所有员工聚集在一起。
因此，让您的HR经理参与这些战略董事会会议不仅将有助于管理层进行有效沟通，还将为您的员工提供关键信息，从而促进整个组织的健康和透明的沟通。
最后，但重要的是，不要忘记透明沟通是提高员工忠诚度的最佳手段之一。
3.增长
请记住，HR是实现公司持续增长的关键因素之一。
理由是，HR专业人员是那些注视并雇用新员工，培训他们并建立一个能够实现公司底线的人才库。
当员工离职时，HR部门的人员也会管理和处理这些影响。他们是进行离职面谈的人员，以便找出造成员工辞职的根本原因，然后提出策略和解决方案，帮助防止员工流失。
4.结盟
HR专业人员确保公司的每个人在实现共同的业务目标时都保持在同一层面上。
由于目前大多数HR专业人员都是由HR软件提供支持，只需点击一下按钮即可为他们提供智能劳动力分析，让您的HR经理参与您的战略会议将帮助他/她掌握各种不断变化的职责和部门。
这不仅有助于他们更好地将他们的战略与业务目标保持一致，而且还将使他们更好地提供支持，以提高整个组织的运营效率。
一旦您的人力资源经理充分意识到组织中每个部门的盈亏平衡点，他/她就可以在开发，参与和培训方面提供必要的帮助。
建议
HR专业人士负责起草解决方案，以解决企业面临的员工机动的人才招聘战略，组织战略，培训和发展，同时积极维护所有人的发声权和解决工作环境的障碍。
因此，在董事会会议上集思广益时，让您的HR经理成为重要角色，而不仅仅是走个形式。如果你还没有这么做，那么现在是时候释放HR的潜能了，用聪明的HR软件武装他们，以便他们能够专注于最重要的事情。
以上内容由HRTech AI编译，仅供参考。
-
hr
HR入驻Youtube？用趣味视频传播人力资源知识
文| léonor lumineau
来源| Le Monde Economie
如何激励管理人员，与员工沟通，淡化问题，通过趣味视频重新审视工作世界
我们应该招募怪人吗？
你在工作中感觉如何？
“任何人都可以成为企业家吗？
2016年，TalentSoft软件公司的联合创始人Alexandre Pachulski推出了一个致力于职场的YouTube频道，这个话题在网络视频平台中并不常见。
而这个频道用轻松的音色和动态剪辑的短片来展现了职场生活。
和他一样，近年来，其他人力资源专家也投入社交网络。
包括企业幽默文化专家MichèleCôme和她的ComeInc频道;
JérémyCoron和他的频道“让我们一起工作吧！ ”;
比利时人力资源咨询公司主持人Thierry Croix和与公司同名的Go 2 Next Levels频道;
加拿大人力资源专家StéphaneSimard“以更加严肃的口气说道”;
还有社交和管理创新专家Benjamin Chaminade。
网络视频的优点很多。
首先，它可以推广与人力资源相关的复杂话题，并使非专业受众，以员工的角度，来关心这些问题。
YouTube用户对科学这种复杂深奥的话题的广泛关注度证明了这一点。
“那么，人力资源的话题为什么不可以？”Thierry Croix问道。
民主化HR
目前，他们仍然是少数，他们的节目像个笑话。
到 1月底，让我们开始工作吧！的订阅数超过了1400。但是Go 2 Next Levels仍然低于600。
“我们的订阅者有一个特殊的形象：他们以专业的角度观看我们的视频，在社交网络上分享很少，另外，许多公司的网络是禁止访问YouTube或Facebook的。
而当员工晚上回来时，他们还有别的事情要做，就不会去看我们的视频了”，Thierry Croix说。
这并不妨碍他相信Go 2 Next Levels的潜力。
他们的最新视频与人工智能招聘有关。
这些Youtubeurs RH的目标很简单：将人力资源民主化。
“这些话题通常是由专家来解释的，而且会涉及到所有方面的知识。通常大众认为人力资源经理负责招聘，薪资和解雇，除此之外就没有更深入的认识了”， 招聘主管JérémyCoron对此表示遗憾，并希望这些内容丰富的网络视频 “ 可以让人们通过观看移动端的视频，便可以恢复他们的职业生涯。”
其他人使用他们的渠道作为营销工具。
MichèleCôme就是这种情况，他主张在商业中使用幽默进行交流：“我的视频是吸引力的产物，另一种宣传方式，说服我的未来客户，让人们对商业相关主题感到捧腹大笑。”
另类音调
Go 2 Next Levels方面也有同样的意图，它提供更传统的人力资源咨询服务。
“这比枯燥的博客文章要好得多，我们的视频展现了我们的思维状态，也有助于向人力资源经理展示视频媒体在内部使用的潜力，”Thierry Croix解释道。
对于Alexandre Pachulski，“网络视频的优势在于它能够使用真实的参考来解决复杂的管理问题”。
后者喜欢嵌入电影场景来说明概念。
在她的视频中，“她的工作描述是？”
他使用Django Unchained和华尔街狼的场景解释演员的选择是因为他们对应角色，但导演希望他们把他们的“标记”放在他们自己身上。
对他而言，网络的短片已经在日常生活中广泛地被视为有用的目的，它们在工作中占有一席之地，其中包括教育学和意识的目标。
在YouTube上，这种古怪的语气似乎是成功的关键之一。 “可以在网络视频中使用的幽默可以增加观众对文章的影响，也可以淡化某些主题，”MichèleCôme说。
在致力于工作世界的情报视频的情况下，挑战是要放松，同时保持严肃。
-
hr
HR实务丨如何打造前瞻型的招聘体系
文| 屈辉
来源| MsQ的共享课堂（ID：SharingQ）
招聘部门招聘所得的人员应是能为公司所用、适合公司业务发展的优秀人才。招人要先识人，识人要先懂行。招聘部门只有深入了解公司业务发展的整体动态和需求，才能勾画出公司所需人才的实际标准，按标准寻人才。
所谓前瞻型招聘体系，既指将招聘作为一项市场营销工作；把每项招聘任务，作为项目完成；而招聘专员就是招聘项目的负责人。招聘部门对公司的客户、业务、市场做必要的深入接触和了解，在此基础上把握整个公司走向的洞察力和对整个行业走势的前瞻性预测，从而开展针对性的招聘。
01
前瞻型招聘的定位目标
❶ 成本效率目标
人员招聘作为人力资源部门的管理项目，意味着一项比较大的花费。一份资料显示，美国一个包括751个公司的招聘样本报告说，从2015年至2016年期间，招聘服务花费为34亿美元，平均每个公司每年的招聘服务花费大约为270余万美元。
成本效率目标的设计旨在完成有效招聘任务的同时努力降低招聘成本，从而提高招聘效率。这就要求人力资源部门要经常研究招聘的方法，开发招聘创意，设计创新性的招聘战略，选择更快速、更经济、更有效的方法完成招聘项目。
❷ 吸引高度合格人选
所谓高度合格，应该是完全符合专业技术岗位要求，并能够直接与组织规划目标要求相衔接。
越是特殊技术岗位，越需要高度合格人员；越是高度合格人员，则越具有稀缺性。这是人员招聘中一个突出性的矛盾。它要求人力资源管理部门增强战略意识，开拓招聘途径，在环境、组织、战略的多重制约条件下，努力吸引高度合格人选。访问高等学校，寻找“企业家类型的人物”，是吸引高度合格人选的一种方式。
❸ 提高和保持招聘成功率
招聘成功率是指应聘人员能够留在组织中的比率。影响招聘成功率的因素有：通过招聘过程建立的心理契约、同行业竞争和新员工的素质。
通过招聘过程建立的心理契约，这一原因来自组织；通常是组织的有关部门在招聘过程中作出了难以兑现的承诺，因而当应聘者来到组织之后产生“受骗感”，导致应聘者“流失”。
同行业竞争，这一原因来自环境。当同行业对应聘者提供了更优厚的条件时，有可能导致新员工“跳槽”。
新员工的素质，这一原因则是来自应聘者自身，如难以胜任岗位技术要求、难以适应组织文化等。
人力资源管理部门应了解这些情况，从而提高招聘成功率。
02
前瞻型招聘的举措
❶ 开展招聘规划
招聘规划指根据企业人力资源规划开展人员的需求预测和供给预测，确定人员的净需求量，并制定人员选拔、录用标准政策，在企业的中期经营规划和年度经营计划指导下制定出不同时期不同人员的补充规划、调配计划、晋升计划。
招聘规划要求把对岗位空缺的描述变成一系列的目标，并把此目标和相关求职者的数量和类型具体化的工作。即在规划中既要写明招聘人数，又要确定招聘类型；同时企业必须计划吸引一定数量的人员申请此岗位。
企业招聘规划囊括招聘人数、招聘人员素质要求、招聘对象、经费，招聘渠道以及人员需求计划报表等信息，它是建立在以低成本，招收高质量、适合企业的人才为标准制定。这样，对企业整体发展才能起到积极的配合作用。
❷建立招聘项目责任制
招聘项目责任制指将每项招聘任务，作为一个招聘项目；指定招聘专员担任招聘项目负责人。招聘项目的过程自接受招聘需求起，直至人员试用期结束。招聘项目中，设定部门期望人员到岗时间；以及部门对招聘岗位要求的变更类别。招聘项目负责人全程记录面试的过程；在招聘期末，计算出面试成功率和人员到位率。这样动态监控招聘过程，能有效提高招聘的质量和效率。
招聘岗位的要求应与公司业务挂钩。招聘专员定期参加业务部门的例会，了解与所招聘岗位相关的业务内容；在招聘启示中缩小对应聘人员的业务要求范围，使其具有鲜明的针对性。
在面试中最好采用提问行为性的问题，即具体了解应聘者过去是如何做的。并运用STAR法（Situation：什么情景；Task：什么任务；Action：采取了什么行动；Result：得到了什么结果）进行追问，以判断和保证应聘者回答的真实性。
03
前瞻型招聘的优势
❶ 节约人力成本
由于招聘工作与企业业务相联系，因而减少了招聘过程中的时间浪费，避免了招聘所得人员的能力与企业实际需求之间的误差。同时也使企业不必因人员资质不到位，而对其出资培训。
❷树立企业形象
招聘工作对“推销”企业具有重要作用。招聘工作涉及面广，企业可以采用各种各样的招聘方式，如利用招聘网站、微信公众号、企业网站、BBS群、线下广告传媒等开展招聘活动。而全面周到的招聘工作，不但可以使企业招到所需的人才，同时也可在一定程度上起到推销企业、树立企业良好形象的作用。
❸ 推动企业发展
招聘取才的结果影响着企业的发展。招聘与企业的业务发展相结合，其结果表现为企业获得所需要的优秀人才。拥有高素质适应企业发展的人才，推动企业良性发展，使其立于不败之地。
-
hr
HR们常说的胜任力到底是个什么鬼，以及它将如何优化你的招聘技能
来源| 首席招聘官
胜任力的理念最早可以追溯至古罗马时期，那时的人们就构建出胜任力剖面图来描述“一名好的罗马战士”该具有的属性。
管理科学之父泰勒通过“时间-动作”实验发现了优秀工人和一般工人完成工作时的动作差异，被称之为早期的“管理胜任特征运动”。
1973年，美国著名学者麦克利兰（Maclelland）教授为美国甄选外交官设计了一套胜任力指标体系，为胜任力的研究和发展奠定了基础。麦克利兰通过“运用胜任力而不是智力”的研究表明传统运用智力来测量绩效的方式是十分有限的。
经过国内外相关研究的不断变迁与深入，在我国，胜任力呈现出独特的生命力，国内胜任力与绩效关系的特点主要表现在：
第一，用胜任力替代智力来评价绩效得到不断的推广和验证；
第二，胜任力对绩效的影响作用在不同的企业、部门和岗位表现出差异性。
什么是胜任力
这个出生在1917年，美国社会心理学家的“胜任力”理论，让我们的人力资源工作再也轻松不起来，这源于The more you know, the more you don’t know(知道的越多，懂得的越少)。
“胜任力”这个概念最早由哈佛大学教授戴维·麦克利兰（David·McClelland）于1973年正式提出，是指能将某一工作中有卓越成就者与普通者区分开来的个人的深层次特征，它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域知识、认知或行为技能等任何可以被可靠测量或计数的并且能显著区分优秀与一般绩效的个体特征。
本着系统性、相关性和可操作性的原则，我们认为所谓胜任力，是指在特定工作岗位、组织环境和文化氛围中绩优者所具备的可以客观衡量的个体特征及由此产生的可预测的、指向绩效的行为特征。
从定义中不难分解出，胜任力的核心要素：
针对特定工作岗位的；可客观衡量的；
可预测的；
指向绩效的；
可以说，胜任力模型是最具科学性的人力资源系统性管理工具，没有之一。
读研究生之前，还是招聘小白的时候，给公司招一个市场总监的职位，拿了一份简历给老板，背景、资历、软性的匹配度都不错，老板看了一眼说，这个人不合适，然后就没有然后了。
我当时就纳闷呀，为什么？后来，老板这样给我解释的。
他本科就读于清华大学，院学生会副主席，一定可以去很好的国外高校，但他选择去了南洋理工，一个留学成本低，奖学金高的地方，说明这个候选人的家境一定不富裕；
毕业后先进入了A公司，他在A公司选择的是销售，但大家都知道A公司并不是行业内的顶级公司，只是在区域做的还不错罢了，后面进入了B公司，B是行业内出了名的高工资，但体系和流程这些都不完善，说明这个候选人的求职动机就是薪水；
我们现在需要的候选人是要去搞定渠道关系和媒体关系，需要的是长期稳定的人选，而且在2-3年内薪资不会有显著的变化，他不适合这个职位。
后面我又给候选人打了电话，他家庭为他上学的事情欠了很多钱，还有个弟弟在上大学，他毕业后首先考虑的是把欠款还清并供养弟弟。而且确如老板所说，薪酬在他求职动机里面排第一位的。
这些就因为老板看了一眼简历，都没见这个人（姜还是老的辣）。现在看来，这还只是胜任力模型在领导头脑中的冰山一角，只涉及到了预筛选维度的人口特征和资质一个条件。
其实，胜任能力模型之于招聘，关键在于帮助我们画出人才的脸谱，告诉我们要招聘什么样的人才，什么样的人才更符合我们的企业。
举个栗子：单身狗。
作为“中年妇女”的艾霓姐姐，已经步入了特别热心帮忙介绍对象的年纪，但艾霓姐姐经常遇到一个问题，朋友请帮忙介绍对象，每当问到朋友：“你想要一个什么样的？”的时候，得到的回答经常是：“有眼缘，谈得来就行。”
作为HR的我内心无数头羊驼呼啸而过，眼缘是个什么鬼？谈得来的标准好高行么！我知道你到底喜欢长腿还是大胸，长发姐姐还是短发妹妹？
哎，我就有一个特别要好的朋友，他就很明确的给我说了一二三。我喜欢长的漂亮点的；我希望她有160左右的身高；我虽然是博士但是我不要求她是硕士或者博士，但是怎么也得一个比较好的本科，要不然恐怕沟通有问题……,这条条是道，可量化好评估，活该能快速找到合适的伴侣~
没错，胜任力模型在招聘方向就主要起到这个作用，岗位到底想要什么样的候选人，希望他实现什么绩效，对什么样的人有感觉，给尽量的明确出来。
胜任力模型的确是一个很好用的工具。经过多年招聘实践经验，我曾尝试在招聘的经验中提取有效信息建立我司销售人员素质模型，有成就动机、关系建立、服务意识、信息收集、沟通影响等素质指标。然后我就根据这些素质，结合销售人员具体工作场景，用内隐联结的思路，建立简单易上手的精准推理模型，包括开发面试问题题库，设定观察项与关键行为，通过开放性问题和STAR法，获得对候选人的评估。
什么是内隐联结？
内隐连结可以简单的概括为“条件反射”
看见美食，狗会流哈喇子。
看见钉子，锤子就想往上砸。
看见美女，男性荷尔蒙会飙高。
看见苏格拉底，你就想聊人生哲学。
测验中，在快速反应条件下，被试者对刺激的反应形式是很难有意识控制的，这种情况获得的社会认知结果通常认为是内隐的。
在现实中，大家对胜任力相关知识的学习以及如何构建，又爱又恨，不是没有原因的。因为苍蝇不叮那无缝的蛋，小三不挖那石头墙。胜任力模型是一套准科学的工具，使用和学习的成本都较高，没有点刻苦钻研的学习能力和排山倒海般的好奇心，还真是攻不下这个山头。
相信做HR的，都对胜任力模型和理论有概念和框架，听能听的一直半解，讲也能讲的冰山上下，但要是再往深里面讲，就蒙圈了。
比如在招聘面试中的应用，在培训需求挖掘与人才培养规划中的应用，在人才管理中的分类应用等等，都需要较为专业的人对其进行解读和分析。这也部分说明了，胜任力说起来好听，研究起来很火，但是一谈到实施，就难掩曲高和寡。
今天我们的重点不是精讲胜任力建构，我们主要是讲招聘中的“胜任力”思维。
胜任力思维在招聘中的应用
招聘是个技术活，你既要有人力专业打底，又要辩证认识具体岗位的专业性要求。不懂的人认为人力资源就是招聘，招聘就是问问题，聊聊天，打打分，看着不爽就下一个，聊天谁还不会吖~然后凭感觉用人、留人。但是，作为人力资源部门人员，你若如此行事和思考，那么就Too yang too naïve了。
在我看来，招聘要想实现真正的变化，让自己大有不同，关键是完成视角的转换，否则顶多就是小打小闹庸庸碌碌而已。怎么完成有效的视角转换呢？从本质上说就两条路。
第一条转变，是从由内而外的“个人视角”，转化为由外向内的“他人视角”（岗位视角）。
所谓的“他人视角”就是以岗位分析为核心，真正把岗位性质、价值链条、绩效期待和企业生命周期等串联起来认识一个招聘岗位。这里的重点是，这些个认识，并不是你自己闭门造车的结果，而是经过长期的访谈、调研、分析的结果。
说白了，就是把“胜任力”思维嵌入到你的招聘逻辑中。
实践中，我主要考察如下素质项：
如下是我曾给一个财务主管出的面试意见：
（公司喜欢） 职业岗位技能匹配，账务处理能力丰富。
（同事喜欢） 礼貌谦逊，具备较强上进心与责任心。
（岗位喜欢） 金融行业经验欠缺，但自学信心较足。
（公司喜欢） 生活富足，内心安稳，具有一定持续性。
面试意见切记面面俱到长篇大论，根据公司现阶段和近阶段给出简练且具备逻辑性的简要陈述即可。
可以说，胜任能力模型是招聘的核心指导思想，当你的模型可以被候选人的绩效所验证，才是真正脱离机械性“选角”，真正走向招聘的维多利亚秀场。
关于如何建构胜任力模型，我讲建构三部曲：分析、分解、验证。建构的步骤有很多，但是作为一个懂得化繁为简的职场人，你只要把握好这三个环节就完全够用了，这三点的目标就是明确岗位所需专业技能、分解岗位绩效要求、验证人岗匹配指标有效性。
至于验证环节，你可能会问我，你怎么做信效度的检验？我只能说，这是个不大不小的课题，这主要涉及你的样本空间提取水平与能力，以后我将开辟新的主题来讲讲人力资源中的技术问题。
接下来的工作，招聘反馈与总结，指标修正等工作，相信我不说你也是要一脉相承的要做的。
什么是信度与效度
信度与效度可以简单的概括为“四斤五花肉”
四斤是信度，五花肉是效度。
如果测出来的是三斤或者是三厘米，那就说明信度有问题，信度反应的是测验结果的一致性、稳定性及可靠性。
如果测出来的是里脊肉或者是猪头肉，不是我们想要的五花肉，那就是效度的问题。效度反应的是测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
第二条转变，是要以未来的视角看问题，要从过去的视角，转化为未来的视角。一句话，要在未来的场景下建立“需要视角”和与之相匹配的评价标准。
举个栗子：就私募基金金融产品经理而言，我们尤其关注候选人的如下素质。
对于私募产品经理而言，产品结构的设计本身并不具备极度复杂性，但一个月薪一万的产品经理和月薪三万的产品经理究竟差距在哪里？
可以说一个有见识的产品经理，一定兼具对产品认识的深度与广度，产品不仅要有好的结构，更要贴合市场。对所有产品要素的认识，我们需要他具备持续学习能力，而这些都不是学校可以教给他们的。
让我们看看如何考察持续学习能力。
我们可以通过四个维度设计问题来考察。一是看志向：关注新知识积极面，看重新知识带给人的收获和未来。二是看自省能力：候选人是否能够客观承认自己在工作中的观点有偏差和错误，并虚心听取意见。三是看好奇心：候选人是否喜欢思考用不同方法让工作更有趣。四是看容错能力：候选人对错误的认知是否是宽容且平衡的。
过多的我不做展开，本篇分享只是在我们的头脑中建立一个有关招聘有关胜任力建构的理论框架。说多了宝宝们都没耐心看也没耐心听，这里面每一个环节都可以作为一个专题再进行拆解，后续也会有相关实用性文章陆陆续续与大家分享。
总之，按照胜任力的理论思想，决定是不是选择一个候选人，不再是“我感觉挺好”、“我认为不行”、“我觉得还可以”等描述性的模糊表述，而是这个候选人的关键指标真正符合具体岗位的胜任能力。这样，符合标准的留下来，有未来发展潜力的留下来，其他，一概断舍离。
是不是觉得自己的逻辑终于有点脉络了？
基于对岗位的深刻认识，再加上持续不断的反馈验证并不断修正，就能让你的招聘技能高出好几个LEVEL！
胜任力模型的构建，只是任职资格体系中一个环节，人才能力标准的认定，人才测评的方式方法等都关乎一个公司的任职资格体系是否完整，这是一个巨大的系统性的工程，非一朝一夕可以完成。
总之的总之，可不要小看了招聘，可别忽视对胜任力的总结与反馈，记住这种思维方式，当你真正能看准人了，除了升职加薪走向职业巅峰，更重要的，你能给自己踏踏实实的选择一个合适的伴侣，那么你才是开始走向人生巅峰了。
-
hr
HR如何快速理解能力素质模型
文| 道几
来源| HR实名俱乐部
知识点
1、定义能力素质
2、什么是能力素质模型
3、能力素质模型有什么作用
4、如何判断能力素质模型的好坏
一、定义能力素质
能力素质是指在一个组织中与工作或情境相关的绩效优异的员工所具备的动机、自我概念与个性，价值观与态度、技能和知识等关键特征的集合，如下图。
麦可利兰把能力素质划分为五个层次：
1、知识（Knowledge）
2、技能（Skill）
3、自我概念(Self-Concept) ：态度、价值观和自我形象等
4、特质(Traits)
5、动机(Motives)
其中知识、技能属于表层的胜任特征，易于识别; 社会角色、自我概念、人格特质和动机、需要等，属于深层的胜任特征，隐藏在水下，难以用常规的测验进行识别。但是，在工作情境中，深层胜任特征是决定员工的工作行为表现的关键因素。
二、什么是能力素质模型
能力素质模型不是一个单纯的术语。可以通过以下四个关键点加以说明：
第一、能力素质模型不仅仅有这些能力词条，最重要的是一种行为标准。
第二、行为标准中的行为，是优秀员工的行为（是指优秀员工的什么行为，能够判断出来他是具备这个能力的）
第三、符合公司战略和文化的优秀员工的能力行为和行为标准
第四、能力素质模型是一种公司高层和核心管理层认同的，符合战略和文化的，优秀员工的能力和行为标准。
通常我们从能力素质的适用范围，将其分为通用素质能力、核心能力素质和专业能力素质。(如上)
三、能力素质模型有什么作用
1、构建组织
基于能力素质模型，在选人的过程中能够选择更精准，即能找到潜力更高、价值观更符合、能力发展速度更快的人。这样可以用较低的成本获取更好的人才。
可以更快地发展人，人的发展有一个过程，发展的精准度越高，消耗的资源越少，速度越快。
2、识人用人
判断什么人应该放在什么位置上，他更适合做什么，如何激励他。
基于能力素质模型还可以很好地知道我们应该留什么样的人，在什么阶段一定要去挽留什么样的人，选、育、用、留是可以起到这样的作用的。
3、人才培养
能力模型可以在核心梯队的人才储备过程中起到非常大的作用。我们需要储备核心梯队去源源不断地补充新鲜的血液。
如何做梯队建设，如何做接班人计划，就需要知道下一个阶段需要的是什么样的能力，这个能力又用什么方法去培养。故能力素质模型还可以应用在核心人才梯队的培养上。
四、如何判断能力素质模型的好坏?
1.一眼看穿法则
如果这家公司的能力模型把公司名改成任何一个公司名都可以，这肯定做的不是很好，原因是没有任何一家公司战略文化上是完全一致的。
怎么可能用同样的人在不同的公司又希望得到同样的结果呢?
2.阅读记忆法则
在阅读记忆的部分，能力数字模型做的越复杂，越难记忆，就意味着落地越难。
3.应用落地法则
之前能力素质模型在企业内得不到认同或者落地执行度不高的原因是：企业过多的依赖外部顾问，外部顾问做好模型后，企业必须掌握技术确信能够落地。
能力模型是一种定性的东西，是过程性指标，不代表结果性指标。
要结果性指标必须与流失率、人迅速发展的成长率、员工的绩效达成率相关联，这要求我们把能力模型执行好，确信能够落地下去。
4.未来预见法则
能力模型是能看到未来性和预见性的。
看到能力模型是能看到这家公司在未来的一些战略方向的，比如公司未来是走海外战略，那么能力模型是能体现出海外战略的。
要往海外市场发展，培养的人怎么看不出跟海外市场有关，这样的人培养出来又如何能支撑海外战略呢？
如果公司战略是做解决方案战略的，那么能力模型中必须要能看到与这个解决方案相关的，不能只看到跟产品销售有关的，否则就变成了培养的人永远没办法支撑未来的战略转型。
-
hr
HR部门：人工智能技术的第一线领域
文| Dr Jeremy Nunn
自古以来，哲学家和科学家们一直在探索人类智慧和思考的奥秘。就像我们在海洋和太空探索一样，我们在知识方面取得巨大进步之后，仍然存在一个萦绕不去的问题：
我们如何运用我们了解到的知识来帮助自己更好地生活和工作？
技术人员凑齐了以人类为原型的人工智能（AI）的最后一块拼图。
人工智能摆脱银幕并进入我们的日常生活，这项技术有望为人类各行各业带来革命性的变化。其中企业家将作为早期的人工智能行业推动者和采用者。
没有比人力资源（HR）部门更好的人机协作场所了。
通过人机协作及其对日常招聘，评估，入职和管理实践的影响，人力资源部门将迎来彻底的转变。
让我们从一开始就明确一件事：AI技术不会让HR经理和员工失去工作。
就像蒸汽机和计算机没有把我们引入过早的反乌托邦一样，AI技术承诺改变人力资源部门，而不是让它们变得多余。
毕竟，它只是许多人力资源专业人员在家中使用的技术的延伸，无论是Cortana，Alexa还是任何其他基于AI的设备。
因此，他们中的大多数人认为人工智能可能为人力资源部门的重要职责带来革命性变化，如招聘，绩效评估和教育，这是一个小小的惊喜。
人才招聘是人力资源部门的主要责任之一，但我们如何确保招聘到的人员是最终需要的“人才”？
假如你最终招到了一位说话流利，看起来很帅的员工，而他很难达到最初的承诺呢？
由于人力资源部门的人群纷杂（也就意味着易受扰乱），他们在这些招聘过程中无法抵抗人类的偏见。
人工智能技术有望通过依靠更多的大数据分析处理，而不是单独的观察来简化这一过程。
对于刚开始使用这项技术的人员来说，人工智能技术在筛选人员时，不受陈旧观念，以及申请人的种族，性别或国籍的影响。
人工智能软件可以设计相关的面试问题，完全忽视某人的背景，专注于他们某项工作的专业能力。
这些评估问题将以申请人早期的工作记录为基础，更重要的是，以他们申请的工作要求为基础。
用谷歌前任HR部门老板的话来说，将AI用于这种类型的自动化可以更快速地过滤出“极好的候选人”。
除了在候选人筛选期间摆脱人为偏见问题之外，人工智能还为人力资源部门提供了很多其他帮助，从而减轻了筛选候选人简历，社交媒体帐户，参考信函和其他来源的千兆字节数据的巨大负担。
这个过程是人力资源专业人员面临的最耗时的任务之一，他们往往面临为了及时完成工作而需要削减一些候选人的问题。
这无意中造成了公司招聘程序的缺陷，并可能把错误的人放在公司的错误位置。
最后，这也需要重复地耗费时间和昂贵的重新招聘程序。
人工智能可以使这些繁琐过程成为企业HR实践历史的一部分。
这归功于其强大的分析能力，使得人工智能可以同时处理大量候选人的大量数据。
如果可以的话，这些信息不必停留在简历或参考资料中，但也可以包括招聘后的绩效评估，这些评估为申请人的潜力提供了宝贵的见解。
人工智能处理这些任务所节省的时间可以在几天甚至几个月内进行衡量，人力资源专业人员可以将其用于实时访谈，入围和业绩分析。
AI通过协助新员工提供入职手续，再次释放HR部门资源。
这些新进人才经常淹没于人力资源部门，处理许多与薪资支付，假期，福利和一般权利有关的问题。
对HR专业人员来说，回答公司在宗教节日期间缺勤或未付奖金的政策等问题既重复又耗时，而人工智能可以使用日益智能的聊天机器人来“解救”这些人员。
他们可以很容易地编程，实时提供日常问题的答案，无论新员工或老员工的问题。
这些机器人可以作为自助服务平台，让人力资源人员能够专注于回应更加复杂和迫切的问题，那些更应该引起注意的问题。
最后，人工智能可以提供HR管理方面的协助，比如协助现有员工绩效评估的进行。
监控绩效会产生大量的各种数据和指标，人工智能可以对这些数据和指标进行梳理，以便人力资源经理能够快速访问有价值的系统化见解。
这些指标可以根据AI设计的每个员工的绩效目标进行衡量，也可以包括行为评估。
人工智能可以帮助人力资源人员为每位员工设置分级系统，并对设定的绩效目标进行定期自动化审查。
在企业界，人工智能最佳使用领域之一是人力资源部门，作为公司处理“人”的业务的第一线。
在人工智能领域，他们可以在其专业工作的各个阶段找到一个伟大的盟友，从早期入选人才和申请人筛选到后期上岗程序和绩效评估。
除了消除人力资源人员不必要的负担之外，人工智能可以帮助简化所有这些任务，并对每位候选人和员工的真实潜在业绩产生前所未有的见解。
所有这些都是在没有人为偏差和错误能力的限制的情况下完成的，这使得AI成为未来成熟的人力资源管理工具。
-
hr
名企都在用的5种HR数据分析
文| bernard marr
HR数据提供了一种方式，使我们可以做出更好的与人相关的决策，更深入地了解员工的感受，并提高绩效。
让我们看看人力资源团队通过数据分析增加价值的一些出于意料的方式。
寻找令人兴奋的新招聘渠道
我最喜欢的例子之一来自沃尔玛对数据分析师的创造性搜索。他们不是通过传统渠道进行广告宣传，而是在Kaggle上提出挑战。
Kaggle是一个众包的分析竞赛平台，“扶手椅数据科学家”将其技能应用于公司提交的任何分析问题。那些在沃尔玛的数据挑战中表现出色的人在该公司获得了一份工作。
根据沃尔玛技术部门的高级招聘人员Mandar Thakur表示，由于这次挑战，有几个人被聘请加入沃尔玛分析团队，其中包括沃尔玛技术部。如果根据他们的简历，招聘部门则根本不会考虑采用他们。
在赛车运动的世界里，日产也通过一个不寻常的渠道招募：赛车视频游戏！日产与索尼合作创建GT Academy，这是一项全球性年度比赛，旨在发现最佳游戏车手，并将其变为真实的赛车手。每年都有数十万的人希望参加比赛。
所有在过去几年中脱颖而出的获胜者仍然在比赛，这证明了日产的这种招聘渠道是有益的。
人力资源团队的外包：不要等待最好的人才主动敲门。找出你理想的人才留在哪里，并将你的招聘工作集中在那里。
参与和激励员工
行为分析公司Humanyze提供的电子徽章可以捕捉员工对话中的信息，包括对话的长度，涉及的语气，人们打断的频率，表达移情的程度等等。
一家大银行利用这项技术注意到，其表现最出色的呼叫中心工作人员是那些一起休息并集体放风的人。
基于这些知识，银行实施了群体休息政策。结果？员工的绩效提高了23％，压力水平下降了19％。
此外，IBM使用情绪分析来收集员工帖子在其内部社交网络平台上的见解。
例如，当IBM正在检修其绩效审核系统时，该公司转向内部网络，要求员工对新审核系统的想法提出反馈意见。他们收到了数以万计的回应。
使用Social Pulse文本分析软件，IBM表现出一种普遍的担忧：员工不喜欢他们的日常表现被曲线分级。
得益于数据和分析，公司能够及时采取行动，并在绩效评估中对此方法进行折扣。
提高员工的安全和福利
钢铁生产商North Star BlueScope Steel一直与IBM合作设计一项安全计划，该计划将IBM Watson的认知计算能力和传感器整合到腕带和头盔中。
这个名为IBM Employee Wellness and Safety Solution的项目实时向工人和主管提供安全警报。例如，如果技术检测到工人没有移动，并且他们的心率和高温增加，这可能意味着他们正在遭受劳累或者甚至是极度高温的压力。
在这种情况下，可以提醒主管，或者建议员工休息一下。
在另一个例子中，澳大利亚Seeing Machines公司开发了采矿卡车技术，跟踪驾驶员的眼睛，以便发现驾驶员的疲劳。
该系统使用摄像头，GPS和加速计来跟踪眼睛和眼睑的运动，例如司机眨眼多久，眨眼持续多久以及眼睑移动速度有多慢 - 即使司机穿着它也可以做到这一切墨镜。当驾驶员闭上眼睛的时间超过1.6秒时，卡车内会发出警报 - 座椅内部产生噪音和振动。
然后，如果再次触发警报，则会通知调度员或主管，以便他们可以通过无线电与司机联系。
人力资源团队的收获：技术，特别是传感器，已经帮助工作场所更安全了很长一段时间 - 想想烟雾报警器，安全和进入系统等 。
但现在，由于大数据和分析，公司能够将员工安全提升到一个全新的水平。
使学习和发展更有效
随着在线学习的兴起，针对个人学习者，企业学习和发展日益变得个性化。在数据和分析的推动下，“适应性”学习技术允许对课程细分，以及对活动和试题进行个性化定制，以适应学习者的偏好，学习速度和最佳学习方式。
个人在线自学也可以说比将员工从工作中抽出一天或一周时间带到昂贵的培训课程上更具成本效益。重要的是，像这样的自我导向学习有助于将持续发展融入员工日常生活中。
达能的在线达能校园2.0就是其中一个例子。这家食品巨头创建了一个用户友好的在线平台，员工可以通过这个平台促进他们的发展并与其他员工分享最佳实践和知识。
人力资源团队的外包：
这一数据驱动的人力资源领域可能不如其他领域发达。但即使只是对目前学校数字化转型的一瞥，大学和高校也指出数据如何以令人兴奋的新方式促进企业学习和发展。
驾驶表现......不疏远人
UPS已经将性能管理中的数据和分析应用到了一个全新的水平。例如，司机携带多年的手持式计算机（你签收的那些智能储物柜告诉你收到了你的包裹）实际上是一种复杂的设备，可以帮助司机做出更好的决定。
例如，哪种订单能够以最高效率递送包裹路线。此外，UPS卡车配备了200多个传感器，用于收集数据，包括驾驶员是否系安全带，驾驶员有多少次需要倒车或掉头。
通过监测驾驶员并在需要时向他们提供反馈和培训，UPS每年减少850万加仑燃料和8500万英里。另外，司机现在每天平均停靠120次。这个数字以前不到100--这意味着使用相同卡车的相同司机现在可以提供比以前更多的包裹。
你会认为如此紧密的监控员工可能会引起员工之间的冲突。但增强的性能意味着该公司可以向其司机支付业内最高的工资，这无疑有助于支持员工购买数据驱动的绩效。该公司还采取了其他措施，以确保他们不会面临司机的反弹;
例如，根据驾驶员合同的条款，UPS不能在没有通知驾驶员他们正在收集什么的情况下收集数据。他们也不能仅仅根据数据告诉他们的信息来对驾驶员进行管理。
人力资源团队的外包：
数据驱动的人力资源可以让企业摆脱传统的，耗时的绩效管理方法，例如年度绩效评估（一般对管理人员和员工都感到恐惧）。
现在，我们可以更经常地（甚至实时）更好地监控实际绩效，并以更具建设性，持续和一致的方式向员工提供反馈意见。
-
hr
大数据与AI下的人力资源管理重构
文 | 兰青秀
来源 | CHO首席人才官
“后工业社会”时代的互联网属性进化
“后工业社会”是美国著名学者和思想家丹尼尔·贝尔提出的，其典型特点是：以理论知识为中轴，核心是人与人之间知识的竞争，科技精英将成为社会的统治人物。
在互联网出现之前，后工业社会的进化相对平缓，知识进步对社会发展的驱动是平稳上升的。
然而，互联网的出现和高速发展，就像是为后工业社会注入了催化剂，人类社会在短短二十年中，就发生了可以媲美甚至超过以前百年进化的巨大变化。
后工业社会，被打下了深深的互联网属性。
知识创造未来的同时，未来也在改变知识本身。
颠覆再造：大数据管理掀起知识革命浪潮
从结绳记事到发明文字，人类社会的每一次进化都伴随着以数据信息为核心的知识革命。数据与信息的载体，从甲骨、木简、布帛到纸张，经历了数千年的历史。然而，从纸张到电子，几乎是一步跨越，就颠覆了几千年来数据信息记录、传播、交流与存储的传统方式。
大数据管理同时革新了数据信息的入口端和出口端。
在数据信息入口，大数据管理提供了真实的、实时的、低费的、海量的数据输入。
比如我们想要使用电子地图和导航设施，就必须定位所在位置和要去的目的地，并且在途中用GPS（全球定位系统）时刻记录位置，这就是数据信息的真实性和实时性。
入口端通过提供一些免费的大众服务来获取大众的各种数据信息，这就是低费性和海量性。
在数据信息出口，大数据管理提供了丰富的数据信息、精准的信息分析、便捷的信息匹配、高效的信息应用等实用功能。
比如淘宝、京东等电子商务网络平台，作为生活购物的综合信息平台，会对消费者的消费数据信息进行记录、追踪、分析，洞悉并掌握消费者的消费习惯，从而进行针对性营销推荐，甚至衍生一系列的后续商业服务。
风雨欲来：势不可挡的人力资源管理革命
（1）不断变化中人力资源管理
大数据管理下的知识革命重新定义了“知识”，作为知识创造者、吸收者、利用者的人力资源管理者，势必会被赋予新的内涵和使命，而这些正在悄无声息地改变着人力资源管理的主体内容。
数据信息革命正在给人力资源管理带来全方位的变化：
大数据将为人力资源规划提供更为科学、全面的信息与数据基础；
基于人才数据库的招聘工作将在招聘信息发布、简历收集筛选、人才测评、人岗匹配等方面大大提高工作效率和效果；
知识数据库将培训资源和培训需求实时链接和高效匹配，更有利于培训目标的达成；
薪酬数据库使得外部薪酬调研高度便利化，市场薪酬的透明性又反过来推动了企业薪酬进一步体系化和公平化；
绩效数据库使得绩效数据统计分析更加客观和便捷，使得绩效管理从烦琐的数据分析中解脱出来；
员工信息数据库使得劳动关系管理更加科学和规范，更有利于防控用工风险、推进人本管理，提升员工的企业黏性。
（2）AI推动人力资源素质革命
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人类智能研究的技术科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的本质是“基于算法”的智能，在大数据的基础上，基于计算机科学的高度发展，人工智能已经取得了一个个丰硕的成果。
2016年，为吸人眼球的“阿法狗大战李世石”，结局却让人大跌眼镜：李世石以1：4落败于阿法狗。从“深蓝”战胜国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，人工智能很快攻下了“被认为是最复杂的智力竞赛”的围棋大赛。
中投顾问发布的《2018——2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着AI技术研究的逐步成熟，人工智能在无人驾驶领域、医疗图像分析、智能投资顾问、精准营销应用、新零售应用等领域的应用进程将进一步加快。
AI的高速发展启动了人力资源素质革命的加速器。简单机械的工作将被人工智能很快取代：
在制造行业，有很多企业已经引入工业机器人，替代了很多流水线工人，并且大大提高了工作效率，降低了生产浪费；
在零售领域，无人超市已经上线，传统的理货员、服务员、收银员等，已经处在风口浪尖；
无人驾驶正在快速发展，驾驶员将何去何从？
大数据信息公开且动态匹配，使得传统的靠信息提供与匹配生存的中介机构，甚至包括提供高端猎头服务的人力资源机构，都面临了前所未有的转型挑战。
人力资源开发目的就是提升人力资源价值增值部分。当人力资源的价值定义被改写，人力资源素质革命的大幕拉开了……
未来已来：大数据与AI下的人力资源管理重构
（1）“终身学习+立体能力”重构人力资源素质
“不是我不明白，这世界变化快”，就像这首歌里唱的，科技的高速发展使得现在的世界堪称“日新月异”。
人力资源素质革命使得知识和能力的迭代周期正在快速缩短。在教育领域，以前可以用15~20年的教育周期培养一个可以工作30-40年的人力资源个体，大多数受教育者也可以凭借所学养活自己一辈子。
但是现在似乎不一样了。原有所学的价值，正在变得模糊，或者飘忽不定，而且几乎没有办法预期这些价值会在什么时候就会突然消失殆尽。
“终身学习”变成了人力资源素质革命中能够给予大家安全感的“唯一法宝”。只有时刻关注快速发生变化的时代，不断更新并获取匹配时代发展的人力资源素质，才能不被快速发展中的社会淘汰。
另外，人力资源能力正在从线性变得“立体”，“斜杆青年”的状态将会从“时尚”逐渐变成“大众”。“终身学习+立体能力”将成为鲜红的旗帜，引领大家走上人力资源素质重构的革命道路。
（2）“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理
时代的快速变化使得传统组织的固化障碍正在变得越来越突出。新时代的管理呼唤灵活多变的组织，于是，“平台化”组织成为时尚，“合弄制”正在成为新时代组织再造的研究方向之一。
现在很多企业正在向平台化组织转型，以“人力资源能力”为核心组织能力的行业，比如法律、审计、咨询等行业的企业组织，是平台化转型的先锋队。
同时，人力资源素质重构提供了更加具有成长性和立体化的人力资源个体。新时代的人力资源个体希望实现跨组织的合作与成长，全方位“解锁”自身的人力资源能力。
当组织更加柔性，人力资源更加立体，传统的“基于雇佣关系的劳动关系”将会成为历史，“基于平台组织的劳务关系”将成为未来人力资源合作的主流模式。“泛平台化+劳务关系”将全面革新人力资源管理的基础和结构，重构人力资源管理的内容和形式。
综上，大数据管理使得“互联网+”从标签变成了烙印，深刻融入并驱动了社会发展，正在快速改变时代的面貌；具有互联网基因的AI技术与大数据紧密结合，成为重构商业运作形式的“利剑”。
大数据与AI下的人力资源管理重构，A面是“终身学习+立体能力”重构人力资源素质，B面是“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理。
A面与B面相互促进又制约，在对立统一的“矛盾”中共同发展，正在改写人力资源管理的未来。
-
hr
人力资源岗位都要进行哪些数据分析？
作者|刘建华
来源|HRBar
在HR的绩效考核里经常性会看到一些指标，比如招聘的到达率、培训完成率等，到底人力资源要分析哪些指标，这些指标到底如何设计？
01
基于运营的人力资源数据分析
首先第一个核心点，如果HR在操作人力资源工作的时候没有数据化没有进行量化，那么操作的东西就很难获得认可。
量化是今天所有HR的基础，特别是各位写年度工作计划和总结时，一定要量化很清楚。
第二是到底量化什么指标，很多HR在做半年度分析的时候，部门人员占比，再分析工作人员结构占比、年龄占比，我个人认为这个东西意义并不大，真正来分析的是基于公司运营数据导出来人力资源分析，这个是最有意义的。
人效分析、各个岗位单位产出分析、人力成本分析、牛人占比分析、培训有效性分析，这些都是我认为比较有意义的数据。
02
人效分析
第一个数据是人效分析，在一个公司里这是最基本的数据，因为人效分析就知道公司目前经营情况，人效的公式比较简单，用公司收入除以人数，每个月加起来除以12个月。是按照人均收入还是人均毛利来算，我个人认为按收入分析就可以，人效的比值决定了公司里每个人的平均贡献值。
第一种情况，是公司的产值偏低，同样1000人能创造十亿的收入，公司只做了一亿的收入，产值为什么比较低？仔细分析会发现产品比较低端，就是卖不上价格，这样的公司肯定是产品线的产品水平不行。
第二种是人员能力不够，一般公司里人效值偏低的时候，往往是公司初级人员偏多，导致整个公司战斗力不行，产值上不去。
第三种是，有些公司的产品线也赚钱，但做得不太好，原因是公司有一堆不赚钱的业务，所以我个人认为要控制业务数量，按照谷歌的思想就是721，70%做主营业务，20%做成长型业务，10%做新业务，这样的占比就比较健康，所以要控制一个合理的度。
03
人力成本分析
下一个分析是人力成本的占比，这跟人效比密切相关，往往是一个公司人力成本除以公司财务确认后的收入。
人力成本分析怎么算呢？一般是，人力成本占收入是一个比，还有收入占毛利的比，我认为占20%左右比例合适。
有很多人说人力成本控制的方式是什么，一些公司的玩法就是不涨工资，我认为这是不可取的，控制人力成本有一个核心动作是必须减员增效。
在公司里哪些人浪费人力成本呢？
第一就是无能的高管，第二就是工资很低但没有产值的人。
降低人力成本一种办法是降低工资总额，还有一种办法是提高收入值，怎么提高？要找牛人进来，因为牛人可以做更高的收入，找牛人也是降低人力成本的好办法。
04
人员结构分析
第三个是人员结构的分析，这里指的不是年龄、性别、学历分析，这种盘点价值并不高，那什么样的分析才有意义？
第一个分析的是公司管理人员占比。
第二是后台人员的占比分析，财务、人力资源等等岗位，你问这些岗位是不是越少越好？不是。我个人觉得一个公司后台加起来维持在12-15%是可以的。
还有一个是公司里人员结构，比如研发人员占比分析，之前的课我们讲过，华为46%的人是做产品和解决方案的，在中国的3G根本没有想商业化的时候，2004年的时候华为就开始招人，当时3G人才有1万人左右，有7000人在华为，他们的研发储备量比特别高。
05
营销团队能力水平分析
下一个分析是对营销人员产出进行分析，第一个是组织单元的分析，我要看各个门店的产出情况，看看各个门店人均产出多少钱，看看各公司的人效比是什么样的。
第二是分析销售人员的业绩情况，做这个分析核心点是有了这个之后，在公司里把销售人员按照业绩进行排名，然后按照等级分出来。
要认真剖析整个公司的人员构成，你要看各个业务部门做得最好的人是多少，前1/3的人做多少，把后1/3的人干掉，中间1/3是可以培养的人，在销售里这个分析特别重要，必须要对这个人的水平进行深度分析。
06
一定要做的人员综合能力满足预期业绩分析
在分析里最重要的是，分析公司现有员工满足未来预期业绩要求的匹配度分析。
把下半年的目标定出来，基于未来业务的要求，现有人员是不是满足这样的要求，要把人员进行分类分级，就是前面讲的人力资源盘点，里面包括最基本的个人业务能力评估、态度盘点、个人价值观匹配、个人发展潜质匹配等等。
这样在公司就会分出三类人员。
一类是表现很好业绩过关而且潜质不错，完全胜任岗位要求；
第二类是勉强可以的人，业绩中等一般但是也可以达到及格线；
第三类是根本达不到要求的人。更深层次的分析，老板最希望看到的分析是这个，在一个公司内部到底有多少人是真正胜任的，他们是能够满足公司业绩要求的。
最牛的人力资源是对每个部门的每个人都很熟，对他们实际情况都很清楚，这样人力资源就干得比较狠了。
各个部门的人员匹配都比较清楚，哪个部门行与不行都很清楚，下一步怎么调也很清楚，作为HR来说，能不能对公司各个部门的人员了如指掌很重要，是不是对每个业务部门下一步工作目标业务计划了如指掌。
07
从运营角度进行招聘分析
下一个分析是专项数据分析，比如招聘渠道的分析，这个怎么分析？
原来分析数据的时候是招聘到岗率，要看招聘完到岗后的分析，如今招的人不仅是简单把人招进来，而是要确定他是牛人。
今年部门招了多少人，到岗周期时间要进行分析，然后针对招聘结果进行分析，是不是满足岗位要求，部门提了多少需求，HR多少天搞定的，招来的人转正通过率有多少，转正的优秀率有多少，这样剖析之后招聘的数据就比较有说服力。
有很多HR总是掉在模块思维中来做，分析的时候先分析招聘渠道完成情况，通知了多少人，多少人来面试，通过率有多少，这些数据一点意义没有，一百个人招进来录取了一个人，招聘了一个人录取了一个人，哪个更重要呢？我认为通知一个人就可以招聘上岗，这是最好的。
08
分类细分的流失率分析
关于员工流失率的分析，并不应是简单算一个流失率。
第一个数据是主动淘汰人员的数据，做这个目的是我们能非常清楚的知道主动淘汰了多少人，这是一个很核心的数据。
第二个是主动流失员工有多少，比如说要看那些主动流失（主动离职）的人有多少。
在这里要进行精细分析，什么叫精细分析？一个是优秀员工牛人的流失率分析，这个比值一定要控制好，如果这个没控制好的话特别可怕，一个公司里牛人走了，这个组织损失就大了。
我建议要立体性的进行分析，就是统一的流失率，从主动和被动流失率进行分析，再看牛人流失率。
其实这些数最后要体现到人效提升上，不管你怎么做，招了多少人进来，走了多少人，分析数据的优势是引进了多少牛人，干掉了多少不行的人，这样工作才有效，反过来说招了很多人没有效果，牛人还走了，这样人力资源的工作就有问题了。
09
培训分析与总结
最后一个是对培训数据分析，第一个是课程开发数量，今年我们有多少个经过准确认真开发课程的数量；第二个是我们经过认证的内部讲师有多少个；第三个是当年做了哪些有效培训。
针对于公司不同的岗位，把这些工作——量化后进行剖析，发现培训完之后团队业绩明显有增长，培训前后的数据比一分析，有了这个值就厉害了，人力资源的价值感就上来了。
做了这么多分析最后总结下来是什么？
第一个是体现跟运营的对接；第二个是跟HR的贡献值有关系，你能拉出来人力资源贡献了什么，今年人效有提升，薪酬成本降低，牛人招聘入职率高，牛人流失率低，培训了多少牛人出来，这时候HR获得重用的机会就来了。
必须要用数据化分析，你得用数字证明你的功劳，否则只有苦劳没功劳，干了半天最后也是白干。
扫一扫 加微信
hrtechchina
