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2026/02/05

反向治理：数据不够，照样把人才管“准”

很多企业在推进数智化人才管理时，都会卡在同一个问题上：数据不够全，还能做数智化吗？现实中的场景往往是这样的：EHR 里只有基础人事数据项目管理系统里有一些零散的绩效与角色记录测评数据只覆盖了部分人群关键岗位的人才盘点还停留在线下会议和 Excel于是问题来了：这些数据够不够支撑决策？会不会“看起来很科学，实际上很危险”？信度、效度到底靠不靠谱？益才基于诸多数智化人才管理项目实践，给出的答案是：别等数据“完美”了，先把治理逻辑“翻过来”。一、先纠正一个误区：数智化 ≠ 数据齐全很多企业默认的路径是：数据补齐 → 模型上线 → 决策升级。但现实是：数据补齐周期长组织共识难业务变化快等数据齐全，决策窗口早就关了。真正成熟的数智化人才管理，并不是“数据多”，而是“数据被正确使用”。二、什么是「反向治理」？反向治理：不是先追求数据完整，而是从“关键决策”倒推数据价值。我们做下比对：正向治理路径：数据 → 指标 → 报表 → 决策（但决策用不上）反向治理路径：决策场景 → 判断结构 → 最小可用数据 → 迭代验证核心不是“有没有所有数据”，而是：现有数据，能不能支撑“这一次判断”？三、数据不全的情况下，如何做“有效决策”？1、把“数据问题”转成“判断问题”。很多人会关注：数据不全，会不会影响决策准确性？这时我们通常会反问一句：你现在要做的，究竟是哪一个决策？比如：是否调整某关键岗位的继任顺序？项目负责人到底该看绩效，还是潜力？是“能力不足”，还是“角色错配”？不同决策，对数据完整度的要求完全不同。2、用“判断结构”代替“数据堆叠”在反向治理中，我们更关注的是：这个结论，是怎么被“判断出来的”？【举个常见场景】决策结论：某位项目负责人是否具备下一层级的胜任潜力？可拆解为判断结构：绩效线索（项目结果、目标达成）行为线索（跨部门协作、决策方式）能力线索（结构化测评 / 关键情境表现）风险线索（过往失败、他人反馈）----你会发现：这些线索，本来就分散在不同系统、不同形式中。反向治理不是把零散数据凑齐，而是把零散数据“组织成判断逻辑”，服务于同一个判断结论，回答同一个管理问题。3、信效度不是“算出来的”，而是“被校准的”一个容易被误解的点是：信效度 ≠ 统计学指标先行在真实的人才管理场景中：数据来源多样样本不完全组织语境强相较而言，益才更强调三层校准机制：数据间的一致性（多源交叉验证）判断过程的可解释性（为什么得出这个结论）结果的业务回溯验证（决策后发生了什么）只要判断路径透明、可讨论、可修正，决策就不是“拍脑袋”。反向治理追求的不是“一次性完美模型”，而是一个能持续变准的判断闭环。四、反向治理的真正价值：让“有限数据”发挥“结构化力量”，在多个客户实践中，我们看到：不需要等所有人都做完测评不需要一次性打通所有系统也不需要“完美模型”先解决这三件事就够了：1）明确当下最关键的 3–5 个决策场景2）为每个场景设计清晰的判断结构3）用现有数据支撑“最小可用结论”，并持续迭代这，才是真正可落地的数智化人才管理。【写在最后】益才认为：数智化不是一场“数据军备竞赛”，而是一场治理思维的升级。当你不再问：“我的数据够不够？”而是开始问：“这些数据，能不能支持我做出更好的判断？”你已经站在反向治理的起点上了。数智化，不是让管理者“听数据的”，而是让数据“帮助管理者想清楚”。

2026/02/02

数智化人才管理平台如何避免上线即闲置的破局之道

在数字化转型浪潮下，越来越多的企业已经完成或规划数智化人才管理平台的采购与上线，期望通过技术赋能人力资源管理升级。然而，现实却陷入“投入与回报失衡”的尴尬境地：平台上线即“沉睡”，平台投入不小，却长期低频使用，部分模块几乎处于“闲置”状态。多项行业调研显示，在已完成采购并上线的人才管理平台中，真正被纳入日常管理决策的比例不足30%，这不仅造成IT与项目投入的直接浪费，更让企业错失了通过数智化提升组织能力的战略机会。在这样的现实情况下，企业该如何止损、盘活甚至反向创造价值？01 闲置根源闲置并非系统之过，而是企业自身的管理缺位。复盘大量平台闲置案例不难发现，系统本身的问题仅占20%-30%，真正的症结集中在企业自身的管理认知、机制设计与执行落地层面。 1.目标错位：脱离实际管理需求的“盲目对标” 许多企业采购平台的出发点是“对标行业先进”、“补齐功能模块”，而非解决自身核心管理痛点。平台功能看似齐全，却无法回应管理者最关心的核心问题：哪些是真正的关键岗位？高潜人才该如何识别？人才投入的产出比如何？当平台不能直接服务于决策，自然难以被持续使用。调研显示，超过60%的HR系统项目失败，源于业务目标不清或目标过于泛化，企业陷入“买系统=能力升级”的认知误区，却未意识到系统只是工具，核心价值在于解决实际问题。2.机制僵化：管理流程与系统“两张皮” 数智化平台的价值实现，必须依附于明确的管理机制，若企业未建立正式的人才盘点、继任评审或干部决策等流程，即便系统具备相关功能，也缺乏被使用的“制度场景”。现实中常见的情况是：人才盘点模块已上线，但年度干部评审仍在线下凭经验讨论；系统支持人才发展跟踪，但实际培养计划仍靠口头沟通。当“用或不用对结果没有影响”时，平台被闲置几乎是必然结果。 3.数据薄弱：基础不牢导致“越用越不信” 数智化平台依赖数据质量，但不少企业存在人才数据分散、口径不统一、行为数据缺失等问题：绩效数据存于财务系统，能力评估结果散落于Excel，关键人才的经历信息更新不及时。当平台输出的结果与管理者直觉严重不符时，信任一旦破裂，系统便会被迅速弃用。数据显示，70%以上的HR系统弃用案例，与数据质量问题直接相关。4.角色偏差：将平台窄化为“HR的事” 若平台仅被视为HR的管理工具，业务部门与管理层缺乏参与感和责任感，必然会被边缘化。现实中，很多企业将平台使用责任完全推给HR，业务负责人不愿参与评审，高层从未登录查看数据，HR只能被动催填数据，却无法让业务端感受到价值，最终形成“HR忙活、全员抵触”的恶性循环。5.急于求成：陷入“一步到位”的技术幻觉部分企业上线平台后，便急于追求AI算法、预测模型等高级功能，却忽视了组织自身的成熟度。当基础数据不足以支撑复杂模型，高级功能无法产出有效结果时，用户的使用动力会急剧下降。这种“重智能、轻基础”的做法，让平台陷入“看似先进却无用”的困境。 02 破局之道五大核心动作，让平台从“闲置”到“活用”，聚焦“如何让现有平台嵌入管理体系”，通过五大核心动作激活平台价值。 1.锚定核心场景：从“全面推广”转向“关键突破” 试图让所有模块同步推广的做法，往往会引发全员抵触，反而适得其反。更可行的策略是聚焦1-2个“非用不可”的核心管理场景，让平台先在关键环节“活起来”。企业应先明确自身最紧迫的管理难题，围绕这些核心问题，优先激活对应的平台模块。典型的优先场景包括年度干部评审与人才盘点、关键岗位继任与后备管理、高潜人才识别与发展跟踪。实践经验表明，成功复活一个核心场景，平台整体使用率可提升30%-50%；而聚焦关键场景的HR系统，业务参与度能提升40%以上。例如，某制造企业面临核心技术岗位人才断层问题，便优先激活平台的“关键岗位继任管理”模块，要求所有技术骨干的继任人选必须通过平台进行资质评估、能力匹配，继任培养计划需在平台备案跟踪。仅这一个场景的落地，就让平台使用率从不足20%提升至65%。2.机制硬绑定：让平台成为“管理动作的唯一入口” 平台之所以闲置，核心是“用与不用无差异”。企业必须通过制度设计，将平台与核心管理流程强绑定，让使用平台成为“必选项”而非“可选项”。首先，明确界定“必须在系统中完成的管理动作”：干部任用材料必须来源于平台生成的人才画像，无平台数据支撑的人选不得进入考察环节；人才盘点结果必须在系统中留痕，线下讨论结果需同步录入系统归档；后备人才入库必须通过平台的资质审核与能力测评，未在系统中建档的人才不得纳入后备池。其次，逐步取消或弱化线下流程：原本的纸质人才档案、Excel版继任计划、口头人才评审结果等，全部替换为平台化管理，让线下操作无据可依、无章可循。3.数据落地优先：摒弃“一步智能”，坚持“先简后深” 很多企业陷入“为智能而智能”的误区，却忽视了“数据可用”是智能的前提。应采取“降维使用”策略，先解决“数据结构化”，再追求“分析智能化”，层层推进。第一步，搭建结构化人才台账：先将岗位信息、员工绩效、工作经历、培训记录等基础数据全面录入平台，统一数据口径，确保数据准确完整。这一步的核心是让平台成为企业的“人才数据库”，替代分散的Excel表格，解决“数据找得到、用得上”的基础问题。第二步，实现规则化分析：基于基础数据，启用平台的分层分类、对比分析功能，例如按部门、岗位序列生成人才密度报告，按绩效等级分析人才分布，按任职年限识别关键岗位流失风险等。通过简单直观的分析功能，让管理者感受到数据的价值。第三步，引入智能功能：当基础数据沉淀充足、用户对数据信任度建立后，再启用AI人才推荐、继任风险预测等高级功能。4.重构责任体系：激活高层与业务的“参与感” 平台的持续使用，离不开高层、业务部门与HR的协同，必须打破“HR单打独斗”的格局，明确各方责任。首先，设立平台“第一责任人”：由企业高层担任，负责统筹平台使用的推进与落地，定期召开平台使用复盘会，解决推广中的阻力。其次，强化业务部门的责任：要求业务负责人必须参与平台的人才评审、继任计划制定等工作，其管辖范围内的人才数据完整性、平台使用活跃度纳入部门考核确保业务端从“被动配合”转为“主动使用”。最后，推动HR角色转型：HR不再是“系统维护员”，而是“数据解释者”与“价值转化者”。HR的核心工作从“催填数据、录入信息”转变为“解读数据背后的管理问题、提供决策建议”，让业务部门感受到HR的数据价值，从而更愿意使用平台。5.升级决策逻辑：从“用系统”到“用数据做决策” 平台价值的真正拐点，不是使用率的提升，而是决策依赖度的增强。当管理层在用人、育人、留人等决策中主动依赖平台数据时，平台才真正成为组织运行的一部分。企业应引导管理层形成“数据先行”的决策习惯，通过持续强化“用数据说话”的管理共识，让平台从“工具”升级为“决策伙伴”。例如，某互联网企业要求所有高管会议的人才议题，必须以平台数据报表为讨论基础，杜绝“凭印象、靠人情”的决策方式。半年后，管理层主动登录平台查看数据的频率提升了3倍，平台成为高管决策的“必备参考”。03 总结平台闲置，是管理升级的“提醒信号” 数智化人才管理平台“上线即闲置”，并非技术失败，而是企业管理体系尚未准备好的明确信号。它映射出企业管理机制是否成熟、决策是否依赖数据、HR是否真正参与业务等深层问题。对企业而言，盘活闲置平台的核心，不在于系统功能的升级迭代，而在于管理方式的自我革新。当企业不再将平台视为“额外负担”，而是将其作为优化管理流程、提升决策质量的“内生动力”；当管理层、业务部门、HR不再是“使用者”与“推动者”的对立关系，而是“共同受益者”的协同关系，平台自然会从“闲置摆设”变为“价值利器”。当企业以问题为导向、以机制为保障、以数据为核心、以协同为支撑，数智化人才管理平台的价值自然会水到渠成，真正为企业的人才战略与业务发展赋能。

2026/02/02

为什么数智化人才管理不只是人力部/IT的事？业务部门需要做什么？

在数智化转型的浪潮中，多数企业对人才管理数智化的认知，仍停留在“HR牵头、IT支撑”的单一维度——HR负责梳理流程、统计数据，IT负责搭建平台、维护系统，业务部门则置身事外，被动接受人才配置与管理结果。然而，这种“各自为战”的模式，往往导致数智化人才管理沦为“形式化工程”：投入大量资源搭建的HR数字平台、引入的AI工具，最终却因脱离业务场景、不符合业务需求，成为“束之高阁”的摆设；人才画像与业务痛点脱节、培育内容与岗位需求不符、绩效评估与业务价值脱节，数智化投入无法转化为业务增长动能。在数智化转型的浪潮中，多数企业对人才管理数智化的认知，仍停留在“HR牵头、IT支撑”的单一维度——HR负责梳理流程、统计数据，IT负责搭建平台、维护系统，业务部门则置身事外，被动接受人才配置与管理结果。然而，这种“各自为战”的模式，往往导致数智化人才管理沦为“形式化工程”：投入大量资源搭建的HR数字平台、引入的AI工具，最终却因脱离业务场景、不符合业务需求，成为“束之高阁”的摆设；人才画像与业务痛点脱节、培育内容与岗位需求不符、绩效评估与业务价值脱节，数智化投入无法转化为业务增长动能。事实上，数智化人才管理的核心是“人才价值与业务价值的同频共生”，其本质是一场“全员协同”的组织变革，而非HR或IT部门的“独角戏”。HR是数智化人才管理的“统筹者”，负责搭建体系、制定规则；IT是“支撑者”，负责提供技术工具、打通数据壁垒；而业务部门，才是数智化人才管理的“核心引擎”与“价值承接者”——没有业务部门的深度参与，数智化人才管理就会失去落地的根基，脱离业务的人才数智化，终究只是“空中楼阁”。益才认为，数智化人才管理的核心是“人才价值与业务价值的同频共生”，其本质是一场“全员协同”的组织变革，而非HR或IT部门的“独角戏”。HR是数智化人才管理的“统筹者”，负责搭建体系、制定规则；IT是“支撑者”，负责提供技术工具、打通数据壁垒；而业务部门，才是数智化人才管理的“核心引擎”与“价值承接者”——没有业务部门的深度参与，数智化人才管理就会失去落地的根基，脱离业务的人才数智化，终究只是“空中楼阁”。一、认知破局：数智化人才管理，为何绝不仅仅是HR/IT的事？数智化人才管理的核心目标，不是“实现HR工作的自动化”，也不是“搭建一套炫酷的数字平台”，而是“通过数智化手段，实现人才能力与业务需求的精准匹配、人才价值与业务价值的深度绑定，让人才成为业务增长的核心驱动力”。从这一核心目标出发，我们就能清晰理解：为何业务部门不能缺席，也无法缺席。1. 业务部门是“人才需求的源头”，决定数智化的方向与精度数智化人才管理的所有动作——人才画像构建、人才供需预测、培育内容设计、绩效指标设定，其核心前提都是“明确业务需要什么样的人”。而HR部门即便再专业，也无法比业务负责人更懂业务痛点、更清楚岗位核心需求：一线业务需要具备哪些核心技能的人才？创新业务需要储备哪些稀缺能力？不同岗位的高绩效人才有哪些共同特征？这些最核心的需求，只有业务部门才能精准定义。若脱离业务部门，HR牵头构建的人才画像只会是“纸上谈兵”，AI招聘工具筛选的候选人可能“符合简历标准”却“无法适配业务场景”；IT搭建的数智化平台，可能“功能完善”却“不贴合业务实操”。比如，某制造企业引入AI招聘工具，HR按通用标准设定筛选条件，最终招聘的技术人才虽具备相关资质，却因不熟悉企业生产工艺的核心痛点，无法快速上手，就是典型的“脱离业务做数智化”。2. 业务部门是“数智化落地的场景载体”，决定数智化的实效数智化人才管理的“术”（实操方法）与“器”（技术工具），最终都需要在业务场景中落地——人才培育需要结合业务实操、人岗匹配需要贴合业务分工、绩效评估需要关联业务成果、人才保留需要解决业务场景中的核心痛点。没有业务部门的参与，数智化工具与方法就会失去落地的土壤，沦为“形式化工具”。比如，个性化人才培育是数智化人才管理的核心场景之一，但若没有业务部门的参与，学习管理系统（LMS）推荐的课程、生成式AI制作的内容，只会是“通用性内容”，无法针对业务场景中的具体问题（如销售的客户谈判痛点、技术的故障排查难点）设计培育内容，最终导致培训完成率高、转化效果差；再比如，智能人岗匹配工具，若没有业务部门提供的岗位实操数据、员工能力评估反馈，就无法精准判断“什么样的人适合什么样的岗位”，匹配结果也无法落地。3. 业务部门是“数智化价值的承接者”，决定数智化的 ROI企业投入资源做数智化人才管理，最终的目标是“提升业务效率、推动业务增长”——核心人才留存率提升、员工能力适配度提高、团队绩效增长，这些才是数智化人才管理的核心价值体现。而这些价值，最终都需要通过业务部门来承接：核心人才的价值，体现在业务指标的达成上；员工能力的提升，体现在业务效率的优化上；人才配置的优化，体现在业务成果的突破上。若业务部门置身事外，即便HR通过数智化手段提升了招聘效率、IT搭建了完善的数字平台，也无法衡量数智化投入的实际价值——招聘的人才是否能支撑业务增长？培育的员工是否能解决业务痛点？人才盘点的结果是否能优化业务团队配置？这些问题，只有业务部门才能给出答案。脱离业务部门，数智化人才管理的价值就无法量化，也无法形成“投入—优化—产出”的闭环。4. 业务部门是“数据的核心供给者”，决定数智化的根基数智化的核心是“数据驱动”，而数智化人才管理的数据，不仅包括HR部门的基础人力数据（入职、离职、薪酬等），更包括业务部门的核心业务数据（绩效成果、项目贡献、岗位需求、能力短板等）。这些业务端的数据，是构建人才画像、优化算法模型、实现精准决策的核心基础——没有业务数据的支撑，人才数据就是“孤立的数据”，无法反映人才的实际价值与业务需求的匹配度。比如，高潜人才的识别，不仅需要HR部门的绩效数据，更需要业务部门提供的“员工在核心项目中的表现、创新能力、协作能力”等业务数据；人才流失风险的预警，不仅需要HR部门的离职数据，更需要业务部门提供的“员工在业务场景中的工作压力、成长空间、团队适配度”等反馈数据。没有业务部门的数据供给，数智化人才管理就会陷入“数据失真、决策偏差”的困境。二、核心落地：数智化人才管理，业务部门必须做好这5件事明确了业务部门在数智化人才管理中的核心价值，更重要的是明确：业务部门具体该做什么、怎么做，才能真正实现“HR+IT+业务”的协同共赢，让数智化人才管理落地生根、产生实效。结合企业实战经验，业务部门需聚焦“需求定义、流程参与、数据供给、场景落地、文化引领”五大核心动作，主动作为、深度参与。1. 牵头定义“业务导向”的人才需求，锚定数智化方向业务部门是人才需求的“第一责任人”，需主动牵头，将业务战略、业务痛点转化为明确的人才需求，为HR的数智化工作提供核心依据，避免“HR闭门造车”。具体动作：① 结合业务短期目标（如季度业绩冲刺、项目落地）与长期战略（如数字化转型、新业务拓展），明确核心岗位、关键人才的能力标准，联合HR构建“业务导向”的人才画像——不仅要明确“学历、工作经验”等基础条件，更要明确“核心技能、业务素养、创新能力、团队适配度”等与业务强相关的特征；② 定期梳理岗位需求变化，及时向HR反馈“业务升级带来的能力需求调整”（如技术岗位因业务升级，需要新增AI算法、智能制造等技能），确保人才画像、人才培育内容与业务需求同频；③ 参与人才供需预测，结合业务增长数据、人员流失情况，向HR提供“核心岗位人才缺口、稀缺人才类型”等需求，助力HR通过数智化工具实现精准预判、提前布局。2. 深度参与人才全流程管理，注入业务视角人才的选育用留，每一个环节都离不开业务场景的支撑，业务部门需全程参与，将业务视角融入人才管理的每一个细节，确保人才管理与业务需求同频。具体动作：① 招聘环节：参与候选人的面试评估，重点考察候选人的“业务能力、岗位适配度、文化契合度”，结合业务场景设计面试问题（如让候选人模拟解决业务中的实际问题），避免HR仅从“简历标准”筛选人才；同时，利用内部业务资源，参与核心人才的招引，推荐符合业务需求的候选人。② 培育环节：牵头设计贴合业务场景的培育内容，比如针对一线员工，结合业务痛点设计实操性培训课程（如销售的客户谈判技巧、技术的故障排查实操）；安排业务骨干担任内部讲师，分享业务经验；跟踪员工培育效果，将培育成果与业务实操结合，评估员工能力提升是否能解决业务问题。③ 绩效与激励环节：参与绩效指标的设定，将业务指标（如业绩达成率、项目落地效率、客户满意度）与人才绩效挂钩，避免绩效评估脱离业务价值；及时向HR反馈员工的业务表现，为绩效评估、激励方案的优化提供依据；参与个性化激励方案的设计，结合员工的业务贡献，提出针对性的激励建议（如对核心业务骨干，推荐股权激励、项目分红等激励方式）。④ 保留环节：关注核心员工的业务成长空间，为核心员工提供贴合业务的晋升机会、轮岗机会；及时发现员工在业务场景中的工作痛点（如工作压力大、成长空间不足），向HR反馈，共同制定挽留方案，降低核心人才流失率。3. 主动供给业务数据，支撑数智化决策数据是数智化人才管理的核心根基，业务部门需主动供给业务端的人才数据，配合HR与IT部门，打通数据壁垒，实现人才数据与业务数据的贯通，为数据驱动的决策提供支撑。具体动作：① 按要求及时录入、更新业务端的人才数据，比如员工的业务绩效、项目贡献、能力表现、团队适配度等；② 定期向HR反馈业务场景中的人才相关数据，如核心岗位的人才缺口、员工流失的业务诱因、高绩效人才的核心特征等；③ 配合IT部门，完成业务系统与HR数字平台的数据对接，协助打通数据壁垒，确保人才数据与业务数据的实时同步、互联互通；④ 参与数据质量的审核，确保业务端人才数据的准确性、完整性，避免因数据失真导致的决策偏差。4. 推动数智化工具与业务场景融合，落地实操价值数智化工具的价值，在于解决业务场景中的实际问题，业务部门需主动推动数智化工具与业务场景的深度融合，避免工具“形式化应用”，让工具真正服务于业务、提升效率。具体动作：① 主动学习、使用企业引入的数智化人才管理工具，如AI招聘工具、智能绩效分析工具、内部人才市场平台等，将工具融入日常业务管理中（如通过内部人才市场平台，发布跨部门项目的人才需求，盘活内部人才资源）；② 及时向HR、IT部门反馈工具应用中的问题与需求，比如“某AI工具的筛选条件不符合业务需求”“某数字平台的操作流程不贴合业务实操”，协助优化工具功能、简化操作流程；③ 结合业务场景，提出数智化工具的应用场景拓展建议，比如在人才培育场景中，建议引入元宇宙实训工具，模拟业务实操场景，提升培训效果；在人才盘点场景中，利用智能人才盘点工具，结合业务数据，精准识别高潜人才、搭建业务导向的人才梯队。5. 培育团队数智化意识，引领协同变革数智化人才管理的落地，离不开全员的参与，业务部门负责人需发挥“引领者”的作用，培育团队的数智化意识，推动团队主动适配数智化管理模式，形成协同变革的合力。具体动作：① 以身作则，主动学习数智化人才管理的理念、工具，带头使用数智化工具开展团队管理（如通过智能绩效工具，跟踪团队成员的绩效进度、能力提升情况）；② 向团队成员传递“数智化人才管理”的核心理念，明确数智化工具的应用价值，消除团队成员对“技术替代人工”的顾虑，引导团队成员主动接受、积极配合数智化管理工作；③ 鼓励团队成员主动反馈数智化应用中的需求与建议，形成“全员参与、持续优化”的良好氛围；④ 推动团队内部的人机协同，明确AI工具与人类的决策边界，让工具承担标准化、事务性工作，让团队成员聚焦于业务创新、人才培育等核心工作。三、协同共赢：构建HR+IT+业务的数智化人才管理新生态数智化人才管理的成功，从来不是某一个部门的成功，而是“HR+IT+业务”三方协同的结果——三者各司其职、各有侧重，又深度联动、协同发力，才能构建起“需求同源、数据同通、场景同融、价值同创”的数智化人才管理新生态。HR部门：做好“统筹者”与“设计者”，牵头搭建数智化人才管理体系，制定规则、整合资源，联动业务部门明确人才需求，联动IT部门优化工具功能，确保数智化人才管理的方向不偏离“人才价值与业务价值同频”的核心。IT部门：做好“支撑者”与“赋能者”，搭建稳定、高效的数智化平台，打通数据壁垒，优化AI工具功能，配合HR与业务部门，解决工具应用中的技术问题，为数智化落地提供坚实的技术支撑。业务部门：做好“核心引擎”与“价值承接者”，主动牵头定义人才需求、全程参与人才管理、供给业务数据、推动场景落地、引领团队变革，让数智化人才管理真正扎根业务、服务业务、赋能业务。当下，越来越多的企业已经意识到业务部门在数智化人才管理中的核心价值：海尔“人单合一”的数智化人才体系，正是因为业务部门深度参与人才画像构建、培育内容设计，才实现了人才能力与生产场景的精准匹配；字节跳动的内部活水机制，正是因为业务部门主动发布人才需求、参与人才调配，才盘活了内部人才资源，支撑了新业务的快速扩张；震裕科技的数智化人才管理转型，正是因为业务部门牵头梳理技能需求、推动技能数字化培育，才实现了生产效率与员工能力的双重提升。对于企业而言，数智化人才管理的转型，不仅是技术的升级、体系的优化，更是组织协同模式的变革。若仍固守“HR/IT孤军奋战”的认知，忽视业务部门的核心价值，数智化人才管理终将难以落地，也无法为企业带来真正的价值。益才认为，唯有打破部门壁垒，推动HR、IT、业务部门三方协同，让业务部门从“旁观者”转变为“参与者、引领者”，才能让数智化人才管理真正落地生根，实现人才价值与业务价值的深度绑定，让人才成为企业穿越变革周期、实现持续增长的核心引擎。如果你的企业正面临“数智化人才管理落地难、业务部门不参与、工具与业务脱节”等痛点，益才可依托多年数智化人才管理实战经验，助力企业搭建“HR+IT+业务”协同的数智化人才管理体系，推动业务部门深度参与，让数智化投入真正转化为业务增长动能。

2026/01/29

AI如何在人才管理体系中实现系统性降本增效

在数字经济加速渗透、智能技术迭代升级的当下，企业竞争的核心逻辑已从“资本与规模驱动”转向“人才与效率制胜”。然而传统管理模式让依赖经验判断、人工操作的人才管理体系陷入“高投入低产出”的困境。如何在保障人才质量的前提下降本增效，成为企业战略落地的关键命题。如今，AI凭借其强大的数据处理、模式识别与预测分析能力，正深度融入人才管理全链路的各个环节，推动人力资源管理从“被动支持”向“主动引擎”转型，向业务渗透，真正实现全周期、系统性的降本增效。那么AI在人才管理体系中，可以如何实现降本增效呢？01 战略前瞻：AI驱动人力规划，避免结构性浪费传统人力规划依赖静态数据与人工经验，难以适配业务动态变化。AI可以通过整合历史用工数据、业务增长曲线、行业发展趋势及组织结构图谱，构建动态人力预测模型，实现多情景下的未来人力需求模拟。行业实践验证，基于AI的人力规划模型，人员需求预测误差率较传统方式显著降低20%~30%。这让企业能够精准把控编制规模，实现人力成本的前置管控。02 精准引才：AI优化招聘链路，降低显性与隐性成本招聘环节除了显性成本外，招聘周期过长导致的空岗损失、人员错配引发的试用期淘汰、核心人才流失等隐性成本，往往对企业影响更深。AI招聘借助自然语言处理与机器学习技术，实现简历自动解析、岗位语义精准匹配、候选人智能评分，大幅缩减人工筛选工作量。更关键的是，AI基于岗位胜任力模型与历史绩效数据进行双向匹配，显著提升人岗适配度。研究表明，人岗匹配度每提升10%，试用期淘汰率与一年内离职率可分别下降5%~8%，实现“招得快、招得准、留得住”。03 高效运营：释放人事管理效能人力资源中的事务性工作长期占用HR大量精力，却难以直接创造价值，还易因人为操作引发风险。AI与机器人流程自动化（RPA）的深度融合，让这些高频、规则明确的标准化流程实现全自动化执行。实践证明，80%以上的标准化事务可由系统独立完成，人事专员人均服务员工数提升2~3倍，人事运营成本直接下降20%以上。这使得HR从“事务执行者”解放为“业务合作伙伴”，聚焦于人才发展、组织赋能等核心价值工作，同步提升组织整体运行效率。04 科学识人：AI赋能人才评估，提升人岗匹配精准度传统人才评估过度依赖管理者主观判断，易受认知偏见、信息不对称、“印象分”等因素影响，导致选拔失误、人才错配。AI通过整合绩效结果、项目贡献、行为数据、协作网络等多维度信息，构建客观、连续、全面的人才评估体系，让“识人用人”更具科学性。而智能化的人岗匹配场景也是大部分企业期望实现的高频业务场景，如针对某BU的总经理选拔，以AI智能体的综合分析及推荐，其效率效能远超传统模式。多家企业实践显示，引入AI后，关键岗位选拔成功率提升15%~20%，有效降低因选人失误导致的业务中断风险与管理试错成本，为企业核心岗位储备优质人才。05 精准赋能：AI定制人才发展，提升培训ROI培训是人才管理中“投入大、效果难量化”的典型领域。传统“一刀切”式的集中培训，往往与员工实际能力需求脱节，造成大量资源浪费。AI通过分析员工工作行为、能力短板等数据，构建精准的员工能力画像，识别个体能力差距，并针对性推荐群体及个人的高效学习路径，实现“因人施训”，好钢用在刀刃上，实现人才发展的ROI。数据显示，基于AI推荐的学习项目，员工学习完成率与能力转化率均提升30%~40%，显著优于传统培训模式。06 智能留才：AI预警离职风险，降低核心人才损失核心人才流失是企业最隐蔽却代价高昂的损失。AI通过深度分析员工绩效波动、行为模式变化、敬业度调查数据及外部市场薪酬水平，构建离职风险预测模型，可提前3~6个月识别70%以上的高流失风险员工。这让管理者能够根据边际效应的高低，针对性地开展留任策略及行动建议，实现“提前干预、精准留才”。企业应用案例显示，借助AI辅助的留才干预措施，核心人才流失率可降低10%~15%，有效规避因核心人才流失带来的长期业务影响与隐性成本。07 战略赋能：AI支撑管理决策，激活人才价值在管理决策层面，AI通过人力成本预测、人效数据分析、排兵布阵模拟、钻石预测模型等功能，为管理层提供量化、可视化的决策支持。管理者可清晰洞察不同个人、不同组织的差异，从而做出更科学、更理性的战略决策。这一转变让人力资源管理成为推动企业价值创造的核心组成部分，为企业在复杂市场环境中保持竞争优势提供关键支撑。AI在人才管理中的核心价值，是对人才管理全体系的数智化重构。AI贯穿人才管理全周期，帮助企业在复杂环境下实现持续的降本增效。未来，随着数据积累的持续深化与算法能力的迭代升级，AI将成为企业人才管理不可或缺的“战略基础设施”，持续释放人才价值，驱动企业实现高质量发展。

2026/01/29

什么是数智化人才管理的道、法、术、器？

在人工智能技术引发的产业变革浪潮中，人才作为企业核心竞争力的本质未变，但管理的逻辑、路径与工具已发生颠覆性重构。传统以经验驱动、流程导向的人才管理模式，难以适配AI时代对人才敏捷性、创新性与价值转化力的需求。数智化人才管理的核心，在于以“道”立根、以“法”筑基、以“术”赋能、以“器”增效，构建一套从战略到落地的闭环体系，让人才管理从“后勤支撑”升级为“战略引擎”，为企业穿越变革周期提供核心动能。一、道：核心理念重塑，锚定数智化人才管理的本质“道”是数智化人才管理的底层逻辑与价值取向，回答“为何而管”的根本问题。AI时代的人才管理之“道”，核心是打破传统管理的线性思维与边界限制，建立“人才价值与组织战略同频、数据智能与人文关怀共生”的核心理念。首先，从“岗位适配”到“能力迭代”的价值重构。传统人才管理以岗位为核心，追求人岗精准匹配；而AI技术对重复性、流程化工作的替代，使得岗位边界逐渐模糊，核心竞争力转向动态迭代的能力体系。数智化人才管理的核心目标，是围绕企业战略构建动态技能地图，实现“人才能力—业务需求—战略目标”的精准对齐，让人才从“被动适配岗位”转变为“主动驱动业务创新”。正如Moderna通过AI工具推动“技能优先”招聘，不再局限于简历credentials，而是聚焦人才对组织使命的加速能力，这正是对“能力迭代之道”的践行。其次，从“经验驱动”到“数据决策”的认知升级。人才管理的科学性，本质上是对人才价值的精准洞察与高效配置。AI技术打破了人才数据的孤岛困境，使人才的能力、绩效、潜力、诉求等隐性信息可量化、可分析、可预测。数智化人才管理之“道”，强调以数据为客观依据，替代经验判断的主观性与局限性，实现人才盘点、规划、培育、激励全环节的理性智慧决策，让人才资源向高价值业务倾斜。最后，从“管控约束”到“赋能激活”的关系变革。AI时代的人才，尤其是高潜人才与核心技术人才，更注重自主发展与价值认同。数智化人才管理摒弃传统的管控思维，通过智能工具简化事务性流程、搭建个性化发展路径、构建柔性激励体系，让组织成为人才成长的“生态载体”，实现“组织赋能人才、人才成就组织”的双向奔赴。云南白药以“有温度的企业文化”为内核，通过数智化平台实现人才全生命周期赋能，正是人文关怀与数智技术融合的生动实践。二、法：制度体系搭建，筑牢数智化转型的合规与协同根基“法”是数智化人才管理的制度框架与运行规则，回答“如何规范管”的问题。AI技术在提升管理效率的同时，也带来了数据安全、算法公平、合规风险等新挑战，完善的制度体系是数智化转型行稳致远的保障。首先，构建“战略牵引—组织适配—流程规范”的协同制度。数智化人才管理并非技术的简单叠加，而是与组织架构、业务流程的深度融合。企业需建立自上而下的数智化人才战略，明确转型目标与优先级；同步调整组织架构，打破部门壁垒，搭建以数据为纽带的协同机制，如云南白药构建“一个白药”统一人力资源平台，实现集团多组织的统一管控与流程贯通，为数智化落地提供组织支撑。同时，需规范人才数据的采集、存储、使用流程，明确各角色权责，确保数智化工具的应用符合企业管理规范。其次，建立“数据合规—算法公平—隐私保护”的治理体系。AI工具的核心是数据与算法，其公正性与合规性直接决定人才管理的公信力。企业需联合HR、法务、信息安全部门，制定数据治理规范，明确人才数据的采集范围与使用边界，确保符合《个人信息保护法》等相关法规；针对AI招聘、人才盘点、绩效评估等场景，建立算法偏见监测机制，定期审查模型输出结果，避免因教育背景、年龄、性别等非合法特征产生歧视；同时设置“人类在环”机制，在简历筛选、晋升决策等高风险环节保留双重审核与申诉渠道，平衡效率与公平。最后，完善“人机协作—能力升级—文化适配”的保障制度。数智化转型并非以AI替代人类，而是构建人机协同的新范式。企业需明确AI在人才管理中的辅助角色，界定人类与机器的决策边界；同步建立员工数智化能力提升制度，如Moderna搭建AI学院，提供分层分类的AI技能培训，培育内部AIchampions网络，推动全员适配人机协作模式；同时塑造“数据驱动、开放创新”的组织文化，消除员工对技术替代的顾虑，形成数智化转型的合力。三、术：实战方法落地，解锁全生命周期人才管理效能“术”是数智化人才管理的具体方法与实操路径，回答“管什么、怎么管”的问题。基于AI技术与数据能力，围绕人才全生命周期构建精准化、个性化、动态化的管理方法，实现人才价值最大化。在人才评价环节，构建“精准画像—智能筛选—体验优化”的招引体系。传统招聘“撒大网、摊大饼”的模式效率低下，AI技术可实现靶向引才。通过构建产业图谱与人才画像，结合智能算法对候选人的专业技能、创新潜力、文化适配度进行量化评估，生成个性化招引方案；借助AI面试系统与数字员工，实现简历解析、初筛、面试邀约、疑问解答的自动化处理，如云南白药通过数字员工“白小柒”，将人才筛选效率提升近60%，同时优化候选人体验。此外，生成式AI可定制个性化职位描述，结合内部人才市场推荐，实现内外部人才资源的统筹配置。在人才培育环节，打造“千人千面—动态优化—训战结合”的培育体系。人才培育如同算法模型训练，需精准滴灌而非“大锅饭”式灌输。基于AI技术构建员工技能画像，结合业务需求动态推荐学习路径，实现个性化培育；通过数字化实训系统模拟真实工作场景，提升人才实践能力，同时追踪学习成效，确保培育与使用有效衔接。Moderna通过与卡内基梅隆大学合作搭建AI学院，设计六层进阶学习路径，支持员工按需提升AI技能，两年内实现750余个定制化GPT工具的部署，将培育成果转化为业务效能。在人才盘点与人才激励环节，建立“多维评价—动态适配—价值导向”的机制。传统绩效评价以结果为核心，难以全面反映人才价值。AI技术可整合OKR进度、项目成果、客户反馈等多维度数据，构建“能力+贡献+潜力”的智能评价模型，既看显绩更重潜绩；通过岗位能力模型库与人岗匹配分析系统，定期评估人才与岗位的契合度，完善柔性流动机制，促进跨部门、跨领域人才共享。同时，借助AI分析内外部薪酬市场数据，动态优化薪酬体系，检测薪酬公平性，为人才激励提供数据支撑。四、器：工具载体赋能，夯实数智化转型的技术支撑“器”是数智化人才管理的技术工具与平台载体，回答“用什么管”的问题。AI技术的发展为人才管理提供了多元化工具，核心是构建“平台化—智能化—一体化”的工具矩阵，实现技术与业务场景的深度融合。核心层：统一数智化人才管理平台。这是数智化人才管理的基础载体，需实现数据贯通、流程集成与角色适配。如整合组织管理、核心人力、薪酬绩效、招聘培训等全模块功能，打通人力与财经、生产、营销等业务系统数据，为人才管理提供“基于事实”的决策支撑，同时通过移动门户提升员工体验，实现“随时随地”的数字化协同。应用层：场景化AI工具矩阵。针对人才管理各环节的痛点，配置专项AI工具，全面覆盖人才全生命周期管理场景。招聘场景可选用ATS系统、AI面试工具、聊天机器人，结合AI人才画像工具构建多维度立体候选人画像，实现人岗初步精准匹配与招聘全流程自动化；培育场景可借助学习管理系统（LMS）、生成式AI内容工具，联动人才发展体系，基于员工能力画像生成个性化学习内容与成长路径推荐，支撑人才阶梯式发展；绩效场景可运用智能绩效分析工具，整合多维度数据并生成结构化反馈，为人才激励与发展决策提供依据；人才盘点场景可部署智能人才盘点平台，通过算法模型量化评估人才能力、潜力与适配度，精准识别高潜人才、搭建人才梯队；人岗匹配场景可依托AI人岗匹配引擎，实时比对员工技能画像与岗位能力需求，动态输出适配建议，助力人才柔性调配与价值激活。支撑层：数据与算法能力。工具的效能取决于数据质量与算法精度。企业需建立人才主数据治理体系，统一数据口径与清洗规则，确保数据准确性与完整性；同时结合业务需求优化算法模型，如通过机器学习迭代人才画像模型、人岗匹配算法，提升工具的精准度。需注意的是，工具选型应避免“技术先行、缺乏场景”的误区，以业务KPI反推工具需求，确保工具能真正解决管理痛点。总之，AI时代的数智化人才管理，并非“道、法、术、器”的孤立存在，而是相互支撑、动态优化的有机整体。“道”为方向，决定数智化转型的价值取向；“法”为保障，规范转型的路径与风险；“术”为路径，实现人才管理的精准落地；“器”为支撑，放大管理效能与价值。

2026/01/21

一图看懂“数智化人才管理”

“HR数智化转型、EHR、DHR、DTM……”这些词汇已成为近年来各大HR行业活动、论坛、人才峰会的高频词，不冠以这些热门标签似乎体现不出活动的价值。HR从业者对于EHR的概念并不陌生，许多企业都有自己的人力资源管理系统。DTM（Digital and intelligent talent management）的概念相对新颖，不可避免就有类似的困惑：数智化人才管理系统中经常提到“人才大数据分析决策”，到底是什么样的人才大数据？怎么进行分析和决策？已经有了EHR平台，还需不需要数智化人才管理系统？是不是在原有EHR系统上加入人才盘点、360度测评等人才管理的应用内容，进行功能完善就升级为数智化人才管理系统了？针对以上种种问题，我们来一探究竟。01究竟什么是数智化人才管理？数智化人才管理是指将人才管理业务融入企业运行生态，与企业数智化转型形成交互配合。其核心价值在于盘活人才管理中的各项数据，重塑管理与业务流程，达成提升组织与人才效能的效果。受数字经济，人口老龄化等社会因素，以及云计算等技术因素驱动影响，数智化人才管理将加速发展渗透。建立人才大数据治理体系，是形成数智化人才管理极其基础、关键、核心的前提，具体而言包括四项工作：一是建立人才数据业务模型，确定人才数据类型和数据指标；二是明确人才数据来源，建立或重构基于数据管控的人才管理体系；三是建立人才数据管理模型，明确人才数据应用方向和模式；四是建立人才数据应用模型，构建基于数据分析的应用场景。HR领域天然带有大数据基因，数智化人才管理不是创造，而是传承和迭代。回溯早期的人事管理，我们会发现，人力资源领域一贯注重人事类各种档案、信息、数字的管理，例如：考勤、工龄、司龄、薪酬、奖金、绩效、360度评估以及荣誉表彰次数等，同时也可以将学历、职位序列、岗位价值等信息转化为初级数字用于计算。数智化人才管理系统与HR并非刚刚结缘，就像人工智能并非21世纪的产物一样，随着时代的发展，数智化人才管理系统会帮助HR部门为组织带来增量价值，其实质是因时因地做出智能的人才管理决策，为企业战略、业务和经营持续提供人才梯队支撑，获取、发展以及留存所需的人才。所以面对数智化转型，HR部门不要错误地认为这是一项全新的任务。数智化人才管理是对现有人力资源管理体系的一次技术性升级迭代，是HR自身大数据基因的持续进化。HR们完全可以充满信心，迎接并拥抱这个时代变化所带来的新挑战。02三大价值‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍很多企业虽然已经具备了人才管理大数据的原始累积基础，也正在致力于数智化人才管理平台的搭建，但受困于人力资源流程性事务，人才数据孤立无连接，无法提供场景预测，在进行宏观层面的人才和组织决策时，交叉分析的维度不系统，无法产生洞察性输出。简而言之，底层数据标签不明确，无法进行诊断和预判。如果你还在为人才管理而烦恼，那么，非常有必要认识数智化人才管理的三大价值。价值一：打破数据孤岛，盘活人才管理大数据过去，企业的信息化更多的是以模块化的事务流为导向，人才数据停留在孤岛层面。虽然企业在进行人才盘点后收集了大量数据，但是数据之间并没有联系。组织决策与人才决策不能基于零散的数据，多维数据的关联与畅通是决策的关键。企业需要调用数据进行决策时，往往需要花费大量时间去综合处理数据。比如，当需要了解一个员工的贡献度时，需要将员工的各种数据，包括绩效、学习、考试、岗位匹配度、素质测评、360测评、敬业度、满意度等，整合在一起进行关联分析，才能做出更为全面的组织优化方案。数智化人才管理依托系统平台和数据库，构建立体、直观、联动的大数据，打破数据孤岛，盘活人才管理大数据。具体体现在以下两个方面：一是人才标签多元化。在大数据时代，人才画像标准的维度更加多元且可标签化，经验信息代表人才的过去，能力和绩效数据代表人才的现在，态度价值观的数据代表人才的未来。在基于多维度的人才画像标准框架上，构建起丰富的组织标签与人才标签后，不断地收集数据，丰富数据，更新数据，在此过程中强化持续一贯的人才标准。二是获得人才数据的来源具有多元整合性。既有评价中心对于能力的主观评估，也有绩效、表彰、荣誉、成果、工作行为等客观数据，而且完成了全过程、多类型、非结构化数据的采集，实现从结果静态化转向过程动态化，为组织提供人才结构、数量、质量匹配度、人才梯队完备度，以及关键人才与业务适配度等决策依据。价值二：BI 可视化，搭建智能决策驾驶舱BI可视化，指的是形成个人和组织两种可视化视角，支撑组织和个人做出具有前瞻性的决策。BI可视化就像智能驾驶舱。首先，个人视角。个人视角页面综合了员工的个人信息、人才发展轨迹、岗位胜任度、个人测评数据、潜力评估、绩效数据等，在进行交叉分析后形成人才画像。通过个人看板中的数据信息，就可以清晰地刻画出一个员工的形象，实现“数字孪生”。当企业想要迅速了解某个员工时，只需要将员工个人界面调出，就可以立体地了解其全方面的信息。其次，组织视角。组织视角页面可以清晰地看到整个组织的继任地图，一目了然地了解企业现有人才梯队情况。同时，对于人才比对，部门、组织层面的人才落位，组织界面都可以形成清晰的透视，大大提高了企业人才决策的准确率与效率。过去我们对人才管理系统存在一个误区，认为系统管理者账号就是HR 部门或大数据系统立项团队使用的，而忽略了为企业各级管理者们定制人才管理的使用界面。对于管理者而言，人才管理绝不是切片式的，也不是几个割裂的填表任务。管理者的人才界面，应以组织结构图的形式，实时全面地呈现团队人才动态，并且向管理者发出招聘、选拔、培养、激励、挽留的管理动作需求清单，帮助管理者建立人才管理日志以及全年大事记。这就是大数据及AI 分析与决策为管理者提供的具体而实在的价值。与过去复杂的线下人才管理方式相比，数智化人才管理通过人工智能、大数据、云计算等数智技术，能够实现快速抓取人才数据，多维度交叉分析，从而帮助组织形成实时、立体、全面的人才评价看板，即时查看，及时反馈，提升管理效率，从个人、组织、决策等多个角度形成人才管理驾驶舱智能决策系统。价值三：全息诊断，实时动态预警数智化人才管理系统支持用户自主选择关心的数据指标，并基于自身管理需求设置属于自己的“预警线”, 一旦指标达到预警值，用户将在移动端收到异常数据消息提醒，实现及时管理预警。预警类指标可围绕关键人才异动情况、组织健康度、薪酬人事预警、人力成本预警、绩效预警等角度进行设置，提醒管理者关注风险，并提供相关方案建议。例如，A公司HR团队发现，新一年刚上班不久的二三月份，某一员工群体的离职率出现异常，相比往年提前出现波动。该公司HR 团队立即进行专题分析，包括企业内部因素、竞争对手情况、劳动力市场趋势等维度的分析，在业务端发现问题前提供问题的原因分析，提醒管理者关注风险，并提供相关方案建议，以便业务部门能够更快速地做出响应，进行调整。这就是全息诊断，实时动态预警机制带来的价值。03数智化人才管理全景图基于以上分析，我们认为数智化人才管理的转型升级，绝对不是新瓶装旧酒，新瓶要装新酒。新酒就是全新的数智化时代的思维方式和认知，是基于数字的、连接的、交互的、开放合作的生态思维。可以说，传统的人才管理这一职能，即使尚未达到危机状态，也已经处在了战略拐点上。益才提出数智化人才管理的全景图。数智化人才管理平台并非替代EHR、HCM系统，而是从数智化的角度进行升级和演变。数智化人才管理平台搜集数据，产生数据，并对数据进行挖掘、清洗、建模、分析。通过人才管理方面的数据来发现问题，分析问题，解决问题，进而实现见现状，明因果，知未来。而这些，在EHR系统、招聘系统、绩效管理等系统上是很难实现的。具体而言，数智化人才管理平台通过组织诊断与发展系统、人才画像系统、人才评价系统、全面盘点系统、学习发展系统，以及其他外接子系统，将人才管理数据最终汇聚至人才管理驾驶舱系统。帮助企业搜集关于人才的综合数据，尤其是预测性数据，打通”组织发展-定义人才-全面评价-人才培育-人才驾驶舱”的数智化人才管理全流程应用，搭建起驾驶舱智能决策体系，实现人才管理效能及组织效能的双向提升。本文节选自《数智化人才管理：组织与人才效能提升指南》一书。‍‍

2026/01/21

心理测评的应用与有效性解析

心理素质测评在人才盘点中扮演着至关重要的角色。这种测评方法主要用于评估个体的心理特质，包括能力、智力、动力和人格等方面，从而帮助企业更全面地了解员工的能力和潜力。心理素质测评在中国企业的应用发展迅猛，一方面得益于企业快速增长的人才管理的需求，另一方面得益于供应商在商业化方面的努力。心理测评在盘点项目中有两种应用方式：一种是用于落地能力模型或潜力模型，为九宫格落地提供具体的依据；另一种是广泛地摸底，各个方面都评估，全面对人才有个把握。但是，伴随着心理素质测评在企业人才盘点、选拔中的的大规模使用，其准确性、可靠性一直是企业用人部门比较关注的命题，本文“学术+案例”回答大家普遍关心的心理素质测评信度，效度问题。01 什么是心理测评心理素质测评是一种科学的人才评价工具方法，它依据一定的心理学理论，使用特定的操作程序，将心理特征数量化，从而确定出个体的人格、能力、心理健康等心理特征和行为的状况。心理素质测评的内涵主要可以从以下方面理解：全面评估：心理素质测评不仅仅关注个体在某一方面的心理表现，而是对个体的心理特征和行为进行全面的评估。这包括对个体的性格品质、心理能力、心理动力、心理健康状况以及由心理因素引起的各种行为表现进行深入的了解和分析。量化分析：心理素质测评通过一系列问题的确定和测量，将个体的心理特征转化为具体的数量或等级，使得评估结果更加客观、准确。这种量化分析的方法有助于对个体的心理素质进行精确的评估和比较。指导发展：心理素质测评的结果可以为个体提供有针对性的指导和建议。通过了解个体在心理素质方面的优势和不足，可以帮助个体制定相应的发展计划，提升心理素质，更好地应对生活和学习中的各种挑战。总的来说，心理素质测评的内涵是全面、客观、准确地评估个体的心理特征和行为，为个体的成长和发展提供科学的指导。这种测评方法在学校、企事业单位等领域都有广泛的应用，对于促进个体的心理健康和全面发展具有重要意义。02 如何选择心理测评工具基于多年的人才管理咨询研究与项目实践，益才咨询通常建议企业在人才盘点或人才选拔时，采用APM模型即能力因素（Ability）、人格因素(Personality)、动力因素(Motaion)（分别对应有没有能力做？适合不适合做？有没有意愿做？）全面立体评价，去整合测评结果，去分析人的整体情况。能力因素、人格因素和动力因素在个体的心理和行为表现中各自扮演着重要的角色，同时它们之间也存在着密切的互动和相互影响。首先，能力因素是个体完成某项任务或活动所具备的潜在素质，包括知识、技能、智力等。它是人格因素得以展现和动力因素得以发挥的基础。一个具备良好能力的人，在面对挑战和机遇时，能够更自信、更高效地应对，从而更容易取得成功。其次，人格因素是指个体的性格特质、价值观、态度等心理特征。它影响着个体如何看待自己和他人，以及如何处理生活中的各种情境。人格因素与能力因素相互作用，共同决定了个体的行为表现。例如，一个具有乐观、自信人格特质的人，在面对困难时往往能够坚持下去，从而不断提升自己的能力。最后，动力因素是个体行为的内在驱动力，包括兴趣、动机、需求等。它激发个体去追求目标、克服困难，从而实现自我价值。动力因素与能力因素和人格因素密切相关。一个对某项任务有浓厚兴趣的人，会投入更多的时间和精力去学习和实践，从而提升自己的能力；同时，动力因素也能促进个体形成良好的人格特质，如坚韧不拔、积极进取等。综上所述，能力因素、人格因素和动力因素在个体的心理和行为表现中相互依存、相互影响。它们共同构成了个体的心理特征和行为模式，决定了个体如何应对生活中的挑战和机遇，以及如何实现自我价值。因此，在人才盘点或人才选拔时，我们需要综合考虑这三个方面的因素。03 心理测评在人才盘点中如何应用首先，心理素质测评能够为企业提供有关员工个性、动机、情绪稳定性等方面的深入信息。这些信息有助于企业更准确地评估员工与岗位的匹配程度，以便更好地进行人员配置。通过了解员工的心理特质，企业可以更精准地判断员工是否适合某个特定岗位，从而提高工作效率和员工满意度。其次，心理素质测评在人才盘点中有助于识别潜在的高潜力员工。通过对员工的心理特质进行评估，企业可以发现那些具有领导才能、创新能力或高抗压能力的人才。这些人才可能在企业未来的发展中发挥关键作用，因此，提前识别和培养这些人才对企业来说具有重要意义。此外，心理素质测评还可以帮助企业识别和解决员工可能存在的心理问题。例如，通过测评，企业可以发现员工是否存在焦虑、抑郁等心理问题，从而及时采取措施进行干预，防止问题恶化。这有助于维护员工的心理健康，提高员工的工作积极性和幸福感。然而，在应用心理素质测评进行人才盘点时，企业需要注意以下几点：选择合适的测评工具：不同的测评工具适用于不同的岗位和人群，因此，企业需要根据实际情况选择合适的测评工具。保证测评的公正性和客观性：在进行心理素质测评时，企业需要确保测评过程公正、客观，避免主观因素对结果的影响。结合其他信息进行综合评估：心理素质测评只是人才盘点的一个方面，企业还需要结合员工的工作表现、业绩等其他信息进行综合评估，以得出更准确的结论。总之，心理素质测评在人才盘点中发挥着重要作用，有助于企业更全面地了解员工的能力和潜力，从而实现人才的优化配置和企业的可持续发展。04 心理测评的有效性如何保证益才心理素质测评系统立足于心理学及管理学领域经典理论，结合领先的云计算技术，为企业带来全新的人才测评体验，辅助企业识别、培育优秀人才，不断增强人才的竞争优势。益才心理素质测评系统采用李克特五点量表、迫选量表、管理情境判断测验、投射测验、智力测验等多种测量方式，为客户提供更符合人才测评需求、更加准确的人才测评结果。信度和效度是优良的测量工具的必备条件，是评估所测量数据的可靠性和有效性的基本指标。只有保证测量工具的信度和效度，才有可能获得可靠、正确的人才测评数据。打个比方：测评工具就像一个枪手，靶打的又准又稳才是一个好枪手，打的准即效度高，发挥稳定即信度高。信度，即可靠性或一致性，指的是测量结果经得起重复检验，即测量工具能否稳定地测量到它想要测量的数据。信度高，那么意味针对同一事物进行多次测量的结果可以保持一致，说明该测量工具可靠、稳定。信度分析的方法主要有内部一致性信度（α信度系数）、重测信度、复本信度、折半信度，其中内部一致性系数、重测信度是人才测评中比较重要的分析方法。以李克特五点量表形式测量的能力素质维度内部一致性系数学术界认为内部一致性系数大于0.7 表明量表的可靠性较高（Hair，Anderson等，1988)；Peter(2002)则指出，如果题目数量少于6个，内部一致性系数大于 0.6 即可认为量表是有效的。益才心理素质测评的核心维度内部一致性系数都在 0.6-0.9 之间，表明在益才素质测评的量表具有较好的信度水平。效度，即准确性，指的是测量工具确实能够测出其所要测量的内容。效度高，说明测量结果能很好地反映测量对象的真实特征；缺乏效度，则说明测量工具没有正确地获取反映真实特征的数据。效度分析的方法主要有内容效度、实证效度、结构效度等，其中内容效度、实证效度、结构效度在人才测评中比较重要的分析方法。益才心理素质测评内容效度的皮尔逊积差相关系数均在0.4及以上，并且均达到显著性水平（P<0.01, **. 在 0.01 级别（双尾），相关性显著）, 高低分组总分独立样本差异性T检验均达到显著性水平（0.00,Sig.双尾），说明测评量表的效度比较高；并且以受测绩效作为效标，采用命中率法进行效度检验，建立绩效和测验之间的联系，计算命中率时通过组织对员工的绩效评估分成绩效优良组和一般组，并通过测验成绩将受测者分成优良组和一般组，最后计算命中率，平均命中率达到65%，说明测验具有较好的实证效度。益才心理测评系统的信度效度分析样本企业涉及国央企、合资、外企、民企等企业，抽取样本人数达到35967 人，行业涉及金融证券、银行、汽车制造、互联网、生物制药、房地产开发、批发零售、机械制造、电力、快速消费品等行业，样本人口统计学分布状况如下。05 心理测评在招聘、盘点中的应用案例心理素质测评的有效性需要选定一个锚定值作为标准，称为效标。通常来说可以采用其他相似测验和受测者绩效作为效标，本报告的实证效度案例均采用受测者绩效作为效标，因为相对测验结果来说，绩效是更为准确、稳定的数据，而且是组织更为关心的指标，以下是部分企业素质测评实证效度案例。Y集团人事行政经理潜能测评实证效度案例客户介绍该集团是中国重要的农产品和食品加工企业，拥有员工超3万人，在全国拥有70多个已投产生产基地，100多家生产型企业，主要涉足油籽压榨、食用油精炼、专用油脂、油脂科技、水稻循环经济、玉米深加工、粮油科技研发等产业。该集团坚持人才以内部培养为核心，注重梯队建设。以组织能力的提升和人才梯队的发展为企业的目标，非常重视发挥每名员工的潜能。因此，该集团从2016年开始至今一直基于益才潜能素质测评工具开展外部人才的选拔与内部盘点工作。益才咨询每年基于该集团提供的员工绩效数据论证测评结果的有效性即实证效度。实证效度验证本次人事行政经理潜能测评人数为146人，以2022年&2021年年度绩效考评数据为效标，评估人事行政经理潜能测评的实证效度。本案例采用命中率法进行效度检验，此方法计算实证效度过程简便，结果呈现直观，而且能够建立绩效和测验之间的联系，因此，该方法是计算实证效度最常用的方法。把人事行政经理的潜能测评综合得分、绩效结果分别分成绩效优良组和一般组，基于命中率法计算命中率。实证效度分析结论：基于人事行政经理潜能测评的与绩效数据分析，人事行政经理潜能测评结果能较为准确的区分绩效的优良与一般，准确率达到85.6%，说明潜能测评结果能较为准确的预测人事行政经理的工作效，潜能测评工具的实证效度很高。J集团公司客服岗心理素质测评实证效度案例客户介绍该集团定位于“以供应链为基础的技术与服务企业”，目前业务已涉及零售、科技、物流、健康、工业、自有品牌、保险和国际等领域。集团奉行客户为先、诚信、协作、感恩、拼搏、担当的价值观，以“技术为本，致力于更高效和可持续的世界”为使命，坚持体验第一、客户为先的原则和价值观，坚持“成本、效率、产品、价格、服务”的核心经营理念。集团非常重视客户服务体验，对客户服务、客户响应的相关岗位人员素质要求很高，要求在招聘端严格把关，需要借助科学的素质测评工具提升人才选拔的精准度。该集团在采购益才的素质测评之前，要求对测评工具的有效性进行验证。实证效度验证本次客服人员有效素质测评人数为2321人，以2021年半年度绩效考评数据为效标，评估客服人员素质测评的实证效度。采用测评数据与效标数据进行相关分析来确定效标关联效度，根据变量的性质不同，可分别采用积差相关法、等级相关法、二列相关法等。该集团客户人员的绩效数据是连续变量，因此，我们采用积差相关法对客服人员的实证效度进行验证。实证效度分析结论。影响员工绩效的因素很多（如能力素质、市场环境、激励机制、资源支持、企业文化等），基于数据分析发现，该集团客服人员的综合素质测评得分、能力指标得分与绩效呈显著性正相关，说明客服人员的素质测评结果能较准确的预测其绩效，能够提升招聘精准度与招聘效率。上述两个案例分别应用了“命中率法、相关分析法”进行实效验证，此外，T检验、方差分析等都是常用的实验法研究策略。实验法在心理学中的应用，标志着心理学真正走上了科学化的道路，成为了一门独立的科学，践行了科学的本质——可证伪。

2026/01/14

数字孪生：全息刻画人才

2021年，Facebook 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格将公司名称改为Meta，希望在未来用五年左右的时间，将 Facebook 打造为一家元宇宙公司，让元宇宙的概念进一步“火上浇油”。那么元宇宙是什么？1992年，美国著名科幻作家尼尔·斯蒂芬森推出了自己的小说《雪崩》，里面描述了一个平行于现实世界的网络世界，现实世界中的人，在元宇宙中都有一个“网络分身”，这就是元宇宙概念的开始。尽管现在众多公司提出关于元宇宙不同角度的描述，但是都有一个核心，就是需要一个具有沉浸感的虚拟“分身”。这个“分身”其实就是前些年已经火起来的“数字孪生”。“数字孪生”这一概念，已经迅速走出最早起源的制造业，应用到了智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等行业，似乎成为各行各业实现数智化的灵丹妙药。我们首次将该概念应用到人才管理领域，结合近几年与诸多行业标杆的实践，更让我们坚信“数字孪生”会是数智化人才管理这个赛道上极具代表性的发展形态。“数字孪生”顾名思义就是你拥有在一个在系统里面的双胞胎，只是他/她是以数据的形式存在，他/她能够实现人才数据的精准虚拟刻画，助力组织按需及时锁定关键岗位的优质人才，做到实时、立体、直观、全面、敏捷、高效的人才画像确认和精准岗位匹配实现——可以想象，这个和你几乎一模一样的孪生兄弟，在组织系统里的人才管理场景下会有多大的用武之地。01‍全息数据定义人才标准人才管理强调将人看作有个性的人才，而不是单纯的资源或资本。何为人才？对于企业来说，如何得知一个人是企业战略发展所需的关键人才，或是具备成长为优秀人才的可能性？——依靠清晰而明确的人才标尺，可以使得这一判断变得简单。那么如何找到这个时代的人才标尺？数智时代给人才管理工作带来了什么启示和红利？让我们了解下 “数字孪生”中反复强调的“全息”(Holography）概念。“全息”特指一种技术，可以使物体发射的衍射光能够被重现，其位置和大小同之前一模一样。从不同的位置观测此物体，其显示图像也会变化。因此，运用此种技术拍摄的照片是三维图像。1947年，英国物理学家Denise Gabor（1900-1979）发现全息光栅图技术，并因此获得1971年的诺贝尔物理学奖。“全息”一词的本意就是指全部信息，我们将其从光学领域迁移到人才管理领域，进一步明晰如何能够呈现全部人才、相同的信息？如何拍出关于人才的“三维照片”？‍戴维·尤里奇教授在对世界各国优秀公司的研究中总结出一套行之有效的“人才菜单”，并提出一个新型人才公式来进行人才标准的定义。●能力：人才需要具备未来成功所需要的能力。要将正确的人在正确的时间放到正确的岗位，发挥其技能，并且确定人才的标准，进行评估、投资、整合。●承诺：能力强但是不愿做出承诺、不愿在工作上投入的人不能称为人才；投入高、工作努力但是能力欠缺的人经常会做错事，也不能称之为人才。企业需要制定员工的价值观标准，即“我获得什么，又能给予什么”。●贡献：指的是情感上的投入和承诺，即如何全身心地投入工作，给社会带来回报。人们在组织中贡献是因为能够创造意义。新人才公式表明，人才不仅需要具备企业未来发展所需要的能力，还需要对于企业或者岗位有较高的承诺、愿意在工作上投入精力，能够为组织带来实际业绩贡献，并且创造价值。从这一人才公式的视角来看，无论是能力素质模型还是任职资格都忽略了承诺和贡献这两项关键要素。无论一名员工的能力素质如何出色，如果不能持续投入并且做出业绩，就不应将其纳入人才范畴之中。有标杆实践吗？华为的案例或许能给我们带来些许启示。在过去三十多年里，华为的干部标准经历了不断优化的过程，从最早的干部任职资格一直到2013年发布的干部标准通用框架，通过不断迭代，最终形成了一套体系化的标准，其干部标准主要经历了以下五个主要阶段。华为所提出的“干部标准通用框架”主要包括四个方面：●品德是底线，指商业行为中的职业操守，是能否担任干部的一票否决性要求。●核心价值观是基础，指干部要对公司事业充满热忱、使命感，在价值观方面与华为高度契合。●绩效是分水岭和必要条件，明确素质能力不等于绩效，强调“一切让业绩说话”，只有在竞跑中名列前茅的人才能被公司提拔。●能力和经验是持续成功的关键要素，一方面具备能力是取得高绩效的基础，另一方面也需要不断叠加实践经验，才能构建持续成功的能力。从华为的干部标准通用框架来看，这是对选拔任用干部“德才兼备、以德为先”的有力诠释；从“冰山素质模型”的视角来看，该框架不仅关注品德、核心价值观、能力等隐性特征，更将经验等显性特征摆在更加突出的位置上。从“新人才公式”的视角来看，该框架是能力、承诺、贡献三者的有机统一，较为系统全面地解读了人才标准的内涵。 “7力花瓣模型”立体呈现人才基于人才标准的研究与实践，我们认为一个系统全面的人才标准框架，应当满足以下几个条件：1条件一‍‍从组织和岗位两个视角进行考量，既考虑具体岗位对人才的要求，也考虑组织文化基因对人才的要求。1条件二‍不盲目追求冰山下的能力素质，兼顾知识、技能、经验等显性特征，与特质、价值观等隐性特质。‍1条件三‍重视态度和业绩在人才标准中的价值，坚持以具备能力、愿意投入、做出贡献的标准来定义人才。1条件四各项标准要有一定层次性，既能区分“能”或“不能”，也能鉴别“优秀”与“一般”。结合以上条件，我们提出基于组织适配性和岗位匹配性的人才标准框架，“7力花瓣模型”，即通过七力：效能力、经历、能力、潜力、动力、文化力和匹配力在人才管理系统中全息刻画人才，实现数智化人才管理。在组织适配性方面，重点关注企业的历史、基因、价值观等对人才提出核心要求，这既是企业对于同一类人才的通用素质要求，也是区别于其他企业，真正彰显本企业文化内涵的关键。通常来说，这类要求会涵盖品行、态度、价值观、个性特质等因素；在关注人才与整个组织文化适配性的同时，也关注其与所在团队人员的文化适配性，从上至下一脉相承。在岗位匹配性方面，重点关注岗位本身的工作内容对人才提出的要求，其中既包括年龄、教育背景、从业年限等门槛，也包括绩效要求、与创造高绩效相关的关键经历、专业与领导能力、发展潜力、动力等进阶要求，从而确保标准设置具有层次性，能够区分“能”或“不能”，也能鉴别“优秀”与“一般”。 “7力花瓣模型”是在能力素质模型和任职资格要求基础上的升级，同时有机结合能力、承诺与贡献，既系统全面又层层递进，兼顾显性特征与隐性特质，实现全息化的人才数据呈现，助力企业精准定义和识别高绩效人才。拉姆·查兰与比尔·康纳狄全著的《人才管理大师》指出：不要通过一些含糊的陈词滥调或者机械的测评方法去评估人才，看一个人的行动、决策和行为，将这些指标与企业业绩有效联系起来，了解一个人的核心价值观、信念与才能。“数字孪生”有望实现这一理念。●通过技术汇集人才全量数据（包括以年龄、专业经验、工作经历为代表的显性数据以及以价值观、动机、个性特征为代表的隐性数据），进而提炼出能力、行为、性格等特征标签，将员工各种个人特征运用数字标签进行标注，从而形成数智化的人才信息档案，将人员信息立体地呈现为一份画像，并在员工的全职涯周期中，对其行为信息进行不断收集和更迭，持续地对人才画像进行动态调整●通过人力数字挖掘与智能化数据分析，形成人才标签、人才画像、岗位画像，深入了解员工才能，甚至预见领导人才的发展路径。这将颠覆传统的继任模式，强调并非找人填补某个职位，而是为领导人才铺好路，充分发挥其领导才能，进一步增强他们的能力。人才管理出色的公司无须从外面物色关键人才，前提是全面了解内部人才的技能、经验、判断力、性格、建立人际关系的能力、学习力等，而不是模糊的特质●管理者基于特定需求做人员筛选，一旦某个岗位出现了空缺，其补位和继任人选即可通过系统实现智能推送，数字孪生的技术优势会让“管理动力，流动意愿”等候选人的隐性需求全盘呈现，进行筛选和匹对，组织可以更精准有效地进行人员选拔与任用●基于数智化手段集成整体数据并形成某一类岗位或某一支人才队伍当前的画像特征，能够帮助企业更加便捷高效地识别其与理想画像之间的差距，便于日常监测管理，进行有针对性地培养，为实时提供具有价值的人才决策奠定扎实的基础02“数字造人”贯穿全流程应用1989年，数字虚拟人的概念滥觞于美国国立医学图书馆发起的“可视人计划”（Visible Human Project，VHP）。经过三十多年的发展，数字虚拟人从手工绘制阶段进入电脑绘图阶段，如今与智能技术融合已经发展得比较成熟。大家耳熟能详的初音未来，在快手上爆火的柳夜熙，万科公司2021年度最佳员工崔筱盼，都属于数字虚拟人。从理论上说，既然虚拟数字人是数字形式呈现的“人”，所有能以数字形式呈现的人的活动都可以由虚拟数字人代替完成。进行这样的技术探索，“数字造人”的理念便有了落脚点：基于人才管理平台上的人才大数据、能力模型库、量化的本土行为数据，将零散的数据以“组织能力数据”的样式进行标签化处理，挑选出适合企业不同阶段、不同群体的文化和战略能力词条，通过科学的建模逻辑和思维的设计，就可以敏捷有效地建立自己的标杆人才画像。比如：大部分企业希望通过数智化技术去发掘、培育绩优销售人才，如何实现？挑选三年绩效连续为A+及以上销售员有什么相同特质，用大数据机器学习的方式去发现共性特征，通过对大量绩优员工的画像数据叠加分析，我们便能够绘制出最适合企业的人群画像，以及整个组织画像，并生成销售人才模型，以此模型对新招聘销售员进行绩效产出进行预测，以及在内外部人才选拔过程中辅助决策。这样通过对数据进行深度的建模和钻取，将人才数据分析从“精准表达”变为“找准趋势”。“数字造人”的概念更强调基于组织能力的人才数据，是根据业务战略确定组织能力，基于组织能力选拔培养人才，再对这些人才池中的人才委以战略分解后的工作任务。数智化时代，人才数据标准有了一个更为直接的应用，即将“人”与“任务”的指标相互呼应起来，可以根据不同阶段的任务用算法进行匹配，人才的数据标准化除了常规的信息字段的标签统一和语言统一外，更多的是以终为始，用与“任务”相匹配的角度来制定标准，标准化的最终目标是易于机器识别，提升效率，为算法做基础性工作。以“工作任务”作为载体开展组织和人才管理，是企业能够实现敏捷性的原因之一。以组织能力为基本要求开展人才发展内容，将是人才管理的一个重要趋势。“数字造人”是以往“模型库建模”方式的智能化升级，也是组织人才画像系统的理念根基，结合以下举措可以实现贯穿人才管理的全流程价值应用：●通过对接人才评测工具，借助评测工具对人才贴标签，形成人才画像。●通过对人才流动可视化跟踪，对后备人才库入库人员、外派挂职人员、拟离任人员（显示绩效）等特殊任职经历，提供可视化标记。●通过对岗位进行能力素质建模，并将员工素质测评数据与特定岗位数据进行比对，按照匹配程度予以量化排序，找出最佳的人岗匹配方案，使企业更直观、全面地盘点企业人才的具体情况，从而助力管理决策。●通过测评数据分析及AI精准匹配，提供针对个人及组织的候选人建议、培训建议、团队优化配置建议等。

2026/01/14

绩效评价需有效设置周期

组织在进行绩效评价周期设置时，要根据自身具体情况进行参考，需要考虑不同的管理层级、职位类型、考核指标和评价目的等多个因素。在设置绩效评价周期之前，要明确绩效评价周期、绩效管理周期和数据收集频率等几个概念。绩效评价周期指的是多长时间进行一次绩效评价，不同指标可能有所不同，有的需要每月评价一次，有的需要半年或一年评价一次。绩效管理周期指的是从绩效计划、绩效监控、绩效评价直到绩效反馈一系列过程的时间跨度，一般以一年作为绩效管理周期。数据收集频率指的是多长时间收集一次绩效数据，其最终目的用于绩效评价。通常一个绩效评价周期里需要用到一次或多次收集的数据，因此收据收集间隔往往短于或等于绩效评价周期。管理者在进行绩效评价时，不能在评价环节再收集收据，而应根据不同指标和管理特点，实时收集记录，确保结果准确有效。01 绩效评价需要设置周期1、过程性指标和结果性指标过程性的指标评价周期相对较短，方便相关人员进行持续监控、评价和改进。结果性指标要时间较长一点才会反映出来，评价周期可较长一些。2、工作业绩和工作态度指标工作业绩指标主要在于完成工作数量、质量、工作效率指标及成本费用指标。这类指标的评价周期要根据绩效反映出的时间长短来确定。比如生产线上的次品率等指标在短期内即可衡量，可通过日、周或月为周期进行评价，让员工可以及时根据短期业绩指标的变化情况及时调整工作行为。对于像利润率、资产总额等业绩指标需较长时间进行计算的，评价时间要适当延长，如半年或年度。态度指标通常是组织针对每个职位上可反映出工作态度的行为指标。态度指标的评价周期一般较长，这是因为态度的调整和转变需要一定的时间。同时，在实际情况中，组织可通过缩短态度指标的评价周期、增加态度指标权重来加强引导员工关注工作态度的问题。02 不同管理层级设置不同的评价周期1、高层管理者高层管理者的评价周期通常比较长。高层管理者对组织的整体负责，对他们的评价目的是为了促使其理清思路，抓住组织发展的战略重点，承担起落实宏观战略完成整体目标的责任。评价内容涉及到了愿景及战略制定、影响整个组织的重要结果性指标、组织架构与流程设计、绩效及管理改进、组织文化建设等。在某种程度上，对他们的评价就是对整个组织管理状况进行全面、系统评价的过程，这些都需要长期的实施、观察、评估和改进。2、中层管理者中层管理者的评价周期比高层管理者短一些。他们是组织中的部门负责人，评价内容一般是两块：一是承接组织战略目标分解后，自己所在的部门目标完成情况；二是个人绩效完成情况及工作态度。中层管理者在组织中是承上启下的作用，兼顾组织、部门、个人层面的目标，整体评价周期略短一些。3、基层管理者基层管理者和普通员工的评价周期一般都较短。他们的绩效结果显现相对都比较快，并且他们的评价周期短也为了方便及时进行绩效改进，有效及时解决过程中出现的问题。03 不同职位类型设置不同的评价周期1、市场营销人员市场营销人员主要从事产品推广、品牌提升、产品销售等工作，考核指标主要包括市场占有率、客户忠诚度、销售额、回款率、客户满意度等。这些指标是组织重点关注的，且希望及时获取、评估并调整相关行为。因此可以以月或季度为评价周期，或根据实际情况缩短。2、生产制造人员生产制造类人员的考核指标主要包括产量和质量，过程中还可以引入绩效改进的评价指标。组织要对这些生产绩效类的指标及时反馈和评价，便于员工横向比较，展出绩效差距，确定改进方法。因此他们的评价周期一般较短，对于一些产线上人员的薪酬发放周期也会尽量缩短，以起到及时激励的作用。3、研发人员研发人员主要从事创造性的研究工作，对他们的绩效评价旨在检查目前工作进度，找出存在的问题和改进方法，以提高研发工作的效率和效果。过程中要为他们创造一个较为宽松稳定的环境，避免急功近利的短期行为。因此对研发人员可根据项目周期确定评价周期，也可定期进行检查。4、职能岗位人员职能岗位人员主要指的是人力资源、财务、审计、行政、秘书等对组织业务起支撑和辅助作用的人员。对他们的评价不容易直接量化，评价结果也往往缺乏数据支持而缺少说服力。过程中，组织应根据职位职责的履行情况，对职能岗位人员进行评价，衡量他们在一定质量要求下的工作量和工作进度，重点评价过程而非结果，可采取进度或月度为周期进行评价。04 不同的绩效管理实施时间设置不同的评价周期绩效管理的实施要经历由初始摸索期到后来成熟期等几个阶段。整个过程的完成不是一蹴而就的，需要经过几个绩效周期的经验积累，不断从管理实践中汲取教训并总结经验。在绩效管理实施之初，组织会有一定试错，评价周期不宜过长，以避免其中的问题过长时间才能暴露出来影响改进效率。以绩效指标的选择为例，由于缺乏经验，最初选择的指标可能无法很好地反映评价对象真实的绩效情况。通过短期评价，组织可检验评价指标的信、效度，及时进行修正，并在下一个绩效评价周期继续对新修订的指标进行检验。随着绩效管理的实施，组织经验越加丰富，系统越来越完善。这时可以对评价周期进行调整，尽量变短。一方面，在较短时间内，评价主体对评价对象工作行为和结果有较为清晰的记录和印象，可以较准确进行绩效评价；另一方面对工作的产出及时进行评价反馈，也可有效激励组织成员，便于及时改进绩效。同时，从实际情况看，由于绩效评价需要人力、时间、经费等多方面的资源，涉及到多个部门的配合。缩短绩效周期意味着提高整个绩效管理的成本，因此在绩效体系的管理成熟度越加提升之后，可适当延长绩效评价的周期。05 不同的评价目的设置不同的评价周期绩效评价的目的一般有两个，一个是了解并准确评估绩效水平；另一个是分析并改进绩效。当目的是前者时，需要把员工在评价周期内所有绩效表现进行考量，中间有很多结果性指标需要较长时间才能显现。所以评价周期可以设置相对长一些，确保结果准确完整，这样的周期一般以季度、半年或一年为宜。当绩效评价是为了分析和改进时，则需要对绩效进行短期回顾与评价，以便及时发现问题和改进，这时的评价周期可以日、周、月为宜。设置有效的绩效评价周期对于组织成功实施绩效管理至关重要。无论是过程性指标还是结果性指标，无论什么层级的员工，合理设置评价周期都能促进绩效的持续改进和提升。最终，绩效管理的成熟度将指导我们平衡评价的频率和成本，实现组织和员工的共同成长。

2026/01/14

从员工满意到敬业・实现组织绩效倍增！

员工敬业度的重要性已经得到了企业界的普遍认可，杰克·韦尔奇曾说：衡量一个公司的稳健性有三个指标，分别是现金流、客户忠诚度和员工敬业度。盖洛普和怡安翰威特均认为：敬业度就是指员工在情感和知识方面对企业的一种承诺和付出。敬业度高的员工会努力工作，表现出一系列的敬业行为，从而对企业的经营产生正面影响。益才认为：企业不仅可以从财务指标直接衡量企业的人效情况，还可以从企业内部管理效能驱动人效价值分析，而敬业度满意度是驱动人效的关键衡量指标。通过深入调查员工的敬业程度和满意度水平，可以帮助组织更好地理解员工的需求和期望，进而制定相应的人力资源管理策略，提升员工的工作积极性和整体绩效。 01 敬业度满意度的关系员工敬业度调研主要关注员工对工作的投入程度、对组织的认同感和归属感，以及愿意为组织付出努力的程度，是一种敬业度的实际行为。通过敬业度调研，组织可以了解员工对工作的热情、责任感和使命感，以及员工对组织文化和价值观的认同程度。这有助于组织发现员工在工作中的优点和不足，进而采取相应的措施提升员工的敬业度。员工满意度调研则侧重于员工对工作条件、工作环境、薪酬待遇、职业发展等方面的实际感受，它是一种组织支持度、组织赋能感。通过满意度调研，组织可以了解员工对目前工作的整体感受，发现员工在工作中的问题和痛点，以及员工对组织的期望和诉求。这有助于组织及时调整和优化人力资源管理策略，提升员工的工作满意度和幸福感。敬业度与满意度是两个相关但又不尽相同的概念，它们之间有着微妙而重要的联系。敬业度主要关注的是员工对工作的投入程度、对企业的忠诚度以及对职业发展的追求。敬业的员工通常对工作充满热情，愿意付出额外努力来达成目标，并在面对困难时展现出坚韧不拔的精神。这种敬业精神不仅有助于员工个人的职业发展，也是推动企业进步的重要动力。而满意度则主要衡量员工对工作环境、薪酬待遇、职业发展等方面的主观感受。满意的员工通常对工作环境和条件感到满意，对薪酬和福利感到公平，同时对企业的文化和价值观有认同感。这种满意度有助于增强员工的归属感和忠诚度，从而提高他们的工作积极性和效率。敬业度与满意度之间存在着相互影响的关系。一方面，敬业度高的员工往往更容易在工作中得到满足感和成就感，从而提高他们的满意度。另一方面，满意度高的员工通常更加热爱自己的工作，更愿意投入更多的时间和精力来提升自己的职业技能，进而表现出更高的敬业度。然而，值得注意的是，敬业度与满意度并非完全等同。敬业度与满意度是员工工作态度的两个重要维度，它们之间既相互交叉又相互区别。首先，敬业度高的员工不一定满意度也高。这些员工可能对工作投入极大的热情和精力，但由于种种原因（如工作压力、职业发展机会不足、工作环境欠佳等），他们对工作环境的整体满意度可能并不高。这种情况下，尽管员工表现出高度的敬业精神，但他们的长期留存和持续高效工作可能会受到威胁。其次，满意度高的员工也不一定敬业度高。有些员工可能对工作环境、薪酬福利等方面感到满意，但由于个人性格、兴趣或其他原因，他们对工作的投入程度可能并不高。这种情况下，虽然员工的稳定性较好，但组织的整体效率和竞争力可能因缺乏高度敬业的员工而受到影响。此外，敬业度与满意度都高的员工是组织最为理想的员工类型。他们不仅对工作充满热情，愿意投入时间和精力，而且对工作环境、职业发展等方面也感到满意。这类员工通常能够创造出色的工作成果，为组织的发展做出积极贡献。最后，敬业度与满意度都低的员工则是组织需要特别关注的群体。他们可能对工作和工作环境都缺乏热情，工作效率低下，甚至可能产生离职意向。组织需要深入了解这类员工的需求和期望，通过改善工作环境、提供培训和发展机会等方式，激发他们的工作热情和敬业精神。敬业度与满意度的高低交叉情况反映了员工工作态度的多样性。组织需要全面了解员工的敬业度和满意度状况，针对不同情况采取相应措施，以优化员工的工作态度，提升组织的整体绩效。因此，企业需要同时关注员工的敬业度和满意度，通过制定合理的人力资源策略、优化工作环境、提供公平的薪酬和福利等措施，来激发员工的工作热情和提高他们的满意度。这样，企业才能建立起一支既敬业又满意的员工队伍，为企业的持续发展提供有力保障。 02 敬业度与组织绩效的关系员工敬业度与组织绩效之间存在着紧密的关系。敬业的员工对工作充满热情，能够投入更多的时间和精力，从而提高工作效率和质量，为组织创造更大的价值。首先，敬业的员工更有可能在工作中展现出高度的主动性和创造性。他们会主动寻求改进工作流程、提高工作效率的方法，积极提出新的想法和解决方案。这种主动性和创造性不仅能够提升个人的工作表现，还能够推动整个组织的创新和发展。其次，敬业的员工通常具有更强的责任感和使命感。他们会将个人的成就与组织的目标紧密相连，为实现组织的共同目标而努力。这种责任感和使命感能够激发员工的内在动力，促使他们更加努力地工作，为组织的发展贡献更多的力量。此外，敬业的员工还能够对组织文化产生积极的影响。他们会通过自己的行为和态度，传递出积极向上的价值观和工作态度，从而带动整个组织的文化氛围。这种积极的组织文化能够提升员工的归属感和满意度，进一步促进员工敬业度的提升。因此，员工敬业度与组织绩效之间存在着正相关关系。提高员工的敬业度，不仅可以提升个人的工作表现，还能够推动整个组织的绩效提升。因此，组织应该重视员工敬业度的培养和管理，通过提供良好的工作环境、激励机制和文化氛围等方式，激发员工的敬业精神和创造力，为组织的发展奠定坚实的基础。03 敬业度满意度数据洞察敬业度与满意度调研在企业管理中扮演着至关重要的角色，通过用数据诊断、用数据预测和用数据决策，企业可以更加精准地把握员工的心态和行为，从而制定更加科学、合理的管理策略。首先，用数据诊断是敬业度与满意度调研的基础。通过收集和分析员工在调研中的各项数据，企业可以深入了解员工在敬业度与满意度方面的真实情况。例如，可以对比不同部门、不同岗位员工的敬业度与满意度水平，找出存在的差距和问题。同时，还可以结合员工的具体反馈，分析影响敬业度与满意度的关键因素，如工作环境、薪酬福利、职业发展等。这些数据为企业提供了诊断员工敬业度与满意度的依据，帮助企业发现潜在的问题和挑战。其次，用数据预测是敬业度与满意度调研的重要应用。通过对历史数据的分析和挖掘，企业可以建立敬业度与满意度的预测模型，预测未来员工敬业度与满意度的变化趋势。这有助于企业提前发现潜在的风险和机遇，制定针对性的管理策略。例如，当预测到某部门员工的敬业度与满意度可能出现下降时，企业可以提前采取措施，如改善工作环境、增加薪酬福利等，以防止员工敬业度与满意度的进一步下滑。最后，用数据决策是敬业度与满意度调研的最终目的。通过数据诊断和预测，企业可以制定出更加科学、合理的管理决策。例如，根据调研数据，企业可以调整薪酬福利政策，优化职业发展路径，改善工作环境等，以提高员工的敬业度与满意度。同时，企业还可以根据数据决策的结果，对管理策略进行持续优化和迭代，以适应不断变化的市场环境和员工需求。需要注意的是，在进行敬业度与满意度调研时，企业应确保数据的真实性和有效性。调研问卷的设计应科学合理，能够全面反映员工的真实想法和需求。同时，在数据分析和决策过程中，企业还应充分考虑员工的个体差异和多样性，避免一刀切的管理策略。总之，敬业度与满意度调研通过用数据诊断、用数据预测和用数据决策为企业提供了深入了解员工心态和行为的宝贵机会。企业应充分利用这些数据资源，制定更加科学、合理的管理策略，以提高员工的敬业度与满意度，促进企业的持续稳定发展。04 敬业度满意度调研案例01项目背景与管理痛点M集团是一家高端综合性服务集团公司，致力于商务、酒店度假等高端服务，分子公司遍布全国各地。如何持续提升组织绩效、人效、保留核心员工是集团人力资源部既重要又紧迫的命题：• 第一，公司业务遍布全国，去年做过敬业度调研，分子公司员工敬业度变化如何？• 第二，员工流失较为严重，尤其表现在新入职员工的保留率较低，核心员工流失率有增高趋势，如何保持组织绩效的持续提升？• 第三，公司曾尝试通过调薪等方式激励保留核心员工，但效果并不显著？02解决方案益才咨询基于M集团管理痛点，建议通过敬业度满意度调查进行组织诊断，收集员工对各级管理层面的总体感受，帮助组织聚焦员工关注的主要问题和背后的真实原因，为管理改善和员工保留找到具体方向。1、员工心声收集• 通过每年全员敬业度调查，了解员工当下的敬业行为和对于公司各方面管理的满意程度，向员工释放管理改善的积极信号，改善员工对于公司的管理认知；2、企业管理诊断• 通过益才体系化的敬业度调查，全面认知企业管理现状和员工工作状态，找到当下最核心的管理问题，明确企业管理提升方向并制定相应管理策略3、管理改善落地• 明确管理改善方向，寻找管理问题根因和策略方法，协同相关部门共同制定相应行动计划03项目技术路径1、前期准备• 项目启动沟通• 调研系统配置• 调研系统操作赋能• 调研模型及题目、组织与员工信息梳理与确认2、项目启动会• 高管宣贯，动员• 益才顾问就项目价值、方法论、流程宣导，打消参与人员顾虑，引起重视3、调查与数据分析• 发送调查邀请，监督进度• 完成数据导出，明确分析口径• 敬业度驱动因子相关性、回归预测分析，锚定关键因子，用数据说话。4、焦点小组访谈• 根据线上调查数据，针对低分维度深入访谈，挖掘低分维度根因• 提取员工反馈意见5、高管汇报• 益才顾问撰写数据洞察报告• 向高管汇报调查分析结果，并提供改善建议04项目核心成果产出1、正向的员工感受公司连续两年启动全员敬业度调查，释放出管理改善的积极信号，员工感受良好。2、具象的管理提升通过线上调查和线下访谈的结合，通过两年的数据洞察分析，全面掌握管理GAP，锚定当下重点改进的管理问题。3、体系的管理视角从人口结构、重点人群、条线、部门、敬业满意人群等视角进行全面剖析，给高管带来体系的管理改进视角。4、切实的行动计划高管汇报后，管理层进行了需要业务部门参与的管理提升方向，制定行动计划落地实施。05M集团敬业度研究因为员工的满意度和敬业度对绩效影响具有滞后作用，益才咨询与M集团建立战略合作关系，持续观察企业员工满意度、敬业度的变化以及对企业绩效的影响，连续三年对满意度、敬业度和绩效的数据进行追踪调查，员工的敬业度满意度是驱动人效的关键衡量指标，敬业度与企业业绩明显正相关。调查研究结果很明显看出（如下图），随着员工满意度和敬业度的提升，尤其是敬业度的提升，企业的关键财务绩效包括年营业额、净利润大幅增加。

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