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因为专注，所以专业

2023/02/03

数智实践：数字化人才管理的高校场景应用

数字化改革是国家教育改革发展的战略部署，也是新时代高校加快实现治理体系和治理能力现代化的内在选择。党的二十大报告指出，要实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑，坚持教育优先发展，深化教育领域综合改革，推进教育数字化，加快建设教育强国。2022年全国教育工作会议明确提出要实施“教育数字化战略行动”，强化需求牵引，深化融合、创新赋能、应用驱动，推进教育新型基础设施建设，强化数据挖掘和分析，健全教育信息化标准规范体系，为促进教育事业高质量发展注入新动力。教育数字化是教育未来发展的必然趋势和建设高质量教育体系的重要策略，是一个循序渐进的过程，经历了数字转换、数字化、数字化转型等阶段，下一个阶段的数字化改革必将成为高校当前乃至未来很长一段时间内的必答题和必修课。高校在深化数字化改革的新征程中，唯有精准深入把握复杂多元的新挑战，方能提出更加务实高效的新对策。现阶段高校的数字化改革面临着诸多挑战：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍1）运维孤岛支撑端、治理端、服务端间数据传递、决策执行模式条块分割,无法满足师生和学校发展需求;数据要素、系统要素和场景要素不能互联互通、协同融合，无法实现多跨场景，无法实现学校综合治理。2）数据孤岛数据基础薄弱、依然停留在数据梳理和标准完善阶段;数据质量不高，无法提供扎实高效的数据支撑。缺乏全校统一的数据、技术、接口和认证等规范体系，无法建立链接校内外的数据中心。3）场景孤岛尚未实现政府、社会、企业的宏观层面和每一位师生的微观层面应用需求场景相结合，各相关要素间不缺位、不越位、不错位;亟需提升数字素养，包括学校领导班子的数字化领导力、管理服务人员的数字化管理能力、教师的数字化教学能力和学生的数字化应用能力。基于数字化人才管理领域的持续探索与实践，益才提出数字化人才管理的全景图，围绕基础重构、数据连接、场景优化、智慧分析展开整体规划设计，分别构建起“安全、数据、场景、智慧”的全系统服务支撑。技术层，以大数据、AI技术、云计算等综合数字技术为底层支撑，集成了大量的模型、指标、题库、常模库和人才库；工具层，以9大系统为载体（组织诊断系统、Talent Profile@建模系统、素质测评系统、AC评价中心、人才盘点系统、360度评估系统、在线学习系统、考试中心系统、人才管理驾驶舱），帮助企业搜集关于人才的综合数据，尤其是预测性数据；满足组织发展、定义人才、全面评价、人才培育、人才驾驶舱等应用层和决策层的组织人才管理诉求；以此来真正激发人才的活力，人才的潜能，真正实现组织创新与人才驱动。有了这样的全景图，我们便可以切实应用数字时代带来的红利，实现“管理滞后到即时管理”，“匹配性低到匹配性高”“决策困难到智能决策”的价值转变。除了较为典型的组织人才管理领域外，凡是与人高度相关的行业都可以进行该模式的探索与践行，依据不同的用人需求，自定义服务内容，提升用人管理的效率和效能。我们聚焦高校的典型用人场景，探索下数字化系统的具体应用。01从进校到离校学生从进入学校开始，做第一次素质测评，通过敏捷建模模块，专业教师和企业人员研讨进行素质测评的一级指标、二级指标的建立，例如学习能力、沟通能力、问题分析与解决能力、合群性、自信心、创新精神等，完成测评模型。学生完成测评后，根据测评结果了解自己，发现自己的优势和不足。教师和辅导员针对测评结果和学生的接触过程认识了解学生；经过一年期的在校学习生活，学生会有长足的进步和变化，做第二次测评，通过两次测评的比对结果，给出每个学生评价性指标，提出学生发展的跟踪性指导意见；通过人才画像系统分析并使用有效的培训手段辅导学生发挥优势、弥补不足；同时完善测评模型，提供学生发展性指标和职业、就业倾向。02从学业到职业在临近实习就业期做岗位胜任力测评，根据不同岗位模型定制差异化测评产品，应用于各专业典型就业岗位的就业前胜任能力测评，提高就业匹配精准度，为企业到校招聘时，提供参考依据，为学生和企业提供合适的双选依据。通过多次的不同侧重点的测评活动，促使学生做好个人学习和个人发展计划的设立，最后提高就业能力和个人发展前景。IDP学习发展系统的作用就是持续追踪跟进学生的个人发展计划。整个人才培育过程同时服务于专业课程的设计，专业教师有目的、有计划、有结构的产生课程计划(教学计划)、课程标准(教学大纲)等，促使学生全面发展。突破以往只注重知识、经验积累的局限，把积累、迁移、促进学生全面发展等多方面因素作为指标；根据测评活动结果分析，从人才培养和发展角度，发现专业教学的共性和个性，进行教学方法的改善，针对各项能力的匹配教学和训练方法，增加例如小组式教学、讨论式教学、情景模拟教学等教学方式和教学手段，增加实践活动的多样化设计等。通过一届学生的人才培养过程，学习数据的抓取和分析，专业教师提高个人教学水平，深化相关课题研究，构建多元化成果转化申报教学成果奖，打造省级、国家级一流专业，增强学术影响力。03从校内到校外1、校内通过数字化人才管理系统，丰富人才培养的培训方法、提升职业能力规划和定向辅导水平，优化人才培养方案专项提升，进一步提高系部就业指导服务水平。完成学生不同时段的测评，全面发展；完成人培方案修订与跟踪改进，培养人才;完成系部内专业群的精准测评，良性发展;完成学生毕业前后的测评，精准就业。2、校外1）中小企业人才服务（人才测评，人才培训，人才盘点等），通过行业企业协会、市商务局等渠道，服务于区域经济发展。2）公共部门与政府服务（公务员测评等），扩展社会服务面。目前，益才数字化人才管理系统已经和国内部分高校展开基于以下方向的合作实践：针对学生群体实施潜力测评，精准个性特质和优劣势，服务教学优化；针对学生群体实施胜任力测评，服务精准就业；与高校联合开发测试内容及题本，针对企业群体，公务员群体体用测评服务，实现社会服务。需要强调的是，数字化系统并非单个测评软件的组合或者BI看板界面，我们提出的数字化人才管理平台是线下人才管理逻辑的数字实现，数字化改革是统筹运用数字化技术、数字化思维、数字化认知。高校推进数字化改革，既要着眼于人才培养、师资队伍建设、发展规划、资源配置、管理服务等多跨重构，也要面临教育教学中的思维习惯陈旧、数字素养不高，经费投入、技术人员保障不足，组织适应能力较弱等多维度综合性挑战。用数据来源描述人，并非对人的替代，而是实现更精准和更细分，进而让我们的教学管理工作更及时、更匹配，更智能。同时，数字化改革并非一蹴而就，我们提出“整体着眼，分步实施，敏捷迭代，长期延展”的十六字方针，助力高校数字化改革的新征程！

2023/02/01

2023年，人才发展从评估开始

衡量人才发展工作成功与否，最有效的方法是什么？不管是作为企业内部的人才发展工作者，还是外部的人力服务机构，显然我们不会单一地回答这个问题，而是进行一系列的追问来了解背景并明确需求：您要衡量什么？您评估的目的是什么？您对成功的学习计划定义是什么？您要和谁分享结果？您当前如何评估您的学习计划的影响？诸如此类，不一而足，随后就任何一个共鸣的点展开。遗憾的是，这个看似简单的问题并没有明确的答案。当提到“评估”这个话题时，我们找不到一个万全之策，因为在评估人才发展工作时，需要考虑太多的变数和障碍，包括组织的目标和文化、利益相关者和受众之需求、需求评估、绩效分析、资源、时间、预算、数据收集法和评估工具。很多组织也并未投入过多时间来进行效果评估，大部分做法还是较多关注参与者的反应和学习情况，而不是其对业务成果产生影响。ATD《评估学习：评估有用的学习指标》书中提及，“199名接受调查的人才开发专家中，仅35%称其组织在一定程度上评估了学习计划的业务成果” 。事实上，很多企业内部培训人员出于种种理由都害怕评估流程，业务部门对人才发展工作内容的评估也比较一般：会让员工去学习，但从实用性角度来说并没有太多正面反馈。凡此种种，对于这个问题，就像回答“如何把大象放进冰箱里？”一样充满戏谑和无奈。当然我们也明白这些道理，诸如：评估工作对业务成果的影响以及对组织成长的推动具有重大意义，评估可以让我们认识到哪些有用，哪些没用，以便重新调整工作重心和资源分配，并对无效的计划进行必要更改；一旦提供有力的评估报告，领导层也会开始认同其他发展计划，因为他们看到了生产率、指标、客户满意度、员工敬业度和人事变更率的可量化测量数据；最后我们会获得更多的资源投入到我们的发展工作以及工作方式的改进中去。简而言之，评估帮助我们验证了发展工作的价值，且对整个组织及员工产生了积极的影响。“天下难事，必作于易；天下大事，必作于细”，将大象装冰箱需要三步，那么人才发展的评估总的来讲也是三步走：第一步，把冰箱门打开——提高开放度，增加组织对于评估的认知，共识评估计划第二步，把大象装进去——输入多维度的评估数据第三步，把冰箱门关上——让数据成为人才发展的一部分，巩固应用，优化改进01把冰箱门打开——提高开放度，共识评估计划效果评估是衡量发展工作的重要途径和手段，尽管位于最后，但这并不意味着其重要性最低，或者只有在最后阶段才实施。相反，不管是培训结束后的评估表，还是对整个学习过程进行的正式投入产出分析，在项目设计的开始阶段就应该将评估考虑在内。换句话说，我们不能把它看作一种事后处理方式，评估应该被精心规划并且贯穿于整个项目始终。业务部门对人才发展工作的认可度普遍不高，越是如此，越是务必一开始就取得业务部门对评估工作的共识，有效的评估从与部门和组织的目标关联开始，通过询问“我们想要从这个发展项目中取得什么成果？”这样的问题来达成共识，他们需要的成果可能包括：更高的客户满意度、增加的销售额、更高生产率、更少的加班时间、更少的缺陷、更高的员工敬业度和更低的人事变更率等。无论需要什么成果，都需要具体、可测量、可实现、有相关性、有时限性并与部门或组织的目的关联。首先大家必须清楚最终我们需要衡量什么，比如是否将新技能学以致用，是否得到了更好的业务成果，或计划的投资回报率（ROI）如何？这些问题也只有在设计阶段之初提出，才能真正帮助优化整体的发展计划。可以通过以下问题的明确来进行整体衡量：我们需要定义关键利益相关人是谁（如项目发起者、目标学员、目标学员主管、外部客户、HR相关同事等）？他们的期望分别是什么？本项目解决什么业务痛点？如何定义项目成功？发展周期多长？需要哪些资源支持？可能的风险是什么？基于以上问题，用人部门和人力资源部门可以达成一个彼此都认可的产出，包括评估内容、评估原因、评估方式、评估时间、评估人员以及报告对象等方面。一旦达成共识，我们才收到了评估工作开始的信号。接下来，就可以确定利益相关者、当前绩效、所需绩效、差异、指标、基准和其他推动评估的重要数据，以跟踪学习情况、行为变化以及业务成果增长情况。开始时不统一意见，到最后可能需要花太多时间和精力去弥补，而且往往收效甚微。近些年大多企业的学习项目呈现出“两头轻、中间重”的情况，“轻需求分析，轻界定收益，轻成果评估和衡量，重实施套路和技巧”。大量的精力和资源投入于具体的实施活动，而在前期，因为对目标评估和预判不足，后期进行成果衡量时，自然底气不足。02把大象装进去——输入多维度评估数据柯克帕特里克的四级评估将学习效果细分为4个不同级别，以实现具体的测量，随着评估层级的提升，评估的信息价值越大，其对整个组织的重要性越强。我们借由这个结构清晰，广为接受的框架展开评估数据的记录和持续积累。（1）反应层评估员工个人兴趣培养（如育儿、茶道、健身课等）的学习课程一般仅需要进行反应层评估，该维度需要搜集的数据包括：满意度分数、激活率、签到率、学习时长、用户画像数据等。相对简单，并且容易搜集。（2）学习层评估企业层面核心必修知识的学习课程，如产品知识、企业文化、公司政策、法律法规等，通常落在学习层，该维度需要搜集更多的学习行为数据，包括线上课程完成率、考试成绩、正确率、错题率、课程点击率、学习内容的评价、学习内容下载情况、二次转发及分享情况。同样较容易实现。（3）行为层评估行为层评估数据的搜集有几个前提：所培训的行为可以在短期内直接被观察到，如操作规范；行为本身较为标准化，如产品介绍话术；课程与行为的相关性很强，基于业务场景已经开展过行为分析，并从中挖掘优秀经验生成了培训内容。通常而言，员工自我管理与职业素养提升（如时间管理、人际沟通、目标管理等）和通用软技能提升（如领导力、变革管理等）的课程都可以进行行为层评估。该层面需要搜集的数据包括：演讲汇报、答辩评分；360评估结果；员工在相关项目中的行为表现及关键行为出现的频次。也正是从“行为评估”开始，评估工作出现了断崖，究其原因：HR在培训结束后难以跟进学员在工作岗位上的行为表现；部分工作行为改进与否难以在短期内体现，需要长期观察与记录，从人力、精力的投入上来看可行性较低；即使可以获得一定的行为表现反馈，也较为碎片化，难以转化为数据等。（4）绩效层评估业务专业技能提升（行业课程、各部门必备技能课程等）的培训绝大部分需要进行绩效层的评估。绩效层需要搜集的数据包括公司的培养计划、员工能力测评结果、员工绩效结果、胜任力要求、用人标准、考试结果等人力类数据；直线经理对员工的绩效评价、业务部门的业绩目标达成情况等业务类数据。我们发现，随着评估层级的提升，评估的难度也随之增加，企业的实现度也相应减少。数智化的学习方式之所以重要，原因在于传统的线下培训存在数据难以记录、存储、归类的问题，传统的培训历史数据和结果靠人工整理和总结，培训经理的更换、项目形式的改变等状况就会导致历史培训数据的丢失；员工的能力测评结果、员工的绩效结果、考试结果这些维度的数据需要进行大量的梳理与归类工作。而借助移动学习平台等数智化工具，企业可以更为便捷、精准地收集培训数据，人力资源从业者便能够抽出身来，较为直观和全面地对员工的培训状况进行评估与了解，为分析员工的培训效果、培训行为奠定基础。当然，如果希望对培训效果有更为精确的衡量，仅仅依靠以上培训视角的数据还远远不够，财务数据、业绩数据、人事数据等，都能为深入的培训数据分析提供更多的可能性，企业内其他的数智化平台，为业务数据的获得、与培训数据的联动分析创造了条件。从企业对于学习平台的采购情况和内部相关系统的打通情况看，能初步实现以上维度数据的搜集，但若想借助数据对培训及人才发展效果进行具有深度的分析，仍有较大的挑战。究其原因，从数据获得和持续积累两个维度上均有各自的挑战，在此不过做赘述。总体而言，绝大多数企业已经开始借助数智化工具来优化企业内的管理流程与方式，企业在利用数据提升学习效果和体验方面均有涉及；从移动学习平台的搭建情况和相关系统软件的应用率来看，已经为评估数据的记录奠定了工具层的基础；同时，企业学习平台与其他平台的打通情况整体上仍有较大提升空间，尤其是与业务系统平台和财务平台的打通，一旦打通，会让培训数据的分析和应用更具深度，并且直接地反映出培训为业务所带来的价值。03把冰箱门关上——基于评估数据的洞察应用效果评估数据有多方面作用，不仅仅是用数据说话这么简单，评价数据的深度分析和数智技术的交织融合，可以产生很多有价值的应用和改进。首先，通过效果评估可以发现学习过程中每个环节存在的问题。通过建立学习效果评估体系，对学习计划是否有效、学习目标是否达成、授课方法是否恰当、学习内容是否适宜等进行衡量与评估，有助于发现学习过程的各个环节存在的问题，为后续的学习发展工作提供参照依据，进而展开对于学习过程的趣味性、学习界面的交互体验，课程内容的丰富和质量优化；同时数智技术也会借由这些数据大展拳脚：学习系统结合员工个人画像及行为数据，区分不同的用户群体，形成专门的用户标签（沉睡用户、活跃用户等），基于不同的用户标签，赋予不同的激活、引流手段，吸引学员的学习兴趣和关注结合员工个人画像数据及行为数据，了解不同人群在学习内容上的偏好及学习习惯，建立人员能力画像，从而实现精准推送学习资源，打造“千人千面”的学习界面借助线上平台，将培训内容应用的全场景融入其中，在各个场景中借助模拟、考核等方式，形成学员的连续评估数据和行为反馈数据，利用数据更精准地设计业务场景需要的学习内容利用AI陪练等方式，让学员的话术、语言学习能够实时得到评估与校正，从而实现行为改变进行员工的学习行为和学习结果之间的数据分析，推送个人化的反馈，当数据积累到足够大时，洞察的准确度会越来越高，即可识别出个人的ZPD（zone of proximal development，最近发展区域），实现个性化发展。其次，评估数据还可以对评估主体和客体形成积极的反馈。（1）对学习设计者来说，通过评估所获得的信息可以帮助他们确定所编排的教学内容、选择的教学策略或整个教学系统是否能够满足学习的需要，是否能够对学习者的态度和行为改变，乃至整个组织的绩效产生积极的影响。（2）对学习者来说，通过评估可以为学习者提供有关他们的行为表现的反馈信息，从而可以加强他们的学习。（3）对于培训讲师来说，在培训课程或项目的开展过程中，来自学习者的反馈可以帮助他们采取及时的措施来更好地改进课程或项目；培训课程或项目结束后的评估可以为他们提供改进后续课程或项目的意见和建议；学习者对讲师个人授课风格、特征的反馈可以帮助他们成为更优秀的讲师；评估还可以帮助他们将注意力放在对培训结果的考虑上，而不仅仅关注授课活动。（4）对培训部门或培训中心来说，评估可以帮助它们发现额外的培训需求；帮助它们获得相关信息来评估讲师的表现；还可以帮助它们决定将有限的资源和费用投入到哪些产出较高的培训或学习活动中去。（5）对于组织而言，评估信息可以帮助确定课程或项目是否达成了所预期的结果；帮助确定课程或项目的实施所带来的结果是否超过了所投入的时间、金钱及其他资源；评估还有可能帮助组织找出阻碍应用在培训中所学到的知识和技能的问题。最后也是最重要的，它可以检测人才发展项目的目标是否已经达成。评估的起点和终点应该是人才发展工作的成果和组织战略目标达成之间的关系。一切的努力都是为了达成组织目标。基于评估数据的积累，我们可以针对以下这些关键的组织人才管理议题进行更为精准、量化的统计和维度分析。组织发展优化率：对组织战略、组织架构、业务流程、管控模式等进行优化，形成了更为有效的管理举措，实现了组织绩效的持续提升，有助于企业可持续的高质量发展。核心骨干保留率：核心骨干员工相较于培训前的整体保留率有所提升或维持在较合理的流动区间。基层员工流失率：基层员工流失数量维持在合理区间或有所下降。关键岗位提拔率：经过培训的管理者在培训后一年内获得晋升的比例。预算执行偏差率：相较于培训前，公司/事业部/部门预算偏差率逐步缩小，控制在合理范围。管理广度有效率：管理广度进行合理调整，在相同条件下能产生更高的人均效能。当前和未来可预期的组织环境，对组织效能提升有着更为迫切的需求，在这一过程中，人才发展将获得更大的机遇，能为更有效地承接和支持战略做出更大贡献。迎变而上，乘势而为是必然的选择！作为人才发展的具体实践者，我们应改变单点式学习的视角，系统全面地掌握人才发展的内在逻辑，形成“界定人才标准”、“识别内部人才”到“加速人才培养”的闭环思维。在实现的过程中，借助数智技术优势将人才发展的各个模块整合起来发挥协同作用，避免“头痛医头，脚痛医脚”，将人才发展的星星之火，形成燎原之势！

2023/01/31

企业数字化转型的路径

企业数字化转型整如火如荼的进行着，但真正实现数字化转型落地并取得成功的企业却不多，大部分企业还在摸索的阶段，其核心原因主要在认知内容和方法思路上没有找到正确的方向。1.认知与方法差异1）认知差异很多企业对数字化转型的认知还处于简单的数字技术应用，只针对其若干业务或管理运营的部分内容进行数字化升级的改变上，比如数字化营销和平台协同这种简单可见的模块应用。但对于诸如影响企业生死存亡的数字化人才管理建设，在数据驱动下进行分风险评估和问题规避的意识明显不足，更是远远没有达到能够完整认识数字化转型，并形成系统落地方法论的程度。2）方法差异从数字化转型过程中负责落地的角色认知来看，大部分企业还停留在管理层自上而下的高层小范围群体责任制的水平。变革参与群体在员工层面，也只是组织中极少部分有变革意愿的群体积极参与，和其他员工无关的认知状态。在方案设计角度，更多是外包给专业公司，公司内部人员从方案的设计到执行落地都与合作公司处于相对隔离的状态，故而适应效果和落地过程问题重重，往往半途而废。2.数字化转型落地综合思路益才认为，可以结合已有企业变革的通用模型，充分参考数字化转型需要注意的核心内容，可以形成一个相对成熟可行的落地变革思路。本文主要参考的企业变革模型源自于哈佛商学院终身教授约翰.科特（John P.Kotter）在《领导变革（珍藏版）》一书中介绍的“领导变革的八个步骤”。1）系统规划转型鉴于企业数字化转型是一个系统性和复杂性的工程，需要高度结合企业原有的宝贵经验和数字化专业顾问团队实现高效完善的方案设计。企业方需要以高管团队为代表，发挥自身对于行业和公司的深刻成熟的经验认识，在方案的实际价值评估、可行性和落地执行方面发挥优势。顾问方发挥数字化转型的知识和案例经验的沉淀优势，通过引导和教练的方式协助企业完成专业高效的数字化转型方案并监督执行落地过程，取得预期积极成果。2）树立数字化认知，营造紧张感无论是个人还是组织，改变都需要持续努力并经历长期检验的过程，改变的第一步要从认知开始。一个组织内具备组织变革积极意识的群体往往不足两层，剩余大部分成员都会限于过往成功经验和思维惯性的束缚，对过往习惯和经验过于关注和依赖，对改变无动于衷甚至抗拒改变。这时就需要企业给员工展示数字化转型带来的好处和成功案例，具体到能够给企业带来哪些实际的积极利益，再结合一些集中培训和考察交流，循序渐进营造紧迫感并积极影响员工认知改变。3）建设数字化试点团队统一数字化转型认识之后，要从整体考虑，点面结合的有序展开数字化建设，第一步是数字化试点，打造试验典型，搜集经验，以方便后续经验推广和大规模改革实施，其核心就是选好试点团队的负责人。团队负责人首选要具备强烈的变革意愿，最好来自于业务部门，可以直接接触一线的市场环境并对变化觉知敏感性高，可以参考选拔一些来自销售和渠道部门的高水平员工作为团队负责人。人员选拔过程中可以参照咨询公司关于人才选拔的逻辑，综合运用素质测评和人才盘点等工具方法论对人才进行综合评估和科学高效筛选。可以根据团队搭建的需要，结合团队成员配置要求，负责人选拔具体需求等，选择对应的素质测评工具，做到对人才的精准高效选拔。以人才素质测评为基础，结合公司具体情况，进行系统人才盘点，做到对人才选用育留的准确高效梳理和高效定位，快速找到各方面条件高度匹配的胜任人才。数字化的试点部门也可以选择结果可以直接衡量，效果容易明显呈现的职能部门，比如和数字化营销等，主要考虑结果可验证，试点成功概率较大。4）及时复盘与计划数字化转型的推广执行经历一段时间后，需要进行及时的复盘。复盘一方面可以及时总结出成功的经验和规律，另一方面可以及时完善下一步工作规划，包括需要及时停止哪些不恰当的行为，解决哪些高价值的问题并持续改善，坚持巩固哪些已有的正确优势等。这也是一个通过行动学习方法提升团队能力，内化组织能力的过程和高效的实践方式。5）经验分享与扩大应用阶段性的数字化转型实践会带来很多成功和失败的经验与案例，通过及时的复盘和研讨分享形成成功经验并进行更大范围的试点推广。在数字化试点成功后，针对团队和具体负责人的实际贡献要及时给与包括物质和精神等层面的奖励，及时形成示范效应并巩固积极结果。让其他员工意识到数字化转型带来的好处，激发他们更加积极参与到转型中。6）数字化转型整体方案设计经过试点成功之后，就需要点面结合进行数字化在公司层面的整体实施了。公司层面的数字化转型方案包括公司的战略、组织、人才、价值观、领导力、运营、管理、营销、渠道等方方面面。这一阶段的企业数字化转型已经进入变革的“深水区”，尤其在关于人才领导力建设、企业文化、组织结构等方面的数字化，都是作为企业底层最难的部分，而这部分是没有真正通用的参考模型的，需要在试点成功经验的基础上，结合专业技术顾问的帮助，建立最适合企业的方案。7）系统落地，阶段性复盘与改进在企业数字化转型过程中，企业高管（尤其是最高负责人）主要提供资源支持并推动整个公司数字化转型的节奏。人力资源负责人需要根据实际情况，持续总结提炼经验并固化对应的积极文化建设，将过程中产生的经验方法系统沉淀并广泛传播；团队负责人负责在试错的过程中高效迭代成功经验并持续优化方案；外部顾问则主要提供赋能培训、组织研讨、教练建议和成功案例研讨与引导。3.注意补充1）管理者注意企业数字化转型是一个长期系统的工程，要求管理者具备对应的基础知识，同时做好长期规划并形成合理预期，要在整个过程充分参与并及时复盘改进整个流程，最后要有决心并带领公司形成数字化转型的坚定共识。2）咨询顾问注意作为咨询顾问，需要对合作服务的企业充分研究，对行业和企业有全面透彻的认知；对企业数字化转型本身要有扎实的知识体系和丰富的案例沉淀；愿意在变革过程中陪伴企业一起持续努力，蜕变成长，全程参与并做好教练引导的职责，能够和企业各层级员工有效沟通，高质量协作。总结1）企业数字化变革转型是一个系统工程，通过整体着眼、分步实施、敏捷迭代、长期延展，进行长期努力和持续迭代。2）企业数字化转型建设首先要规避认知和方向上的错误偏差，形成一个关于数字化转型全面完成的认知，并真正发动企业全员参与这个过程。3）企业数字化转型主要包括七个方面：系统规划—建立认知和紧迫感—试点团队建设—及时复盘—经验分享与推广—整体方案设计—系统落地与改进4）在企业数字化转型变革过程中，企业管理者要持续学习并形成关于数字化的系统认知，具备长期主义者的理念并带领公司及时复盘迭代，达成变革转型的坚定共识。5）咨询顾问作为专家角色，需要具备系统的数字化知识技能和丰富的案例经验，对企业和行业有丰富扎实的研究与完整精准的认知，还要深度参与从方案设计到变革落地的全过程，发挥教练引导的导师作用，陪伴企业一起蜕变突破，真正实现企业数字化转型成功的战略目标。

2023/01/13

组织诊断，从“麦肯锡7S模型”说起

对于组织内部或者外部问题，发现了问题却不知道更深层次的原因是什么。头痛医头，脚痛医脚，这种方式不能深究问题的根源，治标不治本。因此就我们需要科学的组织诊断工具，运用诊断工具综合而全面发现问题，分析问题根本原因，进而全面地解决组织问题，推动组织健康发展。今天，我们来介绍组织诊断的主要工具之一，“麦肯锡7S模型”。一、什么“麦肯锡7S模型”“麦肯锡7S模型”源于2位闻名世界的管理学学者深入研究各行各业的领头公司所得，不仅具有深厚的学理基础，更具有超强的现实指导意义。它由结构、制度和战略3个便于直接管理的“硬件”要素与共同价值观、技能、风格和人员4个难以分辨、不易操作的“软件”要素组成。对于需要建设完善组织的公司来说，“麦肯锡7S模型”是不可或缺的“良方”。无论是难以捉摸的“软件”，还是实实在在的“硬件”，战略、制度、结构、风格、技能、人员和共同价值观7个要素同等重要。尤其是常常被企业忽视的人性，比如知觉、固执和非理性等，这些都可以被管理，而且是决定公司成败的关键要素，绝不能掉以轻心。企业要欲持续增长和繁荣，跨出的每一步都必须综合考虑上述7个要素。第一，战略。公司的战略是在全面衡量发展目标、实现目标的手段和途径的基础上，为了保证企业在激烈竞争中能脱颖而出并逐渐立于不败之地而做出的长期规划，它指引企业发展方向的同时又必须适时地根据市场发展和变化做出科学合理的调整。第二，结构。组织结构是公司的目标、战略规划、文化价值等得以落地的物质基础和根本保障。企业员工、职位、物资等如何协同，关系到企业资源是否能够合理有效安排，关系到企业的目标任务能不能在层层传达和分解后仍然顺利达成。值得注意的是，公司结构并非千篇一律，也不可能存在放之四海而皆准的组织结构，最好的结构只能是与企业战略规划保持一致。第三，系统。健全配套的制度能够详细地明确公司管理活动的各项流程与员工的职责安排，是企业发展和战略实施的重要保障。当然，制度体系是为战略服务的，因此，企业所制定的制度必须与其战略思想相符。第四，共同价值观。共同价值观的确立员工凝聚力，全体员工能够围绕公司的共同目标奋力前进。因此，企业必须利用各种可能的手段在员工中传播公司的战略思想和文化价值观，让所有的员工都深刻理解和掌握，进而用它们来武装自己、指引自己。第五，人员。战略的成功实施离不开人力支持。因此，培养与公司战略思想完美契合的员工是公司发展过程中的重中之重。第六，技能。员工仅有积极奉献的想法还不够，还必须具备公司所需要的技能。这一点除了在招聘的时候筛选，最重要的还是依靠公司建立的严密、系统的培训体系。第七，风格。管理者的管理风格在很大程度上决定了公司的整体走向。实践证明，适时的严格与适度的宽松都是有必要的。唯有这样才能在激发员工潜能和创造力的同时充分保障公司的正常秩序。麦肯锡7个要素中，共同价值观居于核心位置，时刻影响着其他6个要素的建设与发展。也就是说，战略、制度、结构、人员、技能、风格会随着公司创立之初的共同价值观的调整而做出调整。二、如何使用7S模型第一步，弄清自己使用该模型的目的是什么。是调整组织的内部结构，还是要解决引入新流程中面临的问题，抑或遇到管理层变动、实施新系统、兼并收购等难题。第二步，收集信息，也就是识别出在特定目标里需要进行调整的要素有哪些。第三步，根据所得的信息判断这些要素距离预定的水平还存在哪些不足和不协调之处？这时若用7S模型进行标记，就能在一定程度上保证所得结果的直观性，这里可以从以下3个问题入手。1、共同价值观与公司制度、结构、战略是否符合？如果不匹配，应该怎样调整？2、各项“硬件”元素，即结构、制度和战略之间是否互相匹配，需要做出怎样的调整？3、能力、风格、人员和共同价值观4个“软件”是否足以支持“硬件”，各项“软件”元素之间是否相互匹配，需要做出怎样的改变。在实际操作过程中，“麦肯锡7S模型”分两部分进行：第一部分是由共同价值观、战略和技能组成的制胜法则；第二部分是由风格、结构、人员和系统制度组成的执行杠杆。具体来说，制胜法则是为了引导员工，尤其是关键员工要学会完成自己的任务，主要由一套完整的目标、标准以及公司宗旨构成。执行杠杆则是为了推动制胜法则实施而设计的针对员工关键技能获取与共同价值观培育相关的一系列的激励、指导和监督。比如，企业当前阶段的目标是提升对质量的控制力，那么企业就要深入每个员工、每个组织、每个制度，从风格、制度、人员和结构4个方面采取全面的、体系化的落地举措。一般来说，公司内部团队效率不高，问题很有可能是7个要素之间发生了冲突，所以利用“麦肯锡7S模型”来分析企业的现状是很有意义的，但只有在确定要素改进方向的基础上，才能确保各个要素都朝着共同的价值观和目标前进。而企业要想实现真正的成功，其执行力就必须渗入公司的每一个细胞，其中员工激励和评价体系更是重中之重。

2023/01/11

项目案例：“4I螺旋”升级组织幸福指数

从VUCA时代到BANI时代，不确定性与脆弱性的特征越来越明显，越来越多的组织开始意识到，员工的动力不仅仅源于丰厚的薪资和福利。职场讨论中日益充斥的职业倦怠 (burnout)、闷爆 (boreout)、假性出勤(presenteeism) 和心理安全 (psychological safety) 等术语，昭示着企业人才管理战略固有模式的嬗变：疫情迫使人们开始不仅关注自己的工作，还更全面地看待自己的生活。根据调查结果，高达59％的受访者愿意接受较低的工资或放弃加薪或晋升的机会，以获得更好的工作与生活平衡、以及整体幸福感。数据的背后提醒了组织优先考虑事项已发生转移：幸福感现在已经成为不容忽视的问题组织需要关注各种有助于提升工作意义的个人幸福感的组成要素，包括身体、情感、心理健康以及职业发展等方面。近两年的一系列事件不过是将这种嬗变向前更推进了一步。远程工作带来了许多新的挑战，从维持团队精神到对抗孤独，再到看重工作与生活的平衡，我们已经看到了这些不同的因素是如何极大地影响员工动力，进而影响生产效率的。与此同时，有大量证据支持促进员工幸福感的好处。目前部分领先组织已开始采取行动，创造积极的办公文化，让各级员工都能感受到支持和赞赏，X公司便是一个鲜活的例证，X公司是全球领先的高效光伏材料研发和智造商，与益才开展合作建立起以幸福指数调研为主题的评价工具，并将其纳入公司的战略评价体系中。X企业的组织幸福指数模型，由“组织卓越、科技创新、组织健康、领导力、成长促进、人际和谐、员工关爱、成就幸福”8个一级维度，38个二级指标构成。该模型的内核是探究新时代背景下，组织和员工的关系，其典型的应用价值体现为：1、发现盲点开展全公司范围的调研，以发现员工幸福感方面的不足，然后与员工共同解决发现的问题，进而获得有意义的影响和改变。2、主动跟进积极主动，而不是等到员工来找上门或是正式年度业绩评估的时候才采取行动，这样不是频率太低，就是太迟。3、量化管理幸福本身是一种十分主观的感受，所以打造幸福组织有一个必须的前提，就是对幸福指数实行动态监测，通过定期调研、实时反馈帮助组织及时了解幸福企业建设的现状，把握目前影响员工幸福感的主要问题，进而在管理上做出针对性的改善和提升。调研报告的作用是通过数据支持的见解来指导完成这些优化决策，描述目前的状况，以及探索未来的发展趋势，让当下成为机遇之时。基于“4-I螺旋”的组织诊断逻辑依据益才组织调研系统“4I螺旋”理念，展开项目整体规划，从调研准备、数据收集、整理分析、现状洞悉至优化改善，基于数据实现员工与组织的双向螺旋发展。“4I螺旋”从以下4步展开：聆听了解员工心声，支持模型及问卷自定义，设置企业专属内容风格，营造最佳体验。1觉察觉察让组织变革发生，探索员工心声背后的含义，挖掘问题所在，益才诊断系统一键生成调研报告，迅速定位发展的重要突破点，对标行业数据，辅助组织内各团队明确定位，精准锁定利于发展或阻碍发展的关键项。1行动快速反馈，让员工看到组织的行动意愿。益才系统平台内置敬业度、满意度、组织健康度主题发展建议，提供改进优化的具体参考。由专业顾问协助开展服务，输出专业调研洞见，推动改变在组织内部发生。1改善迭代追踪执行情况，实现调研完整闭环。主题性调研题库，帮助实现对同一组织议题的持续追踪，横向比对分析趋势，纵向比对洞悉处境，结合时间周期的对比分析，一览组织变化趋势，持续探索。幸福指数调研成果01用数据说话此次项目的调研数据分析围绕以下3个方面展开：总体特征分析,旨在从整体的角度把握组织的优势和短板。机构特征分析,旨在把握各分支机构的提升关注点，并发现需要重点关注并提升的机构。群体特征分析,旨在了解不同群体的特点，聚焦需要重点关注的群体及其提升的关键问题。02用数据决策通过对8个一级维度幸福指数和离散系数的交叉分析，可区分出：集中高分、分散高分、集中低分、分散低分4个区域。对应改善优化的视角，即区分为：绝对优势区、标杆区、劣势区、机会区。通过对机会区一级维度下，相对应的二级指标进行离散趋势分析，锚定出关键二级指标，作为整体优化的发力点。“好钢使在刀刃上”，聚焦这些二级指标，并采取组织管理干预，将带来整体幸福指数水平较大的提升。诊断是优化的起点，结合关键指标，设定行动计划。BANI时代的到来，员工的工作压力随之增加，现在比以往任何时候都更应该开始实施职场幸福战略。这种需求不仅仅来自外部因素，年轻一代的劳动者和人力资源专家也越来越需要一种全面的健康工作管理方法；同时这又不仅仅是因为员工的需求，投资改善职场幸福会带来显著的 ROI，而沮丧、压力大的员工会对组织的业务产生负面影响。要使这些项目尽可能有效，就需要进行评估，以便了解员工的需求，确定可实现的目标，并提高参与度。企业发展离不开员工投入，伟大的战略蓝图依靠每位员工的努力与汗水淬炼实现，幸福水平体现着员工与企业的联结，是组织管理的智慧体现。益才与您一起探索，在聆听，觉察，行动，改善的螺旋发展中，打造有温度的组织！！！

2023/01/09

围绕关键岗位的识别与评价

今天的人力资源管理，越发强调与业务的紧密融合。我们提供的所有人力资源服务都要围绕业务的需要，以助力实现业务目标为准则。关键岗位识别，不是一个新话题，它是人力资源与业务部门紧密融合的基础，也是共创的产物，在组织人力资源管理中一直发挥着重要作用，使人力资源工作事半功倍。人力资源伙伴们，你是否有遇到过这样的困境：招聘需求多，招聘团队忙得不亦乐乎，用人部门却始终抱怨人手不够耽误关键进度？个别岗位的缺口，招聘了大半年始终没有进展，而组织内部也没有合适人选能够替补，成了难啃的骨头？员工激励机制一直在优化却没有突出的成效，没有体现对于重点人群的差异化管理？专业技术人员对个人成长空间的认识有限，岗位间的学习发展路径不清晰？如果你也有遇到此类困惑，那下面分享的关键岗位识别的话题，期待为你带来一些灵感和启发。怎样理解关键岗位？首先，让我们拉齐对关键岗位的理解。关键岗位有三个特点，第一，它在组织业务流程中处于关键环节，第二，它对组织战略目标的实现，发挥着重要且必不可少的作用；第三，它的任职要求较特殊，较难在短时间内通过外部招聘或内部人员培养予以替代。结合这三个特点需要注意的是，首先，关键岗位的衡量，要基于组织的战略目标，组织在不同时期、不同的战略目标下，需要以发展的眼光去评价关键岗位，关键岗位不是一成不变的；其次，关键岗位衡量的对象是岗位，而不是岗位上的任职者，它不涉及岗位任职者的绩效表现，也与岗位上任职人数众寡没有关系。为什么要识别关键岗位为什么识别关键岗位，它怎样使人力资源的工作事半功倍？如前所说，今天的人力资源管理，越来越强调与业务工作的紧密贴合，组织业务目标的实现，在很大程度上有赖于对人力的派兵布阵。对于组织来讲，尤其是体量庞大的组织，其机构、岗位、人员众多，组织有必要通过科学的方法来识别哪些岗位对组织战略目标的实现、对核心业务流程的运行起到关键作用，进而在人力资源管理中更聚焦这些岗位，实行重点管理和差异化管理，以期保留和发展关键岗位的人才，支持企业的正常运转和长远战略目标的实现。基于关键岗位的识别，我们在人力资源管理中，能够明确哪些岗位应优先保证其稳定性和人才供给，继而在招聘工作中据此分配资源制定招聘策略；在人员培养发展工作中，能够明确哪些岗位需要重点培训，并考虑设计岗位的继任计划；在绩效管理中，能够明确哪些岗位需要承载差异化的绩效目标；在薪酬管理中，能够明确重点要激励和保留的对象，设计针对性的激励和保留计划。关键岗位的识别过程关键岗位的识别，首先应保证其科学性和准确性。关键岗位的识别，从准备基础信息开始。如前所述，关键岗位有三个特点，因此我们需要准备好相关基础信息，如组织战略目标、组织的核心流程、组织架构、部门职责、岗位职责等信息。然后，确定此次参与评价的岗位范围，人力资源部可以按职能或职位序列制定计划分批开展。成立专家评价小组，对专家进行培训使其了解岗位识别的总体操作过程，掌握打分规则。专家小组可以由组织的管理层、职能部门主要负责人、人力资源部相关人员组成。由专家小组充分讨论交流，确定评价的维度及各维度所占的权重。最后，由专家小组依据各岗位实际情况，对参评岗位逐一进行评价打分，所有专家的打分的平均值，作为该岗位的最终得分。按照得分的高低，输出此次评估的关键岗位列表。关键岗位的评价维度就关键岗位的评价，组织可根据实际情况选择合适的评价维度，目前在实践中运用较为广泛的是通过岗位的战略价值和岗位的可替代性两个大维度去评价关键岗位。具体地，岗位的战略价值，可以通过岗位的价值评估和岗位在组织价值链中所处的位置两个子维度来评价，前者体现了岗位与组织战略目标和关键成功因素的关系，后者体现了岗位在组织核心流程中所承担的角色；岗位可替代性，可以通过岗位任职要求的多样性与岗位工作的独立性，和岗位任职者一般得培养周期两个子维度来评价，即从入职到胜任岗位所需要的培训时长。其中，在岗位的价值评估方面，国内外已有很多经典的研究成果，包括由美国薪酬专家爱德华•海等研发的海氏评价模型、美世的IPE职位评估系统、翰威特的六因素评估法以及CRG岗位评价模型等，这些研究成果使我们能够比较准确地量化岗位的相对价值。但值得注意的是，这些理论模型也有其局限性，包括它们更多用于衡量组织内各岗位的相对价值，较少系统地结合组织的战略目标，因此我们在确定岗位价值的评价子维度时，应侧重与组织战略和组织关键成功因素的结合。如前所述，在确定关键岗位的评价维度和子维度后，还要根据组织的实际情况确定各子维度在大维度中的权重占比，以体现组织对关键岗位评价各要素的侧重。科学、准确地识别关键岗位，是一项基础而必要的人力资源工作，也是贴近业务的开始。同时，关键岗位的识别，不是一劳永逸的过程，它要随着组织战略目标的调整或关键流程的转变而做相应的动态评估和更新。益才数字化人才管理平台，正在将关键岗位识别从线下搬到线上，不仅突破了人员和地域的限制，也使得关键岗位的识别和更迭工作更加敏捷、精准和高效。

2023/01/06

M集团赋能型敏捷数智化人才盘点

赋能型敏捷数智化人才盘点是指益才咨询顾问基于益才行业领先的数智化人才管理平台，从人才盘点的原理、技术路径、方法、流程，全方位、全天候赋能HR，使其熟练掌握数智化人才盘点核心技术与实战：从益才人才画像系统（Talent Profile）团队建模赋能、素质测评（Competency Assessment）系统赋能、360评估反馈（360Assessment Feedback）系统赋能、人才盘点（Talent Assessment）系统赋能、人才管理驾驶舱（Talent Management Cockpit）、人才盘点校准会赋能、测评报告解读赋能，以及人才盘点高管汇报材料撰写赋能等9个人才盘点核心技术，全力把HR培养成一个数智化人才管理专业顾问，能够独立承担大型集团公司的人才盘点项目。M集团是一家上市公司，近年来，集团业务高速发展，人员规模日益扩大，业务向多业态发展，集团计划通过人才盘点，串联起公司战略、业务战略和人才战略，建立支撑集团业务发展的人才梯队。经过两个月的赋能型敏捷数智化人才盘点项目的深度合作，目前M集团项目组熟练掌握高管访谈、人才盘点原理与技术、人才画像系统（Talent Profile）团队建模技术、素质测评（Competency Assessment）技术、360评估反馈（360 Assessment Feedback）技术、人才盘点技术。

2023/01/05

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：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。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。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。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。

2022/12/30

S公司干部评鉴体系建设

任正非先生认为：“人才不是企业的核心竞争力，人才管理能力才是“。一个企业要想生存，人才合格是基础，要想发展壮大，科学的人才评价体系是确保人才管理能力的前提条件。企业人才不合格则公司战略目标无法实现，也就很难生存下去。如果不能科学准确的评价人才，或企业人才的评价体系发生错误，企业的核心竞争力受到很大影响。S公司是一家员工规模数万人的大型央企，公司业务发展迅猛，对管理干部的选拔与发展成为公司干部管理的重要课题，S公司干部人才评鉴体系还存在一些问题：第一，人才评价缺乏科学性。技术职称、行政职务仍是评价人才的主要手段，学历、资历仍在干部选拔、收入分配中起着重要作用。第二，人才评价缺乏系统性。公司的的人才评价可能只有一两个方面，并未形成完整的全面的人才评价体系。第三，人才评价缺乏针对性。不同岗位的员工，评价的内容缺乏针对性。可能无法突出员工的优势，也无法获得准确的评价结果。益才咨询基于多年人才管理理论与咨询实践，从以下几个方面为S公司打造干部评鉴体系：基于冰山模型为基础为S公司建立分层分级的干部素质模型及胜任力指标库。基于管理层级、管理场景明确能力指标定义及关键行为标准。坚持从目标性、现实性、典型性、新颖性、区分性五星原则开发设计高信效度的管理情景评鉴试题库。人才评鉴技术赋能与技术转移。人才评鉴数据跟踪服务与评价工具迭代优化。

2022/12/28

“智慧才报”透视人才管理

“才报”的概念在成熟度较高的组织早就有所实践，并已验证是一种有效的对于传统人才管理工作的升级。数智时代快速而又复杂的变化常态需要以“数”来把握变化的根本和规律，掌握主动。才报实现了针对人才数据的统计和可视化；更为关键的是，基于数据的分析是高度相关的，是启发和影响战略的重要证据，可以更深入地理解当下所面临的问题，能对特定场景中问题的特定因果关系产生更为透彻的见解，发现存在的问题以及背后的原因，由此改变了我们以往组织凭直觉做决策的习惯和文化。我们来看下这个领域的标杆实践，百度SDC在六年左右的发展历程中，经历了几次极为关键的迭代更新，其中尤为瞩目的正是“才报”系统。在才报系统中，对人员发展和组织运行至关重要的分析数据（如人才齐备率、离职率等）都设有“警戒线”，系统会通过红灯（警告）、黄灯（提醒）等直观形式，告诉用户当前组织和个人存在的问题。用户点击这些数据，就可以看到对未来可能发生情况的预测、对问题产生原因的分析、相应的决策建议等丰富的内容。相比有形资产，人的行为更加复杂和难以预测。如何通过人力资源数据分析，监控企业状态，辨别需要重点关注的部门，发现影响企业的关键因素，预测劳动力水平，分析关键员工为什么离开，如何使员工高绩效产出等。基于对以上价值场景的人才数据应用，百度的才报系统实现了两个至关重要的功能：问题预警和驱动决策。一方面实现了在不同企业之间、企业不同阶段之间的人才数据比较，为管理者提供问题预警，提示在何时何地采取纠正措施；另一方面，才报提供了多视角的人才数据，通过不同群体、重点人群效能类指标的趋势分析，为人力资源管理决策、业务决策、组织管理决策提供了有力支撑。借由百度的标杆实践，我们来详细阐述下智慧才报的两大核心价值。价值一：问题预警01基于度量体系实现动态监测。三张人才报表主导的才报智慧系统，构建了人才管理工作的度量体系，它们就像财务借由三张财务报表建立了可以“放之四海而皆准”的度量标准一样，通用于不同性质、不同规模、不同类型的组织。当然，人才管理的度量体系构建并非一蹴而就，三张才报从“人才资产、组织效能、管理运营” 的维度搭建了度量体系的一级指标，为后续的度量、评估、诊断打下了基础，让度量体系有章可循，让人才管理工作有据可依。从流程管理的角度来说，我们可以度量的维度有数量、质量、速度、成本价值等，结合人力资源工作职能模块，度量指标设计如下。有了度量体系，也就有了量化的基础，就可以像管理有形资产那样管理无形资产，通过衡量分析来增加管理透明度。彼得·德鲁克“没有度量，就没有管理”的警言就是说的这个道理。仍以百度为例，他们的才报系统就依托自建的指标体系，拥有人才管理、运营管理、组织效能等两百多个关键指标，涵盖了人和组织的分析维度以及所有HR职能的衡量维度，从而更好地进行场景分析、模型分析、自定义分析。●人才配置指数：A1， A2●人才质量指数：A3， A4●运营效率指数：B1～B5●人才敬业指数：D4， D5●人才回报指数：A5， C1～C4●组织气氛指数：A6， B6， C5， D1～D3， D6， E1～E4如果没有以量化结果为导向，进行管理提升和优化，那么所有的管理都将是低效的。基于度量体系，平台就可以通过人力资源数据分析，动态监控企业人才管理的健康状态，辨别需要重点关注的部门。02设置预警指标，告知团队何时采取纠正措施。我们可以大胆地说，未来的企业一定会有两张报表：财报和才报，而且才报的战略意义更甚，两者最大的区别就是事先和事后。财报的结果往往是在事情发生之后告知收入多少、利润多少、经营结果如何，而才报则可以提前基于组织和人才的战斗力状况预警可能出现的经营风险。在企业里，事在人为，如果组织效率明显降低、战斗力明显不足，在过去只有等财报出来后才会发现，才能去干预，这个时候已经不可避免地给企业造成损失，但如果有才报就不一样了，可以用数据非常明确清晰地预警管理健康状况，促使管理者行为改变、引导管理完善方向。以大家都关注的关键人才流失率来举例：一旦关键人才流失率这项指标超过预警值，管理者登录时就会看到非常醒目的红灯预警状态，点击后可以看到流失率和自己的同比、环比，和其他部门的对比，显示出今年2月该群体的实时离职率出现异常，相比往年提前出现波动。并可以查看流失人员、流失原因、流失去向等各项详细信息及相关分析，即可立即进行专题分析，包括：企业内部因素，竞争对手情况，劳动力市场趋势等维度分析。在业务端发现问题前提供出现该现象的原因以及离职员工的流动方向等信息，还可以查看系统提供的“管理锦囊”，这就使得HR和业务部门能够更快速响应，做出调整。这样的才报除了预警之外还会促动管理者行为并提供指标优化解决方案，这样HR无须多说话，但对管理者的影响、对组织和人才发展的影响却是非常即时和前置于财务结果的。HR部门可以通过整体规划确保数据分析具备一定的预警性，设置关键指标的监测系统，方便各部门“各取所需”，依据高管、业务负责人、HR部门、员工不同对象的决策场景可设置为：人才画像分析、流动分析、离职预测、继任规划、人才库、人力资本及效率分析等。价值二：驱动决策智慧才报系统可以科学地支撑管理层的决策。以往的决策更多依赖于有限的、孤立的数据，而智慧才报系统充分利用AI技术，捕获企业经营管理和人力资源管理中的行为数据，形成人力分析的管理实践、员工能力、关键绩效驱动等多个维度；同时利用大数据技术，实现企业之间、行业之间的外部对标分析，例如：编制、人员增长率、招聘效率、离职率、绩效与劳产率等对标分析，有效帮助企业透过现象看到本质，实现因果分析和动态变化趋势的推演；同时，函数、建模等方式可以有效地分析组织健康度的现状并预测未来存在问题，防患于未然，在组织人员布局、组织核心人才任用及发展、梯队人才建设等场景中提供决策支持，实现从决策困难到智能决策的改变。简而言之，人才管理的洞察分析主要是利用数智技术捕获历史数据，行为数据，前瞻性预测未来的动态变化问题，进而洞察出相应的企业人才管理变化，并制定相应的人才策略。01洞察根因智慧才报系统的重要功能在于穿透数据，借助联动、下钻、挖掘、预警等方法，挖掘事物潜在的关联性，在多种数据技术的探索过程中发现企业、组织、员工未曾意识到的新问题，为绩效改进提供机会或原因，据此设计人才管理综合解决方案、产品和服务，帮助企业做好宏观行为层面的战略决策，并与公司盈利挂钩。智慧才报的三张报表针对的是“人才资产、组织效能、管理运营”主题，此外企业还可以基于自身战略和业务需求，设计诸如“战略人力配置、人力资源运行、人才厚度”等核心维度的人才数据分析报表，在数据中发现问题，生成关键人才议题专题分析报告。组织是一个系统，每一个节点都有相关性或因果关系，穿透数据其实就是透过现象看本质，不断找到根本问题的过程，也只有找到现象背后的问题及原因，才能真正解决问题。这也正是智慧才报的关键价值——找到问题，界定问题，解决问题。02预测趋势基于大量的数据及过往经验参照，我们可以进一步利用数据知识和电脑编程来建立数学模型，对数据走势进行预测。不少公司已经在尝试利用大数据通过数据建模进行员工离职的预测分析。乍一看就像魔法，预测从何而来？通常的做法是基于业务的需求，与算法工程师进行配合将数据进行更进一步的机器学习处理，由于预测本身存在不确定性，因此如何来验证和利用预测结果也是需要业务专家和算法工程师紧密配合和合作讨论。预测分析需要有更多的数据分析专业知识，在数据建模这项工作上，普通HR很难实现，因而可以成立专业的人力数据分析团队，或者和拥有专业数据分析能力的IT部门、外部供应商合作。HR提出人力资源运营过程中的痛点、需求和想法，让专业的数据专家帮助企业进行预测分析，并依据以往的经验来共同验证准确性。要实现有效预测，除了专业的数据分析能力外，还需要引入业务数据，将各事业部业务指标结合财务、人力等指标进行综合分析，并回归到人力资源工作典型场景（如招聘、培训、绩效、薪酬、离职、人工成本、收入、人才队伍建设、人员结构等），了解人力资源在其中的助力点，清晰需要配备的人员资源、人员需要具备的资质、需要的预算和投入等，当所发生的变化反映到人员数据上，对应的流程、离职率等多个方面也会发生变化，最终实现多个维度综合分析后的预测，并给予业务参考。

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