人才标签技术在人才管理数字化工作中的应用
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2020年8月国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,提出要促进国有企业数字化、网络化、智能化发展,增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力,提升产业基础能力和产业链现代化水平。
2023年4月,国资委召开国资央企信息化工作推进会议,强调要着力提高智能监管水平,全面推进国资央企云体系和大数据体系建设,持续健全完善信息化工作保障机制,在建设世界一流企业过程中,同步建成一流信息化能力,以“智慧国资、数字央企”建设,更好促进国资监管效能提升,加快推进国资央企高质量发展,为推进国家治理体系和治理能力现代化贡献更大力量。
在这一背景下,国有企业人力资源部门一方面需要建设一支数字化转型所需要的人才队伍,另一方面也需要承接业务数字化转型战略,推进人力资源数字化工作,实现人才数据动态在线,提升人才资源配置的效率,助力业务转型发展和公司治理水平的提升。
近几年,由于人才标签技术能够呈现更为丰富、动态的人才数据,更加便捷地进行人才筛选和分析,提升了人才识别和配置的效率,也为下一步的人才智能推荐和智能决策建立了基础,因此在人力资源数字化工作中受到了更多的关注,已有不少企业开展了相关研究和探索实践。
01 人才标签常见应用场景
人才标签技术受互联网的用户画像和用户标签启发,将人才的典型特征数据化、标签化,形成数字化的人才画像,清晰全面地呈现人才信息。
人才标签目前主要有以下几个常见的应用场景。
①数字化人才档案。主要用于企业关键人才特别是管理干部的人才档案,汇总基本信息、绩效考核、经历履历、能力潜力评价等信息,全面掌握关键人才的情况,也有利于开展后续的人才培养、选拔任用等工作。
△ 图1全景人才数字档案
②人才搜索和对比。发展新业务、开拓新区域,或者重要岗位出现空缺,企业可以根据用人需求定义关键词,从已有的数字化人才库中进行搜索,定位符合要求的人才。如果存在多个候选人,还可以调取他们的人才档案进行比较,选择更合适的人才。例如某企业的总经理需要获得35岁以下的高潜人才名单,并区分不同事业部或职能条线;HR需要在企业中寻找具备数据分析能力的员工,承担某项重要任务或加入新组建的团队等。
△ 图2人才搜索示意图
△ 图3 人才对比示意图
③人才分析和高管人才管理驾驶舱。主要用于企业整体人才结构和质量的分析,也可以基于不同业务单元开展人才分析,实时掌握企业当前的人才情况,制定人才管理策略。
△ 图4人才分析示意图
△ 图5 高管人才管理驾驶舱示意图
02 人才标签的两类典型需求
人才标签更适用于大中型企业,特别是多业务板块的情况,往往因为关键岗位的人才规模较大,人员内部轮岗调动频繁,需要信息化手段提升人才配置的效率。
但由于人才管理成熟度和人力资源信息化基础不同,与我们合作的国有企业在应用人才标签时,通常有以下两种类型(表1)。
03 人才标签建设三步法
人才标签建设包含两个层面,一是数据层,包括标签体系的梳理和人才数据的收集,它的来源和基础是企业的人才管理工作;二是系统层,包括标签结果的在线呈现和应用,例如人才档案、人才搜索、人才对比、人才分析及智能推荐等,它的基础主要是企业的人力资源信息系统,少部分可能会需要业务系统、财务系统的支撑。
第一步,标签梳理。首先圈定要通过人才标签入库的人群范围,涉及哪些层级、序列、岗位,然后围绕这些对象规划需要哪些标签。常用的人才标签包括个人信息、经历、能力、潜力、价值观等(表2);除了基础标签之外,还有反映企业日常看人习惯的复合标签(图6),通过几个基础标签组合而成,例如销售精英、优秀年轻干部、大项目操盘手等。
△ 图6 复合标签示意图
人才标签并非越多越好,从长期应用角度出发,要考虑以下几个因素。首先是可获得性,如果标签数据收集成本很高,但带来的价值有限,就没有必要纳入标签库。其次是符合现有人才管理水平,没有必要生造一些企业管理者并不熟悉的专业术语,或者强行改变他们的看人习惯,这样只能降低标签库的使用频率;如果确实想提升管理者的人才管理水平,需要配套对应的人才管理项目,并在日常管理流程中进行强化;此外,建议选择既有咨询经验也有系统实施经验的供应商一起合作,在确保短期实用性的同时,兼顾系统长期使用的可扩展性。最后如果有条件,可以进行标签的有效性验证。例如对300人左右的样本数据进行统计学分析,以绩效、晋升结果等作为效标,同时开展访谈调研和问卷调研,筛选出和绩优更相关的人才标签。
第二步,标签运营。先明确打标签的规则,再初始化标签并持续运营。一般分为两类,自动标签和手动标签。
自动标签由信息系统根据定义好的公式进行计算,直接打标签,多为定量标签,例如35岁以下可以通过当前日期减去生日计算得出,司龄5年以上可以通过当前日期减去入职日期得出,又如连续三年高绩效可以设定三年的绩效均为B及B以上。
手动标签通常借助招聘、人才盘点、晋升、高潜选拔培养等人才管理活动(图7),由直接上级、员工本人或HR人工打标签,标签结果通常需要HR进行复核确认;有的标签例如特长、兴趣类标签可以考虑进一步开放员工之间互相打标签。
△ 图7 人才标签数据收集场景
第三步,标签应用。目前人才标签的应用主要集中于人才档案、人才搜索和对比、人才分析等场景,为人才规划、盘点、晋升选拔、调动任用、培养发展等人才管理业务提供数据。在系统呈现上,需要充分考虑企业现有人才管理的流程和规则,方便管理者进行人才信息的阅读和搜索,从而辅助人才决策。
由于关键岗位所需的人才往往职责复杂、能力要求综合,企业对于岗位特点的研究和人才成长规律的研究尚不充分,较难通过人才标签和岗位标签的匹配进行智能人才匹配,更多还是依赖人为的考察和干预;未来如果能在这些方面有更多实证性的研究,并借助AI等工具,预计人才标签技术可以在人才智能推荐与智能决策等方面有更深入的应用。
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2020年8月国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,提出要促进国有企业数字化、网络化、智能化发展,增强竞争力、创新力、控制力、影响力、抗风险能力,提升产业基础能力和产业链现代化水平。
2023年4月,国资委召开国资央企信息化工作推进会议,强调要着力提高智能监管水平,全面推进国资央企云体系和大数据体系建设,持续健全完善信息化工作保障机制,在建设世界一流企业过程中,同步建成一流信息化能力,以“智慧国资、数字央企”建设,更好促进国资监管效能提升,加快推进国资央企高质量发展,为推进国家治理体系和治理能力现代化贡献更大力量。
在这一背景下,国有企业人力资源部门一方面需要建设一支数字化转型所需要的人才队伍,另一方面也需要承接业务数字化转型战略,推进人力资源数字化工作,实现人才数据动态在线,提升人才资源配置的效率,助力业务转型发展和公司治理水平的提升。
近几年,由于人才标签技术能够呈现更为丰富、动态的人才数据,更加便捷地进行人才筛选和分析,提升了人才识别和配置的效率,也为下一步的人才智能推荐和智能决策建立了基础,因此在人力资源数字化工作中受到了更多的关注,已有不少企业开展了相关研究和探索实践。
01 人才标签常见应用场景
人才标签技术受互联网的用户画像和用户标签启发,将人才的典型特征数据化、标签化,形成数字化的人才画像,清晰全面地呈现人才信息。
人才标签目前主要有以下几个常见的应用场景。
①数字化人才档案。主要用于企业关键人才特别是管理干部的人才档案,汇总基本信息、绩效考核、经历履历、能力潜力评价等信息,全面掌握关键人才的情况,也有利于开展后续的人才培养、选拔任用等工作。
△ 图1全景人才数字档案
②人才搜索和对比。发展新业务、开拓新区域,或者重要岗位出现空缺,企业可以根据用人需求定义关键词,从已有的数字化人才库中进行搜索,定位符合要求的人才。如果存在多个候选人,还可以调取他们的人才档案进行比较,选择更合适的人才。例如某企业的总经理需要获得35岁以下的高潜人才名单,并区分不同事业部或职能条线;HR需要在企业中寻找具备数据分析能力的员工,承担某项重要任务或加入新组建的团队等。
△ 图2人才搜索示意图
△ 图3 人才对比示意图
③人才分析和高管人才管理驾驶舱。主要用于企业整体人才结构和质量的分析,也可以基于不同业务单元开展人才分析,实时掌握企业当前的人才情况,制定人才管理策略。
△ 图4人才分析示意图
△ 图5 高管人才管理驾驶舱示意图
02 人才标签的两类典型需求
人才标签更适用于大中型企业,特别是多业务板块的情况,往往因为关键岗位的人才规模较大,人员内部轮岗调动频繁,需要信息化手段提升人才配置的效率。
但由于人才管理成熟度和人力资源信息化基础不同,与我们合作的国有企业在应用人才标签时,通常有以下两种类型(表1)。
03 人才标签建设三步法
人才标签建设包含两个层面,一是数据层,包括标签体系的梳理和人才数据的收集,它的来源和基础是企业的人才管理工作;二是系统层,包括标签结果的在线呈现和应用,例如人才档案、人才搜索、人才对比、人才分析及智能推荐等,它的基础主要是企业的人力资源信息系统,少部分可能会需要业务系统、财务系统的支撑。
第一步,标签梳理。首先圈定要通过人才标签入库的人群范围,涉及哪些层级、序列、岗位,然后围绕这些对象规划需要哪些标签。常用的人才标签包括个人信息、经历、能力、潜力、价值观等(表2);除了基础标签之外,还有反映企业日常看人习惯的复合标签(图6),通过几个基础标签组合而成,例如销售精英、优秀年轻干部、大项目操盘手等。
△ 图6 复合标签示意图
人才标签并非越多越好,从长期应用角度出发,要考虑以下几个因素。首先是可获得性,如果标签数据收集成本很高,但带来的价值有限,就没有必要纳入标签库。其次是符合现有人才管理水平,没有必要生造一些企业管理者并不熟悉的专业术语,或者强行改变他们的看人习惯,这样只能降低标签库的使用频率;如果确实想提升管理者的人才管理水平,需要配套对应的人才管理项目,并在日常管理流程中进行强化;此外,建议选择既有咨询经验也有系统实施经验的供应商一起合作,在确保短期实用性的同时,兼顾系统长期使用的可扩展性。最后如果有条件,可以进行标签的有效性验证。例如对300人左右的样本数据进行统计学分析,以绩效、晋升结果等作为效标,同时开展访谈调研和问卷调研,筛选出和绩优更相关的人才标签。
第二步,标签运营。先明确打标签的规则,再初始化标签并持续运营。一般分为两类,自动标签和手动标签。
自动标签由信息系统根据定义好的公式进行计算,直接打标签,多为定量标签,例如35岁以下可以通过当前日期减去生日计算得出,司龄5年以上可以通过当前日期减去入职日期得出,又如连续三年高绩效可以设定三年的绩效均为B及B以上。
手动标签通常借助招聘、人才盘点、晋升、高潜选拔培养等人才管理活动(图7),由直接上级、员工本人或HR人工打标签,标签结果通常需要HR进行复核确认;有的标签例如特长、兴趣类标签可以考虑进一步开放员工之间互相打标签。
△ 图7 人才标签数据收集场景
第三步,标签应用。目前人才标签的应用主要集中于人才档案、人才搜索和对比、人才分析等场景,为人才规划、盘点、晋升选拔、调动任用、培养发展等人才管理业务提供数据。在系统呈现上,需要充分考虑企业现有人才管理的流程和规则,方便管理者进行人才信息的阅读和搜索,从而辅助人才决策。
由于关键岗位所需的人才往往职责复杂、能力要求综合,企业对于岗位特点的研究和人才成长规律的研究尚不充分,较难通过人才标签和岗位标签的匹配进行智能人才匹配,更多还是依赖人为的考察和干预;未来如果能在这些方面有更多实证性的研究,并借助AI等工具,预计人才标签技术可以在人才智能推荐与智能决策等方面有更深入的应用。
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