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內(nèi)容來源：2019年9月5日，前輝瑞中國人力資源運營負(fù)責(zé)人徐剛先生在由中國領(lǐng)先的人力資源媒體公司HRoot重磅打造的中國領(lǐng)袖級人力資源年度峰會--“2019 HRoot中國人力資本論壇”上分享了以“管理賦能：大數(shù)據(jù)與AI賦能人力資源的思考與實踐”為主題的演講，HRoot作為主辦方，經(jīng)演講者審閱授權(quán)后發(fā)布。 作者：徐剛 個人公眾號：深藍(lán)信息 閱前請思考以下問題： HR如何順應(yīng)大數(shù)據(jù)和AI的時代？大數(shù)據(jù)和AI如何能夠賦能于日常HR的工作？HR要去考大數(shù)據(jù)和AI職業(yè)資格認(rèn)證嗎？大數(shù)據(jù)和AI會讓HR失去工作嗎？以下正文，enjoy~ 大家下午好。今天我要分享的話題是——管理賦能：大數(shù)據(jù)與AI賦能人力資源的思考與實踐。
首先簡單做下自我介紹，我大學(xué)畢業(yè)開始工作時是程序員出身，然后在IBM從事項目管理工作。在IT行業(yè)工作期間遇到了大數(shù)據(jù)時代。我們從以下這張紛繁復(fù)雜的圖中看到大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）包括了基礎(chǔ)設(shè)施、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等各種產(chǎn)品，很多不同行業(yè)、不同類型公司也在進(jìn)行各種各樣的嘗試。 圖：2018大數(shù)據(jù)&AI全景圖 當(dāng)時，作為在大學(xué)期間考過高級程序員并在讀大學(xué)期間獲得過數(shù)學(xué)建模全國一等獎的我，在思考自己是不是也應(yīng)該順應(yīng)時代，去學(xué)學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)呢？在網(wǎng)上查找了一些資料后，我發(fā)現(xiàn)除了高數(shù)、線性代數(shù)、概率論這些基礎(chǔ)課程以外，機(jī)器學(xué)習(xí)還要掌握數(shù)值分析、隨機(jī)過程、隨機(jī)偏微分方程、常微分方程、偏微分方程等等。在看到這么多我從來沒見過的專業(yè)術(shù)語之后，我放棄了學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的這個想法，心想：好像自己有些跟不上IT時代的節(jié)奏與步伐了啊。那我該怎么辦呢，于是，就機(jī)緣巧合地轉(zhuǎn)行做HR了！以上的敘述中雖然有些小小夸張的成分，不過主要是為了告訴大家我之前作為IT從業(yè)人士都很難趕上當(dāng)今知識爆炸、技術(shù)快速迭代的節(jié)奏。也為了引出如下HR可能在工作中的一些疑問。在座的HR們在應(yīng)對周遭數(shù)字化時代的過程中是否也會有如下的一些疑問：- HR如何順應(yīng)大數(shù)據(jù)和AI的時代？
- 大數(shù)據(jù)和AI如何能夠賦能于日常HR的工作？
- HR要去考大數(shù)據(jù)和AI職業(yè)資格認(rèn)證嗎？
- 大數(shù)據(jù)和AI會讓HR失去工作嗎？
先回答最后一個問題，根據(jù)行業(yè)調(diào)查報告，在未來的十幾二十年之內(nèi)，大數(shù)據(jù)和AI是不會讓我們失去很多工作的，最多可能就20%~30%的工作會被取代。然后我們再來看看HR要不要考證這個疑問。俗話說知己知彼，百戰(zhàn)不殆。所以我們先來看看，如果HR想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)和AI，我們的競爭對手是什么樣子的？圖：大數(shù)據(jù)及人工智能人才專業(yè)分布數(shù)據(jù)來源：e成科技《2017大數(shù)據(jù)及人工智能人才發(fā)展報告》從上圖中我們可以看到，大數(shù)據(jù)和人工智能人才大都是計算機(jī)、數(shù)學(xué)、自動化、電子信息、軟件工程等專業(yè)。轉(zhuǎn)型做HR的比例是小之又小。我們再來看看領(lǐng)英的HR人才最新報告，可以看到大多數(shù)HR是人力資源、英語、心理學(xué)等專業(yè)出身。這兩種不同專業(yè)類型人才之間有什么本質(zhì)的區(qū)別呢？從以上網(wǎng)絡(luò)找到的這些有趣的圖片中，我們可以看到有很多的區(qū)別。其次是思維習(xí)慣，理科型思維的人喜歡把很多事情都放得很規(guī)整，比如說東西都要擺放得很規(guī)整；但是文科型思維的人在多數(shù)情況下會更講究藝術(shù)和品位。不一樣的思維方式導(dǎo)致你要從任何一邊往另外一邊去跨界的話，都會是一個很大的挑戰(zhàn)。因此，如果讓HR去考大數(shù)據(jù)或者AI的認(rèn)證，理論上是不太現(xiàn)實的。既然很難考出大數(shù)據(jù)和AI的專業(yè)認(rèn)證，那我們的HR如何來應(yīng)對大數(shù)據(jù)和AI時代的挑戰(zhàn)呢？我們先暫時跳脫出大數(shù)據(jù)和AI看看下面的圖，從以下的圖中我們可以發(fā)現(xiàn)HR各模塊的工作都是和人性需求相關(guān)的，馬斯洛需求的各個層次都有各種不同的人力資源工作內(nèi)容相匹配。因此HR所擅長的，是如何在日常工作中考慮人的問題。同時，HR雖然無需去了解技術(shù)細(xì)節(jié)，但是我們需要去關(guān)注大數(shù)據(jù)和人工智能的趨勢，你不必知道它是怎么做出來的，但是你需要知道它能做什么。在下圖中是最新的網(wǎng)上可以查找到的2020大數(shù)據(jù)和人工智能趨勢。圖：2020年大數(shù)據(jù)和人工智能趨勢HR可以作為員工需求與技術(shù)實現(xiàn)之間的紐帶。在大數(shù)據(jù)時代，HR更需要創(chuàng)新思路勤思考，基于我們對于人性需求的了解，去看看這些需求如何可以和一些最新技術(shù)趨勢相連接。同時對于HR部門中一些簡單重復(fù)的工作，可以考慮自動化的嘗試，然后用自動化節(jié)省下來的人力物力，去考慮如何提升HR對于員工服務(wù)的溫度。HR只需要思考需求方向，至于具體技術(shù)相關(guān)的研究可以交給專業(yè)的公司、部門和人去做。 例如，在敬業(yè)度和團(tuán)隊協(xié)作狀態(tài)的評估工作上，通常很多公司通過一年一次的調(diào)查來進(jìn)行。但其實在做調(diào)查的時候，員工的打分會和本人當(dāng)時的心情或者其他臨時因素有關(guān)。在這種情況下，結(jié)果就變得不太可信，而且也不能隨時真實反映公司員工團(tuán)隊的真實狀況。我們可以思考下有什么最新的大數(shù)據(jù)和人工智能趨勢可以來解決這個問題。從技術(shù)趨勢中看到有情感計算與識別的應(yīng)用，我們就可以想到是否可以通過人工智能分析員工的公司郵件、視頻、電話會議錄音來判斷員工在公司中工作時的狀態(tài)；也可以通過職場物聯(lián)網(wǎng)的趨勢聯(lián)想到是否可以通過手環(huán)來跟蹤員工的健康和情緒狀況，從這些數(shù)據(jù)可能就可以真實反映出實時的員工敬業(yè)度及團(tuán)隊合作的情況。現(xiàn)在也應(yīng)該已經(jīng)有公司在做一些這樣的初步嘗試。所以，敢于思考可能就會有可能實現(xiàn)。當(dāng)然，與此同時還會帶來個人隱私的問題。基于數(shù)字化倫理與道德相關(guān)趨勢，HR可以依據(jù)對人性的了解，多思考提出更多的見解和建議，看看到底怎么樣來實現(xiàn)人工智能和隱私保護(hù)之間的平衡。我們再來看看在體驗式培訓(xùn)和及時激勵的需求中，我們可以利用新技術(shù)做的事情。對于體驗式培訓(xùn)的需求，虛擬現(xiàn)實體驗的技術(shù)已經(jīng)很成熟了。因此可以考慮用虛擬現(xiàn)實的方式來加強(qiáng)員工的學(xué)習(xí)體驗。對于及時激勵的需求，有些公司已經(jīng)開始通過制作電子賀卡的方式來進(jìn)行相互感謝。從行為學(xué)設(shè)計角度我們可以利用技術(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)功能，讓員工在收到感謝的同時再給予一定的積分，并且讓這些積分可以立即消費換取禮品，這樣就能通過多次及時激勵的體驗，固化員工的正向行為、賦能員工。鼓勵和引導(dǎo)員工在下一次遇到同樣情況時，做出最被鼓勵的行為反應(yīng)。最后我們再舉例分析共享服務(wù)中心中遇到的員工咨詢、日常流程及工作。我們可以通過人工智能來回答員工問題并持續(xù)自我學(xué)習(xí)提升回答的準(zhǔn)確度；同時，我們可以利用流程自動化技術(shù)來將一些日常的重復(fù)工作轉(zhuǎn)變成無人化操作。目前在重復(fù)工作自動化這塊已經(jīng)有很多最新的技術(shù)可以實現(xiàn)了。在思考之后，我們還需要通過實踐來驗證這些思考是否可以變?yōu)楝F(xiàn)實。剛才我們暢想的一些方案，其實已經(jīng)正在HR業(yè)界逐步發(fā)生，這也印證了我們的積極思考是可以帶來實戰(zhàn)價值的。接下來我將和大家分享我實際經(jīng)歷過的大數(shù)據(jù)及AI在HR的嘗試。目前很多的制藥公司都在經(jīng)歷合久必分、分久必合的并購事件。近年國家政策的頻出引起的震蕩和變化，也導(dǎo)致了很多外資制藥公司近兩年都在面臨高離職率的問題。傳統(tǒng)的離職訪談并不能解決當(dāng)前存在的這些問題，所以需要積極尋求新的解決辦法。因此相應(yīng)產(chǎn)生了離職率預(yù)測分析的這樣一個項目。其目標(biāo)是期望通過大數(shù)據(jù)的分析來找出離職因素并建立預(yù)測模型。在大數(shù)據(jù)項目中，如何能收集到盡可能多的數(shù)據(jù)是首要的挑戰(zhàn)。為了有更多的數(shù)據(jù)，我們需要考慮除HR以外，其他財務(wù)、銷售、市場等其他部門的數(shù)據(jù)。因此，項目需要得到公司最高層的支持。這樣可以在公司中讓所有的部門齊心協(xié)力更有效地配合。考慮到數(shù)據(jù)的安全性，和公司內(nèi)部數(shù)據(jù)分析部門合作，利用已有的分析經(jīng)驗和軟件，是一個比較安全和有效率的方式。通過分析，我們會得到一些行為數(shù)據(jù)，比如說3個月內(nèi)如果報銷金額下降、或者銷售達(dá)成率有40%下降，這樣的員工離職風(fēng)險相對較高。我們還發(fā)現(xiàn)，特定城市特定薪資范圍的員工離職風(fēng)險高，中低績效人員離職風(fēng)險高等等因素。我們會根據(jù)分析而得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險分?jǐn)?shù)評估。通過幾個月之后實際離職的情況來評估預(yù)測模型的準(zhǔn)確性并進(jìn)行驗證和調(diào)整，我們可以看到，離職預(yù)測的準(zhǔn)確率是不斷提升的。第一，要去驗證HR預(yù)測的一些發(fā)現(xiàn)，是不是跟我們的經(jīng)驗分析是一致的。我們要讓機(jī)器學(xué)習(xí)，給機(jī)器反饋。 第二，HR需要考慮人性相關(guān)的問題。例如，得到的離職預(yù)測結(jié)果到底要不要跟經(jīng)理溝通呢？在當(dāng)前階段我們不建議和經(jīng)理進(jìn)行直接溝通，只供HRBP進(jìn)行參考并從側(cè)面進(jìn)行在必要的時候結(jié)合其他信息做一些干預(yù)，避免一些經(jīng)理和員工之間不必要的矛盾。如何應(yīng)對分析結(jié)果，這也是HR很重要的價值之一。 在整個項目的過程中我們發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)質(zhì)量上的一些挑戰(zhàn)，日常的數(shù)據(jù)由于日積月累的問題會存在錯誤的數(shù)據(jù)。根據(jù)相關(guān)調(diào)研報告，很多公司需要花費80%的時間進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，來解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。
我們是如何在做大數(shù)據(jù)分析的時候來解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題？我們需要靠數(shù)據(jù)說話，引進(jìn)了流程自動化工具（RPA – RoboticProcess Automation）對數(shù)據(jù)質(zhì)量依據(jù)相應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行核查，生成相關(guān)錯誤分析報表，觸發(fā)數(shù)據(jù)更正，特別是流程的持續(xù)改進(jìn)。然后通過持續(xù)的數(shù)據(jù)核查結(jié)果來跟蹤流程改進(jìn)的有效性并進(jìn)行必要的調(diào)整。- 7*24小時無休，可以完成大量和頻繁的數(shù)據(jù)核查
- 數(shù)據(jù)核查規(guī)則的靈活制定
- 自動郵件通知員工去修改員工自助服務(wù)相關(guān)的錯誤數(shù)據(jù)
在大數(shù)據(jù)和AI時代，HR要更有想法，而不是去懂算法- 創(chuàng)意、情感、溫度、人與人的連接是很長一段時間內(nèi)AI所代替不了的HR價值。
- HR需要考慮更多可能的大數(shù)據(jù)與AI的應(yīng)用場景，把研究的任務(wù)交給專家們和AI去做。
- 數(shù)據(jù)質(zhì)量是大數(shù)據(jù)分析的前提，因此需要在日常工作中做好數(shù)據(jù)收集整合和清理的工作。
- 通過機(jī)器學(xué)習(xí)能持續(xù)迭代產(chǎn)生更優(yōu)化的結(jié)果，并通過人工無法完成的動態(tài)模型進(jìn)行預(yù)測和防范。
- HR通過實踐經(jīng)驗來積極驗證大數(shù)據(jù)及AI分析結(jié)果，才能幫助機(jī)器更好地自我學(xué)習(xí)提升，更好地為我們服務(wù)。
以上就是，前輝瑞中國人力資源運營負(fù)責(zé)人徐剛先生在“2019 HRoot中國人力資本論壇”上的分享。 想領(lǐng)略徐剛先生演講現(xiàn)場的風(fēng)采 了解大會現(xiàn)場的盛況？ 
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