数据化管理趋势下人力资源外包模式创新，本文主要内容关键词为：外包论文,趋势论文,人力资源论文,模式论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着科技的迅猛发展，企业的关键性资源从资本向数据、信息、知识和智力方向转变。为在激烈的市场竞争中立于不败之地，企业需充分整合和利用现有资源，以高质量、低成本、快速度及完善服务同对手展开竞争，进而获取独特的持续发展的竞争优势。被自身资源束缚的企业单纯依靠内部优势很难在激烈的竞争中屹立不倒，因而需积极寻求和利用外界资源来应对复杂的环境变化。正是在这种背景下，人力资源外包得以产生，其主要思想就是借助于优势互补原理，把具备竞争优势的业务保留下来，而把其余业务交付给更具专有知识和成本优势的机构来完成。由于分工不断细化，人力资源管理逐渐演变为一种高度专业化的技能，而人力资源外包公司的涌现为这一行为的进行提供了可能及必要条件。 人力资源外包是企业根据自身发展需求将一些人力资源管理的日常性工作委托给第三方人力资源管理外包服务组织或机构代为处理，主要涉及人才需求分析、职位设计、拟定岗位描述、薪酬体系设计、绩效考评管理、人力资源政策、人力资源战略等人力资源管理各方面。由于人力资源外包承接方需要具备更专业的知识储备，并能集中力量关注和研究最先进的人力资源管理实践，因此人力资源外包可以在人事方面为企业注入新的活力。 在大数据时代，数据化对人力资源的传统管理将有颠覆性的改变，人力资源部门的工作方式已经从人们印象中的感情用事变成了大量依赖理性的数据进行分析。数据化带给企业的战略价值和组织结构的扁平化和无边界化都使得人力资源管理必须依托数据化和信息化进行。数据化使人力资源管理更加缜密和高效，在传统人力资源的各个模块中挖掘出更多的价值以备决策者使用。 在此背景下，数据化人力资源管理是大势所趋，基于算法的精确匹配已全面涉及到招聘、培训、绩效、薪酬、福利等各个领域，而且对企业人力资源的外包和模式创新带来深远的影响。 数据化人力资源管理创新 数据化使人力资源的管理模式发生了巨大的变化，同时也给人力资源外包公司的商业模式变革带来了巨大的机遇和挑战。数据化背景下的人力资源管理使外包公司和人力资源部门的角色定位都发生了逆转，合作的边界愈加清晰，合作的内容却日趋紧密，战略联盟型和教练式的合作模式成为人力资源外包的基本形态。 数据化背景下的人力资源管理和外包，迫使人力资源管理职能进一步拓展。人力资源的管理效率极大提升，角色的转换是工作的内容也是基于数据化的挖掘与处理后做出理性的决策。 数据处理与挖掘重新定义人力资源工作 大数据时代企业经营环境的特点是以数据为决策的依据、信息系统成为数据集成的平台、数据网络化共享。随着人力资源管理理论和管理实践的快速发展，人力资源管理的专业化能力的提升是人力资源管理职能扩大和深化的关键，而在人力资源专业化的提升过程当中，大数据扮演着至关重要的角色，它使得人力资源管理的理念、技术及决策更加科学。基于大数据时代云计算技术的人力资源服务已经成为人力资源管理的发展趋势。实现人力资源管理的碎片化破局，关键在于掌握数据的全面性、准确性、权威性、动态性，并能灵活运用且转换成创造人才价值、提升企业利益的终端服务成品。目前，许多企业都开始借助外力来实现大数据时代的人力资源管理。 实现人力资源管理角色转变 大数据时代人力资源管理将由经验主义转变为更加科学规范管理，在大数据技术的支持下人力资源的选、育、用、留都可以纳入到可量化、可测量的范畴，使人力资源管理更加高效、精准，更具话语权。大数据时代背景之下，人力资源工作将更加基于数据和分析，人力资源管理将依托先进的技术平台集中、规范化、及时处理和管理人才信息，提升人力资源管理的效率，实现高效化管理。人力资源经理工作更多借助于先进的技术平台获取数据并进行数据分析，工作更为规范化，需要承担更多决策、审核任务。 数据化背景下人力资源外包职能模块优化 在数据化背景下人力资源管理与外包的内容可以重新定义与拓展，在传统人力资源管理模块上的优化和创新将为企业发展创造更多的价值。 制定高效的人力资源管理规划。大数据时代面对快速变化的外部环境和企业战略调整，企业人力资源部门应该提高洞察力，制定与企业战略一致的人力资源战略规划，为企业稳健快速发展提供良好的内部人力资本保证。 完善企业招聘。招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术能更高效、精准地完成这个匹配过程。大数据时代企业和个人获取信息渠道更多，雇主与雇员之间信息沟通的渠道更多，信息将更加透明化。对企业而言，传统的招聘个人信息都是候选人自己编辑形成的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰地了解候选人的情况，真正做到人岗匹配。 调整员工培训。随着大数据时代的到来，企业不仅要向员工普及大数据知识，还应该持续不断培养和加强员工整合数据、挖掘数据价值和制定行动计划的能力，增强对未来业务的洞察力和执行力。同时加强数据处理能力、信息系统使用能力的培训及数据敏感训练。 更新工作分析。大数据时代将改变企业以往的用人需求，由曾经的重视员工经验转变为重视员工数据处理能力。大数据时代需要进行理性的分析与研判，而不仅仅是倚重于经验的判断，要求企业中每个员工都具备一定的数据处理能力，善于利用系统和数据，转变工作方式，提高针对性和效率。 加强人才测评。利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。 实施基于心理契约的员工激励。不断充斥的数据洪流、不断加快的社会发展，使组织不得不做出调整，但不断进行的机构重组、人员精简和变革活动，会使员工工作安全感和稳定感下降。实施基于心理契约的员工激励能提供重视和承诺，使多数员工获得最大限度的工作幸福感和成就感，实现企业价值和员工价值的互动平衡。 人力资源部门多角色的转变 在数据化人力资源外包实施后，人力资源部门不是简单的业务伙伴，还可以是外包服务的参与者，还面临多种角色的创新和转变。 转变为人力资源战略管理专家 全球已迈入数据经济和知识经济发展阶段，人力资源部门要站在战略管理的高度来规划企业人力资源的发展，参与企业发展战略计划的制定，介入企业战略发展的实施，确保企业人力资源成本和企业的运营成本相匹配，使得企业人力资源成本被考虑和规划到战略发展成本中来。 转变为人力资源建筑规划师 企业人力资源部门要发挥出建筑规划师的作用，把企业管理层的思维和想法与企业发展目标相结合，引导企业管理层构建战略蓝图，像建筑规划师一样进行设计建设。对于企业战略目标的设计要切合实际，和企业的实际情况、市场发展规模等相适应，建设时要循序渐进，量力而行，真正做到稳中求进，巩固现有发展成果的前提下加速发展。 转变为人力资源教练 企业管理层对于全球新知识经济的发展有充分心理准备，也清楚知道企业战略发展的资源需求，但由于缺少人力资源管理方面的专家，无法将人力资源管理和企业的战略发展结合起来，无法将企业人力资源资本与企业运营能力结合起来，这就需要人力资源部门转变为人力资源教练，与企业管理层打造互相信任的通道，改变负面行为对企业发展所产生的糟糕影响，培养企业管理层以适当的管理措施和战略眼光来促进企业的发展和壮大。 转变为和外包服务商合作的协调人 企业人力资源部门还要作为企业和外包服务商合作的协调入来定位职能，发包企业在和外包服务商的合作中，要依靠人力资源部门的协调和配合，才能保证外包合同的顺利履行。发包企业和外包服务机构表现为一个密切联系的团队，企业的人力资源部门就是团队运行的推动者、团队发展的领导者、团队不偏离轨道的矫正工程师。 转变为企业创新和变革的倡导者 在现代社会激烈的竞争中，企业要想发展，不被市场淘汰，始终处于优势地位，就必须不断进行创新，随时因外界的变化而进行变革，企业的人力资源部门要做创新和变革的助动器，成为创新和变革的倡导者。企业创新和变革需要企业全体员工的积极参与，更需要企业管理层的大力支持，人力资源管理部门要运用专业知识，影响和推动全体员工共同支持。 人事外包公司的模式创新 人力资源外包公司在充分挖掘和分析企业信息和数据的基础上，对企业真实需求的甄别与判断，个人信息的筛选和描述，互联网时代个人学习和组织学习的跟踪反馈，都为企业的战略目标实现给出更准确的判断依据，在此数据挖掘上的优化和创新，将是人力资源外包公司的服务模式创新基础和商业模式创新与设计的方向。 精准信息对接模式：企业信息与个人信息的深入挖掘与分析 传统招聘网站上的企业信息不透明，因为这些信息都是企业人力资源部门提供的，不够客观。如今人们能够通过网站发布与获得更多来自企业内部员工对企业的评价，更加真实可靠，是寻求信息对等和雇主与雇员之间信息沟通的渠道。 可以借鉴的模式主要有Glass door、分智、Simply hired和Resum Up等，这几家人力资源外包公司都提供工龄、企业评价、评级、薪水报告、面试问题、招聘启事等信息。其中，Glass door的核心产品是提供包括公司内部情况、薪酬、公司内幕和工作环境之类的信息。在这里注册的求职者资历通常较深，因此更愿意推广自己，并展示自己给企业带来的利益。与Facebook整合后，Glass door还可以告诉你应该结识一家公司中的哪些人，由于98%的Glass door用户都与Facebook账户进行了关联，该网站还可以帮助雇主通过社交数据确定求职者适合的职位，从而实现精准定位。分智核心产品可以提供薪水查询服务，提供详尽的工资待遇信息，工作地点、所在公司、工龄、工作时间以及工作职位。Simply hired将Google地图、薪酬研究网站PayScale.com、社交网络社区LinkedIn、My Space等机构提供的内容整合在一起，借助社交网络的便利，提供查看某公司内部资讯、查看某公司内部“是否有自己认识的人”、甚至能够查看某公司对职工婚姻状况是否存在“潜规定”等特色内容。Resum Up的核心功能是个人的职业规划，提醒个人用户如果想达到某个职位，便要按照Resum Up提供的一个Step-By-Step职业路线图去奋斗。用户看后会清楚地知道如果想得到更好的晋升机会，他们需要做什么、需要学习什么知识、提高什么技能等。Resum Up的数据来源于Facebook和LinkedIn，就产品设计角度而言Resum UP解决方案的特点是从根本上简化了用户体验的难度。 精准雇员筛选模式：个人信息的深入挖掘让企业选聘目标清晰 传统的招聘网站上的个人信息不透明，都是应聘候选人自己编辑上传的文字。如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘应聘候选人的信息，让企业更清晰地了解应聘候选人的情况。大数据时代，有效的数据收集和分析工具在人们获取数据时是至关重要的。 可借鉴的模式是Talent Bin公司提供针对社交网络的职业搜索引擎服务，它收集应聘者在社交网络上的信息，整理编辑出一个以人为中心的数据库，想招聘某种人便可以去Talent Bin搜索。Identified公司提供基于Facebook的职业搜索引擎，对企业提供服务，可以对求职者进行打分，它的核心功能是通过工作经历、教育背景和社交网络三项指标信息给人们打分，这些信息都来自Facebook，用户还可以添加更多信息。Identified类似于Google PageRank的人物版本。 精准人才测评模式：采集候选人与职位数据真正做到人岗匹配 招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与应聘候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准地完成这个匹配过程。从用户上传的简历和社交网络上提取候选人的总量数据，然后用大数据技术进行分析，通过考察数千个数据点，给求职者和空缺职位的匹配度评分，分值越高则匹配度越高。 可借鉴的模式主要有Bright和Resum Up，他们提供对空缺职位和求职者的匹配度的评分的服务功能。Bright能帮助企业和求职者有效地缩短应聘时间，为他们提供更好的服务。Path.to网站的用户需要输入他们所擅长的工作，或者从LinkedIn导入自己的工作经历，而且还要回答一些关于他们喜欢怎样工作的问题。之后Path.to通过独特算法完美匹配员工与雇主，这一点与Bright相似，Path.to的商业模式就是算法，算法是它的竞争优势。通过Path.to网站寻找职位是免费的，但是企业发布职位信息则要收取一定的费用。 这些基于数据挖掘和数据分析的人力资源外包增值模式对很多有成功欲望的企业有很大的吸引力，他们将不增值或常规性的事务逐步外包给通过数据挖掘和分析提供独特价值和服务的人力资源外包公司，以增加企业自身的竞争力，而这种人力资源外包也会达到双赢的目的，这也是数据化人力资源外包的价值和魅力所在。 数据化和信息化带给人力资源管理模式的创新使人力资源管理更具备了外包的基础和可能，由于外部环境变化和技术创新带来的激烈竞争，企业不得不将人力资源管理的部分职能外包给更专业化的公司来执行。人力资源外包公司在企业界面和个人界面之间的数据挖掘、数据分析和价值提供方面更具有模式创新和个性化服务提供的可能，基于数据化人力资源下的外包是人力资源未来不可阻挡的发展趋势。标签：人力资源外包论文; 人力资源管理论文; 数据化管理论文; 人力资源战略规划论文; 人力资源成本论文; 人力成本论文; 个人管理论文; 创新管理论文; 管理职位论文; 工作管理论文;