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数据分析
大咖谈：生成式AI在人力资源中的作用日益重要，谈HR不同领域的应用场景
编者注：本文Josh Bersin深入探讨了生成性AI（Generative AI）在人力资源（HR）领域的变革性作用。谈到生成性AI不仅能够整合和分析分散在多个系统中的大量员工数据，还能帮助HR团队更高效地解决招聘、员工体验、培训和合规等多个方面的问题。生成性AI的应用场景包括人才智能、员工体验应用、员工培训和合规应用等。这些应用不仅能提高HR团队的工作效率，还能为员工提供更个性化的体验。推荐HR管理者阅读了解，关注HRTech，了解全球最新HR科技动态。
人力资源是一个综合运营职能
让我们提醒自己，人力资源部门与财务、IT 和其他内部职能部门一样，是一个设计、支持和集成职能部门。人力资源部门与企业合作，处理无数复杂的问题：招聘、入职、培训、领导力发展、绩效管理、薪酬、奖励、福利、混合工作、组织设计、多元化战略、文化等等。在我们所谓的系统人力资源出现之前，大多数这些操作功能都是独立完成的。
如今，公司面临着竞争激烈的劳动力市场、高流动率和劳动力压力，以及重新培训、提高技能和明智地内部人员调动的需要。多样性和包容性、文化和领导力发展等问题仍然至关重要，人力资源团队还担心员工体验、生产力和内部效率。
HR 内部的数据遍布各处。一般大公司拥有超过 80 个面向员工的系统，每个系统都存储大量重要数据以帮助管理自己的区域。当业务领导者或高管想要做出改变、查看业务场景或修复表现不佳的团队时，他们需要将所有这些数据集中在一个集成位置。人工智能有望将这个梦想变为现实（更多内容见下文）。
当人力资源团队制定新的计划和解决方案时，我们还面临着不堪重负的劳动力问题。员工大部分都精疲力竭（87% 的人认为他们正在满负荷运转），因此我们必须简化工作、减少系统数量，并节省人们在管理职能上的时间（使他们能够在“最高许可范围内”运作） 。这意味着人力资源团队不断处理扩大服务数量、缩小服务范围并使其更易于使用的问题。人工智能AI对此有所帮助。
最后，人力资源团队正在转变为创造者、开发者和顾问。正如我们的系统人力资源研究指出的那样，人力资源的未来是更少的“支持代理”，更多的“顾问、产品经理、设计师和顾问”。这意味着越来越多的人力资源团队正在“构建事物”和“分析事物”，这本质上是生成人工智能所做的核心部分。
因此，从某种意义上说，生成式人工智能是解决人力资源团队面临的几乎所有挑战的完美新解决方案。
我们将如何实现这一目标：真实案例
在我们与数十家公司和HR科技供应商交谈时，让我总结一下我们看到的一些大型、高投资回报率的实际案例。
1/ 用于招聘、流动、发展、薪酬公平的人才情报
人才情报现已成为现实。公司可以使用基于 LLM 的系统（Eightfold、Gloat、Beamery、Seekout、Phenom、Skyhive）来识别员工的数百个特征（即技能），使公司能够智能地寻找候选人、决定谁已准备好晋升、调动人员寻找新的机会（人才市场），并确定薪酬不平等。
我们已经研究了这个领域好几年了，现在许多供应商都可以“现成”使用，并且使用来自 Lightcast 等提供商的数据，公司可以相对轻松地开始识别能力差距，研究外部市场的趋势，并使用人工智能为许多人力资源实践构建战略和运营解决方案。——我相信这个市场还很年轻，最终将颠覆许多核心 HCM 参与者。
在招聘中，现在有一些AI插件可以生成职位描述，针对不同的角色进行调整，创建个性化的候选人电子邮件，并丰富您自己的简历。这些工具正变得越来越智能：它们现在可以个性化招聘流程的每个部分，从而节省招聘人员的外展和写作时间。例如，我刚刚看到不少最新的人工智能职位描述生成器，它可以让你根据技能、技术和许多其他因素调整描述。
2/ 员工体验应用程序（入职、工作过渡、管理）
第二个增长空间是“智能员工聊天机器人”，它将文档、支持材料和交易系统整合到一个易于使用的体验中。我们的一些客户正在尝试这一点，我们自己的 JBC HR Copilot 为人力资源专业人员本身提供了这种类型的解决方案。这些实际上是企业应用程序，公司将自己的内容放在一起，制定数据安全策略（我们不希望每个员工看到每个文档或流程），然后使用“编排”工具将聊天机器人连接到企业系统。
IBM Watson Orchestrate 就是为此而设计的（SAP 现在正在使用），并且平台供应商和 HCM 提供商将提供许多此类工具。Workday Assistant 是第一代尝试 - 一旦您将各种人力资源系统的知识与流程文档结合起来，聊天机器人就可以最终取代我们所有的员工门户。
到目前为止，我们发现这些应该首先关注狭窄的用例，然后再进行扩展。例如，一家大型连锁酒店刚刚构建了一个聊天机器人，旨在帮助前台工作人员准确了解如何为高净值客户提供服务。它连接到预订系统，帮助员工了解如何为该客户定制服务。想象一下像这样的入职工具、领导层过渡系统等。
每个 EX 供应商都希望参与其中。Firstup 等提供商使用人工智能为每个人单独定制员工通信。这将成为我们用于许多员工体验应用程序的一组核心功能。
3/ 员工培训和合规应用程序
价值 3500 亿美元的员工培训行业迫切需要生成式 AI。我们已经看到了一些工具，可以从文档生成培训，自动创建测验，并利用现有内容并将其变成“教学助手”。就在昨天，我与一位客户交谈，他刚刚与供应商建立了一个新的领导力发展计划。我们讨论了将这些内容放入我们的 Copilot 中，以便通过经理的对话界面“按需”提供。一旦有了人工智能平台，这并不是一个困难的项目。
但还有更多。Cornerstone、Docebo、Degreed 等公司现在正在使用 AI 来智能推荐内容（基于人才智能，而不仅仅是点击流），根据角色、团队、位置和员工活动生成和推荐微学习，甚至将 AI 用作游戏“提示”员工了解更多信息。
举个例子：我们刚刚在公司的培训学院启动了一个微型学习项目，向人力资源人员传授人工智能知识。例如，该课程由一系列互动问题、小笔记和手机上的互动组成，可以导入到我们的副驾驶中，并在有人提问时提供。这些并不是现成的解决方案，但我们已经很接近了。
请记住，学习与开发团队的大部分工作都是围绕内容创建展开的。这些构建角色、图像、场景和视频的新一代人工智能应用程序将被 L&D 团队广泛使用。我刚刚找到了一个工具，可以拍摄长视频（即讲师指导的课程）并快速找到“最有趣”或“最密集”的内容来创建迷你片段。想象一下，您将不得不拍摄长视频并将其转化为章节、点播学习以及新知识学习的促销活动。
4/ 员工发展和成长应用程序
接下来是帮助员工发展职业生涯的大量新工具和平台领域。感谢人才智能平台，我们现在拥有由人工智能（而不是你的老板）生成的“职业道路”。这些系统会考察您的技能和经验，并（以图形方式）向您展示您拥有的所有成长选项，所有这些都基于数百万人的经验。
例如，您是否知道从事分析工作的营销经理可以进入数据科学、网络安全甚至财务分析领域？或者，一个在医院做小时工“交通支持”的人可以加入职业道路，成为一名 X 射线技术人员或临床护士？
这些路径都是由人工智能揭示和解释的，这些新系统准确地向你展示了你需要学习什么、你必须获得什么认证，甚至你可以和谁谈论这条路径。实际上，我们正在为人力资源专业人员开发此类解决方案（即将推出），您会惊讶于这些工具的帮助之大。
为什么人工智能如此重要？因为这从根本上来说是一个大数据问题。我不可能猜测一个人在我们公司可能拥有的所有职业选择，但如果我将他们的个人资料和历史记录插入八重职业导航器或其他系统，我们都可以看到许多我们从未考虑过的选择。
想想这将如何帮助没有学位的员工在职业生涯中取得进步。不再需要在网站上逛来猜去哪里申请工作——这些职业导航系统将改变许多人的生活。
5/ 绩效管理和运营改进
人工智能应该用于绩效管理吗？嗯，我不希望这些系统写绩效评估，但是，是的，它们会有很大帮助。考虑一下我们每个公司都遇到的典型问题：一个团队、一个工作组或一个个人表现不佳。这个群体或个人的数量落后，他们的项目迟到，或者他们的质量不合格。我们是否要等待经理找出问题所在并让他们弄清楚该怎么做？
这就是今天的运作方式：每个经理都必须猜测、弄清楚并决定对绩效不佳的个人、团队或项目“做什么”。为什么不让人工智能为我们做一些事情呢？例如，我们已经看到一些应用程序可以向您展示公司绩效的综合“视图”。从很多方面来说，这都是一个数据问题。
例如，如果我们发现超过一定规模的项目团队根本无法完成工作怎么办？如果我们查看团队的技能构成并发现缺少一项重要技能怎么办？也许终身教职是问题所在（顺便说一句，这通常是问题）。也许多样性阻碍了团队的发展。
虽然直线经理可能不会进行此类分析，但我可以向您保证，人力资源顾问很乐意在这里提供帮助。这些更广泛的组织设计和绩效项目无处不在，一旦我们在人工智能系统中拥有了所有数据，我们就可以简单地向它提问。
我问Google 的 Bard，“请比较一下雪佛龙和埃克森美孚的财务增长、回报和利润率。” 大约十秒钟就完成了相当不错的工作。想象一下，如果您在自己的公司中跨团队这样做会怎样？一旦我们将内部数据输入正确的人工智能系统，这将成为常规且常见的事情。
6/ 保留、混合工作、幸福感、敬业度分析
这引导我进入最后一个重要领域：研究、分析和提高员工保留率、福祉和敬业度。
我接触过的每家公司现在都在处理员工倦怠、福祉和其他敬业度问题。几十年来，我们依靠调查和各种基准来试图弄清楚该怎么做。是的，良好的反馈系统可以为我们提供大量有帮助的信息。
但是，如果我们只是将这些数据放入我们的大型人工智能平台并询问一些问题会怎样？“影响销售部门人员流动的最重要因素是什么？” 可能是经理。这可能是一种补偿。可能是终身教职。可能是别的东西。
是的，我们总是可以使用调查、市政厅和其他倾听方法来做到这一点。但如果我们只看数据呢？我们已经多次介绍过美国银行学院的故事，讲述的是一家公司通过详细分析数据“发现”其人才问题的故事。例如，他们发现银行余额与分行员工的任期密切相关。终身任职是由许多其他因素驱动的：人们在职业生涯中如何被聘用、入职和支持。通过进行该分析，他们能够显着提高业务绩效和保留率。他们的敬业度调查永远不会指出这一点。
你是如何开始的？
这给我们留下了一个大问题：如何开始？让我分享一下我们学到的东西。
首先，与其“追逐技术”，不如“爱上问题”。
换句话说，您想关注什么问题？是员工入职吗？人力资源自助服务？小时工排班和轮班管理？这意味着让您的团队聚集在一起确定投资的优先顺序，因为构建基于人工智能的解决方案并不像您想象的那么简单。
其次，一旦您决定从哪里开始，就该让 IT 团队参与进来。这些用例中的每一个都会变成一系列数据质量、数据管理、数据字典、然后是安全、业务规则和机密性的问题。
请记住，“将信息扔进法学硕士”可能听起来很有趣，但即使它有效，你也只是让各种各样的人访问他们可能不需要、不想要、甚至不被允许看到的信息。因此，聊天机器人的实施意味着同时关注用户体验、数据管理、搜索和编排。
我们自己的副驾驶工作已经给了我们这样的经验。一旦你收集到数据（在大多数情况下，并不清楚谁拥有什么），你必须开始测试 Gen AI 用例，定义安全规则，并决定你想要什么（如果有）后端编排。这些并不像“将一堆电子表格扔进 OpenAI 并开始提出问题”那么令人兴奋，但这正是真正的解决方案需要做的。
第三，你必须意识到，人工智能系统与交易系统不同，它负责照顾和喂养。“及时工程”意味着调整系统以正确回答问题，找到数据或文档中的差距，并不断努力保持用户体验简单。一旦聊天机器人或其他系统投入运行，我可以保证将会需要更多（和新的）数据。
从很多方面来说，新的人工智能系统就像一个新生婴儿。它必须学习如何走路、说话、举止以及避免麻烦。在您真正使用之前，现成的工具不会执行此操作，因此您需要 IT 的帮助来确保您的系统在增长时具有可持续性和可支持性。
人工智能将如何影响人力资源本身？
还有一个关于你的角色的大问题。这些新系统会让你被淘汰吗？
答案显然是否定的。这些智能系统是数据饥渴的恶魔。一旦构建它们并添加正确的信息，您将成为分析师、聊天机器人培训师、产品经理和设计师。查找信息和分析信息的许多平凡工作可能会消失，但了解要使用哪些信息的更高级别的工作将保留下来。随着新应用程序的到来，将会出现许多新的工作来负责人工智能系统、调整它们并不断改进它们。
让我向您告别：尽管这个领域令人兴奋不已，但人力资源中的人工智能实施仍然是技术项目。它们与任何交易系统都存在许多相同的问题和挑战，并且系统本身一直在“学习”。
我可以向您保证，整个领域既被过度炒作又被低估。如果您从小事做起，亲自动手，并带上您的 IT 团队，那么您将开始在我讨论的任何领域看到令人震惊的商业利益。
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数据分析
快讯：OpenAI推出ChatGPT企业版：企业级安全与高效生产力的完美结合
OpenAI宣布推出ChatGPT企业版，这是一个具有企业级安全和隐私保护的强大版本。该产品提供无限的高速GPT-4访问、更长的上下文窗口、先进的数据分析能力、定制选项等。
产品特点 获取迄今为止最强大的 ChatGPT 版本，包括无限制、快速的 GPT-4 等等
OpenAI表示：ChatGPT Enterprise 取消了所有使用上限，并且执行速度提高了两倍。我们在 Enterprise 中包含 32k 上下文，允许用户处理四倍长的输入或文件。ChatGPT Enterprise 还提供对高级数据分析（以前称为代码解释器）的无限制访问。此功能使技术和非技术团队能够在几秒钟内分析信息，无论是金融研究人员处理市场数据、营销人员分析调查结果还是数据科学家调试 ETL 脚本。如果您希望为您的组织定制 ChatGPT，您可以使用我们新的共享聊天模板来协作并构建通用工作流程。
企业级安全与隐私：ChatGPT企业版提供企业级的安全和隐私保护，包括SOC 2合规性和全面的数据加密。
高效性能：该版本的GPT-4引擎性能提升了两倍，允许用户处理更长的输入或文件。
数据分析：提供先进的数据分析功能，适用于各种专业和非专业团队。
定制与协作：用户可以使用共享的聊天模板来定制ChatGPT，以满足组织的特定需求。
企业反响
自从ChatGPT推出以来，已经有超过80%的财富500强企业开始使用它。早期的企业用户包括Block、Canva、Carlyle、雅诗兰黛、普华永道和Zapier等，他们通过ChatGPT企业版改善了通信、加速了编码任务，并解决了复杂的商业问题。
数据保护
所有的商业数据和对话都由企业自己控制，OpenAI不会对其进行训练或学习。此外，所有的对话都经过加密，以确保数据的安全。
未来展望
OpenAI计划在未来几周内接纳更多的企业用户，并根据用户反馈不断优化ChatGPT企业版。
比如以下功能：
定制：通过连接您已使用的应用程序，安全地扩展 ChatGPT 与您公司数据的知识
适用于所有规模的团队：为小型团队提供自助式 ChatGPT Business 产品
强大的工具：更强大的高级数据分析和浏览版本，针对工作进行了优化
适合您职能的解决方案：针对特定角色的更多工具，例如数据分析师、营销人员、客户支持等
原文来自：https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-enterprise
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数据分析
人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功
人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。
人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。
同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。
为未来的工作转变人力资源职能
根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。
全面了解员工能力和人才管理
HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。
Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。”
AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。
理解和改善工作场所文化和员工敬业度
员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。
人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。
Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。
Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。”
这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。
自动化重复但动态的HR功能
自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。
这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。
Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。”
HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色
虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。
关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。
Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。”
HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者
在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。
对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。
正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。”
来自workday
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数据分析
【英国】员工技能分析与培训平台StudentFinance获得了3900万欧元的A轮融资
近期，员工技能分析与培训平台StudentFinance获得了3900万欧元的A轮融资。本轮融资由Iberis Capital领投，Armilar Venture Partners、Mustard Seed Maze、Giant Ventures和Seedcamp参透。该公司打算利用这些资金拓展英国、德国和西班牙市场，并扩大其团队规模。
StudentFinance于2020年推出，由首席执行官Mariano Kostelec领导，主要在技术、工程、人工智能和绿色经济等领域提供技能培训。StudentFinance开发了人工智能模型，能够绘制技能需求图，然后与能够解决这些技能差距的教育机构合作，StudentFinance为用用户提供从训练、证书发放到职位推荐的一体化服务。用户可以选择固定分期付款减轻经济压力。
该公司已经合作的培训项目包括Ironhack的网络开发和数据分析、AiCore的机器学习、Capslock的网络安全、Mastered的虚拟现实项目和Le Wagon的数据科学。如今，StudentFinance已为包括英国、西班牙、葡萄牙、德国和芬兰在内的20多万人提供技能培训。
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数据分析
【观点】人工智能如何改变人力资源分析格局？
您是否在手机、平板电脑或计算机上阅读本文？如果是这样，你可能只认为人工智能（人工智能）是你日常生活的一部分。人工智能正在改变我们生活的方方面面，从我们的沟通方式到购物、旅行等等。人工智能在企业界的采用也不例外，正如麦肯锡的研究所强调的那样，58%的受访企业确认在工作场所至少使用一项人工智能的功能。
人工智能产生重大影响的一个关键领域是人力资源分析，帮助企业更有效地管理人力资源，更好地了解员工的需求和偏好。人力资源管理中的人工智能允许公司收集和分析与员工绩效、敬业度和公司文化相关的大量数据，使他们能够确定可以改进的领域，并做出有关管理劳动力的数据驱动决策。
人工智能如何影响人力资源？
通过预测分析软件和机器学习算法等支持人工智能的工具，公司可以发现他们原本无法访问的员工见解。这使人力资源团队能够就管理其劳动力做出更明智的决策。以下是人工智能支持人力资源管理功能的一些方式：
员工体验
人工智能在人力资源分析中的一个主要好处是，它可以用来帮助确定公司可以改善员工体验的领域。通过分析有关员工敬业度、工作满意度和其他关键指标的数据，人工智能可以识别潜在问题或员工正在苦苦挣扎的领域。例如，人工智能可能会发现缺乏培训机会导致员工感到不敬业，促使人力资源团队制定新的员工发展计划。
学习与发展
人工智能也在改变公司学习和发展的方式。通过收集员工技能、职业抱负和培训需求等信息，人工智能可以帮助创建针对个别员工需求量身定制的发展计划。支持人工智能的平台可以根据技能和职业目标等因素帮助将导师与学员相匹配，甚至可以提供有关员工进度的实时反馈。
招聘与保留
在招聘和保留方面，人工智能用于各种任务，例如增强候选人简历筛选、评估工具，甚至是让候选人了解其申请进度。人工智能还可用于分析有关员工流动率和保留策略的数据，帮助人力资源团队更好地了解员工离职的原因，以及如何改进招聘和入职流程以吸引和留住顶尖人才。
技能提升和再培训
随着人工智能继续改变工作场所，许多公司需要更多具有必要技能的员工来承担与人工智能相关的任务。人力资源团队可以在人力资源分析中使用人工智能来确定员工需要支持的领域，以提高或重新掌握未来角色的技能，确定适合这些角色的员工，并帮助制定人才管理战略，支持员工的职业发展。
人工智能和人力资源分析的未来
人力资源分析中的人工智能为企业开辟了一个充满可能性的世界，可以更好地管理员工并确定可以改进的领域。支持 AI 的工具可以捕获有关员工绩效、敬业度、工作满意度、职业抱负、培训需求等的实时见解。人工智能算法甚至可以预测员工保留、招聘以及学习和发展成果。
人力资源中的人工智能允许采用自动化方法来收集和数据分析。随着各种平台一起讨论并聚集在一个集中式平台中，人工智能可以实时分析大量数据，并揭示人类难以发现的见解。但话虽如此，人工智能只能与它所依赖的数据源一样好。如果我们收集不准确或不完整的数据，人工智能将只能提供有限的员工环境视图。
同样，当我们训练人工智能系统做出决策时，我们必须小心不要创建强化现有偏见的人工智能系统。例如，人工智能理论上可能能够根据能力、经验和技能等因素推荐理想的工作候选人——但如果这些人工智能系统是使用过去以某种方式有偏见或歧视性的招聘数据进行训练的，那么人工智能最终可能会延续现有的不平等。因此，人力资源团队必须与人工智能开发人员密切合作，以确保人工智能系统是使用多样化和全面的数据源构建的，并且人工智能系统的开发透明，以避免任何意外的偏见或歧视性结果。
IBM Workforce 副总裁兼首席技术官Anshul Sheopuri在数字人力资源领导者播客中介绍了可信赖 AI 的五大支柱，随着AI继续重塑 HR 分析的未来，人力资源团队应牢记这些支柱：
第一，透明度。如果你想一想，当你去你最喜欢的咖啡店买饮料时，你会看到营养标签，你会看到它有多少卡路里。人工智能是怎么回事？关于人工智能的帮助是什么，你应该能够看到它，你应该能够作为一个用户深入研究它，不仅仅是作为一个数据科学家，而是作为一个人工智能的用户。
第二，可解释性。为什么人工智能给我这个建议？当你看电影时，它会对你喜欢的电影类型、其他观众在看什么以及为什么人工智能给你推荐电影有一定的了解。人力资源中的人工智能也应该让你对背后的原因有同样的感觉。当然，最终的决定权在你，但你应该能够理解背后的原因。
第三，公平。这都是关于偏见识别和缓解的。因此，作为AI设计的一部分，这是您想要预先做的事情。
第四，稳健性。拥有正确的指导方针和操作原则。
第五，隐私。这是我们一直在实践的事情，但在该领域增加法规变得更加重要。
随着人工智能继续改变人力资源格局，人力资源专业人员必须及时了解人工智能采用的最佳实践和新兴趋势。通过与人工智能开发人员密切合作，确保他们的人工智能系统是使用多样化和全面的数据源构建的，并且人工智能系统以透明和无偏见的方式开发，人力资源团队可以帮助确保人工智能在未来几年继续成为其组织的积极力量。
文章来源：https://www.myhrfuture.com
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数据分析
【观点】HR如何赢得2023年的预算战？
人力资源团队如果想在 2023 年保护预算并确保生产力，就必须准备好证明自己的勇气。
随着经济状况变得更加艰难，企业感受到了对其底线的影响——可以理解的是，许多企业都在寻求提高效率。最近的研究发现，一半（52%）的人力资源经理认为，当预算被削减时，他们的部门往往会损失最大，另有55%的人已经看到或预计在未来几个月内会削减预算。
人力资源发挥了至关重要的作用，加强和支持企业做出艰难的战略决策。职能人员现在应该更加重要，而不是更少。因此，人力资源团队必须做好准备，在努力保护预算时，证明自己是生产力和弹性的关键驱动力。
人力资源在困难时期证明了自己的勇气
从过去的经济衰退和最近的危机（如大流行）中，我们知道成功的企业是那些将员工和文化视为关键业务运营核心的企业——认识到这些在顺境和更具挑战性的时期为公司带来的价值。2020年3月以来，人力资源部门发挥了至关重要的作用，加强和支持企业做出艰难的战略决策——无论是围绕休假、裁员还是新的工作方式，并支持其团队的福祉。
然后，随着“大辞职”或“伟大评估”的到来，企业再次寻求人力资源团队来指导他们制定招聘和保留策略。在最近的大流行期间，优先考虑员工体验显然得到了回报。在我们最近的研究中，69%的员工认为他们的工作和生活平衡良好，73%的员工认为他们的公司文化很好。
人力资源部门仍然没有得到应有的认可
鉴于这些成功，人力资源部门收缩预算是令人沮丧的。收缩人力资源预算可能会严重限制英国企业的业绩及其保持弹性的能力。然而，我们的研究发现，50%的英国人力资源经理表示他们的高级领导团队没有优先考虑员工，56%的人表示企业没有对人力资源职能给予足够的重视。在员工体验和文化上投入巨资的一段时间之后，企业最不应该做的就是损害组织竞争力、员工士气和生产力，因为这正是企业最需要他们的时候。
因此，随着老板们在寻找提高效率的方法，人力资源部门将不得不提出一个令人信服的理由来捍卫他们的预算并展示他们带来的价值。
然而，该功能本身可能还没有为即将到来的障碍做好准备。也许在经历了如此紧张的人力资源时期之后，只有不到四分之一（24%）的英国人力资源经理认为他们已经做好了充分的准备，可以帮助他们的企业在经济衰退中保持弹性。人力资源领导者可以说明为什么人们的经验和战略是提高士气和生产力以及使企业更具弹性的关键。
人力资源如何保护预算？
那么，在哪里寻找来帮助保护人力资源部门近年来的宝贵工作和进步呢？
首先，人力资源部门应该将裁员和人力资源纳入背景。我们的研究发现，61%的人力资源经理担心预算削减会对员工的积极性和生产力产生负面影响。
按理说，如果一个人不再感到受到公司的关心，他们就不会反过来关心他们的公司——变得不投入，没有工作动力。随着经济状况的恶化，尽管辞职可能变得不那么令人担忧，但企业仍可能受到生产力低下困扰。在这里，人力资源领导者可以说明为什么人们的经验和战略是提高士气和生产力以及使企业更具弹性的关键。在雇主对他们的团队和人员投入如此之多的一段时间之后，抛弃这一切将向他们的员工发出最明确的信息。他们的员工会明白，这从来都不是真的让他们的生活变得更好，也不是让他们的企业变得伟大的工作场所——当这么多人重新评估工作在他们生活中的位置时，这只是一种愤世嫉俗的尝试。
其次，现在不是对人和长期战略掉头的时候。毫无疑问，人力资源团队可以在开辟讨论和内部沟通的渠道方面发挥重要作用，以减少脱离，增加发展机会并帮助员工在工作和职业中找到意义。所有这一切并不是说人力资源部门不必灵活调整其方法和重点以适应时代。但他们必须继续取得成功，才能在董事会中占据一席之地，并与同行进行坦诚的对话。
最后，现在，企业比以往任何时候都更需要培养一种可持续的长期战略方法来照顾他们的人才——这种方法在好时期和更具挑战性的时期都有效。人力资源部门必须抓住时机，展示其对业务的影响。为其未来而战正在进行。但是，只有当人力资源部门拥有技术、数据和系统，使人力资源经理能够专注于重要的战略工作，并且能够获得有效所需的洞察力时，它才能发挥这一战略作用。通过利用数据、分析和自动化，人力资源部门还可以提高内部效率，并向董事会提供关键的人员指标，这些指标与公司数据一起工作，以展示人员体验对更广泛生产力的影响。人力资源部门必须抓住时机，展示其对业务的影响。为其未来而战正在进行。
本文作者： Pete Cooper
文章来源：https://www.hrzone.com
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数据分析
利用数据的力量，重塑人力资本战略，以更好地支持员工
在过去的十年里，人力资源部门的数据可用性和使用量成倍增加，并继续以惊人的速度增长着。我们中的许多人现在都面临着这样的问题："我们如何使用和关注数据来重塑人力资本战略？"
在MetLife，我们设想建立一个人力资源团队，能够利用数据的力量，成为更重要的业务伙伴，更好地管理我们的员工，并使组织有能力做出有针对性的、细分的和定制的明智投资。
MetLife的崇高宗旨—"永远与您在一起，打造更有信心的未来"—是我们的核心，并指导我们如何为员工、客户、社区和股东服务。以我们的宗旨为框架，我们认识到MetLife有机会改变我们收集、使用和存储数据的方式，以最大限度地提高我们团队的参与度和效率。于是我们全力以赴。
转变思维方式
转变领导者的思维方式，从传统的 "报告商店"转向使用数据来发现人力资本中的优势、改进和机会，是我们的第一个障碍。
为了做到这一点，我们调整了劳动力分析团队的工作重点，并投资于一家小型初创公司提供的数据分析人力资源工具。该工具消除了中央团队在电子表格中分析基本人员数据的需要，如招聘、离职和晋升，并将在线仪表板直接交到有资质的个人手中。现在，我们正在教育和授权那些可以使用该工具的人了解数据隐私、存储和使用，并帮助他们建立必要的数据敏感性。这个工具的好处是，它不会做出任何影响我们员工的有意义的决定—这总是留给我们的人力资源专业人士和业务领导人—但它允许我们的人把更多的时间花在这些重要问题上。
随着基本报告数据的民主化，24/7全天候和近乎实时地提供给有资格的个人，我们的分析团队现在专注于更深入的人员洞察。
通过数据讲述业务语言
在过去的几年里，理解人力资本风险变得越来越重要。我们的利益相关者希望对我们的员工、文化和人才有一个客观的看法，以及他们与组织的整体健康状况的关系。用数据来处理这些问题为我们提供了某种程度的可信度。我们可以自信地说 "我知道 "而不是 "我认为"。
我们的年度员工倾听调查是我们用来获得这些见解的一个工具。我们每年两次为员工把脉，在数据中看到明显的趋势，让我们知道我们的员工对为MetLife工作感到自豪，并有强烈的归属感。同样地，我们知道我们的员工正在寻找更多的时间来学习。
虽然我们使用调查中的定量数据来衡量情绪，但我们也花了大量的时间使用自然语言处理来分析通过员工评论的定性数据。我们将定量和定性的调查结果与其他人口统计学和交易数据配对，以深入了解整个MetLife的人群。我们还利用这些数据来了解我们可能存在的风险或改进的机会。这两类数据的使用使我们能够计划更加本地化和定制化的干预措施。
尊重客户和员工的隐私权是MetLife的核心宗旨，因此我们不遗余力地确保调查是匿名的，而且答案和评论不能被追溯到个人。这有一个额外的好处，就是给我们的员工一个安全的平台，让他们给MetLife提供诚实的反馈。
持续激励员工很重要。因为，比如说，财务数据有一个结束点，而人的数据则有一个持续的流动。这些数据随着我们的员工和当前的全球格局不断增长、发展和变化。在讲述有关人员数据的故事时，必须要有一定程度的复杂性和对人类行为的理解。
为了提供帮助，我们创建了一个新的角色，负责向潜在的候选人和现有的员工传达和放大我们的员工价值主张。在我们的团队中，有一个具有研究和企业品牌技能的人，帮助开发和实施为满足未来人才需求而定制的持续营销活动，对于将我们的人力资本战略提升到新的水平至关重要。
提出正确的问题并深入挖掘
我们很早就意识到超越表面结论的价值。保持开放的心态和对故事的深入挖掘，我们利用数据来关注有意义的解决方案。
我们的呼叫中心的离职率是一个重点领域。我们没有仅仅关注离职率，而是利用数据来更好地了解与雇用和培训人才有关的成本，并确定了帮助我们最大的资产—我们的员工蓬勃发展的方法。MetLife最近将美国的最低工资提高到每小时20美元，为我们的员工提供安全感和信心，就像我们为客户提供的一样。
协作是另一个例子。当我们考虑合作的时候，我们往往只关注谁在连接，谁没有在连接。然而，当你深入挖掘数据时，你会发现工作是如何完成的，并看到非正式的组织结构出现了。通过了解网络并不断地问自己 "为什么"，我们会发现更丰富的信息，帮助我们提高新团队成员的速度，发现更有效的领导模式，并了解更多关于关键连接者的信息。
除了正式的网络分析，在2021年春天，我们回应了内部众包挑战的反馈，表明职业发展是希望留在MetLif的员工的首要任务，我们承诺成为人才市场的早期采用者。截至2021年12月，我们已经为900多人正式分配了项目，并帮助300多名跨职能的团队成员建立了网络联系—所有这些都在9个月内完成。我们计划在2022年底前将该平台扩展到所有员工。
善用数据
由于工作之外的数据科学，我们的生活正在演变成一个礼宾服务的集合。
在像MetLife这样的大公司里，汇总的数据使我们能够确定行为趋势，更好地了解我们的员工和他们的需求。例如，员工可能会对一个分析员工进出的刷卡的公司感到犹豫不决。从表面上看，这些数据似乎是在监控员工，但在依法使用并考虑到员工隐私问题时，它可以帮助我们更好地了解员工的行为。为什么大群人来来往往？是否有一种行为模式显示人们需要离开以照顾孩子？我们可以利用这些数据来为我们的员工引入更强大的支持系统。
另一个例子是，通过我们的年度员工调查，我们发现了一个机会，可以更好地调整我们全球各地的员工领导，以确保每个员工都有一个积极、一致和有影响力的领导经验，并以我们的成功原则为基础。去年，超过5500名员工领袖参加了由领导力专家开发的多季度学习计划，使我们的领袖具备了为今天和明天发展所需的技能。还有两个季度的学习，以及我们的年度调查刚刚完成，我们现在可以将2020年年度调查的问题与2021年领导人行为的结果进行分析，以确定潜在的影响。
坚持我们的承诺和管理风险
人员数据对于我们今天的工作方式和未来的建设是非常宝贵的。然而，一个显而易见而又被忽略的事实仍然是我们如何获得和使用我们的人员数据，以及我们能走多远？我们考虑了两个问题。什么数据是作为员工的数据？以及哪些员工数据是雇主可以使用的？
在这个领域，仍然有很多灰色地带。例如，如果员工不打算与雇主分享这些信息，那么从公开的社交媒体数据中收集求职行为洞察力是否可以？雇主需要有明确的政策和标准，围绕着他们将去和不去的地方来解决这些问题。
回到我们的目的，我们希望我们的员工信任我们将如何使用他们的数据。当我们通过调查进行员工倾听时，我们会解释数据将如何被使用，并采取额外的预防措施以确保匿名性。此外，鉴于这种大流行病，我们都比以前更了解彼此的个人生活。正如我们对客户所做的那样，我们必须遵守对员工的承诺，以确保数据的完整性和维护信任。
向多样性靠拢
对数据的发现过程持开放态度也可能意味着要面对无意识的偏见。你的数据会让你知道你是否在组织中鼓励了多样性、公平和包容。
对于MetLife来说，拥有正确的机制来确保我们的运作具有多样性、公平性和包容性是我们数据分析战略的首要任务。当我们收集数据时，我们确保我们拥有所有需要的数据维度，以确保数据的准确性。然后，我们让具有不同背景的人对数据进行测试，对非多元化群体可能忽略的所有事情提供意见。
在数据收集过程的所有元素中主动建立多样性、公平性和包容性，确保思想、观点和背景的多样性。
通过我们所有的努力，我们明白总是有更多的问题要探寻，有更多的解决方案要发现。在我们浏览数据所揭示的故事时，我们的目的将是我们的指路明灯。
作者：Susan Podlogar, Laura Shubert, Robin Gordon, MetLife
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数据分析
【趋势】2022 年您必须知道的 5 大人力资源趋势
过去的两年无疑改变了我们所有人的工作方式。全球各地的行业都经历了变化。每一个行业都在不断地适应、成长，并提出新的做法。而人力资源和招聘领域也是如此。
那么，2022年的五大人力资源趋势和优先事项是什么？
除了远程工作--它仍将受到许多技术人员、数字游牧者和期待着一大杯咖啡和一身舒适装备的文艺青年的青睐，还有更多的东西要来。
首先，我们将偷看一下技术是如何重塑各地的招聘实践和人力资源管理部门的。然后转到其他将重塑我们的方式的趋势。
2022年，人力资源部门应该关注什么？
实现长期目标，吸引最好的人才，优化和简化所有流程+将候选人变成品牌大使需要时间。它也需要耐心、知识和不停的学习。
因此，在你专注于提高你的招聘技能和掌握这个行业之前，先从基础知识开始。看看明年你应该在你的优先事项和理由清单上增加什么来征服。准备好迎接这些新的人力资源趋势：
AI和机器学习。
重新培训和提高技能。
数据和分析。
改善员工体验。
远程和混合工作。
现在，让我们看看为什么这些东西都很重要，以及如何充分利用它们。
人工智能和机器学习是2022年的热门新趋势之一
人工智能和机器学习的到来将使所有人力资源管理专业人士和招聘人员更容易简化和改善招聘和雇用流程。由于有了新的小工具，预选和入职将更加顺利地完成。这里有一个超级好消息：一些招聘的缺陷，如潜意识的偏见将被永远地减少！同时，人工智能和ML将促进每个人的发展。
此外，人工智能和ML将提高每个员工的生产力。怎么说呢？一些繁琐的任务将被自动化。像手动输入数据这样令人头疼的琐事肯定会成为过去。事实上，研究表明，72%的企业主和经理同意，人工智能使工人能够专注于有意义的工作。因此，是的--招聘实践也将升级，我们都在期待着这种转换。
多样性和包容性是每个人的焦点
80%的工人都希望有包容性的公司。事实上，大多数人认为，多样性是一个巨大的竞争优势。而他们是完全正确的。此外，多元化的环境远不止于此。而且远不止是一种趋势! 创造力、生产力和文化意识将毫无疑问地在开放和异质的工作场所上升。同时，良好的声誉也必将随之而来。而技术将帮助公司招聘和雇用更多的多元化人才。
因此，有一种经过测试的做法将被许多人接受。异步招聘是许多面试官在未来会做的事情。是的，远程工作需要远程招聘。所以，世界可能会对这个词本身皱眉头，但却看到它不可否认的聪明和积极影响。简而言之，就是预先录制好的视频面试，不同于实时聊天的聊天，带回家的测试，以及及时的反馈。这一切都从每个申请人的一个欢迎视频开始。然后每个候选人都会收到相同的问题集，并伴随着相同的语气和氛围。现在你明白为什么在击败所有偏见和陈规定型观念--甚至是无意识的偏见和陈规定型观念时，它的效果很好。通过使用简单的工具和一些不复杂（但创新）的方法，可以鼓励和保证多样性和包容性。
再培训和提高技能将像魔法一样发挥作用
最近在美国各地进行的一项研究表明，只有34%的人力资源领导积极投资于员工队伍的再培训。然而，预测告诉我们，这个数字在未来几年会增加。更多的科技和非科技企业将在为员工准备未来的工作方面发挥决定性的作用。获得和加强正确的技能将改变游戏规则。掌握新技术将帮助企业获得最佳结果。
如何成功？从最顶端开始。确保创建一个能够推动最佳结果的入职流程。然后，只要保持一致。不断鼓励进一步的发展和员工的成长。
鼓励员工和职业发展
定期的培训和发展计划帮助所有的员工感到更有信心，更受赞赏，更有动力。当然，公司也在这些积极的变化和进步中茁壮成长。因此，扶持和倡导员工发展是所有公司都需要承认的人力资源趋势。首先，对其成员进行教育的公司可以减少30%以上的流失率。研讨会、会议、讲习班和聚会都是最重要的选择，它们将帮助每个员工采用相关的见解，并放大他们的技能组合。
数据和分析提供令人振奋的结果
公司是一个数据的母体。然而，如果没有有价值的洞察力，这些都是无足轻重的。企业需要适当的框架和专业知识来确保数据获得意义。因此，当时间到来时，他们可以停止猜测和做出随机选择。相反，他们将做出数据驱动的决定。所有的内部人力资源和每个独立的招聘机构都可以使用数据进行人员分析。这可以使他们获得更好的业务成果，加强劳动力管理。
他们将创建更有效的系统，开发更好的客户体验，并通过衡量关键绩效指标、员工表现等影响他们的最终游戏。
精湛的员工体验是必须的
我们可以将员工体验定义为一个组织的成员在其工作期间所获得的所有印象、想法和感受的总和。换句话说，它包含了整个员工的生命周期，从与招聘人员的第一次接触和互动到离职面试。
现在，为什么改善员工体验、参与度和满意度是最重要的？
完善这些关键方面有很多好处。以下是其中的关键。
·整个招聘过程和结果都得到了提升，无论你是有内部招聘人员还是与公司外的熟练招聘机构合作。
·每个指标都得到改善，首先是招聘时间，这最终降低了成本，对你的预算产生了积极的影响。
·通过对员工的福利和最佳利益的良好照顾，员工的保留率得到了影响和提升。
当然，为每个员工提供一流的体验还有很多好处。但这些基本的好处应该已经吸引了你，并使你想重新审视你的方式和完善它们。
所以，这就是为什么这一点比以往更有意义的主要原因。由于世界已经发生了很大的变化，所有的人力资源人员，包括招聘人员，将需要走更多的路，为候选人和雇员提供额外的支持。而确保积极体验的最终方式之一就是使员工有归属感--再加上被赞赏、被鼓励和非常多的参与。
照顾好员工的保留，想出新的策略
想出新鲜的方法和聪明的保留策略始终是一个优先事项。在2022年，创造有效的战术来保持员工的快乐和愿意坚持下去，仍将是至关重要的--并在未来5年内继续成为所有相关人力资源趋势的一部分。
现在，我们比以往任何时候都更清楚地看到事情的变化有多快。虽然我们已经学会了调整，但我们发现把注意力集中在我们已经知道的和力所能及的事情上更加有效。因此，所有公司及其招聘经理和部门都会把注意力放在现有员工身上，而不是立即寻找新员工，不管是独立还是在外部招聘机构的帮助下。提升和奖励那些历经磨难的员工，将是每个人议程上的要点之一。此外，许多人将恰恰依靠内部专业人员的推荐，并为那些为团队带来高质量新员工的人提供奖金。
提供真正重要的员工福利
吸引顶尖人才的福利总是如鱼得水。关键是要验证哪些福利对你身边的人--以及你未来想招募的人--来说实际上是最重要的。2022年及以后的一些顶级人力资源趋势将围绕满足员工的目标，并将他们的精湛经验与积极的候选人经验联系起来。
这里有一个值得探索的趋势--它被称为食堂计划。这种简单而巧妙的战术推动了出色的结果。简而言之，它是一套为配合他们的独特需求而定制的不同员工福利。它结合了各种应税和非应税的福利。例如，全美国的公司都在提供食堂计划HSA（健康储蓄账户），帮助工人解决他们的医疗和保健费用。
无论你是否能（或想）实施这种精确的福利计划，你都可以从它身上学到一两点东西。如果你为你的员工提供不同种类的好处，他们会更满意，更有动力，更有生产力。
现场工作与远程工作与混合工作仍然会引起骚动
正如我们所知，改变后的商业现实很快就把我们所有人从现场工作转为远程工作。因此，在整个2020年和2021年，大多数人力资源和招聘专家已经围绕在家工作现象修改了他们的方式。而现在，坊间传言我们都将接受这种混合交易。到目前为止，一切都很好。听起来，我们的工作日将在办公室和远程工作之间进行分配。尽管有些人仍然完全蔑视这种新鲜的就业模式，但大多数公司都会去接受它。
请注意这一点。在整个2019年，69%的受访工人表示，灵活性是他们评估工作机会时考虑的关键因素之一。因此，习惯于灵活的时间表和远程工作（至少有时）将继续在2022年的五大人力资源趋势名单上。
牢记这5大人力资源趋势，提升你的战略
那么，人力资源的热门话题是什么？这些天来，所有的事情都是关于完全的灵活性，拥抱新技术，以及不断学习和成长。看看我们提到的这些想法。找到与你公司的需求、目标、文化和预算相匹配的。将2022年最新的人力资源趋势与你的目标结合起来，并准备好取得令人瞩目的成果。如果你需要帮助，你知道在哪里可以找到一个值得信赖的招聘机构，他们会在招聘、保留和所有其他关键方面帮助你。
来自omnesgroup
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数据分析
HR数据分析可以强化未来企业发展的三种方式
最近，我们讨论了许多中型企业如何显著改变他们的人力资源方法。从越来越多地依靠临时雇员和使具有多种需求和期望的多代员工参与到战略性地为底线做贡献，人力资源领导者正在为长期，可持续的增长和扩张奠定坚实的基础。
这种转型的核心是数据分析。根据SAP赞助的IDC最近的一份信息简报，95%的经营最好的中型企业正在有效地建立和发展他们的劳动力，并利用 "正确的 "分析工具和数据洞察力来衡量结果。通过利用数据资产、先进技术和流程自动化，企业正在将智能嵌入其人力资源运营中，以做出影响底线的决策。
那么，这些公司是如何通过HR数据分析为其发展注入活力的呢？在我看来，秘诀在于克服三个关键挑战。
1. 连接驻扎在多个系统中的人力资源数据
在大多数情况下，人力资源数据位于各种不同的系统中。我甚至看到一些成长中的公司运行着多达六个独立的人才管理系统。个别来说，每个解决方案都涵盖了一个特定的领域--核心人力资源管理、时间和考勤、流程工作流、员工绩效和薪酬、学习或招聘。
如果将这种智能与人力资源职能的其他职能隔离开来，则很难全面，客观地评估员工的体验。IDC报告说，将近一半的受访人力资源组织缺乏对组织流程和程序的洞察力。例如，他们可能没有端到端的可见性来查明问题区域的根本原因，例如招聘效果低，人员流动率高和员工敬业度低。
解决方案：将人力资源解决方案结合起来，作为综合人才管理模式的一部分，以调整、优化和提升员工队伍中的每一位员工。如果数据没有数字化，就无法进行分析，每一次数据更新和交互点都是收集数据并开始可视化趋势的机会。通过跨越整个员工生命周期和中间所有点的端到端思考，人力资源组织可以实现尽可能多的流程自动化。虽然使用人力资本管理(HCM)套件会让这一切变得更容易，但也有很多很好的附加功能可以整合起来，以提高你的流程价值。关键是要确保数据准确地反映在你的源系统中。
2. 提高数据质量、治理和安全性
中型企业内的人力资源领导者传统上一直在努力了解他们的数据是否准确、管理良好和安全。对于许多员工、人力资源团队、高管和董事会成员来说，这可能意味着要谨慎处理他们收到的情报。而不断增长的有关收集、使用和存储员工数据的法规，如果做得不对，整个公司都会面临巨额的惩罚。
解决办法：减少纸张和数据输入错误。通过流程自动化来减少纸张和数据输入错误 HCM 技术通过将数据值限制在公司定义的配置范围内来确保数据的准确性，此外，利用云解决方案有助于符合数据隐私法规。有了坚实、准确、合规的数据基础，人力资源领导者、招聘经理和高管可以保持对整个劳动力的深刻、可靠的看法，并了解对人员的投资和员工动态的变化如何影响业务成果。
3. .以优化人力资源战略价值的方式来处理数据
一旦你实现了自动化、整合、数字化并提高了数据质量，你就可以从简单的报告转向更高级的分析。但是，如果没有合适的工具和能力，人力资源领导者可能会在将其职能发展为重要的业务贡献者方面受到阻碍。
解决方案。通过数据驱动的劳动力计划来弥合业务战略和执行之间的差距，你将更好地支持CEO的议程，并衡量人力资源的贡献，但不要止步于此。当今的劳动力分析包可以提供一个很好的基础，以提供有价值的洞察力，了解人力资源数据如何帮助人力资源领导者将其职能发展为一个重要的业务贡献者。考虑建立反馈机制，收集每个员工的体验数据。询问你做得如何，以及如何改进你的人力资源流程，然后利用它来做到这一点：让它变得更好。掌握了这些 "体验 "数据，再结合你的运营数据，你将处于一个很好的位置，随着时间的推移，加速你的贡献。
数字化发展，而不仅仅是盈利
数据是人力资源团队支持中型公司发展的最佳方式之一。然而，对审查人力资源情报的真正兴趣是不够的。还应该有合适的员工来管理数据，并需要合适的工具来提供推动业务发展所需的洞察力。
人力资源领导者应该确定什么对公司最重要，确定需要哪些分析和数据来支持这些需求，并学习如何衡量流程绩效和决策。更重要的是，他们必须找到将数据传递给正确的人的方法，这样他们才能做出更好的决策，引导企业取得长期、可持续的成功。
好消息是，在实现这些能力方面，中型企业比大型竞争对手更有优势。企业的敏捷性和较小的规模使人力资源领导者能够快速、灵活、可扩展地简化和整合他们的IT环境。更重要的是，这种智能水平可以扩展到整个公司，以改变人们在快速增长和不断变化的时期如何参与、了解情况和配备战略的方式。
作者：SAP Labs集团副总裁David Ludlow
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数据分析
数据分析如何帮助你的HR部门更有效地运作？
过去的一年对许多企业来说是煎熬的一年--而人力资源专业人员也一直身处其中。他们帮助雇主实施远程工作政策，并在前所未有的混乱和不确定性时期保持沟通渠道的畅通。而且，随着经济下滑的持续影响，他们还处理了让优秀人才离开的难题。
优秀的员工参与度能让这样的艰难任务变得更容易。它还可以提高整个组织的生产力和士气。这两点对于企业来说都是至关重要的，因为他们要共同应对在COVID衰退后重建市场和盈利能力的挑战。
对于 "技能差距 "并没有硬性的定义，但是，它可以被描述为由于缺乏实力而导致的业绩缺陷。
以下是HR部门可以利用分析的几种方法。
让员工轻松寻求帮助
无论使用何种接触点，员工都应该能够轻松地提出请求。确保你的帮助表单全面、简洁、有条理，以收集员工的所有必要信息，从而使服务代表能够提供快速、满意的解决方案。审查服务代表和员工之间来回交谈的次数，以了解你的帮助表格是否真正有用。过多的来回对话表明你的帮助表单并没有收集到必要的信息，因此你的服务代表不得不多次联系员工。
数据分析--收集和分析原始数据以产生结论和可操作的见解的过程--对人力资源部门来说是一个有价值的工具，因为它们激发了员工的战斗力，并使他们专注于增长收入和盈利能力。
利用第一次接触，让员工了解情况
对于员工来说，没有什么比提出请求并无休止地等待解决更糟糕的了。管理员工期望值的方法之一是在第一次接触时就设定期望值，提供明确而现实的解决期限--特别是当请求无法在第一次接触时解决时。这将帮助员工确定优先级并安排他们的活动，并确保他们在等待请求完成时也能保持生产力。使用支持AI的预测来了解完成请求所需的时间，并将预计的周转时间传达给您的员工。
为员工提供有效的自助服务选项
根据Gartner的数据，70%的用户更喜欢自助服务技术支持，而不是与支持代表合作。不幸的是，只有9%的用户能够使用自助服务解决问题。即便如此，也不要犹豫，投入时间和金钱为员工创建自助服务选项--它赋予员工解决自己问题的能力，并减少你的工作量。一旦你创建了足够的自助服务手册，一定要定期评估它们，以确保它们是有效的和高效的。
识别和解决流程瓶颈问题
流程瓶颈是生产力的无声杀手。彻底分析你的流程，看看是否由于工作量过大、缺乏技能、服务需求量大或其他可辨别的因素(如无法获得资源)，导致请求被搁置在管道中或在人力资源工作人员之间跳来跳去。发现问题后，要尽早采取措施解决。
促进团队内部的良性竞争
始终鼓励人力资源人员多走一步，为员工提供个性化的解决方案。建立仪表盘来跟踪人力资源的绩效，培养健康的竞争精神。提供非货币奖励，发送感谢邮件，设置头脑风暴会议，创建团队活动，鼓励员工在形势需要时以团队的形式解决员工问题。奖励表现突出的明星员工，鼓励其他员工在自己的岗位上发挥更大的创造力和创新力。
尽早发现技能差距，并对工作人员进行培训以弥补这些差距。
"技能差距 "并没有一个硬性的定义，但是，它可以说是由于缺乏实力而导致的绩效缺陷。那么如何识别技能差距呢？建立关键绩效指标，以确定你的HR员工对团队或业务的贡献。利用员工评议、360度绩效评估、同行观察和绩效基准来确定明星员工和需要培训的员工。然后提供培训，帮助你的员工提高他们的技能。
无论使用何种接触点，员工都应该能够轻松地提出请求。确保你的帮助表格全面、简明和有条理，以便从员工那里收集所有必要的信息，从而使服务代表能够提供快速、满意的解决方案。
帮助引导您的企业走向更强大的未来。
一家公司的好坏取决于它的员工，在困难时期，一个顶尖的团队可能意味着沉沦和游泳的区别。数据分析的部署可以帮助你的人员管理部门更有效地运作，让你的整个员工队伍更有效地工作。在2021年，这是一项投资，可能会得到很多倍的回报。
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