数字化时代下企业人力资源管理优化策略

文/张娜

数字化时代，企业在实施人力资源管理的过程中，人力资源管理涉及的数据与信息之间的共享与流动持续加速，企业人与资源之间的边界得以逐步弱化。

随着数字化时代的不断推进，越来越多的企业都在实践数字化转型，其中，企业人力资源管理的数字化实践更经历了不少挑战与波折。但不可否认的是，企业人力资源管理在数字化方面的创新，不仅加速了人力资源业务流程向高效、高质量方向转变，也使企业人力资源管理不断升级转型。数字化时代下，企业客观、全面地认识该时代背景下人力资源管理的具体变化，并从中探寻人力资源管理变革关键点，对推动企业人力资源管理甚至是企业运营管理的有机创新与数字化转型，具有较为重要的意义。

数字化时代下企业人力资源管理的变化

企业人力资源管理向互联网化转变。国内某大型旅游企业在面对数字化发展为企业带来的挑战与机遇时，以人力资源管理的数字化变革作为企业数字化转型实践的切入点，由此增强了企业人力资源管理与企业各业务场景的匹配度，促使企业内部的人与资源实现互动、互联。该企业在进行人力资源管理的数字化变革过程中，利用数字化工具对企业人力资源的管理机制进行了完善。例如，在企业员工的考勤管理方面，该企业文旅业务模块涉及景区员工出勤排班的管理内容，但由于景区员工排班存在较大机动性，若按照普通企业提前排班的方式，当景区因现场需求变化较大而出现较多调班情况时，可能会增强出勤管理的后续工作负担。该企业则创新性地应用了红海云服务平台这一智能化人力资源管理工具，平台除了对各景区的员工进行智能化排班外，文旅业务的管理人员还可根据景区现场的实际需求变化而从移动端进行排班调整。当出勤排班发生变化后，数据会实时同步，而企业人力资源管理工作人员则可在平台统一设置各景区及其他业务模块员工的出勤班次时间，并具备对员工出勤班次进行统一管理的权限，如此，实现了人力资源管理的充分互联。该企业的人力资源管理的数字化变革，系统化地对人力资源管理数据和信息进行了有机调控，当人力资源管理数据发生变化时，平台能够实时、快速地传输并对数据进行整合。

企业人力资源管理向决策数据化转变。数字化时代下，海量信息及数据成为企业人力资源管理变革的关键部分，为企业精准决策提供了重要的数据支持。在传统的人力资源管理模式下，企业人力资源管理人员往往通过在此领域的经验或直觉制定管理决策，也有企业会根据企业人力资源管理的基本数据制定和调整管理方案，人力资源管理缺乏科学性，战略性不足。而在数字化时代下，企业人力资源管理更多基于量化数据，进行人力资源管理成本、离职以及高潜力绩优人才等方面的分析，然后再根据智能化的数据分析，制定更为精准化和科学化的人力资源管理决策。因此，数字化时代下企业人力资源管理的决策制定与优化调整，加大了大数据的应用，促使数据化在决策环节的作用得到进一步发挥。以某企业人力资源管理数字化变革的实践为例，该企业在进行人力资源管理的数字化创新过程中，系统设计了人力资源共享服务模式的顶层设计，在此基础上，构建了人力资源管理数字化建设蓝图。在该蓝图中，最底层为HR 核心数据层，主要建立的是企业的HR数据库。往上的层次分别是数据交互、基础业务、事务管理、数据分析以及服务展示层。在此过程中，该企业做好底层数据的铺垫，并开展人力资源数据的深度挖掘，进一步赋能企业各业务板块的有序发展。以员工离职管理为例，该企业利用人力资源管理系统收集了多个数据因子，主要涉及员工基本信息、内部工作属性、晋升培训情况、外部工作经历、员工薪酬数据、员工行为分析、外部环境数据等。随后，利用决策树算法、随机森林算法等人工智能算法，对员工离职风险进行识别，并运用Phython 语言机器学习算法，在训练集上进行模拟训练，在测试集上进行效果检验。根据数据分析结果，企业人力资源管理部门工作人员构建了离职预测管理方案，结合员工管理过程，进一步进行了员工离职预测模型的分析。该企业在员工离职管理方面的做法，正是数字化时代下企业人力资源管理向决策数据化转变的体现所在。

优化策略

以数字化建立人力资源管理需求预测体系。数字化时代，以数字化技术应用助力企业人力资源管理创新是必然趋势。企业在进行人力资源管理的优化时，要注重人力资源管理的及时性、精准性以及针对性水平的持续提升。建议企业加强数字化的应用，以此搭建人力资源管理需求预测体系，根据预测模型分析结果，进一步改进人力资源管理方案。第一，利用现代科学技术进行企业人力资源管理需求“量”的分析。企业可分阶段、分业务模块，利用人工智能算法，从整体化和系统化角度对人力资源管理的总体需求进行量化计算和分析。同时，根据Python 语言机器学习算法等智能化预测结果，制定与企业运营发展需求相适应的战略性人力资源管理方案，如核心人才招聘预案、关键人才培养计划和实施路径等。第二，利用现代科学技术进行企业人力资源管理需求的“人才结构”分析。数字化时代，企业需求的人才结构也随之发生了变化，企业若要在严峻的竞争形势中获得竞争优势，内部人才结构亟待随之优化。因此，企业应结合战略发展目标和业务发展特点，梳理分析出各业务环节及关键岗位所需求的人才类型。同时，根据企业数字化发展的趋势，对人才需求的变化进行细化分析。利用大数据挖掘等技术智能抓取关键信息和数据，客观、动态地掌握各业务发展与岗位人才的匹配程度。以此为基础，预测企业人才结构的实际需求，为企业优化配置人力资源提供保障。第三，利用现代科学技术进行人力资源管理需求的“素质结构”分析。鉴于企业及各业务的发展特点及需求的差异性，企业对于专业技术人才及核心人才的素质要求也有所差别。而数字化时代背景下，企业更应该加大数字化技术在人才素质结构需求方面的计算和分析，基于测算结果制定与之相适应的员工培训管理方案，为切实提升企业员工的综合素养提供支持。另外，对于具备高潜力的绩优人才，企业也可基于预测结果，优化调整员工用工方式，促使企业不同类型人才能在岗位上充分发挥潜能，实现企业人力资源管理的最优化。

深化基于数字化的人力资源管理智能化决策。企业人力资源管理若只是以管理人员的经验或基本数据的分析作为决策基础，可能会造成人力资源管理决策存在随机性，其风险加剧，不利于企业的长久运营及发展。面对数字化时代企业人力资源管理向互联网化以及决策数据化的转变，有必要进一步深化基于数字化的人力资源管理智能化决策。深化企业人力资源管理数字化变革，建议从以下几方面着手。首先，利用数字化工具加强人力资源管理各维度的原始数据收集和分析处理，建立人力资源管理信息池。此环节需要企业以AI 等现代化技术进行深度应用，增强企业人力资源管理的预测及智能化决策能力。其次，基于更为全面、开放的人力资源信息池，建立人力资源数据管理办法，将人力资源管理数据上升至企业管理层面，作为后续数据管理的指引。最后，挖掘数据和信息在人力资源管理中的潜在价值，在数据中发掘潜在规律，将数据分析结果应用到人力资源管理决策中，着眼企业发展的当下，并对人力资源管理的未来趋势进行预测，实现人力资源管理数据的实时洞察，驱动人力资源管理决策创新。在此过程中，数据稽核工具也会对人力资源相关的数据可能存在的问题进行在线稽查与核实，及时发现数据问题，确保数据的准确性，为制定人力资源管理决策提供精准的数据保障。

数字化时代，企业人力资源管理变革并非只是引入一套数字化人力资源系统，其关键在于企业应用智能化工具搭建人力资源数字化治理体系，人力资源管理从传统的事务型向战略型转变，为企业发展提供了重要支持。企业人力资源管理逐步向互联网化和决策数据化转变，面对这种变革趋势，企业应加强数字化的应用，建立人力资源管理需求预测体系，同时，借助数字化技术完善人力资源管理智能化决策体系。通过探索数字化在企业人力资源管理中的作用及深化应用路径，助力企业人力资源管理的数字转型发展。