牛文麗

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于人力資源領(lǐng)域并不是一個(gè)新話題。高校畢業(yè)生是每年企業(yè)新生力量注入的一大源泉，企業(yè)也逐漸開(kāi)始用更多的數(shù)據(jù)分析工具來(lái)進(jìn)行高校畢業(yè)生的甄選工作，并且根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)幫助企業(yè)做出培育以及管理決策。對(duì)于HR來(lái)說(shuō)，面對(duì)海量畢業(yè)申請(qǐng)人的資料，如何挑選合適的候選人并針對(duì)性引導(dǎo)發(fā)展，變得日益具有挑戰(zhàn)性。

美國(guó)：深度與廣度共生

許多年來(lái)，谷歌一直使用其創(chuàng)始人鐘愛(ài)的學(xué)業(yè)實(shí)力評(píng)估測(cè)試（SAT）分?jǐn)?shù)和大學(xué)平均成績(jī)（GPA）指標(biāo)來(lái)篩選新興的畢業(yè)生員工候選人。但如今谷歌人力資源分析副總裁卻表示，僅用績(jī)點(diǎn)的數(shù)據(jù)和績(jī)效指標(biāo)不可說(shuō)明其在谷歌能否取得成功，從今往后它們將不再是最重要的招聘標(biāo)準(zhǔn)。

美國(guó)Knack公司將先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具和游戲結(jié)合在一起，通過(guò)一系列游戲?qū)崟r(shí)觀察目標(biāo)對(duì)象的實(shí)際行為和表現(xiàn)。由于計(jì)算機(jī)可以從用戶參與游戲的每一個(gè)瞬間獲得有用的數(shù)據(jù)，15分鐘游戲就足以創(chuàng)造100萬(wàn)字節(jié)的數(shù)據(jù)。因此，領(lǐng)導(dǎo)者最終獲取到的不只是完美的簡(jiǎn)歷，更有應(yīng)聘者的社交能力、適應(yīng)力、情商等多方面信息。

目前，美國(guó)的許多公司已經(jīng)通過(guò)將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用到人力資源招聘，綜合美國(guó)職場(chǎng)所需要的各種能力，結(jié)合畢業(yè)生們的多方面特點(diǎn)，為學(xué)生達(dá)到就業(yè)目標(biāo)提供量化依據(jù)，致力于招聘培養(yǎng)更具有“美國(guó)深度廣度”的國(guó)際化人才，助力美畢業(yè)生順利突圍步入社會(huì)的重重困境，實(shí)現(xiàn)一步到達(dá)最適合自己的“人生崗位”。

德國(guó)：效率與質(zhì)量兼容

德國(guó)高等教育的問(wèn)題之一就是大學(xué)系統(tǒng)和學(xué)科成績(jī)比較復(fù)雜，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化。在德國(guó)有超過(guò)18000個(gè)不同專(zhuān)業(yè)。此外，還有很多地方可以聯(lián)合學(xué)習(xí)幾個(gè)專(zhuān)業(yè)。企業(yè)的招聘人員不太可能清楚學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)或課程的具體分類(lèi)?，F(xiàn)在，德國(guó)開(kāi)發(fā)出一個(gè)CASE評(píng)分系統(tǒng)，使用學(xué)生的最終成績(jī)，個(gè)性和智商測(cè)試的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用算法來(lái)評(píng)估畢業(yè)生，也就是說(shuō)，不同大學(xué)的畢業(yè)成績(jī)有了一個(gè)相互對(duì)比的可能，能明確計(jì)算該畢業(yè)生優(yōu)于其他候選人的百分比數(shù)值。

目前，德國(guó)已經(jīng)有15家公司使用這種算法。德國(guó)大學(xué)協(xié)會(huì)還將推廣這個(gè)系統(tǒng)。使用了這個(gè)系統(tǒng)，相對(duì)能挑選的候選人范圍更廣了，因?yàn)樘峁┝丝鐚W(xué)校和跨科目進(jìn)行比較的可能。

英國(guó)：粗放與精細(xì)并存

對(duì)于英國(guó)而言，很多數(shù)據(jù)分析公司極力倡導(dǎo)并推廣大數(shù)據(jù)運(yùn)用到人力資源工作上，他們認(rèn)為大數(shù)據(jù)和人才分析的真正價(jià)值需要體現(xiàn)在分辨人的性格類(lèi)型、能力以及其他優(yōu)勢(shì)以幫助組織創(chuàng)造運(yùn)轉(zhuǎn)良好的團(tuán)隊(duì)上面。

2016年，專(zhuān)注于研究大學(xué)畢業(yè)生就業(yè)市場(chǎng)的英國(guó)公司High Fliers，利用大數(shù)據(jù)調(diào)查了英國(guó)前100家著名英企的招聘情況，試圖找出哪些目標(biāo)人才以及哪些大學(xué)將被他們優(yōu)先考慮。結(jié)果表明，不同雇主確定的目標(biāo)大學(xué)數(shù)量不同，不同行業(yè)的畢業(yè)生招聘目標(biāo)也呈現(xiàn)出有趣的趨勢(shì)。例如，企業(yè)招聘時(shí)最想要的員工的畢業(yè)學(xué)校第一名為諾丁漢大學(xué)，其次是曼徹斯特大學(xué)和劍橋大學(xué)。前五名中的另外兩名是牛津大學(xué)與布里斯托爾大學(xué)。和招聘意愿排名形成鮮明對(duì)比的是，在官方排名中，諾丁漢大學(xué)的TIMES排名為第23位，而曼徹斯特大學(xué)排名第26位。

此外，從事會(huì)計(jì)及其專(zhuān)業(yè)服務(wù)的單位以及法律公共部門(mén)的雇主是招聘人數(shù)最多的雇主，他們將去大多數(shù)大學(xué)吸引人才并成為最佳招聘人員。其次是法律的目標(biāo)大學(xué)，而媒體行業(yè)的公司用人最精確。

英國(guó)一家數(shù)據(jù)分析公司的負(fù)責(zé)人認(rèn)為，大數(shù)據(jù)招聘技術(shù)“絕對(duì)值得一試”。但是相對(duì)而言，它也有它本身的缺陷。大數(shù)據(jù)招聘技術(shù)可以衡量預(yù)測(cè)所有的變量，但是卻測(cè)量不了感性的東西，例如直覺(jué)。

國(guó)內(nèi)企業(yè)還有哪些需要做的工作

談到國(guó)內(nèi)企業(yè)招聘畢業(yè)應(yīng)聘者，許多諸如納人、德勤中國(guó)（德勤華永會(huì)計(jì)師事務(wù)所中國(guó)區(qū)）、領(lǐng)英中國(guó)（LinkedIn中國(guó)區(qū)）的領(lǐng)先企業(yè)已在“大數(shù)據(jù)+人力資源”工作方面取得了重大進(jìn)展。大數(shù)據(jù)確實(shí)能幫上忙，但是目前國(guó)內(nèi)企業(yè)還有很多要做。具體涉及下面幾個(gè)步驟：

●一致性的科學(xué)招聘過(guò)程

為了不辜負(fù)畢業(yè)人才，企業(yè)要精確地描述職位和資格條件，也要精確地表述公司和部門(mén)文化。例如納人有一個(gè)特色在線評(píng)估平臺(tái)，該平臺(tái)上有1000多種考核機(jī)制，包括個(gè)性、興趣、行業(yè)背景和學(xué)習(xí)背景等。平臺(tái)不僅有基于簡(jiǎn)歷匹配的靜態(tài)招聘模型，還有動(dòng)態(tài)機(jī)器測(cè)試評(píng)估，通過(guò)類(lèi)似的問(wèn)題測(cè)試并以同樣公平的方式評(píng)估每一位應(yīng)聘者。而在科學(xué)招聘方面，德勤中國(guó)正在使用一種叫做SHL（人才數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)分析）的特殊工具，SHL可以分析所有應(yīng)聘財(cái)務(wù)部門(mén)的學(xué)生，并與全球范圍內(nèi)申請(qǐng)同職位的學(xué)生進(jìn)行對(duì)比。當(dāng)企業(yè)想要確定某財(cái)務(wù)員工的整體素質(zhì)時(shí)，SHL的數(shù)據(jù)可以幫助其與世界、亞洲或其他競(jìng)爭(zhēng)公司進(jìn)行橫向比較。

●精準(zhǔn)整合社交媒體

如今有海量的工具可以用來(lái)從社交媒體配置文件中收集信息，找到有才華的應(yīng)聘者，挖掘應(yīng)聘者背后不為人知的故事。納人每年根據(jù)企業(yè)崗位的要求，利用人工智能系統(tǒng)從各種渠道招募招聘信息，過(guò)濾掉大量匹配度不高的簡(jiǎn)歷，目前該系統(tǒng)的準(zhǔn)確度高達(dá)90%。與此類(lèi)似，購(gòu)買(mǎi)領(lǐng)英的專(zhuān)業(yè)招聘人員賬戶，在獲得其他使用者的授權(quán)后，利用招聘者賬號(hào)直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可在領(lǐng)英的350萬(wàn)中國(guó)國(guó)內(nèi)用戶中搜索，簡(jiǎn)單地整合這些使用者的行為并將它們與通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化方法收集的信息進(jìn)行比較可以幫助提高招聘質(zhì)量。

●細(xì)化清晰的人崗匹配過(guò)程

“人崗匹配”常常出現(xiàn)在“定崗、定編、定員”或“員工職業(yè)生涯規(guī)劃”等場(chǎng)景中。自企業(yè)成立以來(lái)，納人90%的成本花在軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)中，通過(guò)建立職位和候選模型，輔以人工智能算法。通過(guò)不斷測(cè)試和改進(jìn)，目前的人員匹配模型相當(dāng)于具有一位兩年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的招聘專(zhuān)員。再如，德勤使用的人才招聘管理系統(tǒng)Taleo能夠在所有選定的簡(jiǎn)歷上貼上各種標(biāo)簽。比如該人的位置似乎不合適，但也許他可以在將來(lái)適應(yīng)其他位置，因此HR可以在下次尋找該方向求職者時(shí)使標(biāo)簽調(diào)用出來(lái)。

●不定期人才測(cè)評(píng)

人才測(cè)評(píng)即利用一些大型人力資源數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)挖掘潛在信息，通過(guò)分析實(shí)現(xiàn)更多層面的數(shù)據(jù)收集，如非應(yīng)變能力、技能水平、成長(zhǎng)情況等，有助于高效地進(jìn)行人才評(píng)估，實(shí)現(xiàn)人力資源的合理配置和主動(dòng)管理。例如領(lǐng)英的薪酬數(shù)據(jù)來(lái)自每個(gè)人與整個(gè)數(shù)據(jù)收集組織之間的直接互動(dòng)，數(shù)據(jù)由用戶作為個(gè)人自發(fā)提供，同時(shí)領(lǐng)英本身也具有社交媒體的概念，因此其數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，是建立企業(yè)人才庫(kù)的有效工具。德勤也有人才分析數(shù)據(jù)，但它基本上是基于如何充分利用現(xiàn)有的小數(shù)據(jù)，即從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘中的不同部門(mén)或不同領(lǐng)域收集的數(shù)據(jù)。

總的來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)和人力資源是良好的合作關(guān)系。企業(yè)要想真正搶得招聘優(yōu)秀畢業(yè)者的先機(jī)，在大力尋求優(yōu)秀的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的同時(shí)，必須把求職招聘與人才管理大數(shù)據(jù)玩起來(lái)。計(jì)算機(jī)、數(shù)字和算法不能說(shuō)明一個(gè)人的全面情況。無(wú)論如何，它們不應(yīng)該消除所有的商業(yè)行為。人的因素是必需的，需要引導(dǎo)到搜索大數(shù)據(jù)上，以獲得最精確的描述。在招聘、培養(yǎng)與管理員工時(shí)，HR不僅要考慮畢業(yè)生們背后大數(shù)據(jù)顯露出的硬性表現(xiàn)，還要考慮畢業(yè)生們內(nèi)部蘊(yùn)含的個(gè)性、專(zhuān)業(yè)性和一致性等要素。特別是在尋找有特定行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、符合公司文化的畢業(yè)應(yīng)聘者時(shí)，這些要素將對(duì)公司有很多好處。