近日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》（简称《规划》），明确指出数字中国建设要按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。未来，随着《规划》的落地，数字经济将迎来蓬勃发展的机遇期，企业数字化转型升级大势所趋。

迎接数字时代，激活数据要素潜能，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，进一步发挥数据、信息这两个推动经济增长和产业变革的核心要素，已经逐步成为企业经营管理活动的重要内容。无处不在的科技创新，也不断地从产品、市场、客户、服务等方面给企业带来颠覆性的改变。对于企业而言，数字化转型早已不再仅仅局限于技术实施和运作，而是走到了和业务与管理深度结合，对内提高管理效率，对外挖掘新价值的阶段，日益成为企业价值增长的强大助推器。而人力资源数字化转型作为其中的重要一支，将为企业业务升级夯实管理基础，不断提供内生养分。

战略引领、数据驱动——新时代的人力资源管理新范式

在VUCA时代，企业决策机制、经营模式、组织形态和人员结构都在发生颠覆，为人力资源管理带来了巨大的挑战、提出了新的管理要求——快速响应战略、业务和管理的诉求，站在企业经营发展的全局和高度经营人力资源，主动承接战略并推动战略目标的有效执行。通过对人力资源投入产出的精细化管理，以及对人才的高效配置、开发、激活，实现“战略、组织、业务、人员”的紧密高效匹配。机遇与挑战共存，数据的广泛应用以及日益成熟的数字技术也为战略型人力资源管理提供了更为有效的工具。许多的大型企业开始筹建人力数仓和一体化管理平台，区别于过往采用单模块独立建设、线下操作线上化的信息化软件，更关注数据化经营和一体化体验。在这一时期，以数据驱动替代经验驱动，推动人力资源管理从“事务型”，向“企业级职能型”和“战略型”升级，也早已成为企业面对未来竞争，实现快速发展的重要内容。

人力资源管理三层次

破题的关键是依托数据化的管理机制以及人才发展的大数据，以人力资源管理一体化平台为载体集成和应用人事数据，打造人力资源经营体系，形成覆盖企业价值全流程、人才发展全周期的场景闭环及数据闭环，从而构建战略、组织与人的紧密联结，实现个人价值和企业价值的高度融合，服务战略落地。从企业价值实现的角度，通过数据建立起组织人力规划与投产的严格闭环机制，实现“战略、架构、岗位、人力、薪酬、产出”的紧密高效匹配，持续优化人力资源的投入产出效益，以最优成本获得最高产能和最佳质量，保证战略的有效落实与迭代升级，同时运用数据分析结论，不断提升人力资源运用效率，确保“目标分解到人、真抓绩效落实、公平公正激励、激发组织活力”；从个人价值实现的角度，通过搭建覆盖员工职业生命周期全过程的在线管理和数据应用，形成企业人才造血机制，不断提升科学选人用人能力，“流水不腐，户枢不蠹”。依托数据的高效流转与应用，“战略-组织-人”得以层层衔接，组织与人成为实现战略目标的最短路径。最终通过不断迭代，演进成为数字化组织的常态运营和演进能力，重塑产业生态价值链。

双循环模型

以流程、数据双重一体化重塑人力资源的价值创造能力

探索人力资源管理数字化的过程，其实质是对组织及人才发展全生命周期各阶段的数据进行动态集合、处理、分析和应用，并利用数字技术重新定义和设计人力资源管理的业务场景和管理流程。需要认识的是，人力资源管理数字化不是随意开展的，需要遵循一定的基本逻辑。很多企业的现状是，快速上马了人力资源信息系统，并通过系统积累了大量的人事基础数据，却又不具备相应的数据分析能力。比起全方位扩大人事数据的收集范围，从业务需要出发，明确数据范围、拓展数据的广度和深度、将数据分析同管理实践相衔接，才能最大化发挥数据价值。

以人才发展全生命周期管理为例，探讨业务流程与数据流转的双重一体化的实现方式。从流程的角度，对人力资源管理的核心动作以及角色进行端到端精细化梳理，形成从主管、员工、管理层等各个角色的综合应用以及业务流程闭环。从数据的角度，通过记录涉及人力资源各个环节业务的结果沉淀人事数据，构建纵向贯通的组织人事数据闭环。基于海量的人事数据，通过标签化的数据分析与建模，形成全面描绘人才基本信息、发展趋势、综合能力、态度动机的人员档案，同时提取高绩效、高潜力人才的显著特征，形成人员、岗位两套画像体系，以画像为核心立体覆盖招聘、培训、绩效、激励等各人力资源场景应用，帮助员工客观认识自身，为管理者提供数字化管理工具。

人才招聘-精准刻画用人需求：在制定用人需求的环节，HR可以依托汇聚了岗位关键特征信息的绩优画像，通过部分参考或直接引用的方式，快速形成结构化的、具象化的并且是绩优导向的用人需求。得益于画像对于岗位信息、绩优员工信息的全量全域覆盖，通过系统生成的用人需求不仅包括冰山之上的教育经历、从业经历等客观信息要求，对于冰山之下的能力、行为风格以及性格特质也有较为清晰地刻画。

人才招聘-优质简历智能推送：在简历筛选的环节，面对成百上千的简历，单纯依靠HR筛选需要耗费大量的时间，不光效率低下还有可能因为对岗位需求理解不足、判断失误而遗漏优秀简历。在数字化的场景下，系统在获取外部简历时就能够基于企业标准简历模板对简历进行智能解析和转译形成候选人画像，以标准化、结构化地方式予以呈现。方便HR查阅比对地同时，结合岗位画像以及匹配引擎，可实现候选人信息与招聘需求地智能评估，以多维度打分的形式优选出岗位胜任度最高的候选人，并向用人单位精确推送简历信息，大大提升了简历筛选工作的质量和效率。

人才培训-千人千面按需推课：为了向员工提供全方位的学习和辅导，进一步提升培训体验，越来越多的企业在推广“移动学习”的同时，也在探索如何实现差异化的按需培养。通过人岗画像标签与课程体系标签的双向匹配，可以快速识别出员工能力的长短板，从而分析员工当前的学习发展需求，生成相应的学习地图，并通过智能推荐引擎为其个性化配置和推荐学习课程资源。员工通过系统完成培训后，HR或上级主管还可以通过系统对学习情况进行追踪，重点评估和反馈学习效果，帮助员工“将知识转化为价值”。此外，还可以基于人才培训记录的沉淀，校验企业培训工作开展的有效性。

人才选拔-多维人岗匹配分析：人岗匹配是选人用人的关键环节，传统的做法依赖相关人员的主观判断和决策，容易产生偏差，难以精准识别人才与岗位的匹配度。借助人岗匹配规则引擎，基于岗位画像的要求与人员全景数据进行匹配分析，自动计算人员与目标岗位的匹配程度，按优劣势和关注点全面呈现分析结论，为人岗适配决策以及人才选拔培养等场景提供辅助和支持。

人才储备-优质人才快速圈选：通过对人员信息的标签化管理，以标签形式记录人员的自然属性、社会属性和工作属性等信息，形成了一套能够支持数据统计分析、洞察人才队伍现状的标签库。在搭建人才库的过程中，HR可以通过标签组合的方式细化人才分类要求，结合对员工专业背景、工作履历的智能解析，能够快速圈选符合标准的人才并纳入相应的人才库。

人才储备-队伍现状全面清晰：通过系统平台传导企业用人标准和组织要求，并依托组织、人员的全量数据开展实时动态的人才队伍现状诊断，对组织健康度、机制支撑度、人才匹配度等指标进行追踪预警、通盘分析，厘清现状和差距，支撑以战略为出发点的队伍建设和管理。

人才保留-员工关怀深入人心：基于人员画像为员工提供个性化、智能化的关怀体验。根据员工司龄、年龄等基础信息，在员工生日或周年等重要日期推送慰问或祝福；或根据员工兴趣爱好、生活日常需要、工作需求及消费倾向等方面数据，针对性设计和发放员工福利。

信息系统在中国的普及推动了企业的人事数据积累，但也导致人力部门所拥有的数据已远超其所具备的数据分析能力。人力资源数字化的建设，如果仅建设系统功能，不做好数据标准化和线上化，最终会制约功能的使用与数字化目标的实现。通过业务流程、数据流转在员工选育用留全过程中的一体化建设，实现对组织及人才职涯周期各阶段的数据进行动态集合、处理、分析和应用，才能通盘革新人事业务运营与管理效率，不断驱动人力资源管理向价值创造演进。（国投人力公司组织与数字化中心 王子佩、覃宇晗、邓诗雨）