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人力資源數字化 助力民生銀行管理轉型

發布時間:2019-05-13 , 發布人:華恒智信分析員

商業銀行近兩年面對巨大的轉型沖擊,在經營管理轉型過程中,民生銀行讓人力資源部加入到銀行變革轉型的前瞻性布局中,利用數字化技術手段,幫助銀行洞察環境、洞察對手、洞察自己、洞察人才、洞察未來。
【關鍵詞】商業銀行 人力資源數字化 變革轉型
商業銀行近兩年面對巨大的轉型沖擊,為了支持全行的經營管理轉型,民生銀行以“內部客戶”為中心,利用數字化技術手段,讓人力資源參與到銀行變革轉型的前瞻性布局中,幫助銀行洞察環境、洞察對手、洞察自己、洞察人才、洞察未來。
在國內人力資源管理領域,互聯網公司已經開始部署大數據技術和應用,在人才招聘、績效預測、離職預測等方面開始探索并初見成效。但商業銀行人力資源管理仍停留在經驗時代,各項策略的制定由于缺乏有效的數據依據和支撐,常常依靠主觀感覺和憑借經驗,缺乏客觀性和科學性,未能有效發揮人力資本管理優勢,支撐銀行戰略轉型。
中國民生銀行(以下簡稱“民生銀行”)是國內第一家主要由民營企業發起設立的全國股份制商業銀行,成立22年來,充分發揮“金融改革試驗田”的體制機制優勢,從當初只有13.8億元資本金的小銀行,發展成為資產總額超過5.7萬億,員工超過5.5萬人的大型商業銀行。
HR數字化轉型的源起
近年來,銀行業面臨的外部環境不確定性增強,利率市場化接近完成,金融脫媒加劇,銀行傳統盈利空間不斷縮小,市場競爭日益加劇,銀行規模增長逐步轉型為質量效益增長。為應對外部挑戰,民生銀行啟動“鳳凰計劃”,并實施全面改革轉型,從經營模式、業務結構、體制機制、信息技術等方面開展全方位變革,向“輕資產、輕成本、輕組織、輕團隊”目標進發。
在商業銀行變革轉型的大趨勢下,銀行業人力資源管理面臨著為支撐戰略管理轉型、人力資本經營、資源配置創新、人才管理深化的諸多挑戰。因此,人力資源管理必須以“內部客戶”為中心、主動參與業務模式變革、提前預判人力資源管理策略,讓各項人才管理決策更加科學、高效,才能夠逐步提升人力資源管理價值,真正助力經營發展。
在對人力資源管理現狀的深入盤點后,民生銀行發現自身的人力資源管理存在數據基礎薄弱、信息孤島、量化分析手段落后等諸多問題,使得人力資源管理決策“經驗+感覺”多、“事實+數據”少,在支撐更為有效的人力資源管理決策方面明顯“體弱”?;诖?,民生銀行提出人力資源數字化轉型戰略,以數據驅動為核心,啟動了“人力盒子•智匯民生”新一代人力資源數字化轉型平臺建設,主動讓人力資源參與到銀行變革轉型的前瞻性布局去。
以“用戶思維”打造HR價值轉型
人力資源數字化轉型中,“數字化”是手段、工具、方法與思維方式,“轉型”并實現用戶價值升級才是根本。民生銀行在啟動初始,便準確定位于打造HR戰略伙伴角色,堅持將“用戶思維”貫穿其中,不斷探索兩個核心問題:我們的用戶是誰?他們關心什么?
用戶需求分析是一個去偽存真的過程,很多最初建立的用戶需求假設,在需求分析的過程中不斷被證實和證偽。例如,某業務條線的分管行領導的核心關注點是“我的條線效能如何?團隊能力如何?應對下一步業務調整我應該如何調整人才結構,實現動態匹配?…”
模塊化是HR專業人士最經常談及的話題,也是最容易掉入的陷阱。但在需求分析的過程中,用戶并不會按照這個套路出牌,他們通過一系列問詢不斷地提醒我們,人力資源與業務的鏈接機制是人才隊伍的打造和組織能力的建設。而想要實現這一鏈接,無法單純依靠一個個割裂的專業化模塊,民生銀行需要建立對業務和人才問題的系統化認知,打破HR內部專業領域之間的壁壘,從實證數據出發提供整合化的解決方案。
用戶需求分析發現,要實現管理價值轉型升級,必須回歸問題本源——即企業所需的人力資本——并以問題為導向牽引所有的思考和管理舉措。
創新“DNA”視角下的人力資本決策分析模式
如何描繪并衡量企業人力資本,是企業開展人力資本分析時通常面臨的難點。中國民生銀行經過廣泛調研,在合作伙伴的協助下,引入了具有行業引領性和理論前瞻性的模型——Workforce DNA™。
在Workforce DNA™模型的視角下,人力資本管理具有以下價值:了解驅動公司業績的主要人力資源因素;聚焦關鍵崗位核心人才,優化各項人力資本投入;優化人數/質量供給與需求的匹配;對未來可能的人力資源風險進行前瞻性考慮;更好鏈接業務戰略與人才策略。
新的視角引發了不同的人力資源決策分析模式,其中“數據驅動”與“業務邏輯驅動”是兩個關鍵詞。
“數據驅動”意味著要有完整的數據收集、篩選和分析邏輯?;谶@個模型,民生銀行從生產力、投資、能力和風險四個維度構建了人力資本分析的創新視角,并結合行內人力資源管理實踐,從選才、用才、育才、激勵四個角度構建了人才管理指標,形成了由八大一級指數,20個二級指標和300+個三級指標構成的人力資本核心分析框架與指標體系。龐大的指標體系背后,有著縝密而清晰的管理規則:指標定義、指標口徑、指標數據來源、衡量角度與標準等等。
“業務邏輯驅動”意味著不能孤立地理解任何人力資源問題,并給予碎片化的解決方案。要把它回歸到真實的業務場景中,從生產力指數出發,不斷深挖和質詢。首先,我們看到的問題是否是一個真正的問題?與自己和競爭對手相比,我們做的如何?其次,這個問題產生的根源是什么?能力組合和人才組合是否匹配?我們需要優化短期投資還是長期投資?最后,還有哪些風險已經或即將對其產生影響?我們需要采取相關措施對其負面影響進行控制嗎?
模型、平臺、數據 三位一體的管理實踐創新
民生銀行應用人力資本分析模型,以“用戶中心、價值牽引、模型支撐”為原則構建人力資本分析體系,旨在量化、分析、監測各類人才隊伍的整體情況和各類人力資源管理機制的運行情況,獲得關鍵洞見,以優化人力資本投入、配置、管理。與傳統分析體系相比,民生銀行人力資本分析體系具有戰略性、用戶視角、獨創性、嚴謹性和共享性的特點。
民生銀行自行研發的人力資本分析平臺,面向經營管理層、人力資源條線、各級管理者搭載管理駕駛艙,延展形成了“總行部門眼”、“分行部門眼”、“支行眼”等多維應用場景,提供“基本面”、“人力資本DNA”、“部門畫像”、“人才畫像”等人力資本分析看板、自動化報表、團隊及員工分析報告等,成為分析人力資本信息、探尋人力資本問題的量化管理線上入口,實現“數據可視、管理可見、人才可搜”的智能化人力資本管理。
平臺基于用戶體驗設計,交互邏輯及交互方式統一,整體簡潔、實用、便捷,電腦端、移動端多終端適配應用,給用戶帶來良好的使用體驗。
此外,數據價值的發揮離不開基礎數據的管理和質量,人力資源數據不標準、不完整、不規范等問題,嚴重影響了數據資產的利用和數據價值的發揮。為此,民生銀行人力資源部同時啟動了人力資源數據標準化及治理項目,著力提升人力資源基礎數據管理能力。
民生銀行人力資源部組織了20余位行內外專家,結合國家法律規范、外部監管規定、先進行業實踐等,遵循“行業性、全面性、科學性、一致性”的原則,制定了首個《中國民生銀行人力資源基礎數據標準》。涵蓋八大類21小類人力資源領域數據,融合業務屬性、技術屬性和管理屬性,制定了400余項數據標準,有效保證了人力資源數據的規范性和統一性。
為了標本兼治、持續改進,民生銀行建立一套完整的人力資源基礎數據管理制度框架,陸續出臺《中國民生銀行人力資源數據管理工作指引》及《人力資源數據標準管理》、《人力資源數據質量管理》、《人力資源數據安全管理》一系列制度文件,并獨創人力資源領域專項數據治理的“七步法”工作框架。
通過上述一系列數據治理舉措,不斷夯實全行人力資源數據治理基礎,達成人力資源數據標準更規范、數據質量更可靠、數據利用更高效、數據服務更全面的目標,也為人力資本分析決策提供了有力支撐。該項工作也得到國家專業領域認可,在第二屆全國數據標準化及治理大會評選中榮獲全國“數據標準化及治理”領導力獎、“數據標準化及治理”實踐獎。
人才管理“一眼清”
通過人力資本分析及一系列數字化轉型舉措,民生銀行迅速提升基于數據的洞察、設計、決策、監測的人力資本管理能力。
各級經營管理者和人力資源專業人員,根據管理實際對人力資本相關指標進行分析、評估和研判;各級部門負責人可以清晰掌握所轄組織機構情況、人才隊伍情況,同步人力資源管理運行情況,洞察員工生產力與人力資本效能,從而賦能各部門負責人提升團隊管理效率、優化團隊管理策略,實現全行各級人力資本價值的提升。
人力資本分析平臺的自動化報表模塊,基于人力資本分析指標庫設計了十大類37套標準報表,在人力資本分析平臺上用自動化程序生成,統一了數據來源,有效解決人力資源統計基礎薄弱、手工報表效率低下、數據錯報漏報等問題,能夠高效、高頻提供針對各類分析主題的人力資源統計報表,廣受管理層和HR專業人員的歡迎。
與此同時,不斷出臺全行性人力資本數據分析系列產品,對發現的經營機構人才隊伍、人力資源管理問題進行必要的管理提示,逐步推動在全行形成“智匯+智享”的人力資源數據分析文化。
人力資源數字化轉型是持續的過程,伴隨著改革轉型的步伐,民生銀行正在規劃的新一代人力資源數字化轉型平臺,通過場景引領、流程支撐、AI 賦能,推動人力資源管理真正進入“智慧”時代,激發人才價值,助力民生銀行長遠發展。
來源:哈佛商業評論
鏈接:http://www.hbrchina.org/2018-11-12/6968.html
 
————————華 恒 智 信 點 評————————
人力資源大數據分析領域的專家吉恩•皮斯分析認為,大數據融入人力資源工作是必然的趨勢,它能夠大大加強人力資源各項工作機制的建立和管理。在國內人力資源管理領域,互聯網公司已經開始部署大數據技術和應用并初見成效。民生銀行以“內部客戶”為中心,成功利用數字化技術手段轉型,為商業銀行戰略轉型、整合發揮人力資本管理優勢有很好的示范作用。有些企業也嘗試引入大數據,但收效一般,主要有以下三點限制原因:
1、 盲目引進大數據,造成成本突增
有些企業盲目引入大數據技術到人力資源管理系統中,而不了解大數據的真諦,只是一味的收集數據,沒有考慮其實用性,造成大量的數據堆積和管理成本的急速升高,反而成為企業運營發展的負擔。
2、 領導干部尚未樹立數字化觀念
領導是決定企業變革和發展的關鍵力量,雖然引入了大數據分析工具,如果領導沒有樹立數據化的思維,干部沒有建立使用數字化工具的工作習慣,上下層信息傳遞還是按照之前層層匯報的方式,部門之間信息溝通不足、考核經驗模糊化的問題依然得不到改善,企業的大數據轉型也只是形式主義。
3、 數據處理難使用率低,缺乏部門聯動分析
數據收集不完整且難以有效處理,讓HR難以提高工作效率。同時人力資源數據化管理并不是數據的堆積,如果只是年底匯總才使用大數據而不是從日常工作中各個部門就互動分析,大數據發揮不了自身的價值,只是數據的簡單展示,數據孤島的困境和部門間的工作壁壘依然沒有打破。工作數據有監控工作狀態、預測工作與事態發展、對達到某些臨界值的情況報警等作用,如果平時不能有效利用數據,年底再分析結果出臺政策,有的工作為時已晚。
要解決這些問題,可以采用以下的方法:
1、回歸企業本源,衡量大數據的可行性
首先要考慮企業是否適合大數據,厘清企業的核心需求,明確用大數據要達成哪些目的,衡量引入的利益和成本,避免盲從。在企業適合引入大數據的基礎上,把大數據算法與人力資源專業知識相結合,轉變發展模式,改變工作流程和習慣。
2、加快數字化領導班子的構建
企業的轉型與發展取決于領導者的管理觀念與能力,技術只是輔助工具。數字化不僅僅是一種技術變革,更是一場認知與思維革命,要真正推動企業轉型首先要求領導干部層要樹立數字化管理思維。數字化思維不是簡單地引入大數據工具,而是轉變傳統依靠經驗模糊化管理、層匯報的模式,轉變為以信息系統和量化數據為主導,讓決策層與第一線崗位直接對接,讓領導者及時掌握客戶方、市場上最新動向。
3、整合數據,多元數據部門聯動分析,將數字化思維融入企業文化
企業利用數據化工具收集整理具有價值的數據,應有一個虛擬的協調和處理中心對數據進行處理與展示,降低數據的大量堆積和閑置情況。各個部門都要參與數據的有效共享互動,聯動分析數據讓領導者能更精準地把握企業的具體動態,做到數據的有效利用。
同時,企業內還要把數字化管理的思維融入到企業文化中,把數字化思維運用到戰略制定、業務管理和員工管理的方方面面。讓員工理解數字化概念、運用數字化工具,并將大數據的各項數據作為提升個人能力的依據,推動個人成長,真正把人力資源大數據和日常管理聯系起來,才能逐步改變工作習慣,發揮價值。


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