HR究竟需要怎樣的數字化？

小蔣做過一個3分鐘的短視頻，濃縮了我5年HR系統實施經驗中的一些思考。今天，我也想用一篇文章，來提煉我在企業人力部這3年的一些體會。

你們有沒有過這樣的感覺：即使HR系統上了線，HR數字化離落地還差“最后一公里”？換而言之，HR究竟需要怎樣的數字化？

我認為，有3個層面：

HR首先需要的，是合適的數字化工具，來解決他們的實際問題，來落地他們新的想法。

然而，多數HR對數字化的認知有限。數字化能達到什么效果？應該怎么去做？即使讀了人工智能的書、上了大數據的網課，也很難有直觀的感受。有些HR參與過系統項目、開發項目后，卻反而對數字化更加心生畏懼了。因為他們體驗過，在漫長的周期中，用不斷的加班換來不斷的妥協，用無盡的耐心換來無盡的BUG。

數字化項目一定要有期限和范圍，但是HR數字化工作不應該被局限。

我在收集需求的時候，首先問同事一個問題：＂你們最不想干的活是什么？＂。我們就用數字化工具把它自動化了。工具種類并不局限，比如我們利用HR系統的零代碼平臺，做過一些黨務的功能；借用HR系統的360評價，做過一些匿名問卷；也寫過程序，實現了自動背調，開發的耗時甚至短于用RPA；我們也用過一些外部小工具，包括釘釘、包括多維筆記。當然HR最常用、最應該善用的工具還是Excel，其實買WPS會員就能解決很多需求，如果團隊里有人會VBA就能解決更多。每年，我們利用各種工具，通過共同創新，讓數十項改進和提升的建議成為現實。HR對這些小工具的喜愛，甚至遠超過HR系統。

而用這些工具做出MVP（最小可行產品），基本用時不超過3天。我們在這種小步快跑中的節奏中，不斷積累著小進步、小創新、小成功。

這就是增長思維在HR數字化中的應用。

數字化工具的價值，不僅在于幫助HR完成工作，更在于幫助HR加深了對數字化的理解、增長了數字化實戰經驗，提高了對數字化的信心，從而更勇于反思現狀問題，更敢于提出改進建議，更善于利用先進武器。

要用好數字化工具，我們認為有這么3個關鍵：

• 回歸業務需求，理解背后緣由。
• 熟悉各種工具，易用通用復用。
• 快速探索試驗，見效再做優化。

HR需要數字化的流程，將工具合理地串聯、銜接起來，這樣才能真正發揮數字化降本增效、優化體驗的作用。這里說的流程比較細致、具體，對應到流程管理中，應該已經是第三、四級流程了。流程數字化的背后，要有人設計數據如何流動、步驟如何操作、人員如何協同。

HR系統其實都是按一定的流程開發的，廠商稱之為最佳實踐。如果有人覺得HR系統套件難用，甚至用系統的工作量大得多，會不會有這樣一種可能：系統有原生流程他不用，偏要把其中的工具拆出來用，再強扭成新流程。

此前我也分享過，我們薪酬通知信流程線上化的例子。我們放棄了強扭HR系統標準功能，而是將Python小工具和零代碼工具結合使用。從業務上看，原有流程并未被顛覆；從功能上看，這個方案還遠不夠完美：它沒有直接從工資核算結果取數，查詢時也沒有二次身份驗證；但這個流程方案的“性價比”可圈可點。

強扭也好，重塑也罷，數字化流程都是需要全面的規劃、不斷的實踐打磨，才能讓業務真正因為數字化而更加順暢、高效。兩年前我們上HR系統時固化的業務流程圖，到了今天已經有了不少優化。剛提到的通知信流程，在全公司范圍使用了一次之后，也通過改進代碼減少了步驟、加快了速度。

數字化流程的價值，在于它被規劃、固化和優化后，能幫助HR在工作中更加有條不紊、事半功倍。而流程中積累的過程數據，無論是為了審計，還是為了分析、優化運營，都能發揮重要的作用。

要理好數字化流程，我認為也有3個關鍵：

• 數據對接打通
• 流轉盡量自動
• 員工體驗設計

HR需要數據分析的結果，來總結工作成果、發現工作問題、探尋工作方向。

做HR數字化分析的最大困難，和用數字化工具是類似的——HR甚至都不清楚目標成果可能是什么。分析方法、技能的欠缺反而是次要問題。

一開始我也是問了一個問題“你們最想分析卻最難統計出來的指標是什么”。但后來發現，HR每年統計的指標，或是些通用指標，或來自于行業經驗，不少都不痛不癢，反映不出實質問題。

于是我們換了一種方式——做專題分析。找一個大方向去探究，從通用的指標開始，鉆取深挖，拉通各種數據一起看。例如分析離職專題，我們不僅看歷年各類人群的離職，還要看績效、晉升、考勤、滿意度等等，甚至回過頭看招聘時的選人標準是不是有偏差。

專題分析可以驗證主觀印象是否正確。例如，有離職傾向的員工休假更多，下班更早？真正分析過后我們發現，員工走前一周確實有這些現象，但在員工提出要走的時候都還沒有這些苗頭。

通過專題分析可以發現值得長期監測的關鍵指標。例如，整體離職率并不能反映最真實的情況，某個更細的指標更能體現我們需要改進的問題。

專題分析的結果可以給業務建議提供支撐，為領導決策提供依據，說的高級點就是“數據驅動”。專題分析和業務行動的確是可以相互推動，不斷遞進的。專題分析可能一種是比上BI、搞大屏、建中臺更直接的數字化分析落地方法。

數字化分析的價值，在于找出關鍵指標并實時監測，讓HR做到時時心中有數；幫助HR提升用數據說話的意識、提高用數據講好故事的能力，做到言必有據。

要做好數據分析，我認為還是3個關鍵：

• 發掘業務需求
• 確定關鍵指標
• 聯系業務實際

回到最初的問題，我認為：

近年聽說過有企業要用數字化倒逼HR業務轉型，我不認同。HR數字化有可能是被逼的，但也是被企業戰略所逼、被管理要求所逼。當然，作為從業者，我更希望能引導HR自發、主動地種下數字化的萌芽，讓它在業務植根，長成參天大樹。

如果將HR數字化比作一棵樹，那么數字化工具就是創造能量的樹葉，數字化流程就是起連接、支撐作用的樹枝，而數字化分析就是結出的碩果。

樹要長大，必須有牢固的根基在看不到的地表之下。我認為，根基最主要是這三塊：

• 運維管理，包括故障管理、問題管理、改進管理、服務請求管理、變更管理等
• 數據管理，包括數據質量管理、參考數據管理、主數據管理、數據集成等
• 知識管理，將方案、技能、經驗教訓進行總結、梳理、更新、分享。

這幾塊工作，都有成熟的方法論，比如運維管理有ITIL體系、數據管理有DAMA體系。知識管理其實被包含在了ITIL中，但我認為它太重要、又太容易被忽略了，要單列出來。如果你們實施過HR系統，那恭喜，很多管理理念其實已經滲入到了項目工作和日常工作方法中。當然，我認為還是很有必要系統地學習、并根據企業實際剪裁、應用的。

我們要讓HR數字化之樹，不僅枝繁葉茂、碩果累累，而且根深本固、基礎穩穩。

本文經授權轉載自微信公眾號：Johnny HCM

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