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人力资本分析
【调研】人力资本分析（People Analytics）在企业中职能发展与应用实践调查
尊敬的阁下：
诚挚邀请参与《人力资本分析（People Analytics）在企业中职能发展与应用实践调查》
参与调研地址：http://hrnext.cn/MX60L
调研简介：
行业领先的公司越来越倾向借助数据分析发现问题和引领人力资源管理价值创造，人力资本分析（People Analytics）成为当前热门话题，PA在企业中的实际运用情况究竟如何?针对这一系列问题，HRTechChina联合Keystone 科石咨询启动了 “中国企业人力资本分析（People Analytics）职能发展与应用实践”的调查研究，旨在了解人力资本分析（People Analytics）职能的在中国企业的实际发展和应用现状。 请在5月31日前填写并提交本问卷，合格的内容提交者将获取本次活动的调查报告与相关洞察。
本次调研由HRTechChina联合Keystone科石咨询 共同发起。提交内容我们会认真审核提交内容，仅作为本次调研报告使用，不会泄露任何公司隐私信息。
适合参与调研的对象：CHRO、HR总监、HRSSC负责人、HRIS负责人、PA专业人员、HR经理人等相关专业人士
适合参与企业的规模：100+以上规模企业（总部规模可小于100人）
关于HRTechChina
HRTechChina 是中国首家领先的专注人力资源科技商业服务平台。HRTechChina核心报道中国人力资源科技创新企业及产品信息，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。同时，以原创角度独家报道人力资源科技公司和创业公司；每月关注并独家发布人力资源科技投融资数据及报告，业已成为人力资源科技领域创业者以及行业精英获取全球人力资源科技行业资讯和动态的主要渠道。 HRTechChina率先在国内引入PA概念以及推广培训活动。
关于Keystone科石
科石（Keystone Consulting）是一家聚焦于组织与HR创新的咨询机构，业务涉及管理咨询、学习发展和信息调查。科石是国内第一家聚焦组织与人力资源数据与效能分析的管理咨询机构，引领该领域管理实践与方法论的建立。通过培训、咨询等方式，推出了一系列创新产品，辅导多家企业创造业内最佳实践。
项目联系：pa@hrtechchina.com
微信客服：hrtechina 科科
参与调研地址：http://hrnext.cn/MX60L
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人力资本分析
【新知】2020人力资本分析（HR&PA）虚拟论坛5月13日 举办，专业前沿，名额有限，抓紧抢票！
2020人力资本分析（HR&PA）虚拟论坛
HR&People Analytics Virtual Summit
时间：5月13日 周三（9:30-17:00）
形式：Virtual Conference
报名：http://hrnext.cn/o4mn82 前200位企业人力资源管理者且4月30日前免费报名,非内部HR同仁请选择付费门票（4月30日前仅需198元/人 2人同行仅需298元）。
论坛介绍
HR&PA虚拟论坛将前沿专业的话题通过线上的模式传递给到所有能够接触到的专业同仁，这次论坛旨在帮助参会者通过论坛获得新知，保持在职业发展中的优势地位，并及时了解全球最新的人员分析、劳动力计划，敬业度管理等方面内容，同时通过数据如何帮助如何更好的预测，诊断和解决常见的工作挑战等。
企业研究论坛的一项研究发现，69％的大型组织（拥有10,000多名员工的组织）现在拥有一个人员分析团队。
我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息，特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据，社交数据，数据产生和使用的场景日益多样，大的计算能力出现后，使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益！
C级管理者与员工期望的提升，技术的巨大进步，会使得我们HR需要进一步的掌握新的技能和知识。尤其对于决策者来讲，从以往的模糊数据结论到目前的人力洞察。
我们相信这是一场前沿探索和改变认知和行为的交流论坛，我们邀请行业中优秀的探索和实践者们，他们通过他们的实践和观察以及工具来帮助人力资源工作者，帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力，结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长！
时间：5月13日 周三（9:30-17:00）
形式：Virtual Conference
报名：http://hrnext.cn/o4mn82 前200位企业人力资源管理者且4月30日前免费报名,非内部HR同仁请选择付费门票（4月30日前仅需198元/人 2人同行仅需298元）。
更多会议信息不断更新中！抢先占座！机会难得！
报名参会：
联系我们：科科
微信：hrtechina
hi@hrtechchina.com
商务合作：Annie （名额有限）
18621292818 (微信)
annie@hrtechchina.com
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人力资本分析
HR&PA人力资本分析应成为每个HR团队优先考虑的3个原因
我们已经进行了计算，结果表明，HR专业人员现在应该将数据分析添加到工具区中，如果他们还没有这样做的话。
LinkedIn的《人力资源分析的兴起：人才时代》分享的一项发现是，在过去的五年中，北美人力资源专业人员的人数增长了三倍，他们在个人资料中列出了分析技能或分析关键字。根据德勤（Deloitte）的2017年《人力资本趋势》报告，有71％的公司将人员分析（也称为人才分析或劳动力分析）视为重中之重，尽管只有9％的公司认为自己对哪个人才维度会推动组织绩效产生强烈的想法。 。
越来越多的人力资源专业人员被要求分析数据以找到模式和趋势，这些模式和趋势将导致预算和劳动效率，更好的招聘结果以及在一系列战略问题上做出更明智的决策。这是接受这一发展的三个原因。
1.HR&PA人员分析将改善您公司的绩效
在使用分析方面，人力资源落后于其他领域-销售，营销，财务，运营，IT。同时，越来越多的研究表明，人力资源团队采用分析技术在推动业务发展方面具有无可争议的价值。
根据德勤公司的一项行业研究，使用人才分析来支持业务决策的公司三年平均利润要比同行高82％。该研究还表明，具有更强大的人才分析能力的企业能够“展示人才与领导力管道，成本降低和效率提高之间的明确联系。”在研究的三年中，这些公司的股价均为30比标准普尔平均水平高出％。
我们的《2018年全球招聘趋势》指出，人力资源对数据的主要使用是为了增加保留率，评估技能差距并建立更好的报价。例如，如果您担心人员流失，则可以研究员工调查，360度评论，竞争经历和晋升历史，以“开始对答案进行三角测量”。
人员分析还可以用来吸引人才。例如，英特尔在波兰的办公室需要软件工程师。当公司搜寻C和C ++的技术人才时，LinkedIn的数据工具Talent Insights揭示了华沙和克拉科夫的软件工程师的后代。数据还显示，华沙的人才分布在众多公司中，而在克拉科夫，软件工程师仅集中在少数公司中。因此，英特尔在克拉科夫开展了针对性强的广告牌活动，并在那举办了一次招聘活动，访问英特尔职业网站的访问量增长了20％。
“人力资源分析的兴起”是任何人才分析工作的关键组成部分，“它具有开发功能假设，将数据转换为可行的见解，明确传达这些见解以及为业务提出以数据为依据的建议的能力。 ”
2.分析能力将为您提供更多职业发展机会
根据LinkedIn的《2018年全球招聘趋势》，“数据是新的企业超级大国。”这意味着它也应该成为您的超级大国。约有64％的招聘人员和招聘经理至少有时会使用数据，而79％的受访者至少在某种程度上会在未来两年内使用数据。
当然，数据只是一个起点。我们用它来做-我们如何处理数字-产生真正的价值。
根据我们的报告，北美约22％的公司目前在人力资源中使用分析，其中一半在公司内部为人才分析创建了全职角色。金融服务和技术软件是迄今为止人才分析应用最广泛的行业。
总部位于佐治亚州的信息技术和服务提供商Sierra-Cedar的研究表明，预计明年将有45％的大公司和51％的中型企业增加在HR技术上的支出。
但是，分析不仅仅是获取更多预算的一种方法。这可能是提升公司阶梯的一种方法。
数据驱动型领导者：通过人员分析提供可衡量的业务影响的有效方法的合著者珍妮·迪尔伯恩（Jenny Dearborn）指出，2016年有史以来第一次，超过一半的新任命的首席人力资源官并非来自人力资源部门。资源。相反，它们来自市场营销，销售，运营，财务，或者说，“几乎其他任何地方”。
迪尔伯恩（Dearborn）的解释：“原因之一是缺乏数据和分析专业知识。”
3.在讨论最重要的战略问题时，分析能力将使您坐下来
根据2017年普华永道首席执行官调查，77％的公司负责人认为，对其业务的最大威胁是关键技能的可用性。“关键技能”的定义千差万别，这取决于您是在设计自动驾驶汽车，起诉税务欺诈还是将零售业务从实体转为在线。但是，无论您的业务水平如何，都需要找到它。
正如任仕达（Randstad）数字战略负责人格伦·凯西（Glen Cathey）在2018年人才连接会议的分组会议上讨论的那样，招聘团队历来对由高管们下达的目标几乎没有控制权，这些高管们可能不了解真正的可能性。“当我们谈论设定招聘目标时，”格伦说，“它必须基于数据。”
这正是Autodesk的高级招聘经理Jennifer Kopatz与正在寻找软件工程经理的招聘经理合作时所做的。她的同事正在寻找一位具有Web开发经验，高级教育和其他11项必备条件的经理。通过使用LinkedIn Talent Insights，Jennifer向招聘经理显示，满足其所有要求的应聘者不到300名，其中大多数是为Autodesk无法与之竞争的高薪公司工作。
总之，珍妮弗和她的同事分析了不断增长的候选池不同的可能性的实时性。最终，他们同意扩大可接受学校的清单，并减少必备的清单。他们在两个星期内向候选人提出了要约。
首席执行官将越来越多地期望其人力资源团队利用数据分析来找到有关关键问题的解决方案，这些问题涉及从多样性和包容性到地理位置，从员工队伍规划到雇主品牌塑造等主题。
“我们如何围绕劳动力结构，人才吸引和发展做出明智的决定，甚至在我们生命周期的末期，即裁员或离职时？” 奥罗拉（Orora）人才和发展总经理，前全球人才总监保罗·斯特拉特福德（Paul Stratford）问。为澳洲电信，澳大利亚电信的领导者。“外部市场上的人才供应是什么？”
为了回答这些问题，LinkedIn成立了自己的16名成员的人才分析团队，该团队主要专注于劳动力效率，劳动力规划，人才培养和多样性，这些领域是人力资源的日常领域。但是，该团队还与我们的工程团队合作，为新产品和市场制定了地理位置战略，使我们能够更好地了解竞争格局并发展业务。
最后的想法
詹妮（Jenny）还是SAP的首席学习官，他说：“大多数公司拥有他们需要的所有数据，只是他们不知道如何使用它们。”
这对人力资源专业人员和公司来说，是一个巨大的机会，他们会找出如何解开隐藏在数字中的答案。
我们的分析？从各方面来看，人员分析似乎都是一个快速增长的领域。
以上由AI翻译完成。仅供参考
作者：Mark Menke https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/talent-analytics/2019/why-people-analytics-is-a-priority-for-hr
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人力资本分析
David Green谈：2020年人力资源的10个预测--将“ H”放回HR
我同意丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Niels Bohr）的看法，“ 预测非常困难，尤其是对未来的预测，”而《银河漫游旅行者指南》的作者道格拉斯·亚当斯（Douglas Adams）则说：“ 试图预测未来是杯子的游戏。”但是，我也同意亚当斯的观点，即越来越多的人甚至不情愿地玩游戏，因为“ 世界变化如此之快，我们需要对未来的实际情况有所了解，因为我们可能要下周住在那里。”…谁能抵制将2020/20年愿景应用到2020年的诱惑？
＃1 “人”回到人力资源领域
机器人不会接替我们的所有工作。这可能会成为一个很好的头条新闻-反乌托邦总是有益于血液循环，但事实并非如此。历史告诉我们，工业革命创造的工作多于失去的工作。没有理由期望第四次工业革命会有所不同。确实，来自世界经济论坛的数据预测，到2022年将有1.33亿个新角色出现，而7500万岗位将消失。那些将自动执行的任务大部分由例行和重复性任务组成，而人工智能所产生的许多工作将使我们更具创造力，影响力和人性化。在这里，人力资源不仅可以成为领导与人相关的问题的工作乐队的指挥者，而且可以发挥至关重要的作用，
＃2每个公司都需要针对性的人力资本分析和AI的道德规范
随着人力资本分析的采用不断增加（请参阅第3条）以及在人力资源部门使用人工智能和机器学习的情况，因此，制定《道德宪章》以减轻围绕使用人员数据的风险并为员工带来利益的需求已成为前提。 -必要条件。好消息是，根据埃森哲（Accenture）的研究，只要个人受益，就有92％的员工愿意收集有关他们的数据。有望在2020年继续实现个性化（请参阅第5条）和个人分析的增长，以支持围绕绩效，职业和福祉的决策。我们在Insight222进行的近期研究发现，目前只有23％的公司制定了《人员分析道德准则》 。制定道德宪章原为 我们与The People Analytics Program成员共同进行的第一个共同创造项目。这些公司以及其他已实施道德宪章的公司拥有蓬勃发展的人员分析团队，为企业和员工创造价值，并为进入2020年及以后的持续成功做好准备。
＃3人力资本分析（PA/People Analytics）继续蓬勃发展
如果2019年是People Analytics终于到来的那一年，那么2020年很可能会成为超速驾驶的一年。我们与Insight222的许多人员分析团队合作。他们几乎都在数量上增长（与我们合作的许多团队的规模在2019年翻了一番或三倍），预算（在人力资源其他领域的资源正在缩减）和责任感（在领域中增加了广度和深度）例如员工体验，员工队伍规划以及开发基于分析的产品）。我预计，随着更多的人员分析负责人直接向CHRO报告，以及各组织增加投资以提高其更广泛的人力资源团队的数据素养，这种情况将在2020年加速。
＃4员工体验变得更加重要
EX已经是人力资源领域中最大的事情，但是，正如TI People 最近的《员工体验状况研究》所显示的那样，它只会变得越来越大，有92％的人认为EX在2021年将比今天更加重要。尽管最初对EX的关注可能是由于员工期望的提高（就像在客户体验中一样），但越来越多的证据表明，拥有强大EX的公司的表现要优于市场（参见图1）。我们与Insight222合作的大多数公司目前都在开发或实施EX程序。用来理解，设计和衡量员工体验的方法-尤其是在“关键时刻”正在变得越来越复杂，越来越由数据驱动并且更加连续。同样2月28日中国上海也将举行《2020员工体验论坛》。
图1：高绩效公司的股票表现与道琼斯指数和标准普尔指数（来源：Willis Towers Watson，确定构成高绩效员工体验的因素，2019）
＃5学习的个性化和个性化–一种规模，一劳永逸
EX的一个关键要素是创造个性化的体验-完全不同于过去适用于所有人力资源计划的单一规模。HR可能是个性化应用最广泛的领域是学习，鉴于我们处于重新技能时代，终身学习特别及时。诸如myHRfuture之类的工具使员工能够基于他们想要学习的技能和知识以及通过机器学习策划的内容来创建定制的途径，这些工具正变得越来越普遍，并有助于推动学习革命。
＃6技能是未来新的货币
在自动化时代中，最大的挑战也许不是人员的全面替换，而是从对工作的关注转变为看到按技能或任务进行细分的公司（见图2）。基于我们与Insight222合作的公司，这种新的技能水平将对劳动力规划（未来的技能，组合：构建，购买，借贷或机器人），学习（技能，学习和非学习）产生越来越重要的影响），人才培养（位置策略，品牌，人才库）和并购策略。这对于人员分析（越来越多地与劳动力计划结合）和人力资源技术（基于与我一起工作的客户的反馈，目前在这里不能满足需求）是一个巨大的机会。
图2：今天和2020年的劳动力细分（来源TI People）
＃7关系问题– ONA推动业务价值
随着公司变得越来越敏捷，更加协作并且越来越不分层，组织网络分析可以为工作的完成方式提供新的视角-特别是有助于最大程度地提高公司的社会资本价值。通用汽车利用ONA的见识来促进创新。Microsoft已使用它来支持入职并强调经理行为以提高团队绩效和敬业度。McKesson使用ONA来了解高绩效销售专业人员和团队的网络行为。这些只是案例研究中越来越令人印象深刻的集合中的三个。观看下面的McKesson案例视频，并在ONA在People Analytics中的作用中找到有关ONA的更多信息。 并探索ONA领先专家Rob Cross的工作。
＃8人力资源继续重塑和反思
人力资源无疑是业务最激动人心的领域之一，但如果要满足业务领导者和员工不断增长的期望，它也需要改变。简而言之，人力资源必须变得更加数字化，更加敏捷并且具有更多的数据素养才能实现更大的业务价值。好消息是，HR专业人员意识到了这一点并想学习（图3）。重点介绍了人力资源专业人员告诉myHRfuture他们最想学习的六项技能。因此，他们的组织和CHRO必须提供资金，支持和投资来实现这种发展。除了建立能力之外，人力资源还需要继续转变为以员工为中心的与员工一起工作以及为员工服务的心态，而不是他们。我从Leena Nair（联合利华），Diane Gherson（IBM），Peter Fasolo（J＆J），Kathleen Hogan（Microsoft）和Katarina Berg（Spotify）等先锋CHRO越来越多地看到了这一点，他们巧妙地将以人为本的设计方法与创造结合在一起通过人力资源可证明的商业价值。
图3：人力资源专业人员想要学习的六大技能（来源：myHRfuture，未来人力资源技能，2019）
＃9人力资源科技市场持续升温
Josh Bersin表示，HR Tech持续升温，目前市场价值超过3000亿美元。微软，SAP和Workday等主要公司都在进行重大投资。新兴市场不断创新，并产生了巨大的兴趣和投资。也许不足为奇的是，对于买方，分析师，投资者和卖方自己而言，市场变得越来越混乱。来年看到更多宣传（在AI和Blockchain等领域），创新（在技能和劳动力规划等领域）和整合并不感到惊讶，例如，当我输入这篇文章时，我得知Degreed已收购了Adepto。。预计2020年会有更多整合。
＃10提升健康，文化和D＆I的价值
尽管EX，People Analytics和设计思想的兴起都有助于将“人”重新带回HR，但仍有许多工作要做。杰弗里·普费弗（Jeffrey Pfeffer）的著作《为薪水而死》（Dying For A Paycheck）对现代管理实践如何产生压力，损害员工敬业度以及员工的身心健康提供了严厉的指控。Pfeffer还提供了证据，这也如何影响公司绩效。但是，也许情况正在发生变化。如果可以相信企业圆桌会议首席执行官的宣布，那么我们将看到世界上最大的公司从仅专注于股东转向以所有利益相关者为中心的更加平衡的目标（消费者，员工，供应商和社区以及股东）。在这里，People Analytics变得尤为重要，尤其是在部署它来帮助确定诸如员工健康计划之类的计划的投资回报时。例如，Leena Nair在Digital HR Leaders Podcast上与我分享了一点，联合利华发现，每投入1美元用于员工健康，他们将获得2.50美元的回报。显示员工健康的业务价值–以及健康的文化，强大的EX，多元化和包容性举措似乎是定额人力资源可以构成该职能的未来。
以上来自David Green的预测，有删减
由AI翻译完成。仅供参考。
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人力资本分析
如何将HRBP转变为人力资本分析传播者
2019年1月初，麦肯锡领导力与组织博客的一个标题引起了我的注意:人力资源业务伙伴至关重要。这篇文章的一个关键点是，人力资源部门仍在努力提供有效的人才战略。这种脱节主要集中在人力资源业务合作伙伴(HRBP)的能力不足上，后者是在人才问题上为管理者提供咨询的人。文章指出，伟大的HRBPs的价值仍然不容置疑。然而，一个伟大的HRBP是很难找到的，HRBP角色的结构需要重新设计。
对我而言，本文在描述断开连接方面还不够。根据我的研究，这些高级合伙人不仅必须向业务领导者就人才问题提供战略建议，而且还必须支持这些领导者从他们的才能中获得最佳绩效。他们必须能够衡量人才绩效。但是，为此，HRBP必须表现出出色的数据和分析能力。
研究表明HRBP并不精通数据
在我的研究中，HRBP尚无法成功应对挑战，无法舒适地使用数据。确实，他们甚至可能不是正确的传教士！（但这是另一篇文章）。
去年初，我着手进行一项研究工作，以确定成功进行人力资本分析（简称PA -People Analytics ）的关键实践。我还研究了有助于分析成功的关键角色。
一家美国顶级银行负责人事业务的副行长告诉我，他的人事业务BP并没有达到宣传人力资本分析的任务。而且，尽管该银行为增强其HRBP的战略能力而进行了转型，但他们甚至还不是真正的战略家。
此外，也许只有10％的人对数据感到满意并能胜任！去年我继续进行有关优秀人力资本分析实践的访谈时，经常听到这句话。我们还通过调查数据证实了这一点。
调查显示，HRBP是人力资本分析成功的关键障碍
在我们的《人员年龄分析调查》中，我们发现人力资本分析成功的主要障碍是“我们在人力资源和/或我们的人力资源业务合作伙伴中没有'数据驱动'技能。”
这在刚开始进行人力资本分析的组织中尤其普遍！当我在会议和研讨会上介绍这些发现并询问听众是否有类似问题时，听众会发笑！“当然！这也是我们的主要挑战！”
人力资本分析为什么重要？
让我从我在 头16年管理的Sierra-Cedar HR系统调查的基础上进行的长期研究的另一个方向来研究这个话题 。它说明了为什么人们分析很重要。
这项调查着眼于人力资源技术的采用以及采用技术所获得的价值，该调查报告说，从2000年开始，具有某种形式的劳动力分析的组织要比没有这种组织的组织表现更好。这些组织的特征包括：高水平的人力资本分析流程成熟度，包括使用人力资本分析解决方案；高于平均水平的集成数据源；可用于分析的分析主题（指标）数量高于平均水平；管理人员的使用率高于平均水平，而不仅仅是人力资源社区。
组织通常开始主要在HR社区中启用人力资本分析功能，但以上内容显示了作为人力资本分析用户的经理与财务绩效之间的相关性。因此，在开始启用人力资本分析时，我认为重要的问题是：“您是直接向业务主管和经理启用使用，还是通过HRBP？”
如果是后者，我们需要更好地准备它们。请记住，不仅需要重新设计HRBP角色（这意味着要扩展其角色定义以包括这些数据和分析技能），而且让HRBP管理人员也能体现这些技能，个人HRBP也可以从中受益！
无论如何，这里有几种方法可以使HRBP变得精通数据，以便他们传播人力资本分析知识。
定义他们与数据和分析相关的角色和职责
首先问，你想让他们做什么？在与组织中的众多高管交谈时，他们建议，未来需要数据的HRBP必须能够做到以下几点。
总结 我去年写的 一篇文章，内容涉及未来HRBP经理的角色和责任，但也适用于HRBP，这是他们需要他们做的，而不是已经做过的事情：
将业务战略与人才战略联系起来，并通过有关劳动力如何实现战略关键业务成果的数据进行备份。
开放使用（并成为）人力资本分析的拥护者。 学习使用人力资本分析解决方案，然后使用您的变更管理技能在业务领导者和人员经理中倡导人力资本分析。
使用分析成为“数据驱动”的战略人力资源业务合作伙伴。准备与您的业务负责人和经理进行任何讨论，以显示员工如何实现业务目标。
应用分析来改善人才流程。 对于员工生命周期的任何部分，都准备好显示流程的度量标准：“那么，组织如何与最佳的员工队伍一起获得，发展和保留？”
激发其他HRBP协同工作，以使用和促进人力资本分析。 一起学习可为人们提供分析便利。作为HRBP团队的一个项目来应对业务的关键挑战，例如在哪里开设新的分销中心或如何成为一个更敏捷的组织。
学习用数据讲故事。 不仅要报告指标，还要讲述有关数据如何与业务挑战相关的故事。例如，不仅要报告15％的营业额及其变化趋势，还要谈论如何将其转化为增加的聘用成本和来自离开组织的人员的收入减少。
由合适的HRBP经理负责团队。 除了负责工作的人力资源方面，此人还应在组织内启用人力资本分析。
检查准备情况的一种好方法是查看当前HRBP的技能。
评估HRBP技能
首先评估您的HRBP功能，然后努力帮助他们开发必要的技能，无论是如何使用人力资本分析解决方案，如何使用数据和分析或如何用数据讲故事。
在Visier，我们建议使用差距分析来确定哪些HRBP具有技能，他们需要发展哪些人，甚至需要替换哪些人才能获得所需的技能。在图1中，我们显示了HRBP作为推动人力资本分析使用的最有效的关键功能。我们使用此模型来评估客户HRBP的功能，并确定要增强的功能。
该图显示了HRBP的数据和分析功能的模型
了解HRBP如何在转换后的HR服务交付模型中提供劳动力洞察力
在将HRBP用作人力资本分析的宣传者时，了解HR服务交付的变化方式非常重要。直到最近，人力资源服务交付模型的转换都集中在简单地利用自动化来进行记录保存和交易管理，同时将人力资源BP转变为战略咨询角色。
新兴的战略服务模型提高了HRBP在HR内外提供劳动力洞见的能力，因此他们能够始终如一地使用数据为战略领导人和人事经理提供建议。
例如，我们的一个客户（一家拥有50,000多名员工的非营利性医疗保健组织）制定了一项计划，以使其人力资源业务合作伙伴能够提供可量化的业务影响。其基于证据的合作伙伴咨询模型包括三个方面的方法来确保这种影响：
它有一个工具集，HR可以使用它来将数据，分析和见解带到解决问题的最前沿。
它正在建立 适当使用该工具集的技能，以及发展用于解决问题的咨询人力资源能力。
它还正在影响思维定势，这是 一种以业务为中心的解决问题的方法，该方法使用工具集和技能组与领导者合作，以推动成果和成功实现组织目标的实现。
开发HRBP
要改变HRBP的思维方式和技能，以一种以业务和数据为重点的解决问题的方法，就需要进行开发和培训。这将因组织及其在人力资本分析中的成熟程度而异。如果只是开始，请开发并培训飞行员用户或超级用户。然后对其他人采取培训教练的方法。如果进一步走下去，发展的重点可能需要是帮助HRBP建立假设并用数据讲故事。
尽管HRBP正在学习和开发增强的功能，但重要的是给他们一些时间来学习和超越自我。他们需要从其他工作中解放出来。在前面提到的调查中，在高级组织中，我们看到他们更频繁地将HRBP从其他活动中解放出来，而他们正在帮助他们成为有效的变革推动者。
定期交流
一旦组织开始着手改变其HRBP的思维方式和技能组，就很重要的一点是，要制定沟通计划，然后在将组织转变为数据驱动型文化的同时，保持规律的节奏以建立动力 。我们看到组织提供新闻通讯，简装午餐和Wiki，以增强能力。将这些重点放在帮助您的HRBP与业务主管和经理客户互动上。
通过卓越的人力资本分析中心为HRBP提供支持
培训和交流当然是持续的支持。除此之外，组织还需要建立一种支持HRBP和其他用户的方法。在高级组织中，我们看到他们建立了一个专注于人力资本分析支持的卓越中心。
这样，他们可以应用“适合目标”的方法来获取数据，教育和对组织内广泛的利益相关者（包括其HRBP）的支持。这种支持结构还最终使拥有深厚分析技能的人员解放出来，专注于组织内部所需的更复杂的分析。
跟踪HRBP的进展和结果，并给予奖励
我们都听过这样的谚语：“衡量的事情完成了。”而且，不仅如此，衡量的事情也得到了改善！
因此，HRBP应该受到挑战，以设定他们希望通过人力资本分析实现的目标，然后定期对其进行评估并评估其成功。个人和组织都可以从持续的流程改进方法中受益！
更重要的是，认识到您的HRBP的进展和结果。我们的一位客户提供了HRBP识别徽章，以完成有关其行动计划和目标的任务。公众的认可不仅提醒个人，而且提醒他们的同事以及他们的业务和经理合伙人，对于组织成为数据驱动的组织而言，这是多么重要。
我们可以使HRBP做好准备迎接挑战，成为人力资本分析的传播者！
我们必须通过定义HRBP与数据和分析相关的新角色和职责来重新设计HRBP未来需要做什么。我们需要诚实地评估我们所拥有的技能。也许要开始创建更多适用的HRBP，我们甚至需要为将来聘用新的HRBP经理。
在进行人力资源转型时，无论是人力资源组织本身还是人力资源数字化，我们都需要使用新的人力资本分析工具和功能来重新评估服务交付的角色。我们需要通过人力资本分析来开发对组织成熟度敏感的HRBP技能。一旦开始进行人力资本分析之旅，我们就需要定期与我们的HRBP和组织进行沟通。
我们需要通过一个优秀的人才分析中心发展成一个支持结构。而且，我们需要跟踪HRBP的目标和绩效，并对其成就予以认可。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Lexy Martin
来源：visier.com/clarity/turn-hrbps-people-analytics-evangelists/
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人力资本分析
专业制胜、引领前沿：人力资本分析论坛（HR&People Analytics Summit）上海站成功举办，汇聚近200位国内最优秀的嘉宾和前瞻的HR同仁
由中国领先的人力资源科技媒体平台HRTechChina举办的前沿专业论坛--人力资本分析论坛（HR&People Analytics Summit）上海站于2019年8月9日上海四季酒店成功举办。
论坛集结了强大的嘉宾阵容，来自全球知名企业的人力资源数据分析专家、人工智能专家和人力资源行业思想领袖，共同呈现了精彩的主题演讲，观点碰撞的圆桌讨论。200+CHRO、人力资源总监、人力资源专业人士一同见证了本场高端论坛的成功举办！
本次论坛受到行业知名前沿的人力资源科技服务商与机构的鼎力支持，它们分别是：易路、中数通、仁云、智思云、HRuno、优面宝等。
首先，主办方特别邀请到科石咨询HR数据分析首席专家Robin Yang作为主持嘉宾为大家开场致辞。在致辞中，Robin Yang谈到人工智能驱动的技术几乎开辟了无限的可能性，人力资本分析在受到技术强力推动下进行了深刻实践。
接下来，平安集团HR数据和AI负责人Bruce Ye为大家带来精彩演讲。在《人力资源智能化转型分享》演讲中，Bruce Ye从培训智能化、绩效智能化、薪酬智能化、员工服务智能化四个方面全面讲解人力资源智能化转型的痛点以及应用解决方案。通过数据分析、机器学习、深度学习、人工智能等技术手段实现“千人千面”个性化的人才培育和人才服务，从而有效推动人力资源智能化转型。
“建议以薪酬为核心，提升人力资源整体数字化能力”--易路副总裁张韵带来主题为《数字化转型下的HR创新管理》的分享。他生动讲述员工数字化核心人力＋最佳薪酬实践带来的影响，使到场的参会嘉宾们受益匪浅。
接下来来自Experian的 HR Director Rosa Wang就《离职预测分析》发表了Experian内部的实践以及对于数据分析的观点和见解；对于离职预测分析的模型和前沿分析深度启发在场的HR同仁。
她指出，我们生活在一个数据不断增加的时代，如何获取人才数据以及如何利用数据做出更好的决策都是企业组织长足发展必须研究的课题。德勤(Deloitte)在一次“高影响力人物分析”(High-Impact People Analytics)研究中发现，在创造高级能力方面，最重要的因素是需要创建数据驱动的文化。
在以“创建数据驱动的文化及人力资本分析的边界（Creating A Data-Driven Culture）”为主题的圆桌讨论上，来自博世德国、商汤科技、阿里云、世茂集团、平安集团的嘉宾一同分析探讨了企业创建数据驱动文化的必经之路及必要手段。尤其是谈到世界各地的对于个人隐私保护的不同带来人力资本分析的难度和机会。特别是欧洲的GDPR的数据保护法带来的局限。
下午的论坛迎来了来自世茂集团、中数通、科石咨询等人力资源总监及高管，聚焦人力资本热点话题，结合自身实践，带来了精彩分享，呈现了一场又一场的饕餮盛宴。
“数据是人力资本分析的基础。了解统计数据，了解如何以不同方式查看数据，以及在需要时分析数据，有助于我们做出更好的决策。”世茂集团人力资源高级经理江哲文为大家带来主题演讲 《人力资源数据应用实践》，他的真知灼见使到场的参会嘉宾们收获了许多有益的启发。
紧接着，中数通的汤总在《数字化人力分析助力业务决策》中提出如何将“4Rs”映射到常见的人资管理上。他指出，如果数据是数字世界的燃料，分析工具就是引擎，数据驱动决策的解决方案。并认为数字化指标分析、多维度进行分析、不同角色场景分析、不同模块分析都需要数据量的支撑。其深刻的见解、独到的观点感染了在场参会的嘉宾。
“解决问题的方法论：以数据和事实为基础，以假设为驱动，同时兼具逻辑和真知灼见”--来自前沃尔沃汽车销售亚太区人力资源总监范珂，在《人员效能的数据分析》演讲中，为大家详细梳理了提升员工效能的三大方法：领导力发展、提升员工敬业度、利用科技手段。其特别指出一点，作分析的HR一定要掌握Excel 这个工具！
高质量的人员数据可以为人力分析团队创建正确和最优的结构来支持业务目标，科石咨询HR数据分析首席专家Robin Yang 以《组织与人才数据如何推动业务成功》为题，详细阐述了关于人才数据与业务关系的深刻见地与思考，为参会嘉宾呈现了一场精彩的演讲。
随着人工智能、大数据等技术推动，未来的人力资源部门将更加专业化和技术化，人力资源部门及管理者必须高效利用数据，创造出一种由人工智能、大数据等技术驱动的更加个性化的体验，从而不断吸引和保留优秀人才，释放人才活力，助力企业业务发展。
至此，2019年人力资本高端论坛上海站圆满举办。感谢以上来自全球及中国领先的人力资源咨询公司、服务机构的领导者和创始人们的无私分享，他们结合自身的企业实践案例，以独特的视角分享关于人力资本分析的最新认知，探讨人力资本分析的未来发展趋势。
同时再次感谢所有合作伙伴、演讲嘉宾和参会嘉宾对本次活动的大力支持！
期待12月6日北京站再见！
HRTechChina 介绍
HRTechChina 是中国首家领先的人力资源科技垂直媒体平台！
HRTechChina核心报道中国人力资源科技创新企业及产品信息，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。同时，以原创角度独家报道人力资源科技公司和创业公司；每月独家发布人力资源科技投融资数据及报告，业已成为人力资源科技领域创业者以及行业精英获取全球人力资源科技行业资讯和动态的主要渠道。
HRTechChina通过举办人力资源科技论坛，培训等丰富的活动，促动人力资源科技行业的交流；举办CEO硅谷创新参访论坛等，带领中国人力资源科技公司，创业者，高官与国外最火热的人力资源科技创业者及公司交流；关注业内的创业项目和投融资动态，促进项目和资金的对接以及提供创业企业人力资源的相关服务。
与世界知名人力资源科技组织建立良好的关系以及开展紧密的合作，向内引进先进的行业资源，向外搭建向世界发声的渠道，与广大业内人士共同致力于中国人力资源科技的进步和发展！
HRTechChina官网：http://www.hrtechchina.com
2019人力资本分析论坛图片直播地址：https://live.photoplus.cn/activity/live/pc/50678844/#/
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人力资本分析
大师谈：AI时代的人力资源：未来有很多变化，42%的员工不认为现有的HR能够胜任这一变化！
编者注：这是Josh Bersin 的观察，与HRTechChina年初发布的年度预测基本一致。其中挑战性是我们没有想到的。尤其是HR的角色能否胜任科技带来的竞争优势，帮助组织和员工快速建立这种优势，不少员工和老板不认为目前的HR能够胜任，以及觉得应该调整和改善这个角色。前瞻性的HRTechChina的用户们，你们走在了前列，看到了趋势和变化，接下来让我们一道迎接这个挑战和变化吧！
Josh Bersin在过去的几个月里，我与数十位人力资源主管讨论了他们的人才挑战和转变人力资源的必要性。
公司正在重新设计角色和重新组建团队，努力提高员工的参与度和幸福感，创建新的反馈项目，并重新思考领导力的角色。
但这些挑战中，没有一个比AI人工智能的爆炸性影响更具变革性和破坏性。
在我早期对人工智能的讨论中，我称它为“杀手级应用”，因为它有潜力改变我们所做的一切。今天，人工智能已经渗透到我们的生活中，改变了我们购物、开车、交流和管理健康的方式。随着人工智能的应用不断增长，人们的新想法和投资也在不断增加。(软银刚刚向人工智能投资了1080亿美元)。
但是，尽管许多供应商大肆宣传，人工智能并不是你“买来的”东西。“相反，我们使用的所有技术都嵌入了人工智能。人工智能工具利用数据(你必须有高质量的数据来让人工智能工作)以更智能的方式预测、建议、推荐、告知和回答人们。
现在很多公司都在大力投资人力资源领域。例如，IBM重新设计了其人力资源服务交付策略，利用智能代理帮助员工和经理回答问题，并就角色、职业、薪水和学习做出决策。
联合健康集团正在建立一个图形数据库，该数据库使用人工智能来识别提高生产力和服务质量的机会。
McKesson正在使用人工智能来了解员工关系，并提高多样性和团队效率。
作为人力资源领导者，人工智能将改变我们接触的每一个过程。我们招募、评估、雇佣、培训、开发、支付和调动人员的方式都是由AI人工智能决定的。
例如，上周，我促成了与人力资源高管的一次会议，重点讨论了人力资源业务伙伴角色的变化。这一关键角色正受到AI人工智能驱动的聊天机器人chatbot和智能平台的根本性影响，这些平台使员工和管理者越来越容易直接获得他们需要的信息。
不幸的是，许多人力资源组织没有为未来的变化做好准备。Harris Insights进行的一项全球研究发现，尽管超过80%的美国和英国员工认为拥有人工智能技能将为他们的公司带来竞争优势，但42%的人表示，他们不认为人力资源部门能够执行这一任务(真是一个不好的消息)。
普华永道(PwC)对首席执行官的一项调查发现，63%的受访者正根据新的人工智能技术和劳动力需求，重新考虑人力资源部门的角色。
人力资源部门现在有责任建立信任系统、智能系统，以及更好的预测系统，以帮助人才做出决策。我在商界的老朋友之一里奇•休斯(Rich Hughes)(联合健康集团(United Health Group)人力资源战略主管)正在一个图形数据库中构建一个包含大量员工数据的数据湖，以帮助公司更好地理解、预测和提高客户服务、索赔和其他数十个领域的绩效。摩根大通和其他公司也在做同样的事情——这就是人力资源的发展方向。
为了达到这一目标，我们必须做好准备，应对人力资源所有职能领域以及业务本身的全面中断。在我做分析师的25年里，我目睹了许多革命性的变化。我相信人工智能将是最具影响力的改变。
以上由有道翻译软件完成，感谢中国翻译软件！推荐有道翻译，更地道
原文来自：https://joshbersin.com/2019/07/hr-in-the-age-of-ai-lots-of-change-ahead/
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人力资本分析
长篇经典：人力资本分析和AI的四个信任的维度-Josh Bersin
编者注：这是一个长篇的文章，谈AI和People Analytics在工作场所中的几个核心的问题：信任的四个维度：隐私、安全、偏见、人的影响。值得思考！
尤其是HR开始新的数字化时代。请记住，信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情，你不仅会失去工作，而且对公司声誉的损害可能是巨大的。
原标题：People Analytics and AI in the Workplace: Four Dimensions of Trust
作者：Josh Bersin
以下由AI翻译完成，仅供传递信息，原文请访问文末
AI和People Analytics已经很火了。正如我过去所写的，工作场所已成为一个高度数字化的地方。公司使用调查和反馈工具来获取我们的意见，新工具监控电子邮件和我们的通信网络（ONA），我们捕获有关旅行，位置和移动性的数据，组织现在拥有关于我们的健康，健康和健康的数据。
此外还增加了一个新的数据流，其中包括视频（每个视频会议都可以录制，超过40％的工作面试被录制），音频（记录会议的工具可以感知心情），以及识别面部的图像识别。
在人力资本分析的早期，公司捕获了员工数据，以衡量控制范围，绩效评级分布，继任管道和其他与人才相关的主题。今天，随着所有这些新信息进入工作场所（几乎在工作中点击的任何地方存储在某个地方），人员分析的领域变得非常个性化。
虽然我知道人力资源专业人员认真对待道德和安全工作，但我想指出一些我们需要考虑的道德问题。
数据滥用的风险
首先，让我给你一点动力。虽然您可能会从人力资源软件公司购买一个出色的新员工参与工具或“保留风险预测器”，但这些新系统会带来风险。当您购买系统时，您实际上不知道它是如何工作的，因此它所做出的每一个决定，建议或建议都会成为您组织的问题。
例如，假设您使用Pymetrics，HireVue（编者注：视频面试的工具）或其他高级评估技术来评估求职者。虽然这些供应商努力消除工具中的种族，性别和代际偏见，但如果您实施这些偏见并且候选人起诉您，您的公司应负责任。这种情况一直都在发生。（了解亚马逊如何无意中创建了自己的性别偏见的招聘系统。）
我就遇到过这种事情。多年前我们邀请一名秘书职位的候选人面试，但是我当天不得不离开办公室。候选人来到办公室，我们的办公室经理告诉她我们必须重新安排面试。她立即起诉我们歧视，因为她是受保护阶层的成员。我感觉很糟糕，我们付出了她的时间，但我能看出她的感受。
我要指出的另一个例子。一家公司从他们的HCM系统打开“保留预测器”告诉我，他们的经理看着这些评级，并在看到飞行风险时做各种奇怪的事情。一些管理人员实际上不再与这些人交谈并减少他们在工作中获得的支持，因为我猜他们认为“他们正在考虑离开。”显然，这不是良好的管理，但如果我们不好好利用这些数据，人们可以错误地使用它。
当然，还有其他可能出错的事情。如果您可以访问员工健康数据并使用它来评估或讨论员工的表现，我确信您处于合法危险之中。（我不是律师。）如果您泄漏或无意中发布了员工健康数据，则违反了HIPAA规则。
有很多很多地方可以解决问题。只要看看Facebook，Equifax，万豪以及其他所有认为他们都在保护数据的大公司的情况。人们犯错误; 员工做坏事; 我们必须保护数据，算法和管理行为。
随着人工智能变得越来越普遍，我们不再看到数据，而是看到“轻推”或“推荐”。如果“轻推”在某种程度上有偏见而员工变得心烦意乱怎么办？你知道这个软件是如何运作的吗？你可以回过头来确保它没有根据一些不正确的标准进行区分吗？
最后，如果您是分析师并且自己进行分析，您是否准备好在攻击下捍卫您的调查结果和建议？如果有人挑战您的发现并希望按年龄，性别，种族，甚至地点或季节了解数据 - 您是否已准备好确保其有效和可靠？我知道这是我们可以用统计工具做的事情，但我们必须要小心。
请记住，信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情，你不仅会失去工作，而且对公司声誉的损害可能是巨大的。
我们应该做什么？
我在这个领域做了很多工作，包括花费相当多的时间与IBM，O'Reilly的人们，当然还要与许多人力资源领导者，人员分析领导者和供应商交谈。为了帮助您通过人员分析了解道德问题，让我提出以下框架。
首先，您使用的数据和算法是否公平？它是否准确反映了您想要的性能或生产率数据，而不排除，区分或无意中偏差结果？这很棘手，我将在下面讨论。从这个框架可以看出，道德有两个方面。
二，数据系统和算法安全吗？我们是否在保护隐私，机密性和安全性？谁有权访问，我们如何审核其在公司中的使用和路径？
这是IT中一个众所周知的问题，但现在我们必须处理人力资源问题。
当您查看这两个维度时，您基本上会发现有四个维度需要信任。
要考虑的第一个道德问题是隐私。如上图所示，Facebook，CVS，雅虎等公司在这里遇到了麻烦。当员工加入您的公司时，他们会授予您收集大量数据的权利，但我们作为雇主无权披露此数据，共享或将其与个人识别的信息相关联。
1.隐私
在GDPR规则中，如果员工要求，组织也必须“忘记”这些数据，因此需要考虑一些重要的业务实践。如果你看一下上面的一些问题，他们都会处理披露和保护问题。谁可以访问这些数据并让这些人接受过隐私规则和程序方面的培训？
在Deloitte，所有顾问都会参加强制性的隐私年度课程，我们的PC被扫描，我们接受培训，不会以可以披露的形式存储任何客户信息。就人力资源而言，我们需要告诉员工我们正在收集哪些数据，并确保他们理解这些数据是用于积极目的的。
虽然我们中的许多人可能会觉得在社交媒体和其他地方分享我们的个人故事很舒服（我个人不这样做），但其他人则更加私密 - 因此即使是内部员工目录也可能存在问题。一家大型科技公司最近告诉我一个关于工程师的故事，该工程师创建了一个内部社交网络，该网络显示了曾在哪个办公室工作的员工以及他们过去的工作。员工们很不高兴“发现”这个网站，因为他们没有事先征求意见，抗议其使用。该员工只是一名试图让公司成为更好工作场所的工程师，不得不关闭系统。
并且捕获的数据量不断增加。例如，L＆D中增长最快的领域之一是虚拟现实（现在称为沉浸式学习）。VR程序捕获所有类型的个人表现数据 - 您的注意力范围，眼球运动以及您应对压力的能力。Pymetrics评估测量您的冒险能力和认知处理。这种类型的数据可能对目的有用（培训，工作适合），但如果不保密，也可能被滥用。
告诉别人您正在做什么，解释您的“选择加入”政策，并确保您为所有员工数据制定了良好的隐私政策。（GDPR规则要求您获得此类同意，并且您还允许员工查看您收集的数据。）
2.安全
隐私的姐妹是安全。数据是否存储和保护在其他人无法找到的地方？您是否拥有密码策略，加密和其他数据保护措施，以便员工无法将数据带回家，将其发送给第三方或意外将其发布到互联网上？这些是所有公司必须处理的IT问题，当我们收到诸如薪资，工作经历，医疗保健数据和其他个人信息等敏感信息时，我们必须妥善保护。
在欧盟，这已成为一项法律。GDPR规则之一是需要创建数据保护官并设计您的系统以进行数据保护。如果发现贵公司在这些地区失效，您可能会被罚款高达收入的2％，这是一个巨大的风险。
3.偏见
我们在People Analytics中遇到的第三个也是最困难的（也是最新的）问题是偏见。无论您是自己分析数据还是从供应商处购买AI工具，我们都必须记住所有算法系统都基于现有数据。如果现有数据存在偏差，则预测和建议将存在偏差。
这是一个非常难以解决的问题，许多组织正在努力解决这个问题。（IBM Research有关于此主题的精彩视频。）例如：
试图评估公平薪酬的系统会将员工与同行进行比较，但可能无法理解种族，地点和年龄等问题
预测保留的系统可能会歧视少数群体或因文化原因离开公司的其他人
评估适合工作的系统可能会使嵌入招聘历史的旧的，有鉴别力的招聘实践制度化
使用组织网络分析来识别绩效的系统可能没有意识到性别或年龄在信任和关系中起着重要作用
预测表现优异者的系统将偏向现有的高评价个人（可能是白人）。
您购买或构建的每个预测分析系统都会内置偏见。（“偏见”一词的意思是“基于过去的影响”，这正是AI试图做的事情。）
您可以采取的减少偏见的最佳方法是监控和培训您的分析系统。换句话说，查看它所做的预测和建议，并检查结果是否有偏差。亚马逊发现其招聘机器人偏向于女性。IBM通过“机器人培训师”不断监控其内部薪酬推荐引擎和在线管理教练（均由Watson提供支持），他们不断调整系统以应对新情况。
我记得几年前一家公司告诉我，中国的薪酬政策效果不佳，中国的工资增幅是美国的两倍。您的系统可能不知道这一点，因此它可能会偏向于中国的加薪或过度偏向美国的加息。这些不一定是不道德的决定，但这种偏见会伤害你的公司。
供应商非常关注这一点。Pymetrics对此非常认真，公司现在开放其算法来减少偏见。其他供应商应该这样做。
当我们巧妙地训练历史数据的算法时，我们在很大程度上只是重复过去。......我们需要做更多，这意味着检查数据中嵌入的偏见。 - 凯茜奥尼尔，“数学毁灭武器”
你能做什么？监控，评估和培训您的数据驱动系统。例如，IBM率先使用人工智能来帮助改善职业发展，管理实践和薪酬。该公司定期审查其基于Watson的人力资源预测员，并培训他们更聪明，更少偏见。（IBM告诉我，他们基于AI的人力资源聊天机器人现在可以在问题答案中提供超过96％的员工满意度。）
可解释，透明或可信的AI
人工智能社区有一个重大的变化，就是让系统“可以解释”。例如，为什么系统会推荐这个工资变化呢？如果您了解预测的原因，您可以更智能地对其进行操作。
4.人的影响力许多供应商正在构建检测AI偏差的工具，包括IBM的偏差检测云服务，来自Pymetrics的Audit AI。麻省理工学院的研究人员现在发布了自动偏置检测 以及 消除AI偏差而不会降低精度的方法。作为人力资源系统的买家，您应该询问这些功能。
信任的第四个维度可能是最重要的。您对捕获此数据的意图是什么？
正如GDPR规则 明确指出的那样，捕获数据以“看看它可能告诉我们什么”是不行的。如果员工认为他们因错误的原因受到监控，那么影响将是负面的。因此，我相信您应该坐下来记录为什么要捕获给定的数据流并清楚地为项目设定目标。Facebook显然没有在他们的业务中做到这一点，他们仍然在恢复声誉受损。
要问的最大问题是：为什么要实施这种特定的分析或AI工具？它会帮助人吗？还是用于监控或秘密进行绩效评估？
大多数供应商都有最好的意图。
Phenom People的新人才体验平台使用AI帮助求职者找到合适的职位空缺，帮助内部求职者找到合适的工作，并帮助聊天机器人向您提出智能问题，以了解您的工作需求。
Glint的新经理Concierge使用AI推荐行为变化和课程，以帮助您成为更好的领导者。ADP的Compass工具和CultureAmp的Zugata也是如此。Humu正在为团队和运营绩效做这件事。
来自IBM的Watson Candidate Assistant使用您的简历来确定您作为求职者的技能，并找到最佳工作，大大提高招聘质量和聘用时间。
EdCast，Valamis，Fuse和Volley正在使用AI推荐学习内容，BetterUp使用AI为您找到最好的教练。
Oracle，Workday和SuccessFactors使用AI来实现许多功能。Oracle HCM建议调整工资，甚至根据您自己的角色和行为自定义您看到的屏幕，从而简化系统本身。
像Spring Health这样的供应商现在使用AI来诊断您的心理健康并推荐正确的提示，辅导员或医生。
事实上，我很清楚所有人力资源技术供应商都在推动人工智能对人们的积极影响。然而，作为买家，我们必须确保我们能够很好地使用它。
举个例子，这里有一些要避免的事情：
不要使用监控数据秘密通知绩效评估。例如，一家金融服务公司使用一种热量和运动检测器来确定谁进入办公室。雅虎着名审查了VPN日志，以了解人们何时在家工作以及何时没有人工作。这类活动会损害员工的信任感，几乎总会导致糟糕的决策。
不得将任何形式的福利数据用于法律允许的任何其他目的。将某些健康数据用于保险定价是合法的：将其用于继任计划，绩效评估或任何其他形式的员工辅导是不合适的。
不要将训练数据（程序性能）用于性能评估。这不仅会降低信任度，还会使您陷入法律危险之中。
不要跨越个人和专业数据之间的界限。如果您正在跟踪员工手机中的数据，请确保您不会授予他人访问个人信息的权限。虽然该设备可能归公司所有，但侵犯隐私会让您陷入困境。
事实上，在大多数大公司中，在开始捕获数据之前应该进行法律审查。您的项目是否符合GDPR指南，HIPAA规则和其他机密性保护？
还要记住，基于AI的调度和工作供应问题也是有风险的工具。例如，万豪公司实施了一个新的系统来安排管家，并结束工会劳资纠纷，因为工人受到不公平对待。该系统正在推动管家疯狂地从一个房间跑到另一个房间。换句话说，它不是为了“帮助人们”，而是为了“帮助公司”。
我可以给出的简单建议是：将您的分析程序专注于对人产生积极影响的策略。如果您正在跟踪人员以衡量工作效率，并且数据将用于改善工作，那么您就会朝着正确的方向前进。如果您使用这些数据来淘汰低绩效企业，那么您可能违反了公司的管理原则。
底线：使用良好的意识，考虑道德是一个“安全”问题
越来越多的公司聘请了“ 首席道德官 ”和其他工作人员来帮助完成这些项目。其他人正在创建“道德使用委员会”，以确保所有分析项目都经过仔细评估。所有这些都是重要的想法。
就像多样性和包容性更像是“安全计划”而不是“培训问题”，数据的道德使用也是如此。最多元化的组织使用指标和委员会来确保他们的D＆I战略得到加强。我们必须在道德使用员工数据方面做同样的事情。
当您启动新的分析程序时，您需要一份需要考虑的问题清单。问问自己“如果这个节目出现在纽约时报的头版上会怎么样？”这会损害公司的声誉吗？
如果答案是肯定的，你需要做更多的功课。
最后，让我们以数据为导向使用消费者体验。暴露大量消费者数据的公司遭受了可怕的打击。
今天，信任是我们拥有的最重要的商业资产之一。认真对待并确保您努力使管理数据驱动朝着正确的方向发展。你会很高兴的。
原文来自：https://joshbersin.com/2019/05/the-ethics-of-ai-and-people-analytics-four-dimensions-of-trust/
再次说明，翻译来自AI，仅供参考学习~
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人力资本分析
数字时代，你老板比你想象的更了解你！各种数字化的信息收集以及分析工具，如何在隐私和组织之间做好平衡
编者注：我们不妨看看下面这个观点，数字时代，各种原本不相干的信息，或者之前线下的信息很容易通过线上的方式数字化存储，同时可以很方便的对应到每个员工个人。可以说你一天的痕迹和工作毫无秘密可言，尤其通过数据分析更容易得到一些结论。我们一起来看看这篇文章。
以下由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考文末的英文。
作者： Sarah Krouse
--雇主正在挖掘他们的员工生成的数据，以确定他们应该做什么，以及与谁合作。而作为员工的你几乎无能为力。
您的雇主可能比您想象的更了解您。
在会议中你的声音。你经常离开办公桌的频率。您多快回复电子邮件。你在办公室里漫游的地方。你的电脑屏幕上有什么。
成为美国大公司的员工现在通常意味着成为一个劳动力数据生成器 - 从早上在床上发送的第一封电子邮件到午餐时使用的Wi-Fi热点，再到回家之前添加的新业务联系人。雇主正在解析这些互动，以了解谁是有影响力的，哪些团队最有效率，哪些是飞行风险。
在美国拥有广泛法律自由度来监督员工的公司并不总是告诉他们他们追踪的是什么。当McKesson公司的高管想知道为什么它的一些团队有更高的营业额时，药品批发商去年与一家人事分析初创公司一起检查发件人，收件人和超过1.3亿封电子邮件的时间 - 而不是邮件的内容 - 来自超过20,000名美国员工，看看它可以连接关于人际关系的点。
分析公司TrustSphere发现，营业额较低的团队通常在公司内部和外部联系人的指挥链上下有各种各样的内部联系，而营业额较高的团队在公司外部拥有更强的关系，与之关系较弱。公司内部或同等级别的同事。McKesson表示，它只关注员工群体，而不是尊重员工隐私的个体员工，并且当时没有向员工透露分析，因为它没有查看电子邮件内容。
McKesson的劳动力规划和分析副总裁RJ Milnor说：“我们从中获得的信息就是让我们的团队更好地运作的信息。”
McKesson尚未确定调查结果将会发生什么变化，但考虑采用更开放的办公计划来鼓励员工之间进行更多讨论。它还在探索如何根据关系模式预测哪些团队面临失去成员风险的方法。
这不仅仅是正在计算和分析的电子邮件。公司越来越多地通过文本，Slack聊天，以及在某些情况下，在移动设备上记录和转录电话。
微软 集团 相符就利用自身的Office 365服务来衡量员工的工作效率，管理效能和工作生活平衡的聊天记录，电子邮件和它的员工和客户之间的会议频率数据。
跟踪电子邮件，聊天和日历约会可以描绘出员工每周平均花费20个小时的工作时间的情况，专注于工作场所分析的微软总经理Natalie McCollough说。该公司只允许管理人员查看五个或更多工人的团体。
今年早些时候，微软销售团队成员收到了个性化的仪表板，展示了他们如何花时间，经理们无法看到的洞察力。该门户网站提供了有关如何建立联系网络以及将更多时间花在客户而非内部会议上的建议。
微软还向其他公司销售这种类型的工作场所分析软件，例如 Macy 公司， 该公司通过衡量员工花费多少小时发送电子邮件并在工作时间以外登录来处理员工工作与生活平衡的数据。抵押贷款巨头 房地美 使用微软的分析来衡量工人在会议上花费的时间，并试图确定其中一些聚会是否多余。
在工作场所使用监控技术的倡导者表示，这些洞察力可以让公司更好地分配资源，更早地发现问题员工并使高绩效员工脱颖而出。批评者警告说，激增的工具可能不会有足够的细微差别，导致公正，公平的判断。
“为了维持与员工的信任关系，你需要做些什么是合法的，你需要做些什么，而且他们并不总是一样的，”劳动力研究和咨询公司RedThread Research的联合创始人Stacia Garr说道，该公司为公司提供研究和建议。与人力资源有关的问题。
戴安娜·哈伯德（Diana Hubbard）是德克萨斯州沃思堡市一位41岁的用户体验设计师和研究员，她根本没有在工作设备上谈论她的私人生活 - 甚至没有在网上预订晚餐。除了工作发布的手机和电脑之外，她还拥有一台个人智能手机和两台个人笔记本电脑 - 一台专门用于游戏的笔记本电脑。当她去上班时，Hubbard女士有时携带两部手机和两部笔记本电脑，并避免将她的个人电话连接到任何企业Wi-Fi，除非她建立虚拟专用网络连接。
戴安娜·哈伯德（Diana Hubbard）除了工作发行的手机和电脑外，还有个人智能手机和两台个人笔记本电脑，以保护隐私。 照片： JONATHAN ZIZZO为华尔街日报
“我不是所有的锡帽或任何东西，”她说，并指出她试图避免在线共享个人数据。“数据非常有价值，我不想免费赠送它，无论是谁试图接受它或访问它。这真的是它归结为什么。这是我的。我拥有它。“
多年来，公司已经让工人签署技术协议，详细说明流过工作机器或计算机的数字传输是公司财产的。就业律师说，美国雇主在法律上有权获得在工作场所或他们为雇员用于工作的设备上创建的任何通信或知识产权。
HR是否考虑下你应该了解和学习以及掌握这种数字分析或者人力资本分析的方法？起码你知道边界在哪里，在组织和员工之间找到一种平衡。否则数字时代我们是否会被抛弃？
现在，公司越来越聪明地分析他们拥有的工人数据库。其中一个最新的领域是解析电话和会议室对话。在某些情况下，音调分析可以帮助诊断团队中的文化问题，显示谁主导对话，谁反对，谁拒绝参与情感讨论的努力。
Life Time Inc.经营着一系列健身设施，使用由两年前名为Ambit Analytics的公司提供的语言处理来评估新雇用的俱乐部经理如何能够解决小组中的问题。训练练习可以显示一个人与他人交谈的程度以及对他们的语音和音量进行评分的信息。
五到八个参与者和一个小组辅导员在他们的手机上下载应用程序并按下按钮开始录制。通常会给他们一个假设的问题来解决。Life Time的教育副总裁David Pettrone Swalve说，Life Time随后为其新员工提供有关工作技能的建议，无论是成为更好的倾听者还是更频繁地说话。他说，有些人发现更容易听到基于数据的反馈，而不是另一个人，这似乎是主观的。
“黑镜在我们身上，”Swalve先生说，指的是流行的未来派Netflix秀。
使用电子邮件解读客户和内部关系模式帮助位于印度钦奈的软件制造商Ramco Systems减少了在新泽西州普林斯顿到新加坡等办事处培训新销售团队工作人员的时间。例如，当销售主管离开公司时，Ramco可以识别出该人50个最强的客户关系，并迅速将信息传递给他们的替代品。该公司表示，这样做意味着花费数周而不是长达五个月的时间才能让团队中的新员工加快速度。
Ramco使用TrustSphere来帮助分析数字交互。TrustSphere首席执行官Manish Goel表示，他的公司不会查看电子邮件或聊天内容，但它仍然可以突出显示组织的内部影响者，通过识别那些消息得到快速响应并且与整个公司的同行建立强大，持续关系的人。Goel先生表示，在尊重员工隐私的同时，可以从道德，透明的方式收集数据中收集有用的线索。
公司转向TrustSphere来帮助他们分析数字交互。TrustSphere首席执行官Manish Goel表示，他的公司不会查看电子邮件或聊天内容，但可以确定哪些员工与同行有很强的关系。 照片： 华尔街日报的DAVID VINTINER
一些高管和研究人员警告说，工作场所中的人工智能和自然语言处理技术仍在不断发展，雇主可以捕获的数据只能描绘工作日或人际关系的部分情况。虽然很容易识别喜悦或愤怒，但很难发现更细微的情绪。
对工作场所分析的需求催生了许多其他创业公司，如Bunch.ai，它分析了Slack渠道的基调，以衡量团队的化学和士气。它拒绝透露其客户的名字。全球运营副总裁Eli Sutton表示，包括医疗保健，能源，法律，汽车和政府在内的2000多家雇主现在都在使用位于佛罗里达州Aventura的Teramind监控技术。许多人特别注重保持文件和知识产权不会找到竞争对手的方式。
Teramind部署了一套软件，可以实时查看员工的屏幕，捕获实时击键，记录他们活动的视频，并分解他们如何花时间。一些雇主选择设置警报系统，以便如果工作人员打开某些文档并尝试打印它们，软件将尝试阻止此类操作并通知管理员。Teramind还可以根据滚动浏览Facebook等活动将员工的工作时间分类为高效或无效。
Sutton先生说，这项技术向公司展示了如何实现工作，大多数客户都会通知工人他们可能受到监控。许多公司也在使用Teramind来监控他们的远程工作人员。泰拉姆德拒绝透露其客户的名字。
其他人正在测试隐私工作者将放弃多少的界限。麻省理工学院的科学家，波士顿创业公司Humanyze的联合创始人Ben Waber带领一群麻省理工学院的研究人员测试了配备麦克风的徽章，以记录工人的声音和感受到的压力水平的变化。该技术由美国财富500强银行和日本的几家公司进行测试，其中工作场所压力引发的自杀是一个问题。Waber先生说，这些徽章虽然难以扩展，但证明是有效的。
“你的雇主控制着你的生活，如果他们说'给我这些数据'，就很难说不，”瓦伯先生说。
在研究项目期间，配有记录徽章的员工报名参加实验，并知道他们正在受到监控。
Humanyze将注意力转移到蓝牙徽章上，这些徽章可以追踪整个办公室工人的行动并获得成功。它将该数据与其电子邮件频率信息配对，以帮助公司衡量员工协作和生产力。Humanyze不会透露其客户的身份。Waber先生说，美国仍需要更清晰地监管员工监控和数据收集。
通信提供商8x8 公司的高管 表示，他们可以确定员工何时开始使用雇主补贴的移动设备，当他们停下来吃午饭时以及他们在晚上发送最后一次聊天或电子邮件时。其客户包括CondéNast，它用它来分析手机与台式电话和阿尔茨海默氏症协会的通话次数，阿尔茨海默氏症协会用它来研究患者及其看护人的来电。
该高管表示，8x8的工作场所通信服务可帮助雇主衡量绩效，并在员工离职时保持知识产权，因为电话等通信可以转录。
“你怎么知道他们没有使用不好的语言？他们没有说出愚蠢的话，“8x8的首席产品官Dejan Deklich说道。
Laszlo Bock在Alphabet Inc. 的谷歌任职期间帮助创建了“人员分析”的概念，他 警告说雇主有可能通过监控他们的一举一动和信息来让他们的员工感到不舒服。他现在是一家名为Humu的员工调查公司的首席执行官。
他说：“你不必将每个员工都联系到MRI，以了解如何让他们更好地工作。”
- Chip Cutter对本文做出了贡献
如何让你的私生活保持私密性
如果您想在工作场所保密您的个人数据，您应该怎么做？以下是隐私专家的一些提示。
1.维护单独的设备：仅使用雇主发行的电话和笔记本电脑进行工作，并保留单独的电话和计算机供个人使用。
2.避免将您的个人设备链接到企业Wi-Fi网络：“公司定期记录网络活动以保护商业利益，大多数政策都明确表示不会对公司设备的隐私产生任何期望，”华盛顿执行董事Marc Rotenberg表示。 ，基于DC的非营利性电子隐私信息中心。
3.请注意您在简历中分享的内容：隐私顾问Michael Bazzell告诉客户，预计在招聘过程中共享的每条个人信息都可能因数据泄露而公开。他建议使用谷歌语音或基于互联网的电话号码而不是您的手机号码，以及商店邮件接收地址，如UPS商店。
4.使用USB数据保护器：这些设备看起来像拇指驱动器，位于智能手机和充电线或底座之间。它们可以保护智能手机数据不被传输到公共充电站，租赁汽车或公司拥有的计算机。
5.避免泄露信息：不要在公共社交媒体帐户（如Facebook和Twitter个人资料）上发布有关您个人生活的信息，这些帐户可能会被您的雇主或您申请工作的公司挖掘出可能具有破坏性的信息。
以上由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考以下原文链接。
原文来自：https://www.wsj.com/articles/the-new-ways-your-boss-is-spying-on-you-11563528604
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人力资本分析
人力资本分析：释放员工潜力
如果您希望从员工中获得更多，人力资本分析是关键
人力资源部门经常面临的挑战是预测企业面临的潜在威胁，并确定业务可能面临的结果，以便制定战略来对抗这些威胁。 人力资本分析大量帮助人力资源部门提供更多基于证据的解决方案，这就是为什么近年来它在组织内部受到欢迎。
利用人力资源部门可以访问的大量数据，可以使用基本级别的人力资本分析来提高员工的参与度，积极性和士气。然而，研究表明，组织仍在回避人们分析可以提供的更高级的功能; 但为什么呢？
人力资本分析的当前状态
人力资本分析的基本用途是今天继续占据主导地位，这些领域包括绩效，福祉，生产力和保留; 这部分是由于数据整理和研究相当简单，尤其是当前可以处理和分析大数据的HR软件类型。
“ 78％ 的大公司将人们的分析评为”紧急“或”重要“。只有7％的受访者认为他们的组织拥有“强大的”人力资源数据分析能力！“
尽管人力资本分析在组织中获得了相当大的吸引力，但随着它进入预测分析，你可以使用强大的数据，专家系统和能力来猜测未来的趋势，甚至进一步进入规范性分析，在那里你应用数学和计算科学来“规定”战略层面的解决方案和想法，实施率下降。这显然是由于组织没有所需的技能，信心或专业软件来正确处理它。
“根据 最近的一份报告 ，具有先进人力资本分析功能的公司的利润率比不太先进的同行高出56％。”
人力资本分析可以使您的组织受益的方式如下：
- 识别和留住顶尖人才
一个遭受顶级人才高流动的组织可以使用人力资本分析来预测问题并及时调整他们的激励措施以抑制人员流失。通过更好地衡量营业额的原因，可以制定计划，以保持公司内的顶尖人才。
- 管理部门表现不佳并找出原因
当一个部门正在执行时，无论是否达不到目标，期望或期限，都有办法找出导致问题的原因。
如果技能组和问题，当前案例量和截止日期或管理培训和参与之间存在相关性，人力资本分析可以帮助回答问题。多维人力资本分析可以帮助将表现不佳与可能的根本原因联系起来，并制定更好的计划来解决问题。
- 提高员工士气
组织可以通过衡量员工的幸福感和福祉来制定战略，从而减轻士气低落对组织失败的影响，而不是降低员工流失的成本！
- 确保人力资源目标与组织目标保持一致
设计基于证据的干预措施，帮助人力资源目标与业务目标保持一致。例如，如果组织想要在就业的前6个月内减少50％的营业额，他们可以收集相关数据以确定辞职或终止的原因，并设计保留策略，这些策略已被证明有效地使员工留在船上。
- 支持绩效管理流程
拥有更多基于证据的数据将使管理层更容易提出员工的绩效问题，降低在没有数据时可能与之相关的敏感性和偏见。通过明确解决如何最好地支持员工前进的问题来解决问题，将反过来看到改进。
良好的绩效也将得到更快的识别，使管理层能够及时识别和奖励与员工敬业度，士气和保持力相关的员工。
- 支持基于数据的决策文化
发展基于数据或基于证据的文化的组织正在制定组织决策，其中包括使用事实，专业知识和道德判断。
所有关键决策者每天都能获得实时性能数据，并且通常遵循以下四种做法：
他们建立了一个无可争议的绩效数据来源;
它们为各级决策者提供近实时反馈;
他们有意识地阐明他们的业务规则，并根据事实定期更新它们;
并且他们为定期做出决策的员工提供高质量的指导。
人力资本分析的下一步发展是什么？
使用人力资本分析时，无穷无尽的可能性和结果，特别是与AI，自动化机器和区块链等创新技术协作时。
例如，在招聘中，通过整理大数据，我们能够加快识别哪些技能与人员规范和工作描述最接近的过程与自动化工具。从这些结果中，AI可以在没有偏见的情况下进一步列出应用程序， 这是明确设计的（这是一个重点）！
“下一代性能管理技术已经能够集成来自销售，营销或客户管理等领域的数据。机器学习和人工智能可以帮助将这些数据转化为有关促销，薪酬，发展机会和职业发展的可操作见解。“ - Josh Bersin， 合并绩效管理和人力资本分析
由于技术的新发展，不同的工作方式和业务需求的变化，人力资源领导者最近的文章中出现了人力资本分析中的组织网络分析（ONA）的另一个发展（尽管不是新科学）允许它克服扩展和成为主流的障碍。
ONA提供了一种不同的方式来查看通信，信息和决策如何在组织中流动，否则这些方式可能是不可见的。组织结构图不再局限于正式或缺乏洞察力，而是继续偏离传统的层次结构模型。
通过这种在组织内部可视化网络的新方法，可以确定新的见解，从而解锁创新，提高生产力并提升员工体验以符合当前趋势。
“通过查看每个员工的网络，其独特性，隔离性和重叠程度，ONA帮助组织找到那些对管理关键内部和外部网络至关重要的员工，以及实际应该进行继任计划工作的人员。” - Greg Newman ，人力资源分析Storyteller @ TrustSphere
ONA的增长被认为是人力资本分析中“最令人兴奋”的发展，并且是人们分析领导者想要了解的最重要的分析技术之一。
这绝对是我们会关注的事情！
如您所见，人力资本分析是您的组织实施的一个很好的工具。但要充分发挥员工的潜力，您应该考虑提高组织内部使用的人力资本分析水平，通过开发技能，功能和人力资源软件将其提升到新的水平，以更好地支持功能并摆脱传统的层次结构模特真正看到惊人的结果！
“知情见解等同于明智的决策，而这可以通过人力资本分析来实现。”
考虑因素：
人力资源领导者已经强调了这方面的一些风险，这恰恰是与数据隐私和GDPR相关的，特别是如果您可以访问被动数据 - “在没有数据提供者参与的情况下收集的数据。参与者（数据提供者）甚至可能不知道正在捕获数据。“
随着去年五月推出GDPR，访问所有这些员工数据需要经过深思熟虑的方法，以确保数据如何保持安全的保护，使用和存储。
人力资源部门需要警惕他们将收集和分析哪些数据，并提前与员工明确沟通，说明数据的用途，服务的目的以及分析的好处，以帮助缓解任何数据违反规定。
让我们知道您如何在组织内使用高级人力资本分析 - 我们很乐意听取您的意见！
作者：Julianna Gordimova
原文标题：People Analytics: Unlocking the Potential of Your Workforce
以上由HRTechChina AI翻译完成，仅供参考交流。转载请完整保留信息
原文来自：https://www.linkedin.com/pulse/people-analytics-unlocking-potential-your-workforce-gordimova/
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