大数据时代如何优化人力资源管理

责任编辑：新商业来源: 天天时报网 2023-08-22 14:14:46

　　文/包瑜华夏银行股份有限公司青岛分行人力资源部

　　大数据技术是指利用云计算、物联网、人工智能等技术，对海量数据进行收集、存储、处理和分析的技术。大数据技术具有规模性、速度性、多样性、价值性和可视性等特征，可以为各个领域和行业提供数据支撑和智能服务，促进社会经济的发展和创新。

　　城市商业银行是中国金融体系的重要组成部分，承担着服务中小企业、支持地方经济发展等重要职能。近年来，随着大数据技术的发展和应用，城市商业银行也开始探索利用大数据技术提升自身的经营管理水平并不断开发新型金融产品。

　　城市商业银行人力资源管理面临的问题

　　尽管一些城市商业银行已经开始使用大数据技术优化人力资源管理工作，但从总体来看，还存在一些不足，主要表现在以下几个方面：

　　对大数据技术缺乏充分认识和应用。一些城市商业银行对大数据技术了解不够深入，只有将大数据技术作为人力资源管理的重要支撑和驱动力，与人力资源管理的目标、内容、流程和方法结合，才能形成创新思维和实践能力。

　　无法实现对人力资源数据的有效收集和整合。部分城市商业银行需要进一步完善人力资源数据的有关平台和系统，形成覆盖员工全职业周期的人力资源数据体系，否则将无法实现内外部人力资源数据的有效整合，也无法充分挖掘人力资源数据的价值。

　　缺少精准化和个性化的人力资源管理模式。部分城市商业银行往往还沿用传统的人力资源管理模式，很少对员工进行差异化管理，或是根据不同业务场景、客户群体、市场环境进行灵活的人力资源管理。

　　城市商业银行人力资源管理模式优化对策

　　建立“以人为本，以价值为导向”的人力资源管理理念。城市商业银行应该树立以人为本的思想，尊重员工、关注员工，以激发员工的创造力和主动性。此外，城市商业银行应该树立以价值为导向的思想，明确人力资源管理的目标、标准，优化人力资源管理的流程、方法和结果。

　　以某城市商业银行为例，银行发现，由于培训机会分配不公平，导致员工离职率升高。为解决这一问题，银行推出了基于大数据技术的员工培训机会分配系统，对员工的多维度数据进行分析，从而公平、公正地为员工分配培训机会。这一举措大大提高了员工的满意度、忠诚度和工作积极性。

　　针对初级员工，银行推荐的金融基础知识课程包括货币银行学、国际金融等内容，以增强其对金融业的基本认知。为提升初级员工的职业素养，银行也会提供有关商业道德和职业伦理、银行风险管理以及客户关系管理的培训。对于处在中层的员工，银行则会推荐进阶的专业课程，可能会包含复杂金融产品分析、信用评估技巧等，管理能力提升课程则会包含项目管理、团队协作、冲突解决等内容。

　　通过个性化和差异化的培训方式，银行确保每位员工都能获得符合自身需求和特点的培训，激发员工的学习兴趣和动力，提高工作积极性和创新性。同时，银行也会重视对培训效果的评估，培训结束后，会通过考试、问卷调查等方式，收集员工的反馈信息，评估培训效果，为改进后续的培训提供数据支持。

　　引入大数据技术，优化绩效管理体系。银行设定明确的业绩目标、评价标准，通过对员工的业绩数据进行实时跟踪和分析，确保每个员工都能按照既定的目标和标准进行工作。同时，借助大数据技术优化人力资源管理流程，如通过自动化的招聘系统筛选候选人，通过在线培训平台提供培训内容等。这些举措使银行的人力资源管理更加高效、精准，提升了人力资源管理的效果。

　　建立以数据为基础、以智能为核心、以精细为特征的人力资源管理方法。城市商业银行应该建立完善的数字化平台和系统，全面、准确、实时地对人力资源数据进行收集、处理和分析，形成以数据为基础的人力资源管理方法。同时，城市商业银行应该运用大数据技术提供的智能工具，对复杂、多变的人力资源问题进行识别和预防，形成以智能为核心的人力资源管理方法。此外，城市商业银行应该利用大数据技术提供的精细化手段和渠道，实现对员工的精准定位、精细分析、精确匹配，形成以精细为特征的人力资源管理方法。

　　以某城市商业银行为例，该银行通过算法模型预测员工的离职风险、业绩发展等关键指标后，能够及时采取管理措施。模型能预测员工未来一段时间内离职的可能性，并及时为相关部门提供信息，以便银行能有针对性地采取关怀、激励等干预措施。

　　该银行有一名客户经理，工作期间一直保持良好的晋升速度，但在一次绩效评估中，结果低于预期。此外，由于该员工的加班时间明显增长，影响了他的工作满意度。借助离职风险预测模型，银行发现该员工的离职风险指数上升。于是，人力资源部门决定采取相应措施。不仅为该员工安排了个人职业发展咨询，还为他明确了职业晋升路径和目标。同时，银行也调整了他的工作，并增加相应的福利，以提高该员工的工作满意度。通过这样的措施，银行成功阻止该员工离职，维持了团队稳定性。该案例充分展现了银行如何运用大数据和人工智能技术，实现智能化的人力资源管理，解决实际的管理问题。

　　借助大数据技术，对各部门、岗位、人员进行精细化管理。例如，银行风险管理部门新招聘了一批风险分析师，其中的大多数人拥有丰富的统计和数据分析经验，但对于金融市场的理解程度各不相同。这种情况下，普通的统一培训可能无法满足他们的需求，这时就需要人力资源部门利用大数据技术开展精细化管理。人力资源部门通过收集和分析每位风险分析师的背景信息、技能水平、业务理解度等数据，制定针对个人需求的培训计划。人力资源部门可以利用大数据技术对培训效果进行跟踪和评估，通过对培训前后的关键指标进行对比分析，可以及时调整培训内容和方式，更好地满足员工的发展需求和公司的业务目标。同样，精细化管理原则也可用于激励机制和招聘过程。

　　大数据技术是城市商业银行在新时代实现转型升级、提升竞争力的重要支撑和驱动力。城市商业银行应该积极探索基于大数据技术的人力资源管理模式优化的策略和方法，从而提升城市商业银行的人才竞争优势和业务创新能力。

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