HR从业者，如何数字化转型？
时间：2021-04-09来源：汇易同阅读：2432次
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大家好。在我看来，人民大学人力资源管理新年报告会的数字化转型就很成功。我们的在线直播已经有将近5万的浏览量。这是一场见证历史的大会。
刚刚听了刘总和高总的精彩分享，我相信大家跟我一样，对于数字化人力资源管理，不管是在理念还是在实操层面上，都有很多收获。尤其是把两位的分享结合起来看会更有意思。比如刘总提到人力资源数字化转型不是优化，而是颠覆；高总提到SSC从以前的被动服务的视角，转换成为当前主动驱动业务的视角。两位嘉宾的分享，一位提供了世界观，一位提供了方法论。要想实现颠覆而非简单的优化，视角的转换至关重要。被动服务做到极致，也只能在完成客户的既定目标这件事情上进行优化；如果想做出更大的贡献，实现更大的价值，只有从被动转为主动，找出颠覆性的创新点，实现对业务的驱动。
此外，刘总提到，人力资源数字化转型最重要也是最难的点永远不在技术而在于人；而高总提到技术对于人力资源来说是至关重要的。看似对技术的定位不同，其实两点都没错，取决于我们看待作为人力资源数字化转型的主体以及最终受益者的人以及作为人力资源数字化转型主要推动力的技术这两者的视角。也就是说这里边存在着一个道与术的问题，这也是今天我分享的题目的由来。现在数字化转型是一个非常热门的话题，有很多的HR跟我讲，说他们单位这两年的战略目标之一就是实现数字化转型。如何实现人力资源的数字化转型呢？在回答这个提问之前，我们想知道的是，我们现在的专业HR，对人力资源数字化转型这个概念有多少了解？所以我就做了一个研究。这个研究访谈和调研了来自北京、上海、广州、深圳、青岛等一线和新一线城市的45名专业HR。关于数字化转型，在西方有一个流行的三阶段模型，第一阶段叫Digitization,第二阶段叫Digitalization, 第三阶段叫DigitalizationTransformation. 我们就问了一下大家，对于这三个概念，你明确知道它们之间的区别吗？结果发现，在这45位专业HR里面有74%的人是完全搞不清楚的。
看到这个结果，我自然想到的一个问题是，我们在谈数字化转型这个概念的时候，我们的信息或者知识源是哪里？我们都知道，书籍是知识密度更大，更加结构化的知识源。而相比之下，公众号文章等就是密度更小，更加碎片化的知识源。根据对45位专业HR的访谈和调研，我们发现，关于数字化转型这个概念的知识来源，50%以上的来源都是公众号文章；然后27%是来自演讲和讲座；其他来源的比例都非常小，不超过5%。
那么另一个问题就来了，在我们把公众号当作如此重要的一个知识来源的时候，公众号是否能够担当这个重任，给我们真正提供一些有价值的真正知识？顺着这个思路，我们做了另外一个研究，我们在若干人力资源管理相关的一些头部公众号中随机抓取了近期的500篇文章。结果发现，我们抓取的500篇公众号文章里面，跟数字化转型相关的文章仅仅有20篇，不到5%。而在这不到5%的20篇的数字化转型相关的公众号文章里面，又有接近70%其实是为了卖自己的课，而不是纯的知识分享。在这些卖课文章里可以明显地感觉到，前面吸引你进来的那些所谓知识分享特别不走心，很多复制粘贴内容，就属于被动服务、被迫营业，而后面的课程介绍就非常卖力，属于主动驱动业务。在我们所拥有的如此贫瘠的人力资源相关概念和知识来源的情况之下，大家对于这样一个概念的了解程度如此之浅，也就不足为怪了。
那么这个三阶段模型讲是什么呢？这三个概念被翻译成数字化、数字化和数字化转型。因为翻译的原因，我们很容易就糊涂了。第一阶段，也就是第一个数字化，Digitization，按照一些人的说法，指的是你把一些在现实世界中物理形式的存在，把它转换成为电子化的二进制的存在。典型的例子就是把看得见摸得着的实体文档，扫描进电脑变成电子版扫描件。第二阶段，第二个数字化，Digitalization，按照一些人的说法就是通过数字化的模块或者系统能够优化组织的流程，让一些流程自动化，这听起来有点像我们说的eHR。第三阶段，Digitalization Transformation，数字化转型，指的是把整个组织都变成为数字化的组织，也就是说你这个组织主要的流程，乃至于主要的决策，都要依赖于数字化。
但是，仍然有很多问题没有得到解决。比如，第二阶段的数字化和第三阶段的数字化转型之间的界限在哪？什么时候算流程自动化，什么时候叫升级成数字化组织了？大家不要觉得这是我们学习者的问题。因为在美国在西方，对这三个概念依然是有争议的。直到2020年还不断地有人发文章在讨论到底应该怎么区分这三个概念；甚至有人会把Digitization和Digitalization的意思互换。最终的结果就是变成一笔糊涂账。
想要清楚地知道数字化转型到底意味着什么，我们其实不需要被这些人为的、还不成熟的概念划分所束缚。我们可以从一些非常基本的事情开始思考。比如，我们为什么要把一些物理世界的东西变成电子版？为什么要把人的性格能力进行量化？那是因为这些信息是要提供给计算机的。计算机目前能够识别计算的就是这些电子化、数据化的信息。计算机对信息做了计算之后，就可以输出智能，来帮助我们改造这个世界，让我们的工作和生活变得更好。因此，数字化转型的实质，就是让越来越聪明的计算机可以更好的认识和改造世界。这句话没有任何的感情色彩，如果你要非得加上价值观或者感情的话，那就是让计算机可以更好的帮我们来认识和改造我们的世界。从这个视角理解，我们就可以给数字化转型下一个可操作性的定义。数字化转型应该包括两个阶段。第一阶段，就是你要把现实的信息转换成数据形式，从而让计算机能够识别，也就是让现实数字化。第二阶段，就是计算机对这些数据进行分析计算，产生智慧，反过来去影响我们的现实世界，也就是让数字现实化。所以这样我们其实就清楚了，我们的数字化转型不用去考虑那三个阶段，三个含混不清的概念之间的辨析。我们可以从另外一个角度来去简化对于数字化转型的理解，就是现实数字化和数字现实化两个步骤，它们之间的界限就非常清楚。首先第一阶段，现实数字化。在这个阶段我们要做两件事。第一件就是用数据去表述现实。也就是说，我们要把现实世界，用数据的形式来进行表征。第二件是数据云化，也就是说把这些被数据形式表述的现实放到云端，随时在线，跟其他的数据能够互相连通。简单说就是，数据化和云化，或者更简单一些，云数据化。举个例子，去年巴黎圣母院火灾后，能有修旧如旧的重建的可能性，要感谢一位叫塔隆（Tallo）的学者。他花了10年时间，把巴黎圣母院的每一个细节，包括每一面墙、每一根柱子、每一座雕塑的样貌、它们之间的距离，全部用激光扫描仪等设备以电子化的形式存下来。记录了10亿个数据点，形成了70TB的数据。这就是我们说的用数据来表述现实，把物理世界中存在的东西让它以数字化的形式存在，这就是现实数字化的第1步。但因为数据太大了，根本没办法在线上传，所以都得人工搬运，所以这个数据其实没有完全实现显示数字化的第二步，云端化。而我们国内的故宫和敦煌等，也做了大量这样的工作，并且是同时做到了现实文物的数据化和云端化，让我们在家就可以看到故宫的文物和敦煌的壁画。在管理领域，我们需要云数据化的有两个方面的内容，一方面是对象，包括我们的产品，我们的人员，以及包括财务等。其实财务本来就已经数据化了，只是还没有云端化。所以产品和人员、财务，都全部做到云数据化。另一方面是流程的数据化，比如说会议形式从线下变成线上，支付形式从繁琐的纸币找零到电子支付等等。在这个阶段，仅仅通过对现实进行数字化，也能优化组织。它优化组织的方式是通过对现实的云数据化而带来的效能提升。速度更快，流程更加便捷，这种方式可以提升效率。再具体到人力资源领域。对传统的人力资源的对象和流程来说，相当一部分的信息是非数据化的，比如关于人的信息，此外，有一些数据化的信息也是独立保存在各处，没有做到在线互相连通；第三，相当一些的HR流程，也是独立离线的状态。经过一定水平的现实数字化提升之后，至少可以做到对于人员这些信息进行数据化，然后把一些之前没有云化的这些信息和流程把它给云化。到了未来的理想状态，最好让所有的对象都以信息的形式在虚拟世界中存在，然后这些信息全都在线；只要能够数字化和上线的HR流程，也全部都数字化和上线。可能仅仅留下一些比如当面谈话这些线下做更合适的事情在线下进行，其他流程都线上解决。尽管我们讲了很多现实数字化的价值，但我们要明白，这个独立的现实数字化阶段其实并不是必需的。从本质思考，现实数字化的目的是让信息可以更好地被计算机认识。如果计算机进化到了可以自己识别自然信息，那么我们就没有必要再额外再单独去做数字化，或者说，数字化已经被计算机自身的智能融入在内了。很简单的例子，你的手机能够直接识别指纹之后，你就没有必要去输密码数字让手机知道那是你了。在完成了第一阶段的现实数字化之后，我们已经有了数据，计算机已经能够更好地识别这个世界，那我们就来讨论第2个阶段：如何用计算机来帮助我们更好地改造这个世界、改造我们的组织和人力资源管理。依然举巴黎圣母院的例子。这张图是在各种重建方案当中比较出名的一个。当然这是一个计算机CG模型，还没有成为现实。这其实就反映了我们讲的数字化转型的第2阶段，用数据、用数字反过来改造现实。我们之前通过对巴黎圣母院进行数字化，得到了关于这座教堂本来长什么样的数字信息。对这些信息进行分析之后，我们设计出一个新的教堂样貌，对于现实中的这个已经被严重损毁的教堂进行实质上的重建，我们就可以改造现实。对于管理来说同样如此。首先，第一个层次，根据对云数据进行分析之后产生的智慧，可以帮助我们优化已有的管理流程。不管是通过AI进行招聘面试，还是主动驱动业务的京东SSC最佳实践等等，这些都是用云数据产生的结果对现有流程进行优化。第二个层次就是对云数据进行分析之后，不仅是优化组织，而是改造是升级和颠覆组织。因此，在这种形势下，云数据智能可以去助力助推这个组织中包括人和流程在内的整体的升级和转型，从而让组织变为一个数字化输入、数字化输出的新型的营销和创新组织。在这个阶段，数字现实化带来的不仅仅是效能的提升，它还可能是对于现实的升级和颠覆。再具体到HR的具体决策当中，我们可以看到传统的决策流程，传统的HR流程和决策基本上靠人工和主观判断，然后知识也没办法沉淀，决策效果也很难检验。初级水平数字现实化的HR流程和决策，就是把一部分的流程把它给在线或者自动化，然后主观判断决策为主的基础上增加一些可能参考的数据，然后有目的性的去构建一些知识库，可能这个知识库还是以主观经验为主，然后呢，对于角色的效果有一部分的测评能够作为参考。而高级数字现实化的HR流程和决策，是以数据为主的，智能的HR决策。这个过程中的绝大部分流程可以去在线自动化完成。乃至最后的那些包括面试决策、薪酬决策、离职决策等，可能未来都是以基于数据的AI来帮你去提供决策建议，然后人只要负责拍板就行。此外，我们还可以得到一个更动态的完备的数据库知识库，因为AI可以自动帮我们去更新这个数据库。最后，借力于AI，我们可以实现全面实时的效果的数据反馈，这样我们就实现了HR的数字化转型。因此，基于我们的HR本身的职能，不管是你现在还处在传统的六模块阶段，还是已经升级到了三支柱，加上现在数据智能能够给你提供的支撑，两者相组合起来就可以构建一个DIHRM，基于数据智能的人力资源管理系统，实现我们刚刚提到的那些功能。到现在为止，我们提了这么多的概念或者想法。那我们HR行业到底在现实数字化和数字现实化上做到了什么样的程度？这是我们今年的中国HR从业者职业发展调查的数据，简单跟大家分享一下。整个数据有5304名来自全国各省市的HR，因为我们研究的是数字化，所以我把北上广深四个一线城市摘出来，跟其他城市进行对比，看看一线城市在数字化转型上与其他城市都发展到了什么程度，有没有差异。我们从现实数字化开始，比如说公司有没有开始用云特别是公有云来进行人力资源管理，这个比例其实还是都比较低，不管是北上广深还是其他地区都不到30%。可能我们的现实数字化中，数据化是有的，但是在线化和云端化这一点上做的可能还不太足，这样的话就可能导致很多的数据烟囱、数据孤岛存在，从而让这些数据的价值被浪费。我们再往后看，用数据分析平台进行内部人员数据分析的比率就很高，达到70%。这个显示大家显然对于数据分析还是比较重视，所以基本上都会用一定的平台对于自己的人力资源数据进行分析，但对于行为数据进行分析目前还普遍不太够。然后在HR一些常规模块上，比如说招聘面试这一块，北上广深公司要比其他城市在使用大数据和使用新技术上面的比例显著高一些，而在培训上两者间的差异就没有那么大。最后是在员工服务上面，平常的一些员工基础服务上，我们看到有19%和10%的公司已经给员工提供了7×24小时的聊天机器人。这里的聊天机器人更多是App对话框里那个客服，而不是一个更加智能化的，像大白一样的那个机器人。经过了刚才的分享，我们能够知道，人力资源数字化转型的实质是让计算机更好地识别和改造世界，具体的方式是现实数字化和数字现实化。在这里，我们要考虑的问题是，HR从业者的数字化转型怎么办？我们在其中应该扮演什么样的角色，发挥什么样的作用？我想有两个事情是我们必须做的。我们的自我概念是一个复杂系统，至少包括个人自我、关系自我和社会自我三个层次。个人自我就是我用自身的特征来定义的自我，我是一个什么样的人，稳重、乐天、负责等，以及我喜欢什么，旅行、摄影等等，用这些特征来做自我定义。而关系自我是以我们自己跟重要他人的关系来定义，比如我们都是父母的子女，是子女的父母，这些身份也是我们自我的重要组成部分。最后是社会自我，是我们的社会身份，比如我们是HR，是中国人，是人大的校友，等等。我们今天所讲的解绑自我，主要讲的就是这个社会身份、特别是职业身份的解绑。在未来，你对一个职业身份绑定的越深，你的个人价值越依赖于职业身份，那风险就越大。为什么？因为你永远都不知道人工智能会在什么时候，取代掉那个职业身份。在100多年前的工业革命当中，大机器换人。机器并没有杀死工人，而是把那些蓝领工人逼成了办公室白领。但是如果说你的自我概念就坚持说我只能做一个蓝领工人的话，那你就会时刻处在一种非常被动的境地。所以我们说要对于自我概念进行解绑，就像孔子说的，君子不器，要让自己的工作回归社交力和创造力的本质，不要让自己限定在具体的工作上，特别要远离那些需要创造性和社交都比较少的工作。为什么要拥抱技术？给个很简单的理由，以后陪你时间最长的，真正每时每刻每分每秒陪着你的，可能就是你手机里的AI。而我们作为HR去拥抱技术，去了解数据统计，去了解编程，就是在这一个计算机越来越聪明越来越重要的时代里面，给自己留一个和计算机互动更加主动的接口。如果你不懂技术，也不愿意去懂技术的话，最后就会在跟计算机的交流当中完全处于被动无知的位置，就会更容易成为算法的奴隶。而懂了技术之后，就可以在跟计算机的互动当中争取更多的主动权。所以要拥抱技术。最后我想谈谈我们HR行业的数字化转型，特别是关于我们行业的知识的数字化转型。在之前提到的那个45人的调查里，我还问了一个问题，就是另一个很流行、大家都在提的概念，叫赋能。我问大家，赋能这个概念的英文是什么？ 52%的人说是Empower，23%说是Energize，11%说是Enable。我觉得很有意思，我就接着问大家对赋能的含义到底怎么看。结果有些人说赋能是给员工放权，是授权是Empower；有些人说赋能其实是更多给员工资源给他们帮助, 是Energize；还有一些人说，赋能就是让本来不可以的人，他们变得可以是Enable。谁是对的？得到答案的一个办法，是把赋能这个词的提出者找出来，看看他最开始是怎么说的。既然三个都是英文词的中文翻译，我们就看看中文世界里的赋能这个概念什么时候最早被翻译过来的？结果发现，赋能这个概念最早是1958年在电子行业最早从Energize翻译过来的，讲的是对电容器的赋能，给予电容器能量的意思。这个赋能跟我们的管理没有关系对不对？那后面什么时候出现了跟管理有关系的赋能呢？是在1996年，在管理学领域把Empower翻译成了赋能授权。而1979年在计算机行业中有人把Enable翻译成使能，到了 1997年又把Enable翻译成赋能。最终，到了1997年，电子行业、计算机行业和组织管理这三个领域，赋能三兄弟聚齐了，同时都在用赋能这个词，但每一个说的都是不是一个意思。电子行业的赋能是给予能量，管理学的赋能是授予权力，计算机行业是让你可以启动。这就是目前我们对于赋能理解混乱的根源之一。我们今天很多公司都在讲赋能，但他们讲的赋能并不完全是一个东西，因为我们的赋能一直同时受到三个行业的不同来源的英文词翻译成同一个中文词的影响。而我们现在还没有一个原生的，共有的大家共享认为标准一致的概念。所以，我们作为HR行业，希望能够有一些我们原生的共同概念。比如说我们能不能去，把中国版的赋能就分成三个维度，一个维度是给予能量，一个维度是给予权利，第三个纬度是帮助他成功。然后你把它的英文就叫Funeng，因为英文世界里没一个词能同时对应这三个意思。然后再让国外把Funeng像功夫直接当成外来词放进英语词典，这不就是我们HR行业的文化输出吗。举个例子，大家都知道有一种零食叫仙贝。仙贝这个词，是中国台湾把日语中的sen-bei音译过来的称呼。日语的sen-bei是怎么来的？其实是古代日本人来中国学习，吃到了中国的煎饼，觉得非常好吃，带回日本，并把煎饼叫成sen-bei。所以其实是中国的煎饼出口到日本变成sen-bei，再传回中国变成了仙贝。同理，我们也可以把进口来的概念经过我们的创新之后让它再输出到国外。最后，希望通过今天的分享，各位都可以变成真正的新型HR，积极拥抱技术，主动驱动业务，在对组织的颠覆性创新中实现自我价值的升级。怎么完成这个过程呢？其实很简单，一个非常有效的办法就是少看公众号，来读我们人大的HR在职研究生。经过几年系统学习，刚说的那些目标就都能慢慢实现了，读过的都说好。谢谢大家！
