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民生银行:人力资源数字化转型实践

作者: 2018-11-12 17:24:00 0

商业银行近两年面对巨大的转型冲击,为了支持全行的经营管理转型,民生银行以“内部客户”为中心,利用数字化技术手段,让人力资源参与到银行变革转型的前瞻性布局中,帮助银行洞察环境、洞察对手、洞察自己、洞察人才、洞察未来。

在国内人力资源管理领域,互联网公司已经开始部署大数据技术和应用,在人才招聘、绩效预测、离职预测等方面开始探索并初见成效。但商业银行人力资源管理仍停留在经验时代,各项策略的制定由于缺乏有效的数据依据和支撑,常常依靠主观感觉和凭借经验,缺乏客观性和科学性,未能有效发挥人力资本管理优势,支撑银行战略转型。

中国民生银行(以下简称“民生银行”)是国内第一家主要由民营企业发起设立的全国股份制商业银行,成立22年来,充分发挥“金融改革试验田”的体制机制优势,从当初只有13.8亿元资本金的小银行,发展成为资产总额超过5.7万亿,员工超过5.5万人的大型商业银行

HR数字化转型的源起

近年来,银行业面临的外部环境不确定性增强,利率市场化接近完成,金融脱媒加剧,银行传统盈利空间不断缩小,市场竞争日益加剧,银行规模增长逐步转型为质量效益增长。为应对外部挑战,民生银行启动“凤凰计划”,并实施全面改革转型,从经营模式、业务结构、体制机制、信息技术等方面开展全方位变革,向“轻资产、轻成本、轻组织、轻团队”目标进发。

在商业银行变革转型的大趋势下,银行业人力资源管理面临着为支撑战略管理转型、人力资本经营、资源配置创新、人才管理深化的诸多挑战。因此,人力资源管理必须以“内部客户”为中心、主动参与业务模式变革、提前预判人力资源管理策略,让各项人才管理决策更加科学、高效,才能够逐步提升人力资源管理价值,真正助力经营发展。

在对人力资源管理现状的深入盘点后,民生银行发现自身的人力资源管理存在数据基础薄弱、信息孤岛、量化分析手段落后等诸多问题,使得人力资源管理决策“经验+感觉”多、“事实+数据”少,在支撑更为有效的人力资源管理决策方面明显“体弱”。基于此,民生银行提出人力资源数字化转型战略,以数据驱动为核心,启动了“人力盒子·智汇民生”新一代人力资源数字化转型平台建设,主动让人力资源参与到银行变革转型的前瞻性布局去。

以“用户思维”打造HR价值转型

人力资源数字化转型中,“数字化”是手段、工具、方法与思维方式,“转型”并实现用户价值升级才是根本。民生银行在启动初始,便准确定位于打造HR战略伙伴角色,坚持将“用户思维”贯穿其中,不断探索两个核心问题:我们的用户是谁?他们关心什么?

用户需求分析是一个去伪存真的过程,很多最初建立的用户需求假设,在需求分析的过程中不断被证实和证伪。例如,某业务条线的分管行领导的核心关注点是“我的条线效能如何?团队能力如何?应对下一步业务调整我应该如何调整人才结构,实现动态匹配?…”

模块化是HR专业人士最经常谈及的话题,也是最容易掉入的陷阱。但在需求分析的过程中,用户并不会按照这个套路出牌,他们通过一系列问询不断地提醒我们,人力资源与业务的链接机制是人才队伍的打造和组织能力的建设。而想要实现这一链接,无法单纯依靠一个个割裂的专业化模块,民生银行需要建立对业务和人才问题的系统化认知,打破HR内部专业领域之间的壁垒,从实证数据出发提供整合化的解决方案。

用户需求分析发现,要实现管理价值转型升级,必须回归问题本源——即企业所需的人力资本——并以问题为导向牵引所有的思考和管理举措。

创新“DNA”视角下的人力资本决策分析模式

如何描绘并衡量企业人力资本,是企业开展人力资本分析时通常面临的难点。中国民生银行经过广泛调研,在合作伙伴韦莱韬悦咨询公司的协助下,引入了具有行业引领性和理论前瞻性的模型——Workforce DNA™。

在Workforce DNA™模型的视角下,人力资本管理具有以下价值:了解驱动公司业绩的主要人力资源因素;聚焦关键岗位核心人才,优化各项人力资本投入;优化人数/质量供给与需求的匹配;对未来可能的人力资源风险进行前瞻性考虑;更好链接业务战略与人才策略。

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新的视角引发了不同的人力资源决策分析模式,其中“数据驱动”与“业务逻辑驱动”是两个关键词。

“数据驱动”意味着要有完整的数据收集、筛选和分析逻辑。基于这个模型,民生银行从生产力、投资、能力和风险四个维度构建了人力资本分析的创新视角,并结合行内人力资源管理实践,从选才、用才、育才、激励四个角度构建了人才管理指标,形成了由八大一级指数,20个二级指标和300+个三级指标构成的人力资本核心分析框架与指标体系。庞大的指标体系背后,有着缜密而清晰的管理规则:指标定义、指标口径、指标数据来源、衡量角度与标准等等。 

“业务逻辑驱动”意味着不能孤立地理解任何人力资源问题,并给予碎片化的解决方案。要把它回归到真实的业务场景中,从生产力指数出发,不断深挖和质询。首先,我们看到的问题是否是一个真正的问题?与自己和竞争对手相比,我们做的如何?其次,这个问题产生的根源是什么?能力组合和人才组合是否匹配?我们需要优化短期投资还是长期投资?最后,还有哪些风险已经或即将对其产生影响?我们需要采取相关措施对其负面影响进行控制吗?

模型、平台、数据 三位一体的管理实践创新

民生银行应用人力资本分析模型,以“用户中心、价值牵引、模型支撑”为原则构建人力资本分析体系,旨在量化、分析、监测各类人才队伍的整体情况和各类人力资源管理机制的运行情况,获得关键洞见,以优化人力资本投入、配置、管理。与传统分析体系相比,民生银行人力资本分析体系具有战略性、用户视角、独创性、严谨性和共享性的特点。

民生银行自行研发的人力资本分析平台,面向经营管理层、人力资源条线、各级管理者搭载管理驾驶舱,延展形成了“总行部门眼”、“分行部门眼”、“支行眼”等多维应用场景,提供“基本面”、“人力资本DNA”、“部门画像”、“人才画像”等人力资本分析看板、自动化报表、团队及员工分析报告等,成为分析人力资本信息、探寻人力资本问题的量化管理线上入口,实现“数据可视、管理可见、人才可搜”的智能化人力资本管理。

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平台基于用户体验设计,交互逻辑及交互方式统一,整体简洁、实用、便捷,电脑端、移动端多终端适配应用,给用户带来良好的使用体验。

此外,数据价值的发挥离不开基础数据的管理和质量,人力资源数据不标准、不完整、不规范等问题,严重影响了数据资产的利用和数据价值的发挥。为此,民生银行人力资源部同时启动了人力资源数据标准化及治理项目,着力提升人力资源基础数据管理能力。

民生银行人力资源部组织了20余位行内外专家,结合国家法律规范、外部监管规定、先进行业实践等,遵循“行业性、全面性、科学性、一致性”的原则,制定了首个《中国民生银行人力资源基础数据标准》。涵盖八大类21小类人力资源领域数据,融合业务属性、技术属性和管理属性,制定了400余项数据标准,有效保证了人力资源数据的规范性和统一性。

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为了标本兼治、持续改进,民生银行建立一套完整的人力资源基础数据管理制度框架,陆续出台《中国民生银行人力资源数据管理工作指引》及《人力资源数据标准管理》、《人力资源数据质量管理》、《人力资源数据安全管理》一系列制度文件,并独创人力资源领域专项数据治理的“七步法”工作框架。

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通过上述一系列数据治理举措,不断夯实全行人力资源数据治理基础,达成人力资源数据标准更规范、数据质量更可靠、数据利用更高效、数据服务更全面的目标,也为人力资本分析决策提供了有力支撑。该项工作也得到国家专业领域认可,在第二届全国数据标准化及治理大会评选中荣获全国“数据标准化及治理”领导力奖、“数据标准化及治理”实践奖。

人才管理“一眼清”

通过人力资本分析及一系列数字化转型举措,民生银行迅速提升基于数据的洞察、设计、决策、监测的人力资本管理能力。

各级经营管理者和人力资源专业人员,根据管理实际对人力资本相关指标进行分析、评估和研判;各级部门负责人可以清晰掌握所辖组织机构情况、人才队伍情况,同步人力资源管理运行情况,洞察员工生产力与人力资本效能,从而赋能各部门负责人提升团队管理效率、优化团队管理策略,实现全行各级人力资本价值的提升。

人力资本分析平台的自动化报表模块,基于人力资本分析指标库设计了十大类37套标准报表,在人力资本分析平台上用自动化程序生成,统一了数据来源,有效解决人力资源统计基础薄弱、手工报表效率低下、数据错报漏报等问题,能够高效、高频提供针对各类分析主题的人力资源统计报表,广受管理层和HR专业人员的欢迎。

与此同时,不断出台全行性人力资本数据分析系列产品,对发现的经营机构人才队伍、人力资源管理问题进行必要的管理提示,逐步推动在全行形成“智汇+智享”的人力资源数据分析文化。

人力资源数字化转型是持续的过程,伴随着改革转型的步伐,民生银行正在规划的新一代人力资源数字化转型平台,通过场景引领、流程支撑、AI 赋能,推动人力资源管理真正进入“智慧”时代,激发人才价值,助力民生银行长远发展。

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