大数据和人工智能时代企业人力资源管理策略探析／周卓华

　　（三）建立企业人才数据库，满足紧缺人才供给需求

　　未来的企业人力资源部要有计量专家和数据挖掘分析专家，强化人力资源价值量化管理。［3］除了计量专家、数据专家，企业还需要有大量的复合型人工智能技术人才和管理人才。人才库的建立，一方面有利于企业全面了解市场人才动态，准确把握组织人才需求变化；另一方面能丰富企业人才储备，应对大数据和人工智能带来的人才需求调整，能以最快的方式挖掘到企业所需人才并进行合理配置。建立人才库可以通过两种途径：一种方式是收集内部人才信息。企业将招聘时面试没有通过的应聘者纳入企业人才库，详细记录人才的个人资料、应聘表现、未通过原因；将面试通过的应聘者同样纳入企业人才库，记录其面试情况、入职后的关键行为表现、离职原因等，全面掌握与企业有交集的人才的信息。另一种方式是利用各种外部平台收集人才信息。比如国外有Teamable（招聘平台）从社交记录切入，应用人工智能算法挖掘应聘者的社交网络数据。员工将其类似Facebook的社交网络连接到Teamable，Teamable得到授权后，可以在社交网络平台搜索企业员工社交网络中的人脉，并将其推荐到企业人才库中，从而帮助企业充实自己的人才库数据。人才信息库的建立可以帮助企业在未来招聘到更合适的人才，满足紧缺人才的供给需求。

　　（四）构建扁平化组织结构，实现“去中心化”的人力资源管理

　　大数据时代，传统的科层式、金字塔式的组织结构已经不适应企业发展的需求，有机的、灵活的和富有弹性的组织结构更能适应大数据和人工智能时代变革的要求。“小米的合伙人负责制”与“去KPI”都是在淡化组织自上而下的权力中心意识，使组织整体面对市场和客户需求的反应最快、距离最短、内部交易成本最低。［3］过去组织的指挥命令传递常常是自上而下层层传达，而在大数据和人工智能时代，信息的获取更快捷、高效，员工间沟通也突破了传统结构化方式，因此，企业人力资源管理部以及整个企业都要真正实现“去中心化”管理，发挥员工的主动性，建立员工间高度信任关系，以适应大数据和人工智能发展的时代需求。

　　（五）建立员工数据保护和监管的有效防范机制

　　大数据为企业带来了重要的信息资源和价值，能提高企业的经营管理水平，促进企业效益提升。但企业在数据的收集和使用过程中同样会面临一定的风险和缺陷。良好的数据保护有助于保障各种数据资源成为企业优质资产，而不是负担。人力资源数据是企业重要的数据资源，因此，人力资源数据应用和数据保护是人力资源管理者要关注的重要问题。企业须加强员工数据安全和保护的制度建设。首先，公开透明的隐私制度。企业通过摄像头、传感器、智能设备或其他数据采集手段收集员工数据时，应该告知员工数据收集对企业和员工的意义和价值，使数据收集公开透明，员工知道企业正在收集数据、知道收集的目的和用途。其次，获得员工支持。员工支持数据使用的前提是员工的个人数据是受到保护的，同时数据