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

来源：领导科学网,领导科学杂志社唯一网站作者：周卓华日期：2020-07-20 11:04:06

使用能帮助员工提高工作价值的回报，这才能获得员工的授权。再次，员工数据信息保护和过程监管。一方面，企业人力资源数据应如同商业资产一样受到保护。员工的个人信息包括员工的身份信息、银行账户、工作履历、住址以及个人健康状况，所有这些信息都属于员工隐私。加强员工个人隐私信息的保护，实行匿名数据或加密处理是数据收集使用的基本前提。企业在使用数据时，务必保证员工数据安全，不能用于非工作或非法用途，造成员工利益损害。另一面，加强过程监管。从制度上明确规定数据访问的权限，对数据使用过程进行有效监管。最后，建立员工隐私损害赔偿制度。当员工隐私受到侵害时，要对侵害者的错误行为及时纠正，采取解雇、诉讼等方式严肃处理，保护员工的隐私不受侵害。

　　（六）构建全面认可激励机制，提升员工创造力

　　当工作场景的智能化程度越来越高的时候，企业对员工创造力和内在潜能发挥的需求会更为迫切。员工的内在潜能激发是人工智能时期人力资源效能提升的动力源泉，认可激励能有效激发员工潜力。认可激励是指全面承认员工对组织的价值贡献及工作努力，及时对员工的努力与贡献给予特别关注、认可或奖赏，从而激励员工开发潜能、创造高绩效。全面认可激励形式多样，可以是游戏化激励模式，比如积分、打赏、点赞等方式；也可以设计荣誉体系，比如华为为员工设计的荣誉勋章；还可以开展组织知识共享学习活动，充分调动员工工作潜能。

　　（七）转变人力资源管理者的工作角色和工作方式

　　大数据和人工智能时代的人力资源管理者需要从“事务型”向“专家型”转变。随着大数据和人工智能技术的发展，人力资源从业人员更加关注重要的、与企业战略一致的工作任务，并致力于提高工作绩效。在大数据和人工智能时代，人力资源管理者需要转变为专家型角色，要具备更专业的管理技术、数据分析能力、人工智能应用能力以及战略眼光，能更好地推进数据化、智能化人力资源管理的落地。另外，人力资源管理者在扮演专家型角色时，其工作方式要从“经验型”转向“预测型”，通过洞察数据背后的意义和价值，发挥人力资源管理的预测作用，为组织战略目标的实现提供决策分析支持。大数据技术使人力资源从经验和直觉驱动向数据驱动转型。姚凯等的研究指出，数据技术提升了人力分析预测能力，使人力资源管理从被动处理问题转型为主动发现潜在问题和提升商业价值的机会，并采取行动。［1］过去人力资源部门使用一定周期的数据生产各种报告。在大数据和人工智能时代，人力资源管理需要准确了解当前正在发生什么情况，在问题发生前采取必要的预警行动。因此，人力资源管理者须在人才规划、人才配置与测评、人才激励、人才流失管理上做好实时分析和预测工作，为企业战略目标的实现提供良好的决策支持，真正发挥人力资源部门的“专家”职能。

　　参考文献：

　　［1］姚凯，桂弘诣.大数据人力资源管理：变革与挑战［J］.复旦学报（社会科学版），2018（3）：146-155.

　　［2］李琳.大数据时代人力资源的创新管理［J］.领导科学，2014（29）：56-57.

　　［3］彭剑锋.互联网时代的人力资源管理新思维［J］.中国人力资源开发，2014（12）：41-48.

　　责任编辑介明菊

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