金融企業人力資源管理優化探討論文
正如“大數據之父”維克托邁爾舍恩伯格指出的那樣，近年來大數據正在不斷顛覆人類長期以來的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。在金融領域，大數據除了在互聯網金融業務的發展中影響深遠外，也廣泛滲透在風控、營銷、績效考核、人力資源管理等各個方面，業務創新不僅對傳統管理理念和管理方式提出新的挑戰，也為優化人力資源管理、破解當前人力資源管理面臨的一些難題提供了新的思路。對金融企業而言，人力資源是企業發展的核心資源，人力資源管理水平的高低在很大程度上決定了企業發展水平和競爭能力。
一、金融企業中人力資源管理大數據的分布及積累現狀
與一般企業相似，金融企業人力資源管理大數據也主要包括原始數據、能力數據、效率數據、潛力數據等方面。但是作為特殊的服務業，金融企業人力資源大數據又因行業特性表現出一定的特點和差異性。
1.記錄員工基本信息的原始數據
員工的基本信息是指能夠反映員工個人素質，在人才招聘的過程中可提供客觀參考和依據的數據，具體包括個人基本信息,如年齡、性別、身高、體重、學歷、專業、愛好、教育背景、工作經歷、技術職務、獎懲歷史等。而能夠成為大數據的基本信息，則是指那些被“數據化”的個人信息。作為走在信息化前列的金融企業，人力資源管理的信息化程度一般較高，基本信息領域的大數據信息相對比較豐富。
2．記錄員工受訓情況的能力數據
能力數據是指反映員工“干中學”的情況及其效果，包括參訓經歷、培訓時長、培訓考核情況等，金融業作為一個實踐性、操作性、創新性較強的行業，培訓程度較高且網絡培訓近年來也得到了快速普及，這方面的大數據資源積累一般也較為豐富。完善的能力數據一方面有助于人力資源部門及時掌握員工情況，另一方面也能夠為教育培訓部門了解和逐步完善教育培訓工作提供參考。
3.反映員工工作效果的效率數據
效率數據主要包括工作任務完成程度、單項任務完成時間、失誤率及其后果等。完善的效率數據不僅能夠為人力資源部門優化崗位設置和人員配備提供依據，也能為教育培訓部門更有針對性地安排培訓內容提供參考。遺憾的是，在大多數金融企業中，人力資源部門往往不掌握或較少掌握該類型數據，該類數據沉淀在業務部門和基層機構或網點。
4.反映員工發展前途的潛力數據
所謂的人力資源潛力數據主要是指那些能夠比較客觀反映員工工作效率提升和工作效果的數據，以及能夠比較客觀反映員工勞動能力提升速度和幅度的數據，比如收入漲幅水平、職稱提升頻率等。這些數據在人力資源系統中應該普遍存在，理論上能夠為人才發掘和甄選提供可靠依據。從以上分析可以看出，隨著金融業信息化水平持續提高，與人力資源相關的大數據沉淀規模也與日俱增。但是，并非所有相關數據都已經為人力資源部門所用，相關數據的價值潛力并未得到有效挖掘。
二、金融企業人力資源管理的困境及挑戰
一直以來，金融企業普遍受專業人才不足、人才流失等問題的困擾，近年來快速興起的互聯網金融等新興業態成為金融行業的“攪局者”，不僅分流了傳統金融機構的資金和客戶，也間接凸顯了傳統人力資源管理模式的若干弊端。
1.薪酬管理市場化程度不高
當前，在金融企業尤其是國有控股金融企業當中，除了整體薪酬水平與市場化經營程度較高的新興金融業態有較大差距外，薪酬分配領域至少存在以下幾個問題：一是薪酬分配與行政級別和資歷掛鉤。傳統國有控股金融企業的薪酬設計主要以“行政級別”劃分，與員工的工作崗位、工作實績相關性較差，專業技術職務級別工資上升空間較小，容易挫傷那些從事高技能、高知識、高能力工作的人的積極性。二是薪酬分配中的平均主義現象仍然較為普遍。理論上，薪酬分配應體現三個價值，即貨幣價值、表彰價值和激勵價值，但目前后兩項價值常常被忽略。除了能夠明確量化評價的營銷崗位外，薪酬分配中的平均主義現象仍然較為普遍，薪酬分配與個人工作業績沒有緊密掛鉤，沒有發揮應有的激勵作用。三是福利政策與企業戰略不一致。好的福利政策應該與企業戰略目標緊密結合，能夠起到激勵員工、鼓舞士氣、降低人工成本的效果，但事實上大多數企業福利政策設計并未充分考慮戰略激勵導向。同時，激勵政策的設計也較少考慮不同員工需求偏好的差異性，難以發揮應有的激勵效果。
2.業績考核的精細化水平不高
作為經營風險的特殊企業，金融企業對其分支機構和員工實施有效的績效考核是經營管理的核心內容，由于經營規模持續擴大、業務復雜程度快速提升等原因，當前，金融企業績效考核領域逐漸表現出一些不適應業務發展的問題，具體而言：一是“考核最后一公里”較難落實。網點（營業部）是金融企業最基本的經營單元和利潤來源，有效的考核激勵是確保企業實現整體業績目標的基礎。金融企業的績效考核制度一般由總部統一制定，經過多級機構的層層傳導，最終轉化為指導一線業務營銷的指揮棒；但在實踐中，由于考核傳導鏈條較長，較少考慮地區差異性等原因，總部的考核導向很難與一線客戶競爭需求保持高度一致。二是業務交叉與分散考核的矛盾日漸突出。如上所述，目前金融企業基本仍停留在“部門和產品線管理”階段，反映到考核中，就是各條線考核獨立分散，致使基層員工缺乏聯動拓展其他業務的積極性，影響客戶維護和市場拓展的總體效果，而實踐中，綜合營銷服務能力已經是客戶維護和市場競爭的重要手段。三是“重結果輕過程，重懲罰輕獎勵”不利于形成創新氛圍。出于對風險的審慎防范，金融企業一般都制定了嚴格的問責制度，對于額外努力的獎勵制度卻往往不完善，不論是追責還是獎勵往往僅以結果為準繩。對金融業這樣有經營風險的企業而言，任何創新都是高風險的，如果歷經辛苦還可能被嚴厲追責，則不出差錯、守成固舊就可能成為“一般法則”。
3.專業培訓不適應營銷拓展需求
在行業競爭日趨激烈、技術應用節奏日益加快的背景下，“干中學”已經成為持續提升員工崗位適應能力的基本手段。在實踐中，大部分金融企業有在崗培訓計劃，但相對于一線員工需要而言，當前的專業培訓效果還有較大提升空間，主要表現在以下幾個方面：一是培訓參與度不高。由于大部分專業培訓仍普遍采用集中脫崗方式，在培訓資源有限、一線員工工作負荷較高的背景下，個人參與度往往較為有限。二是跨專業培訓不足。當前，金融企業的專業培訓一般仍以專業線各自負責的形式開展，員工專業知識單一，不能很好適應客戶需求多元化和交叉銷售的現實需要。比如，當前商業銀行網點綜合化、公私聯動效果不佳的重要原因之一就是缺少綜合化營銷人才，個人客戶經理不熟悉法人客戶產品和業務，對公客戶經理也不了解零售業務。三是互動交流氛圍較差。除了專業師資授課以外，員工之間的實時互動和交流也應該是經驗分享和知識更新的重要渠道。當前，雖然各企業普遍搭建了在線學習平臺，但平臺的使用主要停留在在線視頻和測試層面，還沒有形成濃厚的員工在線學習交流氛圍。
4.對職業生涯規劃工作重視不夠
近年來，傳統金融企業人才流失，特別是高端專業人才流失現象越來越普遍，已經引起金融企業高度重視和關注。員工忠誠度下降，一方面有傳統金融企業薪酬體系與市場脫節的原因，另一方面也反映出員工個人成長與企業發展戰略的關聯度不夠緊密的問題。具體而言，亟待解決的突出問題有兩個方面：一是對專業技術人才關注和重視不夠。隨著金融創新和業務多元化不斷發展，投資、交易、風控、IT等領域的專業人才已經成為金融企業核心競爭力的重要載體。然而，當前在金融企業尤其是國有控股金融企業的人力資源管理體系中，管理類職位仍是晉升的主渠道，官本位思想仍然較為嚴重，不利于激發技術類人才創新創業的主動性和能動性。二是尚未建立起高效的內部人才市場。不論對企業還是對個人，人崗匹配、才盡其用都是人力資源配置的最優境界，但在實踐中，人崗匹配受時機、興趣、能力等諸多因素影響，因此，高效有序的企業內部人才市場就是實現人力資源動態優化配置的必要制度安排。雖然大部分企業都已經建立起內部人才市場，但在實踐過程中，內部換崗成功的幾率很小，部分員工離職實質上就是期望在更大市場中尋求人崗匹配的有利機會。
三、大數據背景下金融企業人力資源管理優化策略
在技術與金融融合程度逐步提高的背景下，大數據技術不但為金融企業業務與產品創新提供了新方向，也為破解當前人力資源管理領域的現實困境和挑戰提供了契機。
1.樹立大數據理念，全方位積累人力資源數據
“大數據”無處不在，在金融企業經營管理的各個環節，都存在大量人力資源相關數據，此時需要金融企業人力資源管理部門切實樹立“數據為王”的理念，在日常工作中注意全面、廣泛地搜集員工的各項真實數據信息，比如在人才招聘中積累員工原始數據，在人員配置和培訓考核中積累員工能力數據、潛力數據，在培訓考核和薪酬管理中積累效率數據和潛力數據等。同時，也要注重提升和優化人力資源管理系統功能，進一步擴大數據積累規模。由于缺乏扎實的數據基礎等原因，傳統的人力資源管理普遍強調對人力資本現狀的記錄，傳統人力資源管理系統一般包括招聘、培訓、考核、薪酬等功能，在預測企業未來的人力資源走勢，包括員工的成長曲線、離職傾向等方面較為困難。而現代人力資源管理更強調規劃和預測，隨著人力資源大數據的持續積累，金融企業可以考慮借鑒“大數據”理念，結合自身戰略規劃和經營實際，制定或引入科學的預測模型，定期預測分析和挖掘人力資源數據中潛在的信息，不斷豐富人力資源大數據的價值信息，提高人力資源數據的可用性，增強人力資本管理的效率。
2.應用大數據技術與方法，增強專業培訓效果
在線課堂、網絡大學的出現為企業的崗位培訓提供了極大的便利，近年來大部分金融企業也已搭建起相對完善的在線學習平臺。針對當前普遍存在的專業培訓覆蓋面不夠、跨專業交叉培訓不適應業務拓展需求、缺乏培訓交流等問題，金融企業仍需深入探索大數據技術在教育培訓領域的應用潛力，盡快完成從平臺搭建階段向真正的不間斷學習模式轉變。首先，利用數據挖掘技術精準挖掘員工個性化培訓需求。建立并完善員工培訓資料檔案庫，提供在線培訓需求統計服務，并實現與員工履職信息的精準匹配，定期分析員工崗位特點、個人培訓需求的匯總信息，該信息一方面可作為培訓項目立項的重要依據，另一方面可作為培訓信息實時個性化推送的依據。其次，構建線上線下一體化的培訓測評模式。相對于線下培訓，在線培訓的硬約束較少，培訓效果難以評價，可以考慮將部分核心培訓項目的在線培訓與線下測評相結合，為員工參與在線培訓提供反向激勵，同時也為評價培訓產品開發效果提供客觀依據。最后，搭建開放式移動互動交流平臺。相對于線下培訓，由于線上學習時間隨機，學員之間的互動交流氛圍相對較差，可以考慮適應工作生活移動化趨勢，搭建移動在線交流平臺，并為每個專業板塊甄選資深專業管理員，為跨專業、跨地域的學習交流提供便捷機會。
3.應用大數據技術與方法，提升人力資源配置效率
一般而言，人崗不匹配、考核激勵不相容是影響企業人力資源配置效率的核心問題，金融企業亦如此，大數據技術為解決這一管理困境提供契機。首先，數據挖掘能夠為人崗匹配提供科學依據。人力資源數據庫積累了各維度的人力資源信息，基于該數據庫的挖掘分析，既能夠為前瞻性招募培訓員工提供準確信息，也能夠為員工的崗位輪換、職級晉升提供客觀依據，因此要在數據庫建設的同時切實加強數據庫的深化應用。其次，大數據技術能夠為精益化激勵考核提供科學依據。事實上，無論是基層考核問題、交叉銷售分潤問題，還是結果導向問題，都源于缺乏精細化考核數據這一基本現實，如果業務系統能夠實時記錄業務拓展的過程信息，并同步標識機構、人員信息，數據挖掘就能夠得到精益考核所需的機構、員工維度的考核數據。由于金融企業的業務系統多是分板塊、分時段搭建起來的，實現上述數據積累挖掘目標不但涉及內部信息標準化問題，也涉及系統升級、優化和互聯互通問題，甚至可能涉及信息保密的法律問題，無疑是一個艱巨的工程。
4.加強人力資源數據挖掘分析，優化員工職業生涯管理
現代企業越來越重視員工職業生涯管理，在培養人才、留住人才這兩個核心問題上，當前亟待解決的是后者，應用大數據理念破解這一問題，至少應從以下幾個方面著力：一是加大專業人才的激勵力度。通過數據挖掘，針對那些技術性專家人才，制定和實施完善的個性化職級升遷路徑，可以考慮不嚴格限定各職級職數，在薪酬待遇方面也可以適度傾斜，營造鼓勵專家型人才成才的環境，同時也盡量降低個別人才流失對業務發展的消極影響。二是繼續推動內部人才市場建設。人才外流的一個重要原因是內部人才市場不夠完善，信息的有效傳遞是內部人才市場建設的基石。大數據技術在人才信息向用人機構精準推送、職位信息向員工個人精準推送兩個方面都能發揮積極作用，從而為企業內部人才順暢流動提供良好環境。
【金融企業人力資源管理優化探討論文】相關文章：
企業人力資源管理的優化論文06-08
【精選】企業人力資源管理的優化論文06-08
關于物流企業人力資源管理的構建論文08-25
人力資源管理與企業的經濟效益論文08-11
人力資源管理的論文05-20
(通用)人力資源管理的論文05-21
人力資源管理的論文[精華]05-22
基層人力資源管理的論文05-27
企業人力資源管理問題及對策08-21
人力資源管理論文05-28
- 相關推薦