安永 | 如何用敏捷建模驱动平台数字化发展?

安永 | 如何用敏捷建模驱动平台数字化发展?
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一)背景介绍 在大数据、物联网、人工智能等科技创新的背景下 , 平台经济逐渐成为炙手可热的新经济形态 , 重塑了企业与员工之间的劳动关系 。
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在全新的劳动关系下 , 传统胜任力建模方式已不能满足平台选人用人的需求 。 此外 , 零工流动率高、来源复杂、能力与素质参差不齐等特征 , 更为平台识别合格员工增添了难度 。
在多重挑战下 , 平台面临着诸多胜任力建模难题 , 比如:仅从公司内部找少数标杆员工建模 , 容易被虚拟的绩效表现“天花板”限制 , 也会引起统计学建模偏差;从标杆员工推论出来的胜任力 , 受个人偏好影响较大 , 与绩效的相关性不高;在选拔中过度侧重某些性格可能导致“克隆人”的产生 , 降低企业在快速变化环境中的竞争力 。
从现有员工特性特质归纳出来的胜任力特征 , 无法体现快速发展的新兴平台经济体的人才胜任素质要求 。
基于大样本数据研究 , EYS(安永人才测评与发展中心)结合敏捷建模方法开展的人才潜力及风险评估项目 , 正是在此背景下应运而生的数字化解决方案 。 该项目是EYS与某大型平台公司合作的项目 , 旨在构建零工择优与劣汰模型 , 帮助客户招聘员工、发展员工 。 项目所带来的收益是不仅有效地降低招聘成本 , 还精准地识别高风险零工、预测优质好评零工 。
二)EYS的做法 为解决客户性格测评的难题 , EYS向七千余名零工发放了一万份不同类型的性格问卷 。 问卷是EYS结合多项国内外研究而独立研发的成果 , 其准确性和有效性也经过了在客户端(企业端)的长期检验 。
在收集到相关背景信息后 , EYS通过与客户共创 , 确定了安全类、服务类和管理类三大零工的考核指标 , 并匹配了26项客户提供的具体行为指标(如零工的“好评率”) , 每项具体行为指标都对应不同的样本发放量、取样优先级与测评问卷建议 , 确保了对不同人群的取样合理性与问卷回收率 。
项目组基于千量级大数据 , 通过各种统计学研究方法 , 评估零工性格与绩效指标之间的联系 , 并对性格影响效应的大小进行多轮筛选与排序 , 将重要的性格特征进行归纳总结 。 此后 , 项目组利用建模阶段产生的绩效指标数据 , 进行了二次校验 , 效果显著 , 最终形成了零工的性格画像与行为指标预测模型 。
通过绩优零工与绩差零工性格特征的比较 , 项目组建议平台调整招录规则 , 重新划定性格特征的比例 , 以便在候选人数不变的情况下 , 降低误伤率(绩优员工被淘汰的比例) , 及时淘汰未来工作中的绩差零工 。 持续的内外部验证显示 , 有效的选拔手段使得甄选效率大幅提高 , 零工招聘不再是“盲人摸象” 。
EYS团队通过数字化手段为客户定制分城市、分零工类型的团队报告 , 与客户对报告颗粒度的预期相符 。 同时 , 提供适合零工阅读的H5趣味版个人报告和平台内部参考的详细版个人报告 。 既方便HR决策部门查阅详细结果 , 又让零工在测评后得到实时反馈与发展建议 。
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受测者端看到的趣味H5报告
三)项目亮点总结 01. 大样本数据研究:是真正的大样本数据 , 有着小样本研究无可比拟的优势 , 助推了研究成果科学性的最大化;
02. 洞察绩效改善的复杂性:比如绩效提升有时无法兼得 , 安全意识较强的零工可能服务意识较差 , 企业不应只“制定标准” , 而不考虑“实际可行性” , 应当适时有所取舍 , 有所着重 。

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