（三）自决策：人力资源管理智能化-动态分析、实时预测员工行为特征
经过映射步骤生成人力资源数字孪生体后，数字员工平台便可通过对数据的处理，分析和提炼关键信息，更直观、全面地展示出组织人力资源管理的全貌，从而实现人力资源管理智能化。
1.人才盘点智能化
人才盘点作为企业管理人才的重要流程，可帮助管理者盘点企业内人才的优势、待发展的领域、可能的职业发展路径、职位空缺的风险，以及现在和未来继任者的管理。通过平台汇聚的大量员工静态及动态信息，数字员工人才盘点把员工能力透明化、数据化和结构化，大幅度提升了人才盘点的效率和准确性。具体功能如下：
图3 人才盘点
（1）基础盘点
根据国有企业管理特点，航天工研院将人员类型、学历、职称、政治面貌作为最常使用四个维度直接展示在数字员工平台首页，人力资源管理者可不做任何操作实时看到该四个维度之下的员工情况。
（2）组合盘点
针对不同的业务场景，数字员工设计了30余个维度的盘点指标，人力资源管理者可自由组合、选择指标，在对指标中的细节进行确认，开展人才盘点。维度不同下设标签也不同，每个维度包含2-10个标签，支持对标签单选或多选。按排列组合计算，此设计可快速支撑千万种人才盘点场景，并实时筛选出符合条件的员工。
2.员工画像智能化
员工画像是人才规划的很重要环节，能对所有在岗员工的进行精准描述，包括能够直接被观察到的显性特征（如性别、年龄、知识、历练等）和无法被直接观察到的隐性特征（如性格、学习力、动机等）。
数字员工平台结合航天工研院所处行业及企业自身特性需求，全面采集员工基础信息、工作信息、行为信息等，基于不同的群体特征构动态标签体系及五大业务管理模型，由工作状态、人力素质和基本信息三大页面，系统实时呈现最新画像数据，并持续迭代。
图4 员工画像-工作状态
图5 员工画像-人力素质
（1）员工标签体系
标签是高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。为更好地发掘员工核心专长与技能，了解员工特点，数字员工建立起“分类－主题－关键词”的三层标签体系。建模时只需要构建最下层的标签，就能够映射到上面两级标签。数字员工标签体系包含25个模型，在数据字典中形成了5000多个数据指标，采集员工档案162个信息字段，充分利用背景特征、职业特征、工作特征、岗位特征等标签来刻画员工。
其中，背景特征包括属性（*党**员、年轻部长、年轻硕士、青年）、学校（清北复交、985、211、双一流、海外学习背景）、专业和工作（工龄较长、司龄较长、新员工）；职业特征包括公司（航天体系、事业单位、政府单位、世界500强、知名互联网企业）、证书、职称、技能；工作特征包括绩效（绩效突出、绩效落后）、考勤（迟到较多、早退较多、老黄牛、小黄牛、小蜜蜂、旷工、差旅较多）、流程（流程处理慢、流程处理快）。
图6 员工标签合集
结合航天工研院实际，数字员工平台采用了与之匹配的算法。以部分标签进行举例说明：在背景标签-属性中，年轻部长是指年龄小于40岁的部级干部，即年龄小于等于40岁的部长、副部长；年轻处长是指年龄小于35岁的处级干部，即年龄小于等于35岁的处长、副处长。在背景标签-学校中，则会计算员工经历的所有学校，国内院校标签优先级为清北复交>985>211>双一流，有海外学习经历则打海外学习背景的标签。在工作特征-考勤中，上月迟到次数超过5次且在员工中次数为前20%则会被贴上“迟到较多”的把标签；上月实际加班时长＞36小时则会被贴上“老黄牛”的标签。在工作特征-流程中，上月流程平均延迟时间（流程共计延迟时间/处理流程数）前20%则显示“流程处理慢”。标签体系的设置不仅考虑了员工的背景情况、工作情况，还充分考虑了员工职级因素，所有的对比均在同职级内进行，消除职级带来的工作差异。标签集合抽象出一个员工的信息全貌，各个维度之间相互联系，共同构成对员工的一个整体描述。
图7 多重标签筛选
图8 标签对比
（2）员工德能勤绩廉模型
2019年3月，*共中**中央印发了修订后的《*党**政领导干部选拔任用工作条例》（以下简称条例），条例中要求考察*党**政领导职务拟任人选，必须依据干部选拔任用条件和不同领导职务的职责要求，全面考察其德、能、勤、绩、廉。同时，《新录用公务员试用期管理办法（试行）》中，规定新录用公务员试用期满，应当对其德、能、勤、绩、廉进行全面考核。因此在人力资源管理系统的建设中需满足考察*党**政领导职务拟任人选，必须依据干部选拔任用条件和不同领导职务的职责要求，全面考察其“德、能、勤、绩、廉”的管理需求。
航天工研院根据《全国组织、干部、人事管理信息数据元》《全国组织、干部、人事管理信息分类代码集》《全国*党**员信息采集与报送规范》（ZB 207-2016）等相关标准，明确了数字员工平台采集的业务信息范围及数字名称，并形成标准化的采集数据表单。
其中，“德”分为政治品行和道德品行，政治品行包括理想信念（习*平近**新时代中国特色社会主义思想考核理论学习时长及测试分数）、对*党**忠诚（组织生活参与率、*党**员民主评议结果）、尊崇*党**章（按时缴纳*党**费情况及遵守政治纪律和政治规矩（季度员工违纪情况），道德品行则包括社会公德（被证明的好人好事、被证明的负面行为、发表报道或文章、考勤数据）和个人品德（可考证荣誉、正负面清单结果）。“能”分为教育经历和工作经历，教育经历主要是教育背景，包括院校、专业、学历、学位，工作经历主要是工作背景，包括工作履历（曾任职的公司、工龄）和项目经历（项目证书数量、项目证书级别及项目质量）。“勤”主要考察员工工作的主动性，包括日常表现（出勤率）和出勤表现（同考勤数据）。“绩”分为工作业绩、工作效率和工作效益，其中工作业绩又包括个人业绩和团队业绩，工作效率主要是日常工作完成及时性（流程中心工作数据），工作效益则主要是工作的附加价值（技术创新、管理创新、商业模式创新、流程中心的流程优化条目）。“廉”分为廉洁意识、廉洁行为和廉洁表现，廉洁意识包括作风优良（获得*党**群或纪检系统相关表彰、严格执行保密纪律），廉洁行为包括坚守防线（领导干部：*党**风廉政建设责任书签署、关键岗位人员：廉洁从业承诺书签署、领导干部：如实进行个人事项申请）和遵章守纪（遵守国家法律法规、遵守公司规章制度、遵守员工行为准则、无保障监督体系负面清单行为、先公后私），廉洁表现包括亮牌警示（警示情况、违规问题、违纪问题、违法问题）、巡视巡检反馈（情况通知说明书、立行立改通知书、个人说明及整改材料）和纪律检查建议书。
模型以员工信息数据收集为核心建设内容，运用大数据管理的思维和方法，按照员工成长轨迹设计考核要素，将“德、能、勤、绩、廉”等方面的信息进行个人账户式量化归集，并应用到员工管理工作中的运行机制，形成员工管理日常化、日常管理指标化、指标管理数字化、数字管理累积化、累积管理可比化、可比管理挂钩化、挂钩管理导向化的员工综合考核评价管理体系。
图9 德能勤绩廉模型
在员工数字画像中，管理人员可以看到该员工和同层级员工在某个维度的得分对比，也可以看到员工最近一个月得分的变化趋势，为干部选拔提供重要的参考。
（3）员工工作量质效模型
为持续提高航天工研院人力资源管理效能，以数据为依据驱动决策，切实了解航天工研院员工工作情况，数字员工平台以刻画员工工作本质为目标，从量质效三个维度建立了员工工作量质效指标模型。
员工工作被分为主要工作和综合工作，主要工作包括交流类、出差类、报告类、督办类、计划类及流程类工作；综合工作包括日常考勤、云桌面办公、日常打印等工作。
员工工作“量”旨在刻画员工工作的饱和度，通过数量量纲和时长量纲反映情况。
员工工作“质”旨在刻画员工工作的交付质量，通过驳回率、超时率、重复率、延期率等量纲反映情况。
员工工作“效”旨在刻画员工工作的效能，将员工工作的“量”和“质”进行月度或年度比较，综合反映员工工作的效能变化。
量质效模型按四级拆分指标，当前模型“量”的指标共计22个，“质”的指标共计19个，“效”的指标共计38个。其中，“量”作为一级指标，下面包括主要工作数量、主要工作时长和综合工作量等3个二级指标。“主要工作数量”作为二级指标，下面又包含了交流数量、出差数量、报告数量、督办工作数量、计划工作数量和流程工作数量等6个三级指标。“交流数量”作为三级指标，又包括会议数量、云信数量等四级指标。各级指标层层递进，通过数字员工平台统一计算加工，以数据画像方式全面反映员工工作的量质效情况，为人力资源管理者进行人力资源管理和公司管理人员进行决策提供数据参考。
（4）员工工作强度及活跃度模型
通用电气总裁杰克·韦尔奇曾说：“衡量一个公司稳健性有三个指标，分别是现金流、客户忠诚度和员工敬业度。”敬业是一种与工作相关的积极、饱满的情绪和认知状态，它反映了员工在工作中的投入度。员工敬业度与组织经营绩效息息相关，它作为一项软性指标，可以有效地反映员工对公司的认可度、在工作中持续投入的意愿等。了解员工的敬业状态，可以帮助企业更好地预测经营效能。
为进一步提升组织效能与员工敬业水平，使其从滞后的员工满意度调查、员工敬业度调查、人效评估，变为实时分析、动态呈现，航天工研院特根据员工在岗工作时长、参会时长、流程处理速度和协同办公情况等多重数据在数字员工平台上构建了员工工作强度及活跃度模型。
图10 工作强度及活跃度模型
员工工作强度主要包含在岗时长、加班时长等数据，员工工作活跃度主要包含会议、差旅、流程、办公等数据。工作强度和活跃度最终会以九宫格呈现，如果员工工作强度低，活跃度高，那么可能他工作效率比较高，但加班意愿度低，以此类推，人力资源管理者及公司管理人员可以实时掌握每个员工的实际工作状态，为人岗匹配、职业规划、绩效考核等工作提供重要参考依据，用全新的数字化场景实现人才选用育留。
（5）员工能力指数模型
人员素质测评是对各类人员的素质进行科学的测量与评定的有效方式，是现代人力资源管理的一门新兴学科。它将应用教育测量学、现代心理学、行为科学、管理学及相关科学的研究成果与先进的计算机技术相结合，对人员的知识能力水平、个性特征、发展潜力等进行准确定位，提高管理效率与质量，从而达到“人尽其才”。
航天工研院结合自身实际，从学习潜能测试（GIA）、情商特质测评（TEIQ）、领导力高潜特质评估（HPTI）、工作行为风格测评（PPA）及360评估工具中提炼出5大指标，并通过数字员工平台的员工能力指数模型进行展示。
图11 员工能力指数模型
员工能力指数模型包含沟通能力、执行能力、创新能力、领导能力及合作能力，每个能力的得分都是员工通过问卷综合测评得出的结果，当*共中**涉及58个测评可得素质字段，经特定算法在各项能力评分当中呈现。以执行能力为例，对应11个测评可得素质字段，分别是：果断性、情绪管理、压力管理、冲动控制、情绪调节、适应性、危机处理、确保质量与准确性、决策、理解客户需求、目标达成；合作能力对应22个测评可得素质字段，分别是：适应性、情绪管理、情绪表达、情绪感知、快乐感、乐观、冲动控制、情绪调节、适应性、责任心、灵活性、竞争性、危机处理、确保质量与准确性、计划和问题解决、目标导向、沟通、发展他人、管理适应性、演示和交流、打开局面和沟通、交易达成、管理客户不合理要求。
（6）员工心理评价模型
当前，我国经济社会发展正处于一个新的历史起点上，“疫情”加速“数字中国”浪潮的到来，使得经济社会和国民的工作生活方式快速发展改变。随着企业体制改革深入推进，“数字航天”战略的提出，各种思潮对员工的思想观念带来巨大的冲击，为了减少员工心理问题，减轻变革阵痛，在人力资源管理中加强员工心理辅导必不可少。
图12 员工心理评价模型
因此，航天工研院正在数字员工平台搭建了员工心理评价模型，通过每月员工工作行为风格测评，得出《PPA-压力分析报告》，并将结果以模型的方式呈现，以便企业管理人员更清晰直观地了解员工心理状态。对于心理压力较大或心理风险较高的员工，管理人员可参考压力分析报告中的测评可得素质字段及细项得分开展重点辅导，再通过心理辅导反馈实现闭环，从而达到及时疏导员工心理压力、降低心理风险、优化企业氛围的目的。
3.岗位画像智能化
随着新时代国有企业高质量发展和航天工研院转型升级的需要，人才招聘需求与日俱增，仅依靠人力资源管理者及用人主管根据公司实际情况编写招聘要求和岗位说明再发布招聘公告的方式可谓收效甚微。究其根源，并不在于信息发布范围不广、求职者数量不够，而在于缺乏“人岗匹配、人尽其才、人事相宜”的有效手段。
构建岗位画像作为招聘的有效手段，可帮助企业了解所需要的人才特质，从而有针对性地确定招聘渠道，更加精准地找到高匹配度的候选人。
岗位画像是由基于企业招聘的显性的职位描述和隐性的内在潜质共同组成，包括关键岗位中从冰山上层的知识技能、能力到冰山下层的性格特质、驱动力、动机等一系列综合因素，在日常应用中具体可分为三层：第一层，表象层：需要明确他的性别、年龄、身高、体重、体型、肤色、穿着打扮等；第二层，“观察”，行为习惯层：有什么爱好、习惯什么样的交流方式、经常出现的地方（线上和线下）、喜欢采用什么方式获得信息、喜欢和什么样的人交流、等等；第三层，心理需求层：个人发展的需求、可能的痛点，等等。根据以上的信息，就可以基本清晰描述出该岗位需要的人才的真实状况。
数字员工岗位画像将通过定性工作分析、面试数据验证、定量工作分析、绩效结果验证四个方面对岗位所需的人才进行全方位、多角度描述，将碎片化的岗位信息进行聚合，获得岗位高绩效所需的各项技能与要求做数据化展示，形成具体的岗位画像，从而帮助航天工研院解决岗位相关的五大问题：一是建立统一的岗位标准，完善组织建设，并避免产生不同的认知；二是便于管理者实时了解岗位的编制情况；三是让员工随时了解岗位具体要求，并根据自身实际情况进行匹配；四是建立岗位梯队建设，当岗位出现空缺，可以快速找到替补人才；五是将岗位画像和员工画像进行匹配，持续优化组织内的人才配置。
4.决策分析智能化
通过对现有的信息进行线上处理，展开分析，辅助企业人力资源管理决策，包含了员工绩效预测、人才流失预警、组织流动预测及组织经营预警等模块的内容。由于当前数字员工平台尚处于第二期（数字化阶段），所以此处仅对建设中的员工绩效预测和人才流失预警模块进行描述：
（1）员工绩效预测
绩效预测是组织对未来的绩效的估计。绩效是成绩与成效的综合，是一定时期内的工作行为、方式、结果及其产生的客观影响。在企业中，员工的绩效具体表现为完成工作的数量、质量、成本费用以及为企业作出的其他贡献等。实现员工绩效预测不仅有利于员工个人绩效的提高，还也有利于组织经营目标的达成。
要实现单个员工绩效预测需要综合估计组织改进和变革的趋势，以及员工所在团队的整体绩效。为此，数字员工平台拟在组织画像模块建设团队绩效模型，应用角色轮盘图清晰分析团队的优势与劣势，对焦业务目标。结合员工工作状态心理评价、能力评价信息及计划管理系统的计划完成情况建立模型，作为员工绩效考核、晋升的重要参考，最大化个人效能。
（2）人才流失预警
人才流失是指在企业内，对经营发展具有重要作用，甚至是关键性作用的人才非单位意愿的流走，或失去其积极作用的现象。为了使员工健康发展，企业长久运营，必须建立人才流失预警，对有离职倾向或逐渐丧失工作积极性的员工做出标注。
数字员工平台根据员工工作强度及活跃度模型、员工心理评价模型结果及员工绩效预测结果建立人才流失预警红绿灯。其中，数据正常的人员为绿灯，工作强度和活跃度同比下降20%、且心理压力或心理风险较大的人员为黄灯，在满足黄灯条件的同时伴随心理风险增加、绩效预测明显下降的人员为红灯。管理人员可通过对黄灯人员进行心理辅导、绩效谈话和岗位调整，避免黄灯人员工作状态进一步恶化，最终发展为红灯人员，以增加组织人员和日常经营的稳定度。
四、实施效果
在已经到来的数字化浪潮中，数字化是现代化企业的必经之路，人才储备更是一个优质企业的发展基石，企业在人力资源管理方面需要从技术能力、管理能力等多方面共同考虑，尽早规划企业人力资源管理系统升级，优化企业人力结构，提升企业管理水平。
基于技术引领人力资源管理的思考，数字员工平台不仅可满足航天工研院自身人力资源管理使用，提高管理效率，节省人力成本，同时可作为人力资源数字化转型解决方案和央企典型案例，对外输出咨询服务和数字化系统。数字员工搭建智慧化的人事管理系统，以员工数据档案系统构建为基础，让管理者及HR快速了解员工的全面立体的人才信息及职业成长路径，同时将人才技能颗粒化至人才标签，提供岗位画像、人才搜索和智能推荐；人才分析模块，让管理者及HR随地看到团队动态数据，包括人才结构分布、年龄司龄结构分布、入离职流动状态及不同员工的能力对比，力图实现真正的智慧化人才管理，同时节约了大量HR线下计算整理数据的时间。员工管理数据库，将晋升、人才盘点、继任管理等人才管理活动系统化，减轻线下运营压力，提高数据准确性，同时联动所有全级次单位人才管理数据，实现日常数据监控分析，进一步实现智能化人才预测分析，为管理者提供客观的人才决策依据。人力资源管理数字化能够充分减少日常工作运营时间，运用大数据实现智能化工作，释放HR多工作时间，关注有价值的智慧输出，运用数字化工作为员工打造不断升级的个性化体验。
数字员工平台的实际效益，使用当前的实际总体收益，扣减已投入的总体成本。总体收益包括数字员工平台的销售收益、使用平台后的航天工研院人力资源管理费用节省收益，总体成本是平台研发成本及每年运维成本。
计算公式为：
成本：产品研发成本共460万，每年的维护成本m万
市场收入：第1年销售收入s，以后每年以r增长率增长
内部费用（收入）：第1年300万，以后每年人力成本按照h自然增长
航天工研院以所属单位南京航天数智科技有限公司为产业化推广主体，建立专业化销售、实施及运维队伍，根据目前市场竞品情况，每套系统价值约200万，按第一年销售2套计算。根据航天工研院组织人事部实际工作情况，数字员工平台上线后全级次共节省人力10人，按人工总成本30万一年计，共计300万元。考虑到每年销售增长和年度利率值，计算公式中各参数对应实际值如下：
s：第一年销售收入，确认为400万
r：销售收入年增长率，预测数据为12%
h：人力成本增加率，预测数据为10%
q：货币贬值折现率，预测数据为8%
m：每年的运维成本，预测数据为15万
取五年进行计算，数字员工平台五年总体收益为3200万。
成果创造人：刘 浩、陈巧琳、景军强（深圳航天工业技术研究院有限公司）
本成果为中国企业改革发展优秀成果2021（第五届）