小佛爷说

　　传统人才管理须通过大量实践才能总结出合理规则，永远在解决问题，相对滞后。而人才智库通过数据挖掘提供预测性分析，预判问题的发生，从而做到未雨绸缪。

　　这种预测真的能像章鱼哥那样百发百中么？

　　百度人才智库分析出了离职指数最高的前30名百度员工，3个月内其中29人向人力部门提出离职申请。

　　更神奇的是，这一强大模型的灵感来自于中国最古老的一部预测性哲学《易经》。

　　今天的“大数据观察者”专栏就为你详细揭开这一强大工具的面纱。

　　随着互联网行业在中国的快速发展，本土高科技公司在人力资源管理上面临着诸多共同挑战。管理上，中层管理者普遍年轻化，以70、80后居多，而且多出身技术岗位，导致管理经验等软技能欠缺，角色转化困难。业务上，科技企业创新性强，组织结构调整频繁，岗位轮替变化很大，对人才的选用育留构成挑战。员工方面，科技人才市值高，流动快，个性强，如何形成合理机制，让管理跟上企业飞速发展，同时让核心人才形成凝聚力，也成为企业亟待解决的难题。

　　作为中国互联网行业的领军企业，百度充分发挥其在人工智能和大数据方面的天然优势，为应对上述问题做出了很多具有前瞻性的探索。百度组建了面向智能化人才管理的专业复合型团队：“百度人才智库”（Baidu Talent Intelligence Center，后文中简称TIC）。在没有模板或先例的情况下，为了开发出能够切实解决科技公司人才管理痛点的实用工具，TIC团队从业务场景入手，与人才管理专家以及不同背景的百度员工反复沟通，以超过10万内部员工数据（历史+在职）与海量多源外部公开数据为基础，在近一年内从无到有创建并提供了国内首套智能化人才管理综合解决方案。

　　目前该套解决方案已经在公司内部投入使用，在智能选拔、匹配人才、舆情掌握和预测等方面卓有成效。凭借TIC科学的理论模型，百度能以更加量化客观的衡量手段，从人才、组织和文化三方面来践行“让优秀人才脱颖而出”的人才管理理念。

　　管理的“易与不易”

　　传统人才管理主要依靠管理者个人积累的经验与简单的统计分析，不同经验背景的管理者对同一问题往往会得出截然不同的判断。由于不同管理者只能获取一部分信息，对不同问题的决策要么出现重复，要么会随着问题复杂程度的提高趋于模糊。而智能人才管理通过完整数据集综合分析，给出明确的分析指标，能够让人力资源管理更加客观、完整、清晰。更重要的是，传统人才管理须通过大量实践才能总结出合理规则，永远在解决问题，相对滞后。而百度人才智库通过数据挖掘提供预测性分析，预判问题的发生，从而做到未雨绸缪。

　　数据分析首先是过滤器，能够屏蔽掉干扰管理的杂质和噪声。然后是雷达，帮助管理者更好定位价值所在，推荐管理行动。最后真正做决定的还是靠人。然而，技术水平和数据本身发现了人力资源领域中哪些管理需求能够被满足，哪些无法满足。百度拥有强大的大数据挖掘团队、对人力资源业务的长期了解，以及积累到一定水平的内外部ERP和舆情系统等数据，这些让百度人才智库在智能管理行业爆发的前夜应运而生。

　　虽然依托最前沿的数据挖掘技术手段，但百度人才智库的主要设计者和带头人熊辉表示，设计百度人才智库预测系统的方向指导和方法论时，他从中国古典哲学《易经》当中汲取了很多灵感。《易经》是中国最古老的一部预测性的哲学典籍，是人脑通过对大自然的观察和总结所得出来的结果，是感性、定性的。研究者必须在定性基础上，才能利用数据挖掘从科学的角度进行定量分析。《易经》中的三个原则“不易、变易和简易”，对预测科学建模具有深刻的指导意义。预测是建立在不易的基础上，万物有不易才有预测。剩下要抓住变易，任何事物都有不易的开始，但是会有变化的方向，所以做预测就是要把握住变化的方向和趋势。

　　就管理而言，不易的三个方面是对人才、对组织和对文化的管理，自人类历史有组织以来，对这三个层面的管理都是不变的。小企业的成功主要在于领导者的能力，即领导者是否优秀；中型企业的成功主要在于组织的高效管理，即是否有合理的强大团队；大型企业的成功主要在于文化的建设，即是否有合理的价值观、方向和团队的使命感。

　　智能管理人才、组织和文化

　　百度人才智库主要作用于人才、组织和文化三大方面，包含“智·管理”、“智·选才”和“智·人物”等六个功能模块。

人才方面，TIC能够极大提升招聘效率，科学识别优秀管理者与人才潜力，预判员工离职倾向和离职后影响，并为有针对性的人才获取、培养与保留提供智能支持。

组织方面，TIC能通过分析部门活力、人才结构和部门圈子，科学评估组织稳定性，揭示组织间人才流动规律，为组织优化调整、高效人才激励与促进人才流动提供智能化支持。

文化方面，TIC能及时呈现组织内外部舆情热点，智能分析外部人才市场状况，为管理者提升公司口碑，提振员工士气，为公司预先进行人才储备提供智能支持。

　　智能招聘系统

　　TIC带来最大的变化之一，就是实现“人才”与“岗位”的智能双向自动匹配。从候选人搜寻（Sourcing）角度改变了以前依靠人力从海量简历中大海捞针的模式，通过人工智能实现从“百里挑一”到“十里挑一”的转变。以前部门管理者在向HR部门提出人才需求时，描述可能主观且模糊，而HR经理去市面上各大招聘网站大海捞针寻找简历，招聘结果还不尽如人意，须反复寻找、匹配，过程繁琐耗时漫长。而TIC可以在整个百度招聘系统里自动搜索排列某个岗位最具价值的人才资源。比如，HR部门提出招聘C语言工程师的岗位需求，TIC系统能通过分析百度系统中所有相关员工的简历信息和工作绩效数据，立刻把市面上最符合要求的前10位人选资源直接搜索出来，省略了很多不必要的招聘中间环节。

　　离职预测和分析

　　通过收集公司内外的数据，包括来自社交媒体和互联网的舆论信息和文本，TIC建立了包含经济、职业发展和个人家庭原因数百个动态特征的90天离职预测模型，预测准确度达到了90%以上。例如，在2015年进行的一项离职预测中，TIC分析出了离职指数最高的前30名百度员工，3个月内其中29人向人力部门提出离职申请。相应地，TIC还能计算出员工的离职影响力有多大，并分析出离职的各项原因。如果离职指数高的员工达到一定的重要程度或者不可或缺，且离职原因在公司可控范围内，百度就能够及时进行干预，采取适当的激励挽留手段。

　　人员、人才和人物

　　过去的企业注重的是“人员”比如早期的福特公司等制造业，强调人员的高效性和严格的组织纪律性。现在的高科技企业注重的是“人才”，强调一技之长和人才的团队组织协作能力。而未来企业一定注重的是“人物”，需要的是卓越的领导力及创新力。如何挖掘和寻找“人物”，是如今及未来HR部门面临的一个大重点挑战。TIC从企业中的核心地位，业务桥梁、开放交流、组织框架和广泛合作五个维度打造量化模型，以业务往来邮件、在公司平台上编写程序等客观真实的数据和文本为依据，对员工进行打分。

　　这就给每位员工建立了成长“电子档案”，通过计算员工的业务核心度指数，判断其成为“人物”的可能性，并且能够发现员工在五个维度的优劣强度，进而因材因需给予适合的任命或有针对性的培训辅导。特别需要指出的是，TIC深切了解隐私保护对于大数据分析的重要性。任何由TIC使用的数据都受到严格审批、加密与管理，确保不被用于其他用途。

　　组织人才管理风险指数

　　除了前五个维度之外，领导力还须从组织层面来进行衡量。当面对新的形式和新的业务挑战，应该如何从平级管理者中提拔能够胜任高风险新岗位的人？TIC也给出了相应的解决方案——人才管理风险指数。通过该指数，可以及时识别管理者在各个时期面临的管理复杂性和困难程度，并清晰比较不同管理者职业生涯中的风险变化。例如，某些管理者可能只胜任特定的领域，在转换跑道后曲线就会呈现出大幅波动。有能力的管理者，在相对较短时间内就可以让动荡的曲线趋于平缓。而如果转换到某个岗位的任何管理者都表现出长期的大幅波动或不适应，那么组织就要思考是不是该业务的组织结构本身设置就有问题。人才管理风险指数给提拔任命领导者提供了有说服力的客观依据——假如一位管理者曾经分别领导过三支极不稳定的团队，而他仅利用了三个月的时间，让所有团队的风险曲线都平稳了下来，就说明他足以胜任高复杂程度的新岗位。

　　人才圈子雷达

　　TIC不仅能应用于公司内部的人才和组织管理预测，还能够预测市场上人才招聘的热点，建立人才圈子。从感性上来说，人才圈子反映出的事实就是：找工作也须“门当户对”。比如TIC通过数据挖掘发现，美国在线（AOL）所招聘的编程人员和媒体人才，呈现出截然不同的层次特点。AOL的程序员大都来自比较二线的IT公司，没有谷歌、Facebook这种一线公司的员工。而其媒体人才相对来自更高端的圈子，比如《华尔街日报》《金融时报》等等。通过构造这样的社交职业生涯网络，以及对数百万份人才档案和招聘广告进行智能建模，TIC就可以预测出特定行业和市场圈层的招聘热点，让企业HR部门能针对大趋势做好准备和调整。

　　智能人才管理的蓝海

　　互联网行业重视发展人才、关怀人才，是以人为本的体现。但该行业的快速发展决定了人才和组织管理的特殊性：快速的晋升通道、多元的业务结构、精英化的人员构成都造成了许多以往传统经验型管理无法解决的难题。员工很难获得所需要的成长和发展支持，也很难获得多元化、个性化的关怀。

　　以大数据驱动人工智能进行人才管理，不仅彰显了百度崇尚尖端技术的DNA，也反映了该企业对未来跨学科合作趋势的准确判断。百度TIC的创立，给百度的年轻员工群体提供科学化、个性化的成长和发展指导，给百度的年轻管理群体提供大数据驱动的智能管理工具，从科学技术入手，做到真正地以人为本的管理。人工智能技术不仅让年轻员工更加了解自己的需求和所处位置，也让管理者能更有针对性地帮助员工成长，从根本上消除年轻化团队和经验型管理之间的矛盾。

　　现在，百度不再仅仅通过日常少量沟通所建立的印象结合经验去评价、引导和培养一名员工。而是通过员工本人、同侪、以及整个行业其他同类人才的行为等来智能分析员工如何实现自我发展和提升，同时更早地预测行业动态来调整知识结构，为全新的业务模式做好准备。

　　值得一提的是，百度人才智库的主要设计者和带头人熊辉背景十分独特，他不仅是信息挖掘和大数据研究领域的资深专家，ACM杰出科学家，也是美国第一位从计算机系博士毕业直接拿到商学院教职的中国人，目前为美国新泽西州立大学罗格斯商学院正教授和终身教授。据他介绍，百度构建的这套完整的智能化人才管理系统，在世界范围内尚属首创。国际上仅有谷歌和Facebook等个别公司的人力分析部门，利用数据挖掘进行了零散的组织行为研究，比如几个面试流程对公司最合适，或者多大的食堂餐盘尺寸设计最能帮助提高员工绩效等。

　　熊辉认为，人力资源管理的人工智能化是一片蓝海，市场价值已突破200亿美元，百度已在其中取得先机。TIC基于当前智能化人才管理实践，在人工智能和数据挖掘领域顶级学术会议KDD-2016、AAAI-2017等上发布了多篇论文，并申请了多项技术发明专利。未来随着这套系统不断成熟和完善，可以应用于云端，更好地帮助百度系乃至其它企业进行智能化人才管理转型。

　　刘铮筝 | 文 李源 | 编辑

　　刘铮筝是《哈佛商业评论》中文版高级编译。

　　本文有删节，原文参见《哈佛商业评论》2016年12月《大数据＋人工智能：百度这样管理人才》。

　　图片来源：艾未未装置艺术作品Bang

　　《哈佛商业评论·大数据观察者》