日前，北森重磅發(fā)布《2022人力資源數字化轉型白皮書(shū)》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)報告）。本報告由領(lǐng)先的IT市場(chǎng)研究和咨詢(xún)公司IDC撰寫(xiě)，由北森贊助分析。
報告揭示，經(jīng)過(guò)數字化武裝的企業(yè)組織，其經(jīng)營(yíng)績(jì)效整體領(lǐng)先于非數字化的企業(yè)組織，技術(shù)驅動(dòng)的組織效率和人力資源管理依然是推動(dòng)企業(yè)轉型發(fā)展的關(guān)鍵要素和能動(dòng)力量。
與人才相關(guān)的事項已經(jīng)被納入到數字化全景規劃中，實(shí)現以人為核心的卓越人才管理與運營(yíng)方式、客戶(hù)互動(dòng)參與等議題并駕齊驅。人力資源部門(mén)從企業(yè)運轉的“支持者”轉向“戰略協(xié)同”關(guān)鍵角色，積極且善于利用數字技術(shù)進(jìn)行人力資源轉型的企業(yè)將在未來(lái)的全方位競爭中處于有利地位。
人力資源數字化正在經(jīng)歷從局部應用到全面擴展，從單個(gè)流程到覆蓋全生命周期所有流程的轉變，企業(yè)人力資源的工具從傳統管理軟件向云化、SaaS化、智能化方向演進(jìn)，云計算、大數據、人工智能等技術(shù)逐漸被應用于人力資源領(lǐng)域。
01.人力資源數字化轉型現狀
半數以上（約58%）企業(yè)已經(jīng)啟動(dòng)HR數字化轉型，但相比于營(yíng)銷(xiāo)、采購、財務(wù)的數字化進(jìn)程，人力資源板塊起步較晚。
總體上企業(yè)對于HR的數字化轉型不夠重視，投入較低。約48%的企業(yè)人力資源數字化投入占IT總預算不超過(guò)5%，且20%的企業(yè)沒(méi)有專(zhuān)門(mén)規劃預算用于人力資源的數字化工作，而是根據需求臨時(shí)安排預算。
不同行業(yè)企業(yè)、角色對HR數字化的重視程度不一。金融、教育、建筑等行業(yè)對專(zhuān)業(yè)人才要求較高，具有很強的行業(yè)屬性和個(gè)性化需求；受市場(chǎng)形勢影響，餐飲、酒店等專(zhuān)業(yè)服務(wù)類(lèi)企業(yè)對人力資源數字化重視程度較高；高科技制造、零售以及互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)對人力資源數字化管理的重視程度在逐步提升。
絕大多數的企業(yè)人力資源管理系統處于局部數字化的狀態(tài)。擁有多個(gè)單點(diǎn)應用解決方案，但沒(méi)有實(shí)現全部功能的企業(yè)占絕大多數；大部分企業(yè)都處于逐步完善、補齊人力資源系統相關(guān)模塊的過(guò)程之中，需要貫通整個(gè)業(yè)務(wù)流程和管理數據，為與業(yè)務(wù)、財務(wù)等其他管理系統的流程和數據整合奠定基礎。
02.數字化和智能化是人力資源突圍要點(diǎn)
從企業(yè)關(guān)鍵管理訴求、技術(shù)發(fā)展維度看，人力資源管理工具經(jīng)歷了下圖幾個(gè)發(fā)展階段。
報告認為，重視HR就是重視業(yè)務(wù)，出色的人力資源管理為業(yè)務(wù)拓展保駕護航，必須以戰略和業(yè)務(wù)為導向，重新審視人力資源管理體系，對企業(yè)人才管理進(jìn)行全方位的變革。
人力資源管理須基于新的數字化戰略進(jìn)行重新審視、規劃和設計，借助云計算、人工智能、人才大數據、低代碼定制開(kāi)發(fā)等技術(shù)，實(shí)現數字化、移動(dòng)化、智能化和一體化的人力資源管理，對包括招聘、人事、培訓、績(jì)效等核心模塊在內的人力資源管理進(jìn)行數字化解碼，為企業(yè)組織架構再造、管理流程重塑以及建立健全更加科學(xué)、合理的人才管理與考核戰略奠定數字化基礎。
03.基于SaaS的一體化人力資源管理是未來(lái)方向
在數字時(shí)代，企業(yè)對人力資源管理系統應用的實(shí)時(shí)化、移動(dòng)化、集成化和智能化的要求越來(lái)越高，對不斷積累的運營(yíng)數據進(jìn)行智能分析應用、價(jià)值挖掘的需求更趨頻繁。
經(jīng)過(guò)多年的探索與實(shí)踐，SaaS模式在提升業(yè)務(wù)效率、敏捷性、韌性和提升資源利用率等方面經(jīng)受住了市場(chǎng)檢驗，獲得了中國企業(yè)的價(jià)值認同。
以往大多采取本地部署方式的采購、財務(wù)、人力資源管理等應用系統，現在則更多以混合云模式部署。其中，人力資源由于其標準化程度較高、發(fā)展速度更快，成為驅動(dòng)企業(yè)級應用SaaS市場(chǎng)快速增長(cháng)的主要力量。
在2018到2020年的三年里，中國HR SaaS市場(chǎng)保持年均40%以上的高速增長(cháng)態(tài)勢，市場(chǎng)總額接近5億美元。
其中，績(jì)效和招聘模塊的使用比例在HR SaaS市場(chǎng)份額超過(guò)45%，Core HR和薪酬管理、學(xué)習管理、員工管理模塊都有不同程度的普及應用，企業(yè)人力資源管理更具體系化、集成化與業(yè)務(wù)、財務(wù)等其它系統的數據整合、流程協(xié)同的程度越來(lái)越高，推動(dòng)企業(yè)戰略落地和績(jì)效達成。
基于云服務(wù)的SaaS應用模式、一體化的管理方式更加符合企業(yè)需求，也將成為未來(lái)人力資源管理的發(fā)展方向。
04.一體化HR SaaS的四大特征
一體化的HR SaaS是指整合了人力資源管理的全部模塊，打通人力資源管理所涉及的全流程，實(shí)現數字化、智能化人才管理數字基礎設施，既能覆蓋人力資源所有環(huán)節的端到端管理需求，又能滿(mǎn)足企業(yè)特定的定制開(kāi)發(fā)需求，與業(yè)務(wù)管理系統和外部資源有效對接。一體化HR SaaS系統主要具備四大特征。
全流程：具備人力資源全模塊功能，集成員工績(jì)效管理、 招聘/人才收購、核心人力(Core HR)、勞動(dòng)力管理、學(xué)習管理以及薪酬管理等，實(shí)現人才資源的統一管理、集中部署。
全業(yè)務(wù)：與企業(yè)業(yè)務(wù)系統（如ERP、CRM等）緊密相連，滿(mǎn)足各項業(yè)務(wù)對人力資源的管理需求。同時(shí)利用PaaS等平臺開(kāi)發(fā)工具，快速便捷地幫助企業(yè)開(kāi)發(fā)出所需的定制化功能，減少業(yè)務(wù)側和人力資源側信息交換的時(shí)間、人力和資金成本。
全數據：打通內部招聘管理和第三方招聘平臺的對接、員工服務(wù)系統和第三方電商平臺的對接等，實(shí)現企業(yè)內部與外部系統間的實(shí)時(shí)數據傳遞與共享，節約人力，提高效率。同時(shí)，借助人力資源數據實(shí)現更好的人才畫(huà)像，為員工進(jìn)行精準的職位匹配或績(jì)效評估。
全場(chǎng)景：在人力規劃、核心人力、招聘、績(jì)效等不同場(chǎng)景中，人力資源的管理重點(diǎn)和顆粒度有所不同，僅僅調用不同模塊的功能無(wú)法滿(mǎn)足特定場(chǎng)景下的管理需求，因此，需要從場(chǎng)景維度設計相應的功能，利用靈活配置的系統功能實(shí)現在不同應用場(chǎng)景下的一體化HR SaaS管理。
05.人力資源數字化轉型路徑概覽
培養招聘數字化人才&搭建一體化的數字化平臺。企業(yè)應圍繞轉型目標選擇優(yōu)先級較高的場(chǎng)景進(jìn)行單點(diǎn)、模塊化轉型，并不斷進(jìn)行調優(yōu)，最終達到全場(chǎng)景、全模塊、全過(guò)程的數字化轉型實(shí)現企業(yè)的長(cháng)期行動(dòng)計劃。
以?xún)?yōu)化員工體驗為使命。通過(guò)數字領(lǐng)導能力開(kāi)發(fā)、適應性技能開(kāi)發(fā)、實(shí)時(shí)學(xué)習影響、動(dòng)態(tài)勞動(dòng)力外包、自適應員工計劃、適應性健康、全方位入職流程等場(chǎng)景的數字化轉型，優(yōu)化組織、流程，提升員工體驗，激發(fā)員工的工作積極性。
搭建數字化的人才管理體系。建立健全招聘、績(jì)效、薪酬、盤(pán)點(diǎn)測評等主要模塊，形成集成化的管理體系，提高組織結構敏捷性、團隊組合敏捷性。
發(fā)揮數字化決策的效能。在系統建設初期就需要建立規范化、標準化的數據治理規則，培養數據意識，建立數據驅動(dòng)的運營(yíng)管理體系。在系統運營(yíng)之后，針對日積月累的運營(yíng)數據和由此形成的人才數據資產(chǎn)，采取多維分析工具，挖掘數據價(jià)值，助力企業(yè)發(fā)揮人才管理全生命周期的數字化決策效能。
通過(guò)優(yōu)化人力資源運營(yíng)構建健康的生態(tài)體系。包括建立和剝離組織，優(yōu)化人力資源職能、人力資源服務(wù)交付。人力資源管理系統不僅與人才服務(wù)供應商建立生態(tài)體系，還要與業(yè)務(wù)伙伴建立共通的生態(tài)體系，優(yōu)化整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的人力資源管理體系。
除以上內容外，報告中還對人力資源數字化轉型方法、關(guān)注重點(diǎn)、轉型建議等提出了更加詳細的解讀。
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