人才评鉴数字化管理的发展趋势研究

潘思宇 张艳

【摘  要】在高质量发展的新时代发展背景下，人力资源管理的高质量发展在迈进敏捷、智慧未来的步伐中，迫切需要加强推进人才数字化管理的建设。通过文献阅读、梳理归纳与文本释义等方法，从我国人才评鉴数字化管理的现状与问题出发，发现未来若要设计出适合我国国情的优质、有效、实用型人才评鉴体系，形成具有参考价值的人才评鉴智能应用程序和人才数据的管理方案，则在人才评鉴的数字化管理中会形成三点发展趋势：一是完善人才评鉴体系的方式方法以架构信息完备的人才数字化基础，包括人才评鉴工具与方法的系统梳理、人才评鉴指标建设、人才评鉴流程建设等;二是优化人才评鉴的应用程序以实现人才数据的综合与整合应用，如功能升级、模块整合、应用设计等;三是利用人才数字化的应用程序实现关联行业在人才数据方面的实践应用与管理，包括人才的盘点、交流与共享，人才评鉴信息数据的管理、交易与安全等。

【关键词】人才评鉴;人才数字化管理;人才管理发展趋势;人力资源高质量发展

【中图分类号】C961                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2022）06-0067-04

1 引言

在中国十九大提倡高质量发展背景及人才强国战略方针指引下，中国需要实现两个方面的突破与飞跃：标准化建设与智能化建设。产品与服务高质量发展的最重要因素是关键人才的存在与施力，需要以精准化方式实现人才资源的配置与共享。精准化人力匹配的前提则需要客观科学的人才评鉴方法与程序实现人力质量评估，形成高智慧的人才识别系统。优质的人才评鉴程序代表数据结构和算法的高效智能，能加速推进人才数字化建设。

“谁拥有数据，谁就拥有未来。”大数据、云计算、信息技术的高速发展意味着人力信息与数据资源起着不可估量的无限价值。当前基于人类的语音识别、人脸识别已应用于密码钥匙、文字转化、消费转账等方方面面的日常生活，而人才深层次的性格素养、兴趣爱好、技术能力、价值观念、行为动机、发展潜力等领域的识别将不会止步于人力资源的甄选与招聘管理，当中人才识别所形成的人才数据更是社会治理、经济发展、政治决策的重要参考来源。因此，当前针对如何促进人才甄选精准智能化、人才信息资源数字化、人才信息安全保障与交易公平规范化的研究具有重要支撑的现实意义。

2 文献综述

2.1 人力质量与人力服务标准

早在科学管理理论中杰布雷斯夫妻于《动作研究》（1911）开创了对人的行为管理研究后，国内外为了细化规范和评价员工行为，自20世纪90年代起出现了丰富的绩效指标理论以及人才测评方法，结合我国人才特点在领导力、胜任力、创新力、学习力等方面的人才评价标准理论和技术研究也逐步成熟，如著名的麦克里兰胜任力素质模型（1973）如今应用广泛。

关于质量与标准化管理的研究自20世纪60年代出现戴明PDCA与费根保姆TQM始， 相继产生的六西格玛、BSC、ISO9001等均集中体现在制造业的产品作业标准。然而由于服务质量属于主观质量，无法采用制造业的标准办法衡量[1]，难以定论人力质量优劣，仅有高端服务性企业才关注或建立人力服务质量的非强制性标准，因此对无形的人力资源作质量与标准的探讨显然相较不足。我国2020-2021年虽有从医疗服务[2]、物业服务[3]、国际工程承包（中国铁建国际集团）、文旅企业（河北旅游投资集团）等行业提出了人力资源高质量发展的观念与对策，然而这些研究甚少从人才质量与服务标准管理的研究视角或方法进行实证研究。

2.2 人才评鉴体系的设计

如何对人才作出质量评估和标准建设，需要以人才评鉴的理论与技术作为基础。2020年睿正人才管理研究院在《识人的智慧：人才评鉴方法与工具》中强调对人的客观观察与测评后形成全面反映;不仅需要建设科学的人才“评测”指标，更需要在考、测、评、审等内容体现动态人才“评鉴”而非阶段性的盖棺定论[4]。因而，对人的识别将从传统的平面评价走向360度、虚拟化、立體化甚至时空化的评鉴模式。

人才评鉴体系的设计与建设，需要诞生采集与识别人才信息的健全灵魂，还需要承载和分析人才数据的完善肉体——人才数字化的智能应用程序。然而当前国内外企业普遍使用人力资源信息系统（HRIS）中的人才测评工具，由于不同企业工具使用的深度和广度有很大差异，当前智能应用程序由于缺乏连通各大数据统计，多数人才数据仅用于人才甄选，利用价值未能最大化。另外，我国进入手机用户视野的人才测评软件屈指可数，仅有的GES职业测评、测评家、贤于测评软件目前功能单一、界面低端、收费门槛高、稳定性差，距离智慧识人的目标相差甚远，说明人才评鉴应用程序的开发或升级有待资金、技术与理论的持续投入。

2.3 人才数据价值与应用管理

人才评鉴数据本身具有超越单纯人才甄选的无限价值，其应用场景与未来发展可能性不可估量。伯纳德·马尔[5]、纳迪姆·可汗等[6]均提出人才数据本身在人才流通、产品营销、企业战略、政务决策、公共治理等方面均具有应用潜力和丰厚经济价值。

此外人才评鉴数据的应用管理研究在个人信息保护与安全的问题上，引起不同学者从不同视角作出了初步探讨，如安全检索、存储、访问、处理等技术层面和隐私权保护、公平信息实践、数据携带权等法律层面[7，8]的研究都具有现实数据保护问题的应用价值，然而利用人才评鉴体系的识别、交流、共享、盘点、数据交易的应用场景达到经济效益和权责公平的目的，仍需要跨学科的专家学者进一步深入地进行前瞻性预测。

3 我国人才评鉴数字化管理的现状及问题

3.1 适合我国国情的优质、有效、实用型人才评鉴体系的设计不足

3.1.1 人才资源信息化过程出现信息不完整、准确性差等问题

一是由于人才信息经过人才个体、人力资源部门、业务部门甚至其他机关单位的多重或交叉申报，人才评价管理时需要对不同层级的员工进行管理与划分，信息更新与沟通的不及时导致人才信息的不完整与准确性差的问题;二是部分信息系统无法识别员工的纸质业绩材料，导致电子转化周期过长或信息转化成本增加[9]。

3.1.2 人才评鉴体系的建设系统分散性明显，统筹性弱，投入度低

首先，人才评价与信息维护工作这两项系统由于在两个不同的信息平台上进行处理，导致无法共享信息，进而形成了“信息孤岛”，整合性差直接减弱系统运行的合理性与有效性。其次，与人才评测工具与方法、指标建设、流程运作相关的研究比较分散，“自主设计主义”的平台因知识产权或商业秘密保护，市场竞争性不强或中小微企业缺乏雄厚资金投入研发等原因，当前人才评鉴系统品质欠佳，建设发展仍较为缓慢。

3.1.3 不同层次与类型的人才评鉴标准与管理还在基础信息化阶段

不管是对技术人员的技能鉴定，还是对职称以及职业资格评价体系设定，都需关注信息化平台以及评价标准体系的优化，保证顶层设计与整体规划能够起到作用，否则会因系统零散或者功能不全而出现系统重建与不断调整的问题[10]。

人才评鉴理应结合实际情况对职称评审以及技能鉴定实际情况去配置相应评审硬件设施并调整考试方式。然而，目前我国人才评测工具与标准多数采取“拿来主义”，针对不同类型、不同层次的人才分别设计评鉴指标与流程的研究或综合管理系统在数量和质量上欠缺，因此，我国数字化管理需要针对不同层次及类型人才的评鉴标准与发展管理投入大量时间、技术与财力支持。

3.2 信息系统及应用场景的人才评鉴数字化管理功能性与融合性不足

3.2.1 人才评鉴程序还需进一步优化升级

虽然现代化评价系统已经被应用到部分企业的实际工作中，但是大多数企业还是会出现应用大量人工进行评审的情况，究其根本原因就是系统评价与设计程序存在问题。例如，不同的层级其选拔条件有项目差异，管理与技术类人才只要能够满足两条需求就能够得到推荐，而技能类人才则需要满足三项才能够被推荐。但是在实际系统运行过程中却发现，部分技能类人员其信息虽然只能够满足两项，但是在最终程序结果会因设计错误导致显示上会出现“符合”的情况。现时人才信息系统以及人才评价系统仍会出现信息不匹配、不同步、更新不及时的情况，如何整合人才评鉴技术、标准、方法、流程等体系内容，设计出智慧式的人才识别系统，归一载入人工智能化的应用程序，实现人才质量评估的简化、便捷、高效、灵活，成为评鉴系统优化的一大重要议题。

3.2.2 连接市场信息、社会监督与管理等应用管理还需合理合法设置

我国数字化建设的跳跃步伐迫切需要人才数据资源建设、场景应用、储存监测等相关讨论，在人力资源精准配置、人力资源数字化应用与管理等方面起到经营管理、社会治理及政策制定的决策参考作用的情况下，如何合理合法设置人才信息系统的运用场景成为优化进程的一大难题。

4 人才评鉴数字化管理的发展趋势

4.1 致力人才甄选精准化、便捷化和智能化

第一，当人才评鉴体系健全、指标适配、流程合理的情况下，将大大增强人岗匹配的精准性。

第二，若人才评鉴体系通过优化升级人才测评与人力信息系统，分不同类别重新整合新旧功能，开发或更新应用软件，将促使人才甄选的远程与弹性工作更加便捷、灵活。

第三，当人才评鉴体系应用程序融入人工虚拟面试官，依据不同人才特征与答题情况自动网络搜寻关键词而实现人机互动，将实现人力资源管理劳动力的替代性，促使人才甄选与人才考核的智能与高效发展。

第四，通过评价体系的应用，组织更加关注员工在技术水平、创新能力、业绩成果等方面为企业发展带来的帮助，同时针对不同层次与技能技术人才进行分类管理与专项重点培养，以帮助员工规划职业发展[11]。

第五，人才评鉴系统日后更加注重透明、客观、全面与科学，进而提高人才评价公信力，保证人才管理工作能够得到积极响应，使员工可以提高对人才评价管理的满意度，最終提升人才评价与管理工作的实施成熟度。因此，在今后人才评鉴体系建设上会加强评鉴工具与方法的梳理应用、评鉴指标的分层分类建设以及评鉴流程的程序合理优化。

在人才评鉴工具与方法的系统梳理方面，针对目前繁杂的测评工具与方法，以及人才岗位需求特征，当中首要基础工程是需要进行系统化分类与适用性探索。人才招聘或甄选的测评工具众多，如简历筛选、结构化面试、无领导小组会议、情境行为考核、主题演讲、文本框测试、心理性格测试、胜任力素质测评、员工行为监测与评估等。这些评测工具有何特点和应用效果、如何分类和操作、适用何种人才或场景等问题需要结合我国不同行业已使用企业的实际情况进行系统梳理。后续需将按不同岗位、专业、学科、职称、技术技能等类别或等级，对反映应用效果良好的评测工具作出编码记录与排序，从而筛选出适用性较强的评测工具对候选或储备人才进行评测，打破同一甄选流程固化选定评测工具的模式，产生灵活多样的评测方式。其次，还需探索通过质化与量化的人才评估方式实现闯关式的筛选程序：一是通过设置性别、居住地、学历、专业、工作年限等类别对人才简历、推荐信、申请书等文本信息作出标准化评分;二是通过测评量表评估人才的素质、心理、个性、兴趣等特征作出标准化评估;三是通过设置随机问题或主题，运用结构化、文本框、即兴演讲等方式对人才答题情况作出标准化评价;四是对情景模拟、行为记录、监测数据、关键事件等结果作出标准化评鉴。

在人才评鉴指标建设方面，需要通过采集企业人才数据、运用层次分析等科学方法，探寻我国不同类别与层次人才的内涵界定、设计当中的指标结构、层级与权重比例。例如，斯宾塞胜任力模型（1993）推翻了智力甄选观念，当前领导力、创新力、学习力、生命力等人才素质评价理论互相博弈又交错融合，导致人才的评价侧重点总在“权变”之中。通用电气（GE）管理大师杰克·韦尔奇的人力资源活力曲线理论表示，组织保持活力发展的要点是保留前20%的A类人才，这些人才激情满怀，勇于负责，思想开阔，富有远见，不仅自身充满活力而且带动周围的人充满活力，且是影响企业业绩的关键人群。而在我国体制内对编制人员的绩效评估则围绕“德、能、勤、绩、廉”进行评价考核。因此，不同的人才如何分类认定？层级权重如何设置？不同类型人才的指标建设均需要建立较高的信效度以及可量化的测评表。

在人才评鉴流程设计方面，假设依据杰夫·伊梅尔特GE九宫格发展到现在的经典九宫格，将人才强制分成五类，如明星人才、核心人才、骨干人才等[12]，则针对不同人才类型，应分别如何设计不同的评鉴流程？应分别选定哪些评鉴工具或方法？如何整合评鉴模块？各模块的测评比重、评鉴主体、评鉴时间、意见反馈、结果输出等应如何合理设定？是分区设定还是阶段性设定？能否兼容人才盘点及人才职业发展计划的操作？应用效果如何？这些问题后续仍需要进行有益探索并试验，以优化评鉴过程和提升人才管理效率。

4.2 注重人才数字化基础建设，实现人才信息安全保护与交易公平的规范布局

第一，人才评鉴的数据结果将构成数字化基建的一部分，推进智能解决社会问题，如高效解决人才信用的评估、违法行为的侦查与健康管理服务等问题;第二，人才评鉴的数据结果将推进经济交易的高速发展，如利用不同人才的信息特征，解锁人才消费习惯与倾向、推送匹配营销策略、测算人才资本与股权分配等;第三，人才评鉴的数据结果将有利于优化政企组织的人才盘点与人才战略;第四，促进关于人才信息隐私权和获取信息安全保护途径、关于人才信息或数据的交易范围与限制条件、关于反对垄断人才信息与反对利用人才信息不正当经济竞争等规定得到进一步细化。因此，未来针对人才评鉴体系的数字化应用管理方面会加强评鉴体系应用程序的智能化，关注人才的盘点、交流与共享的应用，同时也关注评鉴信息数据的管理、交易与安全。

在评鉴体系应用程序的改进与优化方面，当前较为先进的人才测评应用程序多数掌握在高端猎头公司手中，因属于猎头公司专业服务产品，导致应用系统具有知识产权保护价值，缺乏开放式推广，因此我国多数人力资源管理组织仍存在技术与设计割据问题，如测评种类不丰富、缺少工具或方法整合、测评结果指引不足、人力管理功能单一、界面设计低端、用户数据或企业资源不足等，究其原因则体现为缺乏专业评鉴理论、计算机技术、平面美术设计、营销推广、基础数据来源等。未来程序改良的目标是实现功能多样、能大量吸收信息并作储存分析、具備人工智能化水平等，当中则需要加大对程序开发与应用的人力物力、设备技术等投入。

在人才的盘点、交流与共享的应用方面，未来通过人才评鉴体系的建立与运用，将人才信息进行统计与分析，将有利于企业甚至国家地区的人才盘点及人才地图构建，实现人才结构及梯队的调整与统筹，有利于单位组织人才的交流与团队建设，有利于人力资源共享模式的发展。然而当中也涉及权益归属、责任界限等问题，未来人才资源融合进程需要更多先行先试的典范出现。

在评鉴信息数据的管理、交易与安全方面，当前个人信息数据的应用已非常常见，未来人才评鉴系统的数据将在各行各业得到决策性应用价值，如应用于银行的人才信用评估、公安机关对高智商犯罪行为的侦查、心理康复的医疗服务、企业人力资本股权转化的评估、依据人才行为倾向的市场营销、政府机构的人才方针等领域均需要作出进一步的数据应用探讨。与此同时，当人才数据产生经济社会价值的同时引发数据的垄断、交易安全与个人隐私与数据携带权等问题。因此，人才信息数据的应用带来积极性与消极性的影响，二者之间的平衡关系将成为很长时间的研究侧重点。

5 结语

综上所述，人才评鉴数字化管理的发展核心可归结为解决两大方面的关键问题：

第一，人才评鉴体系建设方面。人才评定标准建设和人才测评流程建设是评鉴体系的关键部分。其中需要确定不同行业、专业、学科、职称、技能等级等不同类别或不同层次的人才的内涵、要素特征，并为不同人才选定评测工具和方法后，才能作出人才评鉴指标的设定。只有当具备健全的指标结构、科学的指标权重分配、具体的指标内容，才能针对不同人才设计贴合组织需求的评测内容与流程，使整个体系具有评鉴的操作意义。当中人才评定标准建设既需要大量的定性研究，也需要复杂的定量分析，因而成为人才评鉴体系形成综合应用系统的关键问题。

第二，人才评鉴体系应用管理方面。人才评鉴应用程序的优化及评鉴应用推广路径是评鉴系统应用管理的基础。人才评鉴应用程序的建设需要导入前者人才评鉴体系的标准、内容与流程设计，通过计算机程序设计产生一体化、通用化、智能化的优良评鉴软件，当中，程序优化需要考虑应用程序的试验、大量调查分析、实际检测与意见反馈总结，需要多方面的研究才能作出针对性的优化对策，因此，人才评鉴应用程序的优化是研究的关键问题。人才评鉴体系的推广，需要将测评数据作出结果输出、统计分析、预测报告及人才发展计划，才能具备全面、客观、科学的人才评鉴分析报告。为促进人力资源高质量发展，今后需要对推广应用人才识别、筛选、交流、共享、发展等方面作出战略性分析，才能有效推行和运用至用人单位、人才资源中心、评选平台、人才数据应用机构等组织。

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