小佛爷说

拉姆•查兰管理实践奖是一个非营利评选奖项，代表着中国管理实践的至高荣誉。此奖项由《哈佛商业评论》中文版主办，秉承客观、完整、科学、及时的原则由管理专家投票产生。该奖项旨在表彰在中国的管理实践中具有创新和借鉴贡献的企业高管，搭建学习管理实践经验的平台。2018年度奖项评选已经结束，我们将在未来一段时间陆续展播其中部分优秀案例，与读者共同分享企业管理者的实践与经验。

本届拉姆•查兰管理实践奖的“全程特约”合作伙伴是宜信财富。公司创始人、CEO唐宁先生把推动和支持本奖项落地中国的行为称为一次重要的“学习和分享”，也希望能够通过本奖项帮助更多的中国管理者提升管理实践水平，以实际行动推动双创的践行和落地。

拉姆查兰管理实践奖优秀案例展播

百度人才智库（TIC）充分发挥百度在人工智能和大数据方面的天然优势，自2015年起，创建了国内首套完整的基于大数据的智能化人才管理综合解决方案。智能化人才管理系统在百度实施以来，不仅大幅提升了人力部门的工作效率和准确度，在人才选拔和匹配、舆情掌握以及人才挽留预测等方面也取得创新突破。

随着互联网行业高速发展，中国本土高科技公司在人力资源管理上面临着诸多共同挑战。就百度而言，“招最好的人，给最大的空间，看最后的结果，让优秀人才脱颖而出”是公司一贯秉持的人才理念，然而何为“最好”、何为“优秀”、怎么评估“结果”？传统的人才管理中主要依靠经验判断与简单的统计分析，存在很强的主观性和模糊性，也不够准确。除此之外，百度人力资源合作伙伴（HRBP）与员工在日常沟通中可能存在关注不够及时、了解不够全面等问题，因此管理动作也往往具有滞后性。

以上这些人才和组织相关的管理痛点，不仅在百度，在众多快速发展中的科技企业中都具有普遍性，如何能利用技术解决痛点？百度人才智库（Talent Intelligence Center，后文简称TIC）给出了答案。

百度人才智库的创立

管理的“不易”与“变易”

百度相信技术能改变世界，为了能让顶尖的技术在人才管理上释放能量，人工智能和数据挖掘领域的世界级专家、ACM杰出科学家熊辉教授带领同样资深的TIC团队成员，立足百度人才管理痛点，立志运用世界领先的大数据分析技术为百度人才管理提供科学分析工具与智能决策支持。

a) 传统HR分析与大数据智能化人才管理

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。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，但熊辉教授表示，现代数据科学家必须在把握定性原则的基础上，才能更好利用数据挖掘技术从科学的角度进行定量分析。中国古典哲学典籍《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”——万物有不变的根本——的基础上的，万物有“不易”才有预测的可能。把握“不易”后，要抓住“变易”。任何事物都有“不易”的开始，但是会不断变化，会有“变易”，所以做预测还要把握住变化的方向和趋势。

就人力资源管理而言，“不易”的三个方面是对人才、对组织和对文化的管理。 小型企业的成功主要在于领导者的能力；中型企业的成功主要在于组织的高效管理；大型企业的成功主要在于文化的建设 。

战略实施

自下而上，用事实说话

在没有模板或先例的情况下， 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多维沟通，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，从2015年起创建并提供了国内首套智能化人才管理综合解决方案。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。

作为“空降”到传统人力资源部门的一支技术团队，TIC仅在短短一年内，就深入一线，与百度人力资源的所有职能团队无缝衔接，覆盖招聘（Staffing）、人力资源合作伙伴（HRBP）、薪酬福利（C&B）、员工发展领导力培养（Leadership Development）等全部目标人群的重点业务，重复以及连续使用率超过90%。事实上，百度人才智库的成功主要依靠以下几点最佳实践和管理方法。

（一）高管层和跨学科专家通力合作

多数企业中，IT技术团队参与制作管理工具都属于跨部门合作，而TIC本身由人力资源部直接参与领导，与HR各职能部门统一管理，利益达成一致。生活在HR内部，让TIC对各业务流程的精细环节了如指掌，像医生治病一样去诊断各业务线痛点。

（二）用事实和数据说话的工程师文化提供优良土壤

大数据、人工智能和人力资源管理毕竟是截然不同的学科。让使用不同语言、具有不同思维的两类人能成为一个集体通力合作，一开始也并非易事。例如，以TIC用机器学习进行员工挽留和离职预测为例，开始HRBP职能对能否用人工智能进行员工挽留预测，以及其准确性持保守和观望态度。早期阶段，HRBP照常继续使用常规人工标记和经验判断进行离职预测，而TIC利用大数据和机器学习进行预测。经过为期6个月的测试和实验，然后双方用A/B测试对比人工和机器学习的准确性，发现确实人工智能模型更胜一筹，打消了HRBP团队的疑虑。

（三）自下而上的运营推进

很多传统企业在推进新管理系统和工具时，最高效的方法是由上至下，从高管层以身作则开始使用新系统，然后中层和前线管理者乃至员工才会使用。但在百度，受互联网思维影响，这一过程是自下而上的。只有新管理工具真的解决了员工和前线管理者当前的问题，提高了他们的工作效率，为他们节约了时间，他们才会接纳、认可新工具，从而影响到更高层级的员工和管理者去使用新工具。TIC的人工智能解决方案在百度的推广和实施过程正是如此。

结果说话

精准把脉人才、组织和文化

TIC研发的智能人才管理系统主要作用于人才、组织和文化三大方面，包含“智·风控”、“智·留辞”“智·文化”“智·选才”“智·组织”和“智·人物”等六个功能模块 。

人才方面，TIC能够帮助公司极大提升招聘效率，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化支持。以人才流失预测和挽留分析为例。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等数万个动态特征的90天离职预测模型，针对目标人群的预测准确度达到了90%以上。在2015年进行的一次离职预测中，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重要程度甚至不可或缺，且离职原因在公司可控范围内，HR部门就能够及时进行干预，采取适当的激励挽留手段。

组织方面，TIC能够通过分析部门活力、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。以人才圈子雷达为例。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，几乎没有谷歌、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。通过构建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。

TIC将类似的模型应用在百度人才招聘趋势分析上，为招聘战略的制定提供了前瞻、有效的决策支持。例如，2015年TIC通过对互联网上各公司超过百万量级的招聘文案进行分析，在2015年初就成功预测了大数据、人工智能相关人才将成为未来高科技公司的招聘热点，同时准确预测了相关竞品公司在自动驾驶等领域的战略布局。

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，为公司在文化战略相关工作的制定提供智能决策支持。在百度，TIC通过自主研发的人工智能模型，提出了全新的组织创新文化量化评估指标－创新熵。创新熵基于客观的行为学数据对组织进行多维度解析，例如自由性、多样性、扁平化等。TIC认为一个创新的组织文化应当在管理上具有扁平化、自由性、员工背景多样化等特征，而这些都是可以通过日常的数据进行分析挖掘而获得。基于创新熵，百度的管理者能够更有效的发现那些具有创新土壤的部门和团队，并根据公司战略为其更好的进行赋能。

大数据智能化人才管理

顶级技术驱动的商业蓝海

使用大数据和人工智能技术辅助人才管理成为未来全球企业管理的主流趋势已初露端倪。大部分企业团队，都会投入大量预算用于招聘工具，才能在激烈的人才争夺中拔得头筹。然而，真正基于海量数据，通过精准机器学习和算法，提供完整智能化人才管理解决方案的企业，在全球范围内都是凤毛麟角。

得益于开放创新的“工程师”企业文化，强大的搜索功能，和多年来海量“三库“的数据积累，百度已经成为大数据智能化人才管理方面的佼佼者和先行者，也让百度在人才流动迅速和争夺激烈的高科技行业保持强劲竞争力。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。受益于TIC团队对于相关领域顶级技术的高强度持续研发和积累，百度已在这片蓝海中取得先机。未来随着这TIC研发的智能人才管理系统不断成熟和完善，还可以应用于云端，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。

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