探索数据赋能人力资源管理的具体场景，并根据法律法规进行合规要求分析。
作者：李志勇、张龙
“数据要素×”不仅是管理方式变革，更是管理思维的革命。所有管理工作都可以用数据要素思维重做一遍或几遍，人力资源管理也当如是。数据时代与智本时代重叠，人力资源在生产要素价值贡献及企业竞争力成因中的占比逐渐扩大，对提升企业效益而言，数据赋能人力资源管理的作用最为直接。然而，基于劳动关系中雇主对劳动者的支配性，在历史角度观察，数据对人力资源管理的赋能更具伦理性和公法关注性，合规要求更高，违规处罚也更加严厉。例如，某企业通过考勤机、微信等工具收集员工行为数据，侵犯隐私被起诉，又例如某企业在面试时使用AI捕捉员工眼球活动，进行心理测试，被处以相当于该公司营业额一定比例的罚款。并且，日前风靡网络社群的年轻一代“整顿职场”思潮凸显了新职场中劳动者尊重、职场和谐的重要意义。数据赋能人力资源管理更多涉及个人信息保护等涉及员工人格尊严和情绪发展事项，如处理不当，对企业和谐发展为害甚烈。在此情况下，探索数据赋能人力资源管理的具体场景，并根据法律法规进行场景合规分析，对于关注数据赋能，喜欢思考的企业家而言，具有一定意义。
一、历史观察——“相爱相杀”的
数据赋能与人力资源管理
有意思的是，最早的数据赋能就是人力资源管理的一项带血的提效措施。早于20世纪初，弗雷德里克·温斯洛·泰勒（Frederick Winslow Taylor）发表了《科学管理原理》一文，首次将数据分析方法系统化地引入生产管理，但不是管机器，而是管人。他通过工时研究量化工人操作效率，测量工人动作耗时与负荷频率，根据数据结果优化工作流程，采用秒表计时、动作分解、数据记录等实证方法，建立标准化工作定额，为现代绩效管理奠定基础。
但是，在极大提升生产效率的同时，这种提效方式产生了强烈的伦理冲突，一方面，由此产生了经典电影《摩登时代》，工厂老板从办公室里时刻监视每个员工的举动，直接调快生产线的运转速度，把人逼到极限，引致文化反思；另外，这个数据赋能人力资源管理也可能是20世纪初世界范围内红色革命的动因之一。可以说数据赋能人力资源管理改变了企业管理，也改变了世界和人类命运，该说法并不为过。
1927-1937年，埃尔顿·梅奥（Elton Mayo）进行霍桑试验，通过对比实验组与对照组的数据，揭示了“非正式组织”对绩效的影响，推动管理从“机械效率”转向“人性化分析”的转变。并且，结合马斯洛需求层次理论，推动了数据分析管理对“软性数据”（如劳工满意度）的采集分析。
上世纪80年代始，雅克·菲茨恩兹（Jac Fitz-enz）等人整合财务指标与HR数据，将数据赋能从生产组织、人事管理推进到战略性人力资本分析体系。
由上得知，数据分析科学产生于人力资源管理，但人力资源管理中的数据采集、数据分析、数据输出一直伴随着与人格权及人性的冲突，借助其伦理色彩严重冲击人类社会，值得从政治、伦理、法律、管理等多方面关注。
员工数量不足与人员冗员均会降低企业效益。工作岗位与员工的匹配，原本是由管理人员根据经验判断。借助数据赋能员工需求测定的尝试，主要依托ARIMA（自回归整合移动平均模型），开展数据建模以预测需求。具体而言，即基于历史销售、产能、研发投入等数据，构建人力需求预测模型（如时间序列分析、机器学习），从而动态调整招聘与培训计划。除建模之外，还需采取匹配措施，以提升ROHC。这些措施包括结构优化、效能提升和更有效的激励机制。此举将实现淘汰低效岗位，增加高价值岗位（如AI算法工程师）的占比；通过数字化工具（如AI面试、自动化培训平台）缩短招聘周期，降低人均培训成本；通过股权激励、项目分红等绑定核心人才，降低人才流失率。
（二）培训效果评估，“主观评价”跃进到“数据画像”
大数据赋能所产生的价值贡献主要体现于以下两个方面：一是精准匹配。某企业通过对讲师授课课堂录音的文本内容加以分析，成功识别出“案例教学型”讲师，使得课程匹配率提升了40%；二是实时优化。某讯企业通过对学员课堂注意力曲线进行监测，在调整教学节奏后，学员的知识留存率提升了35%。大数据赋能的技术措施主要依托HuggingFace Transformers（BERT）、spaCy（NLP基础库）及教育专用数据集Kaggle的Student Feedback Dataset，通过对《课程评价表》、在线论坛、社交媒体、课堂录音/视频等内容进行分析，监测学员的心理状态，获得员工培训中受训员工的心理数据，进而据此判断培训效果。通过大数据赋能措施，企业可实现从“被动响应薪酬问题”到“主动预防人才风险”的转型。以热力图分析为例，该措施是薪酬差距可视化的重要技术之一，这种色彩编码的矩阵式展示方式，能够直观呈现不同部门、职级间的薪酬分布状况，帮助管理者快速识别异常值和高差距区域。再如人工智能技术，该技术在薪酬差距分析中的应用正逐步深入。在薪酬领域，AI技术能够处理更大规模、更细颗粒度的薪酬数据，识别传统方法难以发现的微妙模式和非线性关系。例如，通过机器学习算法，可以分析薪酬差距与员工绩效、离职率等关键指标之间的复杂关联，超越简单的相关分析，揭示更深层的因果关系。人工智能还可以帮助预测不同薪酬调整方案的可能效果，支持企业做出更科学的决策。通过数据分析模型（如生存分析、机器学习算法），企业可提前识别高离职风险的员工。如某AI公司通过员工通信等数据，分析整合员工绩效波动、职业发展诉求等12项指标，从而提前120天预测技术岗员工的离职风险。在此基础上，企业可根据情况采取即时干预机制，在关键时间节点（如绩效发布、项目里程碑）触发个性化激励措施，通过灵活激励手段降低员工离职的可能性。技术实施路径为：构建动态预警系统，通过设计差异化阈值，使关键岗位灵敏度提高30%，避免漏判高价值员工；采用可视化工具，通过交互式仪表盘（如FineBI）定位“高稀缺性+高离职风险”的人才，利用气泡图直观展示岗位替代成本。
根据上述大数据赋能人力资源管理的场景分析，笔者认为：结合相关场景及目前可知的技术措施，基础法律法规层面呈现“民法典为基，三法协同”的治理特征：
大数据赋能人力资源管理具有强烈的伦理性，与公民个人权利关系尤为密切，因此《中华人民共和国民法典》（下称《民法典》）应为法律框架基础，具体为《民法典》人格权编第六章第一千零三十二条至一千零三十九条。
1.《中华人民共和国网络安全法》（下称《网络安全法》）的基础性制度设计《网络安全法》确立了网络空间主权原则，要求境内网络运营者履行网络安全等级保护义务。2.《中华人民共和国数据安全法》（下称《数据安全法》）的分类分级与跨境监管该法以数据分类分级保护制度为核心，要求数据处理者建立全流程安全管理制度，包括技术防护、教育培训和专人负责机制。3.《中华人民共和国个人信息保护法》（下称《个保法》）的权益保障与场景化规则该法构建了以“告知-知情-同意”为核心的个人信息处理规则体系，豁免了人力资源管理所必需的单独同意要求，但需明确告知员工信息处理范围。针对敏感个人信息（如生物识别、医疗健康、未成年人信息等），要求处理者取得个人书面单独同意，并评估必要性及保护措施。上述法律通过《中华人民共和国网络数据安全管理条例》（下称《数据安全条例》）等配套法规进一步细化衔接。例如，将三法中的“数据处理者”概念统一为“网络数据处理者”，强化其主体责任；同时针对生成式AI训练数据、自动化工具采集等新场景增设安全管理要求。
发布时间：2025.07.17
来源：
浏览量：42
