共克时艰 | 疫情当前，建立数字化组织，提升组织响应风险能力--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

1月31日，世界卫生组织（WHO）将新型冠状病毒列为“国际关注的公共卫生紧急事件（PHEIC）“。截至2月3日24时，全国31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例20,438例，疑似病例23,214例，重症病例2,788例，累计死亡病例425例，累计治愈出院病例632例（数据来源：国家卫生健康委员会官网），治愈出院病例大幅提升，已明显高于死亡病例。疫情形势依然复杂严峻，但从全国疫情趋势图来看，新增确诊病例平缓上涨，新增疑似病例轻微上扬，除湖北省之外的新增确诊病例基本处于平稳增长，且治愈人数明显超过死亡人数。

虽然我们仍然要做好“持久战”准备，但是可以看到疫情得到控制指日可待。值此疫情高峰期，“战役”言胜尚早，但反思疫情爆发的防控措施，仍有很大的启示意义。与2003年SARS疫情相比，我们可以看到除领导有力、信息公布更加透明、资源统筹力度更大外，大数据及其应用为本次疫情追踪、诊治提供了至关重要的帮助，我们也可以从中看到企业如何借鉴短期的“新开工“模式和长期数字化组织构建的重要意义。

大数据应用极大提升了公共组织的疫情防治能力

通过梳理，我们发现此次疫情防控，数字化组织已经成为疫情防控的必要手段和急需构建的组织能力：

疫情追踪：百度地图启动各类场景提示，根据春运期间的人口流向图，并结合大数据分享和挖掘等技术，与各地新型冠状病毒发病案例基本呈正相关；通过大数据分析推送，“头条寻人”整理更新有关信息，联合各地发布寻找与确诊患者同乘交通工具的乘客；各省市联合社区，并依据通信、支付和交通系统数据对到过疫情高发区出行史和接触者进行排查，实行有效隔离，实现早发现、早隔离；
疫情预测：钟南山院士团队依托已发生的疫情大数据，已建立相关的新冠病毒预测模型，可预测4天后走势，该模型有望为疫情的防控提供参考，例如在适当时间节点限制人群迁移，提供公众防疫要点，避免超级传播者出现，降低病毒的传播率，使防控更精准到位；
信息共享：实现了更高效的医疗数据、病例资料的开放共享，调动了全国甚至全球范围的高校、科研院所、企业等各方面研究资源，例如1月11日一线病毒分类培养团队发布了新型冠状病毒基因全序列，多家企业随即响应，并在24小时内完成了开发任务；
资源协调：全国借助信息共享，本次疫情实现了更大规模的资源统筹协调，例如：（1）从1月23日开始立项到2月2日短短十天完成武汉火神山、雷神山两座传染病医院的交付，最大化调动基建、水电、医疗、市政等多个单位、数千名工人紧密配合、高度协作，并从各地调动建设材料和资源进行配合建设；（2）截至2020年2月2日，已有57支援鄂医疗队6,775名医疗队员安排在武汉市的27家定点医院，并有支医疗队1,535名医疗队员在武汉之外的10个市(数据来源：湖北省疫情防控工作新闻发布会)；（3）迅速调动全国生产单位、物流单位等资源快速实现全国日生产2,000万口罩的产能和交付；
精准复工：包括各省市因地制宜出台“精准复工”政策，各企业在理顺关键岗位及流程基础上，积极开展人力资源的”节能模式“，确保主力生产调度、保障机构率先运行，非紧迫工作岗位机动运行，也出现了陈春花教授转载的青岛某企业在线的“新开工模式”，及三在（在家上班、在群上岗、在线培训）、三补（补齐总结、补充战略思考、不足反思）、一研究（2020战略部署）、一提升（提升个人能力）。

从上述现象，我们可以清晰发现，对比2003年SARS疫情所出现的信息公开失误导致疫情周期拉长、医护人员防御不善等问题，搭建数字化组织和能力对公共组织，也包括一般企业的必要性和急迫性。并在企业“提质增效”、防御风险方面，提供了更多的抵御举措，而不至于沦入“懈怠组织“，既伤生产力、亦伤士气的尴尬境地。

数字化组织有助于提升组织效率

通过对比2003年SARS疫情各阶段周期，我们可以发现，政府部门利用通信、铁路和航空等大数据的收集，进行疫情的有效防控，并在更加及时的信息公开举措和严格控制隔离基础上，实现了防治效率的极大提升：

相比SARS 5个月的病毒确定所用时间，而本次疫情从首例到确认病毒仅用了29天；
SARS时期北京小汤山医院从疫情开始到使用历经5个月零15天，而本次疫情是为1个月零21天；
本次疫情借助大数据信息的共享，仅在病毒基因全序列公布的24小时就实现检测试剂盒的研发；
在SARS疫情阶段，我们很难进行人员流动追踪，而本次疫情借助通信、交通、手机支付等大数据，对近距离接触病例和发热门诊推介更为快速、高效。

除在本次疫情中，我们看到公共组织的大数据应用极大催生了高效的数字化组织外，我们也在安永咨询实践中发现，很多行业头部企业已很早就着手大数据的收集、分析和应用，提升人员管理效率、人才匹配效率、工作赋能等：

物业行业头部企业借助大数据分析和匹配，极大提升了人员使用效率，3年前，很多物业头部企业就开始对设备、人员、场景进行数据搜集和状态监控，例如某知名物业公司的设施设备管理系统对数十万设备运营设备进行监控，极大提升物业维修维护人员工作效率；某头部地产物业公司智慧停车系统，针对数十万个停车位进行动态监控，帮助提升停车站使用效率和管理人员配置；
地产行业头部企业针对销售人员匹配提升销售效率，例如某头部房地产企业针对销售置业顾问，分别根据客户、房型和置业顾问优劣势分析，进行客户动态接待匹配，实现了30%以上的销售成单效率提升；
远程赋能的效率提升，例如某综合集团的头部企业，根据现场工程管理人员可能遇到的各类棘手的工程实施问题，通过各类现象的知识收集，借助APP开发和智能识别，帮助现场工程管理人员解决了大部分的专业管理难题解答，实现了很好的远程赋能，降低学习和培训成本。

通过本次公共卫生事件和安永咨询实践，我们可以发现，搭建数字化组织对组织效率的提升作用显而易见，大量头部企业借助技术和系统更新契机，进行系统建设和持续优化。

数字化组织有利于应对不确定性和风险管理

本次疫情的爆发路径经历了输入性传播（即均为武汉来源的病例传播）、内源扩散性传播（聚集性疫情传播等）到无明显来源或无症状感染者，对于疫情防控压力倍增，不确定性加大，传播风险亟需上升。在当前模式下，特别是对于无明显症状的感染者，目前主要通过大数据信息化手段（交通和通信等信息），跟踪所有接触过从武汉或其他疫情严重地区回来的人，进行排查，并提供信息给疾控部门，以及进行健康管理或者医学观察，从而有利于早发现、早隔离、早治疗。

对于企业也是如此，如果我们把一个企业的人力资源管理看成病例，我们通过表现的各类数据诊断，例如对投入产出数据（人均收入/利润贡献、人均薪酬福利成本、一元人力成本产生效率）、人员状态数据（离职率、重点岗位离职率、敬业度等）以及人员结构数据（核心人才占比、前中后人员匹配）等进行诊断分析，进而判断组织肌体问题，也需要通过搭建数字化组织，在数据充分、相关关系或驱动关系清晰的基础上，找到企业组织内的动因，对症下药，优化管理机制，提升企业经营效率和效益。

但是如同各类公共组织一样，安永在企业咨询实践中发现，大数据分析及应用在业务、运营、销售等体系有超过50%大型企业组织在使用，人力资源大数据分析却投入不足，遑论人力资源预测和预警机制。如下图1所示，很多优秀企业已经走过了人力资源基础报表（数量、结构和离职率等），并借助仪表盘模式对人力资源核心数据进行图形展示，供业务和职能负责人参考，并不断积累内外部人力资源对标数据阶段，其中重点关注人均劳动生产率和人事费用率（薪酬福利总成本占核心业务数据比例，例如营业收入或销售额等）等核心数据，用于股东效率提升决策，但应用过于刚性，大部分应用人员配置和薪酬总额管理，此类描述性分析不足以支持预测性分析和动态的人力资源管理机制。

图1. 人力资源大数据分析的连续提升过程图（您所在公司处于哪个阶段？）

安永助力数字化组织建设的模型、方法和步骤

通过我们的咨询实践，我们发现大部分企业开始了部分数字化人力资源组织建设工作，例如对人员画像编码、对培训投资收益进行更细化的分析，但是尚未有企业构建清晰、全面、完备的人力资源数据分析与预测系统。

我们也不鼓励一次到位地过大投入，但作为人力资源从业人员，需要了解完整的人力资源大数据分析系统包括哪些内容。根据我们整理，我们发现六个模块和设计步骤涵盖了人力资源大数据分析的绝大部分工作内容，供有兴趣构建相应系统的集团化组织进行参考，同样亦适用于公共组织。

当然，首先需要组织具有相对明晰的业务战略和人力资源战略，包括清晰构建的人力资源组织和定位等。

图2. 安永数字化人力资源组织体系核心工作模型

针对碎片化、不一致、割裂的基础数据进行梳理。首先，根据安永咨询实践，我们发现大部分组织人力资源相关数据碎片化现象严重，招聘数据、绩效评价数据、能力评估数据、培训与评估数据、项目经验、工作经验、离职信息等分散在业务系统、人力资源系统不同职能中，很少进行持续跟踪，亟需建立一个统一的系统进行数据承载和加工分析；其次，人力资源数据完备性、精细化不足，一方面是由于数据口径、收集时点不匹配、收集维度不一致等，其中也和集团内各单位人力资源管理机制不统一导致的不可比较性有关，例如集团企业内部的绩效分类和比例不一致、职级不对应等；另一方面，我们也观察到大量企业尚未对企业内部的人才画像进行更精准化的描述，仅包含传统人口学信息（性别、年龄、学历等），能建立标准化能力模型已是很大突破，但现在的头部企业开始尝试从业务、运营等工作经验或项目经验对涉及人才进行画像，刻画成功标杆的更精准、更精细化的定位描述，进而为人才匹配、晋升、轮岗等提供依据，因此大数据分析需要建立持续且可靠的数据基础；最后，与财务及运营数据割裂亟待整合，有些企业因为公司政治或者历史业绩因素，不能将多个来源、系统和部门的数据结合起来，因此造成数据孤岛，难以支撑与业绩的驱动链接，进而弱化了人力资源数据效力，不足以支撑公司高层对人力资源大数据分析与预测系统的投入决策，因此必须借助技术变革和组织变革，塑造组织内部关系，或者可以借助EHR信息更新或者一些嫁接于系统上的数据中介仓转换进行汇集、分析；
建经营业绩导向的测量地图，根据我们的咨询实践，大部分人力资源规划无法落地的核心是缺乏两个内容，一个方面是缺乏经营业绩导向的战略地图，因此无法描述各项目、行为、举措的优化对战略或经营业绩的影响，进而无法衡量贡献及规划实施落地情况；另一个方面，人力资源规划举措大而全，无法有效链接关键核心行为价值树，因此根据内部核心发展问题与战略链接的测量地图成为有效设计人力资源大数据分析体系基础模块；

图3. 销售过程测量地图示例
建立系统、有机的人力资源指标体系，通过完善的人力资源四个维度，包括投入产出类、投入类、能力类和风险类四个层面，并借助第一个模块梳理的关键业绩维度，对非结构化数据进行指标及数据结构化，并依托对“核心人员画像”的底层数据梳理、规范化、编码，构建更完备的数据基础，进而形成一家企业的完备、系统、有机的人力资源指标体系；此外，如果历史数据完整，可以对相应问题树上的测量地图进行相关性分析，进而了解相应指标效度，有利于精简、完善指标体系；

图4 人力资源指标体系示例
根据用户群体需求重点进行指标体系分类报表和仪表盘呈现，对数据进行图形展示，并依托内外部数据对标进行预警并实现仪表盘呈现，但规避仪表盘使用越来越多，致使只有专业人士才能看懂，在条件允许下，可以借助安永“微服务开发架构“和相关仪表指标重构（依托权重进行核心指标再设计，综合数个指标状态），进而帮助更加有效地呈现所关注指标状态，类似于汽车仪表盘，仅对不同用户群体呈现最核心、关键的数据呈现；
形成针对性的用户权限和管控体系，对于底层数据、应用层面、报警响应机制等层面进行系统化梳理，并针对集团高管、各业务负责人、职能负责人、HR体系各级负责人，根据风险要求和战略发展等要求进行分类梳理，在保证数据安全的基础上，帮助不同层级用户设定合理的修订、应用、备份等权限，形成一个持续改善的管理体系；
探索构建个性化的定制人力资源大数据预测系统，对于任何一个组织形成非常完备的人力资源各类应对机制是很耗时、耗力且非必要的，但是针对测量地图中已经明晰的核心关键议题对应的解决路径和策略，可以根据行业实践、历史积累，不断丰富应对策略知识库，并根据不同示警机制下的问题解决关键路径，通过第二个模块相关性分析数据，在条件允许的前提下，如果在组织内部已经积累了一定数据的实验组和对照组进行研究和动因分析路径，可以进行有针对性的解决方案启示和举措；此外，也可以根据行业实践等给出一般性的路径选择。