e成科技梁星暉:AI讓人才戰(zhàn)略落地

2018年8月，前合益集團(tuán)（Hay Group）大中華區(qū)咨詢業(yè)務(wù)總裁梁星暉正式告別了耕耘15年之久的咨詢行業(yè)，宣布加入2013年成立的人力資源科技公司e成科技擔(dān)任總裁。

從咨詢行業(yè)到科技行業(yè)，從歷史悠久的全球頂尖咨詢公司到成立僅數(shù)年的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，梁星暉的轉(zhuǎn)型不可謂不大。然而細(xì)究其底層邏輯就會(huì)發(fā)現(xiàn)，梁星暉并未離開(kāi)一直以來(lái)的陣地，他始終都在做自己認(rèn)定的那件“人生大事”：幫企業(yè)跨越戰(zhàn)略落地的“最后一公里”。

“任何一個(gè)企業(yè)戰(zhàn)略要落地，‘最后一公里往往不是組織架構(gòu)，不是制度流程，而是人。”過(guò)去十幾年，梁星暉一直在以咨詢專家的身份幫企業(yè)通過(guò)人才戰(zhàn)略的落地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的落地，具體而言就是通過(guò)更好地吸引人、選拔人、組織人、激勵(lì)人，最終化戰(zhàn)略為行動(dòng)。選擇加入e成，核心原因之一是梁星暉認(rèn)為，傳統(tǒng)咨詢公司提供的解決方案并不完美，而目前出現(xiàn)了能讓這一使命實(shí)現(xiàn)得更加徹底的工具——人工智能。在梁星暉看來(lái)，在管理向人回歸與以AI為代表的技術(shù)日趨成熟兩大趨勢(shì)的共同作用下，人力資源管理正在迎來(lái)有史以來(lái)最好的變革時(shí)點(diǎn)。

對(duì)于在算法領(lǐng)域?qū)嵙π酆瘛恼衅笜I(yè)務(wù)切入的e成來(lái)說(shuō)，梁星暉的加入意味著公司的一次戰(zhàn)略躍遷，AI咨詢成為e成在AI招聘、智慧人力之外的另一大核心業(yè)務(wù)板塊，e成布局的人力資源服務(wù)生態(tài)版圖至此趨于完整。

困境：人才管理戰(zhàn)略落地難

《中歐商業(yè)評(píng)論》（以下簡(jiǎn)稱CBR）：哪些原因讓你選擇離開(kāi)合益集團(tuán)，加盟了仍處于創(chuàng)業(yè)期的e成科技？

梁星暉：離開(kāi)合益最主要的原因是，在中國(guó)經(jīng)過(guò)二十年左右的發(fā)展，傳統(tǒng)咨詢行業(yè)正在遭遇空前的挑戰(zhàn)，甚至可以說(shuō)面臨生存的危機(jī)。

第一，國(guó)內(nèi)企業(yè)成長(zhǎng)非?？欤芏嘀懈邔庸芾碚邔?duì)傳統(tǒng)咨詢相關(guān)的經(jīng)典理論、方法已經(jīng)非常熟悉，咨詢賣(mài)理論、賣(mài)模型、賣(mài)工具的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去。當(dāng)企業(yè)或客戶的成長(zhǎng)速度超過(guò)了咨詢公司及咨詢顧問(wèn)，行業(yè)的價(jià)值就會(huì)大打折扣，可以說(shuō)傳統(tǒng)咨詢正在從黃金時(shí)代進(jìn)入白銀時(shí)代甚至青銅時(shí)代。

第二，從商業(yè)模式的角度看，傳統(tǒng)咨詢?nèi)狈Τ砷L(zhǎng)性。一家咨詢公司的業(yè)務(wù)規(guī)模與其擁有多少位高質(zhì)量的合伙人有很大關(guān)系，天花板明顯。大批咨詢顧問(wèn)正在從咨詢行業(yè)流失到從前的企業(yè)客戶中，行業(yè)流失率每年都在20%以上。一方面行業(yè)高度依賴人才；另一方面行業(yè)人才正在加速失去，挑戰(zhàn)倍增。

第三，咨詢行業(yè)的業(yè)務(wù)載體是項(xiàng)目而非產(chǎn)品，一個(gè)項(xiàng)目結(jié)束往往意味著要去尋找新的項(xiàng)目，針對(duì)同一個(gè)客戶的連續(xù)銷售充滿不確定性。極端點(diǎn)講，咨詢行業(yè)每個(gè)新的財(cái)年都從清零開(kāi)始。

促使我離開(kāi)合益加入e成的另一個(gè)主要原因是，近些年AI正在各個(gè)行業(yè)得到廣泛運(yùn)用，我常常思考，如果與AI相結(jié)合，咨詢的短板是否可以得到彌補(bǔ)？

比如，AI能夠取代相當(dāng)數(shù)量的人工服務(wù)，使傳統(tǒng)咨詢依靠人海戰(zhàn)術(shù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的模式得到改觀。再如，一旦AI學(xué)習(xí)到優(yōu)秀的咨詢方法和經(jīng)驗(yàn)，加上不斷迭代的算法，也許能提供可以與優(yōu)秀咨詢顧問(wèn)相媲美的高質(zhì)量解決方案。甚至AI也許可以將復(fù)雜的咨詢服務(wù)變得標(biāo)準(zhǔn)化、可重復(fù)使用，未來(lái)就能打破咨詢行業(yè)的規(guī)模天花板，讓咨詢向標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的方向不斷演進(jìn)。e成在AI領(lǐng)域的積累和耕耘使這些成為可能。

CBR：“AI+咨詢”在行業(yè)內(nèi)已經(jīng)有相關(guān)應(yīng)用了嗎？

梁星暉：在全球咨詢行業(yè)，目前幾乎還看不到AI與咨詢結(jié)合的先例。近些年國(guó)內(nèi)出現(xiàn)了將AI應(yīng)用于人力資源管理的嘗試，很多企業(yè)不約而同地選擇“招聘”作為切入點(diǎn)，一是因?yàn)檎衅甘且粋€(gè)普遍痛點(diǎn)，二是在技術(shù)上也相對(duì)容易切入。通常的做法是，基于崗位說(shuō)明書(shū)和個(gè)人簡(jiǎn)歷，通過(guò)算法進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)人崗匹配精準(zhǔn)度的提升。

但AI與招聘的簡(jiǎn)單結(jié)合還不能說(shuō)是AI與咨詢的結(jié)合。傳統(tǒng)招聘只是“招到人”，即撮合人和企業(yè)。要做到真正“招對(duì)人”，尤其是圍繞企業(yè)的戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、發(fā)展需求等招對(duì)人，把招聘尤其是獵頭服務(wù)提高到咨詢解決方案的高度，即便是市場(chǎng)上領(lǐng)先的國(guó)際獵頭公司，離此目標(biāo)也還有較大的差距。

e成科技的目標(biāo)是成為一個(gè)幫助企業(yè)人才戰(zhàn)略落地的AI平臺(tái)，不僅要將傳統(tǒng)的AI招聘提升到咨詢解決方案的層面上，同時(shí)會(huì)介入到更豐富的人力資源咨詢場(chǎng)景中。

CBR：從咨詢角度看，與企業(yè)人才戰(zhàn)略落地相關(guān)的典型場(chǎng)景是怎樣的？

梁星暉：讓企業(yè)始終擁有能夠匹配其最新戰(zhàn)略訴求與業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)的人才隊(duì)伍，是企業(yè)人才戰(zhàn)略落地的最大場(chǎng)景，也是最大難點(diǎn)。從嚴(yán)格意義上講，任何一家企業(yè)都永遠(yuǎn)處在現(xiàn)有人才隊(duì)伍與新的戰(zhàn)略訴求和業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)不匹配的挑戰(zhàn)性狀態(tài)。如何使現(xiàn)有人才擁有成長(zhǎng)的意愿，不斷追趕組織發(fā)展的要求，是企業(yè)要面對(duì)的永恒課題。

針對(duì)這一課題，傳統(tǒng)咨詢給出的經(jīng)典解決方案是：圍繞企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)和業(yè)務(wù)要求，構(gòu)建一套擁有牽引性、領(lǐng)先性的能力素質(zhì)模型，基于此進(jìn)行人才盤(pán)點(diǎn)、繪制人才地圖，揭示既有人才隊(duì)伍與新的素質(zhì)模型之間的差距，從而引領(lǐng)、激發(fā)現(xiàn)有人才隊(duì)伍去追趕并彌合這種差距，達(dá)到組織不斷成長(zhǎng)的目標(biāo)。

盡管邏輯上非常美好，但這套方法實(shí)施起來(lái)效果往往不盡如人意。

一方面，理想的核心能力或者說(shuō)能力素質(zhì)模型，通常是從邏輯上或者是從優(yōu)秀標(biāo)桿身上進(jìn)行的萃取和總結(jié)，常常脫離組織實(shí)際的人員狀況。比如優(yōu)秀分子之所以展現(xiàn)出優(yōu)秀的素質(zhì)、達(dá)成高績(jī)效，究竟是哪些因素共同作用的結(jié)果？這些因素如何相互作用？傳統(tǒng)素質(zhì)模型很難解釋。廣大組織成員只能吃力地去學(xué)習(xí)一些概念性的能力或素質(zhì)，導(dǎo)致素質(zhì)模型很難真正落地，常常變成放在企業(yè)“藏經(jīng)閣”里或掛在墻上的“寶典”。

另一方面，組織存在巨大的慣性。很多時(shí)候，樹(shù)立能力目標(biāo)、要求大家學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)做法是一種自外向內(nèi)的簡(jiǎn)單粗暴的要求，沒(méi)有事先洞察組織內(nèi)個(gè)體內(nèi)心的抗拒、困惑、不支持，等等，很難真正激發(fā)員工自我成長(zhǎng)的意愿，員工是一種被動(dòng)的學(xué)習(xí)，背后是對(duì)人性的忽視。

破局：“鐵三角”為支撐，畫(huà)像為切入點(diǎn)

CBR：AI的運(yùn)用能為解決傳統(tǒng)咨詢方案在人才戰(zhàn)略落地方面遭遇的挑戰(zhàn)提供怎樣的幫助？

梁星暉：總的來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)人力資源戰(zhàn)略落地難通常包括識(shí)別難、配置難、塑造難、激發(fā)難、規(guī)劃難等主要障礙，追溯原因都是難以真正深入地實(shí)現(xiàn)對(duì)每一個(gè)人的洞察。

AI則讓實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)成為可能。比如前面提到，傳統(tǒng)素質(zhì)模型沒(méi)法解釋優(yōu)秀分子行為背后的因素是如何共同作用的，借助AI我們可以對(duì)優(yōu)秀分子的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析，在專家知識(shí)的引導(dǎo)之下構(gòu)建算法模型，通過(guò)模型的不斷調(diào)優(yōu)和升級(jí)，逼近并超越傳統(tǒng)線下顧問(wèn)對(duì)人的觀察，最終揭示出一個(gè)人身上眾多數(shù)據(jù)維度之間的深刻聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)從“知其所以然”向“知其何以然”的跨越。

CBR：要實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，前提必須有海量的數(shù)據(jù)？

梁星暉：是的，這也是為什么僅僅有AI還不夠。e成科技提出了“專家+AI+數(shù)據(jù)”的三駕馬車模式，三者各自扮演著不同的角色。

運(yùn)用AI，往往要專家先行，因?yàn)锳I不可能平地起高樓，它需要向?qū)＜覍W(xué)習(xí)人力資源管理方面的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、法則等，就像AlphaGo首先要學(xué)習(xí)大量的圍棋棋譜。在專家支持下形成算法模型后，需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木珳?zhǔn)度、合理性和可解釋性，數(shù)據(jù)量越大，越可能接近或者超越專家的經(jīng)驗(yàn)法則。

三者形成了一個(gè)鐵三角，只是在不同的階段發(fā)揮的作用各有主次。未來(lái)的壁壘其實(shí)不在于算法，擁有多少專家和擁有多少數(shù)據(jù)將成為巨大的區(qū)分點(diǎn)。這個(gè)“鐵三角”讓我們可以對(duì)組織人才進(jìn)行整體和個(gè)體層面的洞察，當(dāng)前的具體手段是為每一個(gè)個(gè)體提供畫(huà)像，通過(guò)揭示其過(guò)去的相關(guān)行為軌跡，把握每個(gè)人身上一些本質(zhì)性的東西。

CBR：所謂“畫(huà)像”，主要是從哪些維度進(jìn)行刻畫(huà)？

梁星暉：通常來(lái)講，一個(gè)好的畫(huà)像需要收集幾十個(gè)甚至上百個(gè)數(shù)據(jù)字段。一是一些靜態(tài)的自然數(shù)據(jù)，比如出生時(shí)間、出生地、性別，等等；二是教育經(jīng)歷，包括正規(guī)教育和社會(huì)教育，能夠揭示出一個(gè)人的興趣、知識(shí)的寬度和深度，等等；三是職業(yè)生涯相關(guān)數(shù)據(jù)，比如一個(gè)人是沿著固定路徑發(fā)展還是在不停跨界，是在持續(xù)升遷還是在某一職級(jí)上徘徊，等等；四是性格、品質(zhì)、動(dòng)機(jī)等冰山素質(zhì)模型水面以下的數(shù)據(jù)。

AI技術(shù)要想在人力資源管理等場(chǎng)景發(fā)揮巨大作用，一個(gè)比較突出的技術(shù)瓶頸就是如何又快、又好、又準(zhǔn)確、又安全地獲取高質(zhì)量的海量數(shù)據(jù)，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)要么不全，要么顆粒度不夠，還有保密性等問(wèn)題。如果說(shuō)整個(gè)鐵三角有一個(gè)角相對(duì)偏軟的話，其實(shí)就是數(shù)據(jù)。

目前，市場(chǎng)上數(shù)據(jù)主要來(lái)自崗位說(shuō)明書(shū)、海量簡(jiǎn)歷以及合作對(duì)象的相關(guān)數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)往往偏于冰山以上，冰山以下的數(shù)據(jù)很少，數(shù)據(jù)的豐富性和完整性是有問(wèn)題的。所以e成一直強(qiáng)調(diào)開(kāi)發(fā)各種各樣的機(jī)器人，比如面試機(jī)器人、訪談機(jī)器人，通過(guò)機(jī)器與人直接交流，獲得第一手?jǐn)?shù)據(jù)。我們也會(huì)使用問(wèn)卷調(diào)研、測(cè)評(píng)、背景調(diào)查等傳統(tǒng)手段獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。此外，最有價(jià)值的數(shù)據(jù)還包括現(xiàn)場(chǎng)的、即時(shí)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，每個(gè)企業(yè)每天都在發(fā)生大量人與人互動(dòng)的管理場(chǎng)景，產(chǎn)生著大量的個(gè)體行為數(shù)據(jù)、心理數(shù)據(jù)、團(tuán)隊(duì)互動(dòng)模式數(shù)據(jù)，如果未來(lái)有成熟的技術(shù)可以捕捉這些數(shù)據(jù)，AI的威力將得到極大的釋放，顧問(wèn)的能力也將得到幾何倍數(shù)的放大。

CBR：在e成科技提出的“一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)（畫(huà)像）+兩個(gè)引擎（個(gè)性化推薦+機(jī)器人）”的人力資源服務(wù)架構(gòu)中，畫(huà)像處于重要位置，目前有怎樣的應(yīng)用？

梁星暉：在e成的起步階段，主要還是對(duì)JD（崗位說(shuō)明書(shū)）與CV（個(gè)人履歷）進(jìn)行匹配，通過(guò)算法提高匹配的精準(zhǔn)度。最近幾年，e成已經(jīng)把AI招聘提升到了基于畫(huà)像的精準(zhǔn)招聘層面，也就是從“招到人”向“招對(duì)人”轉(zhuǎn)變。

具體來(lái)說(shuō)，e成通過(guò)算法，將招聘崗位上一些優(yōu)秀任職者的畫(huà)像聚類成一個(gè)崗位畫(huà)像，刻畫(huà)某個(gè)崗位所需要的能力、素質(zhì)、成長(zhǎng)性特質(zhì)以及一些規(guī)律性的東西，保證較高的準(zhǔn)確性和參考性。與崗位畫(huà)像相比，傳統(tǒng)的崗位說(shuō)明書(shū)對(duì)崗位所需能力素質(zhì)的描述是不精準(zhǔn)的，往往只是認(rèn)證資格要求、學(xué)歷、經(jīng)驗(yàn)等冰山上面的東西。拿著崗位說(shuō)明書(shū)去與求職者美化過(guò)的個(gè)人簡(jiǎn)歷匹配，是拿兩個(gè)本身就不精準(zhǔn)的東西進(jìn)行匹配，只有將描述精準(zhǔn)的崗位畫(huà)像與候選人的人才畫(huà)像進(jìn)行匹配才有意義。

而要形成精準(zhǔn)的崗位畫(huà)像，要求我們必須對(duì)企業(yè)進(jìn)行深入了解，熟悉它的商業(yè)模式、戰(zhàn)略要求、使命等，也就意味著要從普通的AI招聘上升到咨詢。

未來(lái)：CEO的第四張財(cái)務(wù)報(bào)表

CBR：你曾經(jīng)提出，國(guó)內(nèi)企業(yè)正在迎來(lái)釋放管理紅利的時(shí)點(diǎn)，管理越來(lái)越向人回歸。近二三十年來(lái)，人與組織的關(guān)系發(fā)生了怎樣的變化？

梁星暉：人與組織的關(guān)系變化大致可以劃分為三個(gè)階段，人在與組織的博弈過(guò)程中呈現(xiàn)出“非人”“半人”“全人”三種狀態(tài)。

第一個(gè)階段，人完全服從于崗位或者說(shuō)事情的要求，人處在一個(gè)被崗位“冒名取代”的狀態(tài)，在與組織的關(guān)系中處于絕對(duì)的弱勢(shì)地位。

第二個(gè)階段，組織開(kāi)始實(shí)施戰(zhàn)略性的人力資源管理，人開(kāi)始被視為企業(yè)戰(zhàn)略能否成功、業(yè)務(wù)目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵因素之一，人的能動(dòng)性、成長(zhǎng)性等得到了一定程度的重視，但企業(yè)仍會(huì)依據(jù)戰(zhàn)略要求裁減人，人仍被視為工具。

第三個(gè)階段，企業(yè)尊重每個(gè)人的個(gè)性、才華和激情，“一人一策”，大規(guī)模定制化地使用人、培養(yǎng)人、激發(fā)人，人領(lǐng)先于戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)和組織，是一個(gè)完整的人。這不是一個(gè)可以一蹴而就的目標(biāo)，但正日益成為現(xiàn)實(shí)，在一些內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)化、平臺(tái)化的組織可能率先實(shí)現(xiàn)。

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)的到來(lái)，人力資源管理正在迎來(lái)一個(gè)有史以來(lái)最好的時(shí)點(diǎn)。一方面，企業(yè)越來(lái)越意識(shí)到要將員工視為一個(gè)獨(dú)特完整的個(gè)體，人日漸居于管理的中心位置；另一方面，AI等技術(shù)的成熟使企業(yè)觀察、了解、激發(fā)每一個(gè)員工成為可能。

CBR：從國(guó)內(nèi)企業(yè)目前的狀況來(lái)看，它們大多處在哪個(gè)階段？

梁星暉：大部分企業(yè)仍在從第一階段向第二階段邁進(jìn)，其實(shí)到達(dá)第二階段已經(jīng)很不容易，一個(gè)企業(yè)能夠根據(jù)戰(zhàn)略的變化動(dòng)態(tài)裁減人才隊(duì)伍，讓組織的戰(zhàn)斗力始終能跟得上新的戰(zhàn)略要求，已經(jīng)很了不起。

過(guò)去二三十年，中國(guó)很多本土企業(yè)仍在構(gòu)建管理基礎(chǔ)，連扎實(shí)的崗位體系、薪酬體系和績(jī)效管理體系都不具備，在分享了國(guó)家的政策紅利、市場(chǎng)紅利、人口紅利之后，它們現(xiàn)在面臨回來(lái)補(bǔ)課的過(guò)程，同時(shí)要向第二階段邁進(jìn)，就在此時(shí)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)又呼嘯而至，它們又面臨第三階段的要求。所以對(duì)很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，它們處在三個(gè)階段并進(jìn)演化、要求疊加的階段，挑戰(zhàn)非常大。

CBR：e成在做的事情就是在幫企業(yè)向第三階段邁進(jìn)？

梁星暉：是的。在缺乏AI技術(shù)和大數(shù)據(jù)的情況下，僅僅依靠傳統(tǒng)的手段，沒(méi)辦法做到對(duì)每個(gè)人的人性進(jìn)行深刻的洞察，沒(méi)法對(duì)人進(jìn)行精準(zhǔn)的培養(yǎng)和激發(fā)，因此即便是合益這種同時(shí)擁有洞察組織、洞察崗位、洞察人的能力的公司，也無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)第三階段的目標(biāo)。

有了AI之后，可以基于戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)的要求，對(duì)企業(yè)的核心崗位和所需人才進(jìn)行精準(zhǔn)的分析和預(yù)測(cè)，對(duì)公司、部門(mén)甚至每個(gè)人的人力資源回報(bào)率進(jìn)行精準(zhǔn)的測(cè)算。我們的目標(biāo)是為企業(yè)CEO打造第四張財(cái)務(wù)報(bào)表，比如知道哪些人是凈資產(chǎn)、哪些人是負(fù)債，哪些人是死庫(kù)存，隨時(shí)隨地都能了解企業(yè)人力資源在核心能力上的分布狀況和成長(zhǎng)狀況。