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图9-7 英国自由职业者的信心指数
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资料来源：ipse：《2016年第4季度自由职业者信心指数》。
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根据中国信息分类网站赶集网发布的《2014 O2O自由职业者生存状况》报告，2014年中国税前个人月收入在5001～8000元的线上到线下（Online to Offline，O2O）自由职业者最多（占34％），税前月收入高于5000元的占到68％，税前月收入超过10000元的占9％，收入普遍偏高。这个群体的平均税前月收入已达到了8312元，超过了2014年白领收入最高的上海市（平均月收入为7214元），如图9-8所示。
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图9-8 2014年自由职业者的个人税前月收入分布
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资料来源：赶集网：《2014 O2O自由职业者生存状况》。
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未来组织会越来越需要人才，而人才则不再那么需要组织。与此同时，工作报酬也将由供需关系而不是组织来进行分配，每个人的工作表现将不断被追踪、评估。
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未来，在全球工作的对流中，跨时空的工作会越来越多，越来越多的人因为互联网提供的机会而获得更多的收入和更多的工作——他们不再需要归属于某类特定的组织，所获报酬也不再受到地域的限制。在过去，印度班加罗尔顶级的IT工程师也许只有硅谷工程师薪水的1/10，但随着像Upwork、Freelancer.com这样的自由职业者工作平台的出现，突破了就业信息的不对称和地域的限制，他现在可以为美国纽约的一家公司工作，其收入可以立即上升10倍，进而达到美国硅谷工程师的薪资水平。未来，薪酬水平在全球范围内将出现一种均衡的状态。
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而传统上按照地域、行业撰写的年度薪酬报告假定的前提是某个行业的某个特定岗位，其薪酬变化比较缓慢；而当工作在全球范围内流动时，全球性的顶尖人才与效率品质俱佳的工作成果将成为雇主新的追逐目标，薪酬的结算也将更具个性化，快速变化也将成为常态。这时，传统的薪酬数据报告势必将变成一种价值并不太高的参考系统，对自由工作者及其雇主在获取/提供薪酬时所采纳的依据提供了挑战。
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案例：自由职业者工作平台的薪酬交付玩法
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根据在线支付系统贝宝（PayPal）中国的博客文章《深度探讨：人生规划的选择，跨境自由职业者》的介绍，在Upwork平台上，自由职业者除了可选择传统的固定价格的工作之外，还可选择独具特色的“时薪制”工作（Hourly Job）。自由职业者用户在工作时，可打开计时软件New Upwork Team，该软件会每10分钟自动截屏捕捉键盘活动，并发送给雇主，成为工作监督与支付报酬的依据。这就有效保障了雇佣双方的权益，使付款有据可言，避免出现纠纷。同时该软件还可以根据自由职业者用户的具体需求，对结算金额、工作量安排进行灵活调整。据悉，一些中国自由职业者在该平台上的时薪高达150美元/小时。除此之外，Upwork每个季度都会发布“最受欢迎的自由职业者技能”报告，自由职业者的报酬起伏与其个人技能和曾经雇主的美誉度息息相关。
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而在专注于平面设计的自由工作者平台99Designs上，薪酬交付的玩法则更为大胆。自由设计师们不需要事先申请项目，而是参与投标“竞赛”的方式来进行。在雇主发出竞标通知后，有意向的设计师可以上传为客户度身定制的作品，雇主可进行筛选，并与中标者直接沟通薪酬发放事宜。
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对于散布全球的自由职业者而言，其按工作任务和时间获取的报酬往往需要通过跨境收款来实现。他们最为关注的问题之一就是跨境收款的及时性和安全性，即如何在完成任务后以最实惠的方式安全高效地接收薪酬。一些支持跨境支付的平台，如电子支付领域的领先玩家美国的PayPal、中国的支付宝等，都纷纷开发了一系列产品，在商家和自由职业者之间建立联系。同时，也不乏新玩家的出现。例如，一款名为Felix的移动应用，也能够提供某些与PayPal类似的服务，能够帮助自由职业者与客户之间建立“自动转账”的关系。它能够让自由职业者按周记录他们的工作时长，然后向那些同意自动付款的客户发送“讨薪”发票。这些发票每周产生一次，如果双方存在争议，那么客户可以在48小时内取消支付薪金。(2)由于自由工作者平台及与此相关的支付平台上产生了大量实时、动态的数据，未来的薪酬数据报告很可能是由这些平台依据技能、岗位类别等而发布季度性、月度性甚至实时的薪酬报告。
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HR的未来简史 [:1704384817]
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HR的未来简史 HR认知与预测能力的飞跃：美妙的数据流动与实时分析技术
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人类的行为是否可以被预测？美国物理学院的院士艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西给出的巧妙回答是：“在人类漫长的历史中，人类的行为并不是随机的，并不是泊松分布的，而是存在一定的规则。通过对大数据的分析，可以看到人类的行为规则是基于优先级排布的问题。每个人都有自己的任务列表，而如何按照优先级排列顺序则产生了不同的影响。”(3)预测能力无不是建立在强大的数据感知和分析上的。对于人力资源管理而言，这些数据是在整合薪酬、考勤、行为数据及外部商业环境的基础上，对未来的员工行为、绩效、薪酬形成的预测分析。
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技术正以前所未有的速度向前发展，包括人工智能、移动平台、传感器、社会协作系统、人脸识别等技术，正在不断颠覆人们的生活、工作和沟通方式，同时也使得获取与人力资源相关的大数据变得更加容易，这一方面给人力资源的认知与预测能力带来了飞跃式的发展，另一方面也为未来的人力资源管理提出了诸多挑战。
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新技术带来大数据流，颠覆传统人力资源管理
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即使抱着最公正心态的招聘官难免也会带着无意识的偏好和偏见，大数据分析方法有助于消除偏见和干扰。麦肯锡在《数据分析助力HR获取精确洞察》报告中发现，首席人力资源官开始利用人才模型试图解决各种人力资源问题。随着数据收集成本越来越低，员工的调查问卷、员工的代码行为、员工的社交网络内容等都可以用来对员工的绩效、招聘、流失率进行科学客观的分析。通过计算关键需求的数据得分可以对未来的分析投资进行优先排序。
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南加州大学马歇尔商学院教授约翰·布德罗（John Boudreau）在《未来，这个世界只有四种工作模式》一文中则指出，机器人、无人车、商品化传感器、人工智能及物联网，将对劳动生态系统进行重构，使得灵活、分散、即时的劳动力足以适应快速的业务再造。分析、算法、大数据和人工智能在逐渐取代传统工作岗位的同时，在人机协作领域创造了新的工作岗位。与此同时，认知商业能够基于结构化数据提供全面的人际互动，基于对自然语言的了解和解构，组织和人才通过利用自动化技术，构想和设计更加优化的人力资源管理流程。
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