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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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HR的未来简史 对于组织而言，甄选合适的人才变得越来越重要，由于在面试中信息的不对称而导致的错误招聘，使得企业深受其害。在面试中，面试主考官不仅需要深厚的人生阅历和广博的知识积淀，还需要较强的辨谎技能。但是，仅仅依靠面试官来辨别，存在较大的主观性和误差，而大数据技术则能够大大提升面试测评的准确度。通过人脸识别技术和语义分析技术可产生大量的数据，进而加以分析，并做出准确的判断。
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按照百度百科的解释，人脸识别技术（Face Recognition Technology，FRT）是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。而人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）系统则由人脸检测、表情特征提取和表情分类组成，可检测到的情感有愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、无表情、悲伤及惊讶等。通过面部识别技术，可以精确实现毫秒级微表情捕捉。(4)
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案例：NEC的人脸识别技术
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作为人脸识别技术的先驱，日本最大的信息技术提供商NEC的人脸识别软件NeoFace现在已经被世界各国的出入境管理、公民ID管理等公共安全部门广泛采用，同时也日益成为金融、交通、教育等行业IT解决方案的重要组成部分。常见的应用场景，可以是机场安检的“对票”+“对人”，也可以是在商场进行“刷脸”支付，通过“刷脸”防止替考、助力智慧酒店识别客户身份等。
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如图9-9所示，在企业大楼中将NeoFace用于门禁系统，可准确辨认出来访者是企业员工还是访客，或者未经授权进入的陌生人。NeoFace的下一代技术将是识别人脸的表情，可以在面试、工作场景中应用，进而分析出人的情绪状态，并通过数据积累来追踪和分析人的行为。
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图9-9 人脸识别软件NeoFace识别来访者身份
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资料来源：NEC公司。
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此外，还可以通过语义分析，结合深层神经网络等机器学习算法，不断对面试过程中产生的历史信息进行数据挖掘，从而帮助人力资源管理者更好地进行决策。例如，在具体的面试过程中，可借助人工智能测谎仪，首先通过摄像头捕捉人脸上的关键点，配合非接触式传感器，对人的性别、微表情、肤质、颜色，以及局部温度、心率、语音等神经进行分析，同时结合生理的外在表现，得出对应的唯一关系，进而反推候选人的心理，探测其内心的倾向，从而准确判断候选人的契合度，降低招聘决策的风险，提升人力资源的能效。
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案例：IBM Watson的语义分析技术在人力资源中的应用
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IBM Watson是国际商业机器公司认知计算系统的杰出代表，通过自然语言处理和机器学习，能够助力决策者从大量非结构化数据中获取重要信息。在商业领域，IBM Watson能够在浩如烟海的数据中提供建模、文本分析及决策建议。例如，秘鲁最大的保险产品和服务提供商RIMAC Seguros就利用IBM Watson的语义分析技术，大大提升了工作效率。根据介绍，IBM Watson通过对政府文档进行扫描，并抽取和案件相关的条例，这一过程能减少90％的索赔处理时间。IBM Watson还能帮助保险公司确定医院的收费是否过高，判断特定区域的案件索赔性质。
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企业在进行招聘时，并非只重视一个人的学历和能力，应聘者的品格、性格、态度等因素都在考虑之列。面对大量的候选人，单靠人力很难获取精确的信息，而IBM Watson能协助组织收集候选人在网络上的言行，再配合面试时的数据综合分析，如果某些特质并不适合该岗位，就会拒绝聘用。例如，IBM Watson能够研究候选人的个性，让候选人打字给机器人，机器人会在几秒钟内出具一份完整的候选人性格报告。
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