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近年来,在深化国有企业改革、推动高质量发展的宏观背景下,建设一支政治过硬、专业精湛、结构合理的干部队伍,已成为国有企业提升核心竞争力的关键。
分子公司领导班子配备
从“经验判断”到“科学建模”
领导班子是国有企业改革发展的“火车头”。其配备绝非简单的人员填补,而是一项关乎战略落地的系统性工程,需要综合考虑年龄梯次、专业互补、性格特质、任期规划等多重因素,实现“ 1+1>2 ”的整体效能提升。
用友BIP人力云通过领导班子画像,助力管理决策
1.数据基石:构建全景化干部数字档案与标签体系。系统的有效性建立在数据的完整性与准确性之上。用友BIP人力云通过联动人事信息、考核结果、培训记录、测评报告、业绩数据等多源信息,为每位干部建立动态更新的“数字孪生”档案。并通过构建多维度的“干部标签”体系,如:基础信息标签(年龄、学历、专业背景、政治面貌)、能力标签(战略思维、经营决策、创新能力、风险驾驭)、经历标签(基层经历、多岗位锻炼、重大项目经验)、特质标签(决策风格、协作倾向)等,实现干部特征的颗粒化与标准化描述。
2.现状洞察:生成精准的“班子画像”与“干部画像”。针对现有领导班子,用友BIP人力云可一键生成“班子画像”,以直观的图表呈现其年龄结构分布图、学历与专业背景雷达图、剩余任期预警图、能力素质分析图等。同时,为班子每位成员生成深度“干部画像”,清晰展示其优势特长、成长轨迹、业绩表现及综合评价。用友 YonGPT 可将“班子画像”与公司战略发展需求进行比对,快速诊断出现有班子在结构、能力上与未来发展要求的差距并给出优化建议。
3.模拟推演:进行智能化的“班子模拟配备”与效果预估。当需要增补或调整班子成员时,用友BIP人力云进入“模拟配备”模式。决策者可根据岗位要求(如:需要补充分管技术的副总),设定筛选条件(如:年龄范围、专业方向、最低任职年限等)。系统从全集团干部库中自动初筛出符合条件的候选人。关键步骤在于,决策者可将不同候选人“放入”模拟班子,系统即刻生成新的“模拟班子画像”,并与“理想班子画像”或调整前的画像进行多维度对比。并基于历史数据和模型算法,预警可能出现的结构性问题(如:新组合导致平均年龄骤升、专业过于同质化),为决策提供量化参考。
4.决策支持:形成综合研判报告。系统整合班子现状分析、候选人对比、多套模拟方案优劣对比等,形成一份图文并茂、数据翔实的《领导班子配备综合分析研判报告》,将决策依据从“模糊感觉”转变为“清晰数据”。
该公司原总经理到龄退休,需新任用总经理并同步优化班子结构。原有班子5人,平均年龄52岁,专业集中在工程建设和财务管理,缺乏精通资本运作和智慧交通业态的成员。
一次“数据驱动”的班子重组实验
1.诊断先行:系统生成的“班子画像”显示,年龄结构老化、专业结构单一、面向数字化转型的领导力储备不足是三大突出问题。
2.智能筛选:集团设定新总经理需具备“复合型经营管理经验”和“改革创新意识”等核心标签,副总经理需侧重“资本运营”或“数字化”背景。系统从集团 300余名中层正职及以上干部中,初步筛选出 15 名候选人。
3.模拟推演:组织部门将 3 位总经理候选人和 4 位专业领域副总候选人,组合成多套模拟方案。用友BIP人力云逐一进行“班子模拟配备”分析。其中一套方案:搭配一位 45 岁、具有金融背景和多元化企业经验的总经理,并提拔一位38岁、主导过智慧交通项目的博士为副总。新班子画像显示:平均年龄降至 47岁,专业覆盖度从 67%提升至 92%,数字化转型准备度评分从“中”跃升至“高”。系统同时提示,该组合需关注年轻干部驾驭复杂局面的经验辅导。
4.决策与效果:集团党委会依据系统提供的多维度对比数据和风险提示,最终采纳了上述方案。新任班子在组建后一年内,成功推动了公司旗下资产的证券化试点,并立项了全省首个“车路协同”智慧高速示范项目,战略推进力度明显增强。
部门正副职干部选拔
从“以人找岗”到“以岗找人”
干部选拔的核心在于“人岗相适、人事相宜”。数智化系统将岗位要求标准化、人才能力量化,通过智能算法实现高精度匹配,极大提升选拔效率与公信力。
用友BIP人力云智能人才发现精准推荐干部人选
1.岗位标准化:构建岗位胜任力模型。这是“以岗找人”的前提。用友BIP人力云为每个部门正副职岗位建立精细化的胜任力模型,通常包含核心素质(政治素质、价值观)、通用能力(沟通协调、团队管理)、专业能力(财务分析、市场洞察、技术专长)和岗位经验(特定行业、项目类型)等多个维度及权重。
2.人才盘点:建立动态化“人才池”。定期开展线上与线下结合的人才盘点,综合运用 360 度评估、述职评议、行为事件访谈(BEI)、心理测验、情景模拟等多种人才测评工具,对干部的能力、潜力、绩效进行多维度胜任力评估。盘点结果持续更新至干部数字档案,形成结构清晰、状态可视的“活水”人才池。
3.智能匹配:“以岗找人”与智能推荐。当某个岗位出现空缺,系统可一键启动“以岗找人”功能。用友BIP人力云将岗位胜任力模型作为“标尺”,自动与人才池中的候选人进行比对,计算每位候选人的岗位匹配度。系统按匹配度高低自动排序推荐,并支持多人对比功能,以平行柱状图或雷达图直观展示多位候选人在各项能力指标上的优劣差异。
4.深度研判:生成个性化匹配分析报告。用友BIP人力云不仅可以给出匹配度分数,更能为每位重点候选人生成《人岗匹配分析报告》。报告会详细解读其优势项(与岗位要求高度契合)、待发展项(与岗位要求存在差距),并可引用其过往业绩案例、测评报告中的具体行为描述作为佐证。这为选拔考察环节提供了极具价值的“初判”线索和提问方向。
原部长调任子公司董事长,岗位急需补充。该岗位要求极高,需兼具宏观战略思维、深厚的行业研究功底、强大的跨部门协调能力以及资本并购相关经验。
一次“模型定义”的高阶岗位匹配
1.模型调用:用友BIP人力云调用了预先建好的“战略发展部部长”胜任力模型,其中“战略规划与解码能力”权重占30%,“行业研究与投资分析能力”占25%,“跨部门协同与影响力”占25%,“资本运作经验”占20%。
2.精准推荐:HR 在用友BIP人力云系统中通过“智能人才发现”与匹配流程,扫描了集团范围内所有符合基本资格条件(年龄、学历、职级、任职年限等)的干部。排名第一的候选人是某主力化工板块的战略规划总监(46岁),匹配度达 92%。报告显示,其优势在于“行业研究”和“资本运作”(有成功主导两个中型并购项目的经验),待发展项是“总部层面的跨部门协同经验”。排名第二的候选人是集团政策研究室副主任(44岁),匹配度 88%,优势是“战略规划”和“协调能力”,相对短板是具体的“资本运作实战经验”。
3.辅助决策:用友BIP人力云提供的对比报告清晰呈现了两位候选人的差异化特点。结合集团当前阶段“强化资本运作推动产业升级”的战略重心,组织部门将匹配度最高的战略规划总监列为第一考察对象,同时在考察中重点验证其跨部门协调能力。最终,该人选顺利通过考察并上任,因其对业务和资本运作的熟悉,迅速推动了集团“十四五”战略中期调整中的重大项目评估工作。
后备干部的选拔与培养
从“集中考察”到“全程智能”
优秀年轻干部队伍是国有企业事业接续发展的“源头活水”。传统选拔方式多依赖于周期性的集中推荐与考察,存在视野局限、标准不一、动态跟踪难等痛点。用友BIP人力云通过构建覆盖 “资格筛选-综合研判-精准画像-动态管理” 的全流程线上闭环,不仅能将制度规定高效、刚性落地,更能实现科学识才、精准育才,更帮助企业的优秀年轻干部工作从“阶段性任务”转变为“常态化、智能化”的战略人才工程。
1.制度固化与资格初筛
确保合规与效率。首先,将《优秀年轻干部管理规定》中的基本资格条件(如年龄上限、职级要求、学历背景、基层工作经历年限等)预置为系统规则。启动选拔时,系统自动对全集团符合基本资格条件的人员进行初筛,快速生成符合条件的大名单,从技术上杜绝人为疏漏并极大提升初选效率,让组织部门能将精力集中于深度研判。
2.智能分析与模拟推演:支撑科学决策
班子结构模拟:结合“班子画像”功能,决策者可以分析未来几年各级班子的缺口与结构优化需求(如:缺少 40岁以下的党务干部、缺具有海外背景的经营干部)。用友BIP人力云可据此反向在优秀年轻干部库中模拟配备,评估现有后备队伍能否满足未来战略需求,从而明确本次选拔的侧重点。
人岗(类岗)匹配度分析:虽然并非针对具体岗位,但可建立“类岗位素质模型”(如“未来一把手模型”、“专业化副职模型”)。系统可计算后备人选与不同模型的匹配度,为分类培养方向提供参考。
AI辅助评议:在组织考察和会议研究阶段,用友BIP人力云可提供候选人对比视图,将多位人选的关键指标平行展示,支持AI分析生成初步的群体特征报告(如:本期人选整体基层经历丰富,但数字化素养普遍偏弱),辅助决策者进行全局把握和排序。
3.闭环管理与个性化培养:落实“精准滴灌”
建立保密人才库:经程序确定最终名单后,用友BIP人力云将入选干部纳入高度保密的“优秀年轻干部库”,严格权限控制,确保名单保密性。
制定个性化发展方案:依据每位干部的“画像”和培养方向,用友BIP人力云智能推荐培养措施,如:推荐参加“中青年干部培训班”、安排到“重大专项”实践锻炼等。组织部门可在系统中为每人制定“一人一策”的个性化培养方案,并设定目标与时间节点。
动态跟踪与预警调整:系统对入库干部进行持续跟踪,记录其参与培养、轮岗锻炼、考核等情况。一旦触发退出条件(如:年度考核“有待改进”、出现廉洁问题线索、年龄超限等),系统自动预警,提示组织部门启动复核与动态调整程序,实现“优进拙退”的常态化管理。
根据集团党委五年规划,需开展新一轮优秀年轻干部集中选拔,建立一支数量充足、结构合理的后备队伍,以应对未来三年多家二级公司领导班子集中换届的需求。
一次“面向未来”的战略人才储备工程
干部管理的数智化转型,绝非简单地将线下流程“搬运”至线上,其本质是通过数据治理实现干部信息的“全景化”,通过模型算法实现能力评价的“客观化”,通过智能分析实现人事决策的“科学化”,最终目标是构建一个数据驱动、前瞻规划、精准施策的干部管理新范式。
上述三大场景的实践表明,当企业建立了完整、准确、动态的干部数据底座,并深度运用标签、画像、盘点、匹配、AI推荐等数智化工具时,便能真正将干部“选得准、配得强、育得好”,从而将人才优势切实转化为组织的战略优势和高质量发展动力。
未来,随着大数据与人工智能技术的不断演进,国有企业干部管理必将迎来更加智能化、科学化的新阶段,为做强、做优、做大国有资本提供坚实的人才保障。
用友BIP数智人力融合人工智能技术,以“赋能员工 激活组织”为宗旨,以提升企业组织能力为目标,基于“精准人才发展 敏捷组织变革 智能人力运营 卓越员工体验”关键价值,围绕人才招聘、组织与员工管理、人力共享、全面薪酬、绩效管理、人才管理、国企应用、人力分析、员工服务等业务创新与管理变革,通过人才画像、组织画像、人力数智分析等数据服务实现智能人才发现,帮助企业实现人力资源管理效率提升、流程自动化、应用体验改进和智能决策分析,推动人力资源管理范式升级。
作为连续3年入选Gartner千人以上规模企业HCM云魔力象限的中国厂商,用友已经帮助包括55家一级中央企业、50家世界500强在内的逾9000家行业领军企业推动人力资源数智化转型,例如中国航天科技集团、兵装集团、中国海油、三峡集团、中国电信、中国国航、中国中化、中粮集团、华侨城集团、中交集团、中国银行、中国人保、首钢集团、上海医药、云投集团、陕西建工、云南白药、雪花啤酒、歌尔股份、华住集团、居然之家等领先企业,同时服务了38万家下属成员企业,7000万余用户,在亚太大中型企业市场中处于绝对领先的地位。