引言：
遠程辦公成為2020年網際網路行業增長迅速的領域，尤其是隨著海外疫情的持續，部分矽谷科技公司允許員工永久遠程辦公。遠程辦公「常態化」改變的不僅是辦公形式，還包括與之相關的薪酬制度、團隊管理、就業形態等系列相關問題。即便是拋開疫情的壓力，伴隨技術進展、業務場景多元分布，我們也需要做好應對遠程辦公常態化的準備。
和科技公司將人力資源分散化的措施不同，一些勞動密集型或標準化程度比較高的工作崗位則開啟了「共享用工」模式，通過人力資源在不同企業間的再分配，提升了社會整體的人力資源利用效率。其背後所呈現的「僱傭關係靈活化、工作碎片化、工作安排去組織化」等特點，同樣是兼具短期壓力與長期趨勢的特徵。
在工作場景和工作模式變化的背後，科技正在越來越深刻地介入到人力資源的全流程管理，效率的提升往往顯而易見，但在效率提升的同時，如何注入更多人文關懷？如何達成企業、員工共贏的結果？如何通過技術的助力，識別出更能促進個人、團隊、組織「向善」的人格特質，行為特徵、價值觀念等有效預測指標？
騰訊高級顧問、HR科技中心People Analytics負責人，美國馬裡蘭大學史密斯商學院院長席教授廖卉，在與我們的訪談中，她從科技與人才管理視角，與我們分享了她對未來工作場景、工作模式及構建「向善」環境、機制、文化方面的思考。廖卉教授曾在多種文化情景下研究領導力、戰略人力資源管理、創新與主動性、多元與包容、跨文化管理等課題。先後獲得美國管理學會「Cummings 組織行為學學術成就獎」、「人力資源學術成就獎」、美國產業與組織心理學會「職涯早期傑出貢獻獎」，並當選為美國管理學會、美國心理學會、美國心理科學學會Fellow。
以下為詳細訪談內容：
訪談/整理 劉金松 餘潛倩
做好遠程辦公成為常態的準備
騰訊研究院：最近有部分矽谷的科技公司斷推出措施，允許員工長期遠程辦公，這樣的變化會帶來哪些影響？是局限於科技業的局部現象，還是會成為一種普遍型趨勢？
廖卉：在新冠疫情之前，遠程辦公就已經在一定程度上存在。作為一種適應信息化的新型工作模式，遠程辦公吸引了很多管理者與研究者的注意。比如早在2010年，史丹福大學的Nicholas Bloom教授等與攜程創始人之一梁建章合作進行了一項實地試驗，將參與研究的攜程員工分成了兩組：進行在家遠程辦公的實驗組與不進行遠程辦公的控制組，發現遠程辦公提高了13%的績效。而當攜程在全公司範圍推廣並讓員工可以自主地選擇在家還是在公司辦公後，遠程辦公更是提升了22%的績效。與此同時，員工們還有更高的滿意度與更低的離職率。
疫情的突然爆發，讓遠程辦公一夜之間在全球範圍內被廣泛地推廣，而且很多公司直到目前都還處於全員全程遠程辦公的狀態。這樣的變化確實會對員工個人、企業、行業生態都會有很多影響：
對於員工個人來說，工作的模式發生了很大的轉變。疫情之後，在家辦公的人數極大增加，Gallup在美國持續進行的追蹤調查發現， 2020年4月份，美國「全職在家辦公」的比例達到了51%。而到了9月，「全職在家辦公」和「有時在家辦公」的人數加起來已經達到了75%。居家辦公的時候，員工擺脫了通勤的麻煩，對工作時間也有了更自主的控制。而同時，居家辦公讓工作和生活的界限進一步模糊了，尤其有可能讓工作時間變得更長。比如哈佛大學商學院和紐約大學的一個研究團隊，使用了採取了居家隔離政策的16個城市近300萬人的電子郵件數據，發現大家平均每天會多工作48.5分鐘。還有一些規模沒有那麼大的研究，得出的結論甚至是3個小時。保持工作和生活之間一定的清晰的界限對於員工的心理健康很重要。所以居家辦公的員工需要學會如何更好地安排自己的工作和生活，保持自己的心理健康。
另外，遠程辦公讓工作中線上溝通和協作的比例大大提高。一篇發表在《應用心理學期刊》的元分析發現，雖然遠程辦公可以促進績效和滿意度的提升，但當時長超過2.5天/周時，遠程辦公就可能會損害員工與同事間的社會交往關係。這是我們需要注意的。缺乏了茶水間的聊天，我們要如何和我們的同事維持良好的友誼，如何維繫我們的社會資本？大家應該積極地設法保持彼此間的聯繫，而不是被動地等著關係因為距離而疏遠。
比如微軟對於350名員工進行的內部調研發現，轉為遠程工作後微軟員工們也開發出了「遠程社交」的新技能，比如說員工們組織了在線聚餐（以及各種主題的在線聚會，比如「睡衣節」和「曬寵物」）。積極地尋求「遠程社交」，使得微軟員工的社交時間在一個月內增加了10%。與此同時，他們發現員工在工作上的交流也沒有鬆懈：轉為遠程辦公後，這些微軟員工自行安排的一對一溝通增加了18%。
當然，維持員工間的社交關係除了需要員工自身的努力外，也需要公司在遠程辦公期間給予設備、技術等方面的支持。
對企業來說，如何管理遠程的員工會成為越來越普遍的現象，越來越重要的問題。尤其對於科技公司，需要做好遠程辦公成為一種常態、和現場辦公長期混合存在的準備。未來的工作場所和工作模式可能是非常豐富多元的。在技術上、文化氛圍上、管理機制上和管理者的賦能上，都需要做出努力。雖然遠程辦公的突然來臨讓管理者們打了個措手不及，但是他們卻在積極主動的應對，現在我們已經看到了一些有趣的實踐。
比如搜尋引擎公司DuckDuckGo，每周，公司會舉辦一場「鄰居會議」，隨機讓四五個平時不一起工作的同事見面，以增強線下的聯繫。
又比如，微軟通過對內部的調研發現，最早受到疫情影響的微軟中國團隊——他們比其他國家早幾個星期關閉了實體辦公室，管理者們迅速地轉到了線上來遠程管理團隊。在三月份，微軟中國團隊的管理者們在即時通信軟體上發送的信息增加了115%，而同期員工只增加了50%。微軟的調研發現，每周與管理者一對一溝通的平均時長最長的員工，工作時長增加幅度最小。這側面反映出，管理者們主動承擔了「緩衝」的角色：通過了解員工的需求，優化工作上的安排，避免過度加班，從而減少了遠程工作帶來的負面影響。所以，管理者們的積極應對確實產生了好的效果。
對於行業來說，改變也是同樣深刻的。現在我們能很明顯觀察到的是，在線辦公行業迅速騰飛，美國使用比較多的Zoom之前宣布，2020年4月到5月，用戶量從2億到3億，增長了50%。在中國，騰訊也很好地抓住了這個風口，騰訊會議是最快超過一億用戶的視頻會議產品。除此之外，一些更加深遠的影響也在慢慢顯現，比如大家對通勤和交通運輸的需求將會降低，對物流配送的需求增加，隨著大家搬離大城市，居家辦公對房地產市場甚至也會有影響。
一個值得注意的現象是，我們在新聞上讀到大力推行遠程辦公的公司幾乎都是科技公司，傳統公司很少出現。這是一個有趣的現象，同時也側面反映出遠程辦公模式對於不同行業的適合度是不同的。我的看法是,在目前的技術環境和社會環境下，短時間內，遠程辦公還難以成為跨行業的共同選擇。
首先，即使在疫情期間，選擇遠程辦公的公司的比例在不同行業也是很不同的。比如來自伊利諾大學、哈佛大學的研究團隊發布在美國國家經濟研究局（NBER）的一篇研究中發現，在平均受教育水平程度處於前四分之一的行業中，64%的公司公布了讓部分員工轉向遠程工作。而在受教育程度處於後四分之一的行業中，只有36%的公司有這樣的政策。芝加哥大學的教授Dingel和Neiman在2020年的研究中對不同行業「可遠程辦公」的程度進行了分類，根據他們的研究，軟體工程和數理統計類的崗位就是「可遠程辦公程度」最高的崗位，而清潔工類的崗位「可遠程辦公程度」則最低。
並且，研究發現，在美國可「完全在家完成的工作」佔所有崗位的37%，而這些工作的薪資通常更高，佔全美所有工資的46%，可遠程的崗位比例和職位類的薪資水平顯著正相關，許多低收入工種的工作性質讓其更難實現遠程辦公。
Bartik團隊的研究還發現，遠程辦公是否會降低工作效率，和員工的工作適合遠程的程度（按照Dingel & Neiman(2020)的分類方法）顯著的正相關。也就是說，對於適合遠程的工作，不僅目前的遠程比例很高，而且對生產率的損失很小，甚至有機會有更高的生產率。對於那些不適合遠程的工作，不僅目前遠程的比例低，而且工作效率也更差，實屬在疫情中的無奈之選。
佔據新聞頭條的矽谷公司，恰恰擁有最多的軟體工程師類、教育程度高、高薪的崗位。這以特徵決定了它們更加適合進行遠程辦公。但是一些傳統的公司，例如沃爾瑪，也宣布允許他們的科技類員工可以在疫情結束後進行永久的遠程辦公。因此，行業和崗位都會影響是否適合進行遠程辦公。
儘管科技行業比其他行業更適合遠程辦公，但當新冠被控制下來後，這些矽谷公司是否還會保持對遠程辦公這麼高的接受度呢？矽谷公司內部就展現出了兩種截然不同的態度。一方面，臉書、推特這樣的巨頭公司開始宣布自己將會永久允許員工們進行遠程辦公。在另一方面，也有一些管理者明確地表達了自己對於遠程辦公模式的不認可。比如說網飛（Netflix）的CEO在採訪中就說到：「疫苗被批准的12小時內，我就會讓我的員工全都回到辦公室。」發生這樣的爭議是情有可原的，如前所述，遠程辦公有其挑戰性。
因此，對於遠程辦公，我們需要看到它有利的一面，也要看到它不利的一面。作為一個突然被大範圍推廣的工作模式，我們對於它的認識也是在不斷加深的，既要發揮其優勢，也要積極應對它所帶來的挑戰。未來很可能會有更豐富的辦公模式可選擇。比如谷歌正在嘗試的「混合模式」：在一周內，員工們可以自由地選擇在家工作幾天，然後再來公司工作幾天。
騰訊研究院：遠程辦公的相關調整在解決疫情下的「復工」難題的同時，也帶來一些爭論，包括像同地區之間的薪酬差異。從你的角度，怎麼看這種辦公方式的變化和帶來的挑戰？
廖卉：關於遠程辦公，大家當下討論非常火熱的一個點是，當員工選擇長期遠程辦公模式並搬離所居住城市時，企業會根據員工搬往區域的不同而進行不同程度的減薪的政策。
從公司的角度來說，這樣的選擇是由市場驅動的。由於疫情，各大公司的營收都受到了不同程度的影響，維持之前的高薪酬水平可能會比之前承受更多的壓力。另外，整個社會的就業市場也受到影響，員工的求職活動受到限制，議價能力可能也低於以往。而在全員遠程辦公的環境下，員工搬離房價和物價都高昂的矽谷，去往更宜居的城市是很普遍的選擇。按照矽谷公司的說法，根據所在地區的情況減薪，既可以保持員工原本的生活水準，又可以降低公司的經濟壓力，可以說是雙贏。並且，現在有越來越多公司都在採取這個政策，進一步降低了公司面臨的輿論和社會責任壓力，也提升了員工對此類措施的接受度。
但是，站在員工的角度，也會有很多人質疑：公司購買的是我提供的服務和技術，現在我的工作內容不變，為什麼得到的報酬更低？這樣的政策和「同工同酬」有一定的矛盾。另外，從員工個人職業發展的角度，經歷10%-20%的減薪，可能會對職業生涯的長期收入趨勢造成負面的影響。匿名討論職業的平臺Blind今年9月份進行的一項調查顯示，填寫問卷的5500多名員工中，48%的人表示不會接受這樣的降薪政策（當然也同時有44%的人表示可以接受），在遠程辦公下，公司和員工又缺乏足夠的討論、互相達成諒解的溝通機會。
這種時候，公司需要特別警惕員工，尤其是骨幹員工因對政策不滿而導致的離職潮。雖然就業市場不如以往，但優秀的員工總會有去處。如果真如市場研究公司Gartner人力資源部門研究主管布萊恩 克洛普(Brian Kropp)所說，這種降薪政策下「生活成本的降低幅度通常超過了薪酬下調的幅度」，那公司一方面應該給員工提供辦公區域的選擇，另一方面也應該讓這種生活成本的比較及與當地勞動力市場類似崗位薪資的比較更加直觀，增強員工在這個過程中的自主權和信息的透明性，以此增加員工對這項政策的接受度。
對於我們來說，國內的疫情環境不同，沒有迫切的壓力去完全效仿矽谷，採取相對激進的遠程辦公政策。但需要考慮的是，即使沒有疫情的壓力，由於技術的進展、業務的分布，其實遠程辦公已經或多或少地存在在我們的工作中——我們都可能會有用企業微信、騰訊會議和在另一棟大樓、另一座城市的工作夥伴、客戶溝通的經歷。再考慮到遠程辦公的一些益處，例如幫助減少公司成本，促進團隊管理流程規範化、標準化，以及對員工工作生活平衡方面可能也有益處。
疫情期間我們試行在家辦公幾周，也有一些同事發帖表示很喜歡這樣的辦公模式。現在在公司內網上就已經有員工在詢問，能不能每周有一天在家辦公。因此，我們可以在關注矽谷政策的同時，充分地了解和思考這些實踐的利弊，考慮如何更好地為我們所用。
騰訊研究院：疫情期間，你在騰訊也經歷了遠程辦公體驗，你觀察到遠程辦公帶來的最大挑戰是麼？
廖卉：我可能是一個比較特殊的鵝廠人，不僅在疫情期間，我長期都和我的團隊保持遠程的工作狀態，我們現在已經非常習慣這樣的工作模式，且已逐漸摸索出了與之相對應的管理機制、流程規範、協作方式等。騰訊整體而言，公司在疫情嚴重時採取了廣泛的在家辦公，薪酬福利部門在此期間向全員發放了在家辦公調研問卷，大家回答了「在家辦公的主要障礙」，排名前五的分別是：辦公硬體（主要提及的有：顯示屏、辦公椅等）、後勤支持（主要提及的是一日三餐的問題）、溝通協作、家庭因素、時間管理。
其中，辦公硬體和後勤支持比較像一個短期的問題，因為如果長久地在家辦公，員工還是會盡力為自己準備好相對舒適的辦公環境，並且安排好自己的三餐。所以我認為「溝通協作」、「家庭因素」和「時間管理」是比較需要關注的問題。我格外關注的會是「溝通協作」，因為這不僅是居家辦公的時候需要應對的問題，而且是只要是遠程氛圍下，都會出現的問題。並且，其它公司的一些研究所揭示的遠程協作的最大的問題也是這方面的。比如谷歌2019年所做的遠程團隊研究，發現遠程協作最核心的困難就在於「建立聯繫」（establishconnection），包括跨時區的日程安排，且視頻會議也比面對面會議需要更多的努力。西門子2012年所做的研究同樣發現，大家排名前3的困難是溝通中完全理解別人的意思（51%）、處理衝突（48%）、建立信任和關係（45%），都是和溝通協作密切相關的。
就業市場會是平臺和大企業並存
騰訊研究院：因為人手緊缺，部分勞動密集型企業今年出現了「共享用工」的現象，這種共享用工會向專業領域擴展嗎？
廖卉：「共享用工」本身並不是一個新穎的概念。比如早在2014年，在LinkedIn上人力資源管理從業者們就有相應的討論。只不過是疫情這個催化劑讓「共享用工」得到了更多的關注與推廣。
共享員工的本質是讓員工在企業之間臨時流動，實現人力資源的再分配，從而提升社會整體人力資源優化配置。目前的具體表現為在這次特殊的疫情期間，一方面一些難以復工的中小企業因為要為員工支付基本工資而有很大壓力，另一方面因為網購、外賣的需求猛增，導致配送員等職位出現大量空缺，通過共享用工這種讓員工在企業之間臨時流動的方式來實現人力資源的再分配，對社會經濟的穩定起到助力。在這次的疫情期間，大家都已經意識到了共享用工的重要性。如大家所想，在新零售、電商等領域，共享用工已經帶來了很大助力，在物流、製造業等行業也有不少案例；未來可能還會不斷發展。
共享用工有其靈活性、快速性、低成本性，這些都是它的優勢，但是它也有其臨時性、不穩定性和適用範圍的局限性。並不是所有類型的員工都適合採用共享用工的形式。目前來看，比較適合共享用工的崗位，工作所需的能力、知識、技術（KSA）大多數是通用的（general human capital，所有的公司需要的都是類似的），而不是公司專有的（firm-specific human capital，只對特定的公司有價值）。
每個崗位所需的能力都會既包括通用能力，又包括公司專有能力，但比例不同。舉例來說，一位產品經理所掌握的做產品的通用方法論、使用軟體的技術，都是可以跨公司復用的。然而要在騰訊當一個成功的產品經理，還需要了解騰訊具體產品的前世今生，產品理念，用戶狀況，和上下遊的配合模式等等，這些就屬於騰訊專有的人力資本，如果跳槽到新的公司，就要從頭學起。
因此，對於專有人力資本需求高的崗位，共享用工就不那麼適當，因為需要花費企業很多時間去培養。而快遞員、外賣員、網約車司機等標準化程度比較高工作，即使在不同的公司，工作所需的KSA（技能、知識、能力）都是類似的，所以美團的外賣員可以無縫跳槽到餓了麼，可能只需要花費半天熟悉一下系統就可以開始順利工作了。
因此，從這一理論來看，共享用工向專業領域擴展是有可能的，但前提是公司裡開放的這樣的崗位對「企業專有人力資本」的需求比較少，比如說現在也有一些外包的設計工作、開發工作，放到外包平臺上，設計師和程式設計師們可以認領。這些工作專業程度很高，但都已經把需求非常標準化，讓員工不需要了解上下文就可以直接用自己通用的專業技能開始工作。
我們還需要注意的是，在享受共享用工帶來效率提升的同時，也要考慮法律、倫理、人文等因素，目前全國各地已經出了不少保障良好共享用工模式的政策和規範，相信通過研究和實踐，規範會進一步明確使得共享用工可以有序發展和推廣。
騰訊研究院：隨著越來越多的業、細分領域出現一些平臺型公司，就業的模式也在從原來分散的「企業+ 個人」模式，正在向「平臺+中介+個人」的模式轉變。怎麼看平臺介入，對整個就業市場的影響？未來的組織會走向兩個極端嗎？平臺化和小型化。
廖卉：在不同領域出現的平臺型公司，使就業市場產生了新的工作模式。不同於傳統的僱傭關係，員工不再與企業籤訂嚴格的勞動合同，可以靈活安排自己的工作時間、工作地點，甚至選擇是否工作，呈現出僱傭關係靈活化、工作碎片化、工作安排去組織化等特點。
現在大家比較熟知的平臺有網際網路電商平臺，直播平臺等。首先這些平臺都創造了許多的就業量，不僅是平臺所需要的就業，還有衍生崗位，總體上提高了就業率，降低結構性失業風險，承擔就業蓄水池的作用，使更多的勞動者可以為社會創造出貢獻和價值；然後平臺或中介給員工和企業提供了一個消息交流的場景，從而提升社會整體人力資源分配效率。在就業市場，通過平臺或中介的介入，一定程度上消除了企業和個人之間的信息差，企業可以找到更適合自己的人才，而人才也可以找到自己所更嚮往的公司和辦公條件，使得個人和崗位的匹配變得更有效率。平臺因為突破了空間和時間的限制，增加了員工就業的靈活性、自主性，更進一步保障和促進了上文所提到的共享用工模式的發展。
平臺雖有其獨特的優勢，但相比大企業也有一定的局限性。多數平臺型企業中，由於勞動關係的鬆散性，平臺型勞動者可能沒有得到完備的社會保障，如何完善平臺型就業者的勞動保障是一個值得關注的重要議題。我們防範可能的基於平臺產生的違法勞務行為，明確平臺的規範，構建和諧勞動關係。
相比於平臺，企業有其獨特優勢。過往的學者從多種視角詮釋了企業存在的原因，也為我們預測未來組織的走向提供了洞見，比如交易成本理論視角、團隊效應、規模經濟等。我們會看到企業這種形式有其存在的價值，和平臺型就業各有其適用的場景範圍。比如，平臺就業的形式可能適用於門檻低、該類勞動力供給較大、且較為同質的場景（司機、直播up主），籤約、談判、議價成本、監督交易成本、違約成本都較低；工作性質而言，適合相對獨立的任務，無需大規模的團隊長時間在一起合作。同時大企業有其在就業市場上建立起來的信譽，可能使員工更加地信任。大企業的存在整合了資源，給社會整體科技創新與突破帶來助力。所以未來的就業市場可能是平臺和大企業共存的局面。同時對於公司的發展方向來說，也對從一個過去擅長做某些領域和事情的文化和團隊演變成一個面向未來有優秀的技術工程能力來去搭建一個平臺的新型團隊提出了更高的要求。
科技應用中
要給人文關懷更多比重
騰訊研究院：科技因素在人才的全流程管中，也在發揮重要的作用，它可以發揮人才的更大效率。但這種對效率的追求，也引起了一些爭議，比如亞馬遜通過將AI應用到倉庫管理中，來幫助提升效率，但被部分工人稱為「AI監工」，國內也出現了外賣平臺配送員為滿足系統設定的時限要求，而出現違規、事故高發等情況，怎麼看科技在人力資源管理中所發揮的雙面作用？
廖卉：亞馬遜的AI監工確實是一個體現科技雙面性的一個很好的例子。首先，對於亞馬遜公司來說，將AI應用到倉庫管理中的初衷是為了提升打包效率並控制成本。在引入之前，每個員工每小時大約能打包100個包裹；而在引入AI監工後，這個數字翻了2-3倍。在年底的節日季節，數以萬計發往全國各地的訂單進入亞馬遜倉庫後，亞馬遜可以只用以往80%的數量的工人來應對。亞馬遜的「AI模式」精確到什麼地步呢？每一個包裹打包時需要的膠帶的長度都是精確計算好的。
對於員工來說，亞馬遜在使用AI時其實也有一定程度為員工考慮，比如AI可以幫助確保打包工人遵循了公司制定的安全準則。打包工人離危險區域太近時，AI就可以及時的報警並要求工人離開。AI還可以幫助員工計算最短的取貨物的路線。在其他公司的倉庫裡，打包工人們每天都需要走上幾公裡路來尋找不同的貨物，但是亞馬遜的AI卻通過算法來讓工人們可以不用來回奔波。
但不得不承認的是，AI監工確實也引發了大家很多的吐槽，給大家帶來了反感。會有員工抱怨說AI監工這種監督他們工作量和工作時長的方式給大家都帶來了極大的工作負擔。AI監工讓員工可能會覺得這就是一臺冷血的監工機器，讓員工的存在可能得不到充分的尊重，也可能會涉嫌侵到員工的隱私。所以我們需要的是進一步強化科技的「人性」。亞馬遜打包工人們的抱怨，外賣小哥因為外賣系統不夠人性化的算法疲於奔命甚至遭遇車禍，都是在警醒我們將效率凌駕於人文關懷之上將給員工帶來痛苦。
因此，在追求效率與人文關懷的平衡中，我們的需要給人文關懷更多的比重，這樣才能避免發生類似外賣小哥們「困在外賣系統中」的困境。要通過技術上的進步實行更人性化的管理制度。科技向善是一條需要我們不斷反思、不斷完善的道路。
比如，騰訊People Analytics (PA)研究室在使用算法做人力資源數據相關的模型和分析時，對於人性化的關懷一直是我們的底線和根本。比如，與薪酬福利部門合作，我們會對於員工使用公司內各項福利的數據做分析，會通過數據和算法去分析什麼因素可能會影響到員工對福利的使用，不同的人群又會不會有不同類別福利的訴求等。最終我們希望可以通過我們算法的分析來為員工提供符合個性化需求的福利項。
如上例所說，AI算法在我們人才管理工作領域確實發揮著越來越重要的作用。因為科技的兩面性我們必須要秉持科技向善，使用好科技這把雙刃劍。
首先AI應用於人才管理領域有其利的一面；AI算法應用於人才管理全流程的各個環節，包括招聘，培訓與發展，績效，薪酬福利，員工支持，人員保留等，都已有一些成功案例。以AI算法應用於招聘環節為例：在編寫崗位JD（Job Description的縮寫,意思為職位描述）環節，IBM有通過NLP技術來幫助HR編寫不同語言、無偏見的崗位JD；在人崗匹配環節，結合AI自動分析文本內容、言論匹配、大數據性格分析等技術幫助HR快速挖掘、發現候選人，然後推薦給對應面試官。比如IBM開發了IBM Watson Recruitment(IWR)解決方案，通過機器學習結合簡歷中過往經歷、社交網絡留言、情緒傾向、面試評價等，預測候選人入職後的工作表現和穩定情況，幫助HR快速篩選、匹配合適候選人；在面試環節，Google、Baidu有基於應聘者特徵的自動提問，IBM和Unilever有通過AI通過視頻來對候選人的信息和理解判斷能力進行捕捉和分析；在招聘客服環節，AI招聘機器人可以幫助HR回復求職者在招聘中可能出現的問題，提高效率。
在騰訊的招聘端也有一些成功應用，以招聘小助手為例，其集成了文本分類、智能推薦和搜索、實體抽取、相似簡歷、人崗匹配這些技術，可以實現對簡歷中的關鍵信息進行快速抽取，然後推薦給可能需要的面試官，且會根據面試官需要智能推薦相似的簡歷，實現更高效的人崗匹配。這些功能減輕了招聘流程中信息不對稱的問題，提高了匹配率，節約了篩選成本。
AI一定程度上已經提升了招聘環節中的候選人體驗(提升靈活性、增加公平性減少人的偏見、反映了公司的科技文化品牌)，提升了招聘效率(比如IBM使用招聘機器人WCA後，招聘時間大大縮短，NPS（淨推薦值）增加一倍)。
AI在人才管理領域的應用絕不局限於招聘環節。目前騰訊HR管理體系中的AI能力中心已經集成了包括智能推薦、智能搜索、文本分類、智能推薦等技術，除了應用到招聘環節中之外，還有智能對話機器人、發文系統、HR門戶等具體場景，方便了員工的日常工作需要，也提升了HR的整體工作效率。我們PA研究室目前也有應用AI相關能力諸如人工文本編碼、通用文本分詞、無監督文本主題提取、文本情感傾向計算、文本相似度等技術運用到研究環節中，並取得一定的成果。比如我們通過對於績效評語的關鍵詞分析，發現騰訊的高績效員工都有積極主動這個特質；比如通過對於績效評語情感傾向的研究，對於管理者如何寫好評語可以有一定的借鑑和指導；又比如通過員工離職原因文本的聚類分析，得到了70餘種涵蓋全面的離職原因，從而進一步分析優秀員工的離職原因可能有哪一些。
但是我們需要意識到的是，人工智慧雖然已有六十多年的發展歷史，但是目前仍舊處於弱人工智慧的時代，被用來解決特定的問題，特別是AI在HR領域的應用還有不少局限性，比如：（1）數據標記 -- 我們必須獲得足夠的樣本，並獲得人事專家對這些樣本進行標註，所以有樣本量的問題，且人工標註是昂貴的；（2）原本數據缺陷：在訓練使用是否招聘的樣本數據時，無論該決策是由個人、小組還是機器輔助在過去做出，決策本身可能都不是最完美的，且我們可能無法通過歷史數據獲取到未通過招聘人群中該招聘的數據。這些最終可能導致訓練出來的模型也不是完美地反映真實情況並可以很好地為未來服務。；（3）潛在偏見-- 人類可能存在固有的偏見，導致創建、訓練的模型和系統存在偏見（例如，此前還發生了幾起明顯帶有性別偏見色彩的案例，包括能夠識別性別的計算機視覺系統，其在識別女性時發生的錯誤率更高，尤其是對於那些膚色較深的女性）；（4）難以解釋 -- 本身可能是黑箱模型，所以可能缺少業務解釋性。
若具體到上述的招聘環節中，可能會存在的更具體的一些問題是：（1）表面有效性 -- 如果求職者不能理解他們面對的測試或工具，不認為結果是有效的，更有可能提出訴訟或索賠；（2）透明度 -- 求職者不知道自己正在被AI篩選，可能無法確定考核的內容、指標是什麼；（3）過度誇大 -- 供應商有時也存在過度誇大AI有效性的問題。美國聯邦貿易委員會正在審理一起訴訟，指控一家使用人工智慧的視頻面試供應商，一直在做虛假廣告，也沒有遵守最佳實踐。
當然即使AI算法目前有其局限性，我們也不能因噎廢食，因為AI算法應用於人才管理領域有其必要性和重要性。
第一，HR數據沉澱的準備：技術的發展便利了數據的獲取、存儲，可用的數據在不斷增加，尤其是沉澱下來的客觀行為數據，成為一個亟待發掘的寶庫。而這其中又有大量的非結構化數據，傳統的分析方法可能已經不能滿足需要。第二，技術日漸成熟的準備：網絡分析、大數據技術以及深度學習在營銷、市場、財務等領域正在被廣泛應用，並且被證明了價值，那麼我們也可以HR領域應用以期有好的成果。第三，實時數據看板的需要：使用AI技術可以將實時數據進行呈現，能夠幫助我們更好地了解公司現狀。第四，預測分析的需要：數據中不僅包含著歷史信息，也同樣蘊含著關於未來趨勢的信息，AI技術可以一定程度上幫助我們從數據上獲得一些對未來的洞察。
所以我們需要時刻認識到AI可能是一把雙刃劍。每當我們應用一項AI技術到實際應用的應用場景時，不應該只片面地看這項技術的落地可以帶來哪些短期效率的提升，更應該更全面地看如何更好地避免AI可能帶來的負面影響，以此才能使AI更好地發揮價值。
「向善」是創新的底線、
動力和最終目的
騰訊研究院：面對科技尤其是人工智慧帶來的挑戰，同的公司也都提出了應對辦法，包括微軟發布的人工智慧倫理原則、騰訊將科技向善寫入了新的使命願景，從你的視角來看，怎麼好的促進這些原則、念好地與創新融合？
廖卉：科技是一把雙刃劍是大家一直都特別關注的話題。在不斷發展技術的同時，也要善用技術，做到「tech for good」。向善其實體現在創新的各個環節中，是創新的底線，是創新的動力，更是創新的最終目的。
向善是創新的底線。2017年1月初舉行的「Beneficial AI」會議上建立了「阿西洛馬人工智慧原則」，共同達成了23條人工智慧原則，被稱為人工智慧發展的「23條軍規」；但是很多人也認識到目前AI的很多問題缺乏廣泛的共識，還需要進一步探索。且因為AI正在不斷發展，相應的原則規範也應當一併發展完善。騰訊研究院在2017年也提出了人工智慧發展六大原則：自由、正義、福祉、倫理、安全、責任。騰訊研究院院長司曉表示「在遇到新技術時，以往的方法是技術先發展，等到技術成熟之後再制定規則，但是對於AI，可能要規則先行。」由此可以看到在這個領域上，我們可能要先制定向善的原則，明確創新的底線，以守正用奇，不逾矩，行長遠。
向善是創新的動力。沃頓商學院Adam Grant教授2011年發表在國際頂級管理期刊《管理學會期刊》的一篇文章就發現，人的內在動機（intrinsic motivation) 本身並不一定能激發創造力；但如果這個人同時又有另一個強大的情感動力源泉—prosocial motivation （親社會動機，即「向善」的一種表現）的話，會顯著提升創新創造力。這是因為具有親社會動機的人，更加能夠從他人的角度出發，敏銳地發現、並有強烈的意願去幫助解決他人所面臨的實際問題，從而將自己創新的內在動力真正轉化為對他人有價值的發明創造。「The necessity of others is the mother of innovation」 也可以理解為「向善乃創新之母」吧！同理，以科技向善為使命的企業，關注從社會、用戶、客戶等角度出發通過科技創新提升體驗、解決問題等，從而讓員工明確了創新的意義、方向和途徑， 為創新提供了重要的情感動力。
回顧業界，也有諸多實踐案例通過向善來驅動科技創新，例如Facebook不但拜訪、了解用戶，還讓後端的開發了解到他們的工作如何讓用戶與家人、朋友重新建立起了聯繫；微軟鼓勵開發人員親身參與用戶新產品的測試，這些都是企業提升員工向善動力的良好做法。上述所提到的向善驅動創新的研究者Grant，也提出了5個實務上的建議，協助企業推動向善思維：1.創造讓員工了解、接觸用戶的機會；2.搜集用戶故事，讓員工知道使用者的感想；3.通過數據，反應用戶真實想法；4.邀請員工分享創造產品的故事與理念；5.讓員工自己也成為用戶。
通過與用戶、社會的連結，員工會更加深自己的向善思維，也進一步驅動員工，為他人創造價值，騰訊自身也不乏相關作為，例如之前微信支付除了在國內的不斷發展和完善，也已經在第三世界國家（如哈薩克斯坦、馬來西亞、印度尼西亞等）開通支付功能，在那裡打工的華人可以把錢快速匯回國內親人，用來改善親人的生活，這種向善帶來的創新為異國華人和當地人都帶去了便利。
今年初在疫情的情況之下，騰訊上線了全球戰「疫」信息平臺，通過這個平臺用戶可以使用到疫情科普、疫情自查、疫情圖跟蹤、問診等功能；向善帶來了進一步的創新，騰訊雲推出國際「抗疫」服務包，企業、醫療機構、政府等都可以進行應用；騰訊會議國際版VooVMeeting也已經上線了100多個國家和地區，更好地幫助了企業、教育機構、醫療機構進行遠程工作。這些都是非常好的向善驅動創新的實踐案例。我們可以從過往的實踐中，不斷反思、學習與成長，讓向善成為員工創新的動力。
向善是創新的最終目的。在日常工作中，我們每天都在享受著科技產品與服務帶來的效率與便捷，隨著更多新技術的應用，科技也在將進一步整體上提升我們的福祉。騰訊首席探索官 David Wallerstein 在2018年騰訊WE大會上就曾率先提出，騰訊將打造「會救命的AI」並利用AI技術解決地球級挑戰。「科技的發展必須用於解決地球所面臨的最大挑戰。我把它稱之為 FEW（Food, Energy, Water），也就是食物、能源和水資源。這些問題是人類未來需要面對的最重要、最基礎的問題。」 騰訊 AI 也早已開展在農業方面的探索。騰訊 AI Lab的專家開創性搭建出農業人工智慧系統。這個系統可以提高農產品產量、提高自然資源利用率、降低了傳感器成本。當然，這並不是說僅僅只有解決人類的大問題才叫善，才是創新的目的。想他人所想，急他人所急，不以善小而不為。只要是站在客戶/用戶的立場，通過產品和服務滿足其需求，解決其問題，讓其工作更加迅捷高效，讓其生活更加便利多彩，都可以稱之為善，都是科技創新的目的。
在實際的人才管理領域的實際工作中，除了將科技創新進行應用，我們也一直在研究如何在我們的數據洞察和研究工作中秉持向善的原則。在自身工作中，我們一直堅持要更審慎地選用數據，注意數據和指標質量，使用高質量、噪音小的數據和指標；要提升有效性和公平性，由I/O心理學等領域專家和機器學習工程師共同構建公平有效的工具；要持續工具效果分析，持續驗證工具是否有偏見或會造成不利影響；要知會同意，即對被使用AI分析的人保持高度透明，人們應該能夠指導他們正被人工智慧篩選或考評 （比如美國馬裡蘭州有一項待通過的法案，要求視頻面試必須獲得同意。如果應聘者不同意，你就不能使用視頻分析，特別是面部分析）；要增加模型透明度，儘可能展現並使人明白AI的決策歷程；要關注可解釋性，即明確AI用於實際業務後可能產生的影響，讓業務對於黑箱模型有個基本的認知和理解；要釐清角色，通過人工智慧的輔助作用，幫助而不是完全取代人做出更好的決策。
在和外部的AI供應商交流時，我們要確認研發團隊是否有受過統計計量、管理學、勞動法、心理學等全面的專業訓練的專家，以站在勞動法規、員工、公司的角度，通過數據研究及檢驗AI工具，謀取綜效最大化；要確認數據來源和算法是什麼，是否真正理解樣本和方法，是否有對工具的有效性和公平性做持續審核，有無評估過使用過程中的可能不利影響，是否與向善的原則相左。
我們希望人工智慧在人才管理領域的創新可以是員工-公司的雙贏。對於員工，AI技術可以幫助每個員工發現更適合他們的工作，更有效率的解決日常工作中的繁瑣問題等。對於公司，AI技術可以幫助管理者做更多細緻的決策，做更科學化的管理。比如，面對公司內部眾多垂直業務機器人需求，以及外部各大產品逐漸形成的最新的HR機器人解決方案趨勢，騰訊HR科技中心的HR智能提效解決方案課題將通過識別業務場景，解耦應用，運用NTS能力中心的多個平臺能力，結合企業微信助力業務提能提效，為大家解決HR業務場景中的實際工作問題。在實現雙贏的路徑上，我們一方面要始終強調和宣傳科技向善的使命願景，使大家可以充滿善意地去使用技術，另一方面也需要在工作中用實際行動避免AI的局限性，並且制定相應規範，對如何使用技術做好更嚴格的基本指引。
騰訊研究院：你在之前的分享中也提到，在一些科技公司的人資源管理中，斷在嘗試通過數據分析的方法，去找到符合一個企業文化、念的優秀人才的「核心特質、核心為，和技能等方面的特徵」，如果我們把科技向善看作一種特質，該如何去識別這樣的特質和為？
廖卉：首先我們需要回答「What」的問題，也就是「科技向善」作為一種特質，它指的是什麼？在騰訊文化去年司慶出版的《騰風破浪》的書籍中，提到一句話：「科技是一種能力，向善是一種選擇」。因此，如果要把「科技向善」作為一種特質，實際我們想了解的是，什麼樣的個人、團隊、組織會做出「向善」的選擇。
那麼，什麼是「向善」呢？
Martin說：「兼顧商業價值和社會價值。」小龍說：「對用戶的態度是善良的，而不是套路的。」Pony說：「構建數字時代正確的價值理念、社會責任和行為規劃，共建健康包容、可信賴、可持續的智慧社會。」
在高管的發言中，我們可以看到他們對「向善」的一些態度和看法。而這些其實和管理學界的一些概念不謀而合。比如，關於引領企業整體、全體員工向善，學界類似的概念有：企業社會責任（Corporate Social Responsibility，簡稱CSR），指的是公司會採取一些超出利益和法律要求的行動，以促進社會利益；整體促進向善的文化/氛圍，包括商業倫理/道德（BusinessEthics/Morality）、組織公平（Organizational Justice）、安全氛圍（Safety Climate）等；管理者正直決策、態度、行為等特徵：如道德型領導（Moral and Ethical Leadership）、真誠型領導（Authentic Leadership）、是否值得信賴（TrustWorthiness；而Benevolence即對他人的善意，是贏得信任的重要因素之一）等；員工向善的特質、行為，如親社會動機（Prosocial Motivation）、正直（Integrity）、同理心 (Empathy) 、組織公民行為（Organizational Citizenship Behavior，簡稱OCB）、利他行為（Altruism/Prosocial Behavior）等。此外還有「向善」的反面，例如反生產行為（Counterproductive Work Behavior，簡稱CWB）、黑暗性格（如自戀、馬基雅維利等）。
回到什麼樣的員工更加能夠「向善」這個問題，心理學家和管理學家已經做出了很多探索。例如，研究發現，具有某些人格特質的人更加有可能去做出向善的行為。比如說，大家所熟知的大五人格模型（Big Five）中的「宜人性」（agreeableness）就是親社會行為的一個預測指標。在基本人格上，「宜人性」高的員工更加關心他人的福祉，也相信自己能夠敏銳地察覺他人的需求。因此，他們更加願意、也更加有能力去「向善」。誠實-謙遜（Honesty-Humility）人格也是「向善」的有效預測指標。誠實-謙遜人格指的是這樣一種性格特質：真誠 (sincere)、誠實 (honest)、忠誠 (faithful)、謙遜 (modest/unassuming) 並且公正的 (fair-minded)。研究發現，具有誠實-謙遜人格的人更加有可能去做出親社會行為。
什麼樣的團隊更容易向善呢？與個體類似，研究發現那些親社會動機很高的團隊更容易去「行善」。團隊的親社會動機指的是所有團隊成員都希望來通過努力去造福他人。我們知道，團隊的一個優勢就是通過個體所不能實現的整合與連接，來實現單個個體無法實現的目標。一個發表在《管理學會期刊》上的研究發現，那些親社會動機高的團隊成員之間合作更好，因此也更可以群策群力地去實現造福他人的目標。此外，上級的作風與行為會直接影響團隊的氛圍與行為。當上級身體力行地展現出誠實、謙遜、無私、柔韌等上善若水般的領導風格時，會更好地影響團隊成員向善。
組織的向善是一個更複雜的現象。在眾多關於企業社會責任的研究中我認為一個比較有啟發意義的發現是，當組織將使命與價值觀與社會責任感緊密地結合在一起的時候，組織在社會責任上就會有更多的擔當。研究還發現，如果一個組織的文化強調以人為本（「善」的一種表現方式，即關注他人的需求，願意回報他人，並且讓人們參與到那些與他們相關的決策的討論過程中），那麼它就更有可能去承擔起自己的社會責任。這個研究中的社會責任符合我們廣義上對於「善」的定義：它指的是面向客戶，員工和公眾的在經濟、法律、道德以及其他方面的責任, 比如說密切監控並防止企業行為可能給大眾帶來的危害以及向公眾披露必要的產品信息。回到騰訊，公司對於「科技向善」的倡導與追求，就是在組織層面將「善」植入了自己的的使命和價值觀中。這是非常有意義的一件事情。我也相信，「科技向善」將會引導騰訊持續將科技創新與大眾的福祉相結合。
總的來說， 「向善」這件事不僅僅只依賴員工的行為和特質，也會受到組織和團隊的牽引。因此，我們在研究向善時，不僅要看員工自身的價值觀、特質、行為，還要看ta所屬的環境。
以上概念有比較成熟的量表，可以幫助我們把「向善」具體到特質、行為、環境。當然，已有的學術研究可能並不完全匹配我們的情況。我們還可以走入廣泛的員工和管理者團隊中去，去聽聽大家心中符合「科技向善」的行為、案例、故事是什麼樣的？不符合「科技向善」的行為又是什麼樣的？收集到大家的觀點後，我們可以做非常紮實的文本研究，看大家提及最多的，最被普遍認可的「科技向善」行為是什麼，與之相關聯的團隊機制、團隊文化、管理者行為又是什麼，以豐富我們的「向善「系列量表。
除了傳統的量表，我們還可以用一些實時、客觀的行為數據、社交網絡數據等，去捕捉員工的助人、知識分享等組織公民行為。或者用一些更輕量的方式，例如員工之間互相為「向善」行為點讚，來收集日常工作中的善思、善言、善行。
簡而言之，我們可以通過多種測評工具和方法去識別和記錄與向善有關的特質和行為，去定性、定量地綜合研究促發向善行為的環境、機制、文化，並將研究發現應用到管理與賦能中。
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