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作者 | 劉宇，搜狐集團HRD、22 年人力資源從業經驗。 來源：內容整理自12月28日《2018全國招聘升級論壇》北京會場，有刪減，轉載請后臺聯系。 今天要和大家分享的是關于人才素質模型建模的內容。 首先，我們要澄清做人才建模目的究竟是什么？ 這個問題，我跟很多同業交流過，很多人告訴我人才建模的目的是為了在招聘甄選、選拔任用、培訓發展的時候用。其實這些不是目的，這些叫應用場景。 在上面這幾個場景中，我們使用人才建模的共同目的都是進行人才識別。 我們在進行人才識別的時候，大概有這么幾個關注的點： 聰明； 能干； 同心（價值觀相符）； 高潛。 通俗的說，聰明就是智商高；能干就是技能好；同心就是認可團隊、企業的文化價值觀；高潛就是對未來的預期，能夠勝任不斷變化的環境下產生的新工作、新任務，有培養和發展的空間。其中，潛力部分的識別尤為困難。 那么做好人才識別的重要因素有哪些？ 我個人對事情做得好有個通用的衡量標準，一句話概括就是——意料之外，情理之中。 意料之外就是指創新性，與眾不同的做法總是令人贊嘆的，是錦上添花的。情理之中是基礎，理就是指方法原理，方法論扎實，原理科學。但最容易被忽略的也最重要的是情，情就是用戶、客戶的接受，主要指能不能和用戶、客戶同感共情，達成一致。
比如我們跟業務同學溝通某個候選人積極主動、有責任感、專業能力好等等，可業務同學說更看重其創新能力、溝通能力，這就變成了雞同鴨講。雖然我們講的都是對的，但是沒有和客戶（業務同學）關注點（衡量標準）統一，也就沒有共情。 因此，標準的統一和客觀性，對形成共識非常重要！
盡管“心理測評”在單一評估工具中不是效率最高的，但是相對其他評估方式其評估方法（同一問卷）與結果輸出（標準分）更加客觀，更加容易與客戶在統一的標準下展開討論，達成共識。加之其在“潛力”評估方面有不可替代的功效，因而我比較推薦在“人才識別”中應用“心理測評“。 對于人才建模的方式，我們經歷過兩種。第一種方式我們稱之為傳統建模，第二種是數據建模。兩者在最終應用時都使用“心理測評”工具，但建模的過程不同。 1 傳統建模 以領導力建模為例，在傳統建模的第一步就是信息輸入，我們主要包括文化傳承、戰略理解、實證分析、標桿研究四個模塊。
四個模塊的信息主要通過文獻研究及BEI訪談的方式進行收集，全面從企業的價值觀、企業自身以及行業標桿的成功經驗、企業未來發展的需求幾個方面全面描繪出企業對優秀領導者的能力素質要求。 第二步是信息提取，就是要一個描摹詞條應用的熱點圖。 將輸入的信息與通用素質庫對照、歸納、提煉其中的高頻素質詞條?；镜某尸F方式按照這個圖一樣，不同的組織架構拆分，分母是訪談對象，分子是詞曝光的頻度等等。
第三步是邏輯整理。 將高頻詞進行拆分、壓縮、合并，分析梳理內在的邏輯，并用組織慣常使用的理解方式和語言表達出來，便于在組織內部的解讀與傳播。例如：九項素質可以被梳理成如下的領導力E3模型（Envision、Edge、Engage）。
橫軸-領導者的工作領域：人、當前業務、未來策略； 縱軸-事情發生、從無到有步驟：察覺了解、做出決策、影響實施。 把建模的素質項目裝入這樣的九宮格，再重新去看橫縱坐標軸交差點的詞條，會更好理解和記憶。 第四步是工具研發。 針對主觀的行為評價需求，我們形成一本素質詞典，每個詞條做相應的行為解讀，不同層級還需要設定不同的行為描述，同時輔以素質考察的典型問題，還可以增加一些名言警句或者案例故事，還有考察相關詞條的問題庫（下圖未體現）。
當然，我們也做了基于“心理測評”的評價工具。這一部分的匹配相當困難和不容易完美。我們選擇了知名度和美譽度均較高的測評產品，努力學習、理解其中的詞條含義，將自己模型的素質詞條盡力對應匹配。其中語言翻譯的誤差、詞條語義理解的統一均會對工具的創建造成困難。還有時差的原因，導致這件工作不得不在晚上10點到半夜1、2點的時段進行。這樣反復修改了十幾稿，持續1個多月才完我們自己的素質模型測評工具開發。 回顧起來，傳統建模的優點是：在過程中與管理層及核心績優人員有充分的溝通，非常有利于在組織內部對領導力模型達成標準的共識； 缺陷是：測評工具對接存在很多困難，并且項目的耗時較長（大概4-5個月），不太順應企業效率的要求。 2 數據建模 后來我們專業能力建模中更多地采用另外一種建模方式——數據建模，這也是現在很多咨詢公司的方式。 首先，直接從數據開始入手先做測評，然后在數據分析中發現素質詞條與績優能力的相關性。
細心的人會發現這種方法只是找到現有、企業內部績優能力的相關素質？會不會成為“井底之蛙”呢？ 我們的方法就是把樣本擴展，通過與專業機構合作把行業標桿也納入到樣本庫。這樣既解決了統計學對樣本量的要求（這對單一企業數據建模實踐也是現實障礙），也解決擴展了樣本的代表性，當然如果還要引入對未來能力需求的素質要求，也可以在所選用的測評工具的素質詞條庫中進行研究、少量添加。
針對樣本的測評數據，我們依次進行分布形態、相關性、差異性、均值差異等數據分析工作，最終找到了6條績優組與各組對比獨有的素質項。且6條素質項能夠符合常識認知（很容易解釋得通）。 這樣數據建模獲得的模型的好處在哪里？ 1、基于數據分析，得出結論的過程更加科學、嚴謹； 2、數據源于工具，避免再研發工具過程中詞條理解轉換的誤差； 3、建模速度非?？欤?-2個月內就可以生成一版模型。 基于這樣的數據建模，我們做了若干個模式，有產品、運營、銷售以及通用素質模型。大家可以看到，通過對工具已有樣本的數據分析，我們可以定位每個模型的效度。
3 建模中遇到的那些坑 我們來看一下，在建模過程中我們遇到的一些坑，希望可以對大家有所幫助。 1、 數據建模是個專業的事情，需要在心理測量方面具備常識且有專業人才。
2、 對于工具的選擇，我們需要細心和謹慎的判斷。 下圖中的題目均因個別定語導致在“人格界限”和“安全感”測量方面失準
3、以科學的態度看待測評結果，不輕信、不輕棄。 測評工具基于統計學原理，遵從大數據法則，對于個體不能唯“數值”論，特別是不能在一個分值級別的組里面再進行絕對值排序分高低。 對于測評工具的最佳期待應該是：與業務同學統一評價標準與管理語言，幫助業務同學提示出在日常評估中可能受到暈輪效應影響或容易忽視的視角； 隨著數據積累，工具應有不斷調優的過程，如果一葉障目就半途而廢，是很可惜的。個體案例測評結果和主觀認知產生差異時，不能放棄科學性、一票否決，而應該從測評目的與模型適用性，影響相關測評對象能力展現的其他外部因素，以及測評工具中構成相關素質項分值的下一層素質科目的分值及權重情況等進行分析； 期待有更多機會與HR同仁一起探討建模、測評以及解讀的專業知識與實踐技能，練就人才識別的“必殺技”！ 更多嘉賓分享內容，持續更新中...... Moka招聘管理系統，幫你降低 40%時間成本 、節省 60%人力成本、節省 32%招聘支出，讓招聘成為企業的核心競爭力。 現已服務小米、歡聚時代、搜狗、WPS、金山云、陌陌、丁香園、漢堡王、三只松鼠、赫基國際集團、江南布衣、小鵬汽車、每日優鮮等數百家知名企業。
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