廖 卉 腾讯高级顾问
腾讯 HR 科技中心 People Analytics 负责人
美国马里兰大学史密斯商学院院长席教授
引言：
远程办公成为2020年互联网行业增长迅速的领域，尤其是随着海外疫情的持续，部分硅谷科技公司允许员工永久远程办公。远程办公“常态化”改变的不仅是办公形式，还包括与之相关的薪酬制度、团队管理、就业形态等系列相关问题。即便是抛开疫情的压力，伴随技术进展、业务场景多元分布，我们也需要做好应对远程办公常态化的准备。
和科技公司将人力资源分散化的措施不同，一些劳动密集型或标准化程度比较高的工作岗位则开启了“共享用工”模式，通过人力资源在不同企业间的再分配，提升了社会整体的人力资源利用效率。其背后所呈现的“雇佣关系灵活化、工作碎片化、工作安排去组织化”等特点，同样是兼具短期压力与长期趋势的特征。
在工作场景和工作模式变化的背后，科技正在越来越深刻地介入到人力资源的全流程管理，效率的提升往往显而易见，但在效率提升的同时，如何注入更多人文关怀？如何达成企业、员工共赢的结果？如何通过技术的助力，识别出更能促进个人、团队、组织“向善”的人格特质，行为特征、价值观念等有效预测指标？
腾讯高级顾问、HR科技中心People Analytics负责人，美国马里兰大学史密斯商学院院长席教授廖卉，在与我们的访谈中，她从科技与人才管理视角，与我们分享了她对未来工作场景、工作模式及构建“向善”环境、机制、文化方面的思考。廖卉教授曾在多种文化情景下研究领导力、战略人力资源管理、创新与主动性、多元与包容、跨文化管理等课题。先后获得美国管理学会“Cummings 组织行为学学术成就奖”、“人力资源学术成就奖”、美国产业与组织心理学会“职涯早期杰出贡献奖”，并当选为美国管理学会、美国心理学会、美国心理科学学会Fellow。
以下为详细访谈内容：访谈/整理 刘金松 余潜倩
做好远程办公成为常态的准备
腾讯研究院：最近有部分硅谷的科技公司不断推出措施，允许员工长期远程办公，这样的变化会带来哪些影响？是局限于科技行业的局部现象，还是会成为一种普遍型趋势？
廖卉：在新冠疫情之前，远程办公就已经在一定程度上存在。作为一种适应信息化的新型工作模式，远程办公吸引了很多管理者与研究者的注意。比如早在2010年，斯坦福大学的Nicholas Bloom教授等与携程创始人之一梁建章合作进行了一项实地试验，将参与研究的携程员工分成了两组：进行在家远程办公的实验组与不进行远程办公的控制组，发现远程办公提高了13%的绩效。而当携程在全公司范围推广并让员工可以自主地选择在家还是在公司办公后，远程办公更是提升了22%的绩效。与此同时，员工们还有更高的满意度与更低的离职率。
疫情的突然爆发，让远程办公一夜之间在全球范围内被广泛地推广，而且很多公司直到目前都还处于全员全程远程办公的状态。这样的变化确实会对员工个人、企业、行业生态都会有很多影响：
对于员工个人来说，工作的模式发生了很大的转变。疫情之后，在家办公的人数极大增加，Gallup在美国持续进行的追踪调查发现， 2020年4月份，美国“全职在家办公”的比例达到了51%。而到了9月，“全职在家办公”和“有时在家办公”的人数加起来已经达到了75%。居家办公的时候，员工摆脱了通勤的麻烦，对工作时间也有了更自主的控制。而同时，居家办公让工作和生活的界限进一步模糊了，尤其有可能让工作时间变得更长。比如哈佛大学商学院和纽约大学的一个研究团队，使用了采取了居家隔离政策的16个城市近300万人的电子邮件数据，发现大家平均每天会多工作48.5分钟。还有一些规模没有那么大的研究，得出的结论甚至是3个小时。保持工作和生活之间一定的清晰的界限对于员工的心理健康很重要。所以居家办公的员工需要学会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，远程办公让工作中线上沟通和协作的比例大大提高。一篇发表在《应用心理学期刊》的元分析发现，虽然远程办公可以促进绩效和满意度的提升，但当时长超过2.5天/周时，远程办公就可能会损害员工与同事间的社会交往关系。这是我们需要注意的。缺乏了茶水间的聊天，我们要如何和我们的同事维持良好的友谊，如何维系我们的社会资本？大家应该积极地设法保持彼此间的联系，而不是被动地等着关系因为距离而疏远。
比如微软对于350名员工进行的内部调研发现，转为远程工作后微软员工们也开发出了“远程社交”的新技能，比如说员工们组织了在线聚餐（以及各种主题的在线聚会，比如“睡衣节”和“晒宠物”）。积极地寻求“远程社交”，使得微软员工的社交时间在一个月内增加了10%。与此同时，他们发现员工在工作上的交流也没有松懈：转为远程办公后，这些微软员工自行安排的一对一沟通增加了18%。
当然，维持员工间的社交关系除了需要员工自身的努力外，也需要公司在远程办公期间给予设备、技术等方面的支持。对企业来说，如何管理远程的员工会成为越来越普遍的现象，越来越重要的问题。尤其对于科技公司，需要做好远程办公成为一种常态、和现场办公长期混合存在的准备。未来的工作场所和工作模式可能是非常丰富多元的。在技术上、文化氛围上、管理机制上和管理者的赋能上，都需要做出努力。虽然远程办公的突然来临让管理者们打了个措手不及，但是他们却在积极主动的应对，现在我们已经看到了一些有趣的实践。
比如搜索引擎公司DuckDuckGo，每周，公司会举办一场“邻居会议”，随机让四五个平时不一起工作的同事见面，以增强线下的联系。
又比如，微软通过对内部的调研发现，最早受到疫情影响的微软中国团队——他们比其他国家早几个星期关闭了实体办公室，管理者们迅速地转到了线上来远程管理团队。在三月份，微软中国团队的管理者们在即时通信软件上发送的信息增加了115%，而同期员工只增加了50%。微软的调研发现，每周与管理者一对一沟通的平均时长最长的员工，工作时长增加幅度最小。这侧面反映出，管理者们主动承担了“缓冲”的角色：通过了解员工的需求，优化工作上的安排，避免过度加班，从而减少了远程工作带来的负面影响。所以，管理者们的积极应对确实产生了好的效果。
对于行业来说，改变也是同样深刻的。现在我们能很明显观察到的是，在线办公行业迅速腾飞，美国使用比较多的Zoom之前宣布，2020年4月到5月，用户量从2亿到3亿，增长了50%。在中国，腾讯也很好地抓住了这个风口，腾讯会议是最快超过一亿用户的视频会议产品。除此之外，一些更加深远的影响也在慢慢显现，比如大家对通勤和交通运输的需求将会降低，对物流配送的需求增加，随着大家搬离大城市，居家办公对房地产市场甚至也会有影响。
一个值得注意的现象是，我们在新闻上读到大力推行远程办公的公司几乎都是科技公司，传统公司很少出现。这是一个有趣的现象，同时也侧面反映出远程办公模式对于不同行业的适合度是不同的。我的看法是,在目前的技术环境和社会环境下，短时间内，远程办公还难以成为跨行业的共同选择。
首先，即使在疫情期间，选择远程办公的公司的比例在不同行业也是很不同的。比如来自伊利诺大学、哈佛大学的研究团队发布在美国国家经济研究局（NBER）的一篇研究中发现，在平均受教育水平程度处于前四分之一的行业中，64%的公司公布了让部分员工转向远程工作。而在受教育程度处于后四分之一的行业中，只有36%的公司有这样的政策。芝加哥大学的教授Dingel和Neiman在2020年的研究中对不同行业“可远程办公”的程度进行了分类，根据他们的研究，软件工程和数理统计类的岗位就是“可远程办公程度”最高的岗位，而清洁工类的岗位“可远程办公程度”则最低。
并且，研究发现，在美国可“完全在家完成的工作”占所有岗位的37%，而这些工作的薪资通常更高，占全美所有工资的46%，可远程的岗位比例和职位类的薪资水平显著正相关，许多低收入工种的工作性质让其更难实现远程办公。
Bartik团队的研究还发现，远程办公是否会降低工作效率，和员工的工作适合远程的程度（按照Dingel & Neiman(2020)的分类方法）显著的正相关。也就是说，对于适合远程的工作，不仅目前的远程比例很高，而且对生产率的损失很小，甚至有机会有更高的生产率。对于那些不适合远程的工作，不仅目前远程的比例低，而且工作效率也更差，实属在疫情中的无奈之选。
占据新闻头条的硅谷公司，恰恰拥有最多的软件工程师类、教育程度高、高薪的岗位。这以特征决定了它们更加适合进行远程办公。但是一些传统的公司，例如沃尔玛，也宣布允许他们的科技类员工可以在疫情结束后进行永久的远程办公。因此，行业和岗位都会影响是否适合进行远程办公。
尽管科技行业比其他行业更适合远程办公，但当新冠被控制下来后，这些硅谷公司是否还会保持对远程办公这么高的接受度呢？硅谷公司内部就展现出了两种截然不同的态度。一方面，脸书、推特这样的巨头公司开始宣布自己将会永久允许员工们进行远程办公。在另一方面，也有一些管理者明确地表达了自己对于远程办公模式的不认可。比如说网飞（Netflix）的CEO在采访中就说到：“疫苗被批准的12小时内，我就会让我的员工全都回到办公室。”发生这样的争议是情有可原的，如前所述，远程办公有其挑战性。
因此，对于远程办公，我们需要看到它有利的一面，也要看到它不利的一面。作为一个突然被大范围推广的工作模式，我们对于它的认识也是在不断加深的，既要发挥其优势，也要积极应对它所带来的挑战。未来很可能会有更丰富的办公模式可选择。比如谷歌正在尝试的“混合模式”：在一周内，员工们可以自由地选择在家工作几天，然后再来公司工作几天。
腾讯研究院：远程办公的相关调整在解决疫情下的“复工”难题的同时，也带来一些争论，包括像不同地区之间的薪酬差异。从你的角度，怎么看这种办公方式的变化和带来的挑战？
廖卉：关于远程办公，大家当下讨论非常火热的一个点是，当员工选择长期远程办公模式并搬离所居住城市时，企业会根据员工搬往区域的不同而进行不同程度的减薪的政策。
从公司的角度来说，这样的选择是由市场驱动的。由于疫情，各大公司的营收都受到了不同程度的影响，维持之前的高薪酬水平可能会比之前承受更多的压力。另外，整个社会的就业市场也受到影响，员工的求职活动受到限制，议价能力可能也低于以往。而在全员远程办公的环境下，员工搬离房价和物价都高昂的硅谷，去往更宜居的城市是很普遍的选择。按照硅谷公司的说法，根据所在地区的情况减薪，既可以保持员工原本的生活水准，又可以降低公司的经济压力，可以说是双赢。并且，现在有越来越多公司都在采取这个政策，进一步降低了公司面临的舆论和社会责任压力，也提升了员工对此类措施的接受度。
但是，站在员工的角度，也会有很多人质疑：公司购买的是我提供的服务和技术，现在我的工作内容不变，为什么得到的报酬更低？这样的政策和“同工同酬”有一定的矛盾。另外，从员工个人职业发展的角度，经历10%-20%的减薪，可能会对职业生涯的长期收入趋势造成负面的影响。匿名讨论职业的平台Blind今年9月份进行的一项调查显示，填写问卷的5500多名员工中，48%的人表示不会接受这样的降薪政策（当然也同时有44%的人表示可以接受），在远程办公下，公司和员工又缺乏足够的讨论、互相达成谅解的沟通机会。
这种时候，公司需要特别警惕员工，尤其是骨干员工因对政策不满而导致的离职潮。虽然就业市场不如以往，但优秀的员工总会有去处。如果真如市场研究公司Gartner人力资源部门研究主管布莱恩 克洛普(Brian Kropp)所说，这种降薪政策下“生活成本的降低幅度通常超过了薪酬下调的幅度”，那公司一方面应该给员工提供办公区域的选择，另一方面也应该让这种生活成本的比较及与当地劳动力市场类似岗位薪资的比较更加直观，增强员工在这个过程中的自主权和信息的透明性，以此增加员工对这项政策的接受度。
对于我们来说，国内的疫情环境不同，没有迫切的压力去完全效仿硅谷，采取相对激进的远程办公政策。但需要考虑的是，即使没有疫情的压力，由于技术的进展、业务的分布，其实远程办公已经或多或少地存在在我们的工作中——我们都可能会有用企业微信、腾讯会议和在另一栋大楼、另一座城市的工作伙伴、客户沟通的经历。再考虑到远程办公的一些益处，例如帮助减少公司成本，促进团队管理流程规范化、标准化，以及对员工工作生活平衡方面可能也有益处。
疫情期间我们试行在家办公几周，也有一些同事发帖表示很喜欢这样的办公模式。现在在公司内网上就已经有员工在询问，能不能每周有一天在家办公。因此，我们可以在关注硅谷政策的同时，充分地了解和思考这些实践的利弊，考虑如何更好地为我们所用。
腾讯研究院：疫情期间，你在腾讯也经历了远程办公体验，你观察到远程办公带来的最大挑战是什么？
廖卉：我可能是一个比较特殊的鹅厂人，不仅在疫情期间，我长期都和我的团队保持远程的工作状态，我们现在已经非常习惯这样的工作模式，且已逐渐摸索出了与之相对应的管理机制、流程规范、协作方式等。腾讯整体而言，公司在疫情严重时采取了广泛的在家办公，薪酬福利部门在此期间向全员发放了在家办公调研问卷，大家回答了“在家办公的主要障碍”，排名前五的分别是：办公硬件（主要提及的有：显示屏、办公椅等）、后勤支持（主要提及的是一日三餐的问题）、沟通协作、家庭因素、时间管理。
其中，办公硬件和后勤支持比较像一个短期的问题，因为如果长久地在家办公，员工还是会尽力为自己准备好相对舒适的办公环境，并且安排好自己的三餐。所以我认为“沟通协作”、“家庭因素”和“时间管理”是比较需要关注的问题。我格外关注的会是“沟通协作”，因为这不仅是居家办公的时候需要应对的问题，而且是只要是远程氛围下，都会出现的问题。并且，其它公司的一些研究所揭示的远程协作的最大的问题也是这方面的。比如谷歌2019年所做的远程团队研究，发现远程协作最核心的困难就在于“建立联系”（establishconnection），包括跨时区的日程安排，且视频会议也比面对面会议需要更多的努力。西门子2012年所做的研究同样发现，大家排名前3的困难是沟通中完全理解别人的意思（51%）、处理冲突（48%）、建立信任和关系（45%），都是和沟通协作密切相关的。
就业市场会是平台和大企业并存
腾讯研究院：因为人手紧缺，部分劳动密集型企业今年出现了“共享用工”的现象，这种共享用工会向专业领域扩展吗？
廖卉：“共享用工”本身并不是一个新颖的概念。比如早在2014年，在LinkedIn上人力资源管理从业者们就有相应的讨论。只不过是疫情这个催化剂让“共享用工”得到了更多的关注与推广。
共享员工的本质是让员工在企业之间临时流动，实现人力资源的再分配，从而提升社会整体人力资源优化配置。目前的具体表现为在这次特殊的疫情期间，一方面一些难以复工的中小企业因为要为员工支付基本工资而有很大压力，另一方面因为网购、外卖的需求猛增，导致配送员等职位出现大量空缺，通过共享用工这种让员工在企业之间临时流动的方式来实现人力资源的再分配，对社会经济的稳定起到助力。在这次的疫情期间，大家都已经意识到了共享用工的重要性。如大家所想，在新零售、电商等领域，共享用工已经带来了很大助力，在物流、制造业等行业也有不少案例；未来可能还会不断发展。
共享用工有其灵活性、快速性、低成本性，这些都是它的优势，但是它也有其临时性、不稳定性和适用范围的局限性。并不是所有类型的员工都适合采用共享用工的形式。目前来看，比较适合共享用工的岗位，工作所需的能力、知识、技术（KSA）大多数是通用的（general human capital，所有的公司需要的都是类似的），而不是公司专有的（firm-specific human capital，只对特定的公司有价值）。
每个岗位所需的能力都会既包括通用能力，又包括公司专有能力，但比例不同。举例来说，一位产品经理所掌握的做产品的通用方法论、使用软件的技术，都是可以跨公司复用的。然而要在腾讯当一个成功的产品经理，还需要了解腾讯具体产品的前世今生，产品理念，用户状况，和上下游的配合模式等等，这些就属于腾讯专有的人力资本，如果跳槽到新的公司，就要从头学起。
因此，对于专有人力资本需求高的岗位，共享用工就不那么适当，因为需要花费企业很多时间去培养。而快递员、外卖员、网约车司机等标准化程度比较高工作，即使在不同的公司，工作所需的KSA（技能、知识、能力）都是类似的，所以美团的外卖员可以无缝跳槽到饿了么，可能只需要花费半天熟悉一下系统就可以开始顺利工作了。
因此，从这一理论来看，共享用工向专业领域扩展是有可能的，但前提是公司里开放的这样的岗位对“企业专有人力资本”的需求比较少，比如说现在也有一些外包的设计工作、开发工作，放到外包平台上，设计师和程序员们可以认领。这些工作专业程度很高，但都已经把需求非常标准化，让员工不需要了解上下文就可以直接用自己通用的专业技能开始工作。
我们还需要注意的是，在享受共享用工带来效率提升的同时，也要考虑法律、伦理、人文等因素，目前全国各地已经出了不少保障良好共享用工模式的政策和规范，相信通过研究和实践，规范会进一步明确使得共享用工可以有序发展和推广。
腾讯研究院：随着越来越多的行业、细分领域出现一些平台型公司，就业的模式也在从原来分散的“企业+ 个人”模式，正在向“平台+中介+个人”的模式转变。怎么看平台介入，对整个就业市场的影响？未来的组织会走向两个极端吗？平台化和小型化。
廖卉：在不同领域出现的平台型公司，使就业市场产生了新的工作模式。不同于传统的雇佣关系，员工不再与企业签订严格的劳动合同，可以灵活安排自己的工作时间、工作地点，甚至选择是否工作，呈现出雇佣关系灵活化、工作碎片化、工作安排去组织化等特点。
现在大家比较熟知的平台有互联网电商平台，直播平台等。首先这些平台都创造了许多的就业量，不仅是平台所需要的就业，还有衍生岗位，总体上提高了就业率，降低结构性失业风险，承担就业蓄水池的作用，使更多的劳动者可以为社会创造出贡献和价值；然后平台或中介给员工和企业提供了一个消息交流的场景，从而提升社会整体人力资源分配效率。在就业市场，通过平台或中介的介入，一定程度上消除了企业和个人之间的信息差，企业可以找到更适合自己的人才，而人才也可以找到自己所更向往的公司和办公条件，使得个人和岗位的匹配变得更有效率。平台因为突破了空间和时间的限制，增加了员工就业的灵活性、自主性，更进一步保障和促进了上文所提到的共享用工模式的发展。
平台虽有其独特的优势，但相比大企业也有一定的局限性。多数平台型企业中，由于劳动关系的松散性，平台型劳动者可能没有得到完备的社会保障，如何完善平台型就业者的劳动保障是一个值得关注的重要议题。我们防范可能的基于平台产生的违法劳务行为，明确平台的规范，构建和谐劳动关系。
相比于平台，企业有其独特优势。过往的学者从多种视角诠释了企业存在的原因，也为我们预测未来组织的走向提供了洞见，比如交易成本理论视角、团队效应、规模经济等。我们会看到企业这种形式有其存在的价值，和平台型就业各有其适用的场景范围。比如，平台就业的形式可能适用于门槛低、该类劳动力供给较大、且较为同质的场景（司机、直播up主），签约、谈判、议价成本、监督交易成本、违约成本都较低；工作性质而言，适合相对独立的任务，无需大规模的团队长时间在一起合作。 同时大企业有其在就业市场上建立起来的信誉，可能使员工更加地信任。大企业的存在整合了资源，给社会整体科技创新与突破带来助力。所以未来的就业市场可能是平台和大企业共存的局面。同时对于公司的发展方向来说，也对从一个过去擅长做某些领域和事情的文化和团队演变成一个面向未来有优秀的技术工程能力来去搭建一个平台的新型团队提出了更高的要求。
科技应用中要给人文关怀更多比重
腾讯研究院：科技因素在人才的全流程管理中，也在发挥重要的作用，它可以发挥人才的更大效率。但这种对效率的追求，也引起了了一些争议，比如亚马逊通过将AI应用到仓库管理中，来帮助提升效率，但被部分工人称为“AI监工”，国内也出现了外卖平台配送员为满足系统设定的时限要求，而出现违规、事故高发等情况，怎么看科技在人力资源管理中所发挥的双面作用？
廖卉：亚马逊的AI监工确实是一个体现科技双面性的一个很好的例子。首先，对于亚马逊公司来说，将AI应用到仓库管理中的初衷是为了提升打包效率并控制成本。在引入之前，每个员工每小时大约能打包100个包裹；而在引入AI监工后，这个数字翻了2-3倍。在年底的节日季节，数以万计发往全国各地的订单进入亚马逊仓库后，亚马逊可以只用以往80%的数量的工人来应对。亚马逊的“AI模式”精确到什么地步呢？每一个包裹打包时需要的胶带的长度都是精确计算好的。
对于员工来说，亚马逊在使用AI时其实也有一定程度为员工考虑，比如AI可以帮助确保打包工人遵循了公司制定的安全准则。打包工人离危险区域太近时，AI就可以及时的报警并要求工人离开。AI还可以帮助员工计算最短的取货物的路线。在其他公司的仓库里，打包工人们每天都需要走上几公里路来寻找不同的货物，但是亚马逊的AI却通过算法来让工人们可以不用来回奔波。
但不得不承认的是，AI监工确实也引发了大家很多的吐槽，给大家带来了反感。会有员工抱怨说AI监工这种监督他们工作量和工作时长的方式给大家都带来了极大的工作负担。AI监工让员工可能会觉得这就是一台冷血的监工机器，让员工的存在可能得不到充分的尊重，也可能会涉嫌侵到员工的隐私。所以我们需要的是进一步强化科技的“人性”。亚马逊打包工人们的抱怨，外卖小哥因为外卖系统不够人性化的算法疲于奔命甚至遭遇车祸，都是在警醒我们将效率凌驾于人文关怀之上将给员工带来痛苦。
因此，在追求效率与人文关怀的平衡中，我们的需要给人文关怀更多的比重，这样才能避免发生类似外卖小哥们“困在外卖系统中”的困境。要通过技术上的进步实行更人性化的管理制度。科技向善是一条需要我们不断反思、不断完善的道路。
比如，腾讯People Analytics (PA)研究室在使用算法做人力资源数据相关的模型和分析时，对于人性化的关怀一直是我们的底线和根本。比如，与薪酬福利部门合作，我们会对于员工使用公司内各项福利的数据做分析，会通过数据和算法去分析什么因素可能会影响到员工对福利的使用，不同的人群又会不会有不同类别福利的诉求等。最终我们希望可以通过我们算法的分析来为员工提供符合个性化需求的福利项。
如上例所说，AI算法在我们人才管理工作领域确实发挥着越来越重要的作用。因为科技的两面性我们必须要秉持科技向善，使用好科技这把双刃剑。
首先AI应用于人才管理领域有其利的一面；AI算法应用于人才管理全流程的各个环节，包括招聘，培训与发展，绩效，薪酬福利，员工支持，人员保留等，都已有一些成功案例。以AI算法应用于招聘环节为例：在编写岗位JD（Job Description的缩写,意思为职位描述）环节，IBM有通过NLP技术来帮助HR编写不同语言、无偏见的岗位JD；在人岗匹配环节，结合AI自动分析文本内容、言论匹配、大数据性格分析等技术帮助HR快速挖掘、发现候选人，然后推荐给对应面试官。比如IBM开发了IBM Watson Recruitment(IWR)解决方案，通过机器学习结合简历中过往经历、社交网络留言、情绪倾向、面试评价等，预测候选人入职后的工作表现和稳定情况，帮助HR快速筛选、匹配合适候选人；在面试环节，Google、Baidu有基于应聘者特征的自动提问，IBM和Unilever有通过AI通过视频来对候选人的信息和理解判断能力进行捕捉和分析；在招聘客服环节，AI招聘机器人可以帮助HR回复求职者在招聘中可能出现的问题，提高效率。
在腾讯的招聘端也有一些成功应用，以招聘小助手为例，其集成了文本分类、智能推荐和搜索、实体抽取、相似简历、人岗匹配这些技术，可以实现对简历中的关键信息进行快速抽取，然后推荐给可能需要的面试官，且会根据面试官需要智能推荐相似的简历，实现更高效的人岗匹配。这些功能减轻了招聘流程中信息不对称的问题，提高了匹配率，节约了筛选成本。
AI一定程度上已经提升了招聘环节中的候选人体验(提升灵活性、增加公平性减少人的偏见、反映了公司的科技文化品牌)，提升了招聘效率(比如IBM使用招聘机器人WCA后，招聘时间大大缩短，NPS（净推荐值）增加一倍)。
AI在人才管理领域的应用绝不局限于招聘环节。目前腾讯HR管理体系中的AI能力中心已经集成了包括智能推荐、智能搜索、文本分类、智能推荐等技术，除了应用到招聘环节中之外，还有智能对话机器人、发文系统、HR门户等具体场景，方便了员工的日常工作需要，也提升了HR的整体工作效率。我们PA研究室目前也有应用AI相关能力诸如人工文本编码、通用文本分词、无监督文本主题提取、文本情感倾向计算、文本相似度等技术运用到研究环节中，并取得一定的成果。比如我们通过对于绩效评语的关键词分析，发现腾讯的高绩效员工都有积极主动这个特质；比如通过对于绩效评语情感倾向的研究，对于管理者如何写好评语可以有一定的借鉴和指导；又比如通过员工离职原因文本的聚类分析，得到了70余种涵盖全面的离职原因，从而进一步分析优秀员工的离职原因可能有哪一些。
但是我们需要意识到的是，人工智能虽然已有六十多年的发展历史，但是目前仍旧处于弱人工智能的时代，被用来解决特定的问题，特别是AI在HR领域的应用还有不少局限性，比如：（1）数据标记 — 我们必须获得足够的样本，并获得人事专家对这些样本进行标注，所以有样本量的问题，且人工标注是昂贵的；（2）原本数据缺陷：在训练使用是否招聘的样本数据时，无论该决策是由个人、小组还是机器辅助在过去做出，决策本身可能都不是最完美的，且我们可能无法通过历史数据获取到未通过招聘人群中该招聘的数据。这些最终可能导致训练出来的模型也不是完美地反映真实情况并可以很好地为未来服务。；（3）潜在偏见– 人类可能存在固有的偏见，导致创建、训练的模型和系统存在偏见（例如，此前还发生了几起明显带有性别偏见色彩的案例，包括能够识别性别的计算机视觉系统，其在识别女性时发生的错误率更高，尤其是对于那些肤色较深的女性）；（4）难以解释 — 本身可能是黑箱模型，所以可能缺少业务解释性。
若具体到上述的招聘环节中，可能会存在的更具体的一些问题是：（1）表面有效性 — 如果求职者不能理解他们面对的测试或工具，不认为结果是有效的，更有可能提出诉讼或索赔；（2）透明度 — 求职者不知道自己正在被AI筛选，可能无法确定考核的内容、指标是什么；（3）过度夸大 — 供应商有时也存在过度夸大AI有效性的问题。美国联邦贸易委员会正在审理一起诉讼，指控一家使用人工智能的视频面试供应商，一直在做虚假广告，也没有遵守最佳实践。
当然即使AI算法目前有其局限性，我们也不能因噎废食，因为AI算法应用于人才管理领域有其必要性和重要性。
第一，HR数据沉淀的准备：技术的发展便利了数据的获取、存储，可用的数据在不断增加，尤其是沉淀下来的客观行为数据，成为一个亟待发掘的宝库。而这其中又有大量的非结构化数据，传统的分析方法可能已经不能满足需要。第二，技术日渐成熟的准备：网络分析、大数据技术以及深度学习在营销、市场、财务等领域正在被广泛应用，并且被证明了价值，那么我们也可以HR领域应用以期有好的成果。第三，实时数据看板的需要：使用AI技术可以将实时数据进行呈现，能够帮助我们更好地了解公司现状。第四，预测分析的需要：数据中不仅包含着历史信息，也同样蕴含着关于未来趋势的信息，AI技术可以一定程度上帮助我们从数据上获得一些对未来的洞察。
所以我们需要时刻认识到AI可能是一把双刃剑。每当我们应用一项AI技术到实际应用的应用场景时，不应该只片面地看这项技术的落地可以带来哪些短期效率的提升，更应该更全面地看如何更好地避免AI可能带来的负面影响，以此才能使AI更好地发挥价值。
“向善”是创新的底线、动力和最终目的
腾讯研究院：面对科技尤其是人工智能带来的挑战，不同的公司也都提出了应对办法，包括微软发布的人工智能伦理原则、腾讯将科技向善写入了新的使命愿景，从你的视角来看，怎么更好的促进这些原则、理念更好地与创新融合？
廖卉：科技是一把双刃剑是大家一直都特别关注的话题。在不断发展技术的同时，也要善用技术，做到“tech for good”。向善其实体现在创新的各个环节中，是创新的底线，是创新的动力，更是创新的最终目的。
向善是创新的底线。2017年1月初举行的“Beneficial AI”会议上建立了“阿西洛马人工智能原则”，共同达成了23条人工智能原则，被称为人工智能发展的“23条军规”；但是很多人也认识到目前AI的很多问题缺乏广泛的共识，还需要进一步探索。且因为AI正在不断发展，相应的原则规范也应当一并发展完善。腾讯研究院在2017年也提出了人工智能发展六大原则：自由、正义、福祉、伦理、安全、责任。腾讯研究院院长司晓表示“在遇到新技术时，以往的方法是技术先发展，等到技术成熟之后再制定规则，但是对于AI，可能要规则先行。”由此可以看到在这个领域上，我们可能要先制定向善的原则，明确创新的底线，以守正用奇，不逾矩，行长远。
向善是创新的动力。沃顿商学院Adam Grant教授2011年发表在国际顶级管理期刊《管理学会期刊》的一篇文章就发现，人的内在动机（intrinsic motivation) 本身并不一定能激发创造力；但如果这个人同时又有另一个强大的情感动力源泉—prosocial motivation （亲社会动机，即“向善”的一种表现）的话，会显著提升创新创造力。这是因为具有亲社会动机的人，更加能够从他人的角度出发，敏锐地发现、并有强烈的意愿去帮助解决他人所面临的实际问题，从而将自己创新的内在动力真正转化为对他人有价值的发明创造。“The necessity of others is the mother of innovation” 也可以理解为“向善乃创新之母”吧！同理，以科技向善为使命的企业，关注从社会、用户、客户等角度出发通过科技创新提升体验、解决问题等，从而让员工明确了创新的意义、方向和途径， 为创新提供了重要的情感动力。
回顾业界，也有诸多实践案例通过向善来驱动科技创新，例如Facebook不但拜访、了解用户，还让后端的开发了解到他们的工作如何让用户与家人、朋友重新建立起了联系；微软鼓励开发人员亲身参与用户新产品的测试，这些都是企业提升员工向善动力的良好做法。上述所提到的向善驱动创新的研究者Grant，也提出了5个实务上的建议，协助企业推动向善思维：1.创造让员工了解、接触用户的机会；2.搜集用户故事，让员工知道使用者的感想；3.通过数据，反应用户真实想法；4.邀请员工分享创造产品的故事与理念；5.让员工自己也成为用户。
通过与用户、社会的链接，员工会更加深自己的向善思维，也进一步驱动员工，为他人创造价值，腾讯自身也不乏相关作为，例如之前微信支付除了在国内的不断发展和完善，也已经在第三世界国家（如哈萨克斯坦、马来西亚、印度尼西亚等）开通支付功能，在那里打工的华人可以把钱快速汇回国内亲人，用来改善亲人的生活，这种向善带来的创新为异国华人和当地人都带去了便利。
今年初在疫情的情况之下，腾讯上线了全球战“疫”信息平台，通过这个平台用户可以使用到疫情科普、疫情自查、疫情图跟踪、问诊等功能；向善带来了进一步的创新，腾讯云推出国际“抗疫”服务包，企业、医疗机构、政府等都可以进行应用；腾讯会议国际版VooVMeeting也已经上线了100多个国家和地区，更好地帮助了企业、教育机构、医疗机构进行远程工作。这些都是非常好的向善驱动创新的实践案例。我们可以从过往的实践中，不断反思、学习与成长，让向善成为员工创新的动力。
向善是创新的最终目的。在日常工作中，我们每天都在享受着科技产品与服务带来的效率与便捷，随着更多新技术的应用，科技也在将进一步整体上提升我们的福祉。腾讯首席探索官 David Wallerstein 在2018年腾讯WE大会上就曾率先提出，腾讯将打造“会救命的AI”并利用AI技术解决地球级挑战。“科技的发展必须用于解决地球所面临的最大挑战。我把它称之为 FEW（Food, Energy, Water），也就是食物、能源和水资源。这些问题是人类未来需要面对的最重要、最基础的问题。” 腾讯 AI 也早已开展在农业方面的探索。腾讯 AI Lab的专家开创性搭建出农业人工智能系统。这个系统可以提高农产品产量、提高自然资源利用率、降低了传感器成本。当然，这并不是说仅仅只有解决人类的大问题才叫善，才是创新的目的。想他人所想，急他人所急，不以善小而不为。只要是站在客户/用户的立场，通过产品和服务满足其需求，解决其问题，让其工作更加迅捷高效，让其生活更加便利多彩，都可以称之为善，都是科技创新的目的。
在实际的人才管理领域的实际工作中，除了将科技创新进行应用，我们也一直在研究如何在我们的数据洞察和研究工作中秉持向善的原则。在自身工作中，我们一直坚持要更审慎地选用数据，注意数据和指标质量，使用高质量、噪音小的数据和指标；要提升有效性和公平性，由I/O心理学等领域专家和机器学习工程师共同构建公平有效的工具；要持续工具效果分析，持续验证工具是否有偏见或会造成不利影响；要知会同意，即对被使用AI分析的人保持高度透明，人们应该能够指导他们正被人工智能筛选或考评 （比如美国马里兰州有一项待通过的法案，要求视频面试必须获得同意。如果应聘者不同意，你就不能使用视频分析，特别是面部分析）；要增加模型透明度，尽可能展现并使人明白AI的决策历程；要关注可解释性，即明确AI用于实际业务后可能产生的影响，让业务对于黑箱模型有个基本的认知和理解；要厘清角色，通过人工智能的辅助作用，帮助而不是完全取代人做出更好的决策。
在和外部的AI供应商交流时，我们要确认研发团队是否有受过统计计量、管理学、劳动法、心理学等全面的专业训练的专家，以站在劳动法规、员工、公司的角度，通过数据研究及检验AI工具，谋取综效最大化；要确认数据来源和算法是什么，是否真正理解样本和方法，是否有对工具的有效性和公平性做持续审核，有无评估过使用过程中的可能不利影响，是否与向善的原则相左。
我们希望人工智能在人才管理领域的创新可以是员工-公司的双赢。对于员工，AI技术可以帮助每个员工发现更适合他们的工作，更有效率的解决日常工作中的繁琐问题等。对于公司，AI技术可以帮助管理者做更多细致的决策，做更科学化的管理。比如，面对公司内部众多垂直业务机器人需求，以及外部各大产品逐渐形成的最新的HR机器人解决方案趋势，腾讯HR科技中心的HR智能提效解决方案课题将通过识别业务场景，解耦应用，运用NTS能力中心的多个平台能力，结合企业微信助力业务提能提效，为大家解决HR业务场景中的实际工作问题。在实现双赢的路径上，我们一方面要始终强调和宣传科技向善的使命愿景，使大家可以充满善意地去使用技术，另一方面也需要在工作中用实际行动避免AI的局限性，并且制定相应规范，对如何使用技术做好更严格的基本指引。
腾讯研究院：你在之前的分享中也提到，在一些科技公司的人力资源管理中，不断在尝试通过数据分析的方法，去找到符合一个企业文化、理念的优秀人才的“核心特质、核心行为，和技能等方面的特征”，如果我们把科技向善看作一种特质，该如何去识别这样的特质和行为？
廖卉：首先我们需要回答“What”的问题，也就是“科技向善”作为一种特质，它指的是什么？在腾讯文化去年司庆出版的《腾风破浪》的书籍中，提到一句话：“科技是一种能力，向善是一种选择”。因此，如果要把“科技向善”作为一种特质，实际我们想了解的是，什么样的个人、团队、组织会做出“向善”的选择。
那么，什么是“向善”呢？
Martin说：“兼顾商业价值和社会价值。”小龙说：“对用户的态度是善良的，而不是套路的。”Pony说：“构建数字时代正确的价值理念、社会责任和行为规划，共建健康包容、可信赖、可持续的智慧社会。”
在高管的发言中，我们可以看到他们对“向善”的一些态度和看法。而这些其实和管理学界的一些概念不谋而合。比如，关于引领企业整体、全体员工向善，学界类似的概念有：企业社会责任（Corporate Social Responsibility，简称CSR），指的是公司会采取一些超出利益和法律要求的行动，以促进社会利益；整体促进向善的文化/氛围，包括商业伦理/道德（BusinessEthics/Morality）、组织公平（Organizational Justice）、安全氛围（Safety Climate）等；管理者正直决策、态度、行为等特征：如道德型领导（Moral and Ethical Leadership）、真诚型领导（Authentic Leadership）、是否值得信赖（TrustWorthiness；而Benevolence即对他人的善意，是赢得信任的重要因素之一）等；员工向善的特质、行为，如亲社会动机（Prosocial Motivation）、正直（Integrity）、同理心 (Empathy) 、组织公民行为（Organizational Citizenship Behavior，简称OCB）、利他行为（Altruism/Prosocial Behavior）等。此外还有“向善”的反面，例如反生产行为（Counterproductive Work Behavior，简称CWB）、黑暗性格（如自恋、马基雅维利等）。
回到什么样的员工更加能够“向善”这个问题，心理学家和管理学家已经做出了很多探索。例如，研究发现，具有某些人格特质的人更加有可能去做出向善的行为。比如说，大家所熟知的大五人格模型（Big Five）中的“宜人性”（agreeableness）就是亲社会行为的一个预测指标。在基本人格上，“宜人性”高的员工更加关心他人的福祉，也相信自己能够敏锐地察觉他人的需求。因此，他们更加愿意、也更加有能力去“向善”。诚实-谦逊（Honesty-Humility）人格也是“向善”的有效预测指标。诚实-谦逊人格指的是这样一种性格特质：真诚 (sincere)、诚实 (honest)、忠诚 (faithful)、谦逊 (modest/unassuming) 并且公正的 (fair-minded)。研究发现，具有诚实-谦逊人格的人更加有可能去做出亲社会行为。
什么样的团队更容易向善呢？与个体类似，研究发现那些亲社会动机很高的团队更容易去“行善”。团队的亲社会动机指的是所有团队成员都希望来通过努力去造福他人。我们知道，团队的一个优势就是通过个体所不能实现的整合与连接，来实现单个个体无法实现的目标。一个发表在《管理学会期刊》上的研究发现，那些亲社会动机高的团队成员之间合作更好，因此也更可以群策群力地去实现造福他人的目标。此外，上级的作风与行为会直接影响团队的氛围与行为。当上级身体力行地展现出诚实、谦逊、无私、柔韧等上善若水般的领导风格时，会更好地影响团队成员向善。
组织的向善是一个更复杂的现象。在众多关于企业社会责任的研究中我认为一个比较有启发意义的发现是，当组织将使命与价值观与社会责任感紧密地结合在一起的时候，组织在社会责任上就会有更多的担当。研究还发现，如果一个组织的文化强调以人为本（“善”的一种表现方式，即关注他人的需求，愿意回报他人，并且让人们参与到那些与他们相关的决策的讨论过程中），那么它就更有可能去承担起自己的社会责任。这个研究中的社会责任符合我们广义上对于“善”的定义：它指的是面向客户，员工和公众的在经济、法律、道德以及其他方面的责任, 比如说密切监控并防止企业行为可能给大众带来的危害以及向公众披露必要的产品信息。回到腾讯，公司对于“科技向善”的倡导与追求，就是在组织层面将“善”植入了自己的的使命和价值观中。这是非常有意义的一件事情。我也相信，“科技向善”将会引导腾讯持续将科技创新与大众的福祉相结合。
总的来说， “向善”这件事不仅仅只依赖员工的行为和特质，也会受到组织和团队的牵引。因此，我们在研究向善时，不仅要看员工自身的价值观、特质、行为，还要看ta所属的环境。
以上概念有比较成熟的量表，可以帮助我们把“向善”具体到特质、行为、环境。当然，已有的学术研究可能并不完全匹配我们的情况。我们还可以走入广泛的员工和管理者团队中去，去听听大家心中符合“科技向善”的行为、案例、故事是什么样的？不符合“科技向善”的行为又是什么样的？收集到大家的观点后，我们可以做非常扎实的文本研究，看大家提及最多的，最被普遍认可的“科技向善”行为是什么，与之相关联的团队机制、团队文化、管理者行为又是什么，以丰富我们的“向善“系列量表。
除了传统的量表，我们还可以用一些实时、客观的行为数据、社交网络数据等，去捕捉员工的助人、知识分享等组织公民行为。或者用一些更轻量的方式，例如员工之间互相为“向善”行为点赞，来收集日常工作中的善思、善言、善行。
简而言之，我们可以通过多种测评工具和方法去识别和记录与向善有关的特质和行为，去定性、定量地综合研究促发向善行为的环境、机制、文化，并将研究发现应用到管理与赋能中。
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