编译 T客汇 Felix
云端HR的优势
图5 SaaS应用在HR系统中带来的好处
来源： ISG，2017
尽管看起来节省成本是SaaS的最大好处，不过实际上应用SaaS方案会让用户花费更多，ISG指出高级SaaS功能的应用，转换，管理及配置工作需要额外的开支。还有，为了能够在未来能够对版本进行升级，管理者需要规划较长的部署时间（比如多于5年）。而且管理工作周期，增加自主服务，改善数据访问及其他相关因素也可能会造成成本的上升。
减少IT依赖和增加员工用户体验是接下来的两大收益。现在，HR系统不再被视作“公司战略”，因此其在IT技术中的优先级中靠后，低于其他面向客户的服务和业务系统，比如财务或供应链系统。而这些落后的HR系统也会有很差的员工用户体验，并限制他们进行自主服务和参与HR系统的积极性。不过，SaaS 端HCM套件的两个卖点就是对持续创新的承诺和进行管理的“可配置性，”这有望是未来破局的关键。由于IT的工作目标急于从“经营业务”转向“改变业务”，因此，从中腾出的资源将给予SaaS HR应用更多发展的机会。
图5a SaaS应用的好处与公司发展阶段
来源： ISG，2017
在快速增长期的公司中，SaaS带来的最大收益是增加员工参与度，这可能是公司正在试图凭借此优势来提高自身人才的吸引和留存。对这些公司来说，员工用户体验的提升也是很重要的收益。不过，对于快速增长期的公司来说，重要的一点就是：他们不仅要购买SaaS方案来满足现有的需求，而且还要将方案作为自身良性发展的一部分，从而保证足够的灵活性和稳定的增长。
图5b SaaS应用的好处与公司部门角色
来源： ISG，2017
很多公司目前最想做的就是通过嵌入SaaS中的最佳实践，升级功能并减少IT依赖从而实现跨HR部门系统的运行，因为IT要用于更关键的业务与项目或者IT无法以有限的资源满足当前的HR系统需求。虽然IT与HR系统其实在目标上相当一致，都是要降低技术的依赖与成本；但IT部门对集成性的应用程序更加有兴趣，他们希望可以在更广泛的领域里减少技术的依赖并同时改善用户的体验。而另一方面，看起来，来自运营部门的受访者与IT和HR部门的观点不一致——他们看重价值的快速获取和增加员工的参与度，可能这对运营来说具有更加显著的效果。
云端HR的交付模式
图6 云端HR交付模式
来源： ISG，2017
图7 共享服务和HRO（人力流程外包）的使用
来源： ISG，2017
共享服务是HR交付模式中的主流。超过75%的受访者表示他们正在使用某种形式的共享服务，无论是内部，外包还是二者混合型的。而其中的大多数（在不同交付项目几乎都多于一半）的受访者应用的是内部共享式的交付模型。ISG发现似乎目前的客户更加乐意选择内部的共享服务，与上一年相比，应用其他类型交付的客户数量在减少。
而另一方面，在内部共享与HRO对比中，图7也展示两种模式的应用比例都在上升。不过混合模式有望成为未来市场的主流。
随着应用与服务的SaaS化，外包供应商的角色也会随之而改变。同时，随着自我服务能力的改进，中小型企业需要得到高水平的方案来处理复杂问题及评估异常情况。而这正在促进一个轻型外包模式的出现；该模式与雇主的专门技术中心结合，工作重点是改善员工的体验，特别是那些员工在“关键时刻”（就业或重大生活事件）的体验。
公司将不再只关注于运营支持，而是会依靠外包供应商在分析，集成，自动化，平台特定配置和开发方面提供的专业知识。目前那些领先的HRO供应商（如Workday和SuccessFactors）已经在其核心HCM技术上构建人工智能（AI）和机器人“包装器(wrappers)”，从而实现交付模式的扩展。而类似增强内部共享服务方案的情形正在变得越来越多。
图7a 共享服务和HRO使用与地区
来源： ISG，2017
图7b 共享服务和HRO使用与公司规模
来源： ISG，2017
无论从地域还是从公司规模上看，所有受访者均应用了某种类型的共享和HRO服务。 相比HRO，亚太公司似乎更倾向于增加共享服务的使用，而欧洲公司则选择加大HRO模式的使用力度；美国公司则显得有些两级化，他们在共享和HRO模式上选择增加使用和不改变的比例都相对较高，这表明相较其他地区HRO市场不成熟的地区，美国公司的购买模式更加均衡。
而在比较公司规模时，超大型公司（对于25000人）看起来更有可能会减少共享和HRO模式的使用，这可能是由于第一二代外包交易模式转向第三代可自动化集成全球服务的大组件外包交易模式的原因。
云端HR的不足
图8 劳动力分析的使用
来源： ISG，2017
正如之前所分析的，HR分析在管理者心目中优先级较低。但ISG预测随着公司的成熟和管理者关注重心从反映报告转向预测分析，这一情况将在几年内出现改变。然而，对于目前大部分公司来说，大多数的HR工作只能针对特定的自定报告进行反馈，需要手动的进行数据访问和组装——基本上很难实现扩展。而到2018年（如图4所示），可以看到大部分的公司都将依靠HR和其他商业数据以加大他们在预先配置，即时数据仪表板，预测分析的使用力度。然而短期内，与完全部署在统一SaaS端的公司相比，这些仍然依赖多种类型HR系统的公司会面临不同数据分析所带来的更多的问题。
另一反面，随着HR系统使用数据分析来预测商业结果的技术变得愈发成熟，HCM SaaS的供应商和企业用户都需要将HR数据嵌入其他的系统中以便得到更有价值的商业分析。大部分受访者表示，他们预计两年内HR分析将可以访问多个商业系统的数据，从而为公司带来价值。不过实现这一切的前提是需要确保数据管理和信息的安全。
图9 影响HR分析的不利因素
来源： ISG，2017
虽然图8显示了HR分析成熟时的应用前景，不过HR分析达到成熟尚需时日。图9就展现了这其中公司可能会遇到的一些问题：比如缺少预算，缺乏策略和技能和数据治理不善/质量差。尽管看起来缺少预算是最严重的问题，不过ISG觉得其他问题会一样甚至更加严重。这些问题包括缺乏既定的最佳实践及期望结果，组合多系统数据源的问题，以及缺少将收集信息进行执行化解释的专业人员。虽然有如此多的问题，不过ISG觉得以其他SaaS软件应用的时间来看，HR分析的普及将在一两年内实现。
HR人员同样也在期待着分析工具的迭代与进步，从而可以将其收入他们核心的HCM套件中。但是，目前HR分析不足以先进到如同集成套件一样可以作为独立应用程序或作为特定功能的应用，比如单项最佳人才模块（best-of-breed talent module）。这部分的原因可以归因于其目前不是投资重心，也可以考虑为深层机器学习技术的不成熟。由于HR数据的个人性质，纯粹基于分析的决策可能会受到模型的稳健性，算法的公平性及数据分析的法律问题等的影响，以致并不准确。
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