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上周六晚上，我们邀请到了平安金服人才服务中心副总经理洪晖女士做客直播间，与大家共同分享关于《平安集团人力资源共享服务中心高效运营》的主题。以下是部分直播内容实录，供大家学习与思考。

HRSSC业务全景

平安集团HRSSC的发展历程可谓是一个不断探索与进化的过程，经历了四个关键阶段。

1.0阶段，主要是摸索共享中心服务范围和标准化，随后逐步进入独立运营模式。

2.0阶段，共享中心系统建设逐渐完善，基础业务板块逐步上线，同时通过流程优化提升效率，引入风控质检流程构建服务体系。

3.0阶段，集团数字化转型推动共享中心快速发展，通过技术赋能实现柜面改革，将线上服务提升至主流。

4.0阶段，以数据驱动业务，积极探索AI和数据利用新可能性。

在服务领域，共享中心围绕人事六大板块提供服务，尤其在员工关系和薪酬福利领域深耕，同时招聘板块不断探索。新产品比如智能分析看板、线上材料签署平台等也逐步涌现。

共享中心采用远程加属地服务模式，通过平安人APP服务员工，同时在成都和上海设立远程作业中心，配合18个属地中心，实现全国范围的服务支持，未来目标是覆盖全国业务版图。

HRSSC的数字化发展

平安金服人才服务中心副总经理洪晖女士认为，数字化在人力资源领域展现了三个作用层次：提效、服务和赋能。

提效方面，HRSSC部门致力于提升人力资源管理的效率和产能，通过流程自动化和智能应用实现至少50%的效率提升。

服务上，数字化为服务带来了新可能，使得个性化和定制化服务成为可能。

赋能层次，共享中心能通过数字化工具赋能HR团队，同时利用沉淀的数据为整个管理团队提供支持。

具体的提效策略包括实现业务、机器自动化和客户自助，以及通过优化UI、自动语音催办和规则嵌入系统等方式提升人力资源工作效率。

数字化实践中，平安HRSSC部门坚持以业务需求为导向，低成本应用技术，并注重组件化可复用和经过市场校验。

自动化案例展示了数字化带来的效果，比如线上签约和个税申报的实现。

服务板块数字化包括员工服务和HR服务，通过在线咨询、电话咨询以及产品开发提升服务体验。最后，在赋能板块中，能够利用数据沉淀为HR团队提供支持。

HRSSC对HR系统运营的策略与实践

当前的系统运营中存在的挑战包括：

• 产品经理人手不足且忙于更新迭代，导致无法实时响应客户需求；
• 客户群体庞大且人员变动频繁；
• 人力资源系统中各板块之间逻辑关系紧密，更新一个板块可能影响其他板块；
• 客户对系统底层逻辑理解不足，在遇到非标准场景或系统问题时，咨询量剧增，急需解决方案。
  
  

针对这些问题和共享中心自身的运营压力，团队进行了新的尝试。

在人力资源系统运营中，必须建立产品方和使用方之间的紧密联系，以确保双方需求匹配，推动系统向正向迭代，使产品更好地满足用户需求，并建立闭环的正向反馈机制，从而激励产品经理开发更优质的产品。

共享中心参与系统运营的原因包括：

• 作为客户声音的第一感知者，能快速收集并反馈客户需求；
• 作为系统的第一执行者，具备高度的系统感知度，能有效操作系统进行配置和维护；
• 作为系统优化的直接受益者，系统运作良好对共享中心有利，因此我们具备促进系统提升的客户服务意识和专业能力。

具体的系统运营工作内容包括：在产品上线闭环中的运维工作，包括项目立项、上线前后的数据准备、规则配置、系统测试、使用培训、系统推广等工作；目前系统运维工作中的声音收集、系统配置、日常答疑、运营月报、数据清理、用户培训等工作。

未来希望深入产品运营领域，包括活动运营、内容运营和用户运营等方面，以提升产品的整体运营效果。

人员现状和未来转型方向方面，计划从业务人员中选拔人员进行系统运营工作。

未来一线员工将被赋予更多产品思维，以便更好地了解服务HR的情况，从而减少日常工作负担，深入感知系统优化需求并记录痛点，使HRSSC在系统运营方面发挥更大的作用并增加价值。

新技术畅想

探索GPT技术应用的过程中，公司首先通过头脑风暴和观察AIGC、GPT上线后的效果，深感其潜力和挑战。

为了更好地利用这一技术，公司邀请了内部专家进行解读，并确认其泛化、创作和逻辑推理等三大核心能力。

进一步分析中，公司意识到直接运用GPT存在问题，因此将其能力分解，重点关注在业务中的实际运用。

泛化和逻辑推理的重点在于语义理解和学习，而创作方面则注重内容生成。目前，主要将泛化和逻辑推理能力应用于业务中，特别是在摘要信息抽取和语义理解方面。

平安将人事服务按照操作类型而非入离调转划分，以便更好地利用GPT技术。

目前，已经看到在材料审核和沟通互动方面，GPT的应用带来了显著帮助，比如在入职材料审核方面。

面对全国300多个城市不同且复杂的政策情况，公司意识到传统的人力难以应对政策更新的挑战。

因此，开始让GPT学习外部政策制度文件，以提取关键要素，从而减少人力解读的压力。未来计划结合大模型和知识点分解，打造智能咨询系统，以提高员工效率。

电话和在线咨询方面，希望通过GPT的摘记、摘要和信息提取功能，实现更高效的知识库搜索和员工答疑。

RPA技术的应用上，公司意识到其解放人力的同时也存在一定局限性，需要人工热启动且员工信任度不高。

因此计划将RPA放在云端，并结合流程优化，以实现冷启动和结果自动返回的效果。

期待将GPT的语义理解和学习能力赋予机器人，实现自动调取AI工具和与人工互动的愿景。

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