智能財(cái)務(wù)
提供精細(xì)化財(cái)務(wù)管控全場(chǎng)景合規(guī)稅務(wù)
提供給合規(guī)化的稅務(wù)服務(wù)全場(chǎng)景數(shù)字人力
提供數(shù)字化人力服務(wù)全場(chǎng)景敏捷供應(yīng)鏈
提供端到端智慧供應(yīng)鏈全場(chǎng)景數(shù)字營銷
提供數(shù)字營銷服務(wù)全場(chǎng)景智慧采購
提供一站式采購服務(wù)全場(chǎng)景智能制造
提供敏捷制造服務(wù)全場(chǎng)景數(shù)智資產(chǎn)
實(shí)時(shí)掌握資產(chǎn)運(yùn)營狀況和效益數(shù)字項(xiàng)目
提供全過程的項(xiàng)目管理全場(chǎng)景數(shù)智財(cái)資
多維度財(cái)資管理和風(fēng)險(xiǎn)管控智慧協(xié)同
提供統(tǒng)一門戶應(yīng)用全場(chǎng)景數(shù)智平臺(tái)
企業(yè)數(shù)智化底座行業(yè)解決方案
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價(jià)值中央企業(yè)
服務(wù)央企數(shù)智化轉(zhuǎn)型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數(shù)智國資 新質(zhì)發(fā)展裝備與離散制造
數(shù)智融合 賦能高端制造流程制造
深化AI+賦能流程制造業(yè),助燃新質(zhì)生產(chǎn)力消費(fèi)品
數(shù)智消費(fèi),賦能消費(fèi)品行業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展服務(wù)
AI+驅(qū)動(dòng)服務(wù)行業(yè)數(shù)智企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展交通與公用事業(yè)
數(shù)智賦能交通公用行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展建筑與地產(chǎn)
建數(shù)智引擎,產(chǎn)新質(zhì)動(dòng)能醫(yī)藥
以數(shù)智創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)醫(yī)藥行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展醫(yī)療
數(shù)智化技術(shù)賦能醫(yī)療機(jī)構(gòu)高質(zhì)量發(fā)展能源
以數(shù)智創(chuàng)新推動(dòng)能源行業(yè)綠色低碳發(fā)展電信與廣電
電信與廣電行業(yè)M域首席服務(wù)商軍工
軍工企業(yè)的數(shù)智化首選政務(wù)
云聚公共管理智慧,助力政府?dāng)?shù)智化轉(zhuǎn)型教育
數(shù)智化人才培養(yǎng)服務(wù)提供商金融
中國金融行業(yè)數(shù)智化解決方案領(lǐng)導(dǎo)者汽車
專注于汽車行業(yè)營銷與后市場(chǎng)服務(wù)煙草
助力煙草行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型
行業(yè)
深耕行業(yè) 創(chuàng)新價(jià)值中央企業(yè)
服務(wù)央企數(shù)智化轉(zhuǎn)型第一品牌國資監(jiān)管與投資控股
數(shù)智國資 新質(zhì)發(fā)展裝備與離散制造
數(shù)智融合 賦能高端制造流程制造
深化AI+賦能流程制造業(yè),助燃新質(zhì)生產(chǎn)力消費(fèi)品
數(shù)智消費(fèi),賦能消費(fèi)品行業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展服務(wù)
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近年來,在深化國有企業(yè)改革、推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的宏觀背景下,建設(shè)一支政治過硬、專業(yè)精湛、結(jié)構(gòu)合理的干部隊(duì)伍,已成為國有企業(yè)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。
分子公司領(lǐng)導(dǎo)班子配備
從“經(jīng)驗(yàn)判斷”到“科學(xué)建模”
領(lǐng)導(dǎo)班子是國有企業(yè)改革發(fā)展的“火車頭”。其配備絕非簡(jiǎn)單的人員填補(bǔ),而是一項(xiàng)關(guān)乎戰(zhàn)略落地的系統(tǒng)性工程,需要綜合考慮年齡梯次、專業(yè)互補(bǔ)、性格特質(zhì)、任期規(guī)劃等多重因素,實(shí)現(xiàn)“ 1+1>2 ”的整體效能提升。
用友BIP人力云通過領(lǐng)導(dǎo)班子畫像,助力管理決策
1.數(shù)據(jù)基石:構(gòu)建全景化干部數(shù)字檔案與標(biāo)簽體系。系統(tǒng)的有效性建立在數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性之上。用友BIP人力云通過聯(lián)動(dòng)人事信息、考核結(jié)果、培訓(xùn)記錄、測(cè)評(píng)報(bào)告、業(yè)績(jī)數(shù)據(jù)等多源信息,為每位干部建立動(dòng)態(tài)更新的“數(shù)字孿生”檔案。并通過構(gòu)建多維度的“干部標(biāo)簽”體系,如:基礎(chǔ)信息標(biāo)簽(年齡、學(xué)歷、專業(yè)背景、政治面貌)、能力標(biāo)簽(戰(zhàn)略思維、經(jīng)營決策、創(chuàng)新能力、風(fēng)險(xiǎn)駕馭)、經(jīng)歷標(biāo)簽(基層經(jīng)歷、多崗位鍛煉、重大項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn))、特質(zhì)標(biāo)簽(決策風(fēng)格、協(xié)作傾向)等,實(shí)現(xiàn)干部特征的顆?;c標(biāo)準(zhǔn)化描述。
2.現(xiàn)狀洞察:生成精準(zhǔn)的“班子畫像”與“干部畫像”。針對(duì)現(xiàn)有領(lǐng)導(dǎo)班子,用友BIP人力云可一鍵生成“班子畫像”,以直觀的圖表呈現(xiàn)其年齡結(jié)構(gòu)分布圖、學(xué)歷與專業(yè)背景雷達(dá)圖、剩余任期預(yù)警圖、能力素質(zhì)分析圖等。同時(shí),為班子每位成員生成深度“干部畫像”,清晰展示其優(yōu)勢(shì)特長(zhǎng)、成長(zhǎng)軌跡、業(yè)績(jī)表現(xiàn)及綜合評(píng)價(jià)。用友 YonGPT 可將“班子畫像”與公司戰(zhàn)略發(fā)展需求進(jìn)行比對(duì),快速診斷出現(xiàn)有班子在結(jié)構(gòu)、能力上與未來發(fā)展要求的差距并給出優(yōu)化建議。
3.模擬推演:進(jìn)行智能化的“班子模擬配備”與效果預(yù)估。當(dāng)需要增補(bǔ)或調(diào)整班子成員時(shí),用友BIP人力云進(jìn)入“模擬配備”模式。決策者可根據(jù)崗位要求(如:需要補(bǔ)充分管技術(shù)的副總),設(shè)定篩選條件(如:年齡范圍、專業(yè)方向、最低任職年限等)。系統(tǒng)從全集團(tuán)干部庫中自動(dòng)初篩出符合條件的候選人。關(guān)鍵步驟在于,決策者可將不同候選人“放入”模擬班子,系統(tǒng)即刻生成新的“模擬班子畫像”,并與“理想班子畫像”或調(diào)整前的畫像進(jìn)行多維度對(duì)比。并基于歷史數(shù)據(jù)和模型算法,預(yù)警可能出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性問題(如:新組合導(dǎo)致平均年齡驟升、專業(yè)過于同質(zhì)化),為決策提供量化參考。
4.決策支持:形成綜合研判報(bào)告。系統(tǒng)整合班子現(xiàn)狀分析、候選人對(duì)比、多套模擬方案優(yōu)劣對(duì)比等,形成一份圖文并茂、數(shù)據(jù)翔實(shí)的《領(lǐng)導(dǎo)班子配備綜合分析研判報(bào)告》,將決策依據(jù)從“模糊感覺”轉(zhuǎn)變?yōu)椤扒逦鷶?shù)據(jù)”。
該公司原總經(jīng)理到齡退休,需新任用總經(jīng)理并同步優(yōu)化班子結(jié)構(gòu)。原有班子5人,平均年齡52歲,專業(yè)集中在工程建設(shè)和財(cái)務(wù)管理,缺乏精通資本運(yùn)作和智慧交通業(yè)態(tài)的成員。
一次“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的班子重組實(shí)驗(yàn)
1.診斷先行:系統(tǒng)生成的“班子畫像”顯示,年齡結(jié)構(gòu)老化、專業(yè)結(jié)構(gòu)單一、面向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的領(lǐng)導(dǎo)力儲(chǔ)備不足是三大突出問題。
2.智能篩選:集團(tuán)設(shè)定新總經(jīng)理需具備“復(fù)合型經(jīng)營管理經(jīng)驗(yàn)”和“改革創(chuàng)新意識(shí)”等核心標(biāo)簽,副總經(jīng)理需側(cè)重“資本運(yùn)營”或“數(shù)字化”背景。系統(tǒng)從集團(tuán) 300余名中層正職及以上干部中,初步篩選出 15 名候選人。
3.模擬推演:組織部門將 3 位總經(jīng)理候選人和 4 位專業(yè)領(lǐng)域副總候選人,組合成多套模擬方案。用友BIP人力云逐一進(jìn)行“班子模擬配備”分析。其中一套方案:搭配一位 45 歲、具有金融背景和多元化企業(yè)經(jīng)驗(yàn)的總經(jīng)理,并提拔一位38歲、主導(dǎo)過智慧交通項(xiàng)目的博士為副總。新班子畫像顯示:平均年齡降至 47歲,專業(yè)覆蓋度從 67%提升至 92%,數(shù)字化轉(zhuǎn)型準(zhǔn)備度評(píng)分從“中”躍升至“高”。系統(tǒng)同時(shí)提示,該組合需關(guān)注年輕干部駕馭復(fù)雜局面的經(jīng)驗(yàn)輔導(dǎo)。
4.決策與效果:集團(tuán)黨委會(huì)依據(jù)系統(tǒng)提供的多維度對(duì)比數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)提示,最終采納了上述方案。新任班子在組建后一年內(nèi),成功推動(dòng)了公司旗下資產(chǎn)的證券化試點(diǎn),并立項(xiàng)了全省首個(gè)“車路協(xié)同”智慧高速示范項(xiàng)目,戰(zhàn)略推進(jìn)力度明顯增強(qiáng)。
部門正副職干部選拔
從“以人找崗”到“以崗找人”
干部選拔的核心在于“人崗相適、人事相宜”。數(shù)智化系統(tǒng)將崗位要求標(biāo)準(zhǔn)化、人才能力量化,通過智能算法實(shí)現(xiàn)高精度匹配,極大提升選拔效率與公信力。
用友BIP人力云智能人才發(fā)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦干部人選
1.崗位標(biāo)準(zhǔn)化:構(gòu)建崗位勝任力模型。這是“以崗找人”的前提。用友BIP人力云為每個(gè)部門正副職崗位建立精細(xì)化的勝任力模型,通常包含核心素質(zhì)(政治素質(zhì)、價(jià)值觀)、通用能力(溝通協(xié)調(diào)、團(tuán)隊(duì)管理)、專業(yè)能力(財(cái)務(wù)分析、市場(chǎng)洞察、技術(shù)專長(zhǎng))和崗位經(jīng)驗(yàn)(特定行業(yè)、項(xiàng)目類型)等多個(gè)維度及權(quán)重。
2.人才盤點(diǎn):建立動(dòng)態(tài)化“人才池”。定期開展線上與線下結(jié)合的人才盤點(diǎn),綜合運(yùn)用 360 度評(píng)估、述職評(píng)議、行為事件訪談(BEI)、心理測(cè)驗(yàn)、情景模擬等多種人才測(cè)評(píng)工具,對(duì)干部的能力、潛力、績(jī)效進(jìn)行多維度勝任力評(píng)估。盤點(diǎn)結(jié)果持續(xù)更新至干部數(shù)字檔案,形成結(jié)構(gòu)清晰、狀態(tài)可視的“活水”人才池。
3.智能匹配:“以崗找人”與智能推薦。當(dāng)某個(gè)崗位出現(xiàn)空缺,系統(tǒng)可一鍵啟動(dòng)“以崗找人”功能。用友BIP人力云將崗位勝任力模型作為“標(biāo)尺”,自動(dòng)與人才池中的候選人進(jìn)行比對(duì),計(jì)算每位候選人的崗位匹配度。系統(tǒng)按匹配度高低自動(dòng)排序推薦,并支持多人對(duì)比功能,以平行柱狀圖或雷達(dá)圖直觀展示多位候選人在各項(xiàng)能力指標(biāo)上的優(yōu)劣差異。
4.深度研判:生成個(gè)性化匹配分析報(bào)告。用友BIP人力云不僅可以給出匹配度分?jǐn)?shù),更能為每位重點(diǎn)候選人生成《人崗匹配分析報(bào)告》。報(bào)告會(huì)詳細(xì)解讀其優(yōu)勢(shì)項(xiàng)(與崗位要求高度契合)、待發(fā)展項(xiàng)(與崗位要求存在差距),并可引用其過往業(yè)績(jī)案例、測(cè)評(píng)報(bào)告中的具體行為描述作為佐證。這為選拔考察環(huán)節(jié)提供了極具價(jià)值的“初判”線索和提問方向。
原部長(zhǎng)調(diào)任子公司董事長(zhǎng),崗位急需補(bǔ)充。該崗位要求極高,需兼具宏觀戰(zhàn)略思維、深厚的行業(yè)研究功底、強(qiáng)大的跨部門協(xié)調(diào)能力以及資本并購相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
一次“模型定義”的高階崗位匹配
1.模型調(diào)用:用友BIP人力云調(diào)用了預(yù)先建好的“戰(zhàn)略發(fā)展部部長(zhǎng)”勝任力模型,其中“戰(zhàn)略規(guī)劃與解碼能力”權(quán)重占30%,“行業(yè)研究與投資分析能力”占25%,“跨部門協(xié)同與影響力”占25%,“資本運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)”占20%。
2.精準(zhǔn)推薦:HR 在用友BIP人力云系統(tǒng)中通過“智能人才發(fā)現(xiàn)”與匹配流程,掃描了集團(tuán)范圍內(nèi)所有符合基本資格條件(年齡、學(xué)歷、職級(jí)、任職年限等)的干部。排名第一的候選人是某主力化工板塊的戰(zhàn)略規(guī)劃總監(jiān)(46歲),匹配度達(dá) 92%。報(bào)告顯示,其優(yōu)勢(shì)在于“行業(yè)研究”和“資本運(yùn)作”(有成功主導(dǎo)兩個(gè)中型并購項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)),待發(fā)展項(xiàng)是“總部層面的跨部門協(xié)同經(jīng)驗(yàn)”。排名第二的候選人是集團(tuán)政策研究室副主任(44歲),匹配度 88%,優(yōu)勢(shì)是“戰(zhàn)略規(guī)劃”和“協(xié)調(diào)能力”,相對(duì)短板是具體的“資本運(yùn)作實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)”。
3.輔助決策:用友BIP人力云提供的對(duì)比報(bào)告清晰呈現(xiàn)了兩位候選人的差異化特點(diǎn)。結(jié)合集團(tuán)當(dāng)前階段“強(qiáng)化資本運(yùn)作推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)”的戰(zhàn)略重心,組織部門將匹配度最高的戰(zhàn)略規(guī)劃總監(jiān)列為第一考察對(duì)象,同時(shí)在考察中重點(diǎn)驗(yàn)證其跨部門協(xié)調(diào)能力。最終,該人選順利通過考察并上任,因其對(duì)業(yè)務(wù)和資本運(yùn)作的熟悉,迅速推動(dòng)了集團(tuán)“十四五”戰(zhàn)略中期調(diào)整中的重大項(xiàng)目評(píng)估工作。
后備干部的選拔與培養(yǎng)
從“集中考察”到“全程智能”
優(yōu)秀年輕干部隊(duì)伍是國有企業(yè)事業(yè)接續(xù)發(fā)展的“源頭活水”。傳統(tǒng)選拔方式多依賴于周期性的集中推薦與考察,存在視野局限、標(biāo)準(zhǔn)不一、動(dòng)態(tài)跟蹤難等痛點(diǎn)。用友BIP人力云通過構(gòu)建覆蓋 “資格篩選-綜合研判-精準(zhǔn)畫像-動(dòng)態(tài)管理” 的全流程線上閉環(huán),不僅能將制度規(guī)定高效、剛性落地,更能實(shí)現(xiàn)科學(xué)識(shí)才、精準(zhǔn)育才,更幫助企業(yè)的優(yōu)秀年輕干部工作從“階段性任務(wù)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤俺B(tài)化、智能化”的戰(zhàn)略人才工程。
1.制度固化與資格初篩
確保合規(guī)與效率。首先,將《優(yōu)秀年輕干部管理規(guī)定》中的基本資格條件(如年齡上限、職級(jí)要求、學(xué)歷背景、基層工作經(jīng)歷年限等)預(yù)置為系統(tǒng)規(guī)則。啟動(dòng)選拔時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)全集團(tuán)符合基本資格條件的人員進(jìn)行初篩,快速生成符合條件的大名單,從技術(shù)上杜絕人為疏漏并極大提升初選效率,讓組織部門能將精力集中于深度研判。
2.智能分析與模擬推演:支撐科學(xué)決策
班子結(jié)構(gòu)模擬:結(jié)合“班子畫像”功能,決策者可以分析未來幾年各級(jí)班子的缺口與結(jié)構(gòu)優(yōu)化需求(如:缺少 40歲以下的黨務(wù)干部、缺具有海外背景的經(jīng)營干部)。用友BIP人力云可據(jù)此反向在優(yōu)秀年輕干部庫中模擬配備,評(píng)估現(xiàn)有后備隊(duì)伍能否滿足未來戰(zhàn)略需求,從而明確本次選拔的側(cè)重點(diǎn)。
人崗(類崗)匹配度分析:雖然并非針對(duì)具體崗位,但可建立“類崗位素質(zhì)模型”(如“未來一把手模型”、“專業(yè)化副職模型”)。系統(tǒng)可計(jì)算后備人選與不同模型的匹配度,為分類培養(yǎng)方向提供參考。
AI輔助評(píng)議:在組織考察和會(huì)議研究階段,用友BIP人力云可提供候選人對(duì)比視圖,將多位人選的關(guān)鍵指標(biāo)平行展示,支持AI分析生成初步的群體特征報(bào)告(如:本期人選整體基層經(jīng)歷豐富,但數(shù)字化素養(yǎng)普遍偏弱),輔助決策者進(jìn)行全局把握和排序。
3.閉環(huán)管理與個(gè)性化培養(yǎng):落實(shí)“精準(zhǔn)滴灌”
建立保密人才庫:經(jīng)程序確定最終名單后,用友BIP人力云將入選干部納入高度保密的“優(yōu)秀年輕干部庫”,嚴(yán)格權(quán)限控制,確保名單保密性。
制定個(gè)性化發(fā)展方案:依據(jù)每位干部的“畫像”和培養(yǎng)方向,用友BIP人力云智能推薦培養(yǎng)措施,如:推薦參加“中青年干部培訓(xùn)班”、安排到“重大專項(xiàng)”實(shí)踐鍛煉等。組織部門可在系統(tǒng)中為每人制定“一人一策”的個(gè)性化培養(yǎng)方案,并設(shè)定目標(biāo)與時(shí)間節(jié)點(diǎn)。
動(dòng)態(tài)跟蹤與預(yù)警調(diào)整:系統(tǒng)對(duì)入庫干部進(jìn)行持續(xù)跟蹤,記錄其參與培養(yǎng)、輪崗鍛煉、考核等情況。一旦觸發(fā)退出條件(如:年度考核“有待改進(jìn)”、出現(xiàn)廉潔問題線索、年齡超限等),系統(tǒng)自動(dòng)預(yù)警,提示組織部門啟動(dòng)復(fù)核與動(dòng)態(tài)調(diào)整程序,實(shí)現(xiàn)“優(yōu)進(jìn)拙退”的常態(tài)化管理。
根據(jù)集團(tuán)黨委五年規(guī)劃,需開展新一輪優(yōu)秀年輕干部集中選拔,建立一支數(shù)量充足、結(jié)構(gòu)合理的后備隊(duì)伍,以應(yīng)對(duì)未來三年多家二級(jí)公司領(lǐng)導(dǎo)班子集中換屆的需求。
一次“面向未來”的戰(zhàn)略人才儲(chǔ)備工程
干部管理的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,絕非簡(jiǎn)單地將線下流程“搬運(yùn)”至線上,其本質(zhì)是通過數(shù)據(jù)治理實(shí)現(xiàn)干部信息的“全景化”,通過模型算法實(shí)現(xiàn)能力評(píng)價(jià)的“客觀化”,通過智能分析實(shí)現(xiàn)人事決策的“科學(xué)化”,最終目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、前瞻規(guī)劃、精準(zhǔn)施策的干部管理新范式。
上述三大場(chǎng)景的實(shí)踐表明,當(dāng)企業(yè)建立了完整、準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)的干部數(shù)據(jù)底座,并深度運(yùn)用標(biāo)簽、畫像、盤點(diǎn)、匹配、AI推薦等數(shù)智化工具時(shí),便能真正將干部“選得準(zhǔn)、配得強(qiáng)、育得好”,從而將人才優(yōu)勢(shì)切實(shí)轉(zhuǎn)化為組織的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)和高質(zhì)量發(fā)展動(dòng)力。
未來,隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn),國有企業(yè)干部管理必將迎來更加智能化、科學(xué)化的新階段,為做強(qiáng)、做優(yōu)、做大國有資本提供堅(jiān)實(shí)的人才保障。
用友BIP數(shù)智人力融合人工智能技術(shù),以“賦能員工 激活組織”為宗旨,以提升企業(yè)組織能力為目標(biāo),基于“精準(zhǔn)人才發(fā)展 敏捷組織變革 智能人力運(yùn)營 卓越員工體驗(yàn)”關(guān)鍵價(jià)值,圍繞人才招聘、組織與員工管理、人力共享、全面薪酬、績(jī)效管理、人才管理、國企應(yīng)用、人力分析、員工服務(wù)等業(yè)務(wù)創(chuàng)新與管理變革,通過人才畫像、組織畫像、人力數(shù)智分析等數(shù)據(jù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)智能人才發(fā)現(xiàn),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)人力資源管理效率提升、流程自動(dòng)化、應(yīng)用體驗(yàn)改進(jìn)和智能決策分析,推動(dòng)人力資源管理范式升級(jí)。
作為連續(xù)3年入選Gartner千人以上規(guī)模企業(yè)HCM云魔力象限的中國廠商,用友已經(jīng)幫助包括55家一級(jí)中央企業(yè)、50家世界500強(qiáng)在內(nèi)的逾9000家行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)推動(dòng)人力資源數(shù)智化轉(zhuǎn)型,例如中國航天科技集團(tuán)、兵裝集團(tuán)、中國海油、三峽集團(tuán)、中國電信、中國國航、中國中化、中糧集團(tuán)、華僑城集團(tuán)、中交集團(tuán)、中國銀行、中國人保、首鋼集團(tuán)、上海醫(yī)藥、云投集團(tuán)、陜西建工、云南白藥、雪花啤酒、歌爾股份、華住集團(tuán)、居然之家等領(lǐng)先企業(yè),同時(shí)服務(wù)了38萬家下屬成員企業(yè),7000萬余用戶,在亞太大中型企業(yè)市場(chǎng)中處于絕對(duì)領(lǐng)先的地位。