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SSC 人力资源共享服务中心数字化指标全解析

SSC 人力资源共享服务中心数字化指标全解析 人力资源数据分析
2025-05-12
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导读:最近,在北京开展的人力资源数据分析课程上,不少 SSC(Shared Service Center,共享服务中


最近,在北京开展的人力资源数据分析课程上,不少 SSC(Shared Service Center,共享服务中心) 的同学们提出了一个极具针对性的问题:在人力资源共享服务中心里,有哪些指标能用于考核内部 SSE团队以及外包团队呢?

今天,就给大家详细讲讲这个话题。

在正式介绍考核指标之前,咱们先来梳理一下人力资源共享服务中心的发展历程,它主要经历了三个阶段。

第一个阶段是标准化阶段,也就是 1.0 版本。在这个阶段,主要任务是对人力资源的各项业务流程进行梳理,使其标准化。这一步至关重要,它为后续的流程优化和自动化奠定了坚实基础。

接着就步入了 2.0 阶段,这个阶段的核心是将这些标准化的流程上线。为了实现这一目标,我们会引入各种各样的系统,让流程从线下转移到线上,从而提高效率和透明度。

而如今,我们已经迈入了 3.0 阶段,即人力 AI 阶段。在这一阶段,我们借助线上自动化流程的优势,引入了人工智能技术。AI 能够实现自动化的智能化操作,为整个人力资源共享服务流程的运作以及人力资源服务带来质的飞跃,进一步提升效率和质量。

那么,在人力资源共享服务中心里,考核指标主要分为两类:

项目管理指标和项目运营指标。

1、运营指标侧重于评估团队在项目执行过程中的组织、协调、进度控制等方面的表现。例如,项目按时交付率、项目预算执行率、项目风险控制情况等。这些指标可以帮助我们了解团队在项目管理过程中的能力和效率。

2、项目管理指标则更关注项目的成果和价值。比如,服务满意度、成本节约率、流程优化效果等。这些指标能够直观地反映团队的工作成效,以及为组织带来的实际收益。

为了让大家更清晰地了解这些指标的具体内容和应用方式,我们整理了两张表格,分别展示了各个指标的定义、计算方法以及案例。这些表格可以作为大家在实际工作中参考的模板,帮助大家更好地理解和运用这些指标。

希望各位 SSA(Shared Service Administrator,共享服务管理员)同学在进行人力资源部门服务时,能够依据这些指标来量化人力资源共享服务中心的工作表现。通过科学的量化管理,我们可以更精准地发现问题、提升能力,进而推动整个人力资源共享服务中心不断优化和进步,更好地服务于组织和员工。

1、管理指标

  • 人均成本
  • 人服比
  • 服务响应时间
  • 服务覆盖面
  • 事务处理量

2、效率指标
  • 事务性信息录入准确性(数据系统准确性)
  • 自助服务平台使用率
  • 一线解决率 / 问题一次性解决比例
  • 工单重开比例
  • 投诉率
  • 整体满意度

人力资源数字化 + AI 的发展趋势不可阻挡。作为人力资源从业者,我们必须积极拥抱这一变革,不断提升自己的数字化和 AI 能力,以适应未来职场的新要求。

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