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邱騰穎 Gavin T. Chiu

人資副理

03/01 08:00

人資是勞方,還是資方?|我要當HR!
今天來探討一個許多人資心中共同的痛,那就是:總是被其他同事視為「資方打手」……。究竟人資是勞方還是資方?如何看待這則經典大哉問呢?
【人資的立場矛盾源自勞資雙方的競合】
以前在勞工系學習的時候,有一本聖經等級的教科書,書名叫「勞資關係:平衡效率與公平」,至今仍是勞工領域及高普考勞工行政的必讀入門書籍(推薦有志擔任人資者閱讀)。書名取得很有藝術,白話說,勞資關係就是教如何同時顧及雇主(營運效率)與勞工(勞動權益)的需求,達到雙贏局面的一門學問。
身為工作者的您肯定在想:怎麼可能?
相信我,人資也常常是這麼自我懷疑。
一方面,雇主與勞工擁有共同利益,就是努力提升企業盈餘,進而共享經營成果;但另一方面,員工的薪酬福利同時也是企業的人事成本,成本愈高對營收的影響就愈大,兩方面之間要如何均衡,考驗勞資雙方的智慧。
當兩方面無法取得均衡時,雇主認為人資處理人事事務,應該著眼於如何達到企業經營利益最大化;勞工認為身為人資,應該幫忙員工向雇主反映問題跟爭取權益。因此,人資簡直是一塊不可口的夾心餅乾。
【人資的雙重法律身分】
從客觀的角度來看,首先,人資當然是「勞方」,人資也受到雇主所聘用,付出勞務換取報酬(領老闆的薪水做事);也要投保勞保、提撥勞退;公司內部一切人事制度也都與其他員工共同遵守。
但是與此同時,人資某種程度也是「資方」,因為法律課予人資有關雇主的責任。根據勞動基準法第2條第1項第2款,雇主是指「僱用勞工之事業主、事業經營之負責人或代表事業主處理有關勞工事務之人」,其中人資就屬於「代表事業主處理有關勞工事務之人」,因此,人資在其職責範圍內,適用勞基法中對於雇主的義務要求。
綜合以上,人資明明也是勞工,卻要一起承擔雇主的責任。更別說,人資也不被容許加入企業工會,較難獲得集體勞動權的保障(主管人員是工會法明文禁止加入;基層人資人員則是因為身分而不會被工會所接納。即使可以加入,老闆不會原諒您、工會會員也不會信任您)。
【見樹又見林,轉換心境】
一路讀下來,人資不就很可憐、很不值得入行嗎?究竟人資應該如何理解自身的立場或角色?在執行職務時的思考點,到底要站在雇主的角度,還是勞工的角度?或許,讓我們跳脫人資的框架,從廣義的專業工作者觀點切入,比較能夠獲得解答。
事實上,如果想在企業環境工作,把事情做對、做好,並有所成就或深受重用,無論任何職務,都應該把自己的思考邏輯提升到雇主的決策高度。這就是常見的「要時時從老闆 / 主管的角度看事情」。換言之,從老闆 / 主管的角度看事情,才有機會做出老闆 / 主管希望看到的成果。
以上的工作技巧,也同樣適用在人資這項職務上。偏偏,人資的職責就是貫徹雇主在人力資源管理上的決策與制度,所以視不同雇主對人力資源管理的哲學,以及每位員工對事物看法的差異,有時的確不免會站在勞方的對(立)面。
也因為如此,當人資最有挑戰、也是最有成就感之處,即是在貫徹雇主的人力資源管理決策與制度時,能夠融入人性關懷、顧及員工權益。
現今的人力資源管理者,已進階至「策略夥伴」(Business Partner) 的層次,就如同顧問一般,提供雇主人資決策方向建議。人資可以致力在基於企業營運效益的前提下,建議雇主採取促進員工福祉的人力資源管理制度措施,也說服員工接受、信賴公司所推行的政策,例如:提供優於法令的婚育友善假別日數、設計彈性工作制度、導入員工協助方案等,不只能讓員工安心工作、兼顧工作與生活平衡、提升歸屬感與生產力,也能讓雇主品牌增值,有利企業招募人才及優化ESG表現,進而提升企業競爭力,最終反映出好的營收成果。
如此,才有機會讓人資化解內心的自我矛盾,發揮專業價值,並協助企業邁向所謂「平衡效率與公平」的勞資關係。
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【最後的最後】
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11/15 12:57

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104人資市集
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緯育TibaMe

2023/10/05

有效溝通模型 |結構化表達 X 故事性思維
有效溝通模型 |結構化表達 X 故事性思維
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① 結構化表達一:STAR法則|著重應對當下情境
Situation 情境 → Task 任務 → Action 行動 → Result 結果
☞ S /情境:宏觀表述具體時間、地點,闡述事實發生的背景。
☞ T /任務:具體描述在該情境的角色、執行的任務內容
與欲達到的目的。
☞ A /行動:為了達成任務所採取的行動與嘗試,重點是行動的過程中起了什麼作用與影響。
☞ R /結果:完成任務後達到得效果,盡量以具體可量化的指標與數據說明。
☺ 實際應用案例 ☺
情境一:工作分配
☞ S /情境:去年在做團隊項目時,兩個成員因對工作量不滿意,拒絕完成自己的部分。
☞ T /任務:必須要先解決他們的問題,才能讓團隊因持續運作。
☞ A /行動:所以我安排了一次小組會議,聽取兩位對分工的看法,以及他們擅長和想做的部分,重新分配工作,盡可能讓所有人滿意。
☞ R /結果:最終我們的項目很成功,這件事也讓我明白了合理地分工對於團隊來說是非常重要的。
情境二:問卷調查
☞ S /情境:年底時,公司希望針對組織管理進行審核。
☞ T /任務:我必須在一週內蒐集到所有員工對企業的滿意度調查。
☞ A /行動:因此我選擇網路問卷取代傳統紙本。並在一天內想好問卷內容,並使用SurveyCake製作表單,以 E-mail 方式寄送請大家填寫,七天內回收所有問卷。
☞ R /結果:成功在一週內提交調查結果,並獲得主管的高度評價。
② 結構化表達二:SCQA模型
③ 故事性思維一:SCRTV模型|有邏輯的故事
Scene 情境 → Confllict 衝突 → Reason 原因 → Tactics 策略 → Value 價值
☞ S /情境:客觀描述事件情境。
☞ C /衝突:提出與現實相違背的內容與疑問。
☞ R /原因:了解事件原因與動機,分析原因。
☞ T /策略:產生並創造價值、有益的情感等。
☞ V /價值:解決問題的方法,進行決策。
☺ 實際應用案例 ☺
情境一:系統導入
☞ S /情境:你是一位HR,隨著公司的員工數量增加,你的工作量也越重,因此希望引進eHR系統,更有效的管理員工現況,你向老闆建導入eHR系統。
☞ C /衝突:公司近年組織規模快速擴張,因此在人力資源管理上出現了問題,如,績效、薪酬、培訓等數據,分別由不同處室管理,無法全面的追蹤和統計。
☞ R /原因:所有數據皆是人工計算,各處資訊並不相通,因此若需要對員工的數據做全面評估,則需要橫向進行整合或協作。
☞ T /策略:若導入eHR系統,將可降低溝通成本,重複性工作可由系統處理。
☞ V /價值:人力資源部門可投入更多的精力在如何改善人才結構、員工發展、內部培訓等工作,為公司同仁提供更全面的資源。
④ 故事性思維二:SCI模型|包裝成故事的表達
Situation 情境 → Complication 衝突 → Implication 影響
☞ S /情境:現況?具體描述故事中面臨的情況。
☞ C /衝突:陳述問題?說明該情境下要處理的問題是什麼?表達其改變的必要性以營造緊張感。
☞ I /影響:故事啟示?從情境與複雜問題中導出一個符合邏輯的解決方案。
☺ 透過SCI模型將事情包裝成故事,帶來更好的溝通效果 ☺
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14小時前

為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形?如何解決資訊不流通
數據孤島(Data Silos)是指在組織內部,不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立,影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性:數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問,其他部門無法獲取或使用這些數據,造成訊息流通不暢。
- 重複性:不同部門可能會儲存相同的數據,導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難:由於數據分散,企業難以進行全面的數據分析,影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙:不同部門使用的系統和平台可能不兼容,缺乏統一的數據標準和接口,導致數據無法共享。
2. 組織結構:各部門之間缺乏協作機制,可能出於自身利益考量而不願意共享數據,形成部門壁壘。
3. 數據治理不足:缺乏系統的數據治理策略,導致數據管理混亂,影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率:數據孤島會導致業務流程繁瑣,無法實現高效的跨部門協同,增加工作負擔。
✔ 影響決策:由於無法獲取全面的數據支持,管理層在做出決策時可能面臨困難,增加決策風險。
✔ 資源浪費:重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源,還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法:
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發,實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL(提取、轉換、加載)工具來整合數據,從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據,提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據,而數據湖則能處理結構化和非結構化數據,支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略,包括數據分類、質量標準和安全規範,能夠提高數據的質量和一致性,並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊,實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據,提升決策效率和準確性,並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能:使用API(應用程式介面)和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互,實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘,促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能:數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖,使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據,而不需要知道數據實際存儲的位置,從而提升數據訪問效率。
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