在数智化背景下，组织从传统的金字塔结构，逐步演变为“共生体”的生态型结构，个人职业发展也从传统的“爬梯”模式变为更为多元的“分子运动”。优秀个体的崛起促使组织在选拔人才时更多地考虑个体感受，并最大程度丰富评价的全面性，以确保“关键人才”选择和匹配的成功率。益才经由大量的项目实践，认为数智化人才评价在技术应用上呈现出以下升级方向。

场景灵活：数智化时代下，需要评价系统实现场景全覆盖，不管是企业人才的培养发展，还是员工的竞聘选拔，抑或是进行人才盘点，管理员评价系统可根据实际情况进行场景的选择，同时可一次性检测多个岗位的胜任力指标，按照不同岗位的人才标准，出具不同报告。

一般而言，在系统进行测评前，评估的模型与题本都会经过反复优化，以确保专业度和严谨度。当企业的组织结构比较复杂，管理人员较多时，这个工作周期就会相对较长，若能基于第三方咨询公司丰富的测评产品模型指标库，选取指标后分配到企业客户端，管理员可以进行自由组合，根据不同的需求灵活定制产品；或者通过指标库制定产品，分配给员工直接使用。

内容灵活：对于评价内容提出了更为灵活的组合要求，不仅关注人才的外显行为和业绩产出，还需要结合通用评估、胜任力评估、人格评估等多种测评工具全方位来评估员工，评估内容包括业务能力、沟通技巧、人际关系、领导力能力、行政能力等，实现人才的能力、潜力、特质、动机、价值观、社会能力等维度全面且多元的评价情况。

手段灵活：通常而言，手段越复合对评价对象看得越清晰，单一手段一定是偏颇不够全面立体的，企业可依据不同目的和评价的精度要求，可以采用不同的测验手段，对于海量评价工具任意选择，需要评价系统具备多种测评工具，实现针对不同岗位、不同阶段、不同层级的企业员工进行测评，使人力资源管理工作更为省时省力。

在数智化时代下，人才评价在人才管理的各个场景中都能够较好地应用，方便的管理操作能降低使用门槛，不仅人力资源部可以管理，不同组织的业务负责人，不同条线的主管都可以有相应的管理权限。多个子管理员，基于不同的组织进行互无干扰地管理。用人部门的深度参与始终是评价工具的核心设计理念。不仅是测评的形式逐渐转为线上，背后的要求是移动化和快速化，降低传统测评的操作门槛、时间和地域限制，随时随地实现测评。

进度管理：例如在测评进度上，管理员除了可以统一管理测评活动，了解测评整体情况外，还可以实时看到每位被评价人的评价进度，以及详细的评价状态，对于还未评价的员工，可以针对性地群发提醒邮件。这样针对评估的管理就更加清晰，极大提高了评估管理的效率。

操作管理：例如评价人在评价方式的选择上，当需要对多个人进行评价时，可以选择单独评价或者合并评价，以满足不同评价目的与方式的需求。

保密管理：如果希望评价结果更加真实，那么能否做到真正的匿名评价就显得尤为重要，当参与评价的人不希望被评价者知道自己对其打分情况，而评估又不能做到完全匿名时，那么评估结果就很有可能会失真。现实中由于组织较为庞大，对于不同的分公司或是部门，往往会由不同的HRBP分别管理，能否对不同组织间被评价人的评价结果隔离，保证被评价人的数据保密，则受到越来越多企业的关注。对此，在评价系统中设置可根据企业组织或部门划分，管理人员只拥有对本组织下的人员进行管理的权限，并且针对不同职级的管理者，数据与报告的查看也可做有针对性的权限设置，在分组织管理的情况下，最大限度地保证了数据的保密性，兼顾了效率与安全。

效度管理：评价中难免会遇到评价人的评价结果全部为极值的情况（全选最高分或最低分），不同的企业用户对极值是否剔除的诉求也各不相同，人工查找数据难免增加了评估的复杂程度。因此评估系统中的“一键剔除”功能的设置就很有必要，企业用户在下载数据时，可综合考虑出现极值的原因，选择是否要剔除无效数据。

一键生成：一键生成测评报告，协助HR做出高效的人事决策，并能参照报告结果进行人才招聘、培养及薪酬福利等方面的工作，还可以导出报告数据，进行分析和存档。

细化解读：对于被评价人，往往在完成评价后，对于报告中密密麻麻的文字很是上头，信息量太大，专业词汇过多，没有专业的解读还真不知道这份报告说的就是自己本人。由此，报告的维度设置需要更多地向用户视角倾斜，升级后的报告从模型及计分规则、评价结果、详细分析、自我认知窗口及发展建议四个方面对评价结果进行详细分析。被评价人可以通过报告中详细的分析，对自己有较为清晰的认识，并根据自我认知窗口与发展建议，发现盲区与潜力区，改变行为，完善自我。

对比分析：除了内容解读外，“对比”也是报告很重要的解读视角，素质测评是常模比较数据，一方面可以人与人比较，利于选拔与评价，劣汰与择优；另一方面可以进行不同时间段的自我比较，跟踪个人的进步与成长；另外，因为有团队报告，可以进行不同团队的比较，不同部门的比较，不同职级的比较等。

以上评价工具的应用升级应结合具体的应用场景：外部招聘、内部晋升、调动轮岗、高潜人才选拔等，明确场景应用的目的和分工，形成使用规则后（结合对信度、效度的不同要求，评价实施的难易程度），再进行评价工具的选用组合，避免被评价工具绑架。

除了评价技术的应用升级外，通过数智化人才管理系统，可以实现从“人才画像—测评工具开发—测评实施—结果输出—人才盘点”的无缝衔接，不仅大大提高了人才管理效率，同时使各项评价数据不再是彼此独立的孤岛，导入外部绩效或其他数据，即可对人才进行盘点，并进行数据校准，形成人才盘点结果。

在数智化人才管理系统内，数据的搜集和汇总是及时流动的，个人评价结果一旦更新，就会立即同步至人才数据库，在个人看板与组织看板上进行呈现，实现人才库的动态管理、及时巡视和标签化管理。这些流动的人才评价数据不仅是知识、背景、教育、经验等外在行为数据，数智化人才评价更强调基于对被测者动态过程行为的记录和全方位的洞察。

大数据具有非常清晰的记录功能，它能够记录从一端到另一端的系统数据，有了记录功能的系统数据，就能找到问题出现的原因与变化，从而决定采取什么措施，也就是通过对过程数据的记录，结合海量数据常模进行预测性分析，如回归分析、交叉分析，可以预测即将有多少人会离职，还有多少岗位空缺，预测未来可能发生什么。这些过程性的评价数据比结果性数据更具预测功能，提供建议并帮助企业采取适当措施，甚至可以直接影响决策。

简而言之，数智人才评价极大程度上激活了组织人才的挖掘与选拔，实现了契合组织战略发展的可视化人才评价图谱，助力企业达成“能者上，平者让，庸者下”。数智化人才评价，洞见人才价值！！！