企业eHR系统上线需要关注的未来发展趋势有哪些？在这瞬息万变的时代，企业想要上线eHR系统，需要关注哪些未来趋势呢？相信这是所有eHR从业者所关心的话题。eHR协会创始人兼大易云计算CEO申刚正先生作为中国第一代eHR从业者经历了eHR在中国的发展，一直对行业保持着高度关注。对于eHR的未来趋势，申刚正先生在“2017中国eHR夏季论坛”上畅谈了前瞻的洞察和独到的见解。

　　前十年，eHR系统在不断迭代升级，而接下来eHR将经历巨大的革命性变化。申刚正先生引领大家从十个方面关注未来。

趋势一：eHR的云化提速

　　去年美国HCM的软件市场规模已达到101亿美金，其中云的SaaS模式份额占40%左右，全球最大SaaS供应商workday一家营收就约有16亿美金。相比之下，去年全中国eHR市场规模仅为13亿人民币（2亿美金），SaaS的eHR规模约为2.5亿人民币，显然和国外不是一个量级。中国整个eHR市场存在巨大的发展空间和机会，能否抓住依然有很大的不确定性。

　　传统eHR市场（买断部署模式）近年来增速约5%，但是SaaS的eHR市场近年来增长超过了60%，发展加速尤为明显。目前国内活跃的eHR厂商中，传统部署模式约有十余家，但在过去两三年内，新兴创业eHR厂商几乎全部集中在SaaS模式的市场里，将近有20家，包括一些传统厂商也在转向云。面对云还是部署模式的选择，现在大多企业都会默认使用云，所以未来3-5年时间，HR SaaS模式会成为市场共识。

　　对很多大型传统的国有或央企来说，短期内实现云化难度较大，即使是在美国依然有60%的in house部署模式，所以中国也一样。中国转向云的比例不会低于美国，但是有一批大企业很难转变，因此混合云会成为大型企业的首选，员工服务、员工自助等服务可能会在云上，而payroll等服务还会部署在企业本地。

趋势二：员工体验为中心

　　如果说过去十几年eHR系统是围绕着人力资源的各个职能在服务的话，现在已经不同过往。因为新生代员工的诉求不同，人力资源管理逻辑已经发生了变化。怎样让员工更满意？怎样能激活员工生产力？是未来人力资源管理的两个关键线索，因此人力资源管理的方式会发生变化，eHR系统的功能需要以员工为中心去设计。

　　围绕员工满意度，企业提出概念：B2E。企业怎样运营eHR产品让员工获得良好的体验，是未来eHR的一个大方向。虽然eHR系统都是复杂的功能，但在面对员工时，也需要像很多互联网企业运营C端客户一样，去运营员工端，满足他们的诉求。

　　娱乐化在互联网公司里的运用非常多，很多互联网公司的员工都会觉得企业内部很有趣，eHR系统的支撑是必不可少的手段。

　　社交化也有很多案例，比如百度的“安居坊”让内部员工可以自由分享合租信息，同事之间合住也更放心。这样社交化的方式也许对规模不大的企业来说不可行，但通过企业和企业之间打通，就能实现企业内的采购。

　　学习和成长也是B2E的一个方向，有些企业会和“云课堂”等专业的学习应用打通，把课程引到企业里来，让员工快捷地学习。

　　还有员工关怀，BAT在这方面的应用做得非常好，比如员工内购，为员工提供很多优惠的产品，用内部价去采购。还有弹性福利，为员工提供积分商城，eHR系统的很多环节都能给员工授予积分，最终用以兑换不同的礼品和奖品。娱乐化的方式可促进员工的学习成长，而积分的方式则能激励员工奋进。

趋势三：流程驱动全员参与

　　调研表明，63.8%的企业将提升数据质量视为下一步eHR建设的方向重点，可见数据质量还有很大的发展和挑战。

　　从这个角度深入分析，无论数据不准确还是更新不及时其实都由eHR系统的设计逻辑所导致。过去eHR被定位为人力资源数据的维护系统，事后维护数据或是集中维护数据，必然会产生不及时、不准确的现象。而企业领导的理解偏差和不够重视也是导致数据质量受影响的一大因素。

　　未来，企业应当建设一套由流程驱动自然产生数据的系统。企业若要通过自理方式、自主约束去提升数据质量，将很难持续，因此改造系统本身的逻辑势在必行。比如人事信息的管理维护就能从招聘系统导入，招聘系统从简历获取信息，将简历解析成入职信息登记表的数据，通过接口传到eHR系统里去。类似这样的场景在eHR系统里面还有很多流程可以进行优化和改造，从而解决数据质量问题。未来新一代eHR系统和过去系统的显著变化就在于能否做成流程驱动、分散维护。

趋势四：基于eHR的共享服务

　　目前49.3%的企业已经建立了共享服务中心，50.7%还未建立。其中建立三年以内的占比70%，由此可见近三年内建设共享服务中心已经成为潮流和趋势。

　　共享服务中心和eHR有何关系？三分之二企业的eHR和共享服务中心团队在一起。共享服务中心的高效运转和集中管理，离不开信息系统的支撑，因此eHR系统必不可少。

　　比如腾讯的共享交互中心就有招聘管理系统、培训管理系统、薪酬管理系统、绩效管理系统等几大系统组成。未来共享服务中心的运营必然依赖于系统平台。eHR系统对人力资源三支柱贡献巨大。

　　有预测说：2025年，99%的人力资源共享服务中心员工会下岗，虽然有些耸人听闻，但确实有这样一个趋势。共享服务中心可共享的都是事务性、批量集中处理的事情，一旦找到规律后就能通过自动化的手段完成，尤其在人工智能出现之后，取代性变得非常高。未来共享服务中心的不少岗位都会面临很大的冲击和挑战，已是不争的事实。

趋势五：单点应用快速增长

　　eHR系统主功能建成之后，还会外挂开发哪些应用？招聘管理系统是其中占比最大的，接着是培训、考勤、移动端APP（员工自助服务）以及绩效。企业无论选用People soft还是SAP，自助服务都可能不能满足需求，很多企业选择了外挂开发。

　　从美国eHR市场数据来看，40%的SaaS eHR供应商中20-30%来自单点应用，即外挂开发系统，可见一体化的解决方案并不能占据全部的市场。中国也同样如此，一些垂直的单点应用发展非常迅速，甚至比整体解决方案更快速，垂直应用需求就非常旺盛。

趋势六：基于云平台的大数据

　　大数据往往和云计算相辅相成，只有云计算的模式才有大数据的可能性。大数据有哪些玩法？

　　1.员工的大量咨询都有共性，比如人力资源的政策法规，未来也许可形成类似siri的东西，当员工询问的时候，可从知识库里调出相关内容来做回应。每家企业单独建立庞大的知识库意义不大，未来一定需要外包，这是大数据模式的一种做法。

　　2.薪酬定级。未来若要了解某个岗位的市场行情，可以马上和外部数据做聚合，从而看到当地某类岗位的薪酬范围，这也是大数据的一种展现。

　　3.还有候选人或员工的全景画像。现在用户的大部分社交信息都在微信上，而微信相对是个封闭的系统，较难抓取数据。百度的全景画像做的不错，可以看到候选人在整个互联网上的一系列信息聚合。

　　总之基于云平台的大数据会是下一步的一个趋势。

趋势七：人工智能技术的广泛应用

　　超过70%的eHR同仁认为大数据和人工智能在人力资源中有较好的应用场景。自然语言的处理、语音识别、OCR、机器人等技术怎样和人力资源结合在一起？

　　招聘领域，很多创新公司都在做简历和职位的智能匹配，分析职位JD的真实意图，同时分析简历适合的岗位，不是简单的条件查询，而是自然语言的分析，可像人看职位一样，凭着经验和感觉做匹配。

　　人脸识别技术在人力资源里的应用也有一些场景，比如在线考试，可以刷脸识别考生和身份证上是否为同一个人，从而防止替考发生，可用于招聘应届毕业生的笔试中。还有刷脸的门禁，不少企业已经投入运用，自然地走过去即可识别。

　　还有HR智能机器人，智能化解决身份识别、打印等问题，可直接减少共享服务中心的用工量。

　　OCR技术可用于识别拍照上传的纸质简历或图片简历，OCR是第一步，简历解析是第二步，快速几秒就能变成数据库的结构化简历。HR和面试官如果想对简历做备注，也无须打字，直接说话就能通过语音识别技术变为文字，轻松备注。

　　人力资源管理中的很多场景都能和人工智能结合，一些小点都会为工作带来革命性的变化。

趋势八：免费增值服务模式面临挑战

　　免费增值服务到底行不行得通？过去一两年间出现了很多免费的eHR SaaS系统。免费就能获得很多客户，看似美好，其实面临巨大挑战。

　　挑战一：无法快速推广。再小的个体也有自己的需求，需求个性化，业务逻辑复杂，导致HR系统无法规模化。

　　挑战二：能否获得足够多的用户。很多SaaS模式的厂商以免费吸引人，期望借助HR SaaS平台成为流量入口，提供其他增值服务的模式，但前提是HR SaaS需要拥有足够多的用户。

　　因此，与其免费增值服务，不如专注服务本身。

趋势九：价格战持续上演

　　从美国eHR市场与国内eHR系统市场客单价对比可看出，国内eHR系统售价非常便宜。一如既往像过去20年中国的eHR市场面临着应用价值被严重低估的现象，未来eHR领域的价格战还会持续上演。主要源于中国企业对eHR的价值认识不足，中国厂商之间也未达成共识，恶性竞争不断。

　　价格战的持续进行看似对企业有利，能用低廉的价格采购eHR系统，但实则不然，价格战会导致服务商难以获得盈利，由此也会造成服务品质的下降。因此，过低的服务价值会导致客户与服务商双输。

趋势十：eHR热门岗位

　　最后一个趋势就是未来最热门的三大eHR岗位：产品经理、运营岗位和数据分析。

　　面对时代的变化和技术的进步，eHR系统面临着重构和革新，产品经理对eHR系统和创新应用的规划设计将关系到eHR系统能否应对未来的挑战。

　　而要打造更受员工青睐、体验更好的eHR系统，自然离不开悉心的运营，因此运营也会是未来的热门岗位。

　　在大数据与AI时代，数据的利用、分析尤为重要，充分利用人力资源管理中可获得的数据才能让系统变得更智能，工作变得更简便，因此数据分析也是重要而热门的岗位。