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全球调查：98%的CEO表示，实施AI将带来商业利益，但信任仍是一个问题
现在，商业领袖们普遍认同一个观点：采用人工智能（AI）是商业发展的必要条件。根据Workday与FT Longitude合作发布的新报告《CEO全球AI指标报告：AI是终极提升》，在未来三年内，七成高级管理人员预计AI和机器学习（ML）将改变他们组织的核心功能和全球商业格局。更有98%的CEO表示，实施AI将立即为组织带来商业利益。
然而，这份涵盖了2,355名高级管理人员的全球调查也揭示了一个普遍存在的紧张关系：商业领袖们几乎一致认为必须采用AI，并且这样做将带来好处，但在采取第一步时，许多人似乎陷入了停滞。近一半的CEO表示，他们的组织尚未准备好采用AI和ML，超过四分之一（28%）的人表示，他们希望先看看这些技术如何影响他们的组织，然后再决定如何采取行动。
主要发现：
98%的CEO表示，实施这些技术将立即带来某种商业利益。
47%的所有商业领袖认为AI和ML将显著提升人的潜能。
43%的所有商业领袖对AI和ML的可信度表示担忧。
59%的受访者表示，他们的组织数据在某种程度上或完全是孤立的。
只有4%的受访者表示他们的数据是完全可访问的。
对人的潜能感到乐观
所有商业职能都一致认为，提高生产力是他们从AI中看到的最大潜在好处。在关于AI是否可能取代工人的激烈辩论中，许多商业领袖似乎渴望以一种能够增强而不是取代他们员工能力的方式实施AI。
事实上，我们将其中80%的一组领导者命名为“AI先锋”，他们已经成功地使用AI和ML简化了工作流程，并增加了他们劳动力的能力。在所有受访的商业领袖中，近一半（47%）认为AI将显著提升人的潜能。
阻碍商业领袖的是什么？
尽管对AI充满热情，但许多组织似乎还停留在起跑线上。在所有受访组织中，只有16%的受访者表示他们目前正在测试这项技术，而五分之二（39%）要么仍处于最初的研究阶段，要么甚至还没有开始研究。为什么呢？报告发现，一个非常普遍的障碍是不良的数据。AI和ML依赖于高质量、可靠的数据。但数据完整性对于那些在混合系统、静态电子表格和分散流程中处理大量信息的组织来说是一个弱点。
关于数据和隐私的不确定性以及缺乏信任，阻碍了CEO和其他商业领袖全面接受和采用AI和ML。43%的所有受访领导者表示，他们对AI和ML的可信度有所担忧，67%的CEO将潜在错误列为AI和ML整合的最大风险，从而强化了缺乏信任。
为了建立信任，需要增加透明度，但孤立的数据阻碍了领导者们的能力。59%的受访组织报告说，他们的数据在某种程度上或完全是孤立的。只有4%的所有受访者表示，他们的数据是完全可访问的。
前路
当涉及到利用创新时，速度至关重要，这对AI来说尤其如此。报告中，多伦多大学Rotman商学院的教授Ajay Agrawal分享道：“坐在场边的人错过了所有那些正在建设他们AI的人现在正在受益的学习时间。你越早加入，你的AI开始学习的速度就越快。”
我们都应该记住互联网的早期日子——许多早期尝试利用新技术的品牌至今仍然存在。而那些没有做到这一点的品牌，或者等待得太久以至于永远没有机会赶超他们的先行竞争对手，已经不再存在，提醒我们等待太久会发生什么（或不会发生什么）。
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大咖谈：生成式AI在人力资源中的作用日益重要，谈HR不同领域的应用场景
编者注：本文Josh Bersin深入探讨了生成性AI（Generative AI）在人力资源（HR）领域的变革性作用。谈到生成性AI不仅能够整合和分析分散在多个系统中的大量员工数据，还能帮助HR团队更高效地解决招聘、员工体验、培训和合规等多个方面的问题。生成性AI的应用场景包括人才智能、员工体验应用、员工培训和合规应用等。这些应用不仅能提高HR团队的工作效率，还能为员工提供更个性化的体验。推荐HR管理者阅读了解，关注HRTech，了解全球最新HR科技动态。
人力资源是一个综合运营职能
让我们提醒自己，人力资源部门与财务、IT 和其他内部职能部门一样，是一个设计、支持和集成职能部门。人力资源部门与企业合作，处理无数复杂的问题：招聘、入职、培训、领导力发展、绩效管理、薪酬、奖励、福利、混合工作、组织设计、多元化战略、文化等等。在我们所谓的系统人力资源出现之前，大多数这些操作功能都是独立完成的。
如今，公司面临着竞争激烈的劳动力市场、高流动率和劳动力压力，以及重新培训、提高技能和明智地内部人员调动的需要。多样性和包容性、文化和领导力发展等问题仍然至关重要，人力资源团队还担心员工体验、生产力和内部效率。
HR 内部的数据遍布各处。一般大公司拥有超过 80 个面向员工的系统，每个系统都存储大量重要数据以帮助管理自己的区域。当业务领导者或高管想要做出改变、查看业务场景或修复表现不佳的团队时，他们需要将所有这些数据集中在一个集成位置。人工智能有望将这个梦想变为现实（更多内容见下文）。
当人力资源团队制定新的计划和解决方案时，我们还面临着不堪重负的劳动力问题。员工大部分都精疲力竭（87% 的人认为他们正在满负荷运转），因此我们必须简化工作、减少系统数量，并节省人们在管理职能上的时间（使他们能够在“最高许可范围内”运作） 。这意味着人力资源团队不断处理扩大服务数量、缩小服务范围并使其更易于使用的问题。人工智能AI对此有所帮助。
最后，人力资源团队正在转变为创造者、开发者和顾问。正如我们的系统人力资源研究指出的那样，人力资源的未来是更少的“支持代理”，更多的“顾问、产品经理、设计师和顾问”。这意味着越来越多的人力资源团队正在“构建事物”和“分析事物”，这本质上是生成人工智能所做的核心部分。
因此，从某种意义上说，生成式人工智能是解决人力资源团队面临的几乎所有挑战的完美新解决方案。
我们将如何实现这一目标：真实案例
在我们与数十家公司和HR科技供应商交谈时，让我总结一下我们看到的一些大型、高投资回报率的实际案例。
1/ 用于招聘、流动、发展、薪酬公平的人才情报
人才情报现已成为现实。公司可以使用基于 LLM 的系统（Eightfold、Gloat、Beamery、Seekout、Phenom、Skyhive）来识别员工的数百个特征（即技能），使公司能够智能地寻找候选人、决定谁已准备好晋升、调动人员寻找新的机会（人才市场），并确定薪酬不平等。
我们已经研究了这个领域好几年了，现在许多供应商都可以“现成”使用，并且使用来自 Lightcast 等提供商的数据，公司可以相对轻松地开始识别能力差距，研究外部市场的趋势，并使用人工智能为许多人力资源实践构建战略和运营解决方案。——我相信这个市场还很年轻，最终将颠覆许多核心 HCM 参与者。
在招聘中，现在有一些AI插件可以生成职位描述，针对不同的角色进行调整，创建个性化的候选人电子邮件，并丰富您自己的简历。这些工具正变得越来越智能：它们现在可以个性化招聘流程的每个部分，从而节省招聘人员的外展和写作时间。例如，我刚刚看到不少最新的人工智能职位描述生成器，它可以让你根据技能、技术和许多其他因素调整描述。
2/ 员工体验应用程序（入职、工作过渡、管理）
第二个增长空间是“智能员工聊天机器人”，它将文档、支持材料和交易系统整合到一个易于使用的体验中。我们的一些客户正在尝试这一点，我们自己的 JBC HR Copilot 为人力资源专业人员本身提供了这种类型的解决方案。这些实际上是企业应用程序，公司将自己的内容放在一起，制定数据安全策略（我们不希望每个员工看到每个文档或流程），然后使用“编排”工具将聊天机器人连接到企业系统。
IBM Watson Orchestrate 就是为此而设计的（SAP 现在正在使用），并且平台供应商和 HCM 提供商将提供许多此类工具。Workday Assistant 是第一代尝试 - 一旦您将各种人力资源系统的知识与流程文档结合起来，聊天机器人就可以最终取代我们所有的员工门户。
到目前为止，我们发现这些应该首先关注狭窄的用例，然后再进行扩展。例如，一家大型连锁酒店刚刚构建了一个聊天机器人，旨在帮助前台工作人员准确了解如何为高净值客户提供服务。它连接到预订系统，帮助员工了解如何为该客户定制服务。想象一下像这样的入职工具、领导层过渡系统等。
每个 EX 供应商都希望参与其中。Firstup 等提供商使用人工智能为每个人单独定制员工通信。这将成为我们用于许多员工体验应用程序的一组核心功能。
3/ 员工培训和合规应用程序
价值 3500 亿美元的员工培训行业迫切需要生成式 AI。我们已经看到了一些工具，可以从文档生成培训，自动创建测验，并利用现有内容并将其变成“教学助手”。就在昨天，我与一位客户交谈，他刚刚与供应商建立了一个新的领导力发展计划。我们讨论了将这些内容放入我们的 Copilot 中，以便通过经理的对话界面“按需”提供。一旦有了人工智能平台，这并不是一个困难的项目。
但还有更多。Cornerstone、Docebo、Degreed 等公司现在正在使用 AI 来智能推荐内容（基于人才智能，而不仅仅是点击流），根据角色、团队、位置和员工活动生成和推荐微学习，甚至将 AI 用作游戏“提示”员工了解更多信息。
举个例子：我们刚刚在公司的培训学院启动了一个微型学习项目，向人力资源人员传授人工智能知识。例如，该课程由一系列互动问题、小笔记和手机上的互动组成，可以导入到我们的副驾驶中，并在有人提问时提供。这些并不是现成的解决方案，但我们已经很接近了。
请记住，学习与开发团队的大部分工作都是围绕内容创建展开的。这些构建角色、图像、场景和视频的新一代人工智能应用程序将被 L&D 团队广泛使用。我刚刚找到了一个工具，可以拍摄长视频（即讲师指导的课程）并快速找到“最有趣”或“最密集”的内容来创建迷你片段。想象一下，您将不得不拍摄长视频并将其转化为章节、点播学习以及新知识学习的促销活动。
4/ 员工发展和成长应用程序
接下来是帮助员工发展职业生涯的大量新工具和平台领域。感谢人才智能平台，我们现在拥有由人工智能（而不是你的老板）生成的“职业道路”。这些系统会考察您的技能和经验，并（以图形方式）向您展示您拥有的所有成长选项，所有这些都基于数百万人的经验。
例如，您是否知道从事分析工作的营销经理可以进入数据科学、网络安全甚至财务分析领域？或者，一个在医院做小时工“交通支持”的人可以加入职业道路，成为一名 X 射线技术人员或临床护士？
这些路径都是由人工智能揭示和解释的，这些新系统准确地向你展示了你需要学习什么、你必须获得什么认证，甚至你可以和谁谈论这条路径。实际上，我们正在为人力资源专业人员开发此类解决方案（即将推出），您会惊讶于这些工具的帮助之大。
为什么人工智能如此重要？因为这从根本上来说是一个大数据问题。我不可能猜测一个人在我们公司可能拥有的所有职业选择，但如果我将他们的个人资料和历史记录插入八重职业导航器或其他系统，我们都可以看到许多我们从未考虑过的选择。
想想这将如何帮助没有学位的员工在职业生涯中取得进步。不再需要在网站上逛来猜去哪里申请工作——这些职业导航系统将改变许多人的生活。
5/ 绩效管理和运营改进
人工智能应该用于绩效管理吗？嗯，我不希望这些系统写绩效评估，但是，是的，它们会有很大帮助。考虑一下我们每个公司都遇到的典型问题：一个团队、一个工作组或一个个人表现不佳。这个群体或个人的数量落后，他们的项目迟到，或者他们的质量不合格。我们是否要等待经理找出问题所在并让他们弄清楚该怎么做？
这就是今天的运作方式：每个经理都必须猜测、弄清楚并决定对绩效不佳的个人、团队或项目“做什么”。为什么不让人工智能为我们做一些事情呢？例如，我们已经看到一些应用程序可以向您展示公司绩效的综合“视图”。从很多方面来说，这都是一个数据问题。
例如，如果我们发现超过一定规模的项目团队根本无法完成工作怎么办？如果我们查看团队的技能构成并发现缺少一项重要技能怎么办？也许终身教职是问题所在（顺便说一句，这通常是问题）。也许多样性阻碍了团队的发展。
虽然直线经理可能不会进行此类分析，但我可以向您保证，人力资源顾问很乐意在这里提供帮助。这些更广泛的组织设计和绩效项目无处不在，一旦我们在人工智能系统中拥有了所有数据，我们就可以简单地向它提问。
我问Google 的 Bard，“请比较一下雪佛龙和埃克森美孚的财务增长、回报和利润率。” 大约十秒钟就完成了相当不错的工作。想象一下，如果您在自己的公司中跨团队这样做会怎样？一旦我们将内部数据输入正确的人工智能系统，这将成为常规且常见的事情。
6/ 保留、混合工作、幸福感、敬业度分析
这引导我进入最后一个重要领域：研究、分析和提高员工保留率、福祉和敬业度。
我接触过的每家公司现在都在处理员工倦怠、福祉和其他敬业度问题。几十年来，我们依靠调查和各种基准来试图弄清楚该怎么做。是的，良好的反馈系统可以为我们提供大量有帮助的信息。
但是，如果我们只是将这些数据放入我们的大型人工智能平台并询问一些问题会怎样？“影响销售部门人员流动的最重要因素是什么？” 可能是经理。这可能是一种补偿。可能是终身教职。可能是别的东西。
是的，我们总是可以使用调查、市政厅和其他倾听方法来做到这一点。但如果我们只看数据呢？我们已经多次介绍过美国银行学院的故事，讲述的是一家公司通过详细分析数据“发现”其人才问题的故事。例如，他们发现银行余额与分行员工的任期密切相关。终身任职是由许多其他因素驱动的：人们在职业生涯中如何被聘用、入职和支持。通过进行该分析，他们能够显着提高业务绩效和保留率。他们的敬业度调查永远不会指出这一点。
你是如何开始的？
这给我们留下了一个大问题：如何开始？让我分享一下我们学到的东西。
首先，与其“追逐技术”，不如“爱上问题”。
换句话说，您想关注什么问题？是员工入职吗？人力资源自助服务？小时工排班和轮班管理？这意味着让您的团队聚集在一起确定投资的优先顺序，因为构建基于人工智能的解决方案并不像您想象的那么简单。
其次，一旦您决定从哪里开始，就该让 IT 团队参与进来。这些用例中的每一个都会变成一系列数据质量、数据管理、数据字典、然后是安全、业务规则和机密性的问题。
请记住，“将信息扔进法学硕士”可能听起来很有趣，但即使它有效，你也只是让各种各样的人访问他们可能不需要、不想要、甚至不被允许看到的信息。因此，聊天机器人的实施意味着同时关注用户体验、数据管理、搜索和编排。
我们自己的副驾驶工作已经给了我们这样的经验。一旦你收集到数据（在大多数情况下，并不清楚谁拥有什么），你必须开始测试 Gen AI 用例，定义安全规则，并决定你想要什么（如果有）后端编排。这些并不像“将一堆电子表格扔进 OpenAI 并开始提出问题”那么令人兴奋，但这正是真正的解决方案需要做的。
第三，你必须意识到，人工智能系统与交易系统不同，它负责照顾和喂养。“及时工程”意味着调整系统以正确回答问题，找到数据或文档中的差距，并不断努力保持用户体验简单。一旦聊天机器人或其他系统投入运行，我可以保证将会需要更多（和新的）数据。
从很多方面来说，新的人工智能系统就像一个新生婴儿。它必须学习如何走路、说话、举止以及避免麻烦。在您真正使用之前，现成的工具不会执行此操作，因此您需要 IT 的帮助来确保您的系统在增长时具有可持续性和可支持性。
人工智能将如何影响人力资源本身？
还有一个关于你的角色的大问题。这些新系统会让你被淘汰吗？
答案显然是否定的。这些智能系统是数据饥渴的恶魔。一旦构建它们并添加正确的信息，您将成为分析师、聊天机器人培训师、产品经理和设计师。查找信息和分析信息的许多平凡工作可能会消失，但了解要使用哪些信息的更高级别的工作将保留下来。随着新应用程序的到来，将会出现许多新的工作来负责人工智能系统、调整它们并不断改进它们。
让我向您告别：尽管这个领域令人兴奋不已，但人力资源中的人工智能实施仍然是技术项目。它们与任何交易系统都存在许多相同的问题和挑战，并且系统本身一直在“学习”。
我可以向您保证，整个领域既被过度炒作又被低估。如果您从小事做起，亲自动手，并带上您的 IT 团队，那么您将开始在我讨论的任何领域看到令人震惊的商业利益。
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【财报】Workday公布2024财年Q2业绩，营收17.9 亿美元，同比增长 16.3%，持有现金及等价物66.6 亿美元
第二财季总收入为17.9 亿美元，同比增长 16.3%订阅收入为16.2 亿美元，同比增长 18.8%24 个月积压订阅收入为 102.7 亿美元 ，同比增长 22.7%积压订阅总收入为178.5 亿美元，同比增长 32.5%
加利福尼亚州 普莱森顿 2023 年 8 月 24 日 -- 财务和人力资源企业云应用领域的领导者Workday, Inc.（纳斯达克股票代码： WDAY ）今天公布了截至 7 月 31 日的 2024 财年第二季度业绩。 2023 年。
2024 财年第二季度业绩
总收入为17.9 亿美元，较 2023 财年第二季度增长 16.3%。订阅收入为16.2 亿美元，较去年同期增长 18.8%。
营业收入为3,630 万美元，占收入的 2.0%，而去年同期营业亏损为3,410 万美元，占收入的 2.2%。第二季度非 GAAP 营业收入为4.214 亿美元，占收入的 23.6%，而去年同期非 GAAP 营业收入为3.016 亿美元，占收入的 19.6%。1
基本和稀释每股净利润为0.30 美元，而2023 财年第二季度基本和稀释每股净亏损为0.25 美元。非 GAAP 基本和稀释每股净利润分别为 1.45 美元和 1.43美元，而非 GAAP 基本和稀释每股净利润分别为1.45 美元和1.43 美元。去年同期GAAP 基本每股收益和稀释每股收益分别为0.86 美元和0.83 美元。2
运营现金流为4.253 亿美元，上一年为1.144 亿美元。
截至2023 年 7 月 31 日，现金、现金等价物和有价证券为66.6 亿美元。
新闻评论
Workday 联合首席执行官Carl Eschenbach表示：“随着 Workday 越来越多地被视为全球企业的信任体系，我们在进入本财年下半年时处于非常有利的位置。” “我们的客户现在代表超过 6500 万合同用户，依靠 Workday 来管理关键业务流程。我们不断增长的客户群、持续的全球扩张、行业增长和合作伙伴生态系统动力为我们取得持久的长期成功奠定了基础。因素加上我们产品的多样性、价值主张的优势以及我们的致胜文化，使 Workday 成为我们这个时代最持久的软件企业之一。”
Workday联合创始人、联合首席执行官兼董事长Aneel Bhusri表示：“在我们持续关注员工、客户和创新（包括我们在人工智能和机器学习领域的领导地位）的推动下，Workday 又迎来了一个强劲的季度。” “我们看到了持续的发展势头，有超过 3,000 名客户与我们的 ML 模型共享数据，每天处理超过 5000 万个 ML 推理，以及正在开发的多种生成式 AI 功能，其中包括我们计划在下个月的 Workday Rising 上推出的几种功能。我们相信，随着越来越多的公司将 Workday 作为负责任地实施人工智能和机器学习的值得信赖的合作伙伴，这种势头将继续增长。”
Workday 首席财务官Zane Rowe表示：“我们第二季度业绩的强劲表现以及进入本财年下半年的势头凸显了 Workday 面临的巨大机遇。” “我们将 2024 财年订阅收入指引提高至65.70 亿美元至65.90 亿美元，同比增长 18%。我们预计第三季度订阅收入为16.78 亿美元至16.80 亿美元，即增长 17%。此外，我们还将 2024 财年非 GAAP 营业利润率指引提高至 23.5%，并计划在扩大利润率的同时保持严格的长期增长投资方式。”
近期亮点
Workday 宣布Workday Financial Management的新客户包括 KinderCare、Metropolitan Community College、Nordic Consulting Inc.、Palomar Health 和 The Medical College of Wisconsin继续保持强劲势头。Workday 还宣布了新的Workday 人力资本管理 (HCM)客户，包括 Commercial Vehicle Group、Mercy Aged and Community Care、SoftwareOne AG 和 Symrise AG。
Workday 的新客户群和现有客户群持续增长，用户数量超过 6500 万，Workday Financial Management 和 Workday HCM 核心客户超过 5,000 名。
Workday 第二季度的行业增长显着，零售和酒店业以及金融服务业的年度经常性收入达到10 亿美元。
Workday 展示了在人工智能和机器学习领域的持续领导地位，宣布了该公司的生成式人工智能战略，并与政策制定者合作，帮助制定欧洲议会对拟议人工智能法案的修正案。
Workday 在2023 年 Gartner Peer Insights TM财务规划软件客户之声报告中被评为“客户之选” 。3
Workday Adaptive Planning 被SIIA 评为最佳财务管理解决方案。Workday HCM 还被Forrester Wave TM：2023 年第 2 季度人力资本管理评为领导者。
Workday任命艾玛·查尔文 (Emma Chalwin) 为首席营销官，继续壮大其领导阵容。
财报电话会议详情
Workday 计划今天召开电话会议，回顾其 2024 财年第二季度财务业绩并讨论其财务前景。电话会议定于太平洋时间下午 1:30 /东部时间下午 4:30开始，可通过网络广播进行观看。网络直播将进行现场直播，直播结束后将进行大约 90 天的重播。
Workday 使用Workday 博客作为披露重大非公开信息并遵守 FD 法规规定的披露义务的一种方式。
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非公认会计准则营业收入和非公认会计准则营业利润率不包括股票补偿费用、员工股票交易中与雇主工资税相关的项目以及与收购相关的无形资产的摊销费用。有关更多详细信息，请参阅随附财务表中标题为“关于非 GAAP 财务指标”的部分。
2
非公认会计准则每股净利润不包括基于股票的补偿费用、员工股票交易中与雇主工资税相关的项目、与收购相关的无形资产的摊销费用以及所得税影响。有关更多详细信息，请参阅随附财务表中标题为“关于非 GAAP 财务指标”的部分。
3
Gartner，财务规划软件客户之声，2023 年 5 月。
Gartner 免责声明
Gartner 和 Peer Insights TM是 Gartner, Inc. 和/或其附属公司的商标。版权所有。Gartner Peer Insights 客户选择构成了个人最终用户评论、评级和针对记录方法所应用的数据的主观意见；它们既不代表 Gartner 或其附属公司的观点，也不构成其认可。Gartner 不认可本内容中描述的任何供应商、产品或服务，也不对此内容的准确性或完整性做出任何明示或暗示的保证，包括对适销性或针对特定用途的适用性的任何保证。
关于Workday
Workday是财务和人力资源 企业云应用程序的领先提供商，帮助客户适应不断变化的世界并蓬勃发展。用于财务管理、人力资源、规划、支出管理和分析的工作日应用程序以人工智能和机器学习为核心构建，帮助世界各地的组织拥抱未来的工作。Workday 被全球各行各业的 10,000 多个组织所使用 - 从中型企业到超过 50% 的财富500强企业。有关 Workday 的更多信息，请访问workday.com。
© 2023 Workday, Inc. 保留所有权利。Workday 和 Workday 徽标是 Workday, Inc. 的注册商标。所有其他品牌和产品名称均为其各自所有者的商标或注册商标。
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人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功
人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。
人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。
同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。
为未来的工作转变人力资源职能
根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。
全面了解员工能力和人才管理
HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。
Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。”
AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。
理解和改善工作场所文化和员工敬业度
员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。
人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。
Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。
Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。”
这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。
自动化重复但动态的HR功能
自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。
这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。
Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。”
HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色
虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。
关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。
Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。”
HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者
在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。
对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。
正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。”
来自workday
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【TOP20】Workday市值创新高，ADP再破千亿美元—最新全球人力资源上市公司创新品牌市值TOP20榜单（7月31日收盘）
HRTech权威发布最新版全球人力资源上市公司创新品牌市值TOP20榜单，全球人力资源上市公司创新品牌Top20榜单是HRTech在长期关注全球人力资源服务及科技发展过程中专门打造创新榜单。刚刚过去的7月，全球的人力资源上市公司市值都有不同程度的上涨，不断创造历史新高！AIGC等新技术正在快速推动和改变全球人力资源行业的发展！
2023年8月最新的全球人力资源上市公司创新品牌20强市值榜单，为我们提供了一个观察这个行业动态和趋势的窗口。
2023全球人力资源上市公司创新品牌市值TOP20榜单
（截止7月31日收盘）
更多信息可以关注 HRTechChina.com
特别注意，因以美元为单位，所以在汇率换算中会有一定的浮动，仅供参考。
全球人力资源上市公司创新品牌市值Top20榜单每月的最后一个交易日（当地时间）收盘市值和股价为基准，同时以当天汇率兑换美元市值排名。
榜单简短解读：
· ADP市值在破千亿美元，财报业绩喜人，全年收入增长9%，达到180亿美元，净收益增长16%，达到34亿美元。ADP的EBIT（经营利润）也实现了显著增长，全年增长15%，达到45亿美元。
· Workday 股价创新高，市值达到619亿美元。
· 各家陆续发布自然年的第二季度（截止6月30日）财报，8月基本会全部发布完毕，尤其值得关注。人力资源行业的发展是全球经济的晴雨表！尤其是这份TOP20的全球覆盖各个主要经济体的不同人力资源服务业务形态的。
目前已经披露财报的有任仕达、TriNet、Hays、First Advantage 、ManpowerGroup等
关于创新品牌榜单评选核心基于以下几个方面：对于中国HR行业发展具有极大参考和标杆作用实际业务发展中具有创新业务和创新举措
不同业态和不同国家的多样性分布考虑
遴选名单重点参考HRTech LRP品牌监测指数
榜单不包含市值核心构成非HR业务的公司
入围门槛的市值最低为10亿美元
每月设有动态调整，更具行业参考价值
ps:连续3个月市值低于10亿美元，我们将会从榜单中移除，新增替补机构信息。
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【重磅必读】Josh Bersin认为AI加持的下一代的HR软件时代已经到来！以全球HR科技玩家为例-HR科技达人必读（多图）
人力资源软件构成了世界上最大的技术市场之一。据我们估计，这是一个价值 2500 亿美元的市场，包括薪资系统、核心人力资源平台、招聘、培训、福利和数百种其他应用程序。在过去的五年里，随着公司适应混合工作和大流行，市场出现了爆炸式增长。就在上周， Workday 宣布其订阅收入增长率为 20.1%，目前每季度达到 13 亿美元。
在过去的二十年里，这些系统发生了根本性的变化。在 1980 年代和 90 年代，这些工具主要是为薪资管理员、人力资源经理和 IT 员工设计的后台工具。从 2000 年代中期开始，这些系统全部迁移到云端，向员工开放接口。而今天，当我们都通过手机与数十种应用程序进行交互时，人力资源平台已经越界成为“工作”工具。
我们在工作中所做的一切，从安排会议到分析电子表格，现在都与人力资源系统有关。您的目标、反馈、团队互动、财务结果、招聘、团队领导和福利管理都是人力资源技术堆栈的一部分。随着我们大量使用这些工具（平均每个大公司有80 个这样的应用程序），它们开始融合在一起。
Workday、SuccessFactors、ADP 和 Oracle 等大型 HCM 参与者现在拥有合作伙伴生态系统来集成和简化所有这些工具。云架构的采用让这一切变得简单：一旦这些公司使用 API 开放了他们的应用程序，他们每个人都决定成为一个“平台”，而不仅仅是一个应用程序。甚至 ServiceNow 和微软 (Viva) 也参与其中。
多年来，我一直注意到这些系统的老化和遗留问题。虽然 Workday 和 SuccessFactors 等现代系统具有高度适应性，但它们的架构正在老化。Workday 成立于 2005 年，SuccessFactors 于 2001 年首次推出。虽然这些供应商以多种方式对其数据结构和架构进行了现代化和更新，但他们的核心系统仍然相当僵硬和脆弱。一旦您“实施”了这些系统，您就会遇到许多工作流程和层次结构决策，迫使公司随着公司的发展和变化而定期“重新实施”它们。
你品一下：根据 JPM Chase 的研究，超过75% 的公司在 15 年内倒闭或被收购。因此，您购买的任何 HCM 系统都必须适应性强、灵活且易于更改。没有人在这方面做得很好。
一个更棘手的问题是收集和分析数据。由于大多数公司都有许多系统（数十个招聘、培训、合规、福利、调查、福利和薪资系统），几乎不可能获得所有员工及其所有各种人力资源数据元素（培训、工作历史）的单一视图、绩效评级、反馈、薪酬、福利）所以 IT 部门必须做很多工作才能将这些整合在一起。像 Visier 这样的新平台彻底改变了这种新的“系统分析”解决方案，但大多数公司仍在苦苦挣扎。
在过去几个月中，我曾与麦当劳、GE等许多公司会面，他们都在处理这些数据问题。麦当劳希望在数十个工资系统中获得所有员工（和承包商）的单一视图。GE则正在将公司分割为三个独立的业务。在这两种情况下，他们认为他们需要对其人力资源管理平台进行全面的“重新实施”，这将耗费数千万美元并需要几年时间。
还有更多：我们如何获得综合数据（我们称之为“系统分析”）以综合方式查看人员流动、保留驱动因素、薪酬公平、内部流动性和技能？这些较新的人力资源计划需要以全新的眼光看待员工队伍，跨系统集成更多数据。顺便说一句，请记住，全球近三分之一的劳动力都是承包商，因此他们的数据在这些系统中几乎根本无法识别。
新架构如何使这更容易？
好吧，虽然这个市场的发展需要时间，但让我提出一些重要的建议。人工智能，媒体和投资界的宠儿，可能最终会带来我们需要的“新架构”。虽然还没有供应商构建完整的以 AI 为中心的 HCM 系统，但我相信它很可能会到来。
让我给你叨叨：
正如我在我们关于 AI 架构的新白皮书 中所讨论的那样，AI 解决方案分为三个系列：那些“添加了 AI”的，那些在他们的平台中构建“AI 功能”的，以及那些“建立在人工智能之上。”
正如我们在论文中详述的那样，第三类平台以 LLM 和神经网络为核心构建。它们不是将交易数据存储在传统系统中，然后添加机器学习来改善体验，而是首先建立在人工智能之上。在与这些公司的技术领导者多次讨论之后，我相信这可能就是未来。
考虑 LLM（神经网络）的真正工作原理。这些系统是“贪婪的数据分析器”，查看标记（单词）或数字，并以深刻而迷人的方式发现它们之间的关系。虽然我们从未真正确切地知道为什么一个人在工作中表现优于另一个人，但人工智能将能够为我们提供我们以前从未见过的线索。现在许多商业供应商将 LLM 作为产品和网络服务出售（Google、Microsoft、OpenAI、Nvidia、Anthropic、Amazon、Meta），这些平台越来越容易使用。
您可能会说，“没那么简单”——现有的交易系统存储了数百个数据元素，如今这些数据元素具有复杂的工作流管理、安全性、用户界面和完整性检查。我当然同意：这些 HCM 和人才管理系统对每家公司都很重要和必不可少。
但这些应用程序的问题在于它们不灵活。随着公司的发展和变化，系统会随着时间的推移变得越来越“复杂”和“有缺陷”。这就是为什么像 Microsoft、Allianz、Nestle 和其他公司这样的大公司拥有庞大的 IT 团队，专注于流程协调、数据完整性和架构以保持同步。
从某种意义上说，这就是 ServiceNow 发展如此之快的原因。为了颠覆这个庞大的市场，Bill McDermott 和他的团队将他们的工作流引擎定位为“平台中的平台”，能够神奇地创建“跨越”这些后端系统的业务规则和应用程序，将遗留设计挑战转移到新层。正如他们的成长所证明的那样，公司迫切需要这个新的抽象层。
但这不正是大规模人工智能系统真正要做的吗？绝对没错。因此，我们可以期待基于神经网络和大型语言模型构建的 AI 核心系统缓慢但肯定会取代这些遗留系统。核心 HCM 供应商可能会走得很慢，但在大多数情况下，他们看到了这一点，所以他们正在尽可能快地前进。
例如，SuccessFactors 正在构建一个基于图形数据库的新 HXM 图形系统，旨在模拟我们大多数人正在迅速成为的高度去中心化、敏捷的公司。由于与 SAP 的许多集成，他们不得不缓慢行动，但他们清楚地看到了未来，并且他们现在正在试验它。他们已经将 Copilots 直接构建到应用程序中，为招聘人员、人力资源人员和其他人添加了生成人工智能。
我在 Workday 与机器学习负责人进行了长时间的交谈，他们也看到了这一点。虽然 Workday 认为他们的架构是合理的，但他们将 AI 模型视为 Workday 架构的重要扩展。因此，他们的工程师在构建新功能时会研究许多可能的 LLM 和 AI 模型，以尝试逐步增加其庞大应用程序的价值。
他们提到的第一个用例是能够“忽略”高度信任的员工的某些安全或工作流规则。因此，根据用户的历史记录、使用模式和公司历史，Workday UI 对于每个用户来说都是不同的。
虽然这些都是令人兴奋的努力和创新，但我认为它会走得更远。当我与 Eightfold、Gloat、Seekout 或其他“以 AI 为核心”的供应商交谈时，他们看到了更加广阔的未来。为什么人力资源系统不能预测和推荐我们所有的学习、发展活动、工作调动，甚至日常活动？如果您考虑 Microsoft Graph 中的智能，再加上由 Eightfold、Gloat、Seekout 和其他公司管理的海量数据集，您可以想象这些系统比 Workday 现在所做的要多得多。
然后我们看看像 Cornerstone 和 ServiceNow 这样的专业供应商。Cornerstone 的新 AI-fabric 旨在查看 7,000 名客户的所有学习和发展活动，并为您的公司提供有关内容、流动性、技能等方面的规范性建议。虽然他们的实施还很新，但我最近看到的演示已经开始实现这一愿景。Cornerstone 客户可以看到他们所在行业的其他人“推荐”了哪些行业技能、内容、职业和流动性，类似于 Eightfold 在招聘和人才管理方面的做法。
ServiceNow 也将此视为颠覆者。在听完 Bill McDermott 和他的团队描述他们的未来后，他们希望成为“企业的 AI 平台”，他们最近宣布的员工发展和成长（通过收购 Hitch Works）清楚地表明了他们的目标。他们希望成为您的“企业级智能平台”，最终以全新的平台架构取代 HCM 系统。
与所有这些主要的架构转变（迁移到云、迁移到移动设备）一样，迁移到 AI 一开始似乎令人困惑。大型供应商将缓慢而渐进地移动，而新的初创公司将以闪电般的速度移动。但有些人可能会破坏。我对Palantir 推出的基于 LLM 的业务系统特别感兴趣。它本质上是一个围绕专门构建的大型语言模型设计的 ERP（财务系统）。
我最近与 Eightfold 的联合创始人 Ashutosh Garg 讨论了这一趋势。他和我一样，也相信这种以人工智能为中心的架构会随着时间的推移而胜出。他们的系统可以集成和聚合几乎所有数据，因为它的架构非常开放。（传统的 ERP 系统并非为此而设计。）他认为“交易完整性”将成为 AI 核心的附加组件，本质上与现有供应商的方法相反。
该架构将走向何方
虽然我从不试图预测聪明先驱的创新，但我看到了广阔的新未来。五年前，当我们第一次描述“人才智能”时，我们本质上是在指出需要（和机会）使用 AI 来了解工作、角色、技能和员工在比贵公司现有员工大得多的数据集中的适应性. 随着时间的推移，同样的想法将接管所有 HCM 应用程序，仅仅是因为 LLM 和 GPU 现在使它成为可能。
在我看来，企业管理的大部分要素都归结为人的判断。雇用谁、提拔谁以及调任新职位都是我们根据个人判断做出的艰难决定。当您添加其他决策时，例如让团队有多大、如何提高生产力以及如何更快地培养新技能——甚至需要更多的“猜测”。然后还有诸如“给某人多少薪水”或“谁应该担任总经理”之类的问题，这些问题既棘手又重要。
这是供应商提供的 LLM 还是您自己的？两种选择都可能可用。小型公司将使用供应商提供的现成 LLM；大公司将在受保护的、完全安全的环境中使用内部数据来运行自己的系统。
如果我们使用 LLM 来帮助做出这些人才和人力资源决策，我们的公司将会运行得更好。是的，人工智能永远不会完全取代人类的判断。但是想象一下，如果你能看到给定决定的统计证据然后应用判断？我知道这将极大地改善我们的决策。
这些生成式 AI 架构确实是下一件大事。Nvidia 的联合创始人兼总裁黄仁勋称 LLM 为“我们这一代最大的计算机行业转型”。我必须同意。
我们新的 AI 白皮书描述了这些“基于 AI 的”决策的许多示例，您会惊讶于它们的强大功能。虽然我无法预测这种转变会以多快的速度发生，但我相信我们现在已经拥有了我们一直在等待的“下一代”HCM 架构。
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【财报】Workday公布2024财年第一季度财务业绩，总收入为16.8亿美元，同比增长17.4%
近日，面向财务和人力资源的企业云应用程序的领导者Workday公布了截至2023年4月30日的2024财年第一季度业绩。
2024财年第一季度业绩
总收入为16.8亿美元，比2023财年第一季度增长17.4%。订阅收入为15.3亿美元，比去年同期增长20.1%。
运营亏损为1980万美元，占收入的1.2%，而去年同期运营亏损为7280万美元，占收入的5.1%。第一季度的非美国通用会计准则营业收入为3.959亿美元，占收入的23.5%，而去年同期的非美国通用会计准则营业收入为2.886亿美元，占收入的20.1%。
每股基本和摊薄净收入为0.00美元，而2023财年第一季度的每股基本和摊薄净亏损为0.41美元。非美国通用会计准则下的每股基本和摊薄净收入分别为1.32美元和1.31美元，而去年同期非美国通用会计准则下的每股基本和摊薄净收入分别为0.86美元和0.83美元。
运营现金流为2.773亿美元，而上年同期为4.397亿美元。
截至2023年4月30日，现金、现金等价物和有价证券为63.3亿美元。
对新闻的评论
"Workday联合创始人、联合首席执行官兼主席Aneel Bhusri说："Workday第一季度表现强劲，强调了完整的Workday平台与我们独特的人工智能和机器学习方法相结合的价值主张。"我们提供人工智能和机器学习方法能力已有近十年的时间，并且在应用时非常强调以人为本，利用这些能力来增强人和组织的能力，使他们更有生产力，更有信息，并帮助他们降低商业风险。我们仍然致力于创新，在我们的整个产品组合中注入人工智能和机器学习方法，同时坚持我们的核心价值观，并扩大我们为全球客户群体带来的价值。"
"Workday联合首席执行官Carl Eschenbach表示："我们持续的全球发展势头表明，企业已经开始依赖Workday作为智能数字骨干来支持他们最关键的资产：人员和资金。"展望未来，我们将继续以更快的速度进行创新，采取行业第一的方法，并保持一个充满活力和参与的合作伙伴生态系统，这将有助于我们在世界各地的市场上推动强大的客户满意度。"
"Workday首席财务官Barbara Larson说："由于公司继续其财务和人力资源现代化之旅，我们在稳固的执行力和对我们解决方案的持久需求的推动下，实现了今年的强劲开局。"鉴于这些结果，我们将2024财年的订阅收入指引的低端提高到65.5亿美元至65.75亿美元之间，比上一财年增长18%。我们预计第二季度的订阅收入为16.11亿美元至16.13亿美元，也有18%的增长。此外，我们维持2024财年非美国通用会计准则营业利润率23%的指导，因为我们推动了增长和利润率扩张的平衡。"
近期亮点
Workday宣布任命Zane Rowe为首席财务官。
该公司宣布Workday财务管理继续保持良好势头，新客户包括哈利法克斯医院医疗中心、Prometeia SpA、GreenYellow、东北大学和Tokio Marine Management（大洋洲）。Workday还宣布了新的Workday人力资本管理（HCM）客户，包括Dollar Tree, Johor Corporation, Equinor ASA和McLane Company。
Workday和Alight扩大了他们的合作关系，为客户提供集成的薪资管理体验。
Workday发布了几项人工智能和机器学习公告，包括为Workday Peakon Employee Voice提供语义搜索，以帮助利用人工智能使员工的反馈更容易获得；Predictive Forecaster，这是Workday Adaptive Planning中的一项功能，可创建基于ML的预测，并可添加额外的回归器和数据集；Workday的第一套ML API，使Workday Extend客户能够建立利用ML的扩展；以及App Builder中的低代码/无代码开发功能，使开发人员能够通过简单的拖放用户界面来创建Extend的应用程序。
Workday在与AWS十多年的合作基础上，创建了一个从Workday Extend到AWS的本地集成。通过这种集成，开发人员可以在他们的Workday Extend应用程序中轻松和安全地利用AWS服务。该集成处于早期访问阶段，并将在今年晚些时候全面推出。
Workday通过加入Frontier继续其可持续发展的承诺，这是一项加速碳清除的预先市场承诺。
Workday连续第三年被Ethisphere评为 "全球最具商业道德的公司 "之一，该奖项旨在表彰那些致力于推动商业诚信的公司。
财报电话会议细节
Workday计划在今天召开电话会议，回顾其2024财年第一季度的财务业绩并讨论其财务前景。电话会议定于太平洋时间下午1:30/东部时间下午4:30开始，可通过网络广播进行。网络广播将进行现场直播，并在直播结束后的大约90天内提供重播。
Workday使用Workday博客作为披露重大非公开信息和遵守FD条例规定的披露义务的手段。
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非美国通用会计准则下的营业收入和非美国通用会计准则的营业利润率不包括基于股票的补偿费用、雇员股票交易的雇主工资税相关项目以及收购相关的无形资产摊销费用。
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非美国通用会计准则下的每股净收入不包括股票薪酬支出、员工股票交易的雇主工资税相关项目、收购相关无形资产的摊销费用以及所得税影响。
关于Workday
Workday是一家为财务和人力资源提供企业云应用程序的领先供应商，帮助客户在一个不断变化的世界中适应和发展。用于财务管理、人力资源、计划、支出管理和分析的Workday应用程序以人工智能和机器学习为核心，帮助世界各地的组织迎接未来的工作。世界各地和各行业的1万多家企业都在使用Workday，从中型企业到财富500强的50%以上。
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【榜单】Workday稳居全球HR创新品牌市值第二—5月最新全球人力资源上市公司创新品牌市值TOP20榜单（4月28日收盘）
HRTechChina权威发布最新版全球人力资源上市公司创新品牌市值TOP20榜单，全球人力资源上市公司创新品牌Top20榜单是HRTechChina在长期关注全球人力资源服务及科技发展过程中专门打造创新榜单。2023全球人力资源上市公司创新品牌市值TOP20榜单
（截止4月28日收盘）
更多信息可以关注 HRTechChina.com
特别注意，因以美元为单位，所以在汇率换算中会有一定的浮动，仅供参考。
全球人力资源上市公司创新品牌市值Top20榜单每月的最后一个交易日（当地时间）收盘市值和股价为基准，同时以当天汇率兑换美元市值排名。
关于创新品牌榜单评选核心基于以下几个方面：对于中国HR行业发展具有极大参考和标杆作用实际业务发展中具有创新业务和创新举措
不同业态和不同国家的多样性分布考虑
遴选名单重点参考HRTech LRP品牌监测指数
榜单不包含市值核心构成非HR业务的公司
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提供更好员工体验的四种数据驱动方式
近期社会变革 - 大流行病、社会正义运动、紧张的人才市场和全球经济放缓 - 都涉及到人的问题。与此同时，工作的方式、地点和时间也在迅速发展。这对雇主来说意味着什么？他们面临着巨大的挑战，需要找到并留住他们所需的人才，以保持竞争力。
雇主知道他们必须为员工提供他们需要和期望的员工体验。根据Workday的全球调查“缩小加速差距：走向可持续的数字化转型”，半数人力资源（HR）领导者正关注积极的员工体验，以加速业务转型。
但我们所说的员工体验到底是什么？
“员工体验最简单的定义是为您的公司工作的感觉，强调的是‘感觉’。为什么？一个人在工作中的感觉会影响到他们的幸福感、归属感、生产力、积极性和留任率。”情感因素并不意味着雇主可以只依靠直觉或信任直觉。相反，员工体验需要Willburn所描述的“以数据为基础的员工为中心的问题解决”。这并不是为了提供一次性的福利来打勾“员工体验”。这是关于促进一种满足员工需求和期望的文化。
Willburn分享了四个最佳实践，以提供一种数据驱动的体验，帮助员工对他们的工作感觉更好，以及更好地完成工作。
从倾听开始 - 并持续倾听 倾听是员工体验的基本机制。只有通过倾听员工，雇主才能知道员工上班时是充满激情和投入，还是缺乏动力和负担过重。公司需要一个有效的员工倾听策略来创造积极的员工体验并提高参与度，以及实施该策略的工具。
Willburn解释说，有效的倾听策略必须是持续的。如果一个组织只进行年度甚至季度调查，它依赖的是过时的数据，无法产生可行的见解。“我们真的需要提高我们的调查频率，”Willburn说。“我们不应该害怕调查疲劳；我们应该害怕缺乏行动的疲劳。”
例如，每个星期五，Workday都会通过Workday Peakon Employee Voice向员工征求反馈。这个参与平台包含几个问题，只需几分钟就能完成，员工不会被不断涌来的各种场合和主题的调查淹没。员工对此反应热烈：70%的Workday员工回答了调查，他们对大约三分之一的问题发表了评论，为他们提供的评分提供了丰富的背景数据。
在正确的时间采取正确的行动 仅仅倾听并不能改善员工体验。让员工表达观点只有在雇主采取行动时才有意义。“如果你从反馈中采取行动，人们会给你反馈，”Willburn说。
通过智能、持续的倾听平台，员工有机会在每个就业里程碑中表达他们的观点和担忧，无论是接受新职位、成为经理、休假后返回还是其他经历。在每一个时刻，雇主都有机会倾听并采取行动。
通过Workday Peakon Employee Voice，员工可以提交评论，经理可以将评论转化为优先事项，更快地倾听和采取行动。此外，经理还可以在平台上承认并回应员工的评论，同时在对话过程中保护员工的身份。
通过支持协作式问题解决，智能倾听平台帮助经理和员工在问题出现时直接解决问题，如员工参与度问题或其他影响员工体验的情况。“这让员工确信他们的声音真的很重要，”Willburn说。
在大流行病封锁期间，Workday通过员工数据发现员工出现了疲劳迹象。Willburn将这些信息报告给执行团队，第二周，他们就制定了一项名为“感谢周五”的新政策：每个月，每个员工都在同一天休息，以帮助他们恢复和治愈。然后，Workday使用其员工倾听平台来评估影响。“我们发现，员工感觉在同一天休息时能完全放松，”Willburn说。
仅仅倾听并不能改善员工体验。让员工表达观点只有在雇主采取行动时才有意义。
用数据赋权经理和员工 人员管理者需要了解其团队对工作的情感，以便能有效地做出反应。“只有当数据掌握在最适合采取行动的人手中时，你才能看到系统在支持员工体验方面的作用，”Willburn说。“这有助于经理了解他们与团队的关系。”通过智能倾听平台，关于员工参与度和整体员工体验的数据不仅仅掌握在公司领导和经理手中。员工每个人都有一个个人仪表板，显示有关他们体验的有意义、清晰的指标，如他们对工作量、薪酬、归属感和职业道路的感受。此外，员工还可以看到他们的体验与同事的体验有何不同（在保持保密的情况下进行汇总）。通过这些丰富的数据洞察力，员工成为自己就业历程的积极参与者。
例如，Workday最近查看了有关员工对会议效果和会议疲劳的数据。“我们发现的结果让我们感到惊讶，”Willburn说。“一个明显的模式出现了：如果你是一个每周在Zoom上多花两个小时与同事相比的员工，你会表示对会议不满意并感到疲劳。”Willburn的团队不仅向员工领导提供了这些信息，还为所有人提供了一种跟踪他们在视频通话上花费时间的工具。结果呢？改善了对视频会议的情感和减少了会议疲劳。
在此期间，Willburn对Workday的员工数据进行了基准分析，并发现幸福感分数上升到全球科技公司的前5%。
了解何时让经理管理 雇主和他们的HR团队经常认为，每当有人员问题时，都应该由HR来解决。但这并不总是最好的方法。让经理和他们的团队自己解决问题，同时由HR通过跟踪参与度数据积极监控情况，可能会更有效。
在2021年底，Workmates表示他们的会议安排很紧张，且完成任务的感觉不尽如人意。人力资源团队没有实施新的政策或项目，而是通过员工倾听平台让经理与员工进行协作、保密的对话，以解决员工面临的挑战。由于这些自下而上的行动，劳累不堪的员工人数减少了约50%，而他们的成就感明显提高。
雇主如何创造一种能提高满意度、生产力和参与度的员工体验？Willburn的答案既简单又有力：“让员工参与员工体验。”
在这篇文章中，我们详细讨论了如何通过数据驱动的方法提供更好的员工体验。概括地说，以下是四个关键实践：
开始倾听 - 并保持倾听
在正确的时间采取正确的行动
用数据赋权经理和员工
了解何时让经理管理
通过采用这些最佳实践，雇主可以创建一个满足员工需求和期望的工作环境，从而提高员工的满意度、生产力和参与度。
来源 WORKDAY
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面对AI发展，Workday应对更加快速—值得每一位HRTech领域CEO阅读
Workday不仅对其AI产品策略有清晰明确的认识，而且公司正进入多年来最强大的产品周期之一。我从未见过如此多的Workday功能达到成熟，很明显，该平台正在全面发挥作用。
首先让我给大家一个概述：ERP市场庞大、重要且不断变化。每家公司都需要一个财务和人力资本系统，这些平台需要同时完成数百项任务。我们希望它们易于使用、运行迅速且能立即为我们的公司进行配置。但我们也希望它们易于扩展，能与许多其他系统集成，并建立在现代架构上。
那么，作为一家成立18年的公司，Workday如何在所有这些领域保持领先地位呢？
事实上，答案非常简单。Workday并非ERP或软件应用公司，而是为业务解决方案构建平台的科技公司。换句话说，Workday的思维方式是“先考虑架构，再考虑应用”，在我们了解Workday的产品时，这一点得到了一次又一次的强调。
请允许我给您分享一些我们了解到的内容：
首先，Workday非常明确，随着时间的推移，AI和机器学习将彻底改变业务系统的功能。传统的ERP世界是一套包括财务、人力资本（HCM）、供应链、制造业，以及后来的市场营销、客户分析等在内的核心业务应用。几乎每个从这些领域起步的供应商都试图进入相邻市场，主要目标是“向现有客户销售更多软件”。
如今，尽管公司希望整合这些应用（这对Workday来说是一个巨大的机会），但更大的目标是重新定义这些应用如何协同工作。正如Workday所描述的，他们的目标是帮助企业改进计划、执行和分析。当招聘变得困难时，例如未来几年可能会持续这种趋势，我们希望HCM系统帮助我们找到承包商，寻找替代工作安排，并安排财务和结算解决方案来外包工作或任务，同时发现和培养内部候选人。因此，这些应用之间的“红线”正变得模糊，Workday对此非常了解。
从某种意义上说，这是我们新的系统性人力资源运营模式的核心。例如，我们希望这些不同的HCM系统能够关注所有这些元素，并帮助我们一起管理它们。Workday新的HCM演示实际上展示了一些这方面的实践。
超越ERP，将AI和ML置于核心
但是平台市场的发展速度更快。企业不仅希望有一套能协同工作的应用程序（Workday、Oracle、SAP等都能做到这一点），而且还希望AI和机器学习能在整个公司运作。这将改变ERP系统的功能。Workday已经提供了50多种不同的“机器学习”体验，它们以“推荐”、“预先填写的表格”或“预先设计的工作流”等形式呈现，看起来不像是魔术，而更像是帮助你更好地运营公司的智能系统。而这正是Workday关注的领域。
例如，新的劳动力管理系统（劳动力优化）可以根据月份、天气和其他外部输入预测招聘和人员配置需求。然后，根据员工的可用性、技能和工资安排工作时间。并自动生成劳动力排班表，确定何时需要合同劳动力，然后自动创建招聘门户和候选人体验来寻找人才。
这实际上是“AI支持的ERP”，而不是一个花哨的用于简化撰写电子邮件的生成性AI演示。
Workday HCM继续成熟
Workday HCM套件正处于多年来最强劲的状态。Workday Skills Cloud正在成熟为一个“技能智能平台”，现在它具有让Workday客户几乎必不可少的功能。它可以从任何纵向或专业技能数据库导入数据，为公司提供多种推断或评估技能的方法，以及为您提供数十种报告技能差距、预测技能不足和为每个员工或劳动力群体创建技能提升路径的方法。多年来，我一直在关注这项技术的发展，从未见过它如此完善并能满足企业需求。
顺便说一句，这并不是说公司仍然需要专门的招聘技能系统（Eightfold、Beamery、Phenom、Seekout、Paradox、iCims等）、流动性（Gloat, Fuel50）、学习（Cornerstone, Docebo, Degreed）、薪酬平等（Syndio, Trusaic, Salary.com）等。从某种意义上说，现在每个人力资源技术平台都有一个技能引擎（记住，“技能”是描述一个人属性的一系列词汇），这些系统将这些数据元素用于非常独特的目的。在市场上更成熟的位置上，Skills Cloud旨在成为一个“整合点”，将术语汇集到一个地方。（它也是Workday HCM工具所依赖的技能引擎。）
顺便说一下，我知道所有Workday客户都有众多其他的HCM系统。鉴于创新周期的发生（供应商正在以非常创造性的方式加入AI浪潮），这种趋势还将继续。但Workday作为“核心”的角色依然强大，特别是因为我接下来要讲的一点。
Workday现在真正开放了
我还对Workday在Extend和Orchestrate方面的进展印象深刻，这些是允许客户和合作伙伴构建附加应用程序的外部API和开发工具。作为一家公司，Workday并没有计划构建很多垂直解决方案，相反，他们现在正在推动合作伙伴（如Accenture、PwC和客户）为应用程序生态系统做贡献。这创造了一个“力量倍增器”效应，第三方可以通过围绕Workday构建开发团队来赚钱。（顺便说一下，这就是为什么微软无处不在：它的经销商和合作伙伴网络庞大。）
除了这些编程接口，Workday还对Microsoft Teams（Workday Everywhere）做出了严肃承诺。您现在可以在Teams中查看Workday“卡片”，并在Teams中点击深层链接，直接进入Workday事务。尽管公司仍致力于持续改进其用户界面，但我认为Workday现在明白，用户永远不会花一整天时间去弄清楚Workday的工作原理。我相信这种趋势将继续，我鼓励Workday考虑将Chat-GPT作为下一个主要界面进行构建。（他们没有作出承诺）。
垂直应用
我问管理团队：“你们如何看待甲骨文收购Cerner的决定，Cerner是临床患者管理领域的领导者之一？你认为这会威胁到你们的垂直战略吗？”Aneel Bhusri迅速回应说：“我们永远不会收购像那样的老旧遗产公司，因为它永远无法整合到我们的架构中。”这一点很重要，因为Workday的集成架构使公司能够大规模实现AI。换句话说，Workday打算成为纯粹的架构领导者，让垂直应用随着时间的推移而出现。
如今，Workday专注于教育市场，并在金融服务、保险和医疗保健等领域拥有一些垂直解决方案（很多是由合作伙伴构建的）。我认为公司不会遵循SAP或Oracle的策略来构建深度垂直应用。而这种策略，即保持对核心架构的纯粹性，可能在长期内发挥出良好效果。因此，对于那些希望建立附加组件的人来说，Workday正比以往任何时候都更加开放。
核心的AI是什么样子？
现在让我们来谈谈AI，这是我们这个时代最重要的技术创新。新任联席总裁兼AI领域公认的学术专家Sayan Chakraborty持有非常坚定的立场。他认为，Workday的6000万用户（其中很多已选择参与匿名神经网络分析）已经为公司提供了一个庞大的AI启用平台。因此，公司的策略是加倍投入“声明式AI”（机器学习），然后将生成式AI视为新的研究工作。
在很多方面，自从2014年收购Identified以来，Workday就一直在“做AI”，许多AI算法已经内置在Skills Cloud、招聘工具以及用于分析、自适应规划和学习的各种工具中。大部分产品经理都在负责与AI相关的功能，David Somers（负责HCM套件的人）告诉我们，有数百个新AI功能的想法在飘荡。所以从很多方面来说，Workday多年来一直是一个“AI平台”，他们现在才开始进行市场推广。
话虽如此，Workday的真实数据资产并不大。假设有3000万Workday用户选择加入Workday的AI平台。再假设Skills Cloud已经尝试对他们的技能进行索引，并可能查看职业路径或其他属性。与Eightfold（超过10亿用户记录）、Seekout（近10亿）以及Retrain.ai、Skyhive等系统以及Beamery或Phenom等招聘系统中的数据相比，这是一个非常小的数据量。在某个时候，Workday将不得不明白，如今的HCM AI平台实际上是“全球劳动力数据”系统，而不仅仅是客户数据系统。因此，我们将在Workday中看到的大部分AI将使“你们版本的Workday”运行得更好。
Prism：Workday整合数据的策略
最后，让我提及Prism Analytics（现在被称为Prism）的增长，它是Workday用于分析和第三方数据的开放数据平台。当公司收购了Platfora时，最初的需求是为Workday客户提供一个存放“非Workday数据”的地方。由于Workday数据平台是专有的、基于对象的数据库，因此无法直接将数据导入Workday，所以公司需要一个可扩展的数据平台。
从那时起，Prism呈指数级增长。最初定位为分析系统（您可以将财务数据放入Prism并将其与HR数据进行交叉关联），现在它已经成为一个“大数据”平台，企业可以用于财务应用、人力资源应用以及您想要的任何应用。它并未旨在与Google Big Query或AWS的Red Shift竞争（至少目前不是），但对于那些希望利用他们在Workday安全性和现有应用方面的投资的客户来说，它相当强大。
在会议上发言的客户之一是Fannie Mae，该公司在其风险管理投资组合中拥有超过4万亿美元的抵押贷款和贷款。他们正在使用Prism以及Workday Financials来管理他们复杂的月末结账和其他财务分析。去年，我遇到了一家大型银行，他们正在使用Prism管理、定价并分析具有大量内置计算的复杂数字银行证券。由于Prism与Workday平台集成，任何Prism应用程序都可以利用任何Workday数据对象，所以它实际上是Workday平台的一个“大数据扩展”。
这将导致AI的发展。如果Sayan的愿景成真，Workday平台可能会成为一个让客户将他们的交易数据、客户数据和其他重要业务数据与Workday财务和HCM数据关联起来的地方，利用AI寻找模式和机会。虽然AWS、谷歌云和Azure也会提供这些服务，但这些供应商都没有提供任何业务应用程序。因此，Workday的AI战略的一部分是使企业能够构建自己的AI支持应用程序，通过Extend和Orchestrate实施，并利用来自Prism的数据。
这将是一个竞争激烈的领域。微软的新Power Platform Copilot和OpenAI Azure Services也为企业提供了一个地方（和方法）来构建企业级AI应用程序。谷歌很快也可能推出许多新的AI服务。但是对于将Workday作为其核心财务或HCM平台的公司来说，将会有新的AI应用程序出现在Workday平台上——这将推动利用率、收入（通过Extend、Prism和Orchestrate）以及Workday的垂直应用。
Workday面向未来的地位
总之，Workday在这场新技术革命中处于有利地位。我向管理团队提出了挑战，让他们考虑将ChatGPT作为整个系统的新的“会话式前端”，他们同意这是他们需要关注的事项列表中的一个。
（顺便说一句，即将进入人力资源领域的生成式AI创意解决方案将令您惊叹不已。我很快会分享更多信息。）
对于企业购买者来说，Workday依然稳如磐石。在只有几个主要竞争对手需要考虑的情况下（Oracle、SAP、UKG、Darwinbox、ADP），该公司很可能会继续为大型公司扩大市场份额。由于经济原因，会有一定的价格压力，但对于那些希望建立一流技术平台以支持核心财务和人力资源的公司来说，Workday将继续保持领导地位。
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