浅谈银行后台中心人员招聘需求的测算方法

panjl | 2017年3月21日 | 2017年 | 评论已关闭 | 1531

银行后台中心是商业银行根据流程优化和业务集中需要而设立的具有多种功能的业务机构，这类机构的典型特点是业务种类多、人员规模大、人员技能类型多、管理难度大，例如笔者供职的后台中心就涵盖了本行的电话客服、远程营销、票据录入和审核、贷款审核、信用卡申请件审核、信用卡交易监控等多个业务品种，所需业务技能多达50余种，因此如何通过高效且经济的方法规划和调配人力以实现运营成本最小化和利润最大化，有效地保证客户服务水平和服务质量并极大地提高生产力，是后台中心运营管理中的一个重要问题。通常我们需要通过分析各类业务的历史业务量、产能、人员缺勤率、人员流失率等数据来预测后续业务量、需求人力和实际人力，并由此测算各月人员招聘需求。

本文首先根据历史数据分析预测需求人力和实际人力，然后采用线性规划方法寻求最优招聘规划方案，并在中心进行验证。

招聘需求的问题定义

测算人员招聘需求涉及业务量、产能、人员缺勤率、人员流失率等多个方面，需要我们分析历史数据并对后续情况进行预估。

1、业务量预测

测算招聘需求的首要环节就是进行业务量预测。业务量的变化与客户的工作、生活习惯息息相关，具有周期性特点，同时也受流程变化、营销活动、节假日、系统升级、系统故障等特殊事件影响，具有偶然性特点。各月业务量数据是典型的时间序列，可以应用预测理论中的时间序列预测方法进行预测。概括来说，时间序列预测方法有平滑预测法、季节性预测法、趋势预测法等。根据业务种类、业务规律和预测法适用条件，我们可以针对不同业务选用适合的预测方法。例如在笔者供职的中心，我们分析客服业务历史数据发现月度话务量是含有趋势、季节、周期和随机成分的复合型序列，因此我们采用季节性预测法中的时间序列分解法进行预测，经过数据验证，这种预测方法对我中心话务量的预测准确度达到85%以上。

2、人均产能预测

为合理评估团队生产能力，我们还需预估人均产能。需要完成以下工作：（1）分析近一年的员工生产数据明细，测算员工的工时利用率、每小时单产数据，按公式【工作时长×工时利用率×每小时单产】测算标准人均日均单产；（2）分析近一年的员工生产数据明细，以累计上线时长为依据，按步骤一的方法分别测算各成熟周期员工的日均人均单产，按公式【各成熟周期员工的日均人均单产÷标准人均日均单产】测算各成熟周期员工的产能系数；（3）预估后续各月人力情况，以员工成熟周期为标准,测算各月各成熟周期的人员结构占比，按公式【∑(产能系数×人员结构占比×标准人均日均单产×当月工作日天数)】测算各月加权的人均单产。按此方法测算，我中心客服人员去年上线后的技能成长曲线大致为表1所示：

表1 客服员工技能成长曲线

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3、缺勤率预测

受员工休假情况影响，出勤工时会产生折损，进而导致产能折损，因此准确预估员工缺勤率对合理调配人员和业务平稳运营至关重要。根据对历史数据的分析结果，员工缺勤率的变化与性别结构、年龄结构和工作性质密切相关。例如女性员工占比上升时生育类假期对缺勤率的影响显著；长时间久坐的工作容易引发颈椎和腰椎疾病，病假对缺勤率的影响显著；平均年龄上升时各类假期对缺勤率的影响均呈上升趋势，按一元回归法分析平均年龄和不到岗率的相关性，相关系数达到0.879，属高度相关。

4、流失人数预测

人员流失也是影响后台中心业务是否平稳运营的关键因素。作为典型的劳动密集型行业，受职业发展、工作压力、薪资收入、人员素质等多方面因素影响，后台中心人员流失率呈逐年上升趋势，对业务运行和客户体验产生一定的负面影响，同时也加大了招聘培训、人事管理、薪酬福利等资源的浪费。有效的改善措施能在一定程度上缓解人员流失，例如在员工职业发展方面公正公开考核机制、设置透明化的晋升渠道、提供多种技能的轮岗机会等；在员工培训方面除设置必须的业务培训外开展一些与工作无关但对员工发展有利的培训，如图像处理软件和办公软件的使用方法、数据分析方法等；在员工关怀方面针对外地员工、怀孕员工、正在进修的员工、过生日的员工等特殊群体设置特殊班次，平衡员工的生活和工作，提升员工幸福感和归属感；在预防流失方面定期调查员工满意度，发现员工有负面情绪时能及时介入，与员工坦诚沟通，努力挽留。分析员工的绩效、考勤、请休假等数据变化以及历史流失率情况，对比已离职人员的共性特征，也可以帮助我们合理预估流失人数，提前应对，以保障业务平稳运行。

5、人力预测

基于上述四条预测，使用公式【需求人力=业务量÷（人均产能×（1-缺勤率））】预测后续各月的需求人力。基于当前实际人力和后续各月预估流失人数，使用公式【当月实际人力=前一月实际人力—当月预估流失人数】预测后续各月实际人力，那么各月需求人力与实际人力的差异即是测算招聘需求的数据基础。综合考虑人力缺口、业务培训周期、员工成熟周期、外部人力资源供给的季节性波动等影响因素，以人力资源的供需平衡为核心目标制定招聘规划，增强人力配置的计划性和经济性是本文讨论的核心问题。

招聘需求的算法分析

如以上分析，受业务培训周期、外部人力资源供给的季节性波动等因素影响，很多时候我们并不一定能够在最适合的时候招到业务所需的人力，故此如何实现人员配置的计划性和经济性的最佳平衡是人员规划工作中需要重点考虑的问题。本文采用线性规划理论讨论该问题的解决方案。线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法，是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面，为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源做出最优决策、提供科学依据。

就本文讨论的问题而言，假设业务培训周期为j月，全年各月的需求人力为Ai，预计人力为Bi，外部资源供给上限为Ci，招聘需求人数为Xi，则该问题的数学模型为：

目标函数：min Z=Xi-|(Ai+j)-(Bi+j)|

约束条件（s.t）：ΣXi≥max(Ai-Bi)；

0≤Xi≤Ci；

i=1,2,3,……,m；

j=1,2,3,……,n；

数学模型说明：在满足业务需求和资源供给上限的前提下以业务培训周期为提前量制定人员招聘规划。

模型检验：以客服业务为例，按某年预测业务量测算，全年各月需求人力如下：

按上述数学模型要求，将数据代入EXCEL的规划求解工具中进行检验，EXCEL给出的最优方案与实际情况较为接近，具有可操作性。同时也可以看出受节假日影响，1-2月的外部资源供给能力十分有限，无法立即补充1-4月人员流失高峰所带来的人力缺口，将对业务的平稳运营产生影响，因此年末适当储备生产人力十分必要。

本文讨论了业务量、产能、缺勤率和流失人数的分析和预测方法，同时也讨论了采用线性规划理论寻求最优人员招聘规划方案的实现方法，假定的模型在笔者供职的中心人员招聘规划工作中进行了验证，效果良好。中长期的人员招聘规划对后台中心的运营管理工作至关重要，如何提升人员招聘规划的指导意义及可操作性应是我们长期研究的内容。

本文刊载于《客户世界》2017年3月刊文章；原文作者为董长春；作者单位为交通银行武汉金融服务中心。