这三种发展趋势就是：
（1）劳动关系的重构；
（2）机器取代重复工作；
（3）人力资源大数据管理；
一、 劳动关系重构
首先要讲的是劳动关系重构。很多人是跟单位签订劳动合同，单位帮缴五险一金。现在有一部分人没有单位，或者单位是自己的。在双创的时代，劳务关系越来越多。比方说滴滴司机、自由撰稿人、职业股民、公司合伙人等，这种职业的比例在快速上升。这种现象叫弹性的工作、灵活的用工。
这里可以看到美国的一个数据，有五千三百万人从事自由职业，占总工作人口的三分之一。
中国现在也有类似的发展，现在的自由职业不像以往的无业游民，人们更加向往可以自由分配工作时间的自由职业。2016年最具有幸福感的职业是自由职业。
在互联网+时代，组织对个体的约束力越来越小，个体个性得到越来越多的张扬。在一个单位有很多的束缚，自由职业的好处较多，比如说自由的弹性工作时间、发挥兴趣爱好和专业特长。整个未来因为灵活用工，弹性工作越来越多，五年或十年以后的工作形态会发生非常大的变化。
举个例子，老师这个职业，在未来，老师可能不隶属于哪所学校，而是跟很多个学校合作。比方说今天在中大上课，明天在华工上课，后天在广外上课。老师跟大学的关系是上一节课，按课时给报酬并结算。每节课的课费会比现在多甚至翻倍，因为自己要承担社保的费用或者其他的福利成本。
未来很多公司会成为一个平台，提供劳务关系的工作，平台型公司可能员工很少，加上AI的辅助，产值和利润可能非常可观，因为很多劳务是承包出去了。在很多情况下，合伙人、创客是一种劳务关系，而不是劳动关系。
美国的Uber、国内的滴滴打车只是个平台，的士司机、专职快车司机甚至是上班有车一族，都可以加入这个平台。仅赚取客户的钱，平台和司机分账。
因为体制的问题，主要是社保方面有局限性，个人购买社保有些许困难。现在的状况是自由从业者通过劳务派遣公司或第三方公司缴纳社保，实现所谓的“劳动关系”。这种关系跟真正意义上的劳动关系还是有区别的。
未来的发展过渡到一方面有劳动关系的人群少，比如说国企、政府的公务员、义务教育的老师。大部分往劳务关系上变化，这样的人群变多。并且提升个人购买社保的便利，例如APP直接购买社保。
二、机器辅助工作
第二个发展趋势是机器辅助完成重复性工作。在工业的生产和销售方面，在银行的普通办理打印流水或业务方面等等，包括最近的阿里巴巴双十一，夜间的维护运营由机器人来操作，顺丰用无人机来运送快递。现今，AI和机器人在这些领域得到广泛的运用，不断地推进。在我们的人力资源服务领域，重复性、标准化、低附加值的事务，可以用机器替代。
大家想一想，做人力资源工作，根据重复性、标准化、低附加值的指标，档案管理、盖章、计算工资、办理离职手续、招聘的人才匹配、新闻报道撰写，就很容易用机器替代。
今年3月份，北美的一家知名猎头公司SourceCon举办了一场比赛，要求从5500份简历中筛选匹配最适合公司要求的职员简历，一个名为“Brilent”的机器仅用3.2秒即筛选出了合适的候选人。
未来这类型的工作机器人会做得比我们好。现在很多大企业，包括谷歌、德勤、百度已经开始在探索与创造这方面的系统。未来像这样的一个系统或机器人，能够很快辅助我们的工作。
这带来很大的启示，一方面我们要应对目前的工作，因为机器代人需要一种特定的时期，包括机器人便不便宜。机器的成本开销比请一个人还贵，投资一台机器要几十万，一些老板会觉得划不来。所以这是个实际问题。未来机器可以辅助这么多工作，但我们依旧需要思考怎么提升自身的价值。在做重复性、低附加值的事情的同时，我们要转型、要学习、要提升，我们必须向前走。
三、HR大数据管理
下面我们来讲HR大数据管理。在各种领域，大数据是个非常热门的探讨话题。在人力资源管理方面，人及其行为就是一个海量的数据。我们可以用不同的标签去标记一个人，比如性别、外貌特征、学历、职业、语言、年龄。有个投资公司说用198个标签（比如洞察力、胸怀、诚信）来标识一个企业家。政府机构（公安部门、教育部门、人社部门）、企业和有实力的人力资源服务机构都掌握着大量的数据。
与其他领域相比较，HR大数据涉及到人、人的隐私。这里就涉及到一个数据调用游戏规则的问题。大数据未来的发展难免会受到隐私问题的羁绊。比方说，美国现在在有目的地采集俄罗斯人的生物基因资料，有新闻认定是为了制造生化武器，俄方现在比较警惕。所以数据在什么程度开放，谁能够使用，作为政府要通过法律法规来规范。
大数据要怎么分析利用呢？这里就需要些方法。电子科技大学的周涛教授带领的团队，一方面为中组部挖掘搜寻全球的人才，比方说千人计划；另一个方面在商业方面也有些运用,他成立了一个名叫数联寻英的公司。通过这种大数据可以很好地实现员工的可视化管理，预测员工的绩效，预测员工的离职倾向并提前做准备去干预。
预测员工离职之前有什么表现，例如上班经常迟到，业绩下降，利用这些特征数据构建一个模型和算法。当然大数据不一定就是算法，除了算法以外，还有软件、芯片等等。未来HR大数据管理肯定会与AI机器代人相结合，相得益彰。
End
结语：有不少的人用昨天的数据和状况来应付今天，但是未来的挑战已经来临，请用明天的思维和互联网思维来管理今天。
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