商業思維:人力資源的關鍵價值,絕對不僅是離職率或招募數量
商業思維:人力資源的關鍵價值,絕對不僅是離職率或招募數量

對HR領域,我不敢說是頂尖專家,但我對這領域的認識還算可以,我跟很多HR做過深度交流,也參與過公司內許多制度的建立過程,其中有一些甚至還是我主導的,我團隊內也曾籌組了一個RD HR-team,可以稱得上是半個HR人。

人力資源部門常見的KPI有哪些?

近幾年我持續推動商業思維,其中有一個重要的概念是數據脈絡,我希望藉由梳理脈絡來找出每個職務與工作任務的價值,當我很好的將研發人員的價值透過質化與量化呈現後,有些HR從業人員告訴我,他們認為自己的貢獻被低估了,但他們也找不出任何方法去陳述自己的工作貢獻。

我問他們:「你們的KPI是什麼?」

我收到的回覆挺多的,例如面試人數、招聘到職率、離職率、績優員工留任率、培訓成效等,我也上網查了一下國外的資料,我發現指標類型比較多元一些:

  • 到職率、招募人數、跳出率(面試流程到一半人不見)
  • 離職率、員工滿意度、員工淨推薦率(NPS)
  • 人均生產力(人效)
  • 薪資競爭力
  • 文化認同度
  • 全職/兼職員工比例
  • 90離職率、90天適任率
  • 招募平均成本
  • 績優員工留任率
  • 員工推薦率(員工推薦員工)
  • 培訓成效

看完這些,我心裡有兩個想法:

  1. 台灣看待HR的方式必須要有更進一步的突破,必須從數人頭的人力管理的角度,轉變到把人視為組織資產的人才資本管理。

  2. 這些指標,多數的HR要不難以控制(如薪資競爭力、文化認同度、離職率),要不就無法判斷對公司的實質貢獻(如培訓成效、到職率),那這樣的指標壓在HR身上其實一點意義也沒有。

無法掌握的事,我如何對他負責?

曾有一位HR告訴我,他的KPI是員工的離職率與績優員工的留任率,我問他:「你如何對員工的離職與否負責?」

他想了想回答我:「我還真的沒辦法,因為薪資與升遷規矩是老闆訂的,而他工作內容是部門主管決定的,工作中的合作與互動則與同事有關,我只能招募他進來,但進來後會怎麼樣,其實我是一點把握也沒有。」

實話,這是許多HR的心聲,但這段話對也不對。

對的是,一個人對無法掌握的事確實很難負起責任,怎麼說呢?我們用下面這個案例來說明吧:

一個員工從招募開始與公司產生了連結,可能從投遞履歷、邀請面試、一面、二面、談薪水、收到offer,最後到職,到這個段落為止,主責的是HR,但從員工到職到遞出辭呈準備離開,這段時間HR與這位員工的接觸時間非常短,大概只有培訓或考核的時候會產生一些關聯,除此之外,9成以上的時間HR是沒權力,也難以把握這個人現況的。

這樣一個人進來,你見過他幾次面,然後就要為他的離職負責,似乎一點道理也沒有。

這個道理你知、我知,獨眼龍也知道,但為什麼離職率這個數字還是常常被當成HR的KPI之一呢?

我認為原因有二:

  1. 離職率是總體生產力是否穩定的綜合指標之一,從業務角度來看,這就有點像是客戶流失率,流動率過高總是不恰當(其實過低也不是個好現象)。

  2. 傳統的企業管理受製造業影響,以人頭計算生產力,能補多少人,留多少人就等於擁有多少生產力,所以在職人數約略與生產力成正比,因此將離職率視為一個重要的KPI並不足為奇。

對製造業來說,生產線員工的技能要求低,招募速度快,培訓快,工作內容單純,同事合作流程也單純,影響離職的因素相對較少。如上圖,我們拿製造業產線員工與軟體業PM來比較一下,其實狀況就很明顯了,以工作變因來說,軟體PM實際上是遠超產線員工的。

當人被招募進來後,造成離職的變因少,HR對一個人是否會離職的掌握度相對愈高,而掌握度高時,將離職率這個指標放在HR身上問題相對較小。

那軟體PM的離職率如果很高,又應該算誰的?其實正常來說HR跟用人主管兩者應該都有責任。但HR到底要如何對這件事有更多的掌握呢?你可能得做許多事,例如到職一週、一個月的面談,或者在發現他對工作內容不滿意,與主管或其他同事溝通上有問題時介入溝通或輔導,甚至與主管討論是否為他進行轉崗。

然而要做到這種程度,甚至制度化下來,是有一定困難度的,原因有三:

  1. HR不認為自己應該做到這些事,會覺得HR搞到最後很像保姆,是吧?我認為HR工作中確實有部分得扮演員工的引導者或傾聽者,但絕對不該是保姆的角色,因為員工自己都是成年人了,應該為自己負責。

  2. HR有意識,也想要搭建這樣的制度,但老闆不願意授權或沒給足夠的資源,所以最終這個制度難以被落實。

  3. 部門主管的抗拒,這些手握權力的主管們不樂見此事,所以直接或間接的杯葛此制度,最後制度的推動死在半路上。

因為建立這種制度的障礙頗多,所以大家的腦筋便自然而然地轉到整個流程的最前頭去了,那就是招募。

找對的人進來,一切不就解決了嗎?

正確,所以你會發現很多職缺除了專業技能外,會附帶擅長溝通、正面思考、積極任事、挫折容忍度高、勇於挑戰自我等人格特質上的要求,這些要求的積極意義是希望你能專注於創造工作價值,消極意義則是希望你不要因為進來之後那些狗屁倒灶的事而想不開離職。

找到一個對的人,到底有多困難?

讓我們先來定義什麼叫對的人,簡單的說,就是他能在這個環境生存下來,然後還能完成原先要他達成的任務,不需要其他人時常介入幫他協調事情,基本上這就算是一個對的人。

但要找到這樣的人且對方願意進來任職,基本條件有以下幾項:

  1. 清晰的工作職責,拿什麼來考核他,也就是Job responsibilities。
  2. 清晰的工作內容,具體負責什麼任務,也就是Job description。
  3. 所需具備的專業技能與工作經驗,例如3年的軟體產品經理經驗。
  4. 其他軟性特質,例如溝通表達、抗挫折能力等。
  5. 面試完,他對公司、主管、薪資、工作內容感到滿意。

前面3項一般來說比較好設定,若正確的被理解與規劃,而且清楚這樣的人要透過什麼樣的管道來找尋,那一般會很快的找到一定量的職位候選人名單,反之,若對這職位沒有太多的理解,就只能透過傳統的管道如人力銀行來招募,速度上就會慢很多了。

第4項則相對比較複雜一些,如果你知道這個崗位的直屬主管的性格與管理風格,溝通協作對象處理的做事風格,那一般會更清楚這個人的軟性特質應該到什麼水平,但就我過去的經驗裡,HR很少會主動去談這塊,而會把這個任務交由部門主管自行決定。

第5項涉及的面向也挺廣的,而其中每一項其實都可以經過規劃與設計,面試流程的設計,主管面試技巧的訓練,這跟面試的體驗有很大的關聯性,而且事先研究市場行情,開出來的薪資可能符合面試者期待,那面試成功率一般會提高不少。

但上面這些只是基本要件,若真的要找到對的人,你還得考慮組織文化與價值觀議題,這部分在此我不多談了,各位可以參考我先前寫過的一篇文章:如何在招募時挑選到對的人?

人力資源部門真正的價值

找到一個對的人,並且在到職後設計一些必要的流程來確保此人到職後真的能發揮原先預期的戰力,進而改善公司的經營表現,

讓人才在組織內發揮效益,這才是人力資源部門真正的價值之所在。

所以我們也很清楚的知道,人力資源部門的工作其實一點也不輕鬆,需要非常高的專業性才能做得好,但我也看過很多企業談重視人才,但在人力資源上投入的資金卻非常少,仍然把人力資源部門視為成本單位。

推敲背後的原因,我認為這是因為老闆們無法很有效的衡量人力資源部門的價值。

當你回過頭去看看數據力:績效指標管理的核心觀念,你會發現數據脈絡恰好是一個很好用來協助人力資源部門衡量自己績效的方法,當我們招募進來的人,能在數據脈絡中創造出價值,那自然能衡量人力資源管理的價值。

其實近幾年很多HR專家都有提到人力資源部門的角色必須從過往的行政、後勤部門轉變成戰略部門,大陸也有很多的網路公司設立了HRBP(Human Resource Business Partner),將一些具有HR專業的人編列在業務部門中,讓HR更熟悉公司業務狀況,進而掌握組織需要什麼樣的人,把對的人找進來,並建立妥善的組織管理制度。

組織問題會衍生人才需求,而專業且熟悉公司業務的HR肯定非常熟稔以下事務:

  1. 知道組織缺什麼樣的人才。
  2. 知道去哪找這樣的人才。
  3. 知道什麼樣的人才適合組織。
  4. 知道如何讓這樣的人才加入。
  5. 知道如何讓人才在組織內發揮效益。

當人力資源部門能做到上述事項,在組織中的價值將不言而喻,任何工作都一樣,專業的價值必須建立在能為所屬的組織或社會創造價值,尤其在這個求變求快的世界中,追求確定性工作,扮演好螺絲釘的角色已經愈來愈危險。

別埋怨大環境不懂你,我們應該試著理解大環境需要什麼,我們必須時時調整自己,努力創造價值。

(本文由游舒帆授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

往下滑看下一篇文章
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓