工资钱包“科企云”补全传统金融服务缺失领域

     据市场研究机构Gartner统计数据显示，2015年全球大数据应用市场规模已突破3万亿美元，随着移动互联网在各行业的渗透，大数据产业市场前景将十分诱人。目前，绝大多数大数据应用偏向于市场营销和消费市场研究领域，不过，根据德勤人才管理顾问Bersin的分析，今后人力资源领域，即eHR领域，将普及大数据应用，且市场份额较之前者更为庞大。 

      工资钱包是国内较早涉足“人事+大数据”领域的科技企业，并首次提出了“企业人事金融服务”理念，这是一种把企业人事管理、大数据、企业金融三者进行有机结合的新型模式，其核心技术是通过“科企云 HR SaaS云”解决传统人事管理体系中的痛点，提出了许多智能化的解决方案，在实际运用中较传统方式有诸多突破；另外，工资钱包借助这项科技，从技术上弥补了传统金融服务在某些领域中运用的缺失，从而拓展了普惠金融的运用维度和场景，有效解决了“企业与金融”、“个人与金融”的无缝融合。

       中国人力资源云计算领域专家、工资钱包总裁陈颖，在公开场合中表示，大数据本质上是拥有“大量”、“高速”、“多样”、“真实”等特征，更关键的是数据的流通与互动。目前通常所说的eHR系统数据建设除了在数据准备阶段要恰当选择数据处理的原则和方法外，同时还要应用好以下五个实施策略，以便于实现系统运行后的数据分析、数据价值挖掘等需求。

1. 数据整合

       大数据虽然数量庞大，但并不是简单的数据堆积。系统设计者必须整体考虑企业的eHR建设，使数据库成为自由共享中心，掌握各应用系统专业数据范围，明确数据的归口管理单位，制定相应的数据表，避免数据多源、重复。

2. 数据与流程协同

       要使eHR系统中的数据成为“活数据”，须将数据与系统各业务流程模块协同，达到数据的有效流通和互动。流程即是开展业务的实现途径，也是数据的管控手段，实现静态数据与动态数据的平衡。

3. 数据标准化

       数据标准化才能显现处理和统计速度的乘数效应，离开数据标准化，搭建数据统计的分析模型、进行数据挖掘就成为纸上谈兵。

4. 数据相关性

       做数据相关性分析，可把涉及的其他专业数据进行分类，对数据源进行追溯，利用基础数据的相关性衍生出某些数据，减少非专业数据在建设中采集、录入和统计的工作量。

5. 数据质量控制

       数据质量控制一般围绕适用性、准确性、完整性、及时性、有效性5个质量特性，从数据源、数据录入、数据上报点着手，建立内部与外部监督，在数据约束、相关性分析、数据逻辑分析的基础上建立完善的数据校验程序，并通过各级用户对数据的准确评估来掌握和校正数据，确保质量。

       工资钱包团队经过大量的实践和长期的专业技术研发，向我们呈现了一个相比过去的功能更加完善、流程更加智能化、界面更加清晰的HR SaaS云服务平台——工资钱包“科企云2.0版”。该平台可在后台自动实现以上五项实施策略，可完全实现企业雇员信息的智能化处理，并在前台大大减轻企业人事岗位人员的工作量。在人事管理层面，可实现员工社保、公积金代缴、员工福利、薪酬计算、薪酬代发、企业培训等基础功能；在大数据层面，由于工资钱包积累了大量的企业雇员真实信息，工资钱包平台可将这些标准化数据进行价值挖掘和模型建立，从而为不同企业提供个性化的雇员人才管理服务解决方案，如：工资预支、分期消费、购房、租房等，提升企业员工福利和人才吸引能力。

工资钱包科企云 补全传统金融应用领域的缺失

       “‘科企云’为企业提供金融服务，事实上实现了一种新的‘金融普惠’业态”，互联网金融跨界研究领域权威专家这样认为。 

       工资钱包总裁陈颖解释，运用大数据的好处一方面是可以最大化的支持到具体某一个人的金融需求，且触达成本比传统手段低很多；一方面也可以补足银行目前在该领域的空白，实现个人金融的无缝对接。

       为了更好的服务个人用户，工资钱包还将打通生活消费场景，通过积累“信誉记录”，补足传统征信体系，极大降低金融成本，使普惠金融真正普惠大众。基于这方面的应用目前有着巨大的想象空间。

       据悉，工资钱包依托科企云、人力资源大数据服务、雇员信贷福利等创新业态，于近期与全国各省市TOP5人力资源公司开展城市合伙人计划，预计将于明年初实现HR金融生态的战略布局。随着工资钱包智能服务的持续输出，工资钱包或将引领国内企业人事金融服务领域，打造全新的人力资源服务市场。

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