一、突破傳統評價局限:從“經驗判斷”到“科學建模”

當前人才評估面臨三大斷層:

數據斷層:過度依賴結構化數據(如學歷、工齡),忽視績效評語、項目描述等非結構化信息中的能力信號;

動態斷層:靜態評價無法預測人才成長趨勢,導致培養與晉升決策滯后;

場景斷層:固定權重模型難以適配不同崗位的能力需求差異。

知賢五維體系以自適應權重模型為核心,通過NLP算法解析崗位需求,結合隨機森林動態生成維度權重,實現“一崗一模型”的精準匹配。

二、五維全景掃描:深度解構人才能力基因

基于心理學與行為學研究框架,體系構建五大科學測評維度:

工作行為掃描(線上測評)

通過情境化選擇題組,量化候選人的決策模式與協作習慣。例如,模擬跨部門沖突場景,分析其溝通策略與問題解決路徑。

動機驅動解碼(線上測評)

采用霍蘭德職業錨理論模型,識別候選人的成就動機、權力需求等8類內在驅動力,預測長期職業穩定性。

BEI行為事件訪談(線下一對一)

由認證測評師主導,通過STAR法則(情境-任務-行動-結果)深挖過往關鍵事件。如追問技術人才“如何突破研發瓶頸”,評估其創新思維與抗壓能力。

情景模擬實戰(無領導小組討論)

設計供應鏈中斷、市場突變等壓力場景,觀察候選人資源協調、風險應對等能力。某科技企業應用中,曾通過此環節篩除30%高學歷但低應變力候選人。

綜合素養筆試(定制化筆測)

按崗位定制知識圖譜考題:金融崗側重政策解讀與數據建模,技術崗聚焦算法邏輯與故障排查。

三、四大差異化優勢:讓人才評估從成本中心轉為戰略資產

全景透視能力

五維交叉驗證覆蓋顯性技能(專業知識)與隱性特質(創新思維、文化適配),避免“高KPI低潛力”的誤判。

動態預測模型

引入LSTM時間序列分析,基于歷史評估數據預測人才成長曲線,為企業梯隊建設提供前瞻指引。

場景靈活適配

支持按行業特性調整指標:制造業強化工藝創新與精益管理權重,互聯網企業側重用戶洞察與敏捷迭代。

智能決策支持

輸出三維能力向量雷達圖與崗位匹配系數,生成人才發展建議(如“需加強跨部門協作訓練”),賦能精準用人決策。

四、應用場景:貫穿人才全周期管理

招聘端:某能源集團通過該體系篩選氫能項目經理,崗位適配度提升40%,試用期離職率下降62%;

發展端:識別高潛人才短板,定制“技術-市場輪崗”路徑,加速復合型人才培養;

組織診斷:分析全員能力熱力圖,定位企業轉型中的能力缺口