区块链技术正暗暗改变使人力资源管理的底层逻辑, 它不再单单是加密货币的专有, 却为HR领域带来具备数据透明、流程可信的另外一种可能, 从招聘直至薪酬, 从合同存证直至员工档案, 区块链使信息不再轻易被篡改, 还使跨企业协作变得愈发高效, 明白这一点, 是开启安全应用初始的一步。

区块链如何保障员工数据隐私

HR部门最头疼的问题之一乃是员工数据泄露, 在传统数据库当中, 个人信息、薪资记录以及绩效评估全都集中存放在一起, 一旦被攻破, 那后果将是不堪设想的, 区块链的分布式账本技术, 使得数据并非储存于单一服务器之上, 而是分散至多个节点, 每个节点均持有完整副本, 然而只有获得授权之人才能解密查看其具体内容, 这所意味的是, 哪怕某个节点遭到攻击, 黑客所获取到的也仅仅只是加密过来的乱码。

更为关键之处在于, 区块链对“零知识证明”技术予以支持, 员工能够证明自身具备某一学历或者工作经历, 然而却无需将具体的学校或者公司名称予以透露, 举例来说, 求职者朝着新雇主证明“本人拥有五年项目管理经验”, 系统仅仅返回“验证通过”或者“不通过”, 不会暴露任何额外的细节, 这样的方式既对隐私起到了保护作用, 同时也满足了背调的需求。

在实际运用期间, 企业能够构建私有链或者联盟链, 仅准许内部 HR 以及获得授权的第三方进行接入, 员工档案每一次出现的修改情况都会留存下无法逆转的时间戳, 究竟是谁修改了什么内容、是在何时所做的修改, 这些状况清晰明了, 这样一来从根本之处就杜绝了致使内部人员出现恶意对数据进行篡改的可能性, 而从源头方面把控数据权限, 这才是隐私采取保护措施时的核心所在。

智能合约能否替代传统劳动合同

在区块链上, 存在着一种自动执行的程序, 这便是智能合约。一旦触发了相应条件, 它就会依据预设规则完成相关操作。在HR场景当中, 其最直接的应用那就是劳动合同以及薪酬发放这方面。传统合同, 是需要双方进行签字盖章的, 一旦遇到纠纷, 还得去找律师来解读条款。而智能合约则是把条款写成代码形式, 当条件满足的时候, 它就会自动生效, 就好比是“员工完成当月KPI考核后, 系统就会自动发放奖金”。

听起来是颇为高效的, 然而要将纸质合同全然替代, 目前的时机却还是过于早了些。从法律层面来讲, 众多国家对于智能合约的效力认定, 至今依旧没有清晰明确起来, 一旦代码出现错误, 或者条件定义变得模糊不清, 那么进行维权, 反而会变得更加具有复杂性。举例来说, 有某位员工的考勤数据, 由于设备发生故障而有所缺失, 智能合约直接就判定为“缺勤扣薪”, 但若是进行人工审核的话, 原本是能够予以豁免的情况。不管技术究竟怎样先进, 终究是无法将人的判断予以完全取代的。

做法更为合理的是, 把智能合约当作传统合同的补充, 用来执行那些规则明晰、无需人工去进行干预的流程, 恰似社保缴纳、个税代扣、年假计算咧, 并且保留纸质或者电子合同的法定效力, 碰到争议的时候以人工裁定作为准则, 企业能够先在小范围展开试点工作, 例如销售奖金结算, 等流程稳定下来了之后再逐渐去扩展。

区块链在招聘背调中的落地难点

存在这样一种情况, 招聘背调属于区块链颇具潜力的应用场景当中的一个, 有候选人出现教育背景造假以及工作经历夸大的状况, 结果是每年给企业造成极大的损失, 要是大学以及前雇主把学历、职位还有在职时间登记录入区块链, 那么HR扫码便能够验证真假, 效率会得到大幅度的提升, 但目前部分高校和跨国企业已经着手尝试这类“数字学位证书”项目。

然而, 这个落地可不是轻松就能达成的。其中最大的阻碍便是数据上链这个意愿。学校以及企业为啥要舍得投入成本把过往的数据迁移至链上? 除非整个行业构建起达成一致思想认同, 不然孤立处于链上的数据其价值是受到限定的。除此之外, 隐私方面的法规同样带来重重限制。就好比欧盟GDPR准则规定个人拥有“被遗忘”的权利, 然而区块链具备的不可篡改特性跟这一要求是直接相抵触的。在技术所怀揣的理想与现实存在的法规之间, 得去寻觅到一个平衡的契合点。

还有一个难点位于成本方面, 每次进行数据填入以及验证的时候皆要耗费计算的资源, 链上存储所需的费用并不低廉。针对中小企业而言, 这笔投入可不可以换来充足的回报, 这是需要认真去权衡的。可行的一条路径是, 首先从核心岗位的背调开始处理, 像高管、财务、研发这些关键的职位, 接着渐渐去推广。并且要跟行业协会展开合作, 构建起共享的联盟链, 用以降低单家企业的成本。

在人力资源领域当中区块链的应用, 并非是颠覆之举, 而是一种进化, 它能使数据具有更高可信度、流程变得更加透明, 然而却没办法解决所有的管理难题哪。关于安全与效率之间的平衡关系, 始终都需要企业依据自身的具体情况去灵活加以把握掉。从员工隐私的方面开始考量,延续至智能合约部分, 再接着到招聘背调这块, 每一个步骤全都要于技术可行性跟实际需求之间寻觅到最佳的落点所在。