Слежка или анализ? Как найти баланс между эффективностью бизнеса и приватностью сотрудников

В 2020 году, будучи директором по данным (Chief Data Officer) в Сбере, я занимался сбором и анализом данных для управленческих дашбордов, внутренних продуктов и ИИ-моделей. HR-аналитика была ключевой задачей, так как позволяла руководству получать актуальные инсайты об эффективности сотрудников при соблюдении требований GDPR и внутренних банковских политик.

Этичная HR-аналитика — это информационная среда, где сотрудники защищены, а бизнес использует ровно те данные, которые необходимы для улучшения эффективности компании.

Основные задачи, для которых требовались данные: анализ эффективности сотрудников, прогноз увольнений, организационный сетевой анализ (Organizational Network Analysis, ONA), а также «умный календарь» для руководителей.

Главные проблемы в HR-аналитике заключались в отсутствии единой политики хранения данных, отсутствии готовых моделей (анализ проводили в Excel) и недостаточной прозрачности: сотрудники не понимали, какие данные о них собираются и зачем.

Мы провели ревизию всех источников данных, создали закрытый контур на отдельных серверах для хранения сырых данных и организовали механизмы деперсонализации данных. Входящие файлы из разных источников автоматически очищались от персональных идентификаторов (ФИО, телефоны, почта), превращаясь в эмбеддинги (векторизацию текстов) для писем и сообщений в чатах, что позволило проводить анализ коммуникаций, не храня «сырой» текст.

Мы объединили свыше пятидесяти источников данных: от базовых HR-данных (стаж, семейное положение, образование и т.д.) до логов входов-выходов из офиса, корпоративной почты и календарей, психотипов сотрудников и прочей информации. Фактически мы знали о сотруднике почти всё: кто он, что купил по пути в офис, на чём доехал, во сколько пришел, чем занимался и когда покинул офис. При этом было важно не потерять доверие людей и не превратиться в «Большого Брата».

Технически мы использовали Teradata (затем Greenplum) для разработки озера и хранилища данных, спроектированных в парадигме Data Vault 2.0, а для аналитики применяли Qlik Sense. Объем данных достигал примерно 20 терабайт в месяц.

Затем мы разработали первые ИИ-модели, которые быстро показали свою ценность:

- Модель для прогнозирования увольнений (использовали модели дожития) снизила текучку на 4%, анализируя стресс-факторы (избыточные чаты в нерабочее время, снижение активности, редкие контакты с руководителем);

- Организационный сетевой анализ помог переформировать множество команд и выявить неформальных лидеров;

- Умный календарь учитывал загруженность руководителей и приоритеты проектов, позволяя сократить до 8% неэффективных совещаний;

- Управленческий дашборд отображал ключевые HR-метрики, помогая находить неэффективных сотрудников.

Даже при выстроенной безопасности сотрудники опасались «слежки». Мы организовали разъяснительные встречи и показали, что переписка недоступна в «читаемом» виде, эффект состоял в снижении текучки сотрудников и росте эффективности банка. Сбор данных был закреплен дополнительным соглашением с сотрудниками в политике данных банка.

Итак, для внедрения этичной HR-аналитики:

1. Определите уровень конфиденциальности данных (К4 - открытые данные, K3 - данные компании, K2 - персональные данные клиентов и сотрудников, К1 - данные повышенной конфиденциальности) и разграничьте к ним доступ;

2. Проработайте архитектуру сбора, хранения, обработки, анонимизации и визуализации данных с учетом объемов и уровня конфиденциальности: хеши, эмбеддинги, шум (noise injection), федеративное обучение - есть много приемов, снижающих риск утечек;

3. Объясняйте сотрудникам цели сбора данных, заключайте с ними соглашение об использовании персональных данных.

Этичная HR-аналитика — это реальный способ повысить эффективность бизнеса, сохраняя доверие сотрудников и соответствуя законодательству. Начните с прозрачности и уважения к личным границам, и HR-аналитика станет двигателем роста компании, а не источником страха для сотрудников.

#кейсы