全球化竞争格局和数字经济发展催生中央企业人才需求出现结构性变革，传统干部选拔机制面临着深层次的调整压力。大数据技术重构“制度供给-能力需求”动态平衡机制，为解决选拔过程中经验偏好和透明度不足等结构性局限提供技术支撑。运用大数据分析识别人才发展规律，构建科学化选拔决策机制成为必然的选择。

在国家战略布局与全球产业变革深度交织的背景下，中央企业作为国民经济的关键支柱，其干部队伍建设正面临一场深刻的范式转换。一方面，服务国家战略、维护产业链安全、引领绿色转型等时代使命，要求干部能力矩阵突破传统框架，向复合化、前瞻性、国际化方向演进。另一方面，以大数据、人工智能为代表的数字技术浪潮，正从根本上重塑组织管理逻辑与人才评价体系，为干部选拔任用的科学化、精准化提供了前所未有的技术可能性。本文旨在探讨如何运用数字化思维与工具，优化中央企业干部选拔任用全链条，构建一套适应新时代发展要求的人才治理新范式。

传统选拔模式的结构性困境与技术破局

评价体系的主观性与信息壁垒下的片面性

深入理解当前干部选拔模式的内在瓶颈，是推动变革的逻辑起点。传统机制在很大程度上依赖于组织推荐与谈话印象，容易受到个人经验、信息不对称及认知偏见的影响，缺乏统一、客观的量化标尺。这种主观性不仅体现在评价标准的模糊化，更体现在评价过程的随意性。例如，对于“政治素质过硬”这一基本要求，不同的评价者可能有不同的理解和判断标准；对于“业务能力突出”这一核心指标，也缺乏具体、可操作的衡量尺度。这种标准的模糊性和主观性，不仅影响了选人用人的公正性，也难以为干部的成长发展提供明确的方向指引。同时，干部的业绩、履历、行为等数据散落于不同业务系统，形成“数据孤岛”，导致组织考察难以形成全面、连续、立体的认知，评价结论可能失之偏颇。更重要的是，这种信息分割造成评价碎片化问题。组织部门通常只能看到干部特定时期岗位表现，难以对干部能力发展轨迹和潜力趋势整体把握。

评价维度的单一性与干部素质要求的复合性矛盾日益突出

传统干部选拔通常过度依靠单一或者少数几个指标，如业绩完成状况、群众满意度这类指标，虽说这些指标有一定代表性，但面对新时代对干部综合素质的复合要求，显得力不从心。现代中央企业的干部不但要有过硬的专业能力，还得具备战略思维、创新意识、风险管控及跨文化沟通等多元化能力。然而传统的评价体系常常难以全面反映这些复合能力，容易出现“偏科”情况，也就是某些方面表现突出的干部被过度提拔，而综合素质更加均衡的干部被忽视。

过程管理的静态性与潜力判断的滞后性

传统干部考察多为“届中”“届末”等节点式、静态式评估，难以动态追踪其能力成长轨迹与绩效波动，对于潜力的判断存在一定滞后性。这种非连续性的管理方式，既不利于及时发现处于快速成长期的“黑马”型人才，也难以对干部任后的履职表现进行持续有效的追踪与反馈。更进一步说，这种管理方式致使激励机制出现失效。由于缺少及时反馈与持续关注，干部难以感受到组织对自身发展的重视支持，影响到工作积极性与成长动力。

（四）数字化转型提供的系统性解决方案

数字技术为破解上述瓶颈提供了系统性解决方案。通过整合多源异构数据，可以为干部构建一幅全景式的数字画像，用数据证据链代替模糊的定性描述。通过算法模型，能够穿透表面现象，挖掘业绩、行为与能力之间的深层关联，实现对干部综合素质的立体洞察。更重要的是，数据驱动的方法能够基于历史轨迹进行潜力预测与人岗匹配模拟，使干部选拔从“回顾性”评价向“前瞻性”布局转变，从而提升决策的科学性与准确度。

数智驱动下“选-用-育”全链条的路径创新

“选”的精准化：从静态相马到动态赛马

干部选拔的首要环节在于拓宽视野与精准识别。这种精准化的核心在于建立科学的选人理念和方法体系。一是构建动态化的人才池，运用系统性的识别方法，在全单位范围内科学识别筛选出具备高绩效、高潜力的关键人才，打破部门与层级界限，实现从“少数人中选人”到“多数人中选才”的转变。这种转变的意义是扩大选人的视野和范围，避免出现“小圈子选人”带来的各种弊端，为真正的优秀人才脱颖而出创造有利条件。同时，动态化的人才池意味着对人才的识别和评价持续进行，并非是一次性的，这有助于及时发现和培养新的人才。二是绘制多维度的能力画像，整合干部的业绩数据、项目履历、培训记录、协同行为等多维信息，构建量化、动态、可比较的能力模型。这种多维度的画像能全面反映干部综合素质，避免传统评价“一俊遮百丑”或“一叶障目”现象，通过多维度的比较分析可更客观评价不同干部的相对优势和发展潜力。三是实现智能化的人岗匹配，将岗位需求同样进行数据化解构，通过算法推荐能力特质与岗位要求高度契合的候选人，为干部任用、梯队建设与组织调整提供科学依据。

“用”的深度化：实现综合素质的量化穿透

科学用人的前提是对干部的“德”与“才”进行深度考察。数据技术能够为此提供强有力的支撑。在政治素养方面，可通过分析干部参与理论学习、落实重大决策、关键会议发言等行为数据，为其政治判断力、领悟力与执行力提供客观佐证。在工作实绩方面，运用数据模型精准归因，剥离市场环境等外部因素，量化评估干部在任期内的真实管理效益与价值贡献。同时，可运用自然语言处理技术，对述职报告、谈话记录等非结构化文本进行分析，洞察其思维模式、价值倾向与群众口碑等潜在特质。

“育”的个性化：构建前瞻性的干部成长体系

干部培养的目标是弥补能力短板，激发未来潜能。数据驱动的培养体系能够实现从“大水漫灌”到“精准滴灌”的升级。基于干部能力画像所揭示的短板与优势，系统可以自动规划个性化发展路径，并智能推荐相应的培训课程、实践项目或轮岗机会。这种“一人一策”的培养模式，不仅提升了培养资源的利用效率，更能确保干部队伍的整体能力结构与企业未来战略发展方向同频共振，实现人才的持续增值。

构建人机协同的干部管理新生态

治理框架的确立：坚持党管干部与数据辅助决策的统一

技术的有效应用离不开组织原则的正确指引。首先必须明确，数据是提升决策科学性的辅助工具，而非替代品。最终的人事任免，必须由党委（党组）在充分掌握数据分析报告的基础上，结合对干部“德”的全面、历史、辩证的考察，进行集体领导、民主集中、酝酿讨论、会议决定。这就要求构建一套清晰的治理框架，确保“机器算力”服务于“班子眼力”，实现技术理性与组织智慧的有机统一。

基础能力的建设：提升数据素养与培育组织文化

新生态的构建需要人的能力的同步转型。一方面，应着力推动组织人事部门干部率先转型，使其成为懂业务、懂数据、懂工具的“人才数据分析师”。另一方面，需面向各级管理者系统性开展数据素养培训，使其习惯用数据仪表盘来管理团队、评价下属、推荐人才。通过以上举措，在全单位范围内逐步培育起“用数据说话、用数据决策、用数据管理”的组织文化，为数字化体系的有效运行提供土壤。

运行底座的保障：夯实数据治理与信息安全体系

系统的稳定运行与数据的安全是体系的生命线。企业需要建立统一的人才数据中台与治理标准，打破系统壁垒，确保数据的准确性、完整性和时效性。更重要的是，必须构筑最高级别的网络安全防线和隐私保护机制，明确数据访问与使用的权限边界，严防干部敏感信息泄露，确保整个干部选拔任用体系在法律与纪律的框架内合规、安全、高效运行。

中央企业干部选拔任用体系的数字化转型，是一场深刻的管理变革。通过构建数据驱动的“选-用-育”联动机制，并辅以人机协同的组织保障，不仅能系统性提升干部选拔的科学性与公正性，更能为企业锻造一支堪当时代重任的领军力量。这既是服务国家战略、提升核心竞争力的必然要求，也是实现企业治理体系和治理能力现代化的关键一步。

（陈旻 中国检验认证集团北京有限公司）