龚荣荣：比我预期的关注这个话题的人要多一些，我们这个话题应该说既不技术也不业务，所以给大家在一天的技术交流过程当中换一换脑。那么我今天跟大家分享的这个题目是银行系统测试，人力资源管理。
我今天给大家分享点包括三方面，一个是人力管理的背景，还有我们行实践解决方案，还有我们最终实施效果分析。首先是人力管理的背景，我们行做外包测试，人力资源管理是基于什么样的大背景呢，首先光大银行从08年09年开始组建第三方独立测试团队探索专业化的测试之路。历经10年时间在测试这一部分我们所开展工作复杂，承担职责越来越丰富，即使目前为止我们对行内提供功能性测试，非功能性测试，安全测试和专项测试五大测试类，覆盖系统测试，验证测试两个流程环节，同时我们也开展集中配置管理，持续集成，为研发做好相关支持服务。最后我们承担体系建设，平台建设，工具研发，环境管理，数据管理，第六项是我们今天给大家分享的人力管理。
这么多工作都需要有人，我们测试团队从最初两三个人小团队发展到现在几百人的专业化组织，这么多事情需要这么多人来做，我们其实也知道无论是业务需求蓬勃发展，还是我们承担职责越来越多，我们这么多事情需要这么多的人，银行的经营通道相对来说比较狭窄，所以很多工作我们实际上还是通过引入外包这样一个方式去开展。那么外包的需求、规模、逐年增大，外包人员所引发的问题也日益凸显。包括我们理解的人员流动比较频繁，用人风险相对来讲比较高，人员流动频繁新人多，新人培养起来的周期比较长，上手比较慢；那么对于这些新人有人素质好，有人素质差，对于个体依赖度比较大，如何衡量这些人开展工作？我们是不是有足够好足够精细化管理标准，相对来说在测试领域还是比较少的。
当人员测试比较大规模好，我们知识沉淀，管理半径都会变得比较长，因此文化培养方面这种难度都会有一个新的挑战。
第三方面我们面临这么多问题，但是从内部也好，外部也好，我们管理标准从来没有放松过。无论是说我们内部组织对我们的要求，现在业务发展迅猛，业务部门对科技部门要求就是快速响应，又好又快完成我的需求在整个研发流程里测试怎么找到自己的位置，怎么配合好我们开发、运维保证给业务部门提供良好服务，这其实一直是我们关注的重点，这也是组织给我们提出提质增效这两年的关键字和要点。
此外监管机构也在各种外包风险事件发生，组织内部对于风险的事情提到相当高高度，不停的警示我们加强人员管理。再有一个规模化管理之后，我们现有很多管理办法必须适合我们现在大规模人员这样的现状去进行必要调整和改变。怎么从控制外包风险，进行规模化管理优化，这些目标去做适合的一个方案。
这个解决方案我们从三个角度开展的，也就是管控、使用和评价，我们希望通过这三板斧，把整体外包人员的人力资源管理推到一个新高度上。
从管控开始说，我们这边管控是对整个生命周期，人力资源整个生命周期进行了管理，从人员面试开始，当这个人员经过一个初步面试达到我们认为基本要求开始，我们就给它进行规章制度，知识技能方面培养和培训。那么经过培训后通过我们比试和上机考试才可以正式入场，作为岗内新人进入自循环培训体系，一个新人进入新岗位后需要获得新技能，在新岗位上开展工作，在相似岗位资深人员，可以根据自己自身能力和自身的条件允许主动的承担起导师职责来帮助我们新人去进行工作实践方面的指导以及知识的传递，通过这样一种学习、培训和互动来使得我们新人掌握新的技能，这个周期一般情况下是一个月左右，经过一个月时间以后，我们新人会经过一个能力的汇报考评，经过汇报考评会向各位评审人员报告自己这个阶段内掌握的新岗位的知识和技能，从而有评审同事对他能力级别进行确定，从而确定他的能力级别和岗位级别。这个循环体系不仅仅面向新人，而是面向一个新岗位人员，也就是说即使你是一个我们现有的老同事，当你需要去学习一项新技能的时候，也是通过自循环培训体系去开展的。那么制度层面我们在整个流程里给大家提供了学习手册、管理办法，规章制度、标准等一系列供大家学习参考，此外IT支撑层面我们对于每一个人员的履历、信息、技能汇报情况和流程流转，以及岗位级别调整情况，工作开展情况进行全方位的记录和分析，从而精细化的管理我们相关人员。
这是刚刚提到自循环培训体系，这个体系我们希望通过激发大家自驱能力，使大家主动学习新技能，主动传递自己已经具备的技能。对于任何一个同事而言，当他自己觉得有余力时候都可以主动申请学习新技能，当一个岗位上有经验的同事有余力时候可以主动承担起帮助一个新人去掌握新的技能的这样一个工作职责。我们有相关配套管理措施和方法，帮助大家获得这些技能的“新人”和帮助其他人获得新的技能导师给他们一些晋升、考评、表彰方面等等的激励。
刚刚谈到的是管控，这个是我们使用方面人力资源池的模型，这个人力资源池的模型全称叫做“基于多维风险考量的测试技能共享池”模型，所谓基于多维风险是指我们这一套人力资源池的模型是基于对于质量风险，外包风险，成本风险等多个维度的风险去设计这样一套测试运转机制。
测试技能共享池指出什么？指的是我们这个池子当中不是实体的人，而是指测试技能，也就是说这个池子不是人力资源而是技能资源。这个基于多维风险共享池模型这个是参加了一个课题，得到了多家关注，获得了三等奖。
这个资源池模型是三个子模型共同构成的，一个是基于供给层资源布控管理体系子模型，第二个是基于需求层的精准测试子模型，第三部分是在调度层的资源调度子模型，通过这三个模型有机结合来使得我们测试能够很好满足我们对于需求的一个要求。
详细来看一下，资源布控就是我们“资源布控子模型”这个资源共享池的核心，实质是把我们实体的个人虚拟成抽象的技能资源，人力资源抽象成技能资源的一个过程。比如说对于一个人如果掌握着三项技能，那么他在这个池子里就是三个技能，这三个技能可以分别独立的承载不同的工作任务。这样我们就可以通过捡拾碎片时间方式来打破实体人的物理边界，从而提升我们人力资源综合利用率。可是大家都知道这个人毕竟是一个实体，那么这种把人力资源抽象成技能资源这样的方式不可能无边界去扩展，所以基于我们实践也是考虑到要让我们技能资源能够充分有效，可以真正的发挥作用，我们经过实践结合我们的这些经验，我们现在对于人均具备技能和人均使用技能都进行了一些限制，人均具备技能一般我们会控制在3到4个，而人均投入使用的技能一般是两到三个。
那么在资源布控这方面，我们实际上不仅仅是搭建了这样一个池子，同时我们也是通过两个层次的管理去保证我们这个池子的有效性。第一个层次就是资源的规模调整，就是我们究竟需要多少人，我们需要的人数是根据我们的趋势预测法，根据我们需求来进行预测，究竟我们在下一阶段需要的人力资源规模总和是多少，根据需求匹配我们有针对性进行选聘具有多技能潜质的同志，通过自循环体系培养成多技能人员，投放到资源池里，这是第一个层次。
第二个层次是对于我们技能资源的使用和关闭，也就是说我们会对我们资源池里面每一个人有什么样的技能，能使用什么样的技能进行一个标记。那么还依然根据我们需求来导向对于可以使用的技能进行投放或者是回收，从而来匹配我们的需求，大家都知道需求特别是测试这种工作的需求，存在着一个周期性有时候是波峰，有时候是波谷，那么我们通过这样技能资源的投放和回收来匹配我们需求对于波峰波谷的这种要求，从而来满足我们业务需求，对于人力资源的使用整体规模。
资源准备好了，我们有多少需求？需求通过精准测试子模型实现的，这个是基于质量风险控制的原则，其实就是将质量风险测试成本和测试覆盖去进行一个平衡，找到在成本一定的前提下测试覆盖间质量风险之间的一个平衡点，那么对于需求来了以后，我们会根据这个需求风险概率，以及上线后的预期影响等四类九个风险因子去对这个需求进行判断，通过机器学习的方式和一方法，输出我们测试风险成本和测试风险等级。实际上就是我这项工作究竟需要多少资源，在一定时间内需要多少资源，那么通过这个输出到我们风险矩阵里，由我们风险矩阵进行一个匹配，得到我们最终的一个测试策略，这个里面包括全部测试要点，以及我们需要进行的测试环节和方法，测试的优先级，测试覆盖范围等等，我们想通过这样一个方式，来明确我们在成本确定前提下，我们测试需求究竟是一个什么样的情况。
那么有了人力资源的布控，也明确了我们的需求，剩下事情就比较简单了，就是如何把我们需求和我们资源做一个匹配，这就用到了我们的资源调度子模型，这个资源调度子模型主要是基于一个稳定匹配的理论，实际上是把我们资源调度转换成一个资源特征和需求特征之间互相匹配的这样一个过程。那么首先是一个双边匹配，把我们的一个技能需求和工作时间，工作量作为约束条件，把我们人员技能和人员工作饱和度作为一个排序条件去进行双边匹配，从而使得我们适合人员来做适合的事情，而不是我们期望的人员做期望的事情。
第二个层次就是我们也关注了在测试任务的类型不同，比如说案例测试，测试执行，验证测试自动化测试或者其他的测试工作当中有异同，所以我们允许不同测试任务进行不同排序规则。
第三就是我们也允许对于不同任务进行一些不同并行度设置，有些任务可能相对独占，有些任务可能允许进行并行。这些我们可以通过池子里相关配置进行调整。第四是我们允许我们测试经历为自己工作任务设置一定缓冲区来保证我们在技能资源有一定冲突的时候有一些缓冲时间进行时间上的弥补。
最后考量时候我们实际上调度的颗粒度是适中的，并没有过粗也没有过细，目前我们的精细度是精细到天，也就是我们任务分配和任务匹配是以天为单位进行的。
刚刚说的就是我们基于多维风险的测试技能资源池这样一个模型，我们再回顾一下这个模型是由三个子模型构成，这三个子模型实际上构建了技能共享资源池，通过三个子模型运转资源池，以及我们可以根据历史数据和实时监控数据调整资源池。我们通过这样方式来做到事前我们可以提前储备人力资源，对他们进行培训，来建立我们的技能资源池在试中时候我们通过池中技能资源投放和回收，来匹配我们需求对于测试资源的要求，事后我们可以不断的去回顾、监控我们历史数据、历史工作任务当中相关数据的标准和相关数据指标，从而来调整我们的模型，给出更加合理的建议值和预测值。那么这就是我们对于监控和分析，为了这样一个目标所做的度量培训体系，这也是我们匹配共享池而开展的一项工作。
我们希望通过这样一个度量培训体系去营造一个互相比拼，共同进步的这样一个正向的有激励作用的环境和团队。希望大家能够在这样一个培训体系当中找到自己进步的方向，因此我们在培训体系建设过程当中，在指标定义层面我们是有四大类，12项指标，包括交付产能，服务能力，工作规范度和人员评价。
那么我们通过对于被管理人员自评，以及外部对他的考评，这样两个评价通过数据积累和实时数据监控得到一些量化指标。那么对于这些指标我们可以每个月看到实时指标结果，每个进度进行指标的评价和评优。那么通过这样一套评价体系出来的结果我们会应用在评优、淘汰、调整级别等等方面。 这套评价体系我们希望通过全面性，准确性、合理性这三个方向来建设这一套体系。
再回顾一下我们工作流程通过这张图我们可以看到整个人力资源共享池完完全全融合到我们测试的整个流程当中，从需求层面，我们通过精准测试模型来评估我们的需求任务。
那么在资源选择和工作任务进行过程当中，通过我们的调度模型来对他进行任务的匹配和人员的分配，工作的执行。那么通过对于资源的配置、释放来衔接资源规划，来找到我们需求，来找到我们人力需求，配合我们的招聘，培训、考评来构建我们的基础资源，也就是我们的技能共享池资源。
这是我们资源共享池模型这套体系做的相关配套工作，包括管理体系建设，文化体系建设和保障机制建设，我们希望通过体系化建设来推动我们共享池模型更好的被大家所接纳，也更好的进行一个运转。
最后看一下实施效果，第一部分我们提到了我们目标有三方面，一个方面就是如何更好的提质增效提高效能，第二如何有效控制外包风险，第三是如何进行规模化的精细化管理。那么我们做到了吗？在产能提质增效方面我们实际上可以看到成本上我们月均产出比上一年提升40%，我们人员工作饱和度提升到81.32%。那么人员需求，人员规模需求持续的稳定下降，那么测试的投入成本得到了整体方面的有效控制，在效率层面上单需求测试周期降低了24.5%，那么响应速度提升到了32%。载质量方面我们极少的泄露致命缺陷到生产上。这几年我行对外运营持续保持在99999以上。弹性方面每个人具备多个技能，目前技能池中人员技能数是3.7，这是平均数，这大大提升了我们组织的弹性，使得我们可以有效的去支持我们的业务，紧急需求，突发的需求等等相关的要求。
那么第二个方面，在风险缓释方面，我们可以看到因为技能增多，每个人都具备不同技能，因此我们对于个人能力依赖在逐步降低。当一个有能力的人因为流动性问题离场时候，我们实时的就会有相关的有此能力同事补上来，这就是我们通过技能方式去缓释了对于个人能力依赖性，第二个在风险识别和应对能力方面也有所提升，因为建立了组织级风险识别单，通过这种数据挖掘的方式找到人员工作过程当中出现可能的这种异常表现，我们可以实时监控进度，实时监控各项问题，能够尽早判断异常对于我们测试质量产生的影响。
对于突发事件的能力也大大的提升了，我们现在的人员，因此有技能共享池这样的支撑，因此组织弹性增加了，对于业务需求突发性我们可以有比较好的应对，通过投放新技能资源扩大资源量使得对于需求的上升有配套的足够的资源来进行匹配，我们可以看到从2015年到2017年我们资源缓冲力逐年上升，目前维持在253%。
最后整体管理水平上，因为我们落实这套资源池过程当中实现了标准化、电子化和工作可视化，因此我们在组织协调能力、量化管理水平和资源可控性方面都有了大幅度提升。我们可以通过右下角的季度资源变化趋势看到，红色的是整体人力规模的需求，实际上是整体平稳略有下降，那么蓝色的是我们的需求，也就是我们对于测试资源，测试任务工作量是逐月逐季稳步上升，这个图表明确可以看到我们通过试用这套基于多维风险测试共享池实现了整体管理水平，无论是精细化，无论是量化还是对于业务响应方面的各方面要求。以上是我跟大家分享的内容，非常感谢！
提问：你的PPT让我学到很多我有几个小问题想问一下，人力资源系统你们有专门系统管理？还是怎么样？
龚荣荣：是的，我们自己开发。
提问：你们技能的分类是根据，因为是银行业务分类，还是说功能测试技能分类还是其他的分类。
龚荣荣：技能共享池投放在系统人员测试的，所以最初是根据业务特性进行分类。但是我们现在这套系统已经推广到更广泛的范围，所以目前我们逐步的把一些测试不同技能领域增加到技能共享池里。
提问：这样会不会比较混乱？条线不一样，有业务有技能的交叉。
龚荣荣：不会，因为我们所有工作都是从需求导入的。
提问：你们内部管理人员和外包人员比例是多少。
龚荣荣：目前是1：6。
提问：上面有数据还不是很了解，比如说刚才有一页PPT写人均提高2.83个那是什么？还有你们用这个系统后外包人员一直在下降？是吗？
龚荣荣：其实我们可以看到我们这两年需求基本上是指数级上升，但是我们外包规模基本上是保持稳定，在部分时段略有下降。实际上如果仅仅针对系统测试角度来看，那确确实实是在下降，因为我们这两年包括测试技术方面也进行了研究和探索，所以相关人力可能有一些其他方面倾斜。
提问：外包人员管理的问题，从甲方角度来讲涉及到乙方公司角色，那么刚才您提到的考核、奖惩最后怎么实际落地到外包人员个人具体工作上？
龚荣荣：其实这个问题我们对内部来说应该是有一些比较明确的精神性奖励，但是我们确实也是跟我们合作单位一起对于部分考核优秀情况是有一些物质奖励的，此外我们比较多得用奖惩的应用是在人员定岗定级和人员淘汰和准入方面。
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