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我在澜城算夜账

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第一百二十三章 红姨的名单多了一列颜色(2 / 3)
为什么还有我名字?”她问。

    “日志证明谁看过,不能再拿来联系或排班。”周萍说,“期满再处理。你可以看这一条,经理不能搜。”

    梅香听懂后仍不喜欢。资料保护不是让每个人都喜欢公司保留什么,而是保留者要能说明用途、权限、期限和怎样反对。她最后没有再提供新联系人,班次不因此降。

    这件事进入抽查后,严凤发现“联系人可达”原本还有一项看似善意的加分:能够联系家庭的人被认为发生异常时恢复更快。没有任何统计证明,只是软件顾问在设计会上写的经验判断。严凤曾看见,却没要求依据,因为它符合大家对“本地有家更稳定”的直觉。

    直觉一旦进公式,便会穿上一件像数据的衣服。

    严凤在报告里没有把责任全推给软件商。她签过需求确认,运营委员会也通过。软件商则须说明通用模板为何默认存在该变量,并停止向其他客户把它包装成行业经验。平台只能要求与自己合同相关的整改,不能宣称已经替所有公司删掉同一偏见。

    红姨要求立即取消联系人可达性权重。

    严凤反对一发现个案就改公式。她提出先抽查两百名员工,确认是否系统性偏差。运营委员会支持抽查,暂停将颜色用于培训和长期班,却允许继续做替班参考。

    “暂停一半和没暂停有什么区别?”红姨问。

    严凤回答:“经理需要知道谁经常临时缺席。”

    “那就看具体班,不看父亲电话。”

    严凤不是坏人。她处理的是四家公司近千个班次,若全靠主管记忆,熟人会得到更多好班,临时变化也会让酒店断人。她相信数据能比人情公平;红姨看见的是,数据把人不愿解释的生活先变成一种风险。

    抽查结果两周后出来。

    绿色员工的确更少临时换班,系统在预测替班上有效;同时,住员工宿舍、没有本地家庭联系人、请过连续病假的人明显更容易黄或红。女性照护者和外地员工受到的影响更大。不是公式直接写“照顾家人扣分”,是每一项看似中性的变量都在绕着同一群人转。

    严凤要求把抽查方法也公开给员工代表。

    两百人样本由软件公司按部门随机抽,人力部却先排除入职不足三个月和长期休假者。理由是数据不完整。红姨指出,被排除的人恰好更可能住宿变化、病假或照护,抽查会低估影响。外部审计将样本扩大,加入新员工与长期休假者,只在预测准确率上分组,不让“资料不完整”从公平分析里消失。

    扩大后,颜色与个人处境的关联更明显。宿舍员工整体出勤并不差,却因夜间接送点变化被模型当变动;没有本地联系人者缺岗率没有更高,可达性仍扣分;病假后三周内,实际返岗稳定,却要等八周窗口慢慢恢复。

    “把窗口缩到两周就行。”一名软件工程师说。

    红姨问:“病好两周以后,为什么还要知道病过?”

    工程师说模型需要历史,完全不看便不能预测。

    “那先问该不该预测这个人,不是预测得准不准。”

    技术人员习惯从准确率回答。员工问的是公司有没有资格把批准的休假拿来预测机会。两边不在同一层,增加样本也不会自动合意。

    严凤提出做一次员工访谈。她原本想由人力部主持,红姨坚持外部访谈员和员工代表共同,经理不在场,个人回答不回项目。四十名员工自愿参加,拿误工时间;不参加不影响任何决定。

    一名夜班门童说他喜欢系统,因为过去主管总叫熟人加班,自己明明有空也轮不到;一名清洁员说颜色让她不敢请假;一名司机希望公司记录他主动拒绝超时,却不希望拒绝变“不稳定”;两名外住员工愿提供上车点,不愿给家庭地址。没有一个统一的“员工意见”。

    访谈让问题更细。

    员工并不反对所有数据,也不要求经理闭眼排班。他们希望可用时间由自己说,工时和资格真实记录,病假和联系人不再变机会分,系统能记录公司临时取消与经理偏好,而不只记录员工改变。开放班池后来能成立,正从这些相互不完全一致的要求里来。

    严凤在报告中承认,自己把“减少主管人情”与“多收数据”当成同一件事。实际可以用公开班次、资格和工时减少偏好,不必先预测谁的生活更稳定。她没有因此否定分析能力,只把模型问题从技术误差改成用途设计。

    梁仲平看访谈预算时问,四十人误工与外部费用是否值得。严陆说若只为证明旧模型错,似乎过多;红姨回答,整改不能只由原来做表的人想象被表影响的人。董事会最后将费用列治理整改,不从员工福利扣,也不拿访谈内容做宣传。

    四十份录音在形成匿名主题后按约处理,只有外部机构保留必要审计证明。平台拿的是结论和经员工同意的短句,不拿完整声音。有人在访谈中谈家庭、债务和病情,不能因一句话有感染力便进董事长演讲。

    黎真问严凤,颜色是否进入过薪酬和续约报告。