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讓區塊鏈助力軍事人力資源配置

趙春雨
2020年09月02日09:28 | 來源:解放軍報
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區塊鏈本質上是一種去中心化的分布式賬本,它綜合了時間戳標識、密碼學加密、共識算法、數字簽名、智能合約等多種技術,已經被廣泛應用於金融交易、供應鏈、政務系統等多種行業領域。與之相應,探索“區塊鏈+軍事人力資源配置”的應用新模式,能夠充分向區塊鏈借力,提升軍事人力資源配置效能。

助力數據管控,實現軍事人力資源可靠配置。大量可靠的人力資源數據,是實現軍事人力資源配置的前提和基礎。傳統軍事人力資源數據管理存在層級上報維護難、機制運行制約多等問題,影響了軍事人力資源配置的可靠性。區塊鏈具有去中心化、分布式存儲、不可篡改等特性,將官兵基本信息、任職履歷、培訓經歷以及崗位類型等相關數據上傳至區塊鏈后,如果不經全網節點驗証通過,任何人任何時候都無法實現對數據的有效修改,不僅能夠極大地保証數據的安全性和真實性,並且能夠成為統一數據管理的重要平台,為軍事人力資源大數據管理工作提供安全可靠的整理工具。基於區塊鏈共識算法,官兵各類數據能夠通過“點對點架構”,越過中間層級直接快速地上傳至人力資源信息系統,經過全網節點集體驗証和人力資源部門審核通過后,實現對數據的集體維護。通過這種“全網見証”實現所有數據異地同步“如實記錄”,大大減少了傳統數據採集的中間環節和信息損耗。此外,利用區塊鏈技術,構建不同層級人力資源部門之間局部去中心化的“聯盟鏈”,通過使用數字簽名實現不同節點的權限控制,按照行政級別,從下級人力資源部門開始,逐級向上共享數據,而下級則沒有權限訪問上級人力資源數據,從根本上破除因層級維護缺乏監督而影響數據可靠性的問題。同理,基於區塊鏈技術,亦可構建本級范圍內不同業務部門之間的“小型聯盟鏈”,有利於打通數據“藩籬”,打破信息“孤島”,實現跨部門的數據資源交互共享,進一步充實完善人力資源數據信息。

助力資源分類,實現軍事人力資源科學配置。科學實施人力資源分類,是適應軍隊崗位不斷細化、專業化的必然要求,也是進行軍事人力資源配置的必要條件。然而,傳統軍事人力資源配置存在著崗位特點不清、人員素質不明、條件把控不准、人為干擾較多等問題,致使人力資源分類不夠科學,人力資源使用效益不高。在區塊鏈技術條件下,鏈上所有數據區塊都加蓋有時間戳標識,具有可追溯性、唯一性,數據區塊中的官兵基本信息,是官兵身份認証的重要憑証,據此可以建立區塊鏈官兵身份識別系統。基於該系統,依據人力資源分類的相關要素,從縱向和橫向上進行分類劃分,探索構建“人力資源分類網格”。例如,縱向上,以官兵職務等級為緯線,從列兵到將軍劃分不同等級﹔橫向上,以官兵專業崗位為經線,在每個縱向等級中,依據官兵所學專業、崗位特點、任職經歷等劃分不同類別。具體操作上,可利用區塊鏈智能合約技術實現自動劃分“織網”,將人力資源分類的各種規則協議轉換成智能合約代碼部署在鏈,達成全網共識,從縱向和橫向上自動進行身份識別、對標檢查,當官兵專業種類和崗位類型符合具體劃分協議時,自動將官兵映射至人力資源“網格”中,從而實現軍事人力資源的分類組網。利用區塊鏈進行軍事人力資源的分類,不僅能有效降低人工把握分類標准的差異性,減少人崗匹配中的干擾因素,而且利於人力資源部門准確把握人才成長梯次、素質結構等數質量情況,從而有效提升軍事人力資源配置的科學性。

助力動態監控,實現軍事人力資源精准配置。軍事人力資源配置是全時多維、快速動態的,實現軍事人力資源的精准配置,應實時准確掌握人力資源的動態變化。傳統人力資源部門受層級管理、體制壁壘等限制,對人力資源動態變化掌握不及時、不准確,致使人力資源配置具有滯后性,難以實現軍事人力資源的精准配置。由於區塊鏈去中心化的交互模式,每個節點都是對等節點,按照共識算法參與更新維護鏈上數據,並進行全網“廣播”,有利於構建人力資源動態監控鏈,實現人力資源全網一條鏈。基於前述不同人力資源部門構建的“聯盟鏈”,不同節點可根據各自權限實時掌控鏈上人力資源動態信息。在進行軍事人力資源配置時,首先根據本級人力資源實際情況,按照“人力資源分類網格”中的具體分類,進行人與崗的精准匹配,與此同時,資源配置的具體信息將自動向上級人力資源部門進行同步更新﹔其次,當本級人力資源無法滿足調配需求時,可通過區塊鏈向上級提出調配申請,待上級審核通過后,在上級更大范圍內實施資源調配,有助於提高軍事人力資源配置的精准性,避免出現人崗匹配中的“拼湊”現象。尤其是戰時,區塊鏈在實現軍事人力資源精准配置上具有明顯優勢,一方面,基於鏈上各作戰節點實時採集、更新的人力資源動態信息,能夠精准測算戰損比例、兵力需求,便於提前籌劃人才預置、精准儲備作戰人才﹔另一方面,利用區塊鏈智能合約技術,將兵力補充規則轉換成鏈上智能合約代碼,設置兵力補充響應優先級,從不同地域、不同專業、不同崗位,提出全時動態精准的多組合補充方案,對實施作戰籌劃具有重要參考價值。

(責編:陳臣子(實習生)、王震)

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