陈春花:管理中,如何进行适当的“控制”?

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2025月10月29日

(原标题:陈春花:管理中,如何进行适当的“控制”?)

陈春花:管理中,如何进行适当的“控制”?
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在《真正的“管理控制”,管目标而非管人》这篇文章中,我们认知了“控制”作为管理职能的重要性及其核心。

控制在管理中的特殊作用,使得很多管理者都非常重视它。但是,我们也需要认识到,不适当的控制会给组织和个人带来极大的伤害。

01 管理要避免“不适当的控制”

哪些情况会导致不适当的控制呢?

第一种情况,设立了不可能实现的目标。

很多企业的最高领导者不明白,设立不可能实现的目标反而会让管理失控。

基于自身的能力以及影响力,他们常常会为组织设立非常高的目标,这些目标在其管理团队看来是根本实现不了的。但是他们却并未察觉到这一点,依然坚持这些高目标,结果给组织带来了持久的伤害。

第二种情况,在企业内部存在着不可预测的标准。

所谓不可预测的标准,指的是这些标准无法量化,处于一个动态结构中。

换个角度说,一些企业管理者习惯于不断调整标准,表面上看是与为了适应外部变化的环境,实际上却让标准变得不可预测。一个不可预测的标准是无法对工作做出指引和评价的。

第三种情况,对情境缺乏控制与影响。

控制本身需要能够对情境做出判断,并能够影响情境使其有利于组织目标的实现,以及计划的推进。

如果管理者无法对情境做出判断,也就失去了对情境的影响,从而无法做到有效控制。

第四种情况,标准自相矛盾。

有些企业内部存在着自相矛盾的标准,比如一方面希望企业能够稳健经营,另一方面又希望企业以超乎寻常的速度发展。

在这种情况下,员工只能按照经验或者个人判断来做出行为选择,其结果也就可想而知。

02 控制出现负面反应,怎么办?

不适当的控制,会引起员工的负面反应,影响员工的积极性和工作满意度,甚至可能导致抵触、消极情绪或降低绩效,使组织目标难以实现。

下面,我们来看看员工对控制的几种负面反应,以及如何纠正的方法。

1. 认为绩效目标、标准是“压力工具”

有些员工认为,管理者用绩效目标或者预算是为了迫使他们达到预算目标,完成绩效。在这种认知下,员工会只考虑眼前,做出短视的决策,以求达到预算目标,而忽略组织目标与计划。

要纠正这一负面反应,需要企业做到两点:一是内在控制和外在控制并重,二是共同设立绩效目标和标准。

2. 本位主义,不顾大体

员工只关注自己的任务或目标,而忽略宏观的组织目标。每个人都从自己的立场出发去思考与应对管理和控制。

纠正这一负面反应的方法是,要让使用的绩效标准包括所有重要的方面,同时,员工的奖酬要与整个组织的绩效挂钩。

3. 过分重视短期因素

员工更看重成本和利润等短期因素,在这上面花费心思并取得成效,却忽略了企业的声誉及信用等长期因素。比如有些员工为了短期绩效,不做市场投入,不开发新客户,不培养年轻人,等等。

纠正的方法是,使用包括短期因素和长期因素的全面绩效标准。

4. 过分强调容易测量的因素

这种现象在企业中尤为突出,比如,工作只围绕着KPI展开,看不到的或者不容易测量的因素就忽略不计。员工对利润、销售额以及成本等因素非常在意,对服务、工作质量等不容易测量或定量的因素则没那么在意。

因此,控制系统不仅必须强调过程和结果,而且要特别关注过程及不容易定量的因素。

5. 隐瞒信息

员工为了保护自己,会采用隐瞒信息的方式来面对控制。比如,由于处于竞争状态的管理者不能客观地评估彼此的预算需求,所以,员工就夸大预算需求,因为他们预料到上司将会削减他们的预算。

为了纠正这一负面反应,管理者要注意评估预算需求,使其尽可能贴近市场,同时,不要任意地削减预算数额。

6. 躲避和抵触控制

这种情况分为三种行为:

第一种是僵硬的官僚行为,喜欢用符合控制标准的行为来掩饰自己,有不惜一切代价以取得成果的想法。

第二种是策略行为,提供信息使自己在某一时期看起来表现很好,比如,在年底加速获取客户等。

第三种是提供错误、无效的资料,比如,销售人员的报告中包括了子虚乌有的客户。

纠正方法是使用一套更完善的标准,采用周期性的进程报告,以及不要过分依赖控制报告,并对提供错误资料的行为进行处理。

员工对控制的负面反应需要管理者认真对待并加以纠正,因为它们对控制的伤害是显而易见的。

03 有效控制的七个建议

要真正达成控制的效果,仅仅在控制的负面反应发生后进行纠正是远远不够的,更重要的是要预防出现负面反应。

预防负面反应发生,可以从以下几个方面入手。

第一,设立有效的标准。

所谓有效的标准,是指标准是相关的、公平的、可以达到的(高标准,但不是高不可攀)、具体的。

第二,控制的程度要适合任务。

要在强制控制和自我控制之间求得平衡。对于例行的、机械的任务,可以进行较多的控制,经常监督,既看过程也看结果;对于具有风险的任务(比如管理研发部门),应减少控制,且应将控制主要集中在结果上。

第三,在设立绩效标准时采用集体参与的方法。

这适用于管理者缺乏了解和经验的复杂事项。要确保标准是相关的和公平的,同时,参与的人可以是做决策的人。

第四,避免使用不完善的标准。

绩效标准应包括所有重要的绩效层面,以确保绩效评价的全面性和公正性。

第五,不要过分依赖控制报告。

预算和品质控制报告虽然有用,但是,它们只提供了选定的控制点的部分信息,例如,利润或废品数量。

管理者还需要使用其他方法来进行控制,比如,亲自去现场视察。

第六,及时提供绩效的回馈。

及时、经常的回馈有助于提高士气和绩效。当绩效标准较高时,可以加强回馈的正面作用。

第七,使用例外管理。

对细微的失误不要反应过度,要重点关注严重的错误和异常情况。

有效的控制需要预防负面反应的发生,对于以上七个需要注意的方面,管理者应认真理解并落实到日常工作中。

很多时候,我们在谈论管理控制时,会比较在意事前控制、事中控制以及事后控制。有人认为事前控制最重要,也有人认为事后控制可以少走弯路。在我看来,控制需要全过程化,只有从事前到事中再到事后进行全过程控制,才能够达到有效控制的效果。(本文完)

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2023年中国人工智能行业发展现状纪未来发展前景分析 2024年5月14日 来源:中研网 630 36 人工智能(AI)无疑已成为当代社会中最具影响力和潜力的技术之一。借助机器的力量,AI正在重塑人类整合信息、分析数据的方式,极大地提高了效率并优化了决策判断。这一技术的广泛应用,已经使其成为科技创新的关键领域,并在数字经济时代扮演着至关重要的角色。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 人工智能(AI)无疑已成为当代社会中最具影响力和潜力的技术之一。借助机器的力量,AI正在重塑人类整合信息、分析数据的方式,极大地提高了效率并优化了决策判断。这一技术的广泛应用,已经使其成为科技创新的关键领域,并在数字经济时代扮演着至关重要的角色。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 1、市场规模现状 从市场规模的角度来看,我国人工智能行业呈现出强劲的增长态势。据中研普华研究院撰写的《》数据显示,2022年我国人工智能行业市场规模达到了2845亿元,这一数字的背后,反映出我国人工智能技术的不断成熟和应用的广泛普及。在2017年至2022年的五年间,我国人工智能行业市场规模的年均复合增长率高达55.0%,这一增长率远高于其他许多行业,凸显出人工智能技术的巨大潜力和市场需求。 图表:2017-2024年中国人工智能市场规模预测 展望未来,我国人工智能市场规模的增长势头依然强劲。根据预测,到2024年,我国人工智能市场规模有望达到4015亿元。这一预测数据再次证明了人工智能技术的广阔前景和巨大潜力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,人工智能将在更多领域发挥重要作用,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。 2、市场占比分析 在我国的人工智能市场中,按照应用领域可以细分为四大类别:决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能以及人工智能机器人。这些类别各具特色,共同推动着我国人工智能产业的蓬勃发展。 图表:中国人工智能行业细分市场份额占比 其中,视觉人工智能市场以其卓越的性能和广泛的应用场景,占据了最高的市场份额,达到了43.3%。视觉人工智能通过图像处理、图像识别等技术,能够实现对图像的深度理解和分析,为智能制造、安防监控、自动驾驶等领域提供了强大的技术支持。 决策类人工智能紧随其后,占比达到23.7%。决策类人工智能主要运用于数据分析、风险评估、决策支持等领域,通过机器学习、数据挖掘等技术,帮助企业和个人做出更加科学、准确的决策。 语音及语义人工智能市场占比18.1%,它在语音识别、自然语言处理等方面具有出色的表现。语音及语义人工智能技术能够实现对人类语言的深度理解和智能响应,为智能家居、智能客服、在线教育等领域提供了便利和效率。 最后,人工智能机器人市场占比14.8%,虽然占比相对较低,但其在智能制造、智能服务、医疗康复等领域的应用前景广阔。人工智能机器人通过集成多种先进技术,能够实现自主导航、人机交互、智能作业等功能,为人类社会带来更多的便利和价值。 1、政策推动行业发展的深远影响 中国政府对于人工智能行业的重视和支持体现在一系列政策和法规上,这些举措不仅为行业提供了清晰的发展方向,也为行业的发展提供了强大的动力。在需求端,政策的引导使得各行各业开始认识到人工智能的重要性,纷纷寻求与人工智能技术的融合,以实现运营效率的提升和业务模式的创新。在供应端,政策为人工智能提供商创造了良好的营商环境,鼓励了技术创新和人才培养,进一步提升了行业的整体竞争力。 具体而言,政府的支持政策涵盖了技术研发、人才培养、数据共享、应用推广等多个方面。例如,政府设立了专项资金用于支持人工智能领域的基础研究和创新应用,鼓励企业加大研发投入;同时,政府还加强了与高校和研究机构的合作,共同培养人工智能领域的高层次人才;此外,政府还推动了数据共享和开放,为企业提供了更多的数据源和创新机会。 2、下游领域规模优势的行业驱动力 我国人工智能技术的商业化应用之所以能够取得快速发展,得益于下游领域的规模优势。这些领域包括城市管理、金融、零售等,这些领域在中国都拥有庞大的产业规模和广泛的应用场景。随着人工智能技术的不断成熟和普及,这些领域对于人工智能的需求也将持续增长,为人工智能行业提供了广阔的市场空间。 具体来说,城市管理领域可以通过人工智能技术实现交通监控、环境监测、公共安全等方面的智能化管理;金融领域可以利用人工智能技术提升风险评估、客户服务、市场营销等方面的效率;零售领域则可以通过人工智能技术实现精准营销、智能推荐、无人零售等创新应用。这些领域的应用不仅提升了行业的整体效率和服...