金融行業外包研發人員效能評估模型研究

【摘" 要】金融行業外包技術人員涉及多類角色，包括產品經理、UI、開發、測試、運維等，其中部分角色還會細分為多類子角色，如開發包括前端開發、后端開發、數據開發等，測試包括功能測試、性能測試、自動化測試等。論文參考平衡計分卡、KPI等理論，構建了一套以關鍵數據指標為基礎的效能評估模型，通過量化數據評估各外包人員的人效水平及質量表現。

【關鍵詞】金融行業；外包人員；效能評估；評估模型

【中圖分類號】F272.92" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻標志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069（2024）09-0100-03

1 引言

當前金融行業由于業務的需要，大量引入外包服務商以及對應的外包人員參與公司的業務開發及運維。上海市地方金融監督管理局的數據顯示，2021年全行業信息技術投入金額338.2億元，信息技術投入超10億元的券商，從2020年的4家大幅增至2021年的10家。隨之而來的外包人員投入也逐步提升。由于投入巨大，金融行業迫切需要一套對外包服務商和外包人員進行效能評估的模型。

當前，在外包人員考核方面，考核內容主要包括評語、工作飽和度、本期主要工作任務及成果，外加扣分項進行評估。其中，評語和工作飽和度較為主觀，且每個考核人對考核標準的理解難以統一。對外包人員的交付效率和交付質量缺乏統一標準的量化數據支撐，且數據由人工統計，缺乏統一標準，難以橫向比較每個外包人員的效能。

本模型基于數智中臺進行數據自動采集，以平衡計分卡、關鍵績效指標作為理論基礎，通過科學建模，完成關鍵數據指標及角色模型設計，形成自動評分，最終獲得一套標準的、可量化的外包人員評估模型。

2 外包效能評估模型介紹

2.1 模型應用場景

量化評估：通過收集分析外包人員的效能數據，如代碼量、代碼質量、缺陷數、測試用例執行數、數據資產發布數等，實現了對外包團隊研發效能的量化評估，解決了傳統方式中評估標準模糊、主觀性強的問題。

資源配置：助力公司自有員工識別高效能和低效能的外包人員，從而優化部門和項目的資源配置，減少資源浪費。同時，通過數據驅動決策，更合理地分配任務和預算。

管理可視化：將外包人員的考勤、任務及產出數據進行可視化歸集，同時能看到趨勢，提高了管理效率。

2.2 模型設計難點

金融行業步入后數字化轉型與降本增效相結合的時代，數據建模能力所提供的決策依據尤為重要。同時，一個研發團隊、外包人員以及外包服務商實際的效能難以得到量化的評價，交付內容（如代碼）存在很多質量問題。

基于數據建模的研發效能評估平臺，通過科學的敏捷效能評估模型，從多維度、分層化對關鍵效能數據進行計算評估，利用可視化展示現狀、評估趨勢、目標差距分析并共享數據，促使研發流程及時改進并閉環，運用考核指標推動人員成長，達到考核的管理目標，真正實現數據驅動的研發效能提升。

平臺建設基于原子層顆粒度指標進行設計，滿足組織級、項目級、中心級、團隊級、個人級等維度的逐層效能評估需求。同時，支持按年、月、日不同顆粒度及時間維度，分析研發效能的現狀及趨勢，從而清晰地展示不同角色的每名外包人員的價值，客觀評價每家外包服務商的服務水平，為更加科學合理使用外包人力提供依據，為外包人員直屬上級、項目經理、團隊經理以及外包管理人員的日常管理工作提供更多的數據支撐和決策依據，可以更高效地獲取外包人員效能評估結果，及時對不滿足要求的外包進行輔導和培訓、人員置換或清退，使在崗外包人員的工作負荷、工作效率、工作質量始終保持較高水平，實現降本增效的目標。

2.3 模型應用價值

提升研發效率：通過研發效率數據，可及時發現并解決外包人員在各個項目研發過程中的瓶頸問題，從而提升整體研發效率。每月針對外包人員效能評分處于前10%和后10%的人員組織進行深入分析，并針對效能得分低于平均分的外包人員制定其下月效能提升改進計劃。

提升研發質量：通過缺陷引入追溯機制，對缺陷引入人進行扣分處理，促使相關人員及時分析問題的根本原因，同時提升開發交付代碼的質量。

3 外包效能評估模型原理

軟件領域的效能評估難度很大，涉及人力資源領域、軟件領域、數據領域的多個維度，如：如何跨項目、跨角色、跨編程語言衡量研發人員效能；如何從系統中獲取人力、需求、缺陷、代碼、用例、版本等研發數據并形成合適的指標；如何確保不同的指標能夠適配不同的角色模型并獲得相對公允的評估結果，目前業界尚沒有一個公開的、標準的模型或方法供工程領域實際落地[1]。

3.1 平衡計分卡

平衡計分卡（Balanced Scorecard Card，BSC）的原理在于將組織的戰略目標轉化為可以在各個層面進行管理和監控的具體指標，如圖1所示。這種方法旨在克服傳統財務指標作為唯一績效衡量標準的局限性，因為傳統財務指標往往忽略了非財務因素對于長期成功的重要性。平衡計分卡的核心思想是通過4個不同的視角來衡量組織的表現，確保組織能夠從多個方面協同發展，而不是僅僅關注某一個方面。

在設計效能評估系統時，針對不同角色設計對應指標時，將考慮勤勉度、效率、質量、價值、成本、能力等多個維度，確保對指標的整體評估更為合理。

3.2 關鍵績效指標

關鍵績效指標（Key Performance Indicators，KPI）的原理是將企業的戰略目標轉化為具體的、可衡量的指標，以便跟蹤和評估組織、部門或個人的表現，如圖2所示。

KPI的理論基礎是二八原理，該原理由意大利經濟學家維爾弗雷多·帕累托（Vilfredo Pareto）提出。這個原理認為，在價值創造過程中，大部分的產出或結果（80%）是由少數的原因或投入（20%）所引起的。

因此，在研發效能評估系統中，根據平衡計分卡獲得的關鍵維度進行KPI指標建模，重點關注那些最關鍵的因素，即那些能夠對組織的整體表現產生最大影響的指標，作為個人效能評估的基石。

3.3 指標仿真擬合

在具體數據指標設計時，效能評估系統采用指數曲線擬合的方法。根據研發過程數據，建立對應的基準，針對不同的指標設計不同的擬合曲線。

以代碼行數為例，選擇8 000行作為基準，且配置對應的分值。然后通過MATLAB仿真，能夠獲得如圖3所示的擬合曲線。

最終采取類似的方法，效能評估系統將獲得所有關鍵的指標模型。

3.4 角色模型建模

根據不同的角色的關鍵指標模型，設置對應的模型權重，疊加加分、扣分等模型因子，最終按照如下公式，完成每個角色模型的設置：

角色效能模型=∑（角色關鍵指標×角色關鍵指標權重×角色關鍵指標因子）

根據角色效能模型公式，最終自動形成評分。

以研發領域關鍵角色開發人員為例，在勤勉度、效率、質量、價值、成本、能力等維度分別選擇對應的角色關鍵指標，如在勤勉度方面，采用該開發人員的工時指標、工作量指標等；在效率維度，采用該開發人員對應的標準代碼行數指標、代碼提交頻率指標等；在質量維度，采用該開發人員對應的代碼靜態缺陷指標、測試代碼覆蓋度指標、圈復雜度指標、重復度指標等。其他類似，最終形成開發人員的角色模型指標，并根據對應指標權重，獲得開發人員的最終效能得分。

3.5 角色模型校正

在建立設計角色模型時，將不同的指標進行整合，確保各個角色得分相對正確。期間采用的校正方法包括：

①個體抽樣法：選擇該角色頭部、中部、尾部各幾名研發人員，將其得分情況與該研發人員的管理者進行校對，判斷總體得分與各個指標得分是否合理，從而進行模型的設計及調整。

②群體正態分布法：對每個角色按照效能得分進行正態分布，如圖4所示。

正常情況下，某個角色的效能得分會大致符合正態分布。如果出現駝峰分布、平均分布等情況，則需要定向進行分析；如果涉及模型問題，再進行適當微調，確保每個角色的得分相對貼合實際情況。

經過上述方法的不斷校正，可形成最終的效能評估模型。

3.6 排除異常數據干擾

在效能評估過程中，排除異常數據干擾至關重要，以確保評估結果的準確性和公允性。通過對各類產出數據設置合理的閾值，可以通利用系統能力自動識別并排除那些不符合常規或預期的數據點，從而提高數據分析的可靠性。

例如，對于開發人員的標準代碼行，如果開發人員合入代碼庫中的代碼為框架自帶的代碼或者拷貝的外部開源

代碼等，將通過系統剔除；再如，對于研發人員的任務工作量，由于數據填寫異常導致的工作量異常，也將通過系統剔除等。

3.7 系統功能模塊簡介

①角色模型。首先，根據梳理的當前外包人員的各個角色，包括前后端開發、數據開發、功能測試、自動化測試、UED、產品經理等研發角色，按照效能分析的維度，如效率、質量、工作飽和度、產能等，分別采集指標系統的數據。其次，針對每類數據，按照數據獨立、數據疊加、數據加權等方法進行每類指標分值計算。最后，遵循平衡計分卡的理論，建立動態可調整的角色模型。此外，在時間維度上，抽取過去幾個月的數據，建立各個角色模型的基準，確定中長期效能的效率變化情況。

②供應商模型。供應商模型的核心思想是基于該供應商所屬外包人員的效能進行供應商評價，即該供應商所屬的外包人員表現越優秀，該供應商得分越高。整體采用“多快好省”的效能評價體系，通過對比評分體系中涉及的各項指標，從產能、效率、質量、成本方面進行綜合分析。具體建模時，供應商模型將采集該供應商涉及的所有外包角色，并遵循效能評估系統中的角色模型、該外包角色的等級以及供應商的外包人數等信息，建立綜合性的供應商評估模型。為了更進一步地評估供應商效能，該模型還將結合時間維度，對過去數月的數據進行綜合評價，以確定供應商的能力。

③采集模塊。從現有研發管理類系統，包括Coding、Jira、測試管理平臺、IT項目管理系統、Confluence、數智中臺等，分別采集原始數據至數智中臺。由中臺配置數據調度提供數據傳輸能力，并在研發效能評估系統中進行計算，將計算結果輸入指標系統，最終供角色模型調用。所有采集的指標，將根據外包人員信息、項目信息、組織信息，按照時間進行歸攏，然后通過單個或多個組合，最終供角色模型調用。

④效能展示模塊。根據現有外包人員信息、項目信息、組織信息（中心和團隊）等，按照月度根據各個角色模型及數據，自動生成各個外包人員的效能評估信息。所有信息可以基于空間粒度（分中心、項目、個人）和時間維度（年度、季度、月）分別進行查看和展示，包括組織效能、項目效能、人員效能，可展示效能變化趨勢。同時，提供組織和項目看板，分別查看組織及項目的當前信息。針對具體的指標，提供指標設置、指標計算及指標展示功能；針對項目及個人的信息，可以提供對應的數據配置；針對具體的指標，如果原有系統數據發生變更，可以再次進行手動采集。對于外包人員的效能評估結果，提供展示、導出等功能。根據外包人員的效能評估信息，結合供應商模型，將同步輸出供應商的效能評估信息[2]。

4 結語

本外包效能評估模型在某公司信息技術部上線后，運行狀態良好。通過優化資源配置和降低管理成本，實現了成本的節約。自2024年平臺上線后，單季度外包整體提效約20%。在金融領域，外包效能評估價值重大，除了能實現數據驅動的研發效能提升，還能為企業帶來真金白銀的收益。無論在技術或理論實踐，均具有廣闊的發展前景。

【參考文獻】

【1】鄭喆穎，王歡，唐飛，等.羅盤研發效能評估系統設計與實現[J].電子技術與軟件工程，2021（21）：18-20.

【2】尚秀穎.軟件開發績效考核系統設計與實現[D].濟南：山東大學，2011.