电信业降薪可能并不完全是空穴来风

针对近期有关中国移动将连续五年降薪的消息,国资委否认下发正式文件。然而,内部迹象表明降薪并非空穴来风,尤其是在经济发达地区。文章探讨了在无需正式文件的情况下,通过调整工资总额和提高业绩考核标准等手段实现降薪的可能性。

电信业降薪可能并不完全是空穴来风

 

此前有报道称,国资委要求今年起,中国移动从集团层面到所有地方分公司,统一对员工降薪,薪酬将连降5年,每年递减10%。对于这个说法国资委一脸无辜,国资委新闻处处长苏桂峰告诉记者,经过向国资委分配局核实,国资委并未发布要求中移动降薪的文件。

好象这事是空穴来风,不过和很多电信员工交流,这件事还真不是一个文件那么简单,我们不断听到从地方运营商来的消息,降薪的事似乎并不是无中生有,而好象广东一带经济发展比较好的地区已经在做一些工作。

回头来看看国资委新闻处的表态,没有发布要求中国移动降薪的文件。这个文件真可能是没有,我也相信,不过是不是降薪就一定需要这个文件呢?可能也不尽然。

对于电信业以及一些具有国家资源的企业,收入进行限制,这是国资委一个战略,因为这些企业经营情况好,虽然和这些企业员工的努力是分不开的,这些努力也应该得到承认,不过,同样我们也要承认,正是这些企业获得了较为垄断的资源,才能够取得较好的竞争地位,发展的较好,如果市场是开放的,大量企业涌入,日子就不那么好过。一些企业在行业竞争的过程中,也得到过不对称管制的保护。如中国移动它今天的成绩固然和中国移动的努力密切相关,但是大家也都承认,如果国家早就给中国电信也发了移动牌照,可能移动的日子没有这么好过。因此,为了保证社会的公平,对于这些获得了较大资源的企业员工收入进行一定程度的限制是必要的。

当然对于国资委也同样面对一个难题,下文要求大规模降薪,势必会挫伤这些企业员工的积极性。几年来,中国移动的薪酬一直下降,任务指标不断上升,而且还把500亿的利润无偿调拨,员工的压力大,情绪也越来越大。我这一段时间在各地讲课,运营商老总对我都有一个要求就是给大家鼓鼓劲。这种情况下,降薪也真是有难度。

不过不管如何,薪酬问题总体趋势是保持稳定,或是一定程度下降,这是大趋势,对于一些较发达地区,收入和同行业或者是社会总体水平相对比较大的地区,还是会采取各种办法降低收入。这也是挡不住的事。

其实国资委真是要求降薪,并不需要下一个文,要求如何执行,要降薪操作的办法是很多的。

首先,所有的国有企业都需要相关部门核定工资总额,这个工资总额分解下去,就是员工收入多少。其实对于国资委而言,不增加工资总额就是降低收入。现在电信运营商都在发展,每年都有新增员工,人多了,工资总额没多,大家每个人的额度就小了,至于哪些人降,哪些人不降,降到什么程度,不是一个平均状态,也不需要国资委来考虑,这由企业自己来操作就行了。

其次,电信运营商说收入高,并不是基本工资高,而是完全任务后的奖金高,比如要求你完成100万利润,超额部分会有一定额度的奖励,前几年发展快,超额部分高,自然是奖金高。现在要限制收入,一个简单的办法就是增加企业的KPI考核的指标,说白了让你完不成,或是很难完成,超额的部分不多,这样奖励就少了,收入自然就降下来了。

不管如何,电信运营商都要面对一个心态调整和正确面对问题,这个行业已经过了高增长期,也许我们需要用一种新的感受来看我们自己的工作。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值