- 銀行業項目管理實戰精析
- 于兆鵬
- 2099字
- 2020-11-24 13:32:43
5.3 沖突
有不同利益的相關方會形成天然的沖突。高層經理和客戶想要更多的功能、更低的成本及更少的時間,并可以提出他們想要的變更。會計人員主要在乎低成本,團隊成員希望的是少量功能開發、大量的金錢和時間,并且越少變更越好。
項目中發生沖突是正常的。沖突太少說明項目成員存在過度合作的傾向,即“一切服從團隊”;沖突太多反映團隊存在另一種不合理信念,即“一切以自我為中心”。這就是所謂“戰斗或逃跑”的兩種極端行為。理想的模式是讓團隊培養“大家一起解決問題”的良性競爭狀態。這種中間狀態在以下情況下可以實現:
●存在一個各方參與實現的共同目標。
●團隊成員知道他們能做哪些貢獻。
●當前的議題對于各個參與方及組織都具有重要意義。
●當事人已經被充分授權去解決此事而不需要從其他地方尋求解決方案。
●每個人有共識,即對于項目成功或組織風險人人都有責任。
例如,一名銀行業務經理因為對項目進度不滿,所以找項目經理抱怨。項目經理將其他經理叫過來面談。該項目經理沒有立即開啟防御模式來抵擋對方的攻擊,而是召開會議對項目目標進行評估,征求各方的意見并達成一致的期望,使各方都能充分理解當前情況。然后他再去詢問銀行業務經理的意見和擔憂之處,并發現如果在早期實行交叉檢查的方法,就能夠保證新產品設計好后不會出現庫存超額的問題。這對于項目來說是個重要的貢獻。這些個人被授權去執行變更,對于項目有重要意義,因為他們所制定的交叉檢查的檢查清單可以推廣到其他項目。雙方通過簡單的流程就把沖突化解,而沒有掀起組織內部的政治斗爭。最后項目更好地達成了目標,而且沖突的雙方也能夠繼續攜手并肩朝共同目標前進。
在實施一個新計劃或做出對相關方產生影響的變更時,要從大處著眼,小處入手。首先制定一個原型并達成階段性勝利。通過這些小的成功經驗建立信譽度和可行性,并證明項目的價值。在此基礎上再去爭取相關方進一步的支持。
項目的相關方間會形成不同的共同體。下面我們來研究一下可能形成的四種共同體,通過這四種共同體可以將各種錯綜復雜的相關方關系梳理清楚,方便管理者采取合適的策略和方法。因為在不同的共同體里面,成員和組織的命運關系是不一樣的,所以,建設的方法是不同的。明確四種命運共同體,可以方便管理者穩定更廣闊的格局。
第一種共同體,叫職業共同體。組織的大部分成員,加入的都是一個職業共同體。在這個共同體狀態下,員工主要是為了獲得薪酬,工作的目的是養家糊口。在這個階段,如果員工不能從他的直接上級那里獲得滿意的心理感受,只要條件合適,他也不會離職,還會保留著一種經濟交換的關系。
比職業共同體更進一步的,是利益共同體。顧名思義,利益共同體是靠利益來維系的。中國的不少企業目前都處于這種狀態。老板們也流行一句話:財散人聚,財聚人散。很多企業都考慮讓骨干持股和員工持股,希望通過這樣的方式來激發骨干和員工的組織承諾。
事業共同體,是第三種合作關系的類型。創業團隊就屬于事業共同體。
第四種共同體,叫作命運共同體,軍隊中的團隊,就是一種命運共同體。一場仗打下來,是死是活,都在一起。
案例5.4 “四大行”與“四巨頭”的事業共同體
案例背景
2017年3月28日,中國建設銀行與阿里巴巴、螞蟻金服宣布戰略合作,雙方共同推進建行信用卡線上開卡業務,以及線下線上渠道業務合作、電子支付業務合作、打通信用體系。
同年6月16日,中國工商銀行與京東簽署全面合作協議,雙方將在金融科技、零售銀行、消費金融、企業信貸、校園生態、資產管理、個人聯名賬戶乃至電商物流等方面展開全面合作。
同年6月20日,中國農業銀行與百度達成戰略合作,合作領域主要是金融科技、金融產品和渠道用戶,雙方還將組建聯合實驗室、推出農行金融大腦,在智能獲客、大數據風控、生物特征識別、智能客服、區塊鏈等方面進行探索。
同年6月22日,中國銀行對外宣布“中國銀行—騰訊金融科技聯合實驗室”掛牌成立,二者將基于云計算、大數據、區塊鏈和人工智能等方面開展深度合作,共建普惠金融、云上金融、智能金融和科技金融。
至此,“四大行”和“四巨頭”強強聯手,形成有著競合關系的事業共同體。
案例分析
事業共同體是雙方謀求發展和長期利益,尋求利益最大化,有著共同的目的和共同的事業。為什么“四大行”和“四巨頭”能形成事業共同體?分析下來,原因有三:
首先,隨著技術發展,客戶金融需求和消費習慣發生深刻變遷,更好地適應客戶變化、滿足客戶需求成為兩者共同的任務。
其次,近年來,金融監管政策不斷收緊,以互聯網金融風險專項整治和銀行業市場亂象整治為代表的“嚴監管”行為,對兩者都產生壓力,加強合作成為兩者共同的需要。
最后,兩者還存在明顯的互補關系。從兩者各自的優勢看,如在最為核心的信貸業務方面,商業銀行資金成本較低,從業者素質較高,風險管理經驗豐富,在提供大額和中長期貸款方面具有優勢;互聯網公司流程簡單快捷,客戶體驗較好,應用場景豐富,在批量業務和信息搜集處理方面優勢明顯,更擅長提供小額貸款。從大數據角度看,兩者擁有的數據在來源、范圍、性質和方式上都存在較大差異,互聯網公司的客戶數據多為非結構化數據,商業銀行的數據集中在結構化數據,這也決定了兩者在大數據處理方面有著各自的比較優勢。