5.3 冲突

有不同利益的相关方会形成天然的冲突。高层经理和客户想要更多的功能、更低的成本及更少的时间,并可以提出他们想要的变更。会计人员主要在乎低成本,团队成员希望的是少量功能开发、大量的金钱和时间,并且越少变更越好。

项目中发生冲突是正常的。冲突太少说明项目成员存在过度合作的倾向,即“一切服从团队”;冲突太多反映团队存在另一种不合理信念,即“一切以自我为中心”。这就是所谓“战斗或逃跑”的两种极端行为。理想的模式是让团队培养“大家一起解决问题”的良性竞争状态。这种中间状态在以下情况下可以实现:

●存在一个各方参与实现的共同目标。

●团队成员知道他们能做哪些贡献。

●当前的议题对于各个参与方及组织都具有重要意义。

●当事人已经被充分授权去解决此事而不需要从其他地方寻求解决方案。

●每个人有共识,即对于项目成功或组织风险人人都有责任。

例如,一名银行业务经理因为对项目进度不满,所以找项目经理抱怨。项目经理将其他经理叫过来面谈。该项目经理没有立即开启防御模式来抵挡对方的攻击,而是召开会议对项目目标进行评估,征求各方的意见并达成一致的期望,使各方都能充分理解当前情况。然后他再去询问银行业务经理的意见和担忧之处,并发现如果在早期实行交叉检查的方法,就能够保证新产品设计好后不会出现库存超额的问题。这对于项目来说是个重要的贡献。这些个人被授权去执行变更,对于项目有重要意义,因为他们所制定的交叉检查的检查清单可以推广到其他项目。双方通过简单的流程就把冲突化解,而没有掀起组织内部的政治斗争。最后项目更好地达成了目标,而且冲突的双方也能够继续携手并肩朝共同目标前进。

在实施一个新计划或做出对相关方产生影响的变更时,要从大处着眼,小处入手。首先制定一个原型并达成阶段性胜利。通过这些小的成功经验建立信誉度和可行性,并证明项目的价值。在此基础上再去争取相关方进一步的支持。

项目的相关方间会形成不同的共同体。下面我们来研究一下可能形成的四种共同体,通过这四种共同体可以将各种错综复杂的相关方关系梳理清楚,方便管理者采取合适的策略和方法。因为在不同的共同体里面,成员和组织的命运关系是不一样的,所以,建设的方法是不同的。明确四种命运共同体,可以方便管理者稳定更广阔的格局。

第一种共同体,叫职业共同体。组织的大部分成员,加入的都是一个职业共同体。在这个共同体状态下,员工主要是为了获得薪酬,工作的目的是养家糊口。在这个阶段,如果员工不能从他的直接上级那里获得满意的心理感受,只要条件合适,他也不会离职,还会保留着一种经济交换的关系。

比职业共同体更进一步的,是利益共同体。顾名思义,利益共同体是靠利益来维系的。中国的不少企业目前都处于这种状态。老板们也流行一句话:财散人聚,财聚人散。很多企业都考虑让骨干持股和员工持股,希望通过这样的方式来激发骨干和员工的组织承诺。

事业共同体,是第三种合作关系的类型。创业团队就属于事业共同体。

第四种共同体,叫作命运共同体,军队中的团队,就是一种命运共同体。一场仗打下来,是死是活,都在一起。

案例5.4 “四大行”与“四巨头”的事业共同体

案例背景

2017年3月28日,中国建设银行与阿里巴巴、蚂蚁金服宣布战略合作,双方共同推进建行信用卡线上开卡业务,以及线下线上渠道业务合作、电子支付业务合作、打通信用体系。

同年6月16日,中国工商银行与京东签署全面合作协议,双方将在金融科技、零售银行、消费金融、企业信贷、校园生态、资产管理、个人联名账户乃至电商物流等方面展开全面合作。

同年6月20日,中国农业银行与百度达成战略合作,合作领域主要是金融科技、金融产品和渠道用户,双方还将组建联合实验室、推出农行金融大脑,在智能获客、大数据风控、生物特征识别、智能客服、区块链等方面进行探索。

同年6月22日,中国银行对外宣布“中国银行—腾讯金融科技联合实验室”挂牌成立,二者将基于云计算、大数据、区块链和人工智能等方面开展深度合作,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“四巨头”强强联手,形成有着竞合关系的事业共同体。

案例分析

事业共同体是双方谋求发展和长期利益,寻求利益最大化,有着共同的目的和共同的事业。为什么“四大行”和“四巨头”能形成事业共同体?分析下来,原因有三:

首先,随着技术发展,客户金融需求和消费习惯发生深刻变迁,更好地适应客户变化、满足客户需求成为两者共同的任务。

其次,近年来,金融监管政策不断收紧,以互联网金融风险专项整治和银行业市场乱象整治为代表的“严监管”行为,对两者都产生压力,加强合作成为两者共同的需要。

最后,两者还存在明显的互补关系。从两者各自的优势看,如在最为核心的信贷业务方面,商业银行资金成本较低,从业者素质较高,风险管理经验丰富,在提供大额和中长期贷款方面具有优势;互联网公司流程简单快捷,客户体验较好,应用场景丰富,在批量业务和信息搜集处理方面优势明显,更擅长提供小额贷款。从大数据角度看,两者拥有的数据在来源、范围、性质和方式上都存在较大差异,互联网公司的客户数据多为非结构化数据,商业银行的数据集中在结构化数据,这也决定了两者在大数据处理方面有着各自的比较优势。