物管服务工作量的证明，其实就是“应该做多少事”以及“实际做多少事”。是指物业服务供应商，按要求交付业主方提出的工作量，并能对工作量结果进行认证的“记录”，是供需双方对服务管理的重要依据。

目前最常见的 “证明”方式是“数人头”式的，即依据现场的考勤结果与服务合同所约定的服务人数是否相符来进行结算，通过核算人数的足量来认定服务的足量。重点在于“来了多少人”，并没有与“做了多少事”挂钩。

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落后的工作量证明方式，已经不适应于当前的社会市场环境，制约了行政后勤管理者们落实“提质增效”，并且对物业管理或后勤服务商，带来了很大的管理问题。

数字化物管服务商-爱物管，通过AIOT、大数据等技术，实现了对“应该做多少事”的客观量化及对“做了多少事”的科学统计和认定，最终得以推动后勤蓝领/物管服务的工作量证明方式转变，从“从数人头”到“精确的服务计量”。

当我们有了“应该做多少事”和“实际做了多少事”的数字化指标后，就能得到一个全新的业务指标：服务履约率。

服务履约率=实际做多少事/应该做多少事。

既是工作量指标：跟“做了多少事”直接挂钩，可客观量化供应商服务交付情况;

也是工作质量指标：所谓“保质先保量”，保证每一次服务的按时完成，是现场服务质量过程保障的关键。

那么，该如何利用好这个工具，使其成为供应商管控的好帮手，实现进一步的管理增益呢?

1、精准提升服务质量

既然服务履约率既是工作量指标，也是质量指标，因此我们可以通过调控分子/分母，来提升项目整体的质量标准;或者直接以结果为导向，调整服务履约率的指标要求， 来加强供应商服务交付的能力。

2、科学地降本增效

而在我们明确服务工作量，并且不再限定人头后，我们还可以通过调整“计划做多少事”来达到我们增效、降本的目的。

举个例子，假如一个项目每月需交付的计划服务次数为100,000次，要求服务供应商交付的服务履约率下限为85%。我们就可以通过现场的质量巡检对其工作结果进行验证，按月调整计划服务工作量：

l 若现场质量评价为“好”，则可以认为项目的服务计划次数是偏高的。

这时候我们可以适当下调服务频次，并在次月通过质量巡检来确认降低标准后的质量是好或坏。

如果还能达到“好”的品质，我们便有理由相信，在降低工作量要求后，人数的要求也可以相应下降，我们便可以通过后台员工工作数据的反馈，优化掉效率相对较低的员工。

l 若一开始现场的质量评价为“差”，则项目的服务计划次数是偏低的，可以按上述的操作提升标准、验证标准，驱动员工自觉提升工作效率和质量，推动“降本增效”的落地。

3、考核服务履约率，保障工作量与质量

按上述例子，通过数据平台反馈的服务履约率便可作为供应商管理和考核的数据基础：

如月履约率达到约定的下限要求时，不予以扣罚;月履约率未达到下限要求时，可按每低于多少设置相应的罚款，通过利益驱动、保障服务的工作量与质量。

而这一切，在平台上都是透明可视的，并且还能将业务上的数据指标与财务的结算直接挂钩。我们可以根据每个项目实际发生的劳动工时、工时单价来对应不同的指标，完成实时的自动化对账与计薪，提升对账和计薪效率。

一个大型的集团企业，如果要在全国要管理十多家甚至几十家的外包供应商，过去这个过程完全靠人工来完成的，因此容易产生管理漏洞，如那些被偷掉的工时、人头等。有了我们这种能力后，客户相当于有了智能监督现场、智能对账计薪的能力，数据确保完整、真实，能够节省大量的管理成本，实现扁平化的管理，。

后续，如果我们需要进一步优化现场的工作量调度、投入服务机器人替代人工等，需要基于这个平台能力去进行智能调度。