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Hired筹集了3000万美元，为公司招聘建立一条简单的订阅渠道来源 /techcrunch.com 文/Matthew Lynley 招聘是通过Hired和Triplebyte等公司进行数据科学改造的最新行业之一，但前者希望将其转变为与其他企业软件公司一样的订阅业务 - 并且已经筹集了一大笔资金来实现这一目标。 Hired看起来是两家公司和潜在候选人的一站式招聘点。这家初创公司会收集一些信息，比如基本的个人资料、对求职者想要找什么以及你的简历信息的一些想法，然后通过一系列后端算法和流程来处理这些信息，以便找出该候选人的最佳匹配职位。然后，它将这些候选人推荐给那些正在寻找大量候选人的公司的招聘经理，他们能够为那些拥有订阅业务的公司建立一种经常性的收入模式。今天，该公司还表示，它已经在Investment Management Corporation of Ontario牵头的新融资中筹集了3,000万美元。 “除了选择生活伴侣，选择工作地点是第二重要的决定” 首席执行官Mehul Patel说。“你把大部分时间都花在工作上，把所有的痛苦和欢乐都带回你的生活伴侣。”当你考虑招聘时，这是一个庞大的行业，对于公司来说，找到优秀人才是生死攸关的——但优秀人才已经相当困难。询问任何搜索工作的人是否工作得很好，你得到的答案一定是否定的。你很有可能在领英(LinkedIn)上获得了一些关于Hired的信息，但这都是绩效营销的一部分，该公司希望利用这些信息，让一群精力充沛的求职者进入这个平台。通过这样做，它不仅可以继续拥有稳定的候选人流，而且还可以收集越来越多关于哪些候选人可能是最佳人选的信息。例如，学校可能不是衡量未来成功的最佳指标，而Github账户上的追随者数量可能是衡量候选人表现的更好的晴雨表。这是一个非常直观的结果，但招聘经理可能不会主动跟踪，他们已经知道这是最好的方案。通过这种方式，Hired尝试缩短公司说需要一个候选人，然后让这个候选人真正被聘用的时间。想法是，招聘经理将能够发布一个职位 - 无论是新职位还是回填现有职位 - 并保持稳定的候选人流。帕特尔表示，该公司已经能够将这个门槛降低到25天左右，这是他们可以向投资者展示的一个数据点，以让他们相信该模式正在发挥作用。(该公司没有披露预订量，表示预订量同比增长了300%，这是一个很大的数字，但没有参考价值也没那么有用。) “我们看到数据的重要性不仅仅是为了推动结果——数据可以让你与其他公司进行比较，并确保你能更好地为任何公司招聘。” Patel表示。“我们有哪些公司成功的数据，或者为什么他们不成功的数据，我们可以分享这些数据，帮助公司找到他们的最佳实践方式。帮助公司可预测地招聘员工，或利用高质量的人才，并以极具洞察力的方式进行招聘，这样的结合(我们认为我们会成功)。” 这种订阅模式对于潜在的经济衰退来说也是一个重要的对冲模式，招聘可能会放缓。如果创业公司能够说服公司他们应该支付经常性费用是一条可行的渠道，它可能能够消化经济衰退的冲击和招聘的放缓，并证明在增加招聘和填补旧岗位等情况下是有用的。该公司还表示，已聘请约翰•凯利(John Kelly)担任营收副总裁。凯利此前曾在SAP、 Oracle和FindView等公司工作。英语原文：That subscription model is also going to be an important one as a hedge against a potential downturn, where hiring might slow. If the startup is able to convince companies that it is a viable pipeline that they should be paying a recurring fee, it might be able to absorb the shock of a recession and a slowdown in hiring and prove useful in cases like incremental hiring and back-filling old roles. The company also said that it has hired John Kelly to be its vice president of revenue, who previously worked at companies like SAP, Oracle, and FindView. 竞争将会非常激烈，尤其是当这些公司能够收集越来越多的数据时。Recruit Holdings是包括Indeed和GlassDoor（该公司以12亿美元收购）的公司中的大型科学家公司，这可能会成为最大的障碍。帕特尔表示，与其他公司相比，Hired应该能够缩短找到候选人和招聘过程之间的时间间隔，这将是衡量公司成功与否的主要标准。以上内容由AI翻译，仅供参考原文链接：https://techcrunch.com/2018/06/2%20...%20iring/?guccounter=1

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2018年07月24日
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招聘自动化后，Sourcing工作将是人类的价值体现！--Sourcing Is the New Recruiting 文/Mike Wolford 我有个好消息要告诉你。Sourcing是今天人才招聘的好方法!传统上人们所熟知的招聘正在消失。越来越多的公司采用招聘过程自动化，这意味着即使对人才的需求增加，对传统全生命周期招聘的需求也会减少。面试和评估技术的改进将使公司能够自动完成大部分招聘人员目前所做的工作。聊天机器人不仅能提高求职者的经验，还能提高进入我们各自的求职者跟踪系统的人数。自动面试将及时取代招聘人员筛选面试。自动评估和调度助理将从那里接管这一过程。这一变化将极大地减少填表时间，因为自动系统全天是可用的，原则上，候选人可以在几个小时内从应用程序转到安排面试。对招聘人员来说，好消息是，只有最优秀的候选人才能以一种完全自动化的方式通过筛选过程。那些被认为65%匹配程度的候选人仍然需要人工审查。然而，即使在这些情况下，候选人和招聘人员之间也不太可能需要广泛的沟通。相反，招聘人员可能会检查一份文件，查看考试成绩，然后做出判断。2020年及以后的招聘人员将很少真正与应聘者交谈。我能听到你在考虑我，迈克是一个源程序，而不是一个招聘人员，这对我来说意味着什么? 它意味着一些事情。首先，我们要做的是改变。在更高的层次上，源程序今天所做的是四个主要的活动。我们的工作是在面试过程中识别，参与，鉴定和提交候选人，否则他们将无法自行申请。到2020年，源程序将主要集中在两项活动上。识别和参与。一旦招聘过程被自动化，就不需要招聘方来筛选候选人。面试过程将筛选候选人，而源程序不会向招聘人员或招聘经理提交候选人，他们会直接将候选人引入管道，开始评估，最有可能的方式是参加某种形式的视频面试。今年早些时候，在拉斯维加斯的SourceCon网站上，格伦·卡西(Glen Cathey)说得既准确又有预言性，“sourcing101是销售101。” 未来的源程序人员需要成为优秀的销售人员，因为他们的主要工作将是识别高潜力人才，并邀请他们进入自动招聘流程。对我们来说，在程序方面，特别是在IT程序方面，市场的声音将会更大。这意味着，参与将变得更具挑战性和关键。2020年的目标不仅是成为一个有说服力的、坚持不懈的销售人员，而且是一个出色的营销人员。采购和招聘营销将融合成一种新的、强有力的组合。人们很容易忽视人工智能对其他行业的影响，但忽视人工智能正在改变市场营销的方式，以及这种改变将如何影响整个招聘，是不明智的。例如，Facebook最近之所以成为新闻，是因为它们对我们这个时代的政治产生了一定的影响。不管你的政治观点如何，这对我们大家都是一个教训。有针对性的社交媒体和聊天机器人在广告和参与方面的应用是强大而有效的。既然人工智能正在被应用于市场营销，那么人才收购进入这种广告渠道只是时间问题。有智慧的人会看到后职和祈祷正在被目标和参与所取代。有时很难看到森林中的树木，但我记得我从经济学中学到了这一课。20世纪的定义是大规模生产。21世纪将由大规模定制所定义。这一说法对源程序有一定的影响。一些公司已经意识到这一点，并采取了复杂的营销活动，但这只是一个例外，而不是规则。原因有很多，但我在这里想告诉你的是，一旦实际的申请和面试过程基本上是自动化的，公司将有时间和资源来集中精力把目标申请者填满职位空缺。作为一个销售人员，这意味着你不仅需要学习如何销售，还需要理解如何像营销人员一样思考。作为一个源程序，我相信这对你来说意味着什么。今天，我们确认、参与、资格和提交。我们与招聘伙伴密切合作，有时还会与招聘经理合作。在未来，源程序将首先确定潜在人才的目标市场。从那时起，参与就变成了一种双管齐下的方式。作为长期战略的一部分，招聘营销人员将负责建立品牌并将EVP销售到目标市场。他们将为目标市场提供令人兴奋和引人入胜的内容，而源程序将与这些目标市场中的特定个人进行接触，并邀请他们应用于特定的角色。当前的招聘人员/源程序伙伴关系将会及时被招聘市场/源程序的关系所取代。我们源程序的底线是。我们的工作正在发生变化，但在所有与人才获取有关的专业人士中，我们的工作最有可能出现显著增长。我给你的建议是完善你的布尔值，并挑选一些关于销售和数字营销的书籍。如果今天你是招聘人员,我的建议是训练你的采购技能或开始思考另一条线的工作,因为在过程自动化变成了标准的50% +全生命周期的工作正在消失,“招聘”将在很大程度上成为另一个人力资源管理功能。以上内容由AI翻译，仅供参考原文链接：https://www.sourcecon.com/sourcing-is-the-new-recruiting/

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2018年07月19日
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创新：背调公司Checkr创建动态背调监控工具以提升Uber乘坐的安全性编者注：值得学习和参考，动态的背景调查很重要啊！国内哪家可以跟滴滴等合作起来！目前背调都是截止调查的当天。而入职或者开始工作后的情况就很难掌握了！现代和合规背景调查的领先提供商Checkr今天宣布了一项新技术，该技术可持续更新可能影响共乘驾驶员驾驶资格的犯罪记录。Checker Continuous Check由Uber设计，动态识别可能不合格的记录，以帮助确保驾驶员继续满足优步的安全标准。 Checkr首席执行官Daniel Yanisse表示： “ 凭借当今的按需劳动力，我们需要超越静态背景报告，进行动态筛选。通过持续检查，Checkr为共乘产业创造了新的安全标准将提供关于某人背景变化的重要见解，这可能会影响他们的工作资格。“ 优步是第一家采用该技术的公司。使用涵盖大多数新刑事犯罪的数据来源，当司机参与犯罪活动时，持续检查会向优步提供通知。然后，优步可以调查任何可能不合格的信息，例如DUI的新费用和未决费用，以确定该驱动程序是否仍有资格与Uber一起驾驶。这项新技术使优步能够在每年重新进行背景调查之间持续执行其安全标准。 “ 安全对优步至关重要，我们希望确保驾驶员持续不断地达到我们的标准，”优步安全与保险副总裁Gus Fuldner说。“ 这种新的连续检查技术将加强我们的筛选过程并提高安全性。” 最初设计用于满足共乘行业的严格要求，2018年秋季将为所有Checkr客户提供持续检查。关于Checkr Checkr的使命是通过提高对过去的理解来建立更公平的未来。我们的平台使数以千计的客户每年能够以gig经济的速度轻松雇用数百万人。使用Checkr先进的背景调查技术，各种规模的公司都能更好地了解不断变化的员工队伍的动态，为他们的招聘带来透明度和公平性，最终为员工创造更美好的未来。 Checkr Creates Dynamic Monitoring Tool to Elevate Safety in Ridesharing Checkr, the leading provider of modern and compliant background checks, today announced new technology that provides continuous updates about criminal records that may affect ridesharing drivers’ eligibility to drive. Checkr Continuous Check, which was designed with Uber, dynamically identifies potentially disqualifying records to help ensure drivers continue to meet Uber’s safety standards. “With today's on-demand workforce, there's a need to move beyond static background reports to dynamic screenings," said Daniel Yanisse, CEO of Checkr. "Through Continuous Check, Checkr is creating a new standard of safety for the ridesharing industry and beyond that will provide critical insight into changes in someone's background that may affect their eligibility to work." Uber is the first company to adopt the technology. Using data sources that cover most new criminal offenses, Continuous Check provides notifications to Uber when a driver is involved in criminal activity. Uber can then investigate any potentially disqualifying information, such as a new and pending charge for a DUI, to determine whether the driver is still eligible to drive with Uber. This new technology allows Uber to continuously enforce its safety standards between annual reruns of background checks. “Safety is essential to Uber and we want to ensure drivers continue to meet our standards on an ongoing basis,” said Gus Fuldner, Vice President of Safety and Insurance at Uber. “This new continuous checking technology will strengthen our screening process and improve safety.” Designed initially to meet the stringent requirements of the ridesharing industry, Continuous Check will be available to all Checkr customers in Fall 2018. About Checkr Checkr’s mission is to build a fairer future by improving understanding of the past. Our platform makes it easy for thousands of customers to hire millions of people every year at the speed of the gig economy. Using Checkr’s advanced background check technology, companies of all sizes can better understand the dynamics of the changing workforce, bring transparency and fairness to their hiring, and ultimately build a better future for workers. For more information please visit: www.checkr.com.

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2018年07月15日
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「众签」获7000万元A1轮融资，从电子合同延伸智能仲裁来源/36氪文/徐宁长远目标是数字经济。 36氪获悉，“众签”已完成7000万元A1轮融资，由清志杰资本领投，点亮资本、分布式资本等跟投。众签定位给企业提供电子合同服务，包括提供身份鉴证、数字证书签发、合同管理、在线签署、证据保全、合同验签、司法鉴定等一系列服务。创始人于潇强调：“电子签名只是应用于在线签署的一个技术环节，而电子合同背后是一条完整的服务链条。首先，每个企业的签署流程不同，电子合同平台需要跟用户的需求相结合。更重要的是，一旦出现法律纠纷，平台要能够证明合同的有效性、合法性，而这需要整合司法机关、仲裁机关等相关机构资源。” 合同签署的根本目的是为了降低违约率，确保合同的有效性和安全性非常关键。对于电子签名平台来说，如何通过技术手段，将合同内容、签署人、时间进行固化，保证合同的法律效应是关键。众签的做法是，联合多家司法鉴定机构、公证机构、仲裁、法院等权威机构构建联盟区块链，相当于成立一个证据存取证的联盟。通过借助区块链分布式存储、不可篡改的特点，将文件通过不可逆的哈希算法生成字符串存在平台，同时存放在合作的司法鉴定机构、公证机构、仲裁机构处，实现证据固化。当合同出现纠纷时，有两种法律途径——诉讼、仲裁。其中，诉讼周期较长，还会出现上诉后审判结果不一致等情况，而仲裁相对流程较短，一次裁定结果不再更改，所以大多数企业会选择仲裁。此前，仲裁需要人工审核，现在众签通过跟仲裁委对接，能够实现机器智能仲裁，提升人效。此外，由于合同资产保存在平台上，所以企业客户很在乎电子合同平台的持久性。“众签将电子合同经加密后存放在了多个节点，即使将来第三方电子合同服务平台关停，客户也不用担心合同的安全，”于潇表示。据悉，众签在2017年2月完成首轮融资后，便进行了市场扩张。如今，众签团队已有80多人，销售接近一半，覆盖北京、上海、深圳、杭州、厦门、武汉、青岛等地。截至2018年6月，众签已为近100万+企业、6000万+用户提供可信交易解决方案和服务，其中电子合同和电子签章产品累计签署超10亿，日签署峰值超500万。目前主要应用场景包括：大金融行业中的互联网金融和传统金融，传统流通行业的到账单场景，服务业中租房、租车、旅游、教育等。客户不乏银联商务、百安居、国家电网、国美电器、人人贷、91金融、58到家、爱回收、酷狗音乐、中银保险、江泰保险、中信银行、蛋壳公寓、途家、海底捞等。团队方面，众签创始团队来自清华、北大、复旦等高校，核心成员一直以来专注于电子合同关键技术研究与应用服务推广，2009年在清华大学电子商务交易技术国家工程实验室开展电子合同研究，曾参与《电子合同基本信息规范》、《旅游电子商务电子合同基本信息规范》、《保险经代公司服务规范人身保险部分》《商品现货市场交易商主体信息规范》等多项技术标准和行业标准制定，参与多项电子合同相关国家重点项目实施，并在国内外核心期刊发表多篇电子合同相关论文。本轮融资后，众签将继续发力市场拓展和有关可信合同的产品研发，其长远目标是数字经济方向。

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2018年07月13日
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为什么非正式网络将彻底改变人力资源和人力资本分析？文/Greg Newman 迄今为止，在利用全球人力资源和全球人力资源系统领域的非正式网络和团队的力量方面所做的工作很少。团队合作的流动性和非正式性一直意味着在任何规模上都不可能捕捉到不断变化的团队成员和动态。虽然由Karen Stephenson和Rob Cross等人开创的组织网络分析（ONA）背后的科学已经成熟，经过试验和测试，但是这些强大的数据点成为主流的能力一直是扩大这些洞察力的主要障碍。毫无疑问，基于ONA的传统调查产生了很好的结果，但其“时间点”性质和高成本开销意味着虽然可以识别和衡量团队和联系，但几乎不可能保持数据最新。非正式网络终于可见了图1：揭示支撑正式级别结构的关系。像我自己（trustsphere.com）这样的公司最近的技术飞跃已经将ONA从基于纸张的流程转变为实时连续的数据流，这改变了组织映射其非正式网络的能力，并了解工作真正完成的方式。随着人力资源和新成立的人力资本分析/劳动力分析团队试图解决看似Sisyphean的挑战，试图衡量参与度，生产力和员工幸福感，作为一种直接的替代方案，ONA可以提供硬数据并回答特定的业务问题。我预测2017年将成为ONA成为主流的一年，并最终得到应有的认可，因为它展示了它如何能够快速阐明这些类型的业务关键问题：谁是我们最有影响力的员工？图2：找到将网络连接在一起的隐藏影响者。通过测量中心性，特征向量中心性（以及其他一些秘密调料），ONA可以快速量化员工施加影响的能力（甚至可以在组织内部实际影响他们的非正式网络）。这使组织能够在组织中找到可以帮助推动变革和支持业务转型的隐藏影响者。我们实际上需要做谁的持续计划？图3：谁拥有最独特和最有用的网络？持续计划一直是一个相当公式化和粗略的过程，通过简单地查看员工在正式层级中的位置来确定目标角色。通过查看每个员工的网络，其独特性，隔离性和重叠量，ONA帮助组织找到那些对管理关键内部和外部网络至关重要的员工，以及实际应该进行持续计划工作的员工。下一步是了解哪个员工最适合，谁已经建立了类似的网络或显示可能的继任者的网络潜力。我的员工如何融入在组织中？图4：反映员工融入人际网络的改变。从跟踪新的首发网络的速度和传播到识别隐藏的僵尸，吸血鬼和识别潜在的飞行风险，ONA可用于提供员工内部和外部网络的增长，平稳，停滞和收缩的实时洞察，员工总体参与和表现的主要信号。良好的领导行为是什么样的？图5：领导行为的量化证据。衡量一线经理与其直接报告之间的强大关系数量，了解优秀领导者网络如何在整个组织中传播，并对最佳领导者的网络进行基准测试现在都是可能的。提供重要数据和面向行动的辅导建议可帮助组织培养自己的领导者。我们在哪里协作得好，哪里不好？图6：衡量个人和团队的协作。衡量协作一直很困难，衡量协作的变化，几乎不可能，但ONA提供有关信息流，关系的力量以及个人及其工作的团队和单位的网络活动的数据。突然间，合作已经从抽象和理论，到可衡量和可行的。 ONA能够帮助识别所有这些行为和活动，然后监控其变化，这为世界各地的组织提供了识别，培养和留住顶尖人才的独特竞争优势。人力资源团队非常关注组织的正式结构和级别结构，但随着市场中的计算进步和创新技术，最终有可能大规模地研究组织中的非正式网络。以上内容由HR Tech China AI翻译，仅供参考

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2018年07月11日

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人力资本分析：通过人员数据分析推动业务绩效来源/CIPD 文/Edward Houghton 目前在我们这个世界上和世界杯一样狂热的话题，是人力资本分析。 6月底，Jonathan Ferrar向欧洲客户推出了Insight222全新的Nine Dimensions for Excellence Analytics in People AnalyticsTM模型。 Insight222的董事顾问与Jonathan合作开发这个模型。关于模型的更多细节将在未来几周内发布。人力资本分析对于组织来说是一个不断增长的议程，特别是考虑到在工作场所技术的兴起，现在能够跟踪个人的行为，并更深入的洞察他们的工作表现，业绩和福利。随着技术进一步影响到工作领域，预计组织中数据的使用将继续推动业务和员工的成果，投资者和潜在员工在内的更多利益相关者对人员数据表现出兴趣。为了解人们如何使用人力资本分析来理解人员数据，我们调查了全球3,852名商业领域的专业人士观点和意见。图1：我们研究的参与者研究目的：我们使用调查结果来了解：人力资本分析如何影响组织层面的成果，如绩效和文化人力资源和财务等不同的专业团队如何看待人力资本分析的影响 HR功能在人力资本分析和人员数据方面的能力如何如何使用人力资本分析来了解组织面临的业务挑战和人员风险结果显示：强大的人力资本分析文化可带来良好的业务成果通过调查，我们能够描述组织中存在的强大的人力资本分析文化：积极利用人员数据来解决业务问题拥有经常讨论人员数据透明度，观点和价值的重要性的管理团队让一线经理基于人员数据来做出业务决策。图2：与强势文化相比的强劲业务表现（％）我们还发现，人力资源专业人员正在使用人员数据来应对其组织面临的重大挑战。我们的调查发现，全球四分之三（75％）的人力资源专业人员正在使用人员数据解决劳动力绩效和生产力问题，这说明了这些信息对战略性劳动力问题的重要性。图3：使用人员数据解决关键业务挑战（％）访问人员数据以进行决策我们发现数据的可见性（例如通过数据仪表板）与改进的结果相关联，但访问因职业而异：尽管全球人力资源专业人员中有近四分之三（71％）可以访问人员数据，但只有五分之二（42 ％）财务专业人士说他们这样做，说明了专业之间的明显差距。图4：您是否可以访问组织生成的劳动力/人员数据？（％）我们发现，人员数据的可见性改善了对绩效的看法，73％的绩效优异企业的受访者同意或完全同意他们可以访问人员数据的仪表板，相比之下，50％的人表示他们的业务是平均表现。图5：管理员可以访问人员数据仪表板（％）图6：人员数据技巧和信心在我们对英国数据的分析中，我们发现英国人力资源专业人士尚未发现潜力：我们发现21％的英国人力资源专业人士表示，他们对更先进的技术（如结构方程模型）充满信心或非常有信心，但只有6％英国人力资源专业人士表示，他们将这些用于日常工作，这表明许多人力资源专业人员没有机会在他们的角色中运用他们的技能。我们还调查了有关人力资源技能和能力的其他专业观点。图7：人力资源人员数据技能的专业观点（％）人员风险，数据保护和数据安全劳动力数据的数据保护仍然是所有专业团体的一个重要问题：所有专业团体都普遍认为整体人员数据应得到充分保护。但不到三分之二（61％）的人力资源专业人士认为他们的组织采用联合方法来保护其数据。关于数据保护的专业观点（％）我们还调查了可用于了解关键人员相关风险的人员数据质量。我们发现数据质量通常评价很高，但是一些关键人物风险领域的风险管理（例如高级职位的更替）的有效性水平较低。结论我们发现，如果要由一线经理在决策中使用，特别是那些与财务相关的角色，那么劳动力数据的透明度至关重要。人员数据的可见性有助于人力资源和非人力资源部门做出决策。本研究的另一项重要发现是人力资本技能的重要性和促成良好结果的信心。区域差异显示技能和信心如何与结果相关，东南亚通常以更高质量的分析技能领先实践。英国在信心和技能水平方面都特别受限，突出了未来能力的潜在风险。我们还发现，通过人员数据的应用，人们可以理解风险，这是实践中的一个新兴领域。鉴于最近在欧盟实施了“通用数据保护条例”并对使用人员数据进行衡量，人员数据安全等问题变得非常重要。但是，仍然有一些方法可以改善人力资源专业人员如何阐述更广泛的人员风险和机会问题。这项工作突出表明，在人力资源团队生产和消费数据方面，人力资源专业人员仍然有很多潜力可以实现人员数据对其结果的潜在价值。人力资源部门必须率先将人员分析作为未来循证专业的核心组成部分。只有做到这一点，我们才相信人力资本分析所承诺的潜在价值最终将会实现。以上内容由HR Tech China AI翻译，仅供参考

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2018年07月09日
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e成科推出校招AI面试机器人Chatbot 文/e成君很多HR朋友在校招季每天要面对大量的毕业生简历，基于此等现状，e成科推出了校招AI面试机器人Chatbot。 Chatbot面试机器人到底是什么？ Chatbot面试机器人，是e成科技历经数年时间研发出来的AI校招工具，结合了AI和大数据，通过人工智能系统记录和分析与应聘者的整个线上讨论过程，评估出面试者的表现情况，从而助力企业加速数字化人才决策进程。在招聘过程中Chatbot充当AI面试官，智能匹配人才开启Chatbot面试机器人非常简单，只要大学生们登录校招官网，完成简历投递，并扫描职位后方的二维码，就能直接与e成的Chatbot面试机器人进行初轮面试了。 Chatbot面试机器人会把和大学生面试的整个对话过程记录下来，进行语义解析。它采用的是微信原生的语音识别技术，支持语音对话。基于大学生的语音特征，Chatbot面试机器人将建立个性化的词条语言模型，持续优化识别效果，提高个性化词条识别准确率。而语义解析，是基于AI实现信息提取，通过云计算的精准算法达到筛选目的。在语义解析的过程中，Chatbot面试机器人还增加了面试者情绪、情感等多方面的分析，能够准确地评估出面试者的表现。 Chatbot机器人VS真人面试智能面试，多维度考查大学生职业能力校招季，应聘者数量将是平时的好几倍，不分时间不分地点，投递简历。加上HR朋友们没办法全天候守在电脑前筛选简历、通知面试，安排初试，无法一一面试每一个候选人。 Chatbot机器人面试官通过语音对话的方式，从候选人个人素质，沟通能力，团队合作能力，创新能力等方面，多角度提问，从对话的过程中了解候选人的职业能力，实时评估出该面试者是否匹配岗位要求。不仅如此，Chatbot机器人面试官还可同时面试上千名应届生，极大缩减了公司的招聘成本。智能性格测评，高效挖掘大学生潜在匹配点实际面试过程中，同一岗位的应聘者由于学校、专业、成绩等各方面水平基本相差无几，根本无从选择，让HR头痛不已。 e成AI校园招聘解决方案为了解决这个难题，在Chatbot面试机器人中内置了大量专业性格测试题库，通过性格测试来甄别符合企业价值观、符合企业招聘岗位需求的候选人，帮助企业做出最佳的人才匹配。 HR可根据企业需求，自主选择所需要的题目内容，测试候选人的综合素养、综合能力，包括人品、修养、勤奋度、责任感、协作精神等，评估该应届生能否在入职后达到企业期望目标，能否融入团队，给企业带来价值贡献。测试结束后，测试结果将实时通过可视化结果形式传达给HR和应届生，直观展示应届生的性格特征。如果应届生条件匹配岗位要求，顺利通过了面试，Chatbot面试机器人会很快安排真人HR的正式面试；如果不匹配，会向应届生推荐其它适合的岗位。智能雇品，校招初面中建立雇主品牌形象众所周知，雇主品牌作为企业品牌的一部分，许多求职者也是雇主“产品”的消费者。良好的雇主品牌能传递企业文化和价值观，并吸引符合核心价值观的匹配人才加入企业。在人才选拔初期，HR和应届生深入接触，这个阶段往往是给潜在员工留下良好印象、提升雇主品牌的最佳时机。然而，大多数企业并没有意识到雇品形象在校园中的影响力，直接导致校招过程中投递量少，无法满足企业的招聘目标；其次，很多应届生直至面试结束，对企业和岗位仍是一知半解。因此，在潜在员工中树立雇主品牌形象，成为了校招过程中不可或缺的一步。基于此， Chatbot机器面试官提供公司背景、公司文化等信息供面试者阅览，在校招初始阶段，就给潜在员工植入企业雇主品牌形象，让面试者更了解公司的同时提升了雇主品牌形象，吸引更多优秀人才加入。除此之外，Chatbot面试机器人还具备机器学习能力 Chatbot面试机器人实现以云数据为基础，具有机器学习能力。语料信息库中，存储的不只是产品设计师设定的回答，还有一部分回答是机器在自我训练及学习中逐渐形成的。在和面试者对话的过程中，不仅支持在庞大的语料信息库里抓取原有数据，还可以对有价值的语料信息进行结构性重组，让面试者忘记自己正面对着“机器人”面试官。从大学生投递简历的那一刻起，Chatbot面试机器人的系统迭代就进入了良性循环，它越符合面试的需求，黏性将越高，获得的校招数据就更多，从而形成一个完美的闭环。经过Chatbot面试机器人的初步面试，能够识别重复投递的简历以及不同工作岗位的简历，为HR节约面试时间，将HR从大量重复性的、耗时的且毫无成就感的初步面试工作中解放出来。

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2018年07月06日
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讨厌填写繁琐的求职表格？MeetFrank用聊天机器人提升求职体验，获110万美元种子轮融资来源/猎云网 36氪文/施安让我知道你想找什么，让你知道你想要什么。一段心塞的求职经历大概是这样的：登陆并注册某一家招聘网站或公司招聘主页-手动输入自己的个人资料、学历背景、工作履历、求职信-登陆并注册下一家招聘网站或公司-重复以上所有步骤…… 如果你一次性想投好几家公司，那么恭喜你，一整天你都会钉在电脑前，填写没完没了的表格。与此同时，电脑那头的HR，也在海量的数据中苦苦寻找快要被淹没的你。求职真的只能是一件枯燥无味又让人烦心的事情吗？近日，刚刚获得100万欧元种子轮融资的AI 招聘APP MeetFrank ，就派出了一个有趣的聊天机器人来解救你。另一段全新的求职经历开始了：打开MeetFrank-和耿直boy Frank开始聊天-所有涉及信息的部分直接勾选-在Frank的卖萌中结束求职“填写”。 “Frank”会像朋友一样主动热情的的找你聊天没错，MeetFrank 的主角就是一个叫Frank的聊天机器人。下载该app的用户首先要和Frank进行一次快速的“入职谈话”—— 从设定好的各种选项中选择他们拥有的技能、经验、为何要换工作、目前职位、薪水等等，省去自己写简历、填表格的烦恼。并且，用户不需要提供任何可以识别个人身份的信息，仅通过自身能力去匹配潜在的工作机会。求职信息收集的过程中你只需要勾选，无需手动填写在下载并亲身体验这款APP后，我们发现Frank的几个优点： 1、注册简单，无需绑定任何可能暴露自身隐私信息的ID，如身份证护照、社交账号、手机号等。 2、整个聊天过程，也就是求职信息的收集过程，大概只需要几分钟的时间，时间成本很低。 3、聊天过程非常流畅，并且Frank是一个性格特征为主动、热情、幽默的俏皮boy，偶尔还会“撩”你一下，让人几乎忘记是人机对话，很轻松。 4、信息收集的维度比较丰富，除了常规的个人资料及工作背景，Frank还试着了解你对于当前工作的认知与感受，想要换工作的原因以及你未来的打算，这个过程其实也是进行自我梳理的过程。从对话语体设置到话题维度的设计，都比较人性化。相比之下，国内以企业招聘为中心，单纯的有效信息收集，显得冷冰冰。 5、不填性别，也没有任何性别导向的问题，注重求职中的性别平等。花几分钟的时间跟Frank聊聊天，提交求职信息顺便梳理自己资料显示，这家爱沙尼亚创业公司在去年九月刚刚成立，但它声称在其首批市场（爱沙尼亚，芬兰，瑞典，拉脱维亚，立陶宛，以及新增的德国）拥有约125,000名活跃用户。目前，已经有大约 2,000 家公司正在使用 MeetFrank 来吸引人才。以德国为例，戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility 和 MyTaxi 等公司都在使用 MeetFrank。 “目前使用我们的雇主主要是技术相关的公司，”Kaarel Holm说。 “大约50％的职位是工程师，其他50％包括市场营销，销售，客服，法律，数据科学，产品/项目管理等。” 获得本次首轮融资后， MeetFrank 将把重心放在开拓欧洲市场。Hummingbird VC, Karma VC和Change Ventures参与了此轮投资。除了提升求职者体验外，对于雇主而言，MeetFrank代替了传统招聘广告，使用机器学习算法将潜在候选人与职位匹配，因此它实际上承担了简历初筛的工作。并且，它还有可能吸引本不知道该公司正在招人的求职者。正如Holm所说，MeetFrank主要关注“被动人才库”，让那些因为怕找工作麻烦而长期呆在一家公司的优秀人才，也能被HR发掘。虽然MeetFrank的目标是被动求职者，但这些人仍然需要主动下载应用并输入一些数据。因此，聊天机器人拥有一个强大的表情+GIF系统，来说服人才，只需一点前期的努力就可以大有作为。机器人还会询问什么能说服他们换工作，所提供的选择包括更高的薪水，更灵活的或远程的工作，搬家，创企文化等等。在这一过程中，求职者是以匿名方式出现的，因为用户不需要提供真实姓名或任何其他识别个人信息，来获得与潜在职位的匹配。因此，至少在求职的这个阶段，人才是根据其优点来评估的。 Holm说，当人们被要求预先说明他们目前的薪资水平时，你可能认为这会使他们在薪酬谈判中处于潜在的不利地位，但MeetFrank平台的目的是鼓励雇主更加开放，避免传统的薪酬谈判情况。 “我们使用薪资作为匹配的一个数据点，我们努力确保向用户提供的服务符合他们的偏好。在很多情况下，薪资是主要的交易破坏者，我们希望尽早提供这些信息，”他解释说。“市场另一端的公司也向用户披露他们的工资，这样我们就可以避免谈判中的劣势。” 他补充说：“MeetFrank平台的政策是，公司必须对所要填补的职位非常开放，所以这也包括了薪资资讯。” 当然，雇主并不是以匿名形式存在于平台上的。他们必须发布详细的招聘广告，包括招聘职位的薪酬水平。而应用会在确认过合适的薪资范畴之后（即匹配过程之后），向求职者显示薪资增长的百分比。所以，雇主需要适应那些只是好奇的求职者。对于雇主来说，MeetFrank接管了广告投放过程，它利用机器学习算法将潜在候选人与职位匹配。因此，它会在“成千上万”的潜在求职者中自动预选。当然，在这一过程中，接触到的人才可能并不知道这家公司正在招聘，或者这些人才在考虑某些特定品牌。该应用主要关注“被动人才库”，也就是Holm所说的“目前或最近正在求职的人才”。因此，招聘双方能够更容易地找到匹配的对象。 “目前初级职位对我们来说有点遥不可及，但我们将在今年秋季与几所大学启动一个测试项目，”当我们问到这个应用是否对目前没有工作或正在寻找第一份工作的人开放时，他补充说道。 Holm说，MeetFrank目前显示出50%的MRR增长。它已经脱离了前收入阶段，即向雇主收取广告费用(人才方面的服务仍然免费)。主要的货币化模式是每日订阅，按现收现付制对雇主收费。Holm说，向雇主收取的费用是每天9欧元，MeetFrank允许他们在任何时候取消订阅，没有最少的时间限制。 “我们认为，新时代的分类广告只会在这种按需模式下盈利，也只有在发现我们有用时才应该付钱。这也降低了大多数初创企业进入市场的障碍，使它们能够在低预算的情况下检验市场并获得知名度，”他补充说道。目前市场上已经有不少招聘AI软件和应用，但真正从求职者体验出发的产品或工具并不多，也鲜少有公司真正为求职者着想，帮助他们梳理自己真正想要什么。36氪此前报道过的法国初创公司Reminder，加拿大的AI招聘虚拟助理 Ideal 及加州的 Talent Sonar，都大多从服务企业招聘、优化求职者筛选的角度出发。或许换一种思路，如何从求职者角度出发，给他们更方便更放松的求职体验，赢得更多优秀年轻人的心，MeetFrank 或许是一个很好的启发。 MeetFrank，一种“秘密”招聘应用，它使用机器学习和聊天机器人来缓解被动求职和人才空缺匹配的压力。为推动欧洲市场的扩张，该创企在种子轮融资中获得了100万欧元（110万美元）的投资。投资者包括Hummingbird VC、Karma VC和Change Ventures。这家爱沙尼亚创企虽然去年9月才成立，但它表示，自己在第一市场中拥有大约12.5万名活跃用户。第一市场包括爱沙尼亚、芬兰、瑞典、拉脱维亚、立陶宛，此次融资助力扩张的德国市场也包含在内。大约有2000家公司正在使用该应用来吸引人才。在德国，与MeetFrank进行合作的雇主包括戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility和MyTaxi。 “目前我们所接触的公司一般是正在公司内部开发产品的初创或扩张公司，”联合创始人Kaarel Holm表示。 “目前我们主要关注与技术相关的公司，所以你可以从普通的初创企业或规模扩大企业中找到工作，”他说。“大约50%的职位是工程，另外50%是市场营销、销售、客户支持、法律、数据科学、产品/项目管理等。” 他将TransferWise、Taxify、Testlio、Smartly和High-Mobility称为早期客户。以上内容由HR Tech China综合整理报道

新创
2018年07月05日
新创

Human-Centered A.I. is the Future of Talent Management Will A.I. eliminate my job? It’s a clickbait title most of us are now familiar with. In recent years we’ve been met with a wave of articles and soundbites — ranging from the realistic to apocalyptic — speculating as to whether A.I. will replace human jobs, take over the world, or otherwise render Us insignificant. Tesla CEO Elon Musk has even gone so far as to suggest that the volume of jobs that will be lost due to automation will create the need for a universal basic income. A fear of new technology, and of the impact that that technology will have upon the job market is not new. Technological developments that arose during the Industrial Revolution created public fear of mass unemployment (a fear that ultimately proved to be unfounded given the large number of new jobs these technologies created). Yet the narratives have never felt quite so existential before this moment. So what is different about A.I. that has so captured the public interest, and it seems, fear? It seems to lie in the idea that intelligent machines will not seek to supplement aspects of our existence, but rather, replace us entirely. Computer Scientist Subhash Kak advocates for this idea with respect to the job market in his think piece for NBC News (a piece, it is worth noting, entitled “Will robots take your job?”). The reason A.I presents a greater threat to society as we know it, he argues, is “today’s A.I. technology aims to replacethe human mind,” not simply to make industries more efficient (my emphasis). It would be naive to ignore the reality of Kak’s argument with respect to tasks requiring learning and judgement. A.I. is already replacing human decision-making in industries such as transportation and manufacturing. But are all applications of A.I. really aiming to replace the human mind in the workplace? And should they? There are other views — and other technological frameworks — to be had here. “Human-Centered A.I.” In opposition to A.I.’s “takeover” rhetoric exists a school of thought that explicitly acknowledges the benefit of partnership between humans and intelligent machines. Fei-Fei Li, director of the Stanford Artificial Intelligence Lab, calls this approach “human-centered A.I.” — a framework for guiding the development of intelligent machines by human concerns. At a high level, the goals of human-centered A.I. are as follows: A.I. should aim to enhance human thought rather than replace it A.I. should encompass the more nuanced and contextual aspects of human intellect, aided by outside fields such as psychology and sociology The development of A.I. technology should be guided by a concern for its effect on humans There are a number of cross-industry applications of A.I. that can be viewed within this partnership framework. Take, for example, the development of robots used to reduce costs, time, and human-error during surgery, allowing doctors to focus on the more nuanced aspects of the surgical process. Or, developments of A.I. in agriculture, such as Blue River Technology’s “see and spray” technique for applying herbicide only where needed, saving farmers money on herbicide and delivering a more sustainable product to consumers. But perhaps even more in contrast to the fear of a robot taking one’s job, is the increasing extent to which A.I. is being applied the field of talent management. That is to say, A.I. is being used to actually improve the workplace and the worker experience, rather than replace the worker. A.I. as a Tool for Improving the Workplace In the past several years, we have seen an emergence of companies applying A.I. to problems in talent management. From Paradox.AI’s Olivia, to Beameryand Textio, its fair to say that A.I. is on HR’s radar in a way that it wasn’t 5 years ago. What’s interesting about this trend is that unlike other industries with a stronghold in A.I., talent management has until recently been viewed almost exclusively as a “fuzzier” aspect of the business. It is an industry built on relationships, human connections, and emotional intelligence, and yet, it is being improved with A.I. To be fair, up until now a majority of A.I. solutions for talent management have focused on the more tedious and error-prone tasks around candidate sourcing and evaluation (tedious + error-prone = a perfect opportunity for automation). But there are also opportunities for A.I. to improve the post-hire aspects of the employee experience, and human-centric A.I. is the key. As the marketing world has known for years, A.I. provides a unique opportunity for scaling a personalized experience. Why would you show me the same thing as everyone else, when I’m more likely to convert if you show me exactly what I want? The same principles can be applied to the post-hire employee experience. Employees have different skills sets and motivators. If my employer places me in an environment that is optimized for my skills and motivators, I’ll stay. If not, I’ll move on. As the progression towards a digital workplace continues, companies also have more data about their human capital than ever before — who they are talking to, what they eat, when they’re online every day. WeWork is basing their business model around this data. Human-centered A.I. can unleash this data to help talent leaders create a more personalized employee experience. It is in “fuzzier” domains like talent management where human-centered A.I. shines, not just for ethical reasons, but because it provides the best user experience. At Cultivate, for example, we apply human-centered A.I. to personalize the leadership development experience for managers. Using digital communication data as a proxy for leadership behavior, we analyze and predict how managers’ actions are affecting their team, and offer suggestions for how to improve. At no point do we attempt to stand in as a replacement for a manager, or a talent leader. Rather, like a real-life leadership coach, Cultivate offers tips and suggestions that a manager can choose to take, or not. This is the kind of personal experience employees expect from their talent leaders, scaled with A.I. And it doesn’t need to stop at learning and development. A.I. also has high-potential to impact other aspects of the employee experience, from interviewing and on-boarding to performance reviews and off-boarding. Looking Forward There is no doubt that A.I. is changing the world — and the job market — as we know it. Industries will be disrupted. Jobs will be lost, new jobs will be created, some jobs will never be replaced. Ethical dilemmas will be raised. They already are. The degree of difference between aspects of human intellect and intelligent machines will become smaller. However, with careful consideration for A.I. design that creates a sense of partnership between humans and intelligent machines, A.I. isn’t a force to be feared in the workplace, but embraced. 作者：玛格丽特托马兹祖克 About Cultivate Cultivate helps companies leverage their digital communication data with A.I. to extract important organizational learning and unleash leadership potential. For more information on what we are doing at Cultivate, check out our website. 英文也比较简单理解，就不翻译了~

新创
2018年07月04日
新创

与玛氏公司合作，仟寻上线招聘机器人“iMars小助手” 来源/36氪文/徐宁日前，玛氏公司和仟寻MoSeeker联合发布线上招聘AI程序——“iMars小助手”。仟寻MoSeeker创始人兼CEO王向导告知，“iMars小助手”利用的是仟寻自主研发的MoBot智能聊天引擎，其背后的数据库积累了数百万条候选人提问的历史记录，近百条意图信息，等等。当应聘者通过文字或者语音提问时，“iMars小助手”可以先语音识别转文字，然后再识别聊天意图，给出相应答案。同时，引导候选人完成应聘、面试等相关准备。对于候选人来说，iMars小助手相当于应聘前期的私人小助手，通过了解候选人感兴趣的职位，帮助候选人搜索和匹配合适的岗位，回答申请和面试中的各类提问，该技术在辅助应聘者完成申请流程的同时也为应聘者提供随时查看职位申请进展的功能。 36氪曾报道，“仟寻”是一款基于微信的 SaaS 移动招聘系统，主要功能包括职位的移动端发布、传播和申请，以及基于社交关系的员工绑定和内部推荐。仟寻系统记录企业和用户端所有的发布、传播、申请和入职数据，同时可以与企业现有的 ATS（申请追踪系统或企业招聘系统）系统整合。公司于2018年1月完成了1500万美元的B轮投资。而玛氏集团是一家销售额超过350亿美元的跨国公司，旗下食品品牌包括M&M’s®、士力架®（SNICKERS®）、德芙®（DOVE®）、益达®（EXTRA®）等。除了主营食品业务，码氏还成立了Next Generation Technology团队，利用AI、AR、ER、ML（机器学习）等技术辅助公司发展。据悉，本次“iMars小助手”的推出则是玛氏中国服务中心、玛氏亚太区数字化及AI创新团队和仟寻MoSeeker联合研发。

新创
2018年07月04日

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