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招聘效率
人工智能在人力资源领域的前景与陷阱
在充满活力的人力资源领域，人工智能的融合开创了一个充满可能性和挑战的新时代。当企业在错综复杂的员工管理中游刃有余时，人工智能的注入为人力资源中的人工智能提供了诱人的前景和警示故事。
探索人工智能在人力资源领域的潜力和挑战
人工智能在改进人力资源流程方面具有深远的潜力，但它也带来了巨大的障碍，需要在人力资源领域实施人工智能时加以警惕。让我们深入探讨这两方面的问题！
揭开人工智能在人力资源领域的前景:
重新定义招聘效率：
人工智能的出现彻底改变了招聘工作。在人工智能分析能力的推动下，算法可以在极短的时间内仔细检查简历，找出符合预定标准的候选人。这种加速筛选加快了招聘时间，缩短了人力资源部门利用人工智能填补关键职位的时间。
个性化的员工体验之旅：
人工智能从数据中获取洞察力的超凡能力，为人力资源中的人工智能员工打造了个性化的奥德赛。通过辨别个人倾向、学习模式和绩效轨迹，人工智能为员工量身定制培训模块、职业发展轨迹和福利待遇，在人工智能人力资源的帮助下培养员工的参与度并提高员工的留任率。
支持数据驱动的人力资源决策：
人工智能在人力资源领域崛起的基石是其消化大量数据的能力，它能揭示隐藏的模式和相关性，这些都是人类无法观察到的。这种数据驱动的洞察力有助于人力资源专业人员做出决策，包括劳动力规划、人才发展和绩效校准。
利用预测分析进行预测：
利用历史数据，人工智能可以为人力资源提供预测分析。它可以预测员工流失，预知潜在的绩效瓶颈，甚至识别新生的领导人才。这种能力使人力资源部门能够采取积极主动的姿态，在人工智能的推动下，为精心策划的劳动力管理模式制定预防性战略。
增强合规性和准确性：
人工智能人力资源可以细致地处理大量数据，确保符合复杂的法规。这种能力最大限度地降低了薪资处理、员工福利管理和法律文件等领域出现错误和疏忽的风险。
规避人力资源中的人工智能陷阱：
在人力资源领域实施人工智能有很多好处，但也会出现一些问题。请注意这些陷阱，以创建最有效的人力资源管理。
偏见的面纱和对公平的追求： 人工智能的公正外衣可能会掩盖历史数据中根深蒂固的潜在偏见。在人力资源领域，这种担忧更加严重，因为招聘、晋升、薪酬等决策都会产生深远的影响。追求人工智能的公平性凸显了严格校准算法以减少歧视的必要性。
人情味的二分法：人力资源是一个固有的生态系统，充满了同理心、细微差别和个性化判断--这也是人工智能在人力资源人工智能领域努力践行的领域。过度依赖人工智能可能会削弱员工和人力资源专业人员都极为重视的人情味。
数据隐私与安全的堡垒： 人工智能在人力资源领域的坚固性取决于数据汇总和分析。然而，在人工智能在人力资源领域的应用中，该企业要蹚过数据隐私和安全的浑水。要保管敏感的员工数据，就必须制定严格的协议，以防止可能危及保密性的违规行为。
缩小技能差距，克服阻力： 将人工智能融入人力资源需要范式转变，要求人力资源从业人员超越其在人工智能人力资源方面的现有技能。如果不巧妙应对提升技能和消除员工抵触情绪的双重挑战，可能会演变成障碍。
道德困境与透明度： 在人力资源中使用人工智能会带来有关员工同意、数据使用和透明度的道德问题。企业必须确保员工了解他们的数据是如何被使用的，并提供机制来解决有关人工智能驱动决策的道德影响问题。
取得平衡
人工智能在人力资源领域的应用揭示了一个充满创新和潜力的环境，与之并列的是道德考量和对人情味的长期需求。当企业踏上这片未知的土地时，如何在人工智能的技术奇迹与人类管理的精巧之间取得平衡，将为人力资源管理/人力资源的和谐未来指明方向。
常见问题
人工智能能否完全取代人力资源专业人员？
尽管人工智能无所不能，但它无法取代人力资源专业人员的本质。虽然人工智能简化了任务，但人力资源的整体领域需要人类对主观决策、移情互动和文化细微差别的敏锐洞察力。
人工智能如何塑造员工发展？
人工智能的分析鉴别能力可对绩效数据进行剖析，对个人优势和有待培养的领域进行拼凑。这种拼图可以指导定制培训，丰富员工的能力和职业发展途径。
企业如何减少人力资源中的人工智能偏见？
人工智能偏见是一项多维挑战。企业可以安排定期审计，丰富数据来源，组建不同的团队来构建、微调和审查人工智能算法。
人工智能融入人力资源是否会带来法律后果？
不可否认，法律方面的考虑因素非常重要，尤其是涉及数据隐私和歧视的问题。遵守数据保护法规和合乎道德的人工智能使用是避免法律纠纷的关键。
企业如何让员工为人力资源部门拥抱人工智能做好准备？
以员工为中心的全面战略取决于阐明人工智能的增强作用而非替代作用。为员工提供人工智能方面的指导和培训，可以消除他们的忧虑和期待。
文章来源：hrtechfeed
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招聘效率
技能技术平台 iMocha推出人工智能驱动的技能智能云，旨在改变企业人才管理
技能技术平台 iMocha 发布其技能智能云（Skills Intelligence Cloud），这是一个人工智能驱动的平台，可彻底改变企业招聘、人才管理、内部流动和劳动力规划流程。这一创新解决方案为人力资源和业务领导者提供了对整个组织的技能数据的实时访问，使他们能够预测、预报和有效解决技能差距问题，从而建立一个为未来做好准备的组织。
iMocha技能智能云的推出正值全球日益呼吁以技能为先的方法解决人才短缺问题之际。世界经济论坛发布的《2023年技能优先报告》显示，超过1亿人将直接受益。该报告还估计，到 2030 年，技能缺口可能导致全球有 8500 万个工作岗位无法填补，从而导致 8.5 万亿美元的未实现年收入。
针对这一需求，iMocha 的人工智能技能智能云（AI-powered Skills Intelligence Cloud）使 CHRO 能够为其组织开发特定行业的技能分类法和本体论。通过利用多渠道技能验证和人工智能推断模型，iMocha 使企业能够打造一支面向未来的员工队伍。
"技能是新的货币，同时也在快速转变。iMocha创始人兼首席执行官Amit Mishra说："企业要想保持领先地位，就必须实时利用组织的技能数据。"通过捕捉最细粒度的技能数据并将其与人工智能相结合，我们的技能智能云将彻底改变人员分析和技能差距分析，使企业能够为未来和技术颠覆做好准备。
iMocha 首席技术官兼联合创始人Sujit Karpe表示："技能智能云使 CHRO 和企业领导者能够采用技能优先的方法，是专为优先考虑持续学习、员工发展和数据驱动决策的组织而设计的。
iMocha的技能智能云将带来的一些主要优势包括：
通过数据驱动决策，制定有效的人才管理、招聘和留用战略。
通过战略性劳动力规划为组织的未来做好准备；通过对组织技能状况的清晰了解，人力资源部门可以对未来需求进行战略性规划。
提高员工参与度和留用率：通过了解和关注员工的技能，组织可以制定个性化的发展计划，从而提高员工参与度和留用率。
人力资源部门可以实时了解企业的技能库存，从而更有效地规划培训和再培训计划。它可以全面了解可用技能、技能差距、技能供求关系以及有待发展的领域。
提高招聘效率：清晰的技能分类法和本体论可快速识别潜在员工所需的技能，从而提高招聘效率。这将缩短招聘时间，提高招聘质量。
关于iMocha
iMocha是由人工智能驱动的技能智能云（Skills Intelligence Cloud），可帮助企业建立一个技能优先、数据驱动的生态系统，大规模招聘、提升技能和管理人才，适用于任何工作角色和任何行业。全球70多个国家的500多家企业正在使用iMocha的解决方案，以技能优先的方式加速招聘、客观学习和发展计划，并管理从候选人到校友的人才。来自IT/ITeS、电信、银行、金融、保险和工程等行业的企业正在使用iMocha的技能平台来做出数据驱动的人才决策。
iMocha 2022年1月融资报道：
【美国】AI驱动的数字技能评估平台iMocha获得1400万美元A轮融资
文章来源：prnewswire
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招聘效率
2019年中国HR SaaS行业研究报告
【艾瑞咨询】发表了2019年中国HR SaaS行业研究报告。HR·SaaS行业概述研究范畴界定
以SaaS模式提供的软件产品，旨在最大化企业人力资源价值
人力资源服务业是为劳动者就业和职业发展、为用人单位管理和开发人力资源提供相关服务的行业；人力资源信息软件服务属于人力资源服务的子行业。在软件产品SaaS化的整体趋势下，HR SaaS产品应运而生。SaaS产品按照所聚焦业务环节或客户行业的不同可分为业务垂直型和行业垂直型两类，HR SaaS即为业务垂直型中聚焦人力资源管理环节的一类产品。与本地部署的e-HR软件相比，二者类似之处在于，HR SaaS同样基于人力资源管理方法论，旨在通过对人力资源进行分析、规划、实施和调整，最大化企业人力资源的价值，使其能够有效服务于组织目标；二者区别在于，HR SaaS厂商将应用部署在自有服务器上，企业客户以按需订购的模式通过互联网获得服务。
HR SaaS的主要功能模块从人力资源管理理论出发，对六大模块进行整合、拆分在人力资源管理理论中，人力资源管理被划分为六大模块，即人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理和员工关系管理。HR SaaS帮助企业HR团队优化人事工作流程，提高人事管理工作效率，其所覆盖的功能依托于一定理论基础。根据实际工作中的需要，HR SaaS厂商往往会将人力资源管理的基本功能模块整合进核心人力管理，包括组织架构、员工信息、假勤管理等；专业化程度较高的模块往往被单独剥离出来，典型的如针对复杂排班的劳动力管理、与职业培训领域高度关联的学习平台、以及组织调研和人才发展等。
HR SaaS的核心价值
付费灵活、快速迭代，强调员工体验和全场景数据打通
本地部署的e-HR软件的出现让人力资源管理工作化繁为简，通过流程化、专业化的功能模块帮助企业的HR团队提高工作效率，其痛点在于采用一次性买断的模式，大量中小企业没有足够的付费能力。HR SaaS产品继承了传统e-HR软件信息化的价值，并采用按需订购的灵活付费模式减轻对企业现金流的压力。本地部署的e-HR软件往往需要经历短则数月、长则一年的开发的背景下，HR SaaS产品相比以往更加强调最终员工的使用体验，并通过打通全场景的数字化提供智能化的决策、测试、部署周期，对于市场变化的反应相对滞后；SaaS的在线模式让产品保持快速的更新迭代，企业的人力资源管理能够及时匹配最新政策。在数字化转型支持。
中国HR SaaS行业洞察中国HR SaaS行业发展历程
由e-HR软件迈向HR SaaS，市场逐渐走出混战格局在HR SaaS产品出现之前，人力资源管理的信息化大多通过本地部署的e-HR软件来实现，e-HR与ERP、CRM、SCM等概念并列，属于传统软件时代下的产物。2013年左右采用订阅模式的HR SaaS产品开始集中出现，2015年国内企业级SaaS领域迎来资本风口，HR SaaS同样获得了高度的关注。在资本市场的推动下，HR SaaS厂商间竞争激烈，产品趋于同质化；对大中型企业和中小型企业的定位不明确，造成HR SaaS产品定价的混乱。HR SaaS的渗透率以招聘管理为首，核心人力、薪酬、培训等其他模块也逐渐被越来越多企业所接受。通过一段时间的口碑积累，当前HR SaaS的主要细分领域均已跑出头部厂商，竞争格局愈发明朗，领先的单模块厂商开始通过提供覆盖全产业链条的产品和服务增强竞争力，进一步巩固优势地位。
中国HR SaaS市场发展驱动力
第三产业占据就业人口半壁江山，劳动力成本持续攀升
从就业人口的产业分布情况来看，中国第三产业就业人口比例远超第一、二产业，由2014年的40.6%上升到2018年的46.3%。第三产业具有人才密集、人员流动速度快的特点，是人力资源管理的重点服务领域，也为人力资源服务业创造出广阔的发展空间。2018年中国城镇单位就业人员平均工资超过8.2万元，过去五年的年复合增长率达到10.0%。人口红利逐渐消失、劳动力成本持续攀升暴露出原先粗放式管理的弊端，企业对以高效率为特征的精细化管理需求快速增加。运用专业的人力资源软件企业提高招聘效率和用人效能，进而实现人力资源保值增值的必要性日益突出。
企业上云大势所趋，云计算成为企业数字化转型的新动力云计算底层技术和产业日趋成熟，随着市场教育的加速推进，企业对云计算的接受程度不断提高。中国信通院数据显示，2018年中国企业应用云计算的比例达到58.6%，较2017年增长3.9%，同时公有云使用率达到36.4%。经历了信息数字化的中国企业，正在由业务数字化迈向数字化转型阶段，运用云计算、大数据、人工智能等数字技术，优化运营管理流程、驱动商业模式变革，向数据驱动的企业组织演变。HR SaaS充分发挥了云服务轻资产、高灵活性的优势，因而被视作提高人力资源管理效率、降低企业运营成本的重要手段。 云计算利好政策频繁发布，社保个税改革加速HR SaaS应用云计算是国家战略性新兴产业，国家和地方层面持续出台利好政策驱动行业发展，包括国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《国家信息化发展战略纲要》，以及工信部《云计算发展三年行动计划（2017-2019年）》、《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》在内的政策，均对云计算在产业发展、应用促进等方面提出明确要求。当前正值社保个税改革新政策推进时期，本地部署的e-HR软件无法快速适应政策调整，企业对人力成本的实时核算需求不断增长，将加速HR SaaS对传统软件的替代。 中国HR SaaS投融资情况
资本市场较去年有所回暖，融资轮次后移明显
自2014年至2019年上半年，中国HR SaaS领域共有188笔融资事件，融资事件数量在2016年达到峰值后逐渐回落。在经历2018年的小低谷后，HR SaaS资本市场再度迎来上升，仅2019年上半年融资规模过亿元的项目就达到6笔。从融资轮次的分布来看，A轮及以前的融资笔数占比由2015的92.6%下降至2018年的56.7%，2019年上半年B轮及以后的融资比例更超过四分之三。HR SaaS融资轮次的后移较前几年相比非常明显，意味着市场正在逐渐趋向成熟。
中国HR SaaS市场发展特征
客户基于需求颗粒度在单模块、一体化厂商间进行选择
根据HR SaaS所覆盖模块的范围，行业内存在单模块和一体化厂商两类。一体化厂商往往会以核心人力为基础，覆盖HR SaaS中尽可能多的模块。处在信息化建设初期的企业客户更倾向于选择一体化厂商，以期一次性满足人力资源管理中的各类需求，无需在不同系统间来回切换。相较而言，单模块厂商专注于单点业务，在产品的颗粒度上打磨得更细，适合对该模块需求专业化程度高的客户。单模块厂商和一体化厂商之间并非是完全的竞争关系，企业客户可以选择采用一体化产品覆盖基础的核心模块，而以单模块产品满足专业化程度更高的需求。
招聘、培训模块最易渗透，需找准突破口撬动大型企业人力资源管理不同模块的SaaS渗透率各异，其中招聘和培训模块的渗透率最高。新兴的招聘SaaS产品弥补了传统e-HR软件的缺陷，渠道整合、AI机器人、招聘门户、H5传播等丰富的功能更适应当下企业的需求；培训模块受益于在线教育市场的火热，包括培训安排、课程管理、平台互动等成熟的功能，让企业能够快速上线一整套培训系统。薪酬和绩效模块对数据安全的敏感度较高，由于社保个税政策改革的影响，薪酬模块加速SaaS化进程，而绩效模块由于自身复杂、个性化的特点，对SaaS产品的要求更高，目前的渗透率相对有限。在核心人力方面，轻量级的HR SaaS容易渗透进中小微企业。信息化建设较为完善的大型企业更倾向于在保持核心人力系统不动的情况下，逐步在外围应用各模块的HR SaaS产品。组织调研和人才发展因为专业化程度高，传统的e-HR软件无法覆盖，可以被HR SaaS厂商作为突破口，通过对“主心骨”形成包围，进而撬动金字塔顶端的客户。
中国HR SaaS厂商的竞争要素
以方法论作为底层支撑，实现产品功能与需求的高度匹配
企业客户选择HR SaaS厂商的关键在于产品能否解决企业管理过程中的实际问题。人力管理、人才管理、组织发展均需要有科学的方法论基础，是否拥有被广泛接受的方法论是区分厂商能力的重要因素。行业内领先的HR SaaS厂商通过设立人力资源研究院，加强对基础理论的知识储备，通过调研和分析来指导产品的优化和升级。
HR SaaS的一对多模式天然要求标准化，头部厂商以PaaS作为SaaS的支撑，可以避免HR SaaS厂商陷入过重的定制化开发。不同厂商的PaaS底层架构技术不同，仅有少部分厂商应用了最新的自动代码生成技术。与此同时，客户成功团队在解决“最后一公里”问题中至关重要，以线下线上相结合的方式帮助客户落地HR SaaS才能更好地实现产品与需求的匹配。
相比发展初期各个模块的独立，HR SaaS正在逐渐走向集成化、一体化，既包括人力资源管理六大模块之间的打通，也包括人力资源系统和企业其他管理系统的打通，连接能力更强的产品将在以数据指导决策方面具备明显的优势。
中国HR SaaS的收费模式按照使用人数，以功能或套餐的形式收取订阅费用随着中国的企业级SaaS由萌芽期逐渐走向成熟，完全免费的模式在市场上已经基本消失。HR SaaS厂商采用按年、季度或月的订阅模式向客户收取费用，不同类型的HR SaaS产品面向的使用人员不同，通常有面向企业的HR团队和面向企业的全体员工两种模式，但整体而言，HR SaaS都根据产品实际的使用人数即账号数量收费。由于HR SaaS产品多以模块化的形式出现，在此基础上厂商可按照功能模块的灵活组合或设置不同梯队的套餐来进行差异化定价。此外，部分HR SaaS厂商提供除SaaS产品以外的增值服务，如薪酬管理大类下的SaaS厂商通常会提供社保开户、社保代缴、工资代发等服务。
中国HR SaaS产业链结构和产业图谱
各细分领域出现头部玩家，与人工智能厂商加强合作
由于一体化厂商往往拥有更强的营收能力，HR SaaS在一体化领域最先跑出头部厂商。尽管越来越多的单模块厂商也开始向一体化延伸，但从产品覆盖情况来看，目前一体化厂商和单模块厂商的界限依然明显，包括招聘管理、劳动力管理、社保管理和企业学习平台等在内的细分领域也已经出现头部玩家。由于HR SaaS厂商积极探索大数据、人工智能等技术在人力资源管理中的应用，其与大数据、人工智能厂商的合作正在变得紧密且频繁。
中国HR·SaaS行业趋势展望HR SaaS演进路径展望数字化转型背景下，HR SaaS迈向一体化、智能化的新阶段当前中国经济正在由高速增长阶段迈向高质量发展阶段，在整体经济转型的背景下，以数字技术驱动管理流程和商业模式变革的数字化转型概念盛行，HR SaaS将在企业人力资源管理的数字化转型中发挥关键作用。在HR SaaS出现伊始，多以基础人事管理的线上化为特点，工具属性较强，在数据积累的过程中，HR SaaS厂商开始更多的将数据分析应用于管理过程，进一步促进降本增效。海量数据的产生加之人力资源管理六大模块内在的高度联系，企业的管理需求愈发从聚焦业务单点向聚焦一体化转变，数字化转型中比上一阶段的业务数字化更关注的即是整体性规划。未来HR SaaS厂商的一体化和集成能力将变得更加重要，而基于各模块数据打通所形成的智能化决策，将驱动HR SaaS迈向新的阶段。
HR SaaS未来发展方向
基于底层PaaS平台，提高开发效率，应对复杂需求
大型企业客户对SaaS服务接受程度的提高，以及人力资源管理一体化需求的凸显，暴露出轻量级、标准化HR SaaS产品的弊端，厂商需要以更细的产品颗粒度来满足客户个性化的需求。基于开箱即用的应用引擎，aPaaS以搭积木的方式允许开发人员进行自由组合，以可拓展、可定制的方式提升应用开发效率、降低开发成本。对于HR SaaS厂商而言，搭建底层PaaS平台的根本在于对业务需求的抽象和总结，提取其中共性的模块。因而PaaS平台的发展路径通常是先自用后开放，自用时即作为HR SaaS厂商的开发平台，支撑定制应用的快速开发，到PaaS平台更加成熟的时候，会逐渐开放给企业客户进行二次开发，并进而开放给合作伙伴和ISV，此时厂商将能够通过形成围绕HR SaaS的服务生态树立起更高的竞争壁垒。
利用以人为核心的数据，驱动向智能化的人力资本管理升级
以一体化为前提，可以形成以人为核心的多维度数据，包括招聘、考勤、薪酬、福利、绩效等在内的全方位员工画像，进而驱动企业的人力资源管理向人力资本管理升级。人力资本管理相比人力资源管理更强调人作为资本的属性，注重投资和回报的关系，以实现员工和组织同时发展的目标。在传统服务的模式中，管理咨询通常高度依赖于专家顾问的个人经验，这种商业模式存在人力成本高、无法规模扩张等种种弊端。而HR SaaS厂商基于围绕场景的大数据，在科学的方法论支撑下，将能够提供更加智能化的人力资本管理，以大数据和AI技术技术赋能HR SaaS，重塑传统的咨询服务模式。
本文转载于艾瑞咨询，不代表HRTechChina的立场。
作者：艾瑞咨询
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/lNN9pJGVi1vxyX-hlOIjzg
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招聘效率
【美国】由Andreessen Horowitz领导的Incredible Health的护士招聘平台完成了1500万美元的融资
Andreessen Horowitz在美国的护理职位匹配平台Incredible Health完成了价值1500万美元的A轮融资。融资方面的其他投资者包括NFX，Obvious Ventures，Precursor Ventures和Gingerbread Capital。到目前为止，招聘初创公司共完成了1700万美元的融资。
这家加州初创企业向护理专业人士和医院推销的理念是，通过专有的匹配算法，招聘速度更快、效率更高。这种算法取代了医院手工筛选应用程序的做法。相反，该平台根据其网络双方提供的标准将求职者与护理空缺相匹配。
为什么要关注护士？该创业公司引用了一项统计声称，到2024年美国将缺少100万名护士 - 它认为这会给医院带来经济损失的风险，因为承包商的雇佣成本更高，同时也认为，越来越多的护士职位空缺会威胁到医院能够为病人提供的护理质量。
它于2017年底推出了招聘平台，迄今为止限制其到加利福尼亚的范围，该地区有150多家医院签约，还有一名未定义的“数千名”护士。
A轮融资将用于加速美国的国家扩张。
除了风投支持者，Incredible Health s Series A还邀请了多位来自招聘领域的个人投资者参与，其中包括被聘用的创始人马特·米奇维茨(Matt Mickiewicz);史蒂夫·古德曼，Bright.com的创始人(被LinkedIn收购);和Pete Kazanjy, Talentbin(被Monster收购)的创始人。
该公司联合创始人兼首席执行官伊曼o阿布扎德表示:“我们考虑了至少40至50种不同的标准，包括地点偏好、执照和技能。”阿布扎德曾是一名医生。她的联合创始人兼首席技术官罗曼·波特洛克(Rome Portlock)来自一个护士家庭，曾在麻省理工学院(MIT)攻读计算机科学。
“我们分别与每家医院合作，了解他们的关键需求，以便我们可以自定义他们的算法，实现个性化的匹配，不会浪费招聘人员的时间，” Abuzeid补充说。“我们还通过自动化方法了解护士的偏好。
“在一天结束时，医院招聘人员或招聘主管不希望在他们的应用程序中看到200名候选人，他们希望看到12个合适的人选。与护士一样 - 他们不想听到76名雇主的意见，他们希望听到三个合适的雇主。“
Incredible Health对其方法的主张是，它的招聘速度比全国平均水平快3倍 - 说通过其平台招聘的人员平均需要30天或更少而不是90天。
它还为医院提出了25倍的“招聘效率”，因为其匹配算法占据了大部分招聘管理员。这是基于医院的数据，在使用其平台之前，必须审查平均500名申请人填补单一职位，而匹配技术削减平均只需20名。
护士不适用于Incredible Health平台上的工作; 这取决于医院应用于护理专业人员，算法认为适合职位空缺。
医院无法浏览所有可用的护士; 他们只看到算法为他们选择的候选人 - 因此，与护士一样，他们根据未公开的“专有”标准，对算法匹配的就业市场进行更广泛的可见性交易。
Incredible Health将减少代理商作为其网络双方的效率节约。
“而不是为每个潜在雇主完成申请 - 每个申请平均需要45分钟的流程 - 使用Incredible Health的护士完成一个配置文件 - 这个过程只需不到5分钟。然后，该档案用于筛选和定制匹配他们以获得多个绝佳的工作机会，“ 当被问及护士必须提供的标准时，他们补充说”他们的工作偏好，经验和技能，以及他们的教育和许可等数据“作为入职资料建设过程的一部分。
护士从主动求职者被动平台潜伏者这减轻负荷开关-即一旦他们已经创造了他们的个人资料-是令人难以置信的健康如何希望吸引医务工作者从传统的招聘网站（如专科护理空缺板走的确）。
因此，它的营销很大程度上依赖于护士只需花费几分钟创建个人资料然后观看优秀工作提供的声明。
它还声称通过双边平台得分找到工作的护士平均加薪17％，通勤时间减少15％。
虽然所有这些数据都来自于在美国一个州的医院子集中工作的未知数量的护士 - 因此，当平台扩展其全国范围并且必然开放到更广泛的管道时，所声称的额外津贴是如何被挤压的还有待观察护理专业人士。
目前，Incredible Health还表示，其重点是为护理专业人士建立职业市场，将他们与“永久的，高薪的医院工作”联系起来，而不是与旅行和临时护士打交道。
同样，它是否能够继续关注一个投资者所谓的“高价值医疗保健工作者”以及声称的高质量永久性工作作为业务规模也是值得关注的。
评论A系列，Andreessen Horowitz执行合伙人Jeff Jordan告诉我们：“令人难以置信的健康的使命是帮助医疗保健专业人士过上更好的生活，并尽最大努力。他们看到了早期的成功，帮助这些医疗保健专业人员与整个加州的医院相匹配，并开始在全国范围内扩展他们的解决方案。我们期待支持他们努力建立一个改变游戏规则的医疗保健就业市场。“
部分资金将继续从纯粹的招聘平台扩展到创业公司作为“医疗保健专业人员提升职业生涯的社区” - 以明确培养和扩大其候选人资源，使其具有响应能力平台需求。
“高素质的护士在那里，但雇主很难通过招聘机构和招聘机构等传统方法雇用他们，因为这些方法几乎完全依赖人力参与 - 而不是技术 - 来搜索应用程序，许可证和经验 - 并且手动审查并且让他们有资格获得工作，“ Abuzeid告诉TechCrunch，将工作委员会比赛称为”过时的方法“。
除了为护理角色提供“简化”的招聘流程外，她还指出，该平台可以自动化“筛选和审查过程的整个部分” - 这意味着“我们能够提供大规模的高素质护士” 。
也就是说，仍然涉及手工工作 - 初创公司在其网站上注意到工作人员可能会联系护士“确保您以最佳方式向顶级医院展示自己”，并告诉医院候选人是筛选出“许可证，经验，响应能力等等”（尽管至少有一些，如果不是全部的话）审查是自动化的。
与任何平台创业公司一样，Incredible Health希望将网络效应引导至其优势 - 包括通过反馈数据来改进匹配算法。
“我们的系统使用它的人越多越有效，” Abuzeid告诉我们。“第一个[效果]是传统的市场网络效应：更多的护士吸引了更多的医院，更多的医院吸引了更多的护士。然后，有数据网络效应：每一方使用它的次数越多，我们的算法也越“聪明”。“
她补充道，每个加入平台的医院都会带来一系列需求，“提升我们系统的表现能力”。
虽然算法招聘可以明显加快匹配候选人与相关工作相匹配的业务 - 这一点很明显，现在在不同部门工作的就业匹配创业公司的数量庞大 - 这不可避免地导致失去对雇主 - 申请人鸿沟双方的控制。
根据所使用的匹配标准，性别和/或种族偏见可能会蔓延到自动选择中 - 医院难以发现偏见，因为他们只能查看被视为匹配的候选人的子集，而不是当时整个可用的游泳池。
然而，Abuzeid驳斥了Incredible Health的方法存在任何偏见风险的想法。
“我们在一个受到严格监管的行业中成功运营，”她说。“因为潜在的员工会根据他们的技能，经验和认证进行评估，所以该技术会消除通常在人为动力的过程中发现的偏见。”
在商业模式方面，Incredible Health正在向医院收取它所称的“简单，固定的费用价格，无论其水平，经验或位置” - 它称之为“比传统招聘机构更便宜，更具可扩展性”。
“传统的招聘机构非常昂贵，因为他们在筛选和匹配过程中不使用技术。这是所有人的动力，每次单独租用可能花费20,000至30,000美元，“ Abuzeid声称。
至于竞争对手(费用较低)的传统招聘网站，她认为它们提供的是数量而不是质量，需要护士和雇主做大量工作才能找到合适的人选。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Natasha Lomas
来源：https://techcrunch.com/2019/09/12/incredible-healths-hiring-platform-for-nurses-gets-15m-led-by-andreessen-horowitz/
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招聘效率
提升招聘效率的四个维度，99%的HR都搞错了！
来源| 人力百科互助社
文| 程江红
今天分享的课程是一个目标选材中的一个小的知识点：什么是教练式的面试，以及如何运用教练式面试使表述的更清楚。
在我们招聘从确认到画像比较相近的人，谁是最适合我们这个组织？用什么样的流程和方法鉴别？这是我们介绍的重点。
其中更重要的是跟大家分享的教练式面试，因为它能够帮我们更准确的去找想要去匹配的人选。
第三部分，是我们在这个环节是不会去做介绍的，主要是想跟我们的伙伴们分享一下：是不是我们的候选人接到了offer，就算是招聘成功了？
其实，如果在动荡的试用期，不能够安心的上班或者是工作，那他很快就会流失掉，对于招聘来说，成本极高，而且是一个很大的损失，也会导致我们招聘的效率会降低，虽然这不是我们本次分享的这个内容，也是希望这个小伙伴们能够去关注这个部分。
首先，来看目标选材中的这个锁定目标的部分，我们如何去给心中的那个他去作画，首先提到的一个概念叫做四星级画像。
什么是四星级画像？
四星级画像是我们要和业务部门从四个维度去描述候选人可能长成什么样子。
HR在这里面要做的一个很重要的工作：通过一系列的问题去引导业务管理者去探讨这个问题，到底是不是值得的。
HR需要去发挥自身的影响力，和业务管理者达成一致，让他们清楚对候选人的画像越清晰，就越有能有效地去找到更匹配的人选。
如果画像清晰，在我们面试的评估中，也能帮助业务部门和HR更清楚的去评估候选人是不是匹配。
所以这个环节是十分重要的环节，也是我们招聘的基础。
第一个维度：职责与标准
关于职责可以问很多的类似问题，比如说可以问业务部门：候选人当年度最重要的工作职责，排前三项的是什么？
那么这三项职责做好后，未来可能还会接受什么样的挑战，或者是未来的任务会有什么跨越？
为什么要去问这个问题？
第一个原因是我们要从职责中去了解他当下职责背后需要挑战性的任务；其次再去考虑候选人需要有什么样的潜力。
其实，我们也要评估这个岗位未来的发展空间在哪里？这个发展空间对候选人是不是有足够的吸引力？
比如说未来的该岗位，挑战跨度比较大，就需要候选人有承压能力，冒险精神的特质。
反之，如果发展空间比较小，职责的稳定性比较高，那么候选人的特质可能会相对比较偏保守或者是稳健。
如果是高成就导向的候选人，看到职业发展空间很小，对他来说是很没有吸引力的。
所以说是我们要跟业务部门领导者去沟通，未来职位的重要职责，会不会有很大的挑战性。
在第一个维度里面先介绍的是职责，那还有一个维度是标准。
什么是标准？举例，比如销售代表的一个职责就是对客户进行管理，管理好五个大客户和管理好三个小客户，所需要的能力和经验是有很大不同的。
所以，标准是来描述这个职责，做到什么程度，做到什么样的状况。
要问业务领导一个很重要的问题：比如候选人将这三项重要的职责做到什么程度，才是领导满意的。
业务部门负责人满意，是因为候选人做到了什么？可以引导业务领导从质量、数量、时效、先进性等角度来去描述它。
第二维度：能力和经验
这是大家都比较熟悉的，业务部门也比较擅长去说这个部分。
常常会出现两种情况，一种情况：只是给一些基本的能力和经验要求。但会发现面试了几个后，领导都不会特别满意，哪里不满意也说不出来。
比如：问某女士要找什么样的男朋友？她说普普通通、正常的就可以了。但实际上，几次相亲后，都是该女士拒绝。原因可能就是没有眼缘，所以招聘一次次失败。
另外一种情况：业务部门给了一大堆的任职资质。比如说招产品经理，可能给到的描述和市场总监任职资质相似，被人为地增加了招聘的难度，招聘的成本也会比较大。
所以对于这样的业务领导，建议写出十个能力，这个能力可能包括专业能力和素质能力，同时要把这十个能力赋予一定的权重。
比如：十项能力分值总和100分，让业务领导去分配，这十项能力里面不同的能力都各占多少分，但总分一定是一百分。
这样的排序能够帮部门领导去理清，岗位最重要的专业能力或素质能力是什么。
如果，岗位可以创造出更大价值，HR需要和业务部门达成共识。
第三维度：个性特质
从两个方面去做思考。
第一个个性特质：是候选人本身个性特质和工作的匹配性是什么样子的？
比如：我是学财务的，但我做了半年的出纳以后，就放弃了做财务，因为我的个性特质，喜欢有一定创造力的东西，对于人际关系的互动要求是比较高，细致度很低，财务完全和个性特质是不匹配的。
这个例子说明人的个性和工作的本质，如果是匹配出来，那么工作就会比较的有兴趣，更容易成功。
第二个个性特质：与上级领导个性特质是否匹配，与团队成员个性特质是否匹配？也就是说能不能从个性特质上能够融入团队？
比如：特斯拉的创始人埃隆•马斯克，一个高老虎特质的人，很强势，思维很敏捷，做事很果断，说话很冲，经常会出现冲突。
所以，特斯拉里面有一个很重要的人物，一个女性，埃隆•马斯克的得力助手，总是能够把埃隆•马斯克想表达的意思，用婉转亲和、更容易让研发人员明白、听懂的方式去做。
所以，这个助手的特质就特别符合团队的需要。
第四维度：价值观的维度
怎样了解到业务部门领导所希望的价值观？
比如可以问：员工什么样的行为方式是最不能容忍的？以及想创造什么样的团队氛围？给团队带来什么样的不同？同时希望给团队什么样的正向影响力？
这些问题可以帮助业务领导去做思考：他的价值观以及希望团队的价值观是什么样子。
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招聘效率
伯马遇：采用闲置简历有偿推荐模式，能提升招聘效率吗
推荐即可获得赏金，伯马遇采用闲置简历有偿推荐模式能提升招聘效率吗？
直面招聘工作的HR，似乎大多存在招人的困扰。在传统招聘网站发布职位时，收到的简历质量参差不齐，简历造假的情况屡见不鲜；通过猎头公司招聘，需要花费大量的时间和高额的费用，难以保证招聘的效率。传统招聘网站利用信息不对称赚取服务佣金的模式，在互联网信息透明化的浪潮下正日渐式微。
根据传统在线招聘公司最新财报来看，智联招聘去年四季度亏损520万元，前程无忧净利润比上一年下滑35%。公司永远在招人、永远有人在找工作。招聘看上去应该是和衣食住行一样存在“刚需”的生意，但这个行业第一梯队的数据，好像并没有表现出招聘行业应有的热度。
记者近日接触到的伯马遇创始人房志勇说：“企业想要高效率招聘到合适的人，利用互联网的快捷性和猎头的精准性，不失为一个解决方案。一方面，能够利用互联网海量信息找寻更多人群，另一方面，实现精准匹配人才。而要同时兼顾这两点，或许需要对现有招聘形态进行变革，”抱着这样的初衷，房志勇创办了伯马遇。
伯马遇利用闲置简历有偿推荐模式，聚集了海量拥有闲置简历的用户，通过大数据及专业猎头高效服务实现快速准确的推荐。因此招聘效率、稳定度比传统猎头公司高不少。而推荐简历者也能因此轻松获得回报，甚至在伯马遇让出相当大部分利益给推荐简历用户的前提下，收取的职位佣金依然可以低于传统猎头公司。
在这个模式下，伯马遇提供真实可靠的招聘职位，所有用户可以根据职位要求上传简历推荐候选人，无需任何其他操作。只要候选人符合推荐要求，就可获得上百元赏金。其后候选人的跟进将由伯马遇顾问接管，当候选人成功入职，推荐简历的用户还可收获数千至数万元的现金奖励。据了解，最近3个月平均每位产生推荐用户的月收益接近千元。
对于伯马遇的定位，房志勇这样解释，你可以认为它是一家创新型的猎头公司，首先是利用共享经济的平台、大数据的技术，来提高招聘的效率。用户在这个平台上可以看到很多的职位，我们悬赏这些职位，让很多伯乐去做一些推荐，如果推荐候选人推荐成功任职之后，他就可以获取一些佣金。而后台内部会做一些大数据的事情，比如说如何解决人才匹配的问题，一个企业的职位过来之后，伯马遇迅速地匹配到市场上优质的候选人，直至完成推荐。
对企业而言，企业在迅速发展的时候，是急需人才的，传统的一个猎头公司招聘人才所花费的时间周期大概是两周甚至更长时间，而伯马遇只需要1-2天就能招到与职业所匹配的人才。其次，招聘是一个服务行业，需要优质的顾问来保证服务的品质，伯马遇能在一定程度上提高受选人才和匹配人才的效率，通过大数据来解决匹配效率。
在房志勇看来，伯马遇可以看作是“招聘届的滴滴”，让很多社会猎头和社会的职场人员做推荐，比如说从企业里拿到一个职位挂在平台上，再推送给售后猎头或职场人士，让他们做推荐，经过后台智能识别后，如果通过推荐者将会获取到一部分佣金。有时候拿到一个紧急职位，伯马遇就会通过倒计时悬赏模式吸引到更多推荐者，从而促进整个招聘环节的工作。
对于竞品，房志勇坦言：“在市场上与伯马遇形态比较类似的，例如HR家，专门做简历交换的平台，而伯马遇是一个职位推荐的平台，基于大数据的技术来提升平台效率，伯马遇的本质是一家创新型的猎头公司，HR家是一个平台，两者之间就形态而言还是有很大的区别。伯马遇的竞品反而是产品的猎头公司，相比传统的猎头公司，伯马遇的优势在于擅长用平台和大数据来引导这个行业。
就盈利方式而言，目前主要是为企业招聘获取佣金，比如企业通过伯马遇招到候选人，企业就会付一部分佣金。
融资方面，伯马遇去年完成了将近500万的天使轮融资，目前正在积极准备引入下一轮融资。
【猎云网（微信：ilieyun）成都】5月24日报道（文/张淑英）
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招聘效率
简历筛选是难题？初创公司 Riminder用机器学习提高招聘效率
对于应聘者们而言，投递简历的时间也是一门玄学，不过对于 HR 们来说，何时收到简历并不重要，如何在海量的简历中挑选出最优秀且最符合要求的那一个才是最难的。数据显示，HR 一年平均要浪费掉 21 个工作日去外网筛选简历，一年要扔掉 67500 份简历，阅读这些简历要消耗掉一个 HR 每年 42 个工作日。除此之外，入职 Offer 以及试用期的转化率都只有 50 % 。
Riminder 是一家法国初创公司，成立于 2016 年，帮助 HR 们更高效地处理简历、并且更加精准地找到合适的候选人。
简单来说，当企业对特定职位进行招聘时，Riminder 会帮助企业做两件事情。首先是在数据库中对对同类职位的其他人员简历进行分析，从而对正在招聘中的这一职位对应聘人员的素质进行“划线”，其次，在简历收集完成后，系统会对文本进行分析通过运用计算机视觉和自然语言技术对简历进行文本分析，并结合前期的标准进行横向比照，最终对候选人根据职位匹配度、应聘者素质等要素进行综合排序。
因此，Riminder 能够帮助 HR 跳脱出单一岗位的限制，从更宏观的角度理解岗位的招聘需求所在，毕竟企业文化、行业趋势等都在的考虑之中了。
不过，Riminder 的最终目的可不止“排名”那么简单，Riminder 的创始人 Mouhidine Seiv 介绍道，在前期的比照实验中，系统除了能够更快速地给出候选人名单外，当 HR 看到系统这些名单时也发现，的确有一些优秀的应聘者是没有被他们注意到的，在系统的帮助下，他们感兴趣的应聘者增加了 3 倍。Seiv 认为，之所以出现这一的差异，原因在于招聘人员“没有正确地使用关键字”，而这也是 Riminder 的文本分析的意义所在。
除了帮助 HR 提高工作效率外， Riminder 也会帮助应聘者及时关注到，即当系统认为应聘者更加适合另外一个岗位时，候选者们的简历也会被自动推送到新的岗位。
据了解，Riminder 已经和 Uber、Blablacar 等进行合作，作为服务平台，Rimminder 会为企业的后台简历系统提供 API 接口。
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