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美国首次对AI招聘歧视罚款：EEOC与iTutorGroup的法律战及其对人力资源管理的影响美国平等就业机会委员会（EEOC）与iTutorGroup之间的法律战已成为人力资源技术界的焦点。这一事件不仅是法律上的里程碑，还为人力资源专业人员提供了关于如何在招聘过程中合理使用AI和算法工具的重要教训。特别注意的是这个案件是美国首次针对AI驱动的招聘工具达成的和解，可能成为涉及HR Tech工具的许多诉讼的先驱。特别注意的是这是一家中资公司，算是中美合作创造一个历史~~ 案件的来龙去脉 iTutorGroup每年在美国聘请数千名导师，在家中或其他远程地点提供在线辅导。根据平等就业机会委员会的诉讼，2020 年，iTutorGroup 对其导师招聘申请软件进行了编程，自动拒绝 55 岁或以上的女性申请人和 60 岁或以上的男性申请人。iTutorGroup 以年龄为由拒绝了 200 多名美国合格申请者。EEOC随后于2022年5月起诉该公司，指控其违反了年龄歧视就业法（ADEA）。2023年8月9日，双方达成和解，iTutorGroup同意支付365,000美元赔偿。值得注意的是，这是美国首次针对AI驱动招聘工具达成的和解。尽管此前已宣布将于2023年10月举行和解会议，但EEOC现已提前解决了此案。此类行为违反了《就业年龄歧视法》(ADEA)，该法禁止雇主基于年龄进行歧视。在双方无法达成预先协议后，平等就业机会委员会向美国纽约东区地方法院提起诉讼（平等就业机会委员会诉 iTutorGroup, Inc. 等人，民事诉讼号 1:22-cv-02565）。通过平等就业机会委员会的调解程序解决诉讼。 EEOC的立场：雇主要负责 EEOC主席Charlotte A. Burrows表示：“年龄歧视是不公正和非法的。即使技术自动化了歧视，雇主仍然要负责。”她强调。该机构最近还推出了人工智能和算法公平倡议，确保招聘和其他就业决策中使用的软件、人工智能、机器学习和其他新兴技术符合EEOC执行的联邦民权法。对企业招聘的影响这一事件突显了AI和算法工具在招聘过程中可能带来的风险。公司必须对其使用的技术负责，并确保其符合反歧视法律。此外，这一事件提醒所有组织，技术不是中立的，必须谨慎使用。法律责任：公司不能仅依赖AI和算法工具进行招聘决策，而忽略可能的歧视影响。这一事件强调了公司必须对其使用的技术负责，并确保其符合反歧视法律。技术的双刃剑：虽然AI和算法可以提高效率和准确性，但如果不当使用，也可能导致不公平和歧视。这一事件提醒所有组织，技术不是中立的，必须谨慎使用。紧迫性：这一罚款（和解）强调了组织必须迅速采取行动，确保其招聘和其他业务流程符合法律和道德规范。对于那些尚未认真对待AI在工作场所的影响的人来说，现在是时候认真对待这个问题了。未来展望：随着AI和算法工具在招聘和人力资源管理中的应用越来越广泛，我们可以预见未来将有更多的法规和指导方针出台，以确保这些工具的公平和透明使用。总的来说，这一事件是一个警钟，提醒所有使用AI和算法工具的组织，必须在实施这些先进技术的同时，确保其符合法律和道德规范。这需要全面的风险评估、持续的监控和透明的报告，以确保技术不仅提高效率，还促进公平和包容。 AI对人力资源管理工作的注意事项合规性：确保AI和算法工具符合所有适用的法律和法规，包括反歧视法。透明度：清楚解释AI和算法是如何工作的，以及如何影响招聘决策。持续监控：定期评估工具的性能，确保其不会导致不公平或歧视。给广大HR的建议了解法规：了解与AI和算法工具相关的法律和法规，确保合规。合理选择和使用工具：选择经过验证的工具，并确保其用于增强而非替代人类决策。培训和教育：确保HR团队了解如何合理使用这些工具，并了解可能的风险和挑战。倡导道德使用：推动组织内部对AI和算法工具的道德使用，确保公平和透明。我们警示 EEOC与iTutorGroup的案件是一个重要的警示，提醒所有使用AI和算法工具的组织，必须在实施这些先进技术的同时，确保其符合法律和道德规范。人力资源专业人员必须采取积极措施，确保他们的招聘流程既高效又公平，以免陷入法律纠纷。以下是我们基于AI道德伦理在人力资源管理中的一些关键注意事项提供给大家供参考！ 1. 非歧视 AI和算法工具必须设计和实施以确保不会导致任何形式的歧视。这包括基于年龄、性别、种族、宗教或其他受保护特征的歧视。组织应定期审查和测试其工具，以确保它们不会有意或无意地产生歧视效果。 2. 透明度和可解释性 AI决策过程应该是透明和可解释的。员工和应聘者有权知道决策是如何做出的，特别是当这些决策可能对他们的职业生涯产生重大影响时。这要求算法的设计者和使用者能够解释其工作原理，以及如何得出特定的结论。 3. 数据隐私人力资源管理中使用的AI工具通常涉及大量敏感个人数据。组织必须确保这些数据的隐私和安全，并且只用于合法和透明的目的。这可能涉及确保适当的数据访问控制和加密，以及遵循所有适用的数据保护法规。 4. 公平和包容性 AI工具应该促进公平和包容性，而不是阻碍它们。这可能涉及确保工具不会无意中惩罚某些群体，或者不会加剧现有的不平等。例如，如果一个招聘算法主要依赖过去的招聘数据，它可能会无意中复制过去的偏见和不公平做法。 5. 持续监督和审查 AI和算法工具不应该是“设置并忘记”的。相反，它们应该是持续监督和审查的对象，以确保它们始终按照道德和合法的方式运作。这可能涉及定期的内部审查，以及可能的第三方道德和合规性审查。 6. 真人干预最后，重要的是要认识到AI工具应该是人类决策过程的辅助工具，而不是替代品。应始终有机会进行人类审查和干预，特别是当涉及重大人事决策时。总结 AI在人力资源管理中提供了巨大的机会，但也带来了一些重要的道德和伦理挑战。通过认真考虑这些问题，并采取适当的预防措施，组织可以确保他们的AI工具既强大又负责任。这不仅有助于避免法律风险，还有助于建立员工和公众对组织使用这些先进技术的信任和信心。来源：DHRmap

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2023年08月11日
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招非全日制员工降低用人成本，这3大风险HR都了解吗？很多企业因为受所属行业特点影响，会存在明显的业务淡旺季，这给企业用工带来很大困难。为平衡淡旺季两种状态下的人力成本，多数企业都选择采用非全日制用工形式，来帮助企业平稳度过业务期。科普一下：常见的非全日制用工包括实习、兼职和退休返聘。比如618期间，长沙一家电商公司就增加了十几位兼职客服分担原有客服工作量；杭州某快递网点也急招兼职分拣员、送货员来应对疯涨的快递单量。当然，不仅仅是电商、物流行业会采用大量非全日制员工，很多企业也会根据业务需要，来增加非全员工数量。那么非全日制用工到底有什么特点、优势？我们HR又要注意哪些用工风险？非全日制用工优势按照《劳动合同法》第六十八条的规定，非全日制用工是以小时计酬为主，劳动者在同一用人单位一般平均每日工作时间不超过四小时，每周工作时间累计不超过二十四小时的用工形式。企业招聘非全日制员工，好处显而易见： 1、非全日制用工可以不签订劳动合同，这对用人单位就很方便，可以口头约定劳动报酬等事项，也不存在双倍工资的问题。 2、非全日制用工不需要缴纳社会保险费。按照原劳动和社会保障部《关于非全日制用工若干问题的意见》的规定，用人单位不需要为非全日制用工的劳动者参加基本养老保险、基本医疗保险、生育保险和失业保险，而只需要为员工参加工伤保险，且工伤保险费率非常低。 3、非全日制用工可以随时终止用工，不需要支付经济补偿金。因为不存在劳动关系，采用非全日制员工的企业可以根据业务需要，灵活调整用工人数。那么，非全日制用工有这么多“好处”，企业在采取这类用工形式时，又有什么需要注意呢？非全日制用工注意要点 1. 非全日制员工工伤风险虽然企业可以给非全日制员工单独购买工伤保险，但这类员工一旦发生工伤，用人单位还是要承担工伤保险基金理赔范围之外的费用，而且繁琐的工伤认定、理赔流程也会让企业HR感到头疼，不知如何处理。针对这个问题，企业可以和51社保合作，将非全日制员工岗位外包给51社保，51社保提供的岗位外包服务都会赠送雇主责任险，有效把控企业非全日制用工风险。一旦兼职员工发生工伤，51社保可通过雇主责任险为企业申请工伤理赔，降低企业工伤处理难度和成本支出。 2. 非全日制用工工时把控风险需要注意，非全日制用工一般每天工作不超过四个小时，一周不超过二十四个小时，如果长期超过工作时间，那么就会影响到非全日制用工的法律认定。比如每天的工作时间都超过四小时，八小时上班制之类的那就不是“非全日制用工”，而是“全日制用工”。这种情况对企业而言，极为不利，因为员工可能要求企业支付： ①未签订书面劳动合同的双倍工资差额因为非全日制员工是不必签订书面劳动合同，只用签订口头协议，因此若不小心被认定为全日制的话，单位将因未签书面合同被判支付双倍工资差额。 ②未购买社会保险的赔偿责任一旦被认定为全日制，缴纳五险是单位的义务，单位除了要补缴五险外，还要承担医疗报销、生育津贴等本应由社保基金支付的费用。 ③经济补偿金或者赔偿金一旦员工被认定为全日制，单位想和员工解除劳动关系，要么支付经济补偿金，要么就面临违法解除支付赔偿金的风险。当然，如果企业同51社保合作，采用51社保的非全日制工作员工岗位外包方案，员工是同第三方公司签订劳动或劳务合同，与实际用人单位之间不存在劳动关系，形成劳动主体隔离，可以避免企业直接发生劳动争议。 3. 非全日制用工的发薪报税风险按照法律规定，非全日制员工工资支付周期最长不超过十五日，也就是说，每半个月要向员工支付一次工资。而且公司需要对非全日制员工工资个税进行预扣预缴，如果兼职人员与企业之间存在雇佣关系的需要按照工资薪金计征个税，没有则按照劳务报酬计征个税。相应政策链接：根据《国家税务总局关于印发〈征收个人所得税若干问题的规定〉的通知》(国税发〔1994〕89号)第十九条规定：“工资、薪金所得是属于非独立个人劳务活动，即在机关、团体、学校、部队、企事业单位及其他组织中任职、受雇而得到的报酬；劳务报酬所得则是个人独立从事各种技艺、提供各项劳务取得的报酬。两者的主要区别在于，前者存在雇佣与被雇佣关系，后者则不存在这种关系。” 如果企业没有按照规定的发薪周期、报税方式给非全日制员工发薪报税，那么也会面临相应的劳动纠纷、税务风险。 51社保提供的非全日制工作员工岗位外包方案，企业仅需登录101HR SaaS服务平台，提交需求服务单，51社保工作人员就能高效、及时地为企业解决员工发薪报税难题，降低企业非全日制用工的发薪报税风险。（通过SaaS服务平台线上处理外包员工薪资发放）除了帮助企业解决非全日制用工难题，51社保也能提供针对全日制员工的岗位外包服务：

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2021年06月22日
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DocuSign 花费1.88亿美元完成对人工智能公司Seal软件的收购电子签名解决方案公司DocuSign（纳斯达克股票代码：DOCU）完成了此前宣布的对合同分析和人工智能（AI）技术提供商Seal Software的收购。交易金额为1.88亿美元（现金）。通过此次收购，DocuSign可以将Seal的技术和价值主张整合到其协议云中，从而为寻求为其业务准备、签署、执行和管理协议的公司提供价值。 Seal软件公司提供企业合同分析解决方案，利用机器学习和自然语言处理技术，使企业能够在其网络和存储库中查找和组织合同，并快速了解合同中隐藏的风险和机会。 DocuSign为企业提供了一个平台和工具来连接和自动化他们如何准备、签署、执行和管理协议。作为DocuSign协议云的一部分，该公司提供了eSignature，这是一种先进的工具，几乎可以在任何设备上随时随地进行电子签名。目前，超过180个国家的50万客户和数亿用户使用DocuSign。 Docusign目前市值189.57亿美元，股价103.52美元。由智能AI翻译完成，供参考官方新闻如下：今天是一个激动人心的日子，因为我们完成了对Seal Software的收购，这是AI驱动的合同分析领域的先驱者。 DocuSign自2018年以来一直在转售Seal的旗舰产品DocuSign Intelligent Insights。它允许您通过法律和商业概念（而不仅仅是通过关键词）快速搜索大量协议集合；自动提取和并列比较关键条款和条款；快速识别风险和机会领域；获得可操作的洞察力，帮助解决法律和业务挑战。例如，一家国际电信公司将客户协议的法律审查时间缩短了80%以上；一家全球金融服务的领导者自动分析了超过260万个合同数据点的供应商协议；一家全球航空供应商在短短5个工作日内就审查了25,000多份协议，作为企业重组的一部分。对于我们的客户来说，收购Seal让我们能够在现在和未来提供更多的AI和分析能力。除了继续销售、服务和增强智能洞察能力外。我们正在加速开发Seal的技术及其与其他协议云产品（如DocuSign CLM）的整合。我们正在为数据隐私、Brexit、LIBOR、LIBOR等需求提供更广泛的定制化AI模型，并对COVID-19相关风险如 "不可抗力 "条款等协议进行分析。通过Seal带来的人才注入，我们可以更广泛、更深入地服务于您的分析需求。我们正在推进我们的AI分析基础设施，这源于DocuSign在2017年从机器学习初创公司Appuri收购的技术。这些活动与我们的战略一致，即提供一整套自动化协议流程的综合技术，用AI实现智能化。我们最初是在今年2月底宣布收购Seal的。在交易完成之际，我们要感谢Seal是我们的好伙伴，并正式欢迎Seal的员工成为我们的同事! 让 "AI遇见协议 "的下一个篇章，从现在开始。 Today is an exciting day as we close our acquisition of Seal Software, a pioneer in AI-driven contract analytics. DocuSign has been reselling Seal’s flagship product as DocuSign Intelligent Insights since 2018. It allows you to rapidly search large collections of agreements by legal and business concepts (rather than just by keywords); automatically extract and compare critical clauses and terms side-by-side; quickly identify areas of risk and opportunity; and get actionable insights that help solve legal and business challenges. For example, an international telecom company reduced the legal review time on customer agreements by more than 80%, a global financial services leader automated the analysis of over 2.6M contractual data points for supplier agreements, and a global aviation supplier reviewed over 25,000 agreements in just five business days as part of a corporate restructuring. For our customers, the acquisition of Seal allows us to deliver more AI and analytics capabilities, both now and in the future. In addition to continuing to sell, service, and enhance Intelligent Insights: We are accelerating the development of Seal’s technology and its integration with other Agreement Cloud products, such as DocuSign CLM. We are providing a broader range of purpose-built AI models for needs like data privacy, Brexit, LIBOR, and analyzing agreements for COVID-19-related risks such as “force majeure” clauses. We can serve your analytics needs more broadly and deeply with the infusion of talent that Seal brings us. We are advancing our AI analytics infrastructure, which originated from DocuSign’s 2017 acquisition of technology from machine learning startup Appuri. These activities align to our strategy of providing a comprehensive suite of technologies for automating the agreement process, made smart with AI. We originally announced the Seal acquisition in late February this year. And as we pass the milestone of deal-close, we’d like to thank Seal for being a great partner, and officially welcome Seal employees as colleagues! Let the next chapter of “AI meets agreements” be written, starting now. ”

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2020年05月04日
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人力资源中的AI：潜力与风险并存最近我们听到很多关于人工智能(AI)和机器学习的事情。那么，在人力资源领域，什么是真实的，什么是炒作的?就像任何新事物一样，潜力是令人兴奋的，而风险却令人恐惧。让我们来探讨这两个方面，以了解人工智能在人力资源领域的现状。潜力人工智能的潜力在于帮助员工和管理者做出更快、更好、更客观的决策。如果一台计算机能够筛选简历、管理评估、应用预测绩效和/或离职率的算法，那么想象一下减少离职率和将那些糟糕的员工减至最少的可能性。这听起来很神奇，现在让我们来探索现实。风险你可能听说过亚马逊的人工智能招聘工具，它显示出对女性的偏见。这一失败在2018年秋季为公众所知。基本上，该机器学习平台分析了男性主导行业10年的简历数据，并“学会”对男性简历的奖励超过了女性简历。但是，人工智能在做决定时不应该比人类更客观吗？在Amazon失败发生之前，我预测HR中的机器学习和AI将会失败，然后才能成功。该预测基于以下内容：从分析的角度来看，机器学习有很大的局限性。例如，关联并不意味着因果关系。机器很难解释分析。预测人类行为非常困难。综上所述，这些原因解释了为什么机器会以一种有偏见的方式筛选申请人。我们知道某些领域是男性主导的。分析方法会发现这种虚假的关系，无法将调查结果（即应用上下文）解释为与招聘决定无关。因此，这一结果是可以预见的。这个例子说明了人力资源中人工智能的固有风险。这是否意味着我们应该不要使用？当然不是。仍然有有价值的应用程序。我们只需要了解风险并以明智的方式减轻风险。安全的地方 Taylor Vinters的合伙人Dominic Holmes说：“我认为，答案在于AI解决方案的最终用户与创造它们的人一起工作。机器比人类有可能做出更客观、一致的决策。它们可以更可靠、更准确，并且在需要时可以24/7全天候工作，而不会感到疲劳或分心。但是，它们并非万无一失，仍然可能需要人类干预和管理任何意想不到的结果。” 我同意多米尼克的建议。那是因为他建议人类克服分析对机器学习和AI的限制。让我们将此基本原理应用于行动计划。组织员工调查技术中的行动计划功能可以使用专家系统（不是机器学习）形式的AI来根据员工调查数据确定优先级并提供行动计划建议。在这种情况下，决策算法的组成部分是由人类（理想情况下是博士顾问）进行和解释的预测模型确定的。这一关键步骤使人类可以应用上下文并克服机器学习的某些分析限制。专家系统不像机器学习那样浮华，但是它使组织可以减轻前面概述的风险。有好处吗？基于AI的行动计划可通过告诉每个领导者确切的工作内容和处理方法来确保经理做出最佳决策。简而言之，该功能会使用经过验证的操作预先填充计划。这使决策变得尽可能容易，不会使分析瘫痪或期望所有管理人员都具有博士学位。该工具为他们完成了任务，因此他们可以花费时间和精力进行改进。这增加了常见的HR实践（例如员工敬业度调查）的影响，并安全地利用了AI的力量。 AI具有重大前景的其他人力资源活动如下：培训和开发应用程序，例如个性化学习或AI驱动的培训建议使管理应用程序受益，例如基于AI的自动化，可以简化计划管理、员工决策（例如，聊天机器人FAQ）和计划实施招聘诸如“ AI招聘者”之类的应用程序以自动安排面试，提供候选人反馈并回答候选人问题（例如，招聘者聊天机器人）。这些类型的应用程序可以通过自动化和改进的决策为HR功能带来价值。尽管这些示例本质上都不具有变革性，但它们确实提供了有意义的影响。当您或您的部门开始在人力资源活动中利用人工智能时，请先问自己以下问题：根据所做出的决定是否存在典型的人力资源法律风险（例如，不利影响、性别偏见）？如果是这样，如何在AI决策中减轻这些风险？管理者将如何使用这些信息，并且该应用程序会产生任何法律风险？例如，如果AI工具为单个员工提供了离职风险评分，这是否会影响经理如何对待他/她？可以容易地想象到，由于员工离职风险评分高，经理都不考虑升职或加薪。供应商对决策算法或过程的透明度如何？如果他们不提供详细信息或验证报告，则您将无法信任基本的决策流程，尤其是如果该决策涉及具有重大法律风险（例如，雇用、晋升）的决策。使用AI与不使用AI有何取舍？更准确地说，与潜在风险（例如来自有偏见的算法的法律风险）相比，组织获得了哪些收益（例如，更快的招聘决策）？作为一名人力资源从业者，这对你意味着什么?这是另一个值得怀疑的地方。事实是，从真正的机器学习和人工智能对我们的日常运作产生巨大影响开始，我们可能还需要几年的时间。我们应该对这项新技术及其潜力持开放态度，但在我们继续改进自己的领域时，我们也必须保持客观的怀疑态度，并提出棘手的问题。以上由AI翻译，仅供参考！作者：Shane Douthitt 来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/ai-in-hr/ai-in-hr-if-youre-not-skeptical-you-should-be/

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2020年01月02日
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用友薪福社：兼职人员盛行，企业如何降低薪酬结算风险？日前，全球职场社交平台领英联合全球知名人力资本管理咨询机构安翰威特联合发布的《2019人才流动与薪酬趋势报告》显示，目前我国各城市之间的人才竞争日益激烈，人才流动规模呈现出下降趋势，人才薪酬增长滞缓，企业在招聘中的态度变得更为谨慎。其实，关于企业全新的招聘态度，领英中国解决方案及服务负责人也给出了我们相应的解释。在它看来这种现象的背后是中国企业回归理性的表现。他们不再追逐资源，而是将注意力回归成本控制和市场流动趋势变化。如今，企业在人力资本方面的控制变得愈发重视，甚至不少企业已经开始采用了一种新型灵活的用工模式，从而实现降本增效的目的。其实根据领英年初的《全球人才趋势报告》中，我们也可以看出，如今以90后、00后为代表的年轻人更加追求个性自由，他们对于工作的选择也更倾向于那些灵活、时间可选择的兼职工作。而随着我国求职队伍的日趋年轻化，求职者在选择工作时也更趋向于相对灵活、时间自由的社会化用工，而这也从侧面促进了社会化用工这种新型人力资源配置模式的发展。那什么是社会化用工呢？社会化用工是灵活用工中，个人不与企业及其关联组织建立雇佣关系/劳务关系，组织与个人直接建立合作关系的模式。双方遵循“风险共担、利益共享”的原则，建立平等的业务承揽合作。如今，人力资源成本控制显然已经成为企业转型升级的重中之重。因此，很多企业也在探寻更加灵活的用工模式，而社会化用工便是很好的解决方式。比如说一家国内头部的房地产企业，因为地产业务全国落地，公司需雇佣大量的房产经纪人员。但是由于业务规模极速增长，反之慢速的雇佣方式成为了增长道路上的屏障，增长就需要招募人员，而招募大量人员随之而来的又是高昂的人力成本，反而回来反噬企业的经营利润，增长还是维持成为了企业不得不面对的难题。后来薪福社接触到该房产企业，将更加灵活轻量化的社会化用工注入到企业转型之中，为其进行了整体的用工咨询后，出具了社会化用工整体解决方案，变雇佣为合作，完美合规的解决了人员增长的问题。使得企业业绩大幅增长，直追业内前三。在企业发展和转型升级的道路上，或多或少都会出现一些问题。而用友薪福社作为社会化用工模式的倡导者和建议者，依托着先进的结算工具和自身的行业经验，也能帮助更多处于转型发展期的企业少走弯路，加快用工转型，实现指数增长。

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2019年12月20日

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VisierPeople®员工将分析带入美国最大的劳动力市场 Visier，人员分析和规划公司发布了VisierPeople®Workforce，这是一种分析解决方案，可为企业组织提供关于其每小时，合同和季节性员工的关键业务洞察。 VisierPeople®Workforce连接任何可用的劳动力数据源，为组织关于其每小时劳动力的最关键业务问题提供详细解答。这些见解使整个组织的领导者能够设计和实施能够获得最佳业务成果的正确劳动力计划。 “近60％的美国劳动力被认为是小时工资，超过8000万员工经验需要适当的分析和报告，” Visier首席执行官John Schwarz说。“了解员工留下或离开的倾向，衡量生产力和缺勤率，培训和发展投资，以及通过指尖进行预测分析来提高管理层管理员工队伍的效率，对于今天成功开展业务至关重要。” VisierPeople®Workforce为组织提供超过125个与缺勤，案例管理，加班，工人安全等相关的业务问题。团队可以利用这些预先构建的问题，使用数据过滤器对其进行优化，或者将它们作为起点来创建自己的自定义指标以适应其员工。随着Visier People®员工，领导者可以：有效管理加班：轻松跟踪和捕捉加班时间，发现模式以减少员工倦怠和不必要的加班费。发现旷工的驱动因素：发现什么是旷工，衡量成本，并采取必要的行动。创造更好的工作条件：通过快速识别问题所在地和主管以及其他使您的员工面临风险的因素，在安全风险发生之前将其作为目标。维护员工关系：监督各种员工案例，并在需要时深入了解历史，以优化员工关系。以上由AI翻译，仅供参考！作者：Mayuri Chaudhary 来源：https://www.hrtechnologist.com/news/hr-analytics/visier-people-workforce-to-bring-analytics-to-the-largest-labor-force-in-america/

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2019年09月19日