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基于云端的人力资源系统将会越来越好
文/Sarah Fister Gale
现如今，大量公司将其核心系统接入云端，人力资源部门也不例外。
云端的灵活性意味着技术团队可以快速无缝地提供新功能和交互。基于云的人力资源系统也意味着供应商可以更快地实现新的迭代，并且减少麻烦。
普华永道亚特兰大首席人力资源技术负责人Dan Staley表示，这对客户来说是个好消息。“供应商过去常常每隔一到两年推出一次升级，现在它们每季都推出一次。”这为用户提供便利，用户可以即刻访问最新功能，并允许供应商增加其功能。
这使他们能够加快路线图的时间表，并使大型供应商更容易获得同类最佳小公司，并将它们集成到其工具套件中。“我们希望看到供应商能够更快地加强产品能力”他预测道。这包括嵌入更多社交和协作功能以及添加新报告和仪表板。它还允许他们整合多个来源的数据，以支持劳动力分析——这是生成实际业务价值的地方。
人力资源管理系统供应商长期以来一直承诺进行预测分析，没有太大的进展。德勤咨询有限责任公司Bersin解决方案提供商研究副总裁Christa Manning说，这可能很快就会改变。“大多数平台正在试验机器学习，以从他们拥有的大量员工数据中获得有意义的见解。”
大数据的重要一年
虽然真正的劳动力管理预测分析仍然是一个梦想，但包括Workday，Visier，Vista，IBM Watson和SAP Successfactors在内的多家供应商现在都提供了一些数据分析功能。这些工具有望提供一系列见解，例如公司是否满足多元化目标，面临周转风险，以及培训职业发展建议。
大部分供应商正在利用存储在公共云中的庞大数据库来磨练系统。公共云拥有大量的劳动力数据，这对于创建有用的算法至关重要，而算法又是计算机用来分析数据的一组规则。“需要对大型数据集进行算法训练，以了解哪些信息是相关的，”Manning指出。“他们从每次交流中学习，并随着时间的推移变得更好。”
Staley预测，由于这些算法能够利用更多数据集，因此能够提供更有针对性的见解。例如，想象一个单一的系统可以查看员工的加班日志表，旅行支出和他们的LinkedIn行为，以确定哪些过度工作的员工最有可能退出——然后提供人力资源建议，告诉他们可以做些什么来让他们留下来。“使用预测分析有很多可能性，以确保你的最佳人才不会离开，”他说。
加利福尼亚州普莱森顿市Workday HCM产品副总裁Cristina Goldt表示，人力资源管理系统中的分析工具也将在管理工作人员方面发挥作用，它可以查看有关所有类型的工人和项目的数据，帮助公司更好地分析何时何地雇用承包商与全职员工，选择谁以及如何支付他们。“他们可以将技能与不同的角色相匹配，并使他们的招聘系统更有效率，”她说。
包括Workday在内的一些供应商也为客户提供了将他们的数据洞察与行业标准进行比较的能力，以了解他们的立场。“这使得他们可以与同行进行比较，”Goldt说。
我们准备好了吗？
所有这些场景都很诱人，尽管这些时候商业领袖仍然可以通过粗略地浏览分析仪表板来预测员工趋势，Goldt表示，与推出并准备使用的其他软件不同，机器学习需要时间和培训，并且需要使用相关数据访问链接数据库。“它被称为机器学习是有原因的。”
客户对于如何在自己的组织中应用分析仍然有些不确定。Manning说，部分原因在于缺乏有意义的案例研究。“每个供应商都在谈论人力资源的机器学习，但目前还没有很多例子。”
对于那些听过供应商吹捧劳动力分析强大“魔法”的pitches的公司，她敦促他们“要求实时客户参考”和现实世界的例子来证明其他公司正在做什么，他们是如何做到的以及他们看到了什么结果。“培训算法需要与了解技术的供应商建立强有力的合作伙伴关系，以及如何提供可操作的信息，”她说。这种转变需要时间，因此选择一个值得信赖的供应商非常重要。
以上为AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：Sector Report: Cloud-Based HR Systems Make Everything Better
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Greenhouse与IBM达成合作，宣布集成AI招聘工具
文/KYLE WIGGERS
找到合适的求职者并不容易。根据CareerBuilder的一项调查显示，大约42％的雇主担心他们无法找到所需的人才，而72.8 ％的雇主表示他们正在努力寻找相关的候选人。但人工智能（AI）可以提供帮助，或者说是Greenhouse Software可以——一家总部位于纽约的B2B人才收购创业公司。
据外媒9月17日报道，Greenhouse宣布与IBM合作，将Watson Talent和Greenhouse的客户服务整合在一起。
（It today announced a partnership with IBM that’ll customers of both Watson Talent and Greenhouse integrate the two services.）
Greenhouse首席执行官Daniel Chait说：“Greenhouse得知那些有大量招聘需求的公司已经取得成功。” “我们与IBM Watson的合作和直接集成标志着我们解决方案中的一项重要创新——使客户能够扩展他们的团队，同时也为其提供出色的候选体验。”
新的和现有的Greenhouse客户，包括Warby Parker，Airbnb和Cisco Meraki等2,600多家公司，将不受限制地访问IBM Watson 候选助手，这是一套AI工具，可以基于求职者的个性，技能和兴趣将工作与候选人匹配（反之亦然）。当然，这也是Greenhouse现有仪表板的补充，它允许公司收集各种渠道的数据（例如员工是否通过LinkedIn或GlassDoor提交了工作样本）并生成候选“记分卡”以帮助面试官对申请进行分类。
在候选助手功能中，有一个聊天机器人直接与职业页面集成，并回答有关申请流程的基本问题，以及Watson Rank，一个自然语言处理和预测平台，将简历与适用的工作相匹配。
根据IBM的说法，候选助手平均将应用程序转换率提高三倍并减少候选人弃权，其用户获得面对面访谈的可能性增加64％。
“Greenhouse的客户正在高速增长，需要以更加个性化的方式吸引高质量的求职者，”IBM Watson人才与协作解决方案总经理Bob Schultz在一份声明中表示。“合作伙伴，我们正在帮助Greenhouse及其客户提供卓越的候选体验，并在AI的帮助下快速指导求职者找到合适的位置。”
Greenhouse和IBM并不是唯一的将人工智能应用于招聘问题的公司。Hiretual 最近为其自动候选采购技术筹集了500万美元。 Vervoe 在8月推出了一个人工智能平台，用于评估申请人的在职技能，并自动推荐最佳射手来招聘经理。今年夏初，市场在职ZipRecruiter首次推出了候选校准，该校准让雇主对潜在的工作匹配进行评级，以便在其数据库中找到类似的候选者。
但至少到目前为止，Greenhouse的策略足以赢得像Riverwood Capital这样的投资者，后者在7月参与了5000万美元的融资。自2012年以来，这家初创公司共筹集了1.1亿美元。
在筹款公告发布时，Greenhouse公司首席执行官Chait表示，该公司将利用新资本来扩展其多元化和包容性功能，该功能可以组织人口统计数据，并建议用户在撰写招聘信息、进行访谈和举荐时可以更公平地行事。
注：以上内容由AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：Greenhouse integrates IBM Watson Talent’s AI-powered recruitment features
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iPIN获B轮融资，从教育场景切入，要做中国的IBM Watson
记者独家获悉，人工智能公司iPIN已于2017年5月份获得数千万元的B轮融资，投资方为天奇创投，目前已进行3轮融资，累计9000多万元。
上次报道iPIN是在2016年7月，一年来，公司又有了新的动态。iPIN CEO杨洋将公司现在的业务分为三块：辅助个人成长，服务企业，以及技术开放平台。
个人端
iPIN做的最久的产品是“完美志愿”，该产品主要面向高三考生，通过分析全国2000多所院校、1200个专业、4000万学生的数据，并利用机器学习、自然语言处理、复杂数据分析、大规模运算、可视化、数据应用等办法，最后为考生报志愿提供决策依据。销售上，完美志愿已经可以通过网站直销做到每年几千万的收入，累计服务了数千万学生，其中今年直接服务300万人，调用接口间接服务1000万人。
而近几年国家在进行高考改革，从此前的文理分科变为学生在高一开始就自选3门专业课，这就意味着生涯规划需要前置，针对此，iPIN把完美志愿向前延伸，学生到高一时先做测评，定好职业，继而选出对应专业，然后再根据选课组合的利弊进行目标制定。到高二时，学生会有第二次选择机会，根据考试成绩等复核调整。高三再验证循环。
这样一来，生涯规划功能可以通过学校／企业采购，也可以C端自行购买（个人版588元／年）。例如，深圳中学就采购了iPIN的生涯规划功能。杨洋告知，之后还会推出大学版的择业规划。
企业端
在企业端，根据不同的应用场景，iPIN提供的产品也不同，正如IBM Watson一样。
最先做的是招聘，iPIN推出的haoHR，就是服务于企业HR，帮助其找到合适的候选人。通过iPIN目前接入的第三方简历接口，HR只需输入其招聘需求，不必考虑关键词是否合适，haoHR便会匹配相应的候选人。据悉，目前已累计1000多企业在用。
剩下的应用多是行业解决方案。例如，教改之后，新东方也根据政策做培训调整，用iPIN给学生提供一个培训前的咨询服务，通过分析技术，帮其解决选课等问题。再比如，随着智慧城市的建设，iPIN给深圳司法局提供技术支持，类似此前报道的“法律谷”在做的事情，同时iPIN还提供工具帮司法局管理律师协会。
技术端
开放平台，则在做技术输出。iPIN把各功能打包成独立模块放于平台，像简历解析、人才分析等，企业若有需求可通过API接口的形式自行调用。
背后的认知智能
人工智能的发展分为三阶段：第一阶段是计算智能，就是智能处理大量数据；第二阶段是感知智能，像图像识别、语音识别等各种识别类技术就是典型应用；第三阶段是认知智能。“而目前的人工智能就卡在第三阶段”，杨洋如是说。
认知智能的核心是像人一样进行理解与分析。例如，“天气好不好”这种是通过传统语义理解可以识别的，但像“华为”就属于高度抽象的词，属于社会经济体系很重要的一部分，不可以只停留在表面，而需要结合社会常识理解，这过程就需要不断的建模和全量化的社会图谱。
杨洋举了一个形象的例子，人在3-5岁时便可以建立语言体系，对身边的事物有认知，5-30岁不管是学习、还是工作阶段都是在提升对社会的理解。这也是人工智能的瓶颈所在，必须先理解大量商业的事情，然后再对于新常识的出现，进行细分领域的学习。
在这其中，iPIN的壁垒，就是社会经济图谱的搭建，以及对商业的理解。即分析人、企业之间的关联关系，如何把人和社会精准匹配。
谈及未来，杨洋认为人工智能更多是巨头的生意，要想做好，必须差异化攻垂直领域，而教育就是块大蛋糕，拥有百亿的市场规模。融资之后，iPIN将继续投入研发，打磨产品。据了解，iPIN团队目前有100多人，研发占比80%。
来源：36氪 ，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5088298.html
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