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当人工智能成为HR，会发生什么？
纳人网络：用人工智能打造终极招聘
李力（化名）是一家公司的HR，按他的话说，最近忙得人仰马翻，因为公司多个部门同时招人。面对用人部门的不断催促，他必须用最快的方式招到合适的人。
然而，每天收到300多封简历的他，一直为陷入简历的阅读、筛选，求职者的评估、预约等繁琐流程而苦恼。
随着人工智能的到来，李力的烦恼完全有更好的解决之道。
智能化招聘，到了商业化阶段
&从阅读简历到最后预约面试，整个流程都可以机器化，用人工智能解决。&试水人工智能招聘的姜海峰对《中外管理》这样说。
曾在大型软件书生集团担任总裁达10年的姜海峰，招聘过近千人，深感招聘繁琐。于是在2014年3月，他创建纳人网络，将人工智能与招聘领域结合，希望以此提升招聘效率，降低企业运营成本。
姜海峰认为，人工智能分为两种：
一种是综合智能，与人完全相同，今天会下围棋，明天会玩网游，可以做多种事情。然而，综合智能难度很大，目前主要是谷歌等公司在研发。
另一种人工智能，则是在垂直领域的应用，通道较窄，专攻一个领域，比如：纳人网络将招聘人工智能分成多个垂直应用，有的负责阅读简历，有的负责评估简历。这样的人工智能，难度相对较低，目前已到商业化阶段。
而从成立到现在，仅仅两年时间，纳人网络就已累积400万个人用户，1000家企业用户，而他们的客户包括微软、国美等知名企业。
然而，智能化招聘的应用效果，到底如何呢？
一个有力的印证就是，国内一家做P2P的平台，要招聘一名P2P框架工程师，通过纳人网络，短短两周就觅到了合适的人选，而实际上，纳人网络只向他们推荐了三个候选人。这样的效率和精准度，对传统招聘而言，显然是不可思议的。
解决&人岗精确匹配&的痛点
事实上，岗位和人才是否精确匹配，也是人力资源的一大痛点。
在过去担任总裁的10年间，姜海峰发现，有些候选人有着良好的既往工作背景，看似很适合企业，但入职后的工作表现，却不能令企业满意。而有些候选人在招聘时不起眼，入职后却能做得非常出色。
&&求职者与岗位之间的匹配，不仅关乎岗位既定的目标、求职者的能力，还包括求职者的兴趣，甚至是否有合适的上司与他搭配，而这些都是影响他能否发挥价值的因素。&姜海峰说。
由此，在招聘时，精准匹配就变得非常重要。而在传统的招聘过程中，招人是一个非标准化，非理性，而偏向于感性的工作。跟HR本身有很大的关系，如果HR的识人能力不错，可能会找到合适的人；但如果HR在招聘时情绪不佳，也有可能漏掉合适的人才。
人工智能，可以避免这样的问题。
纳人网络研发了多种通用模型，这些模型按照大岗位划分，而每个大岗位包含不同的职业，比如销售职业，技术职业等。为了使模型更加专业，纳人网络拜访了各个行业，上百位专家，根据他们的经验去实现模型的输出。
然而，即使职位相同，每家企业的人才需求都不一样。因而，纳人网络为每家企业提供了针对性的，符合企业需求的专用模型，而这个模型具有自学习的功能，企业用得越多，就越有针对性，推荐也就越精确。
由于每个人的工作经历不同，机器人还会对选定的候选人提出问题。如果候选人开发了一家网站，机器人会询问他使用何种开发平台，根据回答，再询问使用何种数据库，这些专业细节，机器人会逐渐深入地询问。如果他回答，擅长其他专业技能，机器人就会转问其他问题。如果他的工作经历出现了空档期，机器人甚至会追问空档期的原因。
&人工智能招聘，就是将人想要了解的信息，通过机器人的询问，然后将其抽象化，生成若干个千差万别的结果。&姜海峰总结道。
目前，纳人网络的推荐录用率能达到4∶1，招聘1个人才，只需推荐4个人即可。而推荐成功后，纳人网络将会收取比传统猎头公司更少的服务费。
结合大数据精准分析简历
精准推荐是双向的。对企业进行精准推荐，同样，对求职者也要实现精准推荐。
对求职者而言，往日要找到一份合适的工作，可能需要面试无数次，浪费大量的时间和精力。而机器人借由对岗位需求的精准模型以及对用人企业偏好的不断自我学习，再加上对求职者简历的精准分析，能减少这种浪费。
如何对求职者的简历进行精准分析呢？纳人网络采用的方法是，将人工智能与大数据结合。比如一个求职者此前的工作背景为一家不知名的公司，但对自己的简历进行包装，甚至有&注水&成分。然而，这在纳人网络面前，却无所遁形，因为它采集了将近2000万份的企业数据，用作背景调查支持。
举个简单的例子。求职者的简历里只要写上他有一年的时间，在华为担任某方面的工程师，这个求职者大概是何种层次的人才，适合什么工作，纳人网络的总模型就会自动输出分析结果。
除了对简历的分析，纳人网络还会对求职者进行在线测评，如专业技能、个性、价值观等，这些测评结果都会纳入对求职者的本人评估中。
因为精准的分析和精确的评估，既可以节约HR的时间，也可以减少求职者面试的频次，从而节约时间。姜海峰认为，求职者与其泛泛面试大量的企业，不如精准面试少量的适合自己的企业。
而纳人网络希望对求职者提供的服务则是，无须求职者投递简历，而是将匹配好的职位自动推送给他们。
&所有的一切尽量简单，最后没有人，全是机器人处理，这就是人工智能的好处。在招聘领域，这应该是最彻底的变革，也是终极的招聘模式。&姜海峰自信地说。而纳人网络的目标是，通过人工智能技术，使企业提高招聘效率，帮助企业在向精细化用人转型的过程中，用得更好更精。
管理点评：
人工智能是对人自身的研究，人类可以借此认识自己，更好地改变未来。但从目前阶段来看，人工智能在流程阶段和初级阶段能够替代人类，但在高级阶段还不能。将人工智能用于招聘，对大公司、成熟企业或者体系完善、岗位定位清晰、标准化的用人是有帮助的，但对小企业、综合能力要求高或者要求不规范的岗位只能粗略筛选，实用性还待提高，就像相亲一样，不可能是完美的。而人工智能只能将人才引到企业的门口，而不能引进门，企业自身的文化、激励机制等等，则是引进门口之后更重要的事情。
点评人：原小天鹅集团副总裁、现任中国市场学会副会长 徐源
责任编辑：朱丽
来源：《中外管理》
　　　　　
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总期号： 5
出版日期：5月1日
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北京市公安局海淀分局备案号：来源：互联网 更新时间： 10:13:25 责任编辑：鲁晓倩字体：
　　当我们拖着重重的身影从旧历新年的节日氛围中抽身时，当地时间2月4日，2017AAAI大会已在美国旧金山盛大启幕。据了解，会议举办的目的是促进人工智能研究，为人工智能研究人员、从业人员、科学家及附属学科工程师提供深入交流的机会。据媒体披露，出现在会议现场的大半都是华人面孔。AAAI大会现任执行委员杨强教授在沙龙上进行开篇分享，称2021年AAAI大会将有可能走出北美、走向亚洲甚至来到中国，&AAAI在国际上将会迈出非常大的步子&。
　　近些年，人工智能已然成为世界各国追赶的科技浪潮，而中国在人工智能领域取得的累累硕果也让世界刮目相看。&中国领导人正在越来越多地思考如何确保自己在下一波科技浪潮中具备竞争力，&美国对外关系委员会新兴技术和国家安全问题专家Adam Segal说。美国白宫也曾在去年发布的《为未来人工智能做好准备》报告中多次提到，要应对来自中国的竞争，确保美国在人工智能领域的科技领先优势。
　　中国在人工智能领域的发展势如破竹，专注人工智能研究的科技公司也竞相出现，成立于2014年的Linkface就是其中一家。相比大多数倾向于为安防行业提供服务的人工智能公司，Linkface更专注于金融领域，通过人工智能技术为金融客户提供在线身份验证、大数据反欺诈及征信风控等多场景金融安全解决方案，打造星级安全服务。
　　&Linkface是一家技术服务提供者，通过提供专业的技术服务帮助金融客户解决最为核心的安全问题。与全球金融伙伴携手打造工业4.0时代下的金融安全行业范本，成就金融星级安全，在我看来这是一件很酷的事情。&Linkface CEO黄硕用&酷&来定义公司的发展定位。
　　Linkface十分重视技术原创性，创始团队脱胎于香港中文大学多媒体实验室，拥有10多年的深度学习研究积累。在深度学习最早应用于计算机视觉研究中的两年间，全球范围内共有29篇深度学习论文在三大计算机视觉顶级会议上发表，其中14篇由Linkface团队署名发表。在人工智能技术走出实验室的过程中，Linkface可谓&知其然，知其所以然&。
　　作为一家专注原创技术的创新型科技公司，Linkface成功汇聚了来自斯坦福大学、香港中文大学、清华大学等学术界顶尖人才和来自谷歌、微软、百度、联想等产业界领军人物，合力打造领先全球的原创技术，助力Linkface领跑人工智能行业。
　　此外，Linkface自主研发了基于GPU超算集群的DLAAS(Deep Learning as a Service)云服务平台，GPU连接数超过百度超级计算机Minwa，高超的运算能力和数据分析能力为算法演进升级提供了强有力的技术支撑。
　　&Linkface在人才储备、计算能力和算法演进上有自身的壁垒优势。因此，聚焦在准入门槛极高的金融行业，选择以金融安全为&靶心&，对Linkface而言是一种有的放矢。&黄硕对Linkface的自身优势胸有成竹。
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京ICP备号-1 京公网安备02号114网址导航比AlphaGo更强大 人工智能开启人力资源新时代
　　中新网杭州10月20日电 (方)今年3月，全球瞩目的人机围棋对弈，人工智能系统AlphaGo对战世界围棋冠军李世石最终获胜，为人工智能做了一次全球性的科普。大数据时代开启了人工智能，越来越多的“吃、玩、住、行”正消无声息地被智能化所取代。　　10月20日，在2016中国(浙江)人力资源服务博览上各大展位上流露出的趋势显示，人力资源行业也正搭乘这列快车，开始行业的颠覆性改变。　　“不是在招人，就是在招人的路上！”在浙江杭州一家中型企业任HR的汤丽丽总这样调侃自己，她最害怕的就是每年岁末年初的离职高峰。“不得不面对招聘效率低这个问题，每招聘一个人，公司都要花费巨大的时间和人力成本，人力资源部门的压力非常大。”汤丽丽如是说。　　“传统的人力资源招聘渠道庞杂，获取人才被动，HR消耗大量精力进行人才搜寻、甄选，速度慢，成效差，对于员工的技能培养及员工绩效管理也相对薄弱。”FESCOAdecco董事马西亚告诉记者，这是当下中国大多数企业正在面临的“招聘痛点”。　　一方面是企业对人才的迫切需求，另一方面，面对人才流动的大潮，传统的网络招聘却始终无法提升的招聘效率。如何让中国8亿求职者与3-4千万的企业有效对接？　　“通过对人力资源大数据相关技术的运用，可实现人力资源智能化的目标，通过人力资源大数据贯穿‘选用育留’这条人力资源产业链的全流程，从而为人力资源从业者提供以数据为支撑的决策机制，使人力资源实现智能化。”作为曾亲任手机淘宝首席产品架构师的杨仁斌表示，人力资源与人工智完美结合必然是大势所趋。　　记者了解到，基于大数据，人工智能通过自主学习一个职位数百万人才的职业路径，可以自动分析出一个人才下一步最有可能的路径，全面收集候选人社交、简历、论坛、电商、专利等多维度数据。同时利用大数据分析，通过一键搜索为其智能、精准的匹配人才信息，为用人企业提供科学、合理和个性化的人岗匹配服务。　　“员工工作时间去哪了、员工工作负荷度、员工离职早期预警……智能化人力资源大数据管理及绩效分析平台可以探索影响员工职业发展、绩效和升离职的主要因素。”杨仁斌表示，当下中国，人力资源大数据新时代已经被开启，他提出建议，传统的人力资源行业经验结合大数据分析能力才能更好的实现人力资源的人工智能。(完)(中国新闻网 )
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