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数据安全
探索2024年十大人力资源技术趋势
2024 年，人力资源领域将发生重大变化，技术将发挥关键作用。主要趋势包括在人才招聘中使用人工智能（AI）和人工智能（ML），向基于技能的招聘转变，以及远程和混合工作模式的整合。对多样性、公平性和包容性（DEI）的重视与日俱增，同时对虚拟人力资源实践的 Metaverse 进行了探索。数据分析对于做出明智决策至关重要，而优化用户体验、支持员工福利和心理健康也是重点。提升候选人体验、确保数据安全和合规性也至关重要。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）是 2024 年人力资源技术趋势的前沿。这些技术正在通过简化招聘流程彻底改变人才招聘。人工智能驱动的算法可以评估简历，进行初步的候选人筛选，并根据历史数据预测候选人是否合适。ML 算法可分析员工数据中的模式，提供有关绩效的见解，帮助人力资源部门在晋升和职位安排方面做出更明智的决策。
基于技能的招聘
基于技能的招聘优先考虑候选人的特定技能和能力，将在 2024 年对企业产生重大影响。这种方法将帮助企业迅速适应不断变化的工作环境和技术进步。2024 年，基于技能的招聘将：
提高招聘效率： 公司将发现更容易将候选人与职位要求直接匹配，从而减少筛选简历和面试所花费的时间和资源。
缩小技能差距： 通过基于技能的招聘，企业可以更有效地解决技能差距问题，并投资于现有员工的培训和技能提升，以满足企业的需求。
提高员工生产力： 聘用掌握正确技能的员工可加快入职速度，提高员工生产率，从而推动业务绩效。
远程和混合工作：
远程工作已迅速改变了现代工作场所，并将在 2024 年成为一种固定模式。人力资源专业人员的任务是应对在虚拟环境中监督远程团队、鼓励协作和保持员工参与度的挑战。此外，随着混合工作模式的日益突出，需要采取战略性措施来提高员工的工作效率，并平衡他们的工作与生活，无论他们身处办公室内外的哪个位置。
多样性、公平性和包容性（DEI）：
2024 年，包容性和多样性仍将是人力资源议程的重中之重。各组织将努力创造包容性文化，让不同背景的员工都能感受到被重视、被尊重和被赋权。人力资源专业人员将重点关注建立多元化人才梯队、实施无意识偏见培训和发展包容性领导力实践。解决薪酬公平问题和确保各级机会平等也将成为优先事项。
关注人力资源领域的 Metaverse
Metaverse 将重新定义人力资源实践。这项革命性技术将虚拟会议、面试、入职培训和学习体验无缝整合在一起。通过创建栩栩如生的虚拟环境，人力资源专业人员可以举办动态会议，进行身临其境的面试，并促进远程团队之间的讨论。
企业认识到 Metaverse 的巨大潜力，纷纷采用它来重塑传统的人力资源流程，加强分布式团队之间的协作。Metaverse 使人力资源部门能够超越地理界限，开创了一个极具影响力的虚拟互动新时代，从而提升了员工体验，提高了组织生产力。
利用数据做出明智决策
这一趋势围绕着利用先进的数据分析工具来收集、处理和解释人力资源领域的大量数据。这样，人力资源专业人员就能对劳动力管理的各个方面，包括员工敬业度、绩效指标、人才招聘和劳动力规划等，获得有价值的见解。
人们认识到，数据对于做出明智的战略决策至关重要，从而推动了这一趋势的发展。人力资源部门越来越多地采用预测分析来预测趋势、识别潜在挑战并制定积极主动的解决方案。通过数据驱动决策，企业可以优化其人力资源战略，简化运营，并提高劳动力的整体效率。
优化用户体验
随着人力资源技术的发展，人力资源专业人员和员工的用户体验也在不断优化。这一趋势就是要使技术更加用户友好和直观。友好的用户界面、简化的导航和定制的仪表板使人力资源人员更容易访问和使用人力资源工具，最终提高效率并降低学习曲线。
员工福利和心理健康支持
人力资源技术的发展趋势聚焦于员工福利和心理健康。创新工具和应用程序旨在监测和支持员工福利，提供资源帮助个人管理压力，实现健康的工作与生活平衡。这一新兴趋势凸显了人们对全面关爱员工重要性的认识。
强调提升候选人体验
即使在 2024 年资源有限的情况下，CHRO 仍致力于保持团队对基本任务的关注。企业认识到，当务之急是不断提升求职者体验、强化企业品牌、加快招聘流程，从而在吸引顶尖人才方面保持竞争力。在讨论的众多人力资源趋势中，完善候选人体验仍然是 TA 团队面临的一项持久挑战。
数据安全与合规性
随着人力资源技术的应用日益广泛，数据安全和合规性成为重中之重。人力资源部门正越来越多地实施数据保护措施，以保护敏感的员工信息，并遵守不断变化的全球数据保护法规。
结论
进入 2024 年，人力资源科技趋势正在塑造人力资源管理的未来。这些趋势，从人工智能和机器学习到对员工体验的强烈关注，都在加强企业吸引、留住和管理人才的方式。紧跟这十大人力资源技术趋势，企业就能在瞬息万变的职场中取得成功。采用这些技术将简化人力资源流程，打造一支更投入、更多元、更有韧性的员工队伍。
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数据安全
【美国】数字平台Harmony获得一笔未披露金额融资，利用AI实现工作场所个性化沟通
总部位于美国的数字平台Harmony获得了Connetic Ventures的投资。利用人工智能在工作场所进行个性化沟通，获得了Connetic Ventures的投资。
交易金额未披露。
公司打算利用这笔资金继续扩大运营和业务范围。
Harmony 公司由Zach Gunderson和David Barta共同创立，提供一个人工智能驱动的平台，通过行为心理学帮助翻译个性和沟通风格。它能根据收件人的个性修改发出的电子邮件，从而减少工作场所的沟通失误。Harmony 可集成到用户的电子邮件和工作流中。当用户下载 Harmony 时，人工智能会查看以前的电子邮件，并通过找到有形的标识符来建立沟通风格。
Harmony 可与本地工作流和常见的工作场所平台集成，接受人际沟通策略培训，并确保数据安全，因为数据永远不会离开平台。
关于Harmony
Harmony是一家位于美国的数字平台，利用人工智能在工作场所进行个性化沟通。有了每次都能一击即中的邮件，您的团队就能减少解读语气和意图的时间，从而专注于真正重要的事情。
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数据安全
什么是人力资本分析（People Analytics）中的六种治理类型？
在过去的几年里，在人力资源中实施人力资本分析的做法越来越受欢迎。由于意识到最佳实践不能仅从过去的经验和知识中得出，人力资源专业人员和企业领导人正转向利用坚实的科学，在他们实施的政策和程序中创造真正的商业价值。为此，公司正在寻找最大的手段来确保他们投入到人力资本分析中的时间和精力具有最大的价值。领先的公司发现，增加机会的一种方式是通过采用人力资本分析的治理。
治理的定义是什么？
治理是指人力资本分析 "运作 "的机制、过程和程序。它是所有分析的基础，确保正确的人提供工作方向，确保管理数据和项目的结构和管理权得到实施和适用，并确保风险得到适当管理。
由于对人力资本分析的投资在2021年加速，并且预计在未来几年内只会扩大，因此对实施治理的需求越来越大。自2020年以来，人力资本分析团队已经从之前12个月的每4000人中有一人发展到每2900名员工中有一人。
治理是如何改善人力资本分析的？
在我们的调查中，42%的公司表示他们有一个利用人力资本分析的数据驱动文化，90%的公司相信这项工作能够为企业带来价值。
这就是为什么没有治理，分析工作就会失去重点，并有可能进行不必要的工作，产生不合格的价值增加。在最坏的情况下，治理不善会增加负面宣传的风险，增加声誉受损的机会。
人力资本分析需要一个坚实的基础。通过具有明确的目的、标准、隐私、道德和安全的强大治理，人力资本分析的团队将对他们的工作内容有一个明确的关注。
六种治理类型
治理是关于管理团队，或你的职能的运作模式。这包括把结构中的所有东西都集中起来，形成一个机制，你可以通过团队、技术和与你互动的人交付成果。
1.使人力资本分析与业务战略相一致
治理的一个重点是人力资本分析是否在努力为企业提供价值。为了能够做到这一点，人力资本分析团队应该专注于为更多的利益相关者提供商业价值。他们在为组织创造最佳实践时，不仅需要考虑到高管，还需要考虑到经理和整个员工队伍。
2.为职能提供一个使命和方向
如果不知道企业的目标是什么，就很难完成很多事情。通过让人力资本分析团队知道公司计划通过他们的努力来完成什么，团队就有了一个开始研究的地方，并了解最终的结果。
另外，通过了解公司所面临的挑战，以及他们希望在六个月或一年后达到的目标，可以让人力资本分析人员知道最终的目标，这样他们就可以规划出达到目标所需的步骤。这也可以防止他们偏离方向，把时间和精力投入到一个不是主要目的的实践中。
3.提供对职能的管理，包括数据、隐私、道德和财务责任
如果没有对人力资本分析的个别功能提供一些指导，球就会被丢掉。由两个元素组成--数据标准和数据安全，数据管理可以防止人力资本分析的失误。
数据标准是指同意管理人员数据的固定定义和协议。
数据安全的重点是保护从员工那里收集到的数据，以及为人力资本分析项目安全地分发这些数据，以免数据落入坏人手中。
需要关注的领域：
数据 - 被收集的信息本身。
隐私--这保证了正在收集的数据的安全性。如果员工担心他们的个人信息会被泄露出去并被恶意使用，他们将不太愿意提供意见。
道德--与个人数据的隐私一样，重要的是通过将收集到的数据用于业务需要而建立信任，同时不使用它来歧视、欺诈或以任何报复的方式使用。
财务--分配的预算让团队知道他们可以利用哪些资源，以及在这个过程失去商业价值之前他们可以有多深入。
4.帮助确定工作的优先次序
由于每一个人力资本分析项目都可能耗费大量的时间和资源，因此，团队保持对什么是最重要的检查至关重要。人力资本分析团队在努力确定项目的优先次序时，会问两个问题：
我如何知道应该从哪个项目开始，以推动最大的影响，并确保对我的人力资本分析功能的持续投资开始？
我怎样才能确保我做的每个项目都能为整个企业的大多数利益相关者带来最大的业务影响，而不是为少数--通常是非常高级的--利益相关者提供 "白手套 "式的待遇？
提供帮助，使这些团队的领导清楚地知道什么是对所有参与的人都至关重要的，可以增强团队对他们持续贡献的信心。
5.管理与特定人力资本分析项目相关的风险
随着任何项目的进行，有可能出现挑战，导致昂贵的失败，包括诉讼、安全或收入的损失。通过意识到风险和它们可能带来的后果，然后形成反击行动来防止这种风险，可以降低业务受挫的机会。
6.对人力资本分析团队进行问责
同样，为了使人力资本分析成功运作，需要有一个衡量成功的标准。引入团队合作，包括财务部门，他们计算数字并协助确定是否有投资回报，可以使人力资本分析部门意识到他们的努力是否提供了预期的结果，或者是否有改进的空间。这也是一个认可的机会，可以建立起参与感。
实施人力资本分析治理的方法
为你的人力资本分析项目实施管理，首先要关注在你的组织中创建一个数据驱动的文化。宣传和教育数据支持的决策系统的重要性和好处。
接下来，创建一个数据管理委员会，专注于数据治理和定义，这将消除整个组织对数据含义和数据定义的困惑。
然后，考虑一个价值链，你可以自己做，也可以通过Insight222®的人力资本分析运营模式来操作，该模式通过三个引擎提供规模化的价值：
需求引擎--顾问直接与企业高管合作，提供最重要的业务（不仅仅是人力资源）挑战和机会的漏斗。
解决方案引擎--由专家分析师、数据科学家、行为科学家和管理人组成，提供洞察力和建议。
产品引擎--由设计师、产品工程师和变革经理组成，以建立和实施有价值的大规模分析产品。
主要启示
在你的人力资本分析中进行管理，将缓解你在利用人力资本分析的组织中发展数据驱动文化时可能存在的任何不安全因素。有了一个良好的结构，所有的利益相关者都能清楚地了解定义和流程，你的人力资源战略规划的改进机会肯定会更加确定。
作者：Jonathan Ferrar
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数据安全
为什么扩展人力资本分析（PA）像引体向上，做1个容易，做100就难了？
创建一个关于员工的有洞察力的仪表板就像引体向上：做一个很容易，做100个很难。
为几位高管制作一个引人注目的仪表盘，并不会让一个熟练的数据团队不堪重负。但是，高管们不可避免地希望做出改变，将一个仪表板项目变成一个永无止境的传奇故事。
最重要的是，向整个组织的管理者提供人力资本分析，不仅仅是向高管层提供，正成为雇主的首要任务。在这样的规模下，仪表盘上的“肌肉”很快就会耗尽。
为什么人力资源领导者需要对他们的团队有深入的了解
直到2019年，大多数拥有人力资本分析功能的组织都专注于向少数高管提供洞察力。这些领导人正在询问一系列关于人力资源活动的基本业务问题，例如。我的员工在哪个部门？为什么有人离开组织？
当自上而下的雇主-雇员社会契约成为常态时，这已经足够了。但时代已经改变。
随着混合工作、高倦怠率和对社会公正的要求，工作世界已经变得无限复杂了。在以人为本的组织中，雇主仍然可以从鸟瞰的角度了解人力资源的趋势，但他们也不得不与员工进行持续的对话。数据支持的管理者是这些互动的核心。
例如，如果一些员工在脉搏调查中报告压力激增，管理者可以看到这个数据，并与其他团队在总体水平上进行比较。然后，管理者可以确定压力激增是否是由于他们组内的问题造成的，并在必要时采取行动。
像今天商业的许多方面一样，管理者需要从理解的角度来领导团队，而不是从直觉的角度，这意味着他们需要有数据洞察力。
人力资本分析造就敏捷型人才领导者
当填补空缺职位的时间达到历史最高点时，管理者们在帮助组织更明智地招聘方面也发挥着关键作用。考虑到招聘经理需要行动的速度，等待人才招聘团队的每月更新是不可能的。一个拥有最新和准确数据的经理可以以事实为基础管理他们的人才管道和招聘资源。
来自Insight222的研究表明，企业不仅仅是在做人力资本分析，而是希望更广泛地扩展其能力。根据该报告，60%的公司在2020年6月至2021年6月期间增长了他们的人力资本分析团队。75%的人力资本分析领导者预测，在2022年6月之前，他们的团队将获得更多的投资。
如果有更多的组织投资于人力资本分析，他们也期望从该投资中产生价值。我们自己的研究表明，当检索洞察力的能力超出数据科学和报告团队的范围时，组织在财务上就会蓬勃发展。
然而，假设你的解决方案目前为20个人力资本分析用户提供服务，将能够扩展到1000个用户，可能会让你失败。
扩展人力资本分析就像做100个引体向上一样
根据Visier的基准数据，一个典型的大公司每100名员工将有11名经理--在一个5000人的企业中，这意味着需要为近500人提供见解。一些组织可以轻松地做到这一点。例如，Merck KGaA已将其用户群扩大到3500个用户，其中包括业务和人员领导的所有管理层，以及人力资源职能部门。这些用户中，直线经理占了3000个。
其他组织在试图支持如此多的用户时，就会陷入困境。使用传统的商业智能工具提供仪表盘并确保它们的安全，可能会妨碍达到这种规模水平，而且当你没有合适的“肌肉”时，感觉很像做100个引体向上。
3个原因
1. 压倒性的安全要求
人员数据是敏感的。管理者应该只看到直接报告的细节，而不是组织中的所有人。他们还需要看到他们与企业其他部门的比较，而不需要访问个人的细节。当来自组织结构中不同层级的领导想要获得相同的洞察力时，他们可能想要定制内容。但是，支持每个领导的个人需求并保证数据的安全很快就会变得不堪重负。
使用人工方法在整个组织内提供这种水平的服务是根本无法持续的。数据分析师很快就会忙于整理数据和建立仪表盘，为不同的受众解决大量的问题。保持在所有这些不同的需求之上，意味着数据团队将创造出大量的复杂性，需要更多的人去管理。
2. 有限的灵活性
人事管理者的探索性分析是关于自由调查模式和趋势，因为它们与诸如福利、生产力和薪酬平等有关。
这种自由探索在传统BI方法中是不可能的。使用这种方法，主题和数据源的数量是有限的，因为逻辑需要事先建立在仪表盘上。如果不向他们的分析小组或团队提交修改请求，管理者们就不能临时提出新问题。这种方法造成了积压，因为给每个领导提供他们自己的 "数据管家 "并不具规模，而且会导致妥协和静态内容。在一天结束的时候，用传统的商业智能工具建立的仪表盘可以在视觉上令人惊叹，但你看到的就是你得到的。
3. 繁重的手工任务
正如分析专家Brent Dykes所描述的那样，在企业对数据采取行动并从其分析投资中获得价值之前，有许多里程碑式的事情必须要做。
这对于人员数据来说尤其如此。鉴于其复杂性和数量，建立一个仪表盘通常需要将一个可视化工具连接到某种数据存储，如数据仓库或数据湖。但是，不断变化的层次结构，安全要求，以及像基准数据这样的外部来源都不容易被这种方法所支持。
当如此多的工作被捆绑在数据准备和提取上时，企业就不太注重确定如何最好地分析数据和采取行动。Dykes认为，这是一个问题，因为决策阶段才是分析团队产生价值的真正所在。太多的时间花在人工任务上意味着分析投资永远不会得到回报。
作者：Steve Holder
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数据安全
定了！9月1日正式实施，事关企业数据安全
2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》（以下简称：该法律）已由中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议表决通过，自2021年9月1日起施行。
作为我国关于数据安全的首部律法，受到了社会各界人士的广泛关注。自2020年6月28日以来，《数据安全法》经历了三次审议与修改，确定将于2021年9月1日正式施行，标志我国在数据安全领域有法可依，为各行业数据安全提供监管依据。
此次发布的《数据安全法》从公民权益、行业领域、国家战略等方面多层次的影响国家信息化建设，加上之前的《国家安全法》、《网络安全》、《民法典》等，从国家法律层面已经构建了一条宏观的互联网安全体系的主线。企业数据安全不容忽视数据安全贯穿企业始终，作为HR自然更应该时刻保持数据的高度敏感，特别是在对于员工的数据安全方面。根据公开报道，2020年全球数据泄露的平均损失成本为1145万美元；2019年数据泄露事件达到7098起，涉及151亿条数据记录，同比2018年增幅284%，由于数据泄漏事件而造成经济损失极其重大，且负面影响也极为深远。另外据统计，世界上每分钟就有2个企业因为数据安全问题倒闭，而在所有的数据安全事故中，只有20%-30%是因为黑客入侵或其他外部原因造成的，70%-80%是由于内部员工的疏忽或有意泄密造成的；同时78%的企业数据泄露来自内部员工的不规范操作。如何管理企业员工及其数据安全呢？由此可见，员工安全意识的薄弱正是企业面临的最大风险，忽视数据安全意识教育，可能使企业遭受灾难性的打击。怎样才能提高员工保护数据安全的意识？员工不会，那我们HR就来教他们就行了，所以下面的方法主要靠培训告知为主。比如我们可以制定员工规范操作计算机的详细规定、多次举行全面的信息安全教育培训大会、告知使用相关安全产品进行协助保护数据安全。最近51酱也参与了公司举行的信息安全培训课，通过学习了解到了信息安全的重要性，以及数据在公司中的重要地位，稍有数据泄露，就极其容易带来严重后果，特别是当这些数据涉及用户的敏感数据时。据悉，这种数据安全的培训很有必要，特别是当HR新招到员工入职公司的时候，及时给员工进行数据安全教育，并把这一培训列为员工入职培训的内容之一，就如给新入职员工打了一支“预防针”，能从一开始就要求员工严格遵守公司的数据安全规定。其次，我们都说学而时习之，只有反复学习不断思考才能强记于心。通过HR的定期培训、层层深入能够使员工时刻谨记数据安全的重要性，同时也能帮助员工规避数据安全的各种风险，降低企业的损失。当然了，如果员工泄露数据的情况很严重，甚至HR还会作出开除员工的决定，这当然不是大家想看到的结果。一些值得HR运用在实际工作中的方法分享：HR可以在办公室各个区域张贴各类信息安全教育或指引，新员工入职时，HR对接部门数据安全同事对入职员工进行数据安全教育培训。公司定期举行由数据安全委员会负责的教育培训，技术团队教授员工正确使用电脑和授权软件的方法，从技术上做好风险规避，最为典型的就是企业内网了。另外，为及时全面了解员工使用计算机的情况，HR还可以定期评估员工各项计算机操作。除了以上方法，我们还可以通过安全知识问答、主题辩论赛、竞技赛等这种有奖问答的方式来吸引更多员工关注数据安全。不管通过什么方法，只要这种方法适合企业本身的管理，并且能帮助达到提高员工的信息安全意识的目的，大胆尝试也无妨。
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数据安全
HR数据分析可以强化未来企业发展的三种方式
最近，我们讨论了许多中型企业如何显著改变他们的人力资源方法。从越来越多地依靠临时雇员和使具有多种需求和期望的多代员工参与到战略性地为底线做贡献，人力资源领导者正在为长期，可持续的增长和扩张奠定坚实的基础。
这种转型的核心是数据分析。根据SAP赞助的IDC最近的一份信息简报，95%的经营最好的中型企业正在有效地建立和发展他们的劳动力，并利用 "正确的 "分析工具和数据洞察力来衡量结果。通过利用数据资产、先进技术和流程自动化，企业正在将智能嵌入其人力资源运营中，以做出影响底线的决策。
那么，这些公司是如何通过HR数据分析为其发展注入活力的呢？在我看来，秘诀在于克服三个关键挑战。
1. 连接驻扎在多个系统中的人力资源数据
在大多数情况下，人力资源数据位于各种不同的系统中。我甚至看到一些成长中的公司运行着多达六个独立的人才管理系统。个别来说，每个解决方案都涵盖了一个特定的领域--核心人力资源管理、时间和考勤、流程工作流、员工绩效和薪酬、学习或招聘。
如果将这种智能与人力资源职能的其他职能隔离开来，则很难全面，客观地评估员工的体验。IDC报告说，将近一半的受访人力资源组织缺乏对组织流程和程序的洞察力。例如，他们可能没有端到端的可见性来查明问题区域的根本原因，例如招聘效果低，人员流动率高和员工敬业度低。
解决方案：将人力资源解决方案结合起来，作为综合人才管理模式的一部分，以调整、优化和提升员工队伍中的每一位员工。如果数据没有数字化，就无法进行分析，每一次数据更新和交互点都是收集数据并开始可视化趋势的机会。通过跨越整个员工生命周期和中间所有点的端到端思考，人力资源组织可以实现尽可能多的流程自动化。虽然使用人力资本管理(HCM)套件会让这一切变得更容易，但也有很多很好的附加功能可以整合起来，以提高你的流程价值。关键是要确保数据准确地反映在你的源系统中。
2. 提高数据质量、治理和安全性
中型企业内的人力资源领导者传统上一直在努力了解他们的数据是否准确、管理良好和安全。对于许多员工、人力资源团队、高管和董事会成员来说，这可能意味着要谨慎处理他们收到的情报。而不断增长的有关收集、使用和存储员工数据的法规，如果做得不对，整个公司都会面临巨额的惩罚。
解决办法：减少纸张和数据输入错误。通过流程自动化来减少纸张和数据输入错误 HCM 技术通过将数据值限制在公司定义的配置范围内来确保数据的准确性，此外，利用云解决方案有助于符合数据隐私法规。有了坚实、准确、合规的数据基础，人力资源领导者、招聘经理和高管可以保持对整个劳动力的深刻、可靠的看法，并了解对人员的投资和员工动态的变化如何影响业务成果。
3. .以优化人力资源战略价值的方式来处理数据
一旦你实现了自动化、整合、数字化并提高了数据质量，你就可以从简单的报告转向更高级的分析。但是，如果没有合适的工具和能力，人力资源领导者可能会在将其职能发展为重要的业务贡献者方面受到阻碍。
解决方案。通过数据驱动的劳动力计划来弥合业务战略和执行之间的差距，你将更好地支持CEO的议程，并衡量人力资源的贡献，但不要止步于此。当今的劳动力分析包可以提供一个很好的基础，以提供有价值的洞察力，了解人力资源数据如何帮助人力资源领导者将其职能发展为一个重要的业务贡献者。考虑建立反馈机制，收集每个员工的体验数据。询问你做得如何，以及如何改进你的人力资源流程，然后利用它来做到这一点：让它变得更好。掌握了这些 "体验 "数据，再结合你的运营数据，你将处于一个很好的位置，随着时间的推移，加速你的贡献。
数字化发展，而不仅仅是盈利
数据是人力资源团队支持中型公司发展的最佳方式之一。然而，对审查人力资源情报的真正兴趣是不够的。还应该有合适的员工来管理数据，并需要合适的工具来提供推动业务发展所需的洞察力。
人力资源领导者应该确定什么对公司最重要，确定需要哪些分析和数据来支持这些需求，并学习如何衡量流程绩效和决策。更重要的是，他们必须找到将数据传递给正确的人的方法，这样他们才能做出更好的决策，引导企业取得长期、可持续的成功。
好消息是，在实现这些能力方面，中型企业比大型竞争对手更有优势。企业的敏捷性和较小的规模使人力资源领导者能够快速、灵活、可扩展地简化和整合他们的IT环境。更重要的是，这种智能水平可以扩展到整个公司，以改变人们在快速增长和不断变化的时期如何参与、了解情况和配备战略的方式。
作者：SAP Labs集团副总裁David Ludlow
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数据安全
AI支持下的候选人筛选软件的4个要点
文/ Chiradeep BasuMallick
在AI的支持下，候选筛选软件可以使用反馈，社交媒体和HRIS数据来变得更聪明。我们分享了下一代候选人筛选解决方案的四个基本要素，并讨论了AI如何在招聘现代企业中发挥关键作用。
候选人筛选是招聘过程中不可或缺的一部分，今天它不仅限于背景筛选。在当前的商业生态系统中，高质量的招聘取决于严格的筛选能力，包括就业验证，教育资格和技能测试。筛选的定义也在不断发展，现在包含了一个广泛的清单。
人工智能或人工智能可以帮助招聘人员解决整个范例，根据不同的参数评估候选人资料，以确保有效和以结果为重点的招聘。
人工智能在候选人筛选中的应用
“自动人工智能系统可以比人类更快地查看简历并标记可能感兴趣的简历，” InfoMart创始人兼首席远见官Tammy Cohen说。AI会将简历，人员编制机构数据库，在线求职板和社交媒体中存储的所有数据用于帮助列出最合适的申请人。
“像Ideal这样的公司使用人工智能，只寻找硬技能和资格经验。它确定哪些候选人最适合这份工作，而不是曾经看过他们居住的地方或确定他们的年龄。另一个系统--Avrio--根据他们的证书判断候选人，然后根据他们符合所提供标准的程度给他们一个分数，”Tammy补充道。
更重要的是，人工智能还可以帮助挖掘被动候选人，扩大人才库。那么AI驱动的候选筛选软件必须提供哪些基本要素？让我们更详细地看一下。
1.与HCM /招聘系统的整合
招聘团队从各种渠道涌入数据。在全数字化人力资源生态系统中，很难处理和分析所有这些不同的数据流。基于AI的候选筛选软件应该能够轻松地与现有的HR平台集成，从HRIS到ATS系统，甚至是入职和离职工具。
这将使雇主真实地了解候选人的进入情况，他们在组织中的潜力以及基于历史记录的保留/减员可能性。
集成也可以由开放API提供支持，这种方法正在迅速普及，允许雇主以很小的成本链接多个系统。
“人才采购系统历来是雇主的单一来源解决方案，决定了价格和供应商的选择，并限制了随着业务需求的发展而推进或转向新技术的能力，”科恩说。根据他的说法，简单的API实际上是“改变游戏”，让企业免于老化系统，因为改变成本很高。
2.会话界面和聊天机器人
AI允许候选筛选软件超越简单的关键字匹配。雇主可以通过内置的扫描和过滤机制几乎立即识别合格的候选人，以实时对每个候选人进行排名。这是由基于人工智能的聊天机器人提供支持，作为1级'红娘'，从候选人收集基本数据，回答查询，并为招聘人员创建相关申请人名单。
它的作用是，它允许招聘团队实现100％的筛选覆盖率，这在很大程度上是手动无法实现的。
3.仪表板和报告
最有用的基于人工智能的候选人筛选软件将告知招聘人员，而不是将他们与在幕后操作的无数功能混淆。
为了实现这一目标，拥有多层仪表板和报告功能非常重要。实时自动收报机可以突出候选人与公司的互动，即使他们登录、回答问题和生成信息。历史仪表板将所有这些整理成一个视觉丰富且易于理解的格式，以备日后阅读。
4.主动合规并关注数据安全
重要的是要记住，如果没有人为干预，AI技术就无法独立运作。如果公司的招聘偏好倾向于偏见，那么基于人工智能的候选人筛选软件也将了解这些细微差别。
就在几个月前，当亚马逊公布人工智能招聘原型使性别偏见长期存在时，亚马逊因所有错误的原因成为头条新闻。根据过去对技术雇员（男性主导的领域）的偏好，它对筛选新候选人带来了类似的偏见。
因此，必须主动“教授”人工智能解决方案，使其符合外部法规和内部组织协议。“人力资源领导人在整个招聘过程中与人工智能合作至关重要，而不是依靠它来解决制度偏见。人工智能正在为工作场所中的数据和新分析技术的使用创造无限机会，这就是为什么它们必须在道德上得到充分利用和实施，”Infor HCM科学应用副总裁Jill Strange 说。这个对话不可避免地延伸到申请人数据的挖掘和使用。
现代求职者（特别是千禧一代）要求改进对他们提供的数据使用的控制和可见性。2018年的GDPR授权强化了这一点，要求企业在利用个人信息之前获得同意。基于人工智能的候选人筛选软件也不例外，人力资源技术供应商正在竞相实现合规性。
结论
人工智能创新正在改变人力资源经理如何查看，选择和操作候选人筛选软件。这样做的好处是多方面的; 招聘人员不必筛选拥挤的就业市场或无休止的候选人名单。申请人自动入围，招聘团队只需要分配战略工作来帮助2级筛选。“这有助于创造一个更公平的招聘流程，同时仍然确定哪些候选人最适合，”科恩总结道。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：4 Essentials of an AI-Powered Candidate Screening Software
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数据安全
甲骨文云业务大打人工智能与安全牌，目标直指亚马逊
近年来甲骨文积极从传统软件公司转型为云服务提供商。
甲骨文在云服务领域的动作正不断深化。
北京时间10月23日，在由数据库巨头甲骨文举办的OpenWorld大会上，甲骨文公司推出一系列云产品更新，为包括企业资源规划（ERP）云和企业绩效管理（EPM）云，人力资本管理(HCM)云和数据云在内的云产品加入更多人工智能（AI）能力，并扩展其SaaS产品功能，增加了订阅管理服务。
甲骨文试图借助AI技术，为企业提供更“聪明”的产品。该公司应用产品研发执行副总裁Steve Miranda称，过去企业都是采用预编程方法，预先设置流程，有了机器学习技术后，一旦发现非寻常交易/流程，可以分析后直接分配给专项负责人员，提高效率。此外，包括人力资本管理方面，智能化的定制化推荐也具有重要意义，可帮助招聘团队缩短招聘周期，寻找最合适的求职者，并降低员工离职率。
在面向媒体和分析师开放的Demo环节，甲骨文展示了其AI技术在共享单车领域的应用，基于甲骨文的存储云、分析云，通过机器学习共享单车历史使用数据，并结合天气、事件日程等因素后，给出共享单车投放建议，解决供需问题。
这也是甲骨文将其企业级产品结合AI，逐步智能化的延续。2016年OpenWorld大会时，甲骨文正式提出其AI战略，其后在去年同一时间的OpenWorld大会中，甲骨文宣布在既有的云端产品线中整合AI技术，强化云端产品的功能，并称之为调适型智能App服务（Adaptive Intelligent App），旗下ERP、HCM、供应链管理云和客户体验云四大云产品首先加入。
区块链作为大会主题之一也得到展示。船运管理软件公司货讯通与甲骨文合作，推出货运文档区块链解决方案，提升供应链流程的效率。基于此合作，可保证货运文档可靠且可追溯，简化运输文档流程。
在主题演讲环节，甲骨文公司董事长兼首席技术官拉里·埃里森（Larry Ellison）介绍了网络防御的现状，并依旧对其云服务市场的最大竞争者亚马逊AWS发起攻击，他表示，“目前的网络防御还不够好”。为了解决这一问题，协助企业应对安全威胁，他宣布推出具备探测和预测能力的Oracle云基础设施安全服务更新。
考虑到云服务厂商近期安全事故频频，这一举动颇有针对性。
而甲骨文与亚马逊的关系，也随着双方在云计算领域的进一步布局使其竞争逐渐白热化。据CNBC报道，亚马逊计划于2020年初完全弃用甲骨文数据库技术，而埃里森回应称，亚马逊仍无法弃用甲骨文数据库。
但CNBC今日获得的一份亚马逊内部报告印证了埃里森的观点。报告显示，在亚马逊会员日（Prime Day）期间，可能因数据库原因，该公司电商网站出现了导致销售放缓的重大故障，数千个包裹延迟交付。一定程度上证明了甲骨文在数据库技术方面比亚马逊自有数据库产品更为稳定有效。
近年来甲骨文积极从传统软件公司转型为云服务提供商。9月公布的甲骨文财报显示，在截至8月31日的2019财年第一财季，其云服务和许可证支持部门的收入为66.1亿美元，比上年增长3.2％，低于FactSet调查中分析师预期的66.8亿美元。甲骨文若想依靠云服务跑赢亚马逊，显然需要进一步扩大市场规模。
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原文来源：甲骨文云业务大打人工智能与安全牌，目标直指亚马逊
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数据安全
IT海量监控加持SaaS，监控易乘上大数据的快车
“只要用户有IT设备，并且设备7*24小时不停运行的话，都需要监控，它在IT系统的作用相当于一个汽车的仪表盘。”监控易创始人&CEO胡建强接受采访时表示。
监控易是美信科技在2015年5月份上线的产品，创始人胡建强告诉记者，公司之前做传统IT运维，主要面向的客户覆盖电信、银行、交通、医疗等行业。在数据爆炸般增长的年代，IT监控也需要随之发展的更加便捷。于是在2014年9月，胡建强决定开发SaaS产品。
监控易比起传统运维更占优势，表现在以下几点。第一，SaaS按需收费，收入能够稳定增长，胡建强说到，传统运维产品卖出之后没有标准化的服务费，采用预算制的大型企业每年在IT监控上的投入不一样，也带来不小的压力。第二，监控易在移动客户端可以查看运维情况，邮件、短信、App多种方式提示报警信息，支持多种场景运维方式，随时随地保持运维体验。第三，精细化管理。传统运维降低成本，提高了人力效率，而在这个领域竞争阶段，会有一些新的工具提升效率，降低风险。
值得一提的是，监控易的数据库、中间件、Web Server等核心技术全自主开发，没有使用任何开源或第三方产品，专注于海量监控。“性能是同行业其他产品的20倍，”胡建强说。
价格方面，监控易以探针为标准，25个探针费用为900元/年。每天有将近三十个客户试用一个月SaaS服务，5%到10%的转化率。监控易目前有三百余位客户，包括华润万家、泰康人寿、蓝色光标等诸多公司。
SaaS产品上线之后，6月份胡建强和真格基金合伙人李剑威面聊，号称“中国投资SaaS第一人”，曾投资销售易、日志易等SaaS企业的李剑威当即决定投资。胡建强又找到达内科技总裁，也是他的师兄韩少云，最终监控易拿到1300万元的投资。胡建强提到，SaaS是不可避免的趋势，无非是观察多长时间之后可以等到爆发点，投资的目的就在于缩短爆发的时间。
胡建强表示，这笔投资主要用在完善产品和组建销售团队上面。之前做传统运维的时候没有专职销售，一切靠自然增长，现在为了加快速度，监控易预计今年把销售扩张到30人左右。另外，监控易还在建设PaaS平台，让代理商也能拥有SaaS能力，服务客户，扩大销售范围。
当前国外在运维方面不乏巨头，IBM、惠普包括微软等，新兴的SaaS企业如Sumologic、NewRelic等也发展很快，美国已有不少家上市公司。反观国内，专攻这方面的上市公司还没有，大部分创业公司营业额在几千万左右，监控易有计划在未来把自己打造成为上市公司。
胡建强透露，公司一直处于盈利阶段。“免费版吸引不到大客户，因为会牵扯到数据安全问题，收费能够保证安全，所以SaaS收费才是健康的商业模式。”
猎云网（微信：ilieyun）北京 文/赵子潇
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数据安全
如何使企业移动化风险转化为机遇
当下，企业日渐意识到制定移动化战略的重要性，但仍对完全移动化管理抱有疑虑。不过，挑战永远伴随着机遇，拥有适当的战略，平台以及合作伙伴是关键。最重要的是，企业在进行移动化改革中要“以人为本”而非“设备为重”。即是说，要能让企业员工随时随地安全、放心得处理工作任务。以下是企业移动化改革进程中最可能遇到的五大风险，当然，机遇也随之并存：
1. 培养高效员工
消费化和BYOD等新趋势的兴起模糊了工作和生活的界线，人们希望能随时随地开展工作，以便在各种设备上实现工作和生活的无缝对接。如果企业无法提供设备，员工们可能会使用一些免费app来处理工作，这被称为“影子IT”。 由于无法掌控员工的应用使用情况，企业可能面临数据泄露的风险。尽管如此，多台设备的移动化办公趋势将使得工作形式更加灵活和方便。
2. 集中管理和简化数据访问流程
如今，传统的固定地点办公模式受到挑战，新兴的移动化和云看似很复杂，但其实不然。企业移动化平台可助企业集中管理用户，例如可随时查看用户位置和设备使用情况。这就免去了在多台设备上进行跨平台或系统操作的麻烦。
3. 使用一个登陆ID管理所有信息
实际生活中，登陆名和密码太多是件让人头疼的事情，因此，身份认证管理成为了企业移动化的一个关键。允许用户以同一身份、密码登陆内部系统和访问云，且能将该用户使用记录同步至所有平台，这样，公司信息将更加安全、连贯，且能无缝对接。
4. 保障数据安全 要同时满足用户需求又能保护公司数据， 在使用微软工具时，需要保证在信息、对象和设备选择上不出差错。在非云的平台上，需要同时监控多处用户登陆权限及其使用工具。这样能够方便用户灵活自由得使用设备访问数据，并提高管理效率，有效降低风险，保护公司数据。
5. 紧随时代发展 在技术领域，变化才是唯一的生存之道，制定企业移动数据和采用新技术都要评估清楚其后续发展可能性，否则就需要长期持续投入大量资源，甚至重建系统等。采用适合的平台，并投资多种企业移动化工具，也许能够保证企业移动化战略能够长期有效发展。 成功的企业移动化战略都是能够化繁为简且能适用于市面上各种主要设备的。其核心思想都是给予用户充分的自由来选择设备，既实现单一用户、多设备、连贯性体验，又能保障企业自身数据安全。
来源：人称T客
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