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聘宝发布融资信息，获洪泰基金近千万元Pre-A投资 4月16日上午消息，总部位于成都的智能招聘项目聘宝今日对外宣布，已于2015年11月完成洪泰基金投资的近1千万元Pre-A轮投资，现在正式进军北京招聘市场。关于投资额，洪泰基金方面告诉新浪科技：“具体金额需要看协议，但差不多快1000万元的Pre-A投资。” 聘宝成立于2013年下半年，同年年底完成了来自个人方面的400万元天使投资，创始团队成员来自阿里巴巴、三星和腾讯。作为又一家号称“一站式智能”进入招聘市场的创业项目，聘宝团队认为其创业壁垒，主要在于智能推荐算法，不仅能够提升求职招聘匹配时间，还能降低企业招聘的成本开销。聘宝创始人兼CEO方园解释说：“传统智能招聘基本都是靠筛选器或搜索，但作为以结果为导向的招聘行业，HR最希望的是能在招聘者简历到达前，已有中间拟人化的筛选过程，而现在的技术已经能实现这种拟人化。” 方园举例称，一个电商HR希望找到一个前端工程师，但在求职者简历中，或许合适的人才的履历中不会出现搜索关键词“前端”或者“电商”，但如果依赖于较大的语料库和数据库，并能有不同的数据触发场景，招聘会更加快速而准确。 “比如你简历中提到了SKU、GMV，那数据库就会触发电商对应的程序，把你进一步推到电商相关的招聘场景中，进行下一步跟踪。”方园对“拟人化”解释说，并认为聘宝除了技术，还会在简历跟踪环节里有人工把关，这些人员根据聘宝数据库和语料库描绘出的知识图谱进行把关，保证最终送到HR面前的简历的质量。但有中文语料和智能算法就能在招聘市场中获得一席之地吗？前几年乘着市场东风而起的拉钩和Boss直聘目前还杀红了眼、甚至出现不体面竞争，选择招聘领域创业是明智的吗？方园对于这种质疑并不完全认可，他表示虽然招聘领域看似红海一片，并且地铁广告铺天盖地，“但一个以结果说话的行业，却没人在宣传中亮肌肉秀成绩，可能也说明一定的问题，而且进一步说，招聘的结果导向说明了靠烧钱建立不了壁垒。” 这位聘宝创始人的专业是机器学习和信息挖掘，他认为招聘行业目前的大机会正是来自人机结合带来的产能效率提升，以及招聘成本降低。 “传统网络招聘之所以最后也没出现巨头，就在于信息平台搭建后没有进一步挖掘，但现在针对性的猎头招聘费用又很贵，目标人才年薪20%的佣金不是每家企业都能接受，而且效率不一定高。”方园告诉新浪科技，在平民招聘和猎头招聘中，存在市场盲区。目前，在完成市场拓展之前，总部位于成都的聘宝在TMT和医疗大健康领域进行了试水。官方给出的结果数据为：比传统招聘意向率高30%，且成本是猎头客单价的1/10，每周能为相关企业推荐7名目标对象，而这一数据在同等猎头招聘中是每周2名。现在，聘宝团队的北京办公室位于望京的洪泰创新空间，但这个创立于成都的团队已表示今年最大市场拓展就是北京，创始人方园经历了“北京-杭州-成都”的工作和创业经历后，又再一次回到了北京。他对于这段经历是这么解释的：“我在北京主要是方正和腾讯的工作，后来去杭州做了阿里无线产品，并在团队建设时期帮助HR招人，发现了这个市场的盲区，以及我的专业所长可以提供的方案。后来再去成都，完全是一个’love story’，成都虽然安逸，但非常适合前期打磨算法，而且性价比超高，包括在洪泰投资前的一年多里，我们就已经完成了600多次产品打磨。所以现在是时候进军北京，开始真正的跑马厮杀了。”(李根)

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2016年04月16日
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基于知识体系做人才推荐，“聘宝” 获洪泰基金千万级人民币Pre-A轮融资招聘推荐服务“聘宝”向透露，获得洪泰基金近千万人民币 Pre-A 轮融资，未来资金将投入到技术优化和市场拓展上。据创始人方园透露，目前 “聘宝” 拥有 8000 家企业用户，1000 家签约付费用户。 “聘宝”创立于 2013 年 9 月，总部位于四川成都，是一款大数据猎头服务应用。企业在 “聘宝” 系统中录入招聘需求，聘宝收到招聘需求后进行解析、匹配，并将算法认为匹配的 3 - 5 位候选人推荐给企业。过程中聘宝会记录用户行为、分析用户喜好，以便下次推荐更符合用户需求。其中，“聘宝” 提供给企业的简历主要来自合作的猎头服务商和渠道。近期他们将尝试用众包猎头的方式来拓展简历来源。同时本月“聘宝” 也迎来了整体升级。本次升级包括算法优化、推出按需求紧急区分的服务模式、上线微信服务端等。算法：利用基于知识体系 mapping 的主题的概率模型提高推荐准确率，例如当用户搜索 “iOS 游戏开发” 时，“cocos2d-x” 会扩展出来，那么当一位候选人是 cocos2d-x 工程师时，算法引擎就能够计算他是否属于 iOS 游戏开发。服务模式：推出了 “省心” 和 “自助” 两档套餐，前者满足企业预算充足，招聘需求紧急但 HR 人手不足时的情形，后者则满足企业基础招聘需求，HR 能够通过下载和收藏积累人才。微信端：HR 用户将能够直接通过微信服务号提交需求、获得推荐。目前 “聘宝” 的收入来源主要是企业购买招聘套餐所得。方园透露，下一步，聘宝将继续利用机器学习技术对接 HR、line manager、猎头顾问等多种招聘角色进行招聘服务。另外，“聘宝” 也开始针对 HR 人群进行用户运营，线上建立 “聘宝江湖” 社区，邀请成都、上海、广深等地 HR 到社区进行经验分享。同时未来一个月“聘宝” 将会举办多场线下招聘会，邀请业内人士进行线下分享。事实上，除了 “聘宝”，还有很多公司用数据化的方式来进行简历筛选，人才推荐，提高招聘效率，包括 e 成，枇杷派等。据公开资料，“e 成” 于去年获得光速千万美元 A 轮，“枇杷派” 今年 7 月获得赛富亚洲投资基金领投的 A 轮 4000 万元融资。来源：36氪，作者：饭遥

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2015年10月10日
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创业者说: 招聘行业的下一场革命有多远? 作者：聘宝创始人方园大概从去年开始，一直到今年，「招聘」这个曾经冷门的垂直领域雨后春笋般的冒出一大批创业公司。招聘这个行业好不好做？不好做。作为一个创业一年半的招聘项目创业者，非常不建议其他创业者贸然进入这个领域。这个行业远比你想的复杂。招聘是「服务」属性很强的领域，体验好几乎等同于效果好，过度修饰都是浮云。在讨论之前，先不免俗的祭出我的创业项目「聘宝」的一些数据，继今年 3 月份开启先入职后付费的模式以来，月活超过 80%，27% 的面试到达率，期间产生数十个 Offer 签订。这是团队在一年多的创业历程中不断的摸索思考和自我否定得到的。文章结尾将有该项目的详细介绍。以下先谈谈我对招聘的看法，与诸君探讨。一. 核心矛盾和很多 HR、猎头以及圈子里优秀的求职者沟通。每个人眼里的问题都是类似的，但角度又都是不同的。 HR: 「招不到人啊，今年公司招聘量很大，但就是招不到人。」求职者: 「想换工作了，该跳槽去哪儿呢?」为什么会这样？因为招聘是一个双向的生意，这种生意模式可以剖析为两部分：一、信息不透明，代表了信息要求丰富性二、信息不对称，代表了信息要求有效性就像电商，淘宝最初解决的问题是一，所以你可以买得到另一个省甚至另一个国家的货品；目前在解决的问题是二，拆分天猫、调整搜索、引入微博、手机微淘… 这些则是在优化流量分配。二. 招聘行业的发展路径回到招聘行业，这两个问题分别代表网络招聘发展的两个阶段：第一阶段，从信息不透明到透明，从信息匮乏到丰富。「哪儿在招人?」「谁在找工作」的问题，在智联、前程无忧的时代得到了很好的解决，他们中任何一家的简历和职位都至少是数千万的量级。第二阶段，解决信息不对称。数据足够丰富后，暴露的问题就是成功「配对」的效率低。为什么？因为用人单位和求职者的诉求不同。HR 天天想的是，「钱少、能力好、人要多」。求职者想的则可能是，「钱多、事儿少、离家近」。这两端的矛盾，核心其实是两端所处立场不同带来的需求矛盾，表现为「你看上他了，他看不上你；他看上你了，你看不上他」，且随着时间的推移，愈发激化。如何处理这两者的矛盾，决定了这个招聘产品的市场和走向。传统招聘网站未能很好的处理该问题，因此口碑和发展趋势均遭受诟病。有些新型招聘网站能做出势头，更多是因为选择「站在求职者的角度」缓解上述矛盾。用一系列市场运营手段，撬动招聘方或企业方 – 请企业输入企业亮点、融资阶段等内容，并限制和约束企业的各种行为以确保求职者的最优体验。我们发现这件事在互联网这个人才需求明显大于供给的行业目前是行得通的，但，这就是解决该问题的最优或是长期方案吗？你会发现，矛盾和问题仍然在那里。压力没有释放，而是单方面的转移了。三. 如何解决上述矛盾? 回归招聘的本质，我的观点是：招聘行业要更进一步，必须对称和平衡双方需求。谁率先做到这两点，就将有希望把招聘行业带入新阶段。先讲「对称」需求。这一点很好理解。基础层面的对称，最简单的例子，就是企业想招一名高级产品经理，现在的情况是一些 UI 设计师，或者是刚毕业的大学生投你简历。更多的例子，是技能要求及工作经验不匹配。做得好的需求对称，不仅匹配这些你明确表述的基本条件，而是加以理解和扩展。这里有一个假设 – HR 不能完全理解业务部门的需求。比如，游戏公司的业务部门需要招一名 iOS 程序，HR 在整理这个需求时，不会知道在游戏行业中有一类 Cocos2d-x 的程序员，是做 iOS 游戏开发的。这背后深层次的原因，是对 HR 这个工种的定位，随着分工的细化，将更多倾向于流程规范和沟通能力，而非业务的熟知程度。因此，企业业务部门希望招的人是 A+，求职者脑子里希望做的是 A，HR 的理解则分别是 A 和 B，需求的对称因此出现了断层。再说「平衡」需求。把它放在「对称」需求后面说，是因为这比前者更重要，却不曾被发掘。还是上面的例子，企业希望招的是 A+，但实际上，很多企业的需求与自身的「吸引力」并不匹配（包括薪资、公司福利、团队亮点等），但企业自身认识不到。对应的，求职者期望的理想跳槽机会，也常因为自身经验与能力等限制而无法达成。那么这时仅「对称」就不够了，需要的是更好的管理双方期望。如果这样做是合理的，那么在现实情况中，是否已经有人在这样做了？答案是「有」，这个角色很古老，就是猎头。然而，猎头的问题在于依靠人力平衡和对称双方需求，成本居高不下，也因此猎头也被局限于少量公司的高端职位提供服务。近年来，由于招聘市场的火热，互联网平台的发展，猎头市场变得尴尬和混乱。一方面，小猎头团队低门槛进入市场(在猎头这种依赖人力的行业，复制成本低，一名大猎头公司的顾问，在积累了资源后完全可以单干)，扰乱服务质量和价格体系。另一方面，为抵御网络招聘平台的侵蚀，中小猎头公司在不断向中端甚至低端市场渗透。整体猎头服务质量下降，市场鱼龙混杂。关于作者本文作者为聘宝创始人方园。毕业于 University of Edinburgh 数据挖掘与机器学习专业，后就职于腾讯、阿里，担任产品经理。

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2015年04月22日
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聘宝：用算法＋人工打造的一款推荐为导向的招聘工具对于某些企业及其职位需求，如果无法获得足够的曝光，就难以获得足够多、匹配的简历（及人才）。另一方面，即便候选人没有投递行为，也很可能对某职位或公司很来电。聘宝创立于 2013 年 9 月，据知，他们的目标是成为招聘领域最高效便捷的第三方推荐服务，更智能、高效地对接企业和人才。在美国，Jobr 与聘宝异曲同工——前者上线数月，就拿到了 200 万美金天使投资。 “我们做的是推荐型的招聘产品，而不是搜索。” 我觉得这像极了通用类知识引擎的发展思路。推荐与搜索类的招聘产品，有着相似的出发点：更快地找到信息。区别呢？搜索的场景＝你明确知道一个要求，用该要求进行信息筛检。与此相比，推荐的场景＝你只知道需求范围，得阅读相关信息进一步明确需求。同时，推荐与个性化几乎是天生一体。相同的需求输入，不同用户获得的推荐结果不尽相同。聘宝调研后发现：招聘方在 Po 出某些岗位时，其实很难决定，嗯，这个工作需要你有 “三年以上” 或者 “两年以上” 的相关经验——2.5 年的你要还是不要呢？或者在某些公司（比如：BAT）有从业背景——在某知名创业公司工作过的，你觉得会不会输给 BAT 出来的呢？当筛选条件过于严苛（而死板），企业就很可能错失优质的候选人。求职者方面，则往往难以确定适合的行业——是电商、PM、还是运营？而据聘宝方面介绍，他们的推荐系统则在了解招聘需求的同时，根据用户行为不断修正推荐结果。推荐会愈发接近使用者偏好，同时提供探索性内容。具体怎么做？企业登录聘宝，进行简单的勾选，就能完成招聘需求录入聘宝收到招聘需求后进行解析、匹配，并将算法认为匹配的候选人推荐给该企业的某条招聘需求每次仅推荐 3～5 份候选人简历，以确保推荐准确企业收到推荐时，可选直接下载联系，或发送求职意向确认候选人收到企业的意向邀请邮件时，可选择“感兴趣，愿意进一步接触” 或 “不感兴趣” 同时，聘宝会记录用户行为、分析用户喜好，以便下次推荐更符合用户需求（HRTECH编编认为，通过将信息解析，匹配后推荐候选人或者推荐企业的方法的确会给我们用户带来方便，省去了时间。据小编所知，有几家招聘网站也有类似的过程，但匹配度总是差强人意，所以要做好这一步非常不容易，如果做得好，无疑直接会增强用户的体验感。）聘宝的原始数据来自于自身的 IT 猎头团队，同时还创造了“人才伙伴”的独立角色——上传闲置人才，推荐成功则获得其他简历的下载额度。为了更快地切入 C 端，聘宝预计 12 月上线微信版本。求职者能匿名录入部分信息、获得工作推荐。当对某一份工作确认求职意向时，再录入完整信息。（HRTECH编编认为，虽然这样的创意不错，如果求职者想跳槽，匿名也一定程度上避免了让熟悉的人看到，毕竟很多人在想要跳槽的初期并不想让太多的人知道；但是问题来了，如何确保求职者在求职初期匿名的时候填写的信息是真实的？HRTECH编编认为这是要需要解决的）同时，我们得知聘宝方面也在考虑对接第三方语音录入接口，尽可能简化移动端用户的信息录入。” 谈谈聘宝的技术聘宝的算法＝大数据＋人工优化——人工中的招聘经验和知识体系是基础：首先，建立行业招聘的 “人工智慧”。每开通一个行业，会先邀请这个行业有猎头经验或 HR 经验的顾问，来共同讨论、建立原始模型和知识库。聘宝团队内部还全职招募了 2 名前 IT 行业猎头。其次，算法设计比较深入、全面。更好的“理解”需求和文本简历是机器算法的基础——聘宝的匹配算法不仅是纯文本的包含关系匹配，还扩展到知识体系、薪资测算等数十个环节。再次，聘宝算法的目标是做到 “大规模定制化”。当用户行为数量足够多时，算法能更快了解用户偏好——从而做到同样的招聘需求文案，不同招聘方得到的推荐结果会依据偏好差异而不同。（对于一个刚上线不久的产品来说，目标还是值得赞的！希望聘宝能早日实现目标）聘宝将自己不光定义成是一样互联网产品，也是一项服务作为一项“服务”，聘宝希望无论用户处于何种场景，都能便捷地获得人才或工作推荐。想象一下这样的使用场景：当 HR 工作时，收到一份业务部门发送的招聘要求。接下来，HR 只要将招聘要求邮件转发给聘宝，后者就会迅速开始匹配人才，再回复邮件将匹配结果发给 HR。另一方面，求职者能通过微信方便地获得匹配的工作推荐。聘宝内测版已于去年 12 月上线，邀请了少量用户参与体验。今年 6 月正式对外发布，据聘宝方面告诉记者，不到半年已获得 1500 名企业用户。

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2014年11月07日