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    2021人力资源数字化创业大赛——麦穗人工智能,一颗冉冉升起的数字化新星 2022年1月5日,中国人力资源数字化创业大赛决赛在苏州正式开幕。本次大赛由苏州市人力资源和社会保障局主办,由中国苏州人力资源服务产业园、苏州市人力资源服务行业协会协办。 经筛选,64个优秀项目从175个报名项目中冲出重围进入初赛。而经过组委会结合市场前景、商业模式、创新力、成长性、创始人以及团队等维度的综合评审,只有21个强项目入围决赛,麦穗人工智能正是其中的一员,并且最终获得优胜奖! 此次活动的宗旨为鼓励各大企业能够站在新的赛道上重新整合人力资源,从传统的人力管理转变为以数字化服务和创新为定义的核心战略,用更智能、更精准、更科学的方式招募人才、分析人才、盘点人才,同时带动苏州科技发展,促进本地人才流动。   赛前,主办方与我司COO王露颐女士就人力资源数字化新赛道进行了一次深刻的访谈。当问及我司产品的主要攻克方向时,她表示不少客户曾抱怨没有一个智能且准确的系统可用于盘点企业员工,市面上的其他产品即便是最简单的教育背景都无法帮他们清点清楚。   针对这一痛点,她带领麦穗人工智能团队苦心钻研,最终研发出可以帮助企业为员工打上能力标签的细粒度智能系统。这样一来,人力团队就可以清晰地对比出企业或部门岗位缺口和员工画像之间的契合度和差异。以上这一系列智能操作为管理者如何使用人才、提拔人才提供了专业性的依据。   在今天的演讲中,露颐女士再次强调了人才储备对于企业的重要性。我们不难发现,人事是职场中的通用型板块,所有企业每个月都有固定的人力支出。在这样的背景下,麦穗人工智能研发结合人才智能搜索、人才分析、人岗匹配、自动化任务、数据中心的人才智能平台(TIP),帮助企业与员工时刻保持高粘合度,在可视化数据的辅助下,实时洞察人才发展趋势。 另一方面,麦穗人工智能团队不以强调技术逻辑为特色,更不会直接做武断的推荐,而是将重点放在用通俗易懂的可视化语言、知识图谱等证据向客户企业展示人才疑点亮点,以及员工的多维度可能性。同时,麦穗并不局限于企业的行业属性。目前,麦穗云化处理过的人才数据已达到1亿次以上,职位储备相当广泛,因此麦穗的理念非常符合整个中国的职业生态。   未来,麦穗将继续开发更专业的人才智能科技,接入多样化生态对接,完善企业内部的人才部署和考核,为数字化人力资源持续带来福音。麦穗始终相信,这类智能化产品将成为HR SaaS赛道,乃至人力资源数字化发展的未来。
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    2022年01月06日
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    2021中国人力资源科技影响力品牌50强 2021年12月22日周三在科技创新之城深圳,中国人力资源科技影响力品牌50强颁奖典礼于深圳益田威斯汀酒店盛大举办,现场数百企业HR科技达人共同见证了这一荣耀时刻! 在数字时代,科技成果的应用需要良好的市场环境与企业的协同支持,为进一步推动数字化转型及其影响力,响应国家号召,HRTechChina特别发起“人力资源科技影响力品牌50强 ”,同时在12月22日的中国人力资源科技年度论坛深圳站中揭晓并举行颁奖典礼! 本次评选环节,评委严格把关,近百家企业提交报名申请,以数据案例支持,以原创实践佐证,经过认真审核参评企业提交的案例和数据,部分抽查访谈研究,最后,麦穗人工智能凭借行业领先的技术实力获得「2021中国人力资源科技影响力品牌50强」,实至名归! 本次分享会邀请到了来自各行各业知名企业的HR深度参与,分享和探讨了数字化时代趋势下,企业战略如何迎接商业的挑战、如何推进组织智能化转型升级以尽快适应未来变革。 HRTechChina从成立以来,推广和传播最新的人力资源科技方面的新知、项目、动态、技术等等,更是致力于推动中国人力源科技的进步与发展。科技的影响力及其实际运用需要勇气与智慧,HRTech的影响力更加需要市场环境与HR行业和企业相互协同和支持。我们也看到HR行业的同仁,奋不顾身的投入其中,而评选奖项可以更加进一步的激励科技发展、探索和冒险精神! 麦穗人工智能:招聘数字化变革的领先者 麦穗自2017年成立以来,针对不同规模的企业,打造智能化场景方案,为各个行业规模的企业定制直击痛点的招聘解决方案。依托简历解析、人岗匹配、知识图谱、职位解析四大行业明星级的智能化招聘产品,麦穗完成了自动化、标签化、协同化的企业招聘管理的协助升级,帮助企业完成跨平台实时同步职位与人才、历史与新增人才数据的画像构建与多角色人员的高效协同。 麦穗人工智能经过4轮融资,高速平衡发展,已成为国内人才画像处理量最大的技术企业。2020年,麦穗人工智能成功完成超过5700万次的简历解析,人才搜索和人才匹配累计调用达4.8亿次,每次服务请求时间降低到1秒以下。麦穗主要模型平均准确率突破92%,成功帮助企业节省了78%的时间。 麦穗凭借过硬的技术优势,获得各行业领域知名客户的信赖,服务包括泰康集团、京东方、任仕达在内的多家世界500强企业,在疫情下逆势上扬,实现收入7倍增长和90%的续费增购率。 不止于此,期待未来 此次评选表彰了中国人力资源科技各领域的影响力,对于麦穗来讲是又一次阶段性的成就,也意味着更重的责任。 在不久的将来,麦穗在人工智能赛道上将继续推出新产品——人才智能平台(TIP),帮助企业全方位评估、管理人才,搭建属于企业自己的人才网络。借此,麦穗TIP将升级原有的明星产品——简历解析、人岗匹配、知识图谱和职位解析。同时额外研发数据中心和应用中心,能够帮助公司对各种平台的候选人入职状况、业务完成度等进行可视化数据分析,让每个部门的人才动态一目了然,所见即所得,提高数据一手使用率。 今后,麦穗人工智能将会持续提供优质的产品服务和客户体验,助力中国人力资源的数字化进程,让智能招聘真正服务于企业价值的提升,让我们共同期待人力资源数字化发展的未来。  
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    2021年12月23日
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    分享|未来HR数字化发展趋势 真正的数字化企业:以服务数字化消费者作为核心来改造产品 企业员工使用系统录入维护信息不是义务或是工作职责所迫,而应该是员工提升工作效率的最佳途径。   这需要所有构建企业数字化产品的同业者转化思维: 从业务场景出发:将数字技术应用到客户体验和运营体系中,进而驱动企业业务变革和社会形态变革:   落地到HR场景,数字化转型有哪些优势? 价值一:组织中每个人员个体的效率提升 价值二:组织中人员协作方式的效率提升 价值三:组织中岗位与人员匹配的效率提升 价值四:组织用工成本的性价比提升   HR从业者如何帮助自身组织实现 GO DIGITAL 到 真正 BE DIGITAL? 随着人工智能和自动化的发展,工作者可以把时间和精力放在高价值活动上 目前人工智能和自动化的技术,对于现有工作最重大的影响在于工作内容而非数量。46%的的企业管理层认为,AI的逐渐普及让机器能够从事常规性的工作,众多工作岗位将会被废除或者重新定义。这里罗列了人力资源领域数据化、智能化应用场景,涉及3大模块共12个场景 模块1:规划与招聘 场景1:人力资源规划优化 - 基于不同区域、内部外部来源、不同技能水平等因素进行人力资源动态优化   场景2:岗位需求预测 - 根据业务发展规划、历史 招聘情况进行岗位需求预 测,提前布局招聘策略   场景3:最优招聘渠道推荐 - 基于技能要求、招聘时 要求、成本考虑等自动推荐最优的招聘渠道   场景4:候选人精准识别 - 与外部垂直专业网站和搜索网站合作,自动识别最佳候选人   场景5:候选人简历自动筛选 - 基于NLP文本分析与机器学习,自动识别高匹配度的 候选人简历   模块2:发展与培训 场景6:培训课程精准推荐 - 基于员工岗位职级、发展 绩效、社区邮件信息,自动推荐最合适的培训课程   场景7:高绩效预测 - 基于NLP技术和机器学习技术,自动识别员工成为高绩效员工的概率   场景8:基于虚拟现实的员工培训 - 应用虚拟现实技术开发培训课件,降低培训成本,提升培训效果   模块3:敬业度与员工保持 场景9:智能化员工服务 - 应用智能服务机器人自动回答员工关于政策、流程、 薪酬福利等问题咨询   场景10:基于社交网络的员工敬业度分析 - 自动识别员工在社区、邮件、社交网络中的言论, 分析员工的敬业度   场景12:员工流失预测 - 基于员工工龄、岗位、绩效、行为等因素,自动预测员工流失倾向 HR从业者的角色变化 未来人力资源管理者角色变换(传统角色向新角色变换)现代人力资源领导者有机会通过专注于五种”最佳实践“,成为员工与企业之间催化剂   人力资源的五种最佳实践具体为: 1)倾听员工的需求 2)利用科技使得工作更灵活 3)维护员工的福利和平等 4)设置和规划最佳组织人员策略 5)持续学习,保持组织和个体的意识领先 那么未来的HR应当从传统角色向新角色进行转变典型传统角色包括HRBP,招聘官,绩效激励专员,培训开发者,薪酬专员可能的新角色包括人才架构师,改革推动者,员工体验设计者,数据科学家
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    2021年09月08日
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    如何建立人才库实现高效招聘 建立人才库是什么意思 人才招聘是企业HR工作的最大组成部分。过去20年间,企业招聘需求专业性要求越来越高,对人才筛选要求也越来越高,企业需要建立人才库,沉淀海量人才数据实现高效招聘。 越来越多的企业开始寻求智能化技术建立人才库。 高效率智能化人才招聘的核心是构建一个智能人才库、以往,由于人工智能数据技术渗透率低,大部分企业把人才库等同于一个大型可交互的excel,人才库的真正价值其实远没有被有效挖掘。这篇文章笔者想依托麦穗人工智能这两年的案例经验,详解企业HR如何建设智能人才库,实现企业高效率招聘到岗。 什么是智能人才库 有句俗话,70%的HR决策因子是简历之外的,是一个有经验的HR阅读简历时赋予简历的额外信息。智能人才库指在结构化后的企业人才简历上,充分利用已有的知识(公司图谱、职位发展图谱、技能图谱和学校图谱等),模拟一个有经验的HR为简历补全全部必要特征。 麦穗人工智能团队打造的智能人才库是以企业收到的人才简历为基础,融合外部数据的知识图谱、既往行为数据、职位和公司选择偏好,模拟一个阅读了上亿份简历,并精密学习了跳转路径、行业背景、职位和用人偏好的「HR」最强大脑,整理企业的人才库信息,构建每一个人才的智能画像,帮助企业HR快速筛选人才,实现智能用人决策。 智能的人才库包含哪些内容 1)全面的简历信息抽取: 专业的简历解析团队会根据上述提到的网站简历、pdf非标简历、图片简历和List简历进行智能解析,提取为结构化信息。简历的样式各异,需要利用智能模型从中快速抽取全部有效关键信息。从排版上可以区分为单栏、双栏,从语言上可以区分中文、英文,中英双语(尤其有那种一行中文,一行英语的混合);从格式上可以区分word, pdf, html, 图片(还有少量ppt, excel等等),猎头公司手上还会有不少excel格式的通讯录简历;从来源上可以区分为主流招聘网站的不同事情简历,个人自写还有一些模板简历。可以看到五花八门,针对不同格式简历我们往往会有不同的抽取模型 2)知识图谱嵌入打造智能人才库标签 新兴互联网行业崛起,使得公司的产品名远比公司的原名被人熟知。比如几个人知道 饿了么,小红书的企业原名是什么?大家收到的简历中越来越多人开始只写公司的简称、公司产品名或部门名这些更为人熟知的简称,这里需要知识图谱补全、完善和聚类。 同时,也需要避免由于文本上高度相似带来的歧义。比如:京东 v. 京东方,仅从单纯的简历解析提取信息而言,后续所有HR在人才库搜索中做公司名检索「京东」都会检索出「京东方」,因为「京东方」中完整包含了「京东」两字。但大家都知道,这是两家完全不同的知名企业,所以这里需要知识图谱了解词背后的含义,这是解析工具单一无法解决的问题。 类似案例也会包括搜索【上海交大】,如何对应到人才库中【上海交通大学】,却不会出现【上海交通大学继续教育学院】 搜索【985】时候,如何只给第一学历即本科学历或硕士是985学校的精准构建985标签,绕开专升本。这些都需要依托知识图谱有效甄别,构建智能人才画像。 这里我们需要依托知识图谱,高效快速地梳理不同企业产品的叫法、解决高度文本层面相似但实际意义不同的公司、职位、学校和专业等等。 3)分行业的项目、业绩、领域深度信息抽取 光实现以上两点是不足够的,我们人才库中可能有100个销售经理候选人,如何判定这些销售经理曾经卖过的商品是符合我们企业的行业领域,这些销售曾经实现过哪些业绩?这些信息以往都包含在大段的工作经历和项目经历描述中,需要机器模拟有经验的HR一份份简历阅读,提取简历中的相关信息描述并实现有效抽取 根据简历中的特征和描述进行细粒度分析,智能联想并补全。例如:职位名【副总经理】智能联想【公司副总、项目副总经理】等相似工作职位,工作描述中【凤凰大厦】智能判别为办公楼,商业地产项目,聚合【11万平米】【25万平】为项目业绩 4)构建符合HR进行人才评估和筛选的标签提取完毕以上标签后,机器需要按照HR常用,可被理解的表述形式进行展现,方便HR基于这些标签实现高效率地人才检索。 比如依托智能人才库标签,一键定位「做过XX用户量月活的产品经理」 5)标记简历中的问题、亮点,批注简历评语 老练的HR都是火眼金睛的,如何在精雕细琢的简历内容中锁定人才可能的一些注水、造假,识别空窗期等等。这些都是企业在简历信息之外十分看重的决策因子,决定了人才评估和简历筛选结果。这里依托人才疑点系统智能阅读简历,交叉比对简历中的关联信息,提取简历中的疑点亮点。 历时2年,联合十余位招聘行业资深从业人士,分析数千万样本简历数据,构建简历疑点分析。常见检查点包括频繁跳槽、工作空窗期、工作经历注水、低龄高就和教育经历事实性错误等。 6)简历去重与更新 依托邮箱和招聘网站投递人选,机器阅读简历归集到统一招聘职位下,根据简历智能查重系统,判断不同渠道下的重复人选或与历史人才库中的重复人选智能更新简历,识别可能的简历造假 & 合并招聘流程记录 合并前程无忧和既有人才库中的重复人选,洞察不同时期人才简历的差异 如何建立智能人才库 完整的智能人才库建设流程 a)多渠道收集简历 b)智能简历解析 c)知识图谱完善人才标签 d) 智能简历去重更新 e)智能简历分析 麦穗人工智能是国内领先的AI+招聘技术团队,帮助众多知名企业和系统平台打造了智能化人才库,对建立智能人才库感兴趣的HR伙伴们可以联系我们团队官网或私信我,一起探索中国智能化招聘的未来。 HR智能招聘_麦穗人工智能_召乎_AI招聘_企业HR招聘_简历解析_人岗匹配_简历收录_简历批量上传_邮件简历解析​www.mesoor.com 智能人才库建设完成以后,企业可以在此基础上轻松构建「智能人岗匹配模型」和「智能人才搜索引擎」,具体操作案例可以查看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/107091142
    麦穗
    2021年09月01日
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    人岗匹配:智能人岗匹配案例分享 根据麦穗智能匹配案例做一个分享: 首先,人岗匹配是动态交互的结果,不能生硬地依托独立打分标准进行 典型场景是「5年以上产品经理经验」,就不好一刀切的把5年作为过滤计算,因为可能4年的产品经理也是可以做这个岗位的,只是5年经验更好一些。或者如果人才过往的公司或学校背景很好,很多工作经验要求是可以放宽的。 2018年以来,麦穗智能人岗匹配系统已成功服务了970万职位项目,匹配计算了1亿次人才简历匹配度,这里分享一个案例展现机器如何科学确定人岗匹配度实现智能化最懂HR的人岗匹配系统。 人岗匹配_精准推荐引擎_智能推荐_匹配推荐_人才推荐_职位推荐​www.mesoor.com/acceleration-engine.html 因而企业HR在确立人岗匹配策略时候需要考虑多种高匹配人才的可能性 举例下图我们以某知名互联网企业的一个电商运营类岗位,通过麦穗人工智能的人岗匹配引擎如何实现精准的懂HR的人岗匹配分析: 人岗匹配可以考虑多种策略: 1)互联网大厂 + 电商领域 + 3年特定经验 2)企业既往招人偏好,high-performer表现3)985院校 + 计算机相关专业 4)电商行业从事供应链运营的人群职业路径分析5)核心领域与技能6)运营过电商品类项目 智能人岗匹配如何实现 随着互联网和大数据时代的发展,简历越来越线上化,企业也越来越多地开始运用智能技术分析职位的要求,提取出影响人才匹配的核心决策因子,并且综合企业内部以往招聘和筛选简历时候的经验,为企业实现智能个性化人岗匹配系统。在匹配上,会智能阅读职位要求,抽取核心特征,随后综合考虑100余种特征,模拟有经验的HR实现智能人岗匹配。 人岗匹配_精准推荐引擎_智能推荐_匹配推荐_人才推荐_职位推荐​www.mesoor.com/acceleration-engine.html
    麦穗
    2021年09月01日
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    人才库 | AI如何帮助企业建立人才库 在智能化时代,AI早已不是高深莫测的玄学,而是实实在在能够帮助每一件普通的小工作做到更高效更完美,帮助每一位工作者提升个人能力走向行业领先。 那么,在智能化招聘领域,AI到底能帮HR和猎头做到多少,作为至关重要且被广泛讨论的问题,在人才库的快速高效建立和活用方面,AI又具体能够做什么呢? 这里先跟大家分享以下几点: (1)简历解析 人才库不同于简历,是结构化后带着企业招聘者招聘洞见的人才数据。首先,人才库的建设需要我们考虑简历的来源: 1. 招聘网站:从三大站或其他垂直型招聘网站通过职位发布收集来的简历,这类简历结构规范,内容完整,往往以html,word或pdf格式为主 2. 网站/邮箱收到的:招聘者在网站上往往会留有加入公司的邮箱地址,或者通过专门的招聘通道进入的简历,可以通过邮件简历解析服务精准识别职位名、人名和简历附件并处理为结构化数据 3. 微信/社交网络/内推:朋友推的简历,这类往往是应聘者写的非标准简历,以pdf为主 4. 现场招聘会:招聘者去现场收到的很多纸质简历,这类往往最难处理,需要依托专门数据团队进行图像扫描后进行简历结构化处理 5. 通讯录式:很多专业公司会收集标杆公司的通讯录,类似excel list式样,需要专业数据团队进行结构化提取 专业的人才库建设团队会使用AI工具,根据上述提到的网站简历、pdf非标简历、图片简历和List简历进行智能解析,提取为结构化信息,形成智能化人才库建设流程。 这是结构化的某段工作信息 (2)利用AI知识图谱进行简历数据整理,实现人才库的标准化 对公司名、学校名、专业名等进行专业化统一,比如将【美团外卖】整理至 【北京三快信息技术有限公司】等。 专业的AI团队总人才库建设简历量可以破亿,能够对大批量较难处理的人才进行分析,为企业提供人才数据处理和画像分析。 (3)AI进行简历的深度分析,优化人才数据 用AI对简历进行深入的挖掘和分析,可以帮招聘者发现简历中看似光鲜外表下的疑点。大部分简历都是人才精心在求职市场打造的广告,所以如何发现精雕细琢下的可能的简历疑点和简历注水现象十分重要。 (4)智能人才搜索与智能人岗匹配 根据分析完善后的简历,专业团队会运用AI着手建立企业的智能人才库,通过所处行业构建专业的智能化搜索引擎,一键定位业务部门心中的白玫瑰。
    麦穗
    2021年09月01日
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    麦穗人工智能荣获「2021中国人力资源科技创新品牌30强」 2021年4月23日,由中国领先的人力资源科技平台HRTechChina发起的「中国人力资源科技创新品牌TOP30」评选暨表彰仪式在上海隆重举办。在现场近千位来自中国知名企业人力资源中高管、人力资源数智化转型专家、人力资源行业意见领袖、以及专注人力资源科技领域的投资人及机构等的见证下揭晓。 年度HR盛典 共话HR科技未来「中国人力资源科技创新品牌TOP30」评选活动共收获来自全国范围內78家人力资源科技机构参与提名,并经过HRTech创新品牌测评、公众投票、LRP+品牌监测评定、专家评审团的等层层把关,历时30多天的严格审核,麦穗成功入围2021年中国人力资源年度论坛科技创新品牌Top30,并获得“2021中国人力资源科技创新品牌30强”荣誉证书奖项。   在人力资源科技机构的展示环节中,麦穗人工智能大客户成功部总监唐凯峰发表演讲,详细分析了中国传统招聘行业的痛点和智能化演进,并介绍了麦穗核心服务与产品,分享了麦穗人工智能自主研发的智能化招聘解决方案。 麦穗人工智能:智能化变革的引领者麦穗人工智能作为行业领先的专注于人力资源领域的科技型公司,面向企业招聘、猎头、RPO和有大量招聘需求的人力资源构建提供基于人工智能技术的一体化解决方案。通过灵活多样的技术服务组合和轻松便捷的嵌入模式,麦穗人工智能在知识图谱、简历解析、人岗匹配、人才库建设、智能机器人等场景中实现人工智能的深度运用。 在2020年,麦穗人工智能累计完成近4.8亿次智能模型调用,服务包括赛诺菲、任仕达在内的多家世界500强企业,在疫情下逆势上扬,实现收入7倍增长和90%的续费增购率。麦穗主要模型平均准确率突破92%,成功帮助企业节省了78%的时间。2021年初,麦穗人工智能获得由凯泰资本和上市公司致远互联联合投资的数千万元Pre-A轮融资。  四大行业明星级产品 持续深耕招聘垂直领域01. 简历解析基于语言处理和机器学习技术,提供批量简历解析服务,进行简历内容抽取和简历格式处理,帮助HR快速解读简历信息,对简历进行全方位探测。02. 人才画像人才是企业的重要组成部分,构建人才画像和构建智能人才库可以帮助企业对现有人才库进行有效管理,实时监控招聘流程,制定更优的招聘策略。03. 人岗匹配麦穗智能人岗匹配模型根据职位的需求、候选人特质,进行更全面、公平的人才评估和分析,优化招聘流程,提高招聘效率。04. 智能面试智能机器人在线沟通完成面试,意向获取、疑问解答一站式服务,人力资源服务共享中心开启协同实践。chatbot搭载自然语言处理系统,能够灵活的同用户进行对话沟通;深度挖掘面试场景,智能判定候选人胜任素质。 不惧挑战 助力中国智能招聘时代此次HR科技论坛的认可对于麦穗人工智能来说具有重大意义,也意味着更重的责任和全新的开端。在国内整体经济的不断提升和行业多方的合力探索下,我国AI招聘赛道的发展速度将会越来越快。“让HR将时间投入到更有价值的工作当中“——这是麦穗人工智能对于招聘行业的期许和麦穗团队共同的目标。放眼未来,麦穗将持续提供优质的产品服务和客户体验,助力中国招聘数字化进程发展,让智能招聘真正服务于企业价值的提升。
    麦穗
    2021年04月25日
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    【中国】AI招聘公司麦穗人工智能宣布完成Pre-A轮数千万融资,凯泰资本与上市公司致远互联联合投资 过去10年,中国的招聘市场蓬勃发展,然而超过九成的企业招聘决策完全依赖于人工完成,超千亿的中国招聘市场亟待智能化。 作为国内领先的智能化招聘技术解决方案公司,麦穗人工智能近日宣布完成数千万元Pre-A轮融资,本轮投资由凯泰资本与上市公司致远互联联合投资。 十年变革:智能招聘的期许复盘过去10年,招聘领域的技术变革主要分为三大趋势: 平台化:以前程、智联、猎聘和boss直聘为代表的招聘平台实现招聘信息的线上发布与快速链接。平台以信息发布和广告作为主要变现模式; 系统化:以北森、大易和moka为代表的HRM/ATS系统实现中大型企业招聘流程的数字化信息采集,系统主要以SaaS和本地部署作为变现模式; 智能化:以麦穗人工智能为代表的AI技术团队提供各类智能招聘模型,深度处理与分析非结构化数据,模型主要以SaaS和本地部署作为变现模式。 HRM/ATS系统主要解决企业HR场景下的数据采集工作,能针对结构化数据(i.e.薪资数据、考勤打卡等)进行一定的分析处理,但无法对招聘场景下丰富的非结构化数据(包括人才简历信息、职位要求、面试回答和招聘官评价等信息)进行有效的分析与洞察工作。 麦穗人工智能:做智能化变革的领先者成立于2017年的麦穗人工智能是招聘智能化变革的引领者,依托行业独家模型帮助企业处理分析复杂多维的非结构化数据,实现更好的人力规划分析,人才库建设,人岗匹配筛选和面试分析。在2020年,麦穗人工智能累计完成近4.8亿次智能模型调用,服务包括赛诺菲、任仕达在内的多家世界500强企业,在疫情下逆势上扬,实现收入7倍增长和90%的续费增购率。麦穗主要模型平均准确率突破92%,成功帮助企业节省78%的时间。2021年,中国的世界500强企业数量来到133家,历史上第一次超越了美国跃居世界第一。可以说,中国拥有世界上最大且增速最快的中大型企业服务市场。面向未来,招聘领域的企业服务将从帮助企业解放「人手」的效率提升逐渐迭代至辅助替代部分「人脑」决策。                                                                          麦穗人工智能投资人寄语          “数智人力服务是致远互联协同管理应用的重要分支,而智能化是促进高效协作的重要技术手段之一。我们很看好麦穗在人力大数据与智能化上的技术优势和客户成功应用,希望可以和麦穗携手为我们的客户提供行业人力资源供求及趋势洞察,帮助客户更加快速高效的获取到所需人才。未来我们也希望更多像麦穗一样的优秀企业加入到致远的大生态当中来。”   — 致远互联高级副总裁、战略投资部负责人蒋蜀革   “很荣幸参与到麦穗人工智能的新一轮融资,创业团队技术领先并且专注于产品研发。知识图谱和NLP为代表的AI技术在招聘行业的快速应用;员工的教育数据、简历数据、工作数据、行为数据等数据维度越来越多,AI+大数据的结合,将对于传统的人力资源市场带来巨大的改变。 希望通过参与麦穗人工智能的投资,助力公司的产品研发和市场拓展,为更多的企业提供更好的人力资源服务。我们相信,未来企业需要实现资源的全球化配置,全球劳动力服务全球企业,企业有着面临快速适应灵活多变的市场环境的新需求。伴随着中小企业数字化的进程,智能化人事软件将以灵活的框架设计和业务流程框架,帮助全球企业更好的与全球人才进行互动连接,以快速适应行业、环境以及市场需求的变化。” — 凯泰资本董事总裁段钧锴 “祝福麦穗成为数字化招聘领域的领导品牌,运用全球领先的技术为企业提供综合数字化招聘解决方案。” — 英格玛集团董事长庄志   “智通作为麦穗的天使投资人,我们和麦穗团队一起走过了从0到1的成长路径,见证了麦穗在人工智能和大数据应用上的技术先进性,其AI技术大大提升了招聘效率。 智通作为改革开放后的中国首批人力资源服务企业,在新技术和新经济浪潮下,致力于基于大数据的人工智能招聘研究与应用,打造数智智通,构建“招聘+培训+外包+平台”生态圈。我们坚信,与麦穗携手合作,一定会为客户提供更多更好的产品与服务,推进人力资源服务行业的高质量发展。 祝愿麦穗做大做强做好做久!” — 智通人才连锁集团董事总裁苏琳 麦穗人工智能创始团队愿景 “3年多来我们一直深耕在‘AI+招聘’这个细分领域,探索智能招聘的星辰大海。很高兴在疫情后的特殊时期得到凯泰资本和致远互联的联合战略投资。完成本轮融资后,麦穗人工智能将持续布局中大型企业,强化多HR场景的产品化能力,提供专业且智能化的人力资源解决方案,不仅提高HR的效率,更帮助企业提升招人用人的质量。”来自麦穗人工智能
    麦穗
    2021年03月01日
  • 麦穗
    麦穗AI完成600多万Pre-A轮融资,由智通人才领投 3月19日披露,麦穗(Mesoor)人工智能获600多万Pre-A轮融资,广东智通人才连锁股份有限公司领投600万、英溢资本(英格玛人力资源技术基金)跟投。 麦穗(Mesoor)人工智能为人力资源服务机构提供智能人才甄选的一站式技术解决方案,主要包含简历搜索推荐、简历阅读分析、人岗智能匹配和智能在线面试等模块服务。 智通人才有参与投资HRSAAS 项目才到。
    麦穗
    2018年03月22日
  • 麦穗
    卖引擎而非整车,「麦穗」想用人工智能、大数据帮招聘网站提高效率,英格玛HRTECH基金投资 在麦穗联合创始人王露颐看来,招聘主要有3个步骤,其一是为企业找到足够数量的候选人,因为基数大了,才能确保质量;其二是找准人,最后才是人岗匹配合不合适的问题。 按照王露颐的说法,麦穗并不是卖整车,而是给一些大型招聘网站、企业开发引擎,目前主要提供3大产品。其一是帮助招聘网站快速定位候选人,公司合作客户均具有较大体量,一般在内部都有着丰富简历。通过匹配求职人员简历和职位描述为企业找人。如果客户简历数量不够,公司也会从外部为其定制一定数量的简历。 首先会分析企业的基本情况、发展阶段、过往入职人选等特征来对需求方用人偏好形成一个完整画像。还会精细化分析和标注处理整段职位描述,并分析所处行业特征和标的企业的用人状况。麦穗会运用智能语义解析,切分并提取候选人简历的核心内容,形成150多个维度,来匹配企业的用人画像。这150多个维度包括候选人的期望薪资、期望的工作地点、到岗时间、简历新鲜度(候选人更新简历的频繁程度是和换工作的意愿成正比的)、学历状况、专业技能、工作经历等。 人才库盘活是近年来一个活跃话题,理想场景是当 HR 向外发布职位时,系统可以自动提示她自有人才库里已经有很多合适的候选人了。但是据欧美市场最大的求职网站 Indeed.com 的总裁 Chris Hyams 介绍,由于不同行业、不同工种之前存在许多“潜规则”,且很多职位的 JD 还是不能标准化、模型化,该技术的实际应用还是存在一定问题。 仅仅通过职位 JD 和候选人简历去匹配供需双方,这个显然是不够的,因为很多时候职位与职位间的描述是比较相似的,并不能精确匹配,利用简历数据所做的只能是一个“冷启动模型”,后续还要通过不断添加数据维度来精细化该模型。麦穗的第二个业务是为该模型添加了类似电商的用户行为数据分析。 具体来说,麦穗会分析企业的职位发布者在招聘网站上的历史行为数据,比如关注了哪些候选人、拉黑了哪些候选人、搜索查看过哪些候选人,付费买过哪些候选人的联系方式。通过在推荐模型中添加用户行为数据,匹配的维度自然会更多。使用越多,产生的数据越多,匹配自然也就更加精准。 以上两款产品均是重大数据,轻 AI 的产品。麦穗在今年试点性地推出了一款视频面试类产品,据王露颐介绍,该款产品集成了机器学习和深度探测模型来探测候选人的软性素质,方法是通过探测候选人在面试时的肢体动作和面部表情,来对候选人打分。比方说团队会通过一套数据模型,从中产生6000多个维度,来定义什么是“领导能力”。在匹配候选人面试时的表现,挑选出“领导力”强的候选人。 据悉麦穗是由英格玛HRTECH基金投资。 来源:36氪,作者:徐宇。
    麦穗
    2017年12月29日