• Bello
    Bello完成千万人民币天使轮融资,原始招聘行业亟待AI技术赋能 此前报道过的使用AI技术为招聘行业赋能的初创公司Bello,已在近期由昊翔资本领投完成天使轮融资,随后由云天使基金完成天使+轮融资。由于发展迅速,Bello现寻求新一轮融资。 招聘行业市场体量巨大,但现有工作方式却非常原始,主要依靠人力寻找、筛选简历等,不仅效率低下、准确率也受限于行业从业人员自身能力。为解决这类行业痛点,Bello于去年开始使用大量适用于中国市场的数据训练通用算法模型,并为B端种子客户提供AI招聘系统服务。 Bello的AI系统可以根据用户需求,在【秒级】时间内将上万数量级的人才数据和职位需求分析进行对比,并按照匹配度排序。简单来讲,Bello现在在做的是使用AI技术配合人类去完成重复、繁琐、低效,但却最耗时的事务性工作。释放出来的人力可以去完成后期的精确沟通和面试等价值更高的工作,进而提升整个招聘环节的效率。 Bello创始人兼CEO李松毅告诉记者,Bello是一套全新的OSR(One Stop Recruitment)解决方案,会从根本上解决岗位空缺和人才之间的匹配问题。和几个月前相比,他们提升了算法模型底层框架的灵活性,以及人才/职位匹配的准确性(最高可达90%)。同时,Bello也在横向拓展可应用的行业,其AI系统可以满足包括金融、地产、互联网和物流等行业在内的大部分核心职位的招聘需求(核心主要是指需求量大)。 Bello作为一家2B的企业,客户包括行业的头部企业及中小型企业。对于行业内的头部客户,Bello会提供定制化服务。李松毅强调,一方面这些标杆客户可以帮助他们建立行业影响力,另一方面,此类客户多拥有大量且完善的员工信息化数据,这些数据有助于Bello建立针对此行业的通用模型。对于中小型企业,Bello会联合一些机构平台(如腾讯开放平台)直接提供较为通用的SaaS服务,快速规模化拓展市场。而对于如猎头公司在内的人力资源服务企业,Bello可以以开放API接口的形式,为他们赋能。 Bello现在有包括腾讯在内的21家种子客户,他们会帮助Bello提升产品的完整和成熟度。李松毅告诉36氪,Bello的AI招聘系统OSR正在逐渐打磨成型,届时其积累的行业B端客户将迅速规模化的转换成为付费客户,公司的销售额和利润也将明显增长。此次融资主要用来扩充研发和运营团队以保持技术领先性,提升用户体验。 不过对于Bello来说,他们想做的不仅仅是招聘链条最前端的人选筛选和匹配。李松毅表示,随着数据的积累和技术的完善,他们会提供完整的“Human Capital Engineering”(此概念由周宏骐教授提出,即通过技术革命,结构性提升人力资本的效率)—— 包括为面试环节提供预判和分析服务,在人员进入公司后提供薪资福利调整、绩效考核、职位晋升辅助判断等,从而提升人力资本的整体效率。在完整的“人才生命链”中,AI技术可以渗入每个环节,获取数据分析数据,而这些数据对下一个环节也有重要的参考意义,整体是一个健康的正向循环。据悉,这一部分的技术正在开发中,对于一些信息化做的较好的头部企业,后端环节的辅助方案已在测试中。 可以看到的是,Bello在AI+招聘行业已占据了两个明显的领先优势点。1. Bello大部分研发人员来自BAT和微软等公司,研发实力强。 2. 拥有多年的技术储备和打磨期,相比于其他想进入同行业的公司,拥有至少一年半的先发优势。 关于此次投资Bello,记者采访了昊翔资本执行董事毕绿。毕绿表示:目前资本布局AI领域基本是两种思路,一种是布局AI技术团队,另一种则是AI+行业。考虑到AI创业公司的收入来源基本为B端或G端客户,昊翔资本更偏重于AI+行业的投资。我们认为现在布局“AI+招聘”是一个非常好的机会。目前引入AI赋能的行业大多有成熟的IT系统或者数仓做支撑,如金融、安防、医疗等,AI的效用更多是为行业业务条线提高效率,节约成本;而在招聘行业,虽然积累了大量数据,但信息化程度远低于上述行业,大量重复且流程化工作均由人力完成,这种情况下,AI可赋能的空间非常大,极有可能改变整个招聘行业业态。昊翔资本希望陪伴Bello成长为招聘行业最优秀的赋能者之一。 负责Bello项目的云天使基金副总裁张舒峣提到:在企业服务领域,技术应恰到好处地解决客户痛点,商业模式应紧密结合市场认知才能快速拿下标杆客户,建立行业影响力。经过与Bello的多轮交流,他认为Bello团队同时拥有技术能力和深度行业理解力,并能在战略和产品形态方面进行快速迭代,云天使随后进行了追加投资。 来源:36氪,作者:希大。
    Bello
    2018年01月03日
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    入选腾讯AI加速器,Bello帮助企业订制超越HR的招聘智能 Bello已获得一批种子客户包括:Facebook、华润集团、珍爱网、优课联盟等等。并正在与腾讯公司深度合作,订制技术岗位的专家型招聘机器人,实现高度自动化,试用版系统近期即可上线。 今年3月,北美著名人力资源集团公司SourceCon举办了一年一度的行业竞赛。一台机器“代号B”参赛者仅花费了3.2秒就筛选出了合适的候选人,同时职位适配性还排到了第三名。其他通过人工筛选的团队则使用了10-20个小时来寻找合适的候选者。可见人工智能技术在招聘领域的应用潜力巨大。 技术出身,又在人力资源行业深耕近10年的李松毅看到了希望,终于可以用科技来解决招聘领域的痛点,同时获得巨大的利润,因此他于去年创立了人工智能初创公司Bello,并邀请了那台“代号B”机器的CTO以及首席科学家加入Bello团队,希望将这项技术带入中国市场。 李松毅告诉记者,招聘领域是一个非常原始的现状,大量靠堆人头去完成简单重复的工作,比如要看大量的简历并且和岗位描述进行比对。人工寻找和筛选简历,除了效率低还存在比较大的主观性和经验不足带来的偏差,给企业带来发展的阻碍。 同时,招聘市场的体量巨大,全球招聘市场的市场总量已经超过4500亿美元,年增长10%以上。 Bello现在更加专注于中国市场,主要针对人数在1000人以上,有一定规模的HR系统和招聘需求的大公司,帮他们度身定制最强招聘智能。这样的商业模式才有客户买单,毕竟HR领域人工智能的容错率是很低的。 Bello于去年开始使用大量适用于中国市场的数据训练通用算法模型,现在的订制招聘智能是基于通用模型而来。Bello CEO李松毅告诉记者,利用AI技术的招聘场景大概就是这样的:招聘官拿到招聘需求后,向AI招聘系统提交职位描述。AI系统会将成千上万份简历和职位描述进行比对,并按照匹配度排序。招聘官只需要花5%的时间和最相关的人才沟通即可,节约了大量时间成本,同时也不会再因为人手不够而错失好的人才。 李松毅表示,他们的优势主要体现在三方面。首先Bello拥有数千万级的训练数据库,覆盖了中国80%以上的数据类型,帮助Bello训练出了有普适性的算法模型,但是精准性还是有进步空间。 第二个优势主要体现在自然语言处理方面。李松毅告诉记者,他们拥有30多个相关专利,可以在职位匹配过程中加入更多维度的信息匹配。比如在完全相同字符比对的基础上,加入了同义词的理解,进而有效克服传统基于字符串匹配无法解决的多义词,同义不同表达带来的匹配精度低的问题。此外Bello还可以获取应聘者其他平台开放的社交数据,从多个维度来判断应聘者是否符合公司职位要求。 第三个优势体现在Bello还会在通用算法模型基础上,根据不同的企业需求,加入企业的招聘偏好。李松毅告诉36氪,他们会从客户处获取优质员工的简历、绩效考核、评价等多方面数据,对这些有标注的数据进行机器自学习,形成算法模型。 在效率方面,李松毅表示基本可以完全代替招聘HR的 60%的工作量,同时也不会受到HR经验水平等主观影响。据悉,Bello已获得一批种子客户包括:Facebook、华润集团、珍爱网、优课联盟等等。并正在与腾讯公司深度合作,订制技术岗位的专家型招聘机器人,实现高度自动化,试用版系统近期即可上线。除了给一些大B客户定制定制岗位专家型招聘机器人,Bello还可以将API开放给其他正在使用ATS系统,按年计费。 李松毅告诉记者,未来他们也会在人才生命周期中,运用AI及行为学分析技术来略过部分面试步骤,进一步提升效率,提高用人精确度。 Bello现有8人,研发中心位于美国波士顿。公司在近期的AI LAB的决赛中胜出,并入选了腾讯AI加速器。现在正在寻求1000万元的天使轮融资。 来源:36氪 ,作者:希大,如若转载,请注明出处:http://36kr.com/p/5084179.html
    Bello
    2017年07月26日
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