• 人工智能
    人工智能将会取代HR的七个理由——及无法取代的一个理由 人工智能简化了许多人力资源流程。这些复杂的计算机程序擅长于识别模式、规划和适应模仿人类思维的方式。然而,与人不同的是,人工智能程序速度快、不知疲倦、效率高,而人可能会感到疲倦或无聊,或在决策中无意识地带有偏见。 越来越多的人使用AI来实现许多HR流程的自动化,并且看来自动化将获得丰厚的回报。麦肯锡的一项研究预测,无论行业如何,人工智能都将极大地改变业务:“到2030年,人工智能有可能带来约13万亿美元的额外经济产出,使全球GDP每年增长约1.2%。” 考虑到这一点,让我们考虑一下AI提高HR效率的七种方法。   AI可以更快筛选数千种应用程序 空缺职位可能会耗尽您的劳动力并损害公司士气。因此,快速填补职位很重要-但要有合适的人选。 对传入的简历进行分类是一项艰巨的任务,当留给人类时很容易出错。通过分析传入的应用程序并使用算法评估和评估申请人的经验,知识和技能,人工智能可以为每位员工最多节省23个小时的人力资源部门。   通过帮助您雇用更多合格的候选人来提高保留率和生产率 AI不仅加快了候选人的甄选过程并提供了宝贵的分析,而且还使用该数据帮助将候选人与合适的职位进行匹配。人工智能算法可以识别成功员工的特征,并为某些工作寻找具有相似特征的候选人。   减少招聘偏见 尽管招聘中的歧视显然是违法的,但人力资源人员有时却没有意识到他们正在允许个人偏见蔓延到招聘过程中。毕竟,我们只是人类。另一方面,人工智能可以忽略有关候选人的年龄,种族和性别的信息。它也并非始于对特定地理区域,就读大学或组织单位的偏见或反对。当人们阅读简历时,这些因素可能在潜意识中起着潜意识的作用。使用AI可以减少招聘偏见,并有助于创建更具文化多样性的工作场所。   它简化了员工入职 新员工通常会对福利,带薪休假和公司政策有很多疑问。AI聊天机器人可以回答这些重复的查询,从而使人力资源人员腾出时间来处理诸如培训和办公室参观之类的任务。人工智能还可以协助新员工开展文书工作,帮助员工更快地工作。   它有助于雇主制定工作说明 如今的AI软件可以帮助招聘人员制定完美的职位描述。诸如Textio之类的程序可以识别广告中的性别偏见,从而帮助招聘人员选择中立的语言。此外,通过将广告中的语言与效果良好的以前的广告进行比较,AI软件可以帮助作者制作散文,以达到所需的候选对象。   它提高了员工敬业度并建立了更好的关系 人工智能的用途不只是招聘。从安排会议到培训员工,当今的AI技术简化了常见的业务流程,几乎消除了人为错误的可能性。   它可以帮助您节省时间 AI帮助招聘人员和人力资源部门节省时间并提高效率。不使用自动化来执行工资,申请人跟踪,培训,职位发布等任务的人力资源经理说,他们平均每周要花费14个小时来手动完成这些任务。如果您的组织至少不使用AI软件来自动化HR的某些方面,那么您可能会浪费时间和金钱。   尽管拥有这些AI优势,为什么HR仍然需要人才 AI擅长于依靠数据处理和模式识别的任务,比人类更快,更高效地完成这些功能,使其成为使人力资源的许多方面自动化的有价值的工具。 但是,不应忽略人力资源的“人力”方面。从做出最终的聘用决定到寻找使工人保持敬业度的创新方式,人事主管以AI软件所不具备的方式了解其员工和组织。人工智能只是一种工具,可以使人力资源团队成员有更多时间了解员工,塑造公司文化并解决出现的问题。 而且,并非每个员工都对采用不熟悉的技术感到满意。人力资源人员可以简化向AI的过渡,向员工展示如何在HR中使用AI可以帮助工作场所中的每个人提高生产力和效率。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Meghan M. Biro 来源:https://talentculture.com/seven-reasons-ai-will-take-hr-one-reason-wont/
    人工智能
    2019年09月29日
  • 人工智能
    情绪分析和员工敬业度:公司如何利用AI? 人工智能是现代最具创新性的技术突破之一。从日常生活到企业文化,一切都受到新技术的影响。人工智能(AI)通过赋予管理人员分析来自客户和员工的大量有价值数据的能力,从战略上改善业务流程。 在人力资源方面,人工智能正在特别解决经理们多年来一直面临的最大问题之一,那就是提高员工敬业度和保留率。 跨行业的接洽危机 人工智能有潜力使经理人有能力创造一个更好的工作场所,使员工不会对工作角色感到分心或不满意。 资料来源:https : //www.thepeoplespace.com/practice/articles/were-more-machine-now-man-hr-and-digital-journey 当前,组织正越来越多地转向AI技术,以增强工作场所中的员工敬业度。从入门到协作,从培训到信息共享,人工智能正在改变人力资源部门的职能方式,以保持员工满意。 从某种意义上说,人工智能通过创新的用例和应用程序正在帮助组织应对若干重大危机。 人工智能对促进敬业度的影响 公司组织长期以来一直在处理员工不满和不敬业的问题。通常,公司评估和反馈过程很漫长,每年都要求经理提供有关员工绩效的反馈。 在每个员工都在寻求目标和成长机会的动态工作环境中,这种过时的做法会导致员工不满。不满意的工作通常没有像他们应该做的那样从事并致力于工作,导致生产力和效率下降。 人工智能可用于通过独特的情绪分析解决方案识别员工中的不满情况。借助人工智能,组织可以了解员工对办公室内的发展情况的感觉,例如他/她的老板的举止,工作环境,与同事的关系等等。 基于人工智能的情感分析可以分析大量的非结构化员工数据,以得出有关员工整体敬业度的有意义的见解。 现代企业环境中的情感分析 情绪分析是一个独特的概念,它可以通过分析员工在办公室环境中的交流方式来得出有关员工的思维方式和想法的有用见解。通过密切关注他/她的语言,语调以及通过电子邮件和其他渠道进行交流的兴趣,情绪分析可以了解他/她对自己在公司的工作是满意还是不满意。 语言是一个人向他人表达自己的思想的方式。通过使用情感分析,公司可以挖掘每个句子,交互作用和对应物中的基础数据,以获取自己的利益。 情感分析使公司可以分析大量文本数据,并根据创建时的情感或态度对文本数据进行分类。通过使用结构化数据,组织可以评估部门,办公室或地点内员工的情绪,并创建有意义的解决方案以提高员工敬业度。 情绪分析如何工作? 情感分析将自然语言处理与机器学习和AI相结合,可提供有关员工如何响应对话的有意义的见解。利用机器学习算法,训练了一个系统来识别可能否定或有问题的单词。 然后分析大量数据,以查看员工是否担心其工作环境或工作的特定方面。情绪分析结合使用调查回复和电子邮件,发现可能需要人力资源经理进行干预的区域。 人工智能驱动的情感分析模型在现实世界中的应用 情感分析在现代公司环境中具有多种应用和含义。实际上,有很多方法可以使用情绪分析技术来评估员工对工作和工作场所的感觉。以下是一些现实中的用例,它们可以利用情感分析的力量来构建更好的工作场所: 使用情绪分析来分析电子邮件 这是在办公室文化中实施情感分析的最常见方法之一。可以对情绪分析工具进行编程,以确定全天的敬业度。通过识别准确的单词和短语,基于电子邮件的情感分析工具可以帮助根据部门级别或个人级别推断见解。然后,可以将此类有洞察力的数据用于解决特定问题或引入组织范围的更改以改善文化。 通过对公共平台的评论来衡量意图 利用情绪分析技术的一种好方法是从员工在公司的公共平台,互联网*或绩效评估平台上发布的反馈和评论中获取见解。可以使用机器学习工具分析与社会评论相关的数据,以了解员工的基本情绪和情绪。 情绪分析可以通过确定负面问题或正面问题来对评论进行分类,从而创建有关员工敬业度和满意度的总体思路。 分析员工反馈 在公司中,通常的做法是收集员工对工作文化,办公环境,同事关系以及他们在工作中的感受等各个方面的反馈。由于公司缺乏分析大量非结构化数据的技术,因此,这种听取员工的系统通常没有有意义的决策支持。 借助情感分析工具,公司实际上可以从调查数据和员工收到的反馈中获得有用的见解。由自然语言处理,机器学习和人工智能提供支持的文本分析平台可提供有关员工情绪和敬业度的有用信息。 人工智能对公司组织有何不同? 人工智能驱动的情绪分析工具可以有效解决员工敬业度指标恶化的问题。以下是通过AI支持的情绪分析如何帮助企业组织提高员工敬业度的几种方法 识别智能趋势 情绪分析算法分析了大量的员工调查数据和定性反馈,以提供有关如何吸引员工的可行见解。这不仅提供了敬业度水平的整体信息,而且还帮助管理层根据员工的期望评估和推出变更。 此类深层分析功能可帮助组织了解大规模趋势,使组织能够对整体员工敬业度,学习与发展以及其他人力资源政策进行具体更改。 员工授权 情绪分析可以赋予员工前所未有的权力。当组织利用人工智能来倾听和理解员工对办公室内所有事物的感觉时,就会导致积极的工作文化的发展。管理团队和人事部门努力改变引起不满的事物,这反过来使员工感到自己的意见,无论多么微妙,都会被倾听,赞赏和努力。这使员工更有信心大声说出来并成为变革的一部分,从而赋予他们增强的能力。 由情绪分析支持的基于数据的分析为更好的工作环境铺平了道路,员工可以通过表达自己的意见来真正发挥作用,而管理团队也可以听到他们的意见。 最后 人工智能是一种真正的革命力量,可以改变每个人的工作方式。对于组织而言,这意味着更好地了解其员工队伍,对于员工而言,这意味着更高的满意度和满足感。就像相互依赖的关系一样,通过情感分析创建的这种协同作用对所有利益相关者,员工,管理层以及最终客户都是有益的,因为满意的员工可以带来更好的服务。 以上由AI翻译,仅供参考 作者:Namee Jani 来源:https://becominghuman.ai/sentiment-analysis-and-employee-engagement-how-companies-can-leverage-ai-3aa7d2e0dd4b
    人工智能
    2019年09月23日
  • 人工智能
    专家谈:HR如何使用AI简化工作的5种激动人心的方式 Gartner报告说,HR 是人工智能(AI)的顶级用例之一。在本文中,我们将研究五个AI专用于HR的用例,并结合行业专家的独到见解。  人工智能(AI)改变了我们生活的各个方面,无论是个人还是专业。其无所不包的功能意味着HR中也有AI的几个使用案例。Gartner发现23%的组织正在将AI应用于其人力资源实践。  那么,您如何评估和理解AI在HR中的变革能力呢?请记住,这是我们许多日常体验背后的技术,从Google的搜索引擎到苹果的语音助手Siri。关于人力资源中越来越多的AI用例,以下是人力资源和技术领域的五位专家不得不说的话,哪些将成为实施的热门。 行业专家称有5种AI的HR用例  人力资源是所有关于建造,维护和改善人类的职场人际关系。这需要一方面以数据为依据,另一方面以直觉来对工作环境进行仔细而智能的处理。这就是为什么HR用例是AI的主要候选人的原因。 AI可以利用企业数据和优化决策,学习的决定及其影响每个周期。它的组件技术有助于将人力资源智能引入HR技术:自然语言处理(NLP)将对话和反馈转换为机器可读数据。语音和图像识别使HR可以从各种来源收集数据,也为员工提供了更大的灵活性。随着时间的推移,不同的机器学习模型会提高AI功能。 所有这些要素共同使AI适用于五个关键的HR用例。 1.员工体验为下一个阶段做好准备 员工体验(EX)的质量决定了保留率,影响推荐的可能性并显着塑造了员工品牌。从招聘到建立可持续发展的文化,人工智能可以改善整个员工旅程中的各种体验。 谈到就业机会和劳工法解决方案提供商Littler的首席数据分析官Aaron Crews 谈到AI如何改善整体员工体验时,他说:“数据越来越多地帮助我们确定如何通过工作来提高工作满意度和绩效人们的工作,改善流程和消除繁琐和瓶颈的机会。” AI会收集非结构化数据,从而为我们提供有关组织中员工敬业度状况的有意义的见解。它可以帮助改变感知和解决员工整体体验的方式。 2.员工自助服务更加精简  自助服务系统是现代组织中的重要组成部分,可赋予员工权力并减少人力资源工作量。但是,由于采用方面的挑战或基本信息的可用性缺乏透明性,这些系统经常失败。 “来自我们平台的数据显示,所有人力资源请求中有49%是重复的。人力资源和IT售票平台Spoke的营销主管  Joshua Anish说,几乎有15%的请求被逐字逐句地提出。 在这种情况下,人工智能最重要的应用之一就是可以回答这些重复性问题,并将人力资源释放给需要人工干预的其他任务。 如果无法立即回答查询,它还可以提供对查询状态的实时洞察。客户服务软件公司Zendesk的 IT业务应用程序主管Mandy Shimshock说: “例如,在故障单中构建电子邮件触发器可以使员工在处理他们的请求时保持联系。” 人力资源的这种自由度和员工的透明度可以极大地增加员工的整体体验。 3.劳动力调度见证了360度转变 人工智能有能力完全改变我们每天的工作方式,无论任务的性质或重要性如何。当涉及到联络中心时,这将成为创新的重要动力。更大的劳动力管理生态系统,座席绩效管理以及客户互动质量将发生范式转变。 NICE是一家致力于大数据运营的公司,其高级产品营销经理Paul Chance 详细介绍了联络中心员工管理中的这一决定性转变,并讨论了AI在员工管理中的作用。 在谈到AI在计划中的作用时,他说:“以无监督学习的形式进行的人工学习使联络中心能够实施随着可用数据的更改或增加而不断改进的计划。” 他接着补充说:“当面对全渠道环境中固有的许多调度未知因素时,这就是现代劳动力管理工具如何解决调度优化难题。” 借助AI处理计划,管理人员可以远离电子表格,更有效地利用其时间来管理动态的联络中心员工。 副总裁全球总裁史蒂芬·鲍尔(Steven Power)解释了为什么在人力资源管理中使用AI如此令人兴奋:“可预测性可导致员工留住,并且可以成为人才招聘的福音。最终,通过适应工作场所中AI的采用,尤其是针对自动计划和调节计划,员工被证明在完成工作任务时具有更高的满意度和蓬勃发展。” 4.学习与发展(L&D)达到了新的个性化水平 传统上,L&D仅限于教室和传统培训模块。但是,AI可以极大地突破L&D的界限-与学习者紧密合作以评估行为,预测新出现的需求并根据独特的学习能力/能力简化内容。 “想象一下,您的新手销售人员即将拜访客户。当她进入停车场时,该公司的学习机器人会自动拨打电话,以显示关于积极第一印象的微型学习课程,以及指向潜在客户的“关于我们”页面和经理最后的指导笔记的链接。如今,这是一种个性化的学习体验,” 员工福利技术与通信公司Hodges-Mace的学习与发展总监Miguel Caraballo说道  。 如此激烈的个性化和及时交付可以使L&D成为AI应用程序的主要候选人。 5.组织文化经历了重大改革 从绩效评估和“更扁平化”的组织结构到完全消除迭代任务,人工智能将影响文化的各个方面,高级领导层将重新定义他们如何管理绩效指标,提供一个开放,包容和“远程工作友好”的组织文化。 提供人工智能和认知解决方案的跨国公司IPsoft的全球人力资源总监Ken Martin 分享了他对这种崭新的企业世界观的看法。“在不久的将来,人工智能技术将成为公司向员工提供信息和服务的宝贵人力资源工具,而这些信息和服务越来越有可能分布在各个物理位置和时区。AI将用于为智能虚拟代理提供动力,无论他们是否在正常工作时间后提交请求,智能虚拟代理都将提供24/7的个性化信息和服务访问。” 人工智能在人力资源中的用途:自然而多变的交集 今天标志着AI和自动化时代的开始。像其他所有细分市场一样,HR也可以利用人工智能的多个方面来改变甚至最基本的功能,从AI优化的招聘框架到个性化的学习和发展。 普华永道最近发表的一份题为《未来劳动力》的报告指出,“自动化和人工智能(AI)将影响企业及其员工的各个层面。这个问题太重要了,不能只留给IT(或HR)。必须对不断变化的技术前景有深入的了解和敏锐的洞察力。” 作为人力资源从业者,您必须开始将AI视为杂乱无章且精简的变革推动者。拥抱AI不断扩大的影响将使组织受益匪浅,因为它有助于为您的员工创建一个振兴的体验型生态系统。 根据您的说法,哪些是人力资源中最易于实施的AI用例? 以上由AI翻译完成,仅供参考 作者:Chiradeep BasuMallick 来源:https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/ai-uses-in-hr-experts-speak/
    人工智能
    2019年09月23日
  • 人工智能
    要构建可以信赖的人工智能 计算机系统需要了解时间,空间和因果关系。现在他们没有。 人工智能有一个信任问题。我们越来越依赖于AI,但尚未赢得我们的信任。 例如,以自动驾驶模式驾驶的特斯拉汽车具有撞车事故的令人不安的历史。亚马逊的面部识别系统在大多数情况下都能正常运行,但是当被要求将535名国会议员的脸庞与25,000张公开逮捕的照片进行比较时,它发现了28个符合,而实际上却一个都没有。发现一种旨在审查亚马逊求职者的计算机程序可以系统地歧视妇女。每个月都会发现AI的新弱点。 问题不在于当今的AI需要做得更好。问题是当今的AI需要尝试做完全不同的事情。 特别是,我们需要停止构建仅能越来越好地检测数据集中的统计模式的计算机系统(通常使用称为深度学习的方法),并开始构建从组装之初就掌握三个基本概念的计算机系统:时间,空间和因果关系。 当今的AI系统对这些概念几乎一无所知。花点时间。我们最近在Google上搜索了“乔治·华盛顿是否拥有一台计算机吗?” —该查询的答案需要在一个单一的时间框架内关联两个基本事实(华盛顿生活时,计算机被发明时)。Google的前10个搜索结果中没有一个给出正确答案。结果甚至没有真正解决这个问题。排名最高的链接是《卫报》上的一则新闻报道,内容是关于玛莎·华盛顿的计算机化肖像,因为她可能年轻时就看上去像。 Google的Talk to Books是一家人工智能企业,旨在通过提供庞大的文本数据库中的相关段落来回答您的问题,但这种做法并没有得到改善。它发表了20篇文章,内容各异,有的是关于乔治华盛顿的,有的是关于计算机发明的,但两者之间没有任何有意义的联系。 当涉及人工智能以及空间和因果关系的概念时,情况甚至更糟。即使是第一次碰到奶酪刨丝器的小孩,也可以弄清楚为什么它的孔带有锋利的边缘,哪些部分允许奶酪掉落,哪些部分可以用手指抓住等等。但是,现有的AI都无法正确理解对象的形状与其功能之间的关系。机器可以识别事物是什么,但不能识别事物的物理特征如何与其潜在的因果关系相对应。 对于某些AI任务,主导的数据关联方法可以正常工作。您可以轻松地训练一台深度学习机,例如识别暹罗猫的照片和德里克·杰特的照片,并在两者之间进行区分。这就是为什么此类程序适用于自动照片标记的原因。但是他们没有概念上的深度来实现,例如,有很多不同的暹罗猫,但只有一只德里克·杰特,因此显示两只暹罗猫的图片并不引人注目,而显示两只德里克·杰特的图片却没有什么意义。被篡改了。 这种理解上的失败在很大程度上是为什么像《 The Jetsons》中的管家Rosie这样的通用机器人仍然是一种幻想。如果Rosie无法理解世界运作的基本原理,那么我们就无法在家里相信她。 没有时间,空间和因果关系的概念,很多常识是不可能的。例如,我们都知道,任何给定动物的生命都始于其出生,直至死亡。在其生命的每一刻都占据着太空中的某个特定区域;两个动物通常不能同时处于同一空间; 两只动物可以在不同时间处在同一空间中;等等。 我们不必明确地学习这种知识。正是背景假设和概念框架的集合,使我们对世界的所有其他思考成为可能。 然而,从事人工智能工作的人很少尝试在机器中建立这样的背景假设。我们并不是说这样做很容易-相反,这是一个重大的理论和实践挑战-但是没有它我们就不会获得复杂的计算机智能。 如果我们构建的机器具备丰富的概念理解能力,那么其他一些担忧将消除。例如,哲学家尼克·博斯特罗姆(Nick Bostrom)曾设想过这样一种情况,即一台功能强大的AI机器被指示制作回形针,不知道何时停止,最终使整个世界(包括人们在内)变成了回形针。 我们认为,这种反乌托邦式的推测很大程度上是由于思考当今无意识的AI系统并从中推论得出的。如果您能计算出的只是统计相关性,就无法将危害概念化。但是知道时间,空间和因果关系的AI系统可以编程为遵循更一般的指令,例如“机器人可能不会伤害人类,或者由于无所作为而使人类受到伤害。 ”(艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)的三个机器人定律中的第一个)。 我们面临一个选择。我们可以坚持使用当今的AI方法,并极大地限制机器的操作(最后我们会导致自动驾驶汽车崩溃,并使机器永久存在偏差而不是减少偏差)。或者我们可以将方法转向AI,以期希望开发出对世界有足够丰富的概念性理解而无需担心其运行的机器。其他任何事情都会太冒险。 作者:Robust AI的创始人兼首席执行官Gary Marcus(@GaryMarcus)和纽约大学计算机科学教授Ernest Davis是即将出版的《重新引导AI:构建我们可以信赖的人工智能》一书的作者。这篇文章是改编的。   以上由AI翻译完成,仅供参考。 https://www.nytimes.com/2019/09/06/opinion/ai-explainability.html
    人工智能
    2019年09月21日
  • 人工智能
    2019年大企业应用人工智能的八种趋势 在人人都想跟AI发生点关系的时代,保持企业持久的竞争力始于对人工智能领域的清醒认识: 世界上最具影响力的大公司在AI投资、技术运用和成果落地方面有着怎样的布局? 近日,毕马威公布了一份2019年关于大企业如何应用人工智能的研究,并总结出8个关键趋势。 第一阶段,研究人员首先对招聘网站和媒体报道进行了二次研究,并访谈了3家提供AI解决方案服务的公司以了解“供应方”的情况。 在此基础上,研究人员整理了用于第二阶段与30家全球500强企业高管深入访谈的问题,深入调查了这些企业作为“需求方”在人工智能和自动化应用的现状。 这30家极具影响力的全球500强企业代表着重要的全球经济价值——他们雇佣了大约620万人,总收入达3万亿美元,组成了全球AI市场强有力的部分。 以下是报告中概述的八种趋势,希望帮助正在或想要运用AI到现有业务的企业高管更好地制定战略、把握机会。   一、 从实验室到应用技术的快速转变 在过去的三年中,人工智能已经从一项“观望中的技术”转变为一种“需要部署的技术”。 这种变化由快速数字化,机器学习的发展、数据的增长所引领。 在接下来的三年中,很多企业正在优先考虑横向和纵向应用AI的可能。 虽然仅有26%的公司在今天大规模部署了机器人过程自动化,但83%的公司表示他们计划在未来三年内实施。 同样,今天只有17%的公司大规模集成了人工智能或机器学习,但有一半表示他们计划在未来三年内实现。   二、自动化,人工智能,分析力和低代码开发平台正在融合 高管们强调了将自动化,人工智能,分析和低代码功能部署在一起能够更高效的完成技术工作。 这种组合允许更多的数据密集型反馈,可以为组织提供更深入的见解,而不是传统的分析。   三、企业的需求在大大增长 在受访的五家具备较成熟AI技术能力的公司平均拥有375位从事相关领域的员工,毕马威计算每家公司至少花费了7500万美元在AI人才的雇佣和培养上。 在所有30个组织中,大多数公司称其公司在AI人才和设备上的投入在未来三年内将增加50%至100%。   那么,他们重点会将AI布局在哪些方向呢? 能够定制个性化方案、提升销量和收入的客户和市场调研; 后台和共享服务自动化以减少人工成本; 更简化的财务和会计,提高有效性和协同性; 基于特定案例的非结构化的语音和文本数据分析。   四、新的组织能力至关重要 人工智能的成功不仅关乎技术,在很大程度上更取决于合适的人才、正确的组织能力和领导力。 受访公司中有一半表示CIO在人工智能战略中处于领先地位,40%表示高级业务领导者担任主要角色。 其中一家医疗公司,更设立了高达1亿美金的预算用于人工智能和筹划委员会,以保证SVP们能在每个月会面至少两次来促成一个投资项目的达成。 此外,COE战略在很多大公司得到了多年的应用和发展,将人力资源部门的作用上升至战略层面,根据公司战略发展,充分理解业务需求,制定完善的人才搜寻方案。国内较为知名的是腾讯的COE战略。   五、内部治理非常关键 公司内部应制定并加强一系列正式的治理政策,AI技术的应用、管理、测试等标准、服务配送模型、第三方供应商都需要标准化: 设计并部署关于AI技术在不同领域的标准化应用程序,包括监控、风险管理、性能测试及价值评估; 保证端到端的AI产品生命周期保持一定程度的公开透明; 如团队架构需更新,可以设定新的职位并指定责任。 强大的人工智能部署,责任到人和团队培训有助于推动更好的人工智能成果。 六、控制AI的需要 如前面所说,大公司对AI人才和技术的敢花大手笔,但对控制框架的投资同样重要,尤其是金融服务、医疗保险等监管较严的行业。 如果让AI 不受约束而任其发展,系统可能会生成带有偏见的结果、或发生意外,从而导致重大的收入损失和道德问题。   七、AI-as-a-Service在兴起 AIaaS的市场正在增长,为企业提供了更多部署AI的选择。 但是,这些服务不应取代企业的人工智能战略,而应与这些战略协同工作。 八、人工智能可以扭转竞争格局 大多数受访公司表示投资AI曾经帮助他们扭转战局,运用AI技术的公司在单个项目的特定平均生产率提高了15%。 然而,一些公司在早期阶段之所以看不到成功,因为他们未能将AI整合到整体的业务计划中。 公司是否具有从后台办公生产力到前台办公产品创新和客户参与的全面AI部署的能力,才是获得竞争优势的关键。 作者: 将门创投 来源:https://36kr.com/p/5246929
    人工智能
    2019年09月17日
  • 人工智能
    劳动力U时代:人机协作的“人机新生态”已然开始! 人工智能在人们几不可查的情况下迅速而全面、深入地蔓延到生活、工作的方方面面。 人们在享受智能化带来的便利的同时,也对人工智能的替代显得忐忑不安。其实无论人工智能技术在多么广的领域和大范围的应用,人始终将处于主控地位,人机协作将成为未来的共赢选择。 近年来随着市场需求的日益增长,机器人可以胜任越来越多的工作岗位,但在同时它也在创造着很多的新职业,可以说在人工智能浪潮下催生的新职业一方面体现了它的价值,另一方面也化解了一些“人工智能取代人类工作”“人工智能导致失业”这些话题引起的焦虑。 8月30日,亚太劳动效能研究院(后简称“劳研院”)联合安永战略及运营咨询(后简称“安永”),发布《决胜劳动力U时代—2019中国智能制造劳动力管理调研报告》,聚焦汽车、装备制造、资讯家电(3C)、医药四大核心产业劳动力结构重塑,直言劳动力“U时代”已经来临,而“人机新生态”下劳动力管理模式将面临挑战。 劳动力数量变化“U”型曲线报告认为,大规模运用智能技术已经成为一个显而易见的趋势。这必然导致对部分岗位的替代,同时也会为适应人机协作而诞生一些新的岗位需求。劳动力呈现数量大减小增、先减后增的U型曲线,劳动力“U时代”来临。 具体到岗位职能细分,报告认为机械性体力劳动受智能技术的影响*大,团队管理受技术的影响最小。四类岗位受智能技术影响程度从大到小依次为劳动密集型、职能分析型、技术密集型、沟通管理型。 而在智能技术的影响下,四大岗位类型增减情况也分别不同。劳动密集型、职能分析型以及沟通管理型均存在岗位数量减少的趋势,分别为-53%、-26%及-18%。 劳动力管理开启新模式 :人机协作下的“人机新生态”已然开始,劳动力“U时代”也造就了劳动力结构重塑,这就给新时代劳动力管理带来了挑战。管理者需要思考的是,智能化进程中劳动力将如何被重构?劳动力管理模式将迎来怎样的变革?智能技术将与劳动力管理如何产生融合? 调研发现,在所有这些企业需要积极去面对并解决的难题当中,受访高管普遍认为新人才招聘、劳动力再培训以及劳动力绩效管理是他们未来将要直面的核心挑战。 面对智能影响潮下的人岗匹配到“人、机、岗”匹配和评判,传统的劳动力管理必然随着被管理者的变化而变化。具体到这些劳动力管理各环节,又各有各的核心问题。 新人才招聘面临的挑战主要在于两个方面:如何准确定义智能技术下工作岗位所需的能力素质;如何准确匹配最佳的受聘人群,尤其是跨行业人才招聘。 劳动力再培训的难点在于如何开发智能技术所需的培训和考核内容,以及为员工匹配个性化的课程与发展路径。 劳动力绩效管理面临的主要挑战为: 1)人机新生态下的能效分析数据匮乏; 2)个性化的评估与奖惩以提升人岗匹配程度。 面对劳动力“U时代”的来临,企业HR作为劳动力管理核心且唯一的部门,随着人机新生态发展的深入,需要同步升级,更加理解“业务”、“人”与“技术”。并在数据这个有力工具加持下,走向战略决策“第三极”,将人才的激励、发展和企业文化建设作为HR工作的重中之重。 作者:汇通eHR 来源:http://www.hroot.com/d-9402798.hr?
    人工智能
    2019年09月12日
  • 人工智能
    【美国】RippleMatch以人工智能为动力,以多元化为重点的毕业生招聘平台完成了600万美元的融资 LinkedIn拥有遍布200个国家的6.45亿用户,在成为全球最大的专业人士网络方面是无可争议的领导者,该职位用于在招聘和电子学习等领域利用产品。但是,在实现这一规模的情况下,它还没有真正开发出针对特定垂直行业或受众的更具针对性的方法的产品。这为各种创业公司开辟了领域,以填补空白并与之竞争。今天,其中一个充满希望的人 - 一家名为RippleMatch的初创公司,已经建立了一个招聘平台,帮助组织专门与更多不同背景的毕业生建立联系,以满足他们的需求 - 宣布推出600万美元的A系列就是这样做的。 G20 Ventures正在筹集资金,用于扩展平台以及业务发展。 与Work-Bench,以及前投资者Accomplice,Bullpen Capital和AlleyCorp也参与其中。 该公司没有披露其估值,但据我所知,这是一个“物质上升”,因为它一直处于稳定的增长曲线,并将辉瑞,TripAdvisor和Qualtrics等公司列为其客户群。这也是它提出的第一笔重要的外部资金。RippleMatch的事实上,第一笔资金是联合创始人Eric Ho在Facebook上找到工作时获得的签约奖金。“需要付出代价才能让我们提升这个A系列,”另一位同时担任首席执行官的联合创始人安德鲁迈尔斯开玩笑说。 迈尔斯和何先生在他们还是耶鲁大学的学生时遇到并创立了公司。何即将毕业,但迈尔斯仍然处于他的本科学位,他还没有完成(并且,正如技术创始人的方式,可能永远不会完成)。 公司的想法来自迈尔斯 - 他研究历史和政治科学 - 正在考虑他在科罗拉多州的许多朋友面临的工作世界的困境。 像迈尔斯一样,他们也是本科生。但与他不同的是,他们不是耶鲁大学,也不是任何其他顶级学校,不仅有着名的知名度,而且通常会为一些最具竞争力的公司招聘管道,这些公司雇佣毕业生获得有利可图的入门级职位。 “我非常清楚来自不同社会经济背景的鸿沟,”迈尔斯在接受采访时说。“我可以看到,我在家里的很多朋友都会比耶鲁大学的一些人更好地招聘。他们只是没有相同的机会。我们在早期没有想到这是一个商业冒险; 这是我们的朋友想要解决的一个问题。“   使用AI来裁剪招聘人员 RippleMatch的方法相对简单:公司建立了一个平台,通过一系列关于他/她的职业和地理野心,兴趣等的相关快速问题,以及候选人简历的副本,吸引潜在候选人。 然后将它们与候选人的GPA和考试成绩的基本信息结合起来。考虑到所有这些并将其与候选人自己输入之外的更多信息源相结合,它提供了大约300个数据点,它们共同努力以匹配具有工作和实习机会的候选人。在雇主方面,它不仅取得了当下的职位空缺,而且还致力于将雇主更广泛的招聘策略与这一群人相匹配 - 这个想法是它提出了雇主可能已经过去或甚至没有过的可能性。从一开始就看到了。 迈尔斯说,RippleMatch建立的匹配算法,包括确定人们可能直接和间接最适合做什么的能力,基本上切断了过程中的“中间人” - 即招聘人员,以及潜在的可能已经存在的关系和管道,从而为每个人提供公平的竞争环境,这使得雇主可以从斯坦福大学的中西部一所小型学院发现他们的下一个明星雇佣。 正如G20的合伙人迈克·特里亚诺(Mike Troiano)所说,该公司对RippleMatch的投资描述了这一点,学校的名称认知和网络能力并不是阻碍合格候选人进入大门的唯一因素。他的女儿很难得到她所联系的实习公司的回复,当他们整理她的LinkedIn个人资料时,他们意识到她只是缺乏专业网络来判断是否有人联系和帮助。 “通过传统渠道,大学招聘是一种黑盒子。该调查RippleMatch用来收集关于他们是谁,他们想要创造什么是一个专有的数据集学生与用人单位信息,” Troiano说。“LinkedIn关系的关键不仅仅是属性。大学市场是一个他们不适合的利基市场,而且我认为他们现在不会孤军奋战。“ 事实上,虽然LinkedIn已被证明是许多专业人士职业发展的强大起点,但其缺点在更具体的例子中更为明显。(这是LinkedIn 几年前大力推动开始尝试将年轻用户带入平台,以便让他们开始构建他们的个人资料和网络的原因之一。) RippleMatch是越来越多的初创公司的一部分,这些初创公司已经在LinkedIn更广泛的平台上识别并(为了他们的目的)利用这些漏洞。另一家一直在建立平台的初创公司也针对毕业生,特别是试图帮助寻找更多不同的候选人群体的是握手(它本身比一年前筹集的资金少了4000万美元)。 握手采用不同的方法,因为它提供工作委员会并主动与大学和招聘组织合作,并为用户提供各种社交网络/社区,从中获取建议和交换信息。所有这些都帮助该公司的数据库在去年增加到1400万人,现在可能更多的是它开放了对美国所有大学生的访问权限。 其他一直在扼杀LinkedIn霸权的人包括Triplebyte,这是另一个资本充足的人招聘初创公司专门针对软件工程师。该创业公司已经建立了自己的评估平台(由RippleMatch用于招聘),其CEO和联合创始人Harj Taggar也认为可以帮助平衡那些来自大公司和学校的人与那些来自公司的人之间的竞争环境。不,只关注一个人的编码能力。LinkedIn可能拥有数以百万计的工程师配置文件,而Triplebyte的数千人,但与小公司的关键在于它拥有“正在积极寻找工作”的人员档案,他指出这与许多人在LinkedIn上获取的未经请求的联系人形成鲜明对比。 ,只是因为在那里。“我们得到的回报率是招聘团队在LinkedIn上看到的两倍,”Taggar声称。 与这两者相比,RippleMatch仍处于相对较小的早期阶段。虽然它与校园内约1,200个以多元化为重点的组织建立了合作伙伴关系,以吸引更多的候选人,而今天约有60%的候选人来自不足的背景,但该公司目前在该平台上仅拥有约100,000名候选人,并与60名协议达成协议那些利用RippleMatch找到它们的公司。但是,在经济,社会和地理方面的分歧在美国这样的国家似乎无法克服的时候,比以往任何时候都更重要的是找到帮助弥补这些差距的方法,为像RippleMatch这样的基于技术的解决方案的大机会铺平道路。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Ingrid Lunden 文章来源:https://techcrunch.com/2019/09/05/ripplematch-hiring/
    人工智能
    2019年09月06日
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    【美国】现在是C级职责致力于重新雇佣工人的时候了! 虽然企业领导人多年来一直在谈论技能差距,但自动化和人工智能的普及促使一些最大的公司 - 包括亚马逊,摩根大通,SAP,沃尔玛和AT&T等公司 - 采取行动,而不是小飞行员,但有全面的计划,重新培训他们的大部分劳动力。这些节目表明“工作的未来”不再是遥远地平线上的事件。它已经在这里了。 我们的最新研究发现经济的职业组合已经在未来十年加速发展。虽然我们估计只有5%的职业可以完全自动化,但几乎所有工作中的活动都会发生变化。随着智能机器接管许多物理,重复或基本的认知任务,剩下的工作将涉及更多的技术和数字技能以及更多的个人互动,创造力和判断力。这些技能的上涨意味着公司可能无法总是雇用他们执行增长战略所需的人才。他们越来越需要从内部培养人才。这种方法可帮助组织获得新功能,同时保留内部功能知识,经验和对公司文化的理解。 挑战远远大于创建一次性培训模块或帮助人们学习如何使用特定类型的新软件。对今天所需的具体任务进行狭隘的关注可能会使您的公司未能做好准备以便在未来保持敏捷。在技​​术变革迅速和行业中断的时代,组织需要学习如何继续学习 - 不仅仅是今天,而是持续学习。 但怎么办呢?公司需要建立下一个新的专业公司职能:重新培训。这种能力需要提升并制度化,如金融,营销和风险。许多组织需要通过教学,培训和评估来添加完整的系统以进行持续学习 - 他们需要比以前更有效,更大规模地进行这项工作。虽然每个组织的细节都会有所不同,但第一次浪潮中的公司正在出现一些指导原则。 首先,开始这种复杂性的旅程需要一个路线图,将当今组织中的工作和个人与未来所需的角色联系起来。个人可能分为几类:需要学习一些新技能和技术以保持现有或类似角色的人; 那些需要更多实质性重新培训才能进入组织内新型工作岗位的人; 以及那些在组织中没有明确的下一个工作的人。例如,零售商将需要更少的收银员和库存员,因为自动检出和机器人库存扫描仪的部署更为广泛。但是,一些担任这些角色的工人已经接受过培训,可以在商店里漫游并回答问题,改善客户服务; 其他人正在转向履行中心处理电子商务和交付订单。与此同时,商店后面的工人正在学习维护和监督装载和卸载托盘的机器人。新的角色也是需求,例如数据分析师可以挖掘大量的购买数据和客户行为来磨练营销策略。 采用详细的技能清单可以识别具有重叠需求的角色,揭示逻辑移动。新的基于技术的工具可以评估每个员工当前的技能以及这些技能与未来所需的技能和角色的重叠程度。拥有多种职业和多个物理位置的公司将拥有更多可供选择的内部人员。一旦确定了这些途径,公司就需要根据员工的工作量变化为员工创建不同类型的学习之旅。员工需要准备与最初雇用的工作不同的角色。 其次,公司必须决定如何提供培训。这可以采取多种不同的形式:从传统的课堂课程和在线课程到将课堂或在线工作和体验式学习结合到新的学习方式的混合课程,如密集训练营,团队学习,游戏化和一对一轮流教练。技术极大地扩展了在多个地点接触大量员工的可能性,使他们能够灵活地学习自己的日程安排,评估他们对内容的理解,跟踪完成情况并对其进行调查以确保有效性。在线模块可以包含多媒体,交互式内容和更新的方法,例如可以创建身临其境体验的虚拟现实。 公司可能需要有助于学习的专用物理空间。例如,亚马逊正在其一些履行中心设立教室,以便仓库工人可以参加认证计划,使他们有资格担任数据技术人员。CVS建立了区域学习中心,每个中心都有教室和一个完整的模拟药房。这些设施不仅可以作为新员工入职的中心,还可以每年培训数千名现有员工,帮助他们增加新技能并保持最新状态。 并非所有培训都有效。平衡理论与实践练习,创造适当水平的教学材料,设定正确的节奏,并使整个体验充满吸引力,这是一门艺术。让一些员工参与设计学习计划有助于找到适当的平衡点。公司可能需要向具有教育专业知识或能力建设计划的外部合作伙伴求助。Coursera和Udacity等在线提供商正在与公司合作开发定制的培训计划。另一个选择是与当地教育机构(无论是技术学校,社区学院还是大学)合作,开发相关的课程,学位或证书,以创建当地未来人才管道。亚利桑那州立大学,佛罗里达大学, 第三,公司需要专门的领导才能维持这一努力。对于一些公司而言,这可能涉及为首席高管增加一个新角色:首席技能和学习官(CSLO)。正如首席技术官的角色在过去二十年中变得司空见惯一样,随着组织需要重新培训,重新定义和重新部署工人,CSLO角色在未来十年可能会变得更加普遍。重新培训的专职领导也可能意味着一个正式和资助的“人才中心”,它设计和提供个人学习之旅,并通过培训或转移到其他角色来帮助管理人员。 最后,首席执行官必须对结果以及构建这一新功能所需的时间保持现实。没有机会学习,成长和伸展自己的工人可能会出现这种情况。并非每个员工都希望从事新型工作或适合它。但是,通常认为,更多的员工可以获得成功。为他们提供学习机会和迈向新角色的明确途径可以减少人员流失 - 这是许多行业的主要成本和长期头痛问题。 多年来,许多公司一直在讨论商业案例,以培训能够掌握新知识和离职的员工。但现在越来越多的美国最大的雇主不仅投资于他们自己的培训计划,而且还提供学费援助计划 - 其中一些计划允许参与者在任何领域攻读学位或培训。这些计划不仅使员工能够承担更具挑战性的内部角色,而且还为公司提供了一种方式,帮助他们创造向上流动的途径,并解决自动化带来的更大的社会问题。 从我们与高管的谈话中,我们感觉到美国正处于转折点。极端化 - 在高增长城市和苦苦挣扎的农村地区之间,以及高工资工人和其他所有人之间 - 开始感到难以为继。在最近宣布由近200老总的商业圆桌会议致力于超越股东价值方面的考虑反映出人们日益认识到需要投资于人。 除了自己的劳动力需求外,雇主在为美国人的未来工作做准备方面可以发挥关键作用。许多人加入了与教育机构和非营利组织的联盟,以扩大培训计划并确定其所在行业和地区的职业发展途径。他们与当地教育工作者和政府领导人合作,可以帮助振兴社区,确保在美国各地的人民和地方更广泛地分享繁荣。 以上由AI翻译,仅供参考! 图片来源:盖蒂图片社 文章来源:https://hbr.org/2019/09/its-time-for-a-c-level-role-dedicated-to-reskilling-workers?utm_medium=social&utm_campaign=hbr&utm_source=twitter
    人工智能
    2019年09月05日
  • 人工智能
    人工智能招聘助理:人工智能在招聘中的应用 如果你曾经申请过一份工作,并且感觉你的申请进入了黑洞,其实你并不孤单。2012年,《华尔街日报》报道称,“很难找到一家不使用求职者追踪系统的财富500强公司。”他们还报告说,这些跟踪系统并非万无一失,“一个小错误,比如列出在那里工作多年的前雇主的名字,而不是以前的名字,可能会毁掉一个优秀的候选人的机会。” 幸运的是,随着竞争和人才需求的不断增加,人力资源和招聘部门已经采用了最新的技术。这对候选人意味着什么?乍一看,这一切似乎都令人生畏,尤其是考虑到我们中的一些人仍然在外层空间有我们的应用。然而,这一次,候选人和雇主都有可能胜出。新技术正在改进流程,寻找最优秀的人才,最重要的是,将人们置于成功的最佳位置。 你可能听说过这些技术,但你可能不知道的是,它们正在成为你求职中不可或缺的一部分。下面我们回顾一下招聘过程中使用的一些最新技术。 技术: 人工智能(聊天机器人) 人工智能(AI)正在崛起。《福布斯》2019年2月的一篇文章报道称,自2010年以来,人工智能专利申请超过15万项,领英的所有者微软(Microsoft)首当其冲。人工智能技术比我们意识到的更为普遍——Nest、Alexa和Siri都是人工智能的例子。类似地,用来模拟与人对话的聊天机器人也是人工智能的一种形式,并在招聘过程中投入使用。 据安永(Ernst & Young)在《华尔街日报》(the wall street journal)上的报道,“约23%的组织使用了一些人工智能,称它们是在人力资源和招聘领域这么做的。”这些通常以聊天机器人的形式出现,目的是帮助你完成申请过程。像奥利维亚这样的创业公司已经开始专注于这个领域;了解更多。 自动化 自动化背后的目标是提高招聘人员的生产率。自动化是一种简化招聘人员工作任务的努力,这样他们就可以专注于更大的、战略性的组织任务。尽管密切相关;它不能与人工智能混淆。 《福布斯》2018年7月报道称,“雇主们已经开始采用招聘自动化工具,从寻找候选人到安排面试、筛选求职者,甚至进行背景调查,无所不有。”新工具利用机器学习,比以前的申请人跟踪系统更具动态性。相反,他们的目标是不断变得更好,不断改变和适应,目标是找到合适的候选人。 区块链 区块链仍在招聘领域进行评估,具有巨大的潜力。IBM Talent & Transformation管理合伙人艾米•赖特(Amy Wright)向《华尔街日报》表示,区块链“可以用来创建一个账本系统,在该系统中,数据可以加密且不可更改。”“区块链意味着什么?”雇主可以使用区块链作为一个超级安全的存储库来存储重要的信息,比如工作历史、雇佣验证、工资等等。 总结 这对求职者来说意味着什么呢?尽管技术的任何进步都必然带来一定程度的恐惧,但还是有机会掌控这个过程的。 了解招聘过程中使用的技术 如果你正在评估潜在的公司,深入了解他们是如何招聘和雇佣员工的可能会有所帮助。德勤咨询(Deloitte Consulting)在《CIO》(CIO)杂志上发表的一篇文章,概述了全球消费品巨头联合利华(Unilever)的招聘和面试流程,其中涉及的技术总结如下: 1.应聘者在LinkedIn上填写一份表格 2.然后他们玩Pymetrics开发的游戏(是的,游戏)。这些游戏“提供了解决问题、个性和沟通风格的洞察力。” 3.如果被选中,他们将使用HireVue录制一段视频采访。 4.然后有机会在联合利华体验一天。 保持你在LinkedIn上的个人资料是最新的 正如我们之前提到的,微软在人工智能方面投入了大量资金。去年秋天,LinkedIn开始向企业提供基于人工智能的解决方案。他们的客户可以购买从我们LinkedIn个人资料中获取数据的服务,以帮助他们做出明智的决定,比如显示“在特定地点,技术人才库的竞争力如何”。“其他公司使用人工智能来协助从领英(LinkedIn)获取数据,在你开始面试之前就收集你的个人资料。 保持开放的心态 记住,雇主不会在不期待回报的情况下投资这项技术。在这种情况下,他们想要找到人才。拥有人力资源和招聘专业知识的全球咨询公司KornFerry报告称,预计到2030年,全球将出现8,520万熟练工人短缺。雇主正在寻找你,不要被新技术吓倒,拥抱它,并学习如何使用它。 作者:Empire Resume 原文地址:http://empireresume.com/artificial-intelligence-automation-and-blockchain-what-to-know-before-being-recruited/
    人工智能
    2019年08月22日
  • 人工智能
    2020年你知道你正在被AI人工智能来招聘的吗?--是的,这个时代来临了~ 技术进步对工作环境产生了负面影响。然而,人工智能有可能取代招聘团队和中介机构的角色吗? 人工智能正在迅速改变招聘人员和人力资源专业人士寻找顶尖人才的方式。IPsoft UK&I董事总经理马丁•林斯托姆研究了认知人工智能等新技术如何让招聘人员与求职者建立有意义的联系和接触。 人工智能(AI)是一项革命性的技术,它正在重新定义世界各地企业的经营方式。人工智能技术不仅使日常事务任务自动化,而且越来越有能力执行与决策相关的认知任务。这种强大的能力组合在帮助招聘人员收集和精炼潜在候选人名单,同时与潜在员工和未来员工创建有意义的约定方面特别有用。 人工智能解决方案为招聘、人力资本管理(HCM)和生产力工具增加了认知能力。认知技术可以让招聘人员通过一个界面来执行行动,这个界面可以通过一个会话UI来访问(例如,通过IPsoft的数字同事Amelia)。其结果是更快的招聘和入职流程。这对公司的整体劳动生产率,以及企业增长和成功的能力都有重大影响。 在传统的人力资源环境中,公司的内部招聘人员必须登录到一个系统中,识别出理想求职者的特征。有了认知人工智能,人力资源招聘人员可以简单地用简单的语言“告诉”一个系统他们需要什么,比如,“我在寻找一位至少有五年经验的合规官。”该系统的认知智能将能够探测说话者的意图。更先进的人工智能系统甚至会生成相关的符合条件的问题来进一步优化搜索,比如,“您希望只搜索本地候选人、英国候选人还是全球候选人?” 一旦确定了招聘人员的任务,人工智能系统将独立地通过各种候选人数据库和求职网站进行搜索。当今最先进的认知系统可以利用机器学习(ML)的能力来预测招聘需求,而无需任何额外的输入。系统已经知道这个职位是否需要更高的学位,需要什么语言能力,甚至知道任何特定职位的平均工资是多少。 人工智能系统可以为每个潜在的候选人自动创建一个个性化的文件夹,包括所有公开可用的信息(如位置、简历、LinkedIn个人资料、社交媒体账户、个人博客等),这些信息可用于在招聘开始前识别a选人。 AI-Guided Candidate Engagement 人工智能可以让招聘人员通过电子邮件或领英(LinkedIn)消息轻松、无缝地发起拓展活动。招聘人员不需要打开他们的电子邮件客户端或LinkedIn账户。招聘人员可以告诉人工智能系统根据预先批准的模板给所有候选人起草一封信。该通信将通过API集成直接发送给申请人,要求“请联系每个候选人安排电话面试。” 人工智能系统将监控每位求职者何时做出回应,并主动通知招聘人员,以确保及时沟通。如果需要的话,人工智能系统可以发出面试前的问题,先发制人地淘汰任何不匹配的潜在员工。例如,它可以询问求职者的期望薪资,或者他们是否愿意搬家。招聘人员可以利用人工智能的全方位对话界面(语音、网络、社交媒体和电子邮件),通过这些渠道与潜在的候选人进行沟通。数字化同事可以在任何面试前安全地上传相关文件,如简历、学历证明或相关工作实例。 一旦招聘人员和应聘者同意继续面试,招聘人员只需说:“请安排电话面试”,人工智能系统就会自动为指定的求职者安排面试。然后,该系统通过各种渠道与候选人联系,提供可用的面试日期和时间。日历邀请在选择首选项后发送。 随着人工智能的不断发展,我们毫无疑问会看到更多的人力资源专业人员使用全天候,自然语言理解(NLU)的认知人工智能解决方案来启动候选人搜索,优化搜索列表,并在2020年及以后实现面试和招聘流程的自动化。当AI自动化招聘时,其他团队成员可以花时间处理更复杂或独特的人力资源需求,例如开发新的员工敬业度计划。这共同意味着加快招聘流程,人力资源部门更有效率地运营,企业可以及时,智能地将必要的人员带到现场。   作者:Martin Linstrom 原文地址:http://www.hrdconnect.com/2019/08/14/will-2020-be-the-year-youre-hired-by-ai/
    人工智能
    2019年08月22日