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人工智能
e成科技举办2018产品升级发布会 描绘数字化人才决策未来生态
5月25日，e成科技在上海成功举办2018产品升级发布会，云集300余名HR行业专家、资深经理人及新闻媒体工作人员，见证e成科技人工智能产品全新升级，共话未来AI+HR无限可能。
会上e成科技创始人兼CEO周友鸿先生、首席科学家陈鸿博士、企业服务业务负责人杨宝龙先生、法国里昂商学院副校长王华教授以及众泰汽车总部人力资源中心总经理杨雷先生出席并发表演讲。
人工智能助推企业人力资本转型
在发布会现场，e成科技创始人兼CEO周友鸿发表了题为“数字化人才决策浪潮”的开场演讲。
周友鸿指出，AI时代HR要学会拥抱数字化人力资本，而e成科技在做的就是用人工智能技术带领人力资本管理实现新的跨越：
一方面，AI让招聘更对、更快、更省。通过AI算法，高效、精准地建立企业画像、岗位画像、人才画像，从而做出更准确的人才决策，提高人力资本决策效率。
周友鸿介绍，目前e成科技主要有以下智能招聘产品：AiTS系统，帮助HR进行信息化管理、智能化运作、数字化决策，达到企业降本增效的目的；精英速递，智能匹配企业需求和猎头优质资源；人脉内推，挖掘员工人脉资源；人才库，配备智能招聘机器人，高效管理人才资源，节约招聘成本。
另一方面，AI辅助人才决策数字化。除了“选”，AI还将全面渗透企业人才“用、育、留”相关决策场景。
在员工画像的基础上，e成科技可利用AI技术对人才质量进行评分排序，帮助企业筛选高潜力高绩效的员工，组建协作效率更高的团队，从而做出更正确的人才决策。
AI时代下的招聘新动态
人力资源行业是做关于人的决策的数据密集型行业，这一特征使它与知识图谱成为一对“天作之合”。
e成科技首席科学家陈鸿博士从技术角度揭示了人才知识图谱如何帮助企业做出更准确的人才决策。
他解释道，e成科技已经初步构建以人才为中心的图谱，刻画人才画像和岗位画像，可应用于人岗匹配、人才质量评价、员工内推、团队协作等具体场景。
e成科技合伙人兼企业服务业务负责人杨宝龙先生发布了e成科技最新升级的产品，他精炼了以下四个产品亮点：
为每个岗位刻画人才画像，由AI将从海量主投简历里匹配筛选，提高招聘效率；
行为数据升级岗位画像，沉淀招聘过程中的行为数据，更精确地刻画岗位画像；
快速挖掘合适的被动候选人，基于离职预测和人岗匹配技术，在企业人才库中快速定位合适的被动候选人，挖掘员工内推人脉和猎头优质资源；
AI赋能企业开创人力资本数字转型，帮助企业提升人才决策的准确性及客观性。
AI将改写人才发展未来简史
法国里昂商学院副校长，法国里昂商学院亚洲校长王华教授在“人才发展的未来简史，人工智能vs心智”的演讲中表明人工智能对人力资本细分领域正在产生深刻影响。
同时，他也对人与人工智能的关系进行了前瞻性的讨论，提出在人工智能时代，人才更要关注自身心智模式的发展。
众泰汽车总部人力资源中心总经理杨雷先生作为资深HR专家发表了题为“互联网时代企业招聘的迷局及突围”的演讲，阐述了互联网时代招聘渠道的变迁和招聘工作的痛点，指出智能化招聘系统的重要价值及未来发展方向。
e成科技2018产品升级发布会完美地落下了帷幕。此次e成科技首次以发布会形式对外发声，表明了e成科技经过5年多的沉淀和积累，已经初步描绘出AI时代数字化人才决策的未来生态。正如CEO周友鸿所言,未来的AI+HR还有无限可能，e成科技还有很长的路要走，期待e成科技作为国内领先的AI人才决策解决方案提供者，为人力资源行业的全新变革持续贡献力量。
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人工智能
机器学习淘汰简历的五个理由
文| Louis Columbus
由于现有申请人追踪系统（ATS）的不准确和缺陷，全国的猎头公司错过了50％或更多的合格候选人，科技公司错误地分类了80％的候选人，说明在招聘方面，这些系统存在多么大的缺陷。
那些平均需要42天的时间才能完成任务，并且需要60天或更长的时间才能填补专业技术技能的职位，这些职位的平均成本需要5,000美元。
在招聘人员筛选后，女性申请人有19％的概率被淘汰，30％的人在现场面试后被淘汰，导致每个公司大量丧失本需增长的智囊团。
现在是招聘过程变得更加智能的时候了。
招聘部门需要更多地融入情境智慧，洞察力，评估应聘者掌握所需技能，而不是根据候选人的简历来评判他们过去取得的成就。
通过更多基于机器学习的情景智能来丰富招聘流程，可以发现非常优秀的，并且具备超出招聘经理预期的智力技能的候选人。
机器学习算法还可以删除候选人的任何道德和性别上的身份识别信息，并让他们纯粹根据专业知识，经验，优点和技能进行评估。
目前全球的招聘流程500多年来都没有改变。
从达芬奇1482年的手写简历可以看出，他能够搭建桥梁并且提供赢得战争胜利的帮助。这位创造了蒙娜丽莎，最后的晚餐，维特鲁威人以及无数的科学发现和发明背后的天才推动了世界的现代化进程。
追求新职位的申请人一直在顽强地藐视创新。
ATS应用程序和平台对入境简历进行分类，并根据他们在简历上看到的技能，为候选人提供排名。
需要深入了解的是哪些管理人员具备领导才能，哪些候选人正在掌握和以何种速度掌握技术技能优势。
机器学习扩大了招聘公司在候选人的简历中看到的能力范围，从而超越了简历的障碍。投资回报率（ROI）通过加强招聘决策并以更大的智慧制定更好的招聘决策。
包括雇用时间，雇佣成本，保留率和绩效在内的关键指标都将在依赖更大的情境智能时得到提高。
超越简历，赢得人才大战
上周，我有机会与全球领先的技术智囊团之一的人力资源副总裁进行了交谈。
从现在起，他专注于他的组织需要的数百名技术专业人员，他们将在六个月，12个月和一年多的时间内为员工提供令人兴奋的新研究项目，这些项目将提供有价值的知识产权（IP），包括专利和新产品。
他们的方法始于寻求理解当前高绩效企业的概况和核心优势，然后在申请人社区和更广泛的技术社区寻找与理想候选人的匹配。
机器学习算法非常适合完成对高绩效人员和候选人的能力的比较分析，在比较完成时将其整个数字角色考虑在内。
下文说明了eightfold.ai人才智能平台（TIP），说明了它与公众可用数据，内部数据存储库，人力资源资源管理（HRM）系统，ATS工具的集成方式。
高绩效人员与申请人的特征进行对比分析需要数秒钟才能完成，提供了一份完整的档案。
根据机器学习得出的符合高绩效人员特征的潜在雇员情况，可以提供比任何简历都更好的背景情报。采用综合方法创建人才智能平台（TIP）可获得当今典型的招聘或ATS解决方案无法提供的洞察力。
下面的概要反映了将机器学习应用到候选人的综合数据集时可能出现的情境智能和深度见解。请点击图片展开以便阅读。以下配置文件中的关键元素包括以下内容：
职业生涯成长曲线
- 说明一个给定的候选人的职业进步和表现，与其他人进行的比较。
关于公共站点的社交关注
- 实时了解候选人在Github，Open Stack以及技术专家可以分享其专业知识的其他站点上的活动。
这也提供了他人如何看待他们贡献的辅助信息。
与正在审核的工作相关的背景要点，提供与简历中候选人历史记录中最相关的数据，以便招聘人员和经理可以更轻松地了解自己的优势。
近期出版物
- 出版物提供对过去10至15年或更长时间内当前和以前的兴趣，重点领域，思维模式和学习进展的见解。
专业重叠，可以更容易地验证履历中记录的成绩
- 实时职业数据的多种来源可以验证并提供更好的背景和洞察简历列出的成就
关键是了解候选人能力正在评估的背景。
而一份2页的简历绝不会给予候选人足够的自由度来涵盖所有的基础。
对于大中型企业来说 ，如果手动完成这项工作，跨所有角色，所有地区，所有候选人来源，所有在线申请，大学招聘，公司内部重新招聘，内部流动现有员工以及所有招聘渠道。
这是机器学习可以成为招聘人员，招聘经理和候选人的盟友的地方
机器学习使简历过时的五个原因
通过降低成本和招聘时间，提高招聘质量，以最优质的人才招聘新员工，所有这些都可以促进收入的稳定增长。
单凭依靠简历就像在打一个不好的Skype电话，你只能听到谈话中的每一句话。使用基于机器学习的方法为雇佣决策带来更高的敏锐度，清晰度和可见性。
以下是机器学习使简历过时的五个原因：
简历就像反映过去的后视镜。
企业所需要的更多的是关注某人的去向，什么（能激励他们）以及他们自己着迷和学习什么。简历是后视镜，而我们需要的是基于目前的兴趣和才能，展现他们未来的前景。
依靠一个有着500多年历史、陈旧的招聘流程，我们无法知道候选人获得什么技能，技术和培训的动力。
特定领域掌握的深度和程度并不反映在简历中。
通过将多种数据源整合到候选人的统一视图中，从专业发展的角度来看，他们有可能看到他们正在成长的最快的领域。
游戏机器学习算法是不可能的，考虑到候选人可用的所有数字数据，而简历有一个可信度问题。
任何雇佣下属，员工和参与雇佣决策的人都会遇到找到一位有前途的候选人。然后经历失败的失望。
简历与招聘人员进行比较，他们说至少有60％的简历夸大其辞，有时候会对他们有所影响。使用像TIP这样的平台将所有数据考虑在内，这显示出真正的候选人及其实际技能。
现在是时候采取更多的数据驱动方法来消除无意识偏见。
今天的简历带有内在的偏见。招聘人员，招聘经理和最终面试组的高级管理人员会根据个人的姓名，性别，年龄，外表，所参加的学校等情况，制定了无意识的偏见决策。
了解他们的技能，优势和智力核心领域更有效，所有这些都是更好地预测工作绩效的指标。
降低糟糕的招聘风险，从而快速导致人才流失。
最终，每个人都会根据他们的最佳判断招聘部分人员，部分原因是他们的经常无意识的偏见。这是人性。
随着更多的数据，减少外聘的可能性减少，从而降低通过新租赁进行搅动的风险，并且花费数千美元聘用然后替换他们。
拥有更好的情境智能降低了招聘的下行风险，通过用可靠的数据显示一个人是否有资格担任某个角色并消除他们的背景优势，技能和成就来消除偏见。
造成无意识偏见的因素包括性别，种族，年龄或任何其他因素都可以从简介中删除，因此候选人只能评估他们在考虑的职位方面的优势。
底线：
现在是彻底改革简历和招聘流程的时候了，他们通过用机器学习所带来的更多背景情报和洞察力，重新定义简历和招聘流程，将它们重新定义为21世纪的招聘。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考
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人工智能
大数据与AI下的人力资源管理重构
文 | 兰青秀
来源 | CHO首席人才官
“后工业社会”时代的互联网属性进化
“后工业社会”是美国著名学者和思想家丹尼尔·贝尔提出的，其典型特点是：以理论知识为中轴，核心是人与人之间知识的竞争，科技精英将成为社会的统治人物。
在互联网出现之前，后工业社会的进化相对平缓，知识进步对社会发展的驱动是平稳上升的。
然而，互联网的出现和高速发展，就像是为后工业社会注入了催化剂，人类社会在短短二十年中，就发生了可以媲美甚至超过以前百年进化的巨大变化。
后工业社会，被打下了深深的互联网属性。
知识创造未来的同时，未来也在改变知识本身。
颠覆再造：大数据管理掀起知识革命浪潮
从结绳记事到发明文字，人类社会的每一次进化都伴随着以数据信息为核心的知识革命。数据与信息的载体，从甲骨、木简、布帛到纸张，经历了数千年的历史。然而，从纸张到电子，几乎是一步跨越，就颠覆了几千年来数据信息记录、传播、交流与存储的传统方式。
大数据管理同时革新了数据信息的入口端和出口端。
在数据信息入口，大数据管理提供了真实的、实时的、低费的、海量的数据输入。
比如我们想要使用电子地图和导航设施，就必须定位所在位置和要去的目的地，并且在途中用GPS（全球定位系统）时刻记录位置，这就是数据信息的真实性和实时性。
入口端通过提供一些免费的大众服务来获取大众的各种数据信息，这就是低费性和海量性。
在数据信息出口，大数据管理提供了丰富的数据信息、精准的信息分析、便捷的信息匹配、高效的信息应用等实用功能。
比如淘宝、京东等电子商务网络平台，作为生活购物的综合信息平台，会对消费者的消费数据信息进行记录、追踪、分析，洞悉并掌握消费者的消费习惯，从而进行针对性营销推荐，甚至衍生一系列的后续商业服务。
风雨欲来：势不可挡的人力资源管理革命
（1）不断变化中人力资源管理
大数据管理下的知识革命重新定义了“知识”，作为知识创造者、吸收者、利用者的人力资源管理者，势必会被赋予新的内涵和使命，而这些正在悄无声息地改变着人力资源管理的主体内容。
数据信息革命正在给人力资源管理带来全方位的变化：
大数据将为人力资源规划提供更为科学、全面的信息与数据基础；
基于人才数据库的招聘工作将在招聘信息发布、简历收集筛选、人才测评、人岗匹配等方面大大提高工作效率和效果；
知识数据库将培训资源和培训需求实时链接和高效匹配，更有利于培训目标的达成；
薪酬数据库使得外部薪酬调研高度便利化，市场薪酬的透明性又反过来推动了企业薪酬进一步体系化和公平化；
绩效数据库使得绩效数据统计分析更加客观和便捷，使得绩效管理从烦琐的数据分析中解脱出来；
员工信息数据库使得劳动关系管理更加科学和规范，更有利于防控用工风险、推进人本管理，提升员工的企业黏性。
（2）AI推动人力资源素质革命
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人类智能研究的技术科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的本质是“基于算法”的智能，在大数据的基础上，基于计算机科学的高度发展，人工智能已经取得了一个个丰硕的成果。
2016年，为吸人眼球的“阿法狗大战李世石”，结局却让人大跌眼镜：李世石以1：4落败于阿法狗。从“深蓝”战胜国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，人工智能很快攻下了“被认为是最复杂的智力竞赛”的围棋大赛。
中投顾问发布的《2018——2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着AI技术研究的逐步成熟，人工智能在无人驾驶领域、医疗图像分析、智能投资顾问、精准营销应用、新零售应用等领域的应用进程将进一步加快。
AI的高速发展启动了人力资源素质革命的加速器。简单机械的工作将被人工智能很快取代：
在制造行业，有很多企业已经引入工业机器人，替代了很多流水线工人，并且大大提高了工作效率，降低了生产浪费；
在零售领域，无人超市已经上线，传统的理货员、服务员、收银员等，已经处在风口浪尖；
无人驾驶正在快速发展，驾驶员将何去何从？
大数据信息公开且动态匹配，使得传统的靠信息提供与匹配生存的中介机构，甚至包括提供高端猎头服务的人力资源机构，都面临了前所未有的转型挑战。
人力资源开发目的就是提升人力资源价值增值部分。当人力资源的价值定义被改写，人力资源素质革命的大幕拉开了……
未来已来：大数据与AI下的人力资源管理重构
（1）“终身学习+立体能力”重构人力资源素质
“不是我不明白，这世界变化快”，就像这首歌里唱的，科技的高速发展使得现在的世界堪称“日新月异”。
人力资源素质革命使得知识和能力的迭代周期正在快速缩短。在教育领域，以前可以用15~20年的教育周期培养一个可以工作30-40年的人力资源个体，大多数受教育者也可以凭借所学养活自己一辈子。
但是现在似乎不一样了。原有所学的价值，正在变得模糊，或者飘忽不定，而且几乎没有办法预期这些价值会在什么时候就会突然消失殆尽。
“终身学习”变成了人力资源素质革命中能够给予大家安全感的“唯一法宝”。只有时刻关注快速发生变化的时代，不断更新并获取匹配时代发展的人力资源素质，才能不被快速发展中的社会淘汰。
另外，人力资源能力正在从线性变得“立体”，“斜杆青年”的状态将会从“时尚”逐渐变成“大众”。“终身学习+立体能力”将成为鲜红的旗帜，引领大家走上人力资源素质重构的革命道路。
（2）“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理
时代的快速变化使得传统组织的固化障碍正在变得越来越突出。新时代的管理呼唤灵活多变的组织，于是，“平台化”组织成为时尚，“合弄制”正在成为新时代组织再造的研究方向之一。
现在很多企业正在向平台化组织转型，以“人力资源能力”为核心组织能力的行业，比如法律、审计、咨询等行业的企业组织，是平台化转型的先锋队。
同时，人力资源素质重构提供了更加具有成长性和立体化的人力资源个体。新时代的人力资源个体希望实现跨组织的合作与成长，全方位“解锁”自身的人力资源能力。
当组织更加柔性，人力资源更加立体，传统的“基于雇佣关系的劳动关系”将会成为历史，“基于平台组织的劳务关系”将成为未来人力资源合作的主流模式。“泛平台化+劳务关系”将全面革新人力资源管理的基础和结构，重构人力资源管理的内容和形式。
综上，大数据管理使得“互联网+”从标签变成了烙印，深刻融入并驱动了社会发展，正在快速改变时代的面貌；具有互联网基因的AI技术与大数据紧密结合，成为重构商业运作形式的“利剑”。
大数据与AI下的人力资源管理重构，A面是“终身学习+立体能力”重构人力资源素质，B面是“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理。
A面与B面相互促进又制约，在对立统一的“矛盾”中共同发展，正在改写人力资源管理的未来。
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人工智能
人工智能改变外包行业：雇佣AI助理的4种好处
文| kayla Sloan
处于发展期的成功企业有时需要雇用额外的员工。但是，聘请外援会增加开销，并削减您的业务利润。不仅如此，有时候你其实并不需要全职帮助。
这些只是企业雇用AI助理的两个原因。实际上，雇用AI助理还有很多好处。
节省时间
聘请合适的人来帮助你的业务不是像取份快速这种简单的任务。首先，你需要向外界通知你正在招聘的事情，这通常涉及到打广告。然后你必须等待申请和简历，筛选候选人并准备面试环节。
接下来，你必须花时间采访你感兴趣的候选人。将人数缩小到你将聘用的一两个人并不总是一项简单的工作。
尽管如此，这还只是该过程的一部分，要达到雇佣额外员工的目标，有时需要对一到两名候选人进行第二次面试。
最后，在做出决定后，你才可以完成招聘流程并开始培训。
幸运的是，你可以通过简单地聘请AI助理作为替代方案来跳过很多此类过程。
降低成本
雇用AI助理有很多成本优势。你可以按小时雇用他们进行某些业务工作，而不是支付兼职或全职员工。
另外，你不需要为培训付费，或者至少很少。你雇用的AI助理应该已经拥有完成这项工作所需的大部分技能。
如果你要雇用一名员工，他们可能需要大量的培训来完成每项任务。与其付出所有培训费用，你可以聘请几名AI助理来完成专业项目。大多数情况下，从长远来看，这将节省资金。
另一个成本降低是有好处的。你不需要给AI助理按月或者按年发工资，因为他们通常按小时或任务收费。消除这些成本大大降低了您的业务开销，并为公司带来巨大的盈利能力。
更好地利用时间
花时间回复电子邮件，安排社交媒体和执行其他日常任务通常是没有意义的繁琐工作。
如果你需要更好地利用你和其他员工的时间，那么你可以聘请AI助理来完成这种日常工作。
当然，它也适用于其他方式。
有些员工可能没有经过培训就被派去执行一些工作。在这种情况下，雇用AI助理可以使你的业务更好地完成。
消除员工关系的不和谐
有时候，当你雇用新员工时，可能他们的性格与你并不适合相处，也有可能他们不会与其他员工相处。
工作场所的人际闹剧可能会导致业务的失败。
不过，通过聘请AI助理，您可以消除员工的人际矛盾。由于他们通常不在您的业务范围内工作，因此与其他人几乎没有冲突。
AI助理在工作时间不会被闲聊，也不会迟到，或者根本不会出现。午餐回来时他们也不会迟到。这意味着你可以消除你的工作场所的员工闹剧，或者说，尽量减少这种事情的发生。
当你有一个成功的企业，你想保持这种成功。做到这一点的一种方法是认识到雇用AI助理的好处。它们可以提供所有的服务，雇用AI可能是你可以做出的最好的商业举措之一。
以上内容由HRTechChina AI编译完成，仅供参考
另外，人力资源区块链论坛本周五将于上海紫金山酒店举行，对此活动感兴趣者请尽快报名。
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人工智能
这8家中国“准独角兽”企业，谁能在智能服务市场脱颖而出？
来源| 亿欧（推广）
在技术和服务不断变革的今天，AI和商业模式的创新仍是发展的重头戏。这篇文章将简单介绍一下目前国内将商业模式与新科技新理念融合的八家“准独角兽”企业，也许不久之后它们之中就将诞生智能服务市场的巨头企业。
1
“当产品遇上技术，不是为了取代谁，这是历史必然的进步”
AI+营销？销售易告诉你
帮你做什么：提供运营效率、助力运营决策，连接企业和客户。
史彦泽是移动CRM厂商-销售易（北京仁科互动网络技术有限公司旗下产品）的创始人兼CEO，拥有近20年中美销售及销售管理经验，创业前曾担任全球最大的管理软件企业SAP中国商业用户部总经理，多次荣获SAP、Dell等跨国公司Top Sales称号。
销售易成立于2011年，是一家连接企业营销管理、销售管理和服务管理的移动CRM云平台。销售易通过“SaaS+PaaS+云”的产品服务，帮助企业以营销获客为核心来实现企业、客户、合作伙伴与产品之间的串联。去年7月，销售易入选了Gartner 2017年CRM魔力象限，于4月2日刚刚对外宣布获得腾讯投资1亿元D+轮融资，在2018年陆续推出营销云、IoT云等新产品。
2
AI+招聘？e成科技有话说
帮你做什么：建立企业人才数据库，过去的简历都有用！AI+招聘，人岗匹配更精准。
周友鸿是e成科技创始人兼CEO，人力资源行业连续创业者，2013年创立e成科技，一直致力于利用AI技术助力HR行业数字化人才决策创新，在5年时间内成长为国内领先的人才决策数字化AI平台，旗下的一站式AI招聘服务SaaS更是脱颖而出，通过对人力资源行业痛点的深刻洞悉，周友鸿带领e成科技全球首创并成功商业化落地AiTS、人才库、精英速递、人脉内推、人才地图等产品。
总体来说，e成基于算法的招聘服务SaaS平台，用机器学习算法、数据挖掘、和NLP（自然语言处理）等技术提升简历与岗位的匹配效率，激活企业及猎头等招聘机构的闲置的简历资源，提高存量简历利用率，形成协同共享效应。最后通过建立的海量个人职场用户画像，企业用户画像，在选人，育人，用人，留人等方向提供数据BI服务，推进企业提高自己的人力资本效率。
3
AI+数据决策？一满乐准备好了
帮你做什么：企业运营数据全方位分析，决策风险早知道。
“一满乐”创立于2015年3月，致力于为企业提供建立在机器学习和深度学习技术基础上的数据分析服务，面向包括用户画像、智能补货、定向推荐、动态定价、风险控制、舆情监控在内的多种应用场景。
创始人兼CEO张彦翔拥有超过6年的Apple工作经验，负责Apple store智能商店项目包括POS、ERP、CRM、WIFI定位、SMART SIGN 预约系统等模块的研发。也是全球范围内最早实践iBeacon技术应用商业化的产品经理。
张彦翔是WhatsApp第30号员工，任职中文模块产品经理，负责WhatsApp与中文相关的市场活动产品研发设计调研上线和后期的维护迭代。参与推动WhatsApp推广到中国香港、台湾、大陆等华语地区，成功获取超过5000万活跃用户。在创立一满乐之前，张彦翔创立过另一个创业项目——Vizoal（一款足球比分推送和社交App），拥有连续创业的经历。
4
AI+生物识别？眼神科技很有经验
帮你做什么：未来刷脸的世界，你总要先行一步。
周军，眼科科技创始人兼CEO，中欧国际工商学院EMBA、中国企业家俱乐部成员、山东大学管理科学系生物识别专家，专注生物识别、大数据、人工智能研究及场景应用实践20余年，是中国生物识别行业领军人物、多模态生物识别倡导者。
1997年，26岁的周军创立天诚盛业，并于次年开始指纹识别的研发，成为最早进入生物识别领域的企业家之一，也由此开启了其在生物识别领域长久不懈的探索和耕耘。2016年，在人工智能的风口下，周军成立了眼神科技集团，全资控股12家海内外子公司及分支机构，完成了“AI+场景”的全新商业布局，为开拓细分市场及国际蓝海做了重要战略筹备。
从产品形态来说，眼神科技具备集核心算法、统一平台、应用软件、智能终端、实施交付等全产业闭环服务能力，是多模态生物识别的佼佼者，能够实现多场景、多应用、多产品、多种知识技术的统一管理。从场景落地应用来说，金融行业市场占有率超过60%，另外还和万科物业展开智慧社区合作，目前已完成全国100多个小区智慧社区项目；与山东大学、东北大学等100多所高校达成智慧校园建设合作；安防反恐领域，和贵州、山东等多省市公安机关合作，完成平安城市、公路交通、机场等反恐维稳项目建设，建立了国内最大的安防人脸识别系统平台。
5
“目前的企业服务创业，仍是模式创新”
易点租：办公是个大场景
纪鹏程，易点租创始人兼CEO，毕业于清华大学自动化系，获博士学位。纪鹏程有14年创业经验，在2003年创建“SKS精品笔记本”，至今成长为全国首屈一指的笔记本电脑提供商及笔记本电脑维修商。纪鹏程凭借着在二手笔记本行业14年的经验，创立了易点租品牌，2015年3月易点租租赁电商正式上线运营。易点租共进行了获得2.3亿元融资，合作企业2万家，1000家上市公司及独角兽，租赁设备20万台，市场覆盖率超过80%。易点租成为办公电脑租赁与管理平台相对较为成熟的领先企业。
6
牛牛汽车：掌握主动权的平台才有未来
陈琰俊，硕士毕业，现任新车渠道电商平台（简称：牛牛汽车）创始人兼CEO，曾任永达汽车集团销售总监。从管理集团旗下第一家宝马4S店起，直到操盘全国100多家4S店销售运营，带领集团销售团队突破百亿营业收入，并助力永达汽车2012年港股上市，随后主导筹建永达投资集团，进行全国汽车网络布局。牛牛汽车创立于2014年，成立初期即通过APP端切向三四线中小汽贸店，平台连接主机厂、4S店和中小汽贸店的新车渠道交易服务电商平台。目前，牛牛汽车平台上汇聚了近20万的新车经销商行业专家、企业家和从业人员，覆盖85%全国各省市自治区的行业人员，是业内首屈一指的互联网新车渠道电商平台。
2014年，互联网+汽车渠道时机初现，遂携团队创立新车渠道电商平台--牛牛汽车，目前已获得B轮1.1亿元融资。
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巴乐兔：挖掘年轻人需求这事儿还真有秘诀
吕楠是巴乐兔创始人兼CEO，毕业于美国康纳尔大学，电子工程学士，曾经联合创立中国最大的招聘网站51Job前程无忧，同时也曾经是贝恩公司Bain& Co.中国首席代表，参与设立贝恩中国北京总部，成功投资互联网第一胶原蛋白品牌Lumi，拥有对互联网行业发展趋势的敏锐嗅觉，善于挖掘年轻人需求，对年轻人的行为习惯有深入研究。
巴乐兔是长租公寓C2C平台的代表之一，通过建立规则和规范行业来赋能广大机构房东，给年轻人提供优质的租住体验。巴乐兔主打“好房东”，由房东提供真房源并更新房态，并直接撮合租客房东签约，希望消除房屋中介市场长期由“信息不对称”带来的行业失范和混乱现象。5月份对外正式宣布完成3亿人民币新一轮融资，由天图资本领投，DCM等之前轮次投资人继续加持。据了解，巴乐兔目前业务已覆盖北京、上海、深圳、杭州、广州、南京、成都、西安等10多个城市，管理300万间房屋，服务1万多个活跃机构房东。
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会小二：是我最先看得起酒店
杨亮，会小二创始人兼CEO，曾是一名记者，后担任金融数据公司CAI Business Indepth助理总经理、财新传媒副总裁。在创立会小二前，他创业并开设过一家软件技术公司。杨亮毕业于中国人民大学，并曾获得香港中文大学MBA学位。会小二主要提供会议场地、活动资源在线预订等服务。包括会议场地、会议搭建、会议签到、会议用车等活动物料的采购，让中小企业办活动更轻松。融资阶段处于B轮阶段。
以上便是对这八家“准独角兽”企业的简单介绍。如果您对他们的业务和这个行业感兴趣，想了解更多的话，有一个好消息是，这八家企业的创始人兼CEO都将出席亿欧“2018全球AI领袖论坛——智能+新服务”论坛。
本次论坛将于6月14日下午13：00在上海举办，主要聚焦讨论服务生活领域的B端服务商，如何用人工智能等新技术创造更多服务形态，以及展开人工智能、智能营销、软件创新、小程序等风口话题。
预知更多活动详情和报名，请点击下方链接吧：https://www.iyiou.com/a/zhnxfw_shanghai_2018 也可以扫描二维码添加群主进入“智能新服务群”哦。
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人工智能
企业软件巨头甲骨文白皮书：未来的DHR将是创新社会战略家
文| SIRH SaaS
来源| HR Path
聊天机器人，区块链，人工智能，数据挖掘，自适应工作空间......面对新技术前所未有的加速，对工作组织和社会的真正影响是什么？甲骨文试图在最新发布的白皮书中回答这个基本问题，甲骨文的人力资本管理战略总监Sylvain Letourmy说道。
为什么甲骨文公司现在发布这份白皮书？
去年11月，我们组织为期半天的第二届“法国联系”会议，汇集了200多名参与者，围绕人力资源创新和人工智能主题，分享了彼此的经验。我们从对历史上最大的技术加速时期的观察开始讨论。但是在作为消费者的日常里，我们每天都要面对越来越多的所谓“智能”技术，如聊天机器人，以及一些预测应用程序，如GPS。显然这些技术的发展速度不允许它们被大规模用于商业世界。延迟不仅会影响员工的工作效率，他们的合作能力，还会影响到所采用的经验。本白皮书讨论了可使用的机会和对人力资源的影响。
人工智能将如何重新定义公司中每个人的角色？
我们的信念是人工智能和新兴技术将使工作更加人性化。事实上，许多枯燥的日常任务（写电子邮件，手动输入数据到Excel文件或表单中）也剥夺了我们人性互动的时间，即使我们已经习惯了如此。另一方面，与合作伙伴交谈，互动，根据客观信息做出决策是非常具有人性化的。正是因为这样，我们可以预期到聊天机器人和人工智能为未来的工作环境做出的贡献：也就是说，这种技术将有助于我们的工作，而不是相反。人工智能最终会预测我们的需求，将我们从低附加价值的任务中解放出来，为我们提供信息和客观分析，在我们制定决策时提供信息。未来，公司中每个职位的工作内容里都将减少行政管理的部分，同时增强个人决策的能力。这个组织将会更加灵活和协作，而且每个组织的独特性都将得到更好的识别和重视。
未来的人力资源开发将会是什么样子？
想象一下未来的人力资源开发。我们首先必须想象它在什么环境下发展。它很可能会配备全球“核心人力资源”系统，允许实时访问所有人力资源数据：从招聘到薪资审查，人才管理和培训。其可见度和预测分析能力将提高10倍。它可以将自己投射到业务经理的未来，而不是回顾过去。新兴技术的使用也将使管理人员执行日常人力资源行动。最后，数字化浪潮将通过简化流程来重塑员工体验和候选人体验。未来的人力资源开发将成为一位创新社会战略家。
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人工智能
70%的银行工作将被AI取代，其他行业也将沦陷？
文| penny crosman
来源| American Banker
智能化这个概念已经引起怀疑他们将被机器人取代的工人内心的恐惧。
现实跟工人们的想象还是有微妙差别的。毫无疑问，一些工作将会丢失。但其他工作将会诞生，而其他人将会变成一些不同的角色 - 比如机器人设计师，机器人主管，最愤怒的客户的安抚者。在大多数情况下，人工智能只会承担无人想做的繁琐工作。
还有一个真实的例子，位于阿肯色州的Wynne第一国家银行一直在使用自动化流程机器人（可以算是智商最低的人工智能了）来帮助完成收购。
“当你收购一家银行时，最大的成本开支之一是核心系统的转换，”高级副总裁Bart Green解释说。所有的客户和账户信息，包括卡片，网上银行和现金管理等信息，都必须迁移到收购银行的核心系统。这是非常耗时的工作。
一位顾问告诉了他们关于EnableSoft开发的名为Foxtrot的RPA软件。
RPA软件的其他提供商还有Blue Prism，UiPath和WorkFusion。
RPA软件可以设置成按照人类的方式执行任务 - 它可以通过输入用户名和密码登录到软件，它可以单击客户端记录，然后登录到另一个软件，找到一个数据字段并复制将该数据粘贴到第一页。它可以设置成在桌面上观看它操作的形式，就好像你在看一个鬼魂操作计算机。
“你可以教它，就像你教授员工如何向系统输入信息一样，接着它会高效快速地完成你安排的任务，”格林说。在报告错误和验证数据方面，RPA比真人做的更好。
他说，使用该软件已经为银行节省了70％的转换成本。
现在这家银行开始为该软件寻找其他用途。
“这是一个思考今天银行业有什么手动，耗时的过程，我们如何实现自动化这些繁琐的过程？”Green说。
例如，由于违规，银行最近不得不大量补发借记卡。这完全可以通过机器人完成。
格林说，RPA软件迄今为止在银行尚未受到影响，因为它仅被用于像兼并这种一次性、耗时的项目。
“我还没有让这个软件取代员工的日常工作，”他说。 “不过我可以看到这迟早会发生。我处于刚刚揭开这种可能性的阶段”
他还准备雇佣有RPA软件经验的IT人员来帮助银行找出新的用途。
“它最终可能会取消工作 - 你正在创造一项工作，来完成消除另一名员工日常工作的任务，”格林指出。
什么工作会消失，或者诞生？
一些银行家和专家认为，只有工作中无聊的部分，像数据输入和填写表格这样的苦差事才会消失。未来的人类将能够专注于更有趣的任务，并且工作不会真正的消失。
银行员工自己似乎也这么想。在埃森哲上周发布的1300名底层的银行员工调查中，67％的人表示他们认为人工智能将改善他们的工作与生活平衡，57％的人认为它会扩大他们的职业前景。
但Autonomy Research上周还发布了一份报告，估计仅在美国就有250万名金融服务人员在前台，中层和后台“接触”人工智能技术--120万人在银行和贷款方面工作，46万人在投资管理方面和865,000人在保险方面。
报告指出：“这些职位将迎来20-40％的生产率或失业率增长，这取决于你的个人优势。”
报告显示，到2030年，约1万亿美元的成本将投入金融服务行业的人工智能转型;其中的4.5亿美元将用于银行业务。
研究人员称，在银行业务中，70％的前台工作将由AI取代，其中包含了485,000个出纳员，219,000个客户服务代表和174,000个贷款采访员和文员。他们将被聊天机器人，语音助理以及自动认证和生物识别技术所取代。
随着基于人工智能的反洗钱，反欺诈，合规和监控软件的出现，96,000名财务经理和13,000名合规官员将被解雇。另有250,000名贷款官员将失去工作，取代他们的是以人工智能为基础的信贷承销和智能合约技术。
但是，埃森哲上周关于人工智能对金融服务业就业的影响的研究报告显示了一个更加乐观的工作图景。它得出的结论是，在明智部署人工智能的公司中，将获得14％的净收入;到2022年他们还将增加34％的收入。
新收入的一个重要来源是自动化。自动化可以帮助人们做更多的事情，或者更有利可图的投资，比如Netflix和亚马逊推荐电影和产品的方式。这可能会导致账户整合和交叉销售。
埃森哲高级董事总经理兼公司银行业务负责人Alan Mclntyre说：“人工智能将会消除一些职位。 但我们认为正确部署人工智能也会创造一些新的职位的机会。”
例如，使用人工智能软件并产生了可疑的活动报告的银行很可能会创造出新工作——向监管机构解释人工智能方面知识。
“监管机构不会成为不易解释的“黑匣子”决策的主要倡导者，”McIntyre指出。
入门级工作在哪里？
随着出纳员，反洗钱和其他工作变得通过RPA软件和AI实现自动化，人们可以在何处找到针对失学或残疾人士的入门级工作？
“这是一个棘手的问题，”Autonomous金融技术全球总监Lex Sokolin说。 “这是一个必须由每家大型财务公司的首席执行官所关注的问题 。这些公司聘用人工智能软件取代人力资源工作，而且这个问题将一直由构建软件的创始人和开发人员负责。如果您通过构建成功的软件来创造真正的结构性失业，那么您必须将您的员工视为项目中的利益相关者。“
Mclntyre认为入门级工作也必须采用技术。
他说：“人们可以看到数字原生公司雇用具有编程能力的大学毕业生。我确实认为，以出纳员的身份出现在CEO面前的想法很困难。”
那些不擅长数学，科学和编程的人呢？
McIntyre说：“仍然会有需要优秀的移情和社交能力的工作。举例来说，如果某人有10万美元的投资，AI可能会建议其进行资产分配。但如果他是一位父母刚刚去世的继承人，那么与他的互动的工作人员将需要具备同情心。
“这些类型的对话将要求人们有很高的情商，他们要能够阅读人们的情绪，并做出适当的反应，引导对话”， 麦金太尔说道。
谁具备更高的情商 - 人类还是机器人？
不是每个人都相信人类在情感工作上更好，比如在处理悲伤或愤怒的顾客方面。
Sokolin认为AI系统非常擅长情绪类劳动。他举出金融科技类的机器人TrueAccord，这个AI处理银行和发卡机构的收款工作。
“他们所做的一切都是情绪化的劳动，而且他们比晚餐时给你打电话的人要好得多，”他说。
TrueAccord首席执行官Ohad Samet表示，技术擅长以人类不会的方式避免紧张局势。
“收藏界的人们喜欢说人们从人们那里收集，但现实是收藏家是人类，会受到人类的偏见：他们会生气，他们会感到疲倦，”他说。
“如果债务人老是收到电话骚扰，这种情况并不罕见，他们会有情绪反应。但是软件不受这种限制，”Samet说。 “它使用最好的渠道，最好的内容，在适当的时候提供最好的报价，而且如果有人大声疾呼或写了一些令人讨厌的事情，它就不会冒犯或行为不端。” 而且软件确实内置了一些同情心。
尽管使用AI后，人类收藏家就会更少。但Samet指出，这些工作没有什么乐趣，而且他们付出了很大的代价。最重要的是，顾客不想与人类收藏家进行交谈。
“世界正在改变，”他说。 “我们不是造成改变的人。消费者的喜好正在改变收藏品行业。”
TrueAccord是AI创建新工作的一个例子。它有一个不断增长的客户参与团队，他们帮助那些打电话或发电子邮件的人。一些员工写下聊天机器人目前的内容。其他人则是致力于根据消费者的需求调整体验的数据科学家。
聊天机器人的反弹
有几家银行引入了聊天机器人来完成本来由客户服务人员完成的工作。美国银行的Erica就是一个例子。 USAA的Alexa聊天机器人是另一个例子。
还有一些关于聊天机器人的争议和反弹。有微软的Tay，它向用户数出了种族主义言论。
金融科技创业公司Digit提供自动储蓄和信用卡债务支付服务，这家公司不再让聊天机器人成为与其应用交互的主要手段。对于Digit客户所做的简单任务，这似乎并不是正确的做法。
索科林指出，工具只对特定的目标有意义。要获得帐户余额，简单的登录和点击是合乎逻辑的。打开Facebook Messenger并询问它并不是合适的做法。
像许多银行家一样，格林一直犹豫要不要部署一个面向客户的聊天机器人，这样就可以替换前台接待员和需要导航的电子菜单了。
“你仍然可以得到你需要的结果，但问题是，人工智能会如何区分另一方，感受到他们的问题中包含的情绪？”他说。 “如果客户感到不安，开心或兴奋，AI如何能够适应这种情况？Amazon Echo聊天机器人了解不同的方言，令人印象深刻，但它能够理解那次谈话的情感吗？”
Green表示，使用AI还会面临声誉风险。
“如果一个人犯了错误，你可以解雇他们，”他说。 “如果AI不断犯错误，那么你有很大的声誉风险，而且很难克服。你打算开火吗？“
由于这些原因，一些银行正在为员工提供聊天机器人技术，以帮助他们提高效率。例如，摩根士丹利为其财务顾问配备了人工智能软件，通过客户数据和记录筛选以帮助提出建议。
重新训练劳动力
埃森哲对银行家的调查发现，只有3％的人投资对员工进行再培训，为人工智能工作场所做好准备。
麦金太尔表示，这是因为技术仍然是新的，银行只是在交易，贷款和客户服务等领域测试AI的使用情况;他们还没有看到更大的图景。
索科林说，银行需要帮助员工向AI过渡。例如，他们可能会使用软件，让蓝领工作者成为使用可视工具的程序员。
大学可能需要为人工智能做更多的准备。
加拿大皇家银行呼吁对大学课程进行全国审查，以确保他们更多关注“积极倾听，批判性思维和社会洞察力”等“人类技能”。
该银行的研究发现，这些技能将有助于定位未来的工人，以补充机器人和机器等日益普及的技术，而不是与他们竞争。
索科林对年轻一代的担忧不如对年长一代的。年长一代可能更难转向以人工智能为辅助的工作，而且他们的债务和储蓄较高，因而受到更多的威胁。
“这成为一个相当焦虑的图景，”他说。 “这是雇主的责任。人们不得不举起手来说我们会采取一些措施来解决或软化它。”
行政人员现在是安全的
现在，银行高管的工作似乎对AI来说是安全的。供应商并不建议他们的软件可以做C套件工作。
据Sokolin说，人工智能在流程切换方面做得不好。
“今天AI领域依旧非常狭窄，”他说。 “你选择一个你想要它锤击的方向。你教给你想要的结果，而且AI通常可以创造出你想要的结果。“
一位主管可能会使用一段时间的电子表格，然后管理一段关系，然后开展一次业务开发会议，接着与一家破产的LLC客户进行交易。
“所有这些流程都需要很多不同的技能，”索科林说。 “在当今高级管理层的机构中，有很多类型的流程切换。”
但随着人工智能得到更广泛的采用，管理人员将在高层采用不同的技能组合。
而一个有趣的问题可能会变成：如果你管理的人数更少，机器人更多，那么这对组织中的权力基础会有什么影响？
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人工智能
未来照进现实：AI帮助求职者寻找，得到和保留梦想的工作
文|Alana Rudder
来源|Towards Data Science
刚从商学院毕业，劳拉开始在网上找工作，她的简历恰当地表现了她这些年的努力成果。因此，她很快接到了一个电话，来自一家对她的才能非常感兴趣的商务旅行社。劳拉接受了面试，穿着一套新的西装，手里拿着一份精美并且与今天的面试相关的简历，她早早出现了30分钟，准备展现出自己最好的一面。
一小时后，一名助理将她带到了CEO的办公室。然后劳拉开始执著于介绍她从哪里来，她的父母是否是大学毕业，他们是否患有任何精神疾病，以及他们为谋生做了什么（“只是为了确保她是专业的料“），她是否已婚或有孩子，以及她如何吸引对商务旅行并不感兴趣的潜在客户。为了结束采访，CEO非常尴尬地表示，他不在乎他即将退休后公司会发生什么事。劳拉礼貌地感谢首席执行官，离开时希望机构再也不会再给她打电话了。可悲的是，四个月后，她确实收到了回电。
是的，这是一个真实的故事。 不幸的是，这样恐怖的面试故事并不少见。
打破招聘过程意味着求职者要用更多的时间寻找工作
财富500强人力资源（HR）高级副总裁兼福布斯HR作家Liz Ryan证实：“招聘过程已经破裂了20年，但其权力下放的步伐近来一直在增加。”
而且，即使在得到工作之后，糟糕的招聘流程也会转化为不太有利的就业体验：65％的人在被雇用后的3个月内开始寻找下一份工作。
好消息是求职者现在有一个即将到来的同伴准备为他们的利益而战：人工智能（AI）。
人工智能帮助求职者取得更好的、长期的成功
Ken Lazarus，Marlina Kinnersley，WorkFusion，Scout Exchange，Fortay.ai以及无数的AI公司正在壕沟中研究，建立和磨练猎头可以依赖的AI平台来改善体验。他们的专业知识和解决方案揭示了人工智能在幕后工作的四种方式，以提供更流畅，更成功的求职旅程。
AI帮助求职者找到与自己技能匹配的合适定位
在寻找可用的职位时，求职者需要搜寻公司，写一份符合该职位的简历，然后写求职信，联网，并为每个空缺职位参加好几次面试，对他们来讲，求职往往是一份全职工作。当求职者不会筛选出不太可能符合他们技能的职位时，AI就尤其重要了。人工智能使求职者寻求相关的就业机会更加高效，因此更加成功。
Scout Exchange是一家为初创品牌和财富10强企业提供服务的人才匹配平台，它的首席执行官肯·拉扎勒斯（Ken Lazarus）解释了求职者如何依靠人工智能。他说，优秀的招聘人员对他们的行业了如指掌，包括完成各自工作所需的技能，以及在重要雇主面前赢得观众的关系。
“如果我在弗吉尼亚州，而且我想为政府进行国防研究和分析工作，那么招聘专家就是这方面的专家，找到工作的最好方式就是了解他们，”他说。
但是，并非所有招聘人员都同样擅长工作。因此，他强调求职者与正确的招聘人员建立关系的重要性。他们可以使用AI支持的Scout Exchange来评估参与招募者。为此，他鼓励求职者向招聘人员询问他们的平台评级。
侦察交换生成一个人工智能驱动的评级，反映了每个招聘人员匹配候选人与工作的成功程度。一个糟糕的评级提醒求职者招聘人员不太可能推荐他们去做值得他们付出努力和时间的工作。
AI帮助求职者找到完美的工作文化
组织文化有无穷无尽的变化和怪癖。 一个组织可能会有随意的沟通方式，但有一个强大的层次结构，而另一个组织则有正式的社交规范，但强调团队合作和扁平化的组织结构
同样，求职者也有同样多样的工作环境偏好。 他们可能更喜欢创业文化，单位组织，强有力的社会环境，团队环境或独立工作。
为了确保候选人继续参与并致力于他们提供的工作，人才公司倾向于通过人工智能来将求职者的组织文化偏好与符合他们需求的公司相匹配。 尽管许多与人才匹配的平台都是供雇主使用的，但Fortay为求职者提供了一个测验，他们可以确定他们最可能有发展前途的公司文化。
一旦测验完成，Fortay的人工智能算法将编制相关公司名单。然后求职者会收到收件箱中的公司名单，并附上一个按钮，一旦推送完毕，该按钮将引导他们通过申请这些公司内的现有职位。
AI确保招聘偏见不会造成求职障碍。
研究表明，即使我们不打算这样做，人类也会无意识地产生偏见。 因此，招聘偏见可能为求职者创造路障。 “如果我们假设人们有偏见......那么我们知道，无论我们拥有哪些数据集都会有偏见，因为该数据集是基于过去发生的人类决策，”Ken Lazarus解释说。
因此，他说有经验的数据科学家通过程序算法来消除招聘偏差，从而防止算法污染。 好消息是，由于数据集规模较大，数据科学家依赖人工智能，他们可以减少偏见对未来工作的影响。
例如，Ken知道男性或女性招聘人员推荐符合其性别的求职者的可能性高出25％。 因此，当一名男性招聘人员推荐四名男性候选人时，Scout Exchange的数据科学家将其中的一名删除，以消除结果偏差。 然后，他们将这个公式编程到他们的天赋匹配算法中，以防止偏见被误解为未来的预测。
一旦编入人工智能算法，这个公式就会被缩放，以影响数百万人才匹配事件。 反过来，由于雇主收到的候选人名单较少，求职者在其行业和重要雇主之前享有公平的代表性。
AI有助于内部员工与增长机会相匹配
到目前为止，我们已经看到AI如何在幕后帮助求职者找到工作。 但是，即使候选人被录用后，人工智能仍然继续工作，以确保他们保留他们辛苦得到的工作，并从那里获得成功的职业生涯。
例如，WorkFusions AI支持的SmartCrowd解决方案使品牌能够监控员工绩效，以确定员工可以开发新技能的区域。然后，它制定了提供培训计划，以便员工在现有岗位上获得成功，并有更多晋升机会。
此外，它监控员工以查明其优势，然后将工作分配给绩效评级最高的员工。这意味着人工智能在幕后进行工作，以挑选出最适合现有内部职位的员工，然后推荐给那些经理进行晋升决策。
最后，诚实允许求职者与AI在工作旅程的各个阶段一起散步
劳拉了解到，接受每一次面试都可能是一个错误。不相关的技能组合，错位的文化偏好，招聘倾向和不良的在职成功倾向可能导致恐怖故事般的面试，甚至更糟糕的工作经历。
但是，人工智能显然可以让求职者的旅程更轻松。而且，还有更多好消息：它只会从这里变得更好。越来越多的数据集和不断的AI学习意味着像WorkFusion，Fortay和Scout Exchange这样的AI平台将变得更加智能和高效。
Ken Lazarus说，求职者从所有人工智能提供的服务获利的诀窍是现在和未来都保持诚实，简单来说就是确保简历与工作表现和技能集合保持一致。在此过程中，您可以提供AI数据集，为就业旅程各个阶段的所有求职者创造更加美好的未来。
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人工智能
4种影响您业务的HR技术趋势
文|Mike Harrington
来源|BUSINESS 2 COMMUITY
众所周知，技术已经改变了世界。随着其他行业部门的发展，HR也在不断相应的变化。一个强大的HR部门对每一项业务都至关重要，而新技术的出现常常使该领域取得巨大的进步。但是，当涉及到以人为本的行业时，新技术并不总是更好的。这里有四种HR技术趋势，无论好坏，都在改变HR行业的现状。
员工门户
人们一致认为，员工门户是一种出色的数字化人力资源工具，可以极大地改善员工体验并提高参与度。他们提供员工可能需要的几乎所有服务的通道，比如在哪里可以访问表格，申请PTO，下载手册，查找工资单，查看纳税表，检查他们的医疗保健计划，进行投诉，询问问题，查看公司活动日历等等。此外，随着持续的绩效管理成为人力资源大趋势，员工也可以在这里看到绩效评估的结果。
在2018年，对员工门户这个工具的忽视很可能会产生一些负面影响。比如当员工无法快速访问他们需要的信息时，不仅会造成混淆，甚至可能产生偏执，而且会给HR带来更大的负担。HR将会花费他们所有的时间来应付繁忙的工作，而不是专注于执行精心策划的人力资源战略。这种情况可能会变得毫无价值，并说明实施用户友好型的员工门户的重要性。
数字化记录保存
虽然员工门户要面对整个公司的员工，但数字化记录保存还有一个更大的战略——面向内部流程改进。即使是那些有在线申请内部工作的公司，一旦有人申请，该数据会发生什么？答案往往不是很多，毕竟应用程序打印出来就是这样。真正的数字化记录保存意味着消除表格并简化流程。虽然重点自然来自招聘过程，但这种心态应该渗透到所有的互动中。
将数字化元素引入入职，离职，绩效评估，员工调查，工资单以及其中的所有内容都将使组织更加灵活。任何文件都可以立即提出并审阅，节省了HR的大量时间和繁琐工作。最重要的是，以这种方式适当记录所有事情（尤其是抱怨，顾虑和其他问题），对降低组织的风险和责任具有重大意义。就业法是复杂的，通过数字化记录保持正确的步骤在维持合规方面还有很长的路要走。
数字化培训
许多组织正在认识到整个公司的员工培训的重要性。技术正在使这个数字化过程日益成为福布斯预测的本年度人力资源行业干扰者。这是一个微妙的话题，因为人力资源部门在历史上从来都是一个人手不足的部门。通过培训技术，它可以变成只是让员工通过重复动作而不灌输任何实质内容的东西。在这种情况下，特别是当缺乏现场的HR时，学员很容易等待强制视频结束，以便转到下一个视频。骚扰培训（注：如何反抗职场骚扰的培训），软技能培训和管理培训是日益受到重视的重点领域，完全依赖数字方法不会削弱它们。
人工智能和区块链
人工智能和区块链技术已经扰乱了几个行业，人力资源部也开始体验到这一点。人工智能即将用于绩效分析。专家预测，在未来18个月的招聘过程中，区块链将用于人力资源部门。即使从这些技术中获得的应用程序和工具都是完美无瑕的，但我们仍需要几年甚至几十年的时间才能让员工开始相信自己对计算机参与确定其职业生涯成功或失败的程度的满意度。
这将使人力资源中的人力因素比以往更加重要，因为技术和人员之间的平衡变得至关重要。尽管员工门户和数字记录可以成为HR的绝佳工具，但该领域应该厌倦了将过多的控制权交给AI等技术。这些技术的承诺过多。这正是Synergy公司在客户的公司内部安排现场HR总监的原因——没有什么技术能够击败HR行业的真实人类。
然而对于中小型企业来说，要跟上当今人力资源技术的发展趋势很困难。首先决定购买哪些产品并不容易，其次创建员工入口或将所有记录数字化的成本是非常高的。当然，丢失重要信息或者忘记妥善记录投诉也可能是极端危险的。
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人工智能
人工智能重塑未来劳动力
By Tracy Wang 埃森哲咨询大中华区管理咨询总监
在4月20日的中国人力资源科技论坛年度论坛上，Tracy Wang女士发表了题为“人工智能重塑未来劳动力”的主题演讲，分享了埃森哲公司的最新报告，向大家展现了人工智能将如何改变未来劳动力。以下是Tracy Wang女士在本次论坛的发言内容：
大家好，我是Tracy，非常高兴今天有这个机会站在这里。我主要想和大家分享一下埃森哲公司发布的最新调查报告，报告的名字叫做“人工智能重塑未来劳动力”。这份报告包含了今年一月份埃森哲公司在瑞士的达沃斯世界论坛上发布的最新调查研究，其中应用了一些经济学的模型，预测了未来AI为企业带来的一些经济效益，并且强调了AI是如何重塑未来劳动力的。
说到这儿，其实有一个小插曲，因为我们的研究是全球性的，所以调查报告本来只有英文版。但在座的大家都是中国人，我过来分享肯定得用中文版的材料。市场部的同事和我说，自己翻译太浪费时间了，如果交给我们的翻译人员翻译成中文，大概一周的时间就可以好。我想一周的时间肯定是来不及了，我还是自己翻吧。于是我就打开了谷歌翻译，花了一两个小时就翻好了，结果我发现谷歌翻译的精准度基本达到了90%以上，剩下的一些语法错误，只需要我再稍微做一些语言润色。
这个事情说明什么，在翻译这个领域，AI已经颠覆了很多从业人员的职业生涯，很多人已经面临失业或者说转型的风险。
回归到今天的主题，当人工智能重塑未来劳动力的时候，你准备好应对竞争了吗？这个问题留给大家在今天的演讲过程中思考。AI现在这么火，大多数的企业在人工智能大致处于什么样的阶段呢？
其实一般来说，企业在采用新技术的时候，大致分为三个阶段：
第一个就是教育和学习阶段；
第二个阶段就是建模和实验阶段；
第三个阶段才是大规模应用的阶段。
埃森哲的观点是，现在大多数企业实际上还是处于第二个阶段，就是建模阶段和实验阶段。他们在业务的某些领域，可以说已经成功实施了AI技术或者说人工智能技术，并且把它们用于提高生产效能，但是当他们需要更高的增长率的时候，他们必须以更加创新的方式应用人工智能。人机协作在这个时候就扮演着非常重要的角色，人机协作就是人和智能机器以不同的方式协同工作，发挥各自的优势。
很多情况下，AI可以代替人力，从事过去人们需要做的一些烦琐工作，节省大家的时间，让人们可以在更高价值的工作上花更多的时间。以客户服务为例，AI的价值在于能够理解并且迅速响应大量的客户请求。AI可以自动处理一些低级别的事件，把高级别的事件交给人类处理，人类就可以花多一点的时间在高优先级的事情上面，更好的改善客户关系。
还有另外一个模式，人和人工智能可以在某些生产流程中进行无缝衔接，比如说宝马工厂首创的协同机器人模式，把人和人工智能在工业生产过程当中，一步一步交织在一起，第一步是机器人完成，第二步第三步交给人类来完成，这个过程当中实现了生产效率的提升。
另外一个例子就是设计领域。现在出现了很多新的设计软件，可以通过机器学习的方式可以自动生成设计理念，设计专业人员通过调整或者不断地设置设计参数来优化算法，从而完成一些更加优美的设计，更加符合人类的审美观。
我们为什么觉得人机协作可以产生更大的效果或者说价值？以AI医疗为例，经过我们的研究发现：在哈佛的病理学家，他们利用AI的技术能够更精准预测乳腺癌的细胞。不能说预测，是识别，基于图象识别的原理。他们发现AI识别的精准率达到了92%，但是人类病理学家的精准率超过了机器，达到了96%的精准率。但令人惊喜的是，如果把人类病理学家和机器AI结合在一起工作，最后得出来的精准率达到了99.5%，可见人机协作的结果超过了单独任何一方的结果。
总体来说，如果大多数企业在AI方面的投入，或者说人机协作方面的投入，能够达到世界领先水平的话，将会在未来五年增加38%的收入，而且就业率会提高大约10%。现在越来越多的企业认识到AI的价值，并且投资AI领域。
世界经济论坛和埃森哲的另一份独立研究报告指出，实际上过去的一年里，也就是2017年，企业在AI领域的投资增长了59.1%，这个数字是比较惊人的。根据我们的这份研究，有69%的企业领导人相信他们的行业将会被AI所颠覆，72%的企业领导人认为是否采用AI在竞争中能否能够脱颖而出至关重要。74%的高管认为，他们的公司将会在未来三年内，很大程度上实现任务和流程的自动化，97%的人认为他们会用AI来提升工作人员的工作效率。
现在大多数企业还是利用AI实现自动化，来提升企业效率，但是我们发现我们的观点就是说人机协作是带来更高增长的一个关键因素。报告指出，54%的领导人认为，人机协作对于实现其战略重点至关重要。61%的企业领导人预计在未来三年需要和AI合作的岗位比例将有所增加。
埃森哲的经济模型相当于是预测了AI对于企业带来的一些经济效益，跨行业来讲，刚才说到的这个数据，因为AI的投入会增加大约38%的收入，增加10%的就业率。从行业的角度讲，对于零售行业、销售品行业冲击是最大的。应用了AI技术后，这两个行业的收入增长到了51%，其次就是医疗和电信行业，分别是49%、46%。这是这些行业的就业率数据，红色的这些数据，大家可以看到，AI不但没有降低就业率，相反在各个行业都有所提升，这其实就是因为很多工作将会面临转型，而且一些新的工作需求，或者说对个人技能需求的提升。
报告指出，46%的高管说，随着机器承担例行任务，传统的工作会过时，人们会转向基于项目制的工作。所有的领导人几乎都表示说他们已经在一定程度上重新设置了公司的工作。29%的人表示，他们已经对公司的工作做出了大量的改变，工作的重新设计和改变也是惊人的。AI最大的任务就是重新设计工作，原来一些操作性的岗位会被AI替代，人类会集中在洞察性的岗位。而传统的技术型的岗位，也会被创新型的岗位所替代。
这就是一些简单的例子，经过我们的调查研究，采访了很多AI技术相关行业的从业者，他们向我们讲述了一些故事，他们的工作是怎样被AI所影响的，比如说钻井技术员，以前他们需要钻多个测试口，知道石油在哪，然后手动去准备钻头，输入正确的压力和钻头的速度。现在AI可以直接告诉人员石油的沉积，并且可以自动计算速度压力和深度。
药剂学科学家也是这样的。以前他们要梳理大量文件，以评估与药物有关的安全问题。现在AI可以自动评估风险系数，这样的话药剂学科学家可以花很多的时间在高风险的病例工作。
同理还有软件开发者，他们每周花费时间来识别新的垃圾邮件标志，并且编写垃圾邮件检测规则。现在AI可以自动识别垃圾邮件的检测规则，并且能够自动更新检测规则。这样的话，软件开发者实际上就可以花更多的时间在新的软件开发上。
航天工程师也是一样的，原来他们自己手动设计飞机组件，寻找抗压性更好、更加轻便的设计。现在AI采用生成性设计模仿大自然的进化方式，考虑数百万种可能的设计，挑选出抗压性更好，更轻便的设计。还有长途运输驾驶员，自动驾驶的出现使得驾驶员更多从事监控和优化路线方面的工作。
我们通过调查发现，非常多的员工已经迫不及待和人工智能合作。67%的员工表示，在未来的三到五年，去发展他们与AI合作的技能是非常重要的。62%的员工表示，智能技术会对他们的工作产生影响。45%的员工相信，AI会帮助他们更有效地去完成他们的工作。
但是与此同时，其实企业雇主对于这一结果可能会产生一些偏差。实际上员工对于AI的拥抱程度，可能已经超出了企业的预期。根据我们的调查发现，实际上四分之一的高管都会认为他们的公司员工实际上对AI有抵触情绪，比如可能担心工作丢失等等，员工的抵触情绪是AI在应用的一大阻碍。而只有3%的高管计划在未来的三年内，大幅增加对员工AI技能相关的一些提升，其余的97%的高管在预算上基本是持平的，或者说稍微有一些增长。
顺应人机协作或者说AI的趋势，作为企业的领导者，最重要的三个工作是什么呢？
第一个是重新定义工作；
第二个是引导员工向新的价值领域方向迁移，比如从员工思维和能力上引导；
第三是培养新技能，一会儿我会阐述哪些是未来会出现的新技能。
刚才我讲了很多工作是怎么被重新设计的，这个过程里面，创建新的岗位说明，Job Design是非常重要的，把人力从原来的职能岗位上释放出来，让企业组建基于项目制的工作方式。引导员工向开启新价值形式的领域迁移这个过程中，打造敏捷组织是非常重要的。
敏捷组织有什么特点？
第一个是流程非常灵活。第二个特点是扁平化管理，组建小规模的团队。第三个是顺应AI的管理趋势，即有灵活的组织模式来支持项目制团队，团队能够迅速组建和解散。
关于培养员工的新技能，埃森哲发现有几个角色在人机协作的过程当中会逐渐展现出来，比如说教练的角色、解释者的角色、维护者。
什么是教练呢？教练就是训练AI的人，不一定是写代码或者说编写算法的人，但是他必须懂算法，这样可以帮助AI更好的学习，更好的帮助AI识别人的面部特征，或者通过正式的工作流程的方式帮助AI进行学习，要么帮助AI融入团队和团队一起进行学习，所以说训练AI的能力是非常重要的。
第二个讲到解释者，解释者也不一定是写代码的人，但他也得懂算法。把算法结果解释给大家听，并不是每个人都懂算法，通过解释的过程，可以增强大家对角色的信心，从而增加员工和客户对于算法的信心和支持。
第三个就是维护者，维护者是什么意思呢？维护者就是保证AI在演化的过程中不能跨越人类的道德底线，或者说不加强人类的一些偏见。比如说现在有一些图片识别软件，基于机器学习的算法，很多时候是通过学习大量的图片，给图片打上标签的方式进行工作的。这里前段时间出现一些情况，比如说很多黑人图片被人工智能打上猩猩的标签，这显然会涉及种族歧视，这时候需要维护者站出来指出风险，并且优化算法，来保证不涉及到道德方面的或者说法律方面的一些风险，这几个角色在AI或者说人机协作的过程中将来演化出来的一些新的角色。
同时有一些新的能力很重要，比如说判断力，有些时候AI不可能完全替代人类做决策，当AI不能做决策和判断的时候，人类就需要去做决策，这就需要人类能够了解AI的一些局限性，知道什么时候，在什么情况下应该怎么去干预AI决策。还有包括刚才讲的训练AI的能力很重要，创建工作流程，帮助AI大量的处理数据，优化算法，更好的为人类做洞察。
还有比如说询问智能系统，首先你要懂这个算法，要懂这个系统是怎么分类这些信息的，所以你在在询问这些智能系统的时候，才能获得更有价值更有洞察力的信息。所以经过我们的研究发现，这是我们未来需要的一些新的工作技能。作为企业来讲，首先需要对这些技能优先性进行排序，然后确定目标，对企业的员工进行培训，这里面可以用到一些数字化的培训方式，比如说VR、AR来加速培训的规模和速度。
后面有一些AI应用在工业场合的一些例子，比如万豪国际酒店，它的商业模式就是采用新技术推动的模式，利用机器人欢迎客人，把物品毛巾送到客人房间，也推出了一些智能推荐系统，可以让客人产生更多的订单，并且它的AI聊天机器人，可以让顾客能够在Facebook聊天软件上自动生成订单，帮助客人节省旅行社产生的一些费用。在比利时酒店会有一个驻场的聊天机器人，会说十九种语言，帮客人做自动登记。
下一个例子就是StitchFix，这个品牌利用了AI技术，在线上服装零售领域脱颖而出。和传统销售不一样的是，他们的服装设计师，根据客户的订单和退货订单，分析客户喜好，帮助公司设计师为顾客提供更好的、定制化的服装样式。
第三个例子就是阿迪达斯的SPEEDFACTORY，这是基于本地化的理念，非常小而新的举措，目的是满足更多定制化的需求，利用了人和AI相互协作的生产流程，设计师和AI相互协作，一双定制鞋从设计到生产几天内就可以完成。这样的话把价值定位转移到了满足消费者的定制需求上，大大节省了工作效率。
最后我分享一下中国市场的数据，前面讲的是全球化的一些洞察和数据，接下来我把单独的中国市场数据拿出来，大家看看和其他国家相比，有没有一些新的发现。在调查里面，我们问到三个问题。
第一个问题是你所在的组织在未来三年内，自动化的任务和流程程度是什么样的。你会发现，74%的被采访者都会回答这个比例是高或者非常高的，但中国实际上是低于平均线的，只有56%。
第二个问题是你需要在多大程度上和智能机器一起工作，中国的平均数据是38%，大多数人都会说会花26%到50%的时间与机器进行协作。
第三个问题，你更同意下列哪个陈述，一个是智能技术将在未来三年内减少规模，另一个是AI将在未来三年为公司带来就业机会的增长。大家可以发现中国实际上在悲观的情绪上是排名第二的，大家可以思考一下背后的原因是什么。
今天我的分享就到这里，非常感谢大家，感谢主办方HRTech China的邀请!
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