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上海穰川信息技术有限公司

麦穗人工智能

麦穗人工智能是上海穰川信息技术有限公司旗下平台，是一家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机构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。

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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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2021中国人力资源科技创新奖揭晓｜麦穗人工智能获「创新产品奖」 2021年9月10日周五在创新之城深圳，中国人力资源科技创新奖颁奖典礼于金茂深圳JW万豪酒店盛大举办，现场超过500+企业HR科技达人共同见证了这一荣耀时刻！在数字时代，追求创新需要良好的市场环境与企业的协同支持，为进一步推动创新探索精神，HRTechChina特别发起“2021中国人力资源科技创新奖”，同时在9月10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，最后确定了14家企业和团队以及17家HR科技创新产品，荣获2021中国人力资源科技创新奖，麦穗人工智能凭借行业领先的技术实力获得「创新产品奖」，实至名归！本次分享会邀请到了超过100位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。创新需要勇气，HRTech的创新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创新、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创新与实践，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。在我国AI招聘领域发展越发迅速的今天，麦穗将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。

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2021年09月10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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人工智能（AI）如何融入数字化人才招聘流程的？ 2019新型冠状病毒疾病迫使人力资源团队重新规划人才获取的方式与流程，以扩大人才库并使其能够在虚拟环境中运作。媒介代理集团群邑（GroupM）的全球人才引进负责人迈克尔·赖特（音）（Michael Wright）表示：“这场危机使我们不得不重新审视招聘问题。”世界各地的公司都对这种情绪产生了共鸣。人工智能（AI）已经成为这些新型人才获取流程中的关键因素。根据我们最近对人力资源专业人员关于行业未来的调查，结果统计，超过81%的人力资源团队计划在未来五年内采用更多的人工智能（AI）工具于流程中。下面我们来看看人工智能（AI）是如何融入新的人才招聘流程的，从而帮助人力资源管理部门满足其团队在疫情后经济市场中的劳动力需求。人工智能（AI）有助于扩大人才库新冠疫情后的劳动力市场之中，人员流动率增加，寻找人才正成为团队面临的最大挑战之一。由于大量员工为了更好的工作与待遇而离开原职务，以及下岗员工推迟重返岗位的计划（除非他们提出的某些工作条件和待遇得到满足）。由此得出，雇主在人才争夺战中显然处于不利地位。美国联合通讯社（The Associated Press）商业作家迪安·德宾（Dee Ann Durbin）写道：“许多员工不想回到曾经的工作岗位。”由于目前劳动力中人才的短缺，员工们有理由拒绝妥协，直到他们找到一份薪水更高、福利更好的工作——反正现在是雇主争抢劳动力的境地。为了满足员工需求，人力资源团队必须在更大范围内、更加有力地吸引求职者，包括通常不会被考虑的不因循守旧的/非传统求职者。人工智能（AI）凭借其预测分析和数据挖掘能力，在这方面发挥着关键作用。例如，通过分析求职者的工作履历，人工智能（AI）技术工具可以检测到那些不一定有着满足工作岗位标准技能，但具备良好适应工作转换的求职者。这将使更多的求职者进入招聘团队的视野，从而填补职位空缺。人工智能（AI）使人才获取流程升级为自动化由于人才市场如此紧张，各团队必须迅速行动以牢牢把握员工。通过将日常耗时较多的任务升级为自动化，采用人工智能（AI）加快人才获取流程中的每一步，使得公司能够在争夺人才的市场中保持竞争力。例如，通过关键词和历史数据，人工智能（AI）供招聘团队从更广阔、更多样化的来源中寻找求职者。同时，人力资源团队也可以更快地阅览大量简历，以找到最合格的求职者。对话式人工智能（Conversational AI），一项用于缩短申请流程的技术，方便求职者通过短信回答问题来申请工作。在整个招聘过程中，聊天机器人能够提醒求职者他们的申请状态，并实时回答他们的问题，从而帮助招聘团队与求职者保持联系。此外，这项技术还可以安排面试时间，消除了冗长的来回交流。另外，面试本身就被人工智能（AI）技术所改变。在过去，求职者被问到的问题与招聘质量几乎没有关系，比如他们五年后想干什么，或者谈谈他们的五个优点和缺点。有了人工智能（AI）技术的支持，面试的重点就转变为技能。面试官询问求职者具备哪些技能，但他们的回答是否真实有效，需要验证。并且，面试官会和求职者谈论他们“似乎”不具备的技能；也许毕竟有求职者经历过这样的提问。简而言之，人工智能（AI）帮助招聘经理简化人才招聘流程，以便他们能够在现今竞争激烈的劳动力市场中甄别、物色和招聘顶级优秀人才。人工智能（AI）促进虚拟入职发展入职是人工智能（AI）技术所支持的人才获取流程的另一个关键部分，这可能是招聘过程中最重要的一环。根据员工管理平台Hibob在2020年进行的一项调查结果琐事，“64%的员工在遭遇了负面的入职经历后，可能会在第一年内离职。” 在员工难觅之际，公司需要提供吸引员工长留的入职体验。人工智能（AI）通过文件生成和交付自动化，使得员工可以通过聊天机器人24小时接收关于入职问题的答案，以及将入职要素人性化，提高员工参与度，从而为其提供积极的入职体验。此外，启用人工智能（AI）技术驱动的工具，求职者可以实现虚拟入职，也就是说无论新员工位于何处，他们都可以更快地入职并开始工作。随着入职管理方面过程的简化，团队可以升级入职体验，也腾出时间进行更具战略性的对话。人工智能（AI）可在入职期间为员工提供以下服务： >了解新员工对哪些技能感兴趣，并帮助起草获得技能的计划 >设定与业务需求和新员工职业道路相一致的目标 >在新员工与整个团队的同事和潜在顾问之间建立联系 >制定项目计划，帮助员工结识新朋友，获得无法从日常工作中习得的技能 >确定未来可能提供哪些内部工作总之，不使用包含人工智能（AI）技术的人才获取流程的团队将在人才竞争中落后。在当前对人才的需求如此之高的经济市场中，人才比以往任何时候都有更多的工作选择。为了吸引和雇用他们，人力资源团队必须接受人工智能（AI）工具能够给他们带来的竞争优势。

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2021年09月08日

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秋招来袭｜今年校招市场形势如何？什么能让王兴、程维、张一鸣陷入“集体焦虑”？不是资金，不是增长，不是竞争，是人。 ——财经故事荟 #01 应届生成大厂追逐的“香饽饽” 2017年，品玩组织了一场“三人会谈”，参与者便是如今互联网新三巨头TMD的创始人们：张一鸣、王兴、程维。主持人提问“你们的最大的焦虑是来自于哪里？” 三位大佬给出相同的答案：“人才”和“团队”，令在场人员印象深刻。如今，这三家公司势头正盛，已成为互联网新兴三巨头，其市值也逼近或者超越千亿美金，但他们的“人才焦虑症”却依旧没有缓解。大企业的中高端人才的引进方式无非两种：1.依靠高端猎头/小范围社招。2.校招培养近几年，越来越多的大企业愈加重视校招，甚至推出很多管培生岗位，有意识地去培养专属自家企业的人才。过去一个月，阿里、美团、京东、字节等陆续下场，纷纷启动“史上最大规模校招”，要知道，阿里在前几年每年的校招人数不足300人；而华为也在靠百万年薪招揽顶级人才“刷存在”。一时间，尚未毕业的“小鲜肉们”都成了“香饽饽”。 #02 招聘需求大幅上涨根据教育部的统计，2021届应届毕业生909万，再创历史新高，而2022年高校毕业生人数将有望超过1000万。相较去年复杂严峻的就业形势，2021年应届⽣春招明显回暖，BOSS直聘研究院数据显示：截⾄5⽉，2021年春招季应届⽣招聘规模与去年相比，同⽐增幅比达到52.5%；不同规模企业的应届生招聘同比增幅均超过40%；而万⼈以上规模的⼤型企业应届⽣需求量同⽐增幅达到59.6%。在需求分布结构上，2019年以来，500人以下中小企业的应届生招聘需求占整体比例出现小幅下滑。疫情对中小企业的冲击相对更大，而人力成本在中小企业经营成本中占据较大比例。高校应届毕业生和中小企业作为“稳就业”在市场供需两端的关键群体，需要长期持续重点关注。从2021年春招季来看，市场上的应届生岗位在行业分布上呈现出明显的多元化特点。尽管互联网、金融等行业仍然是传统的“岗位大户”，但在新能源汽车、智能驾驶、碳中和、乡村振兴等一系列产业和政策热点的助推下，新能源/环保、农林牧渔、社区管理等“冷门领域”对高学历青年人才十分渴求，招聘规模迎来，普遍呈现翻倍增长。 #03 “现实主义”色彩愈发浓重据《2021大学生就业力报告》显示，截至 4 月中旬，已有62.8%的求职毕业生收获用人单位的录取通知，18.3%已与用人单位签约。从2021年的数据来看，应届生更追求稳定性和实际利益；薪酬福利仍是求职时的重点，其倾向占比提高了7.7%；其次是工作和生活平衡；看重稳定、落户、补贴等人才政策的毕业生人数也有大幅提升。据《2021应届生就业趋势报告》统计，今年校招岗位平均招聘薪资为6112元，应届生平均期望薪资为6030元，这也是五年来应届生期望薪资与市场价格最为接近的一年，学生对职业发展和就业市场的认知正在提升。从岗位情况来看，传统职业中，设计、研发、技术岗税前薪资排名前三，分别为9933元、9867元、9845元；作为新兴职业，自媒体/网络主播税前薪资最高，为14682元。 #04 新一线城市或成为“最好选择” 《2021应届生就业趋势报告》显示，2021年春招季，面向应届生的校招岗位有62%来自一线城市与新一线城市。其中，一线城市校招岗位占比25%，新一线城市校招岗位占比37%，已成为应届生就业吸纳的主力军。《2021年高校毕业生就业报告》显示，今年毕业生首选城市排名前十分别为上海、深圳、广州、成都、北京、杭州、青岛、南京、重庆、长沙。近年来，像成都、杭州等新一线城市出台多项人才政策招才引智，为高校毕业生落户打开方便之门，吸引了不少毕业生前往就业。因此在新一线城市中，成都等城市也呈现毕业生净流入的状态。选择一线城市的毕业生主要考虑因素为就业机会多、经济实力强等优势，而愿意留在新一线城市的毕业生则被离家近、饮食习惯适宜、气候环境条件好等因素吸引。

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2021年09月02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

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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

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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。

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2021年09月01日
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时代交替，招聘市场留下六大难题。招聘难、人才竞争激烈，已成为公认的事实。自疫情以来，以华为、字节跳动为首的各互联网大厂逆流而上，纷纷开始大规模扩招。而几个月前，美团也宣布将在2021年新招6w人，至此正式卷入这场人才争夺战。这几年众多企业城门大开，总计数十万的职位缺口，却依旧无法满足中国庞大的人才市场；反观，光是2020年应届毕业生就达到800多万，却仍对不上各位HR的口味。企业间的人才之争，愈演愈烈。其实如今招聘市场面临的问题，大部分是由于上一代人才招聘流程的不完善，所衍生而来的结果。而近几十年发展起来的支撑招聘流程的技术，又未能解决当今人才竞争的难题，并且随着时间的推移，产生了更多问题。#1职位描述很糟糕。许多职位描述上列出了应聘者实际并不需要的经验要求；且措辞模糊，容易让招聘人员和应聘者产生误解。在语言的使用上又存在固有的偏见和死板的经验规定，会阻碍不同应聘者的申请；没有细分工作真正需要的技能；工作描述更是被反复使用，直至其含义与职位并不直接相关。想必大家都听说过，张一鸣就曾因“岗位描述太水”在年会上“怒怼”字节HR。 “有一天我看到咱们HR写的招聘PM的JD，特别生气。有一条写着：有5年以上互联网产品经验，具有日活千万量级以上的产品规划和产品迭代实施经验。我跟这个HR说，按照这个要求，陈林、张楠，我们公司一大批PM，一个都进不来，连我自己都进不来。别说千万DAU产品了，他们加入前，连百万，甚至十万DAU的产品也没做过。” #2大多数的简历是有缺陷的。它们不可靠且非标准化，招聘人员可能很难理解并回忆起某个候选人的简历，往往是需要联想更多的东西，才能把简历与应聘者所实际拥有的技能联系起来。并且大部分员工离职，并不是为了在下一个职位中做同样的工作。他们希望将自己的技能和经验用于新的、更好的工作。但如今，基于简历和职位描述的常规套路，无法让企业聘用到有潜力的员工。相反，大多数公司会雇用具有该项工作经验的人，这就造成了员工渴望的职业发展，和公司青睐的雇用目标之间的不匹配。 #3内部转岗本是企业内很常见的现象。但通常企业并没有很好地了解员工的技能和经验。此外，管理者们还会忽略那些，原本有机会可以在内部流通的优秀员工，导致大批人才流失。企业需要弄清楚哪些员工可以内部成长，然后扶持和鼓励这种成长，而不是等到离职面谈时才发现出了问题。 #4人性本善，但我们每个人都会存在偏见。由于每个人的过往和经历不同，总会产生些微妙的、无意识的偏见。这会导致非客观的决定，尤其是在招聘方面。而解决这种多样性问题需要组织制定和实施政策，包括使用技术，以抵消我们始终无法克服的无意识偏见。 #5不符合要求的职位申请者数量过于庞大。技术很大程度便利了人们的工作与生活，但具有讽刺意味的是，数字工具的爆炸式增长却使得线上招聘成为了一个糟糕的选择。求职者面对一个有庞大职位数量的求职网站，每个职位又都有一个糟糕的职位描述，他们找不到合适的职位来申请，通常便会提交很多份简历申请。因为提交申请是免费的，所以公司会被大量的申请所淹没，并且往往会对很多人的申请不予回复，结果就导致双方面的浪费时间。 #6离职的员工常被忽略。他们在离开原公司后，也会获得新的宝贵经验，因此他们极有可能成为职场“回头客”，再次回到之前的公司工作。但公司无法掌握他们离职后的情况，也不了解他们离职后获得的新技能。因此即使在一个人才不断流动的世界里，大部分企业仍把离职员工视为无用资源，而不认为他们是最有潜力的人才库。同样曾经申请过的应聘者也会被遗忘。企业常用的求职者追踪系统(ATS)通常在存储数据和遵守法律方面表现良好，但它们的设计并不会考虑突出那些在未来工作中应该被考虑的前求职者。ATS通常缺乏良好的搜索和报告功能，并且不能保持更新人才档案，这使得公司几乎不可能找到应该被再次招聘的前应聘者。随着招聘跨入全新的3.0数据时代，许多历史遗留问题暴露无遗。上述难点应该已困扰企业和HR们许久，有些问题或许可以靠未来的技术解决，但更多的需要HR从业者去深度思考和研究，结合自家企业的特点去摸索出一条制胜之路。感谢阅读，期待关注。

麦穗人工智能
2021年08月26日

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