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劳动力
【以色列】自由职业平台Stoke获得了450万美元的融资
以色列自由职业者平台Stoke已完成了450万美元的融资，以帮助公司获得不断增长的自由职业者和承包商人才库，并大规模管理这支灵活的员工队伍。种子轮由TLV Partners领投，Bogomil Balkansky（前谷歌云招聘解决方案副总裁），Flatiron Health创始人Zach Weinberg，Boaz Chalamish（Clarizen的首席执行官）等人参加了此次种子轮融资。
随着业务节奏的加快，公司需要快速适应并采用敏捷方法。一个关键因素是要及时了解趋势和知识；公司希望有最优秀的人才为他们工作，并且通常需要迅速扩大规模或聘请具有技能或知识的专业人才来执行特定任务，以确保员工队伍与业务发展步伐相适应。
Stoke的按需人才平台将使公司能够大规模地找到，雇用和管理自由职业者。Stoke将为组织提供一个用于其现有外部劳动力的管理平台，并与流行的在线自由职业者市场相集成，从而使Stoke用户可以从Stoke自己的统一界面中搜索这些站点，并轻松地招募新人。
Stoke由首席执行官Shahar Erez和Hilik Paz创立，旨在解决公司在管理敏捷劳动力方面面临的问题。
Erez说：“过去十年来进入劳动力市场的新生代希望与生活有不同的契约；他们想要灵活性和持续的自我发展。同时，公司正在改变其运营模式，并成为不断发展的学习型组织。按需人才可以提供这些组织所需的规模，知识和灵活性。斯托克将弥合企业与自由职业者之间的鸿沟，为开放式人才经济提供一站式管理平台。”
Bogomil Balkansky解释了他为何投资Stoke。“无论是在一家只有20人的初创企业，还是在我在谷歌的工作期间，我都曾面临定位和按需招聘人才的挑战。无论公司规模大小，招聘经理都在浪费大量时间寻找和筛选承包商，然后追踪工作报表、发票和付款情况。这就是为什么我很高兴支持Shahar和Hilik的设想。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Globes
来源：https://en.globes.co.il/en/article-israeli-freelance-platform-stoke-raises-45m-1001299542
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劳动力
【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
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劳动力
劳动力管理Quinyx获得2500万美元的资金支持，加速推出人工智能技术实现自动化
Quinyx是一家总部位于英国伦敦的劳动力管理解决方案云供应商，近日筹资2500万美元融资，由现有投资者Alfvén＆Didrikson，Battery Ventures和Zobito领导。
该公司打算利用这笔资金进一步加速推出创新功能和新的人工智能技术，从而实现自动化和简化劳动力管理流程。在创始人兼首席执行官Erik Fjellborg的带领下，Quinyx提供各种规模的云计算，移动优先劳动力管理软件平台，以管理员工日程安排，沟通，任务管理和工资单集成。
该公司目前在其平台上拥有近500,000名员工，并为世界上一些最重要的公司提供劳动力管理技术，包括麦当劳、伦敦城市机场、汉堡王、Rituals、施华洛世奇、IHG、Daniel Wellington、Odeon Cinemas Group、Boots等。
Quinyx在英国、瑞典、芬兰、德国、挪威、丹麦和荷兰设有办事处。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Quinyx Secures $25M in Funding
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劳动力
首发：上海劳勤完成近亿元B轮融资，东方富海领头，肯耐珂萨战略投资
随着资本寒冬的到来，当多数公司还在融资难的困境中挣扎时，专注劳动力工时管理二十年的上海劳勤却激流勇进、逆势上扬，近日完成由东方富海领投、肯耐珂萨战略投资，真格基金、华创资本等老股东跟投的近亿元B轮融资。本轮融资主要用于构建智能排班和效能分析云服务平台，打造以后勤福利平台、灵活用工等为主的人力资源服务生态闭环，同时组建以行业专家为智库的亚太劳动力效能研究院。
以产品为核心，全面布局劳动力效能管理的云服务平台
在人口红利衰退、信息化建设加速的时代背景下，中国企业正在面对劳动力成本上升、人力资源由事务驱动向数据驱动转型的“挑战期”。在此阶段，上海劳勤通过智能排班和能效分析布局劳动力效能管理的云服务平台，帮助企业实现劳动效能的优化与提升，从而达到降本增效的目的。
上海劳勤已经成为亚太区领先的劳动力工时管理云服务供应商，客户包括国家电网、中国石化、上汽集团、农业银行、蒙牛、强生、艾默生、宝钢、蒂森克虏伯、北汽集团、拜耳、东方希望、中国五矿、李宁、卡布亨氏、家乐福、美特斯邦威、碧桂园、港中旅等1000余家各行业企业、近百万用户，客户覆盖中国、日本、韩国、新加坡等整个亚太地区。
上海劳勤是上海市双软企业、高新技术企业、上海创新基金专项扶持单位，总部位于上海，在北京、广州、成都、武汉、郑州、杭州、沈阳等地设有分支机构，在亚太区劳动力工时管理市场占据绝对领导地位。
以服务为驱动，打造企业人力资源的生态闭环
此轮融资过后，上海劳勤将以产品为核心，打造企业人力资源服务的生态闭环。
过去几年，上海劳勤先后成立了亚太劳动力效能研究院和麒麟伙伴联盟，今后将通过垂直深耕、横向链接的方式，致力于布局劳动力效能管理云服务平台，同时构建以后勤福利管理平台、灵活用工等为主的人力资源服务生态闭环。
致力于投资具有成长性和上市潜力的目标公司的东方富海，此次对上海劳勤的投资无疑是前瞻性的战略布局。东方富海合伙人陈利伟认为，中国企业级应用服务的头部企业将会迎来大额资金支持，中国企业级应用市场的黄金时代已经来临，而上海劳勤正是劳动力效能管理领域逐渐觉醒的“独角兽”。
作为国内人力资本云服务领导者，本轮融资的战略投资方，肯耐珂萨创始人兼CEO沈健表示：“劳勤是国内劳动力管理软件市场的专注者，对劳动力效能提升理解深刻。肯耐珂萨将与劳勤合作，进一步打造人力资本管理SaaS服务生态体系，以客户价值为导向，形成包含劳动力管理、智慧招聘、人才管理、组织发展的一体化云解决方案，满足企业客户人力资本管理的多场景应用需求。”
2019年是上海劳勤至关重要的一年，也是极具挑战的一年，此次融资无疑为上海劳勤插上了腾飞的翅膀。上海劳勤创始人/董事长汪友宝说：中国是一个多元化、跨代际的劳动力市场，而今天的中国企业也处在一个信息化快速变革、服务不断创新的时代。企业的需求不再局限于简单的考勤管理和工时追踪，同时还需要全方位的劳动力效能优化与提升，以及更深层次的企业人力资源服务。
这也为我们劳勤未来的发展提供了无限的想象空间，借助资本及合作伙伴的力量，上海劳勤将加大产品研发和新产品的投入力度，将加快劳动力效能管理与人力资源服务生态闭环的布局，为我们的客户提供更深层次、更优质的服务。
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劳动力
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!
欢迎关注HRTech China微信公众账号，回复420可获取演讲嘉宾的分享资料;
欢迎点击链接，了解420中国人力资源科技年度论坛的报道
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劳动力
以劳动力为核心的精细化管理，乐才想做服务业的Kronos
来源：猎云网（微信号：ilieyun）文/赵子潇
在中国，制造业与服务业历来受劳动力红利的惠泽，但近年来，劳动力红利逐渐消失，劳动力成本已成为第一大成本，在一个相对管理规范的餐饮连锁，一个服务员（假设工资在3000元），那么企业要为此员工付出的成本，将会是工资的2~2.5倍，所以，现今的劳动力管理已经成为制约劳动密集性企业尤其是服务连锁业最大的因素之一。
今天报道的乐才是一个专注于服务业(包括餐饮、酒店、零售等)劳动力精细化管理的SAAS平台，创始人金财介绍，乐才主要功能有以下几点：
通过经营大数据+管理经验，通过软件技术精确的进行排班、调度、劳动力工时管理，达到让更少的人干更多的活，最终节约劳动力成本；
通过对员工不在岗、缺勤、假期的合理、合规化计算，更好的调整员工的休息与上岗时间，从而规避不合理的费用支出；
通过从总部、门店到员工的一体化移动模式的劳动力管理，提升管理效率，降低管理成本。
不同于传统的HR管理软件，用金财的话讲，严格意义上，乐才不是一款人力资源软件，而是紧紧围绕服务业经营的劳动力管理软件，HR通过PC端设置管理规则、制定方法，店长通过手机端进行日常现场的排班、调度与考勤管理、人员评价等，员工通过手机端实时了解、查看自己的班次、出勤、绩效等。
从产品模块来看，乐才拥有完善的排班、考勤、假期、任务等覆盖劳动力管理系统和侧重于服务业的人力资源管理系统（招聘管理、组织人事管理、薪酬福利、劳资管理）等业务的一体化软件平台。手机端迎合服务人员的特点，采用微信企业号方式呈现，大大降低了推行使用的难度。乐才对标的产品是Kronos，只不过比它更具有中国特色。
金财曾是一家500强制造业的TOPSALES，机缘巧合之下投入酒店餐饮业，并做了11年之久。相对于制造业较为单一的劳动力管理，服务业HR事务由于从业人员的特点而带来太多的繁杂和不定性，金财根据多年的经验得出一个结论：服务业HR的管理核心不在于招聘而在于对劳动力的精细化管理。“在招聘领域，没有任何一家第三方或网站能解决问题，对于招工项目创业者来说，这是个很大的坑。”通俗的说，精细化管理是对有限劳动力进行高效的调度与整合，用更少的人干更多的活，通过与经营数据和算法精确的进行管控，从而节约成本，提高工效，同时规避劳动风险。
乐才历经一年多线上测试与优化，去年10月正式上线，目前已服务了近100余家企业、数十万员工，日处理百余万条劳动力管理数据。与其合作的企业有嘉和一品、比格披萨等等。团队有着IT+HR的双重背景，合伙人来自于国内大型餐饮酒店集团的HR和IT管理人员，未来乐才将着重于线上+线下的软件+服务的一体化经营模式，继续专注打磨产品。
据悉，乐才已获业内某知名大型集团种子投资，目前正在进行天使轮融资。
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