-
招聘
构建聊天机器人，「Leena AI」想帮 HR 回答“年假还剩几天”等琐碎问题
来源/36氪
文/陈绍元
将 HR 从琐碎的员工事务沟通中解放出来。
HR 和行政人员需要解答内部员工大量的问题，包括“年假还有几天”、“怎么报销”、“怎么请假”等。这些问题其实都有明确的答案，但 HR 需要分别答复，或许还要登录特定的系统、查看特定的文件，然后将标准答案回复给员工。如果将这些任务都交给AI机器人来解决呢？
Leena AI 是 Y Combinator Summer 2018 课程的成员，希望通过构建 HR 机器人，来即时回答员工的各种问题。
Leena AI 的 HR 机器人通过集成到公司现有的人力资源管理等系统中，例如 Slack、Workplace、Workday 等，实现数据库的自动化更新以及针对HR的一些常规问题的查询。
HR机器人可以集成到现有的人力资源管理等系统中
员工可以向 Leena AI 的 HR 机器人询问工资、考勤、报销、审批、假期等各类常见问题，除此之外，HR 机器人还会将员工与职位导师联系起来，让导师提供建议或推荐课程。员工入职时，HR机器人会指导手续、流程。员工离职时，会收集员工反馈。
目前，Leena AI 每周都会与员工进行 1000 次对话。所有这些数据都会反馈到神经网络中，将 Leena AI 训练的更好。
在收费方式上，Leena AI 按照功能将服务划分成十多个模块。其中招聘、新人入职、员工离职模块是一次性付费，每位候选人/员工 15~20 美元。HR FAQ 自动化、差旅和费用管理、健康与保健等模块是按月付费，每位员工每月 1~2 美元。
该服务在 2017 年推出，目前已经有十几个付费客户，包括可口可乐，Pearson，Marico，RPG 等。为实现 2018 财年收入增长到 5 倍的目标， Leena AI 也希望在 IT，管理，财务，采购，销售和管理信息系统等其他行业进行探索。
Leena AI 的竞争对手是其他将科技应用于人力资源领域的公司，包括 Bash，Skillate，EdGE Networks，PeopleStrong，Darwinbox 等。其中 Bash 使用 AI 来改善人力资源流程和员工体验，其前端聊天界面也可以在 Facebook Messenger，Slack 等平台上使用。
HR 机器人的价值很明显。对于员工来说，可以让他们的问题得到及时回应，改善工作体验。
对于公司来说，可以将 HR 从重复琐碎的事务中解放出来，提高效率，创造更高的价值。更深一层，如果能将员工与机器人对话的数据，结合员工信息、工作状况等进行综合分析，或许能帮助 HR 自动观察和判断员工状态、情绪、关心问题、离职和休假可能等，从而及时采取相应的措施。
看回国内，钉钉似乎是一个非常合适的“HR机器人”集成平台。钉钉本身就具有聊天功能，并且围绕办公场景，集成了丰富的应用，包括考勤、审批、招聘、请假、会议等。这些应用以及数据可以与HR机器人无缝对接。
这样当我们想请假时，不用再找到“请假”模块进行操作，而是直接对HR机器人说一句“请假”，就自动进入了请假流程。
-
招聘
Google Hire重大更新！全面AI技术支持，简历筛选安排面试将大幅节约时间
综合来源/ gadgets google hire blog等
更新要点
Google Hire通过更新获得了新的AI驱动的工具
Google Hire可以更快地安排面试，并在简历中突出显示关键字
雇用1000人以下的美国企业适用Google Hire
随着去年推出Google Hire，Google通过将招聘过程整合到招聘人员，已经花费大量时间去查工具（如Gmail，Google日历和其他G-Suite应用程序），来简化招聘流程。旨在帮助中小型企业有效招聘。招聘人员表示，Hire从根本上改善了他们的工作方式，减少了应用程序之间的上下文切换。
实际上，当他们衡量用户活动时，他们发现Hire减少了完成日常招聘任务的时间 - 比如审查应用程序或安排面试 - 节省时间高达84％。
Google启动AI
通过整合Google AI，Hire现在可以减少重复耗时的任务，如安排面试，进入一键式交互。
这意味着招聘团队可以在后勤上花费更少的时间，更多的时间与人交流。
Hire中的新功能使招聘人员可以做到如下几点：
在几秒钟内安排面试：
招聘人员和招聘协调员花费大量时间在后勤管理 - 查找日历上的可用时间，预订房间，并将正确的信息汇集到预备面试官处。为了简化这一过程，Hire现在使用AI来自动建议面试者和理想时间段，从而将面试计划减少到几次点击。
通过整合Google AI，Hire现在可以将重复耗时的任务减少为一键互动。这意味着招聘团队可以在后勤上花费更少的时间，更多的时间与人交流” 谷歌在其博客文章中表示。 自推出以来，Google Hire带有G Suite集成功能，可让应用程序与Gmail和Google日历等其他应用程序同步工作。Google声称Hire可以减少招聘团队招募任务的时间达84％。
最新的更新基本上整合了Google AI，以减少做任务时的点击次数，让AI建议发挥作用。
Google Hire自动提供面试官和理想时间段，将面试安排减少到几次点击。操作如下：
Photo: Google
它试图减少手工查看日历空闲时间，为您查看并提供理想的时间段。此外，如果面试官最后一分钟取消，Hire不只是提醒你，它还推荐可用的面试官，并可以很容易且快速地邀请面试官。
所以我们可以看到国内外面试安排都是一个复杂而且繁琐的事情，面试管理这块的需求也日益突出。
自动突出显示简历重点
相当一部分招聘人员的时间花在审查简历上（我们都知道这一点）。有人告诉我，当团队正在观看与Hire进行互动的人时，他们发现客户经常使用“Ctrl + F”，通过简历扫描搜索正确的面试者的技能 - 这是一项重复的手动任务，可以轻松实现自动化。
另一个常见的招聘难题是在简历中查找关键字。 Hire的AI现在通过分析工作岗位描述，或搜索查询术语并在简历中突出显示相关单词（包括同义词和缩略词）来节省手动搜索它们的时间，自动为招聘人员找到这些单词。
Photo: Google
点击致电候选人：
无论他们是筛选候选人，进行面试还是跟进录用信，招聘人员每天都会有数十次电话交谈。现在通过点击通话功能简化每个电话对话，并自动记录通话，以便团队成员知道与候选人通话的人员。它是如何工作的，Derek？ 很高兴你问这样的问题！
系统会拨打您要给求职者的电话，然后当您拿起电话时，系统会向求职者拨打该号码。且您永远不会丢失您的收件箱内容，电话会录音，并且您可以在电话中记笔记。我问是否有发信息功能，市场表明，大约98％的人回复短信，很少听到语音信箱或回复他们不认识的号码。
他们向我保证，这个过程非常简单，并且您电话辛苦获取的宝贵数据将会轻松转移。
最后，现在通过点击通话功能简化每个电话对话，并自动记录通话，以便团队成员知道谁已经与候选人通话，而不是多次拨打同一个候选人。
所有那些雇员不足1000人的美国企业都可以购买Hire服务。在中国不行~~
关于Google Hire 从去年7月推出，旨在帮助中小型企业有效招聘。它允许招聘人员将工作发布到多个工作现场，跟踪申请，安排面试，甚至可以在一个平台上获得面试反馈。现在，在一年之后，谷歌已经更新了招聘人工智能驱动工具，以实现“更聪明，更快速的招聘方式”。此更新带来的新功能可以加快日程安排访问速度，为日志记录提供简单的工作，并简化相关简历，从而减少耗时。
“通过整合谷歌AI，服务现在减少重复，耗时的任务，进入一键式的互动。这意味着雇佣团队可以花费更少的时间与物流和更多的时间与人联系”
以上由HRTechChina 综合编译，仅供参考！
-
招聘
SE Asia招聘平台FindWork获得200万美元的种子资金
来源/dealstreetasia
文/Mars Woo
Findwork的联合创始人Kevin Williams和Allen Tan
根据公司声明，二月份在印度尼西亚和菲律宾推出的招聘平台FindWork宣布，自2017年8月以来，天使投资人Bernard Chong已经募集了200万美元作为种子基金。
由Kevin Williams和Allen Tan联合创立的FindWork试图挖掘东南亚1亿人蓝领和服务业就业市场的机会。
该种子基金将用于继续扩大其求职者的用户群，FindWork称其自推出以来周环比增长稳定在15％以上。它还将重点发展其技术团队，同时提供服务水平并覆盖用户。
“这笔资金将有助于FindWork发展其客户群，目前客户群包括菲律宾的星巴克和印尼的Alfamart等公司，”该公司表示。
该平台目前在印度尼西亚和菲律宾开展业务，自2月份以来拥有超过3万名求职者和500家公司。
FindWork计划在未来扩展到马来西亚和其他东南亚国家，并开发更好的方式来连接学生毕业生和招聘公司。
领先投资者Chong先生曾在该地区投资了多家科技创业公司，包括ASI工作室和菲律宾的Synergy88 Digital。
早些时候的报道称，东南亚共有6亿人口，工龄人口约为2亿，截至2016年底，蓝领工人约占其中的一半。
FindWork引用的数据显示，蓝领和服务行业的流失率很高，显示东南亚的可用市场超过1亿人。
FindWork加入了一些最近获得新资金的招聘创业公司。 其中，位于曼谷的创业GetLinks关闭了SEEK集团和阿里巴巴香港企业家基金的最新资金轮回，帮助科技公司寻找和招聘人才。
中国在线招聘平台Liepin.com的运营商Wise Talent Technology Services Co于4月份提交了在香港进行首次公开招股（IPO）的招股说明书。
在向香港交易所提交的文件中，该公司表示计划在未来两到三年内利用新资本提高其研发能力，聘请更多工程师和数据专家，并增加IT投资。部分资金还将用于对其业务进行补充的资产和业务的潜在收购或投资。
-
招聘
入局短视频校招，钉钉的本质是“新工作方式”
来源/36氪
文/时氪分享
截止2018年3月31日，钉钉的企业组织数已经超过700万家。
钉钉上线1年的时候，企业组织数就已接近100万家，2017年底，该数字超过了500万，钉钉创始人无招把发展如此之快的原因归结于“踩上了企业服务的风口”。
在过去的半年里，钉钉的企业客户数继续保持快速增长。“截止2018年3月31日，我们平台上的企业组织数已经超过700万家。”钉钉创始人无招告知，在智能移动办公领域，钉钉的活跃用户数排名第一，在移动办公市场中的份额，超过第二名到第十名加起来的总和。
从1.0版本的沟通，到2.0的协同，再到3.0的打通内外，现在钉钉处于4.0阶段，通过“五个在线”来实现新工作方式——组织在线（组织关系在线化扁平化）、沟通在线（生活工作场景分离）、协同在线（工作流协同沉淀经验）、业务在线（大数据决策分析）、生态在线（连接上下游）。
本次发布会上，钉钉在软、硬件层面都有迭代更新。
硬件上，钉钉发布了两款新品——联合惠普推出的P1智能打印云盒，将传统打印机升级为智能云打印；以及联合魔点科技打造的D2智能门禁，其背后是金融级人脸识别技术，识别准确率达到99.99%。据悉，已有超过20万家企业在使用钉钉的智能办公硬件。
软件上，钉钉发布了“专属钉钉”、“智能云客服”、“AI实时翻译助手”、“阿里新零售解决方案”。
“专属钉钉”指企业可以自定义全员启动画面，定制自己的专属钉钉皮肤，等等。而这一切都搭建在基于阿里云的钉钉专有云上，其安全指数已经获得了SOC2Type1、ISO27001、ISO27018以及公安部信息系统三级等级保护认证。
“智能云客服”可在全渠道24小时自动响应客户咨询，机器人通过学习自动提高应答准确率，对比纯人工回复提升了5倍的服务效率。
“AI实时翻译助手”，在聊天界面中可以智能识别，实时翻译，并且根据上下文自动校正，二次编辑，目前支持中、英、西、俄四种语言。
“阿里新零售解决方案”的出发点是帮助零售服务企业实现线上、线下数据打通，精准化营销。所以，钉钉和手机淘宝的消息已经实现互通，基于阿里的大数据构建消费者画像，即使在消费者离店后，还能通过云店促成交易，提升门店业绩，线上交易与线下挂勾后，导购也会变得更积极，从之前线下“守株待兔”变成了线上主动销售。
重新定义校招
值得一提的是，钉钉还推出了“钉钉新校招”产品，通过短视频简历的形式解决校招问题。
无招谈到：“中国有4300万企业，企业每年的人才需求量在7000万左右，其中600万左右是通过校招的。在走访了上千家企业，尤其是三四线城市的中小企业后，我们发现：很多企业只能通过传统的方式进行校招。算上差旅、物料、人员成本，校招一个新员工的成本在3000元左右，即耗时费力，又低效。而在学生端，尤其是那些非名牌大学毕业的学生，往往一毕业就面临失业。根据调查，平均一个学生能接触到专业对口的企业不到20家，但是全中国跟他专业对口的企业平均有3000家。”
“更重要的是，一个人的性格、一个人的闪光点是很难通过一张简历传达出来的。一个不是名牌大学毕业的学生，HR读简历时几秒钟就筛走了，真正的才华无法被企业看到。企业也是一样，虽然公司有很好的前景，但是没有一个好的渠道和方式，把自己的优势展示给学生。”
因此，“钉钉新校招”产品的推出，是为了解决企业跟学生之间存在的大量信息不对称，让校园招聘摆脱过去20年的“摆地摊”模式。
如今在钉钉新校招平台上，C端学生申请认证后，便可以拥有个人展示页。上面除了有学业课程、实习经历等基本的简历信息外，学生还可以上传能展现自我的短视频。比如，有美术专业的学生，就用短视频记录了他完成一副画的创作过程；还有外语专业的学生，把自己过去在各大会议实习翻译的经历做了视频剪辑……通过这些，学生的个人素质、性格特长可以相对立体的展现出来，不再是死板的一张纸质简历。
同样，对B端企业钉钉也提供了展示窗口，除了招聘的岗位信息，企业还可以展示公司的发展历程，通过视频传递公司文化。
在双方匹配过程中，学生可以根据企业的芝麻信用、钉钉指数来综合判断。无招告知：“钉钉指数是根据企业在钉钉平台的使用情况加权出来的数据，可以一定程度反应企业的发展状况和未来潜力。通常情况，在960分以上的企业，都是极其优秀的，学生基本可以放心入职。”
历经洗礼，整装待发
短视频校招的负责人，花名陶钧。他2010年加入淘宝，在手淘负责技术工作，2013年加入来往，当时来往的负责人是无招，后来便跟随无招创立了钉钉，成为早期员工之一。
“每天晚上8、9点钟，别人下班的时候，这个团队还在积极讨论产品，丝毫没有倦怠。” 陶钧回忆，当初正是这种拼劲，让他深受震撼，并一路陪伴走来。
钉钉新校招团队，起初只有8人，完全从零开始。“日夜兼程，用了6个月的时间，去企业共创，去和老师、学生共创，过程中经历有很多的故事和辛苦。”无招透露。
现在他们正挤在西湖区文一西路176号，一所三室一厅的老式公寓房里。但他们却说“不是所有人都有机会到这里”。原来，看似普通的旧居，竟然是当年马云创立阿里巴巴的“湖畔花园”。马云向来崇尚武侠文化，正如小说里大侠修炼神功需要闭关一样，阿里巴巴的重点项目会被集团派来这里闭关。在钉钉之前，这里走出过菜鸟、支付宝团队。
钉钉从不按逻辑出牌
从企业协作平台，做到硬件，再从硬件做到新零售解决方案、短视频校招，钉钉每次推出新功能都有耐人寻味的逻辑。对此，无招强调：“我们从不是按逻辑上线产品，逻辑是前人的经验，固有的思路很容易成为过去式，阻碍企业的发展，而我们要跳出框框。”
“我们判断是否上线功能，是根据企业是不是足够痛决定。钉钉现在收到的产品需求越来越多，但我们会不断走访企业，最痛的点选择最先上线。校招产品就是在跟学校共创时萌生的想法，之后我们团队也走访了上千家企业，验证了需求。”
在无招看来，钉钉做所有事情的初衷都是在解决企业问题，在企业端招聘无疑是一大痛点，而短视频是有助于解决问题的一种新兴手段。
差异化布局“短视频” 意在校招
根据QuestMobile发布的《2017年中国移动互联网年度报告》，2017年短视频独立App行业用户已突破4.1亿人，较去年同期增长率达116.5%；2017年短视频使用时长占移动互联网总使用时长的5.5%，2016年这一数据刚刚达到1.3%。
过去半年，短视频已然是最热话题。今日头条的抖音抢先占领国内市场，并完成了用户的初步积累和整个商业模式的打通。随后，腾讯大力扶持微视，通过打通QQ音乐的千万级版权曲库，整合腾讯平台游戏、动漫、影视、综艺等内容，以及从QQ空间导流等方式，跟抖音抗争。
而此时，钉钉从招聘场景切入显得比较讨巧。
首先是用户重合度，90后是短视频的主力军，钉钉平台上90后用户比例正大幅增加。钉钉需要在C端场景争取更多用户好感，学生群体容易瞬间被打透，招聘场景属于工作场景的分支，钉钉上拥有超过700w的企业资源可以吸引C端，很容易链接B端、C端，形成联动。
其次，从产品角度，短视频行业在今年有流量红利，而目前市面上又没有通过短视频做招聘的产品，现在布局还可以迅速收割用户，提高产品活跃度。
最后，36氪此前也报道过，今日头条要做Lark入侵企业办公领域，钉钉此时先下一步，可以抢滩头条核心业务。
钉钉是一种工作方式
“说到底，钉钉不是一个聊天软件，而是企业管理体系、组织架构、工作流程和工具的融合，”无招强调，钉钉是想传递优秀的管理方式。
“比如，我们有一个产品叫日志，员工可以写周报和日报，各部门所有纬度的信息都可以同步给全公司的人看。最初的时候，我们有500人，有一半人是不看的。后来根据数据展示，新员工不看，10%的中层干部不看，而这10%的干部部门下的人也不看。我们找到中层问原因，他们说‘太忙了’，这代表‘只低头干活不抬头看天’，他不关心公司的整体发展，可能不适合做整体的管理。而新员工不看则是培训的不到位。于是我们就进行改革，实际上这是一个循环的过程，需要企业在实践中解决一个问题。而钉钉的使用程度过程，是代表着管理思想不断进步的过程。”
具体到行业中，新零售是一个很典型的应用场景，最关键的实现线上电商部门跟线下实体门店的联动。
之前，很多企业上零售系统，但不能落地，本质是管理思想的问题。比如，用户到线下门店试衣服，导购热情的服务了一圈，结果用户掏出手机，搜了下淘宝，然后决定要从线上购买。
之所以会出现这样的问题，是因为企业没有考虑到员工本身的利益冲突，导致员工只关心渠道问题，还会影响企业的线上品牌。因此，要想实现新零售，首先要实现的是组织变革。这也是“钉钉＋手淘”选择打通的出发点，“阿里所谓的新零售需要从新的工作方式开始，核心关键是要改变企业的工作模式、分工、以及利益分配。”无招坦言。
“手淘”用户打开淘宝本来就是要买东西，现在加上了最强的组织管理平台“钉钉”，两者结合，成为了全新的零售形式。若用户来自线下，导购可以做好服务的同时，在线上进行复购引导，二次触达；若用户来自线上，导购也可以引导至线下提升服务体验，从而促进成单率。
在这些过程中，数据会沉淀在企业的管理平台上，不断完善用户画像，迭代服务、迭代产品。此前，企业还会分为“电商部”、“销售部”，现在两者融合后，应该定义为“新零售部”。
护肤品牌林清轩就是这一变革的得益者。过去3年，他们总共发展了会员40万人，现在使用钉钉的新零售方案后，3个月积累会员100万人。与此同时，企业销量也提升3倍，这是一个员工和企业双赢的结果。
不仅是林清轩，还包括大润发都在通过钉钉实现变革。据悉到目前为止，已经有305家品牌参与了阿里新零售，覆盖2.5万家门店和7.1万名导购。
而新零售只是钉钉选择首要落地的一个行业，无招告知，未来钉钉会拓展至更多领域，“钉钉本质上，代表着新的工作方式，代表新的管理思想。让企业老板意识到，员工不仅是工作的机器。只有透明化、公平公正、平等自由的互联网管理思想才能激发每一个人的创造创新能力。”
-
招聘
人工智能：人力资源行业真正的杀手应用程序
对人工智能的炒作和期望现在是天高。我们很快就会和我们的电脑通话。无人机将提供我们的杂货; 我们的汽车会开车自己; 而大多数白领工人将会是监控机器。这一切都是真的吗？这真的会发生吗？
作为一位遵循技术几十年的行业分析师和工程师，我想说我们正处于一个有趣的阶段：一方面，炒作远远超出了现实; 另一方面，上涨幅度可能比我们想象的要大得多。在人力资源方面，价值的机会是巨大的。
虽然几乎所有人力资源供应商现在都在建立人工智能团队，我们都希望我们的系统更加智能和实用，但我相信这个市场还很年轻，所以我想指出一些需要考虑的事情。
上周我参加了一个关于招聘自动化的会议，我们听取了奥克兰A的总经理比利比恩谈到钱球。在对Sabermetrics的历史和数据如何改变了棒球比赛的精彩讨论之后，他告诉我们，他现在在他的名单上有六位博士学位机器学习工程师，“拥有最多博士学位的团队真的很难被击败。”这就是业务中发生的事情。
人工智能在人力资源和管理中的作用
让我们认识到AI不是一些神奇的电脑化角色; 它是一个广泛的算法和机器学习工具，可以快速注入数据，识别模式，并优化和预测趋势。系统可以理解言语，识别照片，并使用模式匹配来获取关于情绪，诚实，甚至个性的信号。这些算法不像人类那样“直观”，但它们速度很快，因此它们可以在几秒钟内分析数百万条信息，并快速将它们与模式关联起来。
统计学上的AI系统可以通过绘制可能结果的曲线来“预测”和“学习”，然后根据许多标准优化决策。所以你可以想象一个人工智能系统，可以查看可能的人口统计数据，工作经历以及与候选人面试的问题，然后“预测”他们在工作中的表现如何。（HiredScore，Pymetrics，HireVue，IBM和其他公司正在研究这方面的工作。）
虽然这比听起来更复杂，但这是一项重要且高尚的举措。几周前，当我被问到这个问题时，我回答说：“我们今天制定的大多数管理决策都是由我们的裤子所在位置完成的。如果这些系统让我们变得更聪明一些，我们可以极大地改善我们的运营。“
是的，有很多风险和障碍需要处理，但潜力非常大。
我们可以期望看到哪些杀手级应用程序？
让我列出我们可以看到突破性成果的许多领域中的一小部分。
在招聘中，我们做出了很多关于直觉的决定。一项研究表明，大多数招聘经理会在候选人的头60秒内对候选人做出决定，通常基于外表，握手，着装或演讲。我们是否真的知道什么样的特征，经历，教育和人格特质能够保证某个角色的成功？不，我们不。经理和人力资源专业人士使用数十亿美元的评估，测试，模拟和游戏来雇佣人员 - 但很多人告诉我他们仍然有30-40％的人选错了。
基于人工智能的算法可以清除简历，找到优秀的内部候选人，分析高绩效人员，甚至解码视频访谈，并告诉我们关于谁可能成功的信号。我们的一个客户现在使用Pymetrics的基于人工智能的游戏化评估来筛选其市场和销售角色的候选人，他们的成功率提高了30％以上，同时消除了固有的所有“面试偏见”和“教育谱系偏见”当前的过程。AI在招聘中将是巨大的。（7月27日 在上海，招聘科技创新大会中将会有谈到类似的话题，值得关注）
顺便说一句，尽管我们都担心工作技能（软件技能，销售技能，数学技能等），但大多数研究表明，技术技能只占一个人成功的一小部分。在我们最近关于高影响力人才招聘的研究中，我们发现，那些从招聘中获得最高财务回报的4级成熟公司将其招聘标准的近40％分配到情感和心理特征，如抱负，学习敏捷性，激情和目的感。人工智能也会发现这一点吗？也许。
在员工发展和学习，我们真的不知道如何完美地“训练”人。全球L＆D行业超过2000亿美元，大多数学习专业人士告诉我们，至少有一半是浪费（遗忘，不恰当的应用，或只是浪费人们的时间）。但我们不知道这是哪一半！作为一个人，你是否知道你需要学习什么以更好地工作？我们都有一个非常好的主意，但是如果我们有算法来监控和研究团队中表现最好的成员的技能，行为和活动，然后告诉我们如何更像他们呢？这类“类似Netflix”的算法现在正在进入学习平台的世界，使得学习与观看有线电视一样有用和有趣。市场还很年轻，但机会很大。我们的研究表明，普通员工每周少于25分钟的时间进行培训和学习; 如果我们让这个时间更相关，每个人都会表现得更好。
在管理和领导方面，我们像禅师一样运作。我们阅读书籍，去讲习班，复制我们敬佩的老板，并且荣耀当天成功的领导者。我们真的了解领导科学吗？我建议这是一个短暂的话题。今年我们专注于目标，使命和追随者。就在几年前，这就是“仆役式领导”，而我年轻的时候就是“执行力和财务智慧”。大多数研究发现，有几十种管理和领导特质定义了成功，我们每个人都带来了一点点不同他们的独特组合。
AI现在可以帮助解码这个。我知道有三家供应商构建了“基于AI”的辅导工具，需要反馈的系统，阅读评论以及员工和团队的直觉情绪。他们使用这些数据来将这些个人和团队的问题与高绩效团队进行匹配，并利用这些数据为经理和主管“推动”如何做得更好。一位客户告诉我，在使用这个工具仅仅3个月的时间里，他们的领导团队仅仅基于小的行为推动就显示出企业价值提高了25％。
在欺诈和合规方面，机会是巨大的。一项研究发现，窃取或实施犯罪的员工对同龄人（与他们一起工作的人有不良习惯）具有“传染性”。人工智能可以查看组织网络数据（电子邮件流量，评论意见）并确定压力领域，可能存在道德失范的领域以及许多其他形式的合规风险，并指出人力资源部或合规官员的“红色区域”他们可以在不良行为发生之前进行干预。
在福祉方面，人工智能现在被用来识别导致工作表现差的行为。在安全方面，人工智能可以识别导致事故的行为和经历。在销售中，人工智能可以通过微调和真实数据向专家提供初级销售人员的提示。该名单继续下去。
有风险吗？人们分析会发生什么？
所有这些应用程序都是新的应用程序，并且看起来很令人兴奋，但有很多风险需要担心。最大的挑战在于，如果没有“训练数据”，人工智能就无法工作。换句话说，算法会从过去学习。如果你目前的管理实践存在偏见，歧视性，惩罚性或过度等级化，你可能会把所有你讨厌的事情制度化。我们需要透明和“可调整”的AI，以便我们可以检查这些模块以确保它们正在做正确的事情。就像早期的汽车并不总是直行，我们早期的算法将需要“保险杠”和“调音旋钮”，以便我们学习如何使它们更加精确。
这些系统可以将偏见制度化。假设你的公司从未雇用女性工程师，并且拥有很少的非洲裔美国人工程师。人工智能招聘系统自然会得出结论：女性和黑人工程师不太可能进入管理层。这种类型的偏差必须从算法中仔细去除，并且需要时间才能做到这一点。
数据暴露和无意滥用也有风险。考虑一种常用的分析方法，我们试图预测高绩效员离开公司的可能性。如果我们告诉管理者“这个人很有可能离开”我们实际上可能会制造错误的行为 - 管理者可能会忽视这个人，或者以不同的方式对待他或她。我们必须认真学习如何运用行为经济学，所以我们不要让AI偶然变成“HAL”（电影2000）。人工智能是一种建议和改进的“工具” - 而不是今天的独立解决方案系统。
我本周与Entelo的一位AI领导交谈过，并且我们讨论了创建“解释性”和“透明”AI系统的必要性。换句话说，每当系统做出决定时，它应该告诉我们为什么做出这个决定，所以我们人类可以决定它使用的标准是否仍然准确。他告诉我这是新工具最重要的标准之一，不幸的是，今天大多数AI系统都是一个完整的黑匣子。
考虑一下当自动驾驶车辆发生碰撞时会发生什么。我们花了很多时间来诊断它是如何发生的，视觉或算法系统失败，以及可能导致事故的条件。如果人工智能对候选人，薪资调整或管理层干预进行错误推荐，该怎么办？我们会发现吗？我们会诊断它吗？我们会注意到它太迟了吗？我们还有很多工作要做，并且学习如何“训练”我们的基于管理的人工智能系统才能正常工作。
人工智能将成为人力资源解决方案的差异化特征吗？
现在围绕人工智能的炒作处于历史新高。每个人力资源软件供应商都希望您相信他们拥有一个机器学习团队和一流的AI解决方案。是的，这些功能对这个行业非常重要，但不相信炒作。
人力资源工具的成功取决于许多因素：算法的准确性和完整性，系统的易用性，但比提供所谓的“狭窄人工智能”的能力更重要 - 或者非常具体的解决方案解决你的问题。这只能在供应商拥有大量数据（以训练其系统）时才能完成，并且他们对其工作效果获得大量反馈。所以我相信进入障碍将成为关注焦点，业务战略和客户亲密关系，而不仅仅是拥有优秀的工程师。
除非你可以在公司证明这一点，否则不要购买一个黑盒子系统。每个公司的管理和人员决策往往都是基于文化的，所以我们必须花时间在现实世界中尝试这些系统并调整以充分利用它们。例如，IBM花费数年时间为公司，文化和商业模式优化其基于AI的薪酬和职业解决方案。他们现在将这些工具引入企业客户，并发现每个实现都会教授IBM关于算法的新内容，以使其更好地适应该行业，文化或组织需求。
尽管存在这些问题，上行是巨大的
尽管存在这些挑战和风险，但其优势是巨大的。公司将40-60％的收入用于工资，其中大部分的巨额费用是由我们对直觉感到的管理决定所驱动的。随着人力资源管理系统变得更加智能化，更加成熟，并且更专注于具体问题，我相信我们将看到生产力，绩效和员工福利的显着提升。我们必须耐心，警惕，愿意投资。
以上由hrtech AI 翻译完成，仅供参考！
作者：JOSH BERSIN
-
招聘
区块链如何永远改变人力资源
区块链即将彻底改变我们的经营方式，但可能不符合您的想法。虽然它与比特币和其他加密货币关系最密切，但区块链技术已经准备好打破一切，而不仅仅是货币。
Pexels.com
区块链即将彻底改变我们的经营方式。
区块链的分散式计算机网络验证和自动化信息流。这使得它成为一个值得信赖的系统，可以在切断中间人的同时存储数据。这就是为什么银行努力跟上区块链的原因- 也是为什么它可能彻底破坏人力资源专业人员的工作方式。
如果我们充分利用区块链的能力，这项技术将为人力资源中的所有事情创造出更加准确和有效的方法。从雇佣和税收等大型图像领域到工资单等较小规模的任务，区块链会变化的人力资源应用如此之多。
区块链将使简历和LinkedIn过时
这看起来可能像今天的一个奇怪的声明，但区块链技术完全有能力让老式的简历和像LinkedIn这样的职业网络网站变得过时。区块链交易将简单地存储他们的所有就业历史记录，而不是申请人撰写关于他们在哪里工作以及他们所做的事情的描述。
这将彻底改变公司招聘人选的方式。人力资源部门不需要进行冗长的验证过程，以确认工作历史。他们可以简单地拉起公共区块链。区块链甚至有可能存储绩效指标，如员工是否晋升或他们离开公司的原因。
让这个完整的图片随时可用，将会招聘游戏中的很多主观性。我们不会根据我们正在申请的具体工作来调整我们的简历或改变我们自己的表现。区块链可以记录我们的成功和失败，鼓励我们接受这些失败以及我们从他们身上学到的东西，而不是将他们抛弃。最重要的是，更全面的情况将有助于公司做出更好的决策，并让优秀的员工站稳脚跟。
如果LinkedIn继续存在，其主要增值将采用更好的用户界面形式，使区块链技术更易于浏览。然而，就业历史和“内容”将全部从公共区块链中撤出。
区块链将实现税收自动化并使其更加准确
目前，合同工的税收很复杂。从注销到估计税收，每年的税收负担是工人和雇主都头痛的问题。估计我在澳大利亚本国的小时工的税率。在这里，他们可能非常不准确。例如，假设我通常每小时赚20美元。如果我在某个特定的日子每小时赚100美元，那么我的收入将会被征税，就好像我将全年提高这个收益率一样。这会让我处于最高的税率范围内，即使这种付款是异常的。然后，我必须等一整年才能缴纳税款，并让政府知道我付了太多钱才能拿回我的退税。
如果我想要扣款，保存收据多年，我还必须仔细追踪我的费用。这引起的挫折和头痛在Seinfeld的一集名为“真相”的例子中举例说明，杰里在电话商店打了一个绝望的电话，试图得到几年前他购买计算机的证据。
这是区块链可以改善人们生活的地方。这是一个公平和负责的制度，没有任何事情可以通过裂缝。区块链可以跟踪我的收入和我的购买情况，并根据我的收入实时重置我的税率。无需等待一整年，也不需要为保存每一张纸而烦恼。
区块链将简化日常任务
从工资追踪到发放工资到管理合同的所有内容都可以通过区块链更高效。该技术允许公司在世界任何地方即时安全地发送和接收资金，而无需使用银行作为中介，也不需要相应的费用。
它还可以通过实施可以自动执行预定条款的智能合同来削减管理合同的许多日常任务。双方将得到保证，对方将坚持这些条款，而不必花费太多的时间来确保适当的监督。
区块链效率大于顾虑
通常，即使技术专家谈论创新，他们通常最终会进行翻新。他们没有提出真正新颖的技术，只是稍微改变和刷新已经存在的东西。区块链是不同的。这是少数几个真正全新的开发项目之一，就像我们以前见过的一样。
这就是为什么区块链引发混乱的原因。它比标准的时间密集型和人员密集型方法更便宜并且更有效。它使人们的生活更轻松。技术就在那里，激励就在那里，想法就在那里。现在，只有创新者才能将其变为现实。
Ashik Ahmed是副总裁兼首席技术官兼首席执行官的联合创始人，这是一个面向员工时间安排，时间表和沟通的全球劳动力管理平台。
作者：Ashik Ahmed
以上由ai翻译完成，供参考！
-
招聘
大数据相亲？大数据求职？大数据招聘？
来源| HR圈内招聘网
大数据相亲？
一个智能系统帮你搞定恋爱婚姻大事，适龄青年只需要按照系统的分配，与不同的人谈一段段不同时长的恋爱，最终系统自会帮你找到99.8%高匹配度的那个TA----这是黑镜第四季中的《DJ下台》中的桥段。
在黑镜中故事的男女主角的代码经过1000次的测试，998次都翻过了那堵围墙，可惜迎来的不是真爱的胜利，只是虚幻的模拟数字。算法也基于此得出了现实中两人的完美匹配。只看到眼前的结果，不晓得背后的过程。
科技帮你选出最适合你的人，这是可能的吗？很多人或许会觉得这是天方夜谭，但大数据却让一切成了真，突破人们想象的边界。
据《中国青年报》报道，有采访对象称科技给她相亲助力了至少三四成。但是我们的婚姻和爱情，是能用测试换来的吗？
大数据求职？
同样拿求职来说，跟相亲有颇为相似的地方。理论上通过非常丰富的测试数据样本，会把求职意向更为具象。
通过学历、专业、过往的从业经历，加上外部行业的发展变量，能对职业发展的路径作出科学的预测。
想象一下，在求学阶段就已经量体裁衣，为以后的求职方向通过大数据的方式打下基础，一毕业就按照职业规划按部就班....中间没有容错的机会，一眼看到头。
感觉也挺可怕的。。。。
大数据招聘？
标签、样本、关键词、机器学习、推送？大数据和算法加持，招聘会变得更轻松吗？
招聘本身和“筛简历”不能对等，对简历和求职者本身，不能简单通过数据的匹配来得出结果。数据匹配容易走极端“关键词化”。
拿翻译来说，在很多年前，人们认为机器翻译是一个巨大的挑战，语境语气对愿意的理解会产生很大的偏差。简单的翻译单词还容易实现，对成段文字的理解就比较难判断了，也就有了很多词不达意的“机翻”。
随着科技的迭代，机器对单词上下文的综合判定已有长足进步，现在翻译的精准度已经有了很大的提升。
我们处在一个大数据，算法泛滥化的时代，未来的大数据招聘，机器取代人工，前景是好的，道路是曲折的，在什么样的科技背景的前提下，把当前的科技应用到什么样的尺度，不能盲目追求科技是完美的，也不能一棍子把它打死。
科技加持为我们带来的或许并不全是完美新世界，有时也可能是让人细思极恐的囚笼。
-
招聘
人力资源如何利用AI铲除无意识偏见
来源| undercoverrecruiter
人工智能并不是在窃取我们的工作 - 他们让我们更好地安排合适的员工。
人工智能（AI）的发展有时会让人感觉像是一把双刃剑：我们对智能机器获得更大更好的东西感到惊叹，但与此同时，即使是在自己的游戏中的人类超级巨星，它们也开始走向胜利。重新编码。
从这个角度来看，A.I.开始看起来可能像一个威胁。
但实际上，A.I.的目的是不是要超越我们 - 这是为了提高我们自己的能力。
正如TechCrunch解释的那样，计算机的智能显然非常狭窄，事实上，只有我们为其分配的特定任务（如国际象棋）才具有优势。
然而，有些精明的，我们可以使用A.I.弥补我们自己的弱点，大大提高我们作为专业人员的效率。这就是为什么人力资源专业人员现在使用A.I.瞄准人类最根深蒂固的缺点之一：无意识的偏见。
数据可以是客观的，但我们不能
不幸的是，个人偏见是人性的基本组成部分 - 换句话说，偏见不是我们可以避免的。
无论我们的自我意识如何变化，我们做出的每一个决定都会受到主观意见的损害，因此也会产生偏见（或者潜意识也许是另一个更常见的术语）。
公司在改善多样性方面遇到很多麻烦的原因，比如包容性。
据Fast Company介绍，这就是招聘经理们转向A.I的基于数据的客观意见的原因。
虽然我们不能从自己的大脑中消除偏见，但是我们可以通过编程计算机来取代它。感谢机器学习技术，A.I.计划可以收集大量数据以识别细微模式，从而找出招聘过程中出现偏差的确切位置。
对于“学习”绰号，这些计算机可以动态适应不断变化的招聘环境，随着新信息的涌入或招聘策略的变化而改变评估。
PBS报告显示，自然，来自硅谷各地的招聘人员 - 处于多元化举措的最前沿 - 已经引起人们的注意。
雇佣公平和智慧
正如主板所观察到的，人力资源团队的优势在于能够从上到下优化招聘;从面试问题和候选人选择标准到个人招聘人员的行为都可以进行分析，剖析和改进。
当然，他们注意到，没有A.I.将在100％的时间内提供完美的性能 - 机器学习算法受到创建它们的人的影响。
尽管无法实现完美的准确性，组织仍然可以从A.I.的优势中获益匪浅。
创造更好的人类团队 - 而这正是他们正在做的。
根据TechRepublic，A.I.已经被全球许多大公司所采用，以识别和留住顶尖人才。
通过评估候选人情商并分析关键词，计算机可以确定候选人是否会在公司独特的文化中茁壮成长。
虽然我们早些时候说过A.I.的目的不是要超越人类。事实上，对于招聘人员来说，智能电脑正在改变游戏规则。
得出这样的结论：有了这样的项目，人力资源团队可能只会对竞争对手产生压倒性的优势。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考
-
招聘
HR实务丨如何打造前瞻型的招聘体系
文| 屈辉
来源| MsQ的共享课堂（ID：SharingQ）
招聘部门招聘所得的人员应是能为公司所用、适合公司业务发展的优秀人才。招人要先识人，识人要先懂行。招聘部门只有深入了解公司业务发展的整体动态和需求，才能勾画出公司所需人才的实际标准，按标准寻人才。
所谓前瞻型招聘体系，既指将招聘作为一项市场营销工作；把每项招聘任务，作为项目完成；而招聘专员就是招聘项目的负责人。招聘部门对公司的客户、业务、市场做必要的深入接触和了解，在此基础上把握整个公司走向的洞察力和对整个行业走势的前瞻性预测，从而开展针对性的招聘。
01
前瞻型招聘的定位目标
❶ 成本效率目标
人员招聘作为人力资源部门的管理项目，意味着一项比较大的花费。一份资料显示，美国一个包括751个公司的招聘样本报告说，从2015年至2016年期间，招聘服务花费为34亿美元，平均每个公司每年的招聘服务花费大约为270余万美元。
成本效率目标的设计旨在完成有效招聘任务的同时努力降低招聘成本，从而提高招聘效率。这就要求人力资源部门要经常研究招聘的方法，开发招聘创意，设计创新性的招聘战略，选择更快速、更经济、更有效的方法完成招聘项目。
❷ 吸引高度合格人选
所谓高度合格，应该是完全符合专业技术岗位要求，并能够直接与组织规划目标要求相衔接。
越是特殊技术岗位，越需要高度合格人员；越是高度合格人员，则越具有稀缺性。这是人员招聘中一个突出性的矛盾。它要求人力资源管理部门增强战略意识，开拓招聘途径，在环境、组织、战略的多重制约条件下，努力吸引高度合格人选。访问高等学校，寻找“企业家类型的人物”，是吸引高度合格人选的一种方式。
❸ 提高和保持招聘成功率
招聘成功率是指应聘人员能够留在组织中的比率。影响招聘成功率的因素有：通过招聘过程建立的心理契约、同行业竞争和新员工的素质。
通过招聘过程建立的心理契约，这一原因来自组织；通常是组织的有关部门在招聘过程中作出了难以兑现的承诺，因而当应聘者来到组织之后产生“受骗感”，导致应聘者“流失”。
同行业竞争，这一原因来自环境。当同行业对应聘者提供了更优厚的条件时，有可能导致新员工“跳槽”。
新员工的素质，这一原因则是来自应聘者自身，如难以胜任岗位技术要求、难以适应组织文化等。
人力资源管理部门应了解这些情况，从而提高招聘成功率。
02
前瞻型招聘的举措
❶ 开展招聘规划
招聘规划指根据企业人力资源规划开展人员的需求预测和供给预测，确定人员的净需求量，并制定人员选拔、录用标准政策，在企业的中期经营规划和年度经营计划指导下制定出不同时期不同人员的补充规划、调配计划、晋升计划。
招聘规划要求把对岗位空缺的描述变成一系列的目标，并把此目标和相关求职者的数量和类型具体化的工作。即在规划中既要写明招聘人数，又要确定招聘类型；同时企业必须计划吸引一定数量的人员申请此岗位。
企业招聘规划囊括招聘人数、招聘人员素质要求、招聘对象、经费，招聘渠道以及人员需求计划报表等信息，它是建立在以低成本，招收高质量、适合企业的人才为标准制定。这样，对企业整体发展才能起到积极的配合作用。
❷建立招聘项目责任制
招聘项目责任制指将每项招聘任务，作为一个招聘项目；指定招聘专员担任招聘项目负责人。招聘项目的过程自接受招聘需求起，直至人员试用期结束。招聘项目中，设定部门期望人员到岗时间；以及部门对招聘岗位要求的变更类别。招聘项目负责人全程记录面试的过程；在招聘期末，计算出面试成功率和人员到位率。这样动态监控招聘过程，能有效提高招聘的质量和效率。
招聘岗位的要求应与公司业务挂钩。招聘专员定期参加业务部门的例会，了解与所招聘岗位相关的业务内容；在招聘启示中缩小对应聘人员的业务要求范围，使其具有鲜明的针对性。
在面试中最好采用提问行为性的问题，即具体了解应聘者过去是如何做的。并运用STAR法（Situation：什么情景；Task：什么任务；Action：采取了什么行动；Result：得到了什么结果）进行追问，以判断和保证应聘者回答的真实性。
03
前瞻型招聘的优势
❶ 节约人力成本
由于招聘工作与企业业务相联系，因而减少了招聘过程中的时间浪费，避免了招聘所得人员的能力与企业实际需求之间的误差。同时也使企业不必因人员资质不到位，而对其出资培训。
❷树立企业形象
招聘工作对“推销”企业具有重要作用。招聘工作涉及面广，企业可以采用各种各样的招聘方式，如利用招聘网站、微信公众号、企业网站、BBS群、线下广告传媒等开展招聘活动。而全面周到的招聘工作，不但可以使企业招到所需的人才，同时也可在一定程度上起到推销企业、树立企业良好形象的作用。
❸ 推动企业发展
招聘取才的结果影响着企业的发展。招聘与企业的业务发展相结合，其结果表现为企业获得所需要的优秀人才。拥有高素质适应企业发展的人才，推动企业良性发展，使其立于不败之地。
-
招聘
HR们常说的胜任力到底是个什么鬼，以及它将如何优化你的招聘技能
来源| 首席招聘官
胜任力的理念最早可以追溯至古罗马时期，那时的人们就构建出胜任力剖面图来描述“一名好的罗马战士”该具有的属性。
管理科学之父泰勒通过“时间-动作”实验发现了优秀工人和一般工人完成工作时的动作差异，被称之为早期的“管理胜任特征运动”。
1973年，美国著名学者麦克利兰（Maclelland）教授为美国甄选外交官设计了一套胜任力指标体系，为胜任力的研究和发展奠定了基础。麦克利兰通过“运用胜任力而不是智力”的研究表明传统运用智力来测量绩效的方式是十分有限的。
经过国内外相关研究的不断变迁与深入，在我国，胜任力呈现出独特的生命力，国内胜任力与绩效关系的特点主要表现在：
第一，用胜任力替代智力来评价绩效得到不断的推广和验证；
第二，胜任力对绩效的影响作用在不同的企业、部门和岗位表现出差异性。
什么是胜任力
这个出生在1917年，美国社会心理学家的“胜任力”理论，让我们的人力资源工作再也轻松不起来，这源于The more you know, the more you don’t know(知道的越多，懂得的越少)。
“胜任力”这个概念最早由哈佛大学教授戴维·麦克利兰（David·McClelland）于1973年正式提出，是指能将某一工作中有卓越成就者与普通者区分开来的个人的深层次特征，它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域知识、认知或行为技能等任何可以被可靠测量或计数的并且能显著区分优秀与一般绩效的个体特征。
本着系统性、相关性和可操作性的原则，我们认为所谓胜任力，是指在特定工作岗位、组织环境和文化氛围中绩优者所具备的可以客观衡量的个体特征及由此产生的可预测的、指向绩效的行为特征。
从定义中不难分解出，胜任力的核心要素：
针对特定工作岗位的；可客观衡量的；
可预测的；
指向绩效的；
可以说，胜任力模型是最具科学性的人力资源系统性管理工具，没有之一。
读研究生之前，还是招聘小白的时候，给公司招一个市场总监的职位，拿了一份简历给老板，背景、资历、软性的匹配度都不错，老板看了一眼说，这个人不合适，然后就没有然后了。
我当时就纳闷呀，为什么？后来，老板这样给我解释的。
他本科就读于清华大学，院学生会副主席，一定可以去很好的国外高校，但他选择去了南洋理工，一个留学成本低，奖学金高的地方，说明这个候选人的家境一定不富裕；
毕业后先进入了A公司，他在A公司选择的是销售，但大家都知道A公司并不是行业内的顶级公司，只是在区域做的还不错罢了，后面进入了B公司，B是行业内出了名的高工资，但体系和流程这些都不完善，说明这个候选人的求职动机就是薪水；
我们现在需要的候选人是要去搞定渠道关系和媒体关系，需要的是长期稳定的人选，而且在2-3年内薪资不会有显著的变化，他不适合这个职位。
后面我又给候选人打了电话，他家庭为他上学的事情欠了很多钱，还有个弟弟在上大学，他毕业后首先考虑的是把欠款还清并供养弟弟。而且确如老板所说，薪酬在他求职动机里面排第一位的。
这些就因为老板看了一眼简历，都没见这个人（姜还是老的辣）。现在看来，这还只是胜任力模型在领导头脑中的冰山一角，只涉及到了预筛选维度的人口特征和资质一个条件。
其实，胜任能力模型之于招聘，关键在于帮助我们画出人才的脸谱，告诉我们要招聘什么样的人才，什么样的人才更符合我们的企业。
举个栗子：单身狗。
作为“中年妇女”的艾霓姐姐，已经步入了特别热心帮忙介绍对象的年纪，但艾霓姐姐经常遇到一个问题，朋友请帮忙介绍对象，每当问到朋友：“你想要一个什么样的？”的时候，得到的回答经常是：“有眼缘，谈得来就行。”
作为HR的我内心无数头羊驼呼啸而过，眼缘是个什么鬼？谈得来的标准好高行么！我知道你到底喜欢长腿还是大胸，长发姐姐还是短发妹妹？
哎，我就有一个特别要好的朋友，他就很明确的给我说了一二三。我喜欢长的漂亮点的；我希望她有160左右的身高；我虽然是博士但是我不要求她是硕士或者博士，但是怎么也得一个比较好的本科，要不然恐怕沟通有问题……,这条条是道，可量化好评估，活该能快速找到合适的伴侣~
没错，胜任力模型在招聘方向就主要起到这个作用，岗位到底想要什么样的候选人，希望他实现什么绩效，对什么样的人有感觉，给尽量的明确出来。
胜任力模型的确是一个很好用的工具。经过多年招聘实践经验，我曾尝试在招聘的经验中提取有效信息建立我司销售人员素质模型，有成就动机、关系建立、服务意识、信息收集、沟通影响等素质指标。然后我就根据这些素质，结合销售人员具体工作场景，用内隐联结的思路，建立简单易上手的精准推理模型，包括开发面试问题题库，设定观察项与关键行为，通过开放性问题和STAR法，获得对候选人的评估。
什么是内隐联结？
内隐连结可以简单的概括为“条件反射”
看见美食，狗会流哈喇子。
看见钉子，锤子就想往上砸。
看见美女，男性荷尔蒙会飙高。
看见苏格拉底，你就想聊人生哲学。
测验中，在快速反应条件下，被试者对刺激的反应形式是很难有意识控制的，这种情况获得的社会认知结果通常认为是内隐的。
在现实中，大家对胜任力相关知识的学习以及如何构建，又爱又恨，不是没有原因的。因为苍蝇不叮那无缝的蛋，小三不挖那石头墙。胜任力模型是一套准科学的工具，使用和学习的成本都较高，没有点刻苦钻研的学习能力和排山倒海般的好奇心，还真是攻不下这个山头。
相信做HR的，都对胜任力模型和理论有概念和框架，听能听的一直半解，讲也能讲的冰山上下，但要是再往深里面讲，就蒙圈了。
比如在招聘面试中的应用，在培训需求挖掘与人才培养规划中的应用，在人才管理中的分类应用等等，都需要较为专业的人对其进行解读和分析。这也部分说明了，胜任力说起来好听，研究起来很火，但是一谈到实施，就难掩曲高和寡。
今天我们的重点不是精讲胜任力建构，我们主要是讲招聘中的“胜任力”思维。
胜任力思维在招聘中的应用
招聘是个技术活，你既要有人力专业打底，又要辩证认识具体岗位的专业性要求。不懂的人认为人力资源就是招聘，招聘就是问问题，聊聊天，打打分，看着不爽就下一个，聊天谁还不会吖~然后凭感觉用人、留人。但是，作为人力资源部门人员，你若如此行事和思考，那么就Too yang too naïve了。
在我看来，招聘要想实现真正的变化，让自己大有不同，关键是完成视角的转换，否则顶多就是小打小闹庸庸碌碌而已。怎么完成有效的视角转换呢？从本质上说就两条路。
第一条转变，是从由内而外的“个人视角”，转化为由外向内的“他人视角”（岗位视角）。
所谓的“他人视角”就是以岗位分析为核心，真正把岗位性质、价值链条、绩效期待和企业生命周期等串联起来认识一个招聘岗位。这里的重点是，这些个认识，并不是你自己闭门造车的结果，而是经过长期的访谈、调研、分析的结果。
说白了，就是把“胜任力”思维嵌入到你的招聘逻辑中。
实践中，我主要考察如下素质项：
如下是我曾给一个财务主管出的面试意见：
（公司喜欢） 职业岗位技能匹配，账务处理能力丰富。
（同事喜欢） 礼貌谦逊，具备较强上进心与责任心。
（岗位喜欢） 金融行业经验欠缺，但自学信心较足。
（公司喜欢） 生活富足，内心安稳，具有一定持续性。
面试意见切记面面俱到长篇大论，根据公司现阶段和近阶段给出简练且具备逻辑性的简要陈述即可。
可以说，胜任能力模型是招聘的核心指导思想，当你的模型可以被候选人的绩效所验证，才是真正脱离机械性“选角”，真正走向招聘的维多利亚秀场。
关于如何建构胜任力模型，我讲建构三部曲：分析、分解、验证。建构的步骤有很多，但是作为一个懂得化繁为简的职场人，你只要把握好这三个环节就完全够用了，这三点的目标就是明确岗位所需专业技能、分解岗位绩效要求、验证人岗匹配指标有效性。
至于验证环节，你可能会问我，你怎么做信效度的检验？我只能说，这是个不大不小的课题，这主要涉及你的样本空间提取水平与能力，以后我将开辟新的主题来讲讲人力资源中的技术问题。
接下来的工作，招聘反馈与总结，指标修正等工作，相信我不说你也是要一脉相承的要做的。
什么是信度与效度
信度与效度可以简单的概括为“四斤五花肉”
四斤是信度，五花肉是效度。
如果测出来的是三斤或者是三厘米，那就说明信度有问题，信度反应的是测验结果的一致性、稳定性及可靠性。
如果测出来的是里脊肉或者是猪头肉，不是我们想要的五花肉，那就是效度的问题。效度反应的是测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
第二条转变，是要以未来的视角看问题，要从过去的视角，转化为未来的视角。一句话，要在未来的场景下建立“需要视角”和与之相匹配的评价标准。
举个栗子：就私募基金金融产品经理而言，我们尤其关注候选人的如下素质。
对于私募产品经理而言，产品结构的设计本身并不具备极度复杂性，但一个月薪一万的产品经理和月薪三万的产品经理究竟差距在哪里？
可以说一个有见识的产品经理，一定兼具对产品认识的深度与广度，产品不仅要有好的结构，更要贴合市场。对所有产品要素的认识，我们需要他具备持续学习能力，而这些都不是学校可以教给他们的。
让我们看看如何考察持续学习能力。
我们可以通过四个维度设计问题来考察。一是看志向：关注新知识积极面，看重新知识带给人的收获和未来。二是看自省能力：候选人是否能够客观承认自己在工作中的观点有偏差和错误，并虚心听取意见。三是看好奇心：候选人是否喜欢思考用不同方法让工作更有趣。四是看容错能力：候选人对错误的认知是否是宽容且平衡的。
过多的我不做展开，本篇分享只是在我们的头脑中建立一个有关招聘有关胜任力建构的理论框架。说多了宝宝们都没耐心看也没耐心听，这里面每一个环节都可以作为一个专题再进行拆解，后续也会有相关实用性文章陆陆续续与大家分享。
总之，按照胜任力的理论思想，决定是不是选择一个候选人，不再是“我感觉挺好”、“我认为不行”、“我觉得还可以”等描述性的模糊表述，而是这个候选人的关键指标真正符合具体岗位的胜任能力。这样，符合标准的留下来，有未来发展潜力的留下来，其他，一概断舍离。
是不是觉得自己的逻辑终于有点脉络了？
基于对岗位的深刻认识，再加上持续不断的反馈验证并不断修正，就能让你的招聘技能高出好几个LEVEL！
胜任力模型的构建，只是任职资格体系中一个环节，人才能力标准的认定，人才测评的方式方法等都关乎一个公司的任职资格体系是否完整，这是一个巨大的系统性的工程，非一朝一夕可以完成。
总之的总之，可不要小看了招聘，可别忽视对胜任力的总结与反馈，记住这种思维方式，当你真正能看准人了，除了升职加薪走向职业巅峰，更重要的，你能给自己踏踏实实的选择一个合适的伴侣，那么你才是开始走向人生巅峰了。
扫一扫 加微信
hrtechchina
