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    人力资源正在引领向Chatbot 2.0时代转型 人力资源部门是企业聊天机器人的早期采用者之一,使用它们可以更有效地与员工交流互动。员工可以不用向他们的人力资源负责人询问一些基本问题,例如“什么时候是发薪日?”或“我今年剩下多少假期?”他们可以问聊天机器人。支持聊天机器人的机器学习使用户能够使用自然语言命令进行虚拟对话——他们提出一个简单的问题,并在需要时获得简单的答案。现在,这些功能正在不断发展。我们正处于Chatbot 2.0时代的风口浪尖,人工智能(AI)实际上了解了员工的角色和需求,并在用户提出问题之前提供信息。 从招聘到员工培训、建立更好的员工关系,这种演变将提高聊天机器人的胜任能力,从而减轻人力资源专员们所承担的大量耗时耗力的工作。 问题的关键是获得分析和使用HR收集的不断增长的虚拟数据库的能力,这也是推动人力资源专业人士采用聊天机器人和其他人工智能技术的原因。德勤(Deloitte)咨询公司Bersin的研究发现,近40%的公司在人力资源部门使用人工智能。 “人力资源是人工智能的一个很好的发展领域,因为许多人力资源实践都是'亲力亲为',具有文化性质,可以更好地处理数据,”该公司负责人兼创始人乔希·贝尔辛补充道。 考虑聊天机器人为招聘流程节省下时间并提高了效率,人力资源部门将回答招聘人员的问题,安排和举行初步面试,以及背景调查的责任转移给聊天机器人。如果初次面试进展顺利,人力资源专员将接管安排后续的电话或面对面访谈,并进行评估。 随着人工智能变得越来越强大,人力资源聊天机器人正在重新定义企业员工的体验。 人力资源的人工智能机器人将简化和个性化人力资源流程 -——招聘,入职,常见问题解答,员工培训,员工福利,年度审核等。聊天机器人将进行访谈,分析招聘人员的答案,然后分析数据进行预测新员工的可能表现,并就是否应该继续通过招聘渠道提出建议。人力资源部门不需要涉及这个过程,直到聊天机器人创建一份准备进行最后一轮面试的高素质候选人名单。 员工培训计划是人力资源部门整合聊天机器人的另一个核心职责,通常是与其他业务部门携手合作。科勒(Kohler)印度的销售和人力资源团队最近推出了一个销售培训机器人,科勒的团队成员可以通过Facebook Messenger应用程序访问该机器人。如今,它还提供按需产品信息和培训。越多员工使用它,人工智能将越快“学习”个别员工,从而能够更加主动地分享内容。例如,聊天机器人将管理和评估各个销售人员的培训需求。如果发现一名员工正在努力学习特定课程,它将提供有用的信息,而不会强迫员工及其经理安排会议。 当您想到聊天机器人时,您记得的第一件事可能是您最近一次向Siri或Google智能助理询问驾驶路线,或您在智能手机上与您最喜欢的品牌进行的最后互动。自然语言处理(NLP)技术使公司鼓励他们的客户以一种既方便又个性化的方式与他们互动。 您希望为您的员工(也就是您的内部客户)创建相同的体验,尤其是那些已经习惯于全天候访问信息的千禧一代。随着我们进入Chatbot 2.0时代,支​​持AI的聊天机器人将变得更智能,更强大,使人力资源专业人员可以花更少的时间收集和评估数据,并有更多时间采取行动。   注:以上内容由AI翻译,观点仅供参考。 原文链接:HR is Leading the Transition to Chatbot 2.0 Era
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    2018年09月06日
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    YC 路演企业服务项目 Leena 人工智能的HR助理 这个项目我们之前报道过,点击这里就好了 不多说 http://www.hrtechchina.com/22861.html Leena AI 假如你在一家大公司工作,当你想了解休假、医保等问题时,你会发邮件或打电话联系HR,等待答复,而Leena AI通过构建HR智能聊天助手实时回答员工的提问来改变这种状况。它是目前唯一一款由人工智能平台驱动的HR虚拟助理,经12,000家企业上千万的会话数据训练而成,拥有出色的自然语言处理能力。 https://www.leena.ai/
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    2018年08月24日
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    机器可能会带来新工作 - 他们也可以帮助我们培训新工作 这是一个有趣的观点,简单了解下,以下是AI翻译完成,仅为快速传递资讯和观点。不喜勿入。 ———————————————— 今天存在的近一半的工作岗位可能在未来几年内实现自动化。 即使是机器人无法掌握的角色的工作人员也可能会看到他们的工作随着智能技术牢固地融入工作场所而改变。 没有人能够准确预测智能机器将如何改变人类的工作世界 - 或者人们的工作将如何随着自动化同行的引入而发展。 许多问题仍然存在,但有一点是明确的:工作的未来将是不同的 - 工作人员需要学习不同的技能,以拥抱与技术共享的未来。 与此同时,世界各地的组织迫切需要设计重新培训工人的系统,并使他们与新的职业相匹配。 挑战是一个艰难而紧迫的挑战,它涉及解析大量数据并整合一组复杂的变量。 实际上,这正是AI为解决而构建的人类问题。 [来源图片:roberuto / iStock] 部署AI来解决自动化产生的问题似乎违反直觉。 但我们面临的挑战规模要求采用非常规方法。还没有人知道自动化带来的生产力增益是否能创造出比破坏更多的就业机会 - 这在以前的技术转变中已经发生过。但随着时间的推移,随需应变的技能将发生变化。 最重要的是,Pew Research最近发现,72%的美国人担心机器在工作场所接管人工任务。就业市场数据提供商Burning Glass已经发现,需要数字技能和行业专业知识的“混合”工作(如营销分析师)的帖子数量有所增加。 分析指出,很少有大学课程将这两种技能集合作为一揽子计划,这使得许多年轻人无法理解这些角色。 他们的研究结果还表明,只有少数行业认证课程真正改善了就业前景。 即将到来的自动化浪潮通常被描绘成一场零和游戏。随着机器人的崛起,人类工人被挤出去了。但现实更加微妙。 [来源图片:roberuto / iStock] 首先,技术采用与人类工作之间的反向关系不如许多人想象的那么强大。自动柜员机是银行员工推出时的特定工作杀手。然而,波士顿大学经济学家詹姆斯·贝森的研究发现,自动柜员机进入主流后,银行出纳员的数量实际上有所增加。原因是:它降低了经营分支机构的成本,因此银行开设了更多,并雇佣了更多的员工。 退一步,将机器人和人工智能系统部署到工作场所会改变就业市场所需的技能。 自动化很少能完全消除职业。通常它会占用工作的常规部分,让人们花更多的时间在创意或以关系为中心的元素上。例如,银行出纳员现在处理更少的现金提取或存款,而是需要软技能来建立客户忠诚度并帮助他们满足更广泛的财务需求。 自动化有许多积极的影响。如今,由AI驱动的自动化平台可以通过检测医学图像上的微小癌症迹象来挽救生命。在未来,它们可以帮助我们更好地了解气候变化或防范网络犯罪。人工智能和机器人也可以承担许多重复性任务,可能使工作成为人类更有益的经历。但是,除非找到有效的方法来减轻其破坏性影响并教育人们了解其变革价值,否则这些解决方案将失去公众支持。 自动化对工作的影响因行业而异,可能也会因公司而异。这就是为什么在自动化面前对职业转型的统一回应可能会变得很短。我相信最好的结果将来自为每个人进行再培训提供个性化策略,以帮助人类未来的职业生涯。 实际上,世界各地的大量工人都需要接受再培训。为自动化未来做好准备的努力将超越行业和地区,不​​仅要应对自动化,还要应对全球经济的数字化。通过帮助工作人员逐案过渡,提供自动化解决方案和混合平台的公司可以发挥主导作用,帮助人们保持对未来工作场所的相关性和关键性。 Joe Greenwood是位于多伦多的创新中心MaRS Discovery District的数据主管。
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    2018年08月18日
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    有关智能自动化将如何改变人力资源功能的见解Insights On How Intelligent Automation Will Change The HR Function 文/ Darren Burton 文章导读: 麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近的一项研究发现,60%的职业至少有30%的构成工作可以实现自动化,而全球3%至14%的劳动力将需要转换职业类别。 智能自动化将以各种方式直接影响人力资源——从它在组织中需要扮演的角色,提供的服务,到与人力资源相关的工作实际完成的方式。 影响: 更深入地研究如何使员工的表现最佳化。 自动化可以消除重复性的任务,解放员工工作日的部分工作。这引发了一系列潜在的问题: 员工应该如何利用剩余的时间? 组织如何向员工提供处理不同任务所需的技能? 员工的表现是否应该有不同的评价? 当基础任务现在由智能系统处理时,员工如何“学习基础知识”? 根据IA技能计划未来。 搞清楚开发、培训和维护智能自动化系统所需的技能,然后借用这些技能的最佳方式,在市场上做出区别。智能自动化技术还将有助于建立一种价值主张,能够吸引合适的人才,以满足公司当前和未来的需求。 让领导做好管理转型的准备。  领导除了平衡市场和短期预期的交付,他们还需要为个人和职业转型的团队成员提供指导。设定现实的期望,让人们参与变革过程,帮助个人适应数字化和人力劳动的世界。 英语原文: As a business executive and HR leader, it’s hard to keep track of all the predictions associated with the future of intelligent automation. For example, a recent study by the McKinsey Global Institute identified that 60 percent of occupations have at least 30 percent of constituent work activities that could be automated, and that three to fourteen percent of the global workforce will need to switch occupational categories. These studies make a series of assumptions regarding the types of jobs that will be automated, the pace at which automation will occur, and the various governmental policies that will help or hinder the adoption of these types of technologies. In today’s market, intelligent automation skills are at a premium.ISTOCK Regardless of exact magnitude of the change, it’s pretty clear that intelligent automation is going to directly impact HR in a variety of ways—from the role it needs to play within an organization, to the services it needs to provide, to the way HR-related work actually gets accomplished. Within KPMG, as we continue to work with clients in this space and look to transform our own internal HR capability, it is safe to say that HR will play a central role in helping the organization do a few key things: Dig deeper into how to best enable employee performance. As much of our early experience has demonstrated, automation can eliminate repetitive tasks and potentially free up a portion of a worker’s overall day. This, of course, raises a whole range of potential questions: What should employees do with the remainder of their time? How do we provide them with the skills needed to handle different tasks? Should their performance be assessed differently? How do they “learn the basics” when basic-level tasks are now handled by an intelligent system? These are precisely the types of questions that the HR professional of the future must be able to help business leaders answer so that they can design jobs and shift roles to make the most of employees’ skills and capabilities. Plan for a future dependent on IA skills. In today’s market, intelligent automation skills are at a premium. As one New York Times article joked, “Salaries are spiraling so fast that some joke the tech industry needs a National Football League-style salary cap on A.I. specialists.” Figuring out the skills that are needed to develop, train, and maintain intelligent automation systems and then determining the best way to either build, buy, or borrow those skills can make the difference between spending too much or too little in this marketplace. It will also help in building a value proposition that can attract the right talent to meet a company’s current and future needs. Prepare leaders to manage the transformation. The opportunities offered by intelligent automation are equaled by the potential magnitude of change executives will face as they come to terms with significant shifts in their industries and business models. In addition to balancing marketplace shifts with delivery on short-term expectations, they will need to provide guidance to team members who may be going through their own personal and professional transformations. The need to set realistic expectations, involve people in the change process, and help individuals adjust to a world of digital and human labor will test the capabilities of even seasoned change leaders. Interested in learning more about people challenges associated with intelligent automation? KPMG partners Mark Spears, Robert Bolton, and David Brown have authored two important perspectives, “Rise of the Humans” and “Rise of the Humans 2,” that provide useful insights into the topic.
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    2018年08月07日
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    创业公司:其实,我们的聊天AI是员工自己假扮的 来源/果壳网 作者/Olivia Solon 编译/EON 编辑/Ent、东风 还记得前段时间谷歌演示的智能助手Duplex吗?它能模仿人类打预约电话,甚至还会发出人类惯用的语气词,接电话的店员甚至没有意识到,电话的另一端根本就不是真人。 然而,你可能没注意到的是,当开发者们共同致力于让AI变得更像人时,有些创业公司却打起来了另外的算盘:让人冒充AI。 谷歌CEO介绍Duplex | Google 对于这些公司来说,这一招既可以省下大量的研发费用,还可以忽悠到投资。正如ReadMe公司的CEO格雷戈里·科贝格(Gregory Koberger)所说的那样,“把活儿交给真人,能让你跳过大量技术和业务发展方面的挑战。” 他在推特上吐槽道:“如何建立一家AI创业公司? 雇佣大量廉价劳动力假扮成假扮人类的AI。 等着AI被发明出来。” 这种做法已经是业界周知的秘密了,但是大部分消费者还蒙在鼓里。 创业第一步——假装有AI 前不久,据《华尔街日报》报道,谷歌允许大量第三方应用的开发者读取Gmail用户的邮件。在被曝光的第三方公司中,圣何塞的艾迪森软件公司(Edison Software)就在用假的AI。他们的AI工程师会浏览用户的个人邮件,来改善所谓的“智能回复”功能。不过,他们的隐私政策并未提及人类会看到用户的邮件。 其实,早在2008年,就有一家名为Spinvox的公司作假了。他们号称能将语音留言转化为文字,结果被指控这些工作都是海外电话中心的人工来完成的。 2016年,据彭博社报道,在X .ai和Clara这样的日程应用公司,人类员工每天都要花12小时假扮AI聊天机器人。这项工作太令人头脑发麻了,以至于员工们说他们期待机器人能真正取代人类。 2017年,业务支出管理应用Expensify承认,他们通过人工转写收据,而不像对外声称的那样用“智能扫描技术”。扫描过的收据会被发布到亚马逊的劳力众包平台Mechanical Turk上,然后接受低薪的人来阅读和转写这些收据。 人工并不便宜 在某些情况下,人类被用于训练AI系统,来提升AI的精确度。例如,名叫Scale的公司用大量的人类工作者,向自动驾驶系统和其他AI系统提供训练数据。此外,谷歌的Duplex也用到了人类训练者。 M聊天界面 | Facebook Facebook曾在2015年推出虚拟助手M的测试版。M能预约和提供礼物建议等,只不过,它也是由人工协助的。当时我们用不到它,因为它只对旧金山湾区的1万人开放,而现在,Facebook彻底关闭了这一项目。虽然我们用不上它了,Facebook表示M的特性将会保留在聊天应用Messenger里。 这种人工协助AI的出发点其实是好的,AI系统会在人类的协助下学会应答各种指令,最终变得更加智能。然而,它的代价还是有点大。 首先,Facebook需要大量昂贵的劳动力,因此将服务扩大不太可行。 其次,当M完成一项任务时,用户总是会提出更难完成的要求。就这样,M要达到的自动化程度远远超过了当前的机器学习技术。 AI技术应该更加透明 心理学家艾莉森·达西(Alison Darcy)表示,“作为心理学家,我们有伦理准则作为指导。其中,不去欺骗人们就是非常明确的一项。” Woebot可以提供心理方面的支持 | Woebot 研究表明,当人们认为自己在和机器而非人类交谈时,他们更愿意袒露心声,这是因为精神卫生方面的求助常常和污名化联系起来。南加州大学的研究团队用虚拟心理咨询师Ellie测试了这一研究。他们发现,当患有PTSD的退伍军人知道Ellie是AI,而不是人类操作的机器时,他们更有可能坦诚讲述自己的症状。 另外一些人认为,公司们应该一直公开自己的服务是如何运行的。 “我不喜欢人们假装成AI。”罗谢尔·拉普兰(Rochelle LaPlante)说,他为很多提供假AI服务的公司工作过。 “对于我来说,这不太诚实,而且有欺骗的意味。我希望自己正在使用的东西不是这样的。而从工作者的角度来看,这就像是我们被推到了幕后。我不希望我提供劳动的公司转变态度,而且向客户隐瞒真相。” 这样的道德困境也出现在试图让AI更像人类的项目中,例如谷歌的Duplex。该项目在最初演示的时候,AI 并没有向打电话的对象表明身份。Duplex立刻引发了争议,人们担心这种略带欺骗性的技术会被有心之人利用。 “人们对AI已经有很多主要的担忧了,而缺乏透明并不能帮助我们解决问题。”达西说。
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    2018年07月20日
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    你知道吗?机器学习与 人工智能:它们有何不同? 特伦斯米尔斯  AI.io和Moonshot的首席执行官Terence Mills是AI的先驱和数字技术专家。在LinkedIn上与他联系关于人工智能或移动设备 人工智能和机器已经成为日常生活的一部分,但这并不意味着我们很好地理解它们。你知道机器学习(ML)和人工智能(AI)之间的区别吗? 如果您希望在您的业务中使用其中一种,那么了解哪一项重点关注非常重要。ML和AI是相关的,但它们不相同,并且它们不一定适合于相同的任务。您可以通过了解何时选择ML或AI来将您的业务提升到新的水平。 本指南将向您介绍您需要了解的有关AI和ML的所有信息,以及它们为何与众不同。继续阅读,了解这种现代科技如何帮助您和您的企业。 机器学习与 人工智能:基础知识 以下是这些不同概念的两个简单,基本的定义。 AI意味着机器可以以“智能”的方式执行任务。这些机器不仅仅被编程为执行单个重复动作 - 它们可以通过适应不同情况做更多事情。 机器学习在技术上是人工智能的一个分支,但它比整体概念更具体。机器学习的基础是我们可以构建机器来处理数据并自己学习,而不需要我们不断的监督。 让我们仔细看看这两个概念的真正含义以及它们是如何发展的。 在一开始的时候 毋庸置疑,AI和机器学习相对较新。几十年,几百年甚至几千年前,这些概念可以追溯到某些富有想象力的个体。但直到最近,这些梦想才成为现实。 人工智能的概念在最早的计算机上得到了巩固。当然,这些第一台计算机并没有自己做出任何决定。然而,它们是能够记住信息并进行计算的“逻辑机器”。创建这些机器的人知道他们正在努力制造一台类似大脑的机器。 然而,从那时起技术变得更加先进,因此我们制造类似大脑的机器的能力也有所提高。在过去的几十年里,我们也更好地理解了自己的大脑是如何运作的。 我们越了解这些事情,人工智能的变化就越多。我们的计算机现在可以进行极其复杂的计算,但是现在的开发并没有真正关注那些。相反,人们正在寻求创造能够以类似于人类的方式做出决策并使用这些决策来完成任务的机器。 AI的类型 人工智能有两个主要的子类别。第一个应用AI。这是最常见的AI形式。它包括从智能股票交易系统到自动驾驶的所有内容。 广义AI不太常见,因为它更难创建。理想情况下,广义AI能够处理各种不同的任务,就像人类一样。尽管这些AI并不常见,但许多研究人员已经在广义AI领域取得了进步。 最重要的是,这一小节是导致机器学习发展的原因。 机器学习的成长 由于AI领域的某些突破,机器学习得以发展。 第一个突破涉及认识到教授计算机如何学习比教他们如何执行每项可能的任务并为他们提供完成这些任务所需的信息更有效。 第二个重大突破是互联网的发明。这导致了以前从未见过的巨大的信息存储潜力。现在,机器可以查看由于存储限制而无法访问的大量数据。实际上,创建的数据量太多,人类无法处理。 这两个突破清楚地表明,不是教机器做事,更好的目标是设计它们为自己“思考”,然后允许他们访问在线可用的大量数据,以便他们可以学习。 神经网络的作用 神经网络的出现对于教导计算机像人类一样思考的过程变得至关重要。神经网络允许计算机更紧密地模仿人类的大脑,同时仍然更快,更准确,更少偏见。 神经网络是一种计算机系统,它可以像我们自己的大脑一样对信息进行分类。例如,神经网络可以查看图片,识别图片中的元素,并根据它们显示的内容对图片进行分类。 这些网络使用他们有权访问的数据进行确定。数据不允许它们完全准确,但他们可以根据最有可能做出的决定做出决定。 最重要的是,这些系统涉及“学习”的反馈循环。机器可以查明其决策是否正确,然后改变其方法,以便下次做得更好。 机器学习能做什么? 这些系统的可能性似乎无穷无尽。 ML已经允许计算机查看文本并确定内容是正面还是负面。他们可以弄清楚一首歌是否更有可能让人伤心而不是快乐。其中一些机器甚至可以制作自己的作品,主题基于他们听过的作品。 机器学习的一个主要应用是与人沟通。人工智能领域称为自然语言处理,大量使用机器学习。有一天,这将使公司能够提供与人类客户支持一样有用的自动化客户服务。 机器学习与 人工智能:哪个适合你? AI和ML都可以拥有有价值的业务应用程序。确定哪一个最适合您的公司取决于您的需求。 这些系统有很多很好的应用可供选择,但ML最近得到了更多的宣传,因此许多公司都专注于这种解决方案的来源。但是,AI对于许多不需要持续学习的简单应用程序也很有用。 以上由AI翻译完成! 原论文连接:https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/07/11/machine-learning-vs-artificial-intelligence-how-are-they-different/#177f00033521
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    2018年07月16日
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    讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验,获110万美元种子轮融资 来源/猎云网  36氪 文/施安 让我知道你想找什么,让你知道你想要什么。 一段心塞的求职经历大概是这样的:登陆并注册某一家招聘网站或公司招聘主页-手动输入自己的个人资料、学历背景、工作履历、求职信-登陆并注册下一家招聘网站或公司-重复以上所有步骤…… 如果你一次性想投好几家公司,那么恭喜你,一整天你都会钉在电脑前,填写没完没了的表格。与此同时,电脑那头的HR,也在海量的数据中苦苦寻找快要被淹没的你。 求职真的只能是一件枯燥无味又让人烦心的事情吗?近日,刚刚获得100万欧元种子轮融资的AI 招聘APP MeetFrank ,就派出了一个有趣的聊天机器人来解救你。 另一段全新的求职经历开始了:打开MeetFrank-和耿直boy Frank开始聊天-所有涉及信息的部分直接勾选-在Frank的卖萌中结束求职“填写”。 “Frank”会像朋友一样主动热情的的找你聊天 没错,MeetFrank 的主角就是一个叫Frank的聊天机器人。下载该app的用户首先要和Frank进行一次快速的“入职谈话”—— 从设定好的各种选项中选择他们拥有的技能、经验、为何要换工作、目前职位、薪水等等,省去自己写简历、填表格的烦恼。并且,用户不需要提供任何可以识别个人身份的信息,仅通过自身能力去匹配潜在的工作机会。 求职信息收集的过程中你只需要勾选,无需手动填写 在下载并亲身体验这款APP后,我们发现Frank的几个优点: 1、注册简单,无需绑定任何可能暴露自身隐私信息的ID,如身份证护照、社交账号、手机号等。 2、整个聊天过程,也就是求职信息的收集过程,大概只需要几分钟的时间,时间成本很低。 3、聊天过程非常流畅,并且Frank是一个性格特征为主动、热情、幽默的俏皮boy,偶尔还会“撩”你一下,让人几乎忘记是人机对话,很轻松。 4、信息收集的维度比较丰富,除了常规的个人资料及工作背景,Frank还试着了解你对于当前工作的认知与感受,想要换工作的原因以及你未来的打算,这个过程其实也是进行自我梳理的过程。从对话语体设置到话题维度的设计,都比较人性化。相比之下,国内以企业招聘为中心,单纯的有效信息收集,显得冷冰冰。 5、不填性别,也没有任何性别导向的问题,注重求职中的性别平等。 花几分钟的时间跟Frank聊聊天,提交求职信息顺便梳理自己 资料显示,这家爱沙尼亚创业公司在去年九月刚刚成立,但它声称在其首批市场(爱沙尼亚,芬兰,瑞典,拉脱维亚,立陶宛,以及新增的德国)拥有约125,000名活跃用户。 目前,已经有大约 2,000 家公司正在使用 MeetFrank 来吸引人才。以德国为例,戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility 和 MyTaxi 等公司都在使用 MeetFrank。 “目前使用我们的雇主主要是技术相关的公司,”Kaarel Holm说。 “大约50%的职位是工程师,其他50%包括市场营销,销售,客服,法律,数据科学,产品/项目管理等。” 获得本次首轮融资后, MeetFrank 将把重心放在开拓欧洲市场。Hummingbird VC, Karma VC和Change Ventures参与了此轮投资。 除了提升求职者体验外,对于雇主而言,MeetFrank代替了传统招聘广告,使用机器学习算法将潜在候选人与职位匹配,因此它实际上承担了简历初筛的工作。并且,它还有可能吸引本不知道该公司正在招人的求职者。正如Holm所说,MeetFrank主要关注“被动人才库”,让那些因为怕找工作麻烦而长期呆在一家公司的优秀人才,也能被HR发掘。 虽然MeetFrank的目标是被动求职者,但这些人仍然需要主动下载应用并输入一些数据。 因此,聊天机器人拥有一个强大的表情+GIF系统,来说服人才,只需一点前期的努力就可以大有作为。 机器人还会询问什么能说服他们换工作,所提供的选择包括更高的薪水,更灵活的或远程的工作,搬家,创企文化等等。 在这一过程中,求职者是以匿名方式出现的,因为用户不需要提供真实姓名或任何其他识别个人信息,来获得与潜在职位的匹配。 因此,至少在求职的这个阶段,人才是根据其优点来评估的。 Holm说,当人们被要求预先说明他们目前的薪资水平时,你可能认为这会使他们在薪酬谈判中处于潜在的不利地位,但MeetFrank平台的目的是鼓励雇主更加开放,避免传统的薪酬谈判情况。 “我们使用薪资作为匹配的一个数据点,我们努力确保向用户提供的服务符合他们的偏好。在很多情况下,薪资是主要的交易破坏者,我们希望尽早提供这些信息,”他解释说。“市场另一端的公司也向用户披露他们的工资,这样我们就可以避免谈判中的劣势。” 他补充说:“MeetFrank平台的政策是,公司必须对所要填补的职位非常开放,所以这也包括了薪资资讯。” 当然,雇主并不是以匿名形式存在于平台上的。他们必须发布详细的招聘广告,包括招聘职位的薪酬水平。 而应用会在确认过合适的薪资范畴之后(即匹配过程之后),向求职者显示薪资增长的百分比。 所以,雇主需要适应那些只是好奇的求职者。 对于雇主来说,MeetFrank接管了广告投放过程,它利用机器学习算法将潜在候选人与职位匹配。因此,它会在“成千上万”的潜在求职者中自动预选。 当然,在这一过程中,接触到的人才可能并不知道这家公司正在招聘,或者这些人才在考虑某些特定品牌。 该应用主要关注“被动人才库”,也就是Holm所说的“目前或最近正在求职的人才”。因此,招聘双方能够更容易地找到匹配的对象。 “目前初级职位对我们来说有点遥不可及,但我们将在今年秋季与几所大学启动一个测试项目,”当我们问到这个应用是否对目前没有工作或正在寻找第一份工作的人开放时,他补充说道。 Holm说,MeetFrank目前显示出50%的MRR增长。它已经脱离了前收入阶段,即向雇主收取广告费用(人才方面的服务仍然免费)。 主要的货币化模式是每日订阅,按现收现付制对雇主收费。Holm说,向雇主收取的费用是每天9欧元,MeetFrank允许他们在任何时候取消订阅,没有最少的时间限制。 “我们认为,新时代的分类广告只会在这种按需模式下盈利,也只有在发现我们有用时才应该付钱。这也降低了大多数初创企业进入市场的障碍,使它们能够在低预算的情况下检验市场并获得知名度,”他补充说道。 目前市场上已经有不少招聘AI软件和应用,但真正从求职者体验出发的产品或工具并不多,也鲜少有公司真正为求职者着想,帮助他们梳理自己真正想要什么。36氪此前报道过的法国初创公司Reminder,加拿大的AI招聘虚拟助理 Ideal 及加州的 Talent Sonar,都大多从服务企业招聘、优化求职者筛选的角度出发。或许换一种思路,如何从求职者角度出发,给他们更方便更放松的求职体验,赢得更多优秀年轻人的心,MeetFrank 或许是一个很好的启发。 MeetFrank,一种“秘密”招聘应用,它使用机器学习和聊天机器人来缓解被动求职和人才空缺匹配的压力。为推动欧洲市场的扩张,该创企在种子轮融资中获得了100万欧元(110万美元)的投资。 投资者包括Hummingbird VC、Karma VC和Change Ventures。 这家爱沙尼亚创企虽然去年9月才成立,但它表示,自己在第一市场中拥有大约12.5万名活跃用户。第一市场包括爱沙尼亚、芬兰、瑞典、拉脱维亚、立陶宛,此次融资助力扩张的德国市场也包含在内。 大约有2000家公司正在使用该应用来吸引人才。在德国,与MeetFrank进行合作的雇主包括戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility和MyTaxi。 “目前我们所接触的公司一般是正在公司内部开发产品的初创或扩张公司,”联合创始人Kaarel Holm表示。 “目前我们主要关注与技术相关的公司,所以你可以从普通的初创企业或规模扩大企业中找到工作,”他说。“大约50%的职位是工程,另外50%是市场营销、销售、客户支持、法律、数据科学、产品/项目管理等。” 他将TransferWise、Taxify、Testlio、Smartly和High-Mobility称为早期客户。 以上内容由HR Tech China综合整理报道
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    2018年07月05日
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    Human-Centered A.I. is the Future of Talent Management Will A.I. eliminate my job? It’s a clickbait title most of us are now familiar with. In recent years we’ve been met with a wave of articles and soundbites — ranging from the realistic to apocalyptic — speculating as to whether A.I. will replace human jobs, take over the world, or otherwise render Us insignificant. Tesla CEO Elon Musk has even gone so far as to suggest that the volume of jobs that will be lost due to automation will create the need for a universal basic income. A fear of new technology, and of the impact that that technology will have upon the job market is not new. Technological developments that arose during the Industrial Revolution created public fear of mass unemployment (a fear that ultimately proved to be unfounded given the large number of new jobs these technologies created). Yet the narratives have never felt quite so existential before this moment. So what is different about A.I. that has so captured the public interest, and it seems, fear? It seems to lie in the idea that intelligent machines will not seek to supplement aspects of our existence, but rather, replace us entirely. Computer Scientist Subhash Kak advocates for this idea with respect to the job market in his think piece for NBC News (a piece, it is worth noting, entitled “Will robots take your job?”). The reason A.I presents a greater threat to society as we know it, he argues, is “today’s A.I. technology aims to replacethe human mind,” not simply to make industries more efficient (my emphasis). It would be naive to ignore the reality of Kak’s argument with respect to tasks requiring learning and judgement. A.I. is already replacing human decision-making in industries such as transportation and manufacturing. But are all applications of A.I. really aiming to replace the human mind in the workplace? And should they? There are other views — and other technological frameworks — to be had here. “Human-Centered A.I.” In opposition to A.I.’s “takeover” rhetoric exists a school of thought that explicitly acknowledges the benefit of partnership between humans and intelligent machines. Fei-Fei Li, director of the Stanford Artificial Intelligence Lab, calls this approach “human-centered A.I.” — a framework for guiding the development of intelligent machines by human concerns. At a high level, the goals of human-centered A.I. are as follows: A.I. should aim to enhance human thought rather than replace it A.I. should encompass the more nuanced and contextual aspects of human intellect, aided by outside fields such as psychology and sociology The development of A.I. technology should be guided by a concern for its effect on humans There are a number of cross-industry applications of A.I. that can be viewed within this partnership framework. Take, for example, the development of robots used to reduce costs, time, and human-error during surgery, allowing doctors to focus on the more nuanced aspects of the surgical process. Or, developments of A.I. in agriculture, such as Blue River Technology’s “see and spray” technique for applying herbicide only where needed, saving farmers money on herbicide and delivering a more sustainable product to consumers. But perhaps even more in contrast to the fear of a robot taking one’s job, is the increasing extent to which A.I. is being applied the field of talent management. That is to say, A.I. is being used to actually improve the workplace and the worker experience, rather than replace the worker. A.I. as a Tool for Improving the Workplace In the past several years, we have seen an emergence of companies applying A.I. to problems in talent management. From Paradox.AI’s Olivia, to Beameryand Textio, its fair to say that A.I. is on HR’s radar in a way that it wasn’t 5 years ago. What’s interesting about this trend is that unlike other industries with a stronghold in A.I., talent management has until recently been viewed almost exclusively as a “fuzzier” aspect of the business. It is an industry built on relationships, human connections, and emotional intelligence, and yet, it is being improved with A.I. To be fair, up until now a majority of A.I. solutions for talent management have focused on the more tedious and error-prone tasks around candidate sourcing and evaluation (tedious + error-prone = a perfect opportunity for automation). But there are also opportunities for A.I. to improve the post-hire aspects of the employee experience, and human-centric A.I. is the key. As the marketing world has known for years, A.I. provides a unique opportunity for scaling a personalized experience. Why would you show me the same thing as everyone else, when I’m more likely to convert if you show me exactly what I want? The same principles can be applied to the post-hire employee experience. Employees have different skills sets and motivators. If my employer places me in an environment that is optimized for my skills and motivators, I’ll stay. If not, I’ll move on. As the progression towards a digital workplace continues, companies also have more data about their human capital than ever before — who they are talking to, what they eat, when they’re online every day. WeWork is basing their business model around this data. Human-centered A.I. can unleash this data to help talent leaders create a more personalized employee experience. It is in “fuzzier” domains like talent management where human-centered A.I. shines, not just for ethical reasons, but because it provides the best user experience. At Cultivate, for example, we apply human-centered A.I. to personalize the leadership development experience for managers. Using digital communication data as a proxy for leadership behavior, we analyze and predict how managers’ actions are affecting their team, and offer suggestions for how to improve. At no point do we attempt to stand in as a replacement for a manager, or a talent leader. Rather, like a real-life leadership coach, Cultivate offers tips and suggestions that a manager can choose to take, or not. This is the kind of personal experience employees expect from their talent leaders, scaled with A.I. And it doesn’t need to stop at learning and development. A.I. also has high-potential to impact other aspects of the employee experience, from interviewing and on-boarding to performance reviews and off-boarding. Looking Forward There is no doubt that A.I. is changing the world — and the job market — as we know it. Industries will be disrupted. Jobs will be lost, new jobs will be created, some jobs will never be replaced. Ethical dilemmas will be raised. They already are. The degree of difference between aspects of human intellect and intelligent machines will become smaller. However, with careful consideration for A.I. design that creates a sense of partnership between humans and intelligent machines, A.I. isn’t a force to be feared in the workplace, but embraced. 作者:玛格丽特托马兹祖克 About Cultivate Cultivate helps companies leverage their digital communication data with A.I. to extract important organizational learning and unleash leadership potential. For more information on what we are doing at Cultivate, check out our website. 英文也比较简单理解,就不翻译了~
    AI
    2018年07月04日
  • AI
    招不到程序员?「Talentful.ai」用 AI 建立千万名 IT 人才的数据库 来源/36氪  文/雨柔 在硅谷,招聘一个技术人员平均要花费 22000 美元。 伴随着互联网化进程,企业对 IT 从业者的需求剧增,造成数千万的人才缺口。无论在中国还是海外,技术人才招聘都是人力部门的头等难题。36氪近日接触的北美公司「Talentful.ai」想用 AI 为企业降低 IT 人员招聘成本,提高效率。   Talentful 主要关注社会招聘的第一步,即找到合适的候选人并建立联系。其难点一是人才资源难以获取,即使拿到联系方式,之后的初步沟通等工作要占用 HR 大量时间;二是招聘人员往往不懂技术,难以筛选到合适的候选人。硅谷企业招到一个程序员平均要花费 22000 美元,Talentful 希望运用自然语言处理和身份识别技术将招聘费用降到 4000 美元。   为解决人才资源问题,Talentful 利用爬虫网络检索 IT 人才的开源代码、学术文章、博客、会议议程、Twitter 坐标等公开信息,建立起了 1900 万北美 IT 从业人员的人才数据库,和数亿非 IT 从业人员信息。   为降低对 HR 从业者技术素养的要求,Talentful 会对候选人信息进行分析,建立评估指标,供招聘人员参考。当企业希望搜索到合适人才,想建立联系时,AI 系统可以自动发送定制邮件,并对邮件进行追踪和分类。   Talentful 还上线了自动内推系统,自动从员⼯的朋友圈和电⼦邮件列表中找出符合工作要求的朋友,通知员工内推,让每个公司可以有自⼰独有的人才招聘渠道。   公司正在探索进入中国市场的可能,一方面为美国企业招聘来自中国的技术人员,另一方面尝试为中国企业提供人才服务。但相较于美国,中国开发人员没那么热衷于写开源代码、参加行业活动,公开信息相对较少。Talentful 观察后认为,中国技术人才的简历大都沉淀在各大互联网招聘平台,Talentful 计划和这些招聘网站展开合作。   Talentful 创始人兼 CTO 陈嘉告诉36氪,公司遇到最大的困难在于市场推广。招聘在企业价值链上属于成本中心,企业的付费意愿较低。Talentful 开始尝试与一些大型的人力管理系统服务商合作,为其提供解决方案。   用AI 技术搜寻和匹配人才或将逐渐成为科技公司的标配。今年 4 月,AI 招聘公司 Fetcher 获250 万美元种子投资,Fetcher 从 LinkedIn、Twitter 等网站获取信息并建立数据库,目前已有近 1 亿的人才储备。中国的人工智能招聘初创企业中,猎萝卜去年拿到 1 亿元天使轮融资,Bello 今年也拿到千万元的天使轮。   Talentful 系统于 2016 年 1 月上线,以 SaaS 的形式提供服务,客户大多为中小型企业,2017 年营收约 12 万美元。   团队目前有六个人,创始人兼 CTO 陈嘉是美国埃默里⼤学 MBA,加拿⼤⾥贾纳⼤学计算机硕士,有 15 年软件行业工作经验;CEO Michael Matthies  有四次创业经历(公司曾被埃森哲、IBM 收购),曾在多个中大型公司担任⾼级销售主管。   公司正在寻求 pre-A 轮融资。  
    AI
    2018年07月03日
  • AI
    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!  
    AI
    2018年06月27日
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