-
招聘流程
2020年的招聘流程：人工智能可能如何引入变化
人工智能在各个行业的引入，彻底改变了执行传统任务的方式。然而，在招聘过程中，这种方法仍然需要人力支持，但人工智能使提高生产率成为可能。
世界在变化。当今的每一项技术都在引入新的概念并重新定义操作的执行方式。革命性的每一个业务概念，他们欢迎各种业务操作的效率和可扩展性。而企业引入人工智能措施，也带来了技术使用的巨大转变。
人工智能：自动化您的业务任务
人工智能的措施有助于有效地管理业务运营。使用机器学习和大数据分析的概念，可以自动执行某些任务并产生最佳结果。当今的企业正在尝试利用此技术为其企业带来最大的利益。
事实证明，在制造、数据处理和其他重要措施中引入自动化对它们是有益的。然而，人力资源流程中的人工智能也能提供出色的结果，有利于公司组织其工作环境，然后无缝地执行关键功能。
招聘流程与人工智能
在组织中雇用或招募员工的过程是他们所有人中最具挑战性的任务。进行背景调查，寻找最佳人选，分析他们的技能和兴趣，以及证明他们有潜力在组织中工作以为其分配的职位，这并不容易。
招聘人员还必须是执行所有这些任务的专家，以确保仅选择合适的候选人。但是，将大多数工作转移到软件上已成为所有人的首选，因为它可以确保执行任务的准确性和效率。与传统的雇用方法相比，基于人工智能的系统所提供的好处足以使企业进行转换。
人工智能招聘人力：收益
具有AI功能的系统可确保在执行招聘任务时产生最佳输出。
创建清晰的职位描述
招聘人员或人力资源经理的首要任务是起草其招聘职位的职位描述。但是，准备工作说明并不像您想的那么容易。它涉及透彻研究应聘候选人的背景和角色，必须具备的资格和经验，确定分配的职责等。
出色的职位描述可以使您变得更好，否则，你可能会在招聘过程中陷入两难境地，没有什么可以挽回的。很少有候选人同意给他们的职位描述是详细的。即使花了几个小时的时间和精力来创建一个清晰、信息丰富的工作描述，许多人力资源经理还是无法破解。
但是人工智能在这里可以帮助他们。它有助于确保职位描述足够详细，以使求职者了解一旦被选中将被分配的可能的角色和职责。它有助于生成有效的描述，而无需花费大量时间并在整个采访过程中受益。
聘用算法：最好还是最坏？
整个招聘过程就是充分利用现有信息。尽管人类可能无法做到这一点，但聘用算法却善于利用所收集的信息并有助于产生最佳的输出。这些招聘算法最适合根据所提供的信息分析应聘者的技能并选择最合适的人选。
尽管人力资源经理可能会发现出现偏见的原因，但对于机器而言，这是不可能的。他们筛选出简历，找出最适合该职位的最佳简历，并分配合适的候选人。他们通过从整个简历中指出有用的信息来支持管理人员，并提高招聘流程的速度，并确保其及时完成并提高效率。
例如，如果某个开发公司要求开发人员来帮助他们开发下一个解决方案，例如uber之类的应用程序，则聘用算法将筛选出在开发方面经验不足的候选人。类似的解决方案，它可以帮助您找到合适的人选。
继续挖掘
简历是帮助确定申请人技能和整个现代招聘过程基本要素的主要实体。好吧，从收到的简历中过滤出来并不像您想象的那么容易。滚动浏览一堆简历，找出理想的简历需要花费时间。
但是AI可以帮助您节省时间。该算法可以有效地扫描简历，并找出候选人是否适合承担职责。它有助于管理每个候选人的简历和详细信息。一旦指示从一组简历中提取必要的信息，它就可以执行所有任务，而无需随时停止。
（了解更多信息： https://hrtechchina.com/）
结构面试
通过一次面试或考试录用候选人是不可取的。候选人必须能够通过所有的测试，并在每一个标准中表现优异，才能被选中。在一次面试中检查所有技能并不是一个好的做法。相反，一个结构良好的面试可以帮助筛选出每个阶段的候选人，并提供优秀的结果，
现在，可以使用AI高效地计划和管理整个采访过程。通过提高招聘流程的效率，它有助于进行全面的面试流程，以在所有人员中选择合适的候选人。最好地使用AI算法，可以从头到尾安排整个候选筛选过程。
以前招聘流程的数据有助于算法不断学习和更新其工作方式。这可以提高系统的精确度。人工智能在人力资源领域的突破对企业和应聘者都非常有利。
越来越多的企业开始在其组织中实施AI的概念，任务开始自动化，并且执行任务的效率和准确性提高。人工智能可以帮助企业获得熟练的组织人员，从而为企业带来利润。事实证明，通过人工智能概念实现的自动化招聘流程可提供面向业务的结果。
越来越多地使用这些方法表明招聘过程中出现了根本性的增长。而且将来朝着相同方向的发明保证了致力于改善该过程标准的出色解决方案和实践。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Deep Moteria
来源：Hrtechnologist
-
招聘流程
【美国】入职自动化平台EmployStream获得了700万美元的B轮融资
EmployStream是总部位于俄亥俄州克利夫兰的入职自动化和候选人参与平台，已完成了700万美元的B轮融资。
本轮融资由Plymouth Growth Partners领投，JumpStart、Rev1 Ventures、Ohio Innovation Fund和North Coast Angel Fund参与了该轮融资。连同这笔资金，普利茅斯成长伙伴合伙人埃文·乌弗（Evan Ufer）也将加入EmployStream董事会。
EmployStream基于云的移动友好型平台使用户可以轻松地从一个平台管理整个招聘流程，从而使您在更多的客户和申请人面前保持领先地位。
EmployStream将通过现代化的界面和易于使用的模块帮助用户在竞争中保持领先地位，以提供惊人的体验！
除此之外，该平台还通过消除常见的错误和手动流程无法控制的昂贵延误，帮助用户更快地完成招聘。
该公司将利用这笔资金扩大产品开发并增加其在人员编制行业的影响力。
EmployStream的入职自动化平台具有移动友好（已经建立了一个移动优先平台，可以从任何台式机，平板电脑或智能手机为申请人，员工和雇主提供实时访问）、功能齐全（平台上载有大量的强大功能，可帮助用户提高才华以更快地工作）、易于使用（现代的软件构建方法创造了无与伦比的用户友好体验，避免了通常伴随着新技术实施的麻烦）、
高度灵活（在处理特定公司的品牌、特殊表格创建或集成请求方面，非常灵活）等特点。
在首席执行官Gerald Hetrick的带领下，EmployStream为人员编制行业提供了一个基于云的入职和候选人体验平台，该平台可在整个招聘过程中自动化并简化关键接触点。该公司计划在业务开发和市场营销中增加关键的领导角色，并在其产品和工程团队中吸引顶级人才。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：FinSMEs
-
招聘流程
【印度】在线招聘平台Jobsquare获得Snapdeal联合创始人投资
周四(12月19日)，总部位于阿赫迈达巴德的在线招聘平台JobSquare宣布，从Titan Capital获得融资，由Snapdeal的联合创始人Kunal Bahl和Rohit Bansal进行风险投资。
利用最近获得的资金，JobSquare计划加强其在现有市场中的地位。此外，这家初创公司计划进入新的国际市场。JobSquare创始人兼首席执行官Ishit Jethwa说：“我们计划到2020年将印度业务扩大一倍，我们的目标是到2021年将业务扩展到英国和美国。”
JobSquare成立于2019年4月，是一个基于技术的招聘平台，可实时连接招聘人员和候选人。目前，该平台可为技术公司和初创公司（如Larsen＆Toubro Infotech、Reliance Jio、Wipro、Urban Ladder、BookMyshow、UpGrad、Urban Clap、Sodexo、Alembic Pharmaceuticals等）提供便利。
杰斯瓦（Jethwa）进一步解释了该平台，他说JobSquare的任务是使求职者和招聘人员的流程都更简单。该平台采用了基于技术的功能，这些功能可帮助更快地实施流程，例如：地图列表、超本地化搜索、招聘人员和候选人的社交验证、相互联系、直接和非付费消息传递等。
截至目前，JobSquare已拥有3,000多个客户。这家初创公司声称已经收到了超过6.5万名申请者，并已经帮助超过6000名个人找到了工作。
此外，对于其平台，JobSquare不会对申请人或招聘人员收取任何费用。目前，该平台正在孟买、班加罗尔、海得拉巴、浦那和艾哈迈达巴德积极运行。
根据IBEF的一份报告，信息技术（IT）行业在印度雇用了将近400万人，其中18财年增加了10万人。在2019年，预计该行业将新增超过20万个工作岗位。
在科技行业注册的公司通常都在寻找能够简化招聘新员工整个过程的招聘平台。最近，谷歌也大胆地进入了招聘名单，但只针对新兴的工人阶层，即全球信息经济（gig economy）或数字经济（digital economy）的员工。其他作为招聘平台运营的公司包括信息优势支持的Naukri.com、Monster、Shine等。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Aman Rawat
来源：inc42.com/buzz/snapdeal-cofounders-invest-in-jobsquare-to-help-it-expand-footprint/
-
招聘流程
2020年海外十大招聘分析产品，介绍大家了解下
您是否正在制定以数据为依据的招聘决策？
尽管争夺顶尖人才的竞争日趋激烈，但研究表明，一些组织仍在与低效的招聘流程作斗争。例如，根据美国人力资源管理协会(SHRM)的数据，招聘者通常会花时间来吸引那些不积极找工作的被动求职者，他们每招一个人要花费4129美元。
这表明招聘渠道效率低下，并表明缺乏明智的决策。这是招聘分析发挥作用的地方，它提供了许多好处：
招聘中的数据分析可以提供有价值的见解，以了解哪些人才来源表现最佳，内部与外部招聘的有效性以及所产生的任何可预防的成本。
招聘分析还可以通过精确定位问题区域来帮助重新定义候选人的体验。
最后，它可以帮助您完善人才招募和招聘策略，使每次招聘工作都富有成效并针对可衡量的结果进行优化。
因此，当今大多数招聘软件都带有基本的分析模块也就不足为奇了。Analytics提供对招聘数据的一定程度的可视性，有助于在一段时间内监视关键绩效指标（KPI）。而且，如果您正在寻找更高级的功能，则可以使用专门的数据分析工具进行招聘，将其与您的HR系统集成在一起，以帮助创建端到端的图片。
那么，当您从招聘者到精明的招聘专家时，使用哪些顶级工具概述2020年的招聘策略？在众多的数字环境中，您如何确定最适合您公司的招聘数据分析工具？
为了使决策更容易，我们精心挑选了最佳的招聘分析平台，并详细说明了它们的功能。
2020年您需要的10个招聘分析解决方案
招聘分析的定义是使用统计模型来理解整个招聘过程中收集的大量数据，从而实现有意义的数据驱动的招聘。
您可能具有历史分析、实时分析、预测性分析和说明性分析。
无论选择哪种工具，用于招聘的数据分析工具都必须具有轻松的协作，以便公司的利益相关者可以登录，查看与他们的业务问题相关的见解并共享评论。
我们调查了人力资源技术领域，确定了十种用于招聘数据分析的解决方案，这些解决方案设计巧妙，易于使用且功能强大。
1. erecruit：全面的搜索和分析工具
erecruits的innovantage是一个招聘分析平台，可以插入各种流行的招聘板。该软件是专门为招聘机构和第三方招聘人员设计的，他们希望找到与其现有人才库相匹配的工作。innovantage不需要手动搜索，而是处理来自数千个招聘委员会和公司的数据，将空缺信息共享到员工的收件箱中。
Innovantage的实时招聘分析功能有助于评估工作需求与供应之间的关系。该公司声称，得益于自动报告和广泛的自定义功能，它最多可将展示位置提升30％。
2. Phenom People：具有强大分析功能的端到端招聘体验管理
Phenom People具有最出色的招聘分析工具之一，其中包含有关候选人、员工、招聘人员和经理体验的数据。它从以体验为中心的角度重新构想了整个招聘流程，以确保产生最大的影响。
它还具有本地人工智能功能，包括用于辅助招聘的机器人，可帮助个性化所有用户在各个步骤中的体验。
除了内置的人才分析功能外，Phenom People's Management Experience门户还提供了深入的招聘见解。
3. Yello：数据分析可帮助理解候选人的期望
Yello提供了一系列工具，可在候选人的寻找、参与和完成阶段优化招聘流程。它还提供了针对不同业务用例的解决方案，例如，招聘多样化，大批量招聘应届毕业生。
该公司的招聘分析工具专注于重要的KPI，例如候选人参与趋势、采购平台绩效、内部员工评估以及其他领域。使用此数据分析平台，您可以构建与招聘相关的信息的集中式存储库，使每个利益相关者都能快速访问业务仪表板。
鉴于目前人力资源需要立即利用移动分析功能，Yello为移动操作进行了优化。Yello使您可以随时随地跟踪招聘绩效。最后，您可以创建反馈循环，在该反馈循环中，将KPI分配给特定所有者，并直接从仪表板评估进度。
4. Saba：独特行业的招聘分析
Saba为各种行业提供人力资源解决方案，包括医疗保健、零售、制造业和公共部门。您可以使用公司的招聘分析平台来实时了解人员流程。仪表板是完全可配置的，因此您可以根据需要自定义数据源和报告字段。
借助准确的趋势识别、多设备访问、第三方连接和自动报告功能，Saba可以证明数据分析在招聘中的潜力。
5. IBM Watson Recruitment：人工智能的力量满足招聘分析
在AI和数据分析方面，IBM Watson无需介绍。它被广泛认为是该领域的行业领导者，IBM致力于将Watson的业务范围扩展到常见业务问题，例如提高招聘效率。
有趣的是，IBM从多样性和包容性（D＆I）的角度出发，通过应用分析来发现招聘过程中的任何偏见。
与清单上的其他大多数招聘分析平台不同，Watson并没有停止对KPI的衡量。您可以使用此工具来预测候选人简介的成功率，分析招聘中的无意识偏见，并根据估计的紧急程度对工作申请进行优先排序。
6. Bullhorn Canvas：面向招聘人员的高级报告和见解生成工具
Bullhorn提供了许多招聘解决方案，包括申请人跟踪、高管搜寻、候选人关系管理和入职。
Canvas是Bullhorn的高级报告工具，可让您构建提高运营效率所需的任何报告。报表易于以Excel、CSV和PDF格式共享，从而使该招聘分析软件有利于协作。另外，您还可以安排自动报告发送到收件箱。
对于渴望简化关键客户管理的人员编制机构，Canvas可以很好地工作。借助该工具强大的可视化功能，可以轻松监控工作绩效、预计需求和历史利润。
7. Talismatic：竞争者的聘用分析以获取市场优势
部署数据分析进行招聘时经常被忽略的一个关键方面是竞争对手的工作。招聘周期以及同行聘用的候选人的素质可以为您的组织在招聘效率曲线上的位置提供有价值的见解。使用Talismatic招聘分析解决方案可以发现这些见解。
有趣的是，Talismatic是用于招聘的专用数据分析解决方案，而不是360度招聘软件的附加组件。
除了竞争性分析之外，您还可以计划数据驱动的招聘并评估历史招聘绩效。数据驱动的招聘功能可帮助确定最有可能提供高素质人才的合适城市。
8. Kallidus Recruitment：招聘软件每步都有分析功能
Kallidus Recruitment专为内部招聘团队而设计，可让您全面了解从申请到入职的招聘过程。像任何强大的招聘软件一样，Kallidus可以自动执行繁琐的工作，使您可以自由地专注于更具战略意义的领域。
例如，ATS仪表板显示有关活动申请，可用候选者和已关闭请求的数据。还有一个非常有用的数据分析模块，可用于招聘，因此您可以生成有关招聘旅程任何部分的报告。
Kallidus的USP不仅提供了有关招聘的分析见解，而且还提供了继任计划、目标内容、学习管理和绩效评估。我们建议将Kallidus用于任何希望通过一组强大的分析功能进行数字化处理的人员流程的中型企业。
9.SmashFly Recruitment Analytics：业务用户的数据分析
在实施数据分析以进行招聘时要牢记的最重要参数之一是贵公司可用的数据素养水平。这就是SmashFly在竞争激烈的分析软件领域脱颖而出的原因。
它是具有简约见解的极简仪表板，可帮助您做出更好的招聘决策，而无需任何数据科学专业知识。
使用SmashFly，您可以查看每条候选旅程后的投资回报。有预测性分析可以衡量人才管道的运行状况。
10. TalentLyft：关于招募活动绩效的更深刻见解
TalentLyft Analytics专注于识别在吸引人才方面最成功的竞选活动和招聘营销策略。
支持入站和出站渠道，使该解决方案可用于招聘数据分析，例如数字营销平台。同样，它提供有关电子邮件活动、转换跟踪和历史数据分析的性能指标。
Talentlyft特别关注职业页面，这是一个数字资产，作为大多数应聘者的第一个要点。您可以查看效果最佳的页面、号召性用语以及其他网站分析数据。简单地说，TalentLyft有助于你分析你的招聘渠道中的任何瓶颈，并优化候选人的体验。
需要更多功能吗？考虑使用商业智能仪表板进行招聘
如果您仍在寻找针对招聘功能定制的数据分析解决方案，那么可以使用独立的商业智能工具。如果您的组织拥有自己的人员分析团队，则更应如此。
对于需要高级分析的大型组织和快速增长的企业来说，商业智能工具可能是一个更明智的选择。
幸运的是，有几家供应商可以用最少的配置工作来开发和部署最适合的招聘数据分析仪表板：
Tableau：Tableau是世界上最杰出的分析供应商之一，为人力资源提供专用的解决方案。
Google Data Studio：这使您可以免费构建招聘分析仪表板，但此处需要基本的数据知识水平。
Qlik： Qlik是由AI驱动的分析解决方案，它已经构建了针对招聘的数据分析解决方案。
Toucan Toco：Toucan是一家相对年轻的公司，提供数据可视化功能，并与数名HR客户合作。
通过一点市场研究，以及对最适合您的业务的更深入的了解，您可以为公司选择最合适、最有用的工具。
如果没有用于招聘功能的强大数据分析解决方案，大多数招聘人员最终都会在招聘决策方面陷入困境。此外，由于您没有任何可作为基础的历史洞察力，因此不断的改进成为一项挑战。
因此，无论你选择哪种工具，即使是建立而不是购买超越基础的招聘数据分析，对任何现代企业来说都是必要的。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Chiradeep
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/recruitment-onboarding/top-recruitment-data-analytics-software/
-
招聘流程
【英国】初创公司Headstart获得了700万美元的融资
Headstart是一个利用数据科学帮助企业减少招聘过程中无意识偏见的平台。该公司在种子轮融资中获得了700万美元，由专注于人工智能的硅谷风投公司FoundersX领投，Founders Factory也参与了融资
Headstart于2017年在伦敦启动，是越来越多的初创公司之一，它们承诺在招聘活动中帮助企业提高多样性。这是通过将机器学习与大量数据源相结合以根据特定的客观标准找到最佳候选人而实现的。
机器、算法和模型在没有情绪、疲劳、或明显的主观、有意识的情况下做到这一点。与人类不同，”Headstart联合创始人兼主席尼古拉斯·谢克德米安告诉VentureBeat。
数据
Headstart首先利用其客户公司的信息，包括职位描述、当前员工数据（例如简历，教育和心理测验数据）。然后，将检查此内部数据是否存在固有偏差，因此可以在随后的招聘活动中解决针对特定人群的任何明显倾向。Headstart平台还收集和分析来自网络的公共可用数据，包括职位描述以及基于人口和社会的数据，例如学校排行榜和免费的学校膳食数据。
Shekerdemian补充说：“我们使用这些数据来确定任何个人是否有明显的社会劣势，并且可能超越其社会规范群体。”
然后，当然是最重要的候选数据，它是在个人在线申请广告职位时获得的。公司会根据申请人的简历、心理测评以及筛选过程中使用的任何其他工具收集的数据，为公司提供最佳匹配。Shekerdemian补充说：“ 这使我们能够通过算法对每个候选人进行评估，并全面评估他们的适合程度，以确保每个人都有公平的体验。”
这家初创公司已经声称拥有一些知名客户，包括金融服务巨头Lazard和Accenture。Headstart表示，使用该平台后，女性员工人数增加了5％，黑人和少数民族员工人数增加了2.5％。
值得注意的是，减少偏差只是此处卖点的一部分。更广泛地讲，Headstart平台旨在加快候选人筛选的速度，确保对每个应用程序进行平等考虑，并将聘用时间减少多达70％。
此外，Headstart可以使公司深入了解其招聘实践，以便他们可以衡量现有偏见并了解其随着时间的变化，以及确定面试过程中哪个阶段特定的申请人类型减少。
Headstart先前曾完成了500,000美元的融资，并从Y Combinator的毕业生那里又获得了12万美元的融资。鉴于埃森哲已签署一项在全球其他市场使用Headstart平台的协议，该银行还拥有700万美元的新资金，目前正寻求在国际上进行扩张。这项努力已经在进行中。
Headstart首席执行官Gareth Jones说：“两年前我们进入市场时，我们可能是唯一一家谈论公平性和多样性的技术公司。” “对我来说，这代表着对多元化的投资，而不仅仅是我们公司。最新一轮融资将使我们能够增强在核心市场的能力，创造公平的竞争环境，打破在工作世界中长期流行的排斥循环。”
还有许多其他初创公司利用AI和自动化来简化招聘流程，例如，位于纽约的Fetcher使用类似的数据处理技术来主动寻找新候选人，而Pymetrics利用AI作为公司独立平台的一部分根据神经科学游戏进行评估。
但据Shekerdemian称，Headstart将其技术定位为“融合候选信息并通过算法对其进行解释”的基础数据体系结构。“我们的USP具有获取所有这些数据的能力，而不仅仅是返回通过/失败或是/否，我们还可以结合所有数据输入的百分比对它们进行评分。”
偏差
尽管算法可以消除许多传统管理流程中的人为偏差，但我们已经看到越来越多的场景中算法本身表现出偏差，毕竟，人类可以创建算法。
最终，对于算法来解释为什么要做出某个决定要比人工做决定要困难得多。这就是为什么今天的大多数争论似乎都停留在哪个选项更好的原因上：无法解释自己的偏见算法，或者至少可以为他们的决策提供某些理由的偏见的人。
在其他地方，亚马逊先前取消了它一直在使用的人工智能驱动的招聘工具，特别是因为它针对女性。通过观察十年前成功履历中的模式，对实验工具进行了培训，以审查技术角色的申请。但是，这些应用程序大多数来自男性。因此，实际上，亚马逊一直在教授其机器学习系统，以青睐男性候选人。
专门针对Headstart，值得强调的是，候选人实际上并不是由机器聘用的，而是由人类做出所有最终决定。这只是一个审核工具，可帮助消除一些偏见（根据Headstart的说法，这种偏误最多可达到20％），同时还可以加快招聘过程。
Shekerdemian说：“技术及其消除偏见的能力引起了很多关注。” “的确如此。然而，我们在谈论这一点时，就好像人才招募选拔过程是纯净、健全且没有偏见的。但，偏见是长期存在的。”
当一项特定的工作收到数百个甚至数千个应用程序时，这种人为的偏见就变得更加复杂，并且要由一两个人来筛选这些应用程序。
Shekerdemian继续说：“技术,使用得当,可以公开,在很大程度上消除这种偏见。”
Shekerdemian承认，将机器学习与数据处理结合起来并不是完美的，但它确实解决了困扰固有的、耗费大量资源的招聘流程的许多内在问题。随着时间的推移，它应该会有所改善。
Shekerdemian补充道：“这台机器不考虑候选人的名字，而且潜意识里会因为对种族或性别的无意识偏见而降低申请人的价值。”。“这是否意味着机器是完美的？不，创建可靠的数据模型和算法是一个迭代过程。训练、执行、审查和重新培训模型需要时间，以提高准确性。标记可能导致偏见的东西，例如可能导致模型偏爱特定性别类型的标准，比如在Amazon案例中发生的情况。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：PAUL SAWERS
来源：https://venturebeat.com/2019/11/18/headstart-raises-7-million-for-ai-that-tackles-recruitment-bias/
-
招聘流程
【巴西】初创公司GeekHunter获得了超过50万美元的融资
为开发人员的职位空缺找到合适的技术配置文件是一项相当艰巨的任务。为了简化巴西信息技术行业的流程，GeekHunter结合了人力资源和招聘软件，以帮助企业找到最合适的人才。
最近，由Tomás和Celso Ferrari于2015年创立的巴西公司获得了200万雷亚尔（超过50万美元）的融资来扩展技术平台。领投者是42K Investments，GáveaAngels集团、Bossa Nova和Hangar 8也参与其中。
除了增加平台上已注册候选人的数量外，新的注资还将用于改善招聘流程。展望未来，这家初创公司还打算扩大在巴西南部的业务。GeekHunter总部位于弗洛里亚诺波利斯，同时在里约热内卢和圣保罗设有业务。
招聘市场
GeekHunter是面向巴西科技行业开发人员的专业数字平台。公司订阅GeekHunter并不是为了在LinkedIn上漫无目的地搜索候选人，而是根据技能（包括编程语言或多年的经验）有效地筛选候选人。
“如今，公司在寻找技术熟练和敬业的专业人员方面面临巨大挑战，” omásFerrari说。“另一方面，专业人士也在选择过程中寻求更高的透明度，并希望找到合适的机会。”
在这方面，GeekHunter平台利用AI算法快速为任何给定职位的公司找到最合格的个人资料。同时，该技术可用于公司和开发人员。截止到今天，GeekHunter拥有4,500多家注册公司和90,000名候选人。
对于合作企业，他们可以通过平台发送采访邀请，当然包括快速调查候选人了。虽然大多数巴西企业平均需要60天，但GeekHunter将时间大幅缩短至平均16天。
另一方面，求职者完全可以免费在GeekHunter上注册。在试用期结束时，通过平台成功找到工作的候选人甚至将从巴西初创公司获得奖金。据报道，这是工资的10％，最高可达2,000雷亚尔。
消息人士估计，到2024年，巴西每年将新增7万个IT工作岗位。然而，一些人担心，由于缺乏合格的专业人才，半数职位仍将空缺。更复杂的是，巴西有1260万失业人口。
在此之前，geekhunter将在确保合格技术人员填补空缺方面开展工作。GeekHunter提供的常见工作范围从前端开发人员到软件工程师。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Contxto
来源：https://www.contxto.com/en/brazil/geekhunter-from-brazil-secures-over-us500000-to-scale-hrtech-platform-for-developers/
-
招聘流程
【美国】零工招聘平台Fountain获得了2300万美元的融资
Fountain是零工和小时工的招聘平台，此次宣布完成由DCM领投的2300万美元B轮融资，51job和现有投资者Origin Ventures、Uncork Capital等参与了此次融资。这使公司的融资总额达到了3400万美元。作为融资的一部分，DCM联合创始人David Chao将加入Fountain的董事会，而DMC合伙人Kyle Lui将成为董事会观察员。
不断变化的劳动力
绝大多数劳动力是轮班制或小时工。事实上，全球85%的劳动力，即近27亿人，是按小时计酬的，仅在美国，就有8000多万按小时计酬的工人。由于低失业率、立法和自动化等因素，这部分劳动力在不断发展，预计到2030年，将有近三分之一的工作将实现自动化。
此外，这些员工中有许多人从事不止一份工作，经常用其他零工或小时工来补充主要角色。不出所料，零工和自由职业者的经济增长速度是其他劳动力的三倍，到2020年将占劳动力的43%。
Fountain的联合创始人兼首席执行官Keith Ryu说，很明显，人们的工作方式正在改变，但是公司雇佣小时工的流程却没有改变。从这个群体中招聘员工与为公司招聘员工有着根本的不同。其中90%的人没有使用LinkedIn, 40%的人在完成申请后没有反应。这些员工中有许多人同时从事两到三份工作，他们需要一种简单、自动化和移动的方式来申请和面试一份新工作。
Fountain的解决方案
成立于2015年，当时正值零工经济的初期，Fountain现在处理超过100万份申请，每个月为其客户提供15万个小时和零工职位，其中包括Taco Bell特许经销商Golden Gate Bell、chick - fila、Lime、Safeway等。自成立以来，Fountain已经创造了400多万个工作岗位。
Fountain的客户利用其技术简化了整个候选人招聘流程，从采购、筛选、面试安排、处理背景检查、SMS通讯到文档签名和入职。
DCM联合创始人兼合伙人David Chao说：“作为在招聘方面无与伦比的领导者，Fountain已经改变了数十亿求职者与雇主互动的方式。” DCM合作伙伴Kyle Lui补充说：“Fountain具有出色的资金利用效率，并拥有一流的客户保留率。”
Fountain将在研发方面投入最新一轮资金，以加速为现有客户开发产品，并扩大其在餐饮和酒店行业的业务范围。
Ryu说：“迄今为止，我们取得了巨大的成功，但我们对自己的未来更加兴奋。” “我们的团队很高兴能有更多资源来继续帮助我们的客户满足他们的人才需求，并进一步履行为全球员工提供机会的使命。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/fountain-raises-23m-to-transform-gig-and-hourly-recruiting/
-
招聘流程
人工智能将如何影响招聘流程？
人工智能的一个流行形象是机器人像《黑客帝国》(the Matrix)或《西部世界》(Westworld)那样统治世界，但即便是人工智能驱动的机器取代我们工作的相对温和的形象也被夸大了。
但是，人工智能有望在转变人员和招聘方面发挥巨大作用。根据我们在Bullhorn的研究，超过一半的招聘行业专业人士和管理人员至少对AI技术有所了解，因此他们认识到AI技术可能会对他们有帮助。
所谓“帮助”，是指其设计目的不是接受招聘人员的工作，而是帮助他们更好地完成工作。不用担心的另一个原因：有些事情AI根本做不到或不应该做，这意味着招聘人员将有更多的时间集中在增加价值的工作上。
人工智能展示了其对招聘的积极影响
对于招聘行业来说，人工智能已经处于寻找和雇用最佳人才的最早使用阶段。在持续不断地为招聘平台开发AI与在早期阶段采用方面可理解的滞后之间，AI可以为招聘流程带来的许多功能尚未完全部署。不过，我们可以放心地谈论AI可以为招聘人员做什么，在某些情况下已经可以做到：
人工智能可以在合适的时间帮助找到合格的候选人；具有AI功能的工具可以持续监控庞大的被动候选人数据库，并识别预测候选人为新机会做好准备的信号。这既增加了给定职位的可用人才库，又增加了与这些候选人的互动率。
人工智能有助于增加招聘人员的响应时间；许多通信（例如面试确认电子邮件和文本）可以实现自动化，从而使招聘人员有更多时间专注于培养与候选人的关系所需的更具自定义性的交互。
人工智能可以感知市场变化；例如，趋势表明人才库中的某些广泛变化。也许以前没有预料到的WordPress开发人员的工作需求增加-可以帮助招聘人员在竞争之前预测技能差距和人才短缺。
人工智能通过减少人类偏见来提高多样性；最善意的招聘人员仍然会陷入无意识的偏见。这涵盖了从种族和性别多样性到年龄甚至地理位置的所有事物。通过适当的编程，AI可以减轻这种偏见的障碍，帮助平衡竞争环境并确定招募者可能会错过的合格候选人。
招聘人员应该认识到：人工智能有其局限性
人工智能可以分析数据并复制重复性任务以帮助招聘人员，但它不能代替他们。实际上，AI不会代替招聘中的工作，而是准备给人员配备和招聘专业人员更多的时间来完成需要人为决策的部分工作。招聘人员比机器配备的设备更好，可以分析数据以查找数据中的“原因”并在招聘过程中执行更具个性化的任务。AI的局限性示例包括：
AI快速准确，但并非没有错误；如果不能迅速发现，机器学习中的一个错误可能很难纠正。
AI通过数据建立联系，但不能确定原因。AI是检测模式的出色工具，但仍然需要人类来理解相关背后的含义。
认可机构遵循已定义的指令集；当设计用于完成狭窄任务时，AI效果最佳。例如，人工智能是利用大量数据的绝佳工具，但无法看到影响数据的大图。例如，如果有更多的女性进入建筑管理领域，那么以前在算法中内置的偏见仍然可能主要是男性候选人。
随着招聘行业对人工智能的理解不断加深，开发和采用人工智能工具来支持招聘过程(从候选人参与到沟通工作流程等)也会越来越多。招聘人员和招聘专业人员需要了解人工智能工具是如何节省成本并带来更好的候选人体验的，以及它们的局限性如何使他们能够将更多精力放在改善候选人体验的工作上。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Matt Fischer
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/how-ai-can-and-will-affect-the-recruiting-process-and-how-it-wont/
-
招聘流程
3个顶级的AI招聘解决方案
如今，越来越多的人工智能解决方案可供招聘人员使用。例如，自然语言理解(NLU)、自然语言处理(NLP)、视频采访的人工智能、认知聊天机器人，以及许多其他有用的工具。但是对于刚刚进入AI招聘解决方案领域的招聘人员来说，要确切地了解所有这些AI解决方案的工作方式以及何时在自己的流程中使用它们，可能会有些不知所措。
除了这些担忧外，还有大量人工智能解决方案失败的案例，导致招聘人员暂停的情况：从与人类的互动中学习的Twitter机器人很快就沦为种族主义者。 与此同时，Facebook的AI最终意外地创建了自己的语言，但无法与人交谈。
在招聘领域，最常被引用的人工智能出错的例子之一是亚马逊(Amazon)的遭遇。亚马逊开发了一种人工智能算法，该算法最终带有性别偏见，显示出对男性求职者的强烈偏好，而非女性求职者。
这种情况经常发生，很容易理解为什么一些招聘人员在引入人工智能解决方案时可能会有点谨慎。尽管人工智能软件有时会出问题，但在招聘中使用人工智能可以显著改善招聘流程、工作流程和候选人的质量。
那么，让我们来深入了解一些最流行的招聘人工智能解决方案是如何工作的，以及你应该在什么时候实施它们。
一.面部表情分析
得益于互联网，远程工作近年来变得非常流行。仅在美国，每个州约有5％的工人在远程工作。随着越来越多的公司开始提供灵活性和远程工作选项，该数字在未来几年中只会急剧增加。
这也意味着招聘人员正在进行比以往更多的视频采访。现在，新的AI技术使招聘人员可以在视频采访中分析候选人的面部表情，并使用它来评估其人格特质。在某些情况下，它甚至被证明可以增加候选者的多样性！
但是，招聘人员需要在正确的时间，正确的位置使用此技术。一些批评家说，知道面部表情被分析的人可能会表现出自我意识或自我怀疑，这可能会对他们的成绩产生负面影响。
但是，如果您是大量招聘人员，没有大量时间亲自面试求职者，或者您的公司雇用了很多远程工作者，那么这些面部识别工具可以帮助您更快地筛选求职者。
二.用AI寻找和匹配候选人
人工智能在很大程度上帮助招聘人员的领域之一是候选人的采购。无论是简单的外展，候选人匹配，甚至是候选人重新发现，都有大量的AI工具可用来比以往更轻松地找到最佳候选人。
借助这些工具，招聘人员现在能够自动化其采购并创建更广泛的候选人库。这种相同的自动化技术还通过24/7全天候可用并在整个过程中发送候选消息来帮助吸引潜在客户。
您的公司在发布新工作时会忘记旧的应聘者吗？仅仅因为他们不适合最后一个人，并不意味着他们的才能不能在其他位置使用。AI技术现在还可以 筛选现有的候选人库，以寻找过去很强的候选人，这些人可能很适合担任新职位。
在候选人匹配方面，还使用AI解决方案（例如，职前评估工具）来优化候选人筛选过程，使用AI将候选人调整为特定职位，并确保您找到合适的人选工作。
注入AI的解决方案实际上可以优化招聘渠道的每个阶段。
三.基于认知和规则的人工智能聊天机器人
聊天机器人正在迅速改变各个行业的招聘人员的游戏，尤其是对于具有大量招聘需求的公司。有两种类型的聊天机器人可以极大地帮助筛选和安排候选人面试：认知聊天机器人和基于规则的聊天机器人。
认知聊天机器人通常结合使用AI，机器学习和自然语言理解（NLU）功能来更好地理解自然的人类对话。 基于规则的聊天机器人 也非常有效，它允许其操作员根据自己的行业或需求实施某些规则和行为，同时具有足够的灵活性以在必要时适应和更改这些规则。
借助认知技术增强的认知聊天机器人 旨在完成传统上只有人类才能完成的更复杂的任务，例如计划，学习和推理。同时，基于规则的聊天机器人旨在轻松完成简单任务，帮助自动化工作流程，甚至自行安排面试。
这就是基于规则的聊天机器人和认知聊天机器人都非常适合预筛选候选人并选择最适合该职位的原因的原因-从而节省了招聘人员大量时间专注于更重要的职责。
聊天机器人可以帮助招聘人员节省大量时间。
最后的话
是否准备就绪，人工智能工具正在迅速改变整个招聘过程。尽管这些AI招聘解决方案都可以有效，但是对于招聘人员而言，重要的是要记住，这些工具中的每一个都有非常不同的用途，并且仅应专门用于这些用途，而不是仅仅为实现这些目的而实施大量的AI解决方案或平台有人工智能。
但是，如果正确使用AI解决方案，那么从ROI角度来看，它可以极大地影响企业的底线。例如，通过实施基于规则的聊天机器人来筛选和安排候选人，一些企业已将其填补时间缩短了5％至10％，为大量招聘人员节省了数百万美元。
在较高的投资回报率、更高的效率和更好的候选人池选择之间，有很多理由将人工智能招聘软件应用到你的运营中。剩下的唯一问题是，你什么时候开始?
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Nikolay Manolov
来源：https://www.digitalhrtech.com/ai-solutions/
-
招聘流程
偏见是真实的：人力资源AI偏见及其解决方法
随着人工智能(AI)在不同领域的兴起，关于偏见可能性的问题也越来越多。人工智能引擎并不具备与人类决策者相同的识别能力。因此，当曲解的数据被输入到一个算法中时，人工智能就有可能产生偏差。
例如，英国特许保险协会（CII）最近的一份报告发现，用于训练AI算法的数据集中普遍存在性别偏见。这也适用于其他行业。那么，企业如何才能解决人力资源中的AI偏见问题，并在道德上利用该技术的巨大潜力来改善人力资源系统呢？五位领先的专家分享了他们的见解。
检查AI偏差时要记住的五件事
有趣的是，创建AI引擎并非出于偏见。但是，如果使用有偏见的数据集进行训练，他们很可能会产生偏见。同样，开发人员直到AI引擎开始产生结果后才可能注意到。
例如，如果不断向自动化招聘人员提供数据，表明男性更适合担任技术职务，或者女性更适合需要更多软技能的工作，那么AI招聘工具将使这种偏见永存。通过与来自世界各地的人力资源专业人员的交谈，我们探讨了该问题的有趣方面。
1.您可能正在邀请一组偏斜的候选人
通常，在尝试担任软件开发人员，团队负责人，现场工作人员和C级主管等职位的申请人中，缺乏性别多样性。根本原因是工作说明的表达方式。在招聘阶段出现偏见之前，您已经在与非多样性友好的候选人群打交道。
ADP副总裁兼首席行为经济学家约旦·比恩鲍姆（Jordan Birnbaum）分享了他对此的看法：“职位描述是有偏见的温床。我们使用的单词难以置信。“竞争性”，“分析性”和“独立性”等词与“协作”，“尽责”和“善于交际”发送的潜意识信息截然不同。
“这些话不仅会影响面试官。他们向求职者发送（无意识或无意识的）信息，对最终求职者产生巨大影响。如果“ ninja”一词出现在您的职位描述中的任何地方，您可能会发现申请人的性别存在差异。”
2. AI不能保证客观的画面
我们经常假设由于基于AI的HR工具根据指定的业务规则运行，因此它们始终是客观且符合道德的。情况并非总是如此-AI的决策也可能会产生偏差，在实施前需要仔细考虑。
AVTAR集团总裁Saundarya Rajesh博士警告说，不要谬论。“当我们考虑到AI和ML在社会和商业环境中将扮演的广泛角色时，偏见的问题是无限的。AI和ML并非纯粹的客观数据分析不可知过程。
“尽管AI提供的产品非常宝贵，但必须了解这不是一个完美的系统。正如从业人员使我们相信的那样，它不会为我们提供100％正确或准确的答案。实际上，主题专家告诫我们，可能很难实现完全无偏见的招聘流程。”
3. AI偏见的根本原因在于缺乏行业多样性
随着AI的普及，技术背后的人们需要在工作场所拥抱多样性。例如，亚马逊73％的领导是男性。在Facebook，女性领导率为32.6％。当AI从历史数据中学习时，这些模式将得到加强。此外，已经发现在人工智能领域存在性别多样性危机，这意味着开发人工智能解决方案的人的比例也偏向男性。
Job.com的共同所有者Arran Stewart 详细阐述了这一挑战：“ AI的种族和性别偏见是谁拥有幕后力量的结果。超过70％的计算机程序员是白人，尽管我们尽了最大的努力去中立，我们还是在一个固有地贬低妇女和有色人种（有色人种）的社会中长大的，这显性地和隐性地告诉我们，他们的能力不及白人。 。
“这将改变我们的世界观，进而改变我们创造的技术；我们不一定是积极的女权主义者或种族主义者，但我们的环境使我们能够使未受挑战的社会根深蒂固的偏见永存。”
4.可以将人工智能转化为竞争优势
为了使基于AI的HR真正有效和公平，HR必须将注意力转移到用于机器学习模型的训练数据上。Plum的联合创始人兼首席执行官Caitlin McGregor认为，这归结为您利用的数据类型。
“市场上雇用的AI解决方案的大部分使用的是在线收集的数据。因此，大多数招聘AI解决方案都使用相同的数据集！您不想整天抬头，要意识到您的整个办公室都是由名叫贾里德（Jared）的白人组成的，这些人去过常春藤联盟，打长曲棍球，读过哈利·波特（这是一个实际例子）！” 麦格雷戈说。
克服这一问题的关键是摆脱经验和资格等特质（AI可能会对来自著名大学/公司的候选人产生偏见），而应专注于实际人才。这包括创新，适应性和沟通能力–“换句话说，您在简历上找不到的东西，”她补充道。
5.您可以为建立AI道德框架做出贡献
应对AI偏见的最后一个领域是建立一个全行业的道德AI实施框架。
今年，Google成立了高级技术外部咨询委员会（ATEAC），以开发解决AI和ML偏见的道德框架。尽管理事会的持续时间不会超过一周，但领先的公司和人力资源专业人员需要齐心协力制定和执行解决AI偏见的道德法规。
谈到人力资源领域的人工智能伦理时，HireVue的首席技术官洛伦·拉森（Loren Larsen）说：“由于人工智能技术对个人和社会的巨大潜在影响，统一的指导原则框架至关重要，并且必须在很大程度上反映出开发AI解决方案的公司的责任。如果可以创建任何真正统一的道德框架，我认为它必定是非常高级的，而且不够细致。”
选择HR技术时将减少AI偏差作为决定因素
这并不是所有的坏消息-创新者现在越来越意识到AI的偏见，并渴望设计专门针对这一挑战的解决方案。例如，梅花是一个“人类潜力量词”，可以解决偏见并支持道德人才决策。此外，基于AI的简历构建器（例如CareerBuilder的构建器）可以帮助消除潜在的招聘偏见，从而确保公平公正的招聘流程。
对于希望投资前沿技术的公司来说，这是一个绝佳时机。HR中的AI无疑会改变游戏规则，有助于更深入地发掘最聪明的人才。但是，要改变游戏规则，需要经过精心训练的算法，智能地编制招聘信息以及具有战略意义的游戏计划（就人力资源而言）。这一计划既要有道德意识，又要引人注目。
有了这些关键的细则，人工智能在你的招聘计划中继续拥有巨大的潜力。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Chiradeep BasuMallick
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/experts-on-ai-bias-in-hr/
扫一扫 加微信
hrtechchina
