• 智能化
    人力分析的未来:数据驱动型HR的前景如何? 在过去的几年中,我们看到了数据、分析和人工智能(AI)方面的惊人进步。尽管人们可以理解这对人类就业意味着什么,但我仍然相信,对于企业和在企业中工作的人来说,这是一个激动人心的时刻。 智能化、数据驱动的人力资源正在改变人力资源团队如何为组织中的员工服务的许多方面。这项技术的变化也很快,甚至比我五年前预期的还要快。这意味着人力资源团队在短短几年内的运作方式可能会再次大不相同。但是,即使在这种不确定性中,数据驱动人力资源的未来仍有一些事情是非常清楚的。以下是我的三大预测。   HR将在这个以数据和人工智能为主导的世界中扮演独特的角色 数据分析、物联网设备和人工智能工具的激增只会继续下去,这将继续影响人力资源的工作方式,就像其他业务领域一样。 在这种瞬息万变的环境中,人力资源团队面临的挑战是在技术(尤其是自动化)和未来组织中人的角色之间寻求平衡。我相信,人力资源团队今后面临的最大挑战不是跟上技术和学习数据分析等新技能,而是要在组织中以及人力资源团队本身中找到独特的人文地位。(了解更多:https://hrtechchina.com/) 因此,当今的人力资源团队需要考虑未来的人力资源将是什么样,这包括什么可以完全自动化和什么不能自动化。他们需要弄清楚人力资源部门对未来工作场所的贡献。 就个人而言,我不认为我们会达到人力资源职能完全多余的地步。但是,人力资源的角色无疑将从围绕人员管理的更多管理任务(将来可以轻松实现自动化)转移到有助于组织实现其目标的活动。人力资源必须提供组织中任何其他职能无法提供的真正价值和独特优势,这一点至关重要。   在应对自动化方面,人力资源部门必须带头 不能逃避自动化。因此,每个人,每个工作和每个行业,都必须考虑我们日益自动化的世界的影响,以及自动化如何影响他们未来几年的工作和就业前景。 对于人力资源团队而言,这尤其重要。人力资源专业人员不仅要在这个新世界中找到自己的方式,而且还必须为组织中的人员配备帮助他们在未来成功发展的基本技能。因此,如果您是人力资源专业人员,想知道到底该如何应对这些变化,请不要慌张。这三个步骤将帮助您确定自己在组织中的独特角色并促进个人发展。 ·         考虑工作的未来:认真思考每天做多少事情是重复性的,并且有可能由智能算法或机器人来完成。现在可以完全或部分自动化许多HR任务。但是,计算机仍然难以解决的领域包括创造力,解决问题的能力以及在人与人之间的联系–所有这些都是HR的重要技能。在这些领域中,HR可以为组织增添真正的价值,因此,在这些领域中发展自己的技能并重塑工作以执行机器人或算法无法完成的更多工作是很有意义的。  ·         精通数据:您不必成为数据科学家,但重要的是要对数据的可能性以及如何帮助您解决问题,提高效率和使您的员工更快乐有一个很好的了解。证明您可以以原始方式使用数据来解决关键问题,这是在信息时代成功的必经之路。 ·         与AI同事交朋友: AI的使用速度令人难以置信。我们可以看到,随着Alexa和Siri等AI助手的广泛普及。这种技术也在我们的工作场所中迅速变得司空见惯,这会让人感到紧张。人力资源团队应率先采用AI技术,并展示与AI系统的协作如何提高效率并帮助企业成功。   智能化、数据驱动型人力资源的未来是光明的 多年来,我与许多不同的人力资源团队合作过,根据我的经验,数据和数字的世界并不是让普通人力资源专业人士感兴趣的确切原因。大多数人力资源专业人士从事这项工作是因为他们本质上是以人为中心的——他们对人际互动感兴趣,而不是分析数据集。所以,如果你担心,你需要成为一名数据科学家来保住你的工作,你可以放松。我相信事实恰恰相反。 好消息是,市场上投放的许多AI和机器学习工具将使我们能够自动分析HR数据并产生有价值的见解。通过机器负责数据分析和洞察力生成,HR专业人员可以专注于自己最擅长的工作:与人合作。     以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Bernard Marr 来源:linkedin
    智能化
    2020年03月23日
  • 智能化
    数字化转型升级,不是你想的那个样子 数字化转型升级是这几年耳熟能详的现象级概念,随便写篇文章或者做论坛演讲,如果不跟数字化沾边,感觉就落后于时代。当前疫情封锁,更是将数字化推上热搜。笔者想从数字化认知误区和概念厘清两个方面做些简单分析。   一、数字化转型升级误区分析 第一个误区:在线化不等于数字化 在线化包括远程办公和移动办公,新冠病毒的肆虐导致全国隔离和封锁,助推了在线化的管理需求。其实在线化并非新生事物,从最开始的无纸化办公,到ERP广泛应用的企业资源整合;从CS应用技术架构,到BS应用技术架构;从基于自有服务器的本地化部署,到基于云端服务器的SaaS模式,其实都是在线化应用的逐步推进。所以,在线化只是实现业务、客户、员工、管理等的在线应用,它只是提供平台和技术支撑,并不等同于数字化转型升级。 第二个误区:数据化不等于数字化 企业管理中对数据的重视其实很早就开始了,比如人力资本管理的技术核心就是人力资源业务的数量化分析,通过指标体系构建人力资源量化分析模型。数据是企业的核心资产,已经成为企业界和管理界的共识,只是以前受技术和平台制约,主要分析的是静态数据和结构化数据,而现在更关心的是动态数据和非结构化数据,而且还能通过节点级控制,实现过程数据的抓取,通过大数据分析整合,实现行为数据的抓取。所以,数据化只是提供“数据”这个最核心的原料支撑,并不等同于数字化转型升级。 第三个误区:智能化不等于数字化 智能化分两个方面,一方面是象商业BI那样能透过数据看管理,透过现象看本质,这也是目前做人力资源数据分析的主流应用,通过数据清洗和建模,分析过去,洞察现在,预测未来。另一方面是通过大数据分析、场景判断、智能识别等技术手段,实现管理的自动化、个性化、精准化。要创造一个面向未来的明星级企业服务产品,一定是一个高度智能化的产品。所以,智能化是提高管理效果和应用体验的关键抓手,并不等同于数字化转型升级。   二、数字化转型升级概念厘清 既然在线化、数据化、智能化单个看都不等同于数字化转型升级,那么,将这三者整合到一块,可不可以算数字化转型升级?笔者认为依然不算。对于企业管理乃至人力资源管理来说,技术和平台只是支撑,最核心的还在于管理灵魂,也就是基于在线化、数据化、智能化我们要构建什么样的管理体系?如果没有系统化的管理设计,在线化、数据化、智能化都只是零散的技术和概念。 笔者一直致力于数字化转型升级的研究,并将实现员工自驱作为管理架构的灵魂。如下图所示,笔者认为数字化转型升级应该包括两个层面:升级和转型。在线化、数据化和智能化是技术升级的方向,而自驱化是转型的灵魂。 图1:数字化转型升级概念分层   关于员工自驱管理的内容,可参见下图,笔者从任务、流程、数据、绩效、薪酬、发展六个环节进行初步的自驱设计,并引入OKR的任务分包或众包、KSF的全面薪酬等工具,致力于将公司打造成平台,将雇员打造成合伙人。基于“五朵云”的仁云HR共享服务平台,以及基于“三剑客”的仁云人力资本数字化平台,就是在这个思路的引领下进行设计和打磨,并在客户实践中已经进行初步应用。 图2:自驱化管理业务设计示意图   基于上述分析,笔者认为数字化转型升级应该定义为通过在线化、数据化、智能化等技术支撑,实现员工自驱管理,助力公司变成平台,帮助雇员变成合伙人。只有这样,才能实现企业管理乃至人力资源管理颠覆性变革,是企业应对产业互联时代的必然举措。 以上分析的内容依然着重于“道”,让我们更全面地了解什么才是真正的数字化转型升级。现在不管是企业管理的从业者还是致力企业转型的服务者,思考的焦点应该是“术”,也就是如何实现的问题。笔者接触过的众多企业中,有不少企业不仅已经在部署数字化,应用深度和广度甚至超过理论界。让我们少点布道,多点实践,面向产业互联时代确定的未来,共同跋涉在企业管理乃至人力资源管理数字化转型升级的康庄大道上。   作者:叶曙光(仁云人力资本数字化平台总规划师)
    智能化
    2020年03月09日
  • 智能化
    好的管理,离不开数字化 作者 | 范厚华来源 | 笔记侠整理 | 浮灯人力资源的数字化人力资源的管理,重在把人力资源和业务结合起来,和客户价值的创造结合起来。选择不同的路径,人力资源管理的方法是不一样的。人力资源管理怎样站在公司高度以及某个业务体系的高度识别人才风险、管理风险,用什么样的业务流程帮助业务部门实现业务目的呢?这就要求CHO(首席人力资源官)站在CEO的角度,去思考人力资源的转型升级问题。 CHO要去思考3G、5G,包括无人机、数字模拟、人工智能在人力资源转型过程中的作用,它带来的不仅仅是数字化,还有整个的商业模式和管理模式的转变。 那么,CHO(首席人力资源官)该如何推动公司的人力资源转型? 数字化转型的基础是ICT(信息与通信技术)的基础设施。 我们看看标杆企业是怎么做的。标杆企业对中国和全世界的IT基础设施构建做出了贡献,从数字化0到1开始,到宽带、到移动、到大数据、到现在的5G时代,每个阶段都感知到数字化对于产品、方案以及整个社会带来的变化。 如果说3G改变了我们的沟通,那么5G一定会改变生活、改变世界、改变商业模式。标杆企业怎么应用数字化?1992到1999年开始,标杆企业从0到1做了数字化设备,然后到宽带化、移动化、IP化、移动互联、3G/4G/5G到现在的智能化、AI和大数据,这个发展过程,也做大了运营商业务、终端业务、企业业务、云业务。同时,企业的人力资源体系和公司的管理体系随之出现了什么变化? 第一是自动化,第二是流程、业务和服务的自动化加数字化,第三是业务场景的数字化,最终将逐步走向智能化。1.企业数字化的基本观念第一、知识与流程的数字化。数据就是生产力,将信息、知识和流程搬到系统上,特别是聚焦于服务客户的价值流程、使能流程和支撑流程的信息搬到系统上。第二、把规则和业务按产品场景、使用场景进行数字化。 这个数字化是最难的,即使在标杆企业,规则的数字化也没有做的那么完整。我问过标杆企业的IT人员,他认为标杆企业规则的数字化可能做到了百分之四五十,规则数字化以后,所有人可以遵循规则做决策,这是很难的。 人力资源转型,首先必须和业务结合起来,必须成为真正业务的战略合作伙伴。 成为业务合作伙伴有两个重要的管理方向:一个是,必须要参与整个公司的战略制定,把人力资源的战略和公司的战略紧密的结合起来。 一个是,提高企业人力资源的组织效率以及如何改变提升效能方法。如何提升管理效能,今天如何做得比昨天好,如何衡量,都需要数字化。 这是两个非常基本的管理方向。还有三个管理抓手,他们是什么呢? 第一个抓手是价值管理,即人力资源对所有公司的价值创造的管理。 第二个抓手是对象管理,即对所有管理对象的管理,但是管理对象首先是干部、专业人才和组织,最核心的是干部管理。 第三个抓手是引领变革,即人力资源要推动公司的变革,要成为变革的引领者,通过人力资源来推动公司的业务和人力资源体系的变革,从而使数字化达成。 第三、是产品和服务的数值化,实现N到N的转变。通过产品和服务的数字化,在大数据的基础之上构建商业智能、管理智能、产品智能、经营智能、政策智能。谈到整个企业的数字化,现在大多数企业还处在初级阶段,只有企业的流程和数据、个人的行为数据、业务的行为数据全都做好以后,才能真正转变到企业大脑和人工智能大脑。 2.人力资源数字化的四个阶段第一,真正把人力资源流程与知识IT化,实现效率的提升。第二,把人力资源的规则和业务逐步数字化,做到实时的人员管理、实时的数据积累,实时的自我人力资源服务,让数据真正发挥作用。第三,做好体验和感知,人力资源中的行政性事务和服务产品化,人力资源业务完全在网上进行,人力资源业务与业务管理拉通,与区域、子公司、分公司等拉通,把人力资源治理体系和能力体系拉通,通过系统数字化转型,累计人的决策信息、过程信息、管理信息,把这些过程的数据做起来。第四,真正的觉知和智慧。一个是觉知的数字化,一个是心力的数字化。未来对于人的感知,要从觉知和心力两方面进行分析,通过人的行为数据,实现人的分析与管理的智能化,这是我们未来要去做的。 比如标杆企业,每个人的行为数据过一段时间之后只能系统都会推给人力资源部门,通过这段时间的行为数据,机器发现你的某些需要公司关注的倾向,会马上找你谈话。人力资源的转型从数据记录、伙伴关系、决策联动到真正的智能inside,这是一个长远的过程。所有传统的人力资源是靠人管人,依据的更多是经验和感觉,而非事实和证据。相对于企业数字化而言,人力资源的数字化进程明显滞后。一方面是因为企业的观念问题,一方面是缺乏有力的工具。真正未来的数字化是靠智能机器和人共同来选人、管人,最终走向的是机器来管人、选人。 人力资源部门应该怎么做?现在大多数的企业还处于人力资源数字化的初级阶段,要走的路还很长。 1.人力资源转型的四个关键第一,业务伙伴的转型。首先要解决的是,人力资源和业务怎么连接起来的问题。为什么标杆企业的人力资源转型这么快、这么好?所有标杆企业人力资源的干部是国家代表、业务线的干部回来担任的,比如原来拉丁美洲的总裁、巴西的总裁,现在是标杆企业全球人力资源总裁,所以他们能够理解人力资源要做什么转型。第二,自动复制的转型。怎样在公司里做好知识、经验、管理的复制,这是人力资源非常重要的提高组织效能的功能。 我们在中国区做得好,能不能在亚太复制;在北京做得好,能不能在深圳复制。这就是标杆企业的管理模式,人力资源真正要把人力资源优秀的经验进行复制,人力资源要成为智慧的搬运工、连接者和复制者,复制的手段就是数字化。第三,数据积累转型。做到数据的积累才会实现人力资源决策的有效性。现在,大多数公司的人力资源决策是拍脑袋决定的,这就要从拍脑袋决策,走向数字化的决策和科学的决策,最后走向智慧的决策。第四,智能和智慧转型。人际互助与共创、政策、流程、行为、能力、业务、产品、服务、管理的智能联动,实现对人与机器的智慧共创与自适应,从基本的IT系统,到大数据,到人工智能,到企业大脑与工业大脑,都是完成人力资源数字化转型的重要工具。基于此,数字化是手段、工具、方法,也是思维的工具,更是业务转变重要的手段。2.如何从流程IT化,转向数据应用?第一阶段,是改变思想。思想不改变,行为就走错。一定要用数字化思想来改造大家,然后去建立规则,培养能力,运用数据和分析数据的能力、阅读数据的能力,实现人才管理一体化、平台数据一体化。第二阶段,从数据应用走向体验与感知。 这里需要注意的有三点:1).如何做数据的积累?2).如何做工具的更新?效率的体验、用户的体验。3).营造一个氛围。数字化的工具做出来以后,需要业务人员来用,每个人把自己的数据输进去,这才是准确的数据,而不是人力资源造数据,靠业务人员自己做数据积累、做数据生态,这样才能真正产生对数据的体验和感知。3.怎么从体验、感知走向觉悟、智慧?数据+知识积累以后,形成庞大的数据库、知识库、人力资源政策库和规则库,在这个基础之上用AI的技术、大数据技术、云技术,这样可以实现外在的转型,但是内在的思想很难转变,最重要的转型是思想和格局的转型。所以从数据转型开始,到制度流程的转型,接下来还有数据体系的转型、产品的转型,只有这样一步步走,才能走向全球近万亿交易收入的企业。标杆企业把每个螺丝钉、产品、零件组装起来,传到全世界170多个国家和地区,这是艰难的。人力资源管理要考虑业务的复杂度、宽度、广度,要构建我们的人力资源管理体系,真正人力资源管理体系是非常复杂庞大的智能系统。标杆的人力资源数字化转变人力资源不仅仅关注人力资源的数据,而且关注组织效能与效率。标杆企业的人力资源和业务紧密结合,形成战略合作伙伴,每一个业务管理者就是业务部门的人力资源管理者,这样才能管好人力资源,真正做好研发、产品、业务、项目的经营与管理的产品化数字化。标杆企业现在所有的项目管理都已经云化,这种就是产品的数字化。从流程数字化到规则数字化,到产品的数字化,这是企业逃不过的管理逻辑。人力资源的数字化不可能一蹴而就,需要有标准流程的支撑,先是业务流程和活动的数字化、业务和规则的数字化,然后才是产品和服务的数字化。1.怎么通过变革赋能人力资源转型,通过变革推动业务的转型?标杆企业在流程数字化的过程中,把干部专门拿出来,干部有L1、L2、L3以及L4、L5、L6,流程,薪酬有L2、L3以及L4、L5、L6流程,所有流程都用结构化的管控体系来做。很多公司都是操作层面操作流程,但是真正的人力资源管理要把人力资源管理的八大模块,每一个模块的L2、L3的流程管理起来,管方向、决策、策略、动作,管所有人力资源高级管理者的能力。如果一家公司的组织体系、流程体系没有建好,组织体系每年都在变,谈何组织能力的建设?如果它的组织在改变,它的流程又没有固化下来,谈何真正组织能力的积累?如果没有IT系统和流程、组织之间的协同,它的组织能力就没有建立起来。什么叫做平台?就是有组织、有规则、有流程,又有IT系统支撑了流程、规则才叫做平台。要从流程的IT化到数据的应用,数据的应用一定是按对象来管理数据,按业务场景来管理数据,这点很多公司都没有做到,都是要管人,但是人还分男人和女人,人还分研发领域的人和营销体系的人,它的分类管理模型应该是不一样的。所以人力资源体系的管理者们,第一个要思考的问题就是人性。在几千年来,人性没有转变,人基本的管理诉求没有转变,人性里面很基本的东西是没有变的,企业管理的主体是人,而不是机器,只有把人管好以后,整个企业才会有更重要的红利。人力资源管理的三个重要体现:第一,管理如何让整个企业的管理者和员工具有远大的抱负和使命感,这是非常难的,很多人不知道怎么做,这是要通过流程、制度和规则去导向和影响做到。第二,如何让所有公司的干部和员工,特别是研发部门对市场敏感?公司可以将外部世界的变化和内部应对措施连接起来,做到以客户为中心,构建以客户为中心的科学管理体系。第三,有了人力资源的管理和智能体系以后,怎么能够按对象构建他的能力?能力体现在流程上,体现在业务上。最终的管理是实现公司的领导力无处不在。很多公司的领导力就是管理者的领导力,我们所谈的领导力无处不在是指,只要三个人在一起就能找到一个管理者,这个管理者就具备领导力。从思想层面到流程到技术到组织,最后通过变革来推动整个数字化的转型,变革有变革的管理逻辑,变革有变革的管理手段。把变革当成业务来管理,构建企业变革管理体系,驱动公司的常态变革。2.如何推动人力资源体系的变革在人力资源管理体系、企业管理体系里,最艰难的是把全世界最科学的管理方法在企业里面进行不断地应用,并提高它的管理成熟度,构建企业管理体系的制度的完备度、执行度和效果度,并建立评估方法。从最基本的人力资源,到人力资源的变革管理体系,到整个流程治理架构的管理体系,到整个集成人力资源服务IHR的管理体系等,通过这些变革推动整个公司的变革,先学优秀的世界企业的管理方法,人性是相通的,只要规模相同、管理逻辑相同,在同等规模之上,企业的管理方法可以相互借鉴。比如100亿的企业一定可以借鉴200到300亿企业的管理经验,50亿的公司就借鉴100亿到200亿企业的管理经验,这样推动管理变革。 所以,人力资源管理体系的CHO们,变革能力成为CHO的核心能力,管理人才的能力要成为核心能力,推动企业变革的能力成为核心能力。 20年前,美国企业的思科公司在十年之间成为了世界500强的企业,做了20亿美金,而标杆企业十年只做了3亿美金,我思考这里面巨大的差异是什么?第一,美国有强大的金融力量,可以不断地去进行资本扩张。第二,美国有强大的咨询公司,强大的咨询力量和强大的管理力量推动着企业在购买、扩张以后还能把企业管好,中国有多少的企业在扩张当中最后走向了死亡的深渊,实质是人力资源管理与其他企业管理没有跟上。 我认为,未来20年是中国企业又一个发展的春天,也是中国咨询企业、中国智慧企业发展的春天。 作者:范厚华来源:https://mp.weixin.qq.com/s/GXkI2_TixAg_fgmd5M0_SA
    智能化
    2019年12月17日
  • 智能化
    Chatbot聊天机器人如何简化招聘流程--AI在HR工作中的典型场景 根据CareerBuilder,超过67%的申请人对在整个申请过程中保持更新的组织有积极的印象。 但是,招聘人员定期更新参与招聘流程的每一位参与者,这是一项艰巨的任务。 事实上,在他们忙于采购候选人时,他们几乎没有时间亲自更新被拒绝的申请的状态。几乎75%的申请人从未收到过招聘人员的回复。 这是一个聊天机器人可以改变申请人体验并将其提升到一个新水平的领域。 根据任仕达人才趋势调查,84%的高层管理人员和人力资本领导者认为人工智能将在未来三到五年内对工作场所产生影响。研究公司IDC预测,截至2020年底,人工智能的整体市场预计将超过460亿美元。 AI能够将您的人力资源经验提升到更高水平。根据Resumes Planet的人力资源专家Donald Southern的说法,“人工智能可以帮助您比常规人力资源技术更有效地处理招聘,生产力和保留。此外,它使您能够比以往更快地完成招聘流程。“ 聊天机器人如何简化招聘流程? Chatbots已经存在了很长一段时间,但在当今的数字世界中,它们在许多业务流程中扮演着至关重要的角色。组织正在迅速采用这种基于人工智能的技术,特别是在招聘流程中。 Chatbots正在招聘行业树立新的趋势,轻松管理耗时或重复的管理任务。 它们提供了一系列功能 持续解析 进行重大调查以筛选申请人的筛选过程, 提供有关应用程序状态的更新 回答常见问题解答,加快招聘人员的招聘流程。   此外,聊天机器人可以方便地使用文本对话从候选人收集数据,而不是要求他们填写冗长的表格。一个SmashFly报告发现,谁开始填写工作申请的候选人74%将在完成之前掉落。使用聊天机器人的组织可以节省74%的招聘营销工作,时间和预算! 考生可以在公司网站或社交句柄上获取HR虚拟助手的帮助,以获取他们所需的工作申请信息。毋庸置疑,在与聊天机器人交谈时,网站或社交平台上启用的所有会话都会采用标准的安全合规性和身份验证方法。 到2022年,人力资源和招聘聊天机器人有可能将业务成本降低80多亿美元 - 瞻博网络研究 以下是使用招聘聊天机器人的一些优点: 它们全天候可用。 快速响应任何提出的查询。 释放人力资源人员的时间。 通过智能和自动化工作流程节省时间和金钱。 降低每次租用的成本。 同时处理来自不同申请人的多个请求。 让候选人参与整个招聘过程,并帮助提高品牌价值。 可用于不同的消息传递渠道,如Messenger,Slacks,SMS等。 今天在招聘流程中使用了4种智能方式聊天机器人 回复候选人常见问题 收集候选人反馈 雇主品牌工具 帮助招聘人员节省大量时间和资源 以上由AI翻译完成,仅供参考。 原文标题如图所示  
    智能化
    2018年12月27日
  • 智能化
    HRTechChina专访“e成科技”:想要实现企业招聘与人才管理的智能化全流程高效衔接 编者注:中国人力资源科技创业访谈是HRTechChina 2017年推出的系列采访活动,我们精选行业中优秀的HRTech创业者,力争通过我们的平台把这些优秀的企业,产品,创业者介绍给大家。中国人力资源科技正处于一个快速发展的阶段,有大量的机会和需求,需要更多的优秀的创业者加入其中。我们HRTechChina 也非常愿意为这些创业者加油助威,提供我们的支持! 作者:於丹   转载请备注文章出处 1 此次HRTechChina记者采访了e成科技创始人兼CEO周友鸿先生。e成是领先的大数据招聘服务SaaS平台,用机器学习算法、数据挖掘、和 NLP(自然语言处理)等技术提升简历与岗位的匹配效率,激活企业及猎头等招聘机构的闲置的简历资源,提高存量简历利用率,形成协同共享效应。 1 1 公司简称:e成科技 公司全称:上海逸橙信息科技有限公司 官网:www.ifchange.com  1 谈及研发该产品的初衷,e成科技创始人兼CEO周友鸿先生告诉我们,其在创办e成之前,创业了博略咨询,一家提供中高端猎头服务、招聘外包派遣服务、人事信息咨询服务的专业顾问咨询公司。十多年的人力资源行业服务经验,让他对HR的工作流程非常熟悉。周友鸿同时也告诉HRTechChina记者,在这十多年间他也看到许多HR工作中存在的痛点,希望能为人力资源行业的工作方式和效率带来变革。这让他萌生了二次创业、打造智能化招聘服务的想法。而他认为,大数据和人工智能技术将是未来各行业的技术新趋势,在大数据时代,HR服务的新道路也将通过大数据和人工智能打开。 1 e成科技创始人兼CEO周友鸿 1 同时,周友鸿从多年从业过程中,见证着国内互联网产业发展壮大和从业者的成长,使他对未来人力资源行业的发展形成了基础判断。他认为,互联网产业遍地开花,企业服务的未来也必然是向着互联网、新技术方向发展。  1 HR行业随着科技进步,也在应势发展。互联网时代引发的第一次招聘变革使招聘工作从传统的线下招聘会、纸质简历走到线上,实现招聘过程的信息化,出现了智联招聘、前程无忧等为首的互联网产品。应聘者和企业HR信息互通、职位应聘互动的问题得到解决;同时,to B领域也有专门针对HR工作流程的北森等服务产品诞生。 1 信息化之后,“线下转线上”的人力资源行业虽然在信息处理上有了大幅度发展,但因其技术桎梏,“线下转线上”的简单信息复用率低,并未解决长期困扰HR的成本、效率、决策等运营管理问题。简历获取成本居高不下,多渠道重复下载浪费严重;云端存储的简历仍需人工逐一浏览确认;而人才管理的核心职能人才决策,其信息获取仍要耗费巨大人力进行数据解析。 1 大数据和人工智能等新技术,则从HR的工作全流程出发,在招聘渠道、人才管理流程、人才决策等更加高级管理层面,解决效率和成本问题,实现第二次招聘变革。DT与AI时代的新技术浪潮,或将成为人力资源领域颠覆性变革的最佳时机。此次变革,将完成HR行业从信息化到数据化、再到智能化的全新转变。 1 谈及产品主要解的痛点,周友鸿告诉记者,“e成科技则顺应DT时代的技术与应用趋势,基于云计算+大数据+AI多重技术,打造国内领先的一站式大数据招聘服务SaaS平台,对招聘渠道、流程、决策进行智能化建设,搭建智能人才大数据服务体系,实现企业招聘与人才管理的全流程高效衔接”,“未来,e成将进一步围绕人与组织关系、行业大数据服务、智能商业关系连接三个板块,最终升级为一家人才大数据公司。”周友鸿先生如是说到。  1 据HRTechChina了解,e成提供一站式大数据招聘服务方案,通过对招聘的渠道、流程、决策进行智能化建设,一站式解决HR招聘全流程中的工作效率、投入成本等问题。机器智能处理庞大信息量带来的筛选、匹配、数据评估等问题,把HR从大量重复的机械劳动中解放出来,将更多时间投入到策略、架构等更加高级的事情中。这些大数据和机器学习的沉淀,未来也将随着移动办公、人与组织关系变革等新人才问题的诞生而顺时衍生新的解决方案。 1 具体来看,e成产品主要从招聘“渠道、流程、决策”这3方面,针对HR工作痛点提供解决方案。HRTechChina记者了解到,根据筛选简历效果差、效率低、购买成本高这个痛点,e成推出的解决产品有:云人才库、约ta、个性化搜索推荐、职位BI;对于主投简历少,寻找人才难,挖角方向不明确,推出的产品有:人才地图、人脉内推;人才管理策略难制定等问题,则相应推出了员工宝留、人才质量评估、DDI测评。而所有这些智能化产品都通过ATS打通,一站辅助HR完成招聘全流程工作。  1 关于对大数据招聘领域的前景看法及行业预测,周友鸿分别从“创投领域、SaaS前景、人工智能落地前景、大数据行业数据”为我们解读分析预测。他认为,大数据和人工智能等新技术,为解决人力资源长期问题(渠道、效率、成本、决策等),从HR的工作全流程出发,在招聘渠道、人才管理流程、人才决策等更加高级管理层面,解决效率和成本问题,实现第二次招聘变革。DT与AI时代的新技术浪潮,或将成为人力资源领域颠覆性变革的最佳时机。此次变革,将完成HR行业从信息化到数据化、再到智能化的全新转变。 1 互联网行业一直都在追求更加快捷高效,而全新的人工智能产品,其应用本质在于低成本、高效率解决各行各业问题,它在降低成本和提高效率的道路上是无止境的。 1 当前,不论是政府层面,亦或是产、学、研、用、资本各界,都对大数据和人工智能前景普遍看好,政策支持与资本投入力度不断加大。在这样的整体趋势下,此前有统计数据表示,基于云技术的企业服务在4年间以25%-26%的高比例占据热门领域事件大头,逐渐取代电商成为最受投资人青睐的领域,2016年新成立互联网企业中18%是企业服务方向,而这其中又以人力服务表现最为抢眼。可以说,从前在国内不受重视的企业服务,近几年正在快速崛起。 1 在全社会普遍将工作流线上化、打破空间界限的时代,SaaS产品对企业而言是不可或缺的工具。近几年创投市场中的人力资源SaaS平台,已基本具备以下共识:深挖技术壁垒、精化产品服务,让用户认可产品价值,对产品产生高粘性,从而构建具备竞争力的业务模式基础,最终实现企业盈利的企业发展生态链。能够真正深钻技术与产品落地的人力资源SaaS,拥有很大机会去重新书写市场规范,改变行业模式。 1  e成科技团队合影 另外,据HRTechChina了解,e成科技目前团队规模已达300人,其中产品技术团队100余人,核心成员全部来自于BAT。融资方面,e成科技2014年10月,完成A轮千万美金融资,光速中国领投,开启全面市场化; 2016年3月23日,完成B轮数千万美元融资,凯辉创新领投、光速中国跟投。 本栏目是HRTechChina 推出的中国人力资源科技创业访谈系列,如果你希望参与,请和我们联系 yudan@hrtechchina.com
    智能化
    2017年05月08日
  • 智能化
    千亿级企业客服市场:智能化是趋势,但难逃巨头收割 隐藏于B端的企业客服市场正迎来新挑战与新变局。而今年以来,国内技术巨头们对改造传统企业客服市场,正展现出了浓厚兴趣并展开实际行动。仅仅在这个十一月,就有百度和网易两大巨头接连展开动作。11月初,中国联通与百度宣布达成战略合作,李彦宏在致辞分享中释意:人工智能将可取代人工客服工作。11月29日,网易继4月推出网易七鱼全智能云客服后又推出了“全智能解决方案”。而在此之前,亦有诸多创业者进入这一领域。 那么问题来了:巨头、创业者竞相涌入的传统企业客服市场究竟怎么了?而巨头、创业者们的进入又能解决啥?又终将走向何方? 一、传统企业客服究竟怎么了? 艾媒咨询在2015年发布的报告显示:中国客服市场整体规模超过千亿人民币。但在庞大的市场规模下,难掩的是多数企业客服部门正在陷入成本、效率、需求碎片化、满意度交织而成的矛盾循环让企业客服市场的发展瓶颈显现。 矛盾一:企业客服服务成本的高企与客服工作人员的低满意度 据全球人力资源咨询公司发布的最新数据显示:中国不在享有劳动力成本优势,中国各级雇员的基本工资水呈显著上升趋势。一线客服人员的平均薪酬福利水平在6万/年以上。 但随着人力成本的不断提升,不直接产生可见经济效益的企业客服部门愈发被管理层视为成本中心,而服务重复性强,工作成就感低、工作强度大,加班多待遇低(从业者自己认为)的工作性质与现实,又让企业面临招聘难度大,培训成本高、团队稳定性差、员工效率低等着多痛点。可谓是企业在成本与人员稳定性中苦恼,而客服人员则在枯燥无味与前路不明中彷徨。 矛盾二:碎片化客户需求爆发与低回复效率影响获客率 随着移动互联网与智能手机的不断普及,社交渠道多元化和应用软件功能的不断丰富,又使得传统企业客服更需要面临大增的整体服务需求和更为碎片、多元化的客户服务场景。但在客服资源(人员)配置相对恒定的现实下,需求的大增和分散的来源导致的是企业客服对客户服务需要的响应速度慢,问题处理效率低下。 客服全行业数据数据显示:客服满意度整体水平已经连续四年走低。但企业客服对于企业的重要性却在日趋凸显。诸多调研报告显示:随着消费升级以及消费者对服务质量要求的不断提升,企业客服也开始兼具销售与营销性质,正在成为企业联系用户、获取用户第一手信息的关键节点,同时也是企业维护客户关系,创造增值服务的关键部门,其正逐步转变为企业的盈利中心。 诸如艾媒咨询在调研报告中就指出:有75%的顾客因对客服不满而放弃购买行为;超过四成的顾客因对客服不满而不推荐他人购买,而当前主流网络消费群体对客户服务更加敏感。 二、创业者、巨头们的竞相涌入又能解决什么? 千亿级市场容量的企业客服市场正面临越来越大的挑战,成本、效率、需求碎片化、满意度交织而成的矛盾成为了企业客服行业的发展瓶颈所在。如何平衡企业客服部门的成本与效率/需求与发展,在提升企业客服服务水平的同时实现企业客服部门的功能升级转型也成为了企业客服部门的诉求。 但企业客服市场所面临的现实困境和巨大市场容量则构成了创业者眼中的巨大的机遇市场。而这也是创业者与巨头们竞相涌入的原因所在。自2014年伊始,创业者们就相继发布了从云到云和人工智能相结合的智能客服解决方案,欲求对劳动密集型的传统企业客服市场进行技术化改造。 而从事实来看,这种技术化改造,也似乎颇受企业客服市场青睐,越来越成为了企业客服市场变革的推动型力量。艾媒咨询数据显示:在2015年就有 31.5%的受访客服表示企业已经在使用智能客服系统,34.5%的受访客服表示预计在一年内引入智能客服系统。 为什么智能客服系统能够被企业关注与接受?——能够解决重复性问题与节省人力成本是企业选择使用的核心原因。 1.成本优势 随着客服服务需求的不断增长,若要满足服务需求,对于劳动密集型的传统企业客服市场而言,传统解决方案无非是增加客服人员,但在当下人力资本不断高企的年代,这种方式带来的成本提升显而易见,客服部门将面临更为严峻的成本挑战。 而智能客服则能够在很大程度上释放企业的成本压力,其中原因在于:客服服务作为高重复率的工作工种,使得人工智能拥有了代替其处理部分工作的可能性。以当前的人工智能水平,其已经能够回答近九成重复结构化机械式问题。而与此同时,智能机器客服还具备能够同时接待上万人、全天候在线的工作能力。这使得其成本大为降低。以网易七鱼数据为例:在客服培训方面,能够人工服务压力下降34.06%,释放人力6人,在工作效率上,能够提升客户团队34%的人工效率,每天释放7.1%的时间业务知识点的维护时间,释放人力1人。 2.效率优势 随着人工智能技术的不断发展,人工智能事前预测能力和人机协作能力也在不断提升。这种预测能力的提升,可以为客户提供服务直达,使用户能在服务场景下快速定位、解决问题;而其人机协助功能,则能够自动判断用户的问题并推荐最佳的答案给人工客服,使客服服务人员快速回复用户。预测指引与人机协作将显著提升客服的工作效率,降低服务响应时间,极大缓冲业务发展对客服需求的压力。七鱼数据显示:客服服务效率能提升86%,客户满意度能够达到96%,客服服务平均会话时长从此前的660秒下降到47秒。 3.提升订单转化率 如前所述客服服务越来越具有销售和营销的作用。而在这方面,智能客服服务也颇有优势,通过大数据分析能力和用户标签与热词分析能力,其能让企业即时发现、挖掘客户需求、改进产品方向,推荐高匹配度产品,增加销售成功率。七鱼数据显示,使用人工智能客服服务在订单转化率上,提升约20%。 可以看出:融入了云与人工智能的智能客服服务解决方案,具备了解决传统客服行业在成本/效率等多方面困境的能力,从发展趋势来看,智能客服也将成为技术改造传统客服市场的主流模式。而在未来,随着人工智能技术的不断发展,智能客户的能力也将不断提升,当下的人工客服服务形态在很大程度上也将改变,客服工作将重新分工。我们或能看到,人工智能在此后将承担轻量级的客服问题,而人工客服将更倾向于专业咨询顾问或是技术专家服务,以提升人力价值。 三、正处战国时代的中国企业客服市场终将被巨头收割 如前所述,客服市场规模不容小觑。面对巨大市场机会,各路创业者与资本力量也开始闻风而动,客服服务市场其实已经处于百家争鸣的战国时代。从2013年伊始,国内市场就相继涌现出了诸如Udesk、逸创、容联七陌、环信、小能科技、美洽、智齿科技等一大批云客服创业公司。 云客服市场也逐渐受到资本的关注,诸多创业公司也得到了资本市场的资金支持。诸如环信获得由红衫领投的1250万美元的B轮融资;逸创云客服获唯猎资本1500万人民币A轮融资;智齿科技获得IDG资本领投的550万美元A轮融资;容联七陌获得3,500万A轮融资;Udesk获得DCM和君联资本1亿元B轮融资。 但从投资额度也能发现这样一个事实:资本对这些云客服服务创业公司的资本投资力度普遍不大,国内云客服厂商体量多数估值不超过1亿美元,在这些创业公司中并未出现真正的独角兽。 这种相对羸弱的市场现状,一方面让后来者拥有了巨大机会,但同时也将一个残酷的现实摆在了这些创业者的眼前:当巨头开始将触角伸入这一市场时,这些小体量的厂商不仅将面临愈发激烈的竞争,更有甚者是终将被在背后有着巨头支撑的玩家收割整体客服市场。 这其中原因诚如易观智库所言:国内市场,现有的SaaS智能客服产品的竞争主要体现在对于资源的整合能力以及新技术的利用方面。而用户资源、基础设施规模、资本实力、品牌与声望、团队规模则是评价厂商现有资源能力的重要指标。而很显然,客服市场的竞争,越来越将演变成综合服务能力的竞争,而巨头在这些要资源要素上显然占据了更大的优势。 写在最后: 技术力量的革新为处于成本、效率、需求碎片化、满意度多方困境下的传统客服服务市场送去了解决痛点的希望。融入云服务与人工智能技术的智能客服系统在助力企业实现成本节省与效率提升的同时也在助力企业客服部门实现功能升级转型,智能化的客服服务越来越成为了企业客服市场变革的推动型力量。而国内市场,虽然免受了国外巨头的竞争,但在当下却并没有出现独角兽级别的公司。而在后续越来越依靠综合实力的市场竞争较量中,占据更多资源优势的国内巨头或终将收割市场。 注:本文所有图片源自网络,图二源自IT桔子。 【来源:钛媒体      作者介绍:邻章,微信号:ZLxgic,微信公众号:kejilinzhang】
    智能化
    2016年12月02日
  • 智能化
    招聘4.0时代:智能模式成标配,虎聘网要做专注IT行业的智能招聘平台   “智能模式是招聘4.0时代的标志,智能化是在线招聘的发展方向”,虎聘网创始人谢军是这样看待招聘这件事儿的,虎聘网正在做的也是这件事儿。   虎聘网是一个专注于IT行业的智能招聘平台,瞄准的中低端招聘市场。谢军告诉猎云网(微信:ilieyun),中低端是针对求职者的工作经验而言,平台上的求职者大多有0~4年工作经验或应届毕业生。   相比于求职者的需求以及企业方的要求等基本条件,虎聘网更想要了解求职者的求职理念以及企业的招聘理念,为企业找到志同道合的人。谢军认为,虎聘网本质上是一个服务平台,而虎聘网更注重的是5~10年后的市场,而谢军认为招聘在未来必然会向智能化演进,所以虎聘网会先进行数据的积累,然后基于大数据做分析,在后期完成智能闭环体系。   那么,虎聘网是怎么来做智能招聘的呢?谢军告诉记者,主要分为求职者端和企业端两个部分。在求职者端,虎聘网主要通过一键求职、求职基因库以及智能简历跟踪系统+我要自荐这三部分来实现。在谢军看来,一键求职是一个入口,能够贯穿始终。具体做法是,对求职者端和企业端需求进行定量匹配,对匹配职位进行市场数据分析并反馈分析结果。此外,虎聘网还会针对个人情况定制推送面试题材和面试指导,进而做到精准投递。   谢军认为,服务是没有终止的,虎聘网则可以根据求职者的历程数据来打造求职基因库。而智能简历跟踪系统则和查快递有些类似,虎聘网会在求职者投递简历时对简历状态进行实时跟踪并反馈状态信息。在用户掌握简历的信息状态后,就可以和HR进行互动沟通,提高求职成功率。   当然,仅仅对接一端是远远不够的,虎聘网的智能化探索还体现在企业端,主要由HR智能SaaS管理系统以及智能职位+简历模板+一键猎才组成。谢军告诉猎云网,研发HR智能SaaS管理系统的目的是帮助HR简化工作流程、提高工作效率。具体的做法是,系统主动筛选和屏蔽不匹配信息,并且搭建智能前台管理系统,将智能匹配的简历和主动投递的简历分门别类。而智能职位+简历模板+一键猎才可以说是个性定制的开始。   在谢军看来,招聘行业的痛点有以下几个方面:信息不对称、信息变现困难、商业模式过于单一粗暴、招聘流程漫长等。而针对以上的痛点,虎聘网的做法是:去量存质。不追求简历的数量,而是注重质量,做免费招聘靠效果收费。此外,虎聘网的智能招聘也能够为以上问题提供更优的解决方案。   谢军是一个连续创业者,在大学时曾创立过软件公司,毕业后曾做过社交、互联网金融等产品。联合创始人马福曾在58同城产品事业部从事产品经理一职,对在线招聘市场有独到见解。虎聘网的团核心技术团队来自掌趣科技、华为等公司,团队总人数超20人。   关于盈利,则主要有效果收费,包括在企业找到合适的人才后进行收费;优质广告位的收费;用共享经济的概念向第三方收费。   猎云网了解到,虎聘网从2015年3月开始正式立项,App 1.0版本在2016年2月份正式上线。目前,虎聘网与宜信、猎豹移动、纷享销客等数几百家企业有合作关系,简历量在1万左右,匹配度能达到90%,成功率超40%。   目前,虎聘网正在寻求500万元融资。   来源:猎云网   (文/陆满红)
    智能化
    2016年04月22日
  • 智能化
    Pre-A轮融资340万美元,大数据公司Taste Analytics通过挖掘用户吐槽内容智能化企业决策 大数据、云计算等技术在近几年得到迅猛的发展,但是在实际操作层面,中美之间还存在很大差距。国内的企业级客户在进行大数据分析时,仍以分析结构化数据为主,而在美国,很多企业已经开始分析非结构化数据,中国市场仍缺少这方面有效的分析工具。   据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。   位于硅谷的Taste Analytics推出综合智能数据分析平台—— Signals,其最独特的地方在于既具备非结构化文本文档数据的深度分析能力,同时也支撑着各种传统的结构化数据 (报表、销售记录等)。   那么,什么是非结构化数据? 非结构化数据主要是指那些无法用固定结构来逻辑表达实现的数据,简单来说就是用户散落在论坛、微博、微信或其他渠道发表的关于产品的各种评价或吐槽。   从形态上,它主要包含这三大块: 第一是文本文字; 第二是图像、图片等; 第三是视频流、电视流。   对比一下或许更有助于理解,非结构化数据和结构化数据最本质的区别包括三个层面: 首先,非结构化数据的容量对比结构化数据要大,可以达到10几倍甚至几十倍的体量; 其次是产生的速度,比如Twitter刚出来的时候,每天产生一亿条的信息量,新浪微博的信息量更大,可以达到几十亿条信息; 最后是数据来源的多样性,这些数据来源有客服、邮件、调查问卷、社交网络等等。   因此,signals平台服务的对象不是企业的 IT、数据库,而是商业人员,例如市场营销,客服、信息洞察员、产品优化改进设计人员等。   以手机厂商为例,Signals通过对客户的邮件反馈、在论坛的相关讨论、微信、微博等相关评价信息分析,告诉设计师用户普遍反映电源键的位置设计很不人性化,手机开屏经常掉帧等等,从而进行产品优化。   非结构化数据既然这么复杂,那怎么分析? Taste analytic主要是通过如下几个步骤进行非结构化数据分析的:   第一,数据采集,帮助企业更快更全的采集到各类数据。   signals集成了上百个数据接口,包括亚马逊、天猫、Salesforce,ZenDesk, Esty, Yelp、Twitter、Facebook、Apple Store、Google Play Store等,并且这个数字还在飞速扩大,根据taste analytic创始人汪晓宇的介绍,他们正在和国内的第三方数据提供商聚合数据、百分点等进行合作,将为中国客户提供更多本地化的数据。   非结构化数据接入口   第二,数据分析,也就是对于非结构化和结构化数据进行深度机器分析。   signal通过深度学习非结构化的自然语言,根据用户的用词、造句、行文方式来理解文字含义,通过对大范围的用户、上千万个消费点进行聚类分析。目前Signals平台具备成熟的实时分析包括中文在内的12种文字以及语音等非结构化数据的能力。   此外,Taste Analytics的服务适用于各种非结构化数据分析场景,只要有聊天记录、对话记录和邮件记录,就可以和数据源直接对接分析。   从各种维度进行分析 第三,将数据进行图像可视化。   Signals平台会把数据分析结果进行可视化输出,为客户提供10余种图像可视化模式,并且支持客户自定义分析,共包括15种不同的可视化分类。 将数据分析结果可视化 此外,汪晓宇告诉创业邦,Taste Analytics研发出的最先进的分析技术——预测性分析,也将在中国上线,用户可以享受到结构化和非结构数据的精准分析结果,系统针对关键词、时间趋势等因素对市场行为作出及时的预测。   依据上图的元素进行预测分析   那凭啥别人不能做或做不了? 与国内诸葛IO、GrowingIo不同的是,Taste Analytics主要针对的是文本非结构化的挖掘和处理,而诸葛IO是对于机器产生的数据流,Click数据的分析。对于企业来说,两者是相对互补的关系。   汪晓宇告诉创业邦,Taste Analytics成立两年,就已经获得了百万美元量级的订单,拥有像Ally银行、ForeSee问卷调查等客户,收入增长了6倍,并且季度营收增长速度保持在300%左右。   之所以取得这样的成绩,主要核心在于技术和人才,其技术壁垒在于文本数据的深度学习。   汪晓宇博士毕业于北京邮电大学的通信工程专业,之后就到美国直博,之后因为突出的学术贡献,被破格提拔为北卡大学夏洛特分校的助理敎授,并在美国五大视觉中心之一的夏洛特视觉中心任主任。他曾经应邀在美国海事国防安全风险大会演讲;还曾在斯坦福给计算机系的学生传授研发经验。   Taste Analytics的CTO俞立和Thomas Kraft,也是从美国顶级学府博士毕业,技术团队成员全都是硕士以上学历,博士占比达40%。   Taste Analytics在2月完成Pre-A轮340万美元融资,由真格基金领投,跟投机构包括聚合数据、华创资本等。   汪晓宇认为在实际操作中,图片、视频的潜力还大大没有被挖掘,机器数据和FinTech 瞬时高维度的金融数据也很有潜力。Taste Analytics未来将加大对图片和视频领域的非结构化数据分析。   来源:创业邦
    智能化
    2016年03月04日
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