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【美国】行为健康AI企业Eleos Health获得4000万美元B轮融资，以扩大 CareOps 自动化覆盖范围
位于马萨诸塞州波士顿和以色列特拉维夫的 Eleos Health 公司获得了 4000 万美元的 B 轮融资，公司专注于行为健康领域的人工智能。
本轮融资由 Menlo Ventures 领投，F-Prime Capital、Eight Roads、Arkin Digital Health、SamsungNEXT 和 ION 参投，融资总额达到 6800 万美元。
公司打算利用这笔资金，通过增加对产品开发和战略合作伙伴关系的投资来加速发展，从而加快人工智能在行为健康领域的应用。除了加快产品开发计划（其中包括针对团体治疗、合规自动化、病例管理、并发文档和基于价值的护理支持的新型和增强型人工智能解决方案）外，这笔投资还将加快 Eleos Health 的招聘工作，扩大其服务范围，为更多的行为健康提供商和细分市场提供服务，并加强战略合作伙伴关系的发展，将更多的电子病历和行业协会纳入 Eleos 生态系统。公司计划到 2024 年底招聘 50 多名员工。
在首席执行官 Alon Joffe 的领导下，Eleos Health 将行为健康对话转化为文档和情报，从而推动护理工作。公司的系统利用治疗数据和临床专业知识创建的专有行为健康专用大型语言模型（LLM），对行为健康对话进行解释、分析和记录，从而减轻医疗服务提供者的运营负担，同时为循证医疗和治疗联盟提供客观见解。领导团队可以加强监督和培训，同时了解员工的活动、工作量和绩效以及人群健康状况。
"Eleos 首席执行官兼联合创始人 Alon Joffe 说："在 Eleos，我们相信，如果没有人性化的服务提供者作为治疗关系的中心，就不可能实现以客户为中心的护理。"我们通过自己和亲人的亲身经历，亲眼目睹了临床医生所面临的巨大管理障碍，并由此创办了 Eleos。医疗服务提供者永远是医疗故事中的英雄--我们只是来帮助他们更好、更快地编写故事"。
关于 Eleos Health
Eleos Health将行为健康对话转化为文档和情报，从而推动更好的护理。Eleos 利用专有的行为健康专用大型语言模型 (LLM)，结合治疗数据和临床专业知识，准确解释、分析和记录行为健康对话，减轻医疗服务提供者的运营负担，同时为循证医疗和治疗联盟提供客观见解。领导团队可以扩大监督和培训规模，同时获得前所未有的员工活动、工作量和绩效以及人群健康的可见性。Eleos 是同类产品中唯一能无缝嵌入电子病历 (EHR)、远程医疗工具和现有医疗服务提供者工作流程的技术。有了 Eleos CareOps Automation，行为健康服务提供商和健康计划将为医疗保健设定新的标准。
关于Menlo Ventures
Menlo Ventures 是一家风险投资公司，致力于对我们所做的一切产生积极影响。这就是为什么我们支持包括 Carta、Chime、Harness、Poshmark、Pillpack、Pinecone、Roku、Rover、Uber 和 Warby Parker 在内的企业，这些企业正在为更好的生活和工作重新构想。47 年来，我们的投资组合包括 80 多家上市公司和 165 多起并购，目前管理着 56 亿美元的资金。我们在各个阶段和各个领域进行投资，在消费、企业和医疗保健领域都有专长。从制定市场战略到创建社区，我们在企业家最需要的地方提供真正的影响。只要我们参与，我们就全力以赴。
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【美国】金融服务人工智能平台提供商Black Ore获得6000万美元融资
Black Ore 是一家总部位于美国的金融服务人工智能平台提供商，获得了 6000 万美元的融资。
本轮融资由 a16z 和 Oak HC/FT 领投，General Catalyst、Founders Fund、Khosla Ventures、Trust Ventures、LionBird、SciFiVC 和 SV Angel 参投。技术高管和天使投资人也提供了资金，包括 Vikram Pandit（花旗集团前首席执行官）、Tom Glocer（汤森路透前首席执行官）、Max Levchin（Paypal 和 Affirm 创始人）、Jason Gardner（Marqeta 创始人兼首席执行官）、Mark Britto（PayPal 执行副总裁、首席运营官）和 Gokul Rajaram（Doordash、Square Coinbase 和 Pinterest 董事会成员兼高管）。
公司打算利用这笔资金吸纳新客户、壮大团队，并加速开发更多金融服务领域的人工智能产品。
Black Ore 公司由首席执行官 Eyal Shinar 和首席技术官 Pavel Kapovski 领导，提供人工智能和自动化平台，为金融服务企业加速核心工作流程，简化客户体验。其旗舰产品 Tax Autopilot 将其专有的人工智能技术与联邦和各州的税收法规相结合，实现了报税和审核流程的自动化。
该平台符合 SOC-2 标准，允许会计师事务所将税务文件和数据上传到安全加密的门户网站。然后，Tax Autopilot 会转换数据并计算报税表。然后，该平台生成报税表和支持性工作底稿，以简化审查。Black Ore 由其美国注册会计师团队对报税表和工作底稿进行初步审核，然后将最终文件发回会计师事务所提交。
未来提供的产品将针对财富管理、财务咨询和规划、保险服务等。
Black Ore 的目标是通过人工智能自动化解决方案平台彻底改变金融服务行业。随着行业收入指标的上升，劳动力问题也随之出现。繁琐的管理和传统技术，再加上劳动力老龄化和年轻人才减少，影响了企业扩大规模和服务客户的能力。Black Ore 的技术提高了金融服务专业人员的工作效率，使他们能够腾出手来为客户增加更多战略价值，加快业务收入增长并扩大盈利能力。
"Black Ore 联合创始人兼首席执行官 Eyal Shinar 说："当受过高等教育的金融服务专业人士不得不把时间和资源花在大量的数据录入和管理工作上，几乎没有时间进行战略性思考时，就迫切需要行业创新。"过去两年来，我们一直在与各种规模的税务和会计师事务所合作，建立一个智能解决方案，为会计师提供所需的技术武装，以缓解资源限制、扩大服务规模并为客户创造更多价值。云计算改变了注册会计师提供服务的方式，而人工智能将对整个行业乃至全球产生更加深远的影响。"
Black Ore 由资深企业家、首席执行官 Eyal Shinar 和首席技术官 Pavel Kapovski 创立，他们在利用人工智能和机器学习技术打造和运营全球金融科技品牌方面拥有丰富的经验。Eyal 曾创立 Fundbox，这是一家市值 10 亿美元的金融科技独角兽公司，为中小企业提供支付和借贷解决方案。Pavel 曾在 CME Group 领导研发工作，并率先开发了全球受监管银行和金融机构使用的机器学习技术。来自 Adobe、天职会计师事务所、思科、安永会计师事务所、谷歌、高盛、均富会计师事务所、美国国家航空航天局（NASA）、普华永道（PWC）和 Ramp 等领先公司的强大团队也加入了他们的行列。
"Withum 咨询服务总经理 Jim Bourke 表示："Black Ore 有潜力成为公司的人工智能游戏规则改变者，提供创新的解决方案，加快规模和效率，提高客户满意度。"到目前为止，由于人员配置方面的挑战和对人工流程的依赖，企业在很大程度上都是以牺牲税务合规为代价来投资发展其他业务。今天推出的Tax Autopilot可以为企业利用人工智能自动化解决方案解决最耗时、最棘手的公司业务铺平道路，从而腾出计费时间，专注于价值更高的客户咨询工作。"
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【精彩回顾】成功举办2023人力资源科技年度论坛！500+HR同仁相聚北京共话数智化与全面体验！（多图）
2023年10月27日周五，由HRTech主办的人力资源科技年度论坛在北京千禧大酒店成功举办，现场汇聚500多位HR同仁共话数智化与全面体验时代”这一前沿专业的话题！本次论坛特邀来自快手，甘李药业，宇通客车，百融云创，FESCO，脉脉，软通智服，员工体验研究院等十五位HR大咖及行业专家作为特邀分享嘉宾，他们结合自身的企业最佳实践案例，以独特的视角分享HR数字化与员工体验的最新认知和深刻思考，探讨人力资源管理的未来发展趋势，获得现场HR同仁的热烈反响！
在本次论坛中，还揭晓了2023数字人力资源科技奖(DigitalHRTech® Awards) 大奖，表彰行业年度成熟的人力资源数字化实践、团队、产品和解决方案！感谢他们对人力资源数字化和前沿探索的创新实践，为推动中国人力资源科技发展的不懈努力！
同时，感谢HR科技论坛的合作伙伴FESCO、软通智服，用友大易、中瑞方胜、BIPO、脉脉高聘、保险极客、chuhai.tips、优面宝、员工体验研究院（排名不分先后）等知名机构组织的大力支持，在疫情反复的情况下共同推动了论坛的成功举办。
在这次论坛中，与会者们深入探讨了HR数字化、员工体验以及AIGC时代的HR、SSC、员工成长以及出海等一系列重要议题及前沿内容。与会嘉宾们的精彩演讲与互动讨论，为我们提供了深刻的思考和行动方向。通过分享案例研究和最佳实践，让现场科技同仁不仅拓展了视野，更加强了在如今快速变化的人力资源领域中的应对能力。
活动当天九点未到，论坛现场的展区已人头攒动，参会人员纷至沓来。在有序的签到后，大家纷纷前往HR科技体验区及展区参观并交流互动，探讨最新的未来科技创新产品与解决方案，开启了精彩纷呈的一天！
会议开场是由HRTech首席顾问Gawain为我们分享《热点观察：全球人力资源最火的新趋势——欧洲美国的HR科技展的观察》。
随后来自员工体验研究院专家顾问、HR资深专家Maggie Shao 女士分享主题为《2023员工体验中国指数发布与新版员工体验旅程图解读》精彩分享。
特邀软通智服人力资源业务部总经理 、软通动力集团助理副总裁何丽君女士为大家分享《 数字浪潮下，让效率与体验共舞》，获得在场参会HR的热烈关注。
紧接着来自 FESCO华明科技总经理王靖先生为大家进行《国际人力资源数字化发展趋势及对中国的启示》精彩演讲。
紧接着下一个二十分钟，来自用友大易解决方案中心首席布道师戚雪婷女士详细地和大家聊聊《AI2.0时代下的招聘进化论 》。
接下来，来自脉脉人力资源总经理周巍巍女士在现场和大家畅聊分享了当下热门主题《AI崛起，技术创新型企业的顶尖人才吸引策略 》，获得在场参会小伙伴的广泛认同。
近两年出海也是许多企业关注的热点话题， 来自BIPO的互联网应用中心总监Sean Yao 先生的主题为《出海，我们如何做到数字化与合规化——来自BIPO的HRTech实践分享 》的精彩分享， 引发现场HR同仁的共鸣！
上午主会场最后一个重要环节，就是2023数字人力资源科技奖(DigitalHRTech® Awards) 大奖的颁发。该项大奖备受瞩目，是一年一度行业内关键的数字化奖项。面对纷繁复杂的外部环境，诸多的不确定性都极大加快了整个社会的数字化进程！在这个过程中，各方面的角色都显得异常重要，从人力资源领导者的认知与远见和技术手段的成熟以及HR科技产品的不断支持。可以看到企业数字化进程是多方发展和多方协作后一致行动的结果。
2023数字人力资源科技大奖分两批颁发，分别于10月27日在北京举办了颁奖典礼，同时，也将会在11月24日上海HRTechXPO未来论坛上持续颁发并公布总榜单。
中午展区，HRTech为大家提供了咖啡，茶以及互动交流专区，为参会嘉宾和参展机构搭建了深度沟通的场景和时刻。
下午的第一位分享嘉宾是来自于快手HRSSC 效能体验中心负责人成芳女士，她为各位带来的分享是《持续探索SSC的无限可能 》。
随后，来自中瑞方胜的财税管理高级顾问缪洪波女士为大家精彩分享《薪税服务数字化转型 》 。
下午的第三位分享嘉宾是来自于宇通集团HRSSC运营负责人张丽女士，从企业自身实践出发，与在座的各位HR进行了《 HRSSC数字化建设分享 》的精彩分享。
接着，来自甘李药业人力资源部高级经理&人才发展负责人杨慧女士，也为大家带来了《让员工发展与公司愿景同步进行——员工成长体验实践分享 》的实践分享。
特邀大咖：行行AI董事长、顺福资本创始人、工信部工业文化发展中心AI应用工作组执行组长李明顺先生也与在座的HR同仁们分享了《HR该如何定义AI时代的AI人才特征 》 。引起了现场各位HR同仁的广泛关注和探讨。
下午的最后一位重磅嘉宾，是来自于百融云创HRVP 田涛先生，他也与小伙伴们探讨了AI在人力资源中的前沿话题《AIGC时代，组织与人力效能的提升 》。
至此2023人力资源科技年度论坛北京站成功举办，获得参会嘉宾的一致好评如潮，前沿与专业，实践与探索，共同推动了中国人力资源的发展与进步，这也是HRTechChina的使命和责任！期待未来再聚！
此外，HRTech也将于在11月24日上海举办HRTechXPO超级盛典，前沿专业探索2024HRTech发展和趋势预测，15+名企大咖邀你共话HR数字化与未来工作等，欢迎相约上海现场面对面与500+HR科技同仁，畅谈HR科技！
再次感谢我们的演讲分享嘉宾和合作伙伴！
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博尔捷数字科技集团出席“数字经济”创享会，共讨AI给行业带来的变革
10月18日，由上海市国际技术进出口促进中心、中共闵行区委组织部（闵行区社会工作党委）主办的“数字经济”创享会——上交会走进闵行虹桥国际中央商务区主题活动顺利举办。上交会组委会执行办副主任、市商务委副主任周岚、闵行区委常委、副区长赵亮出席活动并致辞。
博尔捷数字科技集团欧孚科技总经理Laura代表集团出席本次活动，并担任本次大会圆桌讨论环节的嘉宾，她与复睿智行科技 (上海)有限公司、上海东渐数能集团有限公司、创买工业科技(上海)有限公司的高管们一同探讨了“数字驱动虹桥国际商务区产业经济的创新与升级”这一主题。
“数字经济”创享会
“数字经济”创享会活动是第十届上交会推介路演系列首站活动，以探讨数字经济以及产业数字化为主题，通过设置主题演讲、主题推介、圆桌论坛环节，研讨数字经济新生态，探索产业数字化新路径。
随着数字经济的崛起，企业在人力资源管理方面面临众多挑战，包括用工形式灵活调整、多元人才匹配、管理数字化升级、业绩有效激励、灵活佣金结算、全面财税合规等问题。如何高效管理多种用工形态？在活动中，博尔捷数字科技集团欧孚科技总经理Laura分享了博尔捷的创新性解决方案——复合用工管理云平台。
复合用工管理云平台是一个综合性智慧用工平台，集成了数字化管理系统、数字化众包平台和平台运营服务三维一体，同时满足HR SaaS的常规需求，将众包管理和合伙人管理纳入到企业传统人力资源管理体系中，实现对多种用工模式的一体化管理，充分发挥了自由职业者的个人价值，实现了社会化人力资源的最大价值。
本次活动成功融合了行业地缘生态，倾听了行业各方的声音，鼓励创新思维，充分发挥联动赋能和资源整合的优势，为行业及企业提供优质、专业、合规、定制化的服务内容。进一步推动了数字经济产业的健康发展，为重塑生态多元合作提供了更多机会。
博尔捷数字科技集团将继续在数字经济领域深耕，不断探索和创新，以推动整个行业的发展和数字化进程。未来，我们将持续努力，助力企业实现高效的人力资源管理和卓越组织发展，为构建更加智慧和数字化的未来而努力。
关于博尔捷数字科技集团上海博尔捷数字科技集团，中国领先的复合用工管理云平台技术服务商，总部位于上海，于2021年12月获得数千万美元融资，是中国前十的人力资源科技集团。博尔捷数字科技集团基于各垂直行业企业复合用工管理的需求，运用全球领先的云计算，人工智能、区块链、大数据等技术打造“复合用工管理云平台”。
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一文详解：人工智能招聘软件的主要特点
人工智能招聘是人力资源技术生态系统的重要组成部分。人工智能驱动的工具直接与 ATS 集成，为招聘流程增加了一层人才智能，目的是自动筛选成千上万份简历，减少耗时的人工任务。
人才招聘中最困难的挑战仍然是高效、公平地筛选简历： 52% 的人才招聘领导者认为，招聘中最困难的部分是从庞大的应聘者库中找出合适的候选人。
近年来，人工智能招聘软件的使用变得越来越重要，因为它在提高招聘流程的效率和准确性方面被证明是行之有效的。根据 CareerBuilder 进行的一项研究，72% 的雇主表示他们在招聘过程中使用过某种形式的人工智能技术，55% 的雇主表示他们计划在未来投资人工智能。普华永道（PwC）的另一项调查发现，58%的公司认为人工智能可以提高人才的获取和保留率，62%的公司认为人工智能可以减少招聘过程中的人为偏见。
基于人工智能的招聘软件可为企业带来多种益处，包括提高筛选和甄选流程的速度和准确性、降低招聘成本以及改善候选人体验。例如，德勤（Deloitte）的一项调查发现，基于人工智能的招聘工具可将招聘时间缩短 75%，同时提高招聘质量。此外，基于人工智能的工具还能分析大量数据，找出人类招聘人员可能无法发现的模式，从而做出更明智、更以数据为导向的招聘决策。
人工智能招聘软件的重要性不仅限于大公司。中小型企业（SMEs）也可以从人工智能招聘软件中获益，利用其自动化耗时的行政工作的能力，提高招聘流程的效率。赛捷公司（Sage）的一项调查发现，49% 的中小企业认为，人工智能等自动化技术将是它们在未来五年取得成功的关键。
对于任何组织而言，招聘一直是一个至关重要的流程。传统的招聘流程费时、费力、费钱。人工智能（AI）的出现通过引入 AI 招聘软件彻底改变了招聘流程。人工智能招聘软件使用机器学习算法实现招聘流程自动化，在提高招聘质量的同时减少了时间和成本。本文将讨论人工智能招聘软件在当前就业市场中的重要性。
什么是人工智能招聘软件？
基于人工智能的招聘软件使用人工智能算法来自动化和简化招聘流程。它可以帮助企业实现各种任务的自动化，如简历筛选、安排面试，甚至预测候选人的成功率。人工智能招聘软件还能帮助人力资源专业人员节省时间，并通过提供对候选人的客观见解来减少偏见。
除了自动筛选简历和安排面试外，人工智能招聘软件还能通过提供对候选人数据的宝贵见解，帮助企业改进招聘策略。例如，人工智能算法可以分析候选人数据，找出模式并预测哪些候选人最有可能成功胜任工作。这可以帮助人力资源专业人员做出更好的招聘决策，降低聘用错误候选人的风险。
此外，人工智能招聘软件还可以在整个招聘过程中使用个性化的沟通和反馈，帮助企业提供更好的候选人体验。这可以帮助应聘者更好地了解工作要求和公司文化，从而更好地适应工作并降低离职风险。
总之，人工智能招聘软件可以为那些希望优化招聘流程、快速高效地找到最佳人才的组织带来显著的好处。通过使用人工智能算法来自动化和简化招聘流程的许多方面，人力资源专业人员可以节省时间、减少偏见并做出更好的招聘决策。
基于人工智能的招聘软件的主要功能
招聘是任何组织的关键流程，因为它是决定企业成败的劳动力基础。然而，传统的招聘流程往往耗时长、成本高，而且容易出错。人工智能（AI）通过自动化和简化招聘流程，彻底改变了招聘流程。基于人工智能的招聘软件利用机器学习、自然语言处理和其他先进技术，帮助企业实现从寻找候选人到做出招聘决定的招聘流程自动化。
1. 寻找候选人
基于人工智能的招聘软件可以从各种在线平台和数据库中自动搜索和寻找潜在候选人。该软件使用先进的算法扫描简历、社交媒体资料和招聘网站，以识别符合职位要求的潜在候选人。这一功能可为招聘人员提供潜在候选人库，从而帮助他们在招聘流程的初始阶段节省时间和精力。
2. 候选人筛选
基于人工智能的招聘软件使用机器学习算法，根据工作要求、资质、经验和技能等各种标准筛选候选人。该软件可以分析简历、求职信和其他申请材料，以确定最适合该职位的候选人。这一功能可帮助招聘人员快速高效地确定最合格的候选人。
3. 聊天机器人
基于人工智能的招聘软件还可以使用聊天机器人与应聘者互动，回答他们的问题。聊天机器人经过编程，可根据应聘者的询问为其提供个性化回复。这一功能有助于招聘人员为应聘者提供积极的体验，确保他们在整个招聘过程中保持参与。
4. 视频面试
基于人工智能的招聘软件还可以促进与候选人的视频面试。视频面试可以帮助招聘人员省时省力，无需亲自面试。软件可以使用面部识别和其他技术来分析应聘者的回答和肢体语言，从而深入了解他们是否适合这份工作。
5. 预测分析
基于人工智能的招聘软件可以利用预测分析来确定最佳人选。该软件可以分析各种数据点，如职位要求、候选人资格、经验和技能，以预测候选人成功胜任该职位的可能性。这一功能可以帮助招聘人员做出数据驱动的招聘决策，降低错误招聘的风险。
6. 减少偏见
基于人工智能的招聘软件可以去除简历和申请表中的姓名、性别和种族等识别信息，从而帮助减少招聘过程中的偏见。该软件还可以使用机器学习算法来分析职位描述，并识别所用语言中的任何偏见。这一功能有助于各组织促进工作场所的多样性和包容性。
7. 入职培训
基于人工智能的招聘软件还可以通过自动执行行政任务（如发送欢迎邮件、设置工资单以及为新员工分配任务）来帮助完成入职流程。这一功能可帮助企业节省入职流程中的时间和精力，并确保新员工从第一天起就能高效工作。
人工智能招聘软件的优势
以下是基于人工智能的招聘软件的一些优势：
1. 更快、更高效的招聘流程
人工智能招聘软件的最大优势之一是可以帮助企业更快、更高效地招聘人才。它可以自动完成招聘过程中涉及的许多人工任务，如筛选简历和安排面试，使招聘人员能够专注于更具战略性的任务，如与候选人和招聘经理建立关系。
人工智能招聘软件还可以利用数据和分析来识别可能没有申请过招聘职位的潜在候选人，从而帮助企业接触到更多的候选人。这可以帮助企业快速高效地找到最佳人才。
2. 减少招聘中的偏见
招聘偏见是招聘过程中的一个重要问题。它可能导致歧视，使合格的候选人无法被录用。人工智能招聘软件可以根据应聘者的技能、经验和资质提供客观的见解，从而帮助减少招聘中的偏见。
人工智能招聘软件还可以使用机器学习算法识别招聘数据中的模式，从而帮助消除无意识的偏见。这可以帮助招聘人员做出更明智的决定，确保根据候选人的资质和技能录用最佳人选。
3. 改善候选人体验
应聘者的体验是招聘流程的一个重要方面。积极的求职者体验可以帮助企业吸引顶尖人才，提升雇主品牌。人工智能招聘软件可以在整个招聘过程中提供个性化的沟通和反馈，从而帮助改善应聘者的体验。
人工智能招聘软件还能帮助候选人更好地了解工作要求和公司文化。这有助于确保应聘者适合组织，降低离职风险。
4. 预测分析，做出更好的招聘决策
人工智能招聘软件可以提供预测分析，帮助企业做出更好的招聘决策。通过分析招聘数据，人工智能招聘软件可以识别模式，预测哪些候选人最有可能成功胜任工作。
预测分析可以帮助企业降低聘用错误候选人的风险，提高聘用人员的整体素质。这可以带来更好的业务成果，如提高生产率、收入和盈利能力。
5. 节约成本
人工智能招聘软件可以减少招聘新员工所需的时间和资源，从而帮助企业节约成本。通过将招聘中涉及的许多人工任务（如简历筛选和安排面试）自动化，企业可以节省时间并减少对额外员工的需求。
人工智能招聘软件还能根据候选人的技能、经验和资历确定最佳人选，从而帮助企业降低人员流动成本。这可以帮助企业避免代价高昂的招聘错误，并改进其整体招聘策略。
基于人工智能的招聘软件面临的挑战
人工智能（AI）在招聘领域日益盛行，许多组织都在使用基于 AI 的招聘软件来自动执行任务，如整理简历、识别优秀候选人和安排面试。虽然这些工具对简化招聘流程非常有用，但使用人工智能招聘软件也存在一些挑战。以下是基于人工智能的招聘软件所面临的一些挑战。
1. 人工智能算法中的偏见
人工智能招聘软件面临的最大挑战之一是人工智能算法可能存在偏见。人工智能算法的公正性取决于它们所训练的数据，如果用于训练这些算法的数据有偏差，那么算法本身也会有偏差。这可能导致对某些求职者群体的歧视，如女性、有色人种和残疾求职者。
例如，如果人工智能算法是根据主要是男性应聘者的简历进行训练的，那么即使女性应聘者的资历相当，它也不太可能将其识别为最佳人选。同样，如果算法是根据主要来自富裕背景的求职者的简历进行训练的，那么它可能不太可能将来自较低社会经济背景的求职者识别为最佳人选。
为减少这一问题，必须确保用于训练人工智能算法的数据具有多样性，并能代表候选人库。此外，企业应定期监控基于人工智能的招聘软件的输出结果，以确保它不会延续偏见。
2. 缺乏人情味
人工智能招聘软件的另一个挑战是缺乏人情味。虽然人工智能算法可以使招聘流程的许多方面自动化，但它们无法完全取代人的因素。如果应聘者只是被当作数据点而不是个体来对待，他们可能会感到沮丧或被贬低。此外，基于人工智能的招聘软件可能无法捕捉到文化契合度或个性等细微差别，而这些可能是招聘决策的重要因素。
为了缓解这一问题，必须确保招聘过程中仍有人工参与。招聘人员仍应进行面试并与应聘者交谈，以了解他们的个性和文化契合度。此外，企业还可以使用基于人工智能的招聘软件来辅助招聘流程，而不是完全取而代之。
3. 技术问题
与任何技术一样，基于人工智能的招聘软件也容易出现技术问题。例如，人工智能算法在处理简历或其他候选人信息时可能会误读数据或出错。这会导致对候选人的评估不正确或不准确，从而对招聘流程造成重大影响。
为减少这一问题，定期测试基于人工智能的招聘软件并确保其正常运行非常重要。此外，企业还应制定应急计划，以防出现技术问题，例如让人工招聘人员介入，对候选人进行人工评估。
4. 缺乏透明度
基于人工智能的招聘软件面临的另一个挑战是这些算法的工作方式缺乏透明度。应聘者可能会对自己的简历和其他信息被不了解的算法分析感到不舒服。此外，如果不透明，就很难识别和纠正算法中的任何偏见或错误。
为了减少这个问题，必须确保基于人工智能的招聘软件在工作方式和分析数据方面是透明的。这可以包括向应聘者提供有关如何分析其简历的信息，或提供有关正在使用的特定算法的信息。此外，对于如何解决算法中的任何偏见或错误，企业也应保持透明。
5. 成本
最后，基于人工智能的招聘软件可能比较昂贵，尤其是对于中小型企业而言。虽然这些工具对于简化招聘流程和识别顶尖候选人非常有用，但成本可能会让一些企业望而却步。
为了缓解这一问题，必须仔细评估使用人工智能招聘软件的成本效益。
人工智能招聘软件通过自动化和简化各种任务，彻底改变了招聘流程。该软件可以帮助招聘人员快速高效地寻找、筛选和接触候选人。基于人工智能的招聘软件还可以使用预测分析，帮助企业做出数据驱动的招聘决策，降低错误招聘的风险。此外，该软件还有助于减少招聘过程中的偏见，促进工作场所的多样性和包容性。随着对人才需求的不断增加，以及对省时省力的需求，基于人工智能的招聘软件正成为企业改进招聘流程的必备工具。
招聘自动化
招聘自动化是利用技术简化和优化招聘流程的过程。它涉及使用各种软件应用程序，如申请人跟踪系统（ATS）、视频面试和在线评估，以实现招聘流程不同阶段的自动化。
近年来，随着企业努力提高效率、降低成本和提高招聘质量，招聘自动化的使用迅速增长。根据 SHRM 的一项调查，56% 的组织目前在招聘流程中使用某种形式的自动化，另有 20% 的组织计划在不久的将来实施自动化。
招聘自动化的最大好处之一是有助于减少寻找和吸引合适候选人所需的时间和精力。通过自动初步筛选简历，企业可以快速确定最合格的候选人，避免花费时间审查无关的申请。
招聘自动化的另一个好处是有助于减少招聘过程中的偏见。通过使用客观标准来评估候选人，如技能、经验和资历，企业可以确保招聘决定是基于能力而不是性别、种族或年龄等主观因素。
招聘自动化还能提供更简化、更透明的流程，有助于改善候选人的体验。候选人可以在线提交申请、完成评估和安排面试，而无需多次拨打电话或发送电子邮件。这有助于改善应聘者的整体体验，提高吸引顶尖人才的可能性。
什么是申请跟踪系统（ATS）？
申请跟踪系统（ATS）是帮助企业简化招聘流程的重要工具。ATS 软件旨在帮助招聘人员管理招聘过程中产生的大量数据，从职位发布到候选人简历和申请。通过将招聘流程中的许多重复性工作自动化，ATS 软件可以解放招聘人员的时间，让他们专注于面试候选人和做出招聘决定等更具战略性的工作。
就其核心而言，自动应聘系统是一个存储和跟踪应聘者信息的数据库。应聘者每次申请工作时，其信息都会被添加到 ATS 数据库中，并在招聘流程的各个阶段对其申请进行跟踪。自动应聘系统通常包含多种功能，可帮助招聘人员管理招聘流程，包括创建职位发布、安排面试以及向应聘者自动发送电子邮件通知等。
ATS 如何工作？
自动求职系统的工作原理是解析简历和求职申请，提取重要信息，如工作经历、教育背景和技能。这些信息随后会被存储到数据库中，招聘人员可以根据不同的标准（如职位名称、工作地点和经验水平）对其进行搜索和排序。当有职位空缺时，招聘人员可以快速搜索 ATS 数据库，找到潜在的应聘者，并自动向他们发送电子邮件通知。
应聘者跟踪系统（ATS）是一种软件应用程序，旨在通过自动化招聘的各个阶段来简化招聘流程。它可以帮助招聘人员有效管理简历、求职申请和其他与候选人相关的信息。ATS 被各种规模和行业的公司人力资源部门广泛使用，已成为现代招聘工作的重要工具。
自动求职系统的主要功能是扫描简历和申请表，查找符合职位描述要求的关键字和短语。然后，系统会根据简历与职位的相关度和适合度对简历进行排序。排序通常由一种算法决定，该算法会考虑求职者的技能、学历、工作经验和其他相关标准等因素。
一旦对简历进行了排序，自动求职系统就会将它们整理到一个可搜索的数据库中，使招聘人员能够快速找到合适的候选人。数据库可以按各种标准进行搜索，包括职位名称、地点、教育程度、经验水平和其他相关参数。
招聘人员还可以使用 ATS 跟踪候选人在整个招聘过程中的进展情况。他们可以设置自动电子邮件通知，让候选人随时了解自己的申请状态。例如，如果应聘者的简历已入围，自动应聘系统就会自动发送电子邮件，要求他们安排面试。
自动求职系统的另一个重要功能是能够管理各种招聘网站和社交媒体平台上的职位发布。系统可以自动将职位空缺发布到多个平台上，从而节省招聘人员的时间和精力。自动求职服务系统还可以跟踪招聘信息的发布情况，并提供有关浏览量、申请量和录用量的分析。
在遵守就业法律法规方面，ATS 也发挥着至关重要的作用。例如，系统可以自动筛选简历中的年龄、性别和其他可能导致歧视的特征等信息。这有助于确保招聘过程的公平和透明。
市场上有不同类型的 ATS 系统，每种系统都有其独特的特点和功能。有些系统是为特定行业或工作职能而设计的，而有些系统则更具通用性。有些自动离职系统是基于云的，有些则是内部安装的。选择何种 ATS 系统取决于组织的具体需求。
申请跟踪软件的基本功能
在当今世界，招聘已成为一个日益复杂的过程，而申请跟踪软件（ATS）正成为企业管理招聘过程的重要工具。申请跟踪软件是一种软件应用程序，可帮助企业管理招聘流程，实现简历分类、面试安排和自动发送电子邮件等任务的自动化。对于希望简化招聘流程的公司来说，这是一项极好的投资，但选择合适的 ATS 可能是一项艰巨的任务。下面我们将讨论为贵公司选择申请跟踪软件（ATS）时需要注意的基本功能。
1. 可定制的职位发布
选择 ATS 时需要注意的第一项功能是可定制的职位发布。每家公司对职位空缺都有独特的要求，他们希望在职位发布中传达这些需求。可定制的职位发布有助于企业创建准确反映职位要求的职位描述，包括资格、经验和技能。有了可定制的职位发布，招聘人员就可以创建一个针对其公司的职位发布模板，并根据每个职位空缺的需要轻松修改。这一功能还能确保招聘信息的一致性和专业性，有助于吸引高质量的应聘者。
2. 简历解析
简历解析是 ATS 的另一项重要功能。该功能通过自动解析简历并提取关键信息（如工作经历、教育背景和技能）来简化招聘流程。有了简历解析功能，招聘人员就可以快速查看简历，并根据工作经验、学历和技能等标准对简历进行分类。这项功能无需招聘人员手动审核简历，从而节省了时间，使他们能够专注于最合格的应聘者。简历解析还有助于降低人为错误的风险，确保关键信息不会被忽略。
3. 候选人搜索和筛选
搜索和筛选候选人的功能是任何 ATS 的基本功能。有了候选人搜索和筛选功能，招聘人员就可以根据特定条件（如地点、经验、教育程度和技能）快速找到候选人并对其进行排序。这一功能可以缩小候选人的范围，将重点放在最合格的人员身上，从而帮助简化招聘流程。它还有助于确保快速、高效地填补职位空缺。
4. 自动沟通
有效沟通是任何招聘流程的一个重要方面，而具有自动沟通功能的 ATS 可以简化这一流程。自动沟通功能包括自动电子邮件、通知和提醒，可在整个招聘过程中发送给应聘者。这一功能可确保应聘者在整个招聘过程中随时了解情况并参与其中，从而降低应聘者退出或失去兴趣的风险。自动通信还能节省招聘人员的时间，因为他们无需发送单独的电子邮件，从而可以专注于招聘流程的其他方面。
5. 面试安排
面试安排是 ATS 的另一项基本功能。有了面试日程安排功能，招聘人员可以轻松安排与候选人的面试，并自动发送通知，从而节省时间并降低日程安排冲突的风险。这项功能还能让应聘者在方便的时候安排面试，提高他们参加面试的可能性。面试时间安排还有助于确保招聘流程快速高效地进行，降低候选人流失到竞争对手手中的风险。
6. 协作和工作流程管理
协作和工作流程管理是 ATS 的基本功能，尤其是对于拥有多名招聘人员或招聘经理的组织而言。有了协作和工作流管理，招聘人员可以在整个招聘流程中就候选人评估和反馈进行协作、共享备注和反馈，并跟踪候选人的进展情况。这一功能有助于确保参与招聘流程的每个人都站在同一起跑线上，从而降低沟通不畅和出错的风险。
7. 与其他人力资源系统集成
自动离职系统应与薪酬和绩效管理系统等其他人力资源系统无缝集成。这一功能可确保各系统之间无缝共享数据，并消除手动输入数据的需要。
8. 用户友好的界面
ATS 应具有用户友好型界面，易于浏览和使用。这一功能可确保招聘人员快速掌握系统使用方法，减少培训时间。
9. 安全性和数据隐私
自动应聘系统应具备强大的安全和数据隐私措施，以确保应聘者的数据在任何时候都受到保护。对于处理敏感候选人数据并需要遵守数据隐私法规的组织而言，这一功能至关重要。
求职者匹配分数
在招聘过程中，应聘者匹配分数是招聘人员和招聘经理评估应聘者是否适合特定职位的重要工具。该分数基于应聘者的资历、技能和经验，以及这些资历与职位要求的匹配程度。
求职者匹配分数可由求职者跟踪软件（ATS）生成，该软件使用人工智能（AI）算法分析简历和其他求职者信息。这些算法会将求职者简历中的关键词和短语与职位要求进行比较，并根据匹配程度给出分数。
使用求职者匹配度评分的主要好处之一是可以减少人工审核简历的时间，从而帮助简化招聘流程。相反，招聘人员可以使用自动应聘系统生成的分数来快速识别特定职位的最佳候选人。
此外，使用申请人匹配分数还有助于减少招聘过程中的偏见。通过依赖客观标准（如资历和技能），而不是主观因素（如姓名、年龄或性别），招聘人员可以帮助确保对所有候选人进行公平评估。
不过，需要注意的是，申请人匹配分数不应该是招聘过程中考虑的唯一因素。虽然应聘者匹配分数是快速识别优秀应聘者的有用工具，但应与面试、背景调查和评估等其他评估方法结合使用。
使用申请人匹配分数的另一个潜在缺点是，它们可能没有考虑到其他重要因素，如文化契合度或软技能。这些因素可能难以量化和客观评估，但对于确定候选人是否适合某个职位却至关重要。
为了解决这个问题，一些自动离职系统供应商在软件中加入了额外的功能来帮助评估这些软技能。例如，一些 ATS 平台包含个性评估或行为分析工具，可帮助确定候选人是否适合公司文化。
人工智能招聘软件实例
1. Workable
Workable 是一款人工智能招聘软件，可将招聘流程自始至终自动化。该软件可扫描简历、筛选候选人并分配申请人匹配分数。Workable 还会向候选人自动发送电子邮件，从而减少人力资源专业人员的工作量。该软件可与其他人力资源工具集成，如薪资和绩效管理系统。
2. SmartRecruiters
SmartRecruiters 是一款人工智能招聘软件，利用机器学习算法将职位要求与候选人资料相匹配。该软件扫描简历，并使用 NLP 算法识别技能和经验。然后，软件将应聘者的资料与职位要求进行匹配，并给出应聘者匹配分数。SmartRecruiters 还可与其他人力资源工具集成，如背景调查和视频面试软件。
3. JazzHR
JazzHR 是一款人工智能招聘软件，能自始至终实现招聘流程自动化。该软件可以扫描简历、筛选候选人并安排面试。JazzHR 还使用聊天机器人与候选人沟通，从而减轻了人力资源专业人员的工作量。该软件可与其他人力资源工具集成，如薪资和绩效管理系统。
4. Jobvite
Jobvite 是一款人工智能招聘软件，它使用机器学习算法将职位要求与候选人资料相匹配。该软件扫描简历，并使用 NLP 算法识别技能和经验。然后，软件将候选人的资料与职位要求进行匹配。
5. Ideal
Ideal 是一个人工智能驱动的招聘自动化平台，它使用机器学习来根据职位要求筛选候选人。它可以分析求职者简历和职位描述，并将求职者与职位空缺进行匹配，从而缩短找到合适求职者的时间。Ideal 还能自动安排面试时间，并自动向候选人发送电子邮件，从而改善沟通和参与度。
6. HireVue
HireVue 是一款人工智能驱动的视频面试软件，它利用机器学习来分析候选人的回答，并为招聘人员提供见解。它还能实现面试安排流程自动化，并为远程面试提供虚拟平台。HireVue 的人工智能算法可以分析面部表情、语气和其他非语言线索，从而更全面地评估应聘者是否适合该职位。
7. Textio
Textio 是一款人工智能驱动的写作工具，可帮助招聘人员撰写更有效的职位描述。它使用自然语言处理（NLP）来分析职位描述中使用的语言，并提出修改建议，以提高清晰度和包容性。Textio 还能预测职位描述的表现，并建议修改，以提高吸引合格候选人的可能性。
8. Entelo
Entelo 是一个人工智能驱动的招聘平台，可以自动寻找和筛选候选人。它使用机器学习算法分析来自社交媒体、专业网络和招聘网站等各种来源的候选人数据，并将候选人与职位空缺相匹配。Entelo 还可以分析候选人资料，预测他们接受新工作机会的可能性，并为招聘人员提供见解。
9. Mya
Mya 是一款人工智能驱动的聊天机器人，可以自动完成候选人筛选和安排流程。它使用自然语言处理来理解候选人的回复，并提供个性化回复。Mya 还可以提出筛选问题、安排面试，并向候选人提供状态更新，从而减少招聘人员的工作量，改善候选人的体验。
10. XOR
XOR 是一个人工智能驱动的招聘聊天机器人，可以自动筛选候选人和安排日程。它使用自然语言处理来理解候选人的回答，并提供个性化的回复。XOR 可以提出筛选问题、安排面试，并为候选人提供状态更新。它还可以与其他招聘软件集成，提供无缝的招聘体验。
11. Beamery
Beamery 是一个人工智能驱动的招聘平台，提供一系列功能，包括候选人寻源、候选人关系管理和人才分析。该软件使用机器学习算法为特定职位识别最合格的候选人，并提供自动外联和日程安排。Beamery 还提供一系列工具，帮助招聘人员与候选人建立关系，并跟踪他们在招聘过程中的进展情况。
12. Breezy HR
Breezy HR是一个人工智能驱动的招聘平台，提供一系列功能，包括候选人寻源、候选人参与和人才分析。该软件使用机器学习算法为特定职位识别最合格的候选人，并提供自动外联和日程安排。Breezy HR 还提供一系列工具，帮助招聘人员与候选人建立联系，并跟踪他们在招聘过程中的进展情况。
总结
基于人工智能的招聘软件对于企业有效、高效地管理招聘流程越来越重要。随着技术的进步和大量数据的出现，传统的招聘方法已不足以让企业就招聘需求做出明智的决策。
基于人工智能的招聘软件可以帮助企业简化招聘流程，将候选人筛选、简历分析和安排面试等重复性工作自动化。这为招聘人员节省了时间和资源，他们可以更好地利用这些时间和资源与应聘者建立联系并评估他们是否适合组织。
此外，基于人工智能的招聘软件还有助于消除招聘过程中的偏见。传统的招聘方法可能存在固有的偏见，如种族或性别偏见，这会对公司员工队伍的多样性和包容性产生负面影响。基于人工智能的招聘软件可以根据候选人的资历和经验而不是个人特征进行分析，从而帮助消除这些偏见。
此外，基于人工智能的招聘软件还能为招聘流程提供有价值的见解。通过分析招聘流程的数据，公司可以找出需要改进的地方，如招聘流程中的瓶颈或候选人退出的领域。这可以帮助企业做出以数据为导向的决策，优化招聘流程，取得更好的效果。
不过，需要注意的是，基于人工智能的招聘软件并不是一个放之四海而皆准的解决方案。企业在做出购买决定之前，必须仔细评估自身的具体需求和所考虑的软件功能。此外，公司必须确保所使用的软件符合数据隐私法律法规。
因此，可以肯定地说，基于人工智能的招聘软件能为希望优化招聘流程的公司带来很多好处。从节省时间和资源到消除偏见和提供有价值的见解，基于人工智能的招聘软件对于希望建立一支多元化的优秀员工队伍的企业来说是一个强大的工具。随着技术的不断发展，基于人工智能的招聘软件在未来几年可能会变得更加重要。
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AI
"过时 " 的培训：40%的员工对必须学习人工智能感到不知所措
培训过时： 五分之二的员工担心人工智能会取代他们的工作（39%），但对必须学习如何使用人工智能的想法感到不知所措（40%）。
入职培训是新员工工作经历中至关重要的一部分。入职培训不仅是员工对公司的第一印象，也是员工个人职业发展的基础。
然而，我们行业的《员工体验状况报告》显示，如今的员工对入职培训和公司培训的印象并不好，甚至认为两者都 "过时 "或 "不堪重负"。为了了解这些问题，我们将探讨员工对培训不满意的原因，并就雇主如何使学习计划更贴近员工需求提供建议。
不满始于入职培训
当员工刚开始工作时，他们想更多了解自己角色的乐观情绪很快就会消退，因为许多员工表示，他们从第一天起就经历了陈旧的入职培训和沉闷的培训过程，导致三分之一的新员工后悔当初加入公司的决定。
更糟糕的是，脱离实际的入职培训流程--通常被描述为 "信息超载"--也让新员工更难理解他们所要学习的一切。事实上，近四分之一（24%）的新员工不得不重新学习入职培训期间所学到的所有信息，这令人沮丧地占用了更多宝贵的时间和资源。
这清楚地表明，入职培训过程出了大问题。新员工需要从一开始就了解公司的价值观和使命，因此雇主应该向他们解释专业术语和公司文化，但在文书工作方面则要放轻松。让新员工不知所措不会有任何好处，所以要热情欢迎他们并保持良好的势头。
此外，新员工必须能够执行对他们的要求。因此，至少在最初的 90 天内，入职培训需要让新员工对工作有一个真实的了解，并为他们融入团队设定一个舒适的节奏。通过使用视频、1 对 1 交谈、为他们指派一名教练、提供课堂讲座、书面报告和在线学习--你可以让他们做好准备，大展身手。
如今的培训不吸引人、不激励人......只是一个复选框
雇主们似乎不再创造能够激励和鼓舞员工的培训内容。取而代之的是，培训成了一种作为绩效衡量标准的强制要求。超过五分之三（63%）的员工完成工作场所培训是因为这是一项任务，也是绩效考核的要求。
这种培训方式是完全错误的，会导致员工脱离工作、缺乏积极性和倦怠感，在职业成长中得不到支持。
为了让培训更有吸引力，工作场所必须确定他们的受众以及培训的不足之处。然后，他们必须消除有缺陷或过时的培训材料，例如，在入职培训中使用 LMS 来消除浮华。
培训对于帮助员工创新、应对行业变化和跟上不断变化的趋势至关重要。至关重要的是，要让培训体验简单易行，让员工能够在工作流程中快速提高技能。最重要的是，培训从一开始就能给团队带来归属感和协作感，因此，将培训作为员工职业发展的一部分，雇主会赢得很多胜利。
更新培训--尤其是技术培训--的必要性
近一半（43%）的员工表示，他们所在公司的培训 "已经过时"，尤其是因为缺乏紧缺技能和新兴技术方面的内容。鉴于当今的劳动力必须继续寻找与新兴技术（如生成式人工智能）并肩工作的方法，这种情况令人担忧。
此外，五分之二的员工担心人工智能会取代他们的工作（39%），但对必须学习如何使用人工智能的想法感到不知所措（40%）。提高技能和持续学习，尤其是技术方面的学习，可以减轻员工对现代工作场所所需的新技术和新技能的焦虑。由于人工智能工具层出不穷，劳动力需要面向未来。上述情况更加凸显了拥有技能开发和评估工具的必要性。
人工智能是一个强大的工具，可以用来提高生产力，减少行政或琐碎的工作。
管理者应该向员工表明，人工智能并不是他们应该害怕的技术。事实上，人工智能为节省时间和提高生产力铺平了道路。与此同时，它还能切实提升员工的体验。企业人工智能可以让员工受益，帮助他们更好地了解客户。
最重要的是，学习使用人工智能将为企业和培训带来更好的洞察力和决策，因为它可以找出技能差距，并提供符合学员需求的培训。
更新培训的好处（相互联系的参与式文化）
除了培养一支能与新兴技术同步发展的员工队伍外，持续学习还能建立更强大的企业文化。大多数（63%）员工都认为，如果方法得当，公司培训可以成为与团队成员建立联系和合作的绝佳机会。
然而，每 5 名员工中就有 1 人表示 "没有时间 "参加公司培训课程，这阻碍了友情、同伴间的交往和师徒关系的建立。雇主必须为员工参加培训课程安排时间。这样，雇主就能培养一种协作、参与和支持的文化。
总之，培训对于提高员工的工作效率、士气、参与度以及最终留住员工至关重要。此外，培训还有助于为企业注入竞争优势。为确保企业学习为员工的长期成功奠定基础，雇主应评估其当前的培训计划，不仅要确保学习内容得到更新，还要确保以所有员工都能在自己决定的时间和方式获取的形式（和时间）提供学习内容。通过创建一个以持续学习为目的的计划，员工会在其职业角色不断成长的过程中积极寻求这些资源。
人们渴求更快适应环境的方法，而培训则为他们提供了这种成长心态。最终，通过对员工的投资，您的企业也将从中获益。
付出就会有收获。
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AI
全球调查：98%的CEO表示，实施AI将带来商业利益，但信任仍是一个问题
现在，商业领袖们普遍认同一个观点：采用人工智能（AI）是商业发展的必要条件。根据Workday与FT Longitude合作发布的新报告《CEO全球AI指标报告：AI是终极提升》，在未来三年内，七成高级管理人员预计AI和机器学习（ML）将改变他们组织的核心功能和全球商业格局。更有98%的CEO表示，实施AI将立即为组织带来商业利益。
然而，这份涵盖了2,355名高级管理人员的全球调查也揭示了一个普遍存在的紧张关系：商业领袖们几乎一致认为必须采用AI，并且这样做将带来好处，但在采取第一步时，许多人似乎陷入了停滞。近一半的CEO表示，他们的组织尚未准备好采用AI和ML，超过四分之一（28%）的人表示，他们希望先看看这些技术如何影响他们的组织，然后再决定如何采取行动。
主要发现：
98%的CEO表示，实施这些技术将立即带来某种商业利益。
47%的所有商业领袖认为AI和ML将显著提升人的潜能。
43%的所有商业领袖对AI和ML的可信度表示担忧。
59%的受访者表示，他们的组织数据在某种程度上或完全是孤立的。
只有4%的受访者表示他们的数据是完全可访问的。
对人的潜能感到乐观
所有商业职能都一致认为，提高生产力是他们从AI中看到的最大潜在好处。在关于AI是否可能取代工人的激烈辩论中，许多商业领袖似乎渴望以一种能够增强而不是取代他们员工能力的方式实施AI。
事实上，我们将其中80%的一组领导者命名为“AI先锋”，他们已经成功地使用AI和ML简化了工作流程，并增加了他们劳动力的能力。在所有受访的商业领袖中，近一半（47%）认为AI将显著提升人的潜能。
阻碍商业领袖的是什么？
尽管对AI充满热情，但许多组织似乎还停留在起跑线上。在所有受访组织中，只有16%的受访者表示他们目前正在测试这项技术，而五分之二（39%）要么仍处于最初的研究阶段，要么甚至还没有开始研究。为什么呢？报告发现，一个非常普遍的障碍是不良的数据。AI和ML依赖于高质量、可靠的数据。但数据完整性对于那些在混合系统、静态电子表格和分散流程中处理大量信息的组织来说是一个弱点。
关于数据和隐私的不确定性以及缺乏信任，阻碍了CEO和其他商业领袖全面接受和采用AI和ML。43%的所有受访领导者表示，他们对AI和ML的可信度有所担忧，67%的CEO将潜在错误列为AI和ML整合的最大风险，从而强化了缺乏信任。
为了建立信任，需要增加透明度，但孤立的数据阻碍了领导者们的能力。59%的受访组织报告说，他们的数据在某种程度上或完全是孤立的。只有4%的所有受访者表示，他们的数据是完全可访问的。
前路
当涉及到利用创新时，速度至关重要，这对AI来说尤其如此。报告中，多伦多大学Rotman商学院的教授Ajay Agrawal分享道：“坐在场边的人错过了所有那些正在建设他们AI的人现在正在受益的学习时间。你越早加入，你的AI开始学习的速度就越快。”
我们都应该记住互联网的早期日子——许多早期尝试利用新技术的品牌至今仍然存在。而那些没有做到这一点的品牌，或者等待得太久以至于永远没有机会赶超他们的先行竞争对手，已经不再存在，提醒我们等待太久会发生什么（或不会发生什么）。
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AI
从战术到战略，从员工体验到AI：如何推动业务价值的人力资源解决方案
过去几年，各行各业的组织都面临着新的挑战：全球大流行病、远程和混合工作的普及、大辞职和悄悄辞职。现在，宏观经济的不利因素正迫使企业在招聘方面踩刹车，或者做出裁员的艰难决定。
但也有一线希望。
过去几年发生的巨大变化为企业带来了新的机遇，使企业能够更加灵活，采用新的工作方式，技术的蓬勃发展也让每个人都能更好地工作。
人力资源不再被视为管理费用，而是企业的战略杠杆。事实上，每天与我交谈的许多人力资源领导者都会提前两步思考问题。他们会问，在推动业务价值的同时，是否还能创造良好的员工体验。他们正在寻找释放员工时间的方法，以专注于高价值、有影响力的工作。他们还在学习如何通过优化解决方案、资源和人员，做到事半功倍。
这种变革性的工作方法对每个组织来说都触手可及。虽然可能需要在技术和流程实施方面进行一些初始投资，但长期收益大于成本。
自动化减轻了琐碎工作
兼顾人手不足的团队和不断增加的工作量并非易事。员工比以往任何时候都要忙碌，但他们仍然需要帮助企业发展。不幸的是，像提交服务台票据这样的日常琐事需要花费不必要的时间。更不要忘了辛勤工作的人力资源团队，他们发现自己被事务性请求所困扰，而聊天机器人或其他自助服务工具可以轻松处理这些请求。
如果公司能将员工从琐碎的事务中解放出来，对生产力的影响将是惊人的。
包括生成式人工智能在内的技术可以提供帮助。
自动化可以转移人力资源团队日常收到的许多事务性请求，这样团队就可以专注于高价值的工作，比如改进培训计划和员工参与战略。这不仅有利于员工体验，还能为公司节省数千小时和数百万美元。
别听我瞎说。一家银行通过转移事务性人力资源请求，每年节省了 3000 万美元，而美国一家物流公司则通过自动化提高了 80% 的代理生产力。自动化的影响与行业无关。根据我们最近使用 Forrester Consulting TEI 委托研究的数据进行的分析，降低人力资源的 "服务成本 "功能为受访客户的综合公司每 1000 名员工节省了 15 万美元1。
自动化还能改善管理者的体验，为管理者主动联系员工提供建议措施。这有助于让经理们对定期与员工进行检查负责，而当他们面对自己的竞争项目和截止日期时，很容易疏忽这一点。它还能确保团队拥有实现个人和公司目标所需的资源。
生成式人工智能的采用正在加速自动化，推动生产力达到新的水平。
当然，团队需要负责任地使用生成式人工智能，但如果使用得当，它可以为企业带来竞争优势。例如，生成式人工智能嵌入聊天机器人后，可以提供更直接、更相关、更会话的回复。生成式人工智能还能帮助人力资源团队提高工作效率，总结案例，让座席人员快速获得所需的关键信息，从而节省宝贵的时间，加快解决问题的速度。
当我考虑自动化将如何影响工作时，我不会认为它将取代人类。在我看来，自动化是一种助手，它能最大限度地减少琐碎的工作，让员工、经理和人力资源团队都能专注于最重要的工作。
人工智能协助劳动力管理、成长和发展
根据 SHRM 的数据，76% 的员工表示他们更愿意留在一家提供持续学习和发展的公司。与此同时，领导者也知道他们需要了解员工所掌握的技能，以及他们在当前和未来取得成功所需要的技能。了解技能供应链有助于企业更明智地选择招聘对象和方式，并帮助企业进行技能提升和再培训，从而为企业的长期成功奠定基础。
人工智能正在从根本上改变许多组织在招聘和培养人才方面的思维方式，并将重点放在技能上。
包括生成式人工智能在内的人工智能可以帮助企业找到拥有适合某个项目或角色的技能的员工，从而可以适当地重新部署人才。它还能为个人找到提升技能和再学习的机会。
人工智能驱动的技能智能系统可以通过职业规划、发展目标和学习资源，为员工和管理人员提供战略性指导。它还能根据员工当前的技能、他们希望掌握的技能以及公司需要的技能，预测并定制学习与发展课程和活动。
平台连接整个员工体验
随着公司向混合工作方式转变，他们开始接受现代企业内部网的理念--一个连接、个性化和智能化的员工门户，用于查找信息、公司资源和交流，以及获得帮助。
这与过去各自为政、互不关联的门户网站和内联网大相径庭，因为过去的门户网站和内联网限制了员工查找和接收信息的速度，也限制了公司对门户网站的有效性或改进领域的深入了解。
集中式智能员工体验平台的引入帮助企业提高了参与度和生产率。现在，员工可以到一个地方寻求帮助（无论是 IT 请求、人力资源请求、工作场所请求，还是法律请求），他们可以自助快速解决问题，还可以轻松查找公司假期、培训和其他资源等信息。
虽然过去几年迫使公司重新思考工作的意义，但必要是发明之母。公司正在重新构想工作，以及为工作提供动力的技术，这让他们受益匪浅。
这就是为什么当人力资源领导问我，他们应该优先考虑省钱还是改善员工体验时，我会说 "为什么要选择呢？只要有合适的人员、流程和技术，两者都可以做到。”
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AI
永字八法，解决SaaS悖论，AI是关键一法
雪球雄文：中国市场不需要SaaS，文中有段精彩的自问自答：
“刚开始的时候，我会去分析为什么SaaS做不起来，从产品功能，到用户习惯，从定制化功能，到账期问题。后来都开始分析人口结构问题和流沙型社会下的商业环境。再往下就得分析中华上下五千年。”
“后来发现不对，一个好的行业是不需要分析这么深入，而是基于某一个痛点单点突破，做着做着乘势而起，而不是浑身痛点无从下手。”
暴风烈酒这位作者，上穷碧落下黄泉，判断中国SaaS没出路，据说丢下这两段话后，准备到美国卷SaaS去了。
如果真去了美国，会发现当下，SaaS大规模进入头部市场，正在经历新的商业化论证。 下面从一个悖论，一个案例出发，分析真实的情况。
【一个悖论】：SaaS（Software as a Service），软件即服务，看似普及的概念却隐藏着一个悖论。
软件的本质是标准可复用，服务的本质是按需可定制。
大白话说软件好，会说功能强大；说服务好，会说想得周到。
软件即服务，字面看应该是软件向服务靠，但SaaS的产品特征却是，标准功能到点升级，特殊需求很难满足，与服务本质反向而行。
悖论出现了！
Workday上市的招股说明书中，可以看到部署模式一栏：只提供SaaS。
实际上，SaaS是商业模式Business Model，Cloud才是部署模式Deployment Model。2013年，参加SAP在Palo Alto 组织的产研会，研发架构师特别澄清：这三天的主题都是围绕Cloud，不是SaaS。
现实是，SaaS和Cloud一直相互代言，已经成为一体两面的概念。
SaaS提出软件向服务靠，是指商业模式的改变。 这个由软件原厂/分析师/投资人三方策划的概念，已2016年IDC宣布：CRM SaaS软件市场倒挂传统软件市场为标志，验证了第一阶商业论证成功。
这一阶段，商品市场迎合了资本市场，将软件销售的不确定性，转化订阅销售的确定性增长。只要保证90%的客户留存Retaintion Rate，来年保底，再通过增卖用户Add on，增卖模块Up selling，增卖系统Cross selling，增卖客户Net New Name 4种方式，就能加固预期的确定性。
产品上，整合一套PMF（Product Market Fit）增长理论，面向腰部以下客户，就是告诉客户，产品有愿景， 功能有盼头，只要等一等。
这种干法，让SaaS公司市值一路狂奔到2021年，Workday当年冲顶接近750亿美元；Workday当年头部客户渗透率达到25%，然后市值剧烈回调，进入第二阶商业论证：终究要和本质相遇，SaaS如何满足头部？
可以参考文章：HR SaaS长跑，要不要换个姿势？
【一个案例】从2016到2022， 微软HR系统全球部署上线
2016年，微软已经开始为全球人力资源转型奠定基础，并希望建立一个平台，提供满足他们需求的全面开箱即用的功能，同时也让他们能够灵活地扩展环境。
从当时做的用户旅程概念设计，可以看到为109个国家和地区的，22万5千名员工，做到同一个微软的感知，谐调员工体验是胜负手。 经过与Workday的激烈竞争，微软最终选择了SAP SuccessFactors。
但为什么用了6年，这和SaaS 多快好省的感觉差好多， SAP的RISE方法论，就是为了保证快速上线替换了用了40年的ASAP方法论，看来也不行。
客观原因：
“我们不想打扰任何人。我们不希望我们的团队或我们的员工必须学习一个全新的系统。”
— Rajamma Krishnamurthy，Microsoft Digital人力资源基础服务团队首席项目经理
主观原因：
“我们需要一个更现代、更灵活、更强大的核心人力资源系统。”
— Kerry Olin，微软公司人力资源服务副总裁
SaaS产品都会面对一个管理魔咒：业务流程。 果总今天的文章，业务流程再造（BPR）兴衰史，圈了不少知识点。
流程的复杂导致不可穷举，对象的变化导致不可遍历，加上管理变革对利益攸关者权与利的冲击，SaaS产品不可能以不变应万变。
各厂都在解题，总结一下，永字八法。
【法一】有从主数据出发，建立高度可配置后台的；
【法二】有从元数据出发，开放低代码平台的；
【法三】有从事务数据出发，封装大量API，供调用二开的；
【法四】有移植到PAAS平台，下拉服务总线，大开大合的；
【法五】有建设需求社区，投票产品发布路线，高速迭代统一升级的；
【法六】有开放底层数据结构，表对表库对库，提供定制化高价服务的；
【法七】有发展ISV生态，由其他小厂补齐能力的。
以上七法，或多或少都有用，做透其一就很贵，没有原厂有能力七合一。 当AI进入AIGC，第八法出现，效果可能拉满。
【法八】AIGC伺服标准流程，跳脱处理各种异常，泛化成为个人助理。
最近与几位国内HR SaaS的公司创始人交流，对AIGC都很冷静，都在问先发场景有哪些？与过去AI在简历匹配，共享服务，智能推课的切片应用不同， AIGC应该是无处不在，无孔不入，招之即来，用完即走的存在。
微软已经在全线生产力产品中融入Copilot个人虚拟助理，Teams，Window桌面，Office365，Dynimics 365，Github等等；而管理软件中引入个人虚拟助理，是解决SaaS产品与服务悖论的关键一法，甚至终极一法，才能真正实现SaaS第二阶段商业化跨越。
以HR管理为例，个人虚拟助理将对HR三支柱古典模式解构重构，繁复的流程，推的也好，拉的也好，找人的也好， 找事的也好 ，由个人助理找到最短路径，解决问题。 AIGC启动了充满雄心的时刻。
HR Copilot 原型
起个头，后续文章跟进，解读全球HRTech与WorkTech的AI能力。
原创： 孟盛 Liams DHR寒武院
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AI
美国首次对AI招聘歧视罚款：EEOC与iTutorGroup的法律战及其对人力资源管理的影响
美国平等就业机会委员会（EEOC）与iTutorGroup之间的法律战已成为人力资源技术界的焦点。这一事件不仅是法律上的里程碑，还为人力资源专业人员提供了关于如何在招聘过程中合理使用AI和算法工具的重要教训。
特别注意的是这个案件是美国首次针对AI驱动的招聘工具达成的和解，可能成为涉及HR Tech工具的许多诉讼的先驱。特别注意的是这是一家中资公司，算是中美合作创造一个历史~~
案件的来龙去脉
iTutorGroup每年在美国聘请数千名导师，在家中或其他远程地点提供在线辅导。根据平等就业机会委员会的诉讼，2020 年，iTutorGroup 对其导师招聘申请软件进行了编程，自动拒绝 55 岁或以上的女性申请人和 60 岁或以上的男性申请人。iTutorGroup 以年龄为由拒绝了 200 多名美国合格申请者。EEOC随后于2022年5月起诉该公司，指控其违反了年龄歧视就业法（ADEA）。2023年8月9日，双方达成和解，iTutorGroup同意支付365,000美元赔偿。
值得注意的是，这是美国首次针对AI驱动招聘工具达成的和解。尽管此前已宣布将于2023年10月举行和解会议，但EEOC现已提前解决了此案。
此类行为违反了《就业年龄歧视法》(ADEA)，该法禁止雇主基于年龄进行歧视。在双方无法达成预先协议后，平等就业机会委员会向美国纽约东区地方法院提起诉讼（平等就业机会委员会诉 iTutorGroup, Inc. 等人，民事诉讼号 1:22-cv-02565）。通过平等就业机会委员会的调解程序解决诉讼。
EEOC的立场：雇主要负责
EEOC主席Charlotte A. Burrows表示：“年龄歧视是不公正和非法的。即使技术自动化了歧视，雇主仍然要负责。”她强调。该机构最近还推出了人工智能和算法公平倡议，确保招聘和其他就业决策中使用的软件、人工智能、机器学习和其他新兴技术符合EEOC执行的联邦民权法。
对企业招聘的影响
这一事件突显了AI和算法工具在招聘过程中可能带来的风险。公司必须对其使用的技术负责，并确保其符合反歧视法律。此外，这一事件提醒所有组织，技术不是中立的，必须谨慎使用。
法律责任：公司不能仅依赖AI和算法工具进行招聘决策，而忽略可能的歧视影响。这一事件强调了公司必须对其使用的技术负责，并确保其符合反歧视法律。
技术的双刃剑：虽然AI和算法可以提高效率和准确性，但如果不当使用，也可能导致不公平和歧视。这一事件提醒所有组织，技术不是中立的，必须谨慎使用。
紧迫性：这一罚款（和解）强调了组织必须迅速采取行动，确保其招聘和其他业务流程符合法律和道德规范。对于那些尚未认真对待AI在工作场所的影响的人来说，现在是时候认真对待这个问题了。
未来展望：随着AI和算法工具在招聘和人力资源管理中的应用越来越广泛，我们可以预见未来将有更多的法规和指导方针出台，以确保这些工具的公平和透明使用。
总的来说，这一事件是一个警钟，提醒所有使用AI和算法工具的组织，必须在实施这些先进技术的同时，确保其符合法律和道德规范。这需要全面的风险评估、持续的监控和透明的报告，以确保技术不仅提高效率，还促进公平和包容。
AI对人力资源管理工作的注意事项
合规性：确保AI和算法工具符合所有适用的法律和法规，包括反歧视法。
透明度：清楚解释AI和算法是如何工作的，以及如何影响招聘决策。
持续监控：定期评估工具的性能，确保其不会导致不公平或歧视。
给广大HR的建议
了解法规：了解与AI和算法工具相关的法律和法规，确保合规。
合理选择和使用工具：选择经过验证的工具，并确保其用于增强而非替代人类决策。
培训和教育：确保HR团队了解如何合理使用这些工具，并了解可能的风险和挑战。
倡导道德使用：推动组织内部对AI和算法工具的道德使用，确保公平和透明。
我们警示
EEOC与iTutorGroup的案件是一个重要的警示，提醒所有使用AI和算法工具的组织，必须在实施这些先进技术的同时，确保其符合法律和道德规范。人力资源专业人员必须采取积极措施，确保他们的招聘流程既高效又公平，以免陷入法律纠纷。
以下是我们基于AI道德伦理在人力资源管理中的一些关键注意事项提供给大家供参考！
1. 非歧视
AI和算法工具必须设计和实施以确保不会导致任何形式的歧视。这包括基于年龄、性别、种族、宗教或其他受保护特征的歧视。组织应定期审查和测试其工具，以确保它们不会有意或无意地产生歧视效果。
2. 透明度和可解释性
AI决策过程应该是透明和可解释的。员工和应聘者有权知道决策是如何做出的，特别是当这些决策可能对他们的职业生涯产生重大影响时。这要求算法的设计者和使用者能够解释其工作原理，以及如何得出特定的结论。
3. 数据隐私
人力资源管理中使用的AI工具通常涉及大量敏感个人数据。组织必须确保这些数据的隐私和安全，并且只用于合法和透明的目的。这可能涉及确保适当的数据访问控制和加密，以及遵循所有适用的数据保护法规。
4. 公平和包容性
AI工具应该促进公平和包容性，而不是阻碍它们。这可能涉及确保工具不会无意中惩罚某些群体，或者不会加剧现有的不平等。例如，如果一个招聘算法主要依赖过去的招聘数据，它可能会无意中复制过去的偏见和不公平做法。
5. 持续监督和审查
AI和算法工具不应该是“设置并忘记”的。相反，它们应该是持续监督和审查的对象，以确保它们始终按照道德和合法的方式运作。这可能涉及定期的内部审查，以及可能的第三方道德和合规性审查。
6. 真人干预
最后，重要的是要认识到AI工具应该是人类决策过程的辅助工具，而不是替代品。应始终有机会进行人类审查和干预，特别是当涉及重大人事决策时。
总结
AI在人力资源管理中提供了巨大的机会，但也带来了一些重要的道德和伦理挑战。通过认真考虑这些问题，并采取适当的预防措施，组织可以确保他们的AI工具既强大又负责任。这不仅有助于避免法律风险，还有助于建立员工和公众对组织使用这些先进技术的信任和信心。
来源：DHRmap
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