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【观点】数据驱动的人力资源如何影响招聘和人才管理
自从大流行扰乱和取代工人以来，劳动力的优先事项一直在稳步转变。人们现在正在从关心员工并投资于劳动力的公司中寻找工作机会。正因为如此，招聘和人才管理在保持人员配备方面面临着比以往任何时候都更大的挑战。为了克服这些障碍，领先的雇主转向数据，通过组织内的招聘和保留策略做出明智的选择。
目前招聘和人才管理面临的挑战有多严重？
自大辞职以来，近406万美国人辞职，以寻求其他地方更好的机会。这还不包括全球数百万人，他们也为了改善工作条件而离开，去寻找具有更大增长前景的就业机会。
对于希望招聘员工的公司来说，这是一个很好的统计数据。但对于那些已经在努力留住员工队伍的人来说，这些数字需要高管们认真对待，并改善人才管理和招聘流程的方法。
成为数据驱动的人力资源意味着什么？
根据可靠数据推动业务决策的公司将看到更高的增长和销售额。由于员工是业务成功的重要驱动力，因此在人力资源部门进行数据驱动的决策也是有意义的。这意味着人力资源部建立了数据驱动的文化，并在人员分析的招聘和人才管理方法中利用人力资源数据基础知识。
哪些数据可以帮助人力资源部门获取人才？
在大流行之前，填补职位空缺更简单。出于一般目的，发布职位空缺是人才经理需要做的所有工作，以接收大量优质候选人。现在，大流行两年多后，职位空缺更难填补。仅英国的职位空缺就比 2020 年 1 月至 3 月大流行前的水平高出 54%。这些是人才经理应该认真对待的数字。
一些受打击最严重的行业是酒店、食品和零售业。通过引入数据驱动的人员分析，人才经理可以识别并开发解决问题的最佳招聘解决方案。更进一步，还可以调查人力资源技术可以帮助支持人才招聘需求的机会。
五个最有用的人才招聘数据点，用于衡量更大的影响可以衡量几个指标来改进招聘流程以提高效率。确定公司面临的最大障碍可以决定要收集哪些数据。然而，使用分析、数据和技术来制定全面且面向未来的人才招聘战略非常重要。
1.劳动力市场
劳动力市场趋势可以深入了解竞争对手和专家在做什么。如果组织认为他们落后于领先公司，研究竞争对手正在使用的当前劳动力趋势和整体经济可以帮助确定有效的招聘策略。而本地和全球的整体经济可以深入了解最能吸引候选人的工资和福利。
2.职位填补时间
如果一家公司发现自己争先恐后地填补职位空缺，这有助于确定特定职位需要多长时间才能填补。了解这是否是一个具有挑战性的职位，例如技术角色，将使人力资源部门为适当的规划、何时开始寻找工作以及他们在公司和入职方面的效率做好准备。
3.招聘来源
假设一家企业没有从其劳动力的多样性中获益。在这种情况下，确定寻找候选人的最佳平台和方法可以提高寻找员工的速度和员工的整体素质。
4.招聘质量
如果公司的生产力低或离职率高，研究招聘质量可以改善这些问题。确定优质招聘的方式可以深入了解筛选方法、技能和经验。
5.招聘成本
假设人才经理被问及他们为什么要求新的招聘解决方案，了解填补职位需要多少投资有助于预算制定。在说服企业领导者采用建议的人才管理策略时，这也可以跨越到人才管理。
数据如何帮助人力资源部门进行人才管理？
人才管理不仅是为了吸引顶尖人才，也是为了通过技能发展和培训来持续改善员工体验。基于数据的人才管理有多种优势。一个例子发现，如果公司投资于他们的职业生涯，94% 的员工会在该公司工作更长时间。
数据驱动的人力资源通过以下方式影响人才管理：
劳动力规划
正如我们的报告所示，Insight2022 年人员分析趋势，数据驱动型决策人力资源和人员分析提供业务价值的一个关键领域是通过劳动力规划。
查看公司的人才情报或员工目前所处的技能基础和公司未来需要的技能，劳动力规划可帮助人力资源部门制定技能基础人才战略和培训计划，以缩小技能差距。或者在组织内开发人才市场，以发展他们所需的员工技能。
从劳动力规划数据中，雇主可以确定
1.当前员工的技能和经验
2.未来员工所需的技能和经验
3.员工队伍中存在的技能差距
培训与发展
雇主可以制定有效的基于技能的人才战略，该战略着眼于员工继续学习、为组织做出贡献以及制定发展计划以满足需求所需的技能。
继任规划
根据收集和分析的数据，可以制定继任计划，以改善员工的晋升机会。这有助于建立培训和发展、指导计划和人才市场平台。
如何为人才管理收集数据
人员分析团队和领导者有多种方法可以收集有关公司需要什么和员工想要什么的信息。
绩效考核
绩效评估是有效的，因为可以进行一对一的对话，并且可以迅速确定员工目标。
员工调查
如果使用得当，雇佣调查可以让员工了解公司文化，同时倾听他们的需求和希望，让他们继续在公司工作。
AI
人工智能可以评估员工拥有哪些技能以及公司未来可能需要哪些技能，然后提出建议。
如何成为数据驱动的人力资源以产生更大的影响：
首先意识到使用数据来评估招聘和人才管理策略的现状将带来更好的结果。由于公司目前在当今的经济格局中面临的困难，人力资源中的数据驱动决策导致应对这些挑战的机会更大。
但是，成为数据驱动不仅仅是一种思维方式。了解人力资源数据基础知识，包括如何准确收集数据，将其强制为最高管理层提供引人入胜的故事并评估结果，将成为作为人力资源专业人员能够提供的业务价值并影响公司的招聘和人才管理工作。
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【观点】60%使用AI的员工将其视为同事，而不是工作威胁
麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团的新研究发现，当员工使用AI时，组织更有可能从人工智能中获得价值。
尽管人们普遍认为，组织从人工智能（AI）中获得价值是以牺牲他们雇用的个人为代价的，并且人工智能驱动的自动化可能导致工人流离失所，但60%的员工将人工智能视为同事而不是工作威胁。此外，根据麻省理工学院斯隆管理评论（MIT SMR）和波士顿咨询集团（BCG）发布的一份报告，员工从AI中获得价值的组织从中获得重大经济利益的可能性是员工无法从AI中获得价值的组织的5.9倍。
这份名为“通过人工智能实现个人和组织价值”的报告介绍了麻省理工学院SMR和BCG之间关于人工智能和商业战略的第六次年度研究工作的发现。它包括对 1741 名经理的全球调查结果，以及对代表 100 多个国家和 20 个行业的 17 位高管的采访，内容涉及在工作中使用 AI。根据该报告，当使用人工智能提高他们的自决能力时，个人从人工智能中获得个人价值，其中包括他们的能力、自主性和相关性。
“人工智能在商业中的应用现在很普遍。许多技术已经嵌入，甚至隐藏了工人甚至可能没有意识到的人工智能组件。“波士顿学院分析学教授、麻省理工学院SMR人工智能和商业战略大创意研究计划的客座编辑说:"当每个人都在使用人工智能时，使用人工智能的经理将取代不使用人工智能的经理的想法就失去了意义。"
了解人工智能在工作中的程度
人工智能的使用是如此普遍，以至于个别工人可能会认为它的某些应用是理所当然的。根据调查结果，66%的人报告说他们不使用人工智能或只使用最低限度的人工智能。但是，当被问及人工智能增强型业务应用程序的具体示例时，例如办公生产力应用程序、日历调度程序和客户关系管理软件，43%的受访者承认他们经常或有时使用人工智能商业产品。
BCG亨德森研究所全球主任兼该报告的合著者François Candelon说：“当个人不知道他们正在使用人工智能时，他们自然很难认识到它的价值。但我们的研究表明，与那些没有意识到自己使用人工智能的员工相比，有意识使用人工智能的员工获得个人价值的可能性高出1.6倍，对工作感到满意的可能性高出1.8倍。"
强制使用人工智能是克服阻力的关键一步
受访者和调查受访者表示，强制使用人工智能是克服阻力的重要第一步。强制使用人工智能会使其使用的可能性增加三倍,但管理者仍然应该确保个人有能动性。与无法覆盖人工智能的人相比，可以覆盖人工智能的员工经常使用它的可能性是其2.1倍。此外，以身作则的经理在团队中使用人工智能的可能性是没有这样做的经理的3.4倍。
麻省理工学院SMR编辑，研究和该报告的合著者David Kiron指出：“信任只是推动人工智能采用的一个因素：需要使用它。你的老板使用它。有能力覆盖它。这些都有助于普及人工智能，特别是在人工智能部署的早期阶段”。
人工智能对工作满意度、能力和同事互动的影响
根据该报告，64%的受访者表示个人从使用AI中获得至少中等价值。这些员工对工作的满意度是没有从人工智能中获得价值的员工的3.4倍。只有8%的全球受访者因为人工智能而对自己的工作不太满意。
收到基于人工智能的关于提高绩效建议的人比没有收到建议的人觉得自己更有能力胜任角色的可能性是那些人的 1.8 倍。此外，在投资人工智能以提高运营调度、库存管理和营销投资回报率等问题的决策质量的组织中工作的员工，从人工智能中感知个人价值的可能性是不投资于此类人工智能的组织的员工的 1.5 倍。
调查显示，许多受访者认为，使用人工智能改善了与团队成员（56%）、经理（47%）和部门其他人（52%）的互动，此外还帮助他们在工作绩效方面感到更有能力。
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【柏林】利用AI预防工伤的初创公司Buddywise获得120万欧元种子轮融资
总部位于斯德哥尔摩和柏林的人工智能初创公司Buddywise近期获得了120万欧元的种子轮融资。这家初创公司旨在使无桌工作者的工作场所更加安全，它正在利用技术解决该行业日益严重的问题，现在计划加大商业扩张的力度。
Buddywise由Lamin Faye和Yiğit Can Arin于2020年创立，公司的宗旨是“将安全放在首位”。一线工人，特别是工业、建筑和仓库部门的工人，每天都面临着安全问题。这个问题每年约给全球经济带来数万亿美元的损失。Buddywise的开发是为了尽可能地改善这种情况。
对于全世界数十亿无办公桌的工人来说，他们有一个共同的担忧——保持工作安全。由于没有整天坐在办公桌前，这些工人经常处于不同的场景中，可能导致受伤或生病。据报道，每天有超过6000人死于工伤事故或由于与工作有关的疾病，每年约有3.4亿起严重工伤事故发生。显然，有必要为此制定解决方案，保证工人在工作时的安全。
Buddywise的创立背景
当然，世界各地都有现有的健康和安全机制和程序，在发生严重事故或死亡之前为公司提供早期参考。然而，许多公司在收集和利用这些信息方面仍存在很大的挑战，有两个原因：一是由于采用手工报告，风险观察的质量和数量都很低。二是由于成本和时间的消耗，检查的频率太低。这正是Buddywise想要解决的问题，公司计划通过使用CCTV流媒体的人工智能分析，能够更有效地识别和处理安全风险的早期指标。
近期，这家创业公司宣布，它已经获得了新的投资，用来扩大其产品规模。在120万欧元的种子轮融资中，Buddywise吸引了Aligned Ventures、Hans Stråberg（Atlas Copco & SKF主席）、Hans-Olov Blom（Ramudden首席执行官）和Antler等投资者的资金。这笔资金将帮助公司加快商业扩张、产品开发以及招聘销售和工程方面的顶尖人才。
Buddywise的主要功能
Lamin Faye说："作为一个雇主，你对工人的安全负有法律责任。根据我的经验，从业务经理到董事会成员都非常重视这一点。更重要的是，没有工人认为他们的工作值得受重伤或冒生命危险。但数字技术的进步很少能使无桌工人受益，因为许多现有的解决方案需要为每个人配备屏幕或传感器。通过闭路电视摄像机和对视频流的人工智能分析，Buddywise可以全天候连续检测和报告工作场所的风险。该系统与市场上90%的摄像头兼容，客户可以轻松使用现有的摄像头基础设施。该产品通过对趋势的分析、报告和后续措施，实现了主动的安全管理。由于数据收集是实时进行的，他们还能够自动采取紧急措施，例如在有人受伤的情况下进行短信和警报器报警"。
Lamin补充说："我们的解决方案的伟大之处在于，客户可以快速引入我们的风险监测，只需几台摄像机作为唯一的传感器，这在工业环境中也是简单而经济的。给你一个24/7的安全经理，为你提供自动化的见解和分析以及实时警报。只要有人看到、说了、做了，几乎所有的工伤事故都是可以避免的。我们的产品给客户一个真正的机会，实现事故的零愿景。我们希望员工像系了安全带一样自然"。
Buddywise的发展前景
自成立以来，该公司一直专注于建立其人工智能系统，并与一些选定的合作伙伴密切合作。它正在与北欧最大的工业企业之一敲定一个广泛的试点，并计划在不久的将来在更多的工厂推广。显然，这些创新者已经开拓了一个重要的市场，并且看起来处于有利地位。
Hans Stråberg说："安全是所有工业公司的重中之重，许多公司在这一领域进行了大量投资。我相信，Buddywise团队和产品有一个独特的能力，在他们基于人工智能的安全系统的帮助下，提高我们有效预防事故的能力"。
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【以色列】人工智能招聘平台TaTiO获得530万美元种子轮融资
TaTiO是一家利用其人工智能工作经验模拟寻找和审核求职者，并向雇主提供预审合格的候选人进行面试，帮助公司选用合格的工人填补空缺职位。该公司近期宣布获得了530万美元的种子轮融资。此次融资由Mensch Capital Partners和Cresson Management牵头，Cerca Discovery、Tau Ventures Ltd.、Techstars和GoodCompany参与。私人投资者包括Aleph VC的普通合伙人Michael Eisenberg、Timberland的前CEO Jeff Swartz和Wix.com的总裁Nir Zohar。
自Covid-19事件发生以来，企业在行业内和跨行业的竞争中都在努力寻找和雇用优秀人才。同时，研究表明有大量未开发的人才。哈佛商学院的一份报告指出，在美国有超过2700万的隐性工人。处于弱势的隐性工人往往缺乏招聘人员所寻求的证书或教育经历，这使得他们在就业市场上不被看见。虽然他们可能有能力和技能在某项工作中表现出色，但简单的简历会让他们错失被雇用的机会。
TaTiO提供了一种独特的工作招聘方法，消除了对简历的过度关注，转而更加关注求职者的技能。TaTiO寻找潜在的候选人，并提供现实的工作模拟任务，预测他们对各种职业的能力。人工智能分析学习和跟踪每个候选人的行为、服务取向和说话的语气，产生一份带有特定工作预测分数的报告，并在第一次面试前向雇主提供绩效评估。TaTiO不断了解雇主的偏好，提高求职与雇用的比例。
TaTiO的首席执行官Maya Hubert说："平均而言，一个雇主会收到250份申请，而看一份简历的平均时间只有5-7秒。公司对寻找经过审查的合格员工的需求不断增加。而目前的工作招聘方法是过时的、无效的，而且往往有偏见。有了TaTiO，我们创造了一种新的招聘方式，即我们不是把人审查出去，而是把他们审查进来。我们正在改变劳动力的现实，最大限度地减少招聘的时间和成本，提高员工的保留率，并减少招聘的偏见"。
事实证明，TaTiO将招聘时间减少了50%，招聘成本减少了30%。他们已经为物流、客户支持、技术支持、销售、金融和保险等职位寻找并确定了数以万计的候选人。
Mensch Capital Partners的管理合伙人Boaz Shedletsky说："在这个数十亿美元的市场中，TaTiO正在提供一个急需的平台和独特的前景。目前，人才短缺是世界各地的公司面临的一个主要问题，从亚马逊等大型公共机构到较小的私营公司。TaTiO完全有能力为招聘过程以及整个就业市场带来变化。"
关于TaTiO
TaTiO是由Maya Huber博士和Mor Panfil创立的，他们在人力资源和职业发展方面拥有四十年的专业知识。在他们的职业生涯中，大部分时间都在共同致力于将弱势群体纳入劳动力市场。在近距离目睹了就业市场的不足之后，他们与研发专家Nir Familier一起推出了TaTiO，以解决就业招聘过程中的系统性问题。
TaTiO通过从以前未开发的来源获取工人并评估他们的实际工作技能，使公司能够提高大批量职位的候选人与雇员的比例。利用创新的工作评估模拟器和人工智能性能分析，TaTiO的技术为每个招聘者的需求定义了理想候选人的特征，同时帮助确保未来更有效的招聘。凭借数以万计的候选人，TaTiO将来自不同背景的合格求职者与就业配对，招聘者不必看申请表、简历或求职信。
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【FESCO】AI赋能政策通，政策获取实现智能新跨越！
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【北森】后疫情时代，HR如何借AI告别招聘内卷？
过去3-5年间，科技不断深入人力资源领域。尤其是疫情爆发的这两年，许多人力资源新技术也开始井喷式涌现出来，而AI技术则在其中扮演着举足轻重的角色。
借助AI技术，企业可结合业务实际与岗位属性自主组合， 更高效地筛选出优质的候选人，也能为HR在面试环节提供更多维与精准的参考信息。
广泛应用于人才招聘领域
AI视频面试价值凸显
研究显示，HR对AI工具的期望趋于理性，主要集中在减少重复劳动力，提高工作效率。近几年市场上涌现出不少用于招聘的AI工具，其中最受关注的是AI视频面试。AI视频面试的应用方式为：候选人通过APP或者小程序回答雇主预置的问题，录制回答视频，AI技术对视频进行解析后可获得关于候选人的一系列评估结果。总的来说，AI视频面试被认为主要有四方面价值。1、视频简历：候选人录制的视频回答作为 “视频简历”的形式，比普通简历信息丰富度高，让面试官可提前对候选人的言谈表现有直接认知。
2、智能评估：基于行为事件面法，采用多样化的智能评估方式对候选人的胜任力、普通话、外部形象、英语口语能力进行统一，全方位评估。
3、提升效率：AI视频面试能集中解决候选人太多、无法一一面试的问题，一键降低人工面试量。这能较好地应对面试官不足、时间和场地难协同等问题。
4、候选人体验好：候选人可随时随地参加面试，新颖的面试方式让候选人很有参与感，也更愿意认真对待。结合简历的面试问题设计及自动追问，实现了“千人千面” 的智能面试体验。
大批量招聘下
面向未来的自动化招聘流程
传统招聘流程中，HR需要花费大量时间在前期的简历筛选、安排面试、电话沟通等工作上，有时好不容易邀请了候选人来参加面试，在面了几分钟后基本就能判断是否合适，但还需继续跟候选人聊，这类低价值初面往往占据了HR大量时间。
而面向未来的自动化招聘模式，AI技术可覆盖从简历筛选到直接面试的招聘全流程，从而协助HR完成部分重复性、机械性工作，提升工作效率与价值。
那么在招聘流程的不同阶段，企业该如何应用AI技术？
一般来说，人才招聘流程可以分为人才搜寻、人才筛选、人才评估三个阶段，每个阶段的AI应用方式如下：
从流程上可以看出，智能化简历筛选、会话式聊天机器人所解决的，更多是前期初筛和招聘过程效率化的问题，帮助企业在初筛中剔除低意愿和不符合的候选人。
而AI视频面试除了提升招聘效率外，还可将岗位能力模型融入评估的过程，结合其他基本特质来匹配最优候选人，这也是未来市场重点关注的方向。
AI视频面试
像真实面试官一样立体评估候选人
在真实的面试过程中，面试官会基于岗位的要求，通过候选人所说的内容、外部形象、表情等，综合地去评估这个人是否与岗位匹配，但是这个过程其实会耗费面试官大量时间，且容易产生人为的主观偏见。
AI视频面试的介入让这些问题得以解决，它可以抓取这些特征去预测候选人的关键胜任行为，并将感性的因素转换为量化的指标，从而快速判断是否与岗位匹配，且评价尺度和评价标准统一，避免了主观评价造成的筛选误差。
拿北森AI视频面试（闪面）举例，本质上还是基于全面的岗位评估模型去设计的。它会根据目标岗位的要求，对FBEI面试采用AI算法解析候选人胜任力素质，并集合语音、语义、图像视觉等多样化智能评价方式全面评估候选人。
比如营销类的岗位，会关注候选人的形象和表达，但是简历、测评考察这方面相对有限，仅通过这两种方式筛选不出来合适的候选人。
借助AI视频面试，几分钟内便可形成对候选人全面的判断，且AI评分的结果与真实面试官评价的一致性能够达到70%以上，说明AI视频面试可以像真实面试官一样立体地去评估候选人，帮助匹配最优候选人。
此外，在传统招聘流程中，需要花费大量时间在面试环节，而在纳入AI闪面后，可以在效率、成本和候选人体验方面有所增益。
最后，随着数字化时代人才招聘的转型与发展，无接触招聘逐渐成为常态，越来越多的企业将AI技术应用到招聘流程中，甚至直接替换传统的招聘方式（如AI视频面试替代初面）。
我们相信，随着AI技术的不断发展和应用，未来将帮助企业更快、更准地发现和收获合适的候选人。
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【美国】AI驱动的人力资本智能平台Skyminyr获得250万美元种子资金
位于加州圣地亚哥的人力资本智能平台Skyminyr近日宣布获得250万美元的种子资金。该轮融资由True Search、Caldwell Partners、IQTalent和Karmel Capital领投。Skyminyr打算利用这些资金来加速其平台的开发和推广。
Skyminyr是一个由人工智能驱动的平台，旨在通过结合行为分析、行业地图和关系情报来提供人力资本智能，帮助企业应对人才短缺并优化劳动力。该平台将任何行业的全球顶尖人才与其新技术配对，以帮助公司招聘，管理和优化其最有价值的资产：人力资本的保留。
根据美国劳工统计局的数据，2021年7月有400万美国人辞职。此后，辞职人数一直异常高涨，截至2021年12月的最后一天，仍有1090万个职位空缺，创下历史记录。随着混合工作和远程工作的新世界为雇主提供了一个巨大的变化背景，公司在如何招聘、保留和优化市场上最高表现者的员工体验方面面临着不可见性。
Skyminyr的创始人兼首席执行官Alex Bates说："Skyminyr的成立是为了做三件事：首先，提供无与伦比的人才保留解决方案，使公司能够留住表现最好的人才，其次是帮助招聘最优秀的人才，第三是制定行业内先进的关系情报，以帮助企业获得超越竞争对手的巨大人力资本优势。”
Skyminyr已经花了三年时间，与领先的数据科学家团队一起，将人工智能驱动的预测性算法应用于与组织的成功相关的大量人力资本数据集。与同行相比，该平台为公司提供人力资本见解。它可以作为一个早期预警系统，根据基准对迫在眉睫的人才问题进行预警。它还提供了对人才流动的访问，使公司能够预测人员流动，监测保留风险并提高员工敬业度。
其他创始团队成员包括HNC Software和BeyondTrust的前首席执行官John Mutch，Rupert Minnett，他的博士研究侧重于深度学习，也是被AspenTech收购的Mtell团队的成员。
此外，Skyminyr还组建了一个由高管组成的咨询委员会，其中包括谷歌高级副总裁兼全球招聘主管Brendan Castle、 Cisco Systems员工体验部副总裁Steve Cox、Russell Reynolds Associates的猎头顾问Matthew Guss、前CIA官员Betsy Wouldenberg以及猎头公司Caldwell Partners的管理合伙人Jim Bethmann。
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研究显示：到2026年，人力资本管理（HCM）市场价值将达到320亿美元
根据MarketsandMarkets™发布的研究报告《人力资本管理市场与COVID-19影响分析，按组件、软件（核心人力资源、申请人跟踪系统、人力资源分析和劳动力管理）、服务、部署模式、组织规模、垂直行业和地区--到2026年的全球预测》，全球HCM市场规模预计将从2021年的223亿美元增长到2026年的320亿美元，预测期间的复合年增长率（CAGR）为7.5%。
HCM的进步可能与许多因素有关，然而，一些主要因素包括在人力资源流程中采用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，以及使用人力资源软件降低成本，这是主要的驱动因素，使HCM技术能够在企业内被采用。云安全仍然是企业用户采用HCM云的一个制约因素，特别是在高度监管的垂直行业，如BFSI、医疗保健、能源和公用事业。一些邻近市场的机会，如应急劳动力管理和基于AI的招聘，为HCM市场的供应商开辟了新的收入前景。
在预测期内，中小企业部门将占有更大的市场规模
HCM在中小企业中的采用率很高，因为这些企业必须为员工管理大量的人事信息，特别是在大流行病爆发后进行虚拟管理。中小企业分布在各个地区，需要一个集中的系统来管理这些信息。员工流失率的增加，高额的招聘成本和竞争激烈的市场，促使中小企业投资HCM软件，并采取市场策略，为其业务增长做出明智的决策。
在预测期内，BFSI部门将以最高的复合年增长率增长
BFSI预计部门将拥有最高的HCM软件采用率，该垂直行业也将预计在增长方面超过其他垂直行业。该行业主要采用HCM软件来管理所有员工的信息，并通过有效的协调来提高绩效，特别是在大流行病爆发期间。经济变化极大地影响了这个垂直行业。先进的技术以及各种软件和服务可以帮助这个垂直行业确定其行动的优先次序并顺利地进行劳动力管理。因此，BFSI垂直市场是HCM市场增长的主要贡献者。
在预测期内，亚太地区将占最高市场份额
亚太地区一直是采用先进技术的主要地区，并且拥有HCM的高采用率。亚太地区的许多公司正越来越多地采用HCM软件，以获得对其员工的整体可见性，并提高其系统的整体性能。在中国、日本和其他几个亚太国家，HCM有一个巨大的未开发的市场；这已被证明是该地区HCM解决方案供应商的一个主要驱动力。此外，一些在亚太地区的直接存在的HCM供应商进一步增加了HCM软件在亚太地区的高度采用。
该报告还研究了主要参与者为扩大其在全球HCM市场的存在而采取的各种增长战略，如并购、伙伴关系和合作以及发展。人力资本管理市场由主要的软件供应商组成，如Workday（美国）、Oracle（美国）、ADP（美国）、SAP（英国）、微软（美国）、IBM（美国）、Ultimate Kronos Group（美国）、Ceridian（美国）、SumTotal（美国）、Infor（美国）、Cegid（法国）、EmployWise（印度）、 PeopleStrategy（美国）、 Cornerstone OnDemand（美国）、 Meta4（美国）。Ramco Systems（印度）、Bamboo HR（美国）、Namely（美国）、Workforce Software（美国）、Zoho（印度）、Sage Group（英国）、Epicor Software（美国）、Zenefits（美国）、Paylocity（美国）。Gusto（美国）、Bitrix（美国）、Benefitfocus（美国）、WebHR（美国）、Talentia软件（法国）、PeopleFluent（美国）、Vibe HCM（美国）、Rippling（美国）、Ascentis（美国）和BizMerlinHR（美国）。
关于MarketsandMarkets™
MarketsandMarkets™对30000个高增长的利基机会/威胁提供量化的B2B研究，这些机会/威胁将影响全球公司收入的70%至80%。目前为全球7500家客户提供服务，包括80%的全球财富1000强公司。全球8个行业的近75000名高管都通过MarketsandMarkets™来了解他们在收入决策方面的痛点。
我们在MarketsandMarkets™的850名全职分析师和中小型企业正在按照 "增长参与模式--GEM "追踪全球高增长市场。GEM旨在与客户积极合作，识别新的机会，确定最重要的客户，制定 "攻击、避免和防御 "战略，为公及司其竞争对手确定增量收入来源。MarketsandMarkets™现在每年在高增长的新兴领域推出1500个MicroQuadrants。MarketsandMarkets™决心在今年使10,000多家公司的收入规划受益，并通过提前为他们提供研究，帮助他们尽早将其创新/颠覆性产品推向市场。
完整报告内容： https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/human-capital-management.asp
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【印度】AI驱动的HR分析平台inFeedo获得1200万美元A轮融资，帮助雇主了解员工的真实感受
即使是在较小的企业，员工的情绪也可能难以衡量。inFeedo希望充当员工和管理者之间的桥梁，致力于解决这个问题。inFeedo通过一个名为Amber的聊天机器人开展调查，它称其为 "首席倾听官"。
该公司于2022年3月15日宣布完成1200万美元的A轮融资，由Jungle Ventures领投，Tiger Global和Bling Capital等之前的投资者参与。这使得inFeedo自2016年成立以来的融资总额达到1600万美元。部分资金将用于该公司为所有员工进行的第二次ESOP回购。本轮融资的其他投资者包括Zeta创始人Bhavin Turakhia；Gainsight联合创始人Sreedhar Peddineni；Freshworks首席人力资源官Suman Gopalan；和Ankur Warikoo。
inFeedo的聊天机器人Amber有100多种语言，客户包括各种规模和行业的公司。如三星、小米、联想、TATA、Godrej、Bharti、Unacademy、Paytm、OYO、JD.ID、Tiket.com、Mediacom、Sunlife、BukuWarung和Aboitiz。inFeedo在60个国家有175个企业客户，特别是东南亚、印度和美国，它计划利用新的资金加快其在北美的市场计划。
Tanmaya Jain与Varun Puri一起创立了inFeedo，他们说，创建这个平台的想法是两人还在学校的时候就萌生的。"Varun和我都来自自由主义学校，大学的一般概念是一个很大的文化冲击。人们被鼓励遵循一个模板，而不是思考，新的想法往往被忽视，被击倒或丢失。" 他们发现，这种情况在工作场所继续存在，员工经常感到 "被忽视、不被重视，并且害怕敞开心扉，与管理人员分享诚实的反馈，这导致了员工的不敬业和流失。"
在研究之后，两人意识到，公司确实关心员工的情绪，但却很难保持对它的关注。Jain说："当你的人力资源与员工的比例为1:300时，他们40%的时间都花在了手动跟踪、收集和分析反馈上，要让员工获得他们所需要的声音，这在人力上变得不可能。虽然许多组织使用年度或脉搏调查，但inFeedo的创建是为了使各领域和文化的调查标准化。”
Amber还通过记住以前聊天的内容与员工建立联系。员工可以随心所欲地与聊天机器人互动，但Jain说，他们一年中通常会与Amber进行三到四次聊天，每次对话大约有8个问题，回答时间不超过2.5分钟。
inFeedo预计其收入将翻两番，预计将其团队翻一番，目前正在招聘140个远程职位，特别是东南亚、印度和美国的营销、产品、工程和销售。
inFeedo融资历程：
印度人工智能HR分析平台inFeedo获得20万美元天使轮融资
【印度】HRSaaS分析公司inFeedo在超额认购中融资320万美元
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如果你正在领导人力资本分析（People Analytics），现在该怎么办？创建人力资本分析仪表板
人力资本分析从业人员所熟悉的话题：人力资本分析仪表盘。
设定场景。
"你刚刚在人力资本分析领域找到了你的第一份重要工作。你一直在努力工作，而组织刚刚抓住机会，让你建立他们新的人力资本分析梦之队。你虽然紧张但又充满能量。你想迅速引起轰动。你会怎么做？"
许多处于这种情况的新的人力资本分析领导者，在对组织进行评估后，会决定采取行动，创建一个人力资本分析仪表板。这是个古老的东西，但也是个好东西。如果你是一个新的领导者，并且专注于速度-价值商数，你可能会从这里开始。但为什么呢？
如果你是一个雄心勃勃的、前卫的领导者，在领导你的第一个人力资本分析功能的情况下，你可能会想："我从组织和人力资源部门的领导那里得到了坚定的职责和积极的授权，以满足他们对前沿人力资本分析的需求。组织领导期待着一个巨大的突破，而我在ML和AI方面的技能已经磨练了多年。让我们给人们他们想要的东西--通过先进的预测性分析来实现工作的未来！"
我祝愿你在这项工作中取得好成绩！这听起来很了不起！我唯一担心的是一旦你遇到创建一个新职能的组织实际情况，你的成功几率就会降低。它们包括但不限于：糟糕的数据、没有数据、缺乏系统、争夺预算、领导不知道如何处理数据、文化冲击，有时甚至更糟糕的数据。
你可以做一些事情，大大增加你的长期可扩展成功的机会，为你和你的团队建立带宽，并以增加人力资本分析的可信度的方式使数据民主化。你可以开发一个人力资本分析仪表盘。
从我的角度来看，开发这样一个仪表盘需要（宽泛地）三个步骤。数据，背景，和故事。
第一步：数据
你可能在想，我很快就淡化了人力资源部门对AI/ML的需求。我没有。在我的职业生涯中，一些最有价值、最有洞察力、最能激发智慧的工作需要先进的技术。然而，在一个人力资本分析职能部门的新领导人的背景下，直接的挑战是可能的事实，即客户没有，从来没有，也不习惯于拥有他们需要的数据来做决策。因此，一个新的领导者的第一步必须是获取、构思和增强数据的民主化。
诚然，人们分析的 "极客"（即可能有编程、数据科学/工程和/或数据基础设施背景的人）会最喜欢这一步，在不灵活的情况下，会卡在步骤1，这可能是他们的死穴。他们会发现这一步对智力的刺激很大，原因是需要解决大量的问题，比如：整合来自多个来源的数据，清理数据流，建立数据处理程序，创建数据字典和定义，试验不同的技术来存储数据，处理数据，和自动化数据处理。这可能是一项永无止境的工作，有些团队从未离开过这个步骤。
尽管有前面提到的注意事项，让你的数据 "正确 "是基础的一步。一个新的领导者将需要一些基础数据源来创建一个有目的、有意义的人力资本分析仪表板。这似乎是一个平淡无奇的话题，但我已经看到整个人力资本分析会议联盟致力于凝聚标准化的人力资源指标，每个企业和企业领导人都应该通过人力资本分析仪表盘来关心这些指标。事实上，适合你的公司的最有意义的数据来源很可能不是标准的，而是针对你的行业、员工构成、你的客户价值主张和你的组织的。尽管每个公司都是不同的，但这并不意味着创建人力资本分析仪表盘的一些数据来源/系统在各组织之间不一致。这些系统包括但不限于以下系统：核心HCM（招聘、人数、营业额、薪酬等。这可能是你最广泛的数据源），销售系统（Salesforce等），运营系统和吞吐量（ERP系统如SAP，自制的内部系统等），安全，技术和工程数据（Jira，Asana等），甚至更多的实验数据（例如，Zoom会议，日历邀请和Slack互动）。
无论数据来源和系统如何，一个新的领导者将需要某种类型的数据库来汇编和存放这些数据。在中长期内需要哪种类型的数据库的决定，通常会归结为新技术的传统 "建造与购买或借用 "的决定。但不可避免的是，我愿意赌上几个硬币，几乎每一个刚接触人力资本分析的团队都可能开始使用Excel/Access或GSheets，至少在他们进行实验/原型设计的时候，将他们的数据整合到初步的可视化中。如果我的经验是指示性的，再加上我遇到的许多其他领导人，在人力资本分析领域更广泛的现实，许多团队从未离开这个原型阶段。我想这并不是世界末日，但对于一个新的人力资本分析团队来说，这绝对是一个早期的高原期。从我的角度来看，这个高原期可能是一个负面的原因，因为它可能会留下 "钱/价值"。使用Excel等工具推送原始和/或汇总的数据报告，并期望企业/人力资源部门的领导用这些数据做一些有价值的事情，这种循环从根本上来说是有缺陷的。我们将在第2步中进一步讨论这个问题。
如果你的团队有兴趣超越一个简单的Excel报告/仪表盘，持续改进产品的周期应该是这样的：集中数据，数据可视化原型，获得用户反馈，投资于与业务影响相关的数据/可视化，重复。这个过程松散地基于敏捷方法论、最小可行产品（MVP）和软件开发（关于资源，请看这样的地方），但显然这个过程应该根据你的团队的技能组合、你的组织、团队/技术的投资水平等进行调整。
与此相关，这里有一个关于前面提到的 "建设与购买 "路线的简单对比。如果你决定走 "购买 "路线，有许多成熟的供应商，如Visier和One Model，以及新兴的供应商，如eqtble，都可以竞争你的业务。所有的供应商都有优点和缺点。相反，如果你决定走 "构建 "路线，你可能会考虑通过R Shiny这样的开源产品，或通过购买的产品，如Tableau或Looker，来创建你自己的网络应用程序来承载你的人力资本分析仪表板。这条路也有它自己的优点和缺点。
第二步：背景
不是所有的人的分析仪表板都是平等的。你猜谁决定了仪表板的价值？是解决方案的架构师吗？还是数据分析师？仪表盘的客户--通常是业务领导、部门领导、人力资源领导--决定它的价值，并最终决定它的使用。决定仪表盘所产生的价值的，或任何被共享的数据的，是背景。然而，背景不能在分析员所隐喻的小房间里得到，而是要在组织决策的舞台上得到。在我看来，有两种背景，它们都是赋予固有的无价值数据以价值的先决条件。
1.组织背景
2.数据背景
首先，作为一个新的领导者，你必须了解组织的背景。这一步是人力资本分析走出纯粹的数据分析领域的地方--因此，这也是 "极客 "们可能感到最不舒服的领域。对许多员工来说，人员成本占公司运营费用的70%左右（显然，这可能因公司和行业而异），这让人感到惊讶，但对任何财务主管来说，这并不令人惊讶。如果你真正考虑到有时是数十亿美元的企业，这是一个惊人的资金和投资数额，而这些是大多数人力资本分析机构所居住的组织。因此，我想的方式是，人力资源组织的汇款是正确投资和衡量组织70%的运营成本的投资回报率。这就是为什么我发现，当讨论一个组织中运营成本较低的部分--如IT、财务、集中式数据科学、运营等--的财务投资时，这些组织往往不会对在技术、数据和基础设施方面投入大量资金以更好地了解其组织的行动背景感到惊讶。而人力资本分析往往要通过乞讨、借用和偷窃来试图建立、构建和实施基本电子表格之外的任何数据机制，以服务于组织最大的OpEx支出。然而，如果人力资本分析的领导者能够充分理解他们产生的数据如何与组织的优先事项保持一致并产生价值，这种不公正就会迅速消失。
其次，一个新的领导者必须了解数据的背景。我发现令人惊讶的是，有时我认识的非常聪明的人并没有意识到，没有背景的数据表面上是没有意义的，无法解释的。他们往往有一种 "梦境 "的心态，认为 "如果你建立了它[即，"它 "是一个可靠、准确的人力资本分析仪表盘，并具有视觉吸引力、动态、实时的方式]，他们就会来["他们 "是企业和人力资源领导人]。这不是真的。这是风格大于内容，这个论点我将在其他时间讨论。当领导者看到这种类型的仪表盘时，双方（领导者和人力资本分析团队）都会感到疑惑。人力资本分析团队期望得到赞扬，并展示了仪表盘，而领导者的反应是 "这看起来不错，但我应该用这个做什么？" 在我看来，只有三种方法可以为数据提供背景，让大家觉得有意义。
- 一个目标
- 一个基准
- 与以前的自己进行比较（即，随时间变化的数据趋势）
没有这些，数据就只是数据。这三个提示给了任何人隐含地查看数据的背景（即，没有科学方法和试图证明因果关系）。它们还允许回答 "我们如何知道我们所做的事情是否有效？"这一问题的许多变种。我个人最喜欢的目标，允许观众以二分法的方式知道 "我们是高于还是低于目标？" 如果你有OKRs、成功指标和/或关键绩效指标，不假思索地规定目标对业务有意义，那就真的有帮助。基准，是我最不喜欢的，因为它很可能鼓励平庸，它可以让观众回答 "我是否与竞争对手/参考点持平 "的问题？一个与以前的自己进行比较的数据点，将你今天的位置与你过去的位置进行比较。这种背景是理想的，可以看到为解决一个问题所花费的努力和资源是否导致焦点变量随时间的推移而增加或减少。
当反思你的组织当前的人力资本分析仪表板时，请随意问自己一个问题："这些数据是被我的客户推送的还是被我的客户拉动的？" 很可能，如果你的数据缺乏背景，你只是把它推给了不高兴的客户。然而，如果你的数据包括必要的组织和数据背景，你就会被拉去做更多的事情。这是一个很好的问题。
第三步：故事
光有背景还不足以让人事分析仪表盘产生影响。仪表盘中的数据有机会来追踪、告知和阐明组织的过去、现在和未来的故事。这个故事很可能具有任何好故事的叙事弧度。想象一下，如果你是一个组织的领导者，而你的组织内部有人能够用数据向你明确地展示你的组织的历史，你的组织现在在感兴趣的指标上的位置，组织在概率意义上的 "去向"，甚至有时 "为什么 "你会看到正在看到的问题。如果做得好，你的组织的故事可以带来增值的 "自我服务的数据即产品"，这是许多人力资本分析功能努力实现的。
理想情况下，随着前面提到的改进人力资本分析仪表板的迭代过程的发展，数据和延伸的 "故事 "变得更加复杂、细致和有价值。我有一个假设，在人力资本分析甚至更广泛的科学中，一个最没有被研究的概念是 "时间 "的概念（有时称为时间效应）。时间有什么影响？想象一下，能够在足够长的时间内讲述组织的故事，你可以对一路走到行政级别的初级员工进行队列分析。撇开幸存者的偏见不谈--这种水平的洞察力难道不令人难以置信吗？另一个让我感兴趣的概念是将影响、成功指标和投资回报率嵌入到这个改进人力资本分析仪表板的反复过程中。作为一个新的人力资本分析领导者，如果你能将实现的价值嵌入到仪表盘本身，为什么要去做六个月的项目评估，以确定你的工作价值？
想想你知道的任何一个好的故事。它是一个单向的对话，独白，还是独白？不是。所有好的故事都包括对话。人力资本分析仪表盘也应该如此。信息的流动不是单向的对话，而是一个持续的递归，数据通过叙述和背景流向决策者，而决策者根据组织的变化进行处理、校准和行动；这反过来又会导致对仪表盘所需变化的反馈，比如背景和所讲的故事。“球一直在跳动”，故事也不会结束。
作者：Cole Napper
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