人工智能
【美国】AI招聘创业公司Talview完成了675万美元的A轮融资
AI招聘创业公司Talview完成675万美元的资金。支持者包括StormVentures、InvenotusCapital、EilesCapital和EmergingVentures。
该公司打算利用这些资金进一步增强人工智能能力，并在全球范围内扩张。
由Sanjoe Jose、Subramanian‘Mani’K和Jobin Jose创建的Talview提供了一个AI和ML增强的安装平台，允许企业通过允许招聘人员自动化重复任务来减少雇用时间。该平台结合了三种技术：常规招聘人员任务的自动化，随时随地进行面试，以及在招聘过程中获取和重用数据。这是通过其人工智能的视频访问，认知远程处理，和先进的评估解决方案，利用自然语言处理，机器学习，计算机视觉和视频分析能力。
它集成到大多数申请者跟踪系统(ATS)和学习管理系统(LMS)中，以帮助审查员和管理员自动化重复任务，以便他们能够集中精力选择合适的候选人。
到目前为止，Talview的人才获取过程已经被亚马逊(Amazon)、德勤(Deloitte)、瑞士再保险(SwisRe)、科尼扎特和西芙拉(Sephora该公司还与埃森哲(Accenture)、IBM和微软(Microsoft)等大型科技公司签署了合作协议，向全球客户提供解决方案。中小企业
原文链接：http://www.finsmes.com/2019/08/talview-raises-6-75m-in-series-a-funding.html
以上由AI翻译，仅供参考
人工智能
塑造工作未来的五个维度
德勤(Deloitte)定义的未来工作是
“The growing adoption of artificial intelligence in the workplace, and the expansion of the workforce to include both on- and off-balance-sheet talent.”
我们定义了工作的未来，因为许多变革力量影响着一个组织的三个紧密相连的层面：工作(内容)、员工(人员)和工作场所(场所)
本质上，工作的未来是由当前的社会经济变化所创造和影响的，并受到新工作世界的力量和趋势的影响。
塑造工作未来的五个维度
有两个领域在很大程度上影响着工作的未来。首先是在工作场所和工作任务中越来越多地采用人工智能、机器学习和增强功能。第二个维度是国际劳工局在其工作未来文献评论中确定的五个维度。这些方面是：
1.创造就业
2.就业质量
3.社会保护
4.工资和收入不平等
5.社会对话和劳资关系
就业机会的未来是指创造就业机会、破坏就业机会或未来劳动力的组成。许多人越来越担心，任务自动化的速度快于创造就业机会的速度，以及由于自动化而出现的新部门。
“当现有的工作岗位被自动化和人工智能操作的其他系统所取代时，就业岗位的下降速度可能会快于全球劳动力。”
麦肯锡(McKinsey)估计，自动化可以取代目前由人类从事的45%的活动，但只有5%的工作可以完全由技术实现自动化。人们相信，在未来，工人将花更多的时间在机器无法胜任的活动上，例如管理人员、应用专门知识和与他人交流。人类将花费更少的时间在可预测的体力活动以及收集和处理数据上，这两个领域的机器已经超过了人类的性能。所需的技能和能力也将发生变化，需要更多的社会和情感技能以及更先进的认知能力，如逻辑推理和创造力。人们还认为，随着工业布局从发展中国家转向发达国家，自动化可能会破坏全球劳动力格局。随着发达国家利用机器人的增加，加上需要尖端技能的新的创新生产技术，将降低劳动力成本。
相反，工作质量的未来涉及未来的工作条件或社会保护制度的可持续性等问题。零工经济的增长导致自营职业、特遣队和中介工人的增加.预计到2020年，这一比例将增长到40%的美国工人。据认为，随着这种从传统就业类型的转变，什么是就业的定义可能变得模糊不清，从而导致劳动力市场的法律不确定性。虽然特遣队工作人员所从事的工作与工作保障大幅度减少有关，但它允许高度的灵活性，使工人能够控制其工作生活平衡，而雇主则能够从工人的灵活性和更大的成本节约中获得经济上的好处。人们相信，零工经济的增长将让位于改进的工作模式，从而提高劳动力市场的效率。然而，临时就业往往与较低的工资、较少的培训和减少的职业发展联系在一起，长期而言，这将对劳动力市场产生负面影响，因为个人有责任不断提高技能和发展自己。
将以前有保障的工作外包给从事小型和不稳定工作的个体，预计会在广泛的基础上降低劳动力标准。今后的工作很可能以项目为基础，更替率很高，从而使特遣队或机构工作人员获得社会保护和工作保障的机会减少。在零工经济中，数字工人被认为是自营职业者，他们被要求提供全额的社会保障缴款，增加他们的经济负担，并使他们相对于传统的雇员相对更糟，他们也受到社会政策的保护，如最低工资，这又一次是为正式雇员保留的。
关于工资和收入不平等的讨论既关注工资和收入的平均增长，也关注它们今后在家庭中的分布情况。人们越来越担心，属于最低收入阶层的家庭可能最不准备适应新的工作世界，从而造成日益扩大的不平等的恶性循环。人们还认为，随着对高技能工人需求的增加，工资不平等现象将进一步恶化。
最后，社会对话和劳资关系的未来是指在未来几年里，有组织的工人制度将如何在这种推动变革的情况下演变。
工作的未来如何影响人力资源和我们今天的工作方式？
在思考工作的未来时，有很多事情要考虑，其中之一就是人工智能和增强对劳动力的影响。据信，人工智能的增长将使60%的职业拥有至少三分之一的自动化工作活动。正如我们前面讨论过的，零工经济的主要特点是短期合同或自由职业者的盛行，而不是历史上的永久角色规范。随着Uber和Deliveroo等公司的迅速扩张，我们看到了新的工作模式的出现。这些新的工作模式由于引入了灵活工作等服务而得到了这种增长。员工们正在寻找更多的灵活性，以真正实现工作与生活的平衡。随着支持这些模型的新工作模型和技术的兴起，组织正在采用一种更加敏捷的工作方式，在满足业务日益增长的需求的同时，为员工提供他们所需的灵活性。
与多代员工一起工作需要领导们接受新的工作方式。因此，采取一种使员工能够不断学习和提高技能的方法，不仅是未来工作的副产品，而且是领导者在制定人力资源战略时应考虑的问题，以确保他们留住顶尖人才。
工作的未来不仅是创造新的工作方式，或如何产生新的工作场所，甚至是人工智能如何取代现有的工作。这也是关于我们如何能够丰富新的人的能力，并将他们融入劳动力队伍，同时为未来创建更可持续的组织。人们越来越关注员工的经验，借助人工智能的力量，企业正在寻找新的方法来衡量员工的敬业程度和情绪。这些创新有可能对雇员的留用产生重大影响。
当我们思考工作的未来时，我们应该努力找出我们如何为教育创造一个更有价值的环境，倡导不断学习我们的劳动力。技术的兴起让我们能够在我们想要的时候学习，在我们想要的任何设备上学习，理解我们如何在需要的时候将学习建立在一个组织文化中是关键。
最终，当你想到人力资源在未来工作中所扮演的角色时，它实际上是为了使我们的员工能够快速适应变化，同时嵌入持续学习的重要性和需要，并支持他们的上升期和再技能。在支持员工的同时，他们必须开始指导领导者培养一种领导风格，让他们两人都能克服未来工作中出现的挑战，同时接受支持员工的需要，培养必要的技能，以确保团队和组织的成功。
作者：Manpreet Randhawa
来源链接：https://www.myhrfuture.com/blog/2019/4/11/how-is-the-future-of-work-shaping-the-labour-market
以上为AI翻译，仅供参考。
人工智能
大师谈：AI时代的人力资源：未来有很多变化，42%的员工不认为现有的HR能够胜任这一变化！
编者注：这是Josh Bersin 的观察，与HRTechChina年初发布的年度预测基本一致。其中挑战性是我们没有想到的。尤其是HR的角色能否胜任科技带来的竞争优势，帮助组织和员工快速建立这种优势，不少员工和老板不认为目前的HR能够胜任，以及觉得应该调整和改善这个角色。前瞻性的HRTechChina的用户们，你们走在了前列，看到了趋势和变化，接下来让我们一道迎接这个挑战和变化吧！
Josh Bersin在过去的几个月里，我与数十位人力资源主管讨论了他们的人才挑战和转变人力资源的必要性。
公司正在重新设计角色和重新组建团队，努力提高员工的参与度和幸福感，创建新的反馈项目，并重新思考领导力的角色。
但这些挑战中，没有一个比AI人工智能的爆炸性影响更具变革性和破坏性。
在我早期对人工智能的讨论中，我称它为“杀手级应用”，因为它有潜力改变我们所做的一切。今天，人工智能已经渗透到我们的生活中，改变了我们购物、开车、交流和管理健康的方式。随着人工智能的应用不断增长，人们的新想法和投资也在不断增加。(软银刚刚向人工智能投资了1080亿美元)。
但是，尽管许多供应商大肆宣传，人工智能并不是你“买来的”东西。“相反，我们使用的所有技术都嵌入了人工智能。人工智能工具利用数据(你必须有高质量的数据来让人工智能工作)以更智能的方式预测、建议、推荐、告知和回答人们。
现在很多公司都在大力投资人力资源领域。例如，IBM重新设计了其人力资源服务交付策略，利用智能代理帮助员工和经理回答问题，并就角色、职业、薪水和学习做出决策。
联合健康集团正在建立一个图形数据库，该数据库使用人工智能来识别提高生产力和服务质量的机会。
McKesson正在使用人工智能来了解员工关系，并提高多样性和团队效率。
作为人力资源领导者，人工智能将改变我们接触的每一个过程。我们招募、评估、雇佣、培训、开发、支付和调动人员的方式都是由AI人工智能决定的。
例如，上周，我促成了与人力资源高管的一次会议，重点讨论了人力资源业务伙伴角色的变化。这一关键角色正受到AI人工智能驱动的聊天机器人chatbot和智能平台的根本性影响，这些平台使员工和管理者越来越容易直接获得他们需要的信息。
不幸的是，许多人力资源组织没有为未来的变化做好准备。Harris Insights进行的一项全球研究发现，尽管超过80%的美国和英国员工认为拥有人工智能技能将为他们的公司带来竞争优势，但42%的人表示，他们不认为人力资源部门能够执行这一任务(真是一个不好的消息)。
普华永道(PwC)对首席执行官的一项调查发现，63%的受访者正根据新的人工智能技术和劳动力需求，重新考虑人力资源部门的角色。
人力资源部门现在有责任建立信任系统、智能系统，以及更好的预测系统，以帮助人才做出决策。我在商界的老朋友之一里奇•休斯(Rich Hughes)(联合健康集团(United Health Group)人力资源战略主管)正在一个图形数据库中构建一个包含大量员工数据的数据湖，以帮助公司更好地理解、预测和提高客户服务、索赔和其他数十个领域的绩效。摩根大通和其他公司也在做同样的事情——这就是人力资源的发展方向。
为了达到这一目标，我们必须做好准备，应对人力资源所有职能领域以及业务本身的全面中断。在我做分析师的25年里，我目睹了许多革命性的变化。我相信人工智能将是最具影响力的改变。
以上由有道翻译软件完成，感谢中国翻译软件！推荐有道翻译，更地道
原文来自：https://joshbersin.com/2019/07/hr-in-the-age-of-ai-lots-of-change-ahead/
人工智能
【中国】”Bello倍罗“获得线性资本领投的数千万人民币Pre-A轮融资
作者：李汝晴 来源：36Kr
36氪获悉，智能招聘解决方案提供商「Bello倍罗」宣布上半年完成由线性资本独家投资的数千万人民币Pre-A轮融资，并发布数字化人才管理中台内测版。本轮融资将用于底层技术的进一步研发迭代，招募HR管理咨询专家。
36氪此前曾多次报道Bello倍罗，它是一家源于硅谷专注于人力资源行业底层技术的公司。Bello倍罗融合了中美人工智能底层技术，将NLP（自然语言处理技术），KG（职场知识图谱）和RPA（招聘流程自动化）技术应用于招聘，为企业提供人才管理智能化解决方案。
他们发现了当今招聘的难点主要为：1.简历资源不够 2. 招聘效率低 3. 决策判断失准。针对这些问题，Bello倍罗将AI技术与人力资源领域知识深度结合，辅助公司提高招聘行为效率，辅助作出准确决策，并结合市场分析提升整体招聘准确率，解决人才招聘中“找到人，找对人”的难题。通过技术帮助HR完成重复、繁琐、低效，但却最耗时的事务性工作。释放出来的人力可以去完成后期的精确沟通和面试、企业人才培养和管理等价值更高的工作中可投入更多精力，提升人力资源行业人才的成长空间。
从上次融资至今已经过去一年的时间，在此期间，Bello倍罗从单纯提高招聘效率延展到辅助招聘决策，并进一步提供数字化人才管理解决方案。据Bello倍罗创始人兼CEO李松毅介绍，除了进一步优化了底层算法模型之外，在此期间他们还推出了内测版本的数字化人才管理中台，可进一步帮助企业提升内外部人才管理能力。
客户方面，Bello倍罗主要面向管理精益度高、寻求数字化转型大型集团公司。提供私有化部署的PAAS系统，以保障客户数据安全。同时可以实现小时级的部署效率并提供系统一键升级服务。
目前，Bello倍罗已经服务了包括腾讯、平安、顺丰等，也正在通过市场推广和渠道合作发展更多的集团客户。
对于此次投资，线性资本投资副总裁金异开表示：与竞争激烈的改造前台业务（设计、生产、销售、营销等）相比，利用产品化的数据智能去改造企业中的各个中后台系统（供应链/物流、人力、财务等）存在巨大的市场机会，并且有机会在更短时间内有效增长。Bello倍罗的团队既有招聘行业专家，又有来自大厂的技术大牛，互补性极强，且产品的市场口碑很不错，我们对此非常有信心。
原文来自：https://36kr.com/p/5226153
人工智能
【英国】培训软件开发公司Filtered获得250万英镑的种子轮融资，总部位于英国
作者：Peter Smyth 以下由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考文末的英文。
Maven Capital Partners(“Maven”)是英国最活跃的私募股权公司之一。该公司周四宣布，已投资250万英镑支持领先的软件开发商Filtered Technologies Limited的发展。
Filtered Technologies Limited为企业市场提供先进的、人工智能驱动的学习和开发软件，并为企业和零售市场提供培训内容。Maven的投资将有助于加速Filtered持续的技术创新，并随着业务的增长，进一步加强其备受推崇的客户服务和销售团队。
Filtered成立于2009年，最初是为微软提供量身定制的技能培训课程，现在仍然以成功的Excel With Business(“EWB”)品牌运营，已经为100多万用户提供服务。
最近，Filtered开发了喜鹊(magpie)，这是一个市场领先的智能学习推荐引擎，也是该公司计划增长的主要驱动力。喜鹊的专有算法将客户的内部培训材料整合在一起，并与其他外部材料相吻合，为每位员工提供个性化的学习和开发(“L&D”)资源。喜鹊已经建立了一个高质量的客户基础，包括全球品牌，如宝洁，森宝利，西门子和EDF。
喜鹊的人工智能引擎在该领域处于市场领先地位，无论是作为一个独立的产品，还是与其他L&D系统相结合，都为客户带来了巨大的好处。至关重要的是，这种创新方法增加了培训的可量化影响，并减少了员工熟练掌握基本业务技能所需的时间。
据估计，全球企业电子学习市场价值超过300亿美元，而且持续增长，因此，利用企业内部的电子学习来提供更个性化的发展是一个明显的市场趋势。在一个充满活力的高级管理团队的领导下，Filtered领先的人工智能技术提供了一个解决方案，以满足先进企业的学习和发展需求。
Filtered已经认识到，企业客户正在寻求减轻信息过载日益增加的影响，相反，他们希望通过创新的学习和开发技术更好地利用现有的内容和资源。喜鹊提供专业的策划或材料，提出算法建议，并智能地将相关内容放入工作流和员工所在的位置。
首席执行官兼联合创始人马克•佐•桑德斯(Marc Zao-Sanders)表示:“企业已经厌倦了更多的平台和内容。他们不需要更多这些。他们需要的是更好地利用他们所拥有的，通过专家策划、算法推荐，并在工作流程中明智地将其放置在员工所在的位置。这项投资标志着学习和开发向消费级技术和体验的转变，并使过滤网能够引领这一潮流。Maven是我们理想的投资者:聪明、直率、有兴趣让工作的未来变得更好、更幸福。”
Maven投资总监加雷斯•普莱斯(Gareth Price)表示:“我们很高兴能够支持Filtered这个雄心勃勃的团队继续成长。喜鹊是一个令人兴奋的，创新的产品，收到了很多兴趣，从企业市场，推动了对成本效益的需求，创新的方法，以在整个企业内实现学习和发展。
“筛选的目标是通过喜鹊实现持续增长，并已在全球知名品牌中确立了在该行业的地位。我们期待着与马克团队的合作，以帮助公司实现增长计划。”
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文来自：https://londonlovesbusiness.com/maven-invests-2-5m-in-filtered-technologies/
人工智能
联合利华如何利用人工智能为其员工提供“公平化”的技能和面向未来的技能
作者：Molly Fleming 转自：marketingweek 以下由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考文末的英文。
联合利华(Unilever)正为其员工推出一个在线人才市场，该市场利用人工智能(AI)帮助他们识别新的职业机会和可以提高技能的领域，以求“公平化”学习。
这个被称为FLEX体验的市场使用了初创公司InnerMobility的技术。它的工作方式是让员工建立一个关于他们当前技能和他们希望提高或获得新专长的领域的简介。然后，它使用人工智能来帮助团队识别符合这些目标的跨业务机会，例如，从事将帮助他们获得新经验或专业知识的项目。
联合利华(Unilever)人力资源执行副总裁杰伦•威尔斯(Jeroen Wels)在接受《营销周刊》(Marketing Week)采访时表示:“我们正在努力做的是，在我们所拥有的机遇中创造出彻底的透明度。如果你用人工智能建立一个内部市场，你就能做到这一点，让公司的机会民主化，这样(员工)就能看到什么样的项目可以用来发展他们的技能、兴趣和获得经验。”
他补充道:“(它创造了)一个没有摩擦的环境，因此没有中间人。没有哪个部门经理看不到所有的机会，也没有哪个经纪人看不到所有的机会，而是实时发生在平台上。”
联合利华声称，该公司已经看到了使用该系统的3万名员工的好处，其中包括营销人员。威尔斯举了一个美国品牌经理的例子，他利用该系统在另一个市场寻找经验，目前正在欧洲从事一个创新项目。
“他现在无需离开纽约就能获得国际经验，并能发现这是否适合他，”威尔斯说。
这项服务目前是可选择的，联合利华计划保持这种方式，因为它想“激发人们学习的兴趣”。然而，整个组织的领导人都被要求推广这一工具，并强调其重要性，而联合利华明确表示，其员工必须为未来做好准备。
威尔斯说:“我们认为，不断发展自己具有重要的战略意义，因为在你意识到之前，技能已经过时了。我们组织中的领导们正在传递这样一个信息:‘你有责任让自己的技能与时俱进。’”
他补充称:“我们正进入一个时期，某些工作岗位将消失，一些岗位将重新出现。(这)降低了我们的员工为未来角色转型带来的风险，因此，你实际上是在为人们创造提高技能的机会的同时，创造了生理上的安全。”
联合利华正在逐步扩大该项目的规模，预计到2020年将全面推出。到目前为止，该公司已在营销、金融、it、供应链和研发领域开展业务，联合利华(Unilever)以一种有分寸的方式将其推广开来，以便解决任何问题，并确保其相关性。
他补充道:“我们不会把它作为一个大爆炸技术系统推出，因为如果我们这样做，它肯定会失败。”
联合利华表示，除了帮助员工为未来的工作做好准备之外，该公司还发现，这套系统还有其他意想不到的好处。其中之一是改善对最感兴趣的项目和技能的反馈，这有助于了解其品牌和市场的走向。
Wels解释道:“当我们推出这个平台时，一位非常资深的领导者说‘这将非常有趣，因为你将看到的是哪些项目和技能是最受欢迎的’。这是一个很有见地的观点，因为如果你有一个没有人感兴趣的项目，或者没有可用的技能，这是很有说服力的。
“(从市场营销的角度)如果你的员工不感兴趣，你为什么要启动一个项目?”这是你可以免费得到的第一方消费者反馈。”
原文来自：https://www.marketingweek.com/how-unilever-is-using-ai-to-democratise-upskilling-and-future-proof-its-employees/
人工智能
Indeed：人工智能岗位招聘增长放缓
上图:Indeed
图片来源:Indeed
文/DEAN TAKAHASHI
人工智能工作在硅谷和其他地方一直很热门，一名机器学习工程师的平均年薪为142,858美元。但根据job site Indeed的一项研究，人工智能招聘的增长已经放缓，人们对这些工作的兴趣也在下降。
从2018年5月到2019年5月，人工智能领域的招聘职位确实增长了29.1%。然而，这一增长大大低于前两年。与此同时——2017年5月至2018年5月——人工智能上的招聘信息确实增长了57.9%，在2016年5月至2017年5月期间更是达到了惊人的136.2%。
与此同时，求职者对人工智能的兴趣正在趋于平稳。2018年5月至2019年，人工智能相关职位的搜索量确实下降了14.5%。相比之下，2017年5月至2018年5月的搜索量增长了31.9%，2016年5月至2017年5月的搜索量增长了49.12%。的确，今年的下降也表明，可能会有更多的职位空缺，而不是合格的工人来填补这些空缺。
人工智能找工作并不总是与职位数量保持同步。以数据科学家为例，他们的工作是获取原始数据并应用编程、可视化和统计建模来为组织提取可操作的见解。
考虑到数据是“新石油”，数据科学家的需求量很大，而且研究显示，2017年至2018年，招聘启事增加了31%。然而，在同一时期，求职人数只增长了14%左右。
机器学习和深度学习工程师占据了人工智能工作的前10名
上图:Indeed
图片来源:Indeed
为了了解2018年至2019年间最受欢迎的人工智能职位，该公司的分析团队确定了10个职位，其中包含“人工智能”或“机器学习”等关键词的职位描述比例最高。
十大人工智能工作
机器学习工程师
深度学习工程师
高级数据科学家
计算机视觉工程师
数据科学家
算法开发
初级数据科学家
开发顾问
数据科学主任
首席数据科学家
分析总监、统计学家、首席科学家、计算机科学家、研究工程师和数据工程师是今年未能进入前十的竞争者。
Indeed发现，今年机器学习工程师职位的招聘广告中人工智能和机器学习关键词的比例最高(2018年也是如此)。机器学习工程师开发使用预测技术的设备和软件，比如苹果的Siri或天气预报应用程序。它们确保机器学习算法拥有需要处理和分析大量实时数据的数据，从而使机器学习模型更加准确。
尽管机器学习工程师职位中包含相关关键词的职位数量仍然最多，但2018年这类职位所占比例更高(94.2%，而2019年这一比例为75%)。
2019年榜单前十名中很多需要人工智能技能的工作都没有出现在2018年榜单上，比如深度学习工程师，首次位居第二。深度学习工程师开发的编程系统可以模拟大脑功能，以及其他任务。
这些工程师是三个快速发展领域的关键参与者:自动驾驶、人脸识别和机器人技术。一项研究显示，仅全球面部识别市场就有望从2016年的33.7亿美元增长到2022年的77.6亿美元。
年与年之间的差异可能反映出，所有类型的公司对数据科学家的需求都在不断增长;许多雇主现在需要一个完整的数据科学团队，员工从初级到主管级别不等。相比之下，2018年的榜单包含了更一般的数据科学职位，如数据科学家、首席科学家和计算机科学家。的确，招聘经验丰富的员工能吸引更广泛的人才，这有助于企业在紧张的劳动力市场中更好地竞争。
平均工资最高的人工智能工作
机器学习工程师不仅是招聘数量最多的人工智能岗位，而且工资也最高。与2018年相比，该职位的平均年薪增幅最大。
在2018年和2019年的Indeed排名中，机器学习工程师的薪酬排名第三。然而，今年这个职位的平均年薪是142,859美元，比去年高8,409美元。与人力资源公司美世(Mercer)预测2019年平均2.9%的工资增幅相比，这一增幅为5.8%。
同样，算法工程师的平均年薪今年也涨到了109,313美元，上涨了5,201美元，涨幅为4.99%。在竞争激烈的人工智能就业市场上，企业花费更多资金来吸引人才到这些关键岗位上，这可能是两家公司薪资上涨的原因。
与前一份榜单一样，薪资排名靠前的职位显示出整个人工智能市场的发展和成熟。更广义的职位，如分析总监、数据工程师、计算机科学家、统计学家和研究工程师，都在2018年的榜单上，但今年没有进入前十。2019年榜单上的新职位包括更加差异化的数据科学职位，如高级数据科学家和首席数据科学家。
纽约和旧金山是人工智能工作的首选城市
上图:Indeed
图片来源:Indeed
与去年相比，2019年人工智能就业比例最高的大都市地区的排名并没有太大变化——尽管有一些变化，以及一个新来者。
最适合人工智能工作的城市
纽约，纽约
旧金山,加利福尼亚
华盛顿特区
加州圣何塞
西雅图,华盛顿
马萨诸塞州的波士顿
加州洛杉矶
芝加哥,伊利诺斯州
德克萨斯州达拉斯-沃斯堡
亚特兰大,乔治亚州
在2018年和2019年，纽约和旧金山的地铁区域分别排名第一和第二。然而，纽约已经失去了一些优势:去年，纽约占人工智能招聘职位的11.6%，到2019年这一比例降至9.72%。相比之下，2018年旧金山的这一比例为9.6%;2019年这一比例降至9.20%，但现在仅略低于纽约。(旧金山在25个都会区中，也在2019年最佳求职者城市榜单上排名第二。)
纽约位居榜首令人惊讶，但这座城市拥有从金融服务到出版等多种行业，其中许多行业目前正在采用人工智能。许多西海岸的科技公司(如亚马逊、Facebook和谷歌)在该地区都有重要的业务。纽约也有一些与人工智能相关的科技初创公司，比如AlphaSense、Clarifai、Persado和x.ai。
去年至2019年，Indeed榜单上的三个地区互换了位置。2018年，圣何塞排名第三(9.2%)，华盛顿排名第四(7.9%)。但今年，华盛顿特区排名第三，圣何塞排名第四。2019年，波士顿(从第五位下滑)与西雅图(从第六位上升)交换了位置，芝加哥把第七位让给了洛杉矶(从前的第八位)。达拉斯-沃斯堡保持在第九位。去年排名第十的费城则被新上榜的亚特兰大挤下了榜单。
人工智能创造的就业岗位会比它消除的更多吗?
在未来几年，最大的问题将是人工智能创造的就业岗位是否会超过它所消除的就业岗位。
一些研究表明，事实上，人工智能创造的就业岗位将超过它所摧毁的就业岗位。世界经济论坛(World Economic Forum)发布的2018年《就业的未来》(Future of Jobs)报告发现，到2022年，人类和机器之间的劳动分工(或人工智能自动化)将发生转移，将取代7500万个工作岗位，但将创造1.33亿个新岗位。Gartner估计，人工智能将在2020年创造230万个新工作岗位，同时裁减180万个职位。根据邓白氏2019年的一份报告，40%的组织由于采用人工智能而增加了工作岗位，而只有8%的组织因为新技术而裁员。我们将拭目以待，看这种趋势是否会持续下去。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Indeed: AI job-posting rate slows and interest dips
人工智能
超越简历：使用AI进行预测性招聘
文/ Chiradeep BasuMallick
越来越多的招聘人员正在寻找更聪明的方法来评估求职者，除了列表式简历——而且理由很充分。简历或CVs将多年的经验、专业/个人成就和无法量化的软技能浓缩成文本格式。这不仅展示了一个不完整的候选人形象，而且还依赖于他们的自我评估来突出与工作相关的品质。更有效的方法是基于人工智能的预测招聘。人工智能引擎可以自动扫描详细的候选人资料，将其与可用的空缺职位进行匹配，并在工作环境、未来表现和文化一致性方面给出预测分数。
为了了解预测性招聘软件如何帮助人力资源从业者更聪明地招聘，我们采访了AssessFirst的首席执行官兼数据分析师大卫•伯纳德。下面来看看使用这些平台的好处，以及David对预测性招聘如何能提高留存率的见解。
什么是预测性招聘?
传统上，企业采用的是描述性招聘模式，在这种模式下，一个职位的角色被定义，一个候选人的历史表现被评估——尽管是主观的——最合格的候选人进入公司。然而，这个模型并不能帮助HR评估一个人的性格或文化是否适合这个组织。
“当你招聘的时候，定义一个完美的契合度不仅仅是分析求职者和工作之间的匹配度。重要的是要考虑到公司文化的非常具体的背景，以及候选人接受这种文化的能力，”伯纳德表示。
人工智能(AI)应用的预测模型来自历史数据、在类似职位上取得成功的员工中占主导地位的绩效模式，以及候选人的性格(通过分析他们的公共社交媒体个人资料，可以发现对这方面的深刻见解。
它能在短时间内扫描大量的求职者资料，在保证准确性的同时加快招聘决策的速度。与列表型简历不同，人工智能预测招聘平台并不依赖招聘经理根据过往记录预测未来行为的能力。算法在很短的时间内就能完成。
使用预测招聘平台的三个好处
在简历上，求职者选择并展示他们认为与工作最相关的特质，通常会排除他们性格和技能的重要方面。另一方面，人工智能支持的预测性招聘可以为每个人创造一个整体的形象，并将其与最合适的工作相匹配。
伯纳德解释说:“评估人员首先要准确评估候选人的潜力(他们思考的方式:他们的思维敏捷;驱动他们的因素:他们的动机;以及他们每天的行为方式:他们的个性)，并将其与已被证明与长期表现和敬业度相关的标准相关联。”
因此，人力资源从业者可以实现以下好处：
1. 更高的性能水平
人工智能可以准确预测候选人在特定职位上的表现。它不依赖于人类的判断力，而是利用数百万个数据集，提供关于哪位候选人将在该职位上获得成功的客观建议。根据AssessFirst的研究，预测性招聘可以使在职表现提高15%。
2. 降低流动率
通过完美地将个人特征和偏好与工作同步，组织可以确保新员工喜欢他们所做的工作，并尽可能长时间地工作。正如伯纳德所说:“做一份能让你更多地展现自我和天赋的工作……你为什么要辞职?”
3.缩短招聘时间
单独定义详细的候选角色，然后找到完全匹配的人，这将花费大量的时间。预测性招聘平台通过提出战略性问题，帮助在几分钟内构建出人物角色。通过让候选人在网上完成评估，整个过程被数字化，而不是被安排到一个冗长的简历审阅-面试-测试-评估-决定周期。
为什么人工智能主导的招聘是招聘的未来
最近，我们在人工智能招聘领域看到了大规模的投资。全球领先的人力资源公司Adecco Group于2018年收购了Vettery。维特利的机器学习算法从数据中学习，预测技术、销售和财务职位的招聘成功。Adecco还为自由职业者创建了一个基于人工智能的就业市场，名为Your Own Boss (YOSS)。
伯纳德告诉我们:“通过帮助企业聘用那些天生的人才，与那些在特定环境下推动效率和参与度的人才完美结合，预测性招聘可以帮助大幅降低人员流动率。”“我们的一个零售行业客户在12个月内将销售人员的流失率降低了50%(从17%降至9%以下)，这是因为他们只考虑了候选人的性格，并以此作为选择标准，而不是传统的简历筛选。”
AssessFirst、YOSS、Vettery和其他人力资源创新者正在为更明智的招聘铺平道路，在这种情况下，招聘人员有权做出明智的、着眼于未来的决定。通过使用诸如此类的预测性招聘平台，企业将能够接触到最合适的人才——而不仅仅是投资于那些看上去“纸上谈兵的顶级人才”。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Go Beyond the CV: Use AI for Predictive Hiring
人工智能
【美国】人工智能工具供应商Pryon获得2000万美元融资用于自动化企业工作负载
文/KYLE WIGGERS
Pryon是位于北卡罗来纳州罗利的人工智能工具企业的供应商，今天宣布，它与Revolution的Rise of the Rest Seed Fund合作，在A轮融资中获得了2000万美元，Breyer Capital和Digital Alpha的参与顾问。资本注入紧随2018年11月450万美元的种子轮，首席执行官Igor Jablokov表示，它将用于进一步发展Pryon的核心产品，发展其财富500强客户名单，并发展战略合作伙伴关系。
Jablokov补充说：“组织有机会通过让员工掌握AI的力量来改变他们的工作场所。” “我们填补了实施困难且成本高昂的新兴技术与专为简单的基于规则的服务而设计的现有产品之间的市场空间。”
有了Pryon，Jablokov - 曾担任IBM Watson团队的项目总监，之前创建了Yap，这是一项服务，提供由亚马逊于2011年9月收购的基于云的语音转文本- 旨在设计一个“结合了人和机器。“
这是趋势。埃森哲报告称，人工智能有可能将生产率提高40％或更多，并将盈利能力平均提高38％。此外，在德勤最近的一项调查中，42％的高管表示他们认为人工智能将在两年内变得“至关重要”，这得益于自然语言处理、机器学习、深度学习和计算机视觉的进步。而Gartner的预测，到2022年，决策支持和增强技术将占44％ -价值大约1.72万$ -全球AI的商业价值。
Pryon的方法利用AI通过上下文感知，自然语言和其他技术在各个频道上协调信息。它使员工能够与基于语音的代理进行交互，该代理可以从不同的应用程序和数据管道中检索答案和文档，并且由于它采用模块化设计，因此公司可以根据需要添加功能。
普莱恩已经获得了关注。其令人印象深刻的客户名单包括AT＆T，Chick-fil-A，Cox，Delta，Georgia-Pacific，Georgia Power Foundation，Goldman Sachs，Intercontinental Exchange（ICE），Invesco，Home Depot，UPS以及其他几家财富500强企业。
“第三波技术将为愿意并且能够创新的企业带来巨大机遇，”美国在线前首席执行官兼革命主席史蒂夫凯斯说。“Pryon正在提供解决方案，使员工和企业能够应对下一波技术进步带来的挑战。它们是成功在硅谷以外建立颠覆性技术的公司的另一个很好的例子。“
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原文链接：https://venturebeat.com/2019/06/11/pryon-20-million-series-a/
人工智能
【美国】人工智能驱动的招聘平台AllyO获得4500万美元融资
文/KYLE WIGGERS
AllyO是一家总部位于加利福尼亚州山景城的公司，开发人工智能招聘产品，近日宣布它获得了4500万美元的B轮融资，Sapphire Ventures和Scale Venture Partners以及现有投资者提供 Gradient Ventures（谷歌的人工智能基金），任仕达创新基金，贝恩资本风险投资公司和Cervin Ventures。这笔新资金使AllyO的总融资额达到6,400万美元，该公司联合创始人萨希尔•萨尼(Sahil Sahni)说，这些资金将有助于进一步开发该公司的产品，并扩大其业务范围。
工作似乎正在顺利进行。萨尼指出，AllyO在过去一年增长了4.5倍，他预计，到2020年，多达15%的美国人将使用该公司的候选人匹配套件。
“在AllyO，我们的目标是让每个人都能更愉快、更高效地招聘员工，”萨尼说。2015年，他与老朋友、前甲骨文数据中心架构师安吉特·索马尼(Ankit Somani)共同创建了AllyO。“AllyO团队非常努力地将客户成功放在首位，为全球最大的雇主创造了清晰的投资回报率。我们对自己的指数级增长感到谦卑，但也承认，看到未来3年左右的IPO之路令人兴奋。与(Sapphire)和(Scale)合作将大大有助于实现这一目标。”
正如Sahni所解释的，AllyO的工具利用对话人工智能快速识别合格求职者，自动招聘流程，并向招聘经理提供可操作的见解。他们不要客户分类到特定的平台或招聘流——相反,AllyO的科技集成了现有的职业页面,工作板,文本和发布应用程序,推荐在LinkedIn、Twitter和Facebook等社交媒体网络和人力资本管理套件像SAP和Taleo SuccessFactors一如其名。
在AllyO的设置面板中，管理员可以配置智能工作流，自动化筛选、调度(通过谷歌日历、Exchange和Outlook)和定期的雇佣后签入。这可能会促使求职者填写缺少的个人资料信息，保持数据库的最新信息，或者主动联系潜在的雇员，以确定他们的兴趣所在。
图 片来源：HRTechChina
在这方面，AllyO的产品类似于Mya。Mya是一家初创公司，利用自然语言处理来自动化多达75%的招聘过程。此外，还有招聘平台Wade & Wendy，它以一个机器人的价格提供两个聊天机器人:负责招聘的Wendy和提供及时职业建议的Wade。
AllyO的工具有多种语言版本，可以跨多种渠道使用，包括web、文本和电子邮件，并允许候选人使用相同的持久身份继续对话。此外，由于其复杂的底层自然语言处理算法，他们能够从职位描述和员工档案中确定合适的筛选标准;应对不同类型的面试;为新员工提供培训、定向等活动的提醒。
图片来源：HRTechChina
人工智能求职配对初创企业比以往更为常见。Pymetrics最近筹集了4000万美元，将其智能招聘产品拓展到新市场。Plum和Hiretual也是如此。前者利用机器学习，根据员工的“原始天赋”(而非具体技能)来招聘员工，后者则利用数据提取算法来构建采购数据库，从而在网络上引起了激烈的讨论。大多数公司依赖网页和应用程序来协调候选人筛选和选择，但越来越多的子类别避开了聊天机器人的门户——比如Stella、Mosaic、Newton、Woo和Eightfold等公司。
Sahni声称，AllyO的工具集比大多数工具集更有效，可以将申请人池增加6倍，平均将申请完成率提高到91%，降低20%的采购成本，并将候选人满意度提高到91%。这不仅仅是空谈——在2018年从隐形模式中脱颖而出后，AllyO吸引了财富50强的客户，以及Avis Budget Group、the Cheesecake Factory、Pitney Bowes和Brinker International等知名品牌。
据Sahni称，到目前为止，AllyO的平台已经处理了“数百万”次求职者互动，并为安排逾10万次面试提供了便利。
Sapphire Ventures总裁贾伊•达斯(Jai Das)表示:“AllyO是一家快速增长的初创公司，帮助一些最大的雇主迅速组建了自己的团队。”达斯打算加入AllyO董事会。在某些情况下，客户已经从概念验证阶段过渡到企业范围内使用AllyO来帮助他们雇佣最好的员工。Sapphire Ventures很高兴在AllyO投资，因为他们的业务迅速扩大，我期待着他们在这个过程中把古老的招聘行业数字化。”
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原文：AllyO raises $45 million for its AI-driven hiring platform
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