12月18日,铅笔道“真相大会2019”在北京开场,本次大会主题为“融合创业与产业”。会议现场聚集了近千位投资机构和创业公司代表,其中数十位嘉宾发表主题演讲、参与圆桌讨论,分享他们一年里听到的、看到的、感受到的创投真相和行业思考。 在现场,倍罗(Bello)创始人&CEO李松毅做了题为《AI如何重塑传统招聘产业》的演讲。李松毅是资深猎聘行业专家,拥有13年人力资源招聘管理经验。历任伦敦上市集团 Robert Walters 华南副董事、Michael Page 首位管培生,曾入选2018、2019年度中国人力资源科技影响力TOP人物榜。 过去13年,李松毅的公司采访过全球1000多个企业高管,80%的人认为面临的最主要的挑战是人才储备和招聘。他相信,在未来三年,AI将会在人才领域扮演越来越重要的角色。 以下为李松毅在铅笔道“真相大会2019”上的现场发言,由铅笔道整理如下:

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01 技术创新,是改变人才不足的最佳路径

非常荣幸,有机会在真相大会跟大家分享一些我对招聘行业的探索跟发现。 我是学技术出身,在人力资源行业做了十三年,做到 Robert Walters 华南副董事后,看到了很多行业机会。最终选择自己出来创业。 管理学家大前研一曾说:“人才不足是造成企业过早衰退的主要原因。”我深有同感。在过去的十几年,我们采访过全球超过一千个大企业的高管,问他们当前面临的最主要的挑战是什么?80%以上的高管回答说,是人的问题。同时我们也发现,一个好的企业,人才储备和招聘一定都做得非常好。 然而,令人有点担忧的是,目前新增劳动人口呈下降趋势。从八零后的2.28亿人到九零后的1.74亿人,到现在的零零后的1.47亿人。于是,“效率”成为了市场新的关注点,即:以更少的劳动人口去达到同样甚至于更高的成果。提高人均产出,成为了企业突围的新机遇。

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具体来讲,诞生了以下三个机遇。 第一个机遇,在岗位要求升级的情况下,提高符合岗位需求的劳动人口占比。现在unskilled people占比极高,unskilled people指的就是技能不完备的人员。现在的公司基本都会采用一些新软件,举个简单的例子,过去的打字员不会使用Office软件,就属于unskilled people。那些拥有巨大的unskilled people流量的互联网公司,只要做好精准的技能培训,并且把这些人才引导到合适的岗位上,就会创造巨大的财富。 第二个机遇,恰当的人岗匹配会大幅度提升幸福感。不仅员工工作完成的质量高,工作的过程也会很愉悦。但是要做到人适其岗非常难,因为信息不对称。想象一下,我们去招聘网站看招聘广告,更多的是对于雇主品牌的认知,而不是这个工作怎样做?会跟什么样的同事去交往?所以,应聘者其实往往一无所知。但是,信息不对称不仅是一种挑战,更潜藏了机遇。 我看到很多企业,在信息不对称上做了一些模式创新,但基本上都不太成功。为什么呢?因为没有从本质上改变写JD、发布广告、看简历等等工作,这些工作还是由人工来完成。我把它叫做刚性成本。这个刚性成本没有被解决,其实商业模式是不成立的。 在这一点上,BOSS直聘就做得非常好。它通过让用人部门直接与候选人沟通的方式,减少了面试流程,直接降低了了刚性成本。所以它比较成功。 第三个机遇,都是在技术创新这一块。Linkedin在2018年对全球39个国家近9000位业内人士调研的报道显示,四大招聘趋势:人工智能,大数据,人才多元化以及 创新面试流程——其中最核心趋势就是,尽早拥抱 AI 与大数据。 我最近接触了大量的外企客户,他们很早就接触了人工智能产品,而且效率做的非常好。我们可以看到德勤2018年的报告:“使用人工智能及其它技术工具的企业,相较于不使用人工智能的企业更易获得成功。与那些不使用此类工具的企业相比,前者营收增加了 18%,盈利能力则增长了 30%。” 但国内的企业在这一块才刚刚起步。国内很多创业公司,提供了五花八门的“智能化”产品。比如,找张纸画个九宫格,就称之为智能人才盘点。这些产品往往主观标准大于客观标准,存在的意义是为了向老板交差,并不能为企业提供长期价值。

02 AI将在招聘领域越来越重要

在未来三年,AI会扮演越来越重要的角色。

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我们来看一下AI招聘的三个优势。 首先是高效率。想象一下,你发了招聘广告,然后有大量的简历投递过来,包括你自己搜索的简历,堆在桌子上、邮箱里,但根本看不完。所以,这个地方需要机器帮人去做。 分享一个客户案例,他们的问题是招聘意图表达不清晰,找不到人。而且,招聘的渠道很多,要全渠道看人,每天单是找人的时间就占60%~65%,而且每个猎头水平参差不齐。 我们就给他做了一套系统。首先,让NLP理解你输入的职位需求。假设要找电商人才,那么机器会为你处理好电商领域知识、技能、项目经验等信息,让写招聘需求像做选择题一样简单,并为你生成一个岗位画像。接下来,AI还会自动在各平台上发布、回收、搜索,以及解读,最终把最合适的人才呈现在你面前。 第二点,除了快之外,智能招聘的准确度也很高。 这也是我们的客户案例。他们是一家行业的头部企业,不缺管理,缺的是精准匹配工具。因为他没有把数据库里面的数据结构化,所以机器不能识别。此外,他们没有足够的能力去构建岗位人才画像,所以实现不了人才匹配。 我们就给他一套能做人才跟岗位画像的系统,实现人岗匹配。并告诉招聘者智能推荐的理由,帮助经验不丰富的HR也能像老道的HR一样,做到准确的判断。 最后,客户的感知价值也非常重要,智能招聘的第三大优势就是高价值。 刚刚讲的是招聘技术,现在讲培训。这是我们一个客户自己做的产品创新,因为每个员工是不一样的,所以有了知识图谱构建的岗位画像、人才画像之后,我们能够精准地知道每个人,并千人千面的去推送培训计划。这让用户感知价值变得高了很多。

03 AI技术的落地与使命

大众开始认知人工智能,是从AlphaGo击败李世石那一次事件开始的。AI突然就火了。而在人工智能中,最厉害的就是NLP——自然语言处理。比尔盖茨就曾经说过:“自然语言理解,是人工智能皇冠上的宝珠。” NLP有多厉害呢?我给大家举个例子。 我们来看看这三句话: 夏天,衣服有多少穿多少,冬天衣服有多少穿多少。 女孩跟男朋友打电话,如果你到了,我还没到,你就等着吧。如果你到了,我还没到你就等着吧。 单身的原因原来是喜欢一个人,现在是喜欢一个人。 想象一下,假设你是一个外国人,就算你学会了中文,你也很难理解这几句话的意思。机器也是一样。识别文字很简单,但要真正读懂文字在不同情景下的真实含义,是非常困难的。 这也是我们做AI招聘要发力去攻克的点。要让机器能够像人类一样去理解职位描述或者是简历,并把简历上的话变成:是谁、在哪里、做了什么,跟谁一起、怎么做的、做得好不好等等。有这个理解的前提下,它就能够做非常准确的人岗匹配。 如今,是做智能招聘落地的最佳时机。 首先,在技术上。大数据和AI的概念已经提出很久了,但在专业领域上,技术积累却一直处于原始状态。直到企业信息化普及之后,大量行为数据得以被记录下来。当大数据达到足够的密度之后,机器学习和人工智能才开始在垂直领域产生商业化的作用。 其次,是在商业上。过去的三十年里,我们享受的是粗放性的发展,只要把人投入到生产端就能赚到钱。现在整个经济环境放慢,效率降低,对于企业来说,努力也不一定能拿到相匹配的回报。因此,效率工具的市场就产生了。 最后,在人才上。如今,AI 专业毕业生、大量国外高级研究院海归、大企业的技术骨干,都开始从事 AI 领域的工作, 人才数量充沛,不同于以前 AI 人才匮乏的现象。

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我认为技术的使命应该是让招聘服务变得更好,而且更便宜。所以基于这个,我们把知识图谱、人岗匹配的引擎等,放在中台里面,并向头部企业、招聘网站、猎头公司,以及人力资源的系统公司服务,让他们可以通过这个中台,能够DIY自己的产品,并服务于自己的客户。 像乐高积木一样,通过对底层技术模块进行搭建,以后的智能化工具会变得非常丰富且实用,我们的生活会被各种各样的形形色色的产品和服务带来各种各样的福利。 我们希望,AI技术能成为招聘产业的“水和电”。 我就讲到这里,谢谢。

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