核心挑战
数据处理难题
结构化与非结构化数据分散且非标，缺乏统一处理与智能分析能力
倍罗解法
数据智能处理
AI标签分类、数据抽取转换、统一处理简历/绩效/访谈等多类型数据
全景 AI 人才库
内外双场景的人才资产智能中枢
外部招聘精准筛选，内部人才激活调配。AI深度理解组织，让数据真正变成可用资产。
外部招聘
150万简历激活率提升至35%
采购成本降低50%
内部人才
跨部门找人从"问遍3个部门"
到"几分钟精准推荐"
不只是简历存储，更是内外双场景的战略大脑
让HR从"筛简历"里解放，让业务随时能"调兵遣将"
外部招聘场景
让HR从"筛简历"里解放出来，把精力放在"谈人才"上
核心价值：
- • 盘活150万历史简历，激活率从5%提升至35%
- • 一句话全库搜人："懂白色家电研发、有海外市场经验"秒级推荐
- • 自动激活沉睡人才，定向批量触达
- • 外部采购降本50%，减少重复购买
典型痛点：
- HR每天仅能筛选几十份简历，耗时耗力且易错过优质人才
- 存量简历过时、信息不全，缺乏有效重复利用手段
- 需求模糊反复沟通确认
内部人才场景
别让"合适的人"藏在角落，让业务随时能"调兵遣将"
核心价值：
- • 跨部门快速找人，从数天缩短至数分钟
- • 几分钟精准推荐，附带动态画像（如"近2年绩效从B升A"）
- • 内部流动效率提升5倍，支持业务快速响应
- • 整合绩效、访谈、项目经验等非标数据
典型痛点：
- 内部数据复杂（绩效、测评、访谈、项目经验），缺乏统一处理
- 跨部门找人要问遍3个部门，管理者可见范围有限
- 标签体系局限，很难让标签被用起来
- 通用模型无法理解企业独特的人才标准和"黑话"
企业在人才数据资产建设中的多维度挑战
核心挑战与倍罗全景库解法
从数据到匹配、从画像到组织认知，倍罗全景库针对每一类挑战提供对应能力。
核心挑战
基础匹配困境
传统匹配模式效率低，精准度和灵活性都不足
倍罗解法
多维人岗匹配
以岗找人、以人找岗、以人找人，语义搜索不受限于分类体系
核心挑战
画像管理局限
固定画像维度难以适应动态业务需求，缺乏灵活调整机制
倍罗解法
画像动态管理
支持自定义画像维度、修改现有维度、动态更新保持鲜活
核心挑战
组织认知壁垒
组织架构、绩优标准、人才标签语义没有通用模型覆盖，影响人才精准筛选
倍罗解法
AI深度理解组织
学习公司"黑话"、理解绩优标准、掌握组织架构业务定义
核心能力详解
让AI深度理解组织，让数据真正变成可用资产
AI深度理解组织
越用越懂你的组织，推荐越来越精准
传统人才系统的问题：
- • AI不了解你的组织，推荐结果"千人一面"
- • 不同企业用同一套模型，无法体现企业的独特人才标准
- • 业务部门说"找个能扛事的人"，系统不知道这意味着什么
全景AI人才库的解法：
- • 不是通用模型，而是为你的企业定制化学习
- • 理解你的组织架构、业务定义、绩优标准
- • 智能学习你的公司"黑话"和业务部门的"潜台词"
组织架构业务定义
理解各部门的职能、业务特点和人才需求特点
绩优人才标准
学习企业内部优秀人才的画像特征，建立"好人才"标准
个性化人才标签语义
理解企业特有的人才分类和标签含义，学习"黑话"
非标数据智能处理
不管数据有多复杂，都能"读懂"并整合
处理能力
- 统一处理多类型数据（简历、绩效、能力测评、潜力评估、九宫格、职级、创新贡献、培训、项目总结等）
- AI扩展字段：自动从非结构化数据中提取关键信息
- 动态画像：不是固定维度，可根据业务需求灵活调整
- 自动查重合并：识别同一人的不同简历版本
应用示例
- 识别连续绩效考核趋势
- 从HRBP的访谈记录中识别风险
- 提取"沟通能力强""团队协作好"等评价
- 从项目总结中提取"解决过XX突发问题"
- 自动生成结构化的人才档案
多维人岗匹配
以岗找人、以人找岗、以人找人，多维度满足匹配需求
- 以岗找人
有职位需求，快速从人才库中找到匹配的候选人
- 以人找岗
看到优秀候选人/员工，自动匹配企业内所有合适的岗位
- 以人找人
基于标杆人才画像，寻找相似背景的候选人
用数字说话
外部降本50%，内部调配数分钟
35%
激活率
（从5%提升）
50%
降本
（外部采购）
数分钟
找人时间
（从数天缩短）
2000万+
已管理人才档案
（含内外部）
外部与内部人才匹配：策略差异化
外部招聘标准化程度高，内部人才非标数据多，重点在于 AI 理解组织与灵活画像
了解两种场景在数据、画像与权限上的差异，便于选型与落地。
| 对比维度 | 外部招聘 | 内部人才匹配 |
|---|---|---|
| 数据标准化程度 | 标准化，如简历模板 | 非标为主，如绩效数据、项目经验、访谈录音 |
| 数据增强重点 | 外部信息为主，通过知识图谱扩展公司、行业、院校背景信息 | 需要对组织内部有充分理解，如组织架构、绩优标准、人才标签 |
| 画像侧重 | 冰山上为主（技能、经验），维度相对固定标准 | 上下兼顾（技能、潜能、价值观），维度相对灵活全面 |
| 对数据治理的挑战 | 需要保证数据来源，需要较全面的外部渠道和获取手段覆盖 | 需要依靠智能处理能力降低复杂度、提高灵活性 |
| 权限控制需求 | 低，主要涉及候选人隐私 | 高，涉及员工敏感数据、职业发展 |
| 后续动作 | 外部触达、招聘入职 | 内部调配、培训发展、职业规划 |
数据标准化程度
外部招聘
标准化，如简历模板
内部人才匹配
非标为主，如绩效数据、项目经验、访谈录音
数据增强重点
外部招聘
外部信息为主，通过知识图谱扩展公司、行业、院校背景信息
内部人才匹配
需要对组织内部有充分理解，如组织架构、绩优标准、人才标签
画像侧重
外部招聘
冰山上为主（技能、经验），维度相对固定标准
内部人才匹配
上下兼顾（技能、潜能、价值观），维度相对灵活全面
对数据治理的挑战
外部招聘
需要保证数据来源，需要较全面的外部渠道和获取手段覆盖
内部人才匹配
需要依靠智能处理能力降低复杂度、提高灵活性
权限控制需求
外部招聘
低，主要涉及候选人隐私
内部人才匹配
高，涉及员工敏感数据、职业发展
后续动作
外部招聘
外部触达、招聘入职
内部人才匹配
内部调配、培训发展、职业规划
核心洞察
- ● 外部招聘：标准化程度高，重点在于数据覆盖与精准匹配
- ● 内部人才：非标数据多，重点在于 AI 理解组织与灵活画像管理
自研底层技术，捍卫企业数据主权
灵活部署与数据主权保障
支持公有云与私有化多种部署方式，开放对接、安全合规。
公有云部署
- • 极速上线
- • 免维护成本
- • 按需付费
- • 最快3天即可使用
私有化部署
- • 数据主权
- • 完全自主可控
- • 金融级合规
- • 支持源码交付
开放平台能力
- • 标准化API与Webhook接口
- • 支持与SAP、Oracle、北森、大易等系统无缝对接
- • 提供完整的技术文档、SDK和集成案例
数据安全与合规
- • 指纹级脱敏技术，保护候选人隐私
- • 数据权限细粒度控制，确保内部数据安全
- • 符合GDPR与国内《个人信息保护法》
- • 通过ISO 27001信息安全认证
构建内外双场景的人才资产智能中枢
外部招聘精准筛选，内部人才激活调配，让数据真正变成可用的战略资产
