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足球篮球能投注的app|猎聘副总裁胡海峰:科技赋能服务交易在线化

2020-01-11 09:39:45

足球篮球能投注的app|猎聘副总裁胡海峰:科技赋能服务交易在线化

足球篮球能投注的app,由中国经营报社主办的2019“超越想象”创新大会6月25日在北京举行,猎聘副总裁胡海峰出席并演讲。

他主要谈到了科技赋能服务交易的在线化,胡海峰称,猎聘是一家服务交易的在线化平台,不只是猎聘给用户提供服务,还做了一个生态,联合平台上几万家的猎头顾问去提供服务,用AI和数据赋能平台上的合作伙伴,帮助他们提升效率,打造一个更好的生态和系统平台,帮助职场人更成功和企业获取优秀人才的效率和匹配上更高,来实现整个共赢。

以下为演讲实录:

胡海峰:今天想跟大家分享的是科技赋能服务交易的在线化。其实O2O交易的在线化是一个不陌生的话题了,刚才我们也听到哈啰单车的分享,不在乎拥有,买的是服务。但是,我们看怎么样服务交易的在线化,然后是在猎聘实现的。其实招聘从1997年就诞生了,猎聘在2011年进入这个市场的时候,其实是一个后来者。我们当时看到一个什么机会?就是招聘其实在第一阶段做的是把信息的在线化,去实现了招聘者和求职者,然后招聘信息和求职信息在互联网上的对称。但是,在中高端人才服务这一块,其实还是传统的线下的猎头是这个市场的主体。它是一个不标准的服务,是一个极其分散的需求和极其分散的服务的提供者。

所以,猎聘独创了一种模式,是把企业、猎头和个人,就是BSC三端放到了平台上,去上线。那么,在2015年如果是大家印象比较深的,对这个时间点的印象是说,出现了很多O2O,然后出行的,用餐的,各种的O2O。2015年的时候猎聘推出了面试快这样一个产品,把非标准化的服务的产品在线化。其实我们去看服务在线化过程中跟商品的基础的在线化会有一些什么不一样?招聘过程中是信息的在线化,是企业把自己的需求变成一份招聘启事,然后求职者看到这个招聘的启示写一份简历实现这个对称。猎头服务是说,没有这样一种信息对称,是靠人,招聘业务的负责人跟猎头,跟求职者三方在通过线下的这样一个居间猎头顾问匹配双方的需求,怎么样把这个招聘拿到互联网上实现,所以我们把企业需求方,把猎头,把他们人的身份出现在互联网上,这是非常大的差异。当你想把服务交易在线化的时候,如果它的主体是信息,信息是只能实现在线的从不对称到对称,然后如果它不是一个人的身份出现在平台上,是很难把交易去在线化,去平台化的。所以,我们把这三端拿到互联网平台之后,当这些信息本身是不标准的服务,怎么样把信息的供方、需求方,把每个交易的每个环节能够去数据化,去把它可视化,去看到到底是什么样的需求在发生,然后什么样的供应在发生,什么样的供应和需求在什么样的点达到了匹配,这个匹配中间是经过多少次的搜索、响应沟通实现的匹配,匹配的效应是什么,然后这个过程中他的一些画像和匹配的模型。当我们去更多的实现数据化的时候,再从不同的维度去看我怎么去做分类,怎么样把需求聚类,把供应聚类,然后中间去不断的通过统计和分析的模型描述这个行为,去描述这个用户。

所以,我们在2014年的时候,大数据还不那么热的时候,我们就从美国去请回专门的专业的人员去做我们的大数据的研究,去做建模,去建立这样的平台,去做了很多的积累。所以,其实待会儿我讲到产品的时候会发现,大家觉得这个产品的诞生其实是在五年前做的数据的积累,做的大数据的分析为后面去积淀的。当做了这样之后,你会发现,我们其实看一个求职者,看一个招聘者的时候可以变得不一样。我们传统看一份简历,就是一行一行的信息。但是其实大家看到那份简历的时候,你看到南开大学对应的课程,看到原来它的高校排名第16名,理学排名第9名,应用数学排第1名,这样我们对信息的认知就会更立体、更帮助我们去判断。

比如说,看到他的职场信用怎么样,然后他的一些求职的行为。因为我们在面试的时候会说,我就想去北京和上海都可以考虑。但是,你发现他过往的投递行为,所有的职位都投递给北京的时候,其实你跟他谈上海的职位机会是比较难的,而这些全是如果我们只看表象信息是看不到的,当有这些更多的数据的积累,大数据的累计,从模型中间就可以把我们对一个人的认知更立体化。

我们2017年的时候做的一个人机对抗,服务交易在线化是难在很难衡量到底是一个什么样的需求,什么样的人才符合我的需求,这个匹配的过程中是非常个性化,靠专业、时间去累计的。但是,那个时间的累计和专业的累计是不是能变成一种模型让机器可以去实现?所以,我们做了一个伯乐这样的选手,跟什么去PK?跟那些在企业内部多年的招聘负责人,跟猎头公司专业的多年的资深的猎头顾问去PK,去同样大家在一批候选人里边挑选,挑选出哪些人符合我们命题的这个岗位的需求。最后这个猎聘的机器人,伯乐机器人是排在了第三名,比第一名低0.16分,但是专业顾问用了23分钟挑出这些候选人,猎聘机器人用了0.05秒,它的0.16分输在哪儿?就是专业的顾问认为第一学历是本科,比专升本在其实在学历这个要求上更符合招聘方的需求。但其实这样一个模型,做算法的同学会知道,只要我们往里边做一步优化就可以实现,可能在下次的人机大战中,机器人可能就会战胜专业的顾问,这是一个非常大的进步。我们对于模糊的候选人,一份简历是否适合一个企业的岗位要求,能够用算法,用人工智能做到一些基础的时候,其实服务的一些环节就可以在线化,可以可衡量化了。

所以,我们2015年推出O2O,就是线上、线下结合,服务交易的在线化。从线下的比如说滴滴打车,我们去找一个服务是相对标准的,我从香格里拉酒店要到国贸什么时间,然后有什么车型的爱好,这个结果也是容易交付的。只要到国贸这个站下车,它是可衡量的。但招人,同样的《中国经营报》招一个主编可能和《新京报》招一个主编要求是不一样的,可能在不同的阶段用人的标准都是不一样的。所以,线下这个服务中就变得我要去跟联合公司谈,跟联合顾问谈,他去理解我的需求,然后去推荐人选、响应等等。

所以,我们做了一个基于刚才的一些大数据跟一些算法,我们去建立了一个服务的平台,可以把找人,找候选人的服务做了一个在线化,只要在线发起需求,猎聘平台上的几千家猎头公司的顾问根据过往的交付的行为,他对于候选人的储备算法去匹配谁可能在这个时间点更能去交付这样的一个服务,然后在过程中,再去不断的记录和评价一些数据,让这次交易变得更有效率,成本更低,以及为下一次交易能够提供更好的参数。

像其实这样,过往这个时间大概要花三天,就是一个专业顾问接到企业需求,要跟用人部门和企业老板聊,然后以他的专业的视角去说,大概需要招的是一个什么样的人,市场可能有类似一部分满足这个需求的。另外一部分满足,可能在同样一个人上是不具备这个能力的,你给的薪资范围在市场上是否有竞争力,这样一个整体在交付的过程中,可预见的一个结果是怎么样?但是我们用算法把这个变成了一个评估模型,直接在这个服务发布的时候就可以做一个评估,到底这个岗位的交付难度是多少,是0.8还是1.2,是因为你提出的岗位要求跟市场上的候选人的水平之间是供需有差异,还是一样的人其实市场上有很多。但是,你给的薪资水平,想要具备这个能力的人薪资水平是有差异的,还是说我们这个部门岗位设在北京,但是这个人才的供应集中是在深圳,是在广州的。其实这个算法和背后的数据驱动,根据过往我们几百万次的这样一个分析,以及顾问的每一次交互,每一次启动,其实得出的模型,快速就可以在零点几秒钟做出一个判断,这个判断其实就帮助招聘方对于自己这个服务有了一个预期。对于我们去接这个服务的猎头顾问也有了一个判断说,我可能在交付这个岗位上面临的困难是说能力匹配的问题,还是薪资的税负将来要花在这个地方。所以,我们把服务交易在线化中间一些最难评估的地方一步一步的去把它能够数据化,能够在线平台建立一些服务的标准,且通过大数据和人工的算法赋能,帮助双方交易的效率提升。

面试其实可能在座的各位都做过面市,甚至可能我们去读过一些书,比如《九型人格》,如何评辩这个人。但是,判断一个人是难的,特别是一些异地招聘,效率酒鬼比较难。我们花了五年的时间积累这个数据跟算法,以及我们跟以色列的一家人工智能合作的公司去合作了一年半的时间去完善这个算法跟模型,全球已经有一些企业在应用这个,我们在今年的上个月推出了AI的智能识别面试系统,其实它可以帮助候选人节约70%的时间,80%的成本把评估的准确率提升,可能我们面试的时候只是提一个问题,机器人可以帮助你捕捉微表情,通过心理学、为表情和测量眼部的振动和距离是可以判断出来的,这个时候他的情绪,他的语调,他的语义,以及响应给出判断。所以,我认为这个产品有一些提出改进的地方,但是在校园批量招聘中已经完全具备这个能力,把面试的过程标准化,突破时间和地域的限制,而且评估的标准是一致的,而且评估标准做了很多校正。我觉得5G时代,这会变得越来越通用,如果中间运算量的压力对设备来讲会越来越小,所以智能的识别面试系统会变得越来越准确。

我们做了服务交易的在线化平台,不只是猎聘给用户提供服务,还做了一个生态,联合平台上几万家的猎头顾问去提供服务,用AI和数据赋能平台上的合作伙伴,帮助他们提升效率,打造一个更好的生态和系统平台,帮助职场人更成功和企业获取优秀人才的效率和匹配上更高,来实现整个共赢。大家也可以扫描这个体验一下,用APP自己来招人,来招聘,为这个企业获取优秀的人才。谢谢大家!



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