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本文作者: SAKURA | 2015-01-26 11:08 |
人工智能, MIT科技杂志将人工智能的深度学习技术列为十大通用技术之首,著名的积点大学校长雷▪库兹韦尔也说:“谁赢了人工智能,谁就会赢得互联网”。国际各大信息产业巨头也提出了自己的人工智能计划和产品,包括IBM的Watson,Google的Knowledge Graph,苹果的Siri。
招聘,如果你查看美国2014年的风投案例,会发现三分之一的资金流向了 HR 服务领域,其中不乏大手笔:RUMAROCKET 拿到了千万美金,继续精进机器学习的系统,来优化招聘流程。 ZipRecruiter 专注为中小企业推荐贤才,它的算法值多少钱呢?6300万美金。
国内也有这样一家公司:e成 —— 它从从人工智能切入行业,依托机器学习和推荐,希望将招聘领域的人与服务相连接。如果说 LinkedIn 是招聘 2.0时代的典范 ,e成则是 3.0 时代。
这一点也得到了资本的认同:2014年5月,e成获得了光速千万美金A轮投资。
是什么让e成这么受青睐?也许能从它家创始人周友鸿 的陈述中找到答案。
在接受媒体访问时,周友鸿 坦言在过去的18个月里,他带着20多号技术伙伴埋头就为了一个词:契合 —— 这帮拼命三郎里,有出身自百度凤巢数据挖掘大拿,有人工智能领域的算法大师,也有并行计算的工程大牛。他们在很短时间内,将深度学习的神经网络算法,自然语言处理和理解技术,进行了深度优化,并成功运用在了10年积累的海量招聘数据上。同时,“我还把过去这么多年的猎头经验都用上了。” 周友鸿指导着一批资深猎头,不断完善知识体系,对职位、简历等信息进行 “机器学习” 的双重分析和进化。
借助于类似于Google知识图谱的后台支撑, e成专注打造了 “一框式” 人才和职位搜索 —— 基于海量数据,善用语义分析,以力求精准。说白话:如果 HR 在“找简历”框输入 “北京 手机客户端开发 2年”,系统绝不会单纯按照手机客户端开发关键词进行反馈,而是综合语义,给出最佳的体验 —— 这位 HR 能搜索到的,安卓/android/windows phone等,在北京、预计在北京、户籍在北京的至少有2年工作经验的开发人才。
e成还结合招聘信息、简历信息、用户的人脉圈和职业轨迹,打造了智能招聘推荐系统。类似于亚马逊推荐系统,e成通过后台的智能匹配和分析,自动给HR推荐最理想的简历和候选人,也给求职者推送最合适岗位信息。肯告知,在最近的评估中,e成自动给HR推荐的简历,有接近85%的简历是直接进入面试环节的。
如果你将智能招聘比作拥有智慧大脑的机器人,那么契合的机制就是大脑的记忆和计算中枢。e成的人工智能算法和10年积累教会了大脑基本的识别能力。e成还在持续优化大脑,继续在追求更加准确的简历分析,更加海量的职场BI分析,更加广泛的用户和人群画像,以及基于GPU的计算和服务上持续努力着。据周友鸿说,e成的目标就是要持续培育和演化出更强的智能招聘,实现一个真正的招聘认知智能系统,从根本上改变人力资源产业。
同时,资本方也对e成模式发表了自己的看法,在采访光速安振中国创业基金的合伙人韩彦时,他这样看待招聘行业和e成:
“招聘行业多年来都停留在媒体时代,效率问题长久以来没有得到解决。e成人才图谱的大数据SaaS解决方案,能很大程度上帮助企业和HR经理“开源节流”,不但使得人才库成倍增加,人才招聘渠道一个平台都管理起来,在人才甄别、沟通环节,能做到局部系统化、智能化、移动化,这是很有意义的。这个,我们称之为招聘3.0。而e成的团队对猎头行业的理解,以及对革命HR行业的决心很感动我。能有这么大决心拥抱互联网团队、自我革命的团队令人敬佩。
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