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Bello倍罗创始人兼CEO李松毅:招聘数字化观察与实践分析丨WISE2021新人力时代峰会

2021-06-25 来源: 36氪 原文链接 评论0条

2021年6月22日,由36氪主办的“WISE2021新人力时代峰会”在杭州顺利开幕。本次峰会加入了更多优秀的行业嘉宾,同时通过行业报告、科普片、栏目专访等打造一揽子有影响力的赋能计划,点燃行业热度,引爆企业声量, 开启企业与上下游、合作伙伴、资本的全新对话,完成了一次有影响力的行业峰会和一系列精准传播计划。

在WISE2021新人力时代峰会上,Bello倍罗创始人兼CEO李松毅以“招聘数字化观察与实践分析”为主题,分享了他作为一家专注做HR数字化、智能化系统的公司的创始人关于人力资源数字化、智能化的观察和发现。

以下为嘉宾演讲实录,经36氪编辑整理:

李松毅:

各位下午好,我是Bello倍罗的CEO Larry李松毅,很可惜这次没办法去杭州现场和各位一起感受此次峰会。因为深圳前段时间出现了感染病例,为了大家的安全着想,我就不过去添乱了。

先介绍一下倍罗。

我们专注做HR数字化、智能化产品。百来号人的团队里包括我在内,70%是技术研发背景。主要来自BAT、字节、微软等大厂。倍罗人总是带着些理工直男的浪漫 ,比如,私人订制的机械键盘等周边,坚持做前沿技术的闭门分享会,以及要称霸深圳湾的倍罗篮球队等等。

早期算法源自硅谷,自研的人岗匹配在北美小有名气,2016年 Bello倍罗在深圳正式成立,至今已经服务了招行、华为、腾讯等数百家国央企、上市公司及各行业头部企业,并由一线美元基金完成五轮融资。

今天很高兴可以和大家分享——关于人力资源数字化、智能化,我们自己的一些观察和发现。

在座各位肯定都找过工作吧?相信都曾有过候选人的视角。那你是否体会过,要找到一个合适的工作真的很难?

因为你能看到的工作信息,包括应聘企业的各个维度的数据,都实在太少了。就算咬咬牙海量投递了简历,却再也杳无音讯了。

这就需要从招聘工作说起:

Bello倍罗创始人兼CEO李松毅:招聘数字化观察与实践分析丨WISE2021新人力时代峰会 - 1

演讲PPT

整个招聘流程拆解下来,大致就是包含了这7个关键节点的流程——从收集需求、创建职位,到发布广告、收取简历,拿到简历后,HR会去做筛选,并安排笔试面试,然后谈offer、进行背调,最后选择是否录用。

前面几步可以归纳为“Searching”部分,因为HR主要在做的,是搜索候选人;而后面三步是“Selection”部分,也就是如何甄选,并最终确定合适的候选人。

Selection的工作内容,非常依赖主观判断,会直接影响对最终候选人的决策,很考验招聘者个人的资历水平,需要长时间的学习和积累。

Searching的工作内容是寻找候选人,进一步划分,又能从4个大环节里,拆分出20多个细节——每一件事情都看着挺容易的,经过系统培训的HR可以“凭直觉”完成大部分工作。

但这却是企业所忽略掉的“成本大户”,因为聚沙成塔,大量人工成本并没有被计算进去,据调研显示,招聘官大致70%的时间花费在searching上,而这些“枯燥无味”的工作内容影响了82%HR受访者的工作热情。所以我们盯上了这个工作乏味、机器可取代、重复频率高的部分。因为商业价值巨大。

Searching的逻辑是:打破信息不对称,同时在海量信息中对接上背景合适,且刚好处于求职窗口期的候选人(包含时间、空间、背景、意愿等多个维度)。

Bello倍罗创始人兼CEO李松毅:招聘数字化观察与实践分析丨WISE2021新人力时代峰会 - 2

演讲PPT

具体过程,我们来看一下这个招聘漏斗:

第一层,是公域+私域流量的人才,也就是我们能够主动/被动触及到的所有候选人。是整个漏斗最开始的input;

第二层,以“处于求职窗口期”为条件,筛掉那些的不看工作机会的人;

第三层,看各方面条件是否符合招聘需求;

如果符合、双方都看对了眼儿,就进入第四层,开始安排面试。

这1-4层的过程,会花费大量的时间精力,并且难以保证效果。

因为你拼命努力看人筛人,当你看过了200个候选人并决定“收工了、休息一下”的时候,最合适的候选人也许就藏在第201个。你永远也不知道最合适的候选人在哪里等你。

因此,真正能够改变人才获取质量和数量的,是整个漏斗开口的大小。

请大家想象一片玉米田,有一只小熊一路摘过去,怎么样才能摘到最大的玉米呢?

答案是,看过所有的玉米之后,选一个最大的!

招聘工作也是一样,要遍历整个人才市场,才可能找到最合适的候选人。

但是,我们有这么多时间可以把整个市场上的人都看一遍吗?肯定不行。而这时,AI机器却能帮我们,根据客观条件,把背景筛选完,推荐最合适的50人。

想要做到这步,首先,机器需要学习。文本解析,就是机器人理解招聘需求和人才背景的第一步。

我们可以把机器人想象成一个中学生,而文本解析就相当于“阅读理解”。要教会ta去看懂那些文章,去理解那些简历,这是前提——让AI能像人一样去理解它。

之后,机器就能够开始做执行了。

叠加上了NLP、RPA的能力,机器可以帮我们去收集需求、创建职位,去做简历的获取、筛选工作,包括笔试面试的安排…等等很多工作。

Bello倍罗创始人兼CEO李松毅:招聘数字化观察与实践分析丨WISE2021新人力时代峰会 - 3

演讲PPT

可以看到在各个领域里,只要结合了职场的知识图谱、人岗匹配的精准算法,就能把人才画像和标签智能化地生成出来,并自动发布到全网。同时,搜索全网公域和私域流量的人才,再定向推送优质人才给到HR。最后,再利用RPA技术,让机器把琐碎的工作全部干完,如自动安排面试、协调面试时间等。

如此一来,就能把Searching部分的时间、精力成本大大降低。不仅如此,还可以大幅提高招聘质量,具体表现在以下三个方面:

1、更专业,更有温度的招聘服务。

招聘其实是一个窗口工程,是一种服务。如今优秀的候选人都非常抢手,然而正如行业内流传的:“很一般的recruiter,怎么能招到outstanding的候选人呢?”所以,更专业、更有温度的招聘服务是非常关键的,只有节省掉Searching Cost,HR们才有时间和精力做这些。

2、运营私域流量中更优秀的人才。

人才市场上,往往只有28%的主动求职者,正在activity找工作。还有72%的被动求职者,他们没有主动寻找新工作的意愿,但如果有更好的工作机会的话,也乐于接受。这72%里,其实有大量符合岗位需求的人才。这时,通过私域流量运营的方法找到他们并转化,能大幅提升企业竞争力。

3、自学习算法,以终为始优化招聘标准。

机器有自学习的算法,可以“以终为始”地去优化招聘标准。当企业内部出现优秀员工时,可以把他们的成功因子提取出来,并提高这些因子的权重,重新返回到招聘标准、人才画像里,让招聘质量大幅提升。

我们用这些能力服务了许多头部企业。如,互联网行业的腾讯、字节跳动等,制造业的华为、大疆、富士康、美的等,金融业的招商银行、平安等。

我来举三个实践案例,看看机器是怎么提高招聘质量的

1、更专业,更有温度的招聘服务。

第一个例子,是一家互联网头部企业。

大家都知道,校招的时候,大企业往往需要学生网申填简历,花费很多时间。用了我们的产品之后,学生就可以直接上传一份简历,机器人会把对应的内容非常精准地填到各种空格里,让所有的过程变得非常顺畅。再比如,安排面试的场次、跟候选人的沟通等等,也全部是用RPA机器人半自动完成的,让体验得到优化。

现在的年轻人才,第一他们不愿意浪费时间,第二他们要求标准很高。他们会看应聘的公司是否能带来流畅、高效、智能的求职体验,并以此作为是否值得入职的重要标准。

因此,在提升了求职体验之后,后续的简历投递量增加了近一倍。

2、运营私域流量中更优秀的人才。

这是一家世界500强的人力资源公司。它在招聘领域非常强的,而运营私域流量就是它的核心竞争力。

这家公司的猎头,会从朋友圈、社群、论坛等线上线下的渠道,去挖掘那72%的被动求职者。并获取信任、建立联系,最后得到人才的认可,帮其找工作。

这非常有竞争力。因为现在猎头市场鱼龙混杂,不少人只是做简历的搬运工,从各个网站上搬运人才。而这家500强公司,借助运营私域流量的产品,总能提供一些市面上找不到优秀人才。

3、自学习算法,以终为始优化招聘标准。

最后,是一家综合金融服务集团,有着数十万人的规模,却也在销售管理上有着很大的痛点。

当时,他们70%多的时间、精力、金钱等成本,都花在销售人才的招聘和培训上面,但是看结果,销售们的出单率又很低,三个人里只有一个人能成单,管理上很难找到抓手。

而我们的机器,首先帮助他定位出公司内业绩优秀的员工,根据这些员工画像,寻找共同的、强有力的成功因子。并且在招聘环节,把它的权重加大,生成新的招聘标准。

在后续跟进中,该企业在整个销售人才管理方面取得了卓有成效的进展。

由于时间关系,今天我的分享到这里。对招聘数字化、智能化感兴趣的朋友,也欢迎随时找我交流。

感谢各位的时间,再见!

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