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把HR看简历的时间节省40%,「Moka」想用 AI 改造招聘流程

摘要: 人力资源管理会产生薪资、绩效、面试行为等大量数据,未来企业办公领域可以更好地被数据统计与测算定位去驱动,而不是依靠感觉。

图片来源:视觉中国

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“三年修完美国伯克利计算机本科专业”、“P2P租车鼻祖Turo前20名员工”、“Facebook Hackathon大赛冠军”——这是28岁的赵欧伦身上获得的标签,如今,他是国内智能化招聘管理系统Moka 的创始人。

这家成立不足四年的公司上周发布了新一轮融资消息:B 轮1.8亿元,高瓴资本领投,襄禾资本和老股东 GGV 纪源资本、金沙江创投参与跟投。“很多家在抢,只融了三周,高瓴有很多年的行业积累,在大客户资源会给予更多支持。”赵欧伦告诉钛媒体。

作为一家标准的企业服务SaaS 公司,拿单能力与营收增长是极为重要的衡量指标。根据 Moka 官方公布数据:目前 Moka 已服务超过500家付费企业客户,包括小米、搜狗、汉堡王、赫基国际集团等知名企业;其产品收费模式为1.8万元/账号,2018年营收达数千万元,同比增长达400%。

之所以能在短时间内获得这些大企业订单,赵欧伦将原因总结为两点:

1、通过 AI ,招聘效率得以提升;

2、产品层面,让用户体验精细化。

传统企业招聘流程中,诸多环节存在效率低下的问题:比如简历来源过于单一,以智联、拉勾等传统招聘渠道为主;简历筛选能力差,不同渠道、猎头推来的简历会出现大量重复现象;另外,HR每日面对大量简历,用肉眼筛选的效率也极为低下。

在赵欧伦看来,这些效率低下的环节,正是Moka这类ATS(Applicant Tracking System)招聘系统的用武之地。为此,他在Moka建立起一支10人左右的人工智能团队,借助大数据与NLP技术,帮助企业在内部建立人才库,以提升企业与候选人的对接效率。

举例来说,当企业招聘一个后端 java 工程师,需要HR与业务领导共同拟出一份岗位要求,一边在智联、boss 直聘等公开渠道搜寻(主动搜索),一边在这些渠道投放后等待收集简历(被动投递),HR 进行初步筛选后再约候选人面试。

而在Moka帮助企业建立人才库后,当企业提出后端 java 工程师的人才需求,HR可以去人才库中筛选曾经面试过的工程师,而人工智能可以帮助HR根据“后端 java”、“已经通过初试”、“带过团队”等标签筛选出更符合岗位需求的面试者,这就大大减少了HR 筛选简历的工作量。

根据Moka官方统计数据,在招聘流程系统精细化后,Moka可帮助企业减少40%的时间成本与32%的财务支出。

另一方面,Moka 也颇为注重产品的用户体验。“国内用户在C端可以有每日优鲜、Uber 这样的体验,但是在企业办公软件的体验却停留在Oracle时代。”赵欧伦对钛媒体说。

这种产品体验的提升可以体现在内部系统的接口上。比如在与搜狗的合作中,Moka将内推接口与搜狗OA系统打通,员工可通过OA 系统直接登录Moka内推职位页面,方便了员工的投递,这一改变为搜狗HR直接带来超过2万份高质量简历。

产品体验的提升还体现在内部流程周转的变化中。赵欧伦谈到了企业内部HR与业务部门的“博弈”,由于多数企业内业务部门的话语权会要大于HR,当HR 将简历推给业务部门时,整个流程的反应效率取决于业务部门的反馈速度。

因此,Moka 在产品设置上将每个部门的反馈时间数据化,让业务部门与HR 各自的招聘流程更加清晰;另外,Moka 还让系统直接支持业务部门安排面试,省去了传统软件“用人部门提需求-HR安排面试”的繁琐步骤。

“人力资源管理会产生薪资、绩效、面试行为等大量数据,未来企业办公领域可以更好地被数据统计与测算定位去驱动,而不是依靠感觉。”赵欧伦表示。(本文首发钛媒体,作者/苏建勋)

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本文系作者 苏建勋 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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苏建勋
苏建勋

钛媒体认证作者。

评论(1

  • 一叶苦禅 一叶苦禅
    回复
    2

    数据化HR模块,一直在尝试,有些关键、敏感性强的支点还是要人为;何况行业不同、企业阶段不同,数据模型的要求必然不同,很难存在一概而论、广泛通用的套路。人,是企业运营中能动性最强的环节,此类改进应用面不宽,何况还要求企业自有庞大底层数据源,即使与各大招聘平台、头部公司数据打通,提高的是搜索效率及数据库逻辑合格后的推送。AI?、、、、、

    2019-03-12 10:23 via pc

Oh! no

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