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招聘效率、體驗(yàn)雙提速,Moka為企業(yè)打造智能化加速器

在人工智能、大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下,從信息科技、醫(yī)療、金融、教育,再到零售、制造業(yè)等各行各業(yè)都在邁進(jìn)智能革命時(shí)代。那么在人力資源領(lǐng)域,智能化+招聘又將迸發(fā)怎樣的火花呢?

人力資源行業(yè)為何需要智能化?

01?取代重復(fù)性工作

在我們既往的用戶調(diào)研中發(fā)現(xiàn),HR日常工作中有超過70%的時(shí)間都在處理事務(wù)性工作,比如一封封手動(dòng)篩選簡歷,一遍遍電話、IM溝通來協(xié)調(diào)時(shí)間安排面試, 一個(gè)個(gè)郵件改內(nèi)容發(fā)offer,反復(fù)回答候選人的問題等。依靠更智能的工具和自動(dòng)化機(jī)制,HR人力和精力可以從這些繁瑣、重復(fù)度高的事務(wù)中釋放出來,轉(zhuǎn)而更聚焦在員工體驗(yàn)提升、人才戰(zhàn)略賦能、內(nèi)部合作流程設(shè)計(jì)上。人機(jī)協(xié)同,實(shí)現(xiàn)降本增效,回歸以人為本。

02?挖掘趨勢洞見

在一次客戶拜訪中,某知名互聯(lián)網(wǎng)公司HRD向我們拋出了她的困惑:每個(gè)季度我們放出不少職位也收到不少簡歷,但是總有那么幾個(gè)職位一直找不到人。原因是什么?是JD內(nèi)容問題?還是簡歷渠道投放問題?還是候選人質(zhì)量本身就不行?我該怎么去找到合適的人?我們的人才畫像又應(yīng)該是怎樣的呢?盡管現(xiàn)在的人力資源技術(shù)為業(yè)務(wù)提供了很多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),但是當(dāng)需要挖掘趨勢的時(shí)候,人工手動(dòng)盤點(diǎn)的方法就玩不轉(zhuǎn)了,人腦的處理能力也有局限性。因此,我們需要借助AI和BI能力,從職位信息、簡歷、渠道、候選人等多維度信息中提取數(shù)據(jù)洞見,幫助高層發(fā)現(xiàn)問題、更精準(zhǔn)決策。

招聘智能化,Moka如何定義?

我們認(rèn)為,招聘智能化包含三個(gè)維度:1. 數(shù)據(jù)層面,基于真實(shí)豐富的人力資源數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)、多維度挖掘數(shù)據(jù)洞見,總結(jié)行業(yè)內(nèi)的招聘趨勢,幫助企業(yè)有針對性的制定招聘方案,助力科學(xué)決策;2. 算法層面,以大數(shù)據(jù)作為燃料,訓(xùn)練我們的知識圖譜,豐富用人企業(yè)的人才畫像,以人工智能技術(shù)助力簡歷解析、人崗匹配、人才Mapping,幫企業(yè)更快更準(zhǔn)定位合適的候選人;3. 流程層面,在招聘全流程中部署智能自動(dòng)化,取代重復(fù)手動(dòng)操作,提高HR生產(chǎn)效率。

從底層數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),到算法賦能人才庫,再到自動(dòng)化貫穿招聘全流程,Moka為企業(yè)打造了了一臺智能化加速器,AI、BI、自動(dòng)化三力助推,實(shí)現(xiàn)招聘效率和用戶體驗(yàn)的雙提速。

智能化招聘,Moka如何助力?

那在實(shí)際場景中,Moka是如何通過智能化助力招聘的呢?
01 自動(dòng)化招聘流程,提升效率
在HR的工作流程中,有許多機(jī)械性重復(fù)事務(wù),手動(dòng)操作費(fèi)時(shí)費(fèi)力,通過設(shè)置自動(dòng)化觸發(fā)條件,可以實(shí)現(xiàn)一鍵操作。
舉個(gè)例子,內(nèi)推場景下,企業(yè)內(nèi)部推薦人每內(nèi)推一份簡歷,HR都會郵件反饋和告知內(nèi)推進(jìn)度。當(dāng)內(nèi)推量增大的時(shí)候,就會出現(xiàn)通知不及時(shí)或者遺漏的情況,因?yàn)樵诤芏嗥髽I(yè)內(nèi)推和內(nèi)部激勵(lì)直接掛鉤,因此難免會產(chǎn)生工作摩擦。在Moka智能化招聘管理系統(tǒng)中,HR只需要前期設(shè)置好內(nèi)推郵件回復(fù)模板,設(shè)定觸發(fā)條件,這樣當(dāng)系統(tǒng)收到簡歷或簡歷進(jìn)入到面試或者待入職階段時(shí)候,系統(tǒng)就自動(dòng)給推薦人發(fā)送郵件通知,及時(shí)準(zhǔn)確。這樣的自動(dòng)化機(jī)制,一方面大大釋放了HR精力,提升招聘效率;另一方面也給予了企業(yè)員工、候選人及時(shí)、高效的用戶體驗(yàn),樹立了良好的企業(yè)招聘形象。
02 AI輔助,定位優(yōu)質(zhì)人才
企業(yè)每年接收的簡歷多之又多,如何快速篩選、定位到合適的人才群體呢?Moka從簡歷解析、人崗匹配、人才庫智能推薦三個(gè)維度來助力人才選用。? ? ?1. 簡歷解析,初篩效率大提速在以往的校招中,我們常常碰到焦頭爛額的HR小姐姐,簡歷每天這么多,好多學(xué)校專業(yè)都沒見過,頭暈眼花怎么選呢?在最近的校招中,不少使用Moka的HR都嘗到了智能簡歷解析的甜頭。進(jìn)行初篩前,HR可以在系統(tǒng)中提前設(shè)定不同校招崗位的篩選條件,如學(xué)校、關(guān)鍵能力、實(shí)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)等?;谶@些信息,Moka將對每一份進(jìn)入系統(tǒng)的簡歷進(jìn)行解析,提取和這些標(biāo)簽相關(guān)的關(guān)鍵信息,形成候選人畫像。

國外高校、專業(yè)不熟悉?專業(yè)排名,211、985、雙一流篩不明白?技術(shù)名詞看不懂?沒關(guān)系,Moka自研的知識圖譜,涵蓋了海內(nèi)外高校、國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、項(xiàng)目,注冊公司及業(yè)務(wù)線等。海量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,保證簡歷解析算法的解析的精準(zhǔn)性,在既往的實(shí)際篩選中,Moka的校招簡歷解析精度高達(dá)97%以上,來再多簡歷都沒在怕的。

? ? ?2. 人崗匹配,智能推薦定位準(zhǔn)

簡歷解析只是第一步,人崗匹配模型是助力HR找到合適候選人群體的關(guān)鍵。

當(dāng)HR在Moka智能化招聘管理系統(tǒng)發(fā)布職位時(shí),我們的底層算法會對該職位JD內(nèi)容進(jìn)行解析,提煉其關(guān)鍵要求,如行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、年限、學(xué)歷、專業(yè)技術(shù)等,結(jié)合HR自己設(shè)定的初篩條件,機(jī)器會提煉出這一類崗位的職位畫像。

基于此,我們會將全系統(tǒng)中的候選人畫像與職位畫像相匹配,根據(jù)契合程度、簡歷進(jìn)入系統(tǒng)的時(shí)間順序、簡歷在面試流程中的階段等要素打分,按照星級高低排序。大大節(jié)約HR前期篩選的時(shí)間,從以往的”大海撈針”走向“優(yōu)中選優(yōu)”。

? ? ?3. 人才地圖,人才庫資源新激活人才地圖是獵頭公司提供的一種服務(wù),旨在幫助甲方梳理目標(biāo)公司的組織架構(gòu)、人才畫像等。在我們進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)的前期調(diào)研中,發(fā)現(xiàn)越來越多的公司也在自己進(jìn)行Mapping工作,基于此,我們開發(fā)了人才地圖工具,希望幫助更多公司梳理好自己的人才庫資源。我們在招聘中積累了大量簡歷,無論是否通過面試,都沉淀在Moka的人才庫中,基于這些簡歷數(shù)據(jù),Moka會梳理并生成人才地圖,HR可時(shí)時(shí)關(guān)注人才全貌,將自己的人才庫系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化的管理起來。相對于以往的excel整理,樹狀的可延展的Mapping圖更加清晰明了,幫助我們一覽行業(yè)招聘格局。對于一些高級崗位或者稀缺技術(shù)崗位,我們常會從人才庫中激活候選人,通過人才地圖,我們可以精準(zhǔn)穿透,快速定位,減少海量查找的時(shí)間。

03 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),智能決策支持
人力資源信息化帶來大量簡歷數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)的沉淀。Moka智能管理系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),通過分析整體招聘流程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù),綜合業(yè)務(wù)角度聚焦HR、用人經(jīng)理、高層關(guān)注的內(nèi)容,有效提供招聘環(huán)節(jié)乃至整個(gè)大行業(yè)的重要趨勢。近幾年,Moka一直在AI和BI方面持續(xù)發(fā)力,我們當(dāng)前已在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)追蹤、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)指標(biāo)靈活定義方面有了產(chǎn)品化輸出,在未來,我們也會持續(xù)深挖數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在提供數(shù)據(jù)報(bào)表支持外,提供招聘趨勢預(yù)警和預(yù)測等,幫助企業(yè)優(yōu)化招聘策略,推動(dòng)人才戰(zhàn)略目標(biāo)的達(dá)成。

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