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納人網絡姜海峰:機器將取代人工招聘

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善緣街0號 2016-05-05 10:18 搶發第一評

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文/ 張培明

本文由善緣街0號編輯,轉載請注明來源善緣街0號(ID:zhumengtrip)

“原來我在公司做高管,整個公司一直在進進出出招人,有的背景看著還不錯。但其實他干的不一定好;也有覺得不行的,人家出去就還不錯。”

從十年的管理工作中跳出來做招聘,見慣了人事變動的頻繁,姜海峰認為現在招聘存在的問題不是企業收不到簡歷,而是人崗不匹配。2014年3月姜海峰成立了納人網絡,希望通過創業來改變中國招聘市場的現狀,致力于通過大數據+人工智能,解決人崗精準匹配的問題。

招聘行業垂直化只是一種變通解決的變化,并不是真正的從根本上解決這個問題,只是縮小了目標用戶群。常規的職位搜索也不叫匹配,而是偽匹配。

納人網絡構建了一套具有核心競爭力的NR人崗匹配評測模型,包含1000多個維度,包括個人性格、興趣、價值觀、行業背景、行業特殊案例、學習教育背景、家庭背景等等,解決當下眾多快速發展企業面臨人才精細化戰略的剛性需求。

同時,納人提供的服務分為PC端的企業版和移動端的個人版。企業版的主要是幫企業篩選人,個人版是為個人推薦合適職位,這是一種雙向的服務模式。

此外,納人的人崗匹配系統,除了傳統的靜態數據分析,還有動態的機器問答測評。未來,姜海峰希望在這個領域里把整個招聘的全流程用機器去取代人工,能夠更好地幫助應聘者和企業融合匹配。

截止到2015年6月,納人網絡已完成兩輪融資,其中獲得了大河創投的Pre-A輪投資。

?以下為采訪實錄

痛點

小善:介紹一下你的創業經歷,創業的初心是什么。

姜海峰:原來我在公司做高管。整個公司一直在進進出出招人,也招過很多人。發現這些不同的人進來,有的背景看著還不錯。但其實他干的不一定好;也有覺得不行的,人家出去就還不錯。后來發現問題在哪呢。就是一個人搭配的不是很合適,很多人沒有放在合適的位置上。放的不合適導致它的效能各方面都不太好。

其實很多效能低就是因為不匹配,人沒有放在合適的位置。包括很多人,大學畢業5年10年以后,同學之間差別會很大。什么原因,用粗一點的話說是不是干對事。

小善:如何看待招聘市場?分析一下行業概況,以及它的一些痛點。

姜海峰:目前的招聘實際上發展的是網絡招聘,差不多快20年了。其實相當于把線下的招聘會轉變成網上的招聘,主要是廣告媒介這樣一個模式。最開始的時候,很少有人用,效果是好的,到后來人越來越多,引起了很多的問題,效率很低,比較隨意的去投遞簡歷,不合適也可以去投遞。

現在整個行業最大的問題,不是企業收不到簡歷,而是沒有合適的。基本上企業掛一個職位,等著人主動投遞,來的大部分都看不上??吹纳系亩疾幌雭?,表面上信息社會應該很發達,但其實這里的噪音變的更大了,所有的企業都要通過網絡來招聘,求職者幾乎也是這樣。那么它組合的效率就下降了。

這幾年招聘越來越難。但其實,人沒有什么太大變化。當然除了一些特殊崗位,是屬于稀缺,人才數量不夠以外,大部分還是不般配導致的。


?偽匹配

小善:如何看待招聘行業垂直化發展的趨勢?

姜海峰:剛才說整個招聘行業最大的問題是匹配問題。一直沒有解決。垂直化是一種變通解決的變化,并不是真正的從根本上解決這個問題,只是縮小了目標用戶群。比如說只做互聯網,那求職者就都是互聯網相關的人和企業,匹配問題就會變的容易。

但是這并不是解決匹配,只是規避了,在一個很窄向的范圍內去做。當然你會解決這個匹配的問題。

小善:談一談納人切入招聘行業你的一些考量,包括產品的概括和定位。

姜海峰:我們是從根本上去解決人崗匹配的問題,因為這是一個真正的難題。我們希望通過技術、人工智能這些方面,最終使機器模擬人對面試的判斷。

而我們的產品,面向企業是PC端,可以讓企業直接方便來服務。面向求職者是手機客戶端,可以直接在上面注冊投遞等等。對于職位我們會重點做匹配推送,把合適的職位推送給求職者。對企業來講也是一樣,我們提供精準匹配推薦,自主約面,另外我們還提供了一種更深入的服務就是保入職服務,完全按效果,直到入職,收費標準只是候選人年薪的2%到10%之間,但一般獵頭要到20%到25%。

小善:現在的招聘軟件都在做職位匹配,相比之下,納人的優勢在哪?

姜海峰:我們的優勢在于運用了人工智能。匹配度是遠遠高于他們的。常規的職位搜索不叫匹配,而是偽匹配。

拿關健詞做推薦,傳統的招聘網站,5年、10年前都有。按照關健詞搜索、推薦職位,這樣的約面率是非常低的。

納人針對這一塊,組織了近200的有豐富招聘經驗的專家,并對他們的經驗進行提取,最后形成人面試的模型,涉及超過1000多個緯度。最后去評判,這個人的狀況,而且不僅僅是靜態的評判他的履歷,還會有動態測評,在測評過程中,讓它更真實、更有效、更精確。

技術上一直在迭代改進,現在也還在不斷改進,它的精準度會更接近人的認可度。

李瑛:我補充一下。剛剛談到,我們在思考納人的優勢到底在哪里?其實我覺得對于這種面向企業級用戶提供的招聘。應該屬于人力資源的SAAS服務,特別是2B的這種市場,核心就看,你的團隊,對這個市的理解有多深,未來才能走的多遠。它跟2C的市場做法完全是不一樣。而且今天的我們這個公司,和團隊,對整個企業界用戶的這種服務,包括軟件的應用方面,其實有非常資深的行業背景在里面。我認為這是我們最大的一個優勢。


?人工智能招聘

小善:您的團隊構成?有何優勢?公司在組織架構,運營、融資、技術等方面有何特色?

姜海峰:我本人原來就是搞技術的,從CTO又轉到公司的一把手,做了差不多10年,運營各方面有很豐富的經驗。后來創立了納人。我的聯合創始人李瑛也是我之前工作的同事,后來也創過業,還做過支付寶的行業運營總監,有很豐富的市場營銷經驗。技術我們有一批985的碩士,平均經驗都是在接近10年左右。

李瑛:10年以上。技術整個水平還是比較強的。所以才會去做人工智能這件事。因為匹配其實不太好做。所以過去我們看傳統的網絡招聘,其實沒有怎么去做,也是基于傳統的商業模式。而其他的一些新興的公司也想去做,但是會有很多的技術壁壘。

姜海峰:融資目前已經有兩輪了第一輪投資是北軟。第二輪是大河創投。

技術上我們肯定會不斷的完善。人工智能這部分是要全流程的,最終機器要做到大規模覆蓋,整個招聘相關的流程。直到面試前的全部流程。就是甲方人工面試前,包括出面整個環節,全部用機器來取代。

目前我們的個人用戶400多萬。企業現在1000多家。

小善:用戶是如何發展起來的?所涉及的行業。

李瑛:跟大企業合作,我們剛開始的模型主要是在泛IT行業,像軟件類的方正、神州數碼、像互聯網的聚美優品,當當、去哪兒、網易、鳳凰網、今日頭條,都是我們的合作伙伴,他們也參與到我們整個模型的建設里面。

姜海峰:我們初期切入的時候,是泛IT的,但我們整個模型,從一開始構建并不是為垂直而做的,而是一個匹配的模型,適用于通用的,我們實際上是要把所有的行業都要涉及。是直接解決匹配問題。而不是說,通過縮小目標用戶群,只做某個行業。

小善:未來的招聘行業的發展會更加智能化嗎?

姜海峰:未來其實不光招聘行業,整個很多涉及到低級的,重復勞動的行業,都會被智能化取代。這是一個必然的趨勢,誰也擋不住的。就像紡織機取代紡織工一樣。

我非常看好這一塊,如今包括圖象識別、語音識別等方面都在應用階段,這些基礎的東西,都越來越成熟了。但是基于自然語言處理這部分的應用,還沒有太實際的應用。在這方面,未來會有越來越多的發展。

「本文僅代表作者個人觀點,不代表善緣街0號立場」

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