Moka智能化招聘管理系统上线AI功能为企业招聘赋能

http://news.gkjnet.com  2020-08-20 10:03:41  

      大家好,提到AI,大家有什么想法?

  AI即将代替HR?AI能够帮助HR提升工作效率?HR要拥抱科技?最近好像大家都在讨论这些话题。

  AI离HR有多近?

  在开启我们今天的话题之前,先说一个真实的小故事:

  前两年猎聘在北京举行过一场招聘领域的“人机大战”,行业五位资深HR与 “AI机器人” 同台竞赛,比赛内容是从3700万份简历中筛选出10份与招聘职位需求最匹配的简历。

  结果,在职位与地区匹配度上,机器人完胜;在技能匹配度上,两者打平;在学历匹配度上,机器人和人类有较大差距,因为机器人不能识别“专升本”属于哪一种学历类型。

  虽然HR以0.36分的优势获胜,但值得注意的是,完成整个比赛,机器人只用 0.0152秒,人类选手最快的用了14分51秒,最慢的用了23分22秒,平均费时16分11秒,是机器人的63882倍。

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  那么大家会不会觉得AI离我们的工作还很远?

  其实并不远,咱们平时在招聘时收取简历用的简历解析、智能搜索等功能,其实都是AI。

  Moka研究院前段时间做了个关于AI的调研,发现将近90%的HR小伙伴,希望AI能够帮助节省招聘时间,提升工作效率;其次才是招聘数字化和人岗匹配。

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  之所以想要“节省招聘时间,提升工作效率”,是因为很多HR在工作中遇到了下面这些问题。

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  就像车间里的机器能减轻大部分工人的工作一样,很多招聘中重复性高的、效率低的工作也需要借助于更智能的工具来解决,这也是我们今天跟大家分享的话题,即如何通过AI让招聘工作解放人力、降本增效。

  就像麦当劳的全家桶一样,Moka的AI功能从简历筛选,到招聘自动化,再到智能推荐、人才地图,以及问答机器人和外呼机器人,不仅能满足大部分招聘场景的功能使用,还能让整个招聘工作的效率都大大提升。

  1.智能筛选,再多简历都不在怕的

  校招场景的招聘,大批量候选人的简历涌来,简历筛选的难度,相信做过的HR都深有体会。

  Moka智能筛选可以先设置筛选条件,快速筛选出符合条件的候选人,简历处理更快更精准,HR可以放心地把节省出来的时间集中在更符合条件的候选人身上,筛选效率更高。

  2.招聘自动化,释放HR精力

  招聘自动化,可以让HR把重复性动作,变成条件做自动触发。

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  比如内推,HR不仅要把内推渠道铺得广,还要提升推荐人的内推感受度。比如我推荐了一份简历到系统,如果系统发一封邮件感谢我,我会觉得自己的推荐受到了重视,以后的内推积极性也会更高。

  但是如果内推量很大,HR一封封回邮件的工作量可想而知多大,即使设置好模板,还是需要一封封地点击发送才可以。但是招聘自动化就不一样了,设置好触发条件,一旦系统收到推荐简历,系统自动给推荐人发送一封邮件,大大节省了HR的工作精力。

  3.智能推荐,激活企业人才资源

  智能推荐还分为两个部分,初筛推荐和人才库激活推荐。

  (1)初筛推荐,让人岗匹配度更高

  试想一下,校招场景下,我们招聘5名管培生,有2000名学生投递了这个职位,通过智能筛选,有200名候选人符合我们设定的要求,但是这200名学生中,谁更符合管培生的画像,我们仍然需要人工筛选一遍。

  Moka智能推荐,将全系统中候选人画像与该职位画像进行匹配打分,按照星级高低排序,最符合职位要求的候选人就排在最前面,在提升HR工作效率方面又往前走了一步。

  (2)人才库智能推荐,0成本激活更多候选人

  HR在针对历史人才库进行激活时,针对发布的职位,系统会根据人才库中的简历标签,及时有效提取人才库中合适的候选人,推荐给HR。

  我们有个客户,6月份总计从人才库里智能推荐了1,198封简历,最后到待入职是178个,按80%的人入职做换算,入职人数也有140多人,推荐入职比达到11%。要知道,招聘网站的投递-入职比例也就1%左右。所以人才库的简历激活效果比招聘网站的效果更好。

  而且人才库智能推荐还有一个很大的优势——被推荐的简历是没有额外成本的。

  1)自定义岗位推荐,让简历推荐更精准

  人才库推荐是基于企业人才数据分析后生成的岗位模型,但模型相对固定,有时候还需要设置一些灵活的推荐条件,比如年龄要求,或是其他特殊要求。

  Moka自定义岗位推荐,HR可以手动选择信息进行模型的优化,让推荐的简历更精准。

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  2)相似候选人,找到相同气味的人

  有个客户说他们的某个产品市场素质非常不错,所以想看看跟这位产品市场同一个学校的人有哪些,是不是也很不错。

  Moka相似候选人推荐,系统对与HR“喜爱的候选人”相似标签的其他候选人做集合进行推荐。且标签支持删减,比如按照5个标签推荐了20个相似候选人,想再扩大范围,就可以删掉一个标签,如把“同一所学校”的标签去掉,推荐人数可能就会扩大到50个。

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  4.人才地图,更快找到目标候选人

  以前做人才地图,大多是猎头公司为客户做的,这样才能知道目标公司的组织架构是什么样的,每个架构下的人才画像又是什么样的。

  现在很多公司的HR也在做人才地图,希望通过对目标公司的分析,找到或者挖来更符合岗位画像的优质人才。

  Moka人才地图,针对系统中所有简历进行Mapping,并自动按照架构做候选人解析,从公司组织结构、职能、岗位多维度洞悉人才全貌,精准穿透,快速定位人才,不仅能把公司的人才库更系统化、结构化地管理起来;还能实时更新人才库,看哪个职位的人才缺失,从哪里找到更合适的人。

  人才地图有几个好处:一是由原来的Excel存储到系统中,信息能更好地留存,不会因为产生变动就导致信息缺失;二是人才地图做好后,有新候选人进入系统中,系统会自动判断并实时更新;三是形成Mapping报告节约人力成本,提升人才质量;四是了解行业内相关动态职位信息,人员结构等;五是对标行业内通过人力或者外包做Mapping,在时间成本可达到一键生成报告,在人力成本上,无需耗费额外资源。

  Moka的AI全家桶,最大的价值就在于帮助招聘HR的精力和时间释放出来,做其他更重要、更有价值的事情,并让招聘工作降本增效。

  Moka是一款新生代的SaaS智能化招聘管理系统, 包含三大核心模块:聚合招聘渠道,统一管理招聘流程,提升各节点转化率,促进协同; 积累企业人才库,自动且有效的进行持续激活;全方位数据统计,提供招聘洞见--全面帮助企业提升招聘效能。

责任编辑:小袁
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