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机构专栏
破局新制造｜北森“智造人力+”解决方案发布！
随着十四五带来产业升级变革，新一代信息技术与制造业开始深度融合。对于制造行业来说，这是最好的时代，也是最坏的时代。
一方面，科技制造、多元创新、人才升级、高效节能等升级变革，为制造业带来了全新的发展机遇；另一方面，制造业人力资源在支撑业务变化、精益化管理、人才竞争力、员工体验等维度，均面临着前所未有的挑战。
在这样一个时机下，北森重磅发布“智造人力+”一体化HR SaaS解决方案，从流程、管理、人才、体验等一体化维度，深入制造业特色业务场景，打造制造业“场景能力”更强的人力资源解决方案，支招制造业人力资源数字化转型升级深入，和众多企业一起，共迎这最好和最坏的时代。
01、从“用工”到“员工”
入转调离全生命周期管理
制造业企业的体量往往不小，一线员工数量众多，对于一个制造业的人力资源部门来说，每个员工的入转调离全生命周期管理，必然涉及到极大的工作量和极为繁琐的流程。
流程一体化，提升效能，发挥组织力
北森倡导端到端的流程一体化，是从战略到组织，再到整个职位岗位体系及人力规划，以招聘需求为起点，贯穿到员工入转调离的一体化场景中去，并能归结于员工档案绩效、人才库等，以此打造一个员工数字化体系，实现从“用工”到“员工”的全生命周期管理流程一体化。
用人场景中，在招聘需求中就可以联动组织管理、编制与职务职级体系，从源头落地管控，统一人才标准。比如，填报招聘需求时，HR可以便捷查看需求职位以及所在部门的编制情况，并以此灵活调整需求人数。
入职场景中，使用onboarding极速入职，一方面，HR可以在线进行offer管理、入职信息采集，用流程高效协同相关部门的入职准备工作；另一方面，多场景电子签等功能的应用，让员工在入职当天只需手机扫描报道即可自助完成办理，打造高效、温暖、愉悦的入职体验。
离职场景中，离职员工会直接进入企业的人才库，企业可以持续跟踪人才，盘活人才库。
一体化平台可以全面综合简历、面试、录用、转正、绩效等数据，这些数据可以支撑全面洞察人才供给、人才保留，支持管理决策与运营优化。
02、从管理到激励
动态平衡制造业人力资源
制造业的工作性质有着较多明显的特殊性，如一线员工人数众多，管控难；有两班倒、三班两倒、四班三倒等多种排班制度，遇到生产期时，还会产生大量的加班需求，排班需求灵活；因生产情况特殊或季节和自然条件限制，员工需要连续作业，企业无法实行标准工时制等。
管理一体化 精益灵活 提升人力资本
北森假勤云深入制造业特色业务场景，全面满足各种复杂排班需求，助力高效、合规的假勤管理，提升工时管理效率，动态平衡人力资源。
假勤场景中，通过智能打卡和多样化假勤，满足产线与后勤人员、研发与销售、职能/客服不同职能员工的多样假勤需求；北森假勤云更是支持百万级打卡数据实时计算假勤，高效又精准。
排班场景中，通过按组排班+循环排班，一次操作，灵活复用；班次临时变更也无需新建，直接一键调整即可，省时省力；同时，员工的加班和欠班也无需手工统计核对，支持综合工时制，可灵活设置结束周期及规则。
平台支持各种自动化报表与数据统计，如实时考勤日报周报、缺勤与加班超时预警、月报智能核对自动参与算薪、考勤申诉与线上审批等，通过这些智能精准的假勤数据，帮助一线管理者轻松实现高效核算以及风险规避。
03、从人力资源到人才管理
全面激发制造业人才活力
据北森人才管理研究院调研发现，制造业目前面临的人才问题主要有：关键岗位人才供给不足，缺少充足的继任者；考核机制不完善，难以有效衡量和激励优秀员工；蓝领用工荒，招不到充足的劳动力等，总得来说，制造行业正面临着严峻的人才困境，招人难、留人难正成为掣肘制造业长期健康可持续发展的关键因素之一。
人才一体化 数字化人才供应链转型
北森所倡导的人才一体化，是以数字化人才机制为核心，构建一个人才科技化、专业化、年轻化的供应体系，全面激发制造业人才活力。
智能招聘场景中，北森招聘云为制造业企业搭建一个一体化的智能招聘平台，企业可采用从科技体验到高效组织的智能招聘方式，如简历解析、AI视频面试（闪面）、智能筛选、人才智能激活、应聘咨询机器人等，针对制造业繁杂的招聘需求，提升招聘效率和数字化招聘体验。
绩效沟通场景中，北森绩效云倡导“全面绩效管理”理念，满足制造业对绩效管理灵活多样的管理要求，支持从目标制定、过程反馈、绩效评价、结果校准、绩效结果应用的全过程管理，助力企业打造高绩效组织。
人才盘点场景中，从建立人才标准、全面人才评估、人才盘点及继任计划，到人才发展，北森继任云可以帮助企业建立立体化人才账本，进行数字化人才评估，打造一个完善的内部人才供应链。
人才培训场景中，北森学习云可为制造业企业搭建一套数字化培训体系，为生产序列关键岗位搭建学习地图，设计多阶段、多样化学习任务类型，帮助员工明确角色定位、明晰发展目标、实现职业发展，帮助企业提升绩效，促进组织实现战略目标。
04、 小体验大关怀
让年轻人凝聚大制造
提起在制造业工作的体验，总是免不了给人一种流水线模式、工作方式传统、落后等刻板印象。尤其对于年轻人来说，在互联网等新兴行业的冲击下，制造业的行业吸引力呈持续下降趋势，提升制造行业员工体验的需求非常迫切。
体验一体化 塑造企业文化凝聚
北森聚焦HR业务场景的低代码PaaS平台，助力制造业个性化业务发展，企业可以根据资深业务，通过高可配、灵活的配置，满足企业的个性化诉求。
丰富的移动应用：在移动化的过程中，为员工和经理都充分地提供便捷的工作台，既包括申请、异动、日程、通讯录等基础办公应用，也包括一些激励、温暖、协同、鼓励等个性化诉求，通过丰富的移动化，打造一个温暖高效的组织。
便捷的SSC服务：包含提工单、开证明、健康打卡等各类在线服务，员工可随时随地享受便捷服务。
生态互联：和差旅、订餐等平台服务进行生态互联，构建以员工为中心的服务生态。
智能AI助手：使用智能AI助手进行各类政策制度、日常答疑，智能服务员工。
我们切实体会到当下制造业企业历经全面转型和升级的过程中有阵痛、有难点，甚至可能是事关企业存活的困局。但是业务问题和人才问题相互咬合，很难孤立地分析，这就更需要以长期主义的理念去建设。
北森始终致力打造一体化平台，成为制造业人力数字化的保证，一方面带来HR工作量和劳动力管理成本的下降；另一方面带来HR运营效率、人才性能和质量的提升，切实提升员工满意度，在破局制造业人力资源数字化转型中，为建设制造强国贡献一份力量。
相信不远的未来，制造企业将骄傲于人才辈出，中国制造的基业长青也得以实现。
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机构专栏
分享｜未来HR数字化发展趋势
真正的数字化企业：以服务数字化消费者作为核心来改造产品
企业员工使用系统录入维护信息不是义务或是工作职责所迫，而应该是员工提升工作效率的最佳途径。
这需要所有构建企业数字化产品的同业者转化思维：
从业务场景出发：将数字技术应用到客户体验和运营体系中，进而驱动企业业务变革和社会形态变革：
落地到HR场景，数字化转型有哪些优势？
价值一：组织中每个人员个体的效率提升
价值二：组织中人员协作方式的效率提升
价值三：组织中岗位与人员匹配的效率提升
价值四：组织用工成本的性价比提升
HR从业者如何帮助自身组织实现 GO DIGITAL 到 真正 BE DIGITAL？
随着人工智能和自动化的发展，工作者可以把时间和精力放在高价值活动上
目前人工智能和自动化的技术，对于现有工作最重大的影响在于工作内容而非数量。46%的的企业管理层认为，AI的逐渐普及让机器能够从事常规性的工作，众多工作岗位将会被废除或者重新定义。这里罗列了人力资源领域数据化、智能化应用场景，涉及3大模块共12个场景
模块1：规划与招聘
场景1：人力资源规划优化 - 基于不同区域、内部外部来源、不同技能水平等因素进行人力资源动态优化
场景2：岗位需求预测 - 根据业务发展规划、历史 招聘情况进行岗位需求预 测，提前布局招聘策略
场景3：最优招聘渠道推荐 - 基于技能要求、招聘时 要求、成本考虑等自动推荐最优的招聘渠道
场景4：候选人精准识别 - 与外部垂直专业网站和搜索网站合作，自动识别最佳候选人
场景5：候选人简历自动筛选 - 基于NLP文本分析与机器学习，自动识别高匹配度的 候选人简历
模块2：发展与培训
场景6：培训课程精准推荐 - 基于员工岗位职级、发展 绩效、社区邮件信息，自动推荐最合适的培训课程
场景7：高绩效预测 - 基于NLP技术和机器学习技术，自动识别员工成为高绩效员工的概率
场景8：基于虚拟现实的员工培训 - 应用虚拟现实技术开发培训课件，降低培训成本，提升培训效果
模块3：敬业度与员工保持
场景9：智能化员工服务 - 应用智能服务机器人自动回答员工关于政策、流程、 薪酬福利等问题咨询
场景10：基于社交网络的员工敬业度分析 - 自动识别员工在社区、邮件、社交网络中的言论， 分析员工的敬业度
场景12：员工流失预测 - 基于员工工龄、岗位、绩效、行为等因素，自动预测员工流失倾向
HR从业者的角色变化
未来人力资源管理者角色变换（传统角色向新角色变换）现代人力资源领导者有机会通过专注于五种”最佳实践“，成为员工与企业之间催化剂
人力资源的五种最佳实践具体为：
1）倾听员工的需求
2）利用科技使得工作更灵活
3）维护员工的福利和平等
4）设置和规划最佳组织人员策略
5）持续学习，保持组织和个体的意识领先
那么未来的HR应当从传统角色向新角色进行转变典型传统角色包括HRBP，招聘官，绩效激励专员，培训开发者，薪酬专员可能的新角色包括人才架构师，改革推动者，员工体验设计者，数据科学家
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机构专栏
人工智能（AI）如何融入数字化人才招聘流程的？
2019新型冠状病毒疾病迫使人力资源团队重新规划人才获取的方式与流程，以扩大人才库并使其能够在虚拟环境中运作。
媒介代理集团群邑（GroupM）的全球人才引进负责人迈克尔·赖特（音）（Michael Wright）表示：“这场危机使我们不得不重新审视招聘问题。”世界各地的公司都对这种情绪产生了共鸣。
人工智能（AI）已经成为这些新型人才获取流程中的关键因素。根据我们最近对人力资源专业人员关于行业未来的调查，结果统计，超过81%的人力资源团队计划在未来五年内采用更多的人工智能（AI）工具于流程中。
下面我们来看看人工智能（AI）是如何融入新的人才招聘流程的，从而帮助人力资源管理部门满足其团队在疫情后经济市场中的劳动力需求。
人工智能（AI）有助于扩大人才库
新冠疫情后的劳动力市场之中，人员流动率增加，寻找人才正成为团队面临的最大挑战之一。由于大量员工为了更好的工作与待遇而离开原职务，以及下岗员工推迟重返岗位的计划（除非他们提出的某些工作条件和待遇得到满足）。由此得出，雇主在人才争夺战中显然处于不利地位。
美国联合通讯社（The Associated Press）商业作家迪安·德宾（Dee Ann Durbin）写道：“许多员工不想回到曾经的工作岗位。”由于目前劳动力中人才的短缺，员工们有理由拒绝妥协，直到他们找到一份薪水更高、福利更好的工作——反正现在是雇主争抢劳动力的境地。
为了满足员工需求，人力资源团队必须在更大范围内、更加有力地吸引求职者，包括通常不会被考虑的不因循守旧的/非传统求职者。人工智能（AI）凭借其预测分析和数据挖掘能力，在这方面发挥着关键作用。
例如，通过分析求职者的工作履历，人工智能（AI）技术工具可以检测到那些不一定有着满足工作岗位标准技能，但具备良好适应工作转换的求职者。这将使更多的求职者进入招聘团队的视野，从而填补职位空缺。
人工智能（AI）使人才获取流程升级为自动化
由于人才市场如此紧张，各团队必须迅速行动以牢牢把握员工。通过将日常耗时较多的任务升级为自动化，采用人工智能（AI）加快人才获取流程中的每一步，使得公司能够在争夺人才的市场中保持竞争力。
例如，通过关键词和历史数据，人工智能（AI）供招聘团队从更广阔、更多样化的来源中寻找求职者。同时，人力资源团队也可以更快地阅览大量简历，以找到最合格的求职者。
对话式人工智能（Conversational AI），一项用于缩短申请流程的技术，方便求职者通过短信回答问题来申请工作。在整个招聘过程中，聊天机器人能够提醒求职者他们的申请状态，并实时回答他们的问题，从而帮助招聘团队与求职者保持联系。此外，这项技术还可以安排面试时间，消除了冗长的来回交流。
另外，面试本身就被人工智能（AI）技术所改变。在过去，求职者被问到的问题与招聘质量几乎没有关系，比如他们五年后想干什么，或者谈谈他们的五个优点和缺点。有了人工智能（AI）技术的支持，面试的重点就转变为技能。面试官询问求职者具备哪些技能，但他们的回答是否真实有效，需要验证。并且，面试官会和求职者谈论他们“似乎”不具备的技能；也许毕竟有求职者经历过这样的提问。
简而言之，人工智能（AI）帮助招聘经理简化人才招聘流程，以便他们能够在现今竞争激烈的劳动力市场中甄别、物色和招聘顶级优秀人才。
人工智能（AI）促进虚拟入职发展
入职是人工智能（AI）技术所支持的人才获取流程的另一个关键部分，这可能是招聘过程中最重要的一环。根据员工管理平台Hibob在2020年进行的一项调查结果琐事，“64%的员工在遭遇了负面的入职经历后，可能会在第一年内离职。”
在员工难觅之际，公司需要提供吸引员工长留的入职体验。
人工智能（AI）通过文件生成和交付自动化，使得员工可以通过聊天机器人24小时接收关于入职问题的答案，以及将入职要素人性化，提高员工参与度，从而为其提供积极的入职体验。此外，启用人工智能（AI）技术驱动的工具，求职者可以实现虚拟入职，也就是说无论新员工位于何处，他们都可以更快地入职并开始工作。
随着入职管理方面过程的简化，团队可以升级入职体验，也腾出时间进行更具战略性的对话。人工智能（AI）可在入职期间为员工提供以下服务：
>了解新员工对哪些技能感兴趣，并帮助起草获得技能的计划
>设定与业务需求和新员工职业道路相一致的目标
>在新员工与整个团队的同事和潜在顾问之间建立联系
>制定项目计划，帮助员工结识新朋友，获得无法从日常工作中习得的技能
>确定未来可能提供哪些内部工作
总之，不使用包含人工智能（AI）技术的人才获取流程的团队将在人才竞争中落后。在当前对人才的需求如此之高的经济市场中，人才比以往任何时候都有更多的工作选择。为了吸引和雇用他们，人力资源团队必须接受人工智能（AI）工具能够给他们带来的竞争优势。
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瑞人云亮相服贸会：高起点“定标准”，高质量“促发展”
2021年中国国际服务贸易交易会（简称“服贸会”）于9月2日-7日在京举行。作为全球服务贸易领域规模最大的综合性展会，本届服贸会以“数字开启未来 服务促进发展”为主题，在国家会议中心和首钢园区分设“双会场”，旨在展示各领域在数字化、网络化、智能化发展趋势下的新技术、新模式和新成果。
由北京市人力资源和社会保障局主办的“抢抓数字经济创新机遇，赋能人力资源服务发展——2021中国人力资源服务论坛以及由北京人力资源服务行业协会、石景山区人力资源和社会保障局、北京劳动保障职业学院共同主办的“数字赋能 共创未来——2021中国人力资源管理发展论坛”在首钢园区举办，人力资源和社会保障部副部长李忠，北京市副市长杨晋柏等领导出席会议，中国人民大学劳动人事学院院长杨伟国、中国人事科学研究院人力资源市场与流动管理研究室主任、博士、研究员田永坡等专家受邀并做主题演讲。
今年是瑞人云第二年亮相服贸会。作为人力资源服务数字化转型的重要参展单位，期间，瑞人云全面展示了人力资源服务数字化转型的前沿技术的创新成果，以及数智化产品、解决方案和服务实践。作为国内领先的人力资源全流程服务外包的SaaS平台，瑞人云科技始终坚守“让每一家人力资源服务机构都拥有自己的SaaS平台”的使命，深化人力资源服务数字化转型方式创新，加快推进人力资源服务业高质量发展。
服贸会期间，由中国贸促会主办、中国贸促会商业行业委员会和中国标准化协会承办的第五届中国服务贸易标准化论坛在北京国家会议中心举行。本次论坛以“服务标准无处不在，卓越服务赢得未来”为主题，中国贸促会副会长柯良栋，国家市场监督管理总局标准创新管理司副司长李玉冰、中国标准化协会副理事长兼秘书长高建忠出席论坛并致辞。
会上，来自高校、科研院所、行业协会、知名企业的专家学者、业内人士聚焦数字经济背景下中外服务业标准化趋势、热点进行专题演讲和圆桌研讨活动。期间，瑞人云创始人兼CEO龚晓鸥应邀同中国劳动和社会保障科学研究院副研究员 鲍春雷、中国标准化研究院副研究员 昊芳、天津大学法学院教授 田野、北京市宏诚伟信人力资源管理有限公司董事长 马玉海， 就“平台经济与灵活就业”进行深入交流和探讨。
——目前灵活就业受到全社会的广泛关注，新就业形态对解决老百姓就业问题，能够创造哪些价值？
龚晓鸥首先提出，产业是就业的保障，就业是产业的支撑，外出务工农民工与高校毕业大学生中蕴含着区域经济发展的新动能。而灵活就业人才流动将会成为未来我国区域发展格局的强大变量。
对于平台经济与灵活就业标准化建设方面，龚晓鸥分别从国内外“灵活就业”的定义出发，提出：标准就业是基础，灵活就业是补充，高质量就业是最终目标，数字化平台是保障。他指出，如果人力资源服务机构基于甲方企业的业务需求，通过科技赋能进行业务流程标准化，那么人力资源服务机构就能输出更标准规范化的人力资源服务，在更高质量地服务灵活用工的同时实现高质量就业。传统业态与新型业态的共存与发展，人力资源服务行业新业态、新模式层出不穷，瑞人云始终走在科技赋能的最前线，在实践中总结出人力资源服务行业数字化转型的方法论，也在践行更多行业标准化实施。
多年来，瑞人云始终坚持用标准化的人力资源全流程服务外包SaaS平台，规范和标准化人力资源服务，提升人力资源服务行业的服务效率和专业水平，后续也将发布《数字化人力资源服务分类及通用要求》，推动人力资源服务行业“标准化+数字化”双驱发展模式，对行业的数字化服务能力提升贡献力量。
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机构专栏
秋招来袭｜今年校招市场形势如何？
什么能让王兴、程维、张一鸣陷入“集体焦虑”？
不是资金，不是增长，不是竞争，是人。
——财经故事荟
#01
应届生成大厂追逐的“香饽饽”
2017年，品玩组织了一场“三人会谈”，参与者便是如今互联网新三巨头TMD的创始人们：张一鸣、王兴、程维。
主持人提问“你们的最大的焦虑是来自于哪里？”
三位大佬给出相同的答案：“人才”和“团队”，令在场人员印象深刻。
如今，这三家公司势头正盛，已成为互联网新兴三巨头，其市值也逼近或者超越千亿美金，但他们的“人才焦虑症”却依旧没有缓解。
大企业的中高端人才的引进方式无非两种：1.依靠高端猎头/小范围社招。2.校招培养
近几年，越来越多的大企业愈加重视校招，甚至推出很多管培生岗位，有意识地去培养专属自家企业的人才。
过去一个月，阿里、美团、京东、字节等陆续下场，纷纷启动“史上最大规模校招”，要知道，阿里在前几年每年的校招人数不足300人；而华为也在靠百万年薪招揽顶级人才“刷存在”。
一时间，尚未毕业的“小鲜肉们”都成了“香饽饽”。
#02
招聘需求大幅上涨
根据教育部的统计，2021届应届毕业生909万，再创历史新高，而2022年高校毕业生人数将有望超过1000万。
相较去年复杂严峻的就业形势，2021年应届⽣春招明显回暖，BOSS直聘研究院数据显示：截⾄5⽉，2021年春招季应届⽣招聘规模与去年相比，同⽐增幅比达到52.5%；不同规模企业的应届生招聘同比增幅均超过40%；而万⼈以上规模的⼤型企业应届⽣需求 量同⽐增幅达到59.6%。
在需求分布结构上，2019年以来，500人以下中小企业的应届生招聘需求占整体比例出现小幅下滑。疫情对中小企业的冲击相对更大，而人力成本在中小企业经营成本中占据较大比例。高校应届毕业生和中小企业作为“稳就业”在市场供需两端的关键 群体，需要长期持续重点关注。
从2021年春招季来看，市场上的应届生岗位在行业分布上呈现出明显的多元化特点。
尽管互联网、金融等行业仍然是传统的“岗位大户”，但在新能源汽车、智能驾驶、碳中和、乡村振兴等一系列产业和政策热点的助推下，新能源/环保、农林牧渔、社区管理等“冷门领域”对高学历青年人才十分渴求，招聘规模迎来，普遍呈现翻倍增长。
#03
“现实主义”色彩愈发浓重
据《2021大学生就业力报告》显示，截至 4 月中旬，已有62.8%的求职毕业生收获用人单位的录取通知，18.3%已与用人单位签约。
从2021年的数据来看，应届生更追求稳定性和实际利益；薪酬福利仍是求职时的重点，其倾向占比提高了7.7%；其次是工作和生活平衡；看重稳定、落户、补贴等人才政策的毕业生人数也有大幅提升。
据《2021应届生就业趋势报告》统计，今年校招岗位平均招聘薪资为6112元，应届生平均期望薪资为6030元，这也是五年来应届生期望薪资与市场价格最为接近的一年，学生对职业发展和就业市场的认知正在提升。
从岗位情况来看，传统职业中，设计、研发、技术岗税前薪资排名前三，分别为9933元、9867元、9845元；作为新兴职业，自媒体/网络主播税前薪资最高，为14682元。
#04
新一线城市或成为“最好选择”
《2021应届生就业趋势报告》显示，2021年春招季，面向应届生的校招岗位有62%来自一线城市与新一线城市。其中，一线城市校招岗位占比25%，新一线城市校招岗位占比37%，已成为应届生就业吸纳的主力军。
《2021年高校毕业生就业报告》显示，今年毕业生首选城市排名前十分别为上海、深圳、广州、成都、北京、杭州、青岛、南京、重庆、长沙。近年来，像成都、杭州等新一线城市出台多项人才政策招才引智，为高校毕业生落户打开方便之门，吸引了不少毕业生前往就业。因此在新一线城市中，成都等城市也呈现毕业生净流入的状态。
选择一线城市的毕业生主要考虑因素为就业机会多、经济实力强等优势，而愿意留在新一线城市的毕业生则被离家近、饮食习惯适宜、气候环境条件好等因素吸引。
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干货｜中型企业的HR，是从哪里招到优秀人才的？
“我们今年校招目标是国内985、211的高潜力、可培养的优秀应届生。但在实际人才吸引上，和大厂抢人完全没有竞争力。我们给到的校招offer薪资水平已经比社招3年的还高，但是仍赶不上大厂的待遇。
最终结果：（技术研发岗)招聘量10个，只有7人接offer，入职5个，完成率50%。其中硕士只有一个，其他一本都没有达到！“——某高速发展期中型企业校招现状上述现状在一些知名度高的企业看来也许有些夸张，但却是许多中型企业当前面临的真实存在的困境。他们迫切需要优秀人才来支撑组织的快速发展，但雇主品牌弱，类似国内双一流、重点高校的学生早被大厂锁定，在吸引和竞争上，难以PK大厂。今年应届毕业生已突破900万人，但985高校毕业生，也就约16万人。“蛋糕“就这么大，中型企业想要从虎视眈眈的诸多大厂中分一杯羹，何其困难。但企业要发展，优秀人才不能少，怎么办？ 放低门槛，扩大漏斗 更大生源范围实现优秀人才获取 我们通过北森CATA测评大数据分析发现，985高校学生认知能力平均分约62分，整体上确实基础素质更优。但是，换个角度看，在普通本科高校中，同样也存在认知能力62分以上的优秀人才，虽然这些人数比例少，但本身基数大，优秀人才的数量并非就少于985高校。在211高校中有44%的学生认知能力得分大于62分，达到985院校学生的能力水平，同样，在一本高校和其他本科高校中，认知能力得分大于62分的占比也分布有35%和25%。这说明，相比985院校16万的毕业生总数，211高校中有27万的毕业生素质水平不输985院校学生，非211高校中则有111万毕业生素质水平不输985院校学生！如果我们都盯着985高校毕业生的话，人数又少，又竞争不过大厂，必然招不到人。但如果我们把视野放宽，放下学历的标签和门槛，扩大漏斗，从普通高校中找出这些不输985的优秀毕业生，他们的就业期待更贴合中型企业实际，也没有大厂的争抢，则能更轻松实现人才目标。另外，过往中型企业由于资金、人力等成本有限，不能像大企业每季校招跑全国十几个站点，最多就是省内几个地市跑一跑，宣传曝光效果有限。
由于疫情的影响，线下校园招聘活动基本停止，更多通过线上的形式进行宣传和吸引。而线上宣传门槛更低，通过招聘官微、空中宣讲会、电子海报转发分享等方式，中型企业不需要跑全国十几个地市，也能实现面向全国的更大的曝光量，也不再需要面对知名企业各种线下豪华的招聘会压力，大大弱化了中型企业与知名企业在宣传吸引上的劣势差距。
招聘范围扩大了，简历量上来了，那么如何从海量简历中精准高效的筛选出优秀人才呢？
“三驾马车”保障高质量评估 精准选拔优秀人才 放低门槛、扩大漏斗并不意味着降低选拔标准，过往常通过院校、学历来直接筛选简历，现在为扩大生源范围放开了院校学历的限制，那么如何实现高效的筛选评估，则成为保障找出优质人才的另一个关键。
北森研究院基于大量校招成功实践案例，以实现批量招募优质人才为目标，提炼出保障评估出效果的“三驾马车”。
1）评估体系有保障
基于人才标准，搭建一套贯穿硬性条件与软性素质的评估体系。通过简历、测评和面试，体系化评估候选人的硬性条件(专业能力)和软性素质(心理风险、认知能力和个性适配)，保障识人全面、客观。
2）评估能力有保障
HR、业务部门领导、面试官队伍作为人才评估流程中的重要角色，大家对需要什么样的人是否有一致的认知、评价人的能力是否足够支撑找出优秀人才，这对最终评估效果会有很大的影响。而通过面试官轻量化赋能的方式，仅需2-3小时，即可帮助面试官群体基于人才标准及相关测评工具进行精准高效地面试，提升人事甄选决策水平，同时也有助于HR获得业务部门的认可。
3）评估实施有保障
这项是评估出效果的关键。只有弄清楚我们需要什么样的人，建立一套明确的选人要求，并按照这个要求执行落地，才能做出更精准的评价，把控好人才质量，找出企业真正需要的优秀人才。
通过“三驾马车”的搭建，不仅展现企业的组织能力，更能切实地帮助我们从海量简历中高效筛选出不输985的优秀人才，而且来自普通院校的优秀人才没有大厂盯着、就业期待更贴合中型企业实际，参加面试的比例和实际入职率都会更高、更可靠。
扩大漏斗+高效评估
人才招募不输行业标杆
制造业企业H，从2016年到2020年快速发展，招聘量逐年递增，18年校园招聘500人，19年700人，20年1000人，平均增长率超过40%。
H公司为保证能吸引到足够优秀的人才，18年引入招聘系统，在招聘要求上不做学历、院校的限制（20届简历量破2万），并于19年通过引入考试、测评（认知能力和个性价值观）和面试来确保人才质量。
为保证评估有效实施落地，提出了明确的人才要求：CATA（认知能力）55分以上才进入初试，并在价值观测评报告中呈现上年录用平均分以供面试官参考。
通过这种方式，不仅业务面试官反馈好，认为候选人质量普遍不错，同时在后续的数据分析上，也发现：
录取的人才在行业中不输头部制造业企业：录取的人才质量高于行业平均水平，接近行业的75分位水平。
流失率降低，留任人才特点更为清晰：校招生一年内流失率，从2019年的15%降低到2020年的10%。
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如何建立人才库实现高效招聘
建立人才库是什么意思
人才招聘是企业HR工作的最大组成部分。过去20年间，企业招聘需求专业性要求越来越高，对人才筛选要求也越来越高，企业需要建立人才库，沉淀海量人才数据实现高效招聘。
越来越多的企业开始寻求智能化技术建立人才库。
高效率智能化人才招聘的核心是构建一个智能人才库、以往，由于人工智能数据技术渗透率低，大部分企业把人才库等同于一个大型可交互的excel，人才库的真正价值其实远没有被有效挖掘。这篇文章笔者想依托麦穗人工智能这两年的案例经验，详解企业HR如何建设智能人才库，实现企业高效率招聘到岗。
什么是智能人才库
有句俗话，70%的HR决策因子是简历之外的，是一个有经验的HR阅读简历时赋予简历的额外信息。智能人才库指在结构化后的企业人才简历上，充分利用已有的知识（公司图谱、职位发展图谱、技能图谱和学校图谱等），模拟一个有经验的HR为简历补全全部必要特征。
麦穗人工智能团队打造的智能人才库是以企业收到的人才简历为基础，融合外部数据的知识图谱、既往行为数据、职位和公司选择偏好，模拟一个阅读了上亿份简历，并精密学习了跳转路径、行业背景、职位和用人偏好的「HR」最强大脑，整理企业的人才库信息，构建每一个人才的智能画像，帮助企业HR快速筛选人才，实现智能用人决策。
智能的人才库包含哪些内容
1）全面的简历信息抽取：
专业的简历解析团队会根据上述提到的网站简历、pdf非标简历、图片简历和List简历进行智能解析，提取为结构化信息。简历的样式各异，需要利用智能模型从中快速抽取全部有效关键信息。从排版上可以区分为单栏、双栏，从语言上可以区分中文、英文，中英双语（尤其有那种一行中文，一行英语的混合）；从格式上可以区分word, pdf, html, 图片（还有少量ppt, excel等等），猎头公司手上还会有不少excel格式的通讯录简历；从来源上可以区分为主流招聘网站的不同事情简历，个人自写还有一些模板简历。可以看到五花八门，针对不同格式简历我们往往会有不同的抽取模型
2）知识图谱嵌入打造智能人才库标签
新兴互联网行业崛起，使得公司的产品名远比公司的原名被人熟知。比如几个人知道 饿了么，小红书的企业原名是什么？大家收到的简历中越来越多人开始只写公司的简称、公司产品名或部门名这些更为人熟知的简称，这里需要知识图谱补全、完善和聚类。
同时，也需要避免由于文本上高度相似带来的歧义。比如：京东 v. 京东方，仅从单纯的简历解析提取信息而言，后续所有HR在人才库搜索中做公司名检索「京东」都会检索出「京东方」，因为「京东方」中完整包含了「京东」两字。但大家都知道，这是两家完全不同的知名企业，所以这里需要知识图谱了解词背后的含义，这是解析工具单一无法解决的问题。
类似案例也会包括搜索【上海交大】，如何对应到人才库中【上海交通大学】，却不会出现【上海交通大学继续教育学院】
搜索【985】时候，如何只给第一学历即本科学历或硕士是985学校的精准构建985标签，绕开专升本。这些都需要依托知识图谱有效甄别，构建智能人才画像。
这里我们需要依托知识图谱，高效快速地梳理不同企业产品的叫法、解决高度文本层面相似但实际意义不同的公司、职位、学校和专业等等。
3）分行业的项目、业绩、领域深度信息抽取
光实现以上两点是不足够的，我们人才库中可能有100个销售经理候选人，如何判定这些销售经理曾经卖过的商品是符合我们企业的行业领域，这些销售曾经实现过哪些业绩？这些信息以往都包含在大段的工作经历和项目经历描述中，需要机器模拟有经验的HR一份份简历阅读，提取简历中的相关信息描述并实现有效抽取
根据简历中的特征和描述进行细粒度分析，智能联想并补全。例如：职位名【副总经理】智能联想【公司副总、项目副总经理】等相似工作职位，工作描述中【凤凰大厦】智能判别为办公楼，商业地产项目，聚合【11万平米】【25万平】为项目业绩
4）构建符合HR进行人才评估和筛选的标签提取完毕以上标签后，机器需要按照HR常用，可被理解的表述形式进行展现，方便HR基于这些标签实现高效率地人才检索。
比如依托智能人才库标签，一键定位「做过XX用户量月活的产品经理」
5）标记简历中的问题、亮点，批注简历评语
老练的HR都是火眼金睛的，如何在精雕细琢的简历内容中锁定人才可能的一些注水、造假，识别空窗期等等。这些都是企业在简历信息之外十分看重的决策因子，决定了人才评估和简历筛选结果。这里依托人才疑点系统智能阅读简历，交叉比对简历中的关联信息，提取简历中的疑点亮点。
历时2年，联合十余位招聘行业资深从业人士，分析数千万样本简历数据，构建简历疑点分析。常见检查点包括频繁跳槽、工作空窗期、工作经历注水、低龄高就和教育经历事实性错误等。
6）简历去重与更新
依托邮箱和招聘网站投递人选，机器阅读简历归集到统一招聘职位下，根据简历智能查重系统，判断不同渠道下的重复人选或与历史人才库中的重复人选智能更新简历，识别可能的简历造假 & 合并招聘流程记录
合并前程无忧和既有人才库中的重复人选，洞察不同时期人才简历的差异
如何建立智能人才库
完整的智能人才库建设流程
a）多渠道收集简历
b）智能简历解析
c）知识图谱完善人才标签
d) 智能简历去重更新
e）智能简历分析
麦穗人工智能是国内领先的AI+招聘技术团队，帮助众多知名企业和系统平台打造了智能化人才库，对建立智能人才库感兴趣的HR伙伴们可以联系我们团队官网或私信我，一起探索中国智能化招聘的未来。
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智能人才库建设完成以后，企业可以在此基础上轻松构建「智能人岗匹配模型」和「智能人才搜索引擎」，具体操作案例可以查看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107091142
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机构专栏
人岗匹配：智能人岗匹配案例分享
根据麦穗智能匹配案例做一个分享：
首先，人岗匹配是动态交互的结果，不能生硬地依托独立打分标准进行
典型场景是「5年以上产品经理经验」，就不好一刀切的把5年作为过滤计算，因为可能4年的产品经理也是可以做这个岗位的，只是5年经验更好一些。或者如果人才过往的公司或学校背景很好，很多工作经验要求是可以放宽的。
2018年以来，麦穗智能人岗匹配系统已成功服务了970万职位项目，匹配计算了1亿次人才简历匹配度，这里分享一个案例展现机器如何科学确定人岗匹配度实现智能化最懂HR的人岗匹配系统。
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因而企业HR在确立人岗匹配策略时候需要考虑多种高匹配人才的可能性
举例下图我们以某知名互联网企业的一个电商运营类岗位，通过麦穗人工智能的人岗匹配引擎如何实现精准的懂HR的人岗匹配分析：
人岗匹配可以考虑多种策略：
1）互联网大厂 + 电商领域 + 3年特定经验
2）企业既往招人偏好，high-performer表现3）985院校 + 计算机相关专业
4）电商行业从事供应链运营的人群职业路径分析5）核心领域与技能6）运营过电商品类项目
智能人岗匹配如何实现
随着互联网和大数据时代的发展，简历越来越线上化，企业也越来越多地开始运用智能技术分析职位的要求，提取出影响人才匹配的核心决策因子，并且综合企业内部以往招聘和筛选简历时候的经验，为企业实现智能个性化人岗匹配系统。在匹配上，会智能阅读职位要求，抽取核心特征，随后综合考虑100余种特征，模拟有经验的HR实现智能人岗匹配。
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机构专栏
人才库 | AI如何帮助企业建立人才库
在智能化时代，AI早已不是高深莫测的玄学，而是实实在在能够帮助每一件普通的小工作做到更高效更完美，帮助每一位工作者提升个人能力走向行业领先。
那么，在智能化招聘领域，AI到底能帮HR和猎头做到多少，作为至关重要且被广泛讨论的问题，在人才库的快速高效建立和活用方面，AI又具体能够做什么呢？
这里先跟大家分享以下几点：
（1）简历解析
人才库不同于简历，是结构化后带着企业招聘者招聘洞见的人才数据。首先，人才库的建设需要我们考虑简历的来源：
1. 招聘网站：从三大站或其他垂直型招聘网站通过职位发布收集来的简历，这类简历结构规范，内容完整，往往以html，word或pdf格式为主
2. 网站/邮箱收到的：招聘者在网站上往往会留有加入公司的邮箱地址，或者通过专门的招聘通道进入的简历，可以通过邮件简历解析服务精准识别职位名、人名和简历附件并处理为结构化数据
3. 微信/社交网络/内推：朋友推的简历，这类往往是应聘者写的非标准简历，以pdf为主
4. 现场招聘会：招聘者去现场收到的很多纸质简历，这类往往最难处理，需要依托专门数据团队进行图像扫描后进行简历结构化处理
5. 通讯录式：很多专业公司会收集标杆公司的通讯录，类似excel list式样，需要专业数据团队进行结构化提取
专业的人才库建设团队会使用AI工具，根据上述提到的网站简历、pdf非标简历、图片简历和List简历进行智能解析，提取为结构化信息，形成智能化人才库建设流程。
这是结构化的某段工作信息
（2）利用AI知识图谱进行简历数据整理，实现人才库的标准化
对公司名、学校名、专业名等进行专业化统一，比如将【美团外卖】整理至 【北京三快信息技术有限公司】等。
专业的AI团队总人才库建设简历量可以破亿，能够对大批量较难处理的人才进行分析，为企业提供人才数据处理和画像分析。
（3）AI进行简历的深度分析，优化人才数据
用AI对简历进行深入的挖掘和分析，可以帮招聘者发现简历中看似光鲜外表下的疑点。大部分简历都是人才精心在求职市场打造的广告，所以如何发现精雕细琢下的可能的简历疑点和简历注水现象十分重要。
（4）智能人才搜索与智能人岗匹配
根据分析完善后的简历，专业团队会运用AI着手建立企业的智能人才库，通过所处行业构建专业的智能化搜索引擎，一键定位业务部门心中的白玫瑰。
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机构专栏
时代交替，招聘市场留下六大难题。
招聘难、人才竞争激烈，已成为公认的事实。 自疫情以来，以华为、字节跳动为首的各互联网大厂逆流而上，纷纷开始大规模扩招。而几个月前，美团也宣布将在2021年新招6w人，至此正式卷入这场人才争夺战。这几年众多企业城门大开，总计数十万的职位缺口，却依旧无法满足中国庞大的人才市场；反观，光是2020年应届毕业生就达到800多万，却仍对不上各位HR的口味。
企业间的人才之争，愈演愈烈。
其实如今招聘市场面临的问题，大部分是由于上一代人才招聘流程的不完善，所衍生而来的结果。而近几十年发展起来的支撑招聘流程的技术，又未能解决当今人才竞争的难题，并且随着时间的推移，产生了更多问题。#1职位描述很糟糕。许多职位描述上列出了应聘者实际并不需要的经验要求；且措辞模糊，容易让招聘人员和应聘者产生误解。
在语言的使用上又存在固有的偏见和死板的经验规定，会阻碍不同应聘者的申请；没有细分工作真正需要的技能；工作描述更是被反复使用，直至其含义与职位并不直接相关。
想必大家都听说过，张一鸣就曾因“岗位描述太水”在年会上“怒怼”字节HR。
“有一天我看到咱们HR写的招聘PM的JD，特别生气。有一条写着：有5年以上互联网产品经验，具有日活千万量级以上的产品规划和产品迭代实施经验。我跟这个HR说，按照这个要求，陈林、张楠，我们公司一大批PM，一个都进不来，连我自己都进不来。别说千万DAU产品了，他们加入前，连百万，甚至十万DAU的产品也没做过。”
#2大多数的简历是有缺陷的。它们不可靠且非标准化，招聘人员可能很难理解并回忆起某个候选人的简历，往往是需要联想更多的东西，才能把简历与应聘者所实际拥有的技能联系起来。
并且大部分员工离职，并不是为了在下一个职位中做同样的工作。他们希望将自己的技能和经验用于新的、更好的工作。
但如今，基于简历和职位描述的常规套路，无法让企业聘用到有潜力的员工。相反，大多数公司会雇用具有该项工作经验的人，这就造成了员工渴望的职业发展，和公司青睐的雇用目标之间的不匹配。
#3内部转岗本是企业内很常见的现象。但通常企业并没有很好地了解员工的技能和经验。此外，管理者们还会忽略那些，原本有机会可以在内部流通的优秀员工，导致大批人才流失。企业需要弄清楚哪些员工可以内部成长，然后扶持和鼓励这种成长，而不是等到离职面谈时才发现出了问题。
#4人性本善，但我们每个人都会存在偏见。由于每个人的过往和经历不同，总会产生些微妙的、无意识的偏见。这会导致非客观的决定，尤其是在招聘方面。
而解决这种多样性问题需要组织制定和实施政策，包括使用技术，以抵消我们始终无法克服的无意识偏见。
#5不符合要求的职位申请者数量过于庞大。技术很大程度便利了人们的工作与生活，但具有讽刺意味的是，数字工具的爆炸式增长却使得线上招聘成为了一个糟糕的选择。
求职者面对一个有庞大职位数量的求职网站，每个职位又都有一个糟糕的职位描述，他们找不到合适的职位来申请，通常便会提交很多份简历申请。因为提交申请是免费的，所以公司会被大量的申请所淹没，并且往往会对很多人的申请不予回复，结果就导致双方面的浪费时间。
#6离职的员工常被忽略。他们在离开原公司后，也会获得新的宝贵经验，因此他们极有可能成为职场“回头客”，再次回到之前的公司工作。
但公司无法掌握他们离职后的情况，也不了解他们离职后获得的新技能。因此即使在一个人才不断流动的世界里，大部分企业仍把离职员工视为无用资源，而不认为他们是最有潜力的人才库。
同样曾经申请过的应聘者也会被遗忘。
企业常用的求职者追踪系统(ATS)通常在存储数据和遵守法律方面表现良好，但它们的设计并不会考虑突出那些在未来工作中应该被考虑的前求职者。ATS通常缺乏良好的搜索和报告功能，并且不能保持更新人才档案，这使得公司几乎不可能找到应该被再次招聘的前应聘者。
随着招聘跨入全新的3.0数据时代，许多历史遗留问题暴露无遗。
上述难点应该已困扰企业和HR们许久，有些问题或许可以靠未来的技术解决，但更多的需要HR从业者去深度思考和研究，结合自家企业的特点去摸索出一条制胜之路。
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