-
思考
工作场所中AI决策带来的风险和思考
原文标题：Research is proving that leadership stereotypes are too stubborn to be eliminated by AI
新西兰总理哈辛达·阿尔德恩和旧金山市长伦敦·布里德等女性领导人因面对COVID-19大流行迅速采取行动而获得表彰。
但是，男性被推选为世界各地的政府领导人的人数要大得多。
这种差距并不仅限于政治领导。2019年，《福布斯》评选出100位美国"最具影响力领袖"，其中99位是男性。
缺乏多样性并不限于性别。一项针对非盈利性行业首席执行官的调查发现，87%的被调查者自认为白人。
作为领导中心的执行和学术主任，我研究就业歧视和包容。我见过许多组织希望有一个过程，从识别领导者中消除偏见。投资者希望投资于拥有多元化劳动力的企业，员工希望在不同的组织中工作。
我的研究表明，依靠数据分析来消除人类在选择领导者时的偏见是无济于事的。
AI不是万无一失的
雇主越来越依赖算法来确定谁通过应用程序门户进行面试。
正如劳工权利学者Ifeoma Ajunwa所写的那样，"算法决策是21世纪的民权问题”
2020年2月，美国众议院教育和劳工委员会召开了题为"工作的未来：保护数字时代工人公民权利"的听证会。
雇佣算法创建一个不提供透明度且不受监视的选择过程。从申请程序中被打动的申请人——或者正如Ajunwa所指的，"算法上是黑盒子的"——几乎没有法律保护。
例如，据报道，2014 年，亚马逊开始开发一个基于计算机的程序，以确定提交工作的最佳简历。其理念是自动化流程并提高效率，就像它处理业务的其他方面一样。
然而，通过使用计算机模型来观察过去10年提交的简历的模式来选择最好的，计算机自学了从男性简历被推荐为包括"妇女"一词的简历，如在妇女俱乐部或组织中。据报道，亚马逊随后放弃了该项目。
尽管历史偏见往往在不经意间内置于算法中并反映人类偏见，但菲利普·尼科尔斯最近的学术研究已经查明了可能故意操纵底层算法以造福第三方的另一个威胁。
无意或无意地检测算法偏差的能力是极其困难的，因为它可能发生在 AI 开发的任何阶段，从数据收集到建模。
因此，尽管组织可以基于对领导特质的研究和分析获得领导力分析工具，但白人男性领袖的刻板印象根深蒂固，有时甚至会由那些自己多元化的人长期存在。不能仅仅通过开发选择引线的算法来消除这一点。
面试后
构建这些算法的数据呈指数级增长。
一家视频面试服务，HireVue，自夸其能够在一次30分钟的面试中检测数千个数据点，从句子结构到面部动作，以确定与其他申请人的就业能力。
想象一下，当前雇主有机会不断收集数据，以确定其员工的领导潜力和晋升。例如，工作场所的摄像头可以全天收集面部表情，尤其是在进出工作场所时。
数据越来越多地不仅在工作日或工作期间收集，而且在下班期间收集。在最近的一篇文章中，Leora Eisenstadt教授确定了工作场所计划，这些程序收集了大量有关员工从Facebook帖子和 Fitbit 使用中的下班行为的数据，例如，对将来使用数据没有透明度。然后，雇主们利用这些数据来绘制相关性来预测工作场所的成功。
正如艾森施塔特指出的，大多数工人"可能会因为这样一种观念而感到恼火，即他们对啤酒的品味、对独立摇滚的热爱和对《华盛顿邮报》的偏爱，以及数千个其他变量，都可以用来决定职业发展机会、领导潜力和未来职业成功。
然而，这种潜力今天存在于工作场所，法律根本无法赶上那些想知道其雇员晋升和领导力投资的雇主收集和利用的大量数据。
在许多情况下，员工同意收集元数据，而没有彻底了解这些数据可以揭示的内容，以及如何使用它来帮助或阻碍职业生涯。
朱莉·曼宁·马吉德是IUPUI商法教授
-
思考
有关AI+CRM的一些观察和思考
作者：杨嘉琦
到了今年，客服和CRM相关的SaaS领域我们看到了这样的发展趋势，从最早Tool发展到Data服务爆发再到最近大火的AI。其实作为一线的从业人员，在Tool阶段我还也是有很多感慨的，但今天主要聊AI。很多CRM厂商都是Salesforce的跟进者，举几个最近关于AI+CRM的新闻：
2016年10月Dreamforce大会CRM全方位AI平台“爱因斯坦”与大家见面
2017年3月百会（Zoho）发布第四代CRM产品。它融合了数据挖掘和机器学习技术，能够智能识别重要客户、寻找附近的客户、推荐工作流配置、建议联系潜在客户的最佳时间等。
2017年3月硅谷人工智能专家加盟销售易，外勤365发布AI平台发布。
1、技术创新推动下的产品升级
技术和创新永远是IT行业的核心竞争力，在CRM行业我们也看到这样的发展历程。以Salesforce为例。一方面从CRM切入向其他业务扩张建立企业办公生态，另一方面不断利用新的技术推进产品升级。人工智能风头正劲，而Salesforce下一站的主要方向也正是打造CRM全方位AI平台从技术和服务上继续建立壁垒。
2、人工智能在CRM中可以发挥的能力
人工智能核心价值一定要有应用场景和商业模式，针对真实业务场景的解决方案才是关键。就像智能家居现在遇到了瓶颈，一方面是没有解决真实用户痛点，另一方面没有达到符合用户预期的效果，解决方案不完整。在有限的人工智能能力下，找到可行、可用、有价值的解决方案是CRM厂商现在最需要考虑的。
那么在营销场景下需要做什么，我想这个问题的答案不会偏离CRM本身的作用和其进一步的扩展。AI+CRM解决的仍然是以信息技术为手段，有效提高企业收益、客户满意度和雇员生产力。拥有强大而快速的数据处理能力和机器学习的人工智能结合营销真实场景后，我想可以发挥以下三种渐进能力：
聪明干体力活。机器代替之前有规则的大量需要人做的重复工作并逐渐自我优化
辅助决策。通过智能洞察和风险提醒来辅助人决策
发现新大陆。新线索、信息甚至知识的发现
3、AI+CRM的实施思路
在可行、可用、有价值的目标下，我们讨论了人工智能在营销场景下可以发挥的三种能力，在市场的具体实施中我们也看到了AI+CRM的两种现有思路：
1）更加智能的SFA
有人认为CRM=SFA，但遗憾的是很多厂商还是做不到更别提超越了。在可预期的情况下，“个性化”且不断优化的服务和更加智能的自动化可以有效提升一线销售人员的生产力，及时的数据分析和风险检测可以辅助管理者更快的发现问题并及时作出决策。这种思路的作用体现在全面管理客户、精细量化行动和快速响应，更加适合现有功能和服务已经比较完善的厂商。这类厂商也可以将这种思路下的AI能力赋予到其PaaS平台中，与行业紧密的结合后效率的提升可能是数倍。
2）预测营销+CRM
之前都在讨论预测营销，也说过预测营销处在CRM以上的高层级，当然CRM厂商升级入场也是可以预料的。预测营销+CRM可以达到什么样的效果，虽然看上去封闭了，但可能是预测营销2.0时代的开始。
国内系统开放性不足一直也在制约着预测营销在国内发展，全自营的预测营销+CRM似乎给预测营销带来了新的机会。潜在客户预测、线索评分、客户画像等都是可以应用的场景，预测营销+CRM我们也看到了以下优势：
更多的数据来源。CRM本身多样性和开放性将带来更多的数据来源，如跟进过程数据、交易数据、呼叫中心、邮件、客户触点等数据。相较于之前的客户数据，与CRM的结合将带来更多的行为数据。
实时的数据获取和更快速的调整。数据的采集更为实时，持续的反馈和检测让技术和业务模型的调整可以得到更快速的响应。
更加贴近业务场景的应用。预测营销作为CRM的一个组件，通知和建议可以展示在最适当的应用场景中，与系统或者说业务本身融为一体。
以上的思路看来仍然无法避免实施成本和教育成本高的问题，找到合适的目标客户尤为关键，当然垂直领域和行业切入不妨是个好思路。大幕刚揭开，我相信并期待其他思路的发现和实践。2018年AI恐将是CRM的一个标配，轻量、快速的将AI应用到中小企业中需要大家继续去探索和努力。AI的发酵也会为厂商带来一些额外的品牌价值的加成。
企业服务本身是一个需要深耕的领域，AI可能不是一个弯道超车的捷径，但很可能会是让人掉队的壁垒。
-
思考
关于在线教育 2016 的思考
作者：潘欣
在预测在线教育 2016 之前，我们不妨回顾一下我预测的在线教育 2015 是否靠谱——关于在线教育的八个预测。我自己测算大概有 5.5-6 个左右的判断还算基本靠谱，各位不妨自己评价一下我的预测的靠谱度。如果觉得不靠谱，可停止阅读关闭网页。
那么让我们一起看一下在线教育行业 2015年 的实际写真吧——从资本层面看，基本是融大钱、挂三板、大扫货；从业务层面看，基本是吹大话、刷大单、死大批；从模式层面看，B2C 在挣钱、O2O 在退烧、B2B 在发烧。具体不解释了，大家自己领悟。
在线教育的 2016 会是什么样？
1、资本层面我在 2015 的预测是错的最离谱的，我当时没想到一没想到私有化如此迅猛，二没想到新三板如此火爆，而且竟然还有一些好公司，三更没预料到股灾出现。2016年，随着注册制和战新板的落听，这应该是创业公司的福音。首先，会有一些相对成熟成规模的在线教育公司在这两年在国内上市；其次，这有助于恢复风险投资机构的信心，也就是有利于创业者融资了，斗胆乐观预测资本寒冬将在 2016年 下半年解冻。新三板还会继续火一年，毕竟咱的注册制不是美国的注册制。
2、资本寒冬即便解冻，也不等于创业公司就容易拿钱，毕竟在线教育经过 2、3年 的发展，什么靠谱不靠谱基本都门清了。从融资看，如我 2015 的预测，资金会继续向 NB 公司聚拢，一般般的公司还会继续面临 AB 轮的估值难上投资难拿的困境。当然，对于天使轮影响不大。此外，拿机构的战略投资会比拿风险投资的钱相对更容易更好，整体市场估值低了，更适合机构逢低吸纳。
3、还记得 2015年 的 O2O 的声量变化吧？那么 2016年，这种变化基本会复制到 K12 公立校 B2B 领域。这一方面是资本趋向问题造成的，一方面是业务本身不符合用户需求造成的。教育 O2O 到底是不是伪需求还很难说清，但大多数教育 O2O 做的确实提供的是伪价值；K12 公立校 B2B 领域目前很多公司做的也和教育 O2O 一样，做了没人用的伪价值。当然，我认为 K12 公立校的模式明年会显露出一些不错的公司，但还跑不出来 TOP3 的领先者，但吹牛逼的 TOP3 会涌现的。
4、2016年 什么概念会起来呢？目前看，已经显露出头角的大体是自适应学习、AR/VR、智能硬件。概念能支撑的就是投资方向，毕竟在线教育领域可投的方向越来越少了，需要新概念支撑。以上三个方向，都属于早期，未来如何尚难预料。
5、2015年 拿大钱的其实就三个赛道，其一扫题、其二 O2O、其三 B2C 网校。扫题开始商业化了，无论学霸君的答疑还是猿辅导的直播班课模式，都是值得进一步关注的商业变现模式。O2O 不再疯狂，以后就看轻轻能整成什么样吧，其他的好像都消停了。
6、B2C 网校单拿出来说说。在线教育发展至今，不管行业冷暖也不管哪个细分领域，其实也就网校模式挣到了钱，当然不是都赚到了钱。只能说 B2C 网校是在线教育发展至今唯一被验证可行的商业模式，这就是为什么 VIPABC、沪江（别把它当平台看）、小站等等能拿到大额融资。当然网校模式也在发生变化，由录播到直播，由班课到一对一。当然，我仍然认为线上一对一的商业模式的可持续发展能力是存疑的。2016年，相信拿到大额融资的还会出现在这个领域，且在未来 2、3年 会陆续有上市公司出现。
7、网校模式由录播到直播、由班课到一对一（相信未来会形成小班 VIP）的变化其实对直播工具提出了要求，事实上目前这个领域无论从产品技术还是营收规模上并没有太出众的公司。因为大家大多数都是半路出家的把电话会议系统改吧改吧当直播工具卖了，而其实 B2C 网校们需要的是线上教室。相信 2016年，在这个领域会出现值得关注的创业公司，比如一直憋着没下蛋的 EEO。
8、祝各位在线教育的从业者们 2016 一切顺利，虽然不可能都顺利，毕竟商业就是几家欢乐几家愁啊。对不起，又给大家添堵了，请自行对号入座。
扫一扫 加微信
hrtechchina
