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    【西班牙】人力资源管理初创公司Sesame获得2300万欧元融资,加速国际扩张和人才招聘 总部位于瓦伦西亚的人力资源管理初创公司Sesame筹集了 2,300 万欧元的新一轮资金,此次融资将使公司能够继续投资于产品开发,推出新的垂直产品,并加速国际扩张。 有了 PSG 和 GP Bullhound 的资金投入,公司将继续投资开发新的软件功能,巩固我们作为该领域价值最高的平台之一的地位。 公司计划推出新的财务相关功能,如费用控制、预支工资和灵活薪酬,将Sesame定位为最全面的人力资源管理解决方案之一。 "在西班牙,大多数公司都依赖多种解决方案来处理人力资源和财务工作。Sesame公司首席执行官Albert Soriano说:"人们越来越需要一种一体化的解决方案,它可以简化访问流程,并将所有不同的工具统一到一个平台上。 "我们已经推出了多项人工智能功能,使我们能够进一步改进现有工具,如人员分析、评估、招聘或内部沟通。除了改进产品功能,我们还致力于应用人工智能来提高公司的内部生产力和效率",Albert Soriano 解释说。 我们还打算进一步投资于人才。这将使我们能够巩固我们在西班牙的地位,同时加强我们在拉丁美洲的市场,特别是墨西哥,我们从去年开始就在那里开展业务。此外,我们还将探索进入其他欧洲国家的机会。 自推出以来,公司为 8000 多家客户提供服务,平台拥有 30 多万用户。软件帮助企业深入洞察员工需求,打造量身定制的工作体验。 Sesame 的愿景不仅仅是提供一款人力资源管理软件。我们的目标是提供一个综合平台,不仅实现人力资源流程的数字化,而且促进职业发展、团队福利和成功的企业文化。 关于Sesame Sesame HR是一款人力资源软件,可帮助企业以集中、安全的方式实现人力资源流程自动化,利用最新信息做出业务决策,并为员工创造最佳体验。它是一款多设备工具(电脑、平板电脑和手机),可实时同步,让你随时随地获取团队的最新信息,因为这些信息都安全地存储在云端,以防止重要数据丢失。Sesame HR旨在让团队始终保持联系、沟通和信息交流。因此,对于任何变更、请求或事件,Sesame 的通知系统都会向您发送警报,以便您当场解决。你可以定制自动化配置,并选择希望收到的警报:员工不活跃、未打卡、超过工作时数等。
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    2024年05月10日
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    Josh Bersin谈:企业人才智能来袭,颠覆人力资源技术市场 在我们看到的劳动力领域的所有人工智能创新中,最重要的可能就是人才智能。按照我们的定义,人才智能是指利用海量的员工和劳动力数据来了解技能、工作适应性、绩效、领导潜力、职业发展路径、薪酬公平性和组织能力。 在今天介绍新的研究成果时,我们的立场是,这是几十年来人力资源技术领域最具存在意义的变革之一。 人才智能究竟是什么?这项技术以人工智能为基础,允许公司分析员工的大量数据,将其与外部劳动力市场的数据相匹配,并了解他们以前不知道的事情。 在许多方面,它与广告技术类似,Meta、TikTok 和谷歌等公司通过分析个人数据,为个人消费者提供量身定制的广告。 在商业和人力资源领域,人才智能让公司深入了解员工的技能、兴趣、职业轨迹、地域偏好、认证、所掌握的技术,以及他们在领导力、行业和公司类型方面的经验。 过去,我们使用工业心理学、评估和面试来确定这些信息。如今,在人工智能的驱动下,公司可以利用这一庞大的语料库,让人工智能模型来识别其中的关系。 让我举个例子。在招聘中,每家公司都面临着同样的问题:这个候选人是否适合这份工作、这个团队、我们使用的工具以及公司的文化? 招聘人员通过面试、测试和背景调查来评估。然而,尽管采取了这些方法,仍有近 20% 的候选人没有成功。利用人才智能,我们可以分析成功胜任这一职位的人,并让人工智能找出适合的质量。这不仅没有偏见,而且非常准确,我们收集的数据越多,它就越聪明。 我还记得自由保险公司(Liberty Mutual)的汽车保险团队面临人员流动率高的问题。他们花了几个月的时间研究那些表现出色的员工,看看哪些教育背景或技能与成功相关。他们的分析发现了一个秘密:业绩最好的保险销售人员都是那些热爱汽车的人。再多的心理评估也无法发现这一点。 我刚刚与一家投资银行进行了交谈,他们正在努力了解年轻员工的高流失率。Talent Intelligence(人才智能)可以了解哪些人留下,哪些人离开,并立即帮助寻找更合适的候选人。 如今,这类分析非常困难。使用传统的人力资源技术,我们所掌握的唯一数据就是员工的简历或工作经历。这些数据往往还不如 LinkedIn 上的数据多。 利用人才智能,公司可以利用大量的公开信息,了解一个人以前的工作经历、与他们共事的人、他们在不同工作中使用的时间段和技术、他们写过的文章、他们经历过的组织变革,以及他们的教育背景、地点或其他我们甚至不了解的信号的影响。 这减少了偏见,为我们提供了前所未有的信息。 直到去年,人才智能技术还主要用于招聘。Eightfold、Seekout、Beamery、Gloat、HiredScore、Phenom和Paradox等供应商建立了模型,用于预测谁会适合某个职位或公司。现在,随着这些工具的成熟,人才智能可以做得更多。 正如您在我们的研究报告中所看到的,企业人才智能可用于内部流动、技术技能开发、领导力评估和绩效评估。通过将内部运营数据与同级人员进行比较,并扣除任期和级别因素,它实际上可以帮助确定个人的绩效。 它还可用于薪酬公平分析(将整个员工的薪酬与经验技能和其他证书进行比较)。它还可用于组织设计和工作分析(查看个人或团队的技能组合,以及这些技能与公司其他工作和其他团队的比较)。 还有更多。利用 Lightcast、Draup、Revilio 和 Skyhive 等公司提供的外部数据,可以对公司的技能和能力与竞争对手进行竞争性评估。你可以看到行业中的趋势技术和技能。您可以按地点定位技能,并决定在哪里建立下一个工厂或工程设施。你可以看到以前看不到的影响企业的人口变化。您还可以了解竞争对手与您相比所拥有的技能和能力。 试想一下,通用汽车或福特汽车将自己的工程师与特斯拉或 Rivian 的工程师进行对比评估,会有多么强大。仅这些数据(我们即将发布汽车行业全球劳动力智能研究报告)就价值数百万美元。 对人力资源技术供应商的颠覆性影响 直到最近几年,企业才有机会获得这些信息,因此他们没有发展团队或内部技能来使用这些信息。现在有了这些信息,我们在人力资源领域有了一个新的职业和领域--人才智能专家。目前,全球已经有两千多名人才情报专业人员,如果考虑到从事人员分析和劳动力规划的人员,人数还会更多。 这些人有分析背景,但本质上是业务人员。他们可以研究这些数据,并做出管理者无法独立做出的决策。正如我们的研究报告所指出的,他们正在公司内部创造出突破性的解决方案。使用这些系统的公司正在从根本上改进招聘工作,发掘更深层次的领导人才库,找到埋藏在组织内部的关键技能,让员工有机会找到过去从未有过的新工作和新机会。 人才智能对现有的人力资源技术提供商也是一种颠覆。上个月,Workday 收购了 HiredScore,这只是即将发生的颠覆的一个小小迹象。几乎所有人力资源技术供应商都必须考虑这一领域,因为这是一个利用人工智能超大规模改进的市场。 通过下图,您可以了解这些供应商的发展方向。如果你不相信我,请阅读 BusinessInsider 最新发表的关于 Workday 问题所在的文章(我仍然是 Workday 的粉丝)。 当 OpenAI、谷歌或 Meta 推出新的大型语言模型时,人才智能产品会变得更快、更高效。随着新人工智能算法的开发,这些供应商可以立即加以利用。传统的 HCM 平台对外部数据一无所知,不可能跟上洞察力的步伐。 但这并不容易。这需要时间和工程专业知识,因为它将人力资源软件公司变成了数据公司。 大多数人力资源技术公司都没有管理如此海量数据的经验。随着时间的推移,许多公司将别无选择。就像我们现在通过互联网购买计算机一样,我们中的大多数人很快就会不愿意购买没有数据和基准的软件。 如果我考虑一下我们的公司以及我们如何使用财务和客户关系管理系统,我会很高兴我的财务系统能为我提供基准和直接建议,从而更好地经营我们的公司。我希望我们的客户关系管理系统能告诉我,我是否获得了正确数量的潜在客户,并自动优化数据集。现在还没有这样的系统,但我打赌 Intuit 和 HubSpot 正在努力。 就人力资源而言,我们的报告描述了这个新市场是如何爆发的。这是我们不能忽视的。
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    2024年05月08日
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    美国背调行业巨头Checkr裁减32%的员工以优化运营效率,估值50亿美元 Checkr是一家提供员工背景检查服务的初创公司,最近由于经济环境的影响,导致公司裁员32%,共382名员工。这家公司的最后一次估值为50亿美元。裁员涵盖了所有部门和各个级别,旨在提高运营效率并确保公司的长期健康。Checkr还向受影响的员工提供了至少10周的遣散费和健康保险,以及职业和心理健康支持。此外,Checkr在2021年的一轮融资中筹集了2.5亿美元,迄今为止共筹集了6.79亿美元。 在科技行业持续经历经济压力和成本削减的背景下,位于旧金山的背景审查平台Checkr宣布裁减382名员工,占其总员工数的32%。周二在全公司范围内进行了跨部门的人员裁减,并通过电子邮件确认了这一消息。此次裁员是该公司应对不确定经济环境,保证长远发展健康的策略调整。 自2014年成立以来,总部位于旧金山的Checkr已在背景审查市场占据了重要地位,服务客户包括Instacart、DoorDash和Lyft等美国主要的在线服务平台。Checkr的服务允许企业通过检查潜在雇员的驾驶和犯罪记录以及基本身份信息来通过API的形式进行背景审查。 近两年来,随着科技行业整体放缓和裁员浪潮的到来,Checkr亦感受到了市场的压力。公司此次裁员决定正值美国科技行业领导的大规模裁员潮中,根据职位调整公司Challenger, Gray & Christmas的报告,尽管今年迄今为止的裁员总数比去年同期下降了5%,但3月份的裁员公告数量却自去年1月以来首次出现大幅增长。 Checkr在声明中表示,此次裁员能够使公司“更加高效地运营,并确保业务的长期健康”。为了支持受影响的员工,Checkr提供了至少10周的遣散费和健康保险,并提供了职业和心理健康支持。 此外,尽管面临经济挑战,Checkr依然保持着强劲的资金支持背景,已累计筹集资金达6.79亿美元。最后一次融资是2021年9月的2.5亿美元,当时估值达到了50亿美元!在背景审查行业中,Checkr的技术和服务依然被视为行业标杆。 这次裁员事件不仅反映了Checkr应对市场变化的策略,也是科技行业广泛采取的成本控制措施的一部分。随着经济环境的不断变化,Checkr和其他科技公司将需要不断调整策略,以保持其市场地位和业务的稳定发展。
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    2024年04月12日
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    【德国】职业平台提供商WeAreDevelopers获得Round2 Capital投资 总部位于德国柏林的职业平台提供商WeAreDevelopers 获得了 Round2 Capital 7 位数的投资。 公司成立于 2017 年,其职业平台全年提供有价值的技术内容、合适的工作机会和出色的活动,以支持开发人员的职业和个人成长。 该平台为希望与软件开发人员积极接触以实现招聘或业务发展目的的组织创造了巨大价值,并被大众汽车、红帽、GitHub、沃达丰、ING、Dynatrace、博世、Canva 和 Hugo Boss 等众多全球品牌所使用。 公司通过主办 WeAreDevelopers 世界大会获得了全球认可,该大会是世界领先的开发者年度盛会,汇集了 15000 多名参与者和 500 多名演讲者。 目前,Round2 的资金将用于促进该平台在荷兰和英国的发展。 WeAreDevelopers 首席执行官 Sead Ahmetović 强调了这笔资金对于国际扩张的重要性: "我们很高兴能与 Round2 Capital 合作进行下一阶段的国际扩张。这次合作是我们发展历程中的一个重要里程碑,为我们进一步扩大开发者社区的发展和对整个科技行业的影响奠定了基础。 Round2 Capital 的执行合伙人 Stefan Nagel 对此次投资发表了评论: "我们很高兴能支持 WeAreDevelopers 将业务扩展到荷兰和英国。他们在 DACH 地区的发展彰显了他们在国际舞台上取得成功的潜力。软件是我们投资战略的核心,我们相信他们在开发领域建立强大社区和生态系统的愿景,并很高兴能参与下一阶段的发展。 关于 WeAreDevelopers WeAreDevelopers是欧洲领先的开发者社区,致力于为技术人才赋能,加速他们的职业发展。公司成立于 2017 年,其职业平台全年提供有价值的技术内容、完美的工作机会和出色的活动,以支持开发人员的职业和个人成长。公司通过主办WeAreDevelopers 世界大会获得了全球认可,这是全球最大的开发者年度盛会,汇聚了超过 15000 名参与者和 500 名演讲者,分享他们的见解、交流思想并塑造技术的未来。在这里,全球开发者社区定期与史蒂夫-沃兹尼亚克(Steve Wozniak)、蒂姆-伯纳斯-李爵士(Sir Tim Berners-Lee)、阿曼达-西尔弗(Amanda Silver)、卡西-科兹尔科夫(Cassie Kozyrkov)、加里-卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)等行业领袖以及更多科技行业的超级明星一起讨论当前的趋势和发展。WeAreDevelopers 的使命是提升开发人员的职业生涯水平,并培养一个以成功为动力的技术专业人员社区,从而对行业产生重大影响。
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    2024年04月09日
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    【苏州站】4月23日“AI应变,智造招聘新对策”沙龙活动诚邀您参加,探索AI在招聘中的无限可能!马上预定专属席位! 随着数字经济的发展,AI技术正不断推动企业转型升级,企业相争利用科技创新在产业竞争格局与新旧交替格局中占领先机。如何拥抱技术革新,率先获得“未来科技人才”,无疑是新时代产业竞争中的核心要素。 在机遇与挑战并存的今天,新一代应届生在求职心态和选择上有何变化?企业如何及时调整招聘策略,借力A技术进行高效人才筛选? 4月23日周二14:00-17:00,我们特别策划了一场精彩纷呈的行业交流活动——“AI应变,智造招聘新对策”。HRTech诚邀企业HR们一起来与行业领先HR负责人一起来聊聊,与您共同交流探索应变之道!活动详情活动日期:2024年4月23日(周二)14:00-17:00 活动地点:苏州(报名后5个工作日内审核后邮件/短信发送详细活动地址) 报名链接:http://hrnext.cn/AENQV4 立即扫描上方图片二维码或点击文章底部“阅读原文”,抢先预定您的专属席位,名额仅限30席精彩内容 深度解析:《2024智能制造校园招聘白皮书》精彩解读,助力您抢先一步洞察行业趋势。 行业洞察:《AI数智化时代吉利面向未来的人才招聘趋势》,吉利控股集团校园与雇主品牌平台总监童部林先生与您分享数智化时代的人才招聘及AI在招聘中的深度探索。 实战经验:《AI在友达光电校招中的实践与思考》,友达光电人力资源副理梁咪女士将带来AI技术在招聘中的应用案例与深度思考。 互动交流:现场与更多行业大咖面对面,拓展您的职业网络。  ......更多收获,等您加入交流!报名参会咨询:联系我们:小科微信:hrtech-china邮件:hi@hrtechchina.com不容错过探索与发现: 探索AI如何助力HR在招聘领域的创新与变革。 发现智能制造时代下,企业如何吸引和培养未来科技人才。 建立连接: 与行业内的HR精英建立联系,共同探讨和解决招聘中的挑战。 启发思考: 启发您对现有招聘流程的反思,寻找智能化升级的路径。 思考如何在激烈的人才市场竞争中,为企业赢得先机。 马上报名,共创未来!在这个AI应变、智造招聘新对策的新时代,让我们共同探索如何拥抱技术革新,率先获得“未来科技人才”。我们期待与您一起共创人力资源管理的新篇章。让我们在苏州相聚!
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    2024年04月09日
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    招聘领域的AI革命,你准备好了吗?“AI 应变,2024招聘新对策沙龙活动4月25日北京举办,马上报名抢占限量席位! 在这个快速变化的时代,AI技术正以其独特的魅力和强大的能力,重塑我们对招聘行业的理解和实践。它不仅优化了人才匹配,提升了识别能力,还改进了筛选流程,让企业能够以更高效、更精准的方式找到合适的人才。 4月25日北京,HRTech将与牛客联合主办“AI 应变,2024招聘新对策·招聘创新研学会”沙龙活动,邀请业内HR大咖,分享他们的见解和经验,与您一起深入探讨 AI 时代下招聘的创新策略和最佳实践。 活动亮点 行业先锋分享: 我们邀请了业内领先的HR专家,他们将分享在AI时代下招聘的创新策略和最佳实践。 实战经验交流: 了解优秀企业如何应用AI技术,取得阶段性成果,并成为行业的标杆。 互动研讨环节: 与同行深入交流,共同探讨AI在招聘领域的应用前景和挑战。 活动详情 时间: 2024年4月25日 周四 14:00-17:00 地点: 北京  (5个工作日内审核报名,通过后我们将通过短信/邮件形式发送详细地址) 报名:http://hrnext.cn/C0PsN3 企业HR免费报名,扫描下方海报二维码或点击阅读原文,抢占限量席位! 为什么你不容错过: 领先一步: 在AI技术不断进步的今天,了解并掌握最新的招聘策略,让你的企业在人才竞争中保持领先。 拓展人脉: 与来自不同行业的HR专业人士交流,拓展你的职业网络。 提升视野: 通过专家的见解和案例分析,提升你对AI在招聘领域应用的深度理解。 马上报名,共创招聘新未来!AI技术的发展为招聘行业带来了前所未有的机遇和挑战。在这个变革的浪潮中,我们期待与你一起探索、学习、成长。让我们共同见证并推动招聘领域的创新与发展,并切实有效的助力您2024年的招聘工作!
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    2024年04月07日
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    【HR术语】什么是预测性人力资源分析?(What is predictive HR analytics?) 什么是预测性人力资源分析? 预测性人力资源分析是人力资源部门用来分析过去和现在的数据以预测未来结果的一种技术工具。预测性人力资源分析以数字化方式挖掘数据,提取、剖析和归类信息,然后识别模式、不规则性和相关性。通过统计分析和预测建模,分析可实现有关人力资源职能的数据驱动决策。 预测性人力资源分析系统让人想起蚯蚓。蚯蚓吸收天然废料和残渣,排出营养丰富的肥沃土壤。预测性分析也是如此,它吸收未使用的原始数据,并将其转化为适用的信息,为更明智的业务决策提供支持。 人力资源预测分析实例 以下是当今组织如何应用人力资本预测分析的一些示例: 招聘。预测分析可帮助人力资源专业人员确定最有效的顶尖人才来源。通过分析成功招聘的历史数据,企业可以将招聘工作重点放在能产生最佳效果的平台和渠道上。 留住员工。预测模型可以分析员工数据,如绩效考核、缺勤率和任期,以识别有离职风险的员工。这样,人力资源部门就可以采取积极措施,如提供职业发展机会或解决工作场所的问题,留住有价值的人才。 劳动力规划。预测分析可以通过考虑退休率、人员流动和新兴行业趋势等因素,预测公司未来的技能缺口。然后,人力资源部门可以制定培训和发展计划,弥补这些差距,确保员工队伍保持竞争力。 员工绩效管理。预测性人力资源分析可根据历史绩效数据预测团队成员的未来绩效。这有助于人力资源团队识别可能成为关键职位潜在接班人的高绩效人员,并帮助他们发现其他人可能落后的原因。 员工参与和福利。预测分析能够发现影响员工敬业度的问题。人力资源专业人员可以通过监控工作量和工作时间等因素,识别可能面临职业倦怠或其他心理健康问题风险的人员。然后,人力资源部门可以为有需要的人提供有针对性的支持和资源。 预测性分析如何帮助人力资源部门? 预测性人力资源分析可以帮助组织预测挑战,从而可以: 避免风险 减少人为错误 预测将在组织中茁壮成长的典型员工情况 加强招聘实践 鼓励实现最佳工作绩效 最终,预测性人力资源分析可帮助人力资源领导者做出清晰明确的决策,从而增加整体利润,提高员工的积极性、忠诚度、参与度和工作效率。 预测性和描述性人力资源分析有何不同? 描述性人力资源分析包括检查历史人力资源数据,以全面了解组织内发生了什么及其原因。 而预测性人力资源分析则不局限于此,而是通过分析历史数据和过去的趋势来预测未来会发生什么,从而使组织有机会采取预防措施或抓住出现的机遇。同时使用预测性和描述性两种人员分析形式的组织,都能为自己带来最大的影响。 如何成功实施预测性人力资源分析系统? 人力资源领导者可以利用以下技巧率先实施有效的预测性人力资源分析: 确定业务目标。人力资源领导者可以与团队合作,确定公司的长期目标,团队成员也可以帮助确定支持实现这些目标的相关指标。 确保透彻理解。预测性人力资源分析是一个复杂的领域,不熟悉数据科学的人力资源专业人员可能会对此感到畏惧。然而,为整个人力资源团队提供一致且多样化的学习选择,可以减轻他们对这一主题的不适感,加深理解,并鼓励员工持续发展。方法之一是鼓励人力资源团队熟悉每种分析算法的基本推理。人力资源部门还可以让数据科学家或人力资源数据分析师参与进来,以确保预测分析流程的最佳运作。 解决道德问题。为了避免对员工的不公平歧视待遇,预测分析团队可以预先防范可能出现的道德问题。公司可能会有意或无意地虐待员工中的特定人群,或者由于不正当的数据驱动推理而偏袒某些团队成员。因此,透明地遵守公司的行为准则和人力资源道德准则至关重要。员工需要知道他们的雇主是公平对待他们的,这样他们才会有参与感,才会有茁壮成长的动力。 利用预测分析的力量。人力资源领导者可以通过将预测分析应用于特定目标,最大限度地发挥其作用。例如,人力资源领导者可以结合预测分析来设计有效的职业发展计划,以解决能力差距和未来的能力需求问题,从而按照员工所希望的学习轨迹对其进行培训。 预测性人力资源分析如何改善企业文化? 预测性人力资源分析提供了一种方法,可帮助领导者做出明智的决策,从而培养一支充满热情和高绩效的员工队伍。有效、合乎道德地使用人力资源分析,可以使公司有能力识别、雇佣、吸引和留住符合公司文化并乐于为公司发展做出贡献的高素质专业人才。 为企业选择合适的预测性人力资源分析工具 选择合适的人员分析软件是人力资源专业人士和企业必须迈出的关键一步,这样他们才能收获人力资源预测分析的所有回报。 工具的选择应符合具体的业务需求、资源和目标。要做出明智的决定,有几个关键点需要牢记: 集成。工具能否与现有人力资源系统无缝集成?兼容性和数据传输的便捷性对于准确的预测建模至关重要。 可扩展性。合适的工具能够随着企业的扩张而扩展人力资源预测分析工作。 用户友好界面。寻找能够提供直观的仪表盘、可视化和报告功能的工具,使人力资源专业人员能够轻松访问和解释洞察力。 可解释性。确保工具对其预测做出解释。这样,您的人力资源团队就能理解为什么会做出某些预测,并采取适当的行动。 数据安全性和合规性。人力资源数据通常包括敏感和机密信息。确保工具遵守数据隐私法规,并有保护数据的安全措施。 支持和培训。考虑工具供应商提供的支持和培训水平。充分的培训和持续的支持对人力资源团队有效使用工具并最大限度地发挥其优势至关重要。 成本和投资回报率。评估总体拥有成本,包括许可费用、实施成本和持续维护费用。通过估算工具的洞察力如何对人力资源成果和组织绩效产生积极影响,计算潜在的投资回报。 用户反馈和评论。向使用过该工具的人力资源专业人士征求反馈意见,并阅读行业内其他组织的评论。他们的经验可以为了解工具的优缺点提供宝贵的见解。 通过仔细考虑这些因素,您可以为您的人力资源团队提供一个预测性劳动力分析工具,从而增强决策能力,推动人力资源战略,促进整体业务成功。 以下为文章原文: What is predictive HR analytics? Predictive HR analytics is a tech tool that HR uses to analyze past and present data to forecast future outcomes. Predictive HR analytics digitally digs through data to extract, dissect, and categorize information and then identify patterns, irregularities, and correlations. Through statistical analysis and predictive modeling, analytics enables data-driven decisions regarding HR functions. Predictive HR analytics systems are reminiscent of the earthworm. The worm ingests natural waste material and residue and excretes nutrient-rich, fertile soil. Predictive analytics, too, intakes unused, raw data and transforms it into applicable information that supports wiser business decisions. Predictive HR analytics examples Here are some examples of how organizations today apply human capital predictive analytics: Recruitment. Predictive analytics helps HR professionals identify the most effective sources of top talent. By analyzing historical data on successful hires, organizations can focus their recruitment efforts on the platforms and channels that yield the best results. Employee retention. Predictive models can analyze employee data, such as performance reviews, absenteeism, and tenure, to identify people at risk of leaving the company. This allows HR to take proactive measures, such as offering career development opportunities or addressing workplace concerns, to retain valuable talent. Workforce planning. Predictive analytics can forecast future skill gaps within a company by considering factors like retirement rates, turnover, and emerging industry trends. HR can then develop training and development programs to fill these gaps and ensure the workforce remains competitive. Employee performance management. Predictive HR analytics can forecast a team member’s future performance based on historical performance data. This helps the HR team identify high-performing people who could be potential successors for critical roles, and can help them discover why others may be lagging behind. Employee engagement and wellbeing. Predictive analytics has the ability to uncover issues that affect employee engagement. HR professionals can identify people who may be at risk of burnout or other mental health issues by monitoring factors like workload and working hours. HR can then provide targeted support and resources to those in need. How does predictive analytics help human resources? Predictive HR analytics assists organizations in anticipating challenges so they can: Avoid risk Reduce human error Forecast the typical employee profile that’ll thrive in the organization Enhance recruitment practices Encourage optimal work performance Ultimately, predictive HR analytics helps HR leaders make crystal-clear decisions that can increase overall profit and nurture employee motivation, retention, engagement, and productivity. What is the difference between predictive and descriptive HR analytics? Descriptive HR analytics involves examining historical HR data to get a thorough understanding of what has happened within an organization and why. Predictive HR analytics, on the other hand, goes beyond this and analyzes historical data and past trends to predict what will happen in the future—giving an organization the chance to take preventive measures or to seize opportunities as they arise. Organizations that use both predictive and descriptive forms of people analytics set themselves up to achieve the greatest impact. How do you implement a successful predictive HR analytics system? HR leaders can spearhead effective predictive HR analytics using the following tips: Define business objectives. HR leaders can collaborate with their teams to identify long-term company goals, with team members also helping determine the relevant metrics that support the achievement of these objectives. Ensure a thorough understanding. Predictive HR analytics is a complex field, and HR professionals unfamiliar with data science can feel intimidated by it. However, providing consistent and diverse learning options for your entire HR team can mitigate their discomfort with the subject, elevate understanding, and encourage continual employee development. One way to do this is to encourage your HR team to familiarize themselves with the fundamental reasoning driving each analytics algorithm. HR can also involve a data scientist or bring an HR data analyst on board to ensure optimal functioning of the predictive analytics process. Address ethical considerations. To avoid unfair discriminatory treatment of employees, predictive analytics teams can pre-empt possible ethical issues that may arise. Companies could intentionally or unintentionally mistreat specific demographics within the workforce or perhaps show favoritism to certain team members due to illegitimate data-driven reasoning. Thus, transparently adhering to the company’s code of conduct and the HR code of ethics is paramount. People need to know that their employers are treating them fairly to feel engaged and motivated to thrive. Harness the power of predictive analytics. HR leaders can maximize predictive analytics by applying it to specific objectives. For example, HR leaders can incorporate predictive analytics to design an effective career development program that addresses competency gaps and future competency needs, allowing them to train people in their desired learning trajectory. How can predictive HR analytics improve company culture? Predictive HR analytics offers a way to help leaders make informed decisions that nurture an enthusiastic and high-performing workforce. Effective and ethical use of HR analytics can empower companies to identify, hire, engage, and retain quality professionals who align with the company culture and are excited to contribute to its growth. Choosing the right predictive HR analytics tool for your business Selecting the right people analytics software is a crucial step for HR professionals and organizations to take, so that they’re able to reap all the rewards of HR predictive analytics. The choice of tool should align with specific business needs, resources, and objectives. There are a few key things to keep in mind to be able to make an informed decision: Integration. Can the tool seamlessly integrate with your existing HR systems? Compatibility and ease of data transfer are essential for accurate predictive modeling. Scalability. The right tool will be able to expand your predictive HR analytics efforts as your organization expands. User-friendly interface. Look for tools that offer intuitive dashboards, visualizations, and reporting features, making it easy for HR professionals to access and interpret insights. Explainability. Ensure that the tool provides explanations for its predictions. That way, your HR team can understand why certain predictions are made and take appropriate actions. Data security and compliance. HR data often includes sensitive and confidential information. Make sure the tool adheres to data privacy regulations and has security measures to protect your data. Support and training. Consider the level of support and training provided by the tool’s vendor. Adequate training and ongoing support are essential for HR teams to effectively use the tool and maximize its benefits. Cost and ROI. Evaluate the total cost of ownership, including licensing fees, implementation costs, and ongoing maintenance expenses. Calculate the potential return on investment by estimating how the tool’s insights can positively impact HR outcomes and organizational performance. User feedback and reviews. Seek feedback from HR professionals who have used the tool and read reviews from other organizations in your industry. Their experiences can provide valuable insights into the tool’s strengths and weaknesses. By carefully considering these factors, you can empower your HR team with a predictive workforce analytics tool that enhances decision-making, drives HR strategies, and contributes to overall business success.
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    2024年03月05日
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    如何利用人工智能克服招聘中的员工短缺危机? 在各行各业员工严重短缺的时代,创新招聘实践的必要性从未像现在这样重要。本文将深入探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)如何彻底改变人才招聘,为这场危机带来希望的灯塔。通过将尖端技术与人类的细微洞察力相结合,人工智能驱动的平台有望大幅缩短招聘时间,同时确保高水平的人才招聘。 了解员工短缺危机 美国的当代就业市场正在经历一场员工短缺危机,对从技术到医疗保健的各个领域都产生了重大影响。这种短缺不仅仅是工人数量上的不足,它还反映出劳动力储备与新兴产业所需的技能之间更深层次的不匹配。美国商会的一份报告显示,2022 年,90% 的雇主会因缺乏合格的求职者而难以填补职位空缺,这凸显了危机的严重性。 在这种不断变化的情况下,主要依赖人工筛选和传统招聘渠道的传统招聘方法越来越显得力不从心。它们难以应对数量和特殊性的双重挑战:既要在庞大的求职者库中找到候选人,又要确保他们具备专业职位所需的独特技能。这往往会导致空缺期延长,给企业带来巨大的机会成本。 此外,技术的飞速发展和向远程工作模式的转变也使招聘工作变得更加复杂。企业现在要在全球市场上争夺人才,而人才的匹配不仅要看资历,还要看文化契合度、适应性以及是否符合远程工作规范。 员工短缺的后果是深远的,会影响组织的发展、创新潜力和竞争定位。显然,应对这场危机需要的不仅仅是传统的策略,还需要对人才招聘进行战略性的重新构想,将技术和人类的专业知识融合在一起,创造出一个更有活力、反应更迅速、更高效的招聘生态系统。 人工智能和 ML 在招聘中的兴起 将人工智能和人工智能融入招聘流程,标志着在应对员工短缺危机方面取得了重大飞跃。这些技术带来了一系列优势,不仅简化了招聘流程,还提高了招聘效率。在此,我们将探讨人工智能和 ML 在招聘中的诸多优势。 1. 加快招聘流程: 人工智能在招聘中最直接的好处之一就是显著加快招聘流程。人工智能算法可以快速解析成千上万份简历,只需招聘人员花费很少的时间就能确定合适的候选人。这种快速处理能力在一个速度往往决定能否获得顶尖人才的市场中至关重要。 2. 增强候选人匹配:与传统方法相比,人工智能系统采用复杂的算法,能更准确地将候选人与职位要求相匹配。通过分析工作经验、教育背景、技能甚至社交媒体活动等数据点,人工智能可对候选人进行多维度评估,确保候选人更适合职位要求。 3. 减少无意识偏见:人工智能有助于减少招聘过程中的无意识偏见。通过关注数据和预定义标准,人工智能系统可以做出客观的决定,从而促进员工队伍更加多元化和更具包容性。这对于建立具有不同观点和背景的团队尤为重要。 4. 改善候选人体验: 人工智能驱动的招聘工具可以为应聘者提供更具吸引力和互动性的体验。例如,聊天机器人可以即时回复询问、安排面试并提供反馈,从而增强候选人的求职体验,并有可能改善他们对公司的看法。 5. 未来招聘预测分析: ML 算法可以分析历史招聘数据,预测未来的招聘需求。这种预测能力使公司能够积极主动地解决人才短缺问题,规划劳动力扩张,并为特定行业的招聘趋势做好准备。 6. 具有成本效益的招聘: 通过自动化日常任务和提高招聘流程的效率,人工智能和 ML 可以显著降低招聘成本。节省成本的原因在于缩短了招聘时间,降低了对外部招聘机构的依赖,以及能够不受地域限制地利用更广泛的人才库。 7.持续学习和改进: 人工智能算法旨在随着时间的推移不断学习和改进。这意味着它们处理的数据越多,就越能更好地识别合适的候选人。持续学习可确保招聘流程与不断变化的就业市场动态和公司需求保持一致。 8. 全球人才覆盖: 人工智能驱动的招聘平台可以轻松扩展,以适应全球人才搜索。它们可以处理来自不同国家、使用多种语言的申请,并根据一套通用标准对候选人进行评估,从而使全球招聘更加便捷高效。 9. 增强数据安全性: 随着数据隐私越来越重要,人工智能招聘系统配备了强大的安全措施,以保护敏感的候选人信息。这不仅能确保符合数据保护法规,还能与候选人建立信任。 10. 与人力资源系统集成: 人工智能工具可以与现有的人力资源管理系统(HRMS)无缝集成,创建一个统一的平台,管理从寻源到入职的整个招聘生命周期。 11. 为战略决策提供分析见解: 人工智能可为招聘流程提供有价值的分析和洞察,如成功招聘的来源、填补时间指标和候选人参与度。这些洞察力有助于做出明智的战略决策和优化招聘战略。 12. 文化契合度和软技能评估: 除了硬技能,人工智能还能帮助评估候选人的文化契合度和软技能。通过自然语言处理和情感分析,人工智能工具可以分析候选人的沟通风格、价值观一致性以及对团队融合至关重要的其他无形素质。 在招聘中采用人工智能和 ML 不仅仅是一种技术升级,更是一种战略转型。这些技术为应对现代就业市场的挑战提供了全面的解决方案,不仅能确保企业快速填补职位空缺,还能确保获得合适的人才来推动企业的发展和成功。 人工智能驱动的招聘中的人为因素 虽然人工智能和人工智能大大加强了招聘流程,但人的因素仍然是招聘中不可或缺的一部分。人的直觉和情商发挥着至关重要的作用,尤其是在评估文化契合度、人际交往技能以及在公司取得长期成功的潜力等方面。在这一过程中,招聘人员和招聘经理所具有的理解力和同理心是算法无法复制的。他们的洞察力在解读应聘者经验和愿望的细微差别时尤为重要,而这些往往超出了简历上所展示的内容。此外,招聘过程中的人际互动能促进与候选人的个人联系,增强他们的体验和对公司的印象。这种人情味对于创造一个吸引人、尊重候选人的旅程至关重要,而这反过来又会对候选人决定加入或留在企业产生积极影响。 因此,平衡人工智能的效率和人类的判断力是制定全面有效招聘战略的关键。最好的方法是协同合作,人工智能工具负责定量分析和初步筛选,而人类则专注于定性评估和最终决策。这种协同作用不仅能确保招聘工作迅速高效,还能确保招聘工作细致入微,并考虑到招聘工作中人的因素。通过将人工智能的分析能力与人类的鉴别力相结合,公司可以实现一个更有活力、反应更快、更人性化的招聘流程,最终形成一支更具凝聚力和生产力的员工队伍。 结论 人工智能和人工智能与招聘的结合预示着人才招聘进入了一个新时代,为解决员工短缺危机提供了创新解决方案。虽然这些技术简化了招聘流程并提高了效率,但招聘的未来在于将人工智能的分析能力与不可替代的人情味相结合的平衡方法。在迎接技术变革的同时,我们必须以负责任的态度应对挑战,确保道德规范、数据安全,并在招聘过程中保持人与人之间的联系。展望未来,人工智能在招聘领域的持续发展不仅有望重塑企业寻找和留住人才的方式,还将在打造更具活力、包容性和效率的员工队伍方面发挥关键作用。拥抱这一变化,企业就能对自己进行战略定位,以应对现代就业市场的挑战,在不断变化的全球环境中促进增长和创新。
    招聘
    2024年03月01日
  • 招聘
    【HR术语】什么是员工终身价值?(What is employee lifetime value?) 什么是员工终身价值(ELTV)? 员工终生价值(ELTV)是组织用来评估团队成员在整个员工生命周期内的财务价值的指标。 与评估客户在整个关系中为企业带来的价值的客户终身价值(CLV)类似,ELTV 侧重于团队成员通过其技能、想法和文化契合所产生的价值。 为什么衡量 ELTV 很重要? ELTV能让人力资源专业人员深入了解是什么阻碍了员工充分发挥其生产潜力。这种洞察力可以帮助人力资源领导者制定措施,激励团队成员更多地参与工作,从而最大限度地提高团队成员对公司的贡献。 这些举措反过来又会提高团队成员的ELTV。通过衡量这些计划的进展情况,人力资源专业人员可以证明以人为本的投资回报率,从而更容易获得公司利益相关者的支持,并鼓励进一步进行以人为本的投资。 员工终身价值公式 您可以使用下面的公式计算 ELTV: ELTV =(团队成员的平均年收入)x(团队成员的平均任期) 通过这个公式,您可以基本了解一个人的 ELTV。不过,为了更清楚地了解情况,还需要考虑以下因素: 生产率和绩效。评估专业人员的生产力、绩效以及对公司目标的整体影响。 留住人才。任期越长,往往意味着知识和经验越丰富,对企业的潜在价值越大。 培训和发展成本。考虑团队成员在整个任期内的培训投资。 薪酬和福利。考虑您为个人提供的整体薪酬方案,包括工资、奖金和福利。 对公司文化的贡献。认可个人在塑造和提升公司文化、促进团队合作以及为工作环境做出积极贡献方面的作用。 如何提高 ELTV 您可以通过应对员工生命周期中的主要挑战来提高 ELTV:缩短生产时间和提高员工保留率。 缩短生产时间 在员工生命周期的开始阶段,新员工需要一段时间来熟悉自己的角色,并充分发挥生产力。 通过缩短生产时间,企业可以帮助新员工在更长的时间内创造最大价值。 缩短产出时间的策略包括改进以下方面: 招聘。全面的招聘流程和有吸引力的福利待遇可确保您招聘到具备适当技能、资质和经验的顶尖人才,从而更快地实现全员生产率。 入职前培训。通过有效的入职前培训,新员工可以在开始工作前处理必要的行政事务,从而迅速提高工作效率。 入职培训。清晰高效的入职流程有助于新员工尽快熟悉自己的角色。 实施留用战略 留住员工的策略可以延长员工生命周期中生产力最高的时期,鼓励他们在贵组织工作更长的时间。 挽留战略可包括: 投资于学习和发展。提供技能发展和持续学习的途径,不仅能充实员工队伍,还能提高他们的士气和敬业精神。 营造积极的工作环境。培养重视多样性、包容性和幸福感的工作场所文化。心情愉悦的员工往往能在组织中待得更久,并能更有效地为组织目标做出贡献。 表彰和奖励优秀。无论是通过奖金、晋升还是公开表彰,赞赏都会大大有助于降低员工流失率和提高 ELTV。 HCM如何改善Amdaris的ELTV Amdaris 是一家软件开发公司,面临着员工队伍迅速扩大的挑战。他们需要一套人力资源系统,帮助他们在整个员工生命周期内实现流程自动化并加以改进。 通过使用 Bob HCM,Amdaris 能够收集准确的数据,并根据增长率、离职率和平均任期等各种关键绩效指标洞察趋势。 通过这些数据,Amdaris 的管理层清楚地了解了他们的员工及其需求。有了Bob,他们能够创建吸引人的入职前和入职流程,帮助缩短新员工的生产时间。 Bob还使他们能够定期从团队成员那里获得反馈,为留住人才的策略提供依据,从而有机会提高 ELTV。 成功的重要衡量标准 衡量ELTV 可以让您深入了解组织的员工以及帮助他们取得成功的因素。这些洞察力可帮助您实施人力资源计划,使公司发生显著变化。 在向公司利益相关者证明新举措或人力资本管理的投资回报率时,ELTV也很有用。 当企业认识到并培养每个员工所带来的价值时,他们就建立了一种培养人才、推动发展并确保长期成功的文化。 以下为文章原文: What is employee lifetime value (ELTV)? Employee lifetime value (ELTV) is a metric organizations use to evaluate the financial value of a team member throughout the employee lifecycle. Similar to customer lifetime value (CLV), which assesses the value a customer brings to a business throughout their entire relationship, ELTV focuses on the value a team member generates through their skills, ideas, and cultural alignment. Why is it important to measure ELTV? ELTV gives HR professionals insight into what could be inhibiting their people from reaching their full productive potential. This kind of insight helps HR leaders put initiatives in place that create incentives for team members to engage more with their work, therefore maximizing the contributions of team members to the company. These initiatives boost team members’ ELTV in turn. By measuring the progress of these programs, HR professionals can demonstrate the ROI of people-focused investments, making it easier to gain buy-in from company stakeholders and encouraging further people-focused investment. Employee lifetime value formula  You can use the formula below to calculate ELTV: ELTV = (Average yearly revenue generated of team member) x (Average tenure of team member) This equation can give you a basic understanding of a person’s ELTV. However, to get a clearer picture, it’s helpful to also consider the following factors: Productivity and performance. Assessing a professional’s productivity, performance, and overall impact on the company’s goals. Retention. Longer tenure often implies more knowledge, experience, and potentially greater value for the organization. Training and development costs. Factoring in the investment made in training a team member throughout their tenure. Salary and benefits. Considering the total compensation package you provide to the individual, including salary, bonuses, and benefits. Contribution to company culture. Recognizing a person’s role in shaping and enhancing the company culture, fostering teamwork, and contributing positively to the work environment. How to improve ELTV You can improve ELTV by addressing the main challenges of the employee lifecycle: reducing time-to-productivity and increasing the employee retention rate. Reduce time-to-productivity At the beginning of the employee lifecycle, it takes time for a new hire to become familiar with their role and reach full productivity. By reducing time-to-productivity, an organization is helping a new hire produce the most value for a longer period of time. Strategies to reduce time-to-productivity include improving: Recruitment. A thorough recruitment process and attractive benefits packages ensure you’re hiring top talent with the right skills, qualifications, and experience to reach full productivity faster. Preboarding. With effective preboarding, new hires can quickly become productive by taking care of the necessary admin before starting work. Onboarding. Having a clear and efficient onboarding process helps new hires familiarize themselves with their roles sooner. Implement retention strategies Retention strategies extend your people’s period of peak productivity in the employee lifecycle by encouraging them to stay at your organization for a longer period of time. Retention strategies could include: Investing in learning and development. Providing avenues for skill development and continuous learning not only enriches your workforce but also boosts their morale and dedication. Fostering a positive work environment. Cultivate a workplace culture that values diversity, inclusivity, and wellbeing. A happy workforce tends to stay longer and contributes more effectively to the organization’s goals. Recognizing and rewarding excellence. Whether through bonuses, promotions, or public recognition, appreciation goes a long way toward reducing employee turnover and increasing ELTV. How an HCM improved Amdaris’ ELTV Amdaris, a software development company, faced challenges with a rapidly expanding workforce. They needed an HR system that could help them automate and improve processes throughout the employee lifecycle. By using the Bob HCM, Amdaris was able to gather accurate data that gave them insights into trends based on a wide range of KPIs, such as growth rate, turnover rate, and average tenure. Through this range of data, Amdaris’ management had a clear understanding of their people and what they needed. With Bob, they were able to create engaging preboarding and onboarding processes that helped reduce time-to-productivity for new hires. Bob also allowed them to get regular feedback from team members to inform retention strategies—giving them the chance to increase ELTV. An essential metric for success Measuring ELTV can give you key insights into your organization’s people and the factors that help them succeed. These insights help you implement HR initiatives that make a significant difference to your company. ELTV can also prove useful when justifying new initiatives or an HCM’s ROI to company stakeholders. When organizations recognize and nurture the value each of their people brings to the table, they establish a culture that fosters talent, drives growth, and secures long-term success.
    招聘
    2024年02月27日
  • 招聘
    匈牙利初创公司Qneiform获得75万欧元种子前融资,将利用人才人工智能模型撼动猎头行业 Qneiform是一家匈牙利初创公司,它开发的软件可帮助用户找到最合适的下一个招聘对象。公司宣布已从Samen Slimmer联盟(由风险基金DFF、Keen Venture Partners和Slimmer AI组成)获得75万欧元的种子前投资。 这笔投资将用于支持行业垂直和地域扩张。此外,通过与 Samen Slimmer 的合作,Qneiform 正在建立一个世界级的产品平台,部署最新的人工智能技术,为用户提供所有工具,这样很快就不会再有任何借口说雇错人了。 Qneiform团队由前对冲基金猎头Thomas Percy创立,汇集了欧洲顶尖的数据和技术人才,让人才智能不仅仅是一句行话。 "那些真正重要的职位呢?这些职位对企业至关重要,同类最佳与尚可排序之间的差别,可能是数亿美元的投资组合业绩,也可能是你的公司失去赢得一个划时代案件的机会。对于这类职位,必须明确知道您已经考虑了所有可能的选择,而且入围的候选人都是有原因的。Qneiform首席执行官Thomas Percy说:"对于这类职位,准确性和完整性至关重要。 Qneiform平台从一开始就是作为猎头公司和人才专业人士的单一信息来源而建立的,目前已有超过25家金融和法律行业的领先招聘公司和人才团队成为Qneiform的客户。 如果你了解招聘工作,你就会知道,为一个职位找到合适的候选人就是一切。其他任何事情都无异于酿酒师将酒瓶置于葡萄之上。通过Qneiform专有的行业数据集和人才专用的人工智能模型,用户可以立即为团队设定基准,找出人才缺口,并为其战略目标找到理想的候选人。除了立即找到理想人选,他们还可以前所未有地了解组织,预测离职情况,制定继任计划(并识别竞争对手的活动),从而在面试室之外获得所需的优势。 关于Qneiform Qneiform提供最完整的人才数据和最先进的搜索技术,使团队成为最好的自己,建立更好的关系,完成更多的任务,并产生比以往更多的收入。
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    2024年02月08日
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