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招聘
基于技能的招聘完整指南：重要性和策略
基于技能的招聘是人力资源领域的新流行语。这是否意味着技能型招聘将永久性地改变我们招聘求职者的方式？对企业和员工而言，是否有任何可衡量的优势？让我们通过本文一探究竟。
什么是技能型招聘？
基于技能的招聘是一种人才招聘方式，其重点是根据员工的技能组合而不是其教育成就或以前的工作来招聘员工。组织在确定理想的候选人时，看重的是可转移的才能或候选人在工作中发展这些才能的能力，而不是其姓名后面的字母数量。
虽然这种招聘方式需要人力资源部门转变观念和做法，但却能为填补空缺职位提供更大的人才库。
基于技能的招聘的重要性
最近的就业形势变化使得企业越来越难以找到符合其所有标准的熟练工人。企业可以利用技能型招聘来超越学历和偏见，专注于对求职者的客观评估。
更大的人才库
41% 的受访人力资源经理表示，初级职位是最难填补的职位之一，因为应聘者往往缺乏四年制大学学位或合适的工作经验。
公司规定必须拥有四年制学位的做法使自己陷入困境。实际上，新的大学毕业生希望获得更高的薪酬，以偿还他们的学费和投资，同时与没有大学学位的同行保持同等水平。
因此，摒弃传统的线性招聘方法，转而扩大具有匹配技能组合、高再培训和技能提升潜力的人才库，才是明智之举。
发掘多元化候选人的更大潜力
令人遗憾的是，合格的求职者经常会因为经验或学历等传统标准而被拒之门外。基于历史和社会的歧视在国内许多地方都很普遍。虽然有些人可能具备必要的技能，但他们从未获得过公平的机会。以技能为基础的招聘让这些得不到充分服务的人群茁壮成长。
基于技能的招聘还有助于组织吸引更多样化、更具包容性的劳动力，如退伍军人或残疾人。例如，25 岁以上的美国人中有 62% 没有大学文凭。在招聘广告中加入这一条件会使大量少数族裔望而却步，反之亦然。您可以通过关注才能而非学位来打开这些大门。
缩短招聘时间
根据 HRForecast 的统计数据，德国的平均招聘时间为 70 天。公司无法快速填补职位空缺的原因之一是，他们在筛选面试结束时才考察能力。因此，他们只关注大学学历和工作年限，而不是真正的能力，从而错过了大量的求职者。
因此，企业有必要在技术上降低入职门槛，首先允许求职者没有正规教育学历和背景。这种方法可以让企业利用更大的人才库，更快地填补职位空缺。
降低招聘成本
学士或硕士学位并不能保证求职者接受了足够的技能教育并具备胜任工作的能力。从长远来看，雇主可以通过现在解决技能问题来节省培训和员工入职的费用。
更高的留用率
根据 LinkedIn 的数据，没有四年制大学学位的求职者在企业中的工作时间比有四年制大学学位的求职者长 34%。候选人的参与和回馈意愿是提高留任率的两个变量。
是什么鼓励了向技能型招聘的必要过渡？
埃森哲和哈佛商学院在 2017 年发表的研究表明，各行各业的招聘经理都将大学学位视为一种一揽子资格--本质上是技术和情感素质的代表。学位是求职者在接受评估前必须满足的最低要求。这是一个问题，尤其是在当今竞争激烈、供不应求的就业市场上。
把求职者限制在拥有特定大学学位的人范围内，就会把那些潜在的高绩效人才排除在外：
他们可能没有机会接受昂贵的高等教育。
通过非常规途径获得了紧缺人才
他们没有根据申请人跟踪系统的要求定制简历。
幸运的是，人力资源部门作为一个整体，正在转向更加基于技能的招聘策略。根据 SHRM 的一项研究，79% 的雇主认为技能评估与其他招聘标准同等重要，甚至更为重要，受访者表示愿意接受没有大学学位或所需工作年限的人员。
传统招聘技术的另一个问题是，技能评估往往被推到招聘流程的最后。公司雇用符合特定标准的求职者，如拥有学士学位或在类似领域有一定年限的工作经验。招聘经理可能会在前几轮面试后分析应聘者的能力。然而，到那时，入围名单上可能已经缺乏具备成功胜任该职位所需能力的应聘者了。
基于技能的招聘与基于学位的招聘
技能型招聘的理念很简单。这是一种招聘策略，它更看重应聘者的表现和实际能力，而不是他们的官方资格。
过去，人力资源经理会将重点放在求职者与职位描述的匹配上。应聘者会根据学历、血统、个人推荐和其他工作场所需求等先决条件进行排序。打勾最多的应聘者最终会进入面试环节并获得录用。
COVID-19 疫情提供了一些背景情况。例如，2020 年 5 月，美国 73% 的家政工人受到了不利影响，如工时减少或完全失业。被忽视的不仅仅是家庭雇工，其他类型的劳动力也是如此。根据国际劳工组织（ILO）的数据，预计将有超过 1.4 亿人因疫情而失业。
因此，疫情成为员工技能提升和再培训的分水岭。LinkedIn 于 2020 年开发了 "职业探索者 "功能，以帮助下岗人员根据自身能力找到未来的职业发展方向。该工具映射了求职者现有的能力，并确定了求职者为转行可能学习的其他技能。
工人和雇主都没有认识到他们的技能提升潜力。食品工人是具有巨大技能提升潜力的工人的绝佳范例。服务员、女招待和其他食品行业人员与客户服务专家所具备的相同能力高达 71%。
雇主和潜在雇员都能从这种安排中受益。例如，雇主可以迅速填补职位空缺，同时节省培训和入职费用。反过来，员工也可以顺利过渡到其他岗位，同时保持工资不变。
这就是基于能力的招聘的精髓。这种方法的重点是根据员工的实际能力，而不是他们以前的职业、工作经验或业绩记录来招聘人才。
这是基于学位的招聘终结的开始吗？完全不是。一些职业岗位仍然需要官方认证、学校学位和丰富的经验。因此，基于技能的招聘是中低级技能职业的理想方法。
采用技能型招聘的策略
转而采用基于技能的招聘方法需要一些前期工作，因为您要填补的职位必须根据其成功所需的能力进行评估。这包括制定基于技能的职位描述，并在招聘过程中强调经过验证的才能。
尽管如此，最终的结果还是值得的，而且还能为贵公司节省时间和金钱，避免因工作不匹配而重新招聘。而且，这样做的好处显而易见，那就是您将引进更有可能在该职位上茁壮成长的新人才。
以下五个想法可以帮助你开始实施基于技能的招聘策略：
1. 将数字证书作为您的首选资源
数字证书快速、可验证，并简化了筛选过程。与其在专业网络网站上搜索关键字，不如使用基于技能的招聘方法，只需根据您预计潜在员工应具备的经过验证的证书对个人进行筛选即可。
2. 重写职位描述
职位描述是招聘流程的第一步。人力资源专业人士建议修改职位描述，以帮助应聘者将重点放在自己的优点、能力和技能上。
根据 LinkedIn 的数据，强调职责而非形式标准的职位描述每次浏览收到的简历会多出 14%。因此，用 "职责 "取代 "要求 "块，以显示应聘者在工作中会遇到的真正职责。
在明确需求的同时，重点关注您希望看到的结果。例如，包括工作角色的可量化关键绩效指标，或您希望应聘者提供的可操作结果。
3. 从小处着手，蓄势待发
没有必要一次性改造整个招聘流程。相反，可以选择流失率最高的职位，并从这里开始。如果过渡到以技能为基础的方法能提高留任率，你可以以此为商业案例，向高层管理者提出在全公司范围内推广该计划的建议。
4. 利用管理人员和优秀员工的帮助
利用优秀员工和主管的经验来完成任务。作为人力资源专家，你有责任收集他们的反馈意见，并将其转化为求职者能够理解的技能语言。将知识产权转化为可操作的信息，是提高组织整体绩效的绝佳途径。
5. 使用人工智能驱动的招聘工具
机器学习和人工智能驱动的招聘技术正在改变招聘和求职者的来源，使得为现有职位寻找合格求职者变得更简单、更快捷。只需确保您使用的工具符合行业规范，并满足人工智能透明度标准即可。
结束语
如果您希望从基于学位的招聘转变为基于技能的招聘，请考虑所有的优点和缺点。一般来说，基于技能的招聘非常适合不需要四年制大学学位和实践经验的初级和中级技能职业。
总体而言，这是一种优先考虑个人及其实际能力的优秀招聘策略。事实证明，基于技能的招聘能增强工作场所的多样性，同时还能降低培训和入职方面的人力资源支出。
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招聘
LinkedIn宣布在招聘和学习中推出人工智能的功能
本周，LinkedIn 在其两款旗舰产品中宣布了一些大规模的 Gen AI（生成式人工智能） 功能：LinkedIn Recruiter 和 LinkedIn Learning。让我给你一个概述。
让我从 LinkedIn 学习开始。
如您所知，学习是一个复杂的过程。员工希望提出问题，从一个主题跳到另一个主题，并就下一步需要了解的内容获得建议。LinkedIn Learning的产品团队刚刚推出了他们新的人工智能辅导功能，允许用户提出问题，并根据对他们的技能和角色的洞察，从为他们量身定制的课程中获得叙述性答案。
考虑下面的演示。正如您从“Learn with AI”按钮中看到的那样，用户现在可以提出问题并获得课程生成的叙述性答案。LinkedIn最初专注于软技能 ( PowerSkills )，并计划随着时间的推移将此功能扩展到其他课程。
这一功能很可能出现在许多其他学习平台（例如我们的 JBA Copilot）上，对市场产生巨大影响。我们不再需要参加一小时的课程或在互联网上搜索有关某个主题的提示：整个学习图书馆突然解锁以提供内容、参考和支持。
这不仅为 LinkedIn Learning 增加了巨大的价值，还引出了教练网络走向何方的问题。我不会详细讨论这个话题，但随着时间的推移，这些类型的“助教”或“一线教练”可以帮助员工解决心理健康问题、个人关系挑战，当然还有有关技术、工具、编码和数据分析的问题。
LinkedIn 正从管理和软技能课程开始，但你可以看到它的发展方向。其他供应商（例如 Udemy）也在致力于此。
LinkedIn Recruiter
招聘人员有许多手册写作和分析任务。我们必须编写职位描述、设置采购查询、向候选人发送电子邮件、回答候选人问题、安排面试、记录和分析面试、撰写工作机会，甚至分析和协商薪资。所有这些步骤都需要时间、需要数据，并且常常成为瓶颈，因为涉及审批和其他因素。
输入 LinkedIn Recruiter 的“自动化工具”。看看这个演示，它真的会让你大吃一惊。
LinkedIn 将这些产品创新分为四类：
人工智能辅助候选人发现：快速、轻松地寻找、筛选、选择、技能分析
更智能的建议：建议地点、职位、技能、公司和其他可扩展搜索结果的条件
简化候选人外展：人工智能辅助的 InMail、自动 InMail 后续消息、CRM 和电子邮件集成。
可操作的数据和见解：用于分析招聘广告、发布绩效、流量和许多其他内容的深入报告和见解。
正如您所看到的，人工智能可以帮助和自动化我们在招聘过程中所做的许多耗时的事情。在每一步中，“生成”或自动化流程都可以由 LinkedIn Economic Graph 或您自己公司的庞大员工和候选人信息数据库中的数据驱动。
考虑一下招聘人员的人工智能辅助消息传递的演示。您可以看到 Gen AI 如何节省数小时的时间，并以高度调整的“助手”方式利用技能数据、劳动力市场信息和公司价值。
搜索同样重要。正如该演示所示，用户可以轻松替代招聘人员必须学习的复杂“多面搜索”或布尔逻辑。人工智能可以提示用户并迭代搜索路径，而不必强迫用户了解系统中的每个搜索条件和数据元素。他们可以用自己的话进行搜索。
底线：生成式人工智能将改变我们招聘、雇用、设定薪酬和学习的方式。作为招聘和学习市场的强大领导者，LinkedIn 向我们展示了 Gen AI 如何成为提高生产力、改善运营并帮助员工和招聘人员在工作中变得“超级强大”的工具。
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招聘
招聘中的人工智能：AI和 ChatGPT在招聘中的终极指南
现在，招聘团队比以往任何时候都更需要以更少的资源做更多的事情，并提高工作效率。为了减轻团队的压力，许多公司正在转向人工智能（例如 ChatGPT）来寻找提高招聘流程效率并简化面试的方法。
什么是人工智能招聘？
人工智能招聘是指将人工智能驱动的功能和工具用于人才获取过程的各个方面，从撰写职位描述到记录面试笔记。好处是显而易见的——人工智能有助于自动化流程中更繁琐的部分，使招聘人员能够节省时间，用更少的资源完成更多的工作，专注于候选人，并与招聘经理更好地合作。
研究表明，各行业 79% 的招聘和招聘团队已经在使用人工智能，四分之一的企业计划在未来五年内开始或增加人工智能的使用。
为什么这么多组织转向人工智能？85% 的人表示这节省了他们的时间并提高了效率；根据 LinkedIn 最新的《招聘未来》报告。许多招聘人员认为，人工智能在减少或消除每天管理任务所花费的时间方面具有很大的前景。
但正如我们在过去几个月所看到的，我们只是触及了人工智能广泛影响的表面。这并不像使用 ChatGPT 创建职位描述或了解新角色那么简单；围绕理解人工智能工具的偏见、隐私影响以及人工智能在以人为本的招聘方法中的作用，还有很多工作要做。
话虽这么说，随着我们对人工智能的了解不断增长，人工智能现在可以通过一些令人难以置信的方式帮助招聘人员完成工作。
人工智能在招聘中的 6 个关键用例
招聘人员和人才团队到底应该如何在工作中使用人工智能？“这对每个人来说都是不同的，”高级 TA 合伙人兼 ChatGPT 提示非凡的Christina Selk说道。“想想您自己的工作日以及您将时间花在什么事情上，什么对您来说是最消耗精力的，然后看看 ChatGPT 如何帮助您解决这些问题。在您自己的个人工作流程中，有没有一种方法可以使用这项技术更快、更好或更高效地完成这些事情？使用人工智能来补充你的技能是一个很好的好处。根本没有充分的理由不这样做。”
正如过去几年所表明的那样，人工智能和人工智能驱动的工具和软件不会消失——如果有的话，它只会更加融入招聘人员每天使用和依赖的工具中。拥抱人工智能并学习如何在您的公司和工作流程中最好地使用它非常重要。
以下是人工智能在任何规模和垂直领域的招聘部门中的六个主要用例。看看其中是否有任何引起您的共鸣，并考虑如何将其中的一些实施到您当前的工作流程中。
1、提高招聘效率
人工智能有潜力为招聘人员减轻大量繁琐的行政工作，让他们能够更多地关注他们受聘执行的招聘和聘用流程。特别是如果你和一个精干的团队一起跑步，尽可能地恢复是重中之重。
如果您正在寻找人工智能可以帮助您节省更多时间的方法，请考虑将其用于：
记录面试笔记
Nicole Hirsch，Lattice 的高级招聘经理，使用 AI Notes来节省面试后整理想法的时间。“假设每次面试后您需要花 15 分钟来清理笔记、写下要点并修正语法。AI Notes 为我们平均缩短了 5 分钟。”Nicole 说道。“这看起来似乎没什么大不了的，但想象一下每个招聘人员、招聘经理和小组面试的 5 分钟时间 — 根据您组织的规模，您所说的面试官可以节省数百甚至数千个小时' 时间。”
像 AI Notes 这样的工具可以让面试官和招聘人员更加留意与候选人相处的时间。“有了 AI Notes，招聘人员可以在面试过程中成为更积极的倾听者，” Attentive 招聘运营圣经理Joy Reines说道。“这将使招聘人员和面试官能够更多地关注候选人所说的内容，而不是试图同时把所有内容都记下来。”
创建职位描述
“撰写职位描述一直是时间和精力的巨大消耗，”克里斯蒂娜说。“所有招聘人员都有这种感觉，甚至当你从招聘经理那里得到所需的资格清单时，即使只是重新格式化也会花费很多时间。使用人工智能来完成这项任务是迄今为止我所见过的最节省时间的方法之一。”
对简历进行排序
Yugalabs 的人事副总裁Hannah Spellmeyer使用人工智能来节省时间，对申请人的简历进行分类，并找到具有最相关素质和技能的人。“每当我们发布招聘信息时，三天之内我们就会收到 400 到 600 份申请。我们发布的任何角色都会发生这种情况，”汉娜说。“我们用于点滴营销活动的工具之一最近实现了人工智能驱动的简历分类器。我们可以给它一个提示，输入我们正在寻找的品质，并将最相关的简历拉到顶部，然后我们首先浏览。”
还有更多
人工智能可以帮助提高招聘效率的其他方式包括：
总结提交的简历
撰写候选人宣传材料（适用于人才中介机构的招聘人员）
向潜在候选人撰写外展电子邮件
提出面试问题
整理候选人面试的笔记和要点
解析简历以找到最佳候选人
为智能采购创建布尔字符串
2. 利用人工智能减少偏见
30% 的组织使用人工智能来提高减少招聘决策中潜在偏见的能力，这是有充分理由的。尽管人工智能存在基于其训练数据集的偏见，但与我们自己的无意识偏见相比，意识到并纠正这种偏见要容易得多。
基于我们不同的背景和经历，我们所有人都存在无意识（和有意识）的偏见。这种偏见是双向的——对于许多女性和有色人种来说，她们觉得自己无法胜任某些职位，因为她们过去经历过的偏见以及每天在行业中看到的情况。Lever 表示，50% 的人认为他们的种族、性别或民族阻碍了他们找到工作。
人工智能可以帮助招聘人员反思自己的偏见，并努力减少甚至消除他们在面试和考虑候选人时的偏见。“人工智能可以帮助你对面试的进行情况进行一些自我反思，你是否提出了正确的问题，你是否以同样的方式对待每一位候选人，或者你是否对其中一个或另一个存在偏见，”Rajamma Krishnamurthy, Sr.说道。微软人力资源数字战略与创新总监。“当我们与其他人互动时，我们都会带着偏见，无论好坏。当你面试一位候选人与另一位候选人时，这些偏见是否开始出现？这就是人工智能可以提供很大帮助的地方。”
有些工具可以汇总面试数据并帮助您从以前的面试中学习。BrightHire 的 Equity Insights为您的团队提供重要的见解，包括男性和女性候选人之间或招聘人员和面试官之间提出的问题数量或候选人在面试中的发言量有何不同。您是否对每位候选人进行相同风格的面试，或者是否根据候选人是谁而改变对话方式？这些都是重要的、改变游戏规则的见解，人工智能可以帮助您解锁。
3. 提高招聘质量
招聘人员越多地使用人工智能来自动化工作中的死记硬背的管理部分，他们就越能花更多的时间与候选人进行深思熟虑和专注的互动。人工智能可以腾出一天或一周的时间来专注于招聘中的人为因素。
“人工智能将帮助我们作为招聘人员做得更好，并花更多时间与候选人一起决定什么对公司最有利，什么对他们最有利——什么是最适合的，”乔伊说。“当一个人被雇用时，他们必须与其他人一起工作，而不是与人工智能一起工作！因此，当他们被招募时，你必须确保每个人都相处融洽并且拥有最好的经验；确保他们在接受这份工作之前了解您的公司、职位和团队。”
招聘质量仍然是招聘团队最重要的关键绩效指标之一。它衡量的是所选候选人如何为公司提供价值以及他们是否适合自己的角色。人工智能可以帮助每一步确保高质量的招聘——更准确、更详细的职位描述，面试中更多的人与人互动，而不是疯狂地打字而不是听取答案，并解析数百份简历来寻找答案。特定角色的最佳候选人。候选人或招聘人员对这份工作的看法与实际情况之间的差异越来越小。这可以减少人员流动，提高团队士气，并降低重复招聘和入职所花费的成本。
4. 将包容性和多样性放在首位
人工智能最好的事情之一是它能够帮助人员团队审查自己的流程以及它们如何与公司的目标和价值观保持一致。BrightHire 联合创始人Teddy Chestnut表示：“您可以使用人工智能作为工具来反映您的流程。” “我们正在做我们认为应该做的事情吗？我们说过我们想要运行这个结构化流程；我们有吗？这不是关于筛选、选择和挑选候选人，而是更多关于我们如何开展工作、如何做得更好以及我们是否达到了我们渴望的标准。”
在 Greenhouse（一个流行的申请人跟踪软件和招聘平台），人工智能被用来帮助他们的员工团队尽可能有意和周到。Greenhouse 首席人力官唐纳德·奈特 (Donald Knight)表示：“我发现，即使有最好的意图，人们的执行也存在缺陷。” “我们希望执行正确。让我们评估我们所说的想要取得的进展，并使用人工智能来查看和查询我们在哪里移动了针，在哪里没有移动。”
人工智能的另一个巨大好处是使用 ChatGPT 等工具来查找从一种角色到另一种角色的技能组的相似之处。如果您的公司正在寻找来自不同背景的候选人来填补空缺职位，那么与 ChatGPT 对话可以根据某些关键字和资格显示类似职位的职位名称。“当我们实施人工智能时，我们想要影响什么？” Procore 技术援助和全球采购高级经理Nicole Carriere问道。“生产力和填补时间很重要，但如何提高响应速度和利率呢？如何进一步使人才库多样化并掌握不同的技能？” 使用人工智能来帮助完成这一过程会不遗余力。
或者，您可以使用 ChatGPT 创建与某些多样性特征相关的布尔字符串，例如来自 Yugalabs 的 Hannah。“我们有一个与多样性特征相关的布尔字符串电子表格。其中包括美国历史上所有的黑人学院和大学，以及谷歌和 Facebook 等大公司众所周知的所有 ERG。”
5. 改善招聘人员的支持和教育
利用 ChatGPT 的丰富知识 — 毕竟，截至 2021 年 9 月，整个互联网都提供了它。使用它来了解您或您的团队以前从未寻找过的新行业或工作，或者使用它来创建用于新招聘人员入职的信息库。
“越来越多的招聘人员正在从事越来越广泛的工作类型。由于我们的团队规模有限，很多招聘人员现在都在这样做。走出去并进行所有研究以了解这些不同类型的工作可能是什么样子，这对招聘人员有所帮助，即使他们对此类角色或行业有些陌生，”莱迪思的 Nicole 说。“使用人工智能进行这项研究需要将学习曲线从几周或几个月缩短到几天或几周。”
Yugalabs 的 Hannah 建议以类似的方式使用人工智能：“你可以为招聘人员创建一个资源库，用于销售、推销候选人、克服常见的反对意见、了解该职位的一天并将其与招聘经理的情况进行比较。角色的想法等等。您可以立即为招聘人员提供有关他们所招聘职位的可信度和教育。”
6. 从候选人的角度看问题
让我们翻转一下最后一个脚本——候选人如何使用人工智能来准备面试？就像招聘人员可以使用 ChatGPT 研究行业或职位的来龙去脉一样，候选人也可以。这些候选人很可能也在使用人工智能来了解您的公司。
“候选人可能会研究您公司的哪些方面？使用 ChatGPT 和人工智能将自己置于候选人的立场上，”Procore 的 Nicole 说道。“这样，当你与他们通电话时，你就会明白他们来自哪里。它可以让你大开眼界，了解他们在面试前研究你的公司时会发现的一些要点。”
此外，您还可以更多地了解其他人如何看待您的公司，并为任何反对意见做好准备。您的团队可能认为公司的目标和价值观得到了满足，但潜在候选人和现有员工是否满足呢？“人工智能是一个很好的工具，可以找出哪些公司符合您正在寻找的价值观和原则，包括您自己的公司，”Greenhouse 的唐纳德说。
如何使用 ChatGPT 进行招聘：提示和最佳实践
最好使用 ChatGPT 进行招聘的关键是将其用作对话工具而不是搜索引擎。克里斯蒂娜的一些重要提示是：
不要害怕告诉 ChatGPT 您不喜欢它对您的提示的响应。要求它改变语气、提供更多背景信息或为您提供更多选项。反复思考，尤其是与研究相关的查询。你不必一直提醒它你在说什么，因为它已经有了上下文。
在每个提示结束时，询问 ChatGPT 需要澄清哪些内容才能做出最佳响应。这样，在它为您提供提示答案之前，它会提供您可以回答的问题列表。通常，这会提供彻底的响应，并消除任何试图制作完美提示的脑力劳动。
切勿直接从 ChatGPT 复制并粘贴到电子邮件或职位描述中- 不要只是在表面上盲目地相信它。检查并仔细检查准确性，并根据需要编辑您的声音和语气。
为了获得 ChatGPT 提示的灵感，以下是我们最喜欢的一些示例：
技术电子邮件外展提示
制作一封有说服力的电子邮件，重点介绍[公司][行业][职位]角色的尖端技术和发展机会。保持消息引人入胜且字符数少于 650 个。
准备预筛选电话
作为一名招聘人员，我正在准备与候选人进行预筛选。我想预测他们可能会问的有关[职位名称]角色的问题。有关该职位的一些详细信息包括：
职位名称：[职位名称]
职位描述：【职位描述】
其他相关信息：[信息]
考虑到所提供的信息，候选人在预筛选电话会议期间可能会就该特定职位提出哪些问题？
为电子邮件创建有趣、引人注目的主题行
作为[行业]领域的招聘人员，您的任务是填补[描述您的组织]公司的[职位名称]职位。制作 15 个搞笑的电子邮件主题行，让潜在候选人在急切地打开您的邮件时咯咯地笑。保持简短、简洁，字符数限制为 50 个。
如需更多示例和灵感，请查看 Christina 的 LinkedIn 页面或GPT for HR，这是一个免费的众包提示资源。
人工智能与招聘道德
与所有事物一样，人工智能确实有一些需要注意的缺点。使用人工智能需要一定程度的责任和问责。“人工智能只是为了帮助你。你需要做出决定。您需要仔细检查结果并对这些结果负责。无论您使用哪种工具，其他人都无需承担责任。”Rajamma 说道。
在将人工智能集成到您的招聘实践之前，请与您的团队坐下来讨论您作为一个团队计划如何使用人工智能驱动的工具，以及您从人工智能获取和提供给人工智能的信息类型的政策。明确你将使用它的用途和你不会使用它的用途，并为候选人甚至客户询问你如何将人工智能用于你的业务做好准备。
使用人工智能帮助你做出招聘决策和使用它来帮助你做出决策之间是有区别的。由于人工智能确实提供的局限性——以及不同工具根据其数据源而存在的固有偏差——人工智能应该只是你工具带中的一个工具，而不是工人本身。
“我们在 Greenhouse 不使用人工智能来做决策。我们对此持非常强硬的立场。当你使用人工智能来决定谁被雇用、谁不被雇用时，这就是一个问题。您使用的工具的完整性如何？它是否已经存在偏见？它最初的建设过程中是否有不同的观点和不同的人？” 唐纳德问。
此外，您不应该使用 ChatGPT 等工具来输入敏感信息。“从合规角度来看，请确保您没有输入候选人信息、公司专有信息和其他敏感材料，”克里斯蒂娜说。“ChatGPT 并不是贵公司付费使用的工具，它只是为了招聘而设计的，因此它并不安全。请注意您与 ChatGPT 分享的内容；我猜它是免费的原因之一是因为它从用户那里获取了大量数据，而你就是具有聚合数据的产品。”
只要你的公司对你计划如何使用人工智能进行尽职调查，培训招聘人员和招聘经理如何使用它，并确保你使用它来为决策提供信息，而不是做出决策，你很可能会正确地使用人工智能方式。
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招聘
【财报】人瑞人才半年财报营收20.68亿，同比增加19.3%，招聘较去年同期减少55.8%
人瑞人才科技控股有限公司公布其截至2023年6月30日止六个月之中期业绩（「期内」）。2023年上半年业绩摘要
收入约为人民币2,068.3 百万元，同比增加约19.3%
毛利约为人民币167.5百万元，同比增加约154.8%；毛利率约为8.1%，同比显著增加4.3个百分点（2022年上半年：3.8%）
期内溢利约为人民币18.9百万元（2022年上半年：亏损人民币24.6百万元）；本公司权益持有人应占溢利约为人民币10.1百万元（2022年上半年：亏损人民币25.4百万元）
经调整溢利约为人民币36.3百万元（2022年上半年：经调整亏损*人民币20.2百万元）；本公司权益持有人应占经调整溢利*约为人民币22.4百万元（2022年上半年：经调整亏损*人民币22.1百万元）*经调整溢利╱（亏损）及本公司权益持有人应占经调整溢利╱（亏损）不包括与本集团日常业务过程无关且属非经常性性质的项目（包括收购产生的无形资产摊销、商誉减值、股权投资相关的公平值收益或亏损净额及以股份为基础的付款开支）。
业务分部收入明细
本集团主要收入来源来自综合灵活用工、专业招聘及其他人力资源解决方案。
综合灵活用工服务收入约为人民币2,051.2百万元，同比增加21.0%，主要由于凭借集团强大的获客能力、快速交付成果和专业服务能力的竞争优势，以及收购上海思芮，带动数字化与信息技术人才业务增长。
综合灵活用工业务包含了通用服务外包、数字技术及云服务及数字化运营及客服业务，分别占该业务分部收入的58.2%、35.9%及5.9%。其中，数字技术及云服务同比飙升560.5%至约人民币736.1百万元，新收购的上海思芮则贡献约人民币449.5百万元的收入。
综合灵活用工员工人数从2022年上半年的28,873人增加至2023年上半年的33,864人，其中7,830人为数字人才。
专业招聘及其他人力资源解决方案的收入约为人民币17.1百万元，较去年同期减少55.8%，主要由于在不明朗的经济环境下，本集团的客户在人员扩充方面表现得更加谨慎，因此对专业招聘的需求减少，但平均服务单价仍因本集团战略部署高价值职位而有显著提升。
2023年上半年业务摘要
数字人才业务跃升新高度，驱动人力资源服务向科技及高价值业务转型：集团凭借不断扩大的数字人才业务运营规模及在其领域积累的专业知识，加上出色的招聘能力以及对灵活用工流程的深度理解，数字人才业务收入于期内实现快速增长。此外，集团自身成功新签200多名客户，在汽车、通信、金融等行业取得重大突破。自2022年第四季度完成收购上海思芮以来，多个行业客户的需求增长，包括数字化建筑、新能源汽车、互联网及政府医疗保险，集团一直积极将上海思芮整合至自身业务，以充分发挥协同效应。拓展高价值数字技术和云服务业务，带动毛利率大幅增长：集团期内同比增加4.3个百分点至毛利率8.1%，而综合灵活用工服务的毛利率由去年同期的3.1%增加至期内的7.9%，主要由于高价值的数字化及信息技术岗位，以及财务、法律、采购及人力资源等业务岗位比例增加。同时，瑞智系统应用大幅提升集团数字化与信息技术人才服务运营的效益，加强盈利能力。随着集团进一步扩大业务规模，毛利率水平尚有潜在的提升空间。持续研发投资，提升效率及加快数字化转型：集团旗下专注数字人才业务的一体化管理平台瑞智系统于期内取得重大进展。其中，集团改良了界面，新界面可提供简洁的数据摘要，使决策者能够获得有价值的信息，提供每个项目的实时视图，高效管理上百个实时运营项目。关键业务及财务绩效指标可通过界面轻松访问，使集团能够有效地监控及分析业务绩效。
人瑞人才科技主席兼行政总裁张建国表示：「中国经济逐步复苏的同时，集团在不同行业的数字人才业务上建立了强大的竞争优势，增强了我们的信心。随着企业加大对数字化转型方面的研发投入，以及对降本增效的需求，我们对综合灵活用工业务的长远可持续发展保持乐观。」
「根据本集团与德勤联合发布的《产业数字人才研究与发展报告》，预计中国的数字经济将于2035年达到16万亿美元，数字人才缺口预计为2,500至3,000万人。作为拥有庞大人才库的人力资源解决方案先驱，我们已经准备就绪，助力企业数字化转型，并将持续增强技术能力，为更多客户提供服务并提升品牌影响力。此外，人瑞人才将持续加强一体化人力资源生态系统，优化集团运营，为客户及股东创造更大价值。」文章来源：renruihr
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招聘
人才管理解决方案提供商Raise收购招聘公司Shiftfillers的多数股份
总部位于加拿大多伦多、专门从事人才管理解决方案的 Raise 公司收购 Shiftfillers 公司的多数股份，Shiftfillers 是一家专门从事北美轻工行业的技术人员招聘公司。
交易金额未披露。
此次收购使 Raise 公司在北美轻工业领域的领导地位不断提升。
Raise 于 1957 年在加拿大成立，由首席执行官 Tim Masson 领导，提供全面的人才管理解决方案，包括管理式直接采购、应急/合同招聘、长期和高管寻聘、RPO、薪资、EOR 和合规管理等全套服务。公司在全球设有 10 个办事处，拥有 450 多名员工。
Shiftfillers 公司成立于 2020 年，由首席运营官 Karen Febus 和首席愿景官 Daniel Mastropolo 领导，提供技术解决方案，旨在提高北美地区轻工业职位吸引和留住人才的效率。
文章来源：finsmes
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招聘
【美国】招聘初创公司Weekday获得220万美元融资
位于加利福尼亚州旧金山的招聘初创企业 Weekday 通过众包参考网络运营，获得了 220 万美元的融资。
本轮融资由 Venture Highway 领投，天使投资人跟投。
Weekday打算利用这笔资金扩大运营和业务范围。
Weekday 由Amit Singh、Anubav Malik和Chetan Dalal于 2021 年创立，是一家由 Y Combinator 支持的初创公司，帮助公司雇用由其他软件工程师担保的工程师。
Weekday 邀请软件工程师连接他们的社交图谱（即 LinkedIn 和联系人），并为他们提供一份现成的入围名单，以便他们向不同公司推荐人才。它将这种体验游戏化，并将这些推荐人数据提供给招聘人员。Weekday拥有多人推荐信，公司可以利用 "Backchannel "功能获得与之互动的每位候选人的背景推荐信（来自前同事），从而使招聘工作不再局限于简历和面试，而是更注重真实经历和能力。
Weekday 已与 Coinbase、Clipboard Health、AtoB、Daloopa、Zepto、Round Finance 等 100 多家公司（专注于种子和 A 轮融资的初创公司）合作，帮助他们招聘首席技术官、技术主管和高级软件工程师。
文章来源：finsmes
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招聘
Upwork报告：生成式AI市场不断发展，将技能人才与AI匹配联系
随着企业竞相推出新的人工智能产品和服务，许多企业都清楚地认识到，这些技术如果运用得当，可以增强并进一步释放人类的潜能--自动化重复性工作、增强决策能力并优化运营。
Upwork 最近对工作场所中的生成式人工智能进行的研究发现，公司计划因生成式人工智能而雇用更多员工：49% 的招聘经理表示他们将雇用更多独立人才，49% 的招聘经理表示他们将雇用更多全职员工。人工智能也是2023年上半年Upwork上增长最快的类别，²今年第二季度，平台上的生成式人工智能招聘职位比去年年底增长了1000%以上，而同期相关搜索量增长了1500%以上。企业围绕人工智能的招聘情绪和活动激增有力地表明，企业正在高度关注人工智能所能提供的机遇。
Upwork最新一轮研究揭示了哪些生成式人工智能技能是企业最需要的，不断变化的行为，以及拥有专业生成式人工智能技能的独立人才供应量的不断增长。我们的研究考察了我们平台上的真实市场行为，发现了一个反应迅速、富有成效的工作市场，能够同时满足寻求工作机会的人工智能人才和寻找人工智能专业人才的客户的需求。
主要发现
ChatGPT 在 2023 年上半年的公司搜索量最大： OpenAI 继续保持先发优势，其 ChatGPT（包括其底层模型 GPT-3 和 GPT-4）在寻求招聘的公司的生成式人工智能相关搜索词列表中名列前茅，其次是 BERT 和稳定扩散。
随着对人工智能技术的理解日趋成熟，公司正逐渐将重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务： 许多季度间搜索量增长最大的技能表明，企业正从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务，包括人工智能内容创建、Azure OpenAI 和及时工程。
独立专业人士正在引领跨领域利用人工智能技术所需的基础性人工智能技能： 增长最快的生成式人工智能技能表明，人们对实施人工智能以解决业务问题所需的技能有更深入的理解，例如使用大型语言模型（LLM）、提示工程和对象检测。
市场供需匹配度很高： 在 2023 年上半年，我们看到生成式人工智能相关的顶级客户搜索与生成式人工智能相关的顶级项目招聘之间存在着强大的联系。
企业的招聘重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务
在 2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日的六个月期间，Upwork平台上出现了最多的与生成式人工智能相关的公司搜索，这些公司主要关注单一的生成式人工智能工具。在此期间，由于 ChatGPT 的全面发布，公众的认知度急剧上升。因此，在此期间，我们看到 ChatGPT（包括 GPT-3 和 GPT-4）的搜索量最大。
2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日期间，企业对生成式人工智能的十大相关搜索：
ChatGPT
BERT
稳定扩散
张量流
人工智能聊天机器人
生成式人工智能
图像处理
PyTorch
自然语言处理（NLP）
搜索
然后分析了同一时间段内各季度公司与生成式人工智能相关搜索的最高增长率。Upwork发现，随着企业从单一的生成式人工智能工具转向生成式人工智能应用和服务，搜索活动发生了越来越多的转变，这表明领导者和招聘经理对生成式人工智能及其各种用例的了解正在不断加深。
增长最快的生成式人工智能相关搜索（2023 年第二季度与 2023 年第一季度相比）：
人工智能内容创建
Gradio
Azure OpenAI
卷积神经网络
大型语言模型 (LLM)
生成式人工智能
人工智能聊天机器人
中途岛
提示工程
PyTorch
尽管在不断增长的搜索列表中仍然存在单一的生成式人工智能工具，但预计，随着企业从最初将生成式人工智能理解为单一工具（如 ChatGPT 的同义词）到深入理解生成式人工智能的无数用例和复杂性，以及实现技术优势所需的人才和工作类型，向生成式人工智能应用和服务转变的趋势和转变将持续下去。
具备生成式人工智能技能的独立人才不断增加
2023 年上半年，Upwork发现在平台上，拥有人工智能生成技能的独立人才越来越多。仅去年一年，Upwork 上的独立人才就完成了 2 万多个涉及人工智能工作的项目。
正如大趋势所显示的那样，在 2023 年第一季度，人们对 ChatGPT 的兴趣呈指数级增长；然而，直到 2023 年第二季度，人们对提示工程等特定技能的兴趣--即制作提示语以引起语言模型的响应。 ⁸ 我们在研究 Upwork 人才档案中最常列出的生成式人工智能相关技能时发现，ChatGPT 紧随这些更广泛的数据趋势，其列出的数量最多，其次是人工智能工具的组合，包括自然语言处理（NLP）、TensorFlow、PyTorch 等服务和应用程序。
Upwork分析了人才档案中列出的增长率最高的技能，虽然 ChatGPT 在人才档案中被引用的次数仍然最多，但增长更快的是更广泛的基础人工智能技能，如提示工程，而不是单一的应用程序或工具。与商业方面的情况类似，这可能表明，人们对战略性地利用人工智能技术在各个领域的真正潜力所需的人工智能基础技能有了更深刻的理解。
Upwork人才档案中列出的与人工智能相关的生成性技能的季度环比增长幅度最大（2023年第二季度与2023年第一季度相比）：
大型语言模型 (LLM)
生成式人工智能
只看一次 (YOLO)
物体检测
稳定扩散
提示工程
ChatGPT
Azure OpenAI
人工智能聊天机器人
人工智能文本到语音
正如在过去所观察到的那样，我们看到独立人才继续站在新兴技术的前沿，快速识别、学习和掌握这些技能。人才还为企业提供专业知识，深入理解人工智能原理、技术、算法和方法，最大限度地发挥生成式人工智能的全部潜力。
Upwork上强劲的企业需求与人才供给相匹配对
比今年上半年与人工智能相关的热门企业搜索列表和热门人工智能项目招聘列表，我们可以看到一个反应迅速、富有成效的工作市场，既能满足人工智能人才寻找工作机会的需求，也能满足客户寻找人工智能专业人才的需求。当查看与人工智能相关的十大企业搜索和十大与人工智能相关的招聘时，我们发现令人印象深刻的十项技能中就有七项出现在这两个榜单上，这表明我们的市场善于将企业与他们所需的人工智能专业技能联系起来，并将高技能的独立人才与合适的人工智能项目联系起来。
总结
虽然生成式人工智能将继续刺激各组织的招聘，人工智能技能也将不断涌现和发展，但随着企业领导和招聘经理对这项新技术及其潜力的理解不断加深，他们将不可避免地寻求多样化的人工智能技能组合。利用 Upwork 等平台和灵活的工作模式，快速有效地满足不断增长的招聘需求，对于希望缩小技能差距、保持敏捷性并继续推动创新的企业来说至关重要。通过正确识别适合人类和技术的角色，企业将在生成式人工智能的新时代获得释放生产力、创造力和增长新水平的好处。
术语表
生成式人工智能：人工智能的一个子集，允许用户根据现有信息中的模式和示例，使用提示来生成内容、数据和输出。
人工智能工具：利用人工智能技术、算法和能力来执行特定任务的软件、服务、程序或系统
人工智能技能：对人工智能原理、技术、算法和方法的专业知识和理解
人工智能服务：利用人工智能的组织或平台提供的服务
人工智能应用：利用人工智能技术、算法和技术的软件、工具、系统或解决方案所要解决的问题、领域或目标
使用方法
技能数据来源于 Upwork 数据库，时间为 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日。技能分析是针对生成式人工智能技能类别完成的。通过比较该技能在客户搜索中出现的次数来估算需求量，以及在自由职业者资料中出现的次数来估算供应量。
早期的学术研究还指出，当工人使用 Gen AI 增强工作时，生产率也会提高。
与 2022 年下半年相比，以雇用的专业人员总数衡量。
世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》也表明，在未来五年内，大多数技术对就业的影响预计将是净正面的。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们还可以从在我们网站上进行搜索的注销访客那里看到类似的数据。
这是从登录客户搜索中提取的数据。我们可以从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似数据。
ChatGPT 在这方面的情况如何？ChatGPT 的搜索量很大（10k+），因此很难在短时间内捕捉到增长的百分比变化，因为该领域有许多新兴技术。我们的数据显示，2023 年第一季度和第二季度之间的增长率为 54%。
利用谷歌趋势数据，我们发现 2023 年 4 月初，人们对更多特定技能的兴趣开始增加，如催化工程。
高效的劳动力市场是求职者和客户顺利有效匹配的市场。在研究中，Upwork 跟踪了客户搜索、自由职业者资料和职位招聘中的技能流。我们发现，在客户对 Gen AI 技能的前 10 次搜索中，有 7 次都促成了成功的职位聘用。这表明，Upwork 市场反应迅速、富有成效，能够快速满足求职者和客户对 Gen AI 技能的需求。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们也能从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似的数据。
文章来源：Upwork
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招聘
ChatGPT在招聘中的15 个可以立即使用的实用提示（ChatGPT prompts for recruitment）
使用 ChatGPT 进行招聘可以帮助人才招聘和人力资源专业人员更有效地工作并节省时间。由于聊天机器人基于大型语言模型 (LLM)，因此它对于人才招聘专业人员所做的许多文本工作非常有用。
在本文中，我们将深入探讨 ChatGPT 的招聘应用。
我们将提供使用它和不应该使用它的提示，并且我们将分享 15 个有效的提示，您可以在招聘过程的各个阶段立即使用它们。
使用 ChatGPT 进行招聘的实用技巧
在我们进入 ChatGPT 招聘提示之前，我们想先谈谈使用该工具时需要记住的一些事项：
请明确点。编写尽可能清晰的提示以避免通用答案。提供目标和背景对于编写好的提示尤其重要。
迭代和完善。使用后续问题和附加说明以获得更好的结果。
不要输入任何候选人数据。例如，不要输入候选人姓名或其他身份信息。您希望避免任何潜在的隐私问题。
始终查看和编辑结果。不要依赖原样的输出。使用前验证结果，并在必要时编辑人工智能生成的文本。
尝试使用 ChatGPT 执行不同的招聘任务。虽然该工具可能适用于某些任务和职位空缺，但可能（根本）不适用于其他任务和职位空缺。测试哪些有效、哪些无效，以优化招聘流程的各个阶段。
你的很多招聘工作都是外界可见的。因此，它们将对您的雇主品牌产生影响（积极或消极）。在这方面，在开始使用 ChatGPT 进行招聘之前，请务必记住一些其他事项：
请勿使用 ChatGPT 进行任何类型的选择。根据新的平等就业机会委员会政策，如果使用人工智能工具导致不利的歧视性影响，雇主可能需要承担责任。
纽约市最近刚刚颁布了一项法律，规范自动就业决策工具（AEDT）的使用。使用人工智能工具做出招聘决定的雇主现在必须向候选人披露这一事实。
他们还需要对其使用的技术或软件进行年度第三方“偏见审计”，以公开人工智能如何歧视某些类型的候选人。
确定使用（不使用）ChatGPT 的用途。在开始使用 ChatGPT 进行招聘之前，请与整个人员团队举行会议。确定您想要使用该工具执行哪些招聘任务，以及（也许更重要的是）您不希望使用它执行什么任务。
保持个性化。在寻找阶段，向潜在候选人提供个性化信息至关重要。ChatGPT 等人工智能驱动工具生成的消息可能会让候选人感到反感，无论是外展电子邮件、录用电子邮件还是薪资谈判电子邮件。缺乏个性化可能会导致人们在网上表达对您的招聘流程的不满，从而对您的雇主品牌产生负面影响。
您可以使用 ChatGPT 来执行某些任务这一事实并不意味着您一定应该这样做。
ChatGPT 的提示语在招聘中
招聘人员和人才招聘专业人员可以使用 ChatGPT 执行招聘流程各个阶段的各种任务：
准备中
采购
筛选和选择
招聘
入职
让我们看一下流程不同阶段的 15 个 ChatGPT 提示示例，以及如何在特定上下文中使用每个提示。
准备中
1. 撰写职位描述
示例提示： “为数据科学家职位生成详细的职位描述，重点关注机器学习和人工智能。描述应包括工作概述、主要职责、所需的技能和资格以及有关团队的信息。”
你需要知道什么
该提示将生成可在内部（主要是在招聘人员和招聘经理之间）使用的职位描述的基础，以确保他们在理想候选人中寻找的目标一致。您可以使用人工智能生成的版本作为最终职位描述的起点。
2. 创建招聘广告
示例提示： “为快速发展的电子商务初创公司的高级 Web 开发人员职位撰写引人注目的招聘广告。广告应包括诱人的标题、角色概述、主要职责、必要的技能和资格以及在我们公司工作的福利。使用具有包容性并吸引不同受众的语言。”
你需要知道什么
此提示为您提供了一个模板，可用作特定招聘广告的基础。自定义您的提示，包括让您在公司工作得更好的福利，以及公司的名称和地点。
对于更具体的答复，您还可以简要描述公司文化以及高级 Web 开发人员将加入的团队。
此外，您可以通过进一步充实提示来 使您的招聘广告适合搜索引擎优化：“包含相关行业和特定职位的关键字，以提高在线可见性和可发现性。”
采购
3. 布尔字符串生成
示例提示： “创建一个布尔搜索字符串来查找具有 Java 经验的软件工程师的简历。候选人应拥有计算机科学学士学位和至少 5 年的经验。他们还应该熟悉敏捷方法论，并具备 SQL 和 RESTful API 技能。排除仅具有 Python 经验或居住在美国境外的候选人。”
你需要知道什么
布尔搜索方法可以成为您的采购工具包的宝贵补充。通过此提示，您可以生成基本的布尔搜索字符串，这将使您获得更相关的结果。根据您使用的搜索引擎，您可能需要稍微调整字符串。
要获得更准确的布尔搜索字符串，您可以先研究如何在您要使用的平台上运行布尔搜索，然后提示ChatGPT。
了解有关不同采购策略的更多信息寻找和吸引顶尖人才的 21 项创意采购策略（2023 年）
4. 寻找替代职位进行采购
示例提示： “生成与社交媒体经理职位相关的替代职位或角色列表。这些标题应该由具有社交媒体策略、内容创建、受众参与和分析技能的专业人士使用，这些技能通常是社交媒体经理角色所必需的。”
你需要知道什么
这个提示的灵感来自AIHR 的人才招聘专家Moritz Fischer，他用它来寻找相关候选人。在当今的职称环境中，公司和个人不断为几乎相同的角色提出不同的职称，了解替代职称尤其方便。
“它确实提高了我寻找的候选人的质量，特别是对于难以填补的职位，以及我找到相关资料的速度，”费舍尔说。
5. 候选人外展电子邮件
示例提示： “为一位名叫约翰的潜在候选人制作一封个性化的候选人外展电子邮件，他目前是一家知名数字营销机构的高级平面设计师。这封电子邮件的目的是邀请他考虑在我们的创新广告公司担任艺术总监的空缺职位。突出我们的创意环境、职业发展机会和有竞争力的福利待遇。语气应该专业而友好。”
你需要知道什么
此提示将为您提供一封示例外展电子邮件，除了一些详细信息（例如您的公司名称和具体福利）之外，该电子邮件几乎已准备好发送。对于完整的外展电子邮件，您只需通过重复提示即可包含缺失的信息。
如前所述，使用 ChatGPT 或类似工具来生成候选人外展电子邮件等是需要仔细考虑的事情。
一方面，如果候选人意识到他们收到了一封自动生成的外展电子邮件，可能会打消他们在贵公司工作的念头。他们还可能会利用众多在线平台之一来传播有关人工智能生成的候选人沟通的信息，从而影响您作为雇主的声誉。
另一方面，许多公司已经使用现有的模板来进行候选人推广，因此人们可能会想知道到底有什么区别。此外，并不是每个人都擅长撰写引人注目的外展电子邮件，对于这些人来说，此提示提供了一个结构良好的模板可供使用。
解决这个问题的方法可能是介于两者之间。您可以使用 ChatGPT 作为起点，但为其添加大量的、人性化的个人风格是必不可少的。
6. 领英帖子
示例提示： “写一篇引人入胜的 LinkedIn 帖子，宣布我们充满活力的科技初创公司招聘一名项目经理。该职位应强调该角色的主要职责、所需技能以及该职位如何适应我们组织的使命。鼓励感兴趣的专业人士在他们的网络中申请和分享机会。语气应该有吸引力且有吸引力。”
你需要知道什么
您可以通过添加您正在寻找的特定职责和技能来进一步微调结果的第一个版本。
尽管个性化在这里的重要性不如我们之前讨论的候选人外展电子邮件，但您仍然希望确保您的帖子脱颖而出。毕竟，竞争对手可能也使用 ChatGPT 进行招聘，并且您不希望您的 LinkedIn 帖子与他们的帖子完全相同。
因此，如果您的组织有独特的沟通方式、独特的语气，甚至可能有自己的“公司术语表”，那么这些都可以点缀在 ChatGPT 结果上，让您脱颖而出。
例如，Spotify认为自己是一个大乐队，每一位员工都是乐队成员。该公司在其（候选）通信中始终使用该频段术语。
筛选和选择
7. 为候选人提供面试前的简报
示例提示： “为一位名叫 Susan 的候选人撰写一封面试前简报电子邮件，她已入围我们组织的高级数据分析师职位。该电子邮件应解释我们面试过程的各个阶段，包括与招聘经理的技术面试和与两名团队成员的同行面试，以及基于职位的潜在关注领域（例如她在数据建模、统计分析等方面的经验）。 ），以及任何后勤详细信息，例如采访持续时间、平台（如果是虚拟的）或地点。语气应该是支持性的和专业的，以帮助减轻面试前的焦虑。”
你需要知道什么
此提示为您提供了清晰的面试前简报电子邮件。它满足所有条件并且结构良好。根据您的个人喜好，您可以随机排列各个段落，以不同的方式构建电子邮件。
为了向候选人提供更多详细信息并使电子邮件更加个性化，您可以添加招聘经理的姓名以及（如果事先知道）他们将面试的两名团队成员的姓名。这还允许候选人在 LinkedIn 等网站上查找面试官，以便更好地准备面试。
在这里，您也可以将公司的细微差别添加到电子邮件中以进一步对其进行自定义。
8 & 9. 按角色和面试类型划分的面试问题
示例提示： “生成一组针对软件工程师角色的 7 个行为面试问题。这些问题应该评估候选人解决问题的能力、团队合作技能以及他们如何处理截止日期和项目压力。”
示例提示： “为数字营销专家职位创建 5 个技术面试问题的列表。问题应集中在候选人对 SEO/SEM、电子邮件营销、社交媒体营销的熟练程度以及对营销分析工具的熟悉程度。”
你需要知道什么
ChatGPT 非常适合产生想法和激发灵感，因此它将快速帮助您开始创建问题列表。您可以使用后续问题来更深入地了解候选人解决问题的能力或与跨职能团队合作的能力等领域 - 无论您在面试过程中想要关注哪些方面。
10.工作测试检查
以下提示也是受到 AIHR 人才招聘专家 Moritz Fisher 的启发。“自 ChatGPT 推出以来，我们发现人工智能生成的动机信、申请、简历和工作测试数量激增。我使用 ChatGPT 来改进候选人工作测试的设计。具体来说，我检查我们的招聘经理创建的工作测试是否可以仅使用生成式人工智能来完成。如果 ChatGPT 可以自己完成作业，我们需要重新设计测试，使其更加具体和实用。”Fisher 分享道。
提示示例： “像 X 角色的求职者一样完成以下工作测试：……”
你需要知道什么
ChatGPT 在招聘中的这一特殊应用的有趣之处在于，它展示了该工具的使用对候选人和公司有何好处和缺点。
正如候选人往往不喜欢收到 ChatGPT 生成的外展电子邮件、录用电子邮件或薪资谈判电子邮件一样，雇主也不喜欢收到仅使用生成式 AI 完成的动机信、简历和工作测试。
在（不久的）将来，可能值得考虑制定某种“候选人行为准则”，公司在招聘流程开始时创建并发送给候选人，解释公司在使用生成式技术方面的政策人工智能可以撰写动机信并完成工作测试（等等）。
这也提醒我们所有人力资源人员，我们不应该以自己不希望被对待的方式对待候选人。这意味着，如果我们不希望收到 ChatGPT 生成的工作测试，则不应向他们发送纯粹由 ChatGPT 生成的电子邮件。
至于工作测试检查提示，通过添加您希望候选人完成工作测试的角色，您将获得更准确的工作测试示例。
11. 生成拒绝电子邮件
示例提示： “为一位名叫 Alex 的候选人起草一封充满尊重和同理心的拒绝电子邮件，他最近参加了产品经理职位的面试，但没有被选中。该电子邮件应表达我们对 Alex 抽出时间的感谢，指出这是一个竞争过程，并鼓励他申请符合他技能和兴趣的未来职位。”
你需要知道什么
此提示会生成一个模板，您可以将其用作拒绝电子邮件的基础。仍需要添加公司名称和联系信息等详细信息。除此之外，该模板已接近现成可用。
您可能想知道为什么我们不像在候选人外展电子邮件中那样强调个性化的重要性。拒绝电子邮件可能很难正确处理，因为：
您不想写任何可能被解释为潜在歧视的内容；
你不想提及其他候选人；
你想要体贴，等等。
因此，在任何情况下，经过组织法律部门验证的拒绝电子邮件模板可能是最好且最安全的方法。在发送之前，您应该仔细阅读电子邮件，以确保其中没有提到任何不适用于该特定候选人的内容。
招聘
12. 报价电子邮件
示例提示： “为一位名叫 Sam 的候选人撰写一封录取通知书电子邮件，他已被选为我们公司的高级 UX 设计师。该电子邮件应表达我们对可能让 Sam 加入的兴奋，提供要约的主要条款（包括工资、福利、开始日期），并解释接受的后续步骤。语气应该是专业的，但又充满热情和欢迎。”
你需要知道什么
使用此提示将为您提供一个很好的报价电子邮件模板。在开始发送基于模板的报价电子邮件之前，请确保让您的法律部门验证该模板。
然而，与拒绝电子邮件相比，这里有更多的空间和需要进行个性化。毕竟，您正在欢迎一位新的团队成员加入公司，这应该始终写满“人”字。
13.薪资谈判电子邮件
示例提示： “对一位名叫丽莎的候选人做出专业且富有同理心的回应，她要求的薪水高于我们为财务分析师职位提供的薪水。该电子邮件应表达我们对她的担忧的理解，重申我们的福利待遇不仅仅是基本工资之外的综合福利，并表明我们愿意进行进一步的谈判或探索其他方式来满足她的期望。”
你需要知道什么
此提示为薪资谈判电子邮件提供了坚实的基础。您仍然需要添加公司名称和具体福利，以及丽莎可以联系以讨论她的薪资期望的人力资源代表的姓名。您还应该更详细地阐述薪酬方案的任何具体方面。
入职
14. 新员工常见问题解答
示例提示： “生成新员工常见问题的 10 个问题列表，并将其发布在我们公司的内部网上。这应该涵盖新员工可能遇到的常见问题，例如了解他们的福利、如何设置电子邮件和其他 IT 系统、有关入职流程的详细信息、与谁联系以解决特定问题、有关公司文化和价值观的信息、休假政策，以及他们应该了解的有关日常运营的任何细节。”
你需要知道什么
此提示让您很好地了解新员工可能遇到的最常见问题。您可以通过包含特定类型的角色或您的组织所在的行业来进一步自定义提示。
15. 新员工调查问题
示例提示： “创建一组 7 个调查问题，以收集新员工关于入职体验的反馈。这些问题应涵盖入职培训计划的有效性、工作职责和期望的清晰度、他们对工作文化的初步印象、他们在最初几周内感受到的支持程度以及他们可能提出的任何改进建议等领域。目标是评估他们的初步经验并找到改进入职流程的方法。”
你需要知道什么
使用此提示将帮助您集思广益，在入职调查中提出不同类型的问题。添加标准，例如“至少包括一个有关他们从入职伙伴那里获得的支持的问题”将帮助您进一步定制调查问题。
要点
ChatGPT 是一个很好的工具，可以在整个招聘过程中为人才获取和招聘专业人员提供各种任务支持。
然而，该工具的使用需要仔细考虑，并事先与各个团队（例如人力资源、法律和 IT）进行讨论。请记住，用于招聘的 ChatGPT 应该始终是您的起点，而不是最终产品。
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招聘
人工智能AI革命：重塑人力资源职能以取得成功
人工智能正在进一步推动人力资源技术的进步，从提高效率到增强员工体验，这绝非人为。了解人工智能如何重塑人力资源，以及人力资源如何将人工智能运用到工作中。
人工智能（AI）重塑了世界的格局，但机器人接管仍不是眼前的事情。相反,是人类正在利用AI的力量。从改善农业作物产量到提升医疗保健中的患者参与,各行各业正在以有益人类的方式运用AI。
同样的情况也发生在人力资源（HR）管理领域。人力资源从业者正在使用人工智能来帮助增强员工在工作场所的体验并提高人力资源流程的效率。更重要的是，人工智能表明它可以支持首席人力资源官办公室的下一步发展——与最高管理层合作，推动更具包容性和整体性的业务战略。
为未来的工作转变人力资源职能
根据“AI IQ：企业人工智能洞察报告”，这是Workday对全球1000名业务决策者的新调查，与AI增强的顶级HR相关任务包括招聘和申请人跟踪、业务分析和技能评估工具。此外，65％的受访者表示，他们现有的AI和机器学习（ML）部署已经改善了员工体验，这是HR的主要业务指标。
全面了解员工能力和人才管理
HR领导者必须拥有支持技能用于现今工作未来的技术：摆脱工作是通过结构化的工作角色和职责来完成的僵化观念，相反，将工作视为更流动的技能汇编，以便为业务不断变化的需求提供支持。
Workday的CHRO办公室产品的集团总经理David Somers表示：“随着组织加速并扩大其基于技能的人才战略，人工方式无法了解和管理他们的员工技能—现在和将来。” “没有AI和ML工具来帮助理解所有数据，就不可能理解，更不用说将员工的技能与业务需求相匹配了。”
AI和ML超越了识别和将员工的技能映射到不同的项目或角色，这是典型的技能管理方法。相反，通过AI和ML增强的技术帮助组织了解技能之间是如何相互关联的，以及它们是如何演变为其他相邻技能的，这是至关重要的见解，因为技能正在不断变化。例如，擅长Microsoft Excel的员工也可能具备数据分析、报告和其他Excel用于的任务的技能。 AI和ML有助于揭示组织中的技能深度，并获得基于技能的倡议所需的见解。
理解和改善工作场所文化和员工敬业度
员工敬业度曾经仅是HR部门的优先事项，现在已成为高管层的优先事项，推动了从生产力到创新等许多业务驱动因素。公司领导者希望了解员工如何看待雇主以及他们如何利用他们收集到的见解；反过来，人力资源领导者正在将这些见解带给最高管理层，并利用它们来创造一个更具吸引力的工作场所。
人工智能的预测能力正在帮助公司更深入地了解员工敬业度的挑战性方面之一：了解哪些员工可能更容易辞职。人力资源领导者可以利用这些见解来采取规范性行动，以帮助降低员工倦怠和自然流失的风险。
Somers分享了一个如何使用自然语言处理（一种ML技术）来帮助领导者理解员工情绪的例子。他解释说，组织正在使用Workday Peakon Employee Voice这种智能监听平台来帮助理解和确定离职风险。它具有一个利用AI和ML并使用在数据库中的数百万个调查数据点上训练的统计模型的离职预测功能。
Somers说：“该模型根据他们的回应和分数计算每个员工的离职风险。然后，它使用员工级别的离职风险来计算每个部门以及整个公司的平均离职风险。它还将每个部门的平均风险与公司的平均风险进行比较，以分配离职风险级别—例如，它可能揭示出市场部门的离职风险在您的组织的前10%。”
这些见解可以指导公司如何改善员工敬业度，例如增加福利或评估工作量。最终，重要的是要让人处于中心地位，这样他们才是最终的决策者。通过以人为中心的方法，人工智能和机器学习可以帮助人们提高工作效率和了解更多信息，使他们能够解决以前认为无法解决的问题。
自动化重复但动态的HR功能
自动化革命—无需人工干预就可以执行任务—在HR中的发生远早于大流行病。但是，应对前所未有的破坏加速了对数字创新的需求，因此，引发了AI采用的浪潮和HR中敏捷性和效率的下一次演变：智能自动化，这涉及读取数据并从该数据中进行预测。换句话说，智能自动化就是与机器学习配对的自动化。
这对于那些常规但动态的HR任务特别有帮助，例如调度和满足劳动力需求。例如，公司正在使用AI来匹配劳动力需求和工人的资格、技能、可用性、偏好等，以便为工人和业务优化时间表。这在雇佣一线工人的公司中尤其普遍，其中班次不断变化，经理需要在短时间内填补和调整。
Somers说：“通过AI自动映射工人的可用性和技能到开放的班次，提供工作人员调度的建议，公司可以确保他们不会过度和不足的调度，同时更好地控制劳动力成本和防止工人疲劳。”
HR在确保清洁数据以实现负责任的AI中的角色
虽然AI确实正在重塑HR的角色，但HR领导者必须与其他业务领导者一起成为实施AI的驱动者。
关于AI的关键是：其执行任务的能力，例如进行预测分析或生成新内容（生成性AI），取决于其AI基础模型的质量，而这只取决于提供给它的数据的质量。对数据治理的强烈承诺始于相信并实施HR数据在整个业务中都是相关的—这恰好与Workday人力资本管理（HCM）的基础相同。 Workday HCM建立在统一的数据模型和单一的安全模型上，可以读取多样化的数据集，以执行各种分析和报告用例。
Somers说：“因此，实施AI时的大‘警告’之一是要保持数据的清洁和连贯，以帮助确保准确性和质量控制。” “如果数据集不干净，HR和人员领导者可能会得出不准确的结果，这可能导致昂贵的错误。”
HR领导者是塑造未来工作场所的驱动者
在英国和美国等地进行的全球和国家级别的对AI的公众情绪调查揭示，越来越多的人正在设想一个AI的力量可以产生积极影响的未来。同时，这些调查也揭示了对AI的关注，特别是对是否有足够的监管。
对于每一个利用AI增加HR影响力的用例，重要的是要记住使这些努力成功的是什么：通过额外的见解和改进的效率来增强决策。这并不是要取代使HR专业人员如此有价值的东西：通过将业务中发生的事情与公司的目标和价值观联系起来，成为公司文化的管理者。
正如Somers所说：“最终，重要的是要将人类置于中心，使他们成为最终的决策者。以人为中心的方法，AI和ML可以帮助人们更加高效和更好地了解信息—使他们能够解决他们以前认为无法解决的问题。”
来自workday
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招聘
【北森】招聘价值难体现，关键在于三要素
日前，国际数据公司（IDC）发布《2022年下半年中国人力资本管理（以下简称HCM）SaaS市场跟踪研究报告》。其中，北森连续7年蝉联中国HCM SaaS市场首位，且在占比规模最大的招聘管理SaaS子市场，北森也已多年保持占有率第一。
尽管北森的市场第一延续，但实际上招聘管理软件市场在过去几年经历了三次关键的跨越：
第一个阶段：2015-2019年，互联网+爆炸式增长，经济高速发展。企业招聘面临的核心挑战在于快速招到规定数量的人才，对招聘管理软件的用户体验诉求强烈。老牌厂商北森、大易凭借多年在中大型客户市场的产品服务能力积累，取得了快速的发展以及稳固的市场份额。同时，2015年成立的Moka，以极致的用户体验以及在中小型企业市场的精准定位，快速获取了部分市场份额。
第二个阶段：2020-2022年，全球疫情爆发，经济下行。线下招聘工作全面转向线上，招聘数字化进程加快。企业招聘面临的核心挑战在于精准招到合适质量的人才，从对数量的追求转向对质量的把控，对招聘管理软件的诉求除了效率和体验外，同时关注人才质量及招聘运营体系的建设。2021年，行业内也发生了两个关键事件：用友收购大易。北森新招聘全面推向市场，在既有的一体化优势下，用户体验全面升级，从IDC的数据中看出，在新招聘加持下，北森在2022年H2的招聘管理SaaS子市场占有率进一步得到提升。
第三个阶段：2023年-未来，疫情结束，全球经济持续下行，招聘市场的供给、需求和价值都发生了变化。企业在选择招聘管理软件时，从考虑单品的品牌价值变成了考虑一体化全产品以及成本合理性，企业招聘从快速招人变成了及时招到合适的人。
作为市场引领者，北森认为招聘作为人力资源数字化的重要环节，将在2023年面临全新挑战：人才招聘整体从追求达成数量和速度进化到追求质量，从关注候选人体验、招聘效率进化到关注业务价值的实现和ROI。
伴随着招聘价值的巨大转向和AI、chatGPT等人工智能技术的爆发，招聘管理系统也亟需打破效率工具的传统定位，真正为企业创造业务价值，帮助企业降本增效，为高质量和高价值人才投资。
换言之，在多数企业减员增效的今天，招聘要从数字化转向数质化了。
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北森大数据显示，对比2020年-2022年招聘供需指数，2022年全行业招聘供需指数整体高于2021年（如下图），受到疫情等因素影响，企业招人诉求整体呈现收缩，而相对于企业需求市场，人才供给市场内卷加剧。 这种情况在2023年依旧延续。从人力资源和社会保障部就业促进司最新发布的数据来看，上半年就业形势有所改善，保持基本稳定。但从应聘者的“体感”来看，就业形势还是很难。
北森专家认为，主要原因是求职需求大于用人需求。一方面，行业与市场处于新旧动能转换的过程中，以互联网、房地产、教培等行业为代表的旧动能与新消费、新能源、智能制造扽等代表的新动能，用工需求此消彼长，但新动能企业的用工远没有覆盖旧动能企业的用工规模。
另一方面，企业和行业招聘本身也在变得谨慎。当前经济形势下，大量的企业将降本增效作为运营的动作之一。大量的求职者溢出，企业招聘需求增加有限，和众多求职者一样，企业也在求稳，通过不断调整人才招聘策略确保运营效能和经营目标的实现，冻结非必要的招聘需求、谨慎扩展新团队、倡导人才一专多能，提质增效成为运营的核心目标。
但这不代表招聘不再有价值。优秀人才永远都是稀缺资源，都要靠抢。面对更加严峻的市场环境，企业需要更优秀、更能打仗和打胜仗的人才，HR和面试官都将在此过程中扮演更为重要的角色，让招聘获得效率和质量的双提升。
如何实现企业招聘提质增效？北森认为，企业招聘提质增效应该将企业业务驱动作为聚焦点，并以此为前提。
1、业务经理，运筹帷幄
驱动以业务增长为目标的招聘，业务经理需要根据自己团队的成本、人效管理团队编制、预算，来决定要招什么样的人、招的人才要达成什么样的业绩目标；因为业务经理最熟悉自己团队的业务的目标和进展，最了解自己团队的人才缺口以及面临的外部挑战，最明确新员工融入团队时所需的支持和潜在的困难。
业务经理不仅要招人，更要注重人才的全链条融入和培养，最终对业务绩效的贡献负责。
2、面试官，专业识人
面试官作为企业招聘质量的守门人，也需要和HR及业务充分对齐信息并高效执行流程。
具体来说，企业需要什么岗位、任职该岗位需要具备什么素质和能力，匹配岗位的人才画像是什么，如何洞察候选人是否符合岗位人才画像，甚至是问什么问题、写什么评价，面试官的识人评估环节正需要企业统一的人才标准，这些都是能够提升招聘质量的要素。
3、HR，全面响应
以往HR多关注招聘效率和招聘达成，而当下的HR用数字化手段推进流程提效的同时，也会关注在招人环节的雇主形象建设和候选人体验提升。
比如，通过内部培训提升面试官的水平和招聘流程的规范，让候选人潜移默化地认可企业的专业度；或通过跟踪满意度调研问卷，了解候选人在招聘全流程中的困难点，并响应候选人的需求。
以人力资源部门为主导的招聘更加关注招聘效率和流程规范，强调招聘流程的顺畅和时间效率。而以业务部门为主导的招聘则更注重人效、利润以及人才标准是否真正适配团队等方面。这种从业务角度看待招聘的视角完全不同，更加注重招聘的业务价值。
“这是一种完全不同的从业务角度看招聘的视角，招聘更加注重业务价值。在这样的前提下，对数字化招聘以及招聘管理系统提出了更高要求。”
在这种以业务驱动的视角下，招聘部门需要与业务部门紧密合作，并深度卷入业务经理的决策过程、深度跟踪面试官的识人过程。数字化招聘和招聘管理系统也需要更适应这种需求，提供更灵活、定制化的工具和功能，以支持招聘部门与业务部门的密切合作，实现招聘质量的提升和业务价值的最大化。
北森指出，人才招聘已经进入“数质化的时代”，即通过招聘流程数字化、智能化提升招聘效率和人才质量，并与企业战略协同建立人才储备体系，确保及时招到合适的人，并提出“数质化招聘关键成功要素=效率+质量+价值”。
“以关注业务价值为前提的数质化招聘，招聘软件的使用者不仅包括候选人、HR、业务经理，甚至管理者还要实现不同角色在不同场景中高效率、高质量、高价值协作的招聘问题。”
1、效率方面。招聘流程的数字化要实现需求审批、职位发布、面试安排等完整招聘流程，并且操作流畅，形成数据闭环。此外，还AI技术的应用，除了提升效率，实现人才吸引、人岗匹配和智能人才库等全场景的智能加速，还可以帮助管理者进行人才数据分析，提供人才管理洞察。
2、人才质量方面。要将人才标准贯穿在招聘全流程在面试环节形成合力。可以通过在面试运营系统中明确人，并在面试环节中落地人才标准，比如，招聘平台中为面试官预置面试礼仪和行为要求、开场和结束话术、流程、时间分配等面试规范内容，指引其支持视频和文档形式，通过面试安排在邮件或在面试过程直观展示；还预置14大职类、88个核心岗位的软性能力考察问题题库；并根据任职资格标准生成岗位面试评价表，自动覆盖岗位人才评估指标，让面试官评价有的放矢，提升人才甄选决策水平。
3、价值方面。让招聘业务更加注重业务价值，比如：
数据洞察，发掘业务增长的卡点，以精准的招聘策略助推业务增长；
一体化赋能，联动业绩目标和成本核算，用全局视角做好招聘预算规划；
智能预测，结合深度测评结论细化候选人画像，确保精准招对人；
AI驱动，如AI人才库透视、AI激活、AI简历评估、AI面试等，驱动数字化招聘；
招培一体，提前为待入职员工和新入职员工安排培训，提前了解岗位技能和企业文化，确保快速适岗。
随着企业增长放缓和市场竞争的激烈，人才竞争也变得剧烈。一个好的招聘管理系统应该帮助企业在合适的时间招聘到对的人，合适的才，提高招聘效率和人才质量，使之达到最优解。
从"数字化"到"数质化"，虽然只有一个字的差别，但这是招聘更有价值的必由之路。
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