纳人网络姜海峰:招聘行业将更加智能化
张培明 张培明

纳人网络姜海峰:招聘行业将更加智能化

现在整个招聘行业最大的问题,不是企业收不到简历,而是没有合适的。

黑马说

较高的离职率会加大企业的人力成本,也不利于内部团结与文化营造,那么怎样才能最大限度地降低离职率留住人才呢?纳人网络的创始人姜海峰认为,人才不匹配是整个招聘行业的最大问题,并希冀通过技术、人工智能这些方面,最终使机器模拟人对面试的判断,使整个招聘行业呈现一种垂直化的发展形态。

文|张培明

姜海峰表示,整个招聘行业最大的问题是匹配问题,并且一直没有解决。

“原来我在公司做高管,整个公司一直在进进出出招人,有的背景看着还不错。但其实他干的不一定好;也有觉得不行的,人家出去就还不错。”

从十年的管理工作中跳出来做招聘,见惯了人事变动的频繁,姜海峰认为现在招聘存在的问题不是企业收不到简历,而是人岗不匹配。2014年3月姜海峰成立了纳人网络,希望通过创业来改变中国招聘市场的现状,致力于通过大数据+人工智能,解决人岗精准匹配的问题。

招聘行业垂直化只是一种变通解决的变化,并不是真正的从根本上解决这个问题,只是缩小了目标用户群。常规的职位搜索也不叫匹配,而是伪匹配。

而纳人网络构建了一套具有核心竞争力的NR人岗匹配评测模型,包含1000多个维度,包括个人性格、兴趣、价值观、行业背景、行业特殊案例、学习教育背景、家庭背景等等,解决当下众多快速发展企业面临人才精细化战略的刚性需求。

同时,纳人提供的服务分为PC端的企业版和移动端的个人版。企业版的主要是帮企业筛选人,个人版是为个人推荐合适职位,这是一种双向的服务模式。

此外,纳人的人岗匹配系统,除了传统的静态数据分析,还有动态的机器问答测评。未来,姜海峰希望在这个领域里把整个招聘的全流程用机器去取代人工,能够更好地帮助应聘者和企业融合匹配。

截止到2015年6月,纳人网络已完成两轮融资,其中获得了大河创投的Pre-A轮投资。

 以下为采访实录

痛点

小善:介绍一下你的创业经历,创业的初心是什么。

姜海峰:原来我在公司做高管。整个公司一直在进进出出招人,也招过很多人。发现这些不同的人进来,有的背景看着还不错。但其实他干的不一定好;也有觉得不行的,人家出去就还不错。后来发现问题在哪呢。就是一个人搭配的不是很合适,很多人没有放在合适的位置上。放的不合适导致它的效能各方面都不太好。

其实很多效能低就是因为不匹配,人没有放在合适的位置。包括很多人,大学毕业5年10年以后,同学之间差别会很大。什么原因,用粗一点的话说是不是干对事。

小善:如何看待招聘市场?分析一下行业概况,以及它的一些痛点。

姜海峰:目前的招聘实际上发展的是网络招聘,差不多快20年了。其实相当于把线下的招聘会转变成网上的招聘,主要是广告媒介这样一个模式。最开始的时候,很少有人用,效果是好的,到后来人越来越多,引起了很多的问题,效率很低,比较随意的去投递简历,不合适也可以去投递。

现在整个行业最大的问题,不是企业收不到简历,而是没有合适的。基本上企业挂一个职位,等着人主动投递,来的大部分都看不上。看的上的都不想来,表面上信息社会应该很发达,但其实这里的噪音变的更大了,所有的企业都要通过网络来招聘,求职者几乎也是这样。那么它组合的效率就下降了。

这几年招聘越来越难。但其实,人没有什么太大变化。当然除了一些特殊岗位,是属于稀缺,人才数量不够以外,大部分还是不般配导致的。

伪匹配

小善:如何看待招聘行业垂直化发展的趋势?

姜海峰:刚才说整个招聘行业最大的问题是匹配问题。一直没有解决。垂直化是一种变通解决的变化,并不是真正的从根本上解决这个问题,只是缩小了目标用户群。比如说只做互联网,那求职者就都是互联网相关的人和企业,匹配问题就会变的容易。

但是这并不是解决匹配,只是规避了,在一个很窄向的范围内去做。当然你会解决这个匹配的问题。

小善:谈一谈纳人切入招聘行业你的一些考量,包括产品的概括和定位。

姜海峰:我们是从根本上去解决人岗匹配的问题,因为这是一个真正的难题。我们希望通过技术、人工智能这些方面,最终使机器模拟人对面试的判断。

而我们的产品,面向企业是PC端,可以让企业直接方便来服务。面向求职者是手机客户端,可以直接在上面注册投递等等。对于职位我们会重点做匹配推送,把合适的职位推送给求职者。对企业来讲也是一样,我们提供精准匹配推荐,自主约面,另外我们还提供了一种更深入的服务就是保入职服务,完全按效果,直到入职,收费标准只是候选人年薪的2%到10%之间,但一般猎头要到20%到25%。

小善:现在的招聘软件都在做职位匹配,相比之下,纳人的优势在哪?

姜海峰:我们的优势在于运用了人工智能。匹配度是远远高于他们的。常规的职位搜索不叫匹配,而是伪匹配

拿关健词做推荐,传统的招聘网站,5年、10年前都有。按照关健词搜索、推荐职位,这样的约面率是非常低的。

纳人针对这一块,组织了近200的有丰富招聘经验的专家,并对他们的经验进行提取,最后形成人面试的模型,涉及超过1000多个纬度。最后去评判,这个人的状况,而且不仅仅是静态的评判他的履历,还会有动态测评,在测评过程中,让它更真实、更有效、更精确。

技术上一直在迭代改进,现在也还在不断改进,它的精准度会更接近人的认可度。

李瑛:我补充一下。刚刚谈到,我们在思考纳人的优势到底在哪里?其实我觉得对于这种面向企业级用户提供的招聘。应该属于人力资源的SAAS服务,特别是2B的这种市场,核心就看,你的团队,对这个市的理解有多深,未来才能走的多远。它跟2C的市场做法完全是不一样。而且今天的我们这个公司,和团队,对整个企业界用户的这种服务,包括软件的应用方面,其实有非常资深的行业背景在里面。我认为这是我们最大的一个优势。

人工智能招聘

小善:您的团队构成?有何优势?公司在组织架构,运营、融资、技术等方面有何特色?

姜海峰:我本人原来就是搞技术的,从CTO又转到公司的一把手,做了差不多10年,运营各方面有很丰富的经验。后来创立了纳人。我的联合创始人李瑛也是我之前工作的同事,后来也创过业,还做过支付宝的行业运营总监,有很丰富的市场营销经验。技术我们有一批985的硕士,平均经验都是在接近10年左右。

李瑛:10年以上。技术整个水平还是比较强的。所以才会去做人工智能这件事。因为匹配其实不太好做。所以过去我们看传统的网络招聘,其实没有怎么去做,也是基于传统的商业模式。而其他的一些新兴的公司也想去做,但是会有很多的技术壁垒。

姜海峰:融资目前已经有两轮了第一轮投资是北软。第二轮是大河创投。

技术上我们肯定会不断的完善。人工智能这部分是要全流程的,最终机器要做到大规模覆盖,整个招聘相关的流程。直到面试前的全部流程。就是甲方人工面试前,包括出面整个环节,全部用机器来取代。

目前我们的个人用户400多万。企业现在1000多家。

小善:用户是如何发展起来的?所涉及的行业。

李瑛:跟大企业合作,我们刚开始的模型主要是在泛IT行业,像软件类的方正、神州数码、像互联网的聚美优品,当当、去哪儿、网易、凤凰网、今日头条,都是我们的合作伙伴,他们也参与到我们整个模型的建设里面。

姜海峰:我们初期切入的时候,是泛IT的,但我们整个模型,从一开始构建并不是为垂直而做的,而是一个匹配的模型,适用于通用的,我们实际上是要把所有的行业都要涉及。是直接解决匹配问题。而不是说,通过缩小目标用户群,只做某个行业。

小善:未来的招聘行业的发展会更加智能化吗?

姜海峰:未来其实不光招聘行业,整个很多涉及到低级的,重复劳动的行业,都会被智能化取代。这是一个必然的趋势,谁也挡不住的。就像纺织机取代纺织工一样。

我非常看好这一块,如今包括图象识别、语音识别等方面都在应用阶段,这些基础的东西,都越来越成熟了。但是基于自然语言处理这部分的应用,还没有太实际的应用。在这方面,未来会有越来越多的发展。

来源:善缘街0号(ID:zhumengtrip)

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