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　　2016年被称作“人工智能元年”，在这一年里，人工智能前所未有的获得了资本和媒体的双重青睐，人力资源领域在这一场人工智能大潮中该如何前行？人工智能为猎头行业又将带来哪些改变？
　　英迈寰球业务拓展总监Mike Gao受邀就这一话题做了一次演讲，畅谈了人工智能与猎头行业将如何实现碰撞。
　　李开复说：“2016年是人工智能元年。”
　　的确，即将过去的这一年，人工智能频频“上头条”，传统公司积极拥抱人工智能，创业公司也纷纷试水，唯恐错过了人工智能的早班车。
　　在一片叫好的气氛下，有一些传统行业坐不住了――如果说互联网新兴行业拥抱人工智能是大势所趋，那对于传统行业，人工智能的发展就是形势所迫了。
　　那些长期依赖人力劳动的行业，是否会因为人工智能的发展而受到挑战？甚至有一天被人工智能干掉？
　　而猎头行业，是否会成为被干掉的那一个目标？
　　或许先不必着急下结论，我们来看看在这个移动互联网和人工智能如火如荼发展的时代，人力资源行业到底该以何种姿态存在？
　　一、互联网时代带来人力资源新挑战
　　近些年移动互联网的发展，呈现出了许多新的特点，我们称之为移动互联网让我们进入了“VUCA时代”，VUCA包含四个特点：即易变性、不确定性、复杂性、模糊性。
　　在VUCA时代，各行各业都面临着新的要求，人力资源行业也不例外。
　　具体来看，移动互联网的发展，对企业人力资源的职能提出了三点要求，即“预”“快”“准”。
　　“预”指的是需要准确预见公司在未来对于特定人才的需求，准确预判公司的用人高峰期与低峰期，同时预判公司人才需求的数量。
　　在此基础上，就要求企业HR做好以下两个方面的准备：
　　一是研究劳动市场。企业HR需要研究企业需要的人才在劳动力市场中如何分布，整个行业上下游人才的分布情况。以此来更好的对公司的人员需求做好预判，提前为公司储备人才。
　　二是分析目标人才市场。除了对于大的劳动市场的分析，企业HR还需要瞄准目标人才市场，通过各种方式培养自己公司的“粉丝”。
　　“快”是指企业在招聘中的招聘流程运转要快，同时整个面试决策也要快。这就要求企业的HR要在短时间内全方位的评判候选人各个方面的能力，掌握结构化面试的方法和技巧，快速了解面试者和岗位的契合度。
　　而“准”指的是HR需要寻求到最契合企业和岗位的优秀人才加入公司，同时为不同类型的员工制定个性化的招聘方案。
　　这就要求HR做到认真分析企业和公司相关的人才市场，在此基础上同建立人才市场图谱、地区人才图谱、架构图谱等，也就是要求企业HR要建立起庞大的数据库以应对公司的人才需求。
　　在预、快、准这三个方面的要求下，企业的人力资源部门该怎么做？
　　目前来看，企业自己建立人才招聘团队和寻求猎头服务是两种常用的解决方案。
　　二、新出路：自建团队or猎头服务？
　　?1.自建招聘团队优劣势
　　先来看看第一种方式：企业自己建立招聘团队。
　　自然，对企业的发展情况和人员需求最熟悉的莫过于企业内部人员，而且一定程度上，企业自己建立招聘团队的优势也显而易见：
可以根据企业发展提前规划人才战略
能够快速响应公司的用人需求
能够收获更加可控的候选人体验
能够有效降低招聘成本
　　但是，可能许多人忽视了这样一个问题：
　　企业自己建立招聘团队，有三个方面：一个是EVP的构建，一个是系统的建立，一个是渠道的建立和使用。企业的招聘成本，除了人才团队的薪水等直接支出之外，还包括这三个部分的隐性支出：包括建立系统的费用和线上线下活动费用，以及人员的差旅等费用。
　　一般来讲，企业在计算内部招聘成本时，往往会将显性成本计算在内，但隐性成本则被计算在公司行政费用内，容易被忽视。
　　企业自己建立招聘团队还有另外一个问题：招聘团队的灵活性大大降低。
　　上图中的曲线图用来模拟企业内部建立招聘团队来应对人员招聘需求的情况。白色线条是企业的实际人才需求状况，绿色线条代表在此基础上，理想中的招聘团队人员需求，招聘团队应当在保证完成招聘任务的基础上，随着企业的人员需求波动变化；但是事实上，一个公司不可能随便招人也不可能随便裁人，因此一般情况下，企业的招聘团队配置则是图中红色线所示。
　　可以看到，企业的人才需求是随着时间和公司业绩波动变化的，但是公司的人才招聘团队短期内则不会发生大的调整。人员需求是波动调整的，而招聘团队却无法灵活增减，这就造成了一定时期内的人员冗余或短缺，无法高效满足公司的招聘需求。
　　一方面是隐性成本的浪费，另一方面是无法灵活满足需求的招聘团队，且在数据收集和人才市场的熟悉程度方面，自建招聘团队也面临不小挑战。
　　综合起来，企业自建招聘团队的劣势也显而易见：无法根据需求灵活调整人力成本，造成招聘成本浪费；无法全面了解人力市场和人才信息；缺乏足够人才库；缺乏足够的人才寻访技巧；缺乏对于整个行业的深入思考能力。
　　?2.猎头服务优劣势
　　再来看看猎头服务是否可以解决企业招聘困境：
　　在自己建立人才招聘团队受阻的情况下，寻求猎头服务就成为许多企业的选择。相比于企业自己建立招聘团队，企业与猎头公司的合作，企业只需要付出固定的服务费，其余的招聘过程则全部交给猎头机构，专业的猎头机构帮助企业进行人才筛选，并且协助完成面试，帮助企业找到最合适的人才。
　　寻求猎头服务有以下几方面的优势：
对人才市场的精准把握，市场敏感度高
具有广泛的人才搜索渠道和候选人数据库
能够根据企业要求为企业推荐最合适的人才
能够直接接触有潜在跳槽机会的人才
人才招聘效率高，为企业节省时间成本
　　但是寻求猎头服务，有时候也会遇到一些问题：作为依赖人才和经验的服务型机构，猎头的工作取决于每位猎头顾问的能力和经验；而且猎头的服务费相对较高，对于部分非高端职位和中小企业来说，寻求猎头服务面临着不小的压力；且猎头的招聘流程较长，在时间上有时也难以满足企业急需岗位的招聘需求；且由于猎头并不直接接触企业管理，对于企业的人才需求理解可能会有偏差……种种因素使得猎头服务在有些情况下也并不能尽如人意。
　　三、猎头该如何实现突围？
　　这种情况下我们必须思考：猎头公司，难道真的在新时代下无法满足企业的招聘需求吗？猎头的真正价值到底在哪里？如何发挥出猎头的真正价值？
　　?猎头为企业提供哪些服务？
　　让我们眼光回到猎头公司，看看猎头到底在企业招聘中扮演什么样的角色？
　　其实猎头公司提供的服务多种多样，按照服务的价值性不同，我把它们分为核心服务和非核心服务两个部分：非核心服务，就是在猎头服务中那些能够被替代的、重复性比较强的、智力消耗比较少的服务；而相对应的，核心服务就是指那些真正依赖于猎头顾问的行业经验和知识技能提供的服务，真正体现猎头服务价值和不可替代性的服务。
　　用一张图来表现如下:
　　在常规的猎头机构服务中，顾问的大多数精力集中在非核心服务中，顾问的60%的精力被用在简历搜寻、简历筛选、简历匹配等非核心工作中；而顾问的真正价值，如对于行业的深入理解和对于人才市场的精准把控等，却由于非核心工作消耗了大量精力，无法真正发挥出来。
　　?猎头突围，人工智能史必然趋势
　　在这种情况下，猎头公司要实现突围，借助人工智能和大数据就是一个必然趋势。
　　借助人工智能和大数据，我们可以改善猎头公司的工作模式，人工智能可以替代部分非核心工作，简历的精确解析和大数据精准匹配能够为顾问筛选到符合企业条件的候选人，顾问在此基础上进行人工匹配，在硬性条件符合的候选人进一步实现精准化人才匹配。
　　四、如何把人工智能运用到猎头服务中？
　　?人工智能的发展历程
　　在回答这个问题前，我们不妨回溯一下人工智能的发展历程：人工智能的发展，经历了大数据、感知、决策、反馈四个环节，它真正的起源，要从上个世纪说起。
　　上世纪八十年代，李开复所在的人工智能项目组已经开发出了可以用于博弈的othello （奥赛罗）棋，到九十年代语音识别公司Nuance横空出世，1994年人工智能首次在跳棋比赛中战胜了人类一战成名，直到1997年深蓝机器人以4:2战胜国际象棋冠军……如果说这些标志性的事件在上世纪还只能引起人们的惊奇的话，进入二十一世纪，Word的语音纠错，苹果的语音助手siri，Facebook的人脸识别deepface，则实实在在的让我们感受到人工智能真正来到了我们身边。
　　?人工智能的商业应用
　　在我们身边，人工智能在各个行业的应用，也已经有许多先例：
　　?人工智能的在人力资源领域的尝试
　　而在人力资源领域，人工智能的尝试同样如火如荼，这其中有失败的例子：
　　某国内互联网巨头几年前曾经利用大数据优势尝试推出“互联网+招聘产品”，希望通过搜索入口集中分散的潜在求职者，通过共建账号体系打通求职者与招聘方之间的壁垒，但由于该公司并非扎根人力资源行业的公司，虽然具有大数据优势，却无法有效对接招聘方和求职者，最终导致了项目的失败。
　　当然，成功的尝试同样也有涌现：
　　最近，同样是国内的另外一家互联网巨头，开始借助自己在支付方面多年来的大数据积累，切入人力资源领域。该公司选择的方式是聚焦在企业方，借助自己的信贷体系，完成企业社保体系的建立，并延伸到员工工资发放等方面的服务。
　　对比以上这两个案例，可以发现：从获取大数据到将大数据与人工智能有机结合为我所用，还有很长的路要走。
　　?人力资源到底应该如何利用大数据
　　那么，大数据到底应该如何应用？要想数据价值实现最大化，有三个方向：
　　1、“决策辅助”，这是数据最基础的价值――“情报兵”作用。无论是数据报告还是数据交易，企业要利用好自己的数据，为自己提供“情报”服务。
　　2、“辅助决策”，数据的中层价值――“军师作用”。通过数据分析，企业决策者能够高效的调整包括价格、促销、产品线规划、广告投放策略等在内的营销方案。
　　3、“替代决策”，大数据的最高层价值是要替代企业决策者，结合企业内外部数据和AI算法，帮助企业做出最优决策，实现自动下发执行。
　　?人力资源领域的人工智能可能性探索
　　那么，我们到底该如何在人力资源领域利用人工智能？
　　（在人力资源领域，人工智能可以做到的事情）
　　在现阶段，大数据技术可以帮助我们实现全网人才的搜索，也可以利用社交信息进行辅助了解候选人；借助人工智能的感知技术，我们也可以方便的进行建立识别和解析；在此基础上，基于人工智能的深入学习技术对于雇主JD进行深入拆分和理解，使得人工智能可以帮助猎头实现智能化精准化的人岗匹配，从而在未来的几年，人工智能可以帮助我们建立起人才市场的各类信息图谱，以帮助企业及时应对市场变化，建立起完善的招聘方案。
　　而在未来，人工智能将会更广泛更深入的参与到猎头的招聘过程中：从候选人端来看，人工智能可以通过多维数据精准分析候选人的求职意愿和需求；从招聘端来看，人工智能可以分析公司的用人偏好，帮助企业建立结构化人才框架；同时借助人工智能将两方信息进行匹配，从而高效满足人才市场双方的流动需求。
　　深度参与到招聘流程中的人工智能，也会从最初的简单数据处理到参与招聘决策，最终替代猎头的大部分日常工作，从而实现人工智能对于猎头行业的推动和改革。猎头行业借助人工智能，推进自身的变革和进化，将无法替代的智力性核心服务做到极致。
　　五、猎头会被人工智能干掉吗？
　　让我们回到文章最开始的问题：猎头到底会不会被人工智能干掉？
　　在我看来，虽然人工智能让猎头行业面临着前所未有的挑战，但猎头服务的真正价值从来不是可以被轻易取代的。在一个成熟的商务生态系统中，人才、猎头和企业是相互依存相互需要的组成部分，缺一不可。
　　猎头的价值并不是仅仅让一个人从一个地方到另外一个地方，而是通过全面精准的判断、长期经验的积累来实现“让天下没有被埋没的人才”的目标。“千里马常有，而伯乐不常有”，只要是一个真正的好“伯乐”，在人才市场上就永远有被需要的一天。
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客服邮箱：这些行业注意了！10年后9成工作将被AI取代
人工智慧技术日新月异，未来很多人类工作都将被取代。(图片来源：shutterstock／达志影像)
在G-Summit的演讲《AI技术处在黄金时代》，分享观点：1）为什么当下是AI时点；2）AI什么时候可以起到作用；3）怎样利用AI获取经济利益；4）怎么做出务实有用的AI应用；5）什么是最好的AI创始合伙人；6）创新工场未来的蓝图。
——————————————————————————未来AI技术在改变世界的进程中会扮演什么样的角色？我觉得AI会改变人们的职业。AI基于海量数据和算法得出判断，可以用于各种各样的行业和领域。决策、反馈、游戏行业，通过AI都发生了翻天覆地的变化。十年后，全世界翻译、记者、助理、警察、出租车、销售代表、客服、交易员、会计、管家等等的工作有90%都会被AI取代。我在上世纪80年代就热衷于AI，只可惜时代还没到，而当下正是这个时点。很多人知道要参与到革命中，参与时期非常重要。同在1955年出生的盖茨和乔布斯，在他们那个年代出生时，赶上了PC时代。亚马逊的贝佐斯在1964年出生，雅虎的杨致远生于1968年，他们是互联网时代的领军人物。Instagram的 Kevin Systrom1983年出生，Snapchat的Evan Spiegel生于1990年，他们引领了移动互联网时代。AI是现在时代的主题，通过机器学习和深度学习，已经可以经过网络节点和链接来总结出人类知道的概念，甚至一些人类没办法理解的概念。深度学习的图像识别已经超过了人的表现，机器比人更会认脸的话，安保等职位就会被取代；机器能够识别语言的话，客服、电话销售就会被取代。所以类似的AI在很多领域都有很多机会，也带来很多投资机遇，在AI领域值得创新的细分会成千上万。Google投资了大量的资金在AI上。杨强教授认为未来强化学习可以营造机器从错误中学习的机会，而迁移学习也可以让机器把从大数据中学习的细节迁移到小量数据的领域，这些都是为什么我们在未来对AI更乐观的原因。一、AI什么时候可以起到作用？很多科学家都在思考这个问题。海量数据是很重要的，抓取的、购买的数据可能没那么值钱，需要闭环的系统、专属的数据，否则别人可以做同样的事情。计算机的计算能力也是很重要的，因为要做很多的运算。之后需要反馈的循环，需要自动贴标籤或赋予关键词，这是教导和学习的过程。比如你买了后标为正确，没买就标为不正确，包括uber也是，上车、下车，这样成为闭环的反馈。所以，你必须要有专属的数据，还要有清晰的边界，因为AI跟人的意识不一样，所以要想明白，特别是投资的时候要问自己这个问题，这个AI到底是不是有用的。二、怎样利用AI获取经济利益？1. 要有端到端的数据，银行、保险公司一旦用AI的话，就会有端到端的数据。2. 你要有硬件，要优化AI的话，像NVDIA，他就有非常好的硬件，我也非常高兴看到英特尔也进入这个领域，进而引爆价格战，让我们都买得起机器学习的芯片和机器。3. 要有科学家，比如google等，花了很多钱投资人才。最后，好消息是相信5年内AI可能成为一个平臺，越来越多的年轻人可以迅速上手，成为AI的应用工程师。而且不到5年的时候，我们希望几个月的参与AI就能帮助这些年轻人成为创业者。三、怎么做出务实有用的AI应用？1. 不要把人取代了，AI只是给人聪明的工具；2. 要将用户界面出现错误有容忍度，比如说搜索引擎的界面；3. 让用户主动提供很多数据，比如siri等；4. 要在有限的环境让问题复杂度降低，比如无人驾驶不一定要做全天候全情景的驾驶，只要做个在明亮仓库里的叉车就容易多了。四、什么是最好的AI创始合伙人？AI科学家的创业时机来临了。互联网时代，中国最好的创始人就是海归，因为只有他们看过互联网；APP时代，最好的创始人就是產品经理；O2O时代，最好的创始人就是懂得地推的销售加上很好的后臺工程师；现在在AI时代，需要的就是AI科学家搭配上To B的销售了。因为AI做出来的產品绝大多数不是to C，而是to B，而to B的业务，仅凭科学家是很难做好的，也需要懂客户、企业级软件的销售和產品的人。而这两者，AI科学家更关键，因为AI科学家可能学会销售，但是销售专家可学不会AI。最理想的是有两个人能够一起，会帮助实现这个目的。***创新工场对未来的蓝图是怎么看的？***很多的企业是需要AI的，不仅是线上的，保险公司、银行、医院都需要AI，他们有许多的数据要储存和分析，这些领域我们是可以考虑合作的，还有一些比较成功的AI產品，比如语音识别、人脸识别，在这一块要继续走下去。但是自然语言理解还是有相当局限性的，这方面做一个领域可以，但是若要做跨领域或common sense，那就还需要等待突破。对于机器人，我们更看好商业上能赚钱或省钱的应用，而不是家庭机器人，因为“机器人”这个词用在家庭会有很多挑战。但是，我们觉得还是有一些机会，比如说用已有的家电来加上智能，如Amazon Echo。传感器方面现在还很贵，但是随着量產就会降价，然后普及。创新工场现在有：1）刚融6.7亿美金的VC，大部分会用于人工智能的发展，2）人工智能工程院，独立融资接近6000万美金。我们希望吸引AI科学家和优秀的年轻工程师加入我们。我们会建立大型的计算机组羣，建起很大的数据库，支持科学家来摸索创业方向，以便能够更好地建立AI公司，并获得他们所需的资金，来改变世界。
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◆作者目前为创新工场董事长&CEO，曾在Google、微软、苹果等跨国科技企业担任要职。◆本文纯属作者个人看法，不代表本报立场。(中时电子报)
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