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招聘效率
招聘的下一场革命：AI正在成为招聘“基础设施”
过去十年，招聘一直围绕“时间”“判断”“人脉”三要素展开。但今天，随着 AI 全面进入招聘核心流程，我们即将步入一个以智能决策与人机协作为核心的新阶段。
未来12个月，将是 HR 与招聘领域应对 AI 冲击的战略窗口期。这一变革并非某种遥远愿景，而是正在发生的现实。
AI正在成为招聘“基础设施”
从简历筛选到面试安排，从职位发布到候选人互动，AI 正将大量重复性、流程化任务自动化，并带来实质性效能提升：
AI 搜寻工具 能在数秒内挖掘“隐藏候选人”，显著缩短 time-to-fill。
自动化筛选系统 可在海量简历中识别行为与技能匹配度。
生成式AI 重构职位描述、招聘文案与雇主品牌内容，提升转化率。
虚拟助手与Chatbot 全天候安排面试、答疑解惑、跟进流程，改善候选人体验。
据业内报告，AI 能将招聘前期流程时间缩短 30%-50%，同时提升候选人满意度。但问题也随之而来——我们该如何确保“效率背后”的公平与透明？
新挑战：效率之外，我们是否还拥有判断力？
“更快更省”不是AI的全部意义。真正复杂的问题是：我们如何在不失去人类价值的前提下，借力AI达成更好的招聘决策？
招聘管理者应关注四个关键议题：
偏见识别与合规性：企业如何审查AI模型，避免性别、年龄、背景等隐性歧视？
数据与隐私边界：在AI生成候选人画像的过程中，个性化推荐与隐私侵犯的界线何在？
伦理标准建设：是否建立了AI工具选型、审批、监控、退场机制？是否包含HR、法律、IT多方角色？
招聘者角色转型：招聘人员该如何提升数据素养，成为AI的“引导者”而非“被替代者”？
这些议题，不仅决定了技术落地的成败，更关系到组织的雇主品牌、公平文化与合规底线。
焦点前沿：Agentic AI 的兴起
“Agentic AI”——即具有自主行动能力的AI招聘代理。它们不仅完成单一任务，更能像“数字招聘官”一样：
主动搜寻、筛选、安排、反馈，全流程无人工指令；
根据招聘者行为习惯，实时优化推荐结果；
识别流程瓶颈并自动调整策略。
这意味着，未来AI不仅是“助手”，更可能是“招聘合作者”。然而，AI代理的“自我学习”能力也引发新的问题：
谁对它的决策结果负责？
如何回溯其推理逻辑？
如何防止系统在长周期后偏离组织价值？
实战建议：三步建立AI招聘能力模型
对于想在未来12个月领先一步的组织，三方面入手：
小步试点，快速验证选择低风险、高价值的招聘环节，如初筛、安排、候选人沟通等开展AI试点。
联合制定AI使用守则与法务、IT联合设立AI伦理与合规政策，明确技术选型与使用边界。
赋能招聘者角色转型培养“AI+HR”复合能力，提升招聘者对工具的理解与策略运用能力。
结语：AI不会取代招聘者，但会淘汰旧思维
AI带来的招聘变革，核心不在于技术本身，而在于组织是否准备好迎接新范式。未来12个月，将是领先企业构建新招聘力的关键时期。
在这一过程中，既理解技术，也理解人的HR人将扮演不可替代的角色。他们不只是执行者，更是**“人机共生”招聘未来的设计者和推动者**。
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招聘效率
【加拿大】AI 语音招聘平台 Ribbon 完成 800 万美元融资，加速重塑高流动行业的招聘流程
HRTech概述：加拿大的AI 语音招聘平台Ribbon 已完成800万美元融资，由 Radical Ventures 领投，其他投资方包括 Social Leverage、Cadenza Ventures 与 GD1。平台已被多家北美大型雇主采用，面试时间缩短至5分钟以内，招聘周期缩短30%-40%，首月员工保留率提升15%。AI 原生招聘平台 Ribbon 正在尝试颠覆这一现状。Ribbon 通过5分钟语音面试+AI 实时分析，实现从“申请到反馈”全流程自动化，特别适用于制造业、机场、连锁零售等高流动性岗位。候选人可随时进行面试，企业则能获得智能评分与推荐，极大节省人力成本，提升匹配效率。
更多信息，关注 HRTechChina
2025年3月31日，加拿大多伦多 —— 主打 AI 语音面试的智能招聘平台 Ribbon 今日宣布完成 800 万美元融资，本轮由 Radical Ventures 领投，Social Leverage、Cadenza Ventures 和 GD1 跟投。此轮融资将主要用于扩大市场规模、持续打磨产品，并推动其在高流动性岗位招聘领域的深度应用。
Ribbon 专注于服务制造业、物流、餐饮、机场等高周转行业，致力于解决这些领域长期存在的招聘低效、流程繁琐、候选人体验差等难题。通过引入 AI 语音面试技术，Ribbon 可将传统的“候选人等待+招聘方筛选”流程大幅简化，实现候选人可随时自主完成面试、用人单位实时获取评估结果。
Ribbon 创始人兼 CEO Arsham Ghahramani 表示：
“招聘流程已经严重脱节当今的用人节奏。我们希望通过 AI 技术，让招聘更快、更公平、更人性化。”
AI 原生的语音面试平台，解决“效率”与“公平”双重难题
Ribbon 的最大亮点在于其“AI + 语音交互”设计：平台不仅模拟人类招聘官的自然对话，还具备实时提问、理解语义、评估候选人表达与逻辑等功能。候选人可以在任意时间进行面试，无需等待排期，降低错失机会的风险；企业则通过自动评分和摘要，快速识别优质人才。
平台上线以来，已被 LAZ Parking、First Brands Group、Fuze HR、Propel Impact 等北美企业广泛采用，并取得显著成果：
面试等待时间从平均 48 小时缩短至 5 分钟以内
整体招聘流程加快 30%-40%
首月员工保留率提升约 15%
95% 候选人给予面试流程满分评价（5/5）
LAZ Parking 表示，在使用 Ribbon 之前，其筛选面试团队需手动安排电话初筛；现在，候选人可即刻完成 AI 面试，大幅提升招聘效率和用户体验。
不仅是招聘工具，更是未来劳动力基础设施的构建者
Ribbon 的团队成员来自 Amazon、Coursera、Ezra 和 RoseRocket 等领先科技与教育公司，具备深厚的 AI 和 HR Tech 背景。公司正构建“AI招聘智能体”，辅助招聘官聚焦优质人才，释放更多时间进行有价值的沟通与留才。
Radical Ventures 管理合伙人 Jordan Jacobs 表示：
“Ribbon 不仅是在做招聘自动化，更是在让招聘过程更有温度、可扩展，这是我们看好其 AI 原生架构的根本原因。”
未来，Ribbon 计划将平台延展至“项目型用工”、“灵活就业”等场景，打通从申请到入职的全链路路径，真正实现“像点一杯咖啡一样找到下一份工作”。
更多信息请访问 www.ribbon.ai
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招聘效率
【旧金山】AI招聘平台OptimHire完成500万美元融资，加速全球市场扩张
近日，总部位于美国旧金山的人工智能招聘平台 OptimHire 宣布完成 500万美元 的融资，本轮由 Mucker Capital 领投，SparkLabs、Citta Capital、Pitbull Ventures 和 VSC Ventures 等多家投资机构跟投。本轮融资将用于优化平台技术，进一步拓展全球市场。
OptimHire：AI驱动的招聘革新者
成立于2019年的 OptimHire 以人工智能技术赋能招聘流程，旨在提升企业寻找技术人才的效率。其核心业务包括：
全球化候选人数据库：OptimHire 拥有超 1600万 名技术人才的数据库，并通过深度推荐网络精准匹配候选人。
AI智能招聘代理：其自研 AI 代理 OptimAI Recruiter 能够自动完成候选人筛选、初步面试安排、面试调度等任务，大幅减少人力招聘流程的时间成本。
成果付费模式：OptimHire 采用“成功入职付费”模式，仅在候选人成功入职后向企业收取固定 6% 的费用，相比行业平均 20% 的招聘费用，极具成本优势。
加速全球招聘效率，挑战传统猎头模式
OptimHire 通过AI技术革新招聘流程，帮助企业将招聘周期从传统的2-6个月缩短至约12天，并大幅降低招聘支出。据悉，2024年，该平台已协助全球 500+ 企业完成 8000+ 招聘。
Mucker Capital 领投人 Omar Hamoui 认为，OptimHire 结合 AI 技术与高效运营模式，将对传统招聘行业带来深远影响。“我们相信，AI招聘平台的崛起将重塑企业与人才之间的连接方式，OptimHire 的增长潜力十分可观。”
融资用途：强化AI技术，拓展全球市场
本轮融资资金将主要用于：
优化AI招聘代理，提升筛选精准度和匹配效率；
扩大市场布局，计划进军更多国际市场，拓展企业客户群；
强化数据能力，进一步扩大候选人数据库，优化人才推荐算法。
随着全球企业对技术人才的争夺日益加剧，AI驱动的招聘模式正成为行业变革的重要方向。OptimHire 的成功融资，也彰显了资本市场对 AI 招聘解决方案的高度认可。对于中国HR科技企业而言，OptimHire 的创新模式或将提供新的思考方向，推动本土AI招聘市场的进一步发展。
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招聘效率
HRTech观点：AI招聘透明化挑战—候选人对AI黑洞的担忧引发的问题
AI招聘正在加速变革，但候选人的信任感仍需加强！最新调查显示，67%求职者对AI简历筛选感到不安，90%希望企业披露AI招聘的使用方式。面对人才市场竞争加剧，企业如何在提高招聘效率的同时保障公平性？部分AI招聘工具已推出透明AI功能，让求职者看到简历匹配度及改进建议，增强信任。与此同时，纽约市、欧盟等地区已立法规范AI招聘，要求提高透明度和公平性。
HRTech倡导负责任的AI（RAIHR），提出六大核心原则：透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性、持续性。企业需主动披露AI招聘流程，AI厂商应优化算法，求职者也可优化简历适应AI趋势。AI招聘透明化不仅影响候选人体验，也关乎企业品牌和法律合规。让我们共同推动负责任AI，打造更公平、透明的职场未来！
这两年，人工智能（AI）招聘技术在全球范围内迅速发展，越来越多的企业依赖AI进行简历筛选、人才评估和招聘决策。AI的应用确实提升了招聘效率，但与此同时，它也引发了候选人对公平性、透明度和隐形歧视的担忧。ServiceNow的最新调查显示，67%的求职者对AI筛选简历感到不安，90%的人希望企业能清晰披露AI在招聘中的应用方式。面对人才市场竞争日益激烈的现状，企业如何平衡AI技术的高效性与候选人的信任感？
HRTech与几位应聘的候选人交流，普遍谈到在招聘过程中人工智能参与的透明度问题，简历投递后进入了一个黑洞，从筛选简历、通知面试，视频面试，是否通过面试等都是在跟AI打交道，感到非常困惑，不知道该怎么办？这就引发了我们今天要讨论的话题：负责任的AI！
AI招聘带来的多重挑战：求职者的不安、企业的困境与厂商的责任
1. 候选人对AI招聘的不安来源
从求职者的角度来看，AI招聘系统更像是一个“黑盒”：
决策不透明：候选人无法得知自己被淘汰的原因，简历筛选的标准也未公开。
算法偏见：AI招聘系统通常基于历史数据进行训练，但这些数据可能包含无意识的性别、年龄、种族等偏见，导致潜在的招聘歧视。
缺乏人性化考量：AI难以理解求职者的软技能、潜力和非线性职业发展轨迹，这对非传统背景的候选人尤其不利。
尤其是对于初级岗位求职者，他们往往依赖简历投递，而不像高级职位候选人那样能通过社交网络或内推绕开AI筛选。因此，AI筛选的不透明性加剧了他们的求职焦虑，甚至可能让他们因担忧而放弃申请某些企业。
2. AI招聘厂商的责任与挑战
AI招聘工具的开发者和供应商不仅是推动招聘数字化的主力军，同时也是解决招聘透明度问题的关键环节。这些厂商面临的挑战主要包括：
提高AI模型的可解释性：AI招聘系统必须提供更透明的筛选标准和评估逻辑，而不仅仅是输出一个通过或淘汰的结果。求职者和HR都需要理解AI如何做出决定。
避免算法偏见：AI模型的训练数据往往基于历史招聘案例，但如果数据本身存在性别、种族或教育背景等偏见，AI可能会放大这种歧视。因此，厂商需要投入更多资源进行公平性审计和算法优化，确保招聘AI的公正性。
增强企业客户的信任：企业在采购AI招聘工具时，越来越关注合规性和透明度。招聘厂商若能提供可解释的AI功能，如“筛选理由可视化”或“人工复核机制”，将更受市场青睐。
确保法律合规：全球多个地区（如欧盟、美国纽约市）已经出台相关法规，要求AI招聘产品符合透明度和公平性标准。厂商需要不断调整产品策略，以符合最新法规要求。
部分AI招聘公司已经开始推出“透明AI”功能，例如让候选人能够查询自己的简历评分、匹配度及改进建议。这种趋势将成为未来AI招聘产品竞争的核心要素。
3. 企业在AI招聘中的现实困境
尽管AI在提高招聘效率方面展现了巨大潜力，但如果透明度问题得不到解决，企业可能面临人才流失、品牌损害以及法律风险：
损失高质量候选人：如果求职者对AI招聘系统不信任，他们可能直接跳过某些企业的职位申请，导致企业错失潜在优秀人才。
影响雇主品牌：招聘流程是企业形象的重要组成部分，如果候选人对AI招聘产生负面体验，他们可能会在社交媒体或求职平台上分享自己的不满，从而影响企业的市场声誉。
合规风险上升：全球范围内，越来越多的法规正在限制AI招聘的黑箱操作。例如，美国纽约市已推出法案，要求AI招聘系统必须进行审计，以确保公平性和透明度。
如何推进AI招聘透明化？HRTech各方的建议
要实现AI招聘透明化，必须从企业、AI招聘工具提供商和候选人等多方共同推动。
1. 企业：主动披露AI招聘使用方式，提升信任感
企业需要意识到，招聘流程的透明度直接影响到人才吸引力。因此，企业应主动披露AI在招聘流程中的作用，包括：
在哪些环节使用AI（如简历筛选、面试安排、候选人匹配）；
AI的主要评估标准（如关键词匹配、技能要求、经验年限等）；
是否有人类HR复核AI筛选的结果，确保最终决策不会完全由算法决定。
2. AI招聘工具提供商：增强透明度，提高市场竞争力
AI招聘工具的供应商同样需要顺应市场需求，将透明化作为产品的核心竞争力。具体措施包括：
提供“可解释的AI”功能，允许企业查看AI的决策逻辑，并根据需要调整筛选标准。
让候选人获取筛选反馈，例如“您的简历匹配度为85%，主要匹配项是A、B、C，建议补充D、E、F”。
支持人工与AI结合的招聘模式，例如保证一定比例的申请者由HR人工筛选，而不是完全依赖算法。
3. 候选人：主动适应并推动透明化变革
面对AI招聘的不透明性，候选人可以：
优化简历，提升AI适配度；
利用社交网络绕开AI系统；
积极反馈，推动行业透明化变革。
AI招聘透明化不仅是技术进步的标志，更是企业吸引人才和实现长期发展战略的必由之路。唯有企业、供应商和候选人共同努力，才能真正实现公平透明的招聘环境。
在此，我们倡议所有HR从业者积极加入并实践“负责任AI在人力资源（RAIHR）”的行动，共同推进AI招聘的透明性、公平性、安全性与道德性，明确公开AI决策的依据，建立完善的候选人反馈机制，并推动AI技术真正服务于人才与组织的共同发展。让我们携手共进，共同打造更透明、更公平、更负责任的职场未来。
RAIHR的实施，不仅能够强化企业的雇主品牌，吸引更多高质量的人才，还能帮助AI招聘工具提供商在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得客户的信赖与认可。同时，对于候选人而言，这一倡议的落实意味着更公平的职业机会和更透明的职场环境。我们相信，只有实现负责任的AI实践，才能确保技术进步真正服务于人的发展，构建企业、厂商与候选人多方共赢的未来。
RAIHR倡议提出六大实践原则：
透明性（Transparency）：清晰地公开AI在HR决策过程中的使用方式与评估标准，让候选人和员工清楚AI如何影响他们。
公平性（Fairness）：通过消除算法偏见，确保AI应用不会对任何特定群体造成歧视或不公平对待。
隐私性（Privacy）：全面遵守隐私保护法规，严格保护员工及候选人的数据隐私。
安全性（Security）：保障AI系统的安全性，避免信息泄漏或滥用，确保数据的完整性与安全性。
道德性（Ethicality）：以人为本，确保AI的使用增强而非削弱员工的职场福祉与体验。
持续性（Sustainability）：关注AI技术的长期影响，确保其应用与企业长期战略和员工发展目标保持一致。
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招聘效率
【纽约】AI招聘初创公司HeyMilo获得220万美元融资，加速AI智能面试变革
纽约，2025年3月3日—— HeyMilo，一家专注于人工智能（AI）驱动的候选人筛选平台的公司，宣布成功完成220万美元的种子轮融资。本轮融资由Canaan Partners领投，Alumni Ventures和Entrepreneurs Roundtable Accelerator等知名投资机构共同参与，进一步印证了AI技术在招聘领域的广阔市场前景。
在招聘市场日益竞争激烈的背景下，HeyMilo的AI代理（AI Agents）提供了一种创新的解决方案，使企业能够在短时间内筛选、面试和评估大量候选人，显著提升招聘效率，同时确保高质量的招聘决策。
AI驱动的招聘变革：HeyMilo如何改变人才获取方式？
HeyMilo的核心产品 是一个AI驱动的招聘自动化平台，能够模拟招聘人员进行实时面试，并根据候选人回答动态调整问题。其核心能力包括：
1. AI智能面试官：
HeyMilo的AI代理能够完全替代人工筛选的初步面试过程，候选人可以通过语音、视频、电话或短信等多种渠道与AI互动。AI代理不仅能够执行标准化面试问题，还能基于候选人的回答进行个性化追问，深入评估其语言能力、技能匹配度以及岗位适配性。
企业优势： 高效筛选大规模候选人，减少招聘团队的工作负担
候选人体验： 可随时随地进行面试，无需等待招聘人员安排
2. AI数据分析和评分系统：
HeyMilo不仅仅是一个“问问题”的AI，它还能智能分析候选人回答内容，生成详细的技能评分、面试转录、适配性建议，并直接与企业的申请人追踪系统（ATS） 无缝集成，让招聘人员能够在同一平台上完成所有筛选工作。
自动转录和分析面试数据，提供可量化的招聘决策依据
候选人评分系统，帮助企业快速筛选最佳候选人
3. 快速部署和无缝集成：
HeyMilo可以与现有招聘系统（如Greenhouse、Lever等主流ATS）无缝对接，不需要企业更换已有的工作流程，从而最大化提升HR团队的生产力。
无需额外开发成本，直接对接现有HR工具
定制化面试体验，匹配不同岗位需求
投资人看好AI招聘趋势，HeyMilo未来可期
Canaan Partners的合伙人Rayfe Gaspar-Asaoka表示：“AI正在改变招聘行业，而HeyMilo正站在这场变革的前沿。 他们不仅仅是在提升招聘效率，而是在创造更公平、更智能、更人性化的招聘流程。通过HeyMilo，企业可以触达更广泛的候选人，同时提供个性化的面试体验。我们相信HeyMilo将在全球范围内推动AI招聘的普及。”
HeyMilo的CEO兼联合创始人Sabashan Ragavan表示：“传统的招聘流程已经无法满足企业的增长需求。 在高容量招聘市场中，企业常常因人手不足而错失优秀候选人。HeyMilo的AI代理可以24/7全天候进行候选人筛选，几小时内完成数百次面试，极大提升招聘速度。”
企业客户如何使用HeyMilo？
HeyMilo的客户包括招聘机构、BPO（业务流程外包）公司、企业HR团队等，尤其适用于高容量招聘场景。
BPO Labs（外包服务商）：“HeyMilo让我们的10人招聘团队的效率提高了3倍，相当于扩充到了30人。候选人申请后可以立即开始面试，我们能迅速评估他们的语言能力、技术匹配度，整个招聘流程缩短了数周。”—— Laura Pacheco，BPO Labs招聘负责人
Alpine Home Air（快速招聘企业）：“有些岗位一天就能收到3000份简历，传统招聘方式根本无法及时处理。HeyMilo的AI代理让我能快速筛选候选人，不仅提升了候选人体验，也让我更轻松地找到最合适的人才。”—— Wendy Sergot，Alpine Home Air HR负责人
AI招聘市场的增长趋势
HeyMilo的成功融资，正值AI招聘市场迎来爆发式增长之际。根据MarketsandMarkets的研究，全球AI招聘市场预计将在2025年前增长至48亿美元，年均增长率超过30%。随着**大语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）**技术的快速进步，越来越多的企业开始采用AI面试解决方案，以降低人力成本、提升招聘精准度。
HeyMilo的竞争优势：✅ AI自动化招聘 —— 让招聘团队扩展数倍的生产力✅ 多渠道面试支持 —— 语音、视频、短信、电话，全方位筛选候选人✅ 智能数据分析 —— 候选人评分、面试转录、技能匹配度分析✅ 无缝ATS集成 —— 兼容主流HR系统，不改变企业现有流程
220万美元融资的用途和未来发展
此次融资将用于：
进一步优化AI面试技术，提升自然语言交互能力
扩大研发团队，推动产品创新和市场拓展
增强市场营销和客户支持，加快全球市场的渗透
HeyMilo的愿景 是让AI成为招聘团队的一部分，帮助企业在更短时间内找到最佳人才，推动全球招聘市场的智能化升级。
关于 HeyMilo
HeyMilo是一家风险投资支持的AI招聘科技公司，专注于自动化候选人筛选、面试和评估。HeyMilo的AI代理通过语音、视频、短信等方式，为招聘团队提供高效、可扩展的面试解决方案。公司成立于2023年，并获得了Canaan Partners、Alumni Ventures和Entrepreneurs Roundtable Accelerator的战略投资支持。
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招聘效率
AI驱动的智能候选人筛选平台 SquarePeg 获得 350 万美元融资，推出为现代招聘人员打造的新候选人评估平台
近日，AI 驱动的候选人评估平台 SquarePeg 宣布完成 350 万美元种子轮融资，由 Next Frontier Capital 领投，Acadian Ventures、Bread & Butter Ventures 和 Silicon Road Ventures 参投，现有投资方 Full Circle、Vitalize、Loyal VC 和 Yokohama Ventures 也持续加码支持。
本轮融资将助力 SquarePeg 进一步优化 AI 候选人筛选技术，帮助招聘团队提升筛选效率，减少手动工作负担，并确保招聘决策的公平性和透明度。
SquarePeg：为精简招聘团队打造 AI 智能评估工具
在当下招聘市场，HR 团队正面临前所未有的挑战：海量简历涌入、人才竞争加剧、团队资源有限，但对精准匹配的要求却不断提高。SquarePeg 通过 AI 技术，智能化评估候选人、优化招聘流程，并与 ATS（申请人追踪系统）无缝集成，让招聘团队能够在不增加人力的情况下，高效完成人才筛选。
SquarePeg 主要提供三大核心功能：
AI 智能筛选与评分 —— 结合 LLMs（大型语言模型）分析候选人的技能、职位、行业经验和任职年限，并给出基于数据驱动的匹配评分，避免因关键词匹配问题错失优质候选人。
候选人数据丰富化 —— 通过 AI 自动补充候选人背景信息，为招聘人员提供更多有价值的上下文数据，提升筛选精准度。
智能化人才挖掘 —— 在 ATS 内部识别曾申请过其他岗位的优质候选人和潜在被动人才，帮助企业充分利用人才库，提高招聘效率。
SquarePeg 的目标是让招聘团队在短时间内识别出最匹配的候选人，减少大量手动筛选的时间成本，从而提升招聘的精准度和公平性。
融资助力 AI 候选人筛选技术发展
本轮融资的投资方均在 B2B SaaS 及 HRTech 领域具有深厚经验。Next Frontier、Bread & Butter 和 Silicon Road Ventures 主要提供 B2B SaaS 运营支持，而 Acadian、Vitalize 和 Full Circle 则专注于 未来工作（Future of Work）和 HR 科技创新。
SquarePeg 创始人表示：“招聘市场正在经历重大变革，HR 团队需要更智能的工具来应对挑战。我们的目标是打造一个真正能够提升招聘团队生产力、让 AI 赋能招聘决策的产品。融资的完成将帮助我们进一步优化 AI 技术，并扩大市场覆盖范围。”
AI 赋能招聘决策，SquarePeg 未来发展可期
当前，HRTech 赛道的竞争日趋激烈，各类 AI 招聘工具不断涌现。然而，SquarePeg 的差异化优势在于 深度结合 AI 技术与 ATS 生态，提供可解释的智能匹配，而非仅仅依赖关键词匹配或黑箱算法决策。
在未来发展规划上，SquarePeg 计划进一步优化 “Glassbox AI” 功能，确保 AI 评估的透明性和可解释性，同时扩展 AI 技术在候选人挖掘、内部人才市场等场景的应用，帮助企业全面提升人才获取与管理能力。
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招聘效率
BOSS直聘发布2024年第三季度财报：营收19.12亿元，净利润4.64亿元，现金储备达145.995亿元
2024年12月11日，北京 — 中国领先的在线招聘平台看准有限公司（BOSS直聘）（纳斯达克代码：BZ；港交所代码：2076）发布了2024年第三季度未经审计的财务报告。报告显示，公司在营收、利润、用户增长及现金储备方面均保持强劲表现，持续巩固其在全球招聘市场的领先地位。
财务表现稳健增长
2024年第三季度，公司实现营收19.12亿元人民币（2.724亿美元），同比增长19%。其中，在线招聘服务收入为18.89亿元人民币（2.692亿美元），同比增长18.7%；其他服务收入达2250万元人民币（320万美元），同比增长49%。
公司净利润为4.64亿元人民币（6610万美元），同比增长8.9%。经调整后净利润为7.39亿元人民币（1.053亿美元），同比增长3.5%。第三季度运营利润为3.3亿元人民币（4710万美元），同比增长26.5%；经调整后运营利润达6.05亿元人民币（8620万美元），运营利润率超过30%。
现金流与财务实力展现强劲基础
截至2024年9月30日，公司持有现金及现金等价物、短期定期存款及短期投资合计人民币145.995亿元（20.804亿美元），展现出卓越的财务健康度。这一充足的现金储备为公司持续投资技术研发、市场拓展以及股票回购提供了有力支撑。
第三季度，公司运营活动产生的现金流达人民币8.12亿元（1.158亿美元），连续五个季度保持稳定。
用户与客户增长表现强劲
用户增长是公司业绩增长的核心引擎。2024年第三季度，平均月活跃用户（MAU）达到5800万，同比增长30%。截至2024年9月30日止的12个月内，付费企业客户数达600万，同比增长22.4%。
在用户规模扩大的同时，公司也致力于优化用户体验，通过AI智能匹配、实时沟通等技术提升招聘效率。此外，公司持续推动蓝领市场拓展，通过“海螺优选”助力企业高效匹配候选人。报告期内，物流、制造业等蓝领行业需求旺盛，岗位增长表现亮眼。
技术与营销投入稳步优化
2024年第三季度，研发费用达4.64亿元人民币（6610万美元），同比增长12%，进一步推动平台技术创新。公司通过AI推荐与算法优化，提升招聘匹配效率。
营销费用达5.22亿元人民币（7440万美元），占收入比降至27%，未来预计将进一步下降。本季度营销费用中包括巴黎奥运会和欧洲杯期间的一次性品牌宣传投入。
持续股票回购，彰显长期信心
2024年，公司在两项股票回购计划下累计回购股票金额近2.2亿美元，占总股本的3.4%。其中，最新授权的1.5亿美元股票回购计划于8月生效。管理层表示，这些回购行动体现了对公司长期发展前景的高度信心。
区域与下沉市场扩展
下沉市场成为公司业绩增长的新亮点。浙江金华等物流产业发达城市的岗位需求同比增长三位数，湖北黄石等资源型城市的岗位增速也表现突出。公司通过深耕下沉市场与完善产品服务，助力更多企业实现精准招聘。
展望未来
公司预计2024年第四季度营收将在17.95亿元人民币至18.1亿元人民币之间，同比增长13.6%-14.6%。公司创始人兼CEO赵鹏表示：“我们始终坚持‘服务用户’的初心，无论市场环境如何变化，专注于用户需求的满足与创新驱动增长，这也是我们在招聘行业中长期竞争力的关键。”
通过用户增长、技术创新及蓝领市场的深度开拓，BOSS直聘正稳步构建其未来的持续增长动力，为全球招聘市场注入新动能.
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招聘效率
人工智能在人力资源领域的前景与陷阱
在充满活力的人力资源领域，人工智能的融合开创了一个充满可能性和挑战的新时代。当企业在错综复杂的员工管理中游刃有余时，人工智能的注入为人力资源中的人工智能提供了诱人的前景和警示故事。
探索人工智能在人力资源领域的潜力和挑战
人工智能在改进人力资源流程方面具有深远的潜力，但它也带来了巨大的障碍，需要在人力资源领域实施人工智能时加以警惕。让我们深入探讨这两方面的问题！
揭开人工智能在人力资源领域的前景:
重新定义招聘效率：
人工智能的出现彻底改变了招聘工作。在人工智能分析能力的推动下，算法可以在极短的时间内仔细检查简历，找出符合预定标准的候选人。这种加速筛选加快了招聘时间，缩短了人力资源部门利用人工智能填补关键职位的时间。
个性化的员工体验之旅：
人工智能从数据中获取洞察力的超凡能力，为人力资源中的人工智能员工打造了个性化的奥德赛。通过辨别个人倾向、学习模式和绩效轨迹，人工智能为员工量身定制培训模块、职业发展轨迹和福利待遇，在人工智能人力资源的帮助下培养员工的参与度并提高员工的留任率。
支持数据驱动的人力资源决策：
人工智能在人力资源领域崛起的基石是其消化大量数据的能力，它能揭示隐藏的模式和相关性，这些都是人类无法观察到的。这种数据驱动的洞察力有助于人力资源专业人员做出决策，包括劳动力规划、人才发展和绩效校准。
利用预测分析进行预测：
利用历史数据，人工智能可以为人力资源提供预测分析。它可以预测员工流失，预知潜在的绩效瓶颈，甚至识别新生的领导人才。这种能力使人力资源部门能够采取积极主动的姿态，在人工智能的推动下，为精心策划的劳动力管理模式制定预防性战略。
增强合规性和准确性：
人工智能人力资源可以细致地处理大量数据，确保符合复杂的法规。这种能力最大限度地降低了薪资处理、员工福利管理和法律文件等领域出现错误和疏忽的风险。
规避人力资源中的人工智能陷阱：
在人力资源领域实施人工智能有很多好处，但也会出现一些问题。请注意这些陷阱，以创建最有效的人力资源管理。
偏见的面纱和对公平的追求： 人工智能的公正外衣可能会掩盖历史数据中根深蒂固的潜在偏见。在人力资源领域，这种担忧更加严重，因为招聘、晋升、薪酬等决策都会产生深远的影响。追求人工智能的公平性凸显了严格校准算法以减少歧视的必要性。
人情味的二分法：人力资源是一个固有的生态系统，充满了同理心、细微差别和个性化判断--这也是人工智能在人力资源人工智能领域努力践行的领域。过度依赖人工智能可能会削弱员工和人力资源专业人员都极为重视的人情味。
数据隐私与安全的堡垒： 人工智能在人力资源领域的坚固性取决于数据汇总和分析。然而，在人工智能在人力资源领域的应用中，该企业要蹚过数据隐私和安全的浑水。要保管敏感的员工数据，就必须制定严格的协议，以防止可能危及保密性的违规行为。
缩小技能差距，克服阻力： 将人工智能融入人力资源需要范式转变，要求人力资源从业人员超越其在人工智能人力资源方面的现有技能。如果不巧妙应对提升技能和消除员工抵触情绪的双重挑战，可能会演变成障碍。
道德困境与透明度： 在人力资源中使用人工智能会带来有关员工同意、数据使用和透明度的道德问题。企业必须确保员工了解他们的数据是如何被使用的，并提供机制来解决有关人工智能驱动决策的道德影响问题。
取得平衡
人工智能在人力资源领域的应用揭示了一个充满创新和潜力的环境，与之并列的是道德考量和对人情味的长期需求。当企业踏上这片未知的土地时，如何在人工智能的技术奇迹与人类管理的精巧之间取得平衡，将为人力资源管理/人力资源的和谐未来指明方向。
常见问题
人工智能能否完全取代人力资源专业人员？
尽管人工智能无所不能，但它无法取代人力资源专业人员的本质。虽然人工智能简化了任务，但人力资源的整体领域需要人类对主观决策、移情互动和文化细微差别的敏锐洞察力。
人工智能如何塑造员工发展？
人工智能的分析鉴别能力可对绩效数据进行剖析，对个人优势和有待培养的领域进行拼凑。这种拼图可以指导定制培训，丰富员工的能力和职业发展途径。
企业如何减少人力资源中的人工智能偏见？
人工智能偏见是一项多维挑战。企业可以安排定期审计，丰富数据来源，组建不同的团队来构建、微调和审查人工智能算法。
人工智能融入人力资源是否会带来法律后果？
不可否认，法律方面的考虑因素非常重要，尤其是涉及数据隐私和歧视的问题。遵守数据保护法规和合乎道德的人工智能使用是避免法律纠纷的关键。
企业如何让员工为人力资源部门拥抱人工智能做好准备？
以员工为中心的全面战略取决于阐明人工智能的增强作用而非替代作用。为员工提供人工智能方面的指导和培训，可以消除他们的忧虑和期待。
文章来源：hrtechfeed
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招聘效率
技能技术平台 iMocha推出人工智能驱动的技能智能云，旨在改变企业人才管理
技能技术平台 iMocha 发布其技能智能云（Skills Intelligence Cloud），这是一个人工智能驱动的平台，可彻底改变企业招聘、人才管理、内部流动和劳动力规划流程。这一创新解决方案为人力资源和业务领导者提供了对整个组织的技能数据的实时访问，使他们能够预测、预报和有效解决技能差距问题，从而建立一个为未来做好准备的组织。
iMocha技能智能云的推出正值全球日益呼吁以技能为先的方法解决人才短缺问题之际。世界经济论坛发布的《2023年技能优先报告》显示，超过1亿人将直接受益。该报告还估计，到 2030 年，技能缺口可能导致全球有 8500 万个工作岗位无法填补，从而导致 8.5 万亿美元的未实现年收入。
针对这一需求，iMocha 的人工智能技能智能云（AI-powered Skills Intelligence Cloud）使 CHRO 能够为其组织开发特定行业的技能分类法和本体论。通过利用多渠道技能验证和人工智能推断模型，iMocha 使企业能够打造一支面向未来的员工队伍。
"技能是新的货币，同时也在快速转变。iMocha创始人兼首席执行官Amit Mishra说："企业要想保持领先地位，就必须实时利用组织的技能数据。"通过捕捉最细粒度的技能数据并将其与人工智能相结合，我们的技能智能云将彻底改变人员分析和技能差距分析，使企业能够为未来和技术颠覆做好准备。
iMocha 首席技术官兼联合创始人Sujit Karpe表示："技能智能云使 CHRO 和企业领导者能够采用技能优先的方法，是专为优先考虑持续学习、员工发展和数据驱动决策的组织而设计的。
iMocha的技能智能云将带来的一些主要优势包括：
通过数据驱动决策，制定有效的人才管理、招聘和留用战略。
通过战略性劳动力规划为组织的未来做好准备；通过对组织技能状况的清晰了解，人力资源部门可以对未来需求进行战略性规划。
提高员工参与度和留用率：通过了解和关注员工的技能，组织可以制定个性化的发展计划，从而提高员工参与度和留用率。
人力资源部门可以实时了解企业的技能库存，从而更有效地规划培训和再培训计划。它可以全面了解可用技能、技能差距、技能供求关系以及有待发展的领域。
提高招聘效率：清晰的技能分类法和本体论可快速识别潜在员工所需的技能，从而提高招聘效率。这将缩短招聘时间，提高招聘质量。
关于iMocha
iMocha是由人工智能驱动的技能智能云（Skills Intelligence Cloud），可帮助企业建立一个技能优先、数据驱动的生态系统，大规模招聘、提升技能和管理人才，适用于任何工作角色和任何行业。全球70多个国家的500多家企业正在使用iMocha的解决方案，以技能优先的方式加速招聘、客观学习和发展计划，并管理从候选人到校友的人才。来自IT/ITeS、电信、银行、金融、保险和工程等行业的企业正在使用iMocha的技能平台来做出数据驱动的人才决策。
iMocha 2022年1月融资报道：
【美国】AI驱动的数字技能评估平台iMocha获得1400万美元A轮融资
文章来源：prnewswire
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招聘效率
2019年中国HR SaaS行业研究报告
【艾瑞咨询】发表了2019年中国HR SaaS行业研究报告。HR·SaaS行业概述研究范畴界定
以SaaS模式提供的软件产品，旨在最大化企业人力资源价值
人力资源服务业是为劳动者就业和职业发展、为用人单位管理和开发人力资源提供相关服务的行业；人力资源信息软件服务属于人力资源服务的子行业。在软件产品SaaS化的整体趋势下，HR SaaS产品应运而生。SaaS产品按照所聚焦业务环节或客户行业的不同可分为业务垂直型和行业垂直型两类，HR SaaS即为业务垂直型中聚焦人力资源管理环节的一类产品。与本地部署的e-HR软件相比，二者类似之处在于，HR SaaS同样基于人力资源管理方法论，旨在通过对人力资源进行分析、规划、实施和调整，最大化企业人力资源的价值，使其能够有效服务于组织目标；二者区别在于，HR SaaS厂商将应用部署在自有服务器上，企业客户以按需订购的模式通过互联网获得服务。
HR SaaS的主要功能模块从人力资源管理理论出发，对六大模块进行整合、拆分在人力资源管理理论中，人力资源管理被划分为六大模块，即人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理和员工关系管理。HR SaaS帮助企业HR团队优化人事工作流程，提高人事管理工作效率，其所覆盖的功能依托于一定理论基础。根据实际工作中的需要，HR SaaS厂商往往会将人力资源管理的基本功能模块整合进核心人力管理，包括组织架构、员工信息、假勤管理等；专业化程度较高的模块往往被单独剥离出来，典型的如针对复杂排班的劳动力管理、与职业培训领域高度关联的学习平台、以及组织调研和人才发展等。
HR SaaS的核心价值
付费灵活、快速迭代，强调员工体验和全场景数据打通
本地部署的e-HR软件的出现让人力资源管理工作化繁为简，通过流程化、专业化的功能模块帮助企业的HR团队提高工作效率，其痛点在于采用一次性买断的模式，大量中小企业没有足够的付费能力。HR SaaS产品继承了传统e-HR软件信息化的价值，并采用按需订购的灵活付费模式减轻对企业现金流的压力。本地部署的e-HR软件往往需要经历短则数月、长则一年的开发的背景下，HR SaaS产品相比以往更加强调最终员工的使用体验，并通过打通全场景的数字化提供智能化的决策、测试、部署周期，对于市场变化的反应相对滞后；SaaS的在线模式让产品保持快速的更新迭代，企业的人力资源管理能够及时匹配最新政策。在数字化转型支持。
中国HR SaaS行业洞察中国HR SaaS行业发展历程
由e-HR软件迈向HR SaaS，市场逐渐走出混战格局在HR SaaS产品出现之前，人力资源管理的信息化大多通过本地部署的e-HR软件来实现，e-HR与ERP、CRM、SCM等概念并列，属于传统软件时代下的产物。2013年左右采用订阅模式的HR SaaS产品开始集中出现，2015年国内企业级SaaS领域迎来资本风口，HR SaaS同样获得了高度的关注。在资本市场的推动下，HR SaaS厂商间竞争激烈，产品趋于同质化；对大中型企业和中小型企业的定位不明确，造成HR SaaS产品定价的混乱。HR SaaS的渗透率以招聘管理为首，核心人力、薪酬、培训等其他模块也逐渐被越来越多企业所接受。通过一段时间的口碑积累，当前HR SaaS的主要细分领域均已跑出头部厂商，竞争格局愈发明朗，领先的单模块厂商开始通过提供覆盖全产业链条的产品和服务增强竞争力，进一步巩固优势地位。
中国HR SaaS市场发展驱动力
第三产业占据就业人口半壁江山，劳动力成本持续攀升
从就业人口的产业分布情况来看，中国第三产业就业人口比例远超第一、二产业，由2014年的40.6%上升到2018年的46.3%。第三产业具有人才密集、人员流动速度快的特点，是人力资源管理的重点服务领域，也为人力资源服务业创造出广阔的发展空间。2018年中国城镇单位就业人员平均工资超过8.2万元，过去五年的年复合增长率达到10.0%。人口红利逐渐消失、劳动力成本持续攀升暴露出原先粗放式管理的弊端，企业对以高效率为特征的精细化管理需求快速增加。运用专业的人力资源软件企业提高招聘效率和用人效能，进而实现人力资源保值增值的必要性日益突出。
企业上云大势所趋，云计算成为企业数字化转型的新动力云计算底层技术和产业日趋成熟，随着市场教育的加速推进，企业对云计算的接受程度不断提高。中国信通院数据显示，2018年中国企业应用云计算的比例达到58.6%，较2017年增长3.9%，同时公有云使用率达到36.4%。经历了信息数字化的中国企业，正在由业务数字化迈向数字化转型阶段，运用云计算、大数据、人工智能等数字技术，优化运营管理流程、驱动商业模式变革，向数据驱动的企业组织演变。HR SaaS充分发挥了云服务轻资产、高灵活性的优势，因而被视作提高人力资源管理效率、降低企业运营成本的重要手段。 云计算利好政策频繁发布，社保个税改革加速HR SaaS应用云计算是国家战略性新兴产业，国家和地方层面持续出台利好政策驱动行业发展，包括国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《国家信息化发展战略纲要》，以及工信部《云计算发展三年行动计划（2017-2019年）》、《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》在内的政策，均对云计算在产业发展、应用促进等方面提出明确要求。当前正值社保个税改革新政策推进时期，本地部署的e-HR软件无法快速适应政策调整，企业对人力成本的实时核算需求不断增长，将加速HR SaaS对传统软件的替代。 中国HR SaaS投融资情况
资本市场较去年有所回暖，融资轮次后移明显
自2014年至2019年上半年，中国HR SaaS领域共有188笔融资事件，融资事件数量在2016年达到峰值后逐渐回落。在经历2018年的小低谷后，HR SaaS资本市场再度迎来上升，仅2019年上半年融资规模过亿元的项目就达到6笔。从融资轮次的分布来看，A轮及以前的融资笔数占比由2015的92.6%下降至2018年的56.7%，2019年上半年B轮及以后的融资比例更超过四分之三。HR SaaS融资轮次的后移较前几年相比非常明显，意味着市场正在逐渐趋向成熟。
中国HR SaaS市场发展特征
客户基于需求颗粒度在单模块、一体化厂商间进行选择
根据HR SaaS所覆盖模块的范围，行业内存在单模块和一体化厂商两类。一体化厂商往往会以核心人力为基础，覆盖HR SaaS中尽可能多的模块。处在信息化建设初期的企业客户更倾向于选择一体化厂商，以期一次性满足人力资源管理中的各类需求，无需在不同系统间来回切换。相较而言，单模块厂商专注于单点业务，在产品的颗粒度上打磨得更细，适合对该模块需求专业化程度高的客户。单模块厂商和一体化厂商之间并非是完全的竞争关系，企业客户可以选择采用一体化产品覆盖基础的核心模块，而以单模块产品满足专业化程度更高的需求。
招聘、培训模块最易渗透，需找准突破口撬动大型企业人力资源管理不同模块的SaaS渗透率各异，其中招聘和培训模块的渗透率最高。新兴的招聘SaaS产品弥补了传统e-HR软件的缺陷，渠道整合、AI机器人、招聘门户、H5传播等丰富的功能更适应当下企业的需求；培训模块受益于在线教育市场的火热，包括培训安排、课程管理、平台互动等成熟的功能，让企业能够快速上线一整套培训系统。薪酬和绩效模块对数据安全的敏感度较高，由于社保个税政策改革的影响，薪酬模块加速SaaS化进程，而绩效模块由于自身复杂、个性化的特点，对SaaS产品的要求更高，目前的渗透率相对有限。在核心人力方面，轻量级的HR SaaS容易渗透进中小微企业。信息化建设较为完善的大型企业更倾向于在保持核心人力系统不动的情况下，逐步在外围应用各模块的HR SaaS产品。组织调研和人才发展因为专业化程度高，传统的e-HR软件无法覆盖，可以被HR SaaS厂商作为突破口，通过对“主心骨”形成包围，进而撬动金字塔顶端的客户。
中国HR SaaS厂商的竞争要素
以方法论作为底层支撑，实现产品功能与需求的高度匹配
企业客户选择HR SaaS厂商的关键在于产品能否解决企业管理过程中的实际问题。人力管理、人才管理、组织发展均需要有科学的方法论基础，是否拥有被广泛接受的方法论是区分厂商能力的重要因素。行业内领先的HR SaaS厂商通过设立人力资源研究院，加强对基础理论的知识储备，通过调研和分析来指导产品的优化和升级。
HR SaaS的一对多模式天然要求标准化，头部厂商以PaaS作为SaaS的支撑，可以避免HR SaaS厂商陷入过重的定制化开发。不同厂商的PaaS底层架构技术不同，仅有少部分厂商应用了最新的自动代码生成技术。与此同时，客户成功团队在解决“最后一公里”问题中至关重要，以线下线上相结合的方式帮助客户落地HR SaaS才能更好地实现产品与需求的匹配。
相比发展初期各个模块的独立，HR SaaS正在逐渐走向集成化、一体化，既包括人力资源管理六大模块之间的打通，也包括人力资源系统和企业其他管理系统的打通，连接能力更强的产品将在以数据指导决策方面具备明显的优势。
中国HR SaaS的收费模式按照使用人数，以功能或套餐的形式收取订阅费用随着中国的企业级SaaS由萌芽期逐渐走向成熟，完全免费的模式在市场上已经基本消失。HR SaaS厂商采用按年、季度或月的订阅模式向客户收取费用，不同类型的HR SaaS产品面向的使用人员不同，通常有面向企业的HR团队和面向企业的全体员工两种模式，但整体而言，HR SaaS都根据产品实际的使用人数即账号数量收费。由于HR SaaS产品多以模块化的形式出现，在此基础上厂商可按照功能模块的灵活组合或设置不同梯队的套餐来进行差异化定价。此外，部分HR SaaS厂商提供除SaaS产品以外的增值服务，如薪酬管理大类下的SaaS厂商通常会提供社保开户、社保代缴、工资代发等服务。
中国HR SaaS产业链结构和产业图谱
各细分领域出现头部玩家，与人工智能厂商加强合作
由于一体化厂商往往拥有更强的营收能力，HR SaaS在一体化领域最先跑出头部厂商。尽管越来越多的单模块厂商也开始向一体化延伸，但从产品覆盖情况来看，目前一体化厂商和单模块厂商的界限依然明显，包括招聘管理、劳动力管理、社保管理和企业学习平台等在内的细分领域也已经出现头部玩家。由于HR SaaS厂商积极探索大数据、人工智能等技术在人力资源管理中的应用，其与大数据、人工智能厂商的合作正在变得紧密且频繁。
中国HR·SaaS行业趋势展望HR SaaS演进路径展望数字化转型背景下，HR SaaS迈向一体化、智能化的新阶段当前中国经济正在由高速增长阶段迈向高质量发展阶段，在整体经济转型的背景下，以数字技术驱动管理流程和商业模式变革的数字化转型概念盛行，HR SaaS将在企业人力资源管理的数字化转型中发挥关键作用。在HR SaaS出现伊始，多以基础人事管理的线上化为特点，工具属性较强，在数据积累的过程中，HR SaaS厂商开始更多的将数据分析应用于管理过程，进一步促进降本增效。海量数据的产生加之人力资源管理六大模块内在的高度联系，企业的管理需求愈发从聚焦业务单点向聚焦一体化转变，数字化转型中比上一阶段的业务数字化更关注的即是整体性规划。未来HR SaaS厂商的一体化和集成能力将变得更加重要，而基于各模块数据打通所形成的智能化决策，将驱动HR SaaS迈向新的阶段。
HR SaaS未来发展方向
基于底层PaaS平台，提高开发效率，应对复杂需求
大型企业客户对SaaS服务接受程度的提高，以及人力资源管理一体化需求的凸显，暴露出轻量级、标准化HR SaaS产品的弊端，厂商需要以更细的产品颗粒度来满足客户个性化的需求。基于开箱即用的应用引擎，aPaaS以搭积木的方式允许开发人员进行自由组合，以可拓展、可定制的方式提升应用开发效率、降低开发成本。对于HR SaaS厂商而言，搭建底层PaaS平台的根本在于对业务需求的抽象和总结，提取其中共性的模块。因而PaaS平台的发展路径通常是先自用后开放，自用时即作为HR SaaS厂商的开发平台，支撑定制应用的快速开发，到PaaS平台更加成熟的时候，会逐渐开放给企业客户进行二次开发，并进而开放给合作伙伴和ISV，此时厂商将能够通过形成围绕HR SaaS的服务生态树立起更高的竞争壁垒。
利用以人为核心的数据，驱动向智能化的人力资本管理升级
以一体化为前提，可以形成以人为核心的多维度数据，包括招聘、考勤、薪酬、福利、绩效等在内的全方位员工画像，进而驱动企业的人力资源管理向人力资本管理升级。人力资本管理相比人力资源管理更强调人作为资本的属性，注重投资和回报的关系，以实现员工和组织同时发展的目标。在传统服务的模式中，管理咨询通常高度依赖于专家顾问的个人经验，这种商业模式存在人力成本高、无法规模扩张等种种弊端。而HR SaaS厂商基于围绕场景的大数据，在科学的方法论支撑下，将能够提供更加智能化的人力资本管理，以大数据和AI技术技术赋能HR SaaS，重塑传统的咨询服务模式。
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作者：艾瑞咨询
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/lNN9pJGVi1vxyX-hlOIjzg
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