上海2017年2月13日電 /美通社/ -- 春節后，人才流動進入年度峰值期。節前冬季達沃斯論壇上對人工智能與大數據的熱烈探討，預示著2017年將成為人工智能、大數據解決社會發展剛需的實戰之年。人工智能領域的人才儲備、及由其引發的招聘變革，在這場競爭中首當其沖。基于近幾年的技術積累，人工智能、大數據能否幫助HR突破當下招聘瓶頸，同時為人工智能領域自身實現人才儲備，將在節后的首輪實戰中逐步得到檢驗。專注于人工智能、大數據的服務平臺e成科技將在下文解讀工智能時代的大數據人才之戰。

• 政策支持做媒，人才大數據能否成為下一個獨角獸開源地

隨著國家層面對新技術發展的政策支持以及國內企業的快速成長，高級人才回流每年都在快速遞增。同時，國內人才大數據經過多年探索已初見成效，一些人力資源服務先行者經過十余年積累，在測評、招聘管理系統的智能化方面都頗有心得，更有后起之秀e成科技這樣專注于人工智能、大數據的服務平臺在進行積極探索。

相對于一些成熟運營多年的人力資源服務商，成立于2012年的e成科技在人工智能和大數據應用領域則更具產品創新性和技術領先性，將大數據在人力資源領域的應用落地在人才渠道管理智能化、招聘決策智能化、招聘流程智能化3大塊面，全面打通HR在人才管理的每個環節。其多項應用產品均為行業首創，并拿出了優異數據表現。

• 從激烈辯論到普遍看好，人工智能、大數據道路漸明

隨著2014年德國漢諾威工業博覽會落幕，以人工智能等新科技為主體的全新技術變革正式到來。緊隨其后的2015達沃斯論壇上，科學界針對人工智能展開激烈辯論，人工智能與人工取代的矛盾探討此起彼伏。而力挺人工智能的前微軟高管陸奇節前加入百度，以及李開復在達沃斯表達出對中國人工智能發展的樂觀態度，無疑是為國內相關領域注入一劑安心劑。

作為人才大數據管理服務平臺，e成在第一線參與這場聲勢漸盛的人工智能、大數據技術革新始于2012年，經過幾年的基礎積累和行業教育，人工智能、大數據對工作方式的影響及產業效率提升已逐步明晰。剛剛過去的2016年，各行業尤其是一些相對傳統的行業，均已涌現出人工智能、大數據先行者。李開復在達沃斯論壇中也提到，許多國內企業坐擁海量數據，在技術轉化方面雖有所落后，但卻具備發展人工智能的覺悟以及充裕的資金支持。

借鑒“先富帶后富”邏輯，讓人工智能的落地應用先在細分領域自我升級再逐步推進，不失為一種有效手段。此外，人工智能的商業化應用，最終還是要靠人來實現，從而打通人才就位、產品研發跟進、技術最終轉化的產業供需鏈，才能帶動行業乃至社會變革。這就觸及到一個不得不談的問題：如何找到大數據人才并吸引他們加入？或者換個角度思考，人工智能、大數據本身，能否為自己本行業的人才招聘打開新窗并給予其它行業借鑒？

阻力與機會并存，人才大數據解決方向逐步明確

1. 大數據人才稀缺，海量人才大數據唯有盤活方顯價值

隨著新技術的急速發展,人工智能和大數據領域專業人才已供不應求，但實際上，深度學習領域專家和相關方向畢業生并不在少數。大數據學院派技術專家的簡歷往往沉默在數據海洋不為外界波瀾所動，而大數據在人才領域的首要功能，就是加大簡歷的搜索量和搜索精度，同時能夠將付出過預算成本的下載簡歷盤活，第一時間抓取更新，及時向企業提供人才動向。

目前為企業提供云人才庫的創新公司越來越多，但HR最關心的人才流動跡象追蹤與高端人才簡歷實時更新反饋兩大需求卻始終難以得到滿足。究其原因，想做大數據的服務商雖多，掌握海量數據去重等核心算法的卻寥寥無幾。而e成帶來招聘渠道智能化，就是借助海量數據處理和機器學習算法能力，從內部到外部全面搜索、鎖定人才，解決HR招聘中簡歷獲取“數量”、“成本”、“精準匹配度”的問題。基于企業用人偏好分析、職位BI分析，實現簡歷資源的智能搜索和個性化推薦；而“云人才庫”則可實時更新盤活簡歷資源，盤活率高達30%；同時，基于大數據分析的“人脈內推”，觸及基于企業內部的全維度職場人脈，智能鎖定、精準觸達候選人與伯樂。以上渠道智能化的產品組合，在實踐中幫助HR節約溝通時間成本66%，平均節約企業招聘預算30%，從最直接的投入產出比中體現產品優勢。

2. 行業成熟穩定，人才大數據接受度與產品效率成正比

人力資源工作較強調“人與人之間的溝通”，HR與候選人交流中對文化、心理、性格等元素的綜合考評，是其工作的核心價值。他們很難像IT領域一樣對尖端科技充滿熱情，也不似金融行業能快速察覺新技術帶來的利益價值，加之試錯成本高昂，使得HR們普遍謹慎看待人工智能、大數據，不愿率先踏足全新領域。

但人力資源的決策者們在體會到互聯網招聘為人才發掘帶來的便捷后，能否從基層到管理層都鐘情于人才大數據，依然取決于算法背后對于行業、企業兩大方向人才流動管理和人才吸引的智能分析與大數據處理能力，能否進一步提供更加高級的決策管理服務。而e成的招聘決策智能化方案，就針對公司從行業人才競爭分析、內部人才架構、人員流動等決策塊面展開。推出的“人才地圖”基于大數據分析幫助企業了解行業狀況、關注競品人才動向并實時追蹤行業優質人才動向；“企業畫像”則通過大數據體現企業優勢，精準觸達候選人；而“員工寶留”則從留人角度智能預測，綜合大數據信息判斷員工離職意向。多種產品功能全方位服務招聘決策智能化，也贏得了國內外多家互聯網巨頭、全球500強企業的信任。

3. 認知空白引憂慮，人才信息加密更可靠

新技術的知識普及尚未覆蓋全社會，HR不了解智能化大數據應用模式，難以產生認同，甚至擔憂其核心人才信息會隨著海量數據整合而公開，導致人才更易流失。以上，大數據的探索者們早已有所考量。一方面，正是不斷完善的大數據算法，讓信息更可靠；另一方面，海量真實的基本數據、科學的管理模型、精準的分析結果，可以在規避隱私的基礎上實現全行業分析；同時，私有云的架設也為企業提供了最基本的信息安全保障。這幾點正是人工智能、大數據服務傳統行業的立足之本。

未來，領略過智能化大數據魅力的新興企業也有更多追求：他們希望使人工智能、大數據成為連接人與組織的橋梁，它不僅是技術工具，更應該成為一種生活、工作方式，化身第四次科技革命引領全新變革。更多人工智能紅利無疑會持續介入人才領域，而能否讀懂這波技術浪潮、能否妥善將其為己所用，也許會成為諸多企業發展道路上的重要拐點。讓我們共同期待節后的這一輪人工智能、大數據人才之戰。