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對(duì)話i人事王景飛:不善用大模型,不與時(shí)俱進(jìn),終將被淘汰

本文作者: 何思思 2023-06-19 14:38
導(dǎo)語:選哪家不重要,重要的是選一個(gè)成熟的大模型。

對(duì)話i人事王景飛:不善用大模型,不與時(shí)俱進(jìn),終將被淘汰

作者丨何思思

編輯丨林覺民

談到大模型給SaaS公司帶來的影響時(shí),i人事聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王景飛告訴雷峰網(wǎng):“未來我們要培養(yǎng)一個(gè)個(gè)數(shù)字人,這個(gè)數(shù)字人可能是考勤專員,可能是薪酬專員,可能招聘專員...”

2015年王景飛從一家日企ERP公司離職,加入i人事,恰好這一年也是i人事剛成立的時(shí)間。談起為何從事HR SaaS,其實(shí)和王景飛之前的從業(yè)經(jīng)歷有關(guān)。

雷峰網(wǎng)側(cè)面了解到,王景飛之前所在日企在日本的市占率很高,尤其是薪酬方面占比達(dá)50%。

“我當(dāng)時(shí)在ATE即先進(jìn)技術(shù)探索部門,在做人力資源相關(guān)業(yè)務(wù)時(shí),通常會(huì)用最新的技術(shù)去實(shí)現(xiàn),用最新的設(shè)計(jì)理念和最新的用戶體驗(yàn)去設(shè)計(jì)產(chǎn)品,”王景飛如是說。

這也為王景飛來i人事做SaaS產(chǎn)品帶來了新的靈感。

和其他SaaS廠商不同的是,創(chuàng)立初期i人事并沒有進(jìn)行瘋狂擴(kuò)張,而是先潛心打磨產(chǎn)品能力。自2015年成立后i人事用5年來打磨產(chǎn)品,值得注意的是,2018年之前完全是免費(fèi)方式獲客,2018年后開始逐步啟動(dòng)商業(yè)化推廣,并在2020年左右開始全面商業(yè)化進(jìn)程,均取得了不錯(cuò)的效果。

2021年王景飛提出了數(shù)字人的概念,并聯(lián)合阿里達(dá)摩言開始AI探索。因?yàn)樵谒磥?,給客戶、給員工提供服務(wù)的是一個(gè)個(gè)人,而i人事的系統(tǒng)完全可以往這個(gè)方向發(fā)展。此外,還在數(shù)字人的基礎(chǔ)上提出了業(yè)人一體的概念,并著手做一體化人力資源系統(tǒng)。

面對(duì)如今火出圈的GPT,i人事也是積極擁抱的態(tài)度。

雷峰網(wǎng)了解到,2022年GPT3出來時(shí),i人事就重新考慮把原來的一些技術(shù),包括深度學(xué)習(xí)、搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),重新用GPT的思路和理念做。驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn),GPT生成的內(nèi)容確實(shí)是可以借鑒的,比如招聘JD的撰寫、文案的優(yōu)化等,就選擇了用GPT平替之前的技術(shù)。

目前i人事在用海外的GPT,也在用國內(nèi)的大模型諸如百度的文心一言、阿里的通義千問等。

對(duì)此,王景飛解釋道,就像當(dāng)初做SaaS產(chǎn)品時(shí),i人事現(xiàn)在的重點(diǎn)是打磨產(chǎn)品,相較國外的GPT的來說,國內(nèi)的大模型產(chǎn)品相對(duì)落后些,所以我們會(huì)先用海外大模型打磨產(chǎn)品,等國內(nèi)的成熟到一定程度后,再開始平替。

從王景飛的表述中,我們能感受到,選擇哪家大模型并不是i人事關(guān)注的重點(diǎn)。

同時(shí),他還類比道,大模型相當(dāng)于10年前的云計(jì)算,10年前我們是云計(jì)算的使用方,現(xiàn)在我們是大模型的使用方。我們需要考慮的是大模型能給我們提供什么樣能力和服務(wù)。就像10年前阿里云出來了,后來又有了谷歌云、亞馬遜云等,最終我們選定了阿里,因?yàn)橄鄬?duì)來說它算是國內(nèi)比較成熟的云廠商,到時(shí)候大模型也會(huì)出現(xiàn)一家成熟的,哪一家最成熟,商業(yè)化做得最成功,我們就會(huì)選哪家。

以下是雷峰網(wǎng)和王景飛的對(duì)話:

五年時(shí)間打磨產(chǎn)品,與客戶共建

雷峰網(wǎng):您2015年來i人事主要負(fù)責(zé)什么?產(chǎn)研、融資都負(fù)責(zé)嗎?

王景飛:目前產(chǎn)品和研發(fā)都是我在負(fù)責(zé),也負(fù)責(zé)一部分的融資事宜。

雷峰網(wǎng):當(dāng)時(shí)拿哪幾家投資機(jī)構(gòu)的融資?

王景飛:當(dāng)時(shí)拿了同創(chuàng)的投資,其實(shí)i人事一個(gè)最大的特點(diǎn)就是從成立到現(xiàn)在拿的資本比較少,自己投入的比較多。

雷峰網(wǎng):融資這么少,怎么做研發(fā),畢竟SaaS是一個(gè)回報(bào)周期都很長的事情?

王景飛:這個(gè)也是我們創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)持續(xù)打磨產(chǎn)品的邏輯,用大量的自有資金持續(xù)打造產(chǎn)品閉環(huán)。另外,我們也有線下HR服務(wù)團(tuán)隊(duì),這部分業(yè)務(wù)也給SaaS提供了底層賦能,相當(dāng)于我們的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)最開始就是基于人力資源服務(wù)的寶貴經(jīng)驗(yàn)來做的。

雷峰網(wǎng):一年時(shí)間量就起來了,怎么做到的?

王景飛:其實(shí)當(dāng)時(shí)人們對(duì)SaaS的認(rèn)知還處于起步階段,我們主要以互聯(lián)網(wǎng)方式推廣,這種方式地特點(diǎn)是短平快、輕量化、標(biāo)準(zhǔn)化。當(dāng)然也借助了平臺(tái)的力量,比如人力資源的服務(wù)咨詢平臺(tái)等,這種推廣方式的好處是這類平臺(tái)的客群比較多,每天都會(huì)有幾百家客戶注冊(cè),所以當(dāng)時(shí)是一個(gè)比較快的階段。當(dāng)時(shí)我們的系統(tǒng)比較輕便簡(jiǎn)潔,大家上手就能用,不需要實(shí)施顧問或銷售顧問去參與。

雖然很快,但當(dāng)時(shí)我們還處于打磨產(chǎn)品的環(huán)節(jié),快速放量,還沒有做太多的商業(yè)化轉(zhuǎn)化。

雷峰網(wǎng):2018年前都是免費(fèi)的,其實(shí)成本還是很高的,為什么這么做?

王景飛:對(duì),當(dāng)時(shí)團(tuán)隊(duì)規(guī)模沒有很大,大幾十人,一百不到,其實(shí)免費(fèi)策略就是為了吸引更多的客戶進(jìn)來,這樣就可以把用戶的一些實(shí)踐沉淀到我們的系統(tǒng)中,和用戶一起打磨產(chǎn)品。這個(gè)過程花了5年時(shí)間,所以成本是非常高的。

看到大模型的能力,平替以前的AI技術(shù)

雷峰網(wǎng):什么時(shí)候開始做AI方面的探索的?

王景飛:我們做這個(gè)事情其實(shí)比較早,AIGC出來前,我們就在考慮做這件事情了。

2021年下半年我們提出了數(shù)字人的概念。在日常工作中,企業(yè)的員工就可以向HR尋求一些服務(wù),比如流程控制、薪資績效等。在這個(gè)過程中給員工提供服務(wù)的都是一個(gè)個(gè)人,我們的系統(tǒng)完全可以做這樣的事,當(dāng)時(shí)我們就想是不是可以把系統(tǒng)當(dāng)做一個(gè)人去培養(yǎng),然后給企業(yè)的員工或者老板提供服務(wù),所以就提出了數(shù)字人這個(gè)概念。

雷峰網(wǎng):具體怎么做的?

王景飛:那時(shí)就和達(dá)摩院合作了,嘗試把我們的系統(tǒng)往人的形態(tài)發(fā)展。2022年下半年GPT3出來后,效果非常驚艷,我們又重新考慮把原來的一些技術(shù),包括深度學(xué)習(xí)、搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),重新用GPT的思路和理念做。所以2021年11月份我們就在想:我們的數(shù)字人應(yīng)該用什么樣的能力底座去支撐,GPT就在我們的考慮范圍內(nèi)了,現(xiàn)在GPT也是我們做數(shù)字人的基礎(chǔ)能力之一。

雷峰網(wǎng):為什么選擇和達(dá)摩院合作?而不是騰訊或者百度等?

王景飛:阿里其實(shí)是一個(gè)很大的平臺(tái),我們最開始和釘釘合作的會(huì)深一些,2020年的時(shí)候我們就在釘釘上架了一體化人事系統(tǒng),一直是一體化人事系統(tǒng),所以和釘釘?shù)暮献鞅容^緊密,就是釘釘?shù)暮芏嗄芰κ菑倪_(dá)摩院進(jìn)來的,達(dá)摩院做數(shù)據(jù)處理,底層能力的支撐,阿里面向場(chǎng)景的一些優(yōu)化,但是底層能力是通用的。

當(dāng)時(shí)達(dá)摩院也在提如何把技術(shù)商業(yè)化或市場(chǎng)化,讓更多的企業(yè)用到達(dá)摩院的技術(shù),我們的目標(biāo)非常契合,所以就一起做這件事了。

雷峰網(wǎng):當(dāng)時(shí)市場(chǎng)上其他競(jìng)手是什么樣的狀態(tài)?

王景飛:競(jìng)品當(dāng)時(shí)的聲音不大,但有些企業(yè)也在提這樣的一些理念,比如做單模塊招聘的,采用直播這類新媒體形式的,用虛擬人24小時(shí)直播的,但當(dāng)時(shí)關(guān)注的人沒有現(xiàn)在多,GPT出來后,這個(gè)驚艷的表現(xiàn),確實(shí)讓更多人開始關(guān)注這個(gè)賽道或者這個(gè)基礎(chǔ)能力了。

當(dāng)時(shí)的AI問答比較固定,有時(shí)我們會(huì)開玩笑說AI就是人工智障,因?yàn)楫?dāng)時(shí)AI還沒有產(chǎn)生很好的效果。

雷峰網(wǎng):什么時(shí)候看到大模型的可能性的?

王景飛:2022年11月,大概是3.5出來后,我們就關(guān)注這件事情了,開始用這些東西做一些嘗試和驗(yàn)證。比如22年年底,就嘗試用AIGC生成內(nèi)容,但當(dāng)時(shí)我們的系統(tǒng)還沒和大模型融合。

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào):雷峰網(wǎng)):驗(yàn)證效果如何?

王景飛:當(dāng)時(shí)驗(yàn)證下來,確實(shí)有些東西是可以參考的,比如文案優(yōu)化,架構(gòu)的梳理,所以當(dāng)時(shí)我們就在想我們之前設(shè)計(jì)的數(shù)字人可以直接用AIGC來做,而不是用以前的。以前做員工問答,需要構(gòu)建知識(shí)庫,做關(guān)鍵詞,但有了AIGC后,以前做得很多工作都不需要了直接省略了。我們可以直接把知識(shí)灌給他,把優(yōu)化的數(shù)據(jù),向量化的數(shù)據(jù)灌給他,然后它來完成這個(gè)動(dòng)作。比如像關(guān)鍵詞抽取、知識(shí)庫等相似的問題,AIGC完全不需要了。

所以我們就考慮,直接用AIGC補(bǔ)充我們之前的技術(shù)。

用GPT打磨產(chǎn)品,待國內(nèi)大模型成熟后再平替

雷峰網(wǎng):i人事用的是哪個(gè)大模型?

王景飛:現(xiàn)在每家都會(huì)用,像國外的ChatGPT,3.5 和 4.0。其實(shí)是這樣的,大模型最終的形態(tài)會(huì)趨于一致,現(xiàn)在國內(nèi)大模型可能還稍微落后些,有人說落后一兩個(gè)月,有人說落后一兩年,但我相信最終應(yīng)該會(huì)趨于一致。

雷峰網(wǎng):所以國內(nèi)的用的是哪家的?

王景飛:我們現(xiàn)在主要在驗(yàn)證我們的業(yè)務(wù)和大模型結(jié)合的程度怎么樣,怎么更好的結(jié)合。像通義千問、文心一言等都會(huì)用。國內(nèi)大模型,我們更多的是在關(guān)注它的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

雷峰網(wǎng):用GPT訓(xùn)練產(chǎn)品的話是不是只適合海外公司用,不方便國內(nèi)的公司用?

王景飛:國內(nèi)我們會(huì)考慮開放,我們主要控制的問題是國內(nèi)客戶數(shù)據(jù)的出海問題。現(xiàn)在幾個(gè)大模型都接進(jìn)來了,比如涉及員工隱私或者企業(yè)敏感數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù),我們會(huì)盡量用國內(nèi)的大模型做。

雷峰網(wǎng):未來數(shù)字人會(huì)有出海計(jì)劃嗎?

王景飛:我們服務(wù)的客戶中,也有一些跨國企業(yè),就是中國的出海企業(yè),我們會(huì)隨著他出海。所以數(shù)據(jù)出海問題也是我們需要考慮的事情。比如再過一年或者半年,比如私有大模型的部署,數(shù)字人出海的機(jī)會(huì)就會(huì)比較成熟。

雷峰網(wǎng):剛剛提到了等國內(nèi)大模型成熟后會(huì)選擇平替GPT,想完全替代還要多長時(shí)間?

王景飛:6個(gè)月到2年這個(gè)時(shí)間范圍的可能比較大,現(xiàn)在還很難預(yù)測(cè)國內(nèi)的這些大模型會(huì)不會(huì)像OpenAI一樣有一些涌現(xiàn)現(xiàn)象或者突然達(dá)到一個(gè)很好的效果,所以3到6個(gè)月有可能,一兩年也有可能。像OpenAI也不是一個(gè)線性的發(fā)展速度,所以現(xiàn)在都不太能確定。

國內(nèi)外的大模型都只展現(xiàn)出了冰山一角的能力,像GPT4開放出來的只是文字版的能力。但文字版只是大模型非?;A(chǔ)的一部分,像自然界的信息,環(huán)境溫度濕度,地域等,這些信息其實(shí)是沒有辦法數(shù)字化的,但OpenAI 其實(shí)有這個(gè)能力。

雷峰網(wǎng):從i人事的角度出發(fā),您認(rèn)為大模型時(shí)代,我們應(yīng)該做的是什么?

王景飛:對(duì)于我們來說更多的是驗(yàn)證模式,我們是把自己定位為大模型應(yīng)用方。你可以把大模型理解成10年前的云計(jì)算,10年前我們是云計(jì)算的使用方,現(xiàn)在我們是大模型的使用方。這樣的話我們就考慮大模型能給我們提供什么樣能力和服務(wù)。所以具體選哪一家其實(shí)不重要,就像10年前阿里云出來后,又有了谷歌云、亞馬遜云等,至于選哪一家,哪家能最好的支持我們客戶需求,我們選定哪家就可以了。

所以2015年做 SaaS時(shí),我們選定了阿里,因?yàn)橄鄬?duì)來說它算是國內(nèi)比較成熟的云廠商,到時(shí)候大模型也會(huì)出現(xiàn)一家成熟的,百度、阿里或者其他的,哪一家對(duì)客戶需求的支持最完善、最穩(wěn)定,我們就會(huì)選哪家作為最終技術(shù)能力的提供方。我們把大模型定位為平臺(tái)。

不善用大模型的人、不與時(shí)俱進(jìn)的公司,終將被淘汰

雷峰網(wǎng):除了數(shù)字人之外,還有智能助手的提法,是兩個(gè)不同的產(chǎn)品嗎?

王景飛:其實(shí)智能助手就是我們的數(shù)字人。相對(duì)來說智能助手是一個(gè)比較具有迷惑性的名字,因?yàn)槲覀冋J(rèn)為當(dāng)前的數(shù)字人還沒有達(dá)到我們理想的狀態(tài)。理想中,它是可以替代最基礎(chǔ)的人事專員,每天回答員工的提問。在這之前,我們就起名叫智能助手,因?yàn)樗哪芰€比較淺,比較基礎(chǔ)。

不過以后我們都是以數(shù)字人的概念面向客戶提供服務(wù),未來也會(huì)打造出各種各樣的數(shù)字人。

雷峰網(wǎng):是針對(duì)不同場(chǎng)景,比如薪酬管理、績效考核、招聘等拆解出多個(gè)數(shù)字人?

王景飛:對(duì),我們的數(shù)字人其實(shí)就是我們最開始理解HR管理團(tuán)隊(duì),在這個(gè)團(tuán)隊(duì)里有不同的角色,每個(gè)角色背后都是一個(gè)或幾個(gè)員工。比如我們會(huì)有人專門負(fù)責(zé)招聘、有人專門負(fù)責(zé)考勤,有人專門負(fù)責(zé)薪酬,所以我們的數(shù)字人也會(huì)提供這樣的能力和服務(wù),那么我們就會(huì)把它包裝成一個(gè)人的概念。

雷峰網(wǎng):內(nèi)部HR團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在用了嗎?效率方面有沒有顯著的提升?

王景飛:內(nèi)部在用了,現(xiàn)在寫簡(jiǎn)歷,寫招聘JD的人都在用。另外其他類型的員工也在用,比如研發(fā)、測(cè)試、市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)等。比如研發(fā)寫代碼的時(shí)候,會(huì)用GPT 查問題;測(cè)試團(tuán)隊(duì)用來撰寫測(cè)試用例;市場(chǎng)同學(xué)用GPT寫文案等。

提效蠻明顯的,對(duì)于研發(fā)團(tuán)隊(duì)來說,尤其是排查問題時(shí),把一些需求放到 GPT 里邊,提效百分之二三十,基本是沒問題的。

雷峰網(wǎng):內(nèi)部員工不擔(dān)心被淘汰嗎?很多人都說之后AI會(huì)替代很多人。

王景飛:這個(gè)問題是這樣的,如果他不用GPT的話,會(huì)加速淘汰,所以他只能用GPT,所以他接受不接受不取決于他自己,而是取決于GPT 帶來的能力。如果他不用GPT,他的同行都在用,那么他一定會(huì)被先淘汰的,所以他的接受程度只能不斷提高,而且是想辦法盡可能的更高,這就是面向新技術(shù)時(shí),唯一的一個(gè)選擇。

其實(shí)20 年前搜索引擎出來的時(shí)候,人的競(jìng)爭(zhēng)力差異就體現(xiàn)在誰會(huì)用搜索引擎,怎么用搜索引擎把那自己想要的信息快速搜出來,所以當(dāng)時(shí)有人專門去學(xué)習(xí)搜索引擎,當(dāng)然當(dāng)時(shí)的搜索引擎沒有現(xiàn)在這么好用,但有些人用了搜索引擎后,效率確實(shí)提高了不少。

那現(xiàn)在ChatGPT 也有相似的情況出現(xiàn)了,就是會(huì)用 AI 的人比不會(huì)用 AI 的人更具競(jìng)爭(zhēng)力。會(huì)用 AI 的人可以把更多的時(shí)間騰出來考慮一下 AI 不能做的那些事情,他去做掉,從而給客戶創(chuàng)造更高的價(jià)值,這才是他保持自己競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)手段,而不是說拒絕使用AI。

雷峰網(wǎng):那以現(xiàn)在GPT和數(shù)字人的發(fā)展看,會(huì)完全替代HR團(tuán)隊(duì)的工作嗎?

王景飛:以現(xiàn)在 GPT 的能力來說,完全取代HR的工作還是比較難的,因?yàn)槲覀冊(cè)谟肎PT 的時(shí)候發(fā)現(xiàn)它和人很像,它有人的優(yōu)點(diǎn),也有機(jī)器的優(yōu)點(diǎn),但是他也有人的缺點(diǎn),它的缺點(diǎn)就是有時(shí)候分析問題不完整,或者是得到的信息不完整,導(dǎo)致他分析的問題不完整。

這樣的話它可能會(huì)生成一些有誤導(dǎo)性的內(nèi)容,涉及到?jīng)Q策的東西還是需要人去判定的。有些時(shí)候GPT生成的內(nèi)容并不一定是完全正確的,這種情況就需要人做執(zhí)行前的監(jiān)督,這個(gè)過程還是要有的。

比如我們?cè)诿嬖囈粋€(gè)員工時(shí),會(huì)通過他的面部表情,看出來他對(duì)這個(gè)事物的積極性和態(tài)度,以及他做決策時(shí)背后的一些邏輯等這類工作,在現(xiàn)階段還很難被GPT 取代。因?yàn)樗刑嗟谋尘爸R(shí)需要了解和獲取,然后才能做更好的決策。

另外,HR有一個(gè)很重要的工作是文化建設(shè)和員工獎(jiǎng)勵(lì),拿員工激勵(lì)來說,比如有些員工在工作中遇到了一些問題,這些問題可能產(chǎn)生于公司外,比如家里老人小孩生病了,或者是家里有比較緊急的事情需要處理。但GPT 或者是其他大模型,只能拿到他在公司內(nèi)的一些信息,這樣沒辦法幫助HR做好員工關(guān)懷之類的事情,甚至有可能會(huì)本末倒置。

所以對(duì)于這些人更擅長的工作,我感覺一兩年之內(nèi)被取代的可能性比較小。但一些規(guī)范性的工作可能會(huì)被替代。比如招聘過程有很多步驟是非常流程化的,比如簡(jiǎn)歷篩選的過程,它是流程化的、標(biāo)準(zhǔn)化的,這種人很有可能會(huì)被替代。

雷峰網(wǎng):數(shù)字人現(xiàn)在可以正式對(duì)外商用了嗎?

王景飛:現(xiàn)在還沒有商業(yè)化,還是在面向定向邀約客戶試用。

雷峰網(wǎng):之前做SaaS時(shí),最先是免費(fèi),未來數(shù)字人在推廣方面會(huì)采取相同的手段嗎?

王景飛:和之前產(chǎn)品的推廣方式不會(huì)有太大差別,只不過我們會(huì)更多的面向場(chǎng)景化做推廣。比如在簡(jiǎn)歷篩選場(chǎng)景下,我們的數(shù)字人能做哪些事情?產(chǎn)生什么樣的價(jià)值?我們會(huì)更強(qiáng)調(diào)用一些這樣的推廣方式。這是和之前差異化的地方,但是推廣途徑,渠道等方面,不會(huì)有太大的差異。

雷峰網(wǎng):怎么考慮成本問題?畢竟AI這件事需要投入很大的成本?

王景飛:從商業(yè)模式上來說,我覺得現(xiàn)在還不太需要考慮這件事。我們還拿剛才的云計(jì)算舉例,我們最開始的SaaS 是免費(fèi)給客戶使用,后邊的云服務(wù)我們是統(tǒng)一打包付費(fèi)的,成本確實(shí)蠻高的。但是云服務(wù)發(fā)展到一定程度,或者具備規(guī)?;瘶?biāo)準(zhǔn)化效益的時(shí)候,它的成本是可以降得很低的,然后我們就可以通過給客戶帶來的價(jià)值去增值。

比如我們數(shù)字人能幫他完成一個(gè)人的工作了,在這種情況下我們是有理由收費(fèi)的。所以我們不是直接通過AI 的成本對(duì)應(yīng)收錢,而是想辦法通過給客戶創(chuàng)造的價(jià)值去覆蓋 AI 的成本。這才是一個(gè)正確的思路。

現(xiàn)在的AI 成本確實(shí)蠻高的,但當(dāng) AI 規(guī)?;蛘邩?biāo)準(zhǔn)化到一定程度時(shí),成本自然會(huì)降下來,現(xiàn)階段我們不會(huì)考慮這個(gè),而是把更多的精力放在打磨產(chǎn)品上。

雷峰網(wǎng):GPT火了之后,SaaS進(jìn)入下一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)階段,如何在新階段保持優(yōu)勢(shì)和提高競(jìng)爭(zhēng)力?

王景飛:第一:我們一直堅(jiān)持做 HR 一體化, HR 的各個(gè)模塊,我們都有,只要客戶把各個(gè)模塊都用起來,它的數(shù)據(jù)就一定是完整的。和單模塊廠商,一體化廠商最大的優(yōu)勢(shì)就是數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)完整性,這樣后期結(jié)合 AI , 它能帶來的能力會(huì)更強(qiáng)一些。

第二:其實(shí)系統(tǒng)的管理最終還是要回歸到業(yè)務(wù)的管理上。對(duì)于客戶來說,他們買的是一個(gè)人事系統(tǒng),但是他想要的其實(shí)是通過管理人實(shí)現(xiàn)達(dá)成公司的業(yè)務(wù)目標(biāo)。 2021 年我們提出了業(yè)人一體的概念,去年又提出了業(yè)務(wù)績效的概念,我們會(huì)把人事系統(tǒng)和客戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)整合起來,再加上數(shù)字人的能力,就可以更好的給客戶賦能。

第三:很多客戶在上系統(tǒng)時(shí),有一個(gè)目的是通過系統(tǒng)規(guī)范公司的管理,或者讓他的管理更先進(jìn),更適合公司的發(fā)展。所以第三個(gè)點(diǎn)就出來了,就是我們?yōu)槭裁醋铋_始面向免費(fèi)開放給客戶,其實(shí)也是在收集客戶的意見,從客戶的使用場(chǎng)景和使用過程中獲取使用方法論,然后沉淀,再讓 AI 把這個(gè)方法論傳達(dá)給客戶,這就是我們 HR 系統(tǒng)比較關(guān)鍵的一個(gè)方向。

舉個(gè)例子,比如我們?cè)谡衅傅臅r(shí)候,很關(guān)鍵的環(huán)節(jié)就是面試。面試官拿到這個(gè)簡(jiǎn)歷時(shí),應(yīng)該提哪些問題?這時(shí)候我們就會(huì)嘗試給客戶輸出一個(gè)結(jié)構(gòu)化面試的方法論。面試官會(huì)根據(jù)人才需求生成對(duì)應(yīng)的問題,這樣整個(gè)面試會(huì)更合理,不會(huì)是因?yàn)槟承﹩栴}被候選人帶偏。只要他有了結(jié)構(gòu)化面試的方法論,然后通過 AI 把這個(gè)方法論給到他就可以了。


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