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他受李开复一句话影响创业 用AI帮企业筛简历选人才 简化90%流程

时间: 2017-06-15阅读:

◆Larry学的是软件工程,他说自己不是宅男,而是喜欢科技感,比如人工智能。


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导语


往面试桌前一坐,Larry问了求职者一个关于人工智能的问题。对面的人支支吾吾回答不上来,他很失望,在心里为这位所谓的行业大牛画上一个大大的叉。


他招人是为了用大数据+人工智能帮助企业解决招聘问题。成立Bello后,项目主要从两个模式来服务企业客户:一是AI+顾问,二是职场数据+招聘SaaS。

  

◆Bello招聘SaaS流程图


经测试,Bello系统大约能缩短原有流程(用人部门提出需求——招聘部门搜集、筛选简历——面试)的90%,时间效率提高5~8倍。


然而,解决招聘问题的同时,他自己却找不到合适的专业人才。“招聘不能创造出人才,而是在已有的人才里找到合适的。”


陆续面试了半年,Larry终于从香港、美国等地挖来7名科学家,组成当前的研发团队。而做业务的成员只有“一个半人”。


那“半个人”就是Larry自己,作用却很大。凭借此前十年的行业经验,Bello已获得Facebook、、华润、珍爱网、优客联盟4家种子用户。其中华润项目已获得营收。


注:Larry承诺文中数据无误,为其真实性负责,铅笔道已备份录音速记,为内容客观性背书。


遇见李开复后全职创业


“那边是李开复老师,你要不要去见一下?”


深圳软件产业基地的晚会后,Larry作为被邀请的嘉宾,悠闲地穿梭在各色西装与礼服之间,透过酒杯中晶莹的液体,他看到不同行业的精英们在热络交谈。不远处,正是朋友口中的李开复。


两人寒暄过后,Larry提到自己的创业想法。此前十年,他都在国际知名的猎头公司工作,熟悉行业痛点:劳动力密集,很多事情机械化程度高。


用机器帮助人完成其中枯燥乏味的工作,是他想了几年的事情。软件工程专业出身,他对“科技感”的人工智能多有研究,这次回深圳也是为了创业。


不懂创投之前,他先从天使投资人做起。回报与血泪教训皆有收获,自己也有丰富的行业人脉,似乎时机已到。


站在李开复面前,Larry阐明自己的优势:“我在创投圈待过,也很懂人工智能与招聘。我想用人工智能去优化猎聘行业,您有什么建议吗?”

  

◆Larry与李开复老师相谈甚欢。


“你有没有辞职?”开口第一句话,李开复抛出一个问题。


“还没有。”


“不辞职,我怎么帮你呢?”李开复开出的“条件”很诱人:帮他找投资,介绍人脉资源。


瞬间,Larry获得了全职创业的动力。去年年底,他成立职场大数据公司Bello,并入驻创新工场孵化器,希望利用大数据+人工智能解决企业繁复的招聘问题。不过,这时的他还没想好具体模式。


AI+顾问模式


成立初期,Larry脑海中模糊的概念逐渐成型,聚合成一个很大的计划:结合机器听觉、视觉、人工智能交互等先进技术,研发一款语音机器人;通过它与招聘候选人打电话聊天,再利用录像带分析此人所说的话是否真实可信。


想法很好,蛋糕却大到难以下口,他和团队开始做减法。招聘环节众多,如果只能做一件事,又能赚钱、又能解决问题,它是什么?


“要减到只做一件最核心的事情。”Larry把切入点聚焦在企业获取简历及其筛选上。


传统招聘的模式为:用人部门提出需求,招聘部门经过招聘外包、招聘会、招聘网站等渠道建立简历库。筛掉99%的应聘者后,备选人员的简历进一步被精选,再进入面试环节。


针对这一繁琐的过程,Bello首先规划了AI+顾问模式:建立候选人库,收录近5000万份数据,“覆盖整个市场70%~80%的简历数量”。

  

◆表面上看,AI+顾问的模式与传统猎聘区别不大。Larry称,自家的优势在于“强大的系统”。


利用第五代多维度全息匹配技术,系统筛选出符合企业需求的候选人名单。所谓第五代技术,即语义分析(如关键字)简历之后,再利用更多维度的数据,比如社交数据来丰富完善求职者画像。


之后,顾问团队帮助企业对接候选人,完成招聘。这一过程中,企业只需提供职位描述。


凭借Larry此前的人脉,Bello首先获得4家种子用户:Facebook、华润集团、珍爱网、优客联盟。


招聘SaaS为重


但从表面来看,AI+顾问的模式与传统猎聘区别不大,主打大型企业。而中小企业的招聘需求仍是一片空白。


数据显示,目前登记在册的企业共有8000多万。其中约22万企业使用招聘服务,约150万企业使用招聘网站;剩下的7800万家企业不购买任何服务,因为价格昂贵、花钱也找不到合适的人才。


空白意味着机会,Larry将业务重点放在招聘SaaS上。


针对B端企业,Bello云智能完善企业画像,多维度匹配候选人;个人求职者可在网页端上传简历,AI也会帮助其完善整体画像,进而申请适合自己的工作。


随后,系统为企业/候选人打分,生成智能报告。这一分数指的是企业与候选人匹配度,并通过降序排列,节省企业筛选简历、求职者找工作的时间。


经测试,Bello系统大约能缩短原有流程(用人部门提出需求——招聘部门搜集、筛选简历——面试)的90%,时间效率提高5~8倍。


Bello系统尚处于内测阶段,Larry对自家产品很有信心。他对比了国内外的几家竞品,Bello的人工智能技术领先,在美国获得30多项专利;机器学习维度从常见的单一社交数据拓展至10多种维度。


目前,Bello服务华润集团已产生营收。Larry正筹备Pre-A轮融资,计划金额1000万元。这笔资金将用于深化技术与产品正式落地。


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