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    通用汽车在全球部署员工认可(employee recognition)管理系统 员工认可软件在通用汽车公司(General Motors Co.)大有可为。该软件有助于预算编制和员工敬业度,通用汽车正在全球范围内将其部署到16万名员工中。 员工认可软件,有助于组织和管理认可和奖励计划,可能会吸引人力资源。通用汽车公司至少就是这种情况。 帮助组织和管理员工认可和奖励计划的员工认可软件,可能正在吸引人力资源部门的注意。至少通用汽车公司(General Motors Co.)是这样。 这家底特律汽车制造商为其16万名全球员工运行了约60个认可程序。但该公司对这些项目的成本缺乏深入了解。它无法衡量他们在提高关键人力资源指标(如敬业度)方面取得的成功。 通用汽车全球战略举措全球薪酬主管加西亚(Sandra Garcia)说,这些认可计划的方式各不相同。她说,这“不利于真正建立一个统一的文化或公司”。 加西亚在年度人力资源管理协会(SHRM)会议上表示:“我们无法在全球范围内进行预算,因为我们不知道花了多少钱。” 通用汽车并不是唯一一家这样做的公司,员工认可计划似乎越来越受到用户的关注。 在展会上,马丁·阿诺德(Martin Arnold)在一个员工认可软件供应商的摊位前停了下来。他在一家不愿透露姓名的医疗保健公司管理着一个项目和项目运营。 他的公司已经决定投资一个员工认可软件平台,他说由于技术的变化和更低的成本,这个平台更容易部署。 Arnold说:“在过去的两年里,很多东西都进入了云解决方案,所以这不是一个漫长的实现过程。” “这不是一个成本非常高的实施;这是非常灵活和快速的实施,”他说。“这就是为什么现在做这件事比五、十年前更有意义的原因之一。” 通用汽车正在使用Achievers Solutions Inc.的员工认可软件。这家汽车制造商已经向受薪员工推出了这款软件。加西亚说,公司计划明年增加小时工。 该系统使用社会认可和积分系统从目录中订购奖励。 同事的认可尤其重要。加西亚在接受采访时说,基于内部研究,真正推动员工参与的是“对等的认可”。 加西亚说,她现在正与分析团队合作,看看他们能否确定这个员工认可项目是否有助于留住员工和减少员工流失。他们确实知道,获得四次或四次以上认可的员工比没有获得认可的员工投入程度高16%。 新泽西州登维尔(Denville) trik Industries Inc.的人力资源经理索弗(Bonnie Soffer)说,出席总经理简报会。她的公司已经开始使用员工认可软件,这是公司人力资本管理套件的一部分。这家公司为化妆品工业生产原料。 Soffer对人力资源工具以及供应商对尽可能自动化的兴趣有了更广泛的观察。  她在会议上对她来说显而易见的一件事是“人力资源不仅仅是企业的一部分,也是一项业务,”她说。   以上由AI翻译完成,仅供参考。 作者:Patrick Thibodeau   来自:https://searchhrsoftware.techtarget.com/news/252465782/GM-deploys-employee-recognition-software-globally
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    2019年08月03日
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    【英国】数字身份创业公司Yoti融资800万英镑,估值8200万英镑 编者注:值得大家注意的是,关于数字身份管理的创业公司会越来越多,因为隐私的泛滥以及个人信息难以得到保护的情况下,未来数字化时代,如何管理你自己的数字身份至关重要! Yoti是一家伦敦创业公司,提供数字身份平台和应用程序,可让您在访问服务或进行经过年龄验证的购买时证明您的身份,已经筹集了800万英镑的额外资金。 支持这一轮的是未具名的私人投资者,Yoti员工和创业公司的联合创始人兼首席执行官Robin Tombs,他们之前创立并退出了在线赌博公司Gamesys。据我所知,这家创业公司自2014年成立以来,总投资约为6500万英镑,其中大部分是由Tombs和另一家Yoti联合创始人Noel Hayden共同完成的。 值得注意的是,Yoti表示注入资本的新估值为8200万英镑,高于Yoti在一年半前筹集800万英镑时的4000万英镑。当然,需要注意的是,Tombs和Hayden有效地帮助设定了双方的估值。 “目前的身份系统已经破裂,过时且不安全; 我们仍然需要展示身份证明文件,只是为了证明我们是谁,“Tombs说,解释了Yoti打算解决的问题。“但这导致我们分享过多的个人信息,使我们面临身份欺诈的风险。此外,每年有数百万身份证件丢失和被盗,我们的在线帐户容易受到数据攻击。“ Yoti的解决方案于2017年11月推出,其中包括Yoti数字身份应用程序,该应用程序声称安装量超过470万次。它基本上取代了传统的身份证或其他纸质身份证明。Yoti还拥有各种合作伙伴关系,可以看到组织在自己的应用和网站中使用其ID验证技术。 我们的想法是,Yoti可用于证明您在夜晚出门的年龄,在商店购买年龄限制物品时更快检查,更安全的在线约会和其他在线社交互动或访问各种商业或政府服务。 底层系统也是精细的:公司或组织可以要求仅在需要知道的基础上验证您选择共享的身份的某些方面。 “在Yoti,我们相信让人们可以控制分享更少的个人信息,并使企业能够使用更少,更高质量的验证数据来了解他们正在与谁打交道,”Tombs说。“例如,有人可以使用Yoti证明他们的年龄购买限制年龄的商品,但只能分享他们18岁以上的商品。这有助于保护个人的个人数据和隐私,同时为公司提供他们需要遵守的详细信息。每个人都赢了。“ 通过减少虚假账户的数量并确保更严格地遵守年龄指南,Yoti还可以用于帮助儿童在线更安全。 “作为家长,我们非常关心年轻孩子创建社交媒体帐户并在线访问明确的年龄限制内容是多么容易,”他说。“在线创建虚假的个人资料并提供错误的详细信息太容易了,因此我们无法确信我们在线会面的人。” 更广泛地说,Tombs认为数字身份平台还可以支持那些根本没有任何形式身份的人的社会包容。“全世界有超过11亿人没有任何形式的身份证明; 让他们在社会上被排斥,落后并无法获得基本服务。我们希望帮助解决这些问题。我们相信每个人,无论他们是谁,或者他们来自哪里,都应该有一种安全的方式来证明自己的身份,“他说。 为此,Yoti已经形成了各种各样的合作伙伴关系,包括零售,政府,旅游和社交媒体。其中包括希思罗机场,该机场与Yoti合作探索乘客的生物识别旅行; NCR,正在使用Yoti来改善自助结账时的年龄验证; 和Yubo正在部署Yoti来核实用户的年龄并在线“保护”年轻人。 去年,Yoti被泽西岛政府选为其数字身份提供商。据我们所知,这已经看到泽西岛成年人口中有10%使用了Yoti。 与此同时,Yoti表示已开发出一种名为ProveMyAge的“私密且安全”的基于浏览器的年龄验证解决方案,因为它希望利用英国即将推出的新数字经济法案。该产品旨在帮助成人网站遵守法规的年龄验证要求,该要求将于今年晚些时候生效。 以上由AI翻译完成,仅供参考。 作者:Steve O'Hear 文章来源:https://techcrunch.com/2019/08/02/yoti/
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    2019年08月03日
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    【美国】员工保留平台Fuel50完成了1400万美元的B轮 编者注:Fuel50是通过AI驱动的职业发展道路,Fuel50的改变游戏规则的平台为您的员工提供职业发展的透明度,改善内部人才供应,并提供技能预测,推动您未来的员工队伍,提升员工敬业度。 作为全球发展最快的职业体验和人才流动平台的创建者,Fuel50今天宣布以PeakSpan Capital为首,完成了1400万美元的B轮融资。该投资将用于支持进一步扩展,并为该公司屡获殊荣的技术带来重大增加。Fuel50职业体验平台由Fuel50公司,Anne Fulton和Jo Mills的联合创始人共同开发,旨在使员工能够在其组织内部拥有明显的职业发展道路,并使领导者能够参与并激励他们的团队,同时提供强大的人才。对人力资源领导者的见解。 在过去50年中最紧张的劳动力市场之一,以及自然减员成本暴涨,员工保留比以往任何时候都更加重要。为了打击员工流动,各种规模的公司 - 从财富500强到创业公司 - 正在使用Fuel50来推动可衡量的结果。在部署其技术后,Fuel50客户的员工敬业度增加了30%,客户流失率平均降低了60%。 PeakSpan Capital的联合创始人兼执行合伙人菲尔·杜尔说:“在一个对优秀人才具有狂热竞争力的世界中,领先企业理解并认识到,在自己的队伍中存在着深刻而未开发的黄金脉络。” “Fuel50是重塑人才体验的巨大机遇的先锋。我们认为职业发展和人才发展将成为任何垂直行业领先企业的赌注,我们很荣幸能够与开创这一领域的团队合作。“ 2014年获得HRTech Awesome新技术奖,2015年和2016年获得Brandon Hall职业道路金奖卓越奖,2017年全球参与影响力排名前20位以及2018年度美国供应商员工敬业度奖,Fuel50的人工智能职业移动技术,为公司提供支持在全球范围内创建敏捷的员工队伍,构建员工驱动的职业发展并推动内部人才流动。 有关Fuel50的更多信息,请访问www.fuel50.com。 关于Fuel50: Fuel50是一个屡获殊荣的职业体验平台,可以动员人才,提供包容性的职业道路透明度,并发展组织的未来员工队伍。Fuel50以来自世界上发展最快的人才经验平台的AI驱动人才和技能预测为特色,是工作的未来。 关于PeakSpan Capital: PeakSpan Capital是一家总部位于纽约市和硅谷的成长型股权公司,其重点是成长为创业阶段的企业家团队的首选合作伙伴,他们正在为各种规模的商业买家建立令人惊叹的软件 - 从非常小的企业到大企业。PeakSpan将精选主题中的深层专业知识与本土专有技术平台相结合,提供对公司和市场绩效的可见性,帮助企业家推动弹性,风险调整的价值创造。在这里了解更多。
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    2019年08月02日
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    声音互动APP荔枝年内赴美IPO,募资约1亿美元:或早于喜马拉雅上市 据IPO早知道消息,声音互动App“荔枝”据称计划2019年内完成赴美上市,募资规模可能在1亿美元左右。 如果荔枝App进展顺利,上市进程或许会早于行业老大喜马拉雅。 在上周,C叔刚刚报道过《喜马拉雅再次否认将于2020年IPO,音频行业的下半场还有怎样的故事?》。 IPO前的异动 作为荔枝App上市的前奏,其国内运营主体广州荔支网络技术有限公司的股东赖金南、丁宁以及大音若希企业管理中心(有限合伙)在6月26日将所持股权出质给北京泓毅怡创信息技术的公司,而后者正是由境外主体荔枝控股有限公司100%持有。 在北京泓毅怡创稍早前的工商变更中,也有菠萝控股退出更改为荔枝控股的信息。另外也有一些投资人和机构的退出,注册资本还追加到了5千万等。 这两年,内容生产平台对用户碎片时间的争夺越加白热化,声音作为古老的感知渠道再次被发掘经济价值,形成了一种耳朵经济的新兴领域“淘金热”,如喜马拉雅、考拉FM、企鹅FM、蜻蜓FM、夜听、荔枝等。 经过这几年的厮杀之后,如今在线音频市场基本形成喜马拉雅、蜻蜓FM、荔枝三强争霸的格局。 荔枝最初以产品体验设计出彩被用户认可,其界面来源于拟物设计的德国博朗经典款录音机,内容展现模式上早期采用电台播客的UGC模式,所以自己称之为荔枝FM,后来为求差异化打法是直接改走语音直播路线,2016年年底荔枝便依靠着向语音直播领域转型开启声音社交直播这一新玩法,去除fm的后缀名称后也同时把自己跻入三巨头的位置。 数据方面据官网了解,截至2017年12月,荔枝拥有超过1.2亿的全球注册用户,600万日均活跃用户,签约了500位声音主播,以及1亿期音频节目,成为中国领先的声音互动平台。 在营收方面,荔枝联合创始人赖奕龙最近表示:荔枝的语音直播月收入已近1亿规模,头部主播月入百万,并且已经实现规模化盈利。 随着在线音频市场得到了极为快速的发展,各路资本在看到行业的发展前景之后便开始蜂拥入局。荔枝先后获得了四轮近7000万美元的融资,领投方有小米系、经纬中国、EMC这样专注互联网新媒体领域投资机构的背书。 根据前瞻产业研究院发布的《中国移动音乐行业市场前瞻与投资规划分析报告》公布的数据可知,在2015年到2017年间,我国在线音频用户规模平均每年保持着30%以上的增长率。2017年,我国在线音频用户规模高达3.48亿,预计到2019年,用户规模将涨到4.86亿。 用声音驱动社交与擦边球遭遇的审查波折 荔枝公司的PP业务部门已经停止招聘启事 值得注意的还有一点:在上个月网络音频乱像整治行动的处理名单中,网信办公布了包括网易云音乐、荔枝、喜马拉雅、企鹅FM在内的四款应用程序存在有害信息,相关的应用程序被责令下架30天(2019年6月29日至2019年7月28日),前日方才自行恢复上架。 网信办罗举的罪证包括有:音频直播平台藏污纳垢,任由主播传播性暗示、“娇喘”等色情淫秽信息,甚至引诱用户跨平台从事违法违规交易;有的音频即时通讯应用以私密社交、一对一社交为卖点,公然传播招嫖卖淫等违法犯罪信息;有的网络音乐平台传播所谓“色系神曲”,宣扬“二次元文化”、“亚文化”;一些有声读物平台宣扬历史虚无主义,传播惊悚恐怖、神仙鬼怪、僵尸、冥婚等怪力乱神的网络小说,散布封建迷信思想。 所以除去内容审查,荔枝不得不面对还有自身依赖PGC商业模式的内容边界到底在哪里?有多少会造成所谓青少年不良影响的主播会被挡在红线外?而这部分的垂直听众是否会大量流失卸载。 荔枝在这方面还要摸索给出答案,不过同样是在这轮大审查中“中招”的,其实还有一款名为吱呀的APP。 C叔发现它是广州欢聊信息科技有限公司旗下的一款社交产品。欢聊科技成立于2016年7月26日,由广东荔支网络技术有限公司全额注资100万元人民币。 这个名为吱呀的产品是一款声音+社交的产品,利用陌生人之间的声音玩法建立陪伴的关系,从中产生出一套自洽的商业闭环。 作为荔枝试水声音驱动社交业务来实现多元化变现的当然不止这一颗棋子,C叔还发现了另一款在App Store中由荔枝团队开发的名为PP约玩的产品,主要是通过语音打游戏连麦的方式进行社交活动。 相比图文、视频等社交玩法,以“听觉”塑造的陌生人社区氛围的确具备一定优势。比如上减轻了陌生人社交的心理负担,同时保留了用户的神秘感和想象力。不过这类型的产品难免会让人联想到食色性也,如此打着擦边球探索商业变现的边界,荔枝能靠着这些棋子走出多远呢? 对下架整改一事,官方一直没有做出表态或回应只在近日一篇媒体新闻稿中展现出对互联网高新人才的渴望。 说回荔枝这款产品,一路坚持采用培育主播的形式走向语音直播和音频社交的纵深霸主,这是它区别行业对手的特质。 但随着用户在知识付费产品的过程中,对内容的辨别和筛选能力提升,即使中上游优质的内容平均收购率仅为三成,很明显消费者对知识付费的兴趣开始降温,那么在用户习惯远未培养出来的情况下,这样的音频内容平台要如何寻找新的变现模式和增长点成为了新的开发课题。 另一方面,回头来看相比视频行业,此类公司普遍要在流量消耗、主播的成本上更具资本的吸引力,至于该优势是否会于二级资本市场中得到反馈,其实还是有非常多的想象空间。   原文来自:https://new.qq.com/omn/20190802/20190802A03KHR00.html
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    2019年08月02日
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    【美国】人才管理软件TalentGuard完成400万美元的B轮 TalentGuard是总部位于德克萨斯州奥斯汀的职业发展和人才管理软件及解决方案提供商,在B轮融资中筹集了400万美元。 该轮由德克萨斯州奥斯汀的LiveOak Venture Partners领导。作为本轮的一部分,TalentGuard将其主要高管添加到其董事会,包括前Spredfast首席执行官Rod Favaron,Horizo​​n Bank主席兼戴尔前首席财务官James M. Schneider以及LiveOak Venture Partners创始合伙人Krishna Srinivasan。 该公司打算将这些资金用于资助战略增长计划,包括全球销售和营销扩张,以及加速产品创新。 TalentGuard由职业发展领域的领导者Linda Ginac于2010年创立,拥有20多年的历史,提供基于云的职业发展和人才管理软件解决方案,利用机器学习让员工掌控自己的职业发展,同时给予他们的经理深入了解他们团队的最大优势和增长领域。它向员工展示他们在组织内的位置,推荐职业道路,他们已具备的技能,所需的技能以及他们当前或未来角色应达到的水平。 TalentGuard还与更广泛的HCM生态系统集成。 该公司拥有80多家客户,其中包括财富500强企业。
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    2019年08月01日
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    「上上签」与「众签」战略合并,电子签名行业新一轮洗牌开始 36氪独家获悉,7 月 31 日,「上上签电子签约」与「众签电子合同」正式对外宣布战略合并。,双方将共同建设上上签品牌,进行业务及战略整合。 这是上上签的第二次并购。上上签的上一笔并购,是在2017年11月收购「快签」。收购快签后,上上签曾于 2018 年 3 月获得 1 亿元 B 轮融资,由晨兴资本领投;以及 2018 年 8 月的 3.58 亿元 C 轮融资,由老虎环球基金领投。 36氪曾多次报道上上签。上上签成立于2014年,对标美国DocuSign。上上签做的事情可以概括为,将传统的线下合同签署搬到了线上,做电子签名 SaaS 平台。企业和个人用户可借助电脑、手机、平板等设备,完成合同起草、审批、实时签约、管理、履约、法律支持、证据链保存等服务。 上上签对 36 氪表示,自 2018 年起,上上签开拓多个行业和场景,已在 B2B 供应链、人力资源、银行保险、零售制造、物流等行业场景获取大量头部客户。从 C 轮融资到此次合并,上上签在 10 个月内的服务客户量增长了 4 倍。截至 2019 年 5 月底,平台日均签署量 1000 万次,峰值超 2100 万次,总签署量超 47 亿次,服务超过 267 万家企业级客户,头部客户包括银联、建行、联想、肯德基、菜鸟、华住酒店集团、美团、招商蛇口、FESCO、肯德基。 另外,上上签于去年 11 月全球软件服务商甲骨文(Oracle)达成SDN战略合作,此前也与跟微软Office、SAP、苹果、英特尔等企业达成战略合作关系。同时,针对金融、地产、租赁、HR等垂直细分行业,上上签会提供“专属场景包”,多类型、多层级的产品设计可以覆盖初创企业、中型企业到大型集团公司需求。 众签则于2013年年底成立,创始人于潇毕业于清华大学,创始团队来自清华、北大、复旦等高校,曾参与《电子合同基础信息规范》、《旅游电子商务 电子合同基本信息规范》等多项电子合同相关国家、行业标准编写。众签于 2017 年 2 月完成首轮融资,2018 年 7 月获 7000 万元 A1 轮融资,由清志杰资本领投,点亮资本、分布式资本等跟投。 众签自互金领域切入市场,后来传统行业成为其核心客户群,如生产制造业、建材、旅游、电商、租房等领域。截至 2019 年 6 月,众签已服务超过 150 万企业,平台电子合同和电子签章累计签署量超 18 亿份,典型客户包括京东云、国家电网、中国邮政、海底捞、银联商务、中信银行、兴业银行、中银保险、国美电器、首汽集团、酷狗音乐、安踏、新航道等。 2014 年互金行业的爆发,让作为基础设施的第三方电子签名平台进入爆发期,经过几年发展,行业格局越发清晰。并且由于签名行为是双向的,这一领域的马太效应也更加显著,国外也已经是赢者通吃的成熟市场。在36氪此前的报道中,上上签创始人万敏即表示,若客户、上下游合作伙伴都在用A平台,即使你用B签名平台,也会被拉到A上,即依靠强势的头部客户带动周边企业上平台,马太效应就会慢慢形成,而经过这几年的行业快速发展,行业窗口期早已过去。 上上签电子签约创始人、CEO万敏表示,电子签名技术是智慧升级时代的基础设施,不仅能有效帮助企业节约运营成本、减少能源消耗,而且能有效提升企业效率。更为重要的是,通过电子签名技术,能够帮助企业按照契约规则进行诚实经营,最终完成企业与企业的连接,从而构建完善的智能商业信用体系。 众签创始人、CEO于潇博士表示:“上上签和众签在各行业的标杆客户已经带来了明显的头部效应和网络效应。两个团队合并后,将集中各自的优势技术、产品人才,不断提升用户体验,进一步加速电子签名市场拓展速度,提升整体竞争力,推动电子签名行业的发展。众签未来将聚焦新型金融基础设施领域的技术创新与行业应用,致力于用区块链、智能合约、密码学等技术,提升交易可信度和产业协作效率。”   来自36kr,作者:咏仪。转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。
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    2019年07月31日
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    HR自动化:科技为员工体验而来 原文标题:HR automation: Technology for employee experience 员工敬业度对公司业绩有重大影响。 麻省理工学院的研究表明,拥有最高四分之一员工体验的公司可以获得两倍的创新,双倍的客户满意度评级,以及比拥有最低四分之一员工体验的组织高出25%的利润。  随着越来越多的公司认识到从雇佣到退休的员工数字化能力的价值- 例如商业自动化,移动工作,全天候有效支持,以及在组织中任何地方搜索和访问人员和知识的能力 -人力资源正在经历自己的转型。 人力资源改善员工的数字体验的三个目标 在改善员工体验方面,人力资源组织的首要目标是以三种方式提升员工的数字体验。 第1名:提高员工满意度 通过连接到核心的HR系统中,员工可以轻松访问和管理个人信息,财务和利益,从而创建更简单,更无缝的工作体验。 第2名:提高员工的工作效率 为员工提供连接的HRM和绩效管理工具,同事可以互相给予反馈,设定目标并制定时间表。通过提高生产力和协作,这也可以带来积极的业务影响,从而增加创新。 第3名:提高员工保留率 提供更好的员工入职和专业发展。提高员工保留率尤其是一项关键举措,因为顶尖人才更频繁地离职(根据普华永道的一项研究,只有18%的千禧一代计划留在当前的雇主那里)。SHRM基金会的另一项研究发现,参加结构化入职培训计划的员工在公司工作至少三年的可能性增加69%。 提高效率的关键人力资源举措 整体业务绩效与人力资源效率和管理能力密切相关。这就是为什么人力资源部门在提高员工敬业度方面的第二个目标是提高劳动力管理的运营效率。研究表明,有两项关键的数字化转型计划使企业脱颖而出: 1. 自动化人力资源流程以提高效率 许多公司正在大力投资智能自动化,通过自动化招聘和工资单等人力资源流程来提高绩效并优化人力资本管理。 2. 利用人员分析来做出更好的管理决策 从2010年到2013年,拥有成熟人力资源分析的公司的表现优于标准普尔30%。事实上,31%的公司计划实施新技术以支持人员分析。这是一个明显的增长领域:75%的人力资源部门认为人员​​分析很重要,但只有8%认为他们在该领域表现强劲。 连接的人力资源系统为员工创造更好的体验 对于大多数企业而言,改善员工体验是一个重要的机遇 - 也是增长的领域。但实际情况是,大多数人力资源专业人员忙于执行现有工作量,无法花时间在新的员工体验计划上。 人力资本管理,员工沟通,认可,申请人跟踪,入职和绩效管理要求员工和人力资源经理每天访问多个应用程序 - 人力资源经理每年花费366.6小时手动维护这些系统。员工和人力资源专业人员的平凡管理任务超负荷工作是整体工作场所脱离和不满的主要原因之一。 但是,许多领先的公司通过利用集成创造了顶级的员工体验。将HR系统和应用程序连接在一个平台上,使HR能够自动执行重复流程,优化员工队伍规划和人力资本管理,并专注于直接影响员工幸福感的计划。 以上由AI翻译完成,仅供参考。 作者:Alison Jarris 原文地址:https://blogs.mulesoft.com/biz/industries/hr-automation-top-employee-experience/
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    2019年07月30日
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    过时的HR科技会导致员工体验大幅度下降,降低工作效率 ​​​​-今日HRTech语录 过时的HR科技会导致员工体验大幅度下降,降低工作效率 ​​​​ 这是一个一句话的概括。有很多案例可以佐证。 比如入职体验 比如公司内部不同的系统衔接 等等。    
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    2019年07月30日
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    亚太地区人力资源科技发展的趋势,挑战和未来 科技的采用和劳动力技能在决定组织未来准备方面发挥关键作用这一事实大家都没有争议。 智能人力资源科技解决方案的采用和集成是此流程的重要组成部分,可帮助人力资源开发新的工作场所模型,并设计以产出为导向的工作流程。然而,话语中的多重术语 - 人工智能,自动化,机器学习,人力资源分析,聊天机器人以及预测未来大规模失业率的令人不安的头条新闻往往无法给我们提供更大的图景。 此外,由于亚太地区缺乏资源和洞察力,因此需要进一步了解人力资源科技的状况。根据Grand View Research的数据,到2025年人力资源管理市场将超过300亿美元(感觉这个跟美国的市场一样大了)  趋势 重点:通过一系列新时代的工具和技术,人力资源领导者已经超越了简单的自动化日常管理流程,如出勤和工资单。如今,智能技术的应用渗透到劳动力管理,职业规划,人才获取,L&D,员工敬业度和商业智能中。包括亚太地区在内的世界各地的领导者正在努力制定技术发挥核心作用的政策和流程。 正如德勤2019年全球人力资本报告所指出的那样,人力资源领导者不再只是简单地将其工作“数字化”,而是将其整个工作流程“数字化”,将技术整合到工作岗位的核心。  投资:过去几年,亚太地区对新型人力资源工具和系统的投资一直在稳步上升。最新版的Sierra-Cedar人力资源系统调查(2018-19)显示,亚太地区近70%的组织打算增加人力资源科技支出。尽管该地区落后于北美和欧洲,中东和非洲地区近20%,但由于人力资源科技的采用在过去三年中已经达到两位数,因此预计差距很快就会缩小。该调查还指出,小型组织是所有新的人力资源科技采用者中增长最快的部分。根据Sierra-Cedar的说法,云生态系统中普遍存在的新兴解决方案数量有所增加,如嵌入式分析,移动优先使用, 挑战  采用:传统上,亚太地区的人力资源领导者一直在努力及时有效地采用人力资源技术。缓慢的步伐不仅影响了未来的准备,而且还将该地区的技术满意度从2016 - 17年的51%降至2018 - 19年的45%。“2018 - 19年人力资源转型研究状况”发现,亚太地区人力资源职能的五大能力差距在于分析,促进变革,利用技术,建立基于信任的关系和商业头脑。该研究还强调了分析和治理之间的差距,能力短缺以及缺乏整合数据,这是该地区核心人力资源职能部门采用技术的障碍。令人担忧的是,尽管自动化程度不断提高,但研究中34%的受访者仍在评估或刚刚开始采用人机工程学和人工智能认知技术,只有4%的受访者将其作为竞争优势。  心态:专家们一次又一次警告说,除了学习新的技能和技术之外,我们还需要专注于从根本上改变我们的思维模式,采用数字化的方法。挑战不仅要求自己采用数字化思维方式,还要转变组织整个劳动力的思维方式,并在提升技术和人类技能之间建立协同作用。不幸的是,人力资源领导人一直滞后在这方面,并没有能够在人力资源内外充分培养未来准备和技术拥抱的思维模式。毕马威会计师事务所的“2019年人力资源的未来”报告恰当地推荐商业领袖采用“一种新的思维方式,认识到数字时代变革的加速速度,以及它如何大幅改写未来成功的规则。” 未来 在不久的将来,与欧洲和北美同行相比,亚太地区的组织将拥有更加年轻的员工队伍。这为该地区的领导者提供了一个独特的机会,可以实现战略性的数字工作文化,因为出生于数字时代的年轻员工将无缝地采用新时代的工具。 Sierra-Cedar的调查显示,与其他地区相比,“亚太地区更注重影响劳动力业务决策并为业务战略提供信息。”Alight研究也证实了这一发现,并表示自动化,人工智能和分析将得到强有力的采用在不久的将来在亚太地区。  该行业的投资和创新也是有利的国内政策的结果。亚太地区政府,如印度,新加坡和中国,通过制定有利于数字生态系统的政策,广泛宣传数字技术在日常生活和企业中的应用。人们可以预期这种趋势将在未来加快步伐,并看到技术友好和启动友好的政府政策。此外,提供支持移动设备的HR技术解决方案不再是一种选择,而是必需品。  越来越多的证据表明,大多数组织已经为员工提供移动优先的人力资源科技服务,并利用移动设备促进人才获取,工资单和休假管理以及其他重要的工作场所沟通。随着组织将越来越多地寻求面向移动优先的解决方案以满足该地区年轻员工的需求,这种情况将在未来加剧。在许多情况下,直接跨越移动人力资源和云计算,而不必担心遗留系统。  所有这些发展也意味着人力资源的角色也将发生变化,新的技术支持角色将在行业中出现。人力资源领导者和专业人员将不得不学习数据安全和分析等新主题,并期望创建一个结合了最佳技术和独特人类技能的新工作框架。当然,人力资源管理员和管理人员的传统角色将让位于专家和重点角色。  随着对人才的需求超过供应,组织将越来越多地采用新的工具和技术来吸引,雇用和留住员工。已经开始数字旅程的组织将在竞争中占据优势,落后者将不得不更加努力地追赶。招聘,学习和参与的功能将从根本上改变,以不可或缺的方式使用人力资源技术。然而,真正的问题是,组织如何开始他们的数字化旅程而没有对未来的前景如何有清晰的认识?下图建议设计一个结果驱动和数据支持的人力资源框架,为员工提供无摩擦服务和消费者级体验。  亚太地区组织认识到人力资源在转变业务中的重要性,并且正在越来越多地尝试新的人力资源技术来开发新功能。最近在核心人力资源流程中采用新时代技术的趋势令人鼓舞,并为人力资源领导者提供了一个独特的平台,以引导有效的业务和劳动力转型。然而,亚太地区的组织和领导者还有很长的路要走,才能宣称他们已为未知的未来做好准备。 以上由AI翻译完成,仅供参考。 作者:Manav Seth   原文来自:https://www.peoplemattersglobal.com/article/hrtech/the-state-of-hr-tech-in-apac-22443#.XT6sdlWZdQg.twitter
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    2019年07月30日
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    长篇经典:人力资本分析和AI的四个信任的维度-Josh Bersin 编者注:这是一个长篇的文章,谈AI和People Analytics在工作场所中的几个核心的问题:信任的四个维度:隐私、安全、偏见、人的影响。值得思考! 尤其是HR开始新的数字化时代。请记住,信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情,你不仅会失去工作,而且对公司声誉的损害可能是巨大的。 原标题:People Analytics and AI in the Workplace: Four Dimensions of Trust 作者:Josh Bersin   以下由AI翻译完成,仅供传递信息,原文请访问文末 AI和People Analytics已经很火了。正如我过去所写的,工作场所已成为一个高度数字化的地方。公司使用调查和反馈工具来获取我们的意见,新工具监控电子邮件和我们的通信网络(ONA),我们捕获有关旅行,位置和移动性的数据,组织现在拥有关于我们的健康,健康和健康的数据。 此外还增加了一个新的数据流,其中包括视频(每个视频会议都可以录制,超过40%的工作面试被录制),音频(记录会议的工具可以感知心情),以及识别面部的图像识别。  在人力资本分析的早期,公司捕获了员工数据,以衡量控制范围,绩效评级分布,继任管道和其他与人才相关的主题。今天,随着所有这些新信息进入工作场所(几乎在工作中点击的任何地方存储在某个地方),人员分析的领域变得非常个性化。 虽然我知道人力资源专业人员认真对待道德和安全工作,但我想指出一些我们需要考虑的道德问题。 数据滥用的风险 首先,让我给你一点动力。虽然您可能会从人力资源软件公司购买一个出色的新员工参与工具或“保留风险预测器”,但这些新系统会带来风险。当您购买系统时,您实际上不知道它是如何工作的,因此它所做出的每一个决定,建议或建议都会成为您组织的问题。 例如,假设您使用Pymetrics,HireVue(编者注:视频面试的工具)或其他高级评估技术来评估求职者。虽然这些供应商努力消除工具中的种族,性别和代际偏见,但如果您实施这些偏见并且候选人起诉您,您的公司应负责任。这种情况一直都在发生。(了解亚马逊如何无意中创建了自己的性别偏见的招聘系统。) 我就遇到过这种事情。多年前我们邀请一名秘书职位的候选人面试,但是我当天不得不离开办公室。候选人来到办公室,我们的办公室经理告诉她我们必须重新安排面试。她立即​​起诉我们歧视,因为她是受保护阶层的成员。我感觉很糟糕,我们付出了她的时间,但我能看出她的感受。 我要指出的另一个例子。一家公司从他们的HCM系统打开“保留预测器”告诉我,他们的经理看着这些评级,并在看到飞行风险时做各种奇怪的事情。一些管理人员实际上不再与这些人交谈并减少他们在工作中获得的支持,因为我猜他们认为“他们正在考虑离开。”显然,这不是良好的管理,但如果我们不好好利用这些数据,人们可以错误地使用它。 当然,还有其他可能出错的事情。如果您可以访问员工健康数据并使用它来评估或讨论员工的表现,我确信您处于合法危险之中。(我不是律师。)如果您泄漏或无意中发布了员工健康数据,则违反了HIPAA规则。  有很多很多地方可以解决问题。只要看看Facebook,Equifax,万豪以及其他所有认为他们都在保护数据的大公司的情况。人们犯错误; 员工做坏事; 我们必须保护数据,算法和管理行为。 随着人工智能变得越来越普遍,我们不再看到数据,而是看到“轻推”或“推荐”。如果“轻推”在某种程度上有偏见而员工变得心烦意乱怎么办?你知道这个软件是如何运作的吗?你可以回过头来确保它没有根据一些不正确的标准进行区分吗?  最后,如果您是分析师并且自己进行分析,您是否准备好在攻击下捍卫您的调查结果和建议?如果有人挑战您的发现并希望按年龄,性别,种族,甚至地点或季节了解数据 - 您是否已准备好确保其有效和可靠?我知道这是我们可以用统计工具做的事情,但我们必须要小心。 请记住,信任是我们今天业务中最重要的事情之一。如果发生不好的事情,你不仅会失去工作,而且对公司声誉的损害可能是巨大的。 我们应该做什么? 我在这个领域做了很多工作,包括花费相当多的时间与IBM,O'Reilly的人们,当然还要与许多人力资源领导者,人员分析领导者和供应商交谈。为了帮助您通过人员分析了解道德问题,让我提出以下框架。 首先,您使用的数据和算法是否公平?它是否准确反映了您想要的性能或生产率数据,而不排除,区分或无意中偏差结果?这很棘手,我将在下面讨论。从这个框架可以看出,道德有两个方面。 二,数据系统和算法安全吗?我们是否在保护隐私,机密性和安全性?谁有权访问,我们如何审核其在公司中的使用和路径? 这是IT中一个众所周知的问题,但现在我们必须处理人力资源问题。 当您查看这两个维度时,您基本上会发现有四个维度需要信任。 要考虑的第一个道德问题是隐私。如上图所示,Facebook,CVS,雅虎等公司在这里遇到了麻烦。当员工加入您的公司时,他们会授予您收集大量数据的权利,但我们作为雇主无权披露此数据,共享或将其与个人识别的信息相关联。 1.隐私 在GDPR规则中,如果员工要求,组织也必须“忘记”这些数据,因此需要考虑一些重要的业务实践。如果你看一下上面的一些问题,他们都会处理披露和保护问题。谁可以访问这些数据并让这些人接受过隐私规则和程序方面的培训? 在Deloitte,所有顾问都会参加强制性的隐私年度课程,我们的PC被扫描,我们接受培训,不会以可以披露的形式存储任何客户信息。就人力资源而言,我们需要告诉员工我们正在收集哪些数据,并确保他们理解这些数据是用于积极目的的。  虽然我们中的许多人可能会觉得在社交媒体和其他地方分享我们的个人故事很舒服(我个人不这样做),但其他人则更加私密 - 因此即使是内部员工目录也可能存在问题。一家大型科技公司最近告诉我一个关于工程师的故事,该工程师创建了一个内部社交网络,该网络显示了曾在哪个办公室工作的员工以及他们过去的工作。员工们很不高兴“发现”这个网站,因为他们没有事先征求意见,抗议其使用。该员工只是一名试图让公司成为更好工作场所的工程师,不得不关闭系统。 并且捕获的数据量不断增加。例如,L&D中增长最快的领域之一是虚拟现实(现在称为沉浸式学习)。VR程序捕获所有类型的个人表现数据 - 您的注意力范围,眼球运动以及您应对压力的能力。Pymetrics评估测量您的冒险能力和认知处理。这种类型的数据可能对目的有用(培训,工作适合),但如果不保密,也可能被滥用。 告诉别人您正在做什么,解释您的“选择加入”政策,并确保您为所有员工数据制定了良好的隐私政策。(GDPR规则要求您获得此类同意,并且您还允许员工查看您收集的数据。) 2.安全 隐私的姐妹是安全。数据是否存储和保护在其他人无法找到的地方?您是否拥有密码策略,加密和其他数据保护措施,以便员工无法将数据带回家,将其发送给第三方或意外将其发布到互联网上?这些是所有公司必须处理的IT问题,当我们收到诸如薪资,工作经历,医疗保健数据和其他个人信息等敏感信息时,我们必须妥善保护。 在欧盟,这已成为一项法律。GDPR规则之一是需要创建数据保护官并设计您的系统以进行数据保护。如果发现贵公司在这些地区失效,您可能会被罚款高达收入的2%,这是一个巨大的风险。 3.偏见 我们在People Analytics中遇到的第三个也是最困难的(也是最新的)问题是偏见。无论您是自己分析数据还是从供应商处购买AI工具,我们都必须记住所有算法系统都基于现有数据。如果现有数据存在偏差,则预测和建议将存在偏差。 这是一个非常难以解决的问题,许多组织正在努力解决这个问题。(IBM Research有关于此主题的精彩视频。)例如: 试图评估公平薪酬的系统会将员工与同行进行比较,但可能无法理解种族,地点和年龄等问题 预测保留的系统可能会歧视少数群体或因文化原因离开公司的其他人 评估适合工作的系统可能会使嵌入招聘历史的旧的,有鉴别力的招聘实践制度化 使用组织网络分析来识别绩效的系统可能没有意识到性别或年龄在信任和关系中起着重要作用 预测表现优异者的系统将偏向现有的高评价个人(可能是白人)。 您购买或构建的每个预测分析系统都会内置偏见。(“偏见”一词的意思是“基于过去的影响”,这正是AI试图做的事情。)  您可以采取的减少偏见的最佳方法是监控和培训您的分析系统。换句话说,查看它所做的预测和建议,并检查结果是否有偏差。亚马逊发现其招聘机器人偏向于女性。IBM通过“机器人培训师”不断监控其内部薪酬推荐引擎和在线管理教练(均由Watson提供支持),他们不断调整系统以应对新情况。 我记得几年前一家公司告诉我,中国的薪酬政策效果不佳,中国的工资增幅是美国的两倍。您的系统可能不知道这一点,因此它可能会偏向于中国的加薪或过度偏向美国的加息。这些不一定是不道德的决定,但这种偏见会伤害你的公司。 供应商非常关注这一点。Pymetrics对此非常认真,公司现在开放其算法来减少偏见。其他供应商应该这样做。 当我们巧妙地训练历史数据的算法时,我们在很大程度上只是重复过去。......我们需要做更多,这意味着检查数据中嵌入的偏见。 - 凯茜奥尼尔,“数学毁灭武器” 你能做什么?监控,评估和培训您的数据驱动系统。例如,IBM率先使用人工智能来帮助改善职业发展,管理实践和薪酬。该公司定期审查其基于Watson的人力资源预测员,并培训他们更聪明,更少偏见。(IBM告诉我,他们基于AI的人力资源聊天机器人现在可以在问题答案中提供超过96%的员工满意度。) 可解释,透明或可信的AI 人工智能社区有一个重大的变化,就是让系统“可以解释”。例如,为什么系统会推荐这个工资变化呢?如果您了解预测的原因,您可以更智能地对其进行操作。 4.人的影响力许多供应商正在构建检测AI偏差的工具,包括IBM的偏差检测云服务,来自Pymetrics的Audit AI。麻省理工学院的研究人员现在发布了自动偏置检测  以及  消除AI偏差而不会降低精度的方法。作为人力资源系统的买家,您应该询问这些功能。 信任的第四个维度可能是最重要的。您对捕获此数据的意图是什么? 正如GDPR规则  明确指出的那样,捕获数据以“看看它可能告诉我们什么”是不行的。如果员工认为他们因错误的原因受到监控,那么影响将是负面的。因此,我相信您应该坐下来记录为什么要捕获给定的数据流并清楚地为项目设定目标。Facebook显然没有在他们的业务中做到这一点,他们仍然在恢复声誉受损。 要问的最大问题是:为什么要实施这种特定的分析或AI工具?它会帮助人吗?还是用于监控或秘密进行绩效评估?   大多数供应商都有最好的意图。 Phenom People的新人才体验平台使用AI帮助求职者找到合适的职位空缺,帮助内部求职者找到合适的工作,并帮助聊天机器人向您提出智能问题,以了解您的工作需求。 Glint的新经理Concierge使用AI推荐行为变化和课程,以帮助您成为更好的领导者。ADP的Compass工具和CultureAmp的Zugata也是如此。Humu正在为团队和运营绩效做这件事。 来自IBM的Watson Candidate Assistant使用您的简历来确定您作为求职者的技能,并找到最佳工作,大大提高招聘质量和聘用时间。 EdCast,Valamis,Fuse和Volley正在使用AI推荐学习内容,BetterUp使用AI为您找到最好的教练。 Oracle,Workday和SuccessFactors使用AI来实现许多功能。Oracle HCM建议调整工资,甚至根据您自己的角色和行为自定义您看到的屏幕,从而简化系统本身。 像Spring Health这样的供应商现在使用AI来诊断您的心理健康并推荐正确的提示,辅导员或医生。 事实上,我很清楚所有人力资源技术供应商都在推动人工智能对人们的积极影响。然而,作为买家,我们必须确保我们能够很好地使用它。 举个例子,这里有一些要避免的事情: 不要使用监控数据秘密通知绩效评估。例如,一家金融服务公司使用一种热量和运动检测器来确定谁进入办公室。雅虎着名审查了VPN日志,以了解人们何时在家工作以及何时没有人工作。这类活动会损害员工的信任感,几乎总会导致糟糕的决策。 不得将任何形式的福利数据用于法律允许的任何其他目的。将某些健康数据用于保险定价是合法的:将其用于继任计划,绩效评估或任何其他形式的员工辅导是不合适的。 不要将训练数据(程序性能)用于性能评估。这不仅会降低信任度,还会使您陷入法律危险之中。 不要跨越个人和专业数据之间的界限。如果您正在跟踪员工手机中的数据,请确保您不会授予他人访问个人信息的权限。虽然该设备可能归公司所有,但侵犯隐私会让您陷入困境。 事实上,在大多数大公司中,在开始捕获数据之前应该进行法律审查。您的项目是否符合GDPR指南,HIPAA规则和其他机密性保护? 还要记住,基于AI的调度和工作供应问题也是有风险的工具。例如,万豪公司实施了一个新的系统来安排管家,并结束工会劳资纠纷,因为工人受到不公平对待。该系统正在推动管家疯狂地从一个房间跑到另一个房间。换句话说,它不是为了“帮助人们”,而是为了“帮助公司”。 我可以给出的简单建议是:将您的分析程序专注于对人产生积极影响的策略。如果您正在跟踪人员以衡量工作效率,并且数据将用于改善工作,那么您就会朝着正确的方向前进。如果您使用这些数据来淘汰低绩效企业,那么您可能违反了公司的管理原则。 底线:使用良好的意识,考虑道德是一个“安全”问题 越来越多的公司聘请了“ 首席道德官 ”和其他工作人员来帮助完成这些项目。其他人正在创建“道德使用委员会”,以确保所有分析项目都经过仔细评估。所有这些都是重要的想法。  就像多样性和包容性更像是“安全计划”而不是“培训问题”,数据的道德使用也是如此。最多元化的组织使用指标和委员会来确保他们的D&I战略得到加强。我们必须在道德使用员工数据方面做同样的事情。  当您启动新的分析程序时,您需要一份需要考虑的问题清单。问问自己“如果这个节目出现在纽约时报的头版上会怎么样?”这会损害公司的声誉吗? 如果答案是肯定的,你需要做更多的功课。 最后,让我们以数据为导向使用消费者体验。暴露大量消费者数据的公司遭受了可怕的打击。 今天,信任是我们拥有的最重要的商业资产之一。认真对待并确保您努力使管理数据驱动朝着正确的方向发展。你会很高兴的。   原文来自:https://joshbersin.com/2019/05/the-ethics-of-ai-and-people-analytics-four-dimensions-of-trust/ 再次说明,翻译来自AI,仅供参考学习~
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    2019年07月29日