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中智瑞力人力资源产业基金成立，目标总规模30亿元，首期意向规模已达8亿元
5月29日，由中国国际技术智力合作有限公司（简称“中智”）、上海瑞力投资基金管理有限公司（简称“瑞力投资”）、上海普陀区科创引导基金等联合发起成立的中智瑞力人力资源产业基金启动仪式在北京举行。该基金的合作设立也成为中国首只以人力资源服务行业为主线的专业化的产业投资基金。
中智瑞力人力资源产业基金目标总规模30亿元，首期意向规模已达8亿元。该基金的合作设立，将进一步推动国内人力资源服务产业的战略布局和资本化进程。中智与瑞力投资合作打造的这只人力资源服务专业化的产业投资基金，是出于应对行业挑战及兼顾未来发展战略的考虑，未来还将积极利用大数据优势、人工智能等手段，创新发展人力资源产业。此外，该基金的设立也顺应了国家发展战略，为中国企业的海外建设，提供了人力资源保障。
作为一家创新型金融服务企业，上海瑞力投资基金管理有限公司于2015年6月顺应上海新一轮国资国企改革，以上海报业集团、上海实业集团、上海国际集团三大国资集团为基石，引入优质民营战略投资人联手合作，瑞力投资转型发展成为以新兴产业投资和创新发展为特色的基金管理平台，坚持“以人为本”的投资逻辑，业务覆盖医疗健康、文化教育、能源环保、互联网科技与金融、资产管理等相关行业。目前，瑞力投资管理的资产管理规模迅速发展超过160亿元，已跻身前百位的“准做市私募名单”。
中智瑞力人力资源产业基金的合作设立是基于中智的品牌和产业经验，将为产业基金的运作，规避了较大的行业风险，有助于基金对项目的判断；而瑞力投资具有丰富的类金融培育和运作经验、国企背景的融资优势、广泛的客户资源、成熟的风控经验和高素质的人才储备，亦将帮助基金和基金管理公司的经营工作迅速步入正轨并不断发展壮大。
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HR如何快速理解能力素质模型
文| 道几
来源| HR实名俱乐部
知识点
1、定义能力素质
2、什么是能力素质模型
3、能力素质模型有什么作用
4、如何判断能力素质模型的好坏
一、定义能力素质
能力素质是指在一个组织中与工作或情境相关的绩效优异的员工所具备的动机、自我概念与个性，价值观与态度、技能和知识等关键特征的集合，如下图。
麦可利兰把能力素质划分为五个层次：
1、知识（Knowledge）
2、技能（Skill）
3、自我概念(Self-Concept) ：态度、价值观和自我形象等
4、特质(Traits)
5、动机(Motives)
其中知识、技能属于表层的胜任特征，易于识别; 社会角色、自我概念、人格特质和动机、需要等，属于深层的胜任特征，隐藏在水下，难以用常规的测验进行识别。但是，在工作情境中，深层胜任特征是决定员工的工作行为表现的关键因素。
二、什么是能力素质模型
能力素质模型不是一个单纯的术语。可以通过以下四个关键点加以说明：
第一、能力素质模型不仅仅有这些能力词条，最重要的是一种行为标准。
第二、行为标准中的行为，是优秀员工的行为（是指优秀员工的什么行为，能够判断出来他是具备这个能力的）
第三、符合公司战略和文化的优秀员工的能力行为和行为标准
第四、能力素质模型是一种公司高层和核心管理层认同的，符合战略和文化的，优秀员工的能力和行为标准。
通常我们从能力素质的适用范围，将其分为通用素质能力、核心能力素质和专业能力素质。(如上)
三、能力素质模型有什么作用
1、构建组织
基于能力素质模型，在选人的过程中能够选择更精准，即能找到潜力更高、价值观更符合、能力发展速度更快的人。这样可以用较低的成本获取更好的人才。
可以更快地发展人，人的发展有一个过程，发展的精准度越高，消耗的资源越少，速度越快。
2、识人用人
判断什么人应该放在什么位置上，他更适合做什么，如何激励他。
基于能力素质模型还可以很好地知道我们应该留什么样的人，在什么阶段一定要去挽留什么样的人，选、育、用、留是可以起到这样的作用的。
3、人才培养
能力模型可以在核心梯队的人才储备过程中起到非常大的作用。我们需要储备核心梯队去源源不断地补充新鲜的血液。
如何做梯队建设，如何做接班人计划，就需要知道下一个阶段需要的是什么样的能力，这个能力又用什么方法去培养。故能力素质模型还可以应用在核心人才梯队的培养上。
四、如何判断能力素质模型的好坏?
1.一眼看穿法则
如果这家公司的能力模型把公司名改成任何一个公司名都可以，这肯定做的不是很好，原因是没有任何一家公司战略文化上是完全一致的。
怎么可能用同样的人在不同的公司又希望得到同样的结果呢?
2.阅读记忆法则
在阅读记忆的部分，能力数字模型做的越复杂，越难记忆，就意味着落地越难。
3.应用落地法则
之前能力素质模型在企业内得不到认同或者落地执行度不高的原因是：企业过多的依赖外部顾问，外部顾问做好模型后，企业必须掌握技术确信能够落地。
能力模型是一种定性的东西，是过程性指标，不代表结果性指标。
要结果性指标必须与流失率、人迅速发展的成长率、员工的绩效达成率相关联，这要求我们把能力模型执行好，确信能够落地下去。
4.未来预见法则
能力模型是能看到未来性和预见性的。
看到能力模型是能看到这家公司在未来的一些战略方向的，比如公司未来是走海外战略，那么能力模型是能体现出海外战略的。
要往海外市场发展，培养的人怎么看不出跟海外市场有关，这样的人培养出来又如何能支撑海外战略呢？
如果公司战略是做解决方案战略的，那么能力模型中必须要能看到与这个解决方案相关的，不能只看到跟产品销售有关的，否则就变成了培养的人永远没办法支撑未来的战略转型。
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趁早断了使用用户数据的念头吧！你做好应对GDPR了吗？
文| 布莱克·摩根
编译| 李晓
来源| 牛透社
编者按：5月25日，《通用数据保护条例》(GDPR)在欧盟生效，这部新法案将影响任何一个拥有或使用欧盟地区个人数据的组织机构。
GDPR中规定，欧盟任何公司如违反该条例规定，都将面临最高2000万欧元或相当于其全球年销售额4%的罚款。咨询公司Capgemini的研究显示，85%的公司表示，他们还没有准备好应对新法律生效。
截止到本周一，部分受GDPR影响明显的欧盟数据营销公司因准备不足已经暂时拒绝欧盟用户访问或使用公司提供的数据服务，其中不乏不愿意触及GDPR红线的北美公司。
作为暂时未受到此次欧盟GDPR条例影响的中国企业绝不能够置身其外，事不关己高高挂起的态度只能暴露出企业的短视，那些未在该条例中受限的部分北美公司的前瞻性举动已经为中国企业敲响了警钟。
GDPR条例触及的边界范围非常宽广，“包括扩大了欧盟数据保护法律所覆盖的边界，从本地公司延伸到所有参与欧盟公民（包括英国）个人信息处理的所有外国公司。”
换句话说，如果你的公司数据库中包含欧盟公民的个人数据，那么你在使用该数据进行营销活动时都会受到该条例的规范，无论你是哪个国家的公司企业。
作为世界第二大经济体，无论经济上还是业务上，中国企业与欧盟国家有着千丝万缕的联系，认真对待GDPR带来的数据营销方式洗牌，做到未雨绸缪方为上策。
本文内容来自于Pegasystems CRM副总裁尼克尔森在播客上接受的采访，英文原文发布在5月25日的福布斯网站上。牛透社希望通过对此文的编辑，为各位CIO在数据营销方面能够提供一些实用的建议。
Pegasystems副总裁Jeff Nicholson（杰夫·尼克尔森）
欧洲正在发生巨大的变化，但大多数企业却还没有准备好。
欧盟的《通用数据保护条例》（即GDPR）将于5月25日生效（本文写于5月25日GDPR条例生效前——编者注），并且会带来个人数据信息权力转移，它将使用户能够比以往更多地掌控他们自己的个人数据。
用户数据一直被认为是商业资产。
但是，在GDPR之下，用户现在正在拿回自己个人信息的所有权，并将拥有更多的个人信息自主权。
他们现在可以选择自己的哪些个人信息允许被公司或机构拥有，也有权要求公司或商业机构从他们的数据库中删除属于自己的个人信息。
而违反用户意愿不遵守GDPR条例的公司将有被判处高达数千万美元罚款的风险。
但是，大多数企业没有为新立法做好准备。
根据Pegasystems的CRM副总裁杰夫·尼克尔森的说法，大多数公司意识到GDPR带来的影响时都已经为时已晚。
这使得各家公司争相拿出一个符合透明度准则的数据解决方案，同时也在为潜在的用户个人数据删除请求做出准备。
来自Pegasystems的一项新调查发现，82％的欧盟居民计划使用他们的新权限来查看、限制或删除公司企业已存档的个人信息。
这意味着公司企业不仅需要向用户提出数据收集请求，并分享他们收集到的每个用户的信息，而且如果用户要求清除属于个人的数据，这些公司企业则可能会大量丢失已有的用户数据库。
建议那些接受个人信息数据删除请求的公司以提升用户体验的方式来应对此事。
尼克尔森表示，这个问题的关键点不在于“如果这种情况出现”，而是在于“这种情况何时会出现”。
所有存有大量用户个人数据的公司都必须马上解决GDPR关于规范用户个人数据处理的要求，即使应对这种要求的解决方案的成本会很高。
GDPR不会法外施恩，所有品牌和公司都要谨记。
尼克尔森还表示，公司能做出的最好选择就是积极主动的配合GDPR条例的要求。个人数据的权力转移即将到来，那些无视此事或不做任何计划的公司都将会面临严重风险。
透明可靠的创建用户个人信息库流程将使企业品牌有机会顺势建立新的用户关系，并在接下来的数据营销市场上占据竞争优势。
问题的解决方式可以归结为信任度和透明度两方面。
用户希望他们信任的公司能够妥善处理和保管他们的个人信息，而不是将它们出售或不适当地使用。
在接下来的这个时代，能够重新获得用户信任的公司要比那些无视用户个人信息删除请求的公司更接近成功。
对于公司企业来说，用户选择删除个人信息数据的最大问题是它不能再被用于企业级的用户画像。
失去这些数据意味着公司企业不能再对用户的偏好和习惯进行分析，也不能像过去那样可以随时对数据库中的用户进行产品推荐和商业宣传。
在这种变化中受到最大冲击的行业当属零售业，他们在很大程度上依赖于根据用户个人信息数据对用户进行个性化推荐和营销。
GDPR条例的颁布是欧盟的一个巨大转变，它有可能扩展到包括美国在内的世界其他地区。
根据尼克尔森的说法，在用户数据权力转移的道路上，5月25日的实施日不是终点线，而是一条长长的起跑线。
对不断变化的消费环境积极应对并严格遵守GDPR条例的公司将在未来处于竞争优势顶端。
延伸阅读：
5月25日，欧盟颁布GDPR当日，华为云BU总裁郑叶来在朋友圈发表了针对此事的企业态度：
这周非常有意义：
《通用数据保护条例》(GDPR) 是迄今为止覆盖面最广的全球性数据隐私保护法规，将于今日， 2018 年 5 月 25 日在欧盟生效。
回想2015年在上海的HCC2015上，时任IT产品线总裁的我宣布：华为面向政府和企业提供云服务时，将“上不做应用，下不碰数据”，此番言论虽然获得了任总在内的公司高层的认可和确认，但也获得了公司内部“心声论坛”上广大员工的一致痛骂：不玩别人的数据，你还搞什么云计算！
那么我们回顾一下当时我们宣布的是什么？
华为面对政府和企业提供云服务时，标准的姿势应该是这样的：
1、我们不以技术的手段获取客户的运营数据；
2、永远不强迫客户进行数据交换，不将客户的数据进行商业变现；
3、华为开放自己的大数据处理能力，帮助客户处理数据，让客户的数据“慧”说话！
为推动社会的点滴进步感到自豪！ 本周，我们将在贵阳的数博会上宣布我们开放的数据处理平台，为即将到来的人工智能浪潮提供一个智能化的底座！
背景介绍：Pegasystems公司
Pegasystems于1983年由美国人Alan Trefler 博士成立，Alan现任公司CEO兼董事会主席。
公司于1997年在美国纳斯达克上市，在100个科技股中成长率排名第8。Pegasystems目前在全球主要国家都建立了分支机构，并通过与合作伙伴的合作在全球提供解决方案。
作为规则驱动流程自动化市场的领导者，Pegasystems已经建立了分布在全球的各个行业的企业解决方案，它们包括零售、电力、制造、旅游和酒店业，以及先进的金融服务和医疗保健机构。
通过与领先的合作伙伴的合作，Pegasystems提供务实的解决方案，以提高公司的生产率、质量、灵活性和柔韧性。
编者后记：
腾讯推送了《关于欧盟数据保护通用条例的通知》，该通知主要内容为欧盟颁布DGPR后腾讯微信团队的态度和反应，用八个字可以概括：“坚决支持！立即执行！”
腾讯的应对措施符合文章中尼克尔森的“公司能做出的最好选择就是积极主动的配合GDPR条例的要求”观点，同时也为与数据营销相关的各家中国企业传递了一个明确的信息：是时候为GDPR准备预案了！
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HR部门：人工智能技术的第一线领域
文| Dr Jeremy Nunn
自古以来，哲学家和科学家们一直在探索人类智慧和思考的奥秘。就像我们在海洋和太空探索一样，我们在知识方面取得巨大进步之后，仍然存在一个萦绕不去的问题：
我们如何运用我们了解到的知识来帮助自己更好地生活和工作？
技术人员凑齐了以人类为原型的人工智能（AI）的最后一块拼图。
人工智能摆脱银幕并进入我们的日常生活，这项技术有望为人类各行各业带来革命性的变化。其中企业家将作为早期的人工智能行业推动者和采用者。
没有比人力资源（HR）部门更好的人机协作场所了。
通过人机协作及其对日常招聘，评估，入职和管理实践的影响，人力资源部门将迎来彻底的转变。
让我们从一开始就明确一件事：AI技术不会让HR经理和员工失去工作。
就像蒸汽机和计算机没有把我们引入过早的反乌托邦一样，AI技术承诺改变人力资源部门，而不是让它们变得多余。
毕竟，它只是许多人力资源专业人员在家中使用的技术的延伸，无论是Cortana，Alexa还是任何其他基于AI的设备。
因此，他们中的大多数人认为人工智能可能为人力资源部门的重要职责带来革命性变化，如招聘，绩效评估和教育，这是一个小小的惊喜。
人才招聘是人力资源部门的主要责任之一，但我们如何确保招聘到的人员是最终需要的“人才”？
假如你最终招到了一位说话流利，看起来很帅的员工，而他很难达到最初的承诺呢？
由于人力资源部门的人群纷杂（也就意味着易受扰乱），他们在这些招聘过程中无法抵抗人类的偏见。
人工智能技术有望通过依靠更多的大数据分析处理，而不是单独的观察来简化这一过程。
对于刚开始使用这项技术的人员来说，人工智能技术在筛选人员时，不受陈旧观念，以及申请人的种族，性别或国籍的影响。
人工智能软件可以设计相关的面试问题，完全忽视某人的背景，专注于他们某项工作的专业能力。
这些评估问题将以申请人早期的工作记录为基础，更重要的是，以他们申请的工作要求为基础。
用谷歌前任HR部门老板的话来说，将AI用于这种类型的自动化可以更快速地过滤出“极好的候选人”。
除了在候选人筛选期间摆脱人为偏见问题之外，人工智能还为人力资源部门提供了很多其他帮助，从而减轻了筛选候选人简历，社交媒体帐户，参考信函和其他来源的千兆字节数据的巨大负担。
这个过程是人力资源专业人员面临的最耗时的任务之一，他们往往面临为了及时完成工作而需要削减一些候选人的问题。
这无意中造成了公司招聘程序的缺陷，并可能把错误的人放在公司的错误位置。
最后，这也需要重复地耗费时间和昂贵的重新招聘程序。
人工智能可以使这些繁琐过程成为企业HR实践历史的一部分。
这归功于其强大的分析能力，使得人工智能可以同时处理大量候选人的大量数据。
如果可以的话，这些信息不必停留在简历或参考资料中，但也可以包括招聘后的绩效评估，这些评估为申请人的潜力提供了宝贵的见解。
人工智能处理这些任务所节省的时间可以在几天甚至几个月内进行衡量，人力资源专业人员可以将其用于实时访谈，入围和业绩分析。
AI通过协助新员工提供入职手续，再次释放HR部门资源。
这些新进人才经常淹没于人力资源部门，处理许多与薪资支付，假期，福利和一般权利有关的问题。
对HR专业人员来说，回答公司在宗教节日期间缺勤或未付奖金的政策等问题既重复又耗时，而人工智能可以使用日益智能的聊天机器人来“解救”这些人员。
他们可以很容易地编程，实时提供日常问题的答案，无论新员工或老员工的问题。
这些机器人可以作为自助服务平台，让人力资源人员能够专注于回应更加复杂和迫切的问题，那些更应该引起注意的问题。
最后，人工智能可以提供HR管理方面的协助，比如协助现有员工绩效评估的进行。
监控绩效会产生大量的各种数据和指标，人工智能可以对这些数据和指标进行梳理，以便人力资源经理能够快速访问有价值的系统化见解。
这些指标可以根据AI设计的每个员工的绩效目标进行衡量，也可以包括行为评估。
人工智能可以帮助人力资源人员为每位员工设置分级系统，并对设定的绩效目标进行定期自动化审查。
在企业界，人工智能最佳使用领域之一是人力资源部门，作为公司处理“人”的业务的第一线。
在人工智能领域，他们可以在其专业工作的各个阶段找到一个伟大的盟友，从早期入选人才和申请人筛选到后期上岗程序和绩效评估。
除了消除人力资源人员不必要的负担之外，人工智能可以帮助简化所有这些任务，并对每位候选人和员工的真实潜在业绩产生前所未有的见解。
所有这些都是在没有人为偏差和错误能力的限制的情况下完成的，这使得AI成为未来成熟的人力资源管理工具。
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游戏式积分制管理，人力资源管理新工具！
来源| 人力资源分享汇
作为管理者，您是否有这样的困惑？
员工越来越难管理，低工资招不到人又留不住人，高工资能留住人却容易形成“高薪养懒汉”；
员工的忠诚度越来越低，核心骨干、老员工流失率居高不下。不加工资就跳槽的现象比比皆是，但加了工资效果又不明显，员工的积极性、工作状态最多不超过3个月，这是为什么；
HR学了太多的课程，去年学了宽带薪酬，今年听了战略性绩效管理，明年准备学任职资格管理，这些内容听起来有道理，用起来却效果不佳。老板不满意，HR地位岌岌可危，未来的出路在何方？
... ...
这些问题的原因就在我们自己身上，当前很多企业和员工之间的关系是：对立+博弈，一旦产生这种关系，就意味着老板痛苦的开始。
人搞不定，事就办不成，其实，解决了人的问题，就解决了企业80%的管理问题；
大家很头疼的这一系列问题，其实很多公司用积分制就能解决，而积分制和传统KPI考核最大的不同如下图：
积分制具体落实的维度，如下图：
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百度百科上了区块链，“不背黑锅”只是第一步
来源| 虎嗅
5月28日晚间，百度百科悄然上链，利用区块链不可篡改特性保持百科历史版本准确存留。
该项目由百度区块链和百度百科合作运作。百度百科上线的是百度区块链生态布局中，具体落地项目之一，此举是为了“增强词条编纂的公信力”
百度百科不再背锅
百度百科，以人人可编辑的模式，成为最大的中文网络百科全书。但问题是也会出现恶意编辑的现象，百度百科平台往往也要承担责任。
上链的作用，就是百度百科可能不用再背锅了，因为编辑历史都有证可查。
使用区块链技术，平台可以通过时间戳、哈希算法对百度百科上的每次编辑进行确权，从而记录百科词条的历史版本和作者、编辑时间，实时记录次条的全部变化，达到存证目的，配合用户实名制效果更佳。
下一步是版权保护？
百度区块链原生应用负责人柴桥子告诉巴比特：“目前已发布的，都是存量业务和链的结合，接下来有一个全新产品，1.0就是基于区块链来做的。产品的理念、定位、构架都是和区块链融合的，会发布自己的权益通证，基于百度自己的底链。” 而应用场景，将是“百度相对擅长的领域”。
今年4月，百度就上线版权区块链原创图片服务平台——图腾。据其官方介绍，图腾是百度内部对区块链技术的深入研究和加持后的落地实践，主要提供图片版权保护。
图腾将利用区块链技术，配合可信时间戳、链戳双重认证，为每张原创图片生成版权DNA，真正实现原创作品可溯源。
百度百科这次区块链应用，也是对数字内容的通证化。区块链具有随时提取、不可伪造、不可撤销、可验证四个特点，正是对数字版权问题的解决方案。
下一步区块链应用是否继续在版权保护上？由于百度搜索的天然属性，百度上有大量内容，若百度能通过区块链技术对平台内容进行确权和侵权监测，那“洗稿”“抄袭”之类事件也能少一些。
版权领域的区块链应用门槛是较低的，百度肯定有这个能力，但问题是，百度上也存在大量盗版内容，百度若想落地版权区块链，是否会成为阻碍？
百科是否会引入代币激励？
关于百度百科上链，有一个案例可以参考。
在线百科全书网站Everipedia（完全百科）从2014年设立之初起的目标是赶超Wikipedia维基百科，但一直都不温不火。2017年末，Everipedia团队宣布即将迁移到半年后上线的EOS区块链上并发行名为IQ的代币之后，母公司迅速获得三千万美元融资，被资本市场看好。
在Everipedia的白皮书中，整个项目被分为3方面：治理、代币和文章。简单讲，在Everipedia通过区块链技术加入代币激励，会按照贡献给予代币激励的模式鼓励更多作者加入。
并且，每个用户如果要提交对文章的编辑，都必须抵押一部分代币，如果编辑通过审查抵押的代币会退回给用户。若编辑不通过，抵押代币将消失，而优秀内容可获得代币奖励，从而加强编辑质量。
目前，百度百科是通过积分激励作者，百度用户在百度百科上参与编辑即可获得奖励积分。积分分为经验值和财富值两部分。财富值可用于在商城兑换虚拟特权、徽章和实物礼品。经验值与等级头衔相关。
分布式记账的代币，显然更具价值和安全性。网易星球的黑钻都能兑换黑猪肉的，若百度百科想提升作者激励体系，Everipedia的代币激励是一种可选方案。
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国际人力资源平台ChronoBank宣布推出首个基于区块链技术的完整工作平台Laborx
来源| bitcoinist
世界领先的国际人力资源平台ChronoBank宣布推出LaborX--目前已成为大规模应用的首批区块链应用之一。
ChronoBank生态系统的新成员
ChronoBank宣布推出一个雄心勃勃的、旨在革新人力资源/招聘/金融行业的大型区块链项目LaborX--这是全球首个完整的基于区块链的工作平台。
ChronoBank的生态系统已经非常丰富，由Labour-Hour Coins和智能合约管理系统界面（ChronoMint）共同组成。
Labour-Hour Coins能够有效标记劳动力，同时消除通货膨胀。
而ChronoMint允许管理ETH，ERC20代币，BTC和LTC等虚拟货币。它还使用户能够创建自己的ERC20令牌。
LaborX现在是ChronoBank人力资源生态系统的重要组成部分，能够为求职者和公司提供安全有效地进行即时交易的保障。
准备以主流方式登场
最重要的是，如今LaborX是可以合法和大规模采用、基于blockchain的应用之一，得益于其人性化的设计与ChronoBank的多币种钱包（ChronoMint）和分布式交换（TIMEX）的集成。
凭借其一系列工具，LaborX计划尽快通过不变的信誉系统，智能合约和透明的令牌市场，来破坏和革新招聘市场。
同时LaborX声称它允许求职者增加小时费率以及避免支付延迟，同时允许公司选择更优秀的全球工作者，数字游牧人和加密货币爱好者。
在整个求职过程中，招聘双方都能够降低成本，LaborX平台本身只收取1％的费用 - 与已成为当今招聘平台收费标准的5-20％相差甚远。
ChronoBank的首席执行官Sergei Sergienko说：我们的业界领先团队去年一直致力于打造世界上最完整的区块链式人力资源生态系统。 LaborX仅仅是团队劳动成果之一，并且今天为它的大规模采用做好了准备。
就我们而言，任何人都可以在早期阶段采纳和使用我们的项目。我们预计有1,000家公司，100,000名用户将在年底前注册LaborX，他们通过LaborX每月可节省大约4500万美元的开销。
LaborX今天已经投入使用。
Edway Training和DGTek正在使用它。预计未来几个月将有更多公司使用该技术。
行业领先的功能
从客观的角度来看，LaborX的优势在于其特色 - 其中许多特色迄今在人力资源行业尚未见到。
除了大幅降低费用外，LaborX还拥有一个专有信誉系统，该系统将数十个来自不可变账本上的候选人的数据点考虑在内。
通俗地说，这可以让公司相信他们雇用的候选人，并通过消除证明不可靠的筛选过程来节省时间和金钱。
LaborX还可以标记工作时间，允许个人以最高的市场价格销售自己的时间，并决定他们每周希望工作多少小时 - 为工作和娱乐之间的完美平衡打开大门。
求职者也可以通过加密货币进行支付，这意味着那些以前无法进入招聘市场的人 - 比如那些没有银行账户的人 - 现在可以为他们的服务寻求工作和支付。由于智能合同和内置的纠纷解决方案，所以支付也得到保证。支付是立即收到钱包，而不是转移到银行账户。
那些加密货币的新手不需要向第三方交易所注册，而可以使用LaborX的内置交易所和钱包。付款由稳定的LH代币处理，这消除了加密货币臭名昭着的波动。
最后，LaborX建立了简洁的、用户友好型的网站和app界面。用户不需要任何专业、技术上的知识便可以使用。
随着该平台已经准备好大规模采用，当今业界很少有其他基于区块链的项目与LaborX一样令人兴奋。
以上内容由HRTechChina AI编译完成，仅供参考
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专注教育领域人力服务，才鹿获数百万元天使轮融资
文| 甩饼姐姐shirley
来源| 新芽NewSeed
5月29日消息，垂直教育领域的人力资源创新服务机构才鹿于2018年4月完成数百万元天使轮融资，由上市集团旗下产业基金金哲成长之心领投。
本轮融资后，才鹿将从产品创新、团队复制、品牌塑造等三方面发力，启动垂直在线招聘的产品和服务创新，将启动垂直在线招聘的产品和服务创新，推出在线招聘工具，实现招聘服务规模化。
才鹿创立于2014 年，是一家专注教育创业人才招聘的服务机构。教育行业极其依赖人的参与，才鹿设计并执行适用于教育企业与人才特点的顾问团队和工作系统，提供匹配不同发展阶段、不同人才需求的招聘解决方案，为招聘效果与效率负责。
才鹿从猎头服务切入，主要针对k12、语言培训、国际教育、幼儿教育、职业教育、素质教育六大细分市场，关注教学教研、市场销售、互联网三大职能方向的中高端人才。
累计服务超过300家教育企业，覆盖30%的A轮+赛道标杆，如VIPKID、掌门一对一、精锐教育、四季教育、凯叔讲故事、英语流利说、成长保、混沌大学等。
为了突破传统猎头行业对于“顾问”的极度依赖和简历搬运等低效现状，才鹿将人岗匹配经验结合移动互联网、数据与算法，通过自建标准化、模块化的人岗匹配“中央厨房”，快速复制教育行业招聘顾问。
同时，基于数十万的企业与人才动态数据，训练智能“招聘助手”，在获取人才需求标签的同时反馈目标人才数量、活跃度和匹配度，缩短顾问寻访时间。
才鹿目前猎头服务主要满足成长型强的头部企业与中高端人才的有效匹配。
由于教育行业的企业与人才特点，为体量更庞大的中小型教育机构招聘，满足初中级人才的求职需求有更大的市场需求。才鹿正研发相关工具与服务，预计于2018 年第三季度上线内测。
据了解，2018年4月，才鹿营收单月破百万，人均月单产超15万；2018年第一季度营收超2017全年规模，预计年底营收突破千万。
才鹿2016年还曾于8月完成蓝象资本的80万元种子轮融资。
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名企都在用的5种HR数据分析
文| bernard marr
HR数据提供了一种方式，使我们可以做出更好的与人相关的决策，更深入地了解员工的感受，并提高绩效。
让我们看看人力资源团队通过数据分析增加价值的一些出于意料的方式。
寻找令人兴奋的新招聘渠道
我最喜欢的例子之一来自沃尔玛对数据分析师的创造性搜索。他们不是通过传统渠道进行广告宣传，而是在Kaggle上提出挑战。
Kaggle是一个众包的分析竞赛平台，“扶手椅数据科学家”将其技能应用于公司提交的任何分析问题。那些在沃尔玛的数据挑战中表现出色的人在该公司获得了一份工作。
根据沃尔玛技术部门的高级招聘人员Mandar Thakur表示，由于这次挑战，有几个人被聘请加入沃尔玛分析团队，其中包括沃尔玛技术部。如果根据他们的简历，招聘部门则根本不会考虑采用他们。
在赛车运动的世界里，日产也通过一个不寻常的渠道招募：赛车视频游戏！日产与索尼合作创建GT Academy，这是一项全球性年度比赛，旨在发现最佳游戏车手，并将其变为真实的赛车手。每年都有数十万的人希望参加比赛。
所有在过去几年中脱颖而出的获胜者仍然在比赛，这证明了日产的这种招聘渠道是有益的。
人力资源团队的外包：不要等待最好的人才主动敲门。找出你理想的人才留在哪里，并将你的招聘工作集中在那里。
参与和激励员工
行为分析公司Humanyze提供的电子徽章可以捕捉员工对话中的信息，包括对话的长度，涉及的语气，人们打断的频率，表达移情的程度等等。
一家大银行利用这项技术注意到，其表现最出色的呼叫中心工作人员是那些一起休息并集体放风的人。
基于这些知识，银行实施了群体休息政策。结果？员工的绩效提高了23％，压力水平下降了19％。
此外，IBM使用情绪分析来收集员工帖子在其内部社交网络平台上的见解。
例如，当IBM正在检修其绩效审核系统时，该公司转向内部网络，要求员工对新审核系统的想法提出反馈意见。他们收到了数以万计的回应。
使用Social Pulse文本分析软件，IBM表现出一种普遍的担忧：员工不喜欢他们的日常表现被曲线分级。
得益于数据和分析，公司能够及时采取行动，并在绩效评估中对此方法进行折扣。
提高员工的安全和福利
钢铁生产商North Star BlueScope Steel一直与IBM合作设计一项安全计划，该计划将IBM Watson的认知计算能力和传感器整合到腕带和头盔中。
这个名为IBM Employee Wellness and Safety Solution的项目实时向工人和主管提供安全警报。例如，如果技术检测到工人没有移动，并且他们的心率和高温增加，这可能意味着他们正在遭受劳累或者甚至是极度高温的压力。
在这种情况下，可以提醒主管，或者建议员工休息一下。
在另一个例子中，澳大利亚Seeing Machines公司开发了采矿卡车技术，跟踪驾驶员的眼睛，以便发现驾驶员的疲劳。
该系统使用摄像头，GPS和加速计来跟踪眼睛和眼睑的运动，例如司机眨眼多久，眨眼持续多久以及眼睑移动速度有多慢 - 即使司机穿着它也可以做到这一切墨镜。当驾驶员闭上眼睛的时间超过1.6秒时，卡车内会发出警报 - 座椅内部产生噪音和振动。
然后，如果再次触发警报，则会通知调度员或主管，以便他们可以通过无线电与司机联系。
人力资源团队的收获：技术，特别是传感器，已经帮助工作场所更安全了很长一段时间 - 想想烟雾报警器，安全和进入系统等 。
但现在，由于大数据和分析，公司能够将员工安全提升到一个全新的水平。
使学习和发展更有效
随着在线学习的兴起，针对个人学习者，企业学习和发展日益变得个性化。在数据和分析的推动下，“适应性”学习技术允许对课程细分，以及对活动和试题进行个性化定制，以适应学习者的偏好，学习速度和最佳学习方式。
个人在线自学也可以说比将员工从工作中抽出一天或一周时间带到昂贵的培训课程上更具成本效益。重要的是，像这样的自我导向学习有助于将持续发展融入员工日常生活中。
达能的在线达能校园2.0就是其中一个例子。这家食品巨头创建了一个用户友好的在线平台，员工可以通过这个平台促进他们的发展并与其他员工分享最佳实践和知识。
人力资源团队的外包：
这一数据驱动的人力资源领域可能不如其他领域发达。但即使只是对目前学校数字化转型的一瞥，大学和高校也指出数据如何以令人兴奋的新方式促进企业学习和发展。
驾驶表现......不疏远人
UPS已经将性能管理中的数据和分析应用到了一个全新的水平。例如，司机携带多年的手持式计算机（你签收的那些智能储物柜告诉你收到了你的包裹）实际上是一种复杂的设备，可以帮助司机做出更好的决定。
例如，哪种订单能够以最高效率递送包裹路线。此外，UPS卡车配备了200多个传感器，用于收集数据，包括驾驶员是否系安全带，驾驶员有多少次需要倒车或掉头。
通过监测驾驶员并在需要时向他们提供反馈和培训，UPS每年减少850万加仑燃料和8500万英里。另外，司机现在每天平均停靠120次。这个数字以前不到100--这意味着使用相同卡车的相同司机现在可以提供比以前更多的包裹。
你会认为如此紧密的监控员工可能会引起员工之间的冲突。但增强的性能意味着该公司可以向其司机支付业内最高的工资，这无疑有助于支持员工购买数据驱动的绩效。该公司还采取了其他措施，以确保他们不会面临司机的反弹;
例如，根据驾驶员合同的条款，UPS不能在没有通知驾驶员他们正在收集什么的情况下收集数据。他们也不能仅仅根据数据告诉他们的信息来对驾驶员进行管理。
人力资源团队的外包：
数据驱动的人力资源可以让企业摆脱传统的，耗时的绩效管理方法，例如年度绩效评估（一般对管理人员和员工都感到恐惧）。
现在，我们可以更经常地（甚至实时）更好地监控实际绩效，并以更具建设性，持续和一致的方式向员工提供反馈意见。
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资讯
帮HR筛选“最佳候选人”，法国初创公司「Riminder」获230万美元天使轮融资
外媒消息，法国初创公司 Riminder 近日宣布获得230万美元融资。本轮融资有多家天使投资方，如Xavier Niel, Jean-Baptiste Rudelle, Romain Niccoli, Franck Le Ouay, Dominique Vidal, Thibaud Elzière 以及 Fred Potter。
36氪曾于去年5月报道过 Riminder，这家公司创立于2016 年，帮 HR 更高效地处理简历、更精准地找到最佳候选人。
数据显示，HR 一年平均要浪费掉 21 个工作日去外网筛选简历，一年要扔掉 67500 份简历，阅读这些简历要消耗掉一个 HR 每年 42 个工作日。此外，入职 Offer 及试用期转化率仅 50%。
具体来说，Rimminder 一直在优化深度学习工具，利用AI算法完成简历的分类和筛选，不必在这些程式化的环节上浪费人力。
Rimminder 并不会完全取代HR部门，而是在前期的简历筛选过程中，帮HR节约时间。作为服务平台，Rimminder 会为企业的后台简历系统提供 API 接口。通过API集成的方式，可在同一个HR平台上使用Riminder的智能过滤功能。
举例来说，假设公司正要招聘一位移动端的设计师，通常会收到上百或上千份申请。
第一步，公司可以使用 Riminder 系统，整合来自不同渠道的简历。接着，Riminder 运用光符识别技术，帮PDF、图片、Word文档等格式转化为纯文本。Riminder通过AI学习来理解所有的工作职位，并将原始文本转化为有用的数据。最后，Riminder将结合内外部的数据分析，对简历进行排名，为HR筛选出该职位的最佳候选人。
Riminder完成了简历的初步筛选和分拣，人力资源团队可快速获取核心信息，并面试名单列表中该职位的最佳候选人。
不可否认，AI算法带来便利性的同时，评估算法上仍然可能存在偏差。但Riminder认为，通过AI筛选简历，求职者可能来自于不同的国家，有不同的经历，但你可能拥有和某一职位高度匹配的工作经验——Riminder不会忽略掉这些简历。
本轮融资后，Riminder将在旧金山设立办事处，并获取一些美国客户。
本文翻译自 techcrunch.com
翻译来自36kr.com
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