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納人網絡姜海峰：招聘行業將更加智能化

張培明 2016-05-05 14:15

黑馬說

較高的離職率會加大企業的人力成本，也不利於內部團結與文化營造，那麽怎樣才能最大限度地降低離職率留住人才呢？納人網絡的創始人姜海峰認為，人才不匹配是整個招聘行業的最大問題，並希冀通過技術、人工智能這些方面，最終使機器模擬人對面試的判斷，使整個招聘行業呈現一種垂直化的發展形態。

文|張培明

姜海峰表示，整個招聘行業最大的問題是匹配問題，並且一直沒有解決。

“原來我在公司做高管，整個公司一直在進進出出招人，有的背景看著還不錯。但其實他幹的不一定好；也有覺得不行的，人家出去就還不錯。”

從十年的管理工作中跳出來做招聘，見慣了人事變動的頻繁，姜海峰認為現在招聘存在的問題不是企業收不到簡歷，而是人崗不匹配。2014年3月姜海峰成立了納人網絡，希望通過創業來改變中國招聘市場的現狀，致力於通過大數據＋人工智能，解決人崗精準匹配的問題。

招聘行業垂直化只是一種變通解決的變化，並不是真正的從根本上解決這個問題，只是縮小了目標用戶群。常規的職位搜索也不叫匹配，而是偽匹配。

而納人網絡構建了一套具有核心競爭力的NR人崗匹配評測模型，包含1000多個維度，包括個人性格、興趣、價值觀、行業背景、行業特殊案例、學習教育背景、家庭背景等等，解決當下眾多快速發展企業面臨人才精細化戰略的剛性需求。

同時，納人提供的服務分為PC端的企業版和移動端的個人版。企業版的主要是幫企業篩選人，個人版是為個人推薦合適職位，這是一種雙向的服務模式。

此外，納人的人崗匹配系統，除了傳統的靜態數據分析，還有動態的機器問答測評。未來，姜海峰希望在這個領域里把整個招聘的全流程用機器去取代人工，能夠更好地幫助應聘者和企業融合匹配。

截止到2015年6月，納人網絡已完成兩輪融資，其中獲得了大河創投的Pre-A輪投資。

 以下為采訪實錄壹

痛點

小善：介紹一下你的創業經歷，創業的初心是什麽。

姜海峰：原來我在公司做高管。整個公司一直在進進出出招人，也招過很多人。發現這些不同的人進來，有的背景看著還不錯。但其實他幹的不一定好；也有覺得不行的，人家出去就還不錯。後來發現問題在哪呢。就是一個人搭配的不是很合適，很多人沒有放在合適的位置上。放的不合適導致它的效能各方面都不太好。

其實很多效能低就是因為不匹配，人沒有放在合適的位置。包括很多人，大學畢業5年10年以後，同學之間差別會很大。什麽原因，用粗一點的話說是不是幹對事。

小善：如何看待招聘市場？分析一下行業概況，以及它的一些痛點。

姜海峰：目前的招聘實際上發展的是網絡招聘，差不多快20年了。其實相當於把線下的招聘會轉變成網上的招聘，主要是廣告媒介這樣一個模式。最開始的時候，很少有人用，效果是好的，到後來人越來越多，引起了很多的問題，效率很低，比較隨意的去投遞簡歷，不合適也可以去投遞。

現在整個行業最大的問題，不是企業收不到簡歷，而是沒有合適的。基本上企業掛一個職位，等著人主動投遞，來的大部分都看不上。看的上的都不想來，表面上信息社會應該很發達，但其實這里的噪音變的更大了，所有的企業都要通過網絡來招聘，求職者幾乎也是這樣。那麽它組合的效率就下降了。

這幾年招聘越來越難。但其實，人沒有什麽太大變化。當然除了一些特殊崗位，是屬於稀缺，人才數量不夠以外，大部分還是不般配導致的。

偽匹配

小善：如何看待招聘行業垂直化發展的趨勢？

姜海峰：剛才說整個招聘行業最大的問題是匹配問題。一直沒有解決。垂直化是一種變通解決的變化，並不是真正的從根本上解決這個問題，只是縮小了目標用戶群。比如說只做互聯網，那求職者就都是互聯網相關的人和企業，匹配問題就會變的容易。

但是這並不是解決匹配，只是規避了，在一個很窄向的範圍內去做。當然你會解決這個匹配的問題。

小善：談一談納人切入招聘行業你的一些考量，包括產品的概括和定位。

姜海峰：我們是從根本上去解決人崗匹配的問題，因為這是一個真正的難題。我們希望通過技術、人工智能這些方面，最終使機器模擬人對面試的判斷。

而我們的產品，面向企業是PC端，可以讓企業直接方便來服務。面向求職者是手機客戶端，可以直接在上面註冊投遞等等。對於職位我們會重點做匹配推送，把合適的職位推送給求職者。對企業來講也是一樣，我們提供精準匹配推薦，自主約面，另外我們還提供了一種更深入的服務就是保入職服務，完全按效果，直到入職，收費標準只是候選人年薪的2%到10%之間，但一般獵頭要到20%到25%。

小善：現在的招聘軟件都在做職位匹配，相比之下，納人的優勢在哪？

姜海峰：我們的優勢在於運用了人工智能。匹配度是遠遠高於他們的。常規的職位搜索不叫匹配，而是偽匹配。

拿關健詞做推薦，傳統的招聘網站，5年、10年前都有。按照關健詞搜索、推薦職位，這樣的約面率是非常低的。

納人針對這一塊，組織了近200的有豐富招聘經驗的專家，並對他們的經驗進行提取，最後形成人面試的模型，涉及超過1000多個緯度。最後去評判，這個人的狀況，而且不僅僅是靜態的評判他的履歷，還會有動態測評，在測評過程中，讓它更真實、更有效、更精確。

技術上一直在叠代改進，現在也還在不斷改進，它的精準度會更接近人的認可度。

李瑛：我補充一下。剛剛談到，我們在思考納人的優勢到底在哪里？其實我覺得對於這種面向企業級用戶提供的招聘。應該屬於人力資源的SAAS服務，特別是2B的這種市場，核心就看，你的團隊，對這個市的理解有多深，未來才能走的多遠。它跟2C的市場做法完全是不一樣。而且今天的我們這個公司，和團隊，對整個企業界用戶的這種服務，包括軟件的應用方面，其實有非常資深的行業背景在里面。我認為這是我們最大的一個優勢。

人工智能招聘

小善：您的團隊構成？有何優勢？公司在組織架構，運營、融資、技術等方面有何特色？

姜海峰：我本人原來就是搞技術的，從CTO又轉到公司的一把手，做了差不多10年，運營各方面有很豐富的經驗。後來創立了納人。我的聯合創始人李瑛也是我之前工作的同事，後來也創過業，還做過支付寶的行業運營總監，有很豐富的市場營銷經驗。技術我們有一批985的碩士，平均經驗都是在接近10年左右。

李瑛：10年以上。技術整個水平還是比較強的。所以才會去做人工智能這件事。因為匹配其實不太好做。所以過去我們看傳統的網絡招聘，其實沒有怎麽去做，也是基於傳統的商業模式。而其他的一些新興的公司也想去做，但是會有很多的技術壁壘。

姜海峰：融資目前已經有兩輪了第一輪投資是北軟。第二輪是大河創投。

技術上我們肯定會不斷的完善。人工智能這部分是要全流程的，最終機器要做到大規模覆蓋，整個招聘相關的流程。直到面試前的全部流程。就是甲方人工面試前，包括出面整個環節，全部用機器來取代。

目前我們的個人用戶400多萬。企業現在1000多家。

小善：用戶是如何發展起來的？所涉及的行業。

李瑛：跟大企業合作，我們剛開始的模型主要是在泛IT行業，像軟件類的方正、神州數碼、像互聯網的聚美優品，當當、去哪兒、網易、鳳凰網、今日頭條，都是我們的合作夥伴，他們也參與到我們整個模型的建設里面。

姜海峰：我們初期切入的時候，是泛IT的，但我們整個模型，從一開始構建並不是為垂直而做的，而是一個匹配的模型，適用於通用的，我們實際上是要把所有的行業都要涉及。是直接解決匹配問題。而不是說，通過縮小目標用戶群，只做某個行業。

小善：未來的招聘行業的發展會更加智能化嗎？

姜海峰：未來其實不光招聘行業，整個很多涉及到低級的，重複勞動的行業，都會被智能化取代。這是一個必然的趨勢，誰也擋不住的。就像紡織機取代紡織工一樣。

我非常看好這一塊，如今包括圖象識別、語音識別等方面都在應用階段，這些基礎的東西，都越來越成熟了。但是基於自然語言處理這部分的應用，還沒有太實際的應用。在這方面，未來會有越來越多的發展。

來源：善緣街0號（ID:zhumengtrip)

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