大数据招聘 纳人网络押宝“智能筛选”

姜海峰从来没想过“纳人网络”的市场拓展会如此顺利。

产品3月刚一上线，就有了小米、方正、当当、去哪儿网、聚美优品、分众、网易这样的重量级公司成为客户。纳人公司的招聘筛选方式让这些公司提高了80%的招聘效率，即原来要看500份简历，而现在只需要看100份就可以招到足够的人手。“我不是帮助这些企业做简单的招聘，而是帮助他们找到最适合的人。”姜海峰是纳人网络的 ceo，管理过十多年的软件公司。这次再创业的目标，就是要让中国的招聘从粗放式的搜简历升级到精准地把职位按照每一个人才的特长和兴趣爱好进行匹配。

例如一家公司要找一个ui设计师，如果这家公司是做动漫的，那么纳人网络筛出的可能就是一个平时爱看电影动漫的设计师，如果这家公司是做婚庆的，说不定推送出的就是一个曾经在世纪佳缘[微博]干过的ui设计师。“以前中国的增长是靠简单地增加劳动强度——加班。而如果一个企业招聘到一个热爱这个工作的人，他就会激发自己的潜能，工作效率自动就会提高20%，可能反而不需要加班，纳人网络要解决的就是为企业的职位找到合适的人，为找工作的人匹配适合他的职位。”姜海峰称，现在中国人的失业率并不高，但普遍满意度不高，就是因为他们没有找到真正适合自己的职位。

刚刚完成pre-a轮融资的纳人网络联合创始人李瑛告诉记者，方正、小米、中科创达等hr招聘的数据显示，他们要从平均500份简历中筛选出13-15个约初面，最终能达成1个录用。同样，找到一家合适的公司、合适的岗位，对于求职者来说也不是一件容易的事。而纳人网络的产品可以让这些公司在每个职位上花的招聘成本只是原来的10%——纳人网络要做的，是在线下的猎头公司中掀起一场革命。

招聘：越成长越烦恼

claire是一家手机芯片设计公司的hr，刚在年后忙完一轮招聘就又有了烦恼——有位核心部门主管提出离职。

“这种情况肯定不会只是一个人走。”有五年人事经验的claire负责人事，5年来经历了上百号人员的进出。“他一定会鼓动几个手下一起走”，公司和员工签有保密条款，但没有签离职后的竞业条款——大股东和不少核心员工以前都来自同一家公司。

现在网上招聘虽然热闹，却有点混乱无序。按照以往的流程，claire从100个人中筛出4-5个来面试，最多来2-3位，可能录用一位，也可能最后一个都不来。“其中一位来面试的候选人，手上已经拿到了几家其他公司的offer。”claire抱怨说，“另一位觉得公司太远。”

和claire一样感觉很难迅速招到合适员工的hr越来越多。

与此同时，很多求职者也面临如何找到合适岗位的烦恼。

jay是一家知名的台湾火锅连锁店主管，负责拓展大陆市场。最近他的台湾老板因为个人债务纠纷，很可能关闭大陆事业。“我这样的人很难找到合适的公司。”jay跟台湾老板一直配合得很好，但因为他的行业跟互联网公司不一样，一共就几家圈子很小，而jay也没时间和渠道认识马上就要进入这个市场的公司。

在招聘网站上，有数百万的工作岗位、数千万次的浏览量、数以亿计的简历，这在网站经营者和投资者的眼中可能是巨大的成就，但在用户眼中却无疑是场信息洪水的灾难。问题还在于无论是招聘的企业还是应聘的求职者，都面对着同样巨大的信息流，无所适从。

抢猎头的生意

李瑛告诉本报，纳人网络抢的是线下猎头的生意。

以前，企业招聘大多是搜索关键字，搜索简历，再逐个挑选。这些工作其实大部分都外包给了线下的猎头公司。

目前中国依法注册的猎头公司总共只有大约4000家，非注册认证的还有2万多家。当前国内高级人才的流动由猎头公司协助完成的只占到10％到20％——猎头市场还有着巨大的上升空间。“根据哈佛大学的研究结果——在比较成熟的市场经济环境中猎头公司与企业数量的适当比例为5:1000，那么即便按照2007年中国的企业总数为4300万家计算，目前中国的猎头数量只占相当于成熟市场环境的10%左右。未来8-10年市场容量1000-2000亿规模。”李瑛解释说。

她把纳人网络的“自助猎头服务”和传统的猎头顾问服务比喻为atm和柜台服务，前者以机器自助为主，后者则以人工为主——这就是为什么纳人网络切入的是一片蓝海，增长空间大，且门槛极高。

纳人网络的“大数据和智能筛选”算法可以为企业省去猎头人工筛选简历的时间。

李瑛举了个例子：一个新用户从登录网站到最后完成简历并投递，平均耗时约一小时。与此同时，根据业内数据统计，求职者在网络上平均投递50份简历才会得到一次面试机会。这一数据对应的另一个现实是，每个hr平均要阅读50份简历才能约到一个人进入面试环节。

在姜海峰看来，面试前的这些环节其实完全是可以用技术来替代的。近年来招聘的自动化技术已经发展、延伸至人才到达和职位申请追踪系统的程度，可以帮助雇主们解决收到大量简历和求职信的问题，精确匹配候选人。“这种主动的选人机制将会是未来招聘技术的发展方向。”姜海峰认为，“纳人的技术将通过大量搜集许多潜在的应聘者的背景资料，形成大数据，然后利用人工智能，自动过滤掉那些不符合标准的应聘者，提高了招聘的前端工作效率，而未来会朝着更加主动的方向发展，能够率先发现合适的应聘者。”

更懂你的机器

据悉，在过去近一年的时间里，纳人网络以在线面试为核心，建立了多维度的动态个人信息库，为每个人建立1000多种标签和相应不同的权重，构建了一套具有核心竞争力的nr人岗匹配评测模型。

这个模型包含1000多个维度，包括个人性格、兴趣、价值观、行业背景、行业特殊案例、学习教育背景、家庭背景等等。这些标签甚至精细到一个人在安永工作还是在普通的事务所工作，这使他所获得的评分权重完全不同。

当然，还有一个不可或缺的环节是，纳人网络设置了在线面试题，这道环节为匹配更加精准起到了关键的筛选作用。

姜海峰认为,未来的互联网招聘并不仅仅基于少数几个数据做出评判，比如以往的几年工作经验、专业能力显示、兴趣描述等等，而是想办法对专业技能和个人能力做出综合性的分析和评判，在给定某个职位的状况下，预测应聘者胜任的成功率，而这种成功率的累积所形成的数据信息，将进一步为今后的企业和应聘者成功，提供强大的数据和智能支撑。目前筛选匹配精准性已经达到89%以上，并进一步在优化提升中。“这一切都要通过不断累积的大数据和人工智能来实现，既能帮助公司迅速从海量的应聘信息中选对人，也能帮助个人迅速地找到合适的公司和岗位。”与此同时，姜海峰并不认为纳人网络进入市场意味着和其他互联网招聘公司的竞争。“我们其实是上下游关系，纳人网络主要帮助公司选对人，后续的招聘环节我们目前并没有做。”姜海峰表示：“将来还会加入基于云计算平台的支持，进一步提高人岗匹配率和成功率。纳人的技术是颠覆性的，但我们希望和业内的关系是合作性的。”

英诺天使基金创始合伙人、清华校友互联网与新媒体协会会长李竹，这位上市公司游族网络的“天使”，也是此次纳人网络的天使投资人。

纵观传统的网络招聘模式、垂直招聘网站、面向个人的众包模式、商务社交+招聘模式、和纳人模式，此前的招聘方式要想精准就必须聚焦做垂直领域，这在一定程度上缩减了招聘的范围，而要想完成大规模的精准匹配推送，就必须有处理海量请求的大数据处理能力，来替代猎头的人工挑选。

李竹则对本报透露，他看好这个项目的主要原因，也是因为纳人网络的智能筛选将是招聘行业未来发展的一个必然趋势——从企业端入手的大数据应用其实是解决了一个普遍存在的刚需，大幅度地提高优化招聘效率，还可以精准匹配人岗，这在当下招聘行业是一个巨大的突破。这不仅解决了企业招聘合适的人耗时长的问题，也减少了hr的工作量，而随着企业的使用和数据量的增加会更精确和有效。