硅谷
郭威：硅谷简单粗暴创投史
本文修改自郭威在混沌大学的分享。郭威，硅谷投资人。2015年创办 Wei Fund，2017年创立UpHonest Capital。
至今，郭威已投资过约200家硅谷创业公司。明星案例包括Clara food、Rescale、After school、Astranis、Checkr、超音速飞机Boom、 Scout(ASX:SCT)、Chariot(被福特收购)、Worklife(被思科收购)、00后社交软件Monkey、北美最大网红孵化器team10、北美共享单车Limebike、就业咨询公司Unicareer等。
Uphonest Capital的股东包括众多知名风险投资机构以及上市公司。
郭威现在管理着近一亿美金，他杰出的投资表现吸引了中美两国风投界的高度关注及认可：他被华盛顿邮报评为“China Wisper”，并成为第一位被科技商业媒体The Information采访的中国投资人。
如果要简单粗暴地回顾和总结硅谷投资历史，这其中的关键词，是“传承”。
从阿瑟·洛克（Arthur Rock）一手带起的仙童帮，到互帮互助的Paypal Mafia，再到不断推陈出新的YC，这些组织和机构，一脉相承。
他们历经时间，通过“传承”，缔造了一个个时代，影响、塑造了硅谷的投资生态。
仙童时代
阿瑟·洛克是真正意义上提出“风险投资”一词的人，人称硅谷天使投资/VC的祖师爷。
上个世纪50年代，他把大量美国东岸的资本投入到西岸，特别是硅谷的半导体行业中。这些钱资助了很多硅谷早年的企业，其中最有名的是帮助了8个才华横溢的年轻博士。这8个博士从东岸一个做照相机的公司贷款成立了仙童半导体，后来，这个公司曾经统治了半个硅谷。
阿瑟 · 洛克
鼎盛时期，美国半导体的人才一半以上都与仙童有关。这8个天才，被后人称为仙童“八叛逆”。之后，由于种种原因，这8个年轻人分道扬镳，离开仙童成立了自己的公司。
这些公司中，包括了大名鼎鼎的Intel和AMD。而仙童、Intel培养的大量人才中，不少都受到祖师爷洛克和“八叛逆”的影响，纷纷投身投资事业，比如KPCB的创始人之一尤金克莱纳（Eugene Kleiner）、红杉资本的创始人唐瓦伦丁（DonValentine）、苹果的第一个投资人麦克马库拉（Mike Markkula）。他们传承了“仙童帮”的人脉网络，并通过这些关系投资出了一批具有时代意义的科技巨头比如网景，戴尔，迈克菲，ebay，雅虎，谷歌，亚马逊，viaweb 等公司。
八叛逆
Paypal Mafia
仙童帮投资人的 portfolio 里，有两家公司格外引人注目，它们是x.com和confinity，创始人均来自斯坦福。更巧的是，这两家公司都通过互联网，动了银行的蛋糕。而且竟然做得都还不赖。
在世纪末的互联网泡沫来袭时，x.com和confinity这两家公司合并取暖。他们用当时 confinity 做的最好的产品命名新公司，名字叫做Paypal。两位创始人自此变成了一条船上的兄弟。这俩人就是日后的大神亿隆马斯克Elon Musk和皮特比尔Peter Thiel。
早年的Peter & Elon
2002年，ebay出资15亿美金收购了 Paypal ，最大股东 Elon Musk 买了辆迈凯伦开始穿梭于硅谷101高速路上，Peter Thiel 则一边重新创业，一边玩对冲基金，投剩下的零头顺便做些天使投资。比如2004年，Peter写了一张50万美金的支票给了一位从哈佛辍学的年轻人，这个人叫扎克伯格。
早年扎克伯格
其他 Paypal 的创始人、高管们也深受ElonMusk和Peter Thiel两位带头人的影响，纷纷离职创业。他们利用自己在Paypal积攒的人脉和资源，创立了众多成功的企业。比如当时的董事、联合创始人之一Reid Hoffman成功创立了Linkedin，创始人之一的Max Levchin创立了slide，Paypal的COO David Sacks成功创立了Yammer，陈士骏和Chad Hurley成立了Youtube，Kevin Hartz成立了 Eventbrite，以及 Dave Mcclure 成立了硅谷最大的孵化器 500startups。
Paypal 创始团队
Paypal人之所以得以飞快成长并且创业成功，很大程度上得益于他们传承了庞大的内部网络。Paypal非常提倡扁平化、创新式的管理。离开Paypal后，Paypal Mafia之所以纷纷创业成功，很大一部分原因也在于他们之间早期的互相投资与支持，以及聘用 Paypal/ebay网络中的人才。
这种三不忘，不忘本，不忘责，不忘恩，来自仙童帮对Paypal Mafia的深刻影响。
Paypal Mafia
Y Combinator
Paypal Mafia不光内部联系紧密，对外也是广结善缘。
前面提到的仙童帮的Portfolio中网景（Netscape）的创始人、现如今A16Z的创始人&掌门人马克安德森Marc Andreessen（江湖人称鸡蛋森），以及 Viaweb的创始人保罗格雷厄姆Paul Graham便是其中最典型的例子。
Paul Graham
Paul Graham 在卖掉自己公司 Viaweb 后，开始以创业导师的身份闯荡江湖。2005年，天马行空的Paul Graham成立了一个能创造公司的公司，想借此帮助那些同样天马行空、奇思妙想的年轻人创业，这个公司叫做Y Combinator ，简称 YC。
YC 第一期
YC第一期只孵化了十几家公司，举步维艰。幸运的是，这其中包括了当下全美第四大网站Reddit。当时“孵化器”的概念并不被认可，少数愿意站出来挺他的，就是Paypal Mafia的成员以及鸡蛋森。YC与 Paypal mafia、鸡蛋森的A16Z一直保持着紧密的合作，过去十几年间他们共同孵化了Reddit，Airbnb，Dropbox，Twitch，Machinezone，Coinbase，Docker，Stripe等一批估值10亿、甚至100亿美金的公司。Paypal Mafia的成员几乎参与了所有这些知名公司的投资。而YC也在成立的十多年中，成为成为了一个总孵化数量超过1200家的巨兽。
早年的YC，投资初创企业15000美金换取它们7%的股份。后来，同样是学习了仙童帮、Paypal Mafia传承的精神，投资人们除了投入资金以外，还会为初创公司投入各种资源、传授各类经验，助它们一臂之力。
YC的演进与Micro VC的崛起
2013年，创始人保罗格雷厄姆钦定了斯坦福辍学生、Loopt创始人山姆奥特曼Sam Altman为YC继承人。
33岁的山姆把YC这个航母开向了更加商业化的方向：
加大孵化力度，从最早一期10几家公司，到现在一期150家公司；从最早只投互联网公司，到现在生物科技，太空科技等公司。
加大投融资力度，从最早单笔15,000美金，到现在12万-20多万美金；成立了7亿美金的后期基金。
增加社会影响力，与Elon Musk和Peter Thiel成立了OpenAI，研究人工智能（OpenAI 在dota2中单打败世界冠军Dendi，影响力不亚于谷歌的Deepmind）； 成立创业大学，将创业理念带入更年轻的人群，YC最近孵化的公司Silk.ai，创始团队平均年龄16岁。
YC 更大的影响力，在于把风险投资、天使投资的门槛大大降低了，促使了美国的天使投资、早期投资市场爆发。
美国Micro-VC “微型基金” 增长数量
在硅谷有大概3-4万个天使投资人，他们大多都是兼职、业余的投资人。YC这样的孵化器的诞生，通过每年两次的项目路演日（DEMO Day），通过创业投资软件化管理（比如签字时候用Clerky和 ironclad，创业论坛hackernews）等一系列的机制，帮助这些兼职投资人更专业、透明、统一地去投资、管理项目。
投中独角兽的Micro-VC们
经常合作的业余投资人、散户投资人逐渐聚在一起，成立新的基金，与传统的风险投资合作、竞争。友好、快速、行业资源丰富，让这些新兴基金脱颖而出。我也有幸成为其中之一。
美国媒体给了这些小基金一个好听的名字“ Micro VC ”，即微型风投。整个硅谷散布着上千家微型风投，我们体量虽小，但影响很大。几乎五六家Micro VC合投就可以投一个A轮，这对沙丘路上传统的大VC来说是个巨大的挑战，意味着这些名牌机构不再是创业者的第一选择，而他们也无法继续垄断项目源了。因此我们近几年看到，很多老牌投资机构开始慢慢向后投，这是一个巨大的改变。
美国MicroVC
What’s Next？
上面讲了极其低配版本的硅谷创投发展历史，从仙童帮，到Paypal Mafia，到YC，到Micro-VC，“传承”一直贯穿始终。
硅谷是世界创新之都，风险投资之都。这里精英人才最集中，也是很多投资人、创业家的朝圣之地。随着早期投资的门槛相对变低，高科技与人们日常生活越来越紧密，由资本带起的人才之争、技术之争、模式之争，正在硅谷掀起一阵血雨腥风。
YC Hackathon
飙升的房价与生活成本，拥堵的交通，背井离乡的科学怪人，逐渐成为现实的黑科技，整个硅谷似乎都陷入了由资本催大的狂欢中。
万亿美元的资本，纷纷投入到了那些可能，或许终究不可能的“未来”的幻影中，宁可投错，也不可错投。账面回报疯狂暴涨，肥皂泡沫在成倍增长的数字渲染下色彩斑斓。2000年炸裂的互联网泡沫不再被人提起，又或是被硅谷人自圆其说：硅谷不再有泡沫，因为我们对科技的理解更深，对经济危机了解的更多……
当李世石和Dendi两位人类顶级选手，分别在围棋和dota比赛中败给了Deepmind和OpenAI后，硅谷的风投家们再次陷入了以AI为话题中心的资本棋局中。更可怕的是，他们已经忽略了硅谷之外发生的事情……
2016年，中国对硅谷科技的投资达到顶峰，超过过去15年之和。
除了BAT以及大互联网公司的战投之外，涌入更多的是传统企业和个人投资者。早期投资无疑加强了硅谷与国内的联系与沟通。在此大趋势下，技术、市场、人才、有序资本的互通，无疑是跨境资本运作的未来。
作为生活在硅谷土地上，被滋养、被推到浪潮中的我，也希望在这趋势中可以创新，做出有意思的事情来。比起中国对硅谷的了解，硅谷对中国的了解很初级。除了中国资本的介入，我认为在各个方面让硅谷创业者更深地了解中国无疑是未来几年一定会发生的事情。
早年仙童帮的精神与文化之所以得到“传承”，是因为先拥有仙童半导体这一载体，所以那之后出现了PaypalMafia、YC，以及后来硅谷所有的传奇。互通有无的基础是“文化”的认知与共鸣。
所以在我旧金山SoMA地区成立的跨境联合办公室/孵化器里，时常备着一双老北京布鞋，作为中国故事在硅谷得以传播的起点。
郭威在旧金山联合办公室的老北京布鞋
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硅谷
谷歌收购云身份管理创企Bitium，以对抗微软云业务
谷歌今日宣布收购Bitium，交易条款未透露，Bitium团队将加入谷歌云团队。
Bitium成立于2012年3月，提供身份和进入管理（IAM）服务，客户给员工一个登陆账号，就可以使用多项云服务。Bitium这样的单点登录（SSO）服务通过确保员工仅需记住一个密码，提高了登陆安全性，同时也给管理者提供了中央控制身份认证的权利。
谷歌计划运用此技术，增强其现在的云IAM能力。这笔交易将帮助谷歌云对抗微软，后者通过Azure Active Directory提供云端身份管理服务。
这笔交易也让谷歌和其他SSO提供商的竞争更加激烈，包括Okat，Ping，OneLogin等。但该公司在博文中表示，他们仍将和该领域的伙伴紧密合作。Bitium联合创始人Scott Kriz和Erik Gustavson表示，在过渡期间，公司将继续为客户提供支持。至于和谷歌完全整合后会是什么样，目前还不清楚。
此前，该公司共获得1490万美元投资，投资人包括Polaris Ventures，Resolute.vc。
这是谷歌近两周内的第二笔收购。上周四，该公司宣布收购HTC的部分员工和知识产权，提振其Pixel智能手机业务。
【猎云网（微信号：ilieyun）】9月27日报道 （编译：冰摇柠檬茶）
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反对种族歧视，多样化招聘科技初创公司 Jopwell 获“魔术师”约翰逊参投 750 万美元 A 轮融资
据外媒消息，总部位于美国纽约的多样化招聘科技初创公司 Jopwell 宣布获得了一笔 750 万美元的 A 轮融资，领投方为 Cue Ball Capital，参投方NBA球星“魔术师”约翰逊旗下的 Magic Johnson Enterprises，Andreessen Horowitz，Kapor Capital等。截至目前，该公司的融资总金额达到了 1175 万美元。
记者还了解到，Jopwell 是一个垂直照片平台，专门帮助美国那些不受尊重的少数民族，以及包括黑人、拉丁裔和黄种人在内的有色人种找到工作。该公司的主要客户都是财富1000强企业，覆盖科技初创公司、投资银行、非营利组织和医院，包括高盛、Facebook、Lyft、Airbnb、美国运动、Conde Nast、Pinterest等。不仅如此，该公司本身就是一家多样性公司，女性占比62%，黑人34%，拉丁裔28%，21%亚裔和17%的白人。
本文作者：Farmer
来源：鸵鸟创投媒体（微信：wechuangye）
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思科总部宣布将在十月裁员，人数达到310人
彭博社消息，全球最大的计算机网络设备制造商思科公司今日宣布，将在其加州圣何塞总部进行裁员，裁员人数约310人。
此次裁员将分两次，分别在周二和10月10日进行，最晚持续到10月23日。
据悉，思科正在试图转变盈利方式，从原先的依靠高成本专利设备，到寻求软件和服务收入。随着行业形势变化，依靠高成本专利设备的道路已经走不通，一些客户正在慢慢流失。从彭博社的数据中我们看到，思科目前拥有超过7.3万名员工。
该公司在声明中表示：“思科会定期评估自己的业务，为高效管理我们的业务组合，我们常常会做出必要调整，力求为客户和股东带来最大的价值。而我们的调整，意味着有些领域可能需要重组，从而让公司有能力投资其他领域，比方说安全、数据中心/云和网络等等。”
思科是全球最大的计算机网络设备制造商，在截止今年7月的过去12个月里，思科营收480.1亿美元，利润达96.1亿美元。
【猎云网（微信号：ilieyun）】9月27日报道 （编译：拿铁小心心）
硅谷
人才难寻？看了本文，你也可以组建世界一流的增长团队！
编者注：本文是对GreenSky业务增长副总裁Matt Bivons以及Gusto前业务增长主管Nick Soman的采访。
当下，组建增长团队已经成为每位初创企业创始人的一大全新追求。就连一些传统行业，也逐渐开始关注这种团队结构。根据AngelList的相关数据显示，目前有超过2130家公司都在努力搜罗增长人才。在过去五年中，“增长黑客”和“增长营销”已经成为谷歌搜索中出现较为频繁的词条。
2012年，硅谷知名初创企业加速器和孵化器Y Combinator创始人保罗·格雷厄姆（Paul Graham）在一篇名为《创业即增长》的文章中指出：“对于初创企业来说，最为本质的要素就是增长，其他一切都是由增长而来的。”
但现如今，科技初创企业所说的增长，已经不再与特定职位或者特定策略存在较大关联。与之相反，与增长过程所需的基础工作以及组织内部以数据为驱动的企业文化有着更加密切的关系。
正如Sean Ellis和Morgan Brown在《黑客增长》这本书中写道：
“增长黑客能够打破传统商业模式，聚集拥有分析、工程、产品管理和市场营销等专业背景知识的人才，组建起功能多样、高效协作的团队，帮助各家公司更好地将数据分析、技术知识和营销策略结合起来，在最短时间内找到多种促进业务增长的可行方式。”
Facebook、Uber以及Airbnb这类公司都已经发现，想要实现自家业务的快速增长，唯一的可行方法就是摒弃传统的功能型组织结构设计，组建一支能够支持快速增长环境的跨功能增长团队。
为此，我们需要关注以下几个有关增长的问题：
第一，什么时候需要开始考虑业务增长问题？
第二，增长团队最为合理的结构是什么？
第三，组建优秀增长团队需要招募哪些关键成员？
为了回答这些问题，我采访了Nick Soman和Matt Bivons，希望能够借助他们分享的实践和经验，帮助各家公司组建起水平一流的增长团队。
从企业成立的第一天开始考虑增长问题
不是每家公司，生来就有着相同的增长潜能。
对于某些公司来说，增长只是产品的副产品。就比如说，Slack、Twitter、Facebook和Airbnb等公司，之所以能够以指数形式实现有组织、有条理的业务增长，其中有一部分原因，就是它们的产品带有网络效应特征。
但是，在现实生活中，大多数公司想要实现业务增长，还是一个比较缓慢和困难的过程。就算他们拥有令人惊艳的产品或者拥有众多忠实的客户，都无法百分之百保证快速的业务增长。
Nick Soman指出，在目前这种情况下，一家公司的竞争优势已经不仅在于产品本身，还在于增长的战略过程。具体说来，主要包括两大要素：
第一，研发一款受消费者欢迎的产品；
第二，清楚该如何有效促进这款产品的发展和增长。
Soman介绍说：“与十年前相比，现在想要研发一款优秀产品相对来说比较容易，而且平均每天都有若干公司推出若干产品。如果你的技术无法逐步完善升级，或者你的产品无法创造网络效应，那就需要靠增长过程来争取竞争优势，帮助自家公司脱颖而出。”
在他看来，各家公司从成立的第一天开始，就需要考虑业务增长这个问题，并且将其视为帮助自家公司实现可持续发展的竞争优势。
比如说，各家公司现在已经意识到，拥有一个清晰明确的搜索引擎优化战略对于业务发展是何等的重要。不仅能够帮助他们充分利用各种有机收购渠道，还能够从长远角度减少收购成本。
其中，Moz、Buffer、Hubspot和Airbnb就是最为常见的案例。它们不光从宏观角度出发考量，还站在微观的收购效率角度上考量。总之，目的就是帮助自家公司实现业务增长。
如果你还不知道从何处下手实施搜索引擎优化战略，那么可以尝试考虑以下几点。
搞清楚自家公司处于哪一发展阶段
虽然从公司成立第一天就开始考虑增长问题的确没错，但只有先搞清楚公司所处的发展阶段，才能够决定在什么时候采用什么样的增长杠杆。Bivons指出：“其实，所谓增长拼的就是速度。而在如今的市场上，速度就是你的竞争优势。”
为了方便大家理解，我举一个业务增长与金矿开采的对比例子。
首先是采矿的勘探阶段，对应初创企业进行A轮融资之前或者找到产品市场匹配之前。
在这期间，你只是在做一些零零碎碎的事情，并且对自己此前的假设进行测试，看看能否顺利发现金矿。
其次是采矿的开采阶段，对应初创企业进行A轮融资之后或者找到产品市场匹配之后。
这时候，你已经发现了金矿。接下来要做的事情，就是计划各项开采流程、安排采访所需人员。
从实现目标所需要的策略技巧来看，这两种状态模式是大不相同的；从组建增长团队所需要的资源和人力来看，这两种状态模式也是大不相同的。
为了形成公司内部的增长文化，首先要做的就是搞清楚公司究竟处于哪一发展阶段，以及如何才能从长远角度保证业务增长成为自己的竞争优势。
优化增长团队的组成结构
Matt介绍说，无论你的公司是什么类型、处于哪一发展阶段以及采用何种商业模式，只要是想组建增长团队，那都必须考虑两大必要因素：第一，减少摩擦阻力；第二，加速为客户提供价值。而这两点，又都完全取决于自家公司的产品。所以说，这也就是各家公司需要在关注产品人才的基础之上，优化增长团队组成结构的原因所在。
这一点非常重要，因为只有合理的团队结构，才能保证公司业务在方向重点明确、勇于尝试每种可能的文化氛围中发展和增长。下面，我简单罗列了增长团队需要考虑的一些问题：
第一，公司客户都是如何与产品进行互动的？
第二，公司客户最为看重什么？真正想要什么？
第三，公司产品如何才能尽快解决客户的燃眉之急、优化他们的使用体验？
另外，Nick还强调了一点，即上述所有过程，公司创始人都必须要亲自参与，否则增长团队想要取得成功、实现业务快速增长，就是一件比较困难的事情了。
明确这一点之后，接下来要做的，就是考虑如何部署增长团队的结构，以及这支团队平时应该向谁汇报工作。当然了，这个问题同样也不是那么好回答的。
Andrew McInnes曾经在一篇名为《如何选择最佳增长团队模型》的文章中，分享了两种深受Pinterest、Uber和Dropbox这类科技巨头喜爱的增长团队结构模型。
如下图所示，第一种是Uber和Facebook等公司使用的独立模型。
在这种模型中，增长团队在公司内部是独立运作的，可以自行安排各项工作的先后顺序，以及为了实现所定目标应该如何部署手头上的各种资源。
再如下图所示，第二种是Pinterest、Dropbox和Twitter等公司使用的功能型模型。
在这种模型中，增长团队是直接向某一功能部门主管汇报工作的，比如说产品主管、营销主管或者工程主管。由这些主管制定增长目标、增长计划和增长预算，并且保证这三个要素与公司某一具体领域的实际情况相符合。
不过，从工作汇报到发展目标再到财务预算，这两种模型都是既有利又有弊的。究竟哪一种模型效果最好，这是一个无法回答的问题。但是Matt指出，不管你选择哪一种模型，最为重要的一点，就是保证它与公司宏观层面上的目标和计划保持大体一致。
用他的话说：“首先，你需要将关注点放在整个公司最为看重的那些目标上，保证自己找到了最为合适的指标来衡量这些目标的完成进度；其次，你需要找到应该着重关注的资源，制定正确的执行方案来组织好自己的团队结构，在实现团队目标的同时实现公司目标。”
要记得，组建增长团队并不是一件能够一蹴而就的事情。你需要从小事切入，好好部署各种必要的流程，为日后的成功打好基础。
水平一流的增长团队
在组建增长团队这方面，Matt和Nick都强调了产品专项人才的重要性。所谓产品专项人才，就是指能够正确理解产品促进增长的那些个体贡献者。他们清楚地知道客户对自家产品的看法和感受，知道以产品为核心的漏斗形状如何，知道在什么样的节点上能够顺利找到产品渠道匹配，以及招募团队成员应该要以公司的发展阶段为基础。
首先，Matt认为，一支合格的增长团队，首先要有重点研发产品的通用型人才，而不是某种特定类型的人才。尤其是在搞不清楚什么样的渠道能够带来价值、促进业务增长的情况下，更不能想当然去寻求这些特定人才。只有在公司产品逐渐成熟之后，你才能根据某些指标和特征去寻求拥有某种具体能力的专项人才。总之，到最后，增长团队必须要同时拥有产品、工程和营销这三个领域的优秀人才。
具体说来，通用型人才不仅要会数据分析，还要对产品漏斗有一个全面了解，并且能够在不依靠工程资源的前提条件下，利用自己所掌握的基础技术知识来推进和测试各项事务。
其次，Nick认为，在组建增长团队时，需要重点搜罗三种类型的人才：第一，产品经理；第二，产品设计师；第三，产品开发者。
当然，这也不是说，你就一定要在刚开始组建增长团队时，分别招募一位产品经理、设计师和开发者。或许可以尝试从三名内部工程师开始，让他们每个人分别负责不同的业务领域。
但无论如何，他认为在增长团队进行人才招募的过程中，有一点必须要注意，即保证公司其他人不会对增长团队产生不满情绪，否则他们在公司的日子会比较难过。
最后，用一句话来总结Matt和Nick的观点，就是不管你雇用什么类型的人才，一定要保证他们拥有较强的沟通能力和数据分析能力，能够关注产品、关注用户，保持足够的好奇心，勇于质疑、勇于尝试。
结语
正如我上文所说，组建增长团队并没有一个十全十美、保证奏效的方式。每家公司存在的需求和面临的挑战是独一无二的，因此增长团队的具体构成，也应该是独一无二的。
只不过，千万不能小看增长的作用。这不是一件你想开始就开始，想暂停就暂停的事情，必须融入到公司内部的基础工作和文化氛围中去，这样才能够保证公司的可持续发展、取得成功。
如果你是一位创始人，那应该带头重视增长；如果你是一位员工，那应该带头拥护增长文化。首先，充分利用手头上的各种资源，接着再花时间去设计规划。在条件允许的情况下尽早考虑增长问题，为公司日后的成功打下基础。
【猎云网（微信号：ilieyun）】9月26日报道（编译：田小雪）
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Salesforce新增3个销售云业务，并成立5000万美元AI创企基金
Salesforce在推出爱因斯坦人工智能功能一周年之际，为其Sales Cloud服务用户新增了三个功能。
新的爱因斯坦预测功能将使用机器学习帮助销售经理根据存储在Salesforce中的所有数据，对团队在特定时间段内的表现提供更准确的预测。
这一功能旨在帮助经理在预计销售收入时避免猜测，而且，使用基于数据科学的预计还可以将公司的所有历史记录都包含在内。
新版本中也会有针对销售代表的新功能。爱因斯坦机会评分功能将会给销售代表提供有关正在进行中的交易最有可能成功的信息，以及处于风险中的交易信息。这些信息将会帮助销售代表们找出最值得花时间的地方，以达到最大的影响力。
爱因斯坦电子邮件见解功能使用自然语言处理来解析销售代表电子邮件的文本内容，并告知需要回复的邮件及其原因。至少在理论上，这将有助于人们了解关键信息，特别是在经历一整天的客户会议之后，收件箱爆满的时候。
这三个新功能目前都在试用中，预计将于明年初正式推出。该公司表示，目前尚未对此定价，预计将会在正式推出时公布价格。
除了产品消息外，Salesforce还注资5000万美元成立了专门面向AI公司的基金。Highspot、Squirro和TalkIQ是第一批与新基金合作的公司。除此之外，Salesforce Ventures还投资了创企工作室All Turtles。这家由印象笔记前CEO Phil Libin和Jseeica Collier、Jon Cifuentes创办的工作室主要专注于创办AI公司。
【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】9月24日报道（编译：福尔摩望）
硅谷
以后让人工智能安排你去合适的岗位，而不是老板
编者按：本文作者Tim Chatfield是Jitjatjo的联合创始人兼CEO，Jitjatjo是一家利用人工智能技术为纽约市的餐厅、酒吧、场馆和酒席承包商等雇主，在紧急时刻找到合适又随叫随到的临时员工。尽管作为一位CEO他时刻不忘PR自己公司，但是他在这篇文章中介绍，类似的雇主和人力资源服务公司要如何利用人工智能技术快速找到合适的人，这个过程很是有趣，似乎说明了，在人工智能系统中，收集到足够大量又可用的数据，才是王道。坦白说，看完文章之后的我反而觉得，人在职场上的每一次行为和评价都被记录，实在太可怕了。
雇主每年要看成千上万的简历，面试成百上千为候选人。这个过程其中涉及到海量数据，可以说是超过一般人能处理的量。就算今天的老板们再聪明，也不免发生看走眼的时候，毕竟人总是会犯错的。
所以我们才需要AI。
接近一半（46%）的招聘人员认为，招人最难的部分是，你要如何从一大堆乏味的简历中，挑选出合适的候选人。人工智能和机器学习很可能会改变此局面，它们可以大幅提高招聘人员筛选简历和给候选者安排合适岗位的效率。
将人才信息数据化
酒店经理需要招聘酒保、服务员、洗碗工等前台后厨一大堆岗位，同时要安排他们的工作时间。究竟谁能在要求的时间内工作，谁应该在什么时候做什么事？
AI如果想要解决类似问题，招人的恭喜首先需要构建一个数据集（人才库），里面记录着候选人的各种属性，并持续更新。更重要的是，你需要有一款数据驱动的能够上传到系统的员工简历系统，里面包括了候选人的背景。这些背景包括候选人的技能、爱好、住址、工作经历、空闲时间，还有雇主对他的评价。
提供临时雇员的人力外包/人力资源公司，需要将没什么从业经历的人派去不同的岗位，方便形成一个数据库。最终，当岗位和员工们的数据积累到一定量的时候，AI就可以非常准确地分析数据，并为某个岗位推荐最合适的候选人。
这就有点像Netflix 和 Amazon 等平台上的个性化推荐引擎。系统不会给你推荐最好的电影、最好的产品或最好的人，而是根据客户以前的挑选历史和评价，挑出你最喜欢的、最有可能选的人。
分析员工的长处
AI能做的不仅是简单地匹配公司和候选人，还可以帮你选出最守时、最有经验、最全能甚至是最圆滑的员工。它还能找出，哪位员工在高度时间压力下，还能有稳定发挥。如此一来，公司可以根据客户不同的需求，做出合适的安排。
这个过程跟市场营销人员利用谷歌、Facebook和Twitter上的用户行为数据，针对特定消费人群调整营销方案的道理类似。未来，我相信会有越来越多的公司通过开放API的方式共享数据，招聘人员就能更加深入地分析申请人。目前，人工智能抓取的还主要人力资源行业比较表面的指标。
展望未来
我们在过去几年看到，许多突破性的新技术在人力资源落地。比如FirstJob推出自动化招聘机器人Maya（时刻不忘PR自己公司的创始人），它可以将招聘过程中75%的流程自动化，评估完应聘者们之后进行排序，并自动安排面试。
本文翻译自 venturebeat.com，原文链接。如若转载请注明出处。
硅谷
当人工智能遇见企业 SaaS，Salesforce 为销售云业务开发三项全新服务
距离 Salesforce 推出其 AI 产品 Einstein ，已经过去了一年时间。在庆祝 Einstein 一岁生日时，Salesforce 为其销售云（Sales Cloud services）企业用户开发了3项全新功能。
这里简单介绍下 Salesforce 旗下的7个主要产品方向，Service Cloud、Sales Cloud、Marketing Cloud、Community Cloud、Analytics Cloud、IoT Cloud 和 APP Cloud。分别为企业的客户服务，销售业务，市场营销，数据分析等各个领域提供帮助。
在这些新功能中，Einstein Forecasting 会基于 Salesforce 中所存储的企业用户数据，通过机器学习帮助销售主管预测他的销售团队在接下来的时间段内会有何种表现。其目的是帮助经理们在制定团队销售目标时不要感性地猜测，而是依据公司历史、团队的过往销售数据科学预测。
Salesforce 也会为销售代表们开发新功能，Einstein Opportunity Scoring 会给团队指出哪些销售交易是最有可能成功的，哪些可能会失败。从而给销售代表们指出应该把时间花费在哪里，以提高效率。
Einstein Email Insights 会用自然语言解析销售代表邮箱内的邮件内容，指出哪些邮件是重要的，并应该如何回复。从理论上讲，这应该会帮助人们不再错过关键信息。尤其是邮箱中堆积了太多的垃圾来信时，销售们很容易把握不住重要用户信息。
目前这三项功能都处于试用阶段，预计将在明年年初推出这一功能，价格也会于那时公布。除了这些新功能，Salesforce 还会为人工智能领域公司投资一笔5000万美元的专项资金，Highspot, Squirro, 和 TalkIQ 是第一批接受此笔融资的企业。相比于其他竞品，在人工智能领域最大的优势在于其沉淀了多年的企业用户数据，未来 Salesforce 可能还会通过收购来进一步扩充其数据量。
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用神经科学和AI帮你找工作，Pymetrics获得800万美元融资
有人靠心理测试找工作，有人用星座找公司，现在有人开始用神经科学帮你找工作了。
美国公司Pymetrics利用人工智能和神经科学小游戏来帮用户匹配最合适的工作。这家公司宣布完成了800万美元融资，Jazz Venture Partners领投，新进投资者Workday Ventures和原有投资者Khosla Ventures、 Randstad Innovation Fund和BBG Ventures参投。这笔资金将用于人才招募，公司目前有45名员工，分别在纽约、旧金山、伦敦和新加坡。
Pymetrics 成立于2013年，迄今为止已经融了超过1700万美元。
这家公司总部位于纽约，跟一般人用学历和院校来评价求职者不同，他们用认知和情感方面的元素来评价应聘者，具体方式是让他们玩一套神经科学小游戏。用户需要完成包括虚拟金钱交易、键盘点击等至少12个游戏，才能收到完整的职业评估。
接下来，Pymetric的人工智能系统会分析应聘者的结果，将其与公司中表现最好的员工比较。
Pymetrics 的联合创始人兼CEO Frida Polli对VentureBeat 解释：“我们会收集各行各业专业人士的密集行为数据，利用深度学习建模，分析究竟是哪些特质，让这些成功人士比一般人优秀。”
Pymetrics的服务对求职者免费开放，公司的盈利模式是向B端用户收费。公司会给企业客户提供定制化的算法模型，让他们通过平台挑选出有潜力的人才。该服务按年按服务级别收费。
根据Pymetrics给出的数据，全球目前有50个国家正在使用他们的平台，包括Unilever和埃森哲（Accenture）；在求职者这边，则一共有50万名用户。
According to Pymetrics, more than 50 companies around the world currently use the platform, including Unilever and Accenture. On the job seeker side, there are more than 500,000 users.
VentureBeat担心，有些算法模型会不会带有人类的偏见，或者某些政治不正确的因子。Polli则回应：“我们的算法不会收集任何人口统计学方面的数据，而且我们会选用统计工具剔除任何模型中的偏见。”
公司CEO将心理学加大数据的服务公司CEB-SHL 和 IBM Kenexa等传统平台视作竞品，实际上很多新型创业公司正在将AI技术用户职业匹配，比如Leap.ai、Teamable、Beamery和Mya Systems。
除了这800万投资之外，Pymetrics还从洛克菲勒基金会（ The Rockefeller Foundation）获得一笔补助，具体金额未透露。这笔资金将用户帮助未充分就业的年轻人，让他们学以致用。
本文翻译自 venturebeat.com，原文链接。如若转载请注明出处。
硅谷
招聘这件大事，硅谷企业正利用AI给出求职者客观评价，辅助HR消除主观偏见
艾格·格雷夫斯基一直想让硅谷变得更加多元化。他于2012年创办了一家叫做Mya Systems的公司，这家公司的总部位于旧金山。格雷夫斯基希望通过这家公司减少人为因素对企业招聘的影响。“我们正尝试剔除招聘过程中的偏见”，他说道。
格雷夫斯基正在和Mya共同实现他的目标。Mya是一个很智能的聊天机器人，可以对求职者进行面试和评估。格雷夫斯基认为，和一些招聘人员不同，经过编程的Mya会向求职者提出客观的、基于工作表现的问题，并避免人类可能产生的潜意识判断。Mya评估求职者的简历时，不会关注他的外表、性别和名字。“我们正极力剥除这些因素”，格雷夫斯基说道。
格雷夫斯基表示，目前已经有几家大型招聘机构正在使用Mya，不过他拒绝透露这些公司的名字。这些招聘机构用Mya来对求职者进行初试。Mya可以根据工作的核心要求对申请者进行筛选，了解他们的教育和专业背景，告知求职者他们所应聘职位的细节，衡量他们是否感兴趣；同时还能回答求职者关于公司政策和文化方面的疑问。
科技产业多元化不足
众所周知，科技产业存在多元化不足的问题，而且纠正这一失衡现象的速度缓慢得令人失望。虽然有公司指出这是“流水线调度问题”，但其实问题的根源出在招聘。招聘是一件非常复杂、繁重的工作，招聘人员需要挑选出最合适的人选，但他们往往存在许多偏见。某种程度而言，招聘系统决定了企业的技术人才构成。假如企业能够摆脱招聘过程中的人为因素重新招聘，会发生些什么呢？很多创业公司正在开发相关的工具和平台，用人工智能技术招聘人才，他们认为这些工具和平台将大幅减少招聘过程中的偏见。
HireVue也是一家尝试用人工智能消除招聘偏见的企业。通过基于智能视频和文本的软件，HireVue可以从视频面试中提取多达25000个数据点，从而判断出最合适的工作人选。英特尔、沃达丰、联合利华和耐克等公司都在使用HireVue的系统。HireVue的评估依据涵盖了面部表情到词汇表达等众多因素，它甚至可以衡量应聘者的同情心等抽象品质。HireVue的首席技术官Loren Larsen表示，通过HireVue“无论应聘者是什么性别、种族、年龄，做过那些工作，读的什么大学，都将获得同样的机会。”因为这款工具为所有应聘者提供了相同的应聘流程，而不是像人类招聘员那样，情绪和环境等因素都会影响到他的判断。
尽管AI招聘工具尚未得到广泛使用，但咨询公司CEB的产品管理总监Aman Alexander认为，它在人力资源中的流行度正在增加。CEB公司为AMD、Comcast、Philips、Thomson Reuters以及沃尔玛等大型企业提供了一系列的人力资源工具。Aman Alexander说道：“需求一直在快速增长。招聘工具最大的用户不是科技公司，而是需要招聘大量员工的大型零售商。这意味着对于企业主而言，它们最大的魅力在于可以提升效率而不是公平性。”
不过，HireVue和Mya等产品背后的团队认为，它们的工具可以让招聘过程更加公平。因为自动化需要设立标准，这意味着使用人工智能助手的企业必须清楚如何对应聘者进行评估。理想情况下，这些参数可以在良性循环中不断更新，AI系统通过分析它收集到的收据，可以让整个过程更加公正没有偏见。
不过值得注意的是，AI的效用是由驱动它的数据决定的，而这些数据又是由凌乱、令人失望且充满偏见的人类产生的。
AI并不能消除偏见
只要你深入挖掘那些旨在促进公平的算法，就会发现它们或多或少都存在偏见。ProPublica检查用于预测再犯率的警用工具时发现，该算法对非裔美国人存在偏见。Beauty.AI是一个利用人脸和年龄识别算法选美的软件，它可以从提交的一系列照片中选出最具吸引力的人物。不过令人遗憾的是，它对浅色皮肤和头发的人表现出了强烈的偏爱。
即便是那些AI系统的创造者也不得不承认，AI并非完全没有偏见。AI招聘平台Talent Sonar的创始人兼CEO劳拉•马瑟（Laura Mather）表示：“在招聘过程中使用AI非但不会减少，反而会增加偏见。”她认为，AI依赖于人类团队所产生的训练集，所以它只会增加偏见而不是消除它。它雇佣的人可能“都很聪明、有天赋，但却彼此十分相似”。
此外，由于AI是为处理大批量招聘而开发的，任何偏见都将对谁将脱颖而出产生系统级的影响。据格雷夫斯基介绍，Mya Systems正在聚焦零售等行业。“CVS Health正在招聘12万人补充到它的各个零售点中，Nike每年招募的人也有8万之多”。任何渗透到系统中的偏见都将产生工业规模的影响。当面对多达12万的规模庞大的申请者时，AI平台可能会让招聘标准迅速偏离人类招聘专员最初的设置的标准。
话又说回来，AI的强大能力也有一定的好处：它解放了招聘人员，让他们可以集中精力做出更加明智的最终决定。“在我的一生中，我和成千上万个招聘人员交谈过，他们每一个人都在抱怨自己的时间不够用”，格雷夫斯基说道。既然没有足够的时间和每一个应聘者交谈，那么直觉决策就变得很重要。AI不仅使得招聘人员可以应对更大规模的应聘者，同时也帮助他们告别了快速决策的工作状态，能够更加从容周全地思考和判断。
要避免AI系统步入“偏见”的陷阱，就要求工程师和程序员具有超知觉。格雷夫斯基解释道，Mya Systems对Mya用来学习的数据种类进行了控制。这意味着Mya的决策是基于Mya Systems及其客户预先批准的数据生成的，而非原始的、未经处理的招聘和语言数据。这减小了Mya像Tay一样学习偏见的可能性。Tay是微软去年发布的聊天机器人，经过循环学习后，它很快变成了一个种族主义者。不过Mya Systems的做法并不能消除偏见，因为任何经过审核的数据都反映了人们的选择倾向和偏好。
正因为如此，AI人力资源工具可能无法消除偏见，反而会将其永久化。ReadySet是一家位于奥克兰的多元化咨询公司，其执行总监Y-Vonne Hutchinson表示：“我们尽量不将AI视为灵丹妙药。AI是一个工具，AI有制造商，有时AI可以放大制造商的偏见和制造商的盲点。Hutchinson 接着说道：“要让这些工具工作，使用它们的招聘人员必须经过训练，要能够发现自己和其他人的偏见。”如果没有这种多元化的训练，人类招聘专员就会把他们的偏见植入到招聘的不同环节。
AI让硅谷变得更好
一些使用AI人力资源工具的公司正在努力增强其多元性。Textio是一个智能文本编辑器，它可以运用大数据和机器学习对职位列表提出修改意见，从而吸引不同类型的人才。Atlassian是Textio的众多客户之一，据Atlassian全球多元化和包容性负责人奥布里·布兰奇表示，Textio帮助公司将新员工中的女性比例从18％提高到了57％。
布兰奇说道：“我们看到，我们筛选和最终雇佣的应聘者在性别分布上有了显著的变化。她表示，使用Textio的意想不到的好处之一是，除了Atlassian的应聘者变得多元化之外，公司对企业文化也有了自我认识。“这引起了很多关于语言如何影响我们作为雇主的品牌形象的内部讨论”。
总而言之，如果AI招聘工具能够提高生产力，那么它就能得到更加广泛的使用。但如果企业想仅仅靠引进AI来让招聘更加公平，这还远远不够。用不断加深的对多元化的认知来完善AI系统十分重要。AI或许无法成为科技行业解决多元化问题的灵丹妙药，它充其量只是硅谷努力变得更好的一种重要工具罢了。
via wired 雷锋网编译 雷锋网(公众号：雷锋网)雷锋网
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