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帮助企业实现自动化招聘功能的西雅图初创公司Humanly融资1200万美元
帮助企业自动化招聘功能的西雅图创业公司Humanly融资了1200万美元，以帮助推动其人工智能软件的发展。
微软、西雅图风暴队和Moss Adams等客户使用Humanly来筛选求职者，安排面试，自动进行初步沟通，进行背景调查，以及更多服务。
联合创始人兼首席执行官Prem Kumar透露：该公司正在大力投资于与求职者互动的短信服务（SMS）聊天机器人，这是更广泛地推出新的生成性人工智能工具的一部分，帮助公司更有效地招聘，
Humanly的聊天机器人是根据该公司三年多的招聘数据训练出来的，帮助它回答求职者的具体问题。例如，当与科罗拉多州的求职者互动时，机器人会识别该州是否存在特定的薪酬透明法，库马尔说。
该公司还在为人与人的对话引入人工智能分析功能。这些工具在实时通话中运行，产生洞察力并发送后续电子邮件。
这家初创公司旨在解决招聘过程中的一个痛点，即招聘经理的机器人、筛选工具和面试记录之间交换的数据有限。Kumar说，使用多种工具往往使候选人感到他们好像 "被三个不同的公司面试"。
Humanly的工具在整个过程中保持着求职者的数据。"库马尔说："你与求职者的任何对话，无论是通过短信聊天机器人还是人工，我们都想在那里，让这些对话更有效、更公平。
该公司表示，其技术可以通过隐藏候选人的姓名、性别、工作年限等来帮助消除偏见。Humanly遵守微软的负责任的人工智能原则。
由于经济不景气，许多公司缩小了招聘人员的规模。然而，尽管团队规模较小，一些公司仍然保持着招聘的步伐，个别招聘人员因此而承担了更重的工作量，库马尔说。他说，这推动了对能提高他们效率的自动化工具的需求。
Humanly的竞争对手包括资金雄厚的工作招聘平台Paradox，该公司在2021年以15亿美元的估值筹集了2亿美元，还有其他大量的招聘软件公司。
这家初创公司去年的净收入保留率（衡量来自现有客户的收入）达到149%。它进行了超过一百万次的候选人筛选对话和面试。
库马尔曾是微软和Tinypulse的员工。五年前，他与安德鲁-加德纳（Andrew Gardner）和布莱恩-莱普蒂奇（Bryan Leptich）共同创办了Humanly。该创业公司于2019年从Y Combinator毕业。
库马尔最近在2023年GeekWire奖上赢得了年度最佳创业公司CEO的荣誉。
来源：Geekwire
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【观点】企业领导人应如何利用人工智能和自动化技术推动组织发展
根据世界经济论坛的未来就业报告，人工智能（AI）和自动化影响就业和工作转移的方式已经发生了重大转变。现在，大多数企业依靠先进的技术，如自动化云计算和基于人工智能的商业分析来实现其组织目标。随着人们工作方式的转变，组织需要考虑重组劳动力市场，并提高所有现有劳动力的技能。如今，超过三分之一（34%）的工作能够利用机器自动完成，而剩下的66%仍需要人类完成。
一些企业领导人信任人工智能和机器学习算法，以便在不确定的时期为他们的组织优化成本并建立强大的自动化流程。今天，企业可以通过利用大型语言模型（LLMs）将15%的任务自动化。通过将这些LLMs与现有的业务解决方案相结合，自动化的工作流程将在未来4年内增长到50%。
向基于人工智能的自动化和大数据分析的转变，将是影响未来几年就业市场的最大因素。因此，企业领导人应做好充分准备，迎接人机前沿的转变。企业领导人可以利用人工智能和自动化来应对这些技术带来的挑战。
专注于员工体验的领先数字采用公司WalkMe的首席执行官Dan Adika认为："人工智能是世界上最重要的技术进步之一。比起iPhone、互联网、计算机，人工智能为社会转型创造了独特的机会。因此，高盛预测，随着技术应用的加速，人工智能可能在10年内为全球经济增长贡献约7万亿美元。使得人工智能如此具有革命性的原因不仅仅是技术本身，而是它改变工作场所的速度。"
以下是企业领导者应该拥抱人工智能和自动化，并在人机配对带来的颠覆性变革中脱颖而出的一些方法。
获得扩充员工人才库的机会
自动化不是一个新现象，关于它是否能够取代人类劳动力的争论从未停止。
人工智能和自动化将以人们无法想象的方式对就业市场进行硬约束。现代数字工具使用范围的扩大将创造更多的就业机会，而不是在当前的时代被取代。世界经济论坛的报告强调了为电子商务专家、数字转型专家、数字营销和战略专家等商业头衔创造200万个就业机会。企业领导人可以采用前沿技术来挖掘新创造的就业市场和工作角色，以继续建设他们的组织并满足全球各地不断增长的消费者需求。
绿色工作在上升。你在为绿色经济招聘吗？
什么是绿色工作？
绿色工作是为创造一个可持续和生态友好的环境做出贡献的一系列活动。它可以是一个自雇的角色，也可以是一个绿色部门（如太阳能发电）的组织所指定的角色，或者是一个经营和服务其他参与可持续绿色经济的企业的传统组织。
世界经济论坛的报告强调了雇员和雇主是如何通过创造新的工作角色来应对气候变化的。虽然与2021年相比，2022年绿色工作的净雇佣率有所下降，但仍然要比2020年、2019年和2018年创造的绿色工作数量多。因此，如果我们从趋势上看出，在未来4-5年内，绿色工作的数量将继续上升，政府机构在 "促进绿色转型 "方面甚至会发挥更大的作用。
人工智能、大数据、将在未来五年发挥巨大作用
随着人工智能和自动化工具的成熟，企业的招聘策略正在发生变化。
世界经济论坛的报告发现，分析性思维和创造性思维将继续成为2023年工人的核心技能，但人工智能和大数据、领导力和社会影响力方面的跳跃性发展仍值得一提。事实上，掌握人工智能和大数据技能已经成为组织的首要任务。此外，报告还显示，组织需要重新设计和扩大他们的培训和发展计划，以便通过重新培养和提高劳动力的技能来实现更好的业务成果。
Axway首席技术官Vince Padua说："随着云计算、人工智能和微服务的开发和采用，企业需要更多具有良好技能和经验的员工以及具有网络安全、数据分析和云架构等专业技能的IT基础设施和企业软件专家的支持。显然，企业领导人正在围绕人工智能、大数据和自动化技术重新调整他们的人才招聘和技能发展计划，这些前沿技术将在未来几年将成为每个组织的 "战略重点"。
如何找到只需要很少或不需要培训的优秀人才？
你可以使用像Oracle动态技能这样的人力资源技术工具来识别人才库中的现有技能，并分析员工是如何根据其经理和人力资源部门的建议提高自身技能的。iCIMS、Vervoe和Otomeyt等人工智能招聘和技能分析工具应成为现代人才招聘的重要工具，使招聘经理能够根据员工的业绩做出正确的决策。
了解业务转型中的障碍
大多数领导人认为，人工智能和机器学习可以帮助组织的业务转型。虽然人工智能和ML工具在组织内的使用越来越标准化，但员工的技能差距仍然很大，我们必须学会如何可以正确使用和监督这些工具。根据世界经济论坛，59.7%的受访者认为劳动力技能短缺是组织业务转型的最大障碍。53.4%的受访者表示无法吸引优秀人才是第二大障碍。因此，劳动力转型的未来将取决于招聘经理如何快速、准确地挖掘弥补其组织的人才库中的差距。
在组织内培养优秀人才
大多数接受本研究调查的组织表示，拥有一个简化的人才进展和晋升过程是保留员工的关键。在为员工提供更好的福利待遇的同时，为员工提供再学习和提高技能的机会也是提高员工保留率的重要措施。那些重视员工培训和致力于提高员工技能的组织显然在吸引和保留人才方面更加成功。
总的来说，企业领导人必须利用前沿技术，如人工智能和自动化来评估他们建立在员工培训和发展上的策略。基于人工智能的技能评估将成为组织最大的游戏规则改变者，它能够从现在和未来的角度衡量培训计划对员工再培训和提高其技能的有效性。
结论
人工智能造成的人才短缺问题正在被广泛讨论。虽然人工智能教育仍然是组织的投资重点，但它仍然需要政策制定者的支持。组织、投资者、政府利益相关者和员工都可以参与组织人工智能和自动化技能提升策略的制定，发挥共同的智慧才能决定人工智能人才管道发展的路径，并使组织在不久的将来继续受益。
文章参考：Techrseries.com
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【观点】事实：数据、人工智能和自动化永远不会取代人类！
我们都听过这样的观点。无穷无尽的数据将使组织减少对人力的依赖。人工智能（AI）将比人类更聪明。自动化将夺走我们的很多工作。不过，这其中有多少是真的？尽管这些技术取得了进步，比如对话式人工智能，但它们只是用来让我们的生活更轻松、工作更高效的工具。但是，即使是具有对话功能的工具也无法提供我们都渴望和钦佩的人情味和真正独创性的独特灵活性。
这就引出了一个问题，我们如何才能在工作和生活中继续充分利用人工智能？答案在于利用它们来赋予我们权力。通过这样做，人工智能将帮助我们节约更多时间去做我们最擅长的事情。沟通，与人联系，并最终解决问题。人工智能可以解决我们能想到的任何问题，但它想不出我们可以解决的任何问题。换句话说，我们需要利用它们提供数据驱动和技术驱动的服务，而不是取代我们。
要实现这一目标，领导者需要关注三件事。首先，他们需要了解哪些数据能够供他们使用。其次，他们必须弄清楚如何通过人工智能和机器学习（ML）来理解相关问题。最后，他们应该研究如何使用自动化来处理一些简单任务。
了解可用数据
授权的第一步很简单，只需了解需要哪些信息，信息在企业中的位置，谁可以访问它以及是否存在任何限制其有效性的漏洞。要确定哪些数据具有最大价值，一个好的起点是确定组织面临的最大挑战。例如，由于通信发生在不同的渠道上，因此很难获得单一的客户视图？
了解问题是解决问题的第一步。
一旦企业明确了自己正在面临哪些挑战，它就需要找到解决方案并整理和分析需要准备的数据。最后，企业需要通过创建适当的假设来提出正确的问题，数据分析将支持这些假设。在这一旅程的每一步中，人类参与的重要性都不可低估。
为了大规模地解决相关挑战，组织必须创建从上到下以数据为中心的文化。这听起来可能有点像管理层的说法，但实际上，它只是意味着确保每个人都知道基于数据的相关见解，并据此做出最佳决策。组织还需要对一系列专业角色进行投资，例如数据工程师、数据可视化人员和数据分析师，因为他们能够识别、收集、组织、研究和提供来自不同系统的数据报告，以提高业务洞察力。这些资源必须与运营中的业务团队集成，这样才能够是业务变更和流程自动化更加有效。
理解数据的事实
数据是不容易理解的，即使数据分析师也是如此。此外，如今大多数企业都会生成数百万个实时数据点，没有人希望花费过多时间理解这些数据点。这就是AI和ML的用武之地。这些算法可用于筛选数据并以易于理解的方式呈现数据。正如业内任何人都了解的那样，该软件的运行速度非常快。从理论上讲，最新的技术允许人工智能以光速进行学习和行动。在广泛使用的人工智能软件中，我们可能还没有这种速度，但它运行的速度是惊人的。
为了进一步解释这一点，想象一下在大型企业工作的客户服务团队。代理将一直在创建大量数据。有些是客户数据，有些是关于他们自己的数据。后者可能包括有关他们自己的工作模式或绩效的信息，以及客户何时联系和通过哪些渠道进行联系的信息。有了正确的工具，人工智能几乎可以立即筛选所有内容，并通过相关数据了解行业发展的趋势，比如工作中的和低谷，是否有人需要休息，或者他们是否需要一些额外的帮助或培训。
自动执行重复性的任务
因此，清楚如何查找、理解和呈现数据能够帮助人们做出更好的决策。下一步是将自动化添加到组合中。此前，人事经理们或许可以花一整天的时间看图表，整理相关数据并给出解决意见。而现在自动化软件可以使用从数据和人工智能中来做到这一点。自动化可以自动执行一系列支持操作，例如制定进修培训计划或有针对性的辅导课程。
自动化几乎可以承担任何手动任务，应用程序是无穷无尽的。它可以帮助财务团队处理发票。它可以将客户引导至最合适的代理。它可以收集信息并将其放入报告。或者将电子邮件分发到各个部门。再加上人工智能，这就像让数字助理承担耗时和重复的活动。
未来仍是以人为本
虽然这些技术并不是什么新鲜事，但它们仍在继续快速发展。它们能够帮助我们解决在社会和商业中面临的一些巨大挑战。但是，只有当我们是技术的主人，而不是仆人时，我们才会成功。使用人工智能和自动化来赋予人们权力，而不是取代人类。组织应该努力向数据驱动型、技术支持和以人为本靠近。
这是完全有道理的。因为总会有一个关键时刻，人类必须在关键时刻参与其中。自动化过程可能会帮助我们完成75%的工作，但仍然需要一个人完成其余的工作。最终，那些试图将人从等式中移除的组织注定要失败。因为就我们的本性而言，我们都希望有人情味，而人永远是任何组织拥有的最关键的资源。这就是为什么数据、人工智能和自动化永远不会取代人类。
本文作者：MATT RUMINS
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【观点】自动化大量招聘任务：人工智能是否发挥了不可或缺的作用？
招聘流程是否被人工智能影响了？媒体报道证实，全球招聘人员都在关注人工智能在招聘和招聘程序中的应用。越来越多的招聘经理们正在部署基于人工智能的工具，以促进招聘工作。事实上，人工智能尚未大规模部署。真正成功的是，基于人工智能的框架已经开始渗透到各个领域。但是，人工智能在招聘领域的部署真的有益吗？让我们了解一下人工智能在战略招聘中的作用。
人工智能在战略招聘中的优势
正如参与部署基于人工智能基础设施的技术专业人员所说，人工智能减少了人力。事实上，人工智能技术的采用可能会使整个招聘流程自动化。自动化流程能够消除操作障碍和时间滞后，以产生预期的业务成果。有趣的是，基于人工智能的招聘和雇用可以在为满足业务需求而定制的软件包的帮助下进行。搜索引擎优化通常通过人工智能进行规范化，通过有效的搜索来确定合适的员工。因此，如果您正在寻找最佳的“契合员工”，那么实现招聘自动化仍然是最佳解决方案。
是否要考虑部署聊天机器人？
事实上，聊天机器人是基于人工智能的对话工具，可以有效促进员工参与。当代人力资源的最佳选择之一仍然是聊天机器人。聊天机器人应用程序鼓励员工有效参与工作流程。从回答员工的询问到促进团队沟通，聊天机器人也有助于改善员工体验。
人工智能能提高招聘质量吗？
业务经理宣称，人工智能提高了服务交付的质量。事实上，许多企业一直在努力应对围绕环境、社会和企业内部治理的挑战，而这些问题也可以通过人工智能等新兴技术来解决。尽管有这着这种共识，但知名咨询公司的数据显示，迄今为止，只有约36%的全球组织采用了人工智能。一些企业已经开始采用人工智能技术来促进招聘，这些品牌的招聘过程表明，人工智能使得招聘成本显著降低。同时，人工智能可以减少企业的人力流动。
招聘中的人工智能：可能面临哪些挑战？
缺乏技巧？
近77%的潜在申请人在接受媒体采访时透露，人工智能正在吸引他们，尽管它缺乏基本的人类的反应。另一方面，行业资深人士警告说，流程故障可能是自动化流程的一个隐患。因此，取代人类对话的聊天机器人可能会因为网络问题而终止运行。另一方面，缺乏情感参与也是人工智能的一大弊端，但是我们已经开始接受利用新兴技术来取代手动程序。
可靠性是一个值得关注的问题吗？
人工智能虽然是一种新兴技术，但与人工智能框架相关的关键组件还有待完善。相关专家一致认为，通常需要广泛的数据输入才能产生可行的结果。大多数当代管理人员认为，通过基于人工智能的框架指定的的申请人筛选系统，如果他们不能精确符合职位描述，系统就会拒绝潜在的申请人。因此，流行的内容可以为潜在申请人提供更好的选择机会。
基于AI的框架：有偏见吗？
人工智能可能引入基于系统的偏见。因此，基于模式的数据监控仍然是关键，任何不符合给定模式的数据都会被自然拒绝。从输入数据或过去的数据库中学习可以反映出类似的趋势，在招聘中，这些数据可能被排除在算法范围之外。对于像亚马逊这样的电子商务巨头来说，输入过去的数据会导致系统拒绝女性申请人。这就被称为人力资源部门的系统性偏见。
尽管有一些挑战，人工智能的采用在全球各个市场上仍然是如火如荼。像人工智能这样的新兴技术能够有效节省人力，而自动化被认为是未来的流行语。因此，基于人工智能的工具可以更好地服务于招聘垂直领域。
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【观点】为什么绘制员工体验旅程可以改善客户体验
根据ServiceNow和Qualtrics的联合研究，80%的全球客户表示他们对所体验的客户服务不满意。这种不满通常源于那些可能对雇主同样不满意的员工。
考虑到员工的士气会影响客户体验，两者兼而有之可能会在成功和蒙混过关之间产生差异。要走上成功的企业发展之路，您不仅需要信任您的员工，还需要为他们提供正确的工具和技术，以便他们能够有效地工作。这意味着他们应该在正确的时间获得正确的信息，并能够一起协作。
当客户体验与员工体验相遇
员工体验是重中之重，因为当您的员工没有得到良好的对待时，您的客户会受到影响。尽管最近市场发生了变化，但“大辞职”仍在继续 ，根据Adecco集团的数据，超过四分之一（27%）的工人计划在明年辞职。这使得建立持久的客户关系变得更加困难。
为了确保您的客户得到很好的照顾，您需要找到一种留住顶尖人才和吸引新员工的新方法。请记住，薪水不再是员工唯一关心的事情。他们还在寻找灵活性、透明度、成长和工作与生活的平衡。他们正在考虑您的雇主品牌，看看您是否能够提供这些东西。工作文化在塑造公众认知方面发挥着巨大作用，包括在潜在员工关注的Glassdoor等雇主评论网站上。这更有理由倾听您的员工的意见，以了解您可以在哪些方面做得更好。
将技术放在需要的地方
低效的技术和缓慢的流程显然不利于提高员工满意度。改善员工体验始于识别重复性任务并实现自动化。许多繁琐的流程可以简化和自动化，您的员工将获得提高生产力和能够专注于高价值任务的回报。您的组织也将受益。根据麦肯锡的研究，三分之二的受访公司降低了运营成本，改善了质量控制，改善了员工体验，提高了客户满意度。
员工体验是当今商业中最重要的因素之一，因为它能够提升客户满意度。然而，许多公司，尤其是大型公司，仍在努力应对复杂的工作流程，使员工的工作更加艰难。评估您的数字体验并确定关注和改进的领域并不简单。但是，通过使用旅程映射的方法，您可以让自己更好地了解需要优先考虑的位置。
文章来源：https://wwhrgrapevine.com
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【观点】不容错过的2023年4大科技劳动力趋势
市场不稳定、人才库重组以及对用户体验的重视将在 2023 年改变科技劳动力动态。随着IT高管与人才短缺作斗争并开始寻求分布式劳动力，业务技术专家将变得更加普遍，自动化将提高生产力。
对IT人员的需求破纪录之后，2022 年的经济放缓引起了轰动。一些公司感受到了经济疲软的影响，导致该行业一些大公司的裁员引人注目。如果经济衰退继续下去，这种趋势可能会有利于雇主，因为一些IT工作者会避免跳槽。
尽管如此，预计企业将增加对技术的投资，从而增加研究、创建、安装、监控、保护和管理此类系统的团队。令人怀疑的是，除非有解决人才短缺的完整解决方案，否则今年的趋势仍然对企业发展不利。
以下是 2023 年需要关注的四个技术劳动力趋势：
技术劳动力战略的转变
没有哪个高管或董事会愿意听到“市场不可预测性”这个词，但这是进入2023年的真相。Forrester首席研究分析师Christopher Gilchrist表示，一些公司会尝试调整其技术劳动力计划，以应对可能的风险。如果公司放弃并偏离现有的技术劳动力方法，他们几乎肯定会过度纠正他们的保守主义。这些公司将设计劳动力战略，并做出以牺牲长期人才风险为代价来减少短期劳动力风险的决策。为了防止自己造成的人事问题，公司应该坚持他们的招聘策略，即使需要削减或放缓。
技能的广度受到青睐
填补需求旺盛的IT角色的战斗可能会让人力资源经理窒息。技术行业的人才流失可能导致技能短缺、产量下降和业务专业知识的损失。
根据2022年Sinequa 对1000名IT经理进行调查的统计数据，十分之七的人表示大辞职导致组织专业知识的流失，使现有员工更难识别和访问重要信息。对有才华的员工的需求，加上人才库的枯竭和高自然减员的长期影响，组织将鼓励更多的技术高管寻找具有各种能力而不是专业化的人。许多企业已经转向技能提升以留住雄心勃勃的员工，但这种做法也可能帮助团队填补空白。
自动化仍然是焦点
随着越来越多的Z世代数字原住民进入劳动力市场，他们希望他们的工作场所工具样简单易用。这可能会鼓励工程师开发和部署支持和策划用户友好体验的技术。
自动化是公司可以继续改善员工体验的一种方法。自动化，特别是对于采用混合工作的公司，可以简化程序并使劳动力分散。
IDC 未来工作研究副总裁 Amy Loomis 表示：“随着如此多的人改变职业以更好地全面满足他们的要求，公司需要部署自动化工作流程让新员工专注于结果而不是程序。自动化流程可以提高员工的生产力，这已被证明是经济衰退期间高管的首要任务”。
业务技术专家正在崛起
业务技术专家在企业领域被越来越频繁地提起，但 2023 年将是他们占据中心舞台的一年。企业很难找到IT人才，同时越来越多的Z世代数字原住民和拥有渊博计算机知识的个人进入劳动力市场，低代码技术正在发展。在技术要求较低的企业，如政府，近四分之一的员工被归类为业务技术专家。
文章来源：https://techrseries.com
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【金蝶云】强！金蝶云·星瀚入选Forrester《销售发票自动化洞察报告》
近期，国际权威研究机构Forrester发布最新研究《销售发票自动化洞察报告（The AR Invoice Automation Landscape，Q1 2023）》(以下简称“报告”)，金蝶在众多优秀厂商中，凭借金蝶云·星瀚财务云、税务云、发票云产品强大的专业技术、智能化的系统以及“一揽子”财务解决方案，成功入围“销售发票自动化”领域的优秀供应商名单。
《2023销售发票自动化洞察报告》
来源 | Forrester官网
Forrester 创建于1983年，是全球最具影响力的独立第三方研究咨询公司之一，自成立以来，始终致力于洞察技术、市场营销、客户体验、产品领域的趋势和最佳实践，帮助全球各地的客户，勇于创新，驾驭变革。
在本次调研过程中，Forrester主要从技术能力、产品易用性、产品功能、智能化应用和解决方案，以及服务的客户领域、市场规模等维度进行评估，并与金蝶就销售发票自动化领域的发展方向、以及相关的机遇与挑战等方面进行深入探讨。报告显示，金蝶云·星瀚的销售发票自动化已广泛应用于制造、建筑、高科技等各个行业。
金蝶入选《2023销售发票自动化洞察报告》
一直以来，金蝶云·星瀚致力于为大企业提供世界一流、覆盖全面、安全可信的预组装数字能力，是大企业数字化共创平台。结合30年的大企业管理场景和模型的积累，金蝶云·星瀚全面重构了企业财税管理体系、HR管理体系、以及供应链和制造等运营体系，是中国市场上核心功能最完整、领先的新一代企业管理云服务，赢得众多世界一流企业的选择和好评。
2022年以来，欧洲多国纷纷启动电子发票和电子报告的试点，出台电子发票推广和强制使用的政策，如：法国当局计划在三年内分不同阶段引入电子发票，要求自2024年起，大型企业、中型企业、小型企业在交易过程中开具电子发票。
事实上，自2015年12月1日起，我国已在全国范围推行通过增值税电子发票系统开具的增值税电子普通发票；并自2021年12月1日起，在上海市、广东省、内蒙古自治区三地开展全面数字化的电子发票试点工作。
金蝶从“销售发票自动化”出发，向Forrester介绍了金蝶云·星瀚在销售收款领域的解决方案，以及从订单到收款的整个业务过程进行线上化、流程化和数智化管理，包括信用管理、销售订单、销售出库、销售发票、应收管理、资金计划、收款核销等。此次入选也表明金蝶旗下明星产品金蝶云·星瀚财务云、税务云、发票云得到了Forrester等权威机构的充分认可。
金蝶结合企业财税管理近30年的服务经验，基于金蝶云·星瀚SaaS产品，提供云端“申报模板+规则运营”服务，助力企业智慧税务数字化转型。目前，浙江交通投资集团、新奥集团、广西北投、广州港等企业已率先使用自动开票、自动算税、一键申报和数字化税务管理等金蝶云·星瀚系统功能，完成集团智慧税务建设。2022年12月20日，广东发布增值税电子发票电子化报销、入账、归档试点案例，广州港集团作为国家试点单位顺利通过增值税电子发票电子化报销、入账、归档验收工作，形成了可推广的典型经验。
未来，金蝶云·星瀚将继续在技术、产品与服务升级等方面全面发力，持续为客户创造价值，为客户带来更优质的产品与服务体验，为企业的高质量发展贡献“金蝶力量”。
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【观点】2023年七大值得关注的最佳人力资源技术趋势!
进入 2022 年及以后，保持技术驱动型变革的加速步伐至关重要。那些早期采用技术的人可以保持领先于竞争对手，帮助推动组织的变革，并在面对颠覆时保持弹性。另一方面，未能跟上步伐可能会产生相反的影响——您的组织将进一步落后于竞争对手和整个市场。
以下是 7 年值得关注的 2023 个最佳人力资源技术趋势。
1. 人工智能
影响每个业务部门的技术发展的另一个例子是人工智能。人工智能与自动化一样，可用于增强各种人力资源运营，包括：
招聘。人工智能、数据和分析可用于分析简历并预测哪些人最适合职位空缺，哪些人不适合。
团队组建。原则上，人工智能可以使用心理数据来预测团队凝聚力，从而提高团队绩效。
绩效管理。人工智能驱动的算法可用于识别哪些有效，哪些无效，以及如何增强绩效管理程序。
员工教育。人工智能可用于员工培训软件，以更好地识别工人的培训要求，提出培训材料，在用户需要帮助时与他们互动等等。
这些只是人工智能可以用来增强人力资源程序和工作场所的众多创新方法中的一小部分。
2. 远程工作
远程工作几乎在一夜之间成为全球企业的标准。组织有义务在应对疫情时创建远程工作实践和工具。人力资源部门也被迫采用远程友好的系统，无论是对自己的部门还是对员工。在远程工作时代，人力资源部门必须准备好为每个人力资源工作提供在线功能，包括以员工为中心的功能，如入职和培训。同时，人力资源团队必须拥有可以远程运作的人力资源平台，因此投资基于云的人力资源产品至关重要。
由于远程劳动力的需求，在线人力资源平台正在弥合员工之间的社会鸿沟，同时保持物理社会鸿沟不变。由于大流行带来的变化，越来越多地使用远程但可访问的人力资源数字化系统，其中包含大量用于监控工人的工具，例如人才管理、考勤管理等。
3. 自动化
自动化已成为每个行业的关键因素。如果使用得当，自动化可以提高效率和生产，同时改善工作环境。人力资源自动化可用于简化几乎所有人力资源职能，从招聘到入职、培训和离职。无代码工具、自动化平台、人工智能和 HCM 平台是可以自动化人力资源活动的技术示例。
我们可能会期待人力资源自动化解决方案的更多发展，因为底层技术能力推动了数字工具的不断进步。而且，就像这里讨论的其他技术进步一样，自动化可以提供竞争优势，并改变人力资源部门为其组织提供的价值。例如，充分利用自动化的人力资源部门有可能为其业务提供更多价值，这可能会直接影响公司的绩效、文化和员工体验等。
4. 人力资本管理平台
HCM 平台是包罗万象的人力资源解决方案，包括本文中讨论的许多其他技术。这些是集中式中心，使人力资源工作者能够开展几乎所有与人力资源相关的工作，以及超越其他类型工具的复杂技术。
其他特征可能包括：人工智能支持的数据和分析、劳动力管理、人才管理、绩效管理和招聘管理、自助服务解决方案。虽然HCM平台适用于大型企业，但人力资源解决方案也可用于中小企业。 人力资源软件，如BambooHR，为小型和发展中企业提供了各种量身定制的功能。
5. 自助服务平台
员工现在可以使用自助服务平台执行以前由人力资源专业人员完成的职责。以下是几个示例：申请休假、更改时间表、更改福利待遇、在入职期间完成法律文书工作和获取工资单文件。自助服务解决方案改善了员工体验，同时也使人力资源经理能够专注于其他增值业务。
6. 招聘平台
技术在人才管理中仍然发挥着重要作用。例如，人才管理软件可能有助于：
职位发布
候选人资格预审
选择受访者
员工技能评估
面试安排
申请人跟踪系统是帮助完成各种招聘职责（例如职位发布、简历管理和招聘自动化）的招聘系统示例。它们对于雇用大量人员的公司尤其有价值，例如大公司或招聘机构。
7. 员工培训
员工培训也正在通过技术实现自动化和简化。例如，WalkMe的数字采用平台正被用于为数字工作场所制作软件演练和按需建议。这种培训技术大大加快了员工培训速度，改善了员工体验，提高了员工生产力，并帮助企业实现其软件投资的全部价值。此外，像WalkMe这样的技术可以远程使用。这在当今正在向混合办公风格转变的工作场所中至关重要。
今天，我们看到最佳人力资源技术趋势在国际上迅速扩张和融合，导致对人力资源软件的需求增加，以适应不断变化的运营形式。尽管人力资源和信息技术之间的界限越来越模糊，但每一方都必须注意另一方的关切和要求。开发软件可以减少人为错误的危险，结束无聊的工作，同时利用人脑的独特性、创造力、发明和个性化，这是一种高效、持久的全球解决方案，将技术自动化与人类真实性相结合。
文章来源：https://theenterpriseworld.com
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【美国】AI服务体验平台Aisera获得9000万美元的D轮融资，加强员工体验和客户体验
全球首个人工智能驱动的自动化员工体验（EX）和客户体验（CX）服务体验平台 Aisera 宣布获得9000万美元的D轮融资，由高盛资产管理公司（Goldman Sachs）旗下的增长股权业务和Thoma Bravo领投。这轮超额认购还包括领先的投资者True Ventures、Menlo Ventures、Norwest Venture Partners、Icon Ventures、World Innovation Lab（WIL）、Zoom Ventures、Khosla Ventures、First Round Capital、Maynard Webb（Webb Investment Network）、Ram Shriram（Sherpalo Ventures）和硅谷银行。
新增资金将进一步加强Aisera作为领先的人工智能服务体验（AISX）平台的地位，同时加速其在行业垂直领域的市场扩张，以及其全球增长和上市战略。
新的融资是在Aisera获得空前增长的时候进行的。除了实现超过300%的同比增长并将其客户群扩大到7500万用户之外，公司还获得了若干财富1000强客户，包括Grant Thornton、Zoom、Workday、McAfee、Chegg、Carta、Dave等。鉴于通货膨胀和高利率推动的市场动态的经济不确定性背景，企业一直在转向人工智能和自动化能力，以提高劳动力效率，支持日益以人为本的工作场所，并以更少的资源提高客户忠诚度和品牌亲和力。
Aisera创始人兼首席执行官Muddu Sudhakar说："在当今高度通货膨胀、随时随地工作的环境中，人工智能已经成为支持员工和期望迅速获得所需帮助的客户的必要手段。对话式人工智能的进展比传统的支持解决方案（如传统的ITSM和客户支持供应商）提供更好的体验。随着高盛和Thoma Bravo的增长资本的注入，Aisera将成为创新的无形之手，使所有用户--跨越所有业务线和行业--获得他们所期望的支持体验，而没有人为延迟、错误或干扰。利用我们的AISX功能，企业可以在几分钟内而不是几天内解决问题，推动激活，并挖掘关键的情报来源。"
"Aisera专注于通过其云原生AI服务体验产品和解决方案提供卓越的员工和客户体验，是寻求简化支持工作流程的全球企业值得信赖的合作伙伴，"Thoma Bravo的合伙人Christine Kang说，"我们很高兴能利用我们的软件和运营专业知识，支持才华横溢的Aisera团队加速增长和创新，并扩大其市场领先地位。"
Aisera提供了业界首个主动、个性化和预测性的人工智能服务体验平台，为B2B和B2C组织整合了人工智能服务台、人工智能客户服务和带有代理辅助功能的票务人工智能。在人工智能和机器学习的推动下，Aisera平台为IT、人力资源、客户服务、销售和运营自动解决任务、行动和工作流程。它与ServiceNow、Salesforce、Oracle、Zendesk、Workday、Adobe、Atlassian和BMC等企业应用无缝集成。Aisera是一个工作的未来，它大大降低了成本，并通过一流的业务运营、收入和增长释放了生产力。
"ITSM彻底改变了企业向客户和员工提供服务的方式，但这些服务已经商品化，并经常受到人为干预的束缚，"高盛董事总经理David Campbell说，"随着对话式人工智能技术的出现，市场的颠覆时机已经成熟，我们投资Aisera是因为我们相信它是这个领域唯一准备好提供符合现代用户需求的端到端体验的公司之一。"
Aisera创新的无监督自然语言理解（NLU）和基于AI知识图谱的对话式人工智能和自动化解决方案提供了用户智能、用户行为分析和安全的企业级人工智能体验，使整个业务流程、任务和工作流程获得前所未有的满意度。客户可以期待EX和CX的大幅改善--高达85%--同时在工具、许可证和资源方面减少70%或更多的支持成本，并快速实现价值。
Aisera由Muddu Sudhakar创立，他是一位连续创业者，在企业市场拥有深厚的产品、技术和GTM经验，包括AI/机器学习、大数据、云、网络安全、物联网、SaaS、存储和芯片/半导体。他是许多公司的投资者和董事会成员，在初创企业方面有很强的运营经验，在Caspida、Cetas、Kazeon和Sanera被收购之前担任首席执行官，并在大型上市公司担任高级副总裁和总经理职务，包括ServiceNow、Splunk、VMware和EMC。Aisera已被确认为福布斯人工智能50强的成员，以及Gartner Cool Vendor。
关于Aisera
Aisera提供世界上第一个人工智能驱动的服务体验解决方案，它可以自动操作和支持IT、销售和客户服务，通过向用户提供类似消费者的自助服务解决方案，使企业和客户获得成功。Aisera通过用户和服务行为智能，推动任务、行动和业务流程的端到端自动化，快速跟踪数字化转型之旅。Aisera是一家顶级的风险投资创业公司，总部设在加利福尼亚州帕洛阿尔托。
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自动化
【专家谈】关于人力资本分析的4个错误之处交流下，附录原文
最近，HBR海外版发表了一篇关于人力资本分析的文章，题为 "人力资本分析是否使你的员工失去人性？" （Are People Analytics Dehumanizing Your Employees?）在这篇文章中，作者提供了一个关于人力资本分析的暗淡而单一的观点，如果不结合实际情况来看，将损害这一领域，并淡化人力资本分析对人力资源的现有和潜在贡献。
在这篇文章中，我们想驳斥一下我们认为HBR对人力资本分析的四点误解。这些误解对该领域是危险的。它们可能使我们在过去十年中在人力资源管理方面取得的大部分进展倒退。让我们深入了解一下！
1.人力资本分析将人简化为数据
根据作者的说法，"员工正越来越多地被定义为他们的数据"。在一个传统上依赖本能和直觉的领域，我们不认为这是一个坏的趋势。
数据驱动的（或基于证据的）决策已经彻底改变了它所应用的每一个学科。例如，循证实践已经彻底改变了我们在医疗保健中确定诊断和治疗病人的方式。它为拯救无数的生命做出了贡献。事实上，基于证据的预防服务可以防止美国每年250万例死亡中的一半。
在人力资源管理中增加循证实践是非常必要的。从招聘和选拔中的偏见到绩效评估，甚至是常用的无效的反偏见培训，人力资源部门将从对其产生的影响进行批判性的审视中获益。要做到这一点，唯一的办法就是客观和负责任地查看数据。
在这样做的时候，人力资本分析有可能推动许多人力资源学科的发展。例如，HBR最近的另一篇文章强调了由指标驱动的多样性、公平和包容（DEI）实践给组织带来的机会。
我们也看到这种方法被纳入到工作设计中。最近谷歌公司的一个种族平等人力资本分析（Race Equity People Analytics）的空缺就说明了这一点：
其他的贡献包括数据驱动的组织设计，劳动力规划，奖励，员工价值主张，以及整体福利。与文章中所说的相反，在每一个实例中，数据都有助于创造一个更个性化的体验。
掌握数据有助于了解一个组织中人的整体体验。一个组织利用分析来监测不同地区的COVID相关疾病的趋势，使该组织能够主动向员工发送额外的支持。另一个例子包括利用数据来定义个性化的福利体验和支持。
我们认为HBR文章的作者应该欢迎以更多的证据为基础的方法来管理工作中的人，我们只能希望人力资源部门能进一步将其决策植根于数据。
2.人力资本分析等同于员工的间谍和监视
第二个更具破坏性的错误是，根据这篇文章，人力资本分析主要涉及员工监视。"监控深入到工作日越来越多的部分，意味着员工的隐私几乎被抹去，他们的工作经验受到了负面影响"。
作者犯了一个常见的错误，即把网络安全团队所做的技术监控与专注于劳动力的团队所完成的人力资本分析工作混为一谈。人力资本分析不是为了监控，而是为了帮助我们了解如何在人类和组织需求的背景下最好地设计（混合）工作。
当组织越权使用数据来 "监视 "员工时，这并不是对人力资本分析的反映。相反，它反映了一种不信任和有毒的文化以及管理成熟度和价值观的缺乏。我们不能责怪我们现有的这些工具和技术，而不去看谁在使用它们以及如何使用。
大多数组织对谁访问和分析数据以及出于何种目的都有严格的内部控制。人力资本分析的领导者在公司的法律团队、工作委员会和数据隐私官员的恩惠下运作。他们往往被要求达到比其他一些分析职能部门高得多的标准--这是很正确的
我们承认，如果使用不当和不负责任，人力资本分析会对组织产生负面影响。然而，其他各种领域也是如此，如组织发展、奖励和心理评估。我们认为，不使用人力资本分析法对创建公平、无偏见和知情的人力资源实践、流程和政策构成更大的风险。
3.人力资本分析是人工智能（AI）的结果
关于人力资本分析、人力资源技术和人工智能（AI）有很多误解。文章称，"人力资本分析来自于组织越来越多地使用人工智能（AI）来促进效率"。这可能是文章中最大的误解。
人力资本分析的一些最大收益并不是来自先进的算法、技术或部署AI的工具。事实上，人工智能往往是华而不实的转移了分析所能带来的真正影响。
人力资本分析最重要的增值是创造一种基于符合道德指导原则和价值观的最佳可用证据的决策文化。人工智能在这个过程中很少发挥作用。
作者还认为，人力资本分析是迈向自动化的一步，会导致员工被取代。
我们不同意这种说法的原因有两个：首先，人力资本分析是为了做出更多有数据依据的决策，希望能让员工和组织都受益。我们承认，这有时可以为与自动化有关的决策提供信息。不过，这些决定至少是在客观上了解了自动化是否会带来价值的角度下做出的。
其次，我们认为各种科学有助于自动化的可能性，如流程再造和商业分析。这些领域和类似领域的重点应该是以负责任和人性化的方式管理因这些过程而产生的变化。处理因自动化而产生的对变化的恐惧是一个现实。然而，这不是人们分析的结果，而是第四次工业革命对工作世界的影响。
4.人力资本分析发生在组织背景之外
人力资本分析发生在更广泛的组织理念、文化和价值体系中。这关系到我们如何对待人，如何与员工打交道，以及我们想要推动的行为。
我们如何、在何处以及何时应用人力资本分析，都应该与更广泛的组织背景下的动机和意图相一致，而绝不会在空洞的情况下发生。
人力资本分析本身也超越了数据的统计分析。相反，它是关于一种挑战假设的思维方式，测试假设，并使用合理的科学原则，如数据的三角测量，以告知和指导洞察力。
一个不能展示数据和证明人事政策影响的人力资源专业人员，在为员工辩护方面的效率会降低。他们将无法有效地为企业提供最佳行动方案的建议。同样，一个不信任其员工的组织将更有可能应用监控技术。这就是为什么不应该孤立地看待人力资本分析法的应用。相反，需要在组织的背景下看待它。
例如，两个缺勤率同样高的团队可能有很大的不同。一个团队可能运作良好，但有一两个身患绝症的员工，而在另一个团队中，糟糕的领导和高工作压力导致缺勤率飙升。数据往往是一个起点。然而，在通过定性访谈、焦点小组等方式对数据进行三角分析和支持之前，它永远无法说明整个故事。
成熟的人力资本分析专家充分意识到，他们需要在其他促成因素的背景下看待数据。
展望未来
人力资本分析使人力资源部门能够做出基于证据的决策，并提高他们在企业中的可信度。这意味着人力资源部门可以在他们的倡议和建议中更加有效和有影响。它应该对员工个人以及更广泛的组织都有好处。
到目前为止，人力资本分析的从业人员一直在领导这个领域。现在是时候了，学术机构、研究人员和期刊应该接过接力棒，努力将人力资本分析学的内容（和不是）更好地概念化。他们应该展示如何衡量它对人力资源部门和整个企业的影响，并帮助创建良好的人力资本分析实践标准，以指导从业人员。
在过去的十年里，我们看到人力资本分析慢慢地改变了人力资源的运作方式。我们希望人力资源部门继续发展成为一个更加以数据为导向和以证据为基础的学科，在这里，决策是基于现有的最佳证据，并符合包括员工在内的所有利益相关者的最大利益。
这将导致一种数据驱动的科学，能够切实地促进我们对工作场所中人类行为的理解。然后，它可以帮助组织为其员工、客户、底线和更广泛的社会做出更好的决定。
为了实现这个目标，仍有许多障碍需要克服。这些障碍包括：
教育组织如何负责任地使用人力资本分析技术。
向员工和人力资源部门传达人力资本分析的作用和贡献。
工业界和学术界之间的合作，以确定行为的道德准则。
以及将人力资本分析视为综合人员价值链的一部分。
随着组织克服这些障碍，人力资本分析将不会使员工失去人性，而是赋予他们权力。毕竟，一个组织，如果不是为共同的未来而努力的人，又是什么呢？
文章来源：AIHR
作者：Erik van Vulpen，Erik van Vulpen是一位通过将技术创新引入人力资源范畴来塑造现代人力资源实践的专家。
*本文仅代表作者个人观点
HBR原文附录：
人力资本分析是否使你的员工失去人性？
摘要：公司比以往任何时候都更多地使用数据来衡量和塑造员工的工作日。人力资本分析使用统计方法和智能技术（如传感器、数字设备）来创建和分析员工行为的数字记录，并雇用他们。
很久以前，组织是由人组成的。今天，它们由数据组成。随着公司学会挖掘他们的数据，以更好地识别新的机会，改善预测，并作出更好的决定，人们的兴趣已经从做工作的人转移到他们在工作时间所做的数据（例如，他们发送了多少电子邮件，他们与多少人交谈，他们休息了多少次）。特别是，员工数据正被越来越多地用于人力资源管理（HRM）--以及最近的人力资本分析（PA）--并且员工正越来越多地被定义为他们的数据。
这种转变的影响是巨大的。用数据来定义人和他们对公司的价值（实际的和预测的）的方法，有可能使组成公司的人失去个性，使他们在雇主眼中沦为可交换的物品。此外，它有可能创造一种否认员工隐私的工作文化，使人们感到更不安全。
这种将员工非人格化的趋势并不一定是新的。一段时间以来，人力资源管理部门不太注重将员工作为一个 "整体 "来对待，而更多地是提倡用一种一刀切的方法来管理员工。为了降低成本，促进合规和标准化的效率，人力资源管理部门主要从他们应该达到的配额、他们的销售、他们完成的交易等方面来对待员工。这其中有一个丑陋的逻辑：把员工当作可互换的商品，可以更容易地施加不断增加的官僚主义的负担，而这正是当代组织的特征。
然而，最近，这种方法发生了变化：人力资源管理为人力资本分析铺平了道路，它使用统计方法和智能技术（如传感器、数字设备）来创建和分析员工行为的数字记录，并采用循证方法来提高组织的效率和生产力。今天，高达70%的高管认为实施人力资本分析（PA）能力是重中之重，预测到2025年，全球大数据分析市场的价值将达到680亿美元左右。
公共关系超越了衡量和量化员工绩效的传统程序--与大型、非结构化、实时数据和聚合数据集一起工作的智能技术使组织能够做出预测，而不是简单地衡量产出。但是，真正与传统人力资源管理实践相背离的是，公共关系往往意味着员工一直在越来越亲密的层面上受到监视和分析。来自摄像头、蓝牙信标、手机、物联网可穿戴设备和环境传感器等设备的数据被分析，目的是进行预测，使主管人员能够处理、评估和--如果需要--惩罚员工行为。例如，这种情况已经导致公司在发现这些员工正在申请其他工作时解雇他们。欧盟委员会发现，在2019年4月至2020年4月期间，全球对雇员间谍软件的需求增加了一倍多，而且在2020年封锁期间，追踪雇员实际用于任务的时间的监控软件增加了四倍。
然而，这种监控是有代价的。监控深入到工作日越来越多的部分，意味着员工的隐私几乎被抹去，他们的工作经验受到了负面影响。担心有人总是在你的（象征性的）肩膀上看着你，破坏了信任；监控会伤害员工的士气，实际上使人们的行为不那么道德。换句话说，监控会产生与预期相反的效果，并创造一个与当代教练、顾问和培训师的建议背道而驰的工作环境，即今天的组织需要发展一种赋予人们权力的文化，而不是回到中央控制和僵化的流程。
实施人力资本分析时需要考虑的问题
引入并强化一种将人简化为数据的思维方式，可以创造一种工作文化，对绩效和员工体验的伤害可能比预期的要大。因此，重要的是，采用人力资本分析的组织不要把人力资源部门变成专注于监测和优化工人效率的IT部门，而是确保他们以授权的方式保障员工的利益。为了做到这一点，下面我们简要地讨论一下今天的组织所注意的三个策略，以确保PA的使用和被视为对人类员工的授权。
1.明确它不是走向自动化的一步。
PA来自于组织越来越多地使用人工智能（AI）来促进效率。然而，这里存在一个固有的风险：这种操作性的工作方式可能会促进这样一种想法，即人对于监控他们的系统来说是次要的，导致员工觉得他们只是在为他们的人工智能老板生产数据，而且他们越来越可以被替代。这可能会灌输这样的观念，即扩音机是迈向自动化的一步，人们正在训练将取代他们的机器。相反，当PA被实施时，它应该被设定为一个增强员工能力和表现的战略，从而表明人类是第一优先，机器只是次要的。
2.认识到人的分析不仅仅是关于效率，并将其表现出来。
清楚地告诉大家，人力资本分析不仅仅是用来预测个别员工的表现--这种方法会削弱信任，侵犯员工的隐私。组织应该避免将绩效本身作为目的，这就意味着员工只是实现这一目的的手段。相反，公司应该把重点放在如何以整体而非狭隘的方式利用监测和分析来帮助员工作为人的成长和发展，并在与员工的沟通中强调这一重点。例如，可以通过收集数据来确定员工在哪些方面遇到压力，并由组织提供帮助，以处理个人成长的障碍。事实上，跟踪员工的情绪--以匿名的方式--并确定重要的趋势，可以帮助促进负责人更多的同情心，同时加强对工作中所经历的压力的共同理解。
3.避免给人贴上数据的标签。
成功地使用公共关系来激励员工也取决于所使用的叙述方式。例如，当人力资源部门在发给主管的电子邮件中抄送员工时，要避免使用抽象的语言，将员工视为一个数字或以非个人化的方式描述。把人描述成数据、公司资产或需要显示一些投资回报率的投资，传达出员工被视为一个对象，因此在某种程度上不值得对其自身的发展和成长给予人性化关注。不要忘记，人们把他们的整个自我带到了工作场所，因此，他们会在组织欣赏他们真正是谁的程度上做出反应。
综上所述，在一个组织以数据为导向，智能技术以各种方式促进对员工的跟踪和评估的时代，人类感到被包容、被重视，并以授权的方式对待，比以往任何时候都更重要。
采用公共关系策略的组织，主要是将员工识别为数据集，以提高关于每个人是否在做他们的工作的透明度，这有可能造成一个同理心的差距，员工会觉得--尽管收集了大量的个人数据--不被理解。在这种情况下，公共关系可能会被视为更多的是为了创造一个没有面孔的劳动力，像机器一样高效，而不是创造有利条件，让员工觉得组织投资于他们的成长和自我发展。因此，我们有必要认识到，收集和分析员工的数据对组织来说是有用的和有价值的，但如果它主要是让员工觉得自己是机器驱动下的可量化的对象，那就不是了。
文章来源：HBR
作者：David De Cremer & Jakob Stollberger
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