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招聘人员为什么要“筛入”而不是“筛出”
当求职者众多的时候，在简历中寻找最优秀的人是招聘中最难的部分。但是今天，面对大量的招聘需求，招聘人员意识到他们需要“筛入”而不是“筛出”。
这种新模式对雇主提出了挑战，要求他们确定“必须拥有”和“很好拥有”的资格。什么学位是绝对必要的，为什么?做这项工作真的需要多少年的经验?申请人的工作经历如何传达他们成功的潜力?
凯业必达(CareerBuilder) 2017年的数据显示，在增加全职职位数量的人力资源经理中，68%的人当时找不到合适的人才来填补这些空缺，近60%的人说空缺职位还会持续12周或更长时间。凯业必达(CareerBuilder)的首席人力资源官米歇尔·阿默(Michelle Armer)说:“为了确保他们正在寻找可能是最好的人才，招聘人员不再寻找求职者不适合这个职位或公司的原因，而是在考虑求职者目前的技能，以及他们提高技能的可能潜力。”
Yoh负责人才招聘和交付的副总裁马克•马斯特森(Mark Masterson)称，由于失业率处于近50年来的低点，有职位空缺的公司正在降低招聘预期。本质上来说，雇主们选择放弃技能测试和技能要求而去寻找那些有良好的基本行为和态度的员工，然后就可以训练他们了。
重新调整需求和组织
但雇主是如何做到这一点的呢?
阿默说，招聘人员应该寻找那些有发展前景的候选人。这个市场不允许解雇那些不是100%合格的候选人，尤其是在培训和发展是企业的首要任务的情况下。学习潜力——以及获得更多技能的意愿——大有裨益。
马斯特森在一封电子邮件中说:“对于招聘人员来说，包括那些曾经被认为是局外人或边缘候选人的能力、学习意愿以及类似于所需技能的平行技能集，现在都是非常重要的。”
我们面临的挑战是，在优先考虑企业需求的同时，关注求职者的经验和招聘时间。“我们会把你的简历存档，以备将来的空缺”这句老话现在已经成为现实。但是把简历放在满是灰尘的抽屉里(或者塞满邮件的盒子里)并不是解决办法，尤其是在这个市场上。虽然许多招聘人员试图手动管理招聘过程，但也有一些人在考虑利用科技来创建一个求职者池。阿默说，关键是要有一个所有数据都能协同工作的平台。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Why recruiters are 'screening in,' not out
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HR Analytics入门的5个步骤
文/ Debanjan Sen
随着人力资源在业务中发挥更具战略性的作用，人力资源分析在将人力资源战略与业务成果联系起来方面发挥着核心作用。以下是在您的组织中实施HR分析的五步指南。
作为传统上依赖直觉和其“直觉”来做出决策的功能，人力资源正在经历一次重大变革。快速采用不同的人力资源技术，使组织能够轻松访问有价值的员工数据，从而做出决策。凭借大量强大的数据，人力资源领导者和高级管理人员现在可以希望了解其人力资本战略对业务绩效的影响。
什么是HR Analytics？
人力资源分析是将统计建模和定量科学应用于员工数据，以实现更好的业务成果。分析为人力资源领导者提供了跨组织关键人员问题的可操作见解。那么，您如何开始使用人力资源分析？
第1步：集中所有员工数据
人力资源分析之旅的第一步是将不同的员工数据来源统一到中央存储库中。员工数据通常驻留在不同的HR系统，Excel电子表格和纸质记录中。跨越脱节系统访问数据是低效且耗时的。为了确保数据的准确性和一致性，拥有单一事实来源（集中式数据存储库）至关重要。一旦您整合了所有员工数据，您现在可以确定关键绩效指标，这将有助于您了解其绩效与业务成果的关系。
第2步：创建HR仪表板
数据可视化对您的分析计划至关重要。人力资源仪表板可作为所有内部和外部人力资源数据的一站式服务。所有这些数据的图形/视觉再现将使您能够监控数据并对其进行基准测试，以获得对定义成功的HR指标的洞察。您可以轻松获得有关关键人力资源指标的实时信息，例如员工人数，每FTE成本，流失率，填写时间和租用成本。
第3步：构建分析功能
大多数人力资源团队仍然是分析概念的新手，缺乏领导成功分析部署计划的必要技能。因此，必须通过与组织的商业智能团队一起进行培训，培养人力资源团队的分析能力。在组织内构建强大的分析技能后，您可以为人力资本决策建立更大的业务环境。
第4步：将HR分析付诸实践
下一步是确定需要解决的业务问题。它可以提高保留率，识别高绩效者，或降低每次雇佣成本。这里的关键是将分析与明确的业务成果联系起来。您可以根据两个基本标准确定业务问题的优先级：业务影响和所需的工作量。影响与努力矩阵应该是分析之旅的起点。从具有高影响力和低成本的想法开始。
第5步：推动持续改进
一旦您开始使用HR分析来解决业务问题，您必须持续监控分析过程中的效率低下，错误和风险，跟进重复出现的问题并实施结构更改以防止将来出现这些问题。在对流程进行微调以消除任何不一致之后，您将能够继续下一步 - Predictive HR Analytics。
从招聘到员工培训和继任计划，人力资源分析在使人力资本实践与更广泛的业务目标保持一致方面发挥着关键作用。然而，尽管一段时间以来一直处于高级管理层议程，但大多数组织尚未释放其人员数据的潜力。缺乏关于分析方法和工具的知识一直是人力资源分析广泛采用的关键障碍。此外，用于整理人员数据的团队资源不足以及人力资源分析与业务成果报告之间缺乏一致性已经减缓了人力资源分析的采用。
如果没有企业领导者在其他职能部门所需的同等水平的分析理解，组织就无法做出决策。拥抱HR分析只是构建更加数据驱动的HR功能的第一步。希望本文中概述的框架可以让您的组织开始进行人力资源分析之旅。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：5 Steps to Get Started with HR Analytics
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Eightfold使用AI为求职者匹配空缺职位
文/KYLE WIGGERS
招聘人员很难; 找一个合格的求职者并不容易。根据美国劳工统计局的数据，在医疗保健和金融服务等行业，平均招聘时间超过49天。招聘费用很高 - 单个职位的费用高达4,129美元。
这就是Eightfold的用武之地。今天的初创公司在其职业发现平台 - 个性化职业网站 - 中添加了一个新产品，该平台利用人工智能（AI）来解决所谓的人才缺口。
首席执行官兼联合创始人Ashutosh Garg在接受VentureBeat采访时解释说，大多数工作地点的问题是他们没有考虑到候选人的相关工作经验，技能，角色和教育背景。同时，在这个等式的雇佣方面，他们经常会阻碍那些分享，推广和候选人分类工具不足的公司。
“糟糕的职业网站和职位描述阻碍了申请过程，因为他们没有吸引合格的人才，更糟糕的是 - 劝阻不同的候选人，”加格说。“由于任何特定组织内的机会过剩，大多数候选人表示，求职中最艰难的一步就是找到合适的角色。”
Eightfold带来了由领先的AI研究人员设计的高度个性化，机器学习驱动的工作匹配引擎（Eightfold的数据科学家在他们的名字上有6,000多项研究引用和80多项搜索和个性化专利。）职业网站有候选人创建个人资料并上传（或链接到）简历，Eightfold的专有匹配算法解析上下文信息。求职者可获得公司最适合的职位列表，以及对其技能的相关性评估。
实际上，个性化职业网站可以判断一个人在提交申请之前是否可能被考虑担任该职位。
Eightfold的AI应用并不止于此。它的聊天机器人可以使候选人有资格，收集简历，并回答有关技能，工作适应性，福利和文化的问题。除了使用人工智能之外，这家创业公司还从拥挤的工作现场竞争对手中脱颖而出，拥有SEO优化的工作页面，一键式申请流程，并支持公司简介上的自定义内容 - 包括视频。
Garg声称，它减少了80％的采访时间，同时降低了雇用成本。
“在Eightfold中，我们将焦点从模糊的要求列表转移到候选人最关心的内容 - 他们将要做的工作，他们将与之合作的人以及他们获得工作的可能性，”他补充说。 。“无论候选人是否最终被聘用，具有申请公司工作积极经验的候选人更有可能购买其产品，并建议其他人申请在那里工作。”
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Eightfold uses AI to match job seekers with open positions
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