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Plum
【加拿大】人才数据平台Plum获得了600万美元的最新融资
近期，加拿大人才数据平台Plum获得了600万美元的增长融资。本轮融资由Pearson Ventures领投，现有投资者Export Development Canada（EDC）、Real Ventures、和Impact Engine等参投。
Plum使雇主能够利用心理测量数据做出更好的人才决策。该解决方案可贯穿整个员工生命周期，涉及招聘入职，内部职业流动等。近期美国就业报告表明，全球失业率正处于历史高位，雇主将继续努力将人才潜力与增长机会联系起来，这正是Plum想要解决的问题。
Plum的联合创始人兼首席执行官Caitlin MacGregor评论说：“我们知道只有当员工获得发展时，企业才能获得蓬勃发展。我们的投资者专注于创新，以确保公司为不断变化的工作世界做好准备，我们与投资者都在密切关注如何将员工与雇主联系起来以提高工作质量。这笔资金将帮助我们促进销售营销和产品开发，继续扩大Plum的市场影响力。
Pearson Ventures副总裁Pedro Vasconcellos表示：“Plum在人才管理领域带来的创新让人感到兴奋，特别是他们专注于将人才与合适的就业机会联系起来。我们很高兴支持Plum下一阶段的发展，并期待与他们探索其他的合作机会”。
WorkTech首席分析师兼创始人George LaRocque评论说：“最近的全球研究表明，各种人才评估软件被添加到公司的工作技术堆栈中。这表明运用合适的人力资源技术对吸引和支持候选人具有重要作用。
关于Plum
Plum使用客观数据来衡量候选人潜力并将其与相应的工作需求相匹配，从而在整个员工生命周期中增强人才决策的准确性。Plum具有无与伦比的可扩展性，使组织能够量化工作匹配度、提高招聘质量、识别候选人潜力、为员工提供个性化的职业见解，从而创建一个高绩效团队。Plum被Human Resource Executive评为年度最佳人力资源产品，获得了Lighthouse Research & Consulting颁发的HR Tech Award奖项。
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Plum
偏见是真实的：人力资源AI偏见及其解决方法
随着人工智能(AI)在不同领域的兴起，关于偏见可能性的问题也越来越多。人工智能引擎并不具备与人类决策者相同的识别能力。因此，当曲解的数据被输入到一个算法中时，人工智能就有可能产生偏差。
例如，英国特许保险协会（CII）最近的一份报告发现，用于训练AI算法的数据集中普遍存在性别偏见。这也适用于其他行业。那么，企业如何才能解决人力资源中的AI偏见问题，并在道德上利用该技术的巨大潜力来改善人力资源系统呢？五位领先的专家分享了他们的见解。
检查AI偏差时要记住的五件事
有趣的是，创建AI引擎并非出于偏见。但是，如果使用有偏见的数据集进行训练，他们很可能会产生偏见。同样，开发人员直到AI引擎开始产生结果后才可能注意到。
例如，如果不断向自动化招聘人员提供数据，表明男性更适合担任技术职务，或者女性更适合需要更多软技能的工作，那么AI招聘工具将使这种偏见永存。通过与来自世界各地的人力资源专业人员的交谈，我们探讨了该问题的有趣方面。
1.您可能正在邀请一组偏斜的候选人
通常，在尝试担任软件开发人员，团队负责人，现场工作人员和C级主管等职位的申请人中，缺乏性别多样性。根本原因是工作说明的表达方式。在招聘阶段出现偏见之前，您已经在与非多样性友好的候选人群打交道。
ADP副总裁兼首席行为经济学家约旦·比恩鲍姆（Jordan Birnbaum）分享了他对此的看法：“职位描述是有偏见的温床。我们使用的单词难以置信。“竞争性”，“分析性”和“独立性”等词与“协作”，“尽责”和“善于交际”发送的潜意识信息截然不同。
“这些话不仅会影响面试官。他们向求职者发送（无意识或无意识的）信息，对最终求职者产生巨大影响。如果“ ninja”一词出现在您的职位描述中的任何地方，您可能会发现申请人的性别存在差异。”
2. AI不能保证客观的画面
我们经常假设由于基于AI的HR工具根据指定的业务规则运行，因此它们始终是客观且符合道德的。情况并非总是如此-AI的决策也可能会产生偏差，在实施前需要仔细考虑。
AVTAR集团总裁Saundarya Rajesh博士警告说，不要谬论。“当我们考虑到AI和ML在社会和商业环境中将扮演的广泛角色时，偏见的问题是无限的。AI和ML并非纯粹的客观数据分析不可知过程。
“尽管AI提供的产品非常宝贵，但必须了解这不是一个完美的系统。正如从业人员使我们相信的那样，它不会为我们提供100％正确或准确的答案。实际上，主题专家告诫我们，可能很难实现完全无偏见的招聘流程。”
3. AI偏见的根本原因在于缺乏行业多样性
随着AI的普及，技术背后的人们需要在工作场所拥抱多样性。例如，亚马逊73％的领导是男性。在Facebook，女性领导率为32.6％。当AI从历史数据中学习时，这些模式将得到加强。此外，已经发现在人工智能领域存在性别多样性危机，这意味着开发人工智能解决方案的人的比例也偏向男性。
Job.com的共同所有者Arran Stewart 详细阐述了这一挑战：“ AI的种族和性别偏见是谁拥有幕后力量的结果。超过70％的计算机程序员是白人，尽管我们尽了最大的努力去中立，我们还是在一个固有地贬低妇女和有色人种（有色人种）的社会中长大的，这显性地和隐性地告诉我们，他们的能力不及白人。 。
“这将改变我们的世界观，进而改变我们创造的技术；我们不一定是积极的女权主义者或种族主义者，但我们的环境使我们能够使未受挑战的社会根深蒂固的偏见永存。”
4.可以将人工智能转化为竞争优势
为了使基于AI的HR真正有效和公平，HR必须将注意力转移到用于机器学习模型的训练数据上。Plum的联合创始人兼首席执行官Caitlin McGregor认为，这归结为您利用的数据类型。
“市场上雇用的AI解决方案的大部分使用的是在线收集的数据。因此，大多数招聘AI解决方案都使用相同的数据集！您不想整天抬头，要意识到您的整个办公室都是由名叫贾里德（Jared）的白人组成的，这些人去过常春藤联盟，打长曲棍球，读过哈利·波特（这是一个实际例子）！” 麦格雷戈说。
克服这一问题的关键是摆脱经验和资格等特质（AI可能会对来自著名大学/公司的候选人产生偏见），而应专注于实际人才。这包括创新，适应性和沟通能力–“换句话说，您在简历上找不到的东西，”她补充道。
5.您可以为建立AI道德框架做出贡献
应对AI偏见的最后一个领域是建立一个全行业的道德AI实施框架。
今年，Google成立了高级技术外部咨询委员会（ATEAC），以开发解决AI和ML偏见的道德框架。尽管理事会的持续时间不会超过一周，但领先的公司和人力资源专业人员需要齐心协力制定和执行解决AI偏见的道德法规。
谈到人力资源领域的人工智能伦理时，HireVue的首席技术官洛伦·拉森（Loren Larsen）说：“由于人工智能技术对个人和社会的巨大潜在影响，统一的指导原则框架至关重要，并且必须在很大程度上反映出开发AI解决方案的公司的责任。如果可以创建任何真正统一的道德框架，我认为它必定是非常高级的，而且不够细致。”
选择HR技术时将减少AI偏差作为决定因素
这并不是所有的坏消息-创新者现在越来越意识到AI的偏见，并渴望设计专门针对这一挑战的解决方案。例如，梅花是一个“人类潜力量词”，可以解决偏见并支持道德人才决策。此外，基于AI的简历构建器（例如CareerBuilder的构建器）可以帮助消除潜在的招聘偏见，从而确保公平公正的招聘流程。
对于希望投资前沿技术的公司来说，这是一个绝佳时机。HR中的AI无疑会改变游戏规则，有助于更深入地发掘最聪明的人才。但是，要改变游戏规则，需要经过精心训练的算法，智能地编制招聘信息以及具有战略意义的游戏计划（就人力资源而言）。这一计划既要有道德意识，又要引人注目。
有了这些关键的细则，人工智能在你的招聘计划中继续拥有巨大的潜力。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Chiradeep BasuMallick
来源：https://www.hrtechnologist.com/articles/digital-transformation/experts-on-ai-bias-in-hr/
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Plum
【加拿大】人才数据平台Plum获得了420万美元的种子轮融资
Plum是一家软件即服务(software-as-a-service)公司，为企业组织提供所需的数据，以量化其员工的潜力。该公司近日宣布，已完成了420万美元的种子轮融资。加上此前的天使轮融资，Plum迄今已融资610万美元。
这一声明是在SuccessConnect Las Vegas发布的。SuccessFactors是SAP SuccessFactors的年度用户大会，致力于帮助人力资源高管和高级商业领袖解决当今最紧迫的与劳动力相关的挑战，并预测未来的挑战。
“Plum的使命是通过释放人类潜能，为企业未来的工作做好准备，”Plum首席执行官Caitlin MacGregor在公告中表示。“在这个自动化和人工智能时代，组织正面临着前所未有的战略人力规划和人才管理挑战。这笔资金使我们能够扩展我们的团队以及与SAP的合作伙伴关系，使企业能够利用预测人员数据来应对这些挑战。”
这轮420万美元的融资由Real Ventures牵头，这是一家风险投资公司，致力于创建新类别的未来创业公司。Real Ventures的合伙人珍妮特·班尼斯特说：“在接下来的十年中，人们将需要被分配和接受从未见过的新工作的培训。” “麦肯锡声称，由于未来15年的自动化，将有4亿至8亿个工作岗位消失。与此同时，2030年将存在的85％的工作岗位今天不存在。”
班尼斯特接着说：“Plum是科学验证的预测数据的唯一提供者，可以扩展以使每个人都能在未来的工作中找到合适的工作 ，这就是为什么我们认为Plum不仅仅是一个庞大的公司，但也对数百万人的生活产生了重大的积极影响。”
其他投资者包括SAP.iO和BDC Capital的Women in Technology Venture Fund。Plum的应用程序与SAP SuccessFactors Recruiting集成，后者是人力资本管理套件的一部分。
“员工在角色中的成功不仅取决于员工的硬技能，还取决于他们的无形特征，”SAP.iO高级副总裁兼常务董事Ram Jambunathan博士说。“但是今天，企业仍然依赖传统的措施和评估，这些措施和评估往往容易产生主观偏见.SAP.iO基金投资于Plum，因此我们的客户可以全面了解员工的能力。通过Plum 与SAP®SuccessFactors® 的整合，企业现在可以提供员工想要和长期成功所需的全面人才管理经验。”
传统上，企业不得不依赖仅限于为高级管理人员或高级别职位提供服务的心理测量评估。在Plum之前，没有进行过整个组织和整个员工生命周期的心理测量评估。
Plum通过自动化I / O心理学的专业知识，使最佳实践民主化，使组织能够释放组织中每个申请人和员工的潜力，彻底改变企业量化其员工潜力的方式。当员工从事与其天生优势相关的工作时，他们会更加有效和参与，对组织的保留，创新和客户关系产生积极影响。
尽管Plum最初是作为一种招聘工具推出的，但该平台的产品已经扩展到能够在员工生命周期的每个阶段(包括招聘、人才流动、学习和发展，以及识别新兴领导者)实现数据驱动和面向未来的决策。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者： Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/talent-data-platform-plum-raises-42-million-in-seed-funding/
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