来源：GGV纪源资本
GGV说：
「人力资源」概念的最早诞生在上世纪初，它最初主要伴随着工业革命时期大量的「用人需求」，功能也很简单——员工考勤、发放福利，更接近「人事管理」的概念；此后「经验管理」概念出现，也由此诞生了工作绩效评价体系、开始系统性地量化人的工作。这套体系逐渐被完善到了如今——在工业时代向信息时代转变的过程中，帮助企业解决多方面人力资源管理问题的HR SaaS工具开始兴起。而在AGI引发生产力变革的当下，HR SaaS工具也在迅速拥抱变化并尝试革新。
新一代的、有AI加持的HR SaaS，可以带来多少业务上的想象空间？本期投资笔记，我们请来MOKA联合创始人兼CEO李国兴，聊聊HR SaaS背后的需求与潜藏机遇，以及AI将如何颠覆HR SaaS行业。让我们一起听听他的讲述。
-本期讲述者-
李国兴，Moka联合创始人兼CEO
GGV旁白：
任何一个企业或组织，无论大小，它的核心一定是人。这个人的角色可以是那些我们熟悉的名字，他们是公司的绝对大脑，这些不同行业人的存在，某种意义上改变了潮水的走向。在AI会如何取代人的讨论甚嚣尘上的今天，我们又该如何重新定义人在组织中的角色？
李国兴：
其实HR每天有大量非常琐碎的工作，比如员工的一些日常咨询，尤其是跟假期、福利待遇相关的比较多。再比如HR要消耗大量的时间，去做犯罪记录的检查等等，Moka希望能帮助HR更快、更好、更准确地招到人。
GGV旁白：
这是李国兴，他是HR SaaS服务商Moka的联合创始人兼CEO。他说，从纸质的点名簿，到如今涵盖招聘、入职、人事、考勤、薪酬、绩效等领域的智能化系统，也不过才过去了几十年时间。
“人力资源”这个词诞生于1919年，来自制度经济学家康芒斯。在工业革命爆发后，社会产生了大量的劳动力及用人需求，人力资源管理最初的目的很简单，就是员工考勤和发放福利。
到20世纪中期，开始出现“经验管理”的概念，也由此诞生了工作绩效评价体系，开始系统性地量化人的工作，用当今的概念解释，就是开始有了KPI。而在工业时代向信息时代转变的过程中，HR SaaS工具也开始兴起。
那么，什么是HR SaaS？
李国兴：
HR每天有大量事务性的工作，比如ta需要在不同的招聘网站上去搜寻简历，几乎每一个招聘网站都要翻一遍，然后ta要去把合适的简历发给对应的用人经理，再去判断。这个过程中，可能是通过微信传来传去，有些甚至还是纸质。
这之后，可能通过Excel表格，去记录这些候选人的后续情况，也包括来回协调面试安排等等。可能他日常工作中的百分之七八十，都是类似这种工作。HR们希望去大幅改善这种工作状态，然后把更多精力放到更有价值的事情上，比如去寻聘一些比较难找、比较合适的候选人，激发他们的兴趣。
GGV旁白：
这种企业招聘过程中存在的痛点，就是HR SaaS的应用场景之一。在HR SaaS产品大规模应用以前，人力资源管理的信息化必须通过公司本地搭建的HR软件来实现，互联网与云开始发展及走向成熟后，HR SaaS厂商将应用软件搭建在云端服务器上，企业用户可以按需购买，通过互联网获得厂商提供的HR服务与传统购买软件不同，这些企业客户购买的是“服务”。当前国内的HR SaaS主要有三个主流服务赛道，一类是面向大型企业，提供综合性的人力资源管理系统，其中主要覆盖大企业人事和薪酬等。
还有一类是介入灵活用工、智能排班、薪资计算的人力资源管理机构。Moka则是从专注招聘的单模块厂商，逐渐转型为一体化厂商，如果说2014年是HR SaaS元年，在李国兴的观察里，过去的5到8年中，企业端对于HR SaaS产品的接受度和需求度也经历了明显的提升，数据也印证了这一点。
2021年，中国HR SaaS的市场规模达到了38亿元，预计在2026年达到203亿元。
李国兴：
国内的企业越来越追求精细化的运营和管理，而不是依赖外部的红利去实现增长。
目前人口红利逐渐消失，人力成本逐步增加，综合各种因素，企业软件在企业中的应用一定会越来越多，大趋势不会改变。可能会有一些阶段性的挑战，但是长远来看，尤其针对于成长型企业，其实能看到很强的需求，他们一方面希望把很多工作线上化，另一方面，也希望能获取到更合乎公司现状的一些管理方式和外部规范。
另外，作为一家成长型公司，他们不希望每一个模块都买不同厂商的产品，从对接不同系统的前期成本，和支撑公司人力资源管理的角度，一体化的系统都是一个明显的趋势。
GGV旁白：
B2B软件的性质，让HR SaaS产品有大量不同场景的功能与模块，这些不同的功能模块琐碎却关键，而AI与大模型则能帮助这类SaaS产品进化。在今年6月，Moka就发布了行业首个AI原生的HR SaaS产品Moka Eva，它的定位是未来企业员工的AI HR伙伴，对于HR SaaS厂商来说，他们有更多垂直且具体的场景和需求，比如如何应对员工日常各式各样的询问、如何解决公司层出不穷的招聘需求、如何形成一套符合用人部门的JD、如何让那些不常使用系统的人高效使用软件，以及如何客观判断面试者的价值等等。
李国兴：
AI加持下的HR SaaS软件，可以通过自然语言交互的形式，帮助用户很自然地获取信息。对于不常使用系统的人来说，传统的图形界面交互其实还是比较难的，因为To B的软件太复杂，这并不是软件的制作者故意做复杂，而是业务确实非常复杂，它有各种各样的功能和场景，对于非高频使用的用户不太友好。
因此自然语言交互对软件的影响一定是非常巨大的，但这种影响并不是“翻天覆地”的，有一些图形界面的交互形式效率会更高，尤其对于高频使用的用户，他熟悉产品，知道怎么做效率更高，他可能就不需要自然语言交互的方式。
我们可以看到，现在大多数的业务流，都是人在做决策，然后去使用一些工具，帮助我更快速的完成一些工作。随着大模型技术越来越深入，AI一定会改造工作流，第一步可能是先“赋能”，给你一些建议和帮助，然后是自主决策、完成一些比较简单的场景，之后也许会更深入地切入到工作流之中。
GGV旁白：
比如让用人部门和HR部门都头痛的JD，在企业日常招聘中，JD是求职者和用人部门评判彼此是否合适的第一道门槛，但只要你求职经验足够多，一定会遇到几次JD和实际职位“货不对版”的情况，甚至让你开始怀疑这个JD到底是要招一个三头六臂的全能员工，还是企业没想清楚到底需要几个匹配的岗位。
李国兴：
我们看到的一个问题是，对于描述职位来说，JD并不是一个很高效的方式。市面中的JD千篇一律，同样一个职位，A公司跟B公司的诉求完全不同，但JD长得都一样，从招聘本质和整个业务流的角度来看，我们希望通过大语言模型，去捕捉到用人部门的真实需求，在理解真实需求之后，再看能否转化成一个JD，而不是说基于简单的描述，就能生成一个千篇一律的 JD。
GGV旁白：
再到面试的环节，如今线上面试甚至是AI面试，已经成为不少企业的主流趋势，但不少企业依然面临软件体验差、企业内部的HR部门学习成本高的问题。
李国兴：
有一些面试官比较擅长面试，这部分人可能就还好。但有一些面试官可能不太擅长面试，或者他对于某一些岗位，也不知道应该怎么面，我们就可以根据候选人的信息以及岗位的要求等维度，让Moka Eva定制化面试题。在面试之后，Moka Eva也可以帮他自动写总结，如果你是个视频面试的话，Moka Eva可以自动转换成文字，再变成一个简单的面试summary。
其实也可以看到，在招聘这个场景里面，Moka Eva已经嵌入到工作流里了，只是说现在做的还是偏辅助的工作，还没能自主决策一些事情，或者完全替代掉人，去做一些工作。但我觉得随着 AI能力的提升，以及我们在这个领域做得更加深入，其实是有更大的想象空间。
GGV旁白：
大模型热潮的背后，依然有诸多问题需要解决。比如早前在GPT狂飙时，就有不少人担忧语言类大模型要如何应用在中文语境中，HR SaaS行业的AI与大模型应用也存在不少挑战。
李国兴：
任何一个专业领域都有专门的知识，比如说你跟HR打交道，你可能需要知道“专项补偿金”等概念。但ChatGPT理解的没有那么深，有些概念它不能轻易理解，会存在某些偏差。这也是我们在产品打造时要去解决的问题。在这个过程中我们做了很多工作，我们希望Moka Eva在这些场景中，有90%以上的case是非常准确的，它是真的能够达到用户的预期。
GGV旁白：
那么，要如何做一个客户愿意使用的HR SaaS呢？首先需要解决的或许是当下一些HR SaaS软件在实际应用中出现的“伪线上真线下”问题。
李国兴：
有的产品在功能上非常健全，它可能看起来把整个招聘流程都覆盖了，但是你会发现企业其实很不喜欢去用这个产品，尤其是一线的HR，ta觉得可能反而给我增加工作量。比如有的时候软件产品的渠道对接没做好，HR还是要在渠道下载一些简历，然后再导到系统里边，就是为了走个流程。根本的问题在于，产品并没有发挥它的预期价值，客户虽然买了，但是没有用起来，这其实是一个很典型的现象。
GGV旁白：
正如早前海外不少B2B软件强调的“SaaS产品的消费者化”，回归核心，只是让它变得更容易上手，哪怕是低频使用的客户，都能够更为便捷高效地解决自己的需求。
李国兴：
其实美国有一个词叫“企业软件的消费者化”，这跟我们看到的和一直在做的有异曲同工之妙。核心的点在于，怎么能让大家印象中非常传统的、笨重的企业软件，变得像C端产品一样好用？为了做到这一点，就必须对客户有深度理解。在确定目标规模的企业之后，基于“全员体验更好”的理念，就会深入体会客户的使用习惯与业务流程：以招聘产品的推广为例，我们会去了解客户的HR如何工作、面试官的面试流程等，并在客户企业做一周HR来深度体验，跟随HR一起跑校招活动，去寻找客户的隐藏痛点，不断拓宽产品的提升空间。
GGV旁白：
在Moka的发展历程中，最早的客户来自科技互联网，这多少也是由行业性质带来的。在互联网业务高速扩张、新产品频频面世的高峰期，中国互联网公司不少都以内部赛马的形式作为公司内竞争的机制，这需要大量的员工基数来来补充弹药，这也给Moka这类当时的新公司带来了机遇。
李国兴：
互联网和科技行业是一个人才密集度很高，很需要人才竞争力的这样一个形态。它需要快速发展，所以你需要快速的从外部获取人才，而不是说内部慢慢去培养。很多CEO的工作其实都在招聘端，他们天然就会对新的东西比较开放，更愿意去拥抱一些效率工具。所以早期Moka的客户群体也相对比较聚焦，随着我们的产品不断打磨，也形成了很好的口碑效应。这个圈子之间的HR，沟通还挺紧密的，ta们从这家公司跳槽到另一家公司，有的时候就会把Moka的产品带到另一家公司。
GGV旁白：
此后一方面伴随着互联网公司开始降本增效，另一方面则是由于Moka的业务扩张，他们开始逐渐进入传统行业，以及一些新老融合的行业，比如新能源汽车、制造类公司等等，其中跨国企业是Moka最近开始拓展的客户群体。
李国兴：在华外企这个群体有很显著的共性特征，他们的流动性比较强，然后互相之间也都认识。此外，国家对信息保护和数据出境有越来越明确和严格的要求，所以这些企业也在本土化他们的IT设施，所以这也是很好的一个机会。比如说像我们拓展这个类别的客户，需要去了解这类企业内部是怎么运作的，他们的招聘痛点是什么，比如他们对雇主品牌的重视程度，会显著高于其他的一些公司，那怎么在这方面进一步帮助他们，就是一个重点话题。
