智能化是如何赋能人力资源行业并进行改变的？从三大层面进行的：
第一，自动化的替代。
用RPA以及机器人的方式，帮助HR从繁琐的、重复性高的事务性工作中解放出来，从而释放HR更多精力去做更有价值的事情；
第二，系统性。
用智能化技术，简历解析、其他能力系统性提升HR在事务性工作中的短板，从而延展HR的能力边界，达成提升整个组织能力的效果；
第三，大数据管理。
Moka在招聘流程和人力资源管理流程中，通过沉淀大量的数据，并对这些数据进行有机分析，提供洞见，为企业决策提供有效支持。
这次发布将围绕这三个阶段进行详细的阐述。我们用三个关键词，帮大家理解Moka智能化招聘解决方案的核心点。
- 流程层面，用自动化+机器人实现自动化替代；
- 数据层面，用新的智能分析平台为大家带来数据洞见；
- 算法层面，用数据所给予的燃料和营养加以算法的训练，为大家带来了人才画像、岗位画像、人岗匹配、智能推荐、人才Mapping等工具。
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流程性的自动化招聘（RPA）
Moka招聘管理系统在设置触发条件后， HR就可以通过预先设定的相应邮件或者短信在流程的切换过程中对内推人进行相关的提醒，例如：简历进入到待入职阶段，不是通过传统的线下沟通，而是采用线上的自动化功能来告知内推人，该候选人即将入职。不仅如此，邮件或者短信的内容都可以根据HR的要求进行自定义设置与管理。通过这一应用，将复杂的内推环境下，不同角色（HR，候选人，内推人）之间的沟通与交互进行了强有力的管理与协作，非常有效的避免了由人为的操作、疏漏等行为带来的误沟通，从而使得内推在流程的管理上更顺利有效。
再比如，猎头管理的场景下，很多企业都会和猎头公司、外包公司进行合作，他们推送给我们简历后，也想随时随地知道简历进入哪个阶段，是可以通过设置自动触发条件来提醒他们。
再比如，面试场景下的每一个流程阶段和数据的自动流转。 往往在第一轮面试后，HR会通过线下通知面试官，并告知其关于候选人的面试反馈，而此时HR需要通过口述来传递。这一看似简单的行为，却非常耗费HR的时间成本，借助自动化的流程，在招聘过程中一面的面试官只要@下一个面试官，下一个面试官就可以在手机或电脑端得到提醒，知道这个候选人已经面完了，要再去进行二面；与此同时也可以设定是否自动传递相关的面试评价表。
Moka自动化招聘还有更多其他场景的应用，旨在帮助企业在招聘过程中节省时间，提高效率。
2.机器人
所以，如果招聘人员能有这样一个“助理”，每个HR节约170多个小时，整公司可以释放出多少精力不言而喻，它可以让HR真正回归到人本价值的工作中。
02
智能化分析平台
用基础数据进行智能分析，是技术的积累，但只有技术是远远不够的，Moka一直秉持着用领先的技术和真实的业务场景进行深入结合。因此我们的产品、客服团队，包括我本人，都会进行很多深入的行业调研，从而把技术与HR的工作场景进行结合，帮助大家输出数据洞见。
这是我们现在的新BI平台上给大家带来的数据维度：
03
AI招聘的创新
打个比喻，如果人工智能是一艘运载火箭，那么数据就是它的燃料，而算法是它的助推器。知识图谱能力，就是我们助推招聘智能化的有力武器。
我们可以看到候选人的行业背景、专业背景，985、211、双一流；还有通过简历解析算法解析出的关键能力和关键背景。
我们看到匹配指数，有人是5颗星，有的人是0颗，前端看到的这些，底层是算法和知识图谱的不断赋能。
匹配指数是从每一份简历中，解析出它的关键标签：关键项目能力、关键背景、关键职能。每发布一个职位都会解析该职位的用人偏好和关键用人能力，对二者进行匹配。当匹配度达到一定标准，重合度高；再结合一些其他因素，比如他有没来面试过，流转到第几轮了，投递时间，有没有拒面，通过综合算法衡量，生成人岗匹配的推荐顺序，匹配指数由此得来。
所以实际上用海量数据支撑知识图谱能力，提取候选人关键信息，生成画像，不得不提的职位画像，因为刚才我给大家讲了，得先有候选人，再有职位，再进行匹配。
2.岗位画像
HR在发布每一个职位时都需要撰写JD，有时候岗位职责非常明确，有时候却稍显模糊。通过提取关键信息生成特有画像之外，还可以根据具体岗位的特殊要求进行自定义画像撰写，系统则会根据HR的用人偏好，来定向推荐相关候选人简历。
比如说要求这个人在哪个城市，他的核心技能是C++，Java 等，要有几年的工作经验，是否要有管理经验？都可以进行设定，机器会不断学习某一类岗位，不断提出要求，当它学习到一定程度时，就可以生成相应的职位画像。
每当HR发布一个职位，通过Moka进行智能职位解析，从而生成职位画像。每当候选人投递一份简历，会进行简历解析然后进行匹配，从而生成了真正的人岗匹配。这一应用对HR来讲不仅节省了时间，提高了工作效率；同时对于岗位的要求进行了强化，系统会定向匹配，帮HR识别和提供辅助信息，从而让招聘这件事从大海捞针变成优中选优，让整个过程更加顺畅。
3.人才地图
我们也做了很多功能创新：人才库推荐，相似候选人。在海量人才库中，有哪些人和某些候选人有相似的背景、经历和能力模型。
比如同事里有个人曾有阿里巴巴的背景，同时有1000个曾经在阿里工作过且在我们的人才库中，他们都是谁，还能再盘一下。人才库里资源这么多，可以把企业资产盘活再利用。
每一个人才都是企业重要的战略资源，我们在面试过程中会沉淀各种数据，当每一个数据能够落地有声，通过智能匹配算法，在关键时候起到激活作用，我觉得就真正体现了价值，这是我们人才运营的理念。
我们一直在讲人才库，因为我们觉得大家在各个面试节点上，可能因为某些原因跟某些候选人失之交臂了，如果HR没有把他的简历存下来的话，也许再找他就困难了。Moka按组织结构进行搭建，让他进入人才库。即使他离职了，他也能同样沉淀在人才库中。
提到人才Mapping的概念，在座的HR肯定都不陌生，如果HR收集了大量简历，且沉淀在人才库中，也许对人才库进行一些适当的Mapping，能够对大家的招聘工作和人才盘点有帮助，因此我们基于人才库做了一个Mapping生成工具。你可以先确定一个你想要对标的目标公司，或者你想找一个目标职位，那么系统就可以自动帮你绘制出这一类目标公司中的架构，从而更好地帮你穿透、了解里面的相关职位人选。
这是我们人才Mapping的界面。有一家知名的AI公司，他们的HRD很喜欢这个功能，他说“我定期盘点一下人才库，发现里面已经收集了BAT等各公司的不同职能的岗位，我也会由此来看我们还欠缺哪几个公司的简历没有收集过。”这是帮大家有一个全盘了解。我们是按集团子品牌、子公司子业务线，以及职位职能的顺序帮大家进行的构建。
04
总结
以HR在招聘管理工作中的必经流程出发，从职位管理、职位发布、简历筛选，到沉淀数据后的人才运营和数据分析。在整个过程中，我们通过多种方式帮助大家提效，进行能力提升。
从职位管理到职位发布，通过智能问答机器人为大家回答高频场景的问题，提高效率；
在简历接收阶段，通过智能简历筛选，精准的简历解析、人才画像、岗位画像，把信息进行有效提取和复用，更好地帮助大家进行前期筛选；
人才库搭建阶段，通过人才地图功能对人才库进行梳理和激活。对每个阶段沉淀下来的数据，通过智能分析平台进行渠道、效果、效率等方面分析。贯穿整个过程的是Moka自动化招聘。
我们运用技术，如大数据，RPA，知识图谱，机器人等，来帮助HR实现价值，拓宽能力边界。
我们始终相信 HR是一个非常有价值的群体。
之前，我们会看到许多HR的时间被困在事务性的行政工作中，业务部门也觉得HR只是帮忙来招到人的。但我们觉得HR的价值并不限于此，每一位HR的能力可以通过智能化技术的辅助去延展、拓宽，从而将HR价值得到最大程度释放，我们希望大家从招到人到招对人，真正赋能企业人才战略。Moka也一直秉持着用户体验、数据洞见，和智能化的理念，帮助大家做更好的招聘，使招聘工作做得更有效。
