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【旧金山】AI薪酬平台CandorIQ完成480万美元种子轮融资，加速构建人力成本智能决策系统 HRTech概述：总部位于旧金山的AI平台CandorIQ，刚刚获得480万美元种子轮融资，由Array Ventures领投，Y Combinator等参与投资。CandorIQ专为HR和财务团队设计，用AI替代手动表格，自动识别薪酬异常、预测员工流失，帮助企业更快做出薪酬与组织规划决策。SmartRecruiters等知名企业已使用CandorIQ将绩效周期提速2.5倍，并每年节省超50万美元。CandorIQ正通过统一的数据平台，推动人力成本管理智能化。更多请关注 HR Tech，为你带来全球最新 HR 科技资讯。【美国·旧金山，2025年7月22日】——人工智能驱动的人力资源科技平台CandorIQ今日宣布完成480万美元种子轮融资。本轮融资由Array Ventures领投，Y Combinator、CRV和Switch Ventures参投。CandorIQ致力于通过AI技术帮助企业重塑薪酬管理与人员预算规划流程，将其从低效的表格操作转变为高效透明的战略性流程。此次融资将用于扩展CandorIQ的工程与市场团队，加速产品开发，并进一步提升AI在薪酬与人员规划流程中的能力覆盖与自动化水平。打造HR与财务协同的统一平台，CandorIQ定位“人力开支大脑” 在大多数企业中，人力开支约占总成本的70%，但相关决策流程却依然高度依赖电子表格、多个割裂系统和人工操作。CandorIQ正是为解决这一结构性问题而诞生——该平台由HR和财务协同驱动，从一开始就围绕“统一视角”设计，帮助各方以相同的数据做出一致、透明的决策。 CandorIQ平台深度集成了超过100种HR和财务系统，汇集企业内部数据与全球薪酬基准信息，构建起统一的决策支持层。无论是预算编制、岗位设计、薪酬审查、股权配置还是动态建模，CandorIQ都能实时提供支持，避免团队在各类表格与系统之间频繁切换、重复操作。平台内置AI agent全天候在线，能够自动识别薪酬异常、模拟招聘与离职场景、预测高绩效员工流失风险，并在关键决策前提供预警。这一机制帮助企业在组织结构快速变化时做出前瞻决策，而非事后应对。客户实绩显著：效率提升与成本节约并存据官方数据显示，CandorIQ平台已帮助客户将绩效评估与薪酬审核周期缩短2.5倍，招聘流程时间减半，员工流失率下降25%。按年平均计算，企业可节省超过50万美元的人力资源开支。目前，已有包括Newfront、SmartRecruiters、Monte Carlo、Fleetio等高成长企业在内的多家组织采用CandorIQ，支持其薪酬审查、组织建模、动态预算等核心流程。这些客户不仅节省了大量人力和时间成本，更通过平台获得了关键性数据洞察，从而增强了管理层的组织掌控力。例如，在年度晋升和薪酬调整周期中，CandorIQ能够自动生成基于绩效、市场参考和股权结构的建议，显著减少了传统流程中跨部门协调与数据重复校验的问题。投资人观点：补上企业“成本中最大但管理最弱”的关键环节 Array Ventures合伙人Shruti Gandhi指出：“在人力资源管理中，薪酬常常是最大的成本中心，却长期被表格、断层数据和手工分析所限制。CandorIQ正在为这个领域带来清晰度、自动化和问责机制，正是AI技术对企业基础运营重构的典范。” CandorIQ联合创始人兼CEO Haris Ikram也表示：“薪酬与人员规划不应是季度性的‘灭火行动’。我们的目标是把HR、财务和企业管理层放在同一张桌子上，用统一的实时数据支持战略决策，让组织能够更快、更准、更有信心地应对变化。” 市场趋势：AI重塑HR与财务交汇点，CandorIQ切中战略缺口随着企业在人力成本控制、人员优化与组织灵活性方面的需求持续提升，传统薪酬与人力预算工具已难以支撑战略决策的复杂性。CandorIQ通过构建“AI即服务”的人力成本决策引擎，不仅填补了HR Tech在预算与组织设计环节的产品空白，也在AI驱动决策的新周期中抢占了前沿位置。从行业趋势来看，CandorIQ正走在“HR与财务深度融合”这一大趋势的前列，也具备成为中大型组织“人力支出大脑”的潜力。关于 CandorIQ CandorIQ 是一个基于人工智能的薪酬和人员规划协作平台。通过将内部数据和全球基准整合到单一系统中，CandorIQ 帮助人力资源、财务和领导团队做出更快、更明智的人员决策。CandorIQ 深受各行各业领先企业的信赖，成立于 2023 年，并获得了 Array Ventures、Y Combinator、CRV 和 Switch Ventures 的投资。

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2025年07月23日
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Josh Bersin专栏：“人才情报市场”爆发，AI 如何重塑招聘、技能与决策？ HRTech概述：在当今数据驱动的时代，“人才数据” “People Data ”已成为企业最重要的资产之一。Josh Bersin 在其最新分析中指出，人才情报市场正在快速发展，形成从数据收集（如 Rhetorik）、数据建模（如 Lightcast、Revelio）、到智能平台（如 Galileo、Seekout）的三层架构。Lightcast 收购 Rhetorik 不仅加强了全球人才画像能力，还拓展至销售与营销数据领域。借助 AI，企业HR如今能通过对话式系统实现招聘推荐、技能评估、内部流动等多项功能。这场由数据与AI驱动的革命，正在重塑HR的专业边界。原文题目：People Data For Sale: How The Talent Intelligence Market Works 作者：Josh Bersin · 2025年7月16日在我们经济中，**“人力数据市场”**是最具活力和影响力的部分之一。每位招聘人员、选址专家、人力资源高管、经济学家、大学校长和政府规划者都希望知道：哪些岗位在增长？哪些技能最受欢迎？薪资趋势如何变化？还有更多相关洞察。虽然很多人了解美国劳工统计局（BLS）发布的公共调查数据，但在其背后，有一个更加先进、由 AI 驱动的产业：“人才数据市场”。人才数据市场的结构几十年来，像 Monster.com、LinkedIn 等公司，以及其他数百家公司，通过算法抓取了关于个人、职位和企业的信息。最初，他们这么做是为了开发产品和服务。但如今，**“数据采集本身”**已成为一项庞大的商业活动。大致来说，该市场可以分为三类供应商，且部分公司跨界经营。第一类：数据聚合商（Data Aggregators）代表企业包括：Rhetorik（已被 Lightcast 收购）、Lightcast（职位市场数据）、People Data Labs（PDL）、SignalHire、Revelio Labs、Cognism、Coresignal、Draup、Talent Neuron 等。这些公司专注于大规模采集专业个人档案数据，信息来源包括公共记录、网页抓取（例如 LinkedIn 的公开资料）以及与一些小型数据供应商的合作，有些合作甚至涉及隐秘运作（如以色列的情报公司）。部分聚合商如 Revelio、Draup、TalentNeuron、Lightcast 等，也会直接销售产品，因此在某种程度上也属于第二类供应商——数据整理与建模者。第二类：数据整理与建模商（Data Enrichment & Organizers）这类公司会将数据进行分类、构建技能模型、统一职位名称等，将海量非结构化数据组织成可用信息。他们的价值在于推理、日常更新以及与通用框架的整合。代表公司包括：Lightcast（领先者）、Draup、Revelio Labs、TalentNeuron、Findem、ZoomInfo 等。后者多聚焦于销售与金融领域。他们的技术团队会处理每天新增的数百万条记录，将其整理成职业分类体系（例如职位模型、职业编码），并推演出一个人的技能、雇主、教育背景、薪资与地理位置等信息之间的关联。随后，这些数据会以 API 接口、数据连接器等形式供第三方平台调用。这类数据处理非常复杂。例如，一个人的数据链会包含教育、技能、工作经历、雇主、所在城市等；这些又会连接到公司层级的信息，包括企业历史、产品、投资和技术项目等。当这些公司把数据组织得足够好时，可以回答如下问题：哪些职位越来越值钱？ AI 工程师的技能是如何细分的？电动车工程师需要哪些新兴技能？哪些能源科技正在崛起？哪些公司在使用？我要如何找到这些人才？这些能力，将使得使用这些平台的企业在人才市场上领先对手数倍。例如，很多公司用 Lightcast 进行选址决策，投资金额甚至高达数亿美元。第三类：人才智能平台（Talent Intelligence Products）这是产业链的第三环节。这类公司（包括几乎所有 HR SaaS 厂商）将上述数据集成进企业的招聘系统、技能分析、规划、内部流动等流程中。它们的任务是将外部人才数据与企业内部数据融合，从而使 HR 系统变得“智能”。举个例子：你想为某项目寻找最适合的市场或工程人才，但公司 HR 系统只记录了职称和学历。借助上述数据平台，这些系统可以告诉你：谁才是真正合适的人选？甚至还能预测谁具备晋升潜力。人才数据市场的高价值应用场景该市场主要面向四大类终端用户：企业客户：用于人力规划、招聘分析、技能战略。教育机构：用于课程设计、学生就业评估、经济影响评估。政府单位：用于经济发展、政策制定和劳动力投资。销售与市场团队：用于线索生成、市场细分和客户画像构建。对企业来说，这类数据对增长与绩效至关重要。随着 AI 系统普及，对高质量人才数据的需求也越来越高。例如，Galileo 是一款直接接入 Lightcast 数据的 AI 工具。你可以上传10位员工的姓名、职位、简历和会议记录，让 Galileo 进行能力评估、对比与基准分析。这一功能可用于绩效管理、发展辅导、岗位设计与招聘决策。 Josh 本人还尝试过让 Galileo 分析过去 6 个月的公司会议数据，它能自动识别出员工姓名、技能强项与弱项，有些甚至是他自己之前未曾意识到的。更重要的是，这只是冰山一角。通过这些数据+AI，企业可以：智能筛选候选人分析薪酬与外部趋势对比进行绩效分析与技能对标而这一切，都可以通过像 Seekout、Galileo、Eightfold 等 AI 系统实现，进入“对话式分析”新时代。最新动态：Lightcast 为何收购 Rhetorik？作为行业巨头，Lightcast 最近收购了数据采集公司 Rhetorik。这不仅增强了其人才画像数据源，还标志着其正式进军营销与销售数据市场。目前 Lightcast 已覆盖三大市场：企业、教育与政府。此次收购将：丰富 Lightcast 的员工数据维度拓展销售/市场线索类数据应用强化其在技能建模、薪酬基准、职业路径等方面的领先地位借助现有数据科学团队，Lightcast 有望在多个市场领域实现倍增式增长。 AI 正在加速这个市场的演进 Josh 在播客中指出，AI 工具如 Galileo、Microsoft Copilot 等，让每位 HR 或管理者都能轻松使用这些复杂的数据系统。你不再需要编写报告或查询数据库，只需提问，系统即可给出有洞察力的答案。 Lightcast 也正是意识到 AI 驱动的市场机会，才会加快产品布局，以巩固其市场领先地位。

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2025年07月16日
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AI不是“理解”人类，而是“预测人类”：前Google人力资源副总裁Laszlo Bock谈职场的下一个十年挑战在一场广受关注的主题演讲中，前Google人力资源副总裁Laszlo Bock分享了他对“AI如何重塑未来工作形态”的深度洞察。这不仅是一场关于技术的讲座，更是一份面向HR群体的战略警告和实践指南。非常值得推荐给大家！他的核心论点可以归结为三点：AI并不真正“理解”语言，它只是预测下一句话最可能出现什么词；AI将迅速改变职场结构，尤其是初级岗位和事务性工作的消失；HR若不掌握数据能力和实验逻辑，将失去为员工发声和引导组织转型的机会。人类直觉无法判断AI边界：它看世界是“token”，不是意义 Laszlo用一个看似简单但极具颠覆性的观点开场：AI不是在“思考”，而是在“预测”。他指出，大型语言模型（LLMs）是通过将语言拆解成“token”（语言单位）进行训练的。这些模型并不具备语义理解能力，而是基于庞大的语料库，预测下一个最有可能的token。比如，当你问AI“生成一个1到100之间的随机数”，你可能经常得到“42”这个答案。这并不是因为42有任何数学意义，而是因为它在互联网上出现频率高——尤其是在大量关于《银河系漫游指南》的内容中。这种基于“频率预测”而非“逻辑理解”的模式导致AI具备一种“锯齿状的能力边界”——即它在某些任务上表现卓越，但在看似相似的任务上却经常出错。例如，它可以写出流畅的商业邮件，但无法准确区分事实与虚构；它可以写诗，但很难遵守准确的格式要求；它可以下棋，却经常做出输局的决策。正因为如此，我们人类在评估AI能否胜任某项任务时，往往会被自己的“直觉”误导。 AI提升了工作绩效平均值，但并不意味着每个人都会受益 Laszlo引用了BCG与哈佛商学院的联合研究，展示AI对员工绩效的实质影响。在这项研究中，团队设计了18种与真实工作情境接近的任务，从数据分析到创意思维，从说服性表达到战略建议。结果发现，当员工使用AI工具协助完成任务时，整体绩效水平显著提升，原本员工间28%的能力差距被缩小至5%。这意味着，未来的职场中，“差距”会被压缩，“平均”成为常态。听起来似乎是件好事，但Laszlo却抛出一个值得HR深思的问题：如果每个人都变得“高效”，组织会如何反应？是减少工时？提高薪酬？还是干脆将“平均线”当作新标准，进一步压缩人力成本？这并非杞人忧天。历史经验告诉我们，技术进步往往首先带来“效率红利”，但最终这些红利会在某些层级被资本所吸收，而不是自动回流到员工手中。职场结构正在重构：五类岗位首当其冲在对未来工作的预判中，Laszlo明确指出了五类岗位或将迅速减少，甚至消失。首先是离岸外包型工作。随着AI在数据处理、文档生成等任务中的普及，企业将更倾向于直接部署AI模型，而非将工作转包给人力成本较低的国家。其次是初级岗位，尤其是在咨询、银行、律师事务所等以“精英路径”著称的行业。大量初级岗位的主要任务是处理数据、制作PPT、整理分析报告，这些恰恰是AI擅长的内容。第三类是事务性小时工，例如快餐店点单员、呼叫中心客服等。这些岗位过去被认为是“不可被机器取代”的人机交互工作，如今正被AI语音助手、聊天机器人、自动点餐系统等迅速替代。第四，组织将逐渐发现一个更棘手的问题：中层管理人才短缺。Laszlo预测，未来4至7年内，具备协调能力、能带团队、能处理人际复杂问题的管理者将变得极为稀缺，因为AI可以替代事务执行，但无法承担信任建立、冲突调和、判断取舍等高度人性化的职责。最后，是那些“以为安全”的专业性岗位，例如金融分析师、法律助理、初级产品经理等。如果其主要职责是信息归纳与逻辑输出，同样处于AI威胁之下。 HR需重新定位：别再做“感觉派”，而要成为“实验派” Laszlo在演讲中特别点名了HR行业的一个致命短板：很多政策和项目的设计并没有建立在实证基础之上，而是靠“经验”与“感觉”。他列举了一些广泛存在的误区，例如：提高员工内推奖金，并没有显著提升推荐量；健康激励项目（如健身补贴）往往吸引的本来就是健康人；看重名校背景的招聘标准，与员工实际绩效无关，甚至有时是负相关；培训项目6个月后的绩效反而下降；要求员工返岗的政策，降低了满意度，但并未提升生产力。这些都说明，缺乏实验和数据支持的HR决策，可能带来反效果。因此，他呼吁HR团队要向科学靠拢，掌握A/B测试、因果验证、数据解读等基本实验方法。特别是在部署AI相关工具和流程时，必须通过“高质量实验”来判断其真正影响，否则就只是被技术牵着走。企业该如何准备？Laszlo提出六条实践路径为了帮助企业和HR真正应对AI带来的变革，Laszlo提出了六条务实的建议。这些建议并不需要企业“砸钱买AI”，而是聚焦于“组织能力”的构建。第一，清洗和集中数据。数据质量是AI成功的前提，脏乱差的数据只会导致错误的预测和决策。第二，建立统计和实验能力。无论是HR项目还是AI工具的效果评估，都必须靠科学实验说话。第三，设立“AI专责角色”。组织中应有一位专门负责AI探索的人，持续关注行业动态，并定期向管理层报告AI试点进展。第四，选择业务最痛的地方，或个人最热情的领域作为AI试点起点。这样更容易获得支持与反馈。第五，培养员工的学习能力，并将其作为招聘标准。因为我们无法预测未来五年最需要的技能，但可以培养出善于学习的员工。第六，保持耐心。AI转型不是一蹴而就的。强生公司就用了三年时间，通过系统实验才明确AI的价值落点。 HR的第二次“高光时刻”已到来 Laszlo的结尾令人动容。他说，疫情期间，HR成为企业最重要的部门之一——引导组织远程办公、调整政策、守护员工心理健康。今天，随着AI浪潮席卷而来，HR再次站在战略变革的第一线。而这一次，HR面临的不是临时危机，而是长期结构性重塑。一个真正成熟的HR团队，必须不仅能理解人，也要能理解技术；不仅能提出人本关怀，也能设计科学流程；不仅能代表员工发声，也能为组织盈利模式注入长期主义。这既是一份挑战，更是一份召唤。 AI时代来临，每一个组织都必须重新思考“人”的价值。而HR，正是那个最应该引领答案的人。 Laszlo Bock的这场演讲，值得每一位HR反复阅读、深入讨论，并在组织内部真正落地。如果你还没有准备好，不如从这六件事做起。如果你已经在路上，欢迎把这篇文章分享给更多同行，一起构建一个更智慧也更有人性的未来职场。备注： Laszlo Bock背景介绍：前 Google 全球人力资源高级副总裁（SVP of People Operations），Humu 联合创始人，已退出管理岗位，AI 与组织变革思想领袖。畅销书：《Work Rules!》（2015）《重新定义公司：谷歌是如何运营的》

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2025年07月14日
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【旧金山】员工管理创新平台TeamOhana获得750万美元种子轮融资 4月29日将财务、人力资源和人才团队联合起来的员工人数管理和薪酬规划软件 TeamOhana 已获得 750 万美元种子轮融资。本轮融资由Lerer Hippeau和Collide Capital领投，Sierra Ventures和Recall Capital参投，加上此前于2022年10月获得的400万美元种子轮融资，TeamOhana的融资总额已超过1150万美元。 TeamOhana 正在重新定义包括 Scale AI、Vercel 和 Zip 在内的一流公司如何管理其劳动力。使用 TeamOhana，客户每月减少了 90 多个小时的人工工作，生产率提高了 50%，并在影响预算的变更方面实现了 100% 的合规性。通过本轮融资，TeamOhana 准备扩大其处于测试阶段的 Agentic 人工智能劳动力规划平台。人工智能代理将充当首席财务官的副驾驶，帮助团队在路线图和市场趋势发生变化时迅速做出调整。 “TeamOhana联合创始人兼首席执行官Tushar Makhija表示："如今，企业在混乱的、电子表格驱动的员工人数规划中挣扎，导致代价高昂的错误。“TeamOhana 是'协作劳动力智能'领域的先驱，它将财务、人才和招聘团队联合在一个实时平台上。我们不仅仅是在改进旧流程。我们正在构建一条新的前进道路。几十年来，企业软件都是销售给各个职能部门，导致系统各自为政，数据支离破碎，决策速度减慢。TeamOhana 填补了这一空白，将 FP&A、HRIS、ATS 和薪资系统连接起来，简化了人员规划和薪酬管理。 “SeatGeek 公司财务副总裁泰迪-柯林斯（Teddy Collins）说："对我们来说，使用这个具有无限可扩展性的平台是一个巨大的解锁，投资回报率非常高。使用 TeamOhana 的公司已经改变了他们的劳动力管理： SeatGeek 每周在劳动力管理上花费的时间减少了 23 个小时，节省了一名全职员工，避免了 20 万美元的超支。 IonQ 将低价值工作减少了 75%，招聘速度提高了三倍，每年节省成本约 594,000 美元。 Metronet 节省了 3 名全职员工的成本，实现了 7 倍的投资回报率。 “Collide Capital 创始人兼执行合伙人布莱恩-霍林斯（Brian Hollins）说："在 Collide Capital，我们对未来下了很大的赌注，在未来，人数管理将不仅仅是电子表格上的工作，而是一种超级战略能力。 TeamOhana已经实现了可衡量的投资回报率，实现了员工人数决策自动化，将预测差异降低了50%，并通过实时计划节省了数百万美元。借助Agentic人工智能，TeamOhana的目标是实现高达80%的人工工作流程自动化，提高资本效率，加快招聘速度，同时保持严格的预算控制。 “Makhija说："TeamOhana正在为员工人数管理打造同类首创的人工智能操作系统。“下一个飞跃不是更多的仪表盘。而是能够识别异常情况、为您提供最佳解决方案并执行您所选择的操作的自主代理。” “TeamOhana已经是一个非常强大的平台。Lerer Hippeau 公司的合伙人 Andrea Hippeau 说："TeamOhana 已经是一个非常强大的平台，但让我真正感到兴奋的是他们能够利用人工智能做什么。 TeamOhana 目前管理着 30,000 多名员工约 60 亿美元的劳动力支出，但这仅仅是个开始。通过本轮追加融资，TeamOhana 准备扩大 Agentic AI 的规模，并推出更多产品，包括招聘人员和销售能力规划，以及管理重组的新方法。关于TeamOhana TeamOhana是一个人工智能驱动的员工人数管理平台，帮助企业自信地管理员工队伍，提高业务绩效。凭借财务、人力资源、人才和招聘经理之间的实时可视性和单一真实来源，团队可以准确预测、控制成本并精确扩展。TeamOhana 将 HRIS、ATS 和财务工具连接到一个具有企业级访问控制和工作流的安全协作平台。

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2025年04月30日
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HCM公司HiBob 以 3,500 万美元收购财务规划平台 Mosaic，整合 HR 与财务规划 HiBob以3.5亿美元收购财务规划平台Mosaic，进一步加强其HR管理与财务规划能力。此次收购将使HiBob能够整合高级财务建模和预算分析工具，帮助企业实时了解员工生产力对财务表现的影响。企业无需依赖外部Excel表格，而是能够在同一平台上进行薪酬管理、招聘预测和人力资源规划，实现更智能的决策。 Workday也是整合财务和人力资源的服务平台。你们觉得国内的新兴HR科技公司哪家会进一步整合财务和人力资源产品呢？ [纽约，2025年2月12日 – HCM公司 HiBob 宣布以 3,500 万美元收购美国财务规划与分析（FP&A）平台 Mosaic（交易仍待最终完成）。此次收购标志着 HiBob 在 HR 与财务深度融合领域迈出了关键一步，助力中型企业将人力资源管理、财务预测和战略决策整合至同一平台，推动更精准的数据驱动型业务管理。打破 HR 与财务孤岛，构建一体化解决方案长期以来，HR 和财务职能往往各自独立运作，使得企业难以在人才战略与财务绩效之间建立直接关联。此次 HiBob 收购 Mosaic，旨在打破这一壁垒，将实时财务规划、薪酬管理和人才数据分析融入其核心 HCM 平台 Bob，帮助企业优化人力与财务决策。 HiBob 联合创始人兼 CEO Ronni Zehavi 表示： “员工是企业最宝贵的资产，而有效管理他们需要一套能与业务目标匹配的灵活技术。整合 Mosaic 的 FP&A 能力后，HiBob 将为 CFO 和 HR 领导者提供一体化平台，实现更智能、‘以人为本’的业务决策。” Mosaic 联合创始人兼 COO Joe Garafalo 也对合作充满期待： “Mosaic 的目标一直是让财务规划变得更加动态、数据驱动和以人为中心。加入 HiBob 使我们能够将这一使命推向新的高度，帮助 CFO 和 HR 团队更紧密协作，制定更科学的财务决策，并推动企业战略性增长。” 为什么这笔 3,500 万美元的收购意义重大？此次收购是 HiBob 扩展 HR 与财务科技整合战略的一部分。2024 年初，HiBob 以 4,000 万美元收购了英国薪酬管理平台 Pento，进一步强化其在全球薪资和补偿管理领域的布局。通过收购 Mosaic，HiBob 正在拓展其产品范围，不仅专注于传统 HR 科技，还将涵盖财务建模、预算预测和生产力分析，为企业提供更综合的一体化管理生态。 HiBob 至今已累计融资 5.7 亿美元，估值约 30 亿美元。此次交易完成后，Mosaic 的 70 名员工将加入 HiBob 1,300 人的全球团队，加速 FP&A 解决方案的研发和深度整合。推动 HR 与财务科技未来发展 HiBob 收购 Mosaic 反映出企业对一体化人力与财务管理平台的日益增长的需求。随着 AI 驱动的分析和自动化成为企业管理的核心，实时决策支持的重要性进一步凸显。 Mosaic 的 FP&A 工具将在未来深度嵌入 Bob 平台，使企业能够全面了解人力成本、员工生产力及其财务影响，实现更精准的预算编制、薪酬规划和人才投资决策。此外，HiBob 还计划引入 AI 预测分析，进一步优化 HR 和财务管理协作。行业分析师认为，此次收购将使 HiBob 在新一代 HR 与财务科技领域占据领先地位，帮助中型企业通过更智能的数据驱动型人力规划优化业务表现，提升市场竞争力。

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2025年02月14日

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一点建议：2025年HRTech机构关于AI策略的观点众所周知人工智能过去1年快速发展，正在重构HR科技领域。在2025年，HRTech服务提供商不仅需要接受AI，还必须通过策略性应用来保证作用价值。AI已经不再是新奇，而是最佳化过程、提高决策效率以及实现处理HR管理中复杂挑战的必须手段。HRTechChina 密切关注全球人力资源科技动态，2024年初更是提出RAIHR在人力资源工作中实践负责任的人工智能，并发布了RAIHR模型和倡议（点击链接可以访问，文章后面也会附录）。 2025年我们可以明确的在人力资源科技产品中落地应用更多的AI场景，但是我们也有一些观察和想法建议，分享给大家，希望能够有所帮助： 1. 将AI聚焦于解决具体问题，而非炫耀技术我们看到全球HR科技供应商在提到AI时往往过于泛泛，使用如“智能化”“革命性”等词汇，但客户更关注的是AI能解决什么实际问题。建议：明确AI的应用场景，例如简化招聘流程（自动筛选简历、匹配候选人）、提升员工体验（个性化学习推荐、自动解答HR问题）或优化人力规划（预测离职率、资源需求）。落地案例：开发基于AI的预测工具，为客户提供具体的业务决策支持，比如预测最佳招聘时间或员工可能的晋升路径。 2. 注重数据质量和隐私合规 AI的核心是数据。如果数据质量低、偏差大或缺乏隐私保护，AI应用不仅无效，还可能损害客户信任。建议：投资于数据清洗和治理，确保数据的完整性、准确性和及时性。遵守全球隐私法规（如GDPR、CCPA），并向客户透明地展示数据使用方式。在AI模型中加入公平性审查，避免偏见或歧视。 3. 提供可解释性AI 许多HR领导者对AI的复杂算法感到困惑或不信任，尤其在高风险决策中（如招聘、晋升）。如果HR科技机构能够向客户提供可解释的AI，你会更好的赢得客户。建议：开发“可解释AI”功能，让客户能够理解和信任AI的决策。例如，在候选人筛选时显示关键筛选标准或权重，让结果更透明。技术实现：通过用户友好的界面展示AI如何得出结论，同时提供替代建议或操作。 4. 用AI增强人，而不是取代人 HR工作的核心是人与人之间的关系。AI的最佳应用是帮助HR团队更高效、更精准，而非完全替代他们。建议：强调AI的“增强”功能，如自动处理重复性任务（合同生成、假期审批），让HR团队专注于战略性工作。提供协作工具，如AI建议的招聘问题或绩效改进计划，让人类决策更有依据。 5. 投资持续学习的AI模型传统的静态AI模型会随着时间失去效用，供应商需要开发能够不断学习和适应的新技术，以确保客户始终受益。现在AI大模型选择也很多，选对模型很重要，但是需要持续学习建议：引入自我学习（self-learning）机制，让AI模型能够基于新数据不断优化。定期更新算法，并根据客户反馈改进模型表现。 6. 打造专属AI工具，满足HR的独特需求 AI在HR领域的应用可以更有针对性，比如为招聘、学习与发展、员工体验设计专属模块。建议：在招聘中：开发智能候选人匹配工具，结合技能、文化契合度和历史表现推荐最佳候选人。在员工发展中：利用AI构建个性化学习路径，基于员工的职业兴趣和企业目标推荐培训课程。在员工体验中：部署AI驱动的聊天机器人，为员工提供即时的政策解答或服务请求支持。 7. 创建开放生态系统 AI技术发展的速度非常快，供应商不可能单独覆盖所有前沿应用。与其他技术提供商合作，构建开放的生态系统，可以让产品更具竞争力。这个估计不容易，目前大家所处的环境很难支持一个开放的生态，我们建议领先的HR科技机构要担起这个责任，构建开放生态！建议：集成领先的AI工具（这个根据大家选择，不管是字节、腾讯、阿里、或智谱等）到现有产品中。提供API接口，允许客户将AI功能与他们的现有系统无缝整合。 8. 用AI解决前沿挑战 AI不仅能优化现有流程，还能帮助HR团队解决更复杂和前瞻性的挑战。建议：运用AI进行职场多样性和包容性分析，识别偏见和优化团队结构。开发情感分析工具，通过分析员工反馈和行为数据，预测团队士气和员工敬业度。 9. 让客户参与AI的开发与优化客户是最终的使用者，他们的需求应该成为AI开发的核心驱动力。建议：邀请客户参与AI功能的测试和验证，确保工具的实际效果。建立客户反馈机制，定期调整AI应用以适应他们的业务变化。 10. 展望AI对HR业务的深远影响 AI不仅是技术升级的工具，更是推动HR从事务型角色向战略型角色转型的催化剂。建议：提供更多案例说明AI在决策支持、人才分析和员工敬业度预测中的成功应用。探讨绿色AI或低碳AI技术如何为HR机构的可持续发展目标提供支持。以上是HRTechChina 的观察和建议，希望能够有一些价值。附录：

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2024年12月20日
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HR的2025：为未来的HR做准备的7大关键策略 HR行业正处于不断变革的过程，传统的“人事管理”角色已逐渐转向更具战略意义的“业务伙伴”。展望2025年，HR将从业务策略、数据分析到员工体验等七个关键领域入手，帮助企业在瞬息万变的商业环境中蓬勃发展。通过拥抱先进的技术和数据分析，HR部门能够更精准地预估员工的流失率和招聘效果，将大幅提升业务的响应速度和人力资本的利用效率。未来的HR还将更加注重员工的个性化需求，提供全天候的在线服务体验，以满足数字化世代的员工期望。这不仅能解放HR团队，让其从日常事务中脱身，投入到更高层次的战略规划中，还能使HR变得更具吸引力。在员工竞争激烈的市场中，HR必须着眼于提供现代化的福利，确保工作环境具备包容性和多样性，增强员工的幸福感。通过在合规性、人才培养、技能再提升等方面的不断投入，HR可以有效应对日益增长的灵活用工需求和自动化带来的挑战。为了在未来竞争中立于不败之地，HR专业人士还需持续提升业务敏锐度和技术能力，以便在董事会中发出更具影响力的声音。 HR科技将推动行业转型，而HR将不再是单纯的“支持角色”，而是成为企业决策的“信赖顾问”。未来，HR的存在将不仅仅是管理人力资源，而是成为业务成功的推动者。 HR想要成为值得信赖的工作顾问，必须关注七个关键领域，包括商业战略、分析以及员工管理。简介不久之前，HR经理的角色类似于学校的助理校长——处理文件、维持秩序。如今，HR经理的关注点从“文件”转向了“人”，像一位熟练的教师一样，帮助有困难的员工和优秀员工共同成长。那么未来呢？可以预见，HR将逐渐成为冠军教练般的角色，引导员工的职业发展，并在商业分析和战略中扮演比以往更加重要的角色。随着劳动力和经济的变化，HR专业人员的角色发生了巨大的转变，而这种演变将在未来持续，因为机器和技术正在取代人类执行的某些任务。但这并不意味着人——或是与他们共事的HR团队——的重要性有所下降。未来的HR领导者需要具备更大的视野、更加全面的思维能力，还要熟练掌握科技，并能够应对越来越灵活的劳动力市场。“我认为我们将会看到HR职位的变化，HR可能会成为企业中最受追捧的职业之一。”Accenture（埃森哲）公司人才与HR运营全球实践负责人Jill Goldstein说道，“我可以想象一个未来，HR专业人士不再仅仅专注于紧跟HR趋势，而是重新定位自己，成为劳动力顾问。” 1. 拥抱科技和数据分析聪明的HR部门已经开始利用数据分析来预测和评估从员工保留率到招聘策略，再到健康项目的效果。例如，聊天机器人可以让候选人和员工与计算机进行自动化的个性化对话。员工可以通过聊天机器人查询剩余的病假或年假天数，或了解公司的牙科计划。求职者可以通过这个虚拟助手回答问题、完成评估并跟踪申请状态。毫无疑问，这些功能都是由计算机生成的。 2. 理解企业如何成功仅仅熟悉HR领域的术语还不够。HR专业人士还需要理解公司的愿景、使命及其如何实现财务上的成功。否则，C-suite（公司高管层）将不会重视他们。此外，他们也无法有效地进行人力资源规划，或吸引、招聘和培训合适的人才。 3. 专注于人拥抱科技并不意味着将人类从等式中剔除。相反，2025年的HR经理将有更多时间专注于个体，增强招聘和留用效果。在思科，执行副总裁Fran Katsoudas的职称从HR官员变为“首席人事官”。她认为这是她工作角色从风险管控和合规保障转向业务战略执行的一个标志。 4. 为新型劳动力做好准备到2025年，劳动力中将不仅包括短期工作者（60%的千禧一代表示对新工作机会持开放态度），还将包括每日进入和退出工作的零工。同时，HR需要评估哪些任务可以自动化，并重新培训那些受自动化影响的员工。 5. 提供现代化的福利吸引和留住人才需要提供现代化的福利组合，不仅包括父母假和弹性工作时间，还包括照顾者假期、扩大生育福利、性别重置和转换支持、财务健康计划以及一系列支持关键生活事件的福利。 6. 保持对合规问题的关注合规是HR的核心职能之一。随着劳动力的变化，HR需要具备足够的敏捷性以适应与零工经济和远程工作者相关的法律法规。同时，随着各州对大麻使用法律的改变，HR将不得不应对潜在的新政策。 7. 取得认证或更新技能随着某些HR职能的自动化或外包（例如薪资、福利和招聘），人力资源专家需要扩大对传统任务和整体商业战略的了解。 HRTechChina每年都会聚合新的一年人力资源发展趋势，2025年的趋势是什么？我们一起来看看各家如何预测！2025年趋势专题地址是：http://hrnext.cn/8dK4a3 可以收藏保存，我们会不断更新全球各地的预测，与你分享，决不可错过!

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2024年11月03日
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【HR术语】什么是核心人力资源？（What is core HR?）什么是核心人力资源？核心人力资源是一个总括术语，用来指三个不同的方面：人力资源部门的主要职能员工的基本数据用于实现上述两项功能的软件核心人力资源有哪些优势？核心人力资源软件可为企业带来许多好处，包括作为存储和查看与人员、薪资、注册、合规性等相关的重要数据的集中位置简化核心人力资源流程并使之自动化通过数字化文书工作节省时间改善内部沟通通过员工自助服务提高生产力保持重要文件和信息的组织性提供隐私和安全通过数据分析收集有价值的见解核心人力资源包括哪些功能？虽然每款核心人力资源软件都不尽相同，但软件通常包括以下一些功能：存储人员数据员工名录和组织结构图员工自助服务，用于更新详细信息、申请休假、登记福利等文件发送和签署存储合同、手册和政策等人力资源文件数据可视化仪表盘核心人力资源通常包括哪些信息？核心人力资源平台最关键的功能之一是存储重要信息，供人力资源专业人员用来完成各种任务，包括人才管理、劳动力规划、学习管理等。核心人力资源软件通常存储的信息包括员工个人信息，如职位名称、工作描述、出生日期、社会保险号等预扣税款和工资等工资信息福利注册数据培训文件病假和休假日员工人口统计数据合规信息工时和缺勤核心人力资源软件应包括哪些内容？如果您想投资核心人力资源软件，我们建议您寻找以下要素：易于使用、界面友好实施支持有用、可用的客户服务高安全标准随着公司发展而扩展的能力可满足您最需要的所有核心人力资源功能，如员工信息、薪资数据、合规性和分析等功能为什么要将核心人力资源纳入现代人力资源战略？随着人力资源部门不断发展，并在现代企业中扮演着更具战略性的角色，简化更基本、重复性的人力资源任务和流程并使之自动化，从而释放人力资源专业人员的时间和带宽，变得越来越重要。核心人力资源软件对于尽可能高效、有效地完成薪资和合规性等核心人力资源任务至关重要。以下为文章原文： What is core HR? Core HR is an umbrella term used to refer to three distinct things: The primary functions of a human resources department Basic data captured about employees The software used to enable the above two What are the advantages of core HR? Core HR software offers organizations many benefits, including: Serving as a centralized location for storing and viewing essential data related to people, payroll, enrollment, compliance, and more Streamlining and automating core HR processes Saving time by digitizing paperwork Improving internal communication Increasing productivity by enabling employee self-service Maintaining the organization of important documents and information Offering privacy and security Gathering valuable insights through data analytics What functions does core HR include? Although every core HR software is different, some functions the software typically includes are: Storage of people data Employee directory and organization chart Employee self-service for updating details, requesting time off, enrolling in benefits, etc. Document sending and signing Storage of HR documents such as contracts, handbooks, and policies Dashboards for visualizing data What information does core HR typically include? One of the most critical functions of a core HR platform is to store important information HR professionals can use to complete various tasks, including talent management, workforce planning, learning management, and more. Some of the information core HR software usually stores includes: Individual employee information such as job title, job description, birth date, social security number, and more Payroll information such as tax withholding and salary Enrollment data for benefits Documentation for training Sick days and vacation days Employee demographics Compliance information Work hours and absences What should core HR software included? If you’re looking to invest in core HR software, we recommend looking for the following elements: Easy-to-use, user-friendly interface Implementation support Helpful, available customer service High security standards The ability to scale as your company grows Features addressing all of the core HR functions you need most such as employee information, payroll data, compliance, and analytics Why should core HR be incorporated into modern HR strategy? As HR departments evolve and take on a more strategic role in the modern organization, it becomes increasingly important to streamline and automate the more basic, repetitive HR tasks and processes to free up HR professionals’ time and bandwidth. Core HR software is essential for keeping up with core HR tasks such as payroll and compliance as efficiently and effectively as possible.

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2024年08月20日
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【意大利】人才管理平台Talentware获得80万欧元种子轮融资，以实现数据驱动的劳动力规划意大利一家积极影响型初创公司 Talentware 在 360 Capital 的领导下完成了 80 万欧元的种子轮融资，开启了其发展历程，旨在通过数据驱动的劳动力规划和战略性人才发展为企业赋能。作为其发展战略的一部分，这笔资金将使公司能够满足中型企业日益增长的需求，并在以技能为基础的人才管理行业占据领先地位。 Talentware由3名贝恩校友创办，得到了商界和创业界众多杰出人士的支持，并获得了360资本的支持，凸显了对人力资源技术行业的重视。自2023年成立以来，Talentware一直致力于通过提供基于技能的人才管理解决方案，帮助企业有效地吸引、培养和留住顶尖人才。他们的人工智能平台旨在为员工的职业道路提供指导，同时帮助企业做出战略性的劳动力决策。在未来五年内，45% 以上的员工的核心技能将因技术颠覆而发生变化，这就要求企业实施有效的技能提升和再培训流程，以保持竞争力。在这样的背景下，再加上吸引和留住年轻一代的难度越来越大，Talentware 实现了从基于角色的组织向基于技能的组织的必要转变。 Talentware提供了一个模块化的SaaS平台，为企业提供全面的解决方案，包括人工智能驱动的技能映射、规划和流动性功能、基于特定技能差距的发展以及收集反馈和衡量进展的成长审查。 "如今，企业被信息淹没，却对其最大的资产--员工视而不见。在 Talentware，我们希望为企业提供合适的工具，支持他们的战略人才管理流程，"联合创始人 Andrea Raimondo 说。 "作为前员工，我们深知个性化发展和职业机会的价值。有了 Talentware，员工在职业生涯中就有了共同的领航员，可以促进他们在公司内部的发展，而不是另谋高就，"联合创始人 Giacomo Marchiori 评论说。 "我们注意到意大利国内外的大中型企业正在深入重新考虑如何在快速变化的工作环境中进行内部管理和人才规划，这种环境正在向新的人才保留模式转变：这正是 Talentware 的用武之地。我们很高兴能在这条路上为他们提供支持！"360 资本合伙人 Lucrezia Lucotti 补充道。在获得资金后的大约 6 个月里，Talentware 已成功地与欧洲的三家设计合作伙伴测试了平台的测试版，测试了不同行业和公司规模的多个使用案例。在这些合作伙伴完成转换后，Talentware 正在发布平台的最终版本，同时向新的欧洲客户拓展，并与咨询和人力资源行业的主要企业建立战略合作伙伴关系。本轮融资所得资金将主要用于加强团队，招聘一些战略技术和销售人员，以促进 Talentware 的发展，实现其宏伟目标。

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2024年03月13日
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【HR术语】什么是预测性人力资源分析？（What is predictive HR analytics?）什么是预测性人力资源分析？预测性人力资源分析是人力资源部门用来分析过去和现在的数据以预测未来结果的一种技术工具。预测性人力资源分析以数字化方式挖掘数据，提取、剖析和归类信息，然后识别模式、不规则性和相关性。通过统计分析和预测建模，分析可实现有关人力资源职能的数据驱动决策。预测性人力资源分析系统让人想起蚯蚓。蚯蚓吸收天然废料和残渣，排出营养丰富的肥沃土壤。预测性分析也是如此，它吸收未使用的原始数据，并将其转化为适用的信息，为更明智的业务决策提供支持。人力资源预测分析实例以下是当今组织如何应用人力资本预测分析的一些示例：招聘。预测分析可帮助人力资源专业人员确定最有效的顶尖人才来源。通过分析成功招聘的历史数据，企业可以将招聘工作重点放在能产生最佳效果的平台和渠道上。留住员工。预测模型可以分析员工数据，如绩效考核、缺勤率和任期，以识别有离职风险的员工。这样，人力资源部门就可以采取积极措施，如提供职业发展机会或解决工作场所的问题，留住有价值的人才。劳动力规划。预测分析可以通过考虑退休率、人员流动和新兴行业趋势等因素，预测公司未来的技能缺口。然后，人力资源部门可以制定培训和发展计划，弥补这些差距，确保员工队伍保持竞争力。员工绩效管理。预测性人力资源分析可根据历史绩效数据预测团队成员的未来绩效。这有助于人力资源团队识别可能成为关键职位潜在接班人的高绩效人员，并帮助他们发现其他人可能落后的原因。员工参与和福利。预测分析能够发现影响员工敬业度的问题。人力资源专业人员可以通过监控工作量和工作时间等因素，识别可能面临职业倦怠或其他心理健康问题风险的人员。然后，人力资源部门可以为有需要的人提供有针对性的支持和资源。预测性分析如何帮助人力资源部门？预测性人力资源分析可以帮助组织预测挑战，从而可以：避免风险减少人为错误预测将在组织中茁壮成长的典型员工情况加强招聘实践鼓励实现最佳工作绩效最终，预测性人力资源分析可帮助人力资源领导者做出清晰明确的决策，从而增加整体利润，提高员工的积极性、忠诚度、参与度和工作效率。预测性和描述性人力资源分析有何不同？描述性人力资源分析包括检查历史人力资源数据，以全面了解组织内发生了什么及其原因。而预测性人力资源分析则不局限于此，而是通过分析历史数据和过去的趋势来预测未来会发生什么，从而使组织有机会采取预防措施或抓住出现的机遇。同时使用预测性和描述性两种人员分析形式的组织，都能为自己带来最大的影响。如何成功实施预测性人力资源分析系统？人力资源领导者可以利用以下技巧率先实施有效的预测性人力资源分析：确定业务目标。人力资源领导者可以与团队合作，确定公司的长期目标，团队成员也可以帮助确定支持实现这些目标的相关指标。确保透彻理解。预测性人力资源分析是一个复杂的领域，不熟悉数据科学的人力资源专业人员可能会对此感到畏惧。然而，为整个人力资源团队提供一致且多样化的学习选择，可以减轻他们对这一主题的不适感，加深理解，并鼓励员工持续发展。方法之一是鼓励人力资源团队熟悉每种分析算法的基本推理。人力资源部门还可以让数据科学家或人力资源数据分析师参与进来，以确保预测分析流程的最佳运作。解决道德问题。为了避免对员工的不公平歧视待遇，预测分析团队可以预先防范可能出现的道德问题。公司可能会有意或无意地虐待员工中的特定人群，或者由于不正当的数据驱动推理而偏袒某些团队成员。因此，透明地遵守公司的行为准则和人力资源道德准则至关重要。员工需要知道他们的雇主是公平对待他们的，这样他们才会有参与感，才会有茁壮成长的动力。利用预测分析的力量。人力资源领导者可以通过将预测分析应用于特定目标，最大限度地发挥其作用。例如，人力资源领导者可以结合预测分析来设计有效的职业发展计划，以解决能力差距和未来的能力需求问题，从而按照员工所希望的学习轨迹对其进行培训。预测性人力资源分析如何改善企业文化？预测性人力资源分析提供了一种方法，可帮助领导者做出明智的决策，从而培养一支充满热情和高绩效的员工队伍。有效、合乎道德地使用人力资源分析，可以使公司有能力识别、雇佣、吸引和留住符合公司文化并乐于为公司发展做出贡献的高素质专业人才。为企业选择合适的预测性人力资源分析工具选择合适的人员分析软件是人力资源专业人士和企业必须迈出的关键一步，这样他们才能收获人力资源预测分析的所有回报。工具的选择应符合具体的业务需求、资源和目标。要做出明智的决定，有几个关键点需要牢记：集成。工具能否与现有人力资源系统无缝集成？兼容性和数据传输的便捷性对于准确的预测建模至关重要。可扩展性。合适的工具能够随着企业的扩张而扩展人力资源预测分析工作。用户友好界面。寻找能够提供直观的仪表盘、可视化和报告功能的工具，使人力资源专业人员能够轻松访问和解释洞察力。可解释性。确保工具对其预测做出解释。这样，您的人力资源团队就能理解为什么会做出某些预测，并采取适当的行动。数据安全性和合规性。人力资源数据通常包括敏感和机密信息。确保工具遵守数据隐私法规，并有保护数据的安全措施。支持和培训。考虑工具供应商提供的支持和培训水平。充分的培训和持续的支持对人力资源团队有效使用工具并最大限度地发挥其优势至关重要。成本和投资回报率。评估总体拥有成本，包括许可费用、实施成本和持续维护费用。通过估算工具的洞察力如何对人力资源成果和组织绩效产生积极影响，计算潜在的投资回报。用户反馈和评论。向使用过该工具的人力资源专业人士征求反馈意见，并阅读行业内其他组织的评论。他们的经验可以为了解工具的优缺点提供宝贵的见解。通过仔细考虑这些因素，您可以为您的人力资源团队提供一个预测性劳动力分析工具，从而增强决策能力，推动人力资源战略，促进整体业务成功。以下为文章原文： What is predictive HR analytics? Predictive HR analytics is a tech tool that HR uses to analyze past and present data to forecast future outcomes. Predictive HR analytics digitally digs through data to extract, dissect, and categorize information and then identify patterns, irregularities, and correlations. Through statistical analysis and predictive modeling, analytics enables data-driven decisions regarding HR functions. Predictive HR analytics systems are reminiscent of the earthworm. The worm ingests natural waste material and residue and excretes nutrient-rich, fertile soil. Predictive analytics, too, intakes unused, raw data and transforms it into applicable information that supports wiser business decisions. Predictive HR analytics examples Here are some examples of how organizations today apply human capital predictive analytics: Recruitment. Predictive analytics helps HR professionals identify the most effective sources of top talent. By analyzing historical data on successful hires, organizations can focus their recruitment efforts on the platforms and channels that yield the best results. Employee retention. Predictive models can analyze employee data, such as performance reviews, absenteeism, and tenure, to identify people at risk of leaving the company. This allows HR to take proactive measures, such as offering career development opportunities or addressing workplace concerns, to retain valuable talent. Workforce planning. Predictive analytics can forecast future skill gaps within a company by considering factors like retirement rates, turnover, and emerging industry trends. HR can then develop training and development programs to fill these gaps and ensure the workforce remains competitive. Employee performance management. Predictive HR analytics can forecast a team member’s future performance based on historical performance data. This helps the HR team identify high-performing people who could be potential successors for critical roles, and can help them discover why others may be lagging behind. Employee engagement and wellbeing. Predictive analytics has the ability to uncover issues that affect employee engagement. HR professionals can identify people who may be at risk of burnout or other mental health issues by monitoring factors like workload and working hours. HR can then provide targeted support and resources to those in need. How does predictive analytics help human resources? Predictive HR analytics assists organizations in anticipating challenges so they can: Avoid risk Reduce human error Forecast the typical employee profile that’ll thrive in the organization Enhance recruitment practices Encourage optimal work performance Ultimately, predictive HR analytics helps HR leaders make crystal-clear decisions that can increase overall profit and nurture employee motivation, retention, engagement, and productivity. What is the difference between predictive and descriptive HR analytics? Descriptive HR analytics involves examining historical HR data to get a thorough understanding of what has happened within an organization and why. Predictive HR analytics, on the other hand, goes beyond this and analyzes historical data and past trends to predict what will happen in the future—giving an organization the chance to take preventive measures or to seize opportunities as they arise. Organizations that use both predictive and descriptive forms of people analytics set themselves up to achieve the greatest impact. How do you implement a successful predictive HR analytics system? HR leaders can spearhead effective predictive HR analytics using the following tips: Define business objectives. HR leaders can collaborate with their teams to identify long-term company goals, with team members also helping determine the relevant metrics that support the achievement of these objectives. Ensure a thorough understanding. Predictive HR analytics is a complex field, and HR professionals unfamiliar with data science can feel intimidated by it. However, providing consistent and diverse learning options for your entire HR team can mitigate their discomfort with the subject, elevate understanding, and encourage continual employee development. One way to do this is to encourage your HR team to familiarize themselves with the fundamental reasoning driving each analytics algorithm. HR can also involve a data scientist or bring an HR data analyst on board to ensure optimal functioning of the predictive analytics process. Address ethical considerations. To avoid unfair discriminatory treatment of employees, predictive analytics teams can pre-empt possible ethical issues that may arise. Companies could intentionally or unintentionally mistreat specific demographics within the workforce or perhaps show favoritism to certain team members due to illegitimate data-driven reasoning. Thus, transparently adhering to the company’s code of conduct and the HR code of ethics is paramount. People need to know that their employers are treating them fairly to feel engaged and motivated to thrive. Harness the power of predictive analytics. HR leaders can maximize predictive analytics by applying it to specific objectives. For example, HR leaders can incorporate predictive analytics to design an effective career development program that addresses competency gaps and future competency needs, allowing them to train people in their desired learning trajectory. How can predictive HR analytics improve company culture? Predictive HR analytics offers a way to help leaders make informed decisions that nurture an enthusiastic and high-performing workforce. Effective and ethical use of HR analytics can empower companies to identify, hire, engage, and retain quality professionals who align with the company culture and are excited to contribute to its growth. Choosing the right predictive HR analytics tool for your business Selecting the right people analytics software is a crucial step for HR professionals and organizations to take, so that they’re able to reap all the rewards of HR predictive analytics. The choice of tool should align with specific business needs, resources, and objectives. There are a few key things to keep in mind to be able to make an informed decision: Integration. Can the tool seamlessly integrate with your existing HR systems? Compatibility and ease of data transfer are essential for accurate predictive modeling. Scalability. The right tool will be able to expand your predictive HR analytics efforts as your organization expands. User-friendly interface. Look for tools that offer intuitive dashboards, visualizations, and reporting features, making it easy for HR professionals to access and interpret insights. Explainability. Ensure that the tool provides explanations for its predictions. That way, your HR team can understand why certain predictions are made and take appropriate actions. Data security and compliance. HR data often includes sensitive and confidential information. Make sure the tool adheres to data privacy regulations and has security measures to protect your data. Support and training. Consider the level of support and training provided by the tool’s vendor. Adequate training and ongoing support are essential for HR teams to effectively use the tool and maximize its benefits. Cost and ROI. Evaluate the total cost of ownership, including licensing fees, implementation costs, and ongoing maintenance expenses. Calculate the potential return on investment by estimating how the tool’s insights can positively impact HR outcomes and organizational performance. User feedback and reviews. Seek feedback from HR professionals who have used the tool and read reviews from other organizations in your industry. Their experiences can provide valuable insights into the tool’s strengths and weaknesses. By carefully considering these factors, you can empower your HR team with a predictive workforce analytics tool that enhances decision-making, drives HR strategies, and contributes to overall business success.

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2024年03月05日

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