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    Workday收购低代码AI平台Flowise,加速HR与财务领域AI代理构建与创新 HRTech概述:Workday刚刚宣布收购低代码AI代理构建平台Flowise。这家华人小伙创办的公司Flowise基于开源架构,支持从原型到部署的全流程AI开发,用户可通过可视化界面快速创建从简单聊天机器人到复杂自动化流程的AI代理。此次收购将为Workday客户和合作伙伴带来三大优势:加速AI创新、提供高度定制与透明性、确保负责任的AI开发。全球最新HR科技动态,请关注HRTechChina 2025年8月14日,美国普莱森顿(Pleasanton, CA)——全球领先的AI企业管理平台 Workday, Inc.(NASDAQ: WDAY)宣布已完成对 Flowise(华人Henry Heng创办) 的收购,这是一家专注于低代码AI代理(AI Agent)构建的开源平台提供商。此次收购将为Workday客户和合作伙伴提供行业领先的AI代理构建能力,使其能够以更高的速度、灵活性和信心,构建适用于HR与财务的智能代理。 Flowise平台支持AI代理开发的全生命周期——从原型设计、构建、调试、评估到分析,用户可以轻松将AI代理从构想到生产部署。借助直观的可视化构建工具与广泛的AI生态集成能力,Flowise帮助开发者在可控与可扩展之间实现平衡,构建出功能强大、面向企业级应用的智能系统。 Flowise以开源为基础,迄今已在GitHub上获得 超过42,000颗星,处理了数百万次对话与工作流,用户遍布咨询、金融、医疗、客户支持等多个行业。在AWS、Priceline、Accenture、Deloitte、Liverpool Hospital等知名机构中,Flowise已应用于知识检索、客户交互、流程自动化等多种场景,展现了其高度的兼容性与可扩展性。 Workday首席技术官Peter Bailis 表示: “让AI代理开发变得可靠且易用一直是行业的重大技术挑战。通过将Flowise引入Workday并持续投资其开源基础,我们能够赋能客户与合作伙伴,在Workday平台上快速、安全地构建和部署属于自己的AI代理。Flowise的强大功能让这一过程更加简单、直观且透明。” Flowise联合创始人兼CEO Henry Heng 补充道: “我们创立Flowise的初衷是让AI开发变得更容易、更大众化,而我们的开源社区为实现这一愿景发挥了至关重要的作用。加入Workday后,我们将借助其全球资源与企业客户网络,进一步加速推动任何人都能在无需深厚技术背景的情况下构建强大的AI代理。” 整合后的客户价值 此次收购将为Workday客户带来三大核心优势: 加速AI创新借助Flowise易用的平台,Workday客户可以更快速地构建和部署HR与财务领域的AI代理,合作伙伴也能以更快速度交付价值、拓展产品服务。 高度定制与透明可控性Flowise提供对代理行为的细粒度控制、构建自定义工具和节点的能力,确保在可扩展性与安全性之间取得平衡,同时具备透明化的工作流可观测性。 负责任的AI开发Flowise内置企业级可观测能力、人类介入审批机制(Human-in-the-Loop)与安全部署选项,确保AI代理在透明、可审计的框架中运行,符合负责任AI的最佳实践。 行业意义 Workday是全球AI驱动的企业管理平台领导者,服务超过 11,000家组织,涵盖中型企业以及超过 60%的《财富》500强。此次收购不仅是Workday在AI战略布局上的关键一步,也代表着低代码+开源AI代理构建模式正式进入主流企业应用阶段。这种模式将帮助HR与财务部门在不牺牲安全性与合规性的前提下,快速完成数字化转型与智能化升级。 关于WorkdayWorkday是全球领先的AI平台,用于管理企业的人才、资金与智能代理(Agents)。Workday平台以AI为核心设计,帮助客户提升员工能力、优化业务流程,并推动业务持续向前发展。目前,Workday已被全球超过11,000家组织采用,涵盖从中型企业到超过60%的《财富》500强公司。更多信息请访问 www.workday.com。 关于FlowiseFlowise是一款开源的低代码AI代理构建平台,致力于让任何人都能轻松构建并管理AI代理——从简单的对话体验到复杂的多代理工作流。Flowise提供直观的可视化工具、广泛的AI生态集成、内置分析与评估功能,以及完备的治理机制,帮助团队快速、安全、可扩展地部署可信赖的AI代理。其开源项目在GitHub上获得超过42,000颗星标,并在咨询、金融、医疗、客户支持等多个领域得到广泛应用。更多信息请访问 flowiseai.com。
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    2025年08月15日
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    Workday陷AI招聘监管风暴:美国法院要求其提交识别HiredScore客户的时间表 2025年8月,美国加州北区联邦地方法院发布最新裁定,要求全球知名企业服务平台 Workday 在 8 月 20 日前提交一份识别使用 HiredScore AI 招聘技术客户的时间计划表(timeline)。此举旨在推动集体诉讼的下一步进展,该案指控该 AI 工具在招聘过程中对 40 岁以上求职者存在歧视行为,成为当前 HR 科技领域关注的焦点事件。 案件背景:AI招聘引发年龄歧视争议 诉讼最初由一位求职者发起,挑战 Workday 在招聘流程中所使用的 AI 工具,尤其是 2024 年整合的 HiredScore 技术。该技术被指会根据算法对求职者进行评分、筛选或排序,而这一过程可能存在年龄偏见,影响中高龄求职者的申请机会。 法院文件显示,Workday 试图将法律责任限定在其自家开发的“Candidate Skills Match”工具,而非 HiredScore 模块。Workday方面强调两者为“完全不同的技术平台”,HiredScore 可部署于任何招聘系统,理应不受影响。然而,法院拒绝了这一狭义解释,明确指出:凡是曾被HiredScore算法筛选、评分、排序或排除的申请人,均应被纳入集体诉讼范围。 法院最新裁定:提交“客户识别时间表” 根据修订后的法院命令,Workday 并非立即需要交出所有客户名单,而是需要在 2025年8月20日前提交一份时间计划表,说明其如何在未来识别出那些使用了 HiredScore 招聘功能的雇主客户。 此前在5月的庭审文件中,Workday 表示识别这些客户存在“操作上的障碍与复杂性”。但法院法官 Rita Lin 明确指出,“在现有证据下,这些挑战看起来并非无法克服(insurmountable)。” 这一裁定也意味着案件仍处于推进阶段,但法院已释放出对AI招聘技术更高透明度的信号。 监管环境日趋严峻,HR不可掉以轻心 本案并非孤例,而是全球AI招聘合规趋势的一部分。早在2023年,纽约市就已实施《自动化招聘工具审计法》,强制要求使用AI招聘系统的企业进行独立审计并通知候选人。加州和科罗拉多州也将在2026年推出类似法规,要求HR部门全面审查AI工具的公平性与合规性。国内有大量的AI面试应用,这块的监管势必会跟上,目前还没有候选人提出异议,且国内法规的不同还有时间。 在 欧洲,《人工智能法案(AI Act)》更是将“简历筛选工具”明确定义为“高风险AI应用”,需要满足严格的法律义务,包括数据透明度、公平性测试、可解释性要求等。 对HR部门的四点提醒与建议 此次裁定为全球HR专业人士敲响警钟,特别是以下四点应引起高度重视: 定期审计AI招聘系统,确保评分、筛选流程无偏见; 及时向候选人披露AI参与招聘流程的事实; 密切关注本地与国际的AI合规法规变化; 与法务、技术部门协作共建AI招聘治理机制。 随着 AI 技术广泛进入招聘流程,HR 不再只是技术的“使用者”,更是组织中推动“负责任AI(Responsible AI)”实践的关键角色。要确保 AI 在招聘中真正助力公平与效率,HR 需要从以下四个方面切实行动: 算法透明性(Transparency)明确AI工具的使用范围、影响流程,并将相关信息向候选人和管理层公开。避免“黑箱决策”。 偏见识别与监控(Bias Detection)定期与技术团队合作进行偏差测试,识别是否对年龄、性别、种族等变量存在不公平影响。 候选人通知与知情同意(Informed Consent)在招聘流程中明确标示AI是否参与了初筛或排序,并尊重候选人对数据使用的知情权。 跨部门治理机制(Cross-Functional Governance)组织内部应建立由HR、法务、IT及DEI(多元、公平、包容)负责人组成的 AI 使用评估机制,确保技术部署始终遵循伦理与法规底线。 在AI快速演进的背景下,“Responsible AI”将成为企业HR声誉与组织公信力的核心基石。唯有将责任机制融入招聘流程设计,HR才能真正成为AI时代的赋能者,而非风险承担者。 透明、合规、可解释,是AI招聘未来的底线 随着 AI 技术快速嵌入人力资源流程,HR 不仅要提升效率,更要承担起对候选人公平性的守护责任。Workday 此案将成为AI招聘合规史上的一个里程碑,也预示着“算法问责时代”的正式到来。未来,任何一个HR组织若想构建可信的招聘体系,都必须以“透明、合规、可解释”为基础,全面审视其AI招聘工具的使用现状与潜在风险。
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    2025年08月06日
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    员工体验平台的演进:推动 AI 转型的关键引擎 员工体验平台(EXP)正在成为企业 AI 转型的关键基础设施。EXP 不再只是HR工具,而是推动组织学习、透明沟通和员工赋能的核心平台。研究提出五大战略:以人为本、自下而上、持续学习、透明沟通和实时优化。案例包括 Microsoft 的 HR AI 转型、ASOS 的 AI 自动化、Clifford Chance 的法律文书 AI 起草。EXP 赋能组织实现敏捷变革和AI落地。 AI 正在快速改变职场——不仅是技术,更是组织文化与工作方式的深刻变革。 人工智能(AI)的广泛应用为生产力、效率和业务增长带来了前所未有的机遇。然而,AI 转型并不仅仅意味着“部署新技术”,它实际上深刻地重塑了员工体验,影响着组织文化、团队协作方式与工作流程。 在这一转型过程中,员工体验平台(Employee Experience Platform,简称 EXP) 正逐渐从传统的 HR 工具,演进为推动企业成功实施 AI 的关键引擎。EXP 不再只是一个用于请假或查政策的门户,而是集成沟通、学习、协作、数据与自动化的智能化平台,帮助组织推动 AI 采纳、提升员工准备度,并确保 AI 真正带来业务价值。 员工体验平台的演进 EXP 的初始功能主要是处理事务性流程,如请假申请、薪资查询等。但如今,随着 AI 技术的发展,EXP 已演变为智能化的交互中心,集成以下核心功能: 跨系统的员工沟通与协作 提供关于 AI 使用和员工情绪的实时洞察 支持个性化的学习与技能建设 自动化重复任务,让员工专注于更有价值的工作 同时,得益于 AI Agent 的融入,如今的 EXP 变得更易使用,员工可通过自然语言与系统交互,实现跨系统流程操作,无需再进入多个事务性系统。 因此,EXP 不再是“可有可无”的系统,而是 企业 AI 成功转型的关键基础设施。 企业 AI 转型案例 我们调研了三家具有代表性的公司,探讨他们在 AI 转型中如何借助 EXP 实现落地与成效: 1. ASOS(线上时尚零售) 部署 Microsoft Copilot 与 Microsoft Viva 赋能多业务部门 用 AI 驱动 HR 案例处理工具,提升服务效率 通过自助服务门户精简事务流程 用自定义 AI bot 自动完成可持续认证流程 成果:员工生产力提升、参与度增强、AI 无缝落地 2. Microsoft(打造 AI 驱动的 HR 部门) 通过 Viva 学习模块开展 AI 培训 自助 HR 工具增强员工支持体验 实时分析 AI 使用情况,持续优化策略 成果:HR 效率显著提升,数千名 HR 领导参与 AI 社群 3. Clifford Chance(国际律所) 用 AI 起草法律文件,为律师提供初稿 借助 AI 语言工具跨越法律语境差异 利用 AI 管理法律知识,快速找出相关案例 成果:文书效率提升、知识共享加速、决策更精准 AI 转型的敏捷性要求 与传统变革不同,AI 推广不是一次性事件,而是一个 持续试验、迭代和适应的过程。因此,企业需具备“变革敏捷性”(Change Agility),用灵活的机制推动员工学习和组织协同。 借助 EXP 实现 AI 成功的五大战略 我们总结出五个成功企业在 AI 转型过程中普遍遵循的策略,而 EXP 是支撑这些策略实施的核心平台: 1. 以人为本与目标导向(Focus on People and Purpose) AI 的导入需与组织使命、价值观和员工需求保持一致。EXP 可确保所有 AI 工具围绕员工体验设计,提升参与度、工作效率和福祉。 📌 案例:Microsoft HR 借助 Viva Amplify 定制 AI 推广内容,让 HR 团队及时获取战略沟通信息,确保 AI 项目与业务目标保持一致。 2. 采用自下而上的迭代方法(Bottom-Up, Iterative Approach) AI 转型不能靠高层指令推动,而应依赖一线员工的反馈与试验。EXP 通过实时反馈与学习机制,让员工在实际工作中试用、迭代与优化 AI 工具。 📌 案例:ASOS 借助 Viva 社区功能发起“Work Smarter”活动,员工可在平台上公开交流 AI 使用案例,形成知识共享文化。 3. 鼓励透明沟通与试验精神(Transparent Communication and Experimentation) 员工需要明确知道 AI 工具的使用场景、目的与风险,才能建立信任并积极参与。EXP 提供结构化、公开的试验机制,确保过程透明。 📌 案例:Clifford Chance 在 Microsoft Viva 中嵌入 AI 工作流程,员工可以实时测试 AI 辅助起草功能,同时了解其运行逻辑。 4. 推动持续学习与技能建设(Continuous Learning and Skill-Building) 员工必须掌握 AI 基本素养,才能有效融入 AI 工具。EXP 提供基于角色定制的学习路径,支持技能升级与长期成长。 📌 案例:Clifford Chance 借助 Viva Learning 培训员工 prompt 工程、AI 素养与数据分析技能,为 AI 工具的使用打下基础。 5. 实现实时度量与持续优化(Real-Time Measurement and Improvement) 与传统 IT 项目不同,AI 推广必须持续监测并快速调整策略。EXP 提供实时分析能力,帮助企业追踪员工情绪、生产力与 AI 使用情况。 📌 案例:Microsoft HR 借助 Viva Insights 实时追踪 AI 使用频率、员工负荷减轻情况与情绪变化,以便动态调整 AI 战略。 HR 在 AI 转型中的新角色 在 AI 重构工作的过程中,HR 部门不再只是支持者,而是: 主导员工技能升级与再培训 协助重塑岗位定义与工作流程 在 HR、IT 与业务之间架起 AI 战略桥梁 落实负责任 AI 政策,确保 AI 应用符合伦理与企业文化 HR 将在未来的 AI 时代中扮演 “战略引导者 + 管理变革催化者” 的核心角色。 行动建议与未来展望 企业若想在 AI 转型中取得成功,应当: ✅ 采用“变革敏捷”思维,持续学习、实时迭代 ✅ 建立 AI 驱动的员工体验平台,支持流程与文化融合 ✅ 打破 HR、IT、业务之间的壁垒,实现跨部门协同 ✅ 实施实时度量机制,根据反馈不断优化 AI 战略 EXP 已成为企业迈入 AI 未来的基础设施。 AI 将持续重塑职场,但决定 AI 成败的关键并非技术本身,而是组织是否能让员工真正拥抱 AI、用好 AI。 EXP 不再只是一个 HR 工具,而是打造学习型组织、推动信任建设和灵活变革的“中枢神经系统”。企业若想在 AI 驱动的时代中保持竞争力,就必须把员工体验放在战略核心位置。 作者:Kathi Enderes | 全球研究与行业分析高级副总裁 | Josh Bersin Company
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    2025年07月20日
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    HRTech观点:AI招聘透明化挑战—候选人对AI黑洞的担忧引发的问题 AI招聘正在加速变革,但候选人的信任感仍需加强!最新调查显示,67%求职者对AI简历筛选感到不安,90%希望企业披露AI招聘的使用方式。面对人才市场竞争加剧,企业如何在提高招聘效率的同时保障公平性?部分AI招聘工具已推出透明AI功能,让求职者看到简历匹配度及改进建议,增强信任。与此同时,纽约市、欧盟等地区已立法规范AI招聘,要求提高透明度和公平性。 HRTech倡导负责任的AI(RAIHR),提出六大核心原则:透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性、持续性。企业需主动披露AI招聘流程,AI厂商应优化算法,求职者也可优化简历适应AI趋势。AI招聘透明化不仅影响候选人体验,也关乎企业品牌和法律合规。让我们共同推动负责任AI,打造更公平、透明的职场未来! 这两年,人工智能(AI)招聘技术在全球范围内迅速发展,越来越多的企业依赖AI进行简历筛选、人才评估和招聘决策。AI的应用确实提升了招聘效率,但与此同时,它也引发了候选人对公平性、透明度和隐形歧视的担忧。ServiceNow的最新调查显示,67%的求职者对AI筛选简历感到不安,90%的人希望企业能清晰披露AI在招聘中的应用方式。面对人才市场竞争日益激烈的现状,企业如何平衡AI技术的高效性与候选人的信任感? HRTech与几位应聘的候选人交流,普遍谈到在招聘过程中人工智能参与的透明度问题,简历投递后进入了一个黑洞,从筛选简历、通知面试,视频面试,是否通过面试等都是在跟AI打交道,感到非常困惑,不知道该怎么办?这就引发了我们今天要讨论的话题:负责任的AI! AI招聘带来的多重挑战:求职者的不安、企业的困境与厂商的责任 1. 候选人对AI招聘的不安来源 从求职者的角度来看,AI招聘系统更像是一个“黑盒”: 决策不透明:候选人无法得知自己被淘汰的原因,简历筛选的标准也未公开。 算法偏见:AI招聘系统通常基于历史数据进行训练,但这些数据可能包含无意识的性别、年龄、种族等偏见,导致潜在的招聘歧视。 缺乏人性化考量:AI难以理解求职者的软技能、潜力和非线性职业发展轨迹,这对非传统背景的候选人尤其不利。 尤其是对于初级岗位求职者,他们往往依赖简历投递,而不像高级职位候选人那样能通过社交网络或内推绕开AI筛选。因此,AI筛选的不透明性加剧了他们的求职焦虑,甚至可能让他们因担忧而放弃申请某些企业。 2. AI招聘厂商的责任与挑战 AI招聘工具的开发者和供应商不仅是推动招聘数字化的主力军,同时也是解决招聘透明度问题的关键环节。这些厂商面临的挑战主要包括: 提高AI模型的可解释性:AI招聘系统必须提供更透明的筛选标准和评估逻辑,而不仅仅是输出一个通过或淘汰的结果。求职者和HR都需要理解AI如何做出决定。 避免算法偏见:AI模型的训练数据往往基于历史招聘案例,但如果数据本身存在性别、种族或教育背景等偏见,AI可能会放大这种歧视。因此,厂商需要投入更多资源进行公平性审计和算法优化,确保招聘AI的公正性。 增强企业客户的信任:企业在采购AI招聘工具时,越来越关注合规性和透明度。招聘厂商若能提供可解释的AI功能,如“筛选理由可视化”或“人工复核机制”,将更受市场青睐。 确保法律合规:全球多个地区(如欧盟、美国纽约市)已经出台相关法规,要求AI招聘产品符合透明度和公平性标准。厂商需要不断调整产品策略,以符合最新法规要求。 部分AI招聘公司已经开始推出“透明AI”功能,例如让候选人能够查询自己的简历评分、匹配度及改进建议。这种趋势将成为未来AI招聘产品竞争的核心要素。 3. 企业在AI招聘中的现实困境 尽管AI在提高招聘效率方面展现了巨大潜力,但如果透明度问题得不到解决,企业可能面临人才流失、品牌损害以及法律风险: 损失高质量候选人:如果求职者对AI招聘系统不信任,他们可能直接跳过某些企业的职位申请,导致企业错失潜在优秀人才。 影响雇主品牌:招聘流程是企业形象的重要组成部分,如果候选人对AI招聘产生负面体验,他们可能会在社交媒体或求职平台上分享自己的不满,从而影响企业的市场声誉。 合规风险上升:全球范围内,越来越多的法规正在限制AI招聘的黑箱操作。例如,美国纽约市已推出法案,要求AI招聘系统必须进行审计,以确保公平性和透明度。 如何推进AI招聘透明化?HRTech各方的建议 要实现AI招聘透明化,必须从企业、AI招聘工具提供商和候选人等多方共同推动。 1. 企业:主动披露AI招聘使用方式,提升信任感 企业需要意识到,招聘流程的透明度直接影响到人才吸引力。因此,企业应主动披露AI在招聘流程中的作用,包括: 在哪些环节使用AI(如简历筛选、面试安排、候选人匹配); AI的主要评估标准(如关键词匹配、技能要求、经验年限等); 是否有人类HR复核AI筛选的结果,确保最终决策不会完全由算法决定。 2. AI招聘工具提供商:增强透明度,提高市场竞争力 AI招聘工具的供应商同样需要顺应市场需求,将透明化作为产品的核心竞争力。具体措施包括: 提供“可解释的AI”功能,允许企业查看AI的决策逻辑,并根据需要调整筛选标准。 让候选人获取筛选反馈,例如“您的简历匹配度为85%,主要匹配项是A、B、C,建议补充D、E、F”。 支持人工与AI结合的招聘模式,例如保证一定比例的申请者由HR人工筛选,而不是完全依赖算法。 3. 候选人:主动适应并推动透明化变革 面对AI招聘的不透明性,候选人可以: 优化简历,提升AI适配度; 利用社交网络绕开AI系统; 积极反馈,推动行业透明化变革。 AI招聘透明化不仅是技术进步的标志,更是企业吸引人才和实现长期发展战略的必由之路。唯有企业、供应商和候选人共同努力,才能真正实现公平透明的招聘环境。 在此,我们倡议所有HR从业者积极加入并实践“负责任AI在人力资源(RAIHR)”的行动,共同推进AI招聘的透明性、公平性、安全性与道德性,明确公开AI决策的依据,建立完善的候选人反馈机制,并推动AI技术真正服务于人才与组织的共同发展。让我们携手共进,共同打造更透明、更公平、更负责任的职场未来。 RAIHR的实施,不仅能够强化企业的雇主品牌,吸引更多高质量的人才,还能帮助AI招聘工具提供商在激烈的市场竞争中脱颖而出,赢得客户的信赖与认可。同时,对于候选人而言,这一倡议的落实意味着更公平的职业机会和更透明的职场环境。我们相信,只有实现负责任的AI实践,才能确保技术进步真正服务于人的发展,构建企业、厂商与候选人多方共赢的未来。   RAIHR倡议提出六大实践原则: 透明性(Transparency):清晰地公开AI在HR决策过程中的使用方式与评估标准,让候选人和员工清楚AI如何影响他们。 公平性(Fairness):通过消除算法偏见,确保AI应用不会对任何特定群体造成歧视或不公平对待。 隐私性(Privacy):全面遵守隐私保护法规,严格保护员工及候选人的数据隐私。 安全性(Security):保障AI系统的安全性,避免信息泄漏或滥用,确保数据的完整性与安全性。 道德性(Ethicality):以人为本,确保AI的使用增强而非削弱员工的职场福祉与体验。 持续性(Sustainability):关注AI技术的长期影响,确保其应用与企业长期战略和员工发展目标保持一致。
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    2025年03月10日