核心内容摘要
StructBERT中文情感分类教程：中性情感识别难点与优化建议
—在AI突飞猛进的两三年间在行业从业者大量尝试下AI正在成为新的生产工具。
如将目光放大至管理软件行业底层逻辑也发生了相应变化AI产品投入市场后行业买单意愿从以往的老板决策、购买安全感“过渡到了购买生产工具、购买生产力的时代。
在OpenAI和DeepSeek等公司大行其道下数科星球DigitalPlanet认为HR大行业里包括甲方HR和猎头、RPO等“飞机大炮”对“小米步枪”的大幕要拉开了。
在生产力变革面前重新审视上个时代的产物很多事情都发生了变化。
来自市场层面的变动AIHR为何大行其道首先是市场变了。
自口罩时代后HR赖以为生的市场发生了深刻变化。
其中更多甲方企业开始接受EOREmployer of Record非正式雇员即名义雇主等雇佣方式。
在这种模式下第三方EOR机构作为名义雇主受企业委托为其员工提供雇佣、薪酬、福利等服务很像国内的“灵活用工”但不完全是。
在大洋彼岸美国跑出了一些该领域的新锐公司。
比如Knit People、Papaya Global、Remote、Deel、Globalization-Partners (G-P)、Atlas、Oyster HR、Velocity Global和Multiplier等。
其中据2024年的数据来看Globalization-Partners已与超过500家公司合作2022年估值达到42亿美元。
在资本市场层面这种模式也颇受认可成为了人力资源行业强势增长的垂直品类之一。
在国内中资企业出海的势头甚至有过之而无不及。
行业变动的影响是企业的用工需求更加灵活、对技能的要求更为弹性和多元、招聘方式更加综合。
比如在一些企业中会根据旺季或项目高峰期增加人员招聘数量会要求受雇者适应在不同项目或业务场景中快速切换的能力例如一名灵活用工的市场营销人员可能既要懂线上推广又要能策划线下活动还需具备一定的数据分析能力。
而为了扩大招聘面和缩短招聘流程HR们开始统合更多的社交媒体、在线兼职平台等平台并采用快速筛选、视频面试等方式尽快确定合适人选。
这都为HR软件的AI化提供了契机。
另外HR需求增量由民企转为国央企也让AI寻得了弯道超车机会。
在过去民营企业对于数字化的变革意愿是助力行业发展的内生动力。
而如今政府和国央企开始“跑下一棒”。
据数科星球DigitalPlanet了解在2025的新计划里AIHR玩家之一的探也智能已将开拓国家新区、政府和央国企客户制定为重要方向。
在探也智能创始人蒋友毅看来这些力量在推动人力资源变革的意愿强烈并有希望成为推动行业发展的核心力量。
一位软件从业者透露在他看来上述模式已在河北、江苏、广东、山东等地落地。
“发动机”的变化影响是深远的就产品而言所依赖的数据和要求更多、操作难度更低、普适化需求更迫切。
在这种情况下AI的优势便凸显而出了。
AI功能已不再是单点突破时代
年间AI招聘公司的数量激增达到了原来的4倍。
2023年年初数科星球DigitalPlanet团队向行业内知名高管抛出了同样的问题。
当时收集到的回复里大部分人觉得AI不过是HR软件的补充甚至有人认为它“不堪大用”。
然而仅仅时隔两年同样的话题情况却发生了翻天覆地的变化。
作为NLP技术的继承与发展生成式AI飞速发展也让AI在HR软件中的应用体验变得更加完整、深入。
一位高管说“机器视觉解决了‘拍脸’问题但这还不足以让人们真正使用起来。
比如说面试这是一项综合性很强的工作仅仅能够识别候选人人脸这样的功能是没办法吸引HR关注的。
”实际上后来JobDescription岗位描述生成、依据生成内容进行人岗匹配、简历搜集和面试安排等功能陆续完善之后HR和猎头这些从业者才逐渐稳定地养成了使用习惯。
GPT
5推出后软件公司不用再为每家公司定制小模型了。
据数科星球DigitalPlanet了解该领域的许多公司都已成功接入GPT-4o1越来越智能的大模型让HR应用变得更好用。
蒋友毅认为像自动sourcing简历这类功能极大地简化了从业者的工作他表示“保守估计能节约80%的时间。
”他还补充道“再拿面试来说以前HR需要提前准备
个问题提问环节很难被替代而现在只要预制一个模板就行大模型甚至融合了多模态的能把后续的事情处理妥当。
”他觉得AI作为生产工具推动了生产力的进步。
如今已经有一些人力资源公司熟练运用AI一个人干100个人的工作量不再是天方夜谭。
通常情况下一个人力资源业务经理会用一个账号比如前途无忧网站的账号去寻找一个岗位的候选人。
但在AI的助力下这个业务经理可以一人管理几十个账号。
这就意味着他一个人能够同时进行几十个岗位的人才搜集工作相当于人力资源公司成本不变生产力却提升了几十倍。
目前AIHR最先进的使用方式是“招聘经理Agent”。
数科星球DigitalPlanet采访了几位一线HR他们现在除了sourcing工作其他具体工作也都交给了预先设置好的AIAgent。
有位HR表示“比如和候选人聊职位我们会把这事儿交给Agent因为对于某个岗位的解释AI有时候比我们还专业。
”在高端人才招聘场景中回答的专业性极为重要。
他提到“对于公司重点招聘的人才HR没有那么大的优势我们通常只有一次机会如果候选人对岗位不感兴趣那我们很可能就永远失去了对这个人才的吸引力。
”所以在这类招聘中HR往往精神高度紧张而AI的出现反而减轻了这种压力。
此外融合大模型功能的AIHR软件还能降低招聘团队的时间成本。
一般来说企业里的HR想要清楚了解行业薪资、业内人员水平等具体信息需要经过多轮面试花上半年时间才能确定。
但在大模型日益精细化的时代这种时间成本被大幅压缩了。
AI将打破传统软件壁垒AI与HR的融合有望打破传统软件的壁垒。
过去HR行业的软件种类繁多。
数科星球DigitalPlanet团队此前围绕这一领域做过大量案例研究。
但从根本上讲HR软件企业之间的关系颇为尴尬。
这是一个封闭的生态系统。
一位行业从业者表示HR软件公司彼此之间不存在合作关系对同行的上下游业务十分避讳数据方面也互不互通比如商机资源、候选人资源等。
然而随着AI的到来这种状况有望得到改善。
例如AI Agent存在开源的可能性这或许是受到DeepSeek的启发。
一个优秀的开源软件能够迅速在行业内普及。
在DeepSeek尚未大规模普及之前行业内就已经有部分公司基于GPT4-o1部署Agent了。
如今国内开源大模型发展迅猛开源的HRAIAgent可能会迎来爆发。
据了解目前探也智能内部已经成功搭建了8个Agent应用。
蒋友毅认为这些Agent最大的特点在于拥有自身的偏好和记忆模式。
他举例说“IT行业的朋友们可能都有同感技术人员通常会在早上一起床浏览职位信息所以我们的Agent就会结合候选人的偏好辅助HR开展工作。
”在他看来探也智能内部还有许多类似的创新。
蒋友毅还提到“最新一代的Agent不再仅仅局限于收发邮件它现在能够定期整理数据未来还会承担更多复杂的任务。
”在大模型领域这样的技术突破弥补了DeepSeek等底层大模型在具体行业应用方面的不足。
探也智能的技术人员认为未来企业采用知识库大模型Agent的软件模式在2025年将会取得更大的突破。
目前来看知识库大模型Agent模式将产生三大影响其一改变了管理软件“只对老板或管理层负责”的尴尬局面转而彻底向AI要效率、要竞争力。
在这种思维模式下以往老板看板型软件、管理流程性软件依靠老板付费的逻辑将不再适用。
因为AI能够提供生产力同时也能给出KPI。
往极端了说在未来某些场景中管理层只需关注AI产生的业绩即可。
其二改变了软件公司的交付模式。
过去软件公司按照账号数量、部署套数等向甲方收费。
而等到Agent完全成熟后软件公司只需交付最终结果。
甚至AIHR公司会彻底转型为服务公司而非单纯的软件销售公司。
其三AI公司作为乙方将具备更多服务功能。
未来这些公司甚至有可能成长为甲方某一块业务的代运营企业。
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