【科讯】搜前途怎么用大数据搞定“网络+招聘”

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大数据和网络思维一样，已经泛滥到麻木状态，无论是投资者、创新者还是普通大众，大数据都被视为常态。 但是不可否认的是，在今后几年内，大数据和网络+的技术和创新应用将发挥无限的可能性。

网络+招聘也是其中，过去的招聘在缺乏极大的数据支持的行业，在推进网络+以前传达的领域变革的背景下，网络+对招聘的影响还没有深入骨髓。 现在hr们需要很大的数据来实现自己的功能和价值。 但是，hr对大数据的期待越大，失望就越大，希望与实际落地之间有很大的差距。 尽管如此，消息还是传播到hr，面向每隔几周出现一次大数据人事相关拷贝和每隔几个月出现一次的新招聘网站。 基于大数据的网络+招聘来了。

大数据有助于hr实现和提高自己的价值

根据《中国人才招聘趋势报告》，被动型人才占世界所有专家的75%，这个比例在中国达到79%，同时中国85%的公司招聘被动型人才。 这个hr需要建立很多渠道来搜索被动人才，但这些被动人才对hr所在的公司和发布的职位没有表现出明显的诉求，因此在招募被动人才的过程中，hr在大量简历中识别这些被动人才

大数据最典型的应用场景完全一致。 在以前传达的招聘工具中，hr设定关键词过滤简历，根据是否满足条件对候选人进行排序。 但是心理学的研究表明，候选人的筛选属于许多复杂的心理过程，预设的硬件条件容易因综合因素而放弃。 另外，候选人简历的很多杂言很难用关键词识别，中华英才网市场副总裁孙伟伦指出了关键词检索的弊端。 他不能理解通常的各搜索引擎在软件、软件、software实际上指的是相同的概念，无法区分孙中山、中山道、中山公园等不同语境中中山的意思差异。 因为至今为止招聘网站通过关键词检索很难区分求职者和hr。 将来，排除以前传达的招聘网站的方法，独家开发大数据spider算法，通过大数据算法识别简历库中的大量简历，与公司的岗位匹配，最符合公司的诉求。

寻找未来的创始人兼首席执行官刘勇

基于大数据算法的精确匹配是提高采用效率的比较有效的处理方法之一

大数据给招聘行业带来的利益是当然的，如何真正落地是hr们最关心的问题。 针对这个问题，各领域的专家、技术专家各种各样，关键词检索、意思识别或人工智能等手段一直用于支持hr的简历筛选，未来的创始人兼ceo刘勇有基于大数据算法的精确匹配

在许多试图用大数据处理招聘痛点的网站本身，寻找未来的方法是开发大数据spider算法，将市场上所有的招聘职位标准化，整理成结构化的唯一样本，通过算法匹配人才简历和职位 他说，寻找前途的算法可以分解简历库的简历，根据hr发布的职位诉求，智能地推荐匹配简历。 而且，寻找前景可以根据简历的许多复杂背景进行匹配，更高效地找到潜伏中的被动型人才，帮助hr提高工作效率，实现自己的价值。

招聘网站作为hr的重要人才选拔工具，近年来领域竞争日趋激烈，但寻找未来领先的技术和创新的商业模式，可以在很多对手之间维持。 检索前景的创始人兼ceo刘勇也说:“通过确立1.5~2年的技术壁垒，采用创新的网上采用+职业教育的商业模式，开拓新的青海市场，尽管有很多提高空间，但检索的前景从未懈怠过。” 前途有信心在激烈的竞争中突破重围，现在已经领先这个市场。

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