e成科技:推动AI技术落地,“AI技术+HR知识”造就新物种崛起

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2019年9月7日,e成科技受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI技术与产业应用结合的年度盛会AI 先行者大会。本届大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地应用,汇聚中美AI行业领袖与技术大咖,一同探讨AI行业发展趋

2019年9月7日,e成科技受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI技术与产业应用结合的年度盛会AI 先行者大会。本届大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地应用,汇聚中美AI行业领袖与技术大咖,一同探讨AI行业发展趋势与未来。

活动上,来自阿里巴巴、腾讯、Intel、NVIDIA、商汤、云从、旷视、驭势科技、思必驰、Airbnb等国内外尖端AI企业的智能技术专家,聚焦NLP、语音技术、AI补救方案、AI+新零售、CV、推荐算法、无人驾驶、人工智能平台等前沿主题,为大伙儿展现AI技术魅力,共话AI技术与行业落地实践,探索行业发展与未来。

e成科技AI算法负责人刘洋出席了本次大会,并在活动上发表题为“面向人力资本场景的NLP智能平台”的精彩演讲,展示了e成科技在NLP(Natural Language Processing,自然语言补救)技术领域的创新研究以及在人力资本领域的应用突破。

△e成科技AI算法负责人刘洋发表演讲

困境:To B企业的AI落地之难

中国互联网发展环境及巨大的人口红利成就了C端的异军突起,但B端发展滞后欧美。当SAP、微软、甲骨文、Workday等早已风生水起之时,中国B端企业却声名不显。近几年,得益于云计算、大数据、人工智能、物联网等信息化浪潮齐发,To B回暖,但道阻且艰。

刘洋表示,AI的落地和商业化对好多好多 企业来说仍面临着诸多困难,聚焦到人力资本领域,AI技术落地过程中面临着如下十几只 痛点:

数据稀缺性

数据是AI的“燃料”和技术创新应用的基础。对于AI算法来讲,不到获取几瓶与行业、领域相关,且标注、收集过的数据,才不可能 被使用。对于To C企业,得益于互联网的发展和人口红利,会产生几瓶用户行为数据;但对于To B企业级服务来讲,产品发布前是没有用户使用的,好多好多 面临的是更大的数据稀缺性。

领域知识

技术与业务场景之间往往居于着一道鸿沟,AI技术缺少专业领域知识和应用场景的理解老要是一大痛点。一般来讲,技术能力强的企业过多懂业务场景和专家知识,懂业务知识的过多有AI技术,这就会原应分析强大的技术无法与具有深层专业性的人力资本领域融合,机器学习模式与HR工作最好的土办法难以匹配。不像好多好多 To C领域的知识通俗易懂,人力资本、金融等领域拥有非常系统和专业的知识,要实现与AI技术融合,不深谙领域知识是不不可能 的。

模型解释性

AI技术的落地,也有算法的主次不可能 炫技,也也有任务独立优化,好多好多 我有一一三个 多面向产品性能和用户体验不断寻求满意性和解释性的过程。对于To C领域来讲,好多好多 应用和产品面对的是海量用户,具有一定的容错性;但面向企业服务的To B领域不同,尤其是人力资本领域,比如招聘和晋升等人才决策不可能 会影响有一一三个 多人一生的命运。好多好多 在企业用户看来這個 点非常重要,大伙儿不光时要有一一三个 多结论还时要有一一三个 多解释,没有解释太难让他信服,这是在模型学习和算法设计里时要着重考虑的。

破局:“AI技术+HR知识”造就新物种崛起

尽管AI落地尤其是在人力资本领域落地面临诸多困境,但凭借领先的AI技术积累和优秀的AI研发团队,e成科技成为最先强调AI技术并率先将AI技术成功应用于人力资本领域的HRTech公司。

e成科技不但拥有领先的AI技术能力,还汇集了一批顶尖的咨询专家,AI技术与专业能力的结合,造就了既有AI技术又懂领域知识的新物种,并在长期的积累、实践和打磨中,探索了一套行之有效的优秀补救方案和成功经验。

活动上,刘洋通过這個实践案例进行分析,分享了e成科技是何如突破和补救這個 痛点的:

多管齐下:技术创新和专家知识补救数据稀缺

数据稀缺性是B端服务企业最大痛点之一。针对這個 点,e成科技结合被委托人的AI技术能力和丰沛 的行业经验积累,做了很大的创新突破。刘洋表示,一方面大伙儿通过迁移学习的最好的土办法,寻找了好多好多 這個行业的语料进行补充;被委托人面,通过e成科技的专家团队,撰写了几瓶语料,并进行专业人工标注,为模型提供更多语料。一同,大伙儿还尝试了好多好多 新的技术、模型和最好的土办法进行样本构造。

通过這個 最好的土办法,大伙儿的人工智能产品取得了不错的效果,这类e成科技独立研发并首创的BEI机器人评测准确率超过400%,为宜1年经验顾问,可有效应用于面试选拔、人才盘点、内部晋升等多种场景下。

e成科技自主研发了BEI机器人

兼容并包:AI技术创新与拥抱过去

多年来,e成科技老要持续加强AI技术投入与创新研发。公司拥有超过400人的顶尖算法团队,在国内人力资本行业规模最大,是国内唯一成立Barbel人工智能实验室的HRTech企业。

在AI产品研发和智能算法模型搭建过程中,引入深层学习、知识图谱、半监督学习、小样本学习等最主流、最前沿的AI技术。比如大伙儿应用了近两年NLP领域乃至人工智能领域最流行、最前沿的技术之一——Bert,它彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系。刘洋表示,Bert跟人力资本业务比较贴合,大伙儿将新技术应用其中,并基于具体场景做了好多好多 技术优化,如样本优化、性能优化等,并基于人力资源场景语料专门训练了Bert模型。一同,大伙儿把它平台化,把好多好多 這個NLP工具集中在平台里,未来不上能 做到更强的模型,更加贴合业务。

为了满足模型的解释性,e成科技将最新AI技术与符号主义、专家系统等经典最好的土办法进行兼容并包,尝试了好多好多 有效的最好的土办法。比如大伙儿使用贝叶斯网络,它的最大优势是将先验知识与样本信息相结合,不上能 挖出来社会形态间的因果关系,且对数据量要求过多高,这与好多好多 人力资本场景业务完美贴合。

人工智能背后的人:专家助力技术拥抱业务

在AI技术高速发展的背后,离不开人工智能背后的人——专家。AI技术這個 不具备生产力,不到与领域知识和业务场景结合不上能 释放巨大能量。专家对人力资本业务领域有着深刻的理解洞察能力,是AI技术落地到垂直产业的关键。

作为HRTech领域唯一拥有咨询专家的公司,e成科技组建了超过400人的来自全球知名咨询企业的顶尖咨询团队。在模型搭建和算法训练时,e成科技的专家团队提供了几瓶专业的人工规则,为AI技术与业务结合提供很大帮助,让AI技术更贴近业务场景需求。

刘洋表示用AI补救To B业务的困难就在于没有数据、场景和业务,好多好多 技术能力和模型在实验室看起来很好,但不到满足客户需求。以人力资本经典场景“定岗定薪”为案例,他表示从算法思维深层,大伙儿往往会带着技术先入为主的思维“误入歧途”,很久 结果与业务方需求过多符合;若以业务为导向,深入解读业务场景,结合专家提供的专业、准确的业务信息与规则,模型会更具解释性,从而达到产品性能和企业用户的满意性。

好多好多 ,在未来AI逐渐落地的探索道路上,不仅时要性能优越的算法模型、几瓶的优质数据、专业的领域知识、真实的场景需求,最根本的是对业务的深层次理解。

面向未来:连结人与任务

数字化转型不可能 成为数字经济时代的必经之路,所有企业也有向智慧生活 型企业转型。AI技术决定数字化的未来,e成科技通过AI技术的布局,推动AI赋能人力资本全场景,助力行业数字化转型。

AI开放平台

e成科技推出HR行业首个AI开放平台,过多可能 实现AI能力中台化,即⽤即取,高效连接算法能力和业务诉求;一同对外开放AI能力,将多年AI能力积累开放给所有HR行业友商,助力人力资本智能化升级。

e成科技推出HR行业首个AI开放平台

两大引擎:Bot和画像

e成科技通过Chatbot(智能聊天机器人)和画像有一一三个 多核心引擎,提供全方位的数字化人力资本补救方案。Chatbot提升时延,画像提升效果。

五大Bot协同

e成科技创新独立研发了具有多模态交互能力的Chatbot,覆盖职位咨询、面试协同、意向确认、简历初筛、BEI访谈、员工服务等诸多场景,支持语音、文字、视频等多种形式,实现招聘的全面数字化升级;并基于专家知识图谱与NLP技术拆解、提取有效信息,刻画全面人才画像,为人才决策提供有效建议。

△5大Bot协同,实现全面数字化升级

画像精准洞悉人才

e成科技用动态画像取代静态简历,基于AI技术、候选人数据、专家知识生成人才报告,不仅饱含被委托人信息、工作经历、教育背景等人才冰山上的信息,还深层挖掘难以评判的素质、性格、潜力、价值观、领导力等冰山下信息,并解析各维度之间的联系,洞悉人才成长的内在机理和轨迹。画像的颗粒度更细,识人更准,企业不上能 全面升级招聘、人才盘点、定岗定薪、绩效管理等工作,实现企业人才管理的实时化与可视化,科学性与客观性。

未来,随着经济和科技的飞速发展,人的时间变得没有碎片化,公司的形式是我不好会渐渐消亡,e成科技希望通过技术重新建立人与任务之间的连接,更好地调度人和任务,做到资源配置和时延的最大化。大伙儿根据被委托人身上的多样才华充分地介入不一样的工作,人才的分工流动会充分释放才华。是我不好有一天大伙儿会迎来有一一三个 多多的时代,这也是大伙儿希望看得人的未来。

分享前一天日后开始后,听众与嘉宾进行了热烈互动,大伙儿争相提问,对分享内容及e成科技的产品表现出很大兴趣。分享内容中干货满满,不仅饱含了AI技术研究的探讨,也分享了技术落地于行业的成功案例,听众们表示受益匪浅。

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