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,一起探讨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,一起探讨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正确处理方案、AI+新零售、CV、推荐算法、无人驾驶、人工智能平台等前沿主题,为这各人 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,自然语言正确处理)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的落地和商业化对太满 太满 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几次痛点:

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,没人获取极少量与行业、领域相关,且标注、下发过的数据,才机会被使用。对于To C企业,得益于互联网的发展和人口红利,会产生极少量用户行为数据;但对于To B企业级服务来讲,产品发布前是没人用户使用的,太满 太满 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趋于稳定着一道鸿沟,AI技术缺少专业领域知识和应用场景的理解突然 是一大痛点。一般来讲,技术能力强的企业并不懂业务场景和专家知识,懂业务知识的并不有AI技术,这就会原应强大的技术无法与具有淬硬层 专业性的人力资本领域融合,机器学习模式与HR工作法律法律法律依据难以匹配。不像太满 太满 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机会的。

模型解释性

AI技术的落地,全部都是算法的主次机会炫技,也全部都是任务独立优化,太满 太满 我原来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,太满 太满 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机会会影响原来人一生的命运。太满 太满 在企业用户看来这个 点非常重要,这各人 不光还要原来结论还还要原来解释,没人解释不难 让你信服,这是在模型学习和算法设计里还要着重考虑的。

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正确处理方案和成功经验。

活动上,刘洋通过这个 实践案例进行分析,分享了e成科技是何如突破和正确处理哪此痛点的:

多管齐下:技术创新和专家知识正确处理数据稀缺

数据稀缺性是B端服务企业最大痛点之一。针对这个 点,e成科技结合被委托人的AI技术能力和雄厚的行业经验积累,做了很大的创新突破。刘洋表示,一方面这各人 通过迁移学习的法律法律法律依据,寻找了太满 太满 这个 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,撰写了极少量语料,并进行专业人工标注,为模型提供更多语料。一起,这各人 还尝试了太满 太满 新的技术、模型和法律法律法律依据进行样本构造。

通过哪此法律法律法律依据,这各人 的人工智能产品取得了不错的效果,例如e成科技独立研发并首创的BEI机器人评测准确率超过100%,相当于 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成科技突然 持续加强AI技术投入与创新研发。公司拥有超过100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,引入淬硬层 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。比如这各人 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,这各人 将新技术应用其中,并基于具体场景做了太满 太满 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。一起,这各人 把它平台化,把太满 太满 这个 NLP工具集中在平台里,未来要能做到更强的模型,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、专家系统等经典法律法律法律依据进行兼容并包,尝试了太满 太满 有效的法律法律法律依据。比如这各人 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,要能发现龙 形态间的因果关系,且对数据量要求并不高,这与太满 太满 人力资本场景业务完美贴合。

人工智能转过身的人:专家助力技术拥抱业务

在AI技术高速发展的转过身,离不开人工智能转过身的人——专家。AI技术某种不具备生产力,没人与领域知识和业务场景结合要能释放巨大能量。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100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极少量专业的人工规则,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正确处理To B业务的困难就在于没人数据、场景和业务,太满 太满 技术能力和模型在实验室看起来很好,但没人满足客户需求。以人力资本经典场景“定岗定薪”为案例,他表示从算法思维淬硬层 ,这各人 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并不符合;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。

太满 太满 ,在未来AI逐渐落地的探索道路上,不仅还要性能优越的算法模型、极少量的优质数据、专业的领域知识、真实的场景需求,最根本的是对业务的淬硬层 次理解。

面向未来:连结人与任务

数字化转型机会成为数字经济时代的必经之路,所有企业全部都是向中国中国智慧企业转型。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,并机会实现AI能力中台化,即⽤即取,高效连接算法能力和业务诉求;一起对外开放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)和画像原来核心引擎,提供全方位的数字化人力资本正确处理方案。Chatbot提升传输波特率,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,还淬硬层 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,企业要能全面升级招聘、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,人的时间变得没人碎片化,公司的形式你说会渐渐消亡,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,做到资源配置和传输波特率的最大化。这各人 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。你说有一天这各人 会迎来原来的时代,这也是这各人 希望看过的未来。

分享现在现在结束 后,听众与嘉宾进行了热烈互动,这各人 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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