ZD至顶网CIO与应用频道 11月28日 北京消息:日前,全球最大的职场社交平台LinkedIn(领英)在三亚举办的ConnectIn年度盛典上发布了《2017中国人才招聘趋势报告》。报告通过对近300名中国人才资源高管的调研,重点分析了当前中国企业招聘团队面临的挑战、主要诉求与预算投入现状,并揭示大数据、招聘自动化、雇主品牌、人才多元化与公司使命将成为未来5-10年重塑招聘行业的五大趋势。
同时,“2016领英中国最in雇主榜单”也在大会上揭晓,华为、阿里巴巴、华晨宝马、大疆、复星集团、海航旅业、华特迪士尼、乐视、通用电气、中兴通讯,以及凡普金科11家企业凭借着创新的人才招聘理念与实践,以及卓有成效的雇主品牌建设,成为业界瞩目的企业雇主典范。其中,华为作为中国企业国际化的领军者,率先在海外人才招募和管理中跨入社交时代,在全球人才市场建立起强大的雇主品牌,并在今年10月成为领英平台上第一家拥有超过100万全球职场精英粉丝的中国企业。
2016领英中国最in雇主榜单揭晓
华为技术有限公司荣获“2016领英中国最in雇主年度大奖”
领英中国副总裁于志伟为最in雇主企业颁奖并表示:“我们高兴地看到越来越多的中国企业在雇主品牌建设方面开拓创新,拥抱社交时代,并不断挖掘和释放在人才招聘领域的创新潜能。作为中国企业的人才战略合作伙伴,领英期待通过超过4.5亿高质量会员的全球智库、先进的大数据技术与全球最大的职场社交平台优势,助力未来更多企业精准招才引智、提升雇主品牌影响力。”
领英中国副总裁于志伟主题演讲
领英此次发布的《2017中国人才招聘趋势报告》突出几大核心发现:
§企业招聘速度放缓,质量和业务部门满意度是关键。只有50%的企业招聘负责人表示会在2017年增加招聘额度,这个数字比去年减少了11%。其中,对业务开发、销售和产品管理人才的招聘需求最高。在衡量绩效方面,用人经理的满意度、招聘用时和新员工留任时间是评估招聘团队工作的重要指标。
§与CMO“联姻”是雇主品牌建设的关键。在中国,虽然36%(相比于全球的30%)的人才招聘负责人表示他们的团队主要负责雇主品牌建设,但是许多招聘团队在这方面的投入仍捉襟见肘。正因如此,他们正在寻求与市场营销部门通力合作,这样既可以共享多样化的市场传播渠道,也可以保证对内对外传播声音的一致性。
§“雇主品牌建设”是增加招聘预算投入的首要领域。虽然近73%的招聘预算花在求职网站、招聘代理机构和招聘活动等传统招聘渠道上,但是91%的中国人才招聘负责人认为,雇主品牌对于优秀人才的吸引力提升具有显著影响,雇主品牌建设才是他们希望加大投入的首要领域。
此次获得“2016领英最in雇主”殊荣的企业,都是以“人”为核心、以创新思维和手段打造雇 主品牌的典型范例。例如:阿里巴巴以统一的价值观将每位员工培养为雇主品牌大使;大疆创造社交媒体互动打造雇主品牌,获得高科技人才关注;华晨宝马将客户 价值主张与员工主张紧密结合,打造“悦”+“激情”的企业文化;华特迪士尼着力营造“快乐工作”氛围,让员工在“快乐”中成长等等。
§大数据、招聘自动化、雇主品牌、人才多元化与公司使命将成为未来5-10年重塑招聘行业的五大趋势。调研数据显示,在中国高达67%的被访雇主认为基于大数据进行招聘是未来趋势,而这一比例在全球仅为29%;而计划聘请雇主品牌代理机构宣传雇主品牌的中国企业占28%,也远超12%的全球平均水平;同时,约三分之一的中国企业表示将运用创新的面试工具、招募更为多样化的候选人,以及将公司使命作为独特优势。
对此,华为人力资源管理部副总裁吴伟涛表示:“大数据招聘是一种思维,我们也在建设自己的人才库,进行人才分析,这需要积累足量的数据,让 量变转化为质变。而雇主品牌方面,一个企业对雇主品牌的战略定位决定了它的行为和策略,如果一个企业对雇主品牌是短期的小投入,那我认为很难衡量雇主品牌 的产出。对雇主品牌的投入应该是中长期、战略性、持续性的。”
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。