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人瑞人才(06919)：未来3年系统平台将发力智能化，打造职业生态链平台( 二 )

“智能”其目标就是决策 。 决策可以从两个方面分类：
首先 ， 从决策逻辑上讲 ， 分为白盒子决策和黑盒子决策 。
白盒子决策指有因果关系的决策 ， 比如：人员流失率管控数据模型 ， 筛选出绩效业绩不错、二、三年没有涨工资、最近又经常请假的员工 ， 离职风险性高 ， 公司做一些干涉 ， 就能降低离职率 。 这种简单数据模型有因果关系 ， 属于白盒子决策 。
黑盒子决策指不一定有因果关系 ， 属于相关性的决策 。 目前 ， 公司求职者与职位职能匹配 ， 用的是神经网络、深度学习 ， 就属于黑盒子决策 。 而在公司企业的实际业务中 ， 80%以上决策都有因果关系 ， 企业智能的第一步 ， 先推进白盒子决策 ， 就是对业务效率巨大的提升 。
人瑞人才(06919)：未来3年系统平台将发力智能化，打造职业生态链平台文章插图
未来 ， 人瑞预备推进技术平台建设 ， 首先 ， 新战略较以往多一个“数据中心” ， 这个是未来人瑞技术平台的核心 ， 也是智能的发动机 。
其次 ， 每个模块虽然对外名字没变 ， 但是 ， 内涵都变了 ， 而且这种变化是根本性的 。 比如面向求职者的“香聘”定位社交化的求职者运营;面向员工的“瑞家园”定位人格化的员工服务一站支撑 。 这种定位 ， 不仅仅是名字的变化 ， 更重要的是 ， 背后系统的实现逻辑做了根本性的升级 。
接下来 ， 关于平台建设逻辑 ， 主要有三点关键逻辑：全在线升级、构建数据中心、推进数据智能 。
全在线升级：全在线两层含义 ， 一层是提升在线的颗粒度 ， 现在很多企业都在讲 ， 自己系统实现了在线 ， 但是 ， 同样是在线 ， 其在线的颗粒度差异还是挺大的 。 人瑞在过去十年实现主流程在线 ， 接下来目标子流程在线 。 让人瑞运营效率不仅主流程得到提升 ， 子流程也得到提升 ， 为接下来数据智能 ， 提供足够多的数据基础;第二层是 ， 通过全在线提升 ， 优化用户全历程的感受和观感 ， 提升流程中用户体验 。
构建数据中心：业务系统数据都有 ， 也都在跑 ， 但是 ， 数据智能不可用 。 因为 ， 数据必须有一个分类整理的过程 ， 才能真正用起来 。 就像公司自己家里买很多东西 ， 如果需要你分门别类存放 ， 才能随时随地用 ， 发挥效用 。 公司经常讲的求职者打标签 ， 就是将求职者 ， 分类、分群 ， 打了标签 ， 才能用于智能推荐职位等服务 。 数据中心主要承担数据分类整理工作 ， 比较规范的名词是“数字资产化” 。 数据在分类整理前公司称之为“数据” ， 分类整理后公司称之为“数据资产” ， 两者的区别还是挺大的 。
推进数据智能：智能在业务应用上分为三层推进逻辑 ， 面向员工的基层决策(就是操作层面决策)要不断通过智能 ， 推进自动化程度 ， 比如求职者岗位推荐;面向中层管理人员的中层决策 ， 智能方向是人机协同 ， 就是机器智能提建议 ， 人工决策 ， 未来 ， 通过不断评估 ， 平衡机器与人工两者处理占比 ， 比如：预算管理、产品绩效管理、业务重点管理等都属于中层决策;面向高层的战略决策 ， 主要是数据及时与全面提供 ， 战略本来就是天马行空的事 ， 机器很难代替人去决策 。
创造更高的服务价值
人瑞人才(06919)：未来3年系统平台将发力智能化，打造职业生态链平台文章插图
对于求职者 ， 技术平台的最大价值是提供个性化的智能服务 。 其背后的逻辑是技术平台的数据智能 ， 平台全在线、数据中心 ， 对求职者从求职到工作整个过程节点数据记录、分类、打标签 ， 通过数据模型算法 ， 更能洞察求职者 ， 在求职、工作不同时间节点的需求 ， 就能提供更个性化的服务 。
对于企业 ， 平台不仅能更快速响应企业灵活用工的需求 ， 而且能向企业输出一整套灵活用工解决方案 ， 包括流程、人、系统等 。


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