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流程自动化
【金蝶云】智能财务“硬核”技术之数字挖掘与机器人流程自动化
财务管理是企业管理的中心环节，是企业实现基业长青的重要基础和保障。近年来，中央企业认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，高度重视财务管理工作，持续优化管理手段，不断创新管理模式。同时，随着“大智移云物区”等现代信息技术的迅猛发展，给企业财会领域数字化的变革带来了巨大的空间。
智能财务作为一种新型的财务管理模式在现代财务管理环境下应运而生，它试图借助机器智能部件（包括智能软件和智能硬件）和人类财务专家共同组成的人机协同系统，去完成组织中复杂的业务和财务管理活动，并在管理中不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的作用。
结合多年对企业财务数字化转型的观察和调研，小编将从本篇文章开始以系列的形式对智能财务中应用的关键技术进行全方位分析，本篇主要聚焦数据挖掘与机器人流程自动化在智能财务中的应用，欢迎关注与交流。
对智能财务，参照业界的一般理解，借鉴智能制造的定义，智能财务定义如下：智能财务是一种新型的管理模式，它基于先进的管理理论、工具和方法，借助于智能机器（包括智能软件和智能硬件）和人类财务专家共同组成的人机协同智能管理系统，通过人和机器的有机合作，去完成企业复杂的财务管理活动，并在管理中不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的活动；智能财务是一种业务活动、财务会计活动和管理会计活动全功能、全流程智能化的管理模式。
相对传统的纯人工财务、电算化财务和信息化财务，智能财务在信息处理方面有着显著的优势：它可以借助于RPA、模式识别、专家系统、神经网络等技术，自动、快速、精确、连续地处理财务工作，帮助财务人员释放从事常规性工作的精力，去从事更需社交洞察能力、谈判交涉能力和创造性思维的工作；智能财务还可以借助于全面而非抽样的数据处理方式，自动地对财务活动进行风险评估和合规审查，通过自动研判处理逻辑、寻找差错线索和按规追究责任，最大限度保障企业的财务安全。
智能财务不仅是财务流程中部分环节的自动化，也不仅是某个财务流程的整体优化和再造，而是财务管理模式，甚至是财务管理理念的革命性变化，它借助于人机深度融合的方式来共同实现前所未有的新型财务管理功能。
智能财务是建立在云计算、大数据、人工智能等新技术基础上并结合企业互联网模式下的财务转型升级与创新发展的实践而产生的新形态，通过大数据技术进行建模与分析，利用人工智能的技术提供智能化服务，为企业财务转型赋能，帮助企业打造高效规范的财务管理流程，提高效率，降低成本，控制风险，从而有效促进企业财务转型。
壹
数据挖掘
（一）数据挖掘技术概述
数据挖掘技术是通过分析大量数据来揭示有意义的新关系、趋势和模式的过程，其出现于20世纪80年代后期，在大数据和人工智能领域研究中具有较高的研究意义和应用价值。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
数据挖掘技术需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。同时，可以通过高度自动化地分析企业的数据，来帮助企业作出归纳性的推理，从而实现挖掘出潜在的模式，来帮助决策者减少风险，调整市场策略，作出正确的决策。
数据挖掘的过程由以下三个阶段组成：①数据准备。指从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集，包括规律寻找和规律表示。规律寻找，是用某种方法将数据集所含的规律找出来。规律表示，是指尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。②数据挖掘。其任务有：关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。③结果表达和解释。通过数据挖掘技术发现的知识需要进行表达和专家解释，通常需要考虑可用性、准确性和可理解性等指标来对结果进行评价。
机器学习、数理统计等方法是数据挖掘进行知识学习的重要方法。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏，目前对数据挖掘的研究也主要集中在算法及应用方面。其中关联分析法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中的应用很广泛。
（二）数据挖掘在财务中的典型应用分析
1.数据挖掘技术在企业盈利能力分析中的创新应用
企业盈利能力即为企业获得利润的能力，还是企业组织生产活动、销售活动及财务管理水平高低的全面体现，并且更是企业在激烈市场竞争中占据有利位置的有力保障。企业盈利能力所需分析的指标，具体包括销售净利率、销售毛利率、净资产收益率、资产收益率等。
企业依托数据挖掘技术，结合财务报表、凭证、账目等财务数据，挖掘出可计算以上指标的数据开展分析，获取企业盈利能力分析所需的结果，然后依据获取的结果集合企业今后的发展趋势评估，找出企业今后的盈利能力及其存在的不足，进而实现对数据挖掘技术在企业财务管理中的有效应用。
2.数据挖掘技术在企业投融资管理中的创新应用
投融资管理涉及的内容主要包括参与投融资项目的财务测算、成本控制等一系列活动。结合上级建立的投融资方案及防范风险措施，从而实现企业盈利的最大化。
在对企业投资管理进行分析过程中，应当对投资项目科学可行性予以分析，由此需要引入各式各样的统计工具及模型。与此期间，数据挖掘技术可实现对投资环境、行业相关运行状况等数据信息的实时动态提供，利用该部分数据信息构建数据模型，可切实挖掘出有助于企业投资决策的信息，为企业投资决策正确性、有效性提供有力保障。
在对企业融资管理进行分析过程中，融资方式、融资渠道、融资金额量等均是企业所需深入了解的重要环节。为了实现对适当资金数的有效筹集，企业必须要掌握外部环境与企业自身对资金使用的特征，对不同融资方式的风险、成本进行对比。
与此期间，企业通过引入数据挖掘技术，依托回归分析模型等评估企业需求筹集资金量，还可依托关联模型对一系列融资方式、融资渠道进行分析，挖掘出最理想的融资方式、融资渠道，尽可能让企业以最小的风险及成本筹集到需求的资金。
3.数据挖掘技术在企业财务管理中创新应用
数据挖掘技术在企业财务管理中创新应用，可表现出一系列的优势，具体而言：①数据挖掘技术所利用的基础数据，既涉及企业财务报表中的数据，又涉及非财务数据及其他相关数据，诸如企业运营管理数据、企业客户管理数据等。②在企业财务管理中，既可采用钻取、旋转等方式对各项数据开展深入分析，还可对各项数据开展统一管理，并从中挖掘出有价值的分析数据。③数据挖掘技术可促进挖掘出潜在的投资者。所以，近年来数据挖掘技术在企业财务管理中得到越来越广泛的推广。
贰
机器人流程自动化
（一）机器人流程自动化概述
机器人流程自动化(RPA，Robotic Process Automation)，即通过使用用户界面层中的技术，模拟并增强人与计算机的交互过程、执行基于一定规则的可重复任务的软件解决方案。RPA也被称为数字化劳动力(Digital Labor)，是数字化的支持性智能软件，能够完成以往只有人类才能完成的工作，或者成为高强度工作的劳力补充。从功能上来讲，RPA是一种处理重复性工作和模拟手工操作的程序，可以实现数据检索与记录、图像识别与处理、平台上传与下载、数据加工与分析、信息监控与产出这五大功能；与其他应用程序相比，RPA的特点主要有24小时机器处理；基于明确规则编写脚本；以系统外挂形式部署操作；模拟用户操作与交互动作。
已有不少企业在办公领域采用RPA以取代一些重复和烦琐的日常流程，包括财务管理、税务管理、合规管理、数据科技、金融、人力资源等领域。根据市场研究公司Transparency Market Research的研究，2017年，全球机器人自动化市场规模达到了11亿美元，2018年至2026年，预计可实现28.1%的年复合增长率。RPA发展如此之快，其原因在于，企业渴望利用技术提升工作效率与质量，降低人工成本，而传统软件系统开发需要选择种程序语言，如C++、Python或者Java等，之后程序员需要全面、详细、逻辑严谨地从头编辑程序脚本。而RPA不同于传统的软件系统，其大部分是通过直接录制的方式捕提用户的操作规则，不需要编辑程序。除此以外，与IT系统相比，RPA投资回报周期短，成本低；与增加人力劳动相比，RPA可以为企业降低人工成本，减少出错率。
（二）机器人流程自动化在财务中的应用分析
财务机器人是机器人流程自动化(即RPA技术)在财务领域的具体应用。财务机器人在RPA技术的基础上,针对财务的业务内容和流程特点,以自动化替代财务手工操作,辅助财务人员完成交易量大、重复性高、易于标准化的基础业务，从而优化财务流程，提高业务处理效率和质量，减少财务合规风险,使资源分配在更多的增值业务上,促进财务转型。
根据全球知名咨询公司高德纳（Gartner）发布的一份关于RPA在企业财务部门应用的调查报告，该报告对全球150家企业的CEO（首席执行官）、CAO（首席会计官）和CFO（首席财务官）进行了采访和数据搜集。调查显示，企业在应用RPA之后，平均每年可以为财务部门节省25,000以上个工时。对于拥有四十多人的财务团队的公司而言，每年可以节省878,000美元的人力支出成本。企业可以将财务机器人视为组织中的虚拟劳动力，对于财务工作中基于明确规则的可重复性工作流程，财务机器人是能够在特定流程节点代替传统人工操作和判断的财务自动化应用。
RPA适合财务中大量重复和有明确规则的流程，在财务中较多应用RPA流程包括：账务处理、发票认证、发票查验、银行对账、费用审核和发票开具等。例如在银行对账方面。通常，公司每月需要对数十个银行账户进行银企对账，同时涉及对多种业务类型的核对，需要处理成千上万的网上银行数据和金融凭证数据。在过去，需要人工手动下载网上银行数据，这一过程耗时并且易出错，并且当对账涉及“一对一”或“多对多”的复杂情况，错误更是经常发生。借助于RPA，财务机器人可以自动登录网上银行并从系统获取数据开始，自动生成当月余额调节表，实现银企端对端调节自动化。对比结果，RPA的方式效率有了较大幅度提升，并且错误率大大降低。在对账处理方面，财务部往往需要对业务信息进行详细对账处理，对账过程中涉及多家银行，上千笔的对账业务量，数据量很大。用RPA自动表单处理机器人代替传统手工操作后，可以极大节约财务人员有效工作时间。
在企业变革的内生驱动因素、RPA技术与财务业务特点相吻合的客观基础以及财务共享服务中心大量出现等众多因素推动下，财务机器人正在得到越来越广泛应用。
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流程自动化
人工智能在软件测试中的作用
在软件测试中使用人工智能（AI）可以实现流程自动化，让IT解决方案提供商最大限度地提高客户满意度，缩短开发周期。
医疗保健、制造、物流和金融等多个行业都在利用人工智能来简化流程。将人工智能纳入框架中，很大程度上包括使用物联网设备和基于AI的应用程序来控制和自动化相关流程。这些AI应用的成功或失败，都会对企业产生相应的影响。因此，在部署之前，对这些APP的测试变得至关重要。然而，软件测试有其自身的一系列挑战。这些挑战包括缺乏相关意识，在实际应用中可扩展性、性能、稳定性和功能等方面也充满挑战。在软件测试中使用人工智能可以帮助克服这些挑战，使软件测试过程自动化，减少繁琐。下面将讨论在软件测试中使用人工智能的一些好处。
在软件测试中使用人工智能的好处
人工智能可以帮助清除软件测试人员面临的瓶颈。在人工智能的帮助下，软件测试过程的自动化具有潜在的好处，其中包括：
提高准确度
人工测试中难免会出现错误，尤其是在做重复性的任务时，错误是必然会发生的。而在软件测试中使用人工智能，可以减少在测试阶段出现错误的概率。AI软件对数据进行分析，并以预期的准确性一次又一次地完成任务，AI可以在几秒钟内捕捉到BUG，可以快速识别出出现错误的代码行。因此，测试人员可以快速对代码进行修改，或者由于机器学习能力，AI软件本身就可以进行修改。这种自动化的过程，为测试人员释放了时间，让他们可以执行其他类似的重要任务。
缩短时间
手动测试是一个缓慢的过程，而且每一次代码变更都需要新的测试，消耗的时间和之前一样多。而AI可以用来实现测试流程的自动化。AI能够快速的提供精确和连续的测试，可以在短时间内模拟成千上万的测试。因此，大大减少了测试所需的时间。
加速上市时间
上述两种好处的结合可以帮助开发人员和实施者，在软件测试中使用人工智能来缩短测试所需的时间，从而更好地进行应用开发。因此，最终的产品可以尽早地进行市场推广、广告宣传，并部署到商业上使用。这样一来，开发者可以更快地开发出更小bug的产品，客户也可以最早开始使用产品，最终终端客户也可以开始使用产品。因此，这对双方都是一个双赢的局面。
软件开发过程的复杂性增加了，同时，预期的交付时间也大大缩短了，在软件测试中使用AI可以大大帮助开发者。这反过来也会使采用这些解决方案的企业受益。在人工智能方面的初始投资可能会被证明是昂贵的，但从长远来看，企业可以保证获得更大的经济回报。
以上由智能的AI翻译完成，仅供参考
消息来源:https://www.bbntimes.com/technology/the-role-of-artificial-intelligence-in-software-testing
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Box改进了工作场所自动化工具Relay，推出了新的任务和文件请求功能
文/KYLE WIGGERS
Box于2016年9月首次推出Relay，这是一个业务流程自动化工具，用于跨一系列系统将招聘、预算和销售活动串在一起。这个无代码、云托管的工作流创建器是与IBM合作设计的，建立在Box workflow(它的前身)之上，它使用户能够跟踪实时的工作进度，并在内部和外部与他人协作。
Box首席执行长列维(Aaron Levie)今年2月在旧金山举行的摩根士丹利(Morgan Stanley)科技、媒体和电信大会上调侃了新版Relay。新的中继功能强大的工作流引擎，精简的仪表盘，新的触发器和条件菜单-这只是开始。
除了经过改进的工作流设计器和引擎(它们都支持顺序和并行多步骤流程)之外，Relay现在还可以基于日期、下拉菜单、多选和打开文本字段等元数据属性路由内容。它的增强仪表板提供了对历史的可见性，允许流程所有者查看创建、更新或删除工作流的可导出列表，或者选择用户创建和管理自己的工作流。也许最重要的是，Relay现在与Box的其他部分更加紧密地集成在了一起，它不仅可以从Box平台api中获益，还可以从与Microsoft Office 365和DocuSign、自动推送通知和协作特性的预构建集成中获益。
新的Relay目前是在私人测试版之前，一般可在6月。Box表示，它将同时提供免费的Lite版和付费版。
Box今天还宣布了对Box Tasks的更新，它的工具针对一步审批和文件请求链接等流程进行了优化，这是一个漂亮的功能，旨在简化来自同事、合作伙伴和客户的内容提交集合。更新后的任务中心界面将在一个视图中整理所有任务，并提供推送通知，使用户能够通过手机批准任务。现在，人们可以将任务分配给组，并获得关于哪些任务被拒绝或批准的可导出报告，或者在Box Relay工作流中选择性地触发任务。通过文件请求链接，用户可以生成可共享的url，无需注册Box帐户即可将文件拖放到文件夹中，并允许上传内容自动启动Relay中的进程。
新任务是公开测试版，当它首次运行时，所有Box用户都可以免费使用。请求文件链接现在可用。
“企业中的工作流被破坏了，特别是当它涉及到业务内容时。今天的许多解决方案都与应用团队已经使用的应用程序断开连接，被锁定在应用程序背后，不支持安全的外部协作，而这在当今的全球数字经济中是至关重要的，”首席产品官Jeetu Patel说。“全新的Box Relay为我们日益协作的业务流程带来强大的自动化。企业现在有一个用于安全内容管理、工作流和协作的平台，这是为我们今天的工作方式而构建的。”
Relay、Box Tasks和File Request Links捆绑了三个企业套件一起发布：Digital Business、Digital Workplace和Digital Workplace Global。这三种服务都包括内置的批量折扣列表价格、用于内容生命周期管理的Box治理和用于企业级支持的Box Premier服务。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Box revamps workplace automation tool Relay, debuts new Tasks and File Request features
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流程自动化
自动化招聘流程的新时代
文/ Suresh Sambandam
过时的招聘流程永远无法建立具有高质量雇员的团队。为了使您的组织的基础与高影响力的员工队伍保持一致，现在是时候从人工招聘和职位发布转向社会招聘和招聘自动化。
招聘流程平均需要23天，但是当遇到大量简历和繁琐的任务时，它可能会延续好几个月的痛苦。超过一半的人力资源经理每天花费超过三个小时履行行政职责，让他们有时间紧迫，并迫使他们做出可能会后悔的招聘决定。
在自动化的新时代，招聘人员可以呼吸新鲜空气。招聘自动化简化了招聘流程的每一步，使招聘人员能够增强控制和跟踪能力，同时通过及时沟通和最新技术给候选人留下深刻印象。如果你已经准备好同时减轻文书工作的负担并提高寻找能够坚持下去的顶尖人才的前景，那么现在是时候考虑人力资源招聘流程的自动化了。
您可以通过以下几种方法将自动化融入当前流程中。
新员工要求
如果重要的细节遗漏在工作岗位上，那么候选人和工作职责最终会失调，而顶级候选人则会陷入困境。
新员工请求应用程序中的标准化模板可确保在作业说明中不会省略任何信息。直线经理和人力资源工作人员在工作流程中进行协作，而不是通过电子邮件串，来整合强制性资格，所需技能和首选工作经验。笔记本电脑或移动设备上的通知会提示及时反馈和批准，以尽快获得招聘广告。
采购候选人
从第一天起为申请人提供有吸引力的专业招聘体验，让候选人留下来，而不是通过缓慢、无吸引力的过程来驱走他们。
利用社交媒体人力资源工具是与大量高技能工人联系的必要条件。根据人力资源管理协会的统计，84％的公司使用社交媒体进行招聘，通常是寻找被动的求职者。申请人跟踪应用程序可以从一个位置在多个站点上发布作业描述以简化发布。
筛选申请人
手动跟上电子表格中的所有申请人是很费劲的，但申请人跟踪系统可以立即处理应用程序，由于工作流软件和电子表格/数据库应用程序之间的集成，可以快速排序大量数据。还可以添加特定于行业的限定符以检查凭证和资格兼容性。
自动招聘应用程序通过关键字管理将候选人列入候选名单，以淘汰那些不符合最低要求的人。申请人信息实时更新，允许管理人员遵循最新数据。应用程序通知使直线经理可以询问有关申请人的问题，并立即批准或拒绝。
面试
如果创建面试预约空档涉及人力资源部门和部门负责人之间的多次电子邮件交换，则需要时间进行新流程。调度模块可以调整管理人员的日历，自动将候选人放置在开放时段中以进行面试时间，将访谈设置在一起以进行更准确的比较，同时消除对恼人的电子邮件字符串的需求。
为每个面试邀请撰写和发送相同的电子邮件会进一步延长流程。但只需点击一下，电子邮件就会自动发送给具有面试邀请和建议时间的顶级候选人，包括有关建筑或停车访问的详细信息。在面试之后，自动化工作流程可以启动背景检查并对所选候选人进行参考检查，确保不会错过任何后续步骤。
录取通知书
选择候选人后，文件将继续存在。自动招聘工作流程不是累积纸质文件夹或手动扫描和保存表单，而是可以在云上安全地生成和保存数字签名的要约信函，合同和其他招聘文档。它变得更好 - 所有的调低字母也可以自动生成并发送给剩余的候选人。
新手上路
通过一致、简化的入职流程，员工可以在第一周开始工作并开始感觉自己是一名有价值的团队成员。欢迎电子邮件、技术访问、相关联系信息、入职培训计划和培训都可以通过自动化工作流程进行设置和安排。新员工不是坐在那里等待信息，而是获得了进入新角色所需的一切。
管理人员和新员工可能会担心集中式工作流程系统中的敏感信息落入坏人手中，但带有个人数据和密码的文档可以标记为隐藏或只读以获得最高安全性。
评估招聘流程
四分之三以上的员工走出门，出于可预防的原因退出。顺利开展工作对于留住人才和发展蓬勃发展的业务至关重要。定期评估招聘等人力资源流程对于保持公司前进至关重要。
自动化的招聘工作流程使HR管理人员能够通过交互式仪表板创建报告，该仪表板显示招聘流程中大多数候选人的工作时间，招聘流程通常需要多长时间，以及成功与不成功申请的比例。
输入自动化的年限
如果您的招聘流程受到手工工作和电子邮件过载的影响，那么就应该考虑HR流程自动化了。利用技术解决方案不仅可以减少决策后悔（减少75％），更替率（减少59％）和招聘成本，还可以通过建立一支忠诚、有才能的员工队伍来增加公司的内在价值。只需十五分钟即可试用您的第一个招聘自动化应用程序，让您高枕无忧，并获得一流的竞争性招聘流程。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：The New Age of Automation in the Recruitment Process
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流程自动化
我们在人力资源转型方面遇到了什么错误
文/Dave Weisbeck
长期以来，人力资源转型一直被称赞为该行业的最终转变; 然而，期望与现实并不一致，那么脱节在何处？
人力资源转型最初由戴夫乌尔里希于1995年提出，当时它是一个革命性的想法。像COE，HRBP和人力资源共享服务这样的概念领先于他们的时代，从此成为人力资源部门结构的标准。部署此模型的组织或某些变体预计这种转变将导致有影响的业务成果，但在实践中，情况并非如此。其中一个潜在问题是人力资源转型经常导致内部关注的流程优化——我们如何更好地运营人力资源 ，而这对于业务中的其他部门来说几乎没有什么作用，更不用说那些期望看到转型变革的结果。
人力资源转型的光明前景并没有发挥出来。相反，我们一次又一次地看到组织花费数百万美元追求人力资源效率而不履行对业务的总体承诺。
但这不一定是谈话的结束。事实上，HR Transformation作为一个概念是有效的。我们只需要重新思考我们如何看待人力资源并在转型方式中获得更多战略。
当今人力资源转型的严酷现实
人力资源转型没有奏效。在与行政级别的赞助商交谈时，这可能是一个痛处，他们已经投入数百万美元用于转型工作，只是为了获得很少的回报。然而，我们继续将新技术的进步视为当前问题的解决方案。
许多人力资源领导者认为，基于云的HCM软件和机器人过程自动化（RPA）等新技术将有助于人力资源转型的成功。总体思路归结为HCM软件实现更高效的交易流程，这将使HR从业者有更多时间专注于人才发展和保留等战略项目。简而言之，我们已经投入了消除战略的障碍，但我们还没有进行实际上是战略性的投资。因此，我们只留下承诺，这最终将带来更好的业务绩效和成果，这是在以前的人力资源转型迭代中得到回应的承诺。实际上，这只会带来软生产力的节省。
这并不是说新的HCM应用程序，无论是HRIS，ATS还是LMS，都没有它的位置或提供价值。作为最佳实践，人力资源部门需要有效地记录和管理员工数据，这些交易系统的表现非常出色。但他们没有提供的是更广泛的业务应用; 最终，它只是一个更好的工具，用于收集管理人员几十年来一直要求查看的数据。HCM应用程序只是工具的另一个例子，它们只能使HR受益，而不是组织，并且在显示价值时，断开连接始终是争论的焦点。
可以对RPA进行相同的论证。RPA允许人力资源部门自动化标准化任务，否则这些任务将是重复性的。这方面的例子包括，与员工进行简单的基于规则的交互或缺勤管理等日常任务。现在，这听起来很棒，而且这些项目通常可以提高效率并改善数据管理。然而，在这些情况下往往会发生的事情是，企业将自动化视为用机器取代人力资源的手段，而不是将这些人员释放出更多有用的战略性工作的机会
因此，如果目前的方法不是答案，那么它是什么？
人力资源转型
我将在这里采取大胆的立场，并建议任何目前正在进行人力资源转型或正在考虑这样做的企业立即停止，除非您的利益相关者能够明确说明原因，并明确知道如何定量衡量成功。在我们被告知保持竞争力意味着跟上最新技术进步的环境中，让我解释为什么这个建议并不像看起来那样违反直觉。
首先，可以说大多数大型企业在过去十年左右经历过至少一次人力资源转型。这意味着已经为人力资源组织建立了足够的结构、技术和流程。组织不是考虑如何采用各种新的人才管理技术，而是可以利用公司内部的现有信息和数据来制定改善业务成果的决策 - 这就是战略意味着什么，以及设计的分析方法。
让我们看一个例子，一个全球消费品公司不是寻求实施新的HR技术，而是将他们当前的流程与分析一起用于寻找更好的方法。为了更好地了解每个地区的财务业绩，人员分析团队参与了劳动力绩效与财务绩效的关系。他们最终发现，就其整体收入目标而言，他们使用劳动力的程度远远超过其他地区（超过15％）。由于这一发现，该公司使该国的财务负责人成为其他子公司的流程改进合作伙伴。这是人力资源部门利用他们已经拥有的数据为组织提供的直接和切实利益，只是考虑到了不同的方法。
人力资源转型通常是零碎地采用“最佳实践”，这些实践将转变为更新系统或流程的项目。但要取得成功，转型需要是系统性的，类似于改变生活方式。从CHRO到每个业务合作伙伴，期望必须是将人们的决策与业务成果联系起来。这种生活方式的改变意味着为每次讨论带来商业头脑和分析。好消息是我们的人力资源转型已经消除了战略的障碍，现在是时候投资规划，分析和业务技能以成为战略。
如果上面的论点没有说服你重新审视人力资源转型，那么我推荐这个练习。写下您上次人力资源转型直接导致的前三项业务决策，并在每项决策中量化业务收益。如果你不能这样做，那你为什么要进行转型？随着我们越来越接近不断变化的工作未来，这些流程不会帮助公司获得竞争优势。只有有意义的商业见解才能推动战略变革; 这将是真正的人力资源战略和实际人力资源转型的标志。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：What We’ve Gotten Wrong About HR Transformation
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HRTechChina独家推荐--YC W19孵化DemoDay第一天中的企业服务项目
Y Combinator的孵化器的项目已经变得非常庞大，这也是首次在旧金山举办，同时几个厅同步进行。
下面是第一天DemoDay 的一些企业服务项目的介绍。
Pioneer Stage
Career Karma：未来几年，数以亿计的人需要换工作。职业因果报应会给他们一个分班测验，并让他们在编程训练营和其他培训项目中被录取，这些培训项目每名学生向创业公司支付1000美元。随着收入分享协议越来越受欢迎，许多职业技能提供者将愿意出钱招收最有潜力的学生。
Team Mobot:模拟用户界面测试并不能捕捉到所有的bug，对于不太懂技术的公司来说，测试可能很复杂。Team Mobot提供了一组机器人，可以在实际设备上对任何应用程序的UI进行物理测试，以执行QA测试并发现bug。随着时间的推移，Mobot团队的舰队学会了提高精确度，这家初创公司计划下一步进军物联网和医疗设备垂直领域。
Bento Club:为上班族提供更便宜的午餐外卖。顾客从一组精选的餐厅预订食物，Bento会拿起这些食物，并把所有的订单带到顾客办公室一个街区内的一个共享的取货点。38%的客户来自于推荐。
Basilica:大多数试图构建人工智能系统的团队没有足够的数据，而这些数据的收集成本可能很高。巴西利卡表示，其转移学习方法允许企业仅用1000个数据点而不是100万个数据点来创建精确的人工智能。Basilica通过使用来自其客户端的数据来产生网络效应，从而提高团队需要跟上谷歌的每个垂直方向的效率。
Keynua:在拉丁美洲，签署文件需要繁琐的身份验证。使用Keynua，您可以录制一个简短的视频，口头上同意一个文档，他们使用现有的记录来验证您的身份。该团队之前的产品(Cinepapaya)于2016年被Fandango收购。
Basement:你亲密朋友的社交网络。Feed广播社交网络让人感觉缺乏人情味，而且不可避免地会让你在与远方的熟人分享时感到膨胀。Basement是专为大学生和毕业生设计的，他们只需要添加他们最好的朋友。它提供了instagram风格的发布工具，但这种亲近感带来了更像是WhatsApp聊天的评论线程。Basement将不得不让用户打破礼貌的社交契约，这样他们就不会和错误的人交朋友，而是有机会成为Facebook想去的地方。
Slapdash:企业应用程序运行缓慢，很难在它们之间找到文件或消息。Slapdash创建了一个桌面软件速度容器，员工可以在其中运行所有的办公软件，比如Slack、Dropbox、Asana、Salesforce和谷歌。用户可以在他们所有的应用程序中进行搜索，从而提高效率，吸引雇主订阅SaaS。
AccioJob:印度只有三分之一的大学毕业生找到了工作，因为他们的学校通常只让他们接触当地的招聘人员。AccioJob向大学收取每年1万美元的就业费用，并向雇主收取每次就业费用。由于AccioJob可以获取学生的联系方式和成绩，随着越来越多的印度学生开始入学，它可以成为印度最好大学毕业生的门户。
Supernova:基于设计模型编写应用程序在内部可能很困难，但如果外包出去，则成本高昂且难以维护。Supernova将设计转换为可生产的代码，这些代码遵循最佳实践，因此很容易更新。Supernova的人工智能可以理解产品的用途，并区分导航元素、按钮等。随着越来越多的企业试图用科技产品实现现代化，“Supernova”可能会让它们专注于自身的效用，而不是计算机科学。
Deel: 2000万国际承包商与美国公司合作，但很难在职培训他们。Deel在一个界面中处理合同、付款和税收，以消除文书工作和浪费时间。Deel向企业收取每位承包商每月10美元的费用和1%的支出费用，平均每位承包商每年可获得560美元的收入。随着全球化趋势的继续，企业需要更好的远程人力资源工具。
Sunsama: 与Trello、JIRA和Asana等SaaS工具集成的任务管理器，可以帮助员工识别和管理他们在特定的一天应该完成的任务。
Mission Stage
Cherry: Cherry是现代初创公司的办公室福利解决方案。联合创始人希望让人们选择他们最喜欢的互联网服务，而不是给所有员工相同的福利。人们将能够通过Slackbot界面选择服务，并由他们的公司支付ClassPass和HBO等服务。该公司表示，他们有24家公司在进行付费试点项目。我们之前在TechCrunch报道过Cherry。
FlockJay: 运营着一家在线销售学院，教授那些来自弱势群体的求职者从事技术销售所需的技能和培训。为期12周的训练营为学员提供培训和指导。该公司推出了第一批17名学生的课程，其中100%的学生已经在面试中，40%的学生已经在科技行业找到了新的职业。
Demodesk: Demodesk正在开发一个屏幕共享工具，通过直接为客户演示产品来帮助企业重塑销售。它的独特之处在于，它不是您的桌面，而是一个虚拟机，您的演示文稿可以在虚拟机中运行，而潜在客户不必等待漫长的下载过程，同时仍然能够协作和编辑软件中正在发生的事情。
PreFlight: PreFlight正在尝试完全自动化UI测试，并消除公司专门为QA招聘人员的需求。该公司的Chrome扩展可以帮助开发人员记录用户行为并运行健壮的测试。在两周前发布后，用户总共运行了5.5万次PreFlight。
Edyst: Edyst是一个面向印度希望找到工作的大学生的在线编程训练营。该公司保证，每名学生在完成本课程后，将至少得到5次面试机会。现在，他们的课程由大学直接为学生支付。最终，联合创始人相信，训练营将能够取代印度较低层次的大学。
Docucharm:这个平台由前Uber产品经理Minh Tri Pham联合创办，将文档转化为计算机能够理解的结构化数据，从而精确地自动化文档处理流程，不再需要人工数据输入。Docucharm的API可以理解各种形式的文档(比如工资单)，并且可以毫无错误地提取必要的信息。它的客户包括报税公司Tributi和贷款企业Aspire。
Skill-lync: Skill-lync是另一家YC创业公司，该公司希望解决印度大学生在所学领域找不到工作的问题。这家初创公司针对机械工程专业的学生推出了一系列在线课程，可以弥补过时的大学课程。该团队已经培养了2800名学生，月收入8.2万美元。
Rebank:业务银行的自动化工具，可同时与任何银行和/或多个银行工作。Rebank自称“入侵了银行系统”，目前有40家公司使用该工具来节省时间。Rebank采用订阅模式，每月向客户收取50美元的平台使用费。
AXDRAFT: 这家初创公司正在开发一种软件，帮助较小的公司自动完成文件的填写，帮助初创公司减少起草和校对日常文件的时间。该公司推出了一项合同解决方案，帮助初创企业快速免费填写文件，同时收取25美元的费用来审查合同，确保一切符合要求。
Glide: 目前有一个相当大的趋势，就是提供更容易构建网页或移动应用程序的服务。Glide让客户轻松地从谷歌Sheets页面创建设计良好的移动应用程序。这不仅使构建页面变得容易，而且简化了保持站点信息更新所需的技能。
Boundary Layer Technologies:使用水翼的高速集装箱船。技术支持的船舶允许的过境时间与航空旅行相当，但要便宜得多。该公司仅用10周时间就完成了原型机的制造，成本为15万美元。该公司还获得了Flexport的一份意向书，将建造往返于洛杉矶和上海之间的船只。
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原文链接：Here are the 85+ startups that launched at YC’s W19 Demo Day 1 Josh Constine, Kate Clark, Lucas Matney, Greg Kumparak1 day ago Comment
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流程自动化
如何赢得候选人采购战争
文/Komal Dangi
人工智能正在帮助招聘人员前所未有地寻找最完美的候选人。这篇文章探索了人工智能帮助人才搜索的令人惊讶的方式。
人工智能正在给人力资源带来一场革命。虽然看起来相互矛盾，但人工智能使重复的任务自动化，让管理者能够专注于真正重要的事情——人。人工智能在人力资源领域的出现，正将人力因素带回人力资源领域，因为员工现在可以花更多时间实际与人打交道(而不是那些可以自动化的繁琐任务)。
利用人工智能的公司在寻找和收购候选人方面取得了更大的成功。尽管一些招聘人员担心人工智能正在取代他们，但最成功的招聘人员是与人工智能一起工作的。现在，为了赢得招聘战的胜利，招聘人员采取一种新的人工智能方法至关重要，否则就有可能把最优秀的候选人输给竞争对手。
自动化单调的管理任务
最近的一项调查发现，72%的人力资源经理欢迎采购自动化来提高他们的效率，并相信100%的候选人采购可以自动化。招聘人员只需要看看人工智能软件就可以了。
通过将人工智能纳入候选人资源，人力资源专业人士有更多的时间用于人际关系任务。招聘人员平均每周花13个小时为一个职位寻找候选人。有了人工智能，管理人员可以使用自动生成的代码来自动寻找候选人、安排面试和审查候选人。人工智能消除了耗时的行政管理任务，让人力资源经理可以自由地专注于工作中的人为因素。
人工智能寻找、筛选并与候选人沟通
人工智能支持的聊天机器人24小时工作，与合格的候选人交流。配有自然语言处理，反应自动，易于理解。聊天机器人可以通过电子邮件或短信进行交流，使得求职者无论何时何地都可以方便地与人力资源经理进行交流。
传统的招聘流程根本没有足够的效率来吸引求职者。聊天机器人可以使筛选过程自动化，并进行快速的背景调查，从而加快招聘过程。人工智能驱动的候选人来源减少了75%的成本，每个屏幕，也减少了35%的流动率。
人工智能消除偏见
57%的招聘人员认为隐性偏见是美国劳动力面临的一个重大问题。招聘经理更有可能雇佣与他们有更多共同点的求职者，或者更喜欢穿着得体的求职者。虽然这些因素并不意味着应聘者的工作能力，但它们确实会影响招聘过程。
研究人员注意到，即使雇主试图包容员工，这些偏见仍然会出现在工作描述中。人工智能的算法旨在识别和消除这些偏差。利用人工智能来寻找候选人可以公平竞争，并为那些可能由于任何隐性偏见而被淘汰的合格候选人打开大门。现在，人力资源经理可以接触到最大的可能的人才库，并最终获得最好的候选人。有了这些有用的工具，人力资源经理需要重新思考他们的人工智能方法，并利用其能力。
人工智能是成功的关键因素
如今，56%的企业正在努力将人工智能融入他们的人力资源项目。人力资源专业人士被要求以前所未有的快节奏做更多的事情。随着人工智能迅速成为招聘的焦点，人力资源经理将越来越多地将人工智能纳入他们的招聘流程，以跟上已经在这么做的公司的步伐。
随着2019年技术推进，在任何人力资源战略中加入人工智能将变得越来越重要。关于招聘和收购的战争正在如火如荼地进行着，重要的是要时刻掌握最新的技术，以便从头到尾改进公司的招聘流程。
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原文链接：How to Win the War on Candidate Sourcing and Acquisition
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流程自动化
未来劳动力预测：人力资源部门今天能做些什么来为明天做准备?
文/John Doyle
尽管深入研究2030年全球劳动力的预测很诱人，也很令人兴奋，但用如此长远的未来来决定我们今天的行动往往是不切实际的。例如，普华永道(PwC)最近发布的一份报告称，他们认为将塑造这一未来的5个“大趋势”：技术突破、人口结构转变、快速城市化、经济实力转变、资源稀缺和气候变化。普华永道指出，人类如何应对这些趋势将决定未来的工作；他们认为，这些反应将在企业分裂与企业整合、集体主义与个人主义之间摇摆不定。
这些趋势和情绪令人着迷，值得关注，尤其是考虑到它们对就业市场和人才获取的影响。尽管如此，有关10年后工作前景的理论——包括普华永道的这些预测——对试图制定短期战略的人力资源主管并没有多大帮助。
长期的预测对于指引我们走向一个特定的方向是有价值的，但它们并没有告诉我们当下应该做什么。
短期的人力资源预测
劳动力市场吃紧
2018年最后一个季度的职位空缺率是多年来最高的，在年底前几周就有690万个职位空缺。美国联邦储备委员会(Federal Reserve)前主席格林斯潘(Alan Greenspan)说，这是他所见过的最紧张的劳动力市场，工资和通货膨胀将被迫相应上升。
虽然劳动力市场吃紧并不新鲜，但短期内也不会改变这一趋势。随着婴儿潮一代越来越多的人退休，以及科技、工程和医疗等行业对人才的需求激增，人力资源部门在未来几年将面临劳动力短缺的挑战。
令人惊讶的是，过去几年工资增长一直相当停滞，这一事实似乎与人才的总体需求相悖。如果雇主希望提前招聘，这种趋势就无法持续。因此，人力资源部门将负责全面评估薪酬结构，以及它们的招聘和保留战略。在人才库不足的情况下，你将如何调整工作要求?你将如何管理劳动力的代际转变?你将如何解决多样性问题?正如我们将在本文后面讨论的，这也是评估人才获取过程中的合作伙伴的一个机会。
数字变革
世界经济论坛(World Economic Forum)的一项调查显示，87%的员工希望人工智能等新技术能改善他们的工作体验。此外，麦肯锡指出，由于工作自动化，多达3.75亿全球员工最终将转换业务类别，迫使他们学习新技能。
这对人力资源意味着什么?
毕马威(KPMG)的一份报告也指出，四分之一的人力资源主管对自己数字化改造员工或部门的能力没有信心，半数人力资源主管对人工智能和机器学习的出现没有准备。大多数没有任何计划来应对这些数字趋势。尽管如此，大约一半的受访者计划在未来一两年投资于流程自动化和人工智能的增强。你会站在哪一边？需要注意的是，HR与IT领导者在数字技术关键投资方面的合作对成功至关重要。
人工智能、机器学习、数据分析等将在人力资源部门推动明智决策方面发挥重要作用，更不用说筛选人力资源记录创建的海量数据和系统化的手工流程了。如果绩效评估、入职文书工作、程序和福利管理都得到精简，你会是什么样子?
自动化简单的任务将使人力资源领导者能够专注于更复杂和更有价值的活动，为创新和数字化转型打开大门。像IBM这样的公司已经开始关注员工体验的个性化、数据驱动的主动挽留策略和更智能的职业发展计划。像这样的项目如何改变你的劳动力？
提高软技能的重要性
对于那些重视员工和最终产品或服务同等重要的组织来说，文化契合一直是招聘时的优先考虑事项。但是，现在比以往任何时候都更重要的是，由于自动化使得基本的技术任务对人类的手和头脑来说变得不必要，软技能变得越来越重要。
这适用于组织的所有级别，从最高管理层到业务前线。这是一个特别重要的概念，因为人力资源领导者面临着工作意义或目的的新价值，尤其是对千禧一代和Z一代。软技能和情商是这个蓬勃发展的现实中不可或缺的一部分。
更具体地说，LinkedIn最近分析了数千份招聘启事，发现了五大最受欢迎的软技能：时间管理、适应性、协作、说服和创造力。考虑到许多人力资源部门正准备发起数字化转型，适应性和协作等技能排名如此靠前是有道理的。同样，说服和创造力是填补技术空白的技能，无论技术多么聪明，都无法填补这一空白。
然后，人力资源部门就得想办法更准确地评估潜在员工在这些软技能和情商方面的能力。在这个过程中，求职者和员工的经验同样重要。
相应地调整招聘策略
随着劳动力的转移为这些短期趋势腾出空间，人力资源领导者面临着重新评估招聘策略的需要。内部招聘团队对业务非常了解，但可能不具备相应的扩展人才网络的能力。在这些情况下，内部和外部招聘团队之间的明智结合可能更有价值。
外部搜索合作伙伴通常更能适应市场的变化，并为此建立了自己的人才网络。此外，他们多年来一直在培养与被动求职者的关系，这些被动求职者不太可能直接回应公司发布的职位空缺。因此，积极地塑造这种伙伴关系，使其有利于整个组织，将是长期成功的关键。同样重要的是确定谁将拥有这种合作关系。与人力资源部门的合作至关重要，但外部搜索合作伙伴可能需要来自执行团队的关键信息，以使招聘目标与总体业务目标保持一致。这样的合作关系对贵组织的未来意味着什么?
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原文链接：Future Workforce Predictions: What Can HR Do Today to Prepare for Tomorrow?
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流程自动化
2019年实施人力资源技术的4个理由
文/JEN MCKENZIE
长期以来，技术恐惧症患者一直担心技术会抢走工作。然而，事实是，技术实际上并没有夺走工作岗位，而是让企业有能力用同样数量的工人做更多的事情。事实上，技术投资实际上可以帮助增加收入，这让企业有能力雇佣更多的员工，而不必裁员。人力资源技术可以通过不断发展的企业加以利用，尤其是发展和加强他们的实践，成本往往很低。Sierra-Cedar的数据显示，今年，45%的大公司和51%的中型公司表示，它们计划增加在人力资源技术方面的支出。这里有4个你也应该这么做的理由。
设计一个有效的招聘流程
寻找和招聘新员工是人力资源代表必须完成的最费力、最耗时的任务之一——尤其是如果他们没有有效地做到这一点的话。如果他们第一次找不到合适的人，他们只需要一次又一次地找，直到找到合适的人。然而，找到合适的人选可能是一项挑战，因为事实上，传统的筛选方法在做出如此重要的决定之前，给你提供的关于候选人的信息非常少。
当你真正需要360度全方位的视角时，简历甚至面试只会让你对一个人的全部潜力有一个大致的了解。个人偏见在招聘和招聘过程中也总是扮演着重要的角色，无论我们如何努力去识别和消除它们。然而，机器学习和人工智能可以帮助克服这些问题中的任何一个。人工智能可以根据求职者的气质和技能来筛选他们，从而找到既具备技能又具备适合你的企业文化特征的候选人。
通过自动执行重复性任务节省资金
1975年，尽管学费低，生活成本低，但只有1000多万学生入读大学。2018年，尽管学费上涨，毕业生的平均债务负担为40,000美元，但仍有超过2000万名学生入读大学。到2025年，千禧一代将占劳动力的75％以上，超过50％的人表示会减薪以寻找符合其价值观的工作。90％的人希望善用自己的技能。
不幸的是，虽然56％的千禧一代认为一个人应该在一家公司工作超过20年，而且最近Bridge调查中有90％的受访者表示他们希望在现有公司中发展自己的职业生涯，Nintex的一项研究表明， 53％的受访者表示，由于流程破碎，他们预计不会留在公司超过五年。这是什么意思呢？这意味着没有人愿意花费超过40,000美元用于教育，只是为了每天都能做猴子可以做的工作。自动化流程不仅可以节省时间和金钱，还可以让您的员工摆脱盲目的任务，专注于重要的项目。
提供数字员工培训
员工们不希望做的是没完没了的、猴子能做的、不用动脑筋的事情。他们真正想做的是不断地学习、成长和发展。事实上，德勤(Deloitte) 2015年的千禧一代(millennium)调查发现，在来自29个不同国家的7800名未来领导者中，只有28%的人认为他们目前的组织在充分利用他们的技能。
虽然大多数千禧一代是伴随着某种形式的技术成长起来的，但只有36%的千禧一代和29%的Z一代认为他们拥有在蓬勃发展的工业4.0世界中茁壮成长所需的技能和知识。尽管受访者当然有兴趣继续培养自己的技术技能，但他们更担心的是缺乏培养人际交往能力、培养更多自信和从事道德行为方面的培训——他们认为这些都是企业成功的要素。
提高员工的工作效率和满意度
技术不仅可以帮助您更好地教育和培训您的员工，为他们的进步做好准备，还可以帮助您更好地管理他们的进步。对于一名员工来说，没有什么比花时间和精力去学习一项新技能却没有得到充分的利用和认可更令人沮丧的了。
现代人力资源工具能够帮助管理者有效地分析和预测员工的需求，并更有效地跟踪工作进展，从而显著提高工作效率和整体工作满意度。技术可以帮助经理们更好地识别出那些在其他情况下可能会被忽略的、默默无闻、始终如一的明星员工，也可以让员工自己挑出自己的同事来表扬。
与许多技术恐惧症患者的担忧相反，技术实际上并不会夺走工作。它所要做的就是承担那些让人感到沮丧、重复、无聊甚至危险的任务。这可以解放人类去做他们最擅长的事情：互动、设计、创造和创新。但前提是企业有效地利用技术，帮助它们更好地管理资源。招聘可能是人力资源部门执行的最重要、最耗时的任务之一，但如果你不能很好地管理人力资源，招聘(一遍又一遍)就是你要做的所有事情。
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原文链接：4 Reasons to Implement HR Technology in 2019
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2019年HR需要关注的转变趋势
文/Diana Coker
美国研究公司Forrester对2019年的预测显示，这一年将伴随着许多业务转型。Forrester警告说，考虑到技术的快速发展，许多工作场所的创新将出现在商业领域。伴随这些创新而来的是处理它们的挑战。组织准备、老化的品牌、数据治理和技术债务将是业务必须处理的几个挑战之一。
应对这些挑战首先需要HR们了解2019年的基本转变趋势。当这些问题得到确认并从理论上加以处理时，就会为2019年的成功奠定更有力和更可靠的基础。
以下是2019年HR必须密切关注的三大转变趋势：
机器人重塑人才管理
自从引进自动化以来，由于对人力的需求有限，人们一直担心失业问题。这种担忧在2019年将进一步加剧。Forrester指出，大约7%的体力劳动岗位将被自动化取代。更大的问题是如何利用自动化的潜力来解决不同领域的技能短缺，这就是人才短缺。为了在2019年解决这个问题，人力资源经理必须推荐机器人商数(RQ)作为数字工作者和同事的重要学习和测量基础。
员工体验(EX)将无效
在新的一年里，大多数企业高管将在管理上做出一些基本的改变。其中一个重大变化将是用有针对性的员工体验(EX)计划取代去年采用的大规模文化变革战略。然而，由于缺乏协调一致的努力，结果将是好坏参半。因此，员工的工作体验不但不会提高，反而会降低。人力资源经理注意到，85%的员工体验测量工作将会失败。
人工智能(AI)奠定了基础
这将是2019年最重要的转变趋势之一。在改善数据治理方面，人工智能将更有效地为企业所用。这将通过使用智能工具来实现，这些工具可以将数据处理转移到更具体的环境和承接状态中。到2019年，超过40%的企业将拥有人工智能和机器人流程自动化(RPA)相结合的数字化员工。因此，对于人工智能将建立的数字化成功的基础，HR们有必要关注、预测和理解人工智能。
2019年将严重影响工作场所发明的趋势将在很大程度上取决于人工智能。从人工智能驱动的招聘，到更先进的数据存储和计算程序，再到人才管理，再到对员工体验的需求减少，2019年对人工技术的期望会更高，人力资源管理人员必须做好在商业中继续发挥作用的准备。
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原文链接：Transformation Trends in 2019 HRs Need To Watch
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