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招聘自动化后，Sourcing工作将是人类的价值体现！--Sourcing Is the New Recruiting
文/Mike Wolford
我有个好消息要告诉你。Sourcing是今天人才招聘的好方法!传统上人们所熟知的招聘正在消失。越来越多的公司采用招聘过程自动化，这意味着即使对人才的需求增加，对传统全生命周期招聘的需求也会减少。面试和评估技术的改进将使公司能够自动完成大部分招聘人员目前所做的工作。
聊天机器人不仅能提高求职者的经验，还能提高进入我们各自的求职者跟踪系统的人数。自动面试将及时取代招聘人员筛选面试。自动评估和调度助理将从那里接管这一过程。这一变化将极大地减少填表时间，因为自动系统全天是可用的，原则上，候选人可以在几个小时内从应用程序转到安排面试。
对招聘人员来说，好消息是，只有最优秀的候选人才能以一种完全自动化的方式通过筛选过程。那些被认为65%匹配程度的候选人仍然需要人工审查。然而，即使在这些情况下，候选人和招聘人员之间也不太可能需要广泛的沟通。相反，招聘人员可能会检查一份文件，查看考试成绩，然后做出判断。2020年及以后的招聘人员将很少真正与应聘者交谈。
我能听到你在考虑我，迈克是一个源程序，而不是一个招聘人员，这对我来说意味着什么? 它意味着一些事情。首先，我们要做的是改变。在更高的层次上，源程序今天所做的是四个主要的活动。我们的工作是在面试过程中识别，参与，鉴定和提交候选人，否则他们将无法自行申请。
到2020年，源程序将主要集中在两项活动上。识别和参与。一旦招聘过程被自动化，就不需要招聘方来筛选候选人。面试过程将筛选候选人，而源程序不会向招聘人员或招聘经理提交候选人，他们会直接将候选人引入管道，开始评估，最有可能的方式是参加某种形式的视频面试。今年早些时候，在拉斯维加斯的SourceCon网站上，格伦·卡西(Glen Cathey)说得既准确又有预言性，“sourcing101是销售101。”
未来的源程序人员需要成为优秀的销售人员，因为他们的主要工作将是识别高潜力人才，并邀请他们进入自动招聘流程。对我们来说，在程序方面，特别是在IT程序方面，市场的声音将会更大。这意味着，参与将变得更具挑战性和关键。2020年的目标不仅是成为一个有说服力的、坚持不懈的销售人员，而且是一个出色的营销人员。采购和招聘营销将融合成一种新的、强有力的组合。
人们很容易忽视人工智能对其他行业的影响，但忽视人工智能正在改变市场营销的方式，以及这种改变将如何影响整个招聘，是不明智的。例如，Facebook最近之所以成为新闻，是因为它们对我们这个时代的政治产生了一定的影响。不管你的政治观点如何，这对我们大家都是一个教训。有针对性的社交媒体和聊天机器人在广告和参与方面的应用是强大而有效的。既然人工智能正在被应用于市场营销，那么人才收购进入这种广告渠道只是时间问题。有智慧的人会看到后职和祈祷正在被目标和参与所取代。
有时很难看到森林中的树木，但我记得我从经济学中学到了这一课。20世纪的定义是大规模生产。21世纪将由大规模定制所定义。这一说法对源程序有一定的影响。
一些公司已经意识到这一点，并采取了复杂的营销活动，但这只是一个例外，而不是规则。原因有很多，但我在这里想告诉你的是，一旦实际的申请和面试过程基本上是自动化的，公司将有时间和资源来集中精力把目标申请者填满职位空缺。作为一个销售人员，这意味着你不仅需要学习如何销售，还需要理解如何像营销人员一样思考。
作为一个源程序，我相信这对你来说意味着什么。今天，我们确认、参与、资格和提交。我们与招聘伙伴密切合作，有时还会与招聘经理合作。在未来，源程序将首先确定潜在人才的目标市场。从那时起，参与就变成了一种双管齐下的方式。
作为长期战略的一部分，招聘营销人员将负责建立品牌并将EVP销售到目标市场。他们将为目标市场提供令人兴奋和引人入胜的内容，而源程序将与这些目标市场中的特定个人进行接触，并邀请他们应用于特定的角色。当前的招聘人员/源程序伙伴关系将会及时被招聘市场/源程序的关系所取代。
我们源程序的底线是。我们的工作正在发生变化，但在所有与人才获取有关的专业人士中，我们的工作最有可能出现显著增长。
我给你的建议是完善你的布尔值，并挑选一些关于销售和数字营销的书籍。如果今天你是招聘人员,我的建议是训练你的采购技能或开始思考另一条线的工作,因为在过程自动化变成了标准的50% +全生命周期的工作正在消失,“招聘”将在很大程度上成为另一个人力资源管理功能。
以上内容由AI翻译，仅供参考
原文链接：https://www.sourcecon.com/sourcing-is-the-new-recruiting/
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自动化
人工智能与自动化在HR与未来劳动力中的影响和应用
文|Soumyasanto Sen
来源|Digital HR Tech
人工智能（AI）几十年来一直在改变我们的生活，但今天它的存在感比以往都要大得多。有时候，当一个新的人工智能驱动的系统，工具或产品出现并超越我们人类时，我们甚至都没意识到这个事实。事实上，人工智能正在影响着各种各样的人类生活，从以下几个方面来看：
繁琐，耗时的任务的自动化;
人类能力的增强和;
人类功能的放大。
“虽然这种AI技术的大部分使用目前非常简单，但它正在彻底改变我们的日常生活; 无论是职业上还是个人生活中。”
然而，人力资源和劳动力的人工智能和自动化的好处并不是即时产生的。这是一段旅程，人们可以看到自动化过程的短期收益，增强的中期收益以及最终扩大人类活动或任务的长期收益。
让我们更详细地看看人工智能和自动化对人力资源和劳动力的各种影响。首先，我们来看看历史上是怎么说的，以及这种向人工智能和自动化的转变如何持续了很长时间。之后，我们将探讨我们如何采用这项新技术，以及作为一个组织前进的基本策略是什么，同时将潜在威胁转化为机遇。
人工智能与人力资源自动化：影响与现状
如今人工智能无处不在，关于它如何影响工作的未来，则需要考虑很多方面。
“现在它几乎可以渗透到每一个软件中，”德勤的Bersin负责人兼创始人Josh Bersin说。根据德勤Bersin的研究，近40％的公司仅在人力资源部门就会使用某种形式的AI。
据Personnel Today介绍，38％的企业已经在他们的工作场所使用人工智能，62％的人希望早在今年就开始使用。根据德勤的Bersin，33％的员工预计在不久的将来他们的工作将会增加与AI的协作。
人工智能存在于几乎所有主要行业，从医疗保健到广告，交通，金融，法律，教育以及现在也在我们的工作场所。
我们已经越来越多地在个人生活中使用聊天机器人和虚拟助手，现在我们也可以期望在工作场所中使用它们。例如，AI协助我们找到新工作，回答常见问题，或接受辅导和指导。在组织中使用AI可以帮助我们创建更加无缝，更灵活，更偏向用户驱动的员工体验。
让我们看看劳动力日常生活中的典型工作日，以便我们清楚地看到AI的一些十分常见的实际用途。
清晨在家
许多智能家居设备具有了解您的行为模式并且帮助您节省资金的能力。像Nest恒温器有助于增加日常便利性并节省能源。
Amazon Alexa，Siri，Google Now和Cortana都是各种平台上的智能数字私人助理。 “今天的交通情况如何？”，“我的日程安排是什么？”，“提醒我在十点钟给X先生打电话”，这些助理的反应非常迅速。
在去办公室的路上
我们可能已经看到有人在驾车上班时阅读报纸（尽管目前风险很大）。但是自动驾驶汽车正在变得越来越有效率; Google的“WA YMO“和特斯拉的“Autopilot”就是两个很好的例子。
在赶着进入办公室时，没有时间找到你选择的新音乐？ Spotify使用深度学习来创建最终的个性化播放列表，并根据用户的预先聆听行为提供新的音乐。
下午在办公室
海明威（Hemingway）应用程序使用简单的人工智能，通过自然语言处理来识别书写问题，并打磨您的书写结构。它有助于节省时间并提高可读性。
现在我们不需要因为那些有语言障碍的会议感到困扰了。目前，Skype的翻译器使用8种语言，文本翻译人员可以使用超过50种语言进行即时消息传递。
在电话会议上记笔记有时很困难。Clarke.ai 是一个人工智能机器人，可拨入您的电话会议并完成整个笔记为您工作。然后，当通话结束时，它会直接将电子邮件发送到您的收件箱。
我们通常会在我们的收件箱中堆放一堆电子邮件，即使不包括垃圾邮件。Google的智能回复功能使用机器学习功能来分析您的电子邮件，并给出您可能想要发送的快速，简短的回复的建议。
离开办公室的时间
为你的团队找到合适的人选并非易事。Paradox使用Olivia作为AI助理，让你专注于整个候选人管理。 VCV是一个负责招聘的人工智能机器人 ，它可以搜索候选人，给他们打电话并利用语音识别功能询问问题，然后邀请他们录制视频面试。Glider是另一个类似的例子，它会将你的招聘放在AUTO-PILOT上。
需要为你的直接报告人推荐课程，但无法腾出时间？ SAP SuccessFactors，Comertone和许多其他公司已经提供类似的功能，以推荐基于个人职业生涯跟踪和绩效的课程。
在回家的路上
忘了安排明天的会议？ AI公司x.ai推出了“Amy”，这是一个虚拟个人助理，可以自动执行安排会议的过程。
想在到达你家之前买东西但不记得了吗？ Capitan是您在使用时自动学习的智能购物清单，为您节省时间并避免错过的物品。
晚上在家
一旦你到家，需要放松。Netflix根据您表达的兴趣和您过去做出的判断推荐电视剧和电影。
不需要花费时间来搜寻为周末或假期购买的东西，毕竟你已经非常疲劳了。亚马逊的预期航运项目希望在您需要某些物品之前就向您送来它们。
The North Face是IBM Watson平台，以更具吸引力，个性化和相关购物体验的方式为你寻找一件最完美的夹克。
这些只是几个例子。无论您是否意识到，AI已经对我们的日常（工作）生活产生巨大影响。对于我们大多数人来说，人工智能技术正在帮助我们更有效地完成工作，并且通常使我们的生活和工作更加轻松。
因此，AI在改变人力资源和劳动力方面发挥着重要作用;减少人为偏见，提高候选人评估效率，改善与员工的关系，改进可塑性，提高度量标准的采用率以及改善工作场所学习都是组织今天正在经历的一些好处。
珍妮·梅斯特（Jeanne Meister）在她的文章“工作的未来：人工智能和人力资源的交叉点”中指出，HR领导者如何开始尝试人工智能的各个方面，为他们的组织提供价值。据她介绍，HR领导者正在开始试点人工智能，通过使用聊天机器人进行招聘，员工服务，员工发展和辅导，为组织提供更大的价值。
到目前为止，招聘和人才挖掘是AI解决方案中最有效的领域。越来越多的把HR作为目标的创业公司和服务提供商将基于AI的解决方案用于以下活动：
采购（例如Textio）;
面试（myInterview）;
入场（Talla）;
教练（Saberr）和;
员工服务中心（ServiceNow）。
“目前，这些针对HR和劳动力的基于人工智能的解决方案更像是由数据驱动的分析产品，并且由下一代People Analytics提供支持。”
谈到HR领域的AI时，根据Bersin的说法，“人工智能的应用基本上都是分析应用，软件使用的历史、算法和数据会随着时间变得越来越智能。”人们分析的最有趣部分是人工智能和人工熟练程度之间的接口。
AI投资呈指数增长。研究公司IDC预测，人工智能市场将从2017年的125亿美元增长到2020年的460亿美元，会影响几乎所有行业的所有业务实践。
麦肯锡研究院在其2017年1月的报告“未来如何工作：自动化，就业和生产力”中提到，先进的机器人技术和人工智能等自动化技术是促进生产力和经济增长的强大动力，有助于创造经济盈余，增加整体社会繁荣。
根据麦肯锡的说法，自动化可以使全球经济的生产力每年提高0.8到1.4个百分点;假定被自动化取代的人力工作重新加入劳动力队伍的话。
另一方面，他们的自动化分析发现各个经济部门以及这些部门的职业之间存在显著差异。考虑到影响自动化速度和程度的技术，经济和社会因素，麦肯锡估计，目前的工作活动中高达30％可能会在2030年前取代。
“麦肯锡估计，到2030年，目前的工作活动中高达30％可能会被取代”
当人工智能及其对就业和经济的影响的话题出现时，谈话的主要焦点曾经是蓝领工作。根据CB Insights和State of Automation Report，仅在美国就有4600万零售销售人员因AI而面临失业风险。同样的事情发生在430万厨师和服务员，380万清洁工，2.4M搬运工和仓库工人，180万卡车司机和120万建筑工人。
根据CB Insights的观点，越来越多的AI注入式专家自动化和增强软件（EAAS）平台将引领我们迈向AI辅助和/或AI增强生产力的新时代。这些EAAS平台使用机器智能来复制和增强人类的理解和认识。
这种AI增强的生产力也开始威胁白领工作，比如影响到律师，人力资源，教师，销售，市场营销，研究人员，会计师，软件开发人员等大多数常见职业。
“AI和自动化是否会夺走我们的工作？这个问题在过去曾多次被提出，只要我们能够为自己的未来而努力，答案就是'不'。然而，我们可以期望我们的工作有结构性转变。”
历史和转变
现在许多使用的AI和机器学习的算法已经存在数十年了。近半个世纪以来，先进的机器人，自动驾驶汽车和无人驾驶飞行器（UAVs）已被国防机构使用。
技术一直引发人们对大规模失业的担忧。自称解决主义者，promethean兼设计师Louis Anslow在他的出版书籍“Robots have been about to take all the jobs for more than 200 years”中解释了这一反应。在20世纪30年代，他被称为经济学家约翰梅纳德凯恩斯（John Maynard Keynes），将技术作为大萧条失业的一个原因。因此，这一直是一个热门话题。
BBC Capital最近发表了对未来工作毫无根据的担忧的历史，并在其中指出，早在1959年，数学家I.J. Good的预测到，“科学技术的所有问题都将交给机器，人们不再需要工作”。
麦肯锡研究所最近发表的另一篇文章“工作的未来会对就业，技能和工资意味着什么”表明，这种技能转移或就业流离失所现象并不新鲜。
左图标题：1850到2015年间，美国各行业部门的员工总数份额
右表标题：1850到2015年间，就业的改变
第一次工业革命始于18世纪的英格兰，欧洲，美国和其他国家的经济自那以后经历了两次剧烈的结构变革。机械化推动了农业和工业的革命，鼓励工人从农村迁移到城市。过去60年来发生了第二次结构性转变，一些国家制造业的就业份额下降，而服务业的就业份额开始增长。
根据麦肯锡的研究，伴随这一结构转型过程的就业转移十分剧烈。在整个行业中大量劳动力转移的情况下，整体就业人数占总人口的比例普遍持续增长。
像美国，中国，印度，德国，日本和巴西这样的全球经济体将比印度尼西亚，韩国，土耳其等新兴经济体受到的影响更大。人工智能和自动化的影响依赖于国家的收入水平，人口和产业结构。
期望与现实
那么，人工智能和自动化将使我们的工作自动化吗？
“到目前为止，人工智能和机器人不是用来”自动工作“，而是用来”自动化任务“和”增强“人类功能，从而提高生产力和性能。”
我们大多数日常工作都与文书工作，日程安排，时间表，会计，费用等任务相关（平均百分比如下所示）。 当然，将这些重复的任务外包给数字助理或自动化软件是非常有用的，从而腾出更多的时间进行深入的思考和创造。
当谈到如何利用当前市场上可用的人工智能认知技术，迄今为止他们的主要影响是扩大现有的工作职能，而不是消除工人。能够推理，学习并与人自然互动的机器或系统可能会继续消除重复性任务，帮助员工更好，更快地完成工作，腾出时间完成更有趣的任务。
对于大多数劳动力来说，认知技术可能使他们能够进入新的、更有价值的角色。 因此，大多数组织及其员工可能会从基于AI的技术和自动化中体验到积极的影响。
人类未来研究所（FHI）、耶鲁大学、牛津大学和政治科学部门（Department of Political Science）实际上揭示了一个问题——人工智能会超越人类的表现吗？
根据他们的研究，机器超越人类的时间将会非常长。如果所有任务都是成本效益更高的机器，那么AI将会产生深远的社会影响。
他们的调查采用了以下定义：“高级机器智能”（HLMI）是在无人帮助的机器能够比人类工作者更好，成本更低地完成每项任务的情况下实现的。
例如时间线显示实现所选AI里程碑的概率为50％。具体而言，时间间隔表示从25％到75％的事件发生概率的日期范围。
应用和战略
从所有这些分析中可以清楚地看到，在可预测的环境中（包括生产工人，建筑和地面清洁工）涉及（很多）体力工作的职业以及办公室辅助人员（如文员和行政助理）可能会因人工智能和自动化而开展的活动面临重大影响。另一方面，医生和专业人士，比如工程师和商业专家则不太可能经历太多的影响。
目前的职业教育需求水平往往与这些活动自动化的可能性呈正相关。比起那些只需要高中文凭和一些经验的职业，需要高等教育的职业通常包含了自动化更少的工作内容。
“受自动化影响的工作人员很容易被识别出来，而由技术间接创造的新工作和技能组合的转变在各个行业和地区都不太明显，并且分布广泛。”
世界经济论坛“就业的未来”报告着眼于未来的就业，技能和劳动力战略。报告的作者向全球领先企业的首席HR主管和战略主管询问了目前的转变意味着什么，特别是针对跨行业和地域的就业，技能和招聘。
他们发现AI和自动化的最新发展将改变我们的生活方式和工作方式。一些工作会消失，另一些工作会增长，而今天根本不存在的工作将会变得司空见惯。可以肯定的是，未来的劳动力队伍需要调整其技能以跟上节奏。
未来技能
复杂的问题解决
批判性思维
创造力
人员管理
情绪智力
建立关系
谈判
认知灵活性
有风险的技能
记录和报告
行政的
体力劳动
可预测的分析
质量控制
校准
驾驶或骑马
信息收集
根据未来工作与消费研究员Laetitia Vitaud的观点，我们现代企业的大部分人力资源部门都已经成为把人当作资产一样管理、按照流程驱动的“机器”，而不需要关注个性化、独特的人。
相反，HR部门运行自上而下的流程设计'系统' - 招募大量人力资源，处理工资，组织年度评估，同时批量对员工进行培训等等 - 为员工的个性化，灵活性以及创造力留下少许空间。
Laetitia在她的出版物“AI能否将‘人’投入到人力资源？”中解释说，许多HR专业人员不了解的是，AI如何提供独特的机会来重新定义人力资源，并提升其相关性。
简而言之
因此，人力资源部门的关键是开发人工智能和自动化战略，首先要分析AI将会重新定义哪些工作角色，流程和工作流程。 Jeanne Meister在最近的文章“AI +人类智能是工作的未来”中指出，人们可以开始思考人工智能和自动化对工作任务，关键工作角色和工作流程的影响。你可以简单地开始问：
自动化：该角色中的哪些关键活动可以自动化以提供更高的效率和有效性来完成日常任务？
扩张：如何通过应用人员分析来确定新的业务洞察力以创建更好的战略规划和行动，从而创造更多价值？
放大：AI技术可以重新设计哪些工作过程和流程来促进人类活动和决策制定？
下图显示了HR和劳动力需要的AI战略所需的关键因素。基于这些基本原理和重要因素，我们便可以为企业及其（未来）人才创造价值主张。
AI战略中基本、重要的要素
基本原则
领先的正确思维
清晰的视野和商业案例
使用正确的管理方式
使用创新模式的COE
要素
领导力和整体方向
人才与变革管理
道德，合规和公正
扩展主动性和策略
技术不仅是创造最佳员工体验的关键推动力。有了正确的准备，HR部门的领导可以利用这些概念提供创新的文化。以最有效的方式实现数字化和自动化肯定会提高组织的人员绩效。
未来掌握在我们自己的手中，我们应该通过接受我们的未来是人类与机器之间的合作这一事实，来规划并实施必要的策略，为我们自己的美好未来做好准备。
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瞄准AI法律服务，LawGeex正用人工智能实现合同审核自动化
鉴于法律服务的特殊性，长久以来法律工作的自动化和数字化程度相对滞后。但随着人工智能的不断发展，也有越来越多的公司开始试图通过技术的手段去解决这样的问题，LawGeex 便是这一领域中的先行者。
LawGeex，成立于2014年12月，位于以色列特拉维夫。是一家AI驱动的合同审查平台，通过提供自动化的合同审核解决方案以帮助个人及企业解决耗时费力的商业合同审核问题，从而提高效率并降低风险。截止目前，公司总融资额为950万美元，最近一次为今年3月份的700万美元A轮投资，投资者包括Recruit Holdings以及前投资者Lool Ventures和LionBird等。据悉，公司此轮融资将进一步用于增强其SaaS产品，并继续建设工程师、数据科学家和法律专家团队。目前面向的市场已覆盖了澳大利亚、加拿大、英国、美国。
产品层面，LawGeex提供了一款由人工智能驱动的在线合同审核平台。其核心在于结合机器学习算法、文本分析和自然语言处理技术以及专家律师的知识来深入的审查和理解法律文件，精准指出合同中的缺点及潜在的法律风险，包括一些不常用的、缺失的和有可能问题条款。平台首先由法律工作者预先设定法律原则和审核标准，包括一些特定的要求，然后由机器自动学习这些原则和要求，并将需要审核的商业合同的主体内容与这些原则和要求进行对照，进行合同审核并提供详细的审核报告。LawGeex目前可支持从NDAs到采购订单、商业租赁、销售服务和货物的合同、雇佣合约（其为个人免费使用）等涵盖30多种广泛的标准业务合同类型。
相比传统的人工审核方式，通过LawGeex平台审批合同可以节省80％的时间以及90％的成本，同时也极大的简化了销售、运营和法律之间的工作流程。如此，运用人工智能将法律工作中的常规环节实现了自动化，这不仅极大的提高了企业的工作效率，同时也让律师等法律工作者能够更专注于客户服务中比较复杂、高价值的领域。
从运营情况来看，LawGeex为个人用户提供免费服务，为企业提供有偿服务。创始人Noory Bechor也曾表示，鉴于产品的易用性和高性价比，平台刚上线几个月便通过口碑传播获得包括德勤在内的成千上万的客户，审查了数以千计的文件，其中包括、Apple、Google、facebook等公司的劳动雇佣合同。
而从目前提供AI法律服务的国内外公司来看，主要以涉及法律检索、文件审阅、案件预测、咨询服务四大领域为主，包括为律师提供辅助工具或是直接面向消费者提供产品服务。比如，IBM推出的智能律师ROSS、与用户聊天的律师机器人 “DoNotPay”；国内市场上，法狗狗推出的应用于刑事案件的案情预测系统、定位于人工智能法律咨询机器人的 “法律谷” 、将关联案件分类整理并提供可视化数据服务的 “理脉” 等等。整体来看，这些应用于法律的人工智能仍属于工具的范畴。
团队方面，LawGeex 是由国际律师 Noory Bechor 和AI专家 Ilan Admon 创立。创始人Noory Bechor，是一位国际商业律师，曾在一家领先的技术和投资领域的律师事务所工作，也是一个兼具创业精神和使命感的人；联合创始人兼CTO Ilan Admon，是一名人工智能大师，在过去20年里一直在研究机器学习算法，具有丰富的技术背景经验。目前公司团队已超20人。
来源：36氪 ，作者：无知喵，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5070840.html
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面对自动化，美国初创公司是如何创造更多工作机会的？
近日，亚马逊宣布他们将在未来的18个月里在美国创造出十万个福利完善的全职工作机会。亚马逊称，这些工作范围广泛，既有入门级别的职位，也有软件工程师岗位。
这是一份针对当选总统的特朗普将更多工作岗位带回美国本土的承诺设计的声明。但是同样不要忘记，亚马逊业务的前提是在尽可能的情况下使用自动化，这也意味着用机器取代越来越多的人力。
换一种说法，虽然增加工作岗位是一件可喜可贺的事情，但是从长远来看，亚马逊是否能够提供那么多的工作岗位还是值得怀疑的。虽然从2011年到去年，亚马逊的员工从56200人增加到了306800人，但是他们同样给他们的仓库增加了机器人与传送带，这减少了亚马逊在一分钟内传输包裹这项作业所需要的员工。它的无人机计划也许很快就能够传送包裹，淘汰人工。这种措施也会减少需要先发制人的退款政策的客服代理。
更广泛地说，亚马逊在减少零售供应链里的工作岗位里扮演了很重要的角色。它让客户习惯于在线搜索产品，并且在几天之内就能够将商品送到我们家门口，这会对整个市场产生影响深远的后果。这个星期，时尚女装品牌The Limited是关掉他们家总计250家店面的最新品牌，成为了一家只支持在线销售的零售商。Sears在上一个财政年里关闭了200家店面，并且计划在2017年关闭更多。继去年Macy’s、Sports Authority、Ralph Lauren、Office Depot、American Apparel和Aeropostale关闭了店面之后，Sears也加入了其中。
“商场正在变成一座鬼城。” Cahill Gordon & Reindel律师事务所的Joel Levitin说。Joel Levitin专门研究破产与资产重组。“这种现象的必然性部分原因是自动化，还有一部分原因是我们早已习惯线上购物。”
看待当地商家的新方式
虽然因为自动化而被淘汰的工作回归的希望渺茫，但是对初创公司社区给美国带来更多制造业的运动而感到欢欣鼓舞是有原因的。在过去的几年间，大量初创公司——举几个例子，American Giant、Mizzen and Main、Shinola、the Reformation、Buck Mason、还有 Yogasmoga——开始努力思考如何本地化产品，不仅仅是为了创造更多的工作机会，而且因为他们相信在本土能够制造出质量更好的产品。虽然这些初创公司的产出相比亚马逊巨头来说非常渺小，但是它们却象征了公司策略与用户需求的转变，而这种转变有潜力变得更普及。
American Giant 的创始人兼 CEO Bayard Winthrop 说，他对在美国创造点对点的服装线抱有很大的热情，因为这能够确保他给他的顾客提供世界上最好的卫衣以及T 恤衫。并不是说Winthrop反对自动化：他也在尽力寻找、操作能够最大化工厂效率的最佳机器，这样他才能够与那些在海外以更廉价的方式生产商品的品牌以同样的价格出售。但是他的方法意味着会在美国产生上百个工作岗位。他的公司正在促进美国服装制造业缓慢、持续的增长。自2009年起，其增长了35%。
“重点要放在竞争力的培育上。” Winthrop在一封邮件里解释道，“老式零售商穷途末路，试图找到生存而不是革新的办法。服装制造业的光明将由新一代公司来引领。”
奢侈眼镜初创公司State Optical是这些新生代公司之一，产品完全在芝加哥一家50人的工厂里生产。制造一副眼镜需要两个星期、75个步骤，它们的售价均在350美元及以上。同市场上大部分高端眼镜基本持平。它的共同创始人及CEO Scott Shapiro两年前带着一种理念创立了这家公司，这种理念就是：相比于低廉的价格，美国市场需要的是更多强调质量与精工细作的品牌。
这些带给我们的教训是，美国市场已经改变了。一部分零售及仓库工作已经永远消失了，被互联网和自动化淘汰了。但是在国内创造更多工作的方式是双重的。首先，在整个供应链过程里引进科技与创新思维，以此为本地生产的产品创造更具竞争力的价格。第二，唤起顾客对精工细作的高质量产品的注意，让他们意识到这是海外制造商们所做不到的。
翻译来自：虫洞翻翻 译者ID：谢怀锋
本文来自翻译：www.fastcompany.com
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Helpshift融资2300万美元要用聊天机器人实现客户服务自动化
为移动 app 提供客户支持功能的 Helpshift 近日获得了 2300 万美元的 B 轮融资。
Helpshift 是一家为移动 app 提供客服支持 SDK 的初创企业，成立于 2012年，总部位于旧金山。有了它的 SDK 支持，移动 app 就能很快搭建出一个应用内的服务台，从而实现对用户问题的快速答疑。
其过程一样是这样。用户输入问题后服务台会先搜索常见问题库，如果有合适解答则提交答案。如果问题库中没有相应问题答案，则服务台会把问题转交给二线的客服，让双方通过聊天对话框（就像 QQ 客服、淘宝旺旺等一样）进行交流完成问题解答。这种机制方便快捷又减轻了客服的负担，所以赢得了像 Zynga 和 Supercell 等游戏公司以及 GungHo、VirginMedia、Target Western Union、Flipboard、Shyp、Luxe、WordPress 等公司的青睐。
现在 Helpshift 开始把目光投向游戏公司以外的传统市场，比方说针对 Windows 的生产力应用、电子商务公司以及按需服务公司等。目前其装机数已超过 13 亿，服务的月移动最终客户数超过 3 亿。
随着客户规模的扩大，Helpshift日益发现了客服领域对提高效率减少开支的新需求在不断扩大，那就是降低高成本人工客服的数量。而最近兴起的聊天机器人热正好提供了该需求的解决方案。Helpshift 目前也有自己的聊天机器人，但是能力还比较弱，公司希望通过此次融资加大机器学习方面的研发，从而增强聊天机器人的能力，把客户的人工客服数量进一步减少。
此轮融资由 Salesforce Ventures 与 Microsoft Ventures 领投，原有投资者 Intel Capital、Nexus Venture Partners、True Ventures 等跟投，至此，其总融资已达 3620 万美元。
本文参考了信息来源：venturebeat.com
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