Phenom People为微软等公司使用的AI招聘平台筹集了3000万美元

2020-01-23 14:19:58    来源:    作者:

Phenom People是一个利用人工智能(AI)帮助公司吸引新人才的人力资源(HR)平台,在由WestBridge Capital领投的C轮融资中筹集了3000万美元,eBay创始人Pierre Omidyar的风险投资公司Omidyar参与了该轮融资Ventures,AXA Venture Partners,Sierra Ventures,Sigma Prime Ventures,Karalani Capital,以及隶属于AllianceBernstein的基金。

Phenom People为微软等公司使用的AI招聘平台筹集了3000万美元

成立于2010年,总部位于费城的Phenom People宣称其“人才体验管理”(TXM)平台是为希望通过个性化的工作和内容推荐,聊天机器人和内容管理系统来构建职业网站的公司的一站式解决方案( CMS)用于将新内容推送到网站。

招聘中的AI

许多初创公司正在利用AI和自动化来简化招聘流程,其中包括位于纽约的Fetcher,该公司处理数据以主动寻找新候选人。旧金山的Xor,使用AI进行招聘和筛选;以及位于纽约的Pymetrics,它可以帮助公司通过神经科学游戏进行候选人评估。

Phenom People声称在全球拥有约300个客户,其中包括Microsoft等大客户,后者使用Phenom People平台为其职业门户提供动力。Phenom People首席执行官兼联合创始人Mahe Bayireddi在较早的一份声明中表示:“微软是领先的技术组织致力于通过AI驱动的体验来革新候选人体验的杰出典范。” 其他著名的客户包括亚马逊拥有的Audible and Whole Foods,福特,通用汽车,好时和飞利浦。

Phenom People为微软等公司使用的AI招聘平台筹集了3000万美元

除了之前筹集的2900万美元之外,Phenom People还拥有3000万美元的新资金,可以很好地扩展其现有500名员工的规模,并在全球范围内发展。

Bayireddi说:“全球组织正在将其支出从传统的单一HR工具转移到数据驱动的智能人才体验平台。” “首席人力资源官可以采用现代化的方法进行投资-将候选人,招聘人员,员工和管理人员在整个人才生命周期中的所有互动联系在一起。”

怎么运行的

整合了Phenom People's技术的公司可以利用基于人的技能,位置和兴趣的AI支持的建议,并使用自然语言处理(NLP)通过了解候选人的需求来展示职位。这可能涉及将搜索词与同义词相关联或突出显示其他紧密相关的字段。该系统还可以根据某人的个人资料(例如,如果他们已使用其LinkedIn凭据登录),搜索历史记录,他们单击的内容等来建议职位空缺。

另外,公司可以采用更具对话性的方法,集成一个Phenom People聊天机器人,该机器人可以回答一些问题,例如公司当前是否在特定区域内有空缺职位。Bayireddi表示,Phenom People于去年1月启动了其聊天机器人,在过去的一年中,它已经捕获了2000万次互动,同时“每个人都变得越来越聪明”。

“为了帮助聊天机器人学习并更好地个性化人才体验,我们的客户向其提供了它渴望的信息,例如有关该组织的常见问题和事实,” Bayireddi告诉VentureBeat。对于人才的获取,Phenom People平台将职位描述中的关键信息(例如,所需的技能,经验和学历)与候选人资料中的数据进行匹配,以建立最佳匹配。

但是,该平台不仅仅用于帮助公司为其员工增加新面孔,它还可以用于通过显示潜在的晋升,从其校友网络获取工作推荐等来帮助内部候选人规划职业道路。

在招聘方面,人工智能有助于技能和兼容性的匹配,以帮助确定某个职位的最佳人选,而招聘人员还可以重新发现过去可能略有欠缺的人选。

Phenom People为微软等公司使用的AI招聘平台筹集了3000万美元

大数据

Bayireddi指出,他公司的AI算法由庞大的数据集提供支持,该数据集每年合并30亿个事件,并包括一个由1亿候选人,8,000招聘人员,200万员工和2000万活跃职位空缺组成的网络。

“这些观察结果变成了10,000个标记,用于形成360多个人才信号,” Bayireddi说。“这些人才信号对于使我们的平台的AI真实且具有影响力至关重要。”

“人才信号”本质上是根据招聘和各个行业的当前市场状况进行的微观洞察。还合并了网络活动,网络活动是指从Phenom People生态系统内部生成的内部信号。

通过使用这些类型的标记,Phenom People向公司承诺,这些工具可以使职业站点个性化,使求职更加智能,并基于大数据为招聘人员提供更深刻的见解。

“这使求职者,招聘人员,员工和管理人员可以获得所需的信息,无论是相关的职位,数据还是质量线索,都可以更快地做出更明智的决策,” Bayireddi总结道。

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