核心挑战
数据处理难题
结构化与非结构化数据分散且非标,缺乏统一处理与智能分析能力
倍罗解法
数据智能处理
AI标签分类、数据抽取转换、统一处理简历/绩效/访谈等多类型数据
内外双场景的人才资产智能中枢
外部招聘精准筛选,内部人才激活调配。AI深度理解组织,让数据真正变成可用资产。
无需多步操作,无需跨多个系统切换。全景 AI 人才库的 Agent 理解复杂意图,自动拆解为多步工作流,内外联动、智能触达,全程输出报告。
| 维度 | 陈内部·影像
| 王内部·芯片
| 外半导体架构
|
|---|---|---|---|
| 综合匹配度 | 92% | 87% | 89% |
| 绩效表现 | A · 连续3年 | A · 1年 | 外部未知 |
| 芯片领域深度 | 扎实基础 | 专项经验 | 10年专精 |
| 转岗/入职风险 | 低 | 低 | 中(需谈) |
| 到岗周期 | 1周内 | 2周内 | 1~2个月 |
Agent 综合结论:优先推荐「内部·影像资深工程师」——绩效最优、芯片基础扎实、转岗风险低;「半导体架构师」作为外部首选,技术最全面,建议并行推进触达。
以上为倍罗全景 AI 人才 Agent 能力的场景展望,现有产品已覆盖内外部人才库搜索、绩效数据整合、倍聊渠道触达等核心模块
让HR从"筛简历"里解放,让业务随时能"调兵遣将"
让HR从"筛简历"里解放出来,把精力放在"谈人才"上
别让"合适的人"藏在角落,让业务随时能"调兵遣将"
核心挑战与倍罗全景库解法
从数据到匹配、从画像到组织认知,倍罗全景库针对每一类挑战提供对应能力。
数据处理难题
结构化与非结构化数据分散且非标,缺乏统一处理与智能分析能力
数据智能处理
AI标签分类、数据抽取转换、统一处理简历/绩效/访谈等多类型数据
基础匹配困境
传统匹配模式效率低,精准度和灵活性都不足
多维人岗匹配
以岗找人、以人找岗、以人找人,语义搜索不受限于分类体系
画像管理局限
固定画像维度难以适应动态业务需求,缺乏灵活调整机制
画像动态管理
支持自定义画像维度、修改现有维度、动态更新保持鲜活
组织认知壁垒
组织架构、绩优标准、人才标签语义没有通用模型覆盖,影响人才精准筛选
AI深度理解组织
学习公司"黑话"、理解绩优标准、掌握组织架构业务定义
让AI深度理解组织,让数据真正变成可用资产

越用越懂你的组织,推荐越来越精准
不管数据有多复杂,都能"读懂"并整合

以岗找人、以人找岗、以人找人,多维度满足匹配需求
有职位需求,快速从人才库中找到匹配的候选人
看到优秀候选人/员工,自动匹配企业内所有合适的岗位
基于标杆人才画像,寻找相似背景的候选人
外部降本50%,内部调配数分钟
外部招聘标准化程度高,内部人才非标数据多,重点在于 AI 理解组织与灵活画像
了解两种场景在数据、画像与权限上的差异,便于选型与落地。
| 对比维度 | 外部招聘 | 内部人才匹配 |
|---|---|---|
| 数据标准化程度 | 标准化,如简历模板 | 非标为主,如绩效数据、项目经验、访谈录音 |
| 数据增强重点 | 外部信息为主,通过知识图谱扩展公司、行业、院校背景信息 | 需要对组织内部有充分理解,如组织架构、绩优标准、人才标签 |
| 画像侧重 | 冰山上为主(技能、经验),维度相对固定标准 | 上下兼顾(技能、潜能、价值观),维度相对灵活全面 |
| 对数据治理的挑战 | 需要保证数据来源,需要较全面的外部渠道和获取手段覆盖 | 需要依靠智能处理能力降低复杂度、提高灵活性 |
| 权限控制需求 | 低,主要涉及候选人隐私 | 高,涉及员工敏感数据、职业发展 |
| 后续动作 | 外部触达、招聘入职 | 内部调配、培训发展、职业规划 |
标准化,如简历模板
非标为主,如绩效数据、项目经验、访谈录音
外部信息为主,通过知识图谱扩展公司、行业、院校背景信息
需要对组织内部有充分理解,如组织架构、绩优标准、人才标签
冰山上为主(技能、经验),维度相对固定标准
上下兼顾(技能、潜能、价值观),维度相对灵活全面
需要保证数据来源,需要较全面的外部渠道和获取手段覆盖
需要依靠智能处理能力降低复杂度、提高灵活性
低,主要涉及候选人隐私
高,涉及员工敏感数据、职业发展
外部触达、招聘入职
内部调配、培训发展、职业规划
灵活部署与数据主权保障
支持公有云与私有化多种部署方式,开放对接、安全合规。
外部招聘精准筛选,内部人才激活调配,让数据真正变成可用的战略资产