趨勢五：基于云平臺的大數據
大數據往往和云計算相輔相成，只有云計算的模式才有大數據的可能性。大數據有哪些玩法？
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1.員工的大量咨詢都有共性。比如人力資源的政策法規，未來也許可形成類似siri的東西，當員工詢問的時候，可從知識庫里調出相關內容來做回應。每家企業單獨建立龐大的知識庫意義不大，未來一定需要外包，這是大數據模式的一種做法。
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2.薪酬定級。未來若要了解某個崗位的市場行情，可以馬上和外部數據做聚合，從而看到當地某類崗位的薪酬范圍，這也是大數據的一種展現。
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3.還有候選人或員工的全景畫像。現在用戶的大部分社交信息都在微信上，而微信相對是個封閉的系統，較難抓取數據。百度的全景畫像做的不錯，可以看到候選人在整個互聯網上的一系列信息聚合。
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總之基于云平臺的大數據會是下一步的一個趨勢。
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趨勢六：人工智能技術的廣泛應用
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超過70%的eHR同仁認為大數據和人工智能在人力資源中有較好的應用場景。自然語言的處理、語音識別、OCR、機器人等技術怎樣和人力資源結合在一起？
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招聘領域，很多創新公司都在做簡歷和職位的智能匹配，分析職位JD的真實意圖，同時分析簡歷適合的崗位，不是簡單的條件查詢，而是自然語言的分析，可像人看職位一樣，憑著經驗和感覺做匹配。
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人臉識別技術在人力資源系統里的應用也有一些場景，比如在線考試，可以刷臉識別考生和身份證上是否為同一個人，從而防止替考發生，可用于招聘應屆畢業生的筆試中。還有刷臉的門禁，不少企業已經投入運用，自然地走過去即可識別。
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還有HR智能機器人，智能化解決身份識別、打印等問題，可直接減少共享服務中心的用工量。
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OCR技術可用于識別拍照上傳的紙質簡歷或圖片簡歷，OCR是第一步，簡歷解析是第二步，快速幾秒就能變成數據庫的結構化簡歷。HR和面試官如果想對簡歷做備注，也無須打字，直接說話就能通過語音識別技術變為文字，輕松備注。
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人力資源管理中的很多場景都能和人工智能結合，一些小點都會為工作帶來革命性的變化。
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趨勢七：免費增值服務模式面臨挑戰
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免費增值服務到底行不行得通？過去一兩年間出現了很多免費的eHR SaaS系統。免費就能獲得很多客戶，看似美好，其實面臨巨大挑戰。
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挑戰一：無法快速推廣。再小的個體也有自己的需求，需求個性化，業務邏輯復雜，導致HR系統無法規模化。
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挑戰二：能否獲得足夠多的用戶。很多SaaS模式的廠商以免費吸引人，期望借助HR SaaS平臺成為流量入口，提供其他增值服務的模式，但前提是HR SaaS需要擁有足夠多的用戶。
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因此，與其免費增值服務，不如專注服務本身。
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趨勢八：eHR熱門崗位
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最后一個趨勢就是未來最熱門的三大eHR崗位：產品經理、運營崗位和數據分析。
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面對時代的變化和技術的進步，eHR系統面臨著重構和革新，產品經理對eHR系統和創新應用的規劃設計將關系到eHR系統能否應對未來的挑戰。
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而要打造更受員工青睞、體驗更好的eHR系統，自然離不開悉心的運營，因此運營也會是未來的熱門崗位。
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在大數據與AI時代，數據的利用、分析尤為重要，充分利用人力資源管理中可獲得的數據才能讓系統變得更智能，工作變得更簡便，因此數據分析也是重要而熱門的崗位。
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