Bello已獲得一批種子客戶包括：Facebook、華潤集團、珍愛網(wǎng)、優(yōu)課聯(lián)盟等等。并正在與騰訊公司深度合作，訂制技術崗位的專家型招聘機器人，實現(xiàn)高度自動化，試用版系統(tǒng)近期即可上線。
今年3月，北美著名人力資源集團公司SourceCon舉辦了一年一度的行業(yè)競賽。一臺機器“代號B”參賽者僅花費了3.2秒就篩選出了合適的候選人，同時職位適配性還排到了第三名。其他通過人工篩選的團隊則使用了10-20個小時來尋找合適的候選者?？梢娙斯ぶ悄芗夹g在招聘領域的應用潛力巨大。
技術出身，又在人力資源行業(yè)深耕近10年的李松毅看到了希望，終于可以用科技來解決招聘領域的痛點，同時獲得巨大的利潤，因此他于去年創(chuàng)立了人工智能初創(chuàng)公司Bello，并邀請了那臺“代號B”機器的CTO以及首席科學家加入Bello團隊，希望將這項技術帶入中國市場。
李松毅告訴36氪，招聘領域是一個非常原始的現(xiàn)狀，大量靠堆人頭去完成簡單重復的工作，比如要看大量的簡歷并且和崗位描述進行比對。人工尋找和篩選簡歷，除了效率低還存在比較大的主觀性和經(jīng)驗不足帶來的偏差，給企業(yè)帶來發(fā)展的阻礙。
同時，招聘市場的體量巨大，全球招聘市場的市場總量已經(jīng)超過4500億美元，年增長10%以上。 Bello現(xiàn)在更加專注于中國市場，主要針對人數(shù)在1000人以上，有一定規(guī)模的HR系統(tǒng)和招聘需求的大公司，幫他們度身定制最強招聘智能。這樣的商業(yè)模式才有客戶買單，畢竟HR領域人工智能的容錯率是很低的。
Bello于去年開始使用大量適用于中國市場的數(shù)據(jù)訓練通用算法模型，現(xiàn)在的訂制招聘智能是基于通用模型而來。Bello CEO李松毅告訴36氪，利用AI技術的招聘場景大概就是這樣的：招聘官拿到招聘需求后，向AI招聘系統(tǒng)提交職位描述。AI系統(tǒng)會將成千上萬份簡歷和職位描述進行比對，并按照匹配度排序。招聘官只需要花5%的時間和最相關的人才溝通即可，節(jié)約了大量時間成本，同時也不會再因為人手不夠而錯失好的人才。
李松毅表示，他們的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在三方面。首先Bello擁有數(shù)千萬級的訓練數(shù)據(jù)庫，覆蓋了中國80%以上的數(shù)據(jù)類型，幫助Bello訓練出了有普適性的算法模型，但是精準性還是有進步空間。
第二個優(yōu)勢主要體現(xiàn)在自然語言處理方面。李松毅告訴36氪，他們擁有30多個相關專利，可以在職位匹配過程中加入更多維度的信息匹配。比如在完全相同字符比對的基礎上，加入了同義詞的理解，進而有效克服傳統(tǒng)基于字符串匹配無法解決的多義詞，同義不同表達帶來的匹配精度低的問題。此外Bello還可以獲取應聘者其他平臺開放的社交數(shù)據(jù)，從多個維度來判斷應聘者是否符合公司職位要求。
第三個優(yōu)勢體現(xiàn)在Bello還會在通用算法模型基礎上，根據(jù)不同的企業(yè)需求，加入企業(yè)的招聘偏好。李松毅告訴36氪，他們會從客戶處獲取優(yōu)質(zhì)員工的簡歷、績效考核、評價等多方面數(shù)據(jù)，對這些有標注的數(shù)據(jù)進行機器自學習，形成算法模型。
在效率方面，李松毅表示基本可以完全代替招聘HR的 60%的工作量，同時也不會受到HR經(jīng)驗水平等主觀影響。據(jù)悉，Bello已獲得一批種子客戶包括：Facebook、華潤集團、珍愛網(wǎng)、優(yōu)課聯(lián)盟等等。并正在與騰訊公司深度合作，訂制技術崗位的專家型招聘機器人，實現(xiàn)高度自動化，試用版系統(tǒng)近期即可上線。除了給一些大B客戶定制定制崗位專家型招聘機器人，Bello還可以將API開放給其他正在使用ATS系統(tǒng)，按年計費。
李松毅告訴36氪，未來他們也會在人才生命周期中，運用AI及行為學分析技術來略過部分面試步驟，進一步提升效率，提高用人精確度。
Bello現(xiàn)有8人，研發(fā)中心位于美國波士頓。公司在近期的AI LAB的決賽中勝出，并入選了騰訊AI加速器?，F(xiàn)在正在尋求1000萬元的天使輪融資。
