「HR Signal」完成160万美元种子前轮融资，用算法帮助公司留住员工

员工流动率高通常意味着公司的人力资源战略不起作用，但管理者也很难知晓那些员工是有离职倾向的。「HR Signal」希望通过使用算法来预测哪些员工最有可能跳槽，从而让留住员工变得更容易。

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据TechCrunch报道，这家初创公司「HR Signal」刚刚完成了种子前轮融资，本轮Gammite Ventures、Aaron Grossman和Tzur Daboosh参与投资，融资金额共160万美元。

「HR Signal」的联合创始人Sagy Cohen在一家计算机视觉初创公司担任高级数据科学家时，提出了创办「HR Signal」的想法。数据科学家和计算机视觉人工智能专家供不应求，不断有猎头联系Cohen，询问他的跳槽意愿。尽管他对自己的工作很满意，没有跳槽的想法，但这样的经历这促使他编写了一套算法，以帮助猎头更轻松地找到那些可能有跳槽想法的人。

Cohen和联合创始人Andrew Spott、Daniel Gilon和Aaron Goodman于2020年初开始研究该算法。起初，他们的目标是将招聘人员引向晋升不足或被认可不足的人。在年底，他们进行了一项内部案例研究，预测到有非常多的人准备离开现在的工作岗位，将发生一场大规模的“离职事件”。

在那之后，「HR Signal」的团队决定转而专注于提高员工留用率。Spott说：“有一种说法是，人们对工作的忠诚度在降低，辞职的频率也在增加。但当我们在足够大的数据库中分析数据时，发现这是因为雇主总是倾向于从外部寻求领导职位，而不是从内部提拔。”

为了帮助客户留住员工，「HR Signal」的算法整合了来自外部和公共数据源的数据。除了数百万份匿名简历外，还有其他数据示例，包括收入报告、强制性申报和国税局报告等。为了获得有关不同职位的更多信息，HR Signal还会收集各地的市场数据和薪酬信息，例如每个地区针对每种职位的招聘广告数量、发布时间、招聘时间以及招聘人数是在增长还是在下降。

“如果我们查看一个人的简历，并将其与相同任期和工资等级下的同一职位的同龄人进行比较，我们就可以预测他们的职业道路、下一个职位或工资情况。这有助于公司找出员工中最有可能跳槽或被竞争对手挖走的人。”Spott说道。