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大模型走红后,这家公司想用它解决复杂的HR问题

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大模型走红后,这家公司想用它解决复杂的HR问题

大模型应用层创业门槛更低一些。

图片来源:图虫创意

界面新闻记者|肖芳

ChatGPT走红之后,国内很多大型互联网公司以及互联网行业大佬纷纷追逐中国版大模型创业,还有一些从业者瞄准了应用层的机会开始创业。

用工及全球人力资源管理SaaS平台GONEX是其中之一。GONEX成立于去年8月,公司产品服务包括名义雇主、全球薪资服务、灵活用工、国际派遣等,覆盖超过100个国家和地区,去年11月获得千万级人民币天使投资。

4月20,GONEX凭借AIGC技术推出首个AI原生HR行业应用GONEX- IRIS,可以⾃动化赋能各种复杂全球HR流程,如无实体雇佣、劳动合同、⼊职、离职、薪资管理、社保缴纳、商业保险等问题的相关解决方案等。同时,GONEX- IRIS还可以利⽤机器学习技术进⾏员⼯满意度和⼯作绩效分析,提供数据驱动的洞察和建议。这些数据分析和建议可以帮助企业更好地了解员工需求和⾏为,制定更具针对性的⼈才管理策略,提⾼员⼯满意度和⼯作效率。

GONEX CEO温梦飞对界面新闻表示,中国出海公司在海外被HR流程以及合规等问题已经折磨很久了,企业的协作执行效率也比较低,一直没有太好的解决办法,其团队在相关领域从业20年,一直保持专业敏感度,寻找更好的解决方案。

他表示,去年看到GPT涌现的能力感到非常震惊。今年春节,自己突然涌现出用大模型技术解决繁琐复杂的全球HR流程问题,于是才有了GONEX- IRIS的产生。

GONEX- IRIS依托于开源的GPT2.0进行训练,和通用大模型不同,GONEX- IRIS的训练主要集中于全球各个国家和地区的HR政策以及薪资、社保等实践问题,致力于为出海企业解决70%~80%的HR流程问题,让原有的人工HR专家可以集中精力处理更复杂的问题。

比如,HR领域经常涉及到的薪资问题中,很多都是非标准化问题,常见的问题包括这个月薪资为什么比上个月少了几千块等。以前,这类非标准化问题只能通过人工解答,一旦涉及的人比较多,HR需要寻找原始数据重新核算。很多企业还涉及到跨时区、跨语言、跨劳动法等问题,发一次工资HR要做很多重复性的工作,因为时差等原因,沟通效率也比较低。大模型带来很多的能力的涌现之后,这些问题可以通过定向训练机器得到解决。GONEX- IRIS的产品设计和ChatGPT类似,企业员工只要输出想问的HR问题,便可以立刻得到答案。

实际上,除了专注于HR服务的GONEX- IRIS应用之外,还有一些从业者开始在视频搜索、视频剪辑、生物医药等领域应用大模型和AIGC等技术。

大模型应用层创业门槛也更低一些。温梦飞表示,在应用层用,5000万美金就能干ChatGPT花费10亿美金才能干的事。

以视频搜索为例,过去互联网平台对视频的识别主要通过打标签的方式进行,每个视频都对应着若干个文字标签,用户检索相关的关键字即可搜索到相关视频。但标签是对视频内容的理解不够精确,需要用户花费大量时间观看视频来理解视频内容。但大模型可以用很短的时间看完人类产生的所有视频,并理解视频内容,用户只需要模糊表述想要寻找的视频内容,便可以检索到。

可以预见,随着大模型技术的成熟,其应用也不再仅限于写诗作画等娱乐领域,将会深入更多有使用价值的领域,应用层的创业也将迎来一个爆发式增长期。

 

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大模型应用层创业门槛更低一些。

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界面新闻记者|肖芳

ChatGPT走红之后,国内很多大型互联网公司以及互联网行业大佬纷纷追逐中国版大模型创业,还有一些从业者瞄准了应用层的机会开始创业。

用工及全球人力资源管理SaaS平台GONEX是其中之一。GONEX成立于去年8月,公司产品服务包括名义雇主、全球薪资服务、灵活用工、国际派遣等,覆盖超过100个国家和地区,去年11月获得千万级人民币天使投资。

4月20,GONEX凭借AIGC技术推出首个AI原生HR行业应用GONEX- IRIS,可以⾃动化赋能各种复杂全球HR流程,如无实体雇佣、劳动合同、⼊职、离职、薪资管理、社保缴纳、商业保险等问题的相关解决方案等。同时,GONEX- IRIS还可以利⽤机器学习技术进⾏员⼯满意度和⼯作绩效分析,提供数据驱动的洞察和建议。这些数据分析和建议可以帮助企业更好地了解员工需求和⾏为,制定更具针对性的⼈才管理策略,提⾼员⼯满意度和⼯作效率。

GONEX CEO温梦飞对界面新闻表示,中国出海公司在海外被HR流程以及合规等问题已经折磨很久了,企业的协作执行效率也比较低,一直没有太好的解决办法,其团队在相关领域从业20年,一直保持专业敏感度,寻找更好的解决方案。

他表示,去年看到GPT涌现的能力感到非常震惊。今年春节,自己突然涌现出用大模型技术解决繁琐复杂的全球HR流程问题,于是才有了GONEX- IRIS的产生。

GONEX- IRIS依托于开源的GPT2.0进行训练,和通用大模型不同,GONEX- IRIS的训练主要集中于全球各个国家和地区的HR政策以及薪资、社保等实践问题,致力于为出海企业解决70%~80%的HR流程问题,让原有的人工HR专家可以集中精力处理更复杂的问题。

比如,HR领域经常涉及到的薪资问题中,很多都是非标准化问题,常见的问题包括这个月薪资为什么比上个月少了几千块等。以前,这类非标准化问题只能通过人工解答,一旦涉及的人比较多,HR需要寻找原始数据重新核算。很多企业还涉及到跨时区、跨语言、跨劳动法等问题,发一次工资HR要做很多重复性的工作,因为时差等原因,沟通效率也比较低。大模型带来很多的能力的涌现之后,这些问题可以通过定向训练机器得到解决。GONEX- IRIS的产品设计和ChatGPT类似,企业员工只要输出想问的HR问题,便可以立刻得到答案。

实际上,除了专注于HR服务的GONEX- IRIS应用之外,还有一些从业者开始在视频搜索、视频剪辑、生物医药等领域应用大模型和AIGC等技术。

大模型应用层创业门槛也更低一些。温梦飞表示,在应用层用,5000万美金就能干ChatGPT花费10亿美金才能干的事。

以视频搜索为例,过去互联网平台对视频的识别主要通过打标签的方式进行,每个视频都对应着若干个文字标签,用户检索相关的关键字即可搜索到相关视频。但标签是对视频内容的理解不够精确,需要用户花费大量时间观看视频来理解视频内容。但大模型可以用很短的时间看完人类产生的所有视频,并理解视频内容,用户只需要模糊表述想要寻找的视频内容,便可以检索到。

可以预见,随着大模型技术的成熟,其应用也不再仅限于写诗作画等娱乐领域,将会深入更多有使用价值的领域,应用层的创业也将迎来一个爆发式增长期。

 

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