当所有媒体都在热火朝天的讨论传统行业如何被互联网颠覆，我们有理由相信，招聘行业是下一个。互联网的本质是消灭中间环节，匹配两方，一边是海量的供给，高效匹配另外一边海量的需求，所以电商让天下没有难做的生意。然而招聘行业很令人匪夷所思，一方面企业招聘成本逐年升高、合适的人越来越难招，另外一方面一批批的求职者又求职无门。
从国内外创新企业的实践可以看到，借助互联网技术，尤其是移动互联网的便捷，能实现人肉式的候选人主动搜索、建立人才池塘，更精准的匹配雇主和候选人，将能实现让天下没有难招聘的人才，没有难找的工作。
首先，招聘行业是一个传统得掉渣的行业。
1. 守旧的模式：
无论是51job等传统招聘网站还是他们的干爹Monster，本质还是20年前Monster成立时候的模式，即报纸招聘板块的线上版，细分领域的58同城（或Craigslist），因此从基因来讲，他们根本不是互联网企业，只是一个披着互联网皮的传统媒体，或者是网站加人工的半自动产品。从招聘结果来看，随着招聘信息爆炸、求职者的盲目海投，海量的简历某种程度上对于雇主来讲，已经变成负担，一封封的垃圾邮件，无法从中选出合适的人
2.保守的群体：
相比市场部或研发，绝大部分公司的HR是相对保守的群体，这是由其内部支持部门的地位决定的。一方面HR被招人难折磨，一方面他们也担心新模式无法奏效而带来风险，因此很多HR宁愿选择去三大招聘网站投放无法预期效果的广告，宁愿青睐成本高，但按结果付费很保险的猎头。从另外一个角度，HR尝试新模式的胆怯是源于KPI的考核标准未制定，ROI难衡量，这也是互联网技术能够发挥的空间。
其次，看看国外的招聘行业在发生什么？
变革，是这几年全球招聘行业创新的关键词，尤其是借助互联网技术，提升招聘精准性和效率提升。从UnderCoverRecruiter的一篇文章（TOP30 SOCIALRECRUITING TOOLS）以及Crunchbase的创业企业融资数据可以看到，国外去年热门的新兴招聘企业（除去Linkedin、Glassdoor等已成功验证的模式），有近1/3是人才关系管理；有1/4是人才搜索类，即借助大数据主动挖掘潜在候选人；有1/5是人才筛选的创新，尤其是借助互联网技术的Pre-Assesment和面试，还有1/5是垂直行业尤其技术类人才招聘。
1. 人人都是小猎手—人才推荐
招聘模式的演进，目标是实现招聘成本的降低，并且全面了解候选人，以选到最合适的人，因此模式从传统的钓鱼模式（短线，一次性），演变为养鱼模式（长线），提前把潜在候选人引入到鱼塘，用CRM的方式维系、筛选和管理，最终实现人才的未需先求、即需即求。
但是招聘部门是一个重短期绩效为主的部门，因此相对长期的人才关系管理应该和短期的人才招聘结合在一起，这最好的结合点就是人才推荐，在很多大型企业，员工推荐已成为招聘的最主要渠道，每个员工变身为小猎手。以腾讯、百度这样的互联网公司为例，有超过40%的招聘来源于员工推荐。互联网化可以让人才推荐最大化，一是众包理念的应用；二是游戏化记录的构建；三是移动化带来的便捷，这三个点只能依托互联网环境或者互联网技术才可以实现人才推荐的核心在于让了解公司的人，推荐适合公司的人，Jobvite、Zao等企业都是这一类公司的代表，国内也有人人猎头这样的创新，但人人猎头采用大众推荐，随便一个人都可以推荐一个候选人给他根本不了解的公司，质量很难保证；而且人人猎头的客户也以中低端企业为主，对后续人的吸引力有限。
2. 人肉搜索的招聘版—人才搜索
被动求职者是招聘市场上最抢手的一批人，随着社交网络的兴起，每个潜在后续人在网上的痕迹越来越多，借助数据爬取主动挖掘社交媒体和行业垂直网站，便成为简单而直接的办法。
我和很多HR交流，他们都鄙夷大数据仅仅是个概念，网上甚至流传一个段子：“Big dataislike teenage sex: everyone talks about it, nobody reallyknows how to doit,everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claimsthey aredoingit.”
然而在全球创新的中心硅谷，大数据在招聘的应用，却实实在在的发生，Gild、 Dice、 HiringSolved是这一类企业的代表，他们主要搜索的对象以技术类人才为主，这个与硅谷重视技术人才招聘，且编程等Hard Skills可衡量有关系。Gild的核心团队由一群科学家和顶尖程序员组成，他们从Github、Google Code等平台爬取、分析每个Profile的行为和语言，评价各个语言和技能的实力，让简历不再重复。
3. 简历已死--人才的预筛选（Pre-Assessment）
我们经常讲，面试官60%的时间浪费在根本不适合的候选人上，譬如10个候选人来面试，6个候选人见第一眼就不想聊了，但出于尊重还得继续。这是因为我们靠筛简历来邀约面试，而简历很难展现候选人实力，超过70%以上的简历甚至有吹嘘的成分，因此很多专业媒体都在讨论Resume isdead.
美国由于人力成本很高，非常注重效率的提升，出现了Interviewstreet、HireArt这样的平台，帮助面试官在邀约候选人前，让他们在线完成一套技术挑战，或者与职位相关的任务，HireArt是Y-Combinator孵化的企业，发展迅速，不到一年已有eBay、思科、Airbnb等客户。
预筛选相当于简历的加强版，能帮助企业在面试前挑出更适合岗位的候选人。由于要完成预测试而投入时间，候选人对雇主的Commitment也会更强。
下一步，来看看国内招聘行业创新的爆发点：一个引入，一个消灭，三大神器
1. 引入大数据，帮助中小企业实现按结果付费的招聘模式
传统的三大招聘网站，或猎聘、大街网等，都是服务大型企业为主的。真正最难招聘的还是中小企业，没有雇主品牌，没有招聘经费，更没有土豪的薪酬，中小企业的特点在于只愿意为结果买单，而不是效率，因此如何快速、直接的找到候选人，尤其是被动求职者是关键。
前面提到的国外大数据主动搜索挖掘候选人的模式，在中国一定是有市场的，只是需要先从一个细分行业切入，逐渐积累数据、完善算法。被雅虎收购的智拓，人才雷达（www.hirebigdata.cn），都是这方面的代表。
2. 消灭中间环节，直接对接用人部门和求职者
HR在招聘过程中，承担的角色只是媒介，发起招聘需求和决定最终候选人的都是用人部门。就像淘宝消灭中间商，撮合买家和卖家一样，未来的招聘工具应直接为求职者和实际用人的人直接提供服务，互联网使得招聘更加扁平化。在这个大潮下，HR只能和业务部门走得更近，只有真正懂业务的招聘官才能生存，这也是HRBP越来越在大企业中拥有话语权的原因。
内推网（neitui.me）就是实现这种模式的代表，各个公司的用人部门，都可在验证了企业邮箱后，发布招聘职位，直接收取简历，减少不必要的中间环节，最大化提升效率。
3. 人才预筛选、人脉推荐和移动互联网化，是提升招聘效率的三大神器
首先，IT类和金融类人才是国内企业招聘的难点，HR往往不懂业务，无法帮部门筛选合适的人才，借助Pre-Assessment的方式，可在发布招聘启示的同时公布岗位对应技能的任务，甚至有趣、有悬赏的挑战，帮助雇主筛选和吸引高质量的后续人。国内企业中，一问一答（wenda60.com）是这方面的代表，其借助各类技能和语言的随机题库和在线编程，帮助腾讯、搜狗、大众点评、完美世界等创新的互联网公司以游戏化的形式选拔技术人才。
其次，移动互联网化不应该是O2O，应该是OAO(Online and Offline)，Mobile和PC不再分开，不再区分线上、线下，随时随地寻找工作，随时随地招聘。因此不用刻意的突出移动端招聘，或者微信招聘等，因为招聘自然的融入你生活中的每时每刻了。
最后，人脉推荐应该自然的融入到招聘流程中，而不是专门、刻意的去做人脉，移动互联网和微信的普及，能帮助人脉推荐自然融入，微信红包还能简单高效的实现推荐人奖励。
4. 招聘平台会进一步垂直细分化
像拉勾、内推这样锁定互联网行业招聘，站酷锁定设计师招聘的垂直模式会越来越多，甚至是在招聘模式上的颠覆，硅谷有个程序员拍卖的网站，就是非常适合锁定一波最牛的的被动求职者
这四个方面是相互交融的，譬如移动端的招聘可以借助微信等好友关系推荐候选人，通过大数据挖掘好友关系中适合这个职位的，并且通过移动端实现Pre-Assessment，对于候选人的体验也是最好的。
最后，互联网可以将人才供应链的上下游打通，提升招聘的产业价值
基于招聘平台上用户（企业+人才）行为的大数据，能实现如下几点：
1. 上游打通在线教育——招聘平台根据最热门的雇主需求帮助人才补齐短板，或者基于教育平台上的学生数据匹配雇主。
2. 中间层建立不同类型人才的垂直化社区，促进人才间的知识分享、经验交流，甚至雇主与潜在目标人才的互动，增强雇主影响力；
3. 下游打通人才发展——根据人才在企业的实际发展情况、绩效表现再修正人才甄选的模型；
这三点已不是纸上谈兵，以打通在线教育为例，全球最大的开放课程教育平台Coursera去年推出了一个匹配未来雇主和网站上的顶尖学生的招聘服务，基于学生的兴趣、技能和知识的匹配公司，从雇主收取费用；而在整合下游打通人才发展方面，Google的People Analytic Group已有近10年将大数据重塑HR的尝试，其中一个是基于员工个人信息、绩效表现、团队情况、社交网络行为等历史数据，预测高绩效员工，反过来调整招聘筛选标准。
亚瑟王的《微信红包如何革招聘的命》中提到， 颠覆性的创新绝不会老老实实的和你正面交锋，它会突然从斜刺里窜出来抄了你的后路，让你直接崩溃。
让我们期待，互联网颠覆招聘行业，让天下人才为你所用。
