高考已經結束乙個多月，已經拿到錄取通知書的同學們現在已經開始愉快的消夏了，不過回想乙個多月前等待分數以及如何選擇大學的情景，相信他們還是會多少有些心悸。4 年之後，這些 17 屆大學生即將迎來另乙個人生大考——就業，如何選擇乙個滿足自己專業訴求的合適工作，也是乙個十分費神的難題。
在科技如此發達的現在，除了諮詢班主任和已經進入某大學的學長，就沒有更先進一點的方法來在年輕人的人生選擇上給予指導嗎？答案是肯定的，ipin 公司推出的「完美志願」和人才多維度分析等應用，使用 ai 技術分析使用者需求，以大量資料分析為基礎，為使用者未來的人生決策給予重要參考幫助。
選擇太多帶來的「幸福困擾」
直到現在，很多教師依然會稱高考是「千軍萬馬過獨木橋」，即便從 1999 年開始的大學擴招早已將大學入學率提高到 2015 年的 74% 以上——考進大學早已不是考生的目的，選擇乙個合適的大學才是關鍵。根據資料，截至 2017 年全國共有高等學校 2914 所，今年高考報考人數為 940 萬。經歷過一年衝刺備考的考生如何選擇合適的學校顯然比高考本身更難。
在之前，考生對於如何選擇大學的諮詢物件大概只有自己具有多年經驗的班主任和已經進入大學的親友，然而來自後者的建議大多帶有太多個人態度。網際網路雖然能夠提供很多學校資訊，但是過載的資訊也讓選擇變得更難。
和選擇心儀的大學類似，選擇乙個合適工作困擾的就不僅是大學畢業生了。這難題不僅是求職者，更是招聘公司甚至是獵頭的，問任何乙個創業公司，後者都會告訴你最難的不是融資，而是找到合適的人。按照成功率來排的話，招人渠道的順序大概為熟人介紹、獵頭獲取和招聘**。對於公司人力資源和獵頭來說，難的不是沒人可找，而是如何找到合適的人。
當資訊和資料超過個人經驗所能及的時候，人工智慧可能是個很有潛力的幫手。
用 ai 技術實現人與崗位精準匹配
看到 ipin 這個名字，可能會有人猜這是一家輸入法公司，但其實這個名字是 intelligent personal information number（智慧型私人資訊碼）的縮寫。而正如其名，ipin 公司要做的就是通過資料和 ai 技術，來讓機器更好的理解人和社會。公司聯合創始人兼 ceo 楊洋認為，社會可以簡單分成兩個部分，乙個是人，乙個就是公司，所以做好對個人和公司的理解十分重要。
在人的方面，ipin 公司推出了完美志願這個產品，其目標使用者是廣大的高考學生和家長。ipin 結合歷年高考招生和錄取情況以及 10 萬多個院系的就業大資料分析，運用博弈論演算法，為考生定製化排布最合理的志願表。同時，這款產品能夠進行成績分析和錄取概率分析，為使用者提供更可靠的決策參考。和經驗豐富的班主任相比，ipin 公司的關於高考招生和報考的資料更加全面和豐富，而根據這些資料得出的結果，也要比個人經驗更加公正和可靠。
在公司方面，團隊也推出了專門針對 b 端使用者，即公司 hr 和獵頭以及招聘公司的 ai 解決方案。傳統招聘**的對於人才和崗位是按照關鍵字分類的，所以你如果輸入產品經理這個崗位，所搜到的候選人中絕對不會出現編輯和記者。但現代社會越來越強調複合型人才，求職者可能有多個職位經驗，但這些經驗可能因為關鍵字標籤的問題，而不能被 hr 和獵頭檢索到。
對此 ipin 公司利用大量的招聘和就業資料，以及 nlp 文字識別等機器學習技術，讓招聘者能夠通過全文掃瞄來尋找合適的求職者。簡單說，即便求職者的職位不同，只要簡歷中提到過相關的經歷和經驗，如果合適的話也會被推薦給招聘公司。據悉，招聘公司使用傳統演算法推薦給 hr 的建立準確率在 10% 到 20% 左右，而使用 ipin 公司的演算法，準確率可達到 60% 以上，可以說極大提公升了招聘公司的簡歷篩選效率。
ipin 還將相同技術應用到法律領域，推出的產品可以讓尋找律師的使用者，通過專業方向，過往勝訴率等多種資料，匹配到合適自己案子的律師。同時，專業律師則可用通過 ipin 的解決方案，僅輸入案情簡介，就可以從 2000 多萬份的案例中獲得匹配自己的案例。
用資料讓機器理解人與社會
ipin 的 ceo 楊洋表示，自己和公司首席科學家潘嶸專注的都是認知智慧型科學，其工作就是通過各種細碎的資訊匯集去反應乙個事物的全貌，這個思考也穿插在公司其後的「智慧型填報志願」和「智慧型招聘」等解決方案中。在機器學習演算法之外，ipin 公司最看重的合作夥伴能夠提供的資料，而通過後者提供的大量資料，ipin 能夠「繪製」出乙個產業的「圖譜」，比任何公司都更加深刻的理解該產業。
在招聘和法律之外，ipin 目前也開始積極的對接更多行業，例如地產建築等涉及**鏈的產業。楊洋透露 ipin 正在進行的是「中國社會經濟圖譜」專案，通過資料和 ai 演算法來理解目前社會經濟的發展情況，為公司「讓機器理解人和社會」的目標而助力。
智慧型·再造點：用 ai 技術讓機器理解人和企業，最終達到理解社會。
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