フィンデムのチーフプロダクトオフィサー、アルパー・テキン – インタビュー・シリーズ

以前、複数のスタートアップの創業者兼CEOとして活動していました。人材採用における最大の課題とは何でしたか?

人材採用は、私の起業家としての旅で最も難しい側面の1つでした。起業家として、人材が最も重要であり、適切なチームを構築することは、どのビジネスリーダーにとっても最も重要な仕事であることを知っています。しかし、ビジネス活動を多数行っている場合、適切な人材を見つけるのに必要な十分な時間を割くことは非常に難しいです。外部の人材に関する客観的なデータがない場合、適切な人材を見つけることは非常に難しく、さらにその人材が自分の組織でうまく機能するかどうかを判断することはより困難です。

フィンデムが将来のHRチームのための自律的人材プラットフォームをどのように構築するというビジョンを共有してください。

人材採用は、数百のタスク、数十の役割、数十のポイントツールで行われますが、これらのツールはほとんどの場合、相互に通信しません。私たちのビジョンは、AIとワークフローの自動化を組み合わせて、この複雑さを除去することです。

私たちの第一の目標は、人材チームをサポートすることです。毎日のタスクから退屈で繰り返しになるエラープローンなタスクを自動化し、データを使用してより迅速で、より優れた、より公平な決定を下すことを支援します。例えば、大手テクノロジー企業では、人材パイプラインを構築するために8〜10のシステムを使用していましたが、それぞれがシロされた方法で使用されていました。1つのタスクを完了するために80〜100回のクリックが必要でしたが、現在、自律アプリケーションを使用することで、1回のクリックで同じタスクを実行できます。

ほとんどのビジネス機能と同様に、人材組織もAI第一の変革を遂行することになります。私たちの計画は、自動化できるすべてを自動化し、リクルーターとその他の人材専門家がその全潜在能力を発揮できるようにすることです。自律アプリケーションは、計画、パイプライン、分析の段階で重要な役割を果たすことになります。次に、ワークフォースプランニング、人材プール、キャリア開発、後継計画など、人材ライフサイクル全体にわたって展開します。

フィンデムは1兆のデータポイントを分析し、3Dデータと呼ばれるものを活用しています。3Dデータとは何ですか?

フィンデムは、数百万のソースから1.6兆のデータポイントを取得し、他の場所には存在しないまったく新しい人材データを生成します。これにより、個人の経歴と関連する企業の経歴を時間の経過とともに理解することができます。フィンデムは、これらの3つのデータの次元（人と企業のデータを時間の経過とともに）を使用して、個人の経歴と企業の経歴を結び付け、豊富な人材プロファイルを作成します。

例えば、現代の職場で働いたすべての人には、経歴があり、デジタルな足跡を残しています。肩書き、昇進、資格、技術情報などがあります。同様に、企業にも経歴があります。資金調達、IPO、財務報告など、企業の発展と進歩を示すデータがあります。

従来、人材採用の決定は、履歴書、求人応募、またはLinkedInプロフィールに基づいて行われていましたが、これらは個人のデータと企業のデータの1次元的なスライスしか提供しません。ただし、私たちは、個人の経歴と企業の経歴の数千のデータポイントを取得し、それらを大量に豊富なプロファイルに変換するプラットフォームを構築しました。結果として、従来の手動研究やユーザー生成のLinkedInプロフィールでは可能なかった、個人の経験、スキル、影響力について、より詳細で粒状の理解が可能になります。

私たちのTalent Data Cloudでは、全経歴がコマンドで検索可能です。例えば、米国の企業でPEファームが所有するCFOを探したり、B2Bスタートアップで大規模なシリーズCを経験した忠実なプロダクトマネージャーを探したりできます。

分析されるデータポイントの種類は何ですか?

私たちのTalent Data Cloudは、数百万のデータソースから3Dデータを動的に継続的に生成するために、言語モデルを使用しています。

LinkedIn、GitHub、StackOverflow、Kaggle、Dribble、Doximity、ResearchGate、WordPress、個人ウェブサイトからのプロファイルと連絡先データを分析します。国勢調査データは、米国国勢調査局から来ています。さらに、8百万以上の企業のビジネスモデル、100以上の企業と製品カテゴリのデータを取得しています。検証済みのスキルについては、3億以上の特許と出版物、500万以上のオープンデータとMLプロジェクト、200万以上のオープンソースコードリポジトリとその他の公開貢献を分析しています。また、Greenhouse、Workday、SmartRecruiters、BambooHR、LeverなどのユーザーのATSデータも含みます。

機械学習は、このデータを分析する際に何を探していますか?

フィンデムは、事実データに基づいて学習し、予測を行うBI第一のアプローチを取ります。私たちはこれを、確率的なモデルではなく、決定論的なモデルと呼びます。例えば、確率的にあなたがスタートアップの経験があると推測するのではなく、あなたの雇用歴を調べて、スタートアップで働いたことがあるかどうかを確認し、プロファイルに「スタートアップの経験」という属性を追加します。

このデータはどのようにして属性に変換され、属性とは何ですか?

データ収集が完了したら、任意の属性を作成するためのインテリジェンスエンジン（高度なSQLミドルウェアのようなもの）があります。

属性とは、個人のスキル、経験、特性、企業の特性です。有形的な属性には、役割（現在、過去、役割の経験）、勤務経験、教育、資格、技術情報などがあります。無形的な属性には、忠誠心、多様性、使命感などがあります。

私たちの属性ベースの検索機能により、HRチームは、タレントエコシステム内のすべてのチャネルで、実際に考えることができるあらゆる基準で候補者を検索できます。

プラットフォームは、人材採用の決定に性別や人種のAI偏見が生じるのを防ぐために、どのように設計されていますか?

私たちのプラットフォームは、ユーザーに代わって決定を下すのではなく、人々の意思決定を支援するために設計されています。BI第一の戦略を使用して、データの収集、分析、提示を優先し、信頼できる結果をもたらす予測や推奨を行うためにAIを使用します。

私たちは、候補者の評価プラットフォームではなく、検索とマッチングプラットフォームです。AIは、個人の主観的な評価を行ったり、自動的に候補者を進めたり、却下したりすることはありません。さらに、フィンデムはAIを使用して検索とマッチングを行わないため（これらの機能はBIベースです）、偏見や差別がプロセスに生じるリスクを軽減します。

フィンデムは内部の人材の昇進を簡素化する方法は何ですか?

私たちが行うことは、内部と外部の人材を区別しないことです。データベース内の誰に対しても、内部または外部の人材に関係なく、最も適切な候補者を見つけることができます。

提供されている人材管理ツールは何ですか?

私たちは、人材ソーシングからCRMまで、トップオブザファネルアクティビティを統合しています。また、内部モビリティのためのソリューションを提供しており、リファラルマネジメントと後継計画の提供を計画しています。

起業家の旅のどの段階でスタートアップがフィンデムにアプローチするべきですか?

私たちは、すべてのサイズの顧客にサービスを提供していますが、数百人の従業員がいる拡大段階にある企業が、私たちのサービスを受けるのに適したタイミングです。

素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者はフィンデムを訪れてください。