在AI这条路上，Moka已经走了很远。如今的Moka Eva是在此前AI模型基础上的更进一步。未来AGI时代，HR SaaS会有更多可能性。
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(资料图)
在AI潮水里，Moka正在加速快跑。
在6月28日的2023夏季新品发布会上，国内首个AI原生HR SaaS整体解决方案——Moka Eva被Moka掌舵人李国兴发布出来。这款产品背后，也意味着Moka正式成为行业首家真正交付AI原生HR SaaS产品的公司。
伴随着AIGC浪潮的袭来，越来越多的企业开始意识到它的趋势性和价值性，但如何参与，以及怎样参与，对如今的大部分企业都是一个颇有门槛的命题。在HR方向，Moka迈出了第一步。
但在第一步背后，一些问题仍然需要被清晰回答。即Moka想做的是什么？HR SaaS和AI的结合到底会释放怎样更大的想象力？以及对Moka和李国兴而言，在AGI时代，Moka未来会成为一家怎样的公司？
在这次会上，这些答案都 在被一一披露。
组织 管理的复杂性、人事流程的繁琐、绩效评估的主观性，这些问题正在困扰着企业。在复杂的商业环境下，众多企业渴望寻找更多降本增效的解决方案来优化管理流程、提高工作效率。
基于一些管理中的痛点，AI专业出身的李国兴在HR SaaS赛道上深耕8年，不断探索用更智能的方式赋能人力资源管理，提高生产力。
早在2018年，Moka便成立了AI团队，先行一步将AI深度应用到Moka产品之中。例如招聘管理系统中的简历解析等功能，就是基于AI技术进行开发。
这正是Moka Eva诞生的背景。从今年2月，Moka内部就组建团队开始了Moka Eva的研发。据了解，Moka Eva名字是“Moka Evolution With AI”的缩写，象征着Moka正式对外宣布全面拥抱AI的战略。
实际上，Moka在AI这条路上已经走了很远，而如今的Moka Eva是在此前AI模型基础上的更进一步。从前的Moka在AI招聘方面可以称得上是HR SaaS界的一枝独秀；现在被披露的Moka Eva则是从简历智能初筛、定制面试题、AI写面评、对话式BI到员工Chatbot，都覆盖了更智能的解决方案。
目前，仅五个月的Moka Eva已经在部分企业中开始试用。李国兴在发布会现场也通过实际操作的方式演示了“对话式BI、员工Chatbot”两大产品功能。
“对话式BI”在其中尤为亮眼。即其是一种全新的数据交互方式，它可以为用户提供更自然、高效和便捷的数据和信息获取方式。用户只需要通过自然语言文本输入，就可以快速访问数据库，查询关键指标和趋势。这种无需培训的数据访问方式，让企业端能快速获取所需的数据和指标，从而支持更好的决策制定和业务管理。
换言之，让业务人员更好地介入到数据侧，帮助企业在HR侧建立真正的数据驱动引擎。
而「员工Chatbot」功能则可以快速、及时、准确地帮助员工完成与招聘、人事相关的任务并获取相关信息。它不仅有效降低了基础咨询数量，减轻了 HR 团队的工作压力，还 大大提升了员工体验。
在官方介绍中，Moka Eva被描述成了一个“懂产品、懂数据”的工具。从现场演示视频中观察到，懂产品、懂数据的意思是，Moka Eva懂一家公司涉及到的所有人力资源信息，不仅可以回答C端用户的个人问题，也可以帮助B端客户整理数据。
在现场发布会上，李国兴介绍道，“Moka目前有十多项AI HR产品和能力正在研发中。”实际上，在当前AGI时代，所有的软件都可以与大模型结合。比如，甲骨文已经在其HR软件中添加了生成式AI功能，可以直接生成职位列表或绩效考核等信息。
然而，提及到国外的大模型，让人不由得想到一个问题：国内SaaS企业接入的大模型能 否满足用户需求？
作为Moka Eva项目的带头人，李国兴告诉我们，从多重维度来讲，国内外在大模型产品上仍存在一定差距。“Moka当前的产品将于7月初进行第一批用户的试用。”所以 ，严格来说，当下的Eva还并不是真正的1.0阶段。
从目前国内互联网大厂发布的大模型可以看出，无论是参数量级还是响应速度，与国外大模型都有很长的距离。作为HR SaaS厂商，Moka选择接入国内效果最优的大模型进行训练。随着未来用户的增加，各方面性能也会不断优化。
但实际上，无论Moka Eva，还是北森发布的Mr. Sen，他们的响应速度还要取决于所接入大模型的效率。这虽然不是HR SaaS厂商可以决定的，但在AGI时代到来之际，前期在AI领域的储备却可以决定是否能够厚积薄发。比如Moka已在AI领域探索五年，在数据方面会有更深的积累。
总体来说，Moka Eva这款产品更像是HR SaaS在AGI时代的初体验。未来，若国内大模型能赶超Chat GPT，所有的软件也会有更深层、更普惠的应用。
“得AI生产力者得未来”。李国兴用一句话概括了当下的AI形势。
智能生产力 的到来的确会替代一部分人 类生产力。比如在HR领域，未来90%的工作都可以由智能生产力来替代。虽然部分功能目前还没有HR SaaS厂商能做到，但实际上大部分功在技术上并没有实现困难。
首先，在招聘和人才获取维度上，AGI技术能从互联网、社交媒体上获取海量的人才数据，从而为企业找到最匹配的候选者。但在筛选数据的角度上，难点在于HR SaaS厂商能否获取到充足的数据，以及人才数据来源的可靠性。
其次，AGI还可用于人才培训。通过分析大量的员工数据，包括绩效指标、技能评估和职业目标等，可以为员工定制个性化的培训建议，确保员工获得有针对性的资源。
最后，在绩效考核方面，AGI技术通过从各种来源收集到的数据，比如项目成果、客户反馈和同行评估，帮助生成客观的绩效视图。这样以数据驱动的绩效考核方式也能提供更有价值的反馈。
当然，上述部分功能在Moka Eva上已经初步实现。但部分功能还需要AGI有强大的分析能力，这一点上，HR SaaS厂商当前的大模型产品还较为受限。
随着国内大模型的快速发展，在未来的AGI时代，会解锁更多HR SaaS的可能性。
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