猎上网CEO辛小蝶，HROOT主编唐秋勇日前参加《杨澜访谈录-人才相对论》的专访，期间唐秋勇介绍道，在职场上，有80%以上的求职者是被动求职者，他们也有跳槽的意愿，但几乎从不主动表露。然而在市场上，他们的竞争力往往更大。“人才在30岁以后变成被动人才的比例非常高，他们几乎从不主动找工作，但要命的是企业要找的恰恰是被动人才，他们是在其他公司里工作最优秀的一拨人。”

　　每年企业都要为了寻找这样的人才投入大量的时间和资本成本，尽管花费了这么大力气，企业想要在大量被动人才中寻找到理想的候选人依然困难重重。据辛小蝶介绍，BAT级别的互联网公司，每年要在招聘上花费上亿元。“在当下这个时代，非常好的一流公司，像BAT，人才流动率平均也已经达到20%，这意味着每年要招三四千人。招三四千人需要一个亿的经济成本，其中包括七八千万的猎头费用，用来找中高端人才，两三千万RPO(服务外包)费用，用来批量招聘一线人才，另外还有内部推荐、HR的成本等等”。找与招的矛盾，还有企业的千万级投入，进一步证实了猎头服务的价值，在当今的人力资源市场，这个在企业和人才间穿针引线的第三方，已经变得不可替代。

时代变革，信息孤岛已失去效用

　　猎头并非新兴事物，但直到最近几年才开始成为普适性的服务内容。传统时代的猎头服务没有爆发出重大价值，一方面因为彼时猎头还是针对高端人才的稀缺资源，极少面向一般求职者，另一方面则是因为一道道信息壁垒抑制了猎头服务作用的发挥。唐秋勇在《杨澜访谈录-人才相对论》的节目中介绍，人力资源行业中仍有看不见的墙，让信息很难对称和匹配。“传统的人力资源服务供应商有自己的数据库，但这种数据库只是数据孤岛，跟外部没有交互，过了一段时间就陈旧了。”唐秋勇讲道。

　　数据孤岛和连通后的数据海洋，其间的差距远远超出人的想象。Monster是美国知名的招聘网站，曾经盛极一时，成为全球最大的职位公告板网站，可作为传统型招聘渠道，他们刚刚在2016年以5亿美金左右的低价被卖给了一家欧洲公司。在几乎相同的时间，另一位后起之秀——互联网社交产品领英，则以300亿美金的高价被微软买下。唐秋勇介绍，Monster是一家纯粹的招聘类公司，领英有超过六成的收入也来自于招聘，造成两家业务相近的公司产生近百倍身价差异的，正是信息的连通性。“Monster提供的简历是点状数据，没有形成联结，领英则是网状数据，呈现出了每一个人才的关系网络。”

　　随着技术革新的进一步深入，信息不对称的现象逐渐得到缓解，而抱守信息孤岛模式的运营模式已经失去了基本的效用，这类公司的数据大多在停滞状态中已经失去了价值，公司本身也将面临莫大的发展困境。“当今社会，技术和人本身变化的速度都太快了，六个月以上未更新的简历价值几乎为零。对于传统公司来说，今天最大的挑战就是互联网的挑战。”唐秋勇讲道。

　　新猎头服务，有需必应，技术+温度，共赢+互补

　　快速的变化和流动，在辛小蝶看来是人力资源市场上的一种健康状态。人才的高速流动本身就是一个动态匹配的过程，但这同时也给迅速扩张中的企业带来了极大压力。一线公司人才流动率达到20%，二线及以下的公司则超过30%。尽管目标变得越发明确、具体，对人才的要求更加内化而富有人性关怀，却仍然难在市场上匹配到称心如意的人才。辛小蝶分析，这是立体化需求无法通过简单的文字进行呈现而导致的。“简历做得再漂亮，体现不出人才个性化的期待，企业挂在网上的职位描述也体现不出企业的真实需求。”

　　这使得人力资源行业从未像今天这样依赖于猎头服务创造的效率和价值，猎头服务业也从未像今天这样对技术的进步和模式的革新有迫切的需求。辛小蝶介绍了猎上网正在尝试的一种创新模式，用人们耳熟能详的领域做类比，她称之为“滴滴模式”。猎头顾问就像是专车司机，作为服务方，他清楚目的地的位置，了解乘客的需求，并能在派单之后将双方快速关联起来。平台方要做的就是赋能于服务方，为他们提供一套完整的支持体系，让服务方联动企业和人才，洞悉并匹配他们的需求，通过有效率、有温度的沟通，帮双方做好精准的筛选，进行立体化的对接。

　　这套模式最大的优势在于有需必应，大幅提升了匹配的效率。服务方能像接单一样地处理企业和人才的需求。

　　辛小蝶更看重的是这套创新模式中，猎头服务所体现出的温度。“结构化需求需要大量沟通，除了运用大数据，还需要有温度的沟通，这就是我们的猎头服务的价值和意义。”在辛小蝶看来，基于现有的科技水准，和行业的开放程度，新型的猎头服务能够让企业、人才和服务方实现三方共赢。猎头将通过服务打开全新局面。

　　在人才匹配上，传统的招聘会早已退出历史舞台，公告板式的招聘网站也不再是主流的解决方案。更具人性特色，也更具技术背景的猎头服务，将整个人力资源市场融汇成网状的数据信息，提升了每一方的工作效率。辛小蝶认为，目前的模式还不够完美，猎头行业还缺乏GPS导航之于滴滴软件这样的基础设施匹配，而这将成为猎上网未来要着力解决的行业问题。“人才流动是有规律可循的，我们要解决的最最困难的事情，就是绘制一幅大数据化的人才流动地图。”