成立于2015年的Moka就专注为企业提供极致体验、数据驱动的智能化HR SaaS产品，提供了包括招聘管理系统、核心人事管理系统、人力数据洞察与分析平台等在内的完整“HR SaaS解决方案”，帮助企业实现对“人才”的全方位管理，提升组织效能。

在接受《对话亚布力》专访时，Moka 联合创始人兼CEO李国兴表示，“‘智能化’是企业高效招聘的核心。”企业想要获取更加精准的数据，不能只关注老板感受。他强调，选用什么样的To B产品由老板决策，这看起来没什么问题，但忽视企业中其他角色的用户体验，就很容易导致漏斗数据不真实，而基于不真实的数据做出的任何分析，结果都不会准确。

(资料图片仅供参考)

以下为对话内容：

亚布力论坛：人才是每个时代都渴求的，你为什么要强调“未来十年，人才是最大的红利”？

李国兴：随着人口红利的逐渐消失，未来人才会变得更加重要。过去，企业的发展很大程度上取决于CEO的英明神武；但未来，企业主要拼的是创新能力和经营效率。想要形成核心竞争力，就需要建立更完善的人才体系，吸引和留存更多优秀人才。

亚布力论坛：这是你确定要做HR SaaS系统的原因么？

李国兴：我们选择是否做一件事的核心考量有两点：一是客户到底需要什么，二是市场到底能供给什么。

当时我们发现国内企业数字化招聘市场一片蓝海，而且帮助企业更好地选用和管理人才也是在明确地创造正向价值，符合我创业的发心。

创业之初，我们与很多企业的HR进行了交流，他们一听到能有为招聘工作减负的产品，都很感兴趣。企业HR日常的招聘工作很多都是事务性工作，没办法发挥自己的招聘价值，这方面有痛点。我们看到了需求，且市面上也没有相应产品，就觉得可以做这件事。

最牛的企业一定聚拢了行业里最优秀的人才， “人才”是企业的核心资产，而“招聘”是人才入口的把关。怎么帮助企业选好人才，把招聘做得更高效，是一件很有价值的事。

亚布力论坛：你觉得能让你比较自信地带着Moka立于市场的核心竞争力是什么？

李国兴：这是一个很好的问题。其实不同节点，竞争力也不太一样。从当前节点看，我们的团队对于客户业务、不同场景下的用户角色的理解力比较好，也擅长将这种理解力与产品、技术有机结合。

以NPS指标（用户的净推荐指数）为例，Moka的NPS持续引领行业。为什么我们能做到让用户更满意？

因为Moka把用户的满意度与公司经营指标放在同一个重要等级；与NPS指标并列的目标都是收入目标、续费目标等；同时，我们很重视用户反馈，及时迭代团队。Moka设置了专门的客户口碑群和吐槽群，公司所有人都能看到客户的真实反馈，我们内部也很讲究Dog Food文化，就是自己使用自己的产品，自己提出反馈建议再去修改。我们有相应的机制确保企业文化的有效落实，推动快速解决客户问题。我觉得，敏捷迭代是企业必须要有的一项重要能力。

To B的业务不是一个单点突破，它是一个木桶效应，一旦某一块有短板，就很容易导致整个业务出问题，所以不能让某一个环节拖后腿，每个环节都需要关注和学习，才能不断提升企业自身的组织能力。

亚布力论坛：在Moka出现之前，你观察到的行业是什么样的情况？

李国兴：2015年的一次偶然机会，我发现国内很多公司的官网上都有“加入我们”的页面，但一点进去只有职位信息、简历投递的邮箱等，基本都是简单的静态页面。

这和我在美国看到的很不一样，当时美国的数字化招聘市场已经非常成熟。在美国，即便是很小的初创公司，也会搭建比较精致的招聘门户，它的背后使用的就是类似ATS招聘系统的产品，求职者可以直接点进去投递简历；但国内的很多企业却还没用过这类产品。

现在越来越多的企业开始意识到招聘系统数字化的重要性。2015年，招聘系统的市场规模都特别小，估计在用商业化招聘系统产品的公司不超过1000家，现在可能有大几千家甚至接近上万家，市场规模至少翻了10倍。

亚布力论坛：Moka的出现给行业带来了哪些可见的变化？

李国兴：过去，To B企业更多只注重管理决策者的价值和考量，设计的产品就很容易忽视终端其他角色的用户，觉得这个SaaS软件是公司或老板要求用的，不同岗位的员工就会觉得自己是被迫使用的，导致大家对SaaS产品的普遍印象就是“不好用”，很多SaaS产品并没有真正为各种不同的用户角色去设计。从这个角度说，Moka一定程度上扭转了用户传统To B企业的印象。

To B的业务非常复杂，它需要很多不同用户的角色一起完成线上工作，否则业务根本跑不通。

亚布力论坛：To B企业如果忽视终端其他角色的用户体验，会造成哪些影响？

李国兴：听起来，由于企业买的是To B的产品，老板来决策好像也没什么问题，但背后有个更根本性的问题就是，如果忽视终端其他用户的体验，它就不太容易发挥出老板想要的价值。

企业老总最关注的一大重点就是数据，但“数据”是怎么来的？如果想要有更加精准全面的数据，很多业务流程就需要线上化，但如果员工是被迫使用，就很难真正用心地按照正常的工作流程在线上一步步完成相关操作，可能只会在有明确卡点时进行所谓的线上操作。

这种操作看起来只是一个小节点，但如果做不好，就会大大影响数据的质量，会导致所有招聘的漏斗数据不真实，基于这些不真实的数据去分析招聘效果，当然没法得出老板想要的答案。这是传统软件一个很严重的问题。

总的来说，企业软件很核心的一个价值就是提升效率，它应该为更多角色的用户去设计，去提升不同岗位角色的工作效率。

亚布力论坛：如果这些传统的人力资源管理不进行数字化转型，未来可能会面临什么挑战？

李国兴：经营效率肯定会差。经营效率在当前这个时代太重要了。中国已经走过了野蛮生长的时代，现在企业拼的是自己的独特定位，以及在这个独特定位下的经营效率。这是未来企业发展的一个长期主题。

有些企业CEO不关心这些数据，喜欢拍脑袋做判断，或者觉得自己英明神武，不需要信息支撑决策，那么他们的决策能力也会慢慢与其他公司拉开差距。

CEO可能不一定要完全依据数据进行决策，但缺少数据就缺少了一个很大的信息源，决策也可能偏于片面。To B软件一个很重要的价值是，能帮企业老板看到更多精准的数据，老板掌握了数据就意味着掌握了更多信息，他们能够基于这些信息，去做更加准确的决策。

亚布力论坛：从HR角度切入来看，你觉得人力资源数字化对于企业最大的价值是什么？

李国兴：不管是C端还是B端，提升效率是所有软件的一个核心价值点，某种意义上它也是在降低成本，通过系统化的产品去释放人力。

从HR的业务角度来说，关键人才的选用、挽留和发展，会非常影响企业的组织效率。如果有些关键岗位的人才选得不对，会极大地影响团队产出，这种效率很隐形，但非常重要。我们怎么通过产品帮助更多的企业去“选对人”，让这些核心人才在组织中能保留和发展，不断达到预期效果，这一点很重要。

人力成本是很多企业的一大成本来源，如何通过系统去确保招聘节奏在各个节点上有效执行，也影响着企业的成本管控，所以降低成本也是Moka可以帮助企业的地方。

从更广的意义上说，Moka还能通过系统帮助企业更高效地落地企业的管理方法和规则，比如关于绩效规范化的问题，CEO希望怎么评估绩效才能尽量公平，这些规则怎么落实？一个大几千人的公司，不太可能让HR盯着每一个领导的绩效评估，如果有专门做这件事的系统，通过系统设置相应的卡点，就能完全保障企业管理的落实效果。

有一点可以确定的是，未来谁更重视用户体验，谁更容易获得成功。终端的每个不同的用户角色都很重要，这决定了你的产品能否在企业获得更成功、更深入的应用。

亚布力论坛：你曾经说，巨头加入给这个行业带来更强的竞争，但是也在推动行业的加速发展，机遇远大于挑战。这是不是一种自我安慰？

李国兴：不是，我确实这么认为的，因为我们行业的市场还很小、很早期，它不是一个存量市场，现在大家都在互相抢份额。重点是大家守住底线，别做那些有损于市场的事情，大家一起把蛋糕做大是最重要的，企业服务的生态很重要。

亚布力论坛：一起做大蛋糕确实很重要，对于像你们这样的AI创业者来说尤其如此。一方面，从技术本身来说，AI这件事真的想要做得非常牛还需要时间；但另一方面，无论是投资人还是其他人，不免会将国内的创业者与国外做对比，当前国内 AI创业者背负的压力也很大。

李国兴：对。GPT这波科技热潮引起了大家的广泛关注；坦白说，与美国相比，国内的AI技术还是有差距，但我们肯定有机会。

我自己也是学计算机的，计算机科学虽然叫 “科学”，但它某种意义上是“engineer”，它并不是纯科学理论，而是一个工程类的科学。现在的大模型就是最典型的例证。

现在的神经网络，其实是三十年前就有的技术，只是后面慢慢变成模型，不断迭代优化更多数据，逐渐发展之后，让这个技术带来了一个拐点。它是一个工程递增的影响，所以这不是完全突破不了的目标。

亚布力论坛：前阵子，杜克大学的陈怡然教授有个观点说，欧美的AI属于精英教育路线，而中国的AI属于功利教育路线，他觉得 “人的命运在子宫里就注定了，机器人也不可幸免。“你作为AI从业者，怎么看待他这个说法？

李国兴：他说的有一部分道理。看起来美国企业可能更有创新力，对自己所做的事情热忱更高，但我觉得中国更有优势，中国大多数创业者都很有拼搏精神，对目标很执着，这一点在美国就比较少有；而且我们国家也有“集中力量办大事”的国家优势，这是美国比不了的。

从AI技术来说，中国和美国各有千秋，但短期内中国想要引领全球的技术突破和技术创新，确实挑战比较大。

亚布力论坛：有声音说，随着企业人力资源数字化系统和服务的不断升级，未来猎头和HR岗位会消失。AI会取代人类岗位么？

李国兴：猎头的一个独特价值就是与候选人建立深度信任，他们有比较独特的情感化价值，对于人与人之间的关系和对人性的理解比较深刻，这一点很难被机器取代。

如果没有出现GPT这种技术，可能有些岗位被AI取代的速度还不至于这么快，未来会有一些人被AI替代，但这些岗位不会完全消失。

亚布力论坛：通过AI等技术应用，Moka的 SaaS系统可以帮助企业更好地留住人才，通过数据分析，还能捕捉到员工是否有跳槽意愿。但对于个体求职者来说，这种数据监测会不会侵犯求职者的个人信息权益？

李国兴：企业肯定需要合规做事，否则你以为的灰色地带早晚会变成红线地带。公民有对个人信息的决策权和控制权，这个大方向不会变。去年我们还专门请了三方的律所，就《个保法》在系统中怎么做更合规的问题进行了深入探讨。

企业创业肯定有条线，我们非常重视法律的合规性，不会去做那种没有经过个人授权的行为。

亚布力论坛：之前有人说，有些互联网企业早期会有欺骗消费者的原罪。

李国兴：To B行业整体还好，但有些时候也会过度售卖。

我们行业早期讲PPT、讲片子的人会比较多，客户买了他们的系统后才发现，实际产品与PPT上说的没什么关系，产品过度低于客户的预期。

客户在购买之前的预期跟购买之后会有偏差，这种行业问题多少会存在。To B的业务和产品很复杂，你不太可能在客户购买决策之前就能让他看到产品全貌，也不太可能看到它在这个公司应用之后会是什么样子，客户只能看到少量的业务场景。这是To B的SaaS业务属性导致的。

它有个实施阶段，在这个阶段，我们的团队要去了解客户的业务，客户再告诉我们，产品需要做成什么样，我们再做大量的配置，最后才能上线。所以这种问题很难从根本上解决。不过，如果企业前期出现超卖等问题，那客户的后期满意度一定会更差。它会导致用户出现心理落差。

如果用户觉得你骗了他，他肯定不会愿意去推荐产品给他的同事。所以客户满意度是企业成功的一个重要指标。

亚布力论坛：科技市场瞬息万变，“韧性和理性”是不是AI创业者的必具素质？你曾经也在一次采访中说到了这两个词。

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