HR在招聘中经常会遇到的问题往往不是收不到简历，而是如何筛简历。职位发布后，从前程无忧、51Job、拉勾、周伯通等网站涌过来的简历少则五六十、多则七八百，每份都要一一查看。更糟心的是，费劲筛掉的简历，之后就变成了归类管理都很麻烦的闲置资源。
泰博数据(TalentBot)就打算解决企业和HR筛简历麻烦的问题，为企业提供免费的简历管理SaaS工具。这套工具可以用数据挖掘的方式，自动提取出每封简历中企业关心的信息（如候选人的工作年限、工作内容、职位、地理位置等），再将简历进行打分排序，并自动对每份简历生成详细的《简历分析报告》。
市面上这种打“数据挖掘”牌的公司很多。TalentBot 创始人郭炎彬表示，TalentBot的系统集成了“自然语言分析”技术，相比简单提取关键词，系统可以“理解”整句话表达的意思。同时，随着特定职位简历数据累加，系统的“机器学习”会让算法模型越来越准。
他告诉36氪，“一个熟练的猎头顾问通过5分钟的阅读分析，凭借经验给出分析报告，与TalentBot在5秒钟内计算出来的报告几乎一样。”
但实现这样的“效果”是有前提的。首先要明确职位的类型，然后，“根据某一特定职位分析1万份以上的简历之后，学习的模型才能基本起到作用，简历数量超过了10万的门槛之后，这套系统才能和人工筛选的效果相提并论。”去年推出人才智能投递系统的哪上班也有类似的经验，他们创业之初就想做智能匹配和推荐，但由于样本数量太少，无法享受到数据和算法的红利。
因此将所有使用TalentBot的企业和HR提供的数据集中在一起就成了必然，这些被系统分析过的简历汇集在一起，形成一个“简历池”。
“简历池”又衍生出了其他的想象空间。HR在搜索自己库内简历候选人时会收到来自系统推荐的相似人才，这些人才来自于另一家公司向社区开放的简历资源（不愿意共享简历可设置保密），如果企业和HR对TalentBot推荐的人才感兴趣，可以付费下载推荐人的简历。
也就是说，使用TalentBot服务的公司构成了一个简历“公有云社区”。这无形中减少了企业之间重复向招聘网站购买简历的成本。郭炎彬告诉36氪，每封简历的上限是10元，他们做这个事，主要是想盘活文章一开始提到的闲置的“简历资源”。
据郭炎彬透露，目前使用TalentBot服务的公司已经有438家。TalentBot使用阶梯定价的方式，计算简历在1万封一下的免费，往上分为1-5万，5-10万和10-50万封几个等级，算得越多，收费越高。对于这个定价策略，郭炎彬解释道，一般的公司需要计算的简历其实比较少，而到了10-50万封这个数量级的基本上是大猎头公司，一般大猎头公司价格敏感度不高，他们更看效果。
用“大数据”提升HR招聘效率的还有e成，e成用一个基于60多个维度数据的模型，帮助HR选择适合于本企业的入职率更高的面试人选；提供“简历管理工具”服务的则有去年刚刚拿到B轮2000万美元融资的猎上网“简历宝”，“简历宝”为猎头免费提供批量简历解析、处理，简历搜索等服务，目的是帮助猎头更好的管理招聘流程；做房地产垂直的找沃网鼓励HR们在平台上交换“闲置简历”，HR可以给手中的简历“定价”，买简历的企业还能不满意退货。
郭炎彬认为，相比招聘公司，TalentBot更像是一家“大数据服务”公司。未来会围绕数据挖掘去开发一些新的服务。在接下来几个月里，TalentBot会对企业和HR对人才的选择的偏好进行记录，尝试优化对企业推送人才的效果。同时，他们也会针对求职者端推出“海投神器”，根据企业的条件来匹配求职者。
TalentBot创始人郭炎彬是连续创业者，曾在人力资源行业工作多年；CTO 王珣昱曾做过美国自然科学基金(National Science Fund)的大数据挖掘和分析产品；CMO樊少霞曾担任万得资讯市场经理，负责推广金融数据终端平台。
TalentBot准备在今年4月进行融资。
from 36氪 http://36kr.com/p/531375.html
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