DeepSeek的AI模型对人力行业的冲击波
“任何社会的土地和劳动年产物要增加价值，只有两种方法：要么增加生产性劳动者的数量，要么提升劳动者的生产力。”（《国富论》第二卷）
当然，我们今天在这里聊的不只是AI对个人重复性工作的替代，更希望能够往下深聊到具体的行业场景，站在服务人力资源公司数字化工具厂商的视角，以辩证思维，理性客观看待DeepSeek能够发挥出什么样的价值。
先表明立场，我持乐观积极的态度，对于人力公司经营者以及一线的从业者与服务人力公司的技术基建方，DeepSeek都有一些值得期待和想象的地方。
2023年5月，虎蛙的产研团队就与金山大模型技术中心进行过招聘机器人应用研讨，当时最难解决的问题除了大模型训练成本居高不下，无法通过边际成本优势普惠到小众的行业进行应用外，还有一个关键问题，AIGC或者AGI对于企业服务类工具产品中的工作流不具备万能性。引用圈内人士的总结，服务企业赛道的工具产品或SaaS系统，没有AGI土壤。
如何理解这句to b赛道没有AGI？
从产品视角而言，to c更容易成为AGI的应用战场，因为c的预期需求是一道主观题，给出的答案没有对错唯一性，内容有关联即可有情感分，而to b的业态更多是系统需要把原来涉及到多个角色的线下流程搬到了线上，以数据流为可视化的媒介进行运转，用户的预期需求是一道客观题，答案具备强逻辑性，是非此即彼的精准诉求，接近正确答案99%也是错误的，只有完全正确才有价值，把业务数据流带到下个环节。
回到人力公司的业务场景，我们所能想到的应用范围，首先是“所有枯燥且足够高频的东西都值得交给AI去做”，这应该是DeepSeek能最快速帮助人力公司向内搭建成本中心，降本增效，配套提高能效。
如果说我个人最期待的，更多是希望通过在虎蛙·蓝领送工系统上引入DeepSeek帮助人力公司经营者解决四个核心难题：
新媒体公域平台以直播为主要窗口，带来大量泛流量简历的转化成本。
（1）以抖音和快手为代表的短视频招聘对于人力公司是有帮助的，这两年行业内几乎没有哪家公司能够真正做出交付利润，主要原因还是流量精准度不够，需要配套的转化成本过高，无法形成闭环。DeepSeek对于场观用户的初次接触以及后续的粗筛，都能大量节省人力公司的招聘专员数量与时间，让20%转化能力强的人工发挥最大的效能。
（2）围绕不同求职者，生成相同岗位下的不同视频素材，有效降低制作成本，帮助人力公司运营团队建立素材工厂，也能反向推动建立不同甲方（用工方）的岗位数据字典，提高人岗匹配效率。
（3）生成内容-主播-转化-服务，分工会更细，更精细的分工，可以改变人力公司原有的内部组织架构，把某些环节大胆分包出去，体现专人、专事、专岗的服务特性，走通“真·阿米巴”模式。
人力公司从公域平台把“用户”搬到私域流量池的链路通道是黑匣子，低效且无助，完全依赖个体。 （1）以抖音为例，人力公司开设账号直播产生留资后，安排招聘专员去联系用户（泛流量），加个人微信或企业微信，这一段工作链路是不透明的，迁移效率极其低下，成本又极其高昂，是不是可以通过DeepSeek一方面筛选后打标签，按照不同活跃状态与匹配阶段来针对性迁移，同时增加强、弱人力公司品牌和强、弱雇主身份来做营销动作。 （2）效率不能只以“加v“或”接通电话“、”不找工作“这些粗糙指标衡量，结果指标配合行为过程okr，既可以有效区分招聘专员的能力，又可以为流量/用户给予后续长周期的运营策略埋下伏笔。 私域流量池的清理与管理，用户运营的背后是围绕用户健全其生命周期的价值需求，有求必答。 （1）大部分人力公司都有私域流量池，可能是一套系统，可能是公司派发的工作手机里存储的微信好友，也可能是电脑上excel表格里姓名+电话+身份证号，但其实大家要的是“用户”，而不是“数据”。 （2）因为人工成本高，且基于运营指标拆解的标签也无法完全覆盖“求职者用户画像”，所以各家人力公司运营的动作基本上都是弱电离子状态，无法针对不同求职者“千人千面”，以岗找人来提高匹配效率，做到劳动力的高效安置。DeepSeek可以协同开发私域流量池内已服务过的劳动力，建立“数字蓝领信用分”（简称“求职征信体系”）：结合工作历史、技能认证、出勤数据构建可交易数字资产，真正做到“人力资本化”，而不是劳动力运输最小单元。 （3）人力服务的质检。从引流环节开始，到转化，再到驻场服务，每个环节由生成式AI机器人进行巡检，逐个击破，帮助每段路都是最短的直线，不要起于服务，倒在服务。 建立“人才流动性交易所”：基于AI定价模型实现跨区域用工权实时交易。 （1）推出“用工即服务”（WaaS）模式：按实际有效工时收费（传统按人头收费模式）。
（2）通过分析客户生产数据（如制造业ERP出货量）、宏观经济指标（如PMI指数）构建动态用工需求预测模型。案例：某头部派遣公司通过虎蛙蓝领送工上DeepSeek模块的评估后，季节性用工预测准确率提升至89%，库存人力成本降低52%。依赖经验判断客户企业用工波动（误差率常超40%）。能够预测用工需求，就可以在“人力资源期货市场”形成全国甚至全球的交易规则。
（3）部署“AI用工沙盘”：模拟不同经济周期下的人力调度方案，寻找最优解。
未来已来的关键抉择：劳务派遣公司要么成为AI驱动的人力资本运营商，要么沦为数据时代的劳动力搬运工。
对于能不能赶上新的技术变革时代，人力公司经营前景的分水岭在于，能否在未来完成三项核心能力建设——动态需求预测能力、人才数字资产化能力、人机协同管理能力。这不仅是技术升级，更是一场关乎行业生存权的认知革命。
勇敢者先享受世界！
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