
大数据时代会保网互联网+助企业高效管理人力资源
21世纪企业发展最关键的因素是什么?有人说是人才,有人说是技术。准确来说,是人才和技术的完美结合。而在这样的时代契机中,会保网创新出击,用一流的专业知识和便捷的互联网云端技术,开辟了一条新的企业人力资源服务之路。
随着“互联网+”“大数据”“云端”这些热词的出现和流行,衡量一个企业是否成功的标志不再停留在年收益、年生产量,而变成了是否走在技术的最前端,是否成功与互联网接轨。作为企业运作中最关键的人力资源管理环节,也需要积极响应时代需求,努力朝着效率化、简洁化、统一化的云端方向发展。会保网的诞生,无疑就是引领这种潮流走向普遍化的领头羊。
站在巨人的肩膀上,我们做的更专业
对平台的评价,会保网负责人lisa(赵笑伟)是这样说的:“如果说我们可以做的很专业,那是因为我们站在了巨人的肩膀上。”
会保网并不是初入行业的“愣头青”,而是国内知名的专业人力资源外包机构洛亚国际的在线平台。正是站在了洛亚国际这个行业龙头企业的肩膀上,会保网才能够在专业技术服务方面拥有不凡的实力。
“一个数据可以说明洛亚国际在行业内有什么样的影响力:在全国300多个城市,洛亚国际都开设有专业的人力资源服务团队,提供有包括社保代理、人事风险外包、劳动法务外包等在内的专业人力资源服务。在意识到互联网时代将带来的新商机时,洛亚国际果断地成立了会保网,短短半年时间,线上用户就突破了一万人大关。”
扫描细节的着眼点,我们做的更贴心
会保网负责人是少数记者遇到的会自动调节采访氛围的受访者,或许是觉得刚才的介绍太过严肃,介绍完以后,他立马微笑着说:“是不是把我们的记者大人吓着了,可千万不要认为我就是一个老古板啊,只会一本正经的讲大道理。就像我们会保网一样,既然可以做到人力资源外包的专业平台,那么一定会站在客户的角度上去考虑,做企业的‘知心姐姐’。”
人力资源就是一个以人为本的行业,它的服务对象是人,服务者也是人,其中难免就会涉及到情感因素和个人主观因素,为避免这些因素在工作过程中产生负面影响,人力资源管理工作制定了各种各样的规则。
然而,在实际的操作中,人力资源工作还是非常繁琐、非常专业的。传统的以公司为单位的人力资源管理工作,不仅耗费大量人力物力财力,工作效率还非常低。以社保购买为例,这是一项非常繁杂的工作,不仅要每年进行一次申报工作,还有诸如工伤保险处理、公积金购买等工作。一般公司需要人力资源部分专门分派出人员来处理,处理时间非常长。而会保网的出现,很好地弥补了企业这方面的资源和时间浪费。不仅将这些工作全权接管过来,还可以社保政策的查询、提供社保各项待遇与申领的咨询与指导等日常业务,方便企业和个人及时便捷地了解社保信息。
专注社保服务 互联网+新模式提升效率
会保网目前可以提供社保代理和入户广州等业务,因为具备丰富的经验和专业的渠道,会保网在帮助企业和个人处理相关问题时会更有效率。企业节省了时间和人力物力,个人不用东奔西跑去申诉,全部委托会保网就能完成。CDA数据分析师官网
人力资源工作是一个细致繁琐的工作,依托了互联网强大的数据平台,会保网将这项工作变得更加简单、统一化。企业有了这个助力之后,也省去了这方面的精力。人才呵护好了,技术才能够不断精进。
正所谓“一屋不扫何以平天下”,企业内部的人力资源问题处理好了,才能在市场竞争中更有战斗力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16