马云:聘请员工要找最合适的而不是最天才的

马云回顾了他在阿里巴巴早期犯下的错误,并分享了他对聘请合适员工的看法。他认为,依赖并关心员工至关重要,因为员工是推动公司发展的核心力量。他还强调,公司在成长过程中应该寻找适合的人才,并与他们一同成长。

 

2001年的时候,我犯了一个错误,我告诉我的18位共同创业的同仁,他们只能做小组经理,而所有的副总裁都得从外面聘请。现在十年过去了,我从外面聘请的人才都走了,而我之前曾怀疑过其能力的人都成了副总裁或董事.

必须依赖并关心员工。你的员工,你的团队是唯一能够改变一切的力量。员工是帮助你实现梦想的基础。大企业总是抱怨创新过程中所碰到的问题,它们不知 道如何实现目标,原因是它们没有倾听员工的意见。它们把太多的精力花在了股东身上。股东会给你很多意见,但是在执行过程中,他们却会离你而去。股东随时都 在改变主意,但是你的员工却总是和你站在一起支持你。我记得2000年和2001年是最艰难的时候,当时只有一群人同我并肩作战,他们就是我的同事。他们 说:马云,未来两年你不用给我发工资,我会和公司一起坚持到最后,因为你尊重我们,因为客户需要我们。

我给大家讲个笑话吧,要是你认为你的员工都是人才,那么他们就会表现得像个人才,如果你不相信他们的能力,那么他们永远也不会变人才。2000年的 时候,在我们筹到五百万美元的资金时,我犯过一次错误。在拥有如此巨额的资金时,我们就开始不断犯错,就是开始尽量寻找并聘请天才员工。那些所谓的MBA 人才及跨国公司的副总裁等,因为我曾经认为,如果你能拿到MBA,则意味着你一定是个很优秀的人才。但在我们所聘请的此类人才中,确实不尽如人意。因为他 们只会不停地跟你谈策略,谈计划。那时,我还只有五百万美元,我记得曾有个营销副总裁跟我说马云,这是下一年度营销的预算。我一看,天啊,就问道什么?要 一千两百万美元?我仅有五百万美元。他却回答我说,我做的计划从不低于一千万美元!所以,在聘请员工的时候,应该找最适合的,而不一定非要最天才的人才。

在你的公司还不够强大时却想要聘请高端人才,就好比将波音747的引擎放到拖拉机里。即使引擎放得进去,但要知道拖拉机是永远飞不起来的。我的建议就是寻找适当的人才,然后投资在他们身上,这样,只有他们成长起来时,你的公司才会一同成长发展。

我们上市的时候,公司里出了上千名百万富翁。于是我找他们聊天,我问他们,你认为什么样的人才是成功人士?为什么我们能获得这样的成功呢?为什么我 们在20多岁的时候就能成为百万富翁呢?是因为我们特别勤奋吗?我觉得有太多比我们更勤奋的人。那么你觉得是因为我够聪明?我觉得我不够聪明。我考大学的 时候,足足考了三次才被录取。总是不及格,所以我觉得我并不聪明,我也不觉得你比我聪明。

2000年的时候,阿里巴巴请人是非常困难的。只要没什么重大的残疾,我们就用。只要会走路的,我们就用。因为那时,没人相信互联网,没人相信电子 商务在中国能行得通。也没人相信会出现互联网。但这些人,因为他们没工作,没有别的想法,所以就选择了阿里巴巴。而那些通过猎头公司请到的MBA人才,他 们因为有着很好的背景,所以走出中国开始创业,结果他们失败了。这些从未进入猎头公司视野的人,他们从没想过自己创业,而是选择了阿里巴巴,5年后,我们 成功了!为什么呢?因为我们能坚持自己的梦想。我们相信自己的梦想能够实现。无论你的梦想有多大,无论它前进的步伐有多小,只要坚持与它们一起成长,与公 司一起成长,梦想总会成真。

2001年的时候,我又犯了一个错误,我告诉我的18位共同创业的同仁,他们只能做小组经理,而所有的副总裁都得从外面聘请。现在十年过去了,我从 外面聘请的人才都走了,而我之前曾怀疑过其能力的人都成了副总裁或董事。他们现在都非常出色,因为他们相信自己的能力。所以我想告诉大家的是,多关注员 工,因为他们是有家庭有梦想的人。他们不只是为了工作而工作,他们还带着他们的梦想并与你共同分享。

文/马云 阿里巴巴集团董事局主席

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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