2019年互联网行业候选人求职信用分析报告.pdf

2019 互联网行业候选人求职信用分析报告 400-6282-832 gdbf 2 15-16 年前 言 从环境来看，2020年在疫情的影响下，居民的娱乐、消费、工作、学习从线下转向线上，移动互联网行业红利突显，对稳定就业带来一定的积极作用，缓解了求职者之 间的竞争压力。在以5G、云计算为代表的技术发展环境中，互联网行业的招聘数量有所增加，但2018-2019年互联网企业扩张需求放缓，职位供需下降，更多着力于补 充具有混合型思维与能力的中高端人才。同时，互联网人才分布也正从北、上、深、杭向更多城市流动，从事于A（AI）/B（大数据）C（云计算）领域的人才，仍然处 于供不应求的状态，成为互联网企业人才竞争的主战场。从招聘市场来看，在市场经济下，人才流动顺应了企业和个人发展的客观要求，企业所承担的运营成果，必须通过重视人才识别与筛选，依赖于有效人才的输入，才能 实现人力价值的最大化。然而实际情况是，在信息不对称条件下，招聘场景下逆向选择现象频发，人才质量存在很多不确定性。为解决信息不对称的问题，大部分企业 在进行中高层人才或关键性职位的招聘时，对候选人进行必要的背景调查。通过背景调查，对企业获得的信息与被调查者所提供的简历信息、面试收集的信息等进行比 对，借此有效地识别和甄选候选人。八方锦程作为“职业信用”行业的领导者，专业的第三方背景调查机构，为了更好地助力企业雇佣决策，构建以“信用”为核心的人才风险控制体系，将基于2019年八 方锦程所服务的互联网企业背景调查委托情况数据，以年龄、学历、地域、职级、常见岗位、常见调查维度、主要失信现象等作为分析对象，统计并形成2019年互联网 企业候选人求职信用分析报告。我们希望通过对互联网行业候选人求职信用的数据分析，帮助企业、HR识别“真实的候选人”，防范雇佣风险，助力雇佣决策，提高招聘效率，为企业选拔、录用提供 决策依据。 样 本 说 明 在2019年，八方锦程帮助八大行业4000多家企业共进行了307677人次的雇前背景调查，合计1514326项核查。其中，互联网行业共进行了46407人次雇前背景调查，合计130240 项核查。本报告是针对2019年互联网行业候选人求职信用状况进行分析，以年龄、学历、地域、职级、常见岗位、常见调查维度、常见失信现象等共同构成本报告的分析要素，相关数据 采集均来自于八方锦程平台。报告所涉及的样本数据分布见图表2、图表3、图表4、图表5、图表6、图表7。 图表1：2019年八方锦程所服务的互联网企业失信分析常见维度 常见属性 职能、职位 失信维度 包括：2019年互联网行业常见的委 托调查项目及常见失信现象（红灯、 黄灯），分析2019年互联网企业常 见调查维度的失信行为程度。 包括：候选人的年龄、学历、地域 等属性，分析候选人求职信用画像。 包括：候选人的职级（基层、中层、 高层）、互联网行业常见岗位等内 容，分析候选人职级、岗位等方面 的失信行为程度。图表2：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人年龄段样本分布 图表3：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人学历样本分布 图表6：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人所在地域样本分布 图表5：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人职级样本分布 图表4：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人常见岗位样本分布 样 本 说 明 6.73% 22.38% 17.81% 53.08% 80 80 90 95 0.14% 1.74% 7.75% 27.59% 62.78% 1.84% 45.64% 49.52% 11.98% 23.30% 64.72% 5.20% 3.61% 3.89% 4.76% 4.97% 5.46% 8.46% 8.48% 16.75% 38.42% / / / 图表7：2019年八方锦程所服务的互联网行业各城市候选人样本分布 1.90% 3.08% 2.67% 4.50% 9.43% 16.43% 17.69% 20.67% 23.63% 图表8：2019年八方锦程所服务的互联网企业候选人失信比例统计 候选人提供的信息属实/无不良记录/无诉讼记录/无不良信用记录/无工商注册记录或有记录但 已注销/无金融违规记录/无负面媒体信息/无逾期风险记录或有记录但已结清/无不良驾驶信息 /未签订竞业禁止协议或培训协议/无劳动争议/无违纪违规行为 境内学历学习时间累计差异3至6个月/境内学历专业有差异但为较强关联性专业/存在诉讼记录 且为原告/专业资格证书已过期或无法核实/用工形式有差异/工作时间有1至3个月差异/因职位 称呼内外不同导致层级差异1级/证明人信息部分有误或证明人职位涉嫌夸大/无法核实是否签 订竞业禁止协议或培训协议 部分项目无法核实/境内学历学习时间累计差异6个月至1年/境内学历专业有差异且为不相关专 业/存在情节较轻违法或违规行为/存在民事诉讼记录且为被告/存在不良信用记录/存在工商注 册记录且企业状态显示为在营或被吊销/存在负面媒体信息/有距今3个月以上的未结清逾期记 录/存在超分或情节较轻的违法未处理/工作时间有3至6个月的差异/职位层级出现1级以内差异 /有签订竞业禁止协议或培训协议/存在劳动争议/存在未给公司带来经济和运营损失的违纪违 规行为 候选人提供的信息不属实/曾有触犯刑法或有严重失信行为/存在刑事诉讼记录且为被告/存在 司法失信记录/有距今3个月以内的未结清逾期风险记录/存在吊销或情节严重的违法未处理/工 作时间存在6个月以上的虚构/职位层级出现1级以上差异或职位虚构/存在触犯合规审计红线的 违纪违规行为 蓝灯 黄灯 红灯 绿灯 为了更好的定义候选人失信程度，根据八方锦程的失信程度判定标准，将候选人失信行为按照轻重程度进行划分，分别对应绿灯、蓝灯、黄灯、红灯。本报告中所涉及的失信比例统计，代表着被判定为红灯、黄灯的失信行为。 职业信用风险判定标准说明 44.10% 32.00% 4.60% 19.30%本报告中，根据八方锦程的判定标准，所涉及的常见职业信用风险如下：工作履历虚假 / 存在商业利益冲突 /教育背景信息造假 / 存在不良记录 / 工作表现负面评价 / 签订竞业协议 / 信用记录异常 / 存在诉讼记录 / 专业资格证书信息虚假 职业信用风险名词说明 1. 工作履历虚假 候选人的任离职时间、职位、薪资待遇、主管姓名、 主管职位、证明人信息、离职原因、有无违纪违规、 竞业限制及劳动纠纷情况存在虚假。2. 存在商业利益冲突是指候选人在企业就职期间或求职期间，同时担任其 他企业法人代表、股东或高级管理人员等职位，存在 利益冲突的行为风险。3. 教育背景信息造假是指伪造、变造、冒用学历证明的行为，通过提高自 己的受教育程度或冒名使用他人的学历证明，以达到 混淆视听的效果。4. 存在不良记录核查与候选人关联的记录，包括前科、公安负面、在 逃人员、重点人员、失信人员及涉毒人员信息等，如 存在即判定为个人风险。5. 工作表现负面评价通过候选人前雇主的上级/同事/下属访谈候选人德、 能、勤、绩四大胜任力维度，核实候选人的工作表现 是否存在负面评价及工作能力是否匹配岗位需要。6 是指根据法律规定或用人单位通过劳动合同和保密协 议禁止劳动者在本单位任职期间同时兼职于与其所在 单位有业务竞争的单位，或禁止员工在原单位离职后 从业于与原单位有业务竞争的单位，包括创建与原单 位业务范围相同的企业。7 . 信用记录异常候选人存在多头借贷，司法失信等不良信用记录。8. 存在诉讼记录是指候选人在社会活动中产生的民事诉讼记录或刑事 诉讼记录。9. 专业资格证书信息虚假是指伪造、变造、冒用专业资格证书的行为，通过伪 造虚假资格证书，夸大自己的技术水平和工作能力。 目录 一、互联网行业求职信用建设现状1. 2019年作为5G元年，互联网行业人才需求整体回暖“复合型人才”受追捧，人才因行业的城市偏好加速流动2. 互联网行业以信息交换作为媒介，具有虚拟性、存储量大等特点，对于从业者的个人道德水平提出更高的要求3. 国家加快推动互联网行业信用体系建设区块链技术+企业联盟，规范互联网从业人员的职业行为4. 企业的人才风险管理意识需要进一步加强针对求职者的雇前背景调查，应该全面、客观对待二、互联网行业对人才聘用的相关法律法规互联网行业对人才聘用的相关要求及制度 三、2019年互联网行业候选人求职信用数据分析1. 互联网行业求职者基本失信信息解读（1）候选人所在地域失信占比分析（2）候选人年龄失信占比分析（3）候选人学历失信占比分析（4）候选人职级失信占比分析（5）常见岗位失信占比分析（6）常见调查维度异常情况占比分析2. 互联网行业求职者主要失信现象解读（7）“黄灯”主要失信现象分析（8）“红灯”主要失信现象分析四、总结 Contents 02 03 04 07 10 11 12 13 14 15 16 17 05互联网行业求职信用建设现状 我们让信任有据可循2019年作为5G元年，互联网行业人才需求整体回暖“复合型人才”受追捧，人才因行业的城市偏好加速流动2018年作为互联网行业分水岭，经济下行，IT互联网巨头招聘紧缩，更有部份企业裁 员过冬。“裁员”、“招聘缩减”一度成为2018年IT互联网行业热门话题。互联网产业的人才需求规模经历了2018年的大幅收缩后，2019年逐渐出现回暖迹象， 人才供给规模相对稳定。而作为5G元年，2019年通信类人才就业的繁荣景象，与5G风 口关系密切，激烈的竞争使得企业对于人才的需求更为迫切，人才的需求出现爆发式 增长，其中以“复合型人才”备受追捧。据2019-2025年中国互联网行业市场全景调研及投资前景预测报告显示，中国共有 1677万人的互联网从业者，“北上广深杭”基本集结了65%的从业者，其他省份从业 人员虽然占比不高，但是行业的城市偏好决定了人才就业城市的选择，比如江苏苏州 有微软、四川成都的游戏行业，吸纳了大量的互联网从业人员。图表9：中国互联网络信息中心CNNIC中国互联网络发展状况统计报告 PAGE | 02 2019 | 0 7.5 15 22.5 30 北京 广东 浙江 上海 江苏 四川 重庆 山东 福建 湖北 其他 12.50% 2.50% 2.50% 2.80% 3.40% 3.60% 7.70% 7.90% 11.50% 20.70% 24.90% 全国各省互联网从业人数占比 随着互联网行业市场回暖，人才供给趋于稳定，在复杂多变的互联网网络环境中，建立以诚信为基础的市场经济成为了社会公众的共同愿望。互联网是以信息交换来作为媒介，信息交换以多种形式存在，更新速度快，可批量存储亦可批量删除，不受空间限制，交换成本低。基于这种特性，对于从业者的道德水平提出了 很高的要求，企业可以通过培训提高从业者的工作能力，但难以通过培训去提高从业者的道德水平。2020年2月，对于网络报道的“微盟程序员删库跑路事件”已经给不少的互联 网企业再敲警钟。在如此不可控的就业环境中，加之互联网行业对于从业者信用要求的相关法律建设滞后，加重了互联网从业人员的职业失信问题，企业唯有把好用人关，才能最 大限度做好防范。但是，受新冠疫情影响，传统的招聘方式、招聘渠道发生改变，从而加剧了企业与求职者之间的信息不对称，给企业筛选人才带来一定的难度。产生道德失信问题的主要原因在于互联网行业人员缺乏自律、信用环境欠佳、法律法规不健全。重视互联网从业人员职业道德水平的高低，是关系到国家推广能否贯彻执行、互联 网购物经济秋序能否维护、网络经济发展能否顺畅的大问题。因此，互联网领域的信用建设，以及运用互联网加强全社会的信用建设，成为提升国家治理体系和治理能力现代化的重要课题。其中，从业者的业信用问题已成为信用体系建设的 一个重要环节。PAGE | 03 2019 | + 国务院关于引发社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）的通知中，关于互联网应用及服务领域信用建设：大力推进网络诚信建设，培育依法办网、诚信用网理念，逐 步落实网络实名制，完善网络信用建设的法律保障，大力推进网络信用监管机制建设。建立网络信用评价体系，对互联网企业的服务经营行为、上网人员的网上行为进行信用评估， 记录信用等级。建立涵盖互联网企业、上网个人的网络信用档案，积极推进建立网络信用信息与社会其他领域相关信用信息的交换共享机制，大力推动网络信用信息在社会各领域 推广应用。建立网络信用黑名单制度，将实施网络欺诈、造谣传谣、侵害他人合法权益等严重网络失信行为的企业、个人列入黑名单，对列入黑名单的主体采取网上行为限制、行 业禁入等措施，通报相关部门并进行公开曝光。PAGE | 04 2019 | 区块链技术将改变信息产生以及传播方式，不仅可以通过存储和共享信息的方式来验证信息真伪，还可以对发布信息的人进行身份验证，从而降低虚假信息的传播，有效搭建网络 诚信体系。 中国互联网协会联合百度、腾讯、新浪、搜狐、网易共同发起，成立了网络诚信推进联盟，共同签署了网络诚信的倡议书。联盟的成立，不仅对行业的治理和使用提议建设具有积 极的意义，还成为互联网企业及从业人员接受社会监督的平台。 “ ” 面对互联网时代激烈的人才竞争，“选人比培养人更重要”成为了企业人才发展最优策略。在选拔人才时，如果企业无法有效识别，录用到刻意美化履历信息的求职者，轻则无法完成指标 任务，重则企业将可能面临重大的经济和信誉损失。为了有效降低企业用人风险，背景调查成为 了企业识别人才的重要工具，是招聘过程中必不可少的一个环节。在外资企业和国内互联网巨头里，针对求职者的背景调查非常普遍。大概70%的互联网大公司会 进行员工背调，即使是中小企业，对一些关键性的岗位，也会采用背景调查，只是程度不一样。 在调查方式选择上，以中小规模居多的互联网企业，对候选人的背景调查往往可以直接找到这个 人的上级，或者公司负责人等传统背调方式。传统背景调查，因企业HR中少有专业从事背调，或者研究过背调的人员，在实施过程中可能存在 调查技能不专业、背调内容不完整、调查渠道不全面、调查流程不规范、调查结果滞后等问题， 给用人单位带来潜在的用工风险。鉴于以上情况，越来越多的企业选择第三方背景调查机构，进 行专业、可靠、客观的核查，筛选到“对的人”。工商注册核查 传统背景调查VS第三方背景调查 身份信息核查 教育信息核查 行业内朋友打听 猎头公司 找候选人提供的证明人和HR 身份信息核查 教育信息核查 不良记录核查 个人诉讼与信用风险核查 通过上级、下级、同级、HR 360证明人访谈 根据访谈内容进行科学、严 谨的逻辑对比，重复验证 所有证明人需通过核实 HR PAGE | 05 2019 | 我们让信任有据可循 互联网行业对人才聘用的相关 法律法规 关于互联网行业对人才聘用的要求，在中华人民共和国网络安全法第三十四条中，规定：“除本法第二十一条的规定外，关键信息基础设施的运营者还应当履行下列安 全保护义务：（一）设置专门安全管理机构和安全管理负责人，并对该负责人和关键岗位的人员进行安全背景审查”，在第六十三条中，规定：“违反本法第二十七条 规定，受到治安管理处罚的人员，五年内不得从事网络安全管理和网络运营关键岗位的工作；受到刑事处罚的人员，终身不得从事网络安全管理和网络运营关键岗位的工 作。”在2019年01月01日正式实施的中华人民共和国电子商务法，针对行业从业人员的违规行为进行了法律责任的追究。“第八十七条：依法负有电子商务监督管理职责的部 门的工作人员，玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊，或者泄露、出售或者非法向他人提供在履行职责中所知悉的个人信息、隐私和商业秘密的，依法追究法律责任。”诚信体系的建设是行业快速发展的基石。互联网作为一个发展迅速的行业，以至于行业法律法规的建设进度无法与行业发展的速度相匹配，由此带来的诚信缺失问题较为突 出，尤其是从业者的诚信意识显得更为急迫。行业诚信法制建设虽有所滞后，但一直都在完善中。基于此，八方锦程作为职业征信的领导者，以“推动企业构建人才风险管 控理念，成为企业最为信赖的职业征信合作伙伴”为企业愿景，与社会、组织及企业、个人共同参与多领域的行业信用建设工作。PAGE | 07 2019 | 2019年互联网行业候选人求职 信用数据分析 我们让信任有据可循互联网行业2019年候选人求职失信率为23.90% 图表10：2018年 VS 2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人求职失信率 互联网 外环：2019年互联网行业候选人求职失信率: 内环：2018年互联网行业候选人求职失信率: 2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人求职信用整体失信率为23.90%，与2018年同比，上升约2.4个百分点。互联网行业失信率的上升，与经历过互联网寒冬后， 行业去粕存精；着力引进、培养中高端复合型人才；就业市场和职业发展中竞争压力的不断加剧；从业人员素质高低不一；企业背调意识薄弱等因素相关。失信率的的 提升，提醒企业应该警惕在招聘过程中，候选人求职时可能出现的刻意隐瞒、捏造、标榜、美化个人履历信息所带来的人才风险，通过重视雇前背景调查和建立一套完 善的人才风控体系来防范用工风险。PAGE | 09 2019 | 21.50% 23.90%互联网行业人才加速向新一线和三四线城市转移杭州成为人才分流的中心点，求职信用引关注图表11：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人所在地域失信率 根据图表11的数据所示，2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人地域属性失信情 况，呈现新一线、一线、二线城市依次递减的趋势。新一线城市的失信情况高于一线 城市，占比为27 .97%。以杭州、成都、西安、武汉、南京等为代表的新一线城市，通过科学抽样统计后，得 到图表12数据，杭州的求职失信占比为29.84%，高于北、上、广、深。深圳作为全国 “最互联网”城市，求职者最活跃，成为了互联网从业人员关注的城市。互联网行业正从营运成本较高的一线城市逐步向拥有相关产业政策和人才落户政策的 新一线城市，但地方的信用体系建设速度，无法跟上人才的“快速”流入的速度，导 致部分缺乏核心竞争力和持续进步能力的从业人员在被迫挤出“一线”后，出于趋利 避害的动机，可能出现履历造假行为，以谋取更好的就业机会。尤其是杭州为代表的 新一线城市，对从业人员的职业信用是企业未来关注的重点。注：此处选取的委托量最大的前9个城市，分别为北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、西 安、成都。 图表12：2019年八方锦程所服务的互联网行业各城市候选人失信率 PAGE | 10 2019 | 杭州 南京 深圳 上海 北京 成都 广州 西安 武汉 0 7.5 15 22.5 30 14.85% 15.52% 19.97% 20.32% 20.54% 22.49% 24.23% 28.90% 29.84% 0 7 14 21 28 新一线城市 一线城市 二线城市 15.39% 20.12% 27.97%80后、90后成为互联网人才主力竞业禁止、商业利益冲突成为常见的求职 信用风险点 图表13：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人年龄段样本分布 图表14：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人各年龄段失信现象分布 根据图表13的数据所示，2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人在年龄段属性的 失信情况，80后失信占比为31.81%、90后为35.42%。95后作为互联网人力资源“新 生代”，求职信用正成为企业未来人才风险管理的核心。为分析各年龄层的失信原因，通过科学抽样统计后，得到图表14数据。在各年龄常见 失信原因中，80前、80后“存在商业利益冲突”占比最大，90后要关注“信用记录、 教育背景”，95后则应该重视该群体的“信用记录、负面评价”等。80后、90后作为互联网行业的主力，具有一定时长的从业经验，尤其是核心或者技术 研发等岗位，掌握信息或技术较多，在竞业禁止、商业利益冲突方面需要加大调控力 度，做好入职、离职相关协议的签订，避免发生商业秘密泄漏事件。95后成为了网贷 平台的主力对象，很多存在透支消费行为，一旦失控，便容易发生网贷逾期负面影响， 甚至是侵占企业财物的风险事件。 0 9 18 27 36 95后 90后 80后 80前 20.40% 31.81% 35.42% 17.14% PAGE | 11 2019 | 95 90 80 80 互联网行业求职者守信意识强弱与学历高低 成正比，不同的学历人群，呈现不同的失信 维度偏向 图表15：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人学历样本分布 图表16：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人各学历失信现象分布 根据图表15的数据所示，2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人在学历属性的失 信情况，求职者守信意识强弱与学历高低成正比，层次较低的“大专”学历，失信占 比超三成，更容易发生失信行为，其次为本科，失信占比为25.29%。为分析各学历层次的失信原因，通过科学抽样统计后，得到图表16数据。“存在商业 利益冲突”随着学历的提高，存在的求职信用风险可能性较大。大专学历，需重点关 注“教育背景信息”，防止学历造假行为；而各学历层次普遍存在因竞业协议导致的 诉讼问题，企业需在录用前对候选人进行“诉讼记录核查”。互联网行业招聘量大，但岗位有限，加之企业在学历要求上加以限制和选拔，导致互 联网行业对学历要求越来越高。对于部分大专学历的求职者而言，出于个体利益最优 化的目的，存在潜在学历、履历、职业操守等失信风险。企业应在录用前，根据候选 人的学历不同，制定个性化的背景调查项目，有效识别候选人潜在造假行为，降低雇 佣风险。 0 10 20 30 40 大专 本科 硕士 博士及以上 9.90% 19.69% 25.29% 32.72% PAGE | 12 2019 | 图表17：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人职级样本分布 图表18：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人各职级失信现象分布 互联网行业中层求职失信情况较为凸显职级越高的人离职，越容易被执行竞业协议 根据图表17的数据所示，2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人职级属性求职失 信情况，中层求职失信发生的概率更高，占比达到31.01%，基层和高层的失信率都超 过两成。在招聘过程中，建议做到兼顾各职级的背景调查。为分析各职级的失信原因，通过科学抽样统计后，得到图表18数据。“存在商业利益 冲突”、“签订竞业协议”在高层群体中发生的概率更大。在基层中，以“存在诉讼 记录、存在不良记录”等失信原因为主。目前，互联网行业的竞业禁止已经成为常态。竞业禁止是公司法规定的公司高级管理 人员，如董事、经理等不得自营或与他人合作经营与其所任职的公司同类的业务。职 级越高的人离职，越容易被执行竞业。鉴于高管位置的特殊性和重要性，背景调查报 告不仅要准确反应其受教育程度、之前的工作履历，更要反映出该是否与前雇主签订 竞业协议，一般来说，企业与员工签订竞业协议，一方面为了保护拥有的商业机密， 维护公司利益，另一方面也是为了防止人才流动，遏制竞争对手的恶意竞争。录用一 名签订过竞业协议的求职者，将可能会给企业带来一定的法律风险。 PAGE | 13 2019 | 0 8 16 24 32 基层 中层 高层 25.71% 31.01% 20.33% 图表19：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人常见岗位样本分布 互联网行业一线岗位失信情况普遍运营和销售的入职门槛较低，素质参差不齐 根据图表19的数据所示，分析2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人在常见 岗位属性的失信情况。以运营、市场、销售为代表的一线岗位，是排名前三的易失信人群。人力、行政、 客服等岗位的失信率处于中高水平。运营和销售的“杂”和“广”带来的便是互联网行业的“运营人员”、“销售人 员”从业基数巨大，导致了该群体从业人员的素质参差不齐，大部分企业在招聘 过程中，主要考虑针对中高层管理者的背景调查，忽视了全员背调的重要性。另 外，由于行业的失信联合惩戒机制不够健全，容易让一部分求职者“有空可钻”， 出现因追求个人利益忽视集体利益的失信行为，一旦企业未能及时识别，那么企 业的人才用工风险便会提高。从互联网行业常见岗位的失信占比分布来看，无论是失信率较高的一线市场、销 售岗位，还是失信率较低的技术、设计岗位，都应该对各个岗位设定匹配岗位需 求的背调项目以及流程，通过雇佣风险管理，来降低企业的招聘风险，提升运营 管理效率与效果。 PAGE | 14 2019 | 运营 市场 销售 人力/行政 客服 产品 财务/审计 设计 技术/研发 0 10 20 30 40 16.80% 18.00% 20.00% 24.51% 28.57% 30.00% 32.51% 37.10% 38.29%图表20：2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人常见失信维度占比 “工作履历虚假”占比超五成候选人求职风险点应“差异化”关注 根据图表20的数据所示，分析2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人常见失 信维度的占比情况。从总体来看，存在失信行为的群体中，“工作履历虚假”占比57 .35%，超出五成， “存在商业利益冲突”紧随其后，占比27 .65%，“教育背景信息造假”占比 10. 11%。成为了互联网行业三大主要失信纬度。一方面，在信息不对称的条件下，求职者作为掌握信息较多的一方，容易存在隐 瞒或者编造部分经历的行为，“工作履历虚假”问题成为了常见求职风险所在。另一方面，我们在筛选和识别候选人的工作履历时，切勿以单一的项目来“应付” 所有候选人，而是讲究“差异化”，能够从多方面核实候选人提供的履历信息， 可以帮助企业挑选出更为合适“对”的人才。在互联网行业，也应该重视“利益冲突”原则，从这个原则出发，在做出雇佣决 策前，对候选人“存在商业利益冲突”风险点，有以下建议：一是遵循与其亲属 回避制度；二是HR自主或者委托第三方机构开展背景调查，核心在于避免机构利 益和个人利益的冲突。PAGE | 15 2019 | 工作履历虚假 存在商业利益冲突 教育背景信息造假 存在不良记录 存在诉讼记录 存在网贷逾期风险 存在不良信用记录 专业资格证书虚假 0 15 30 45 60 0.08% 0.16% 1.18% 1.96% 1.96% 10.11% 27.65% 57.35%图表21：2019年八方锦程所服务的互联网行业黄灯主要失信现象说明 在“黄灯”主要失信现象分析中，求职者的“工作履历虚假”占比率为 43.63%。其次是“存在商业利益冲突”占比较高，企业在雇前背景调 查中，应该做好相应内容的核查。“存在商业利益冲突”的失信行为越来越普遍在招聘场景下 ， 商业利益冲突特指企业存在的潜在经营风险 ， 一般来说 ， 存在商业利益冲突并不是单方面指向个人行为，而是指某个人或某些人 对于企业或组织在忠诚度和利害关系上发生矛盾的现象。近几年，掀起了全民创业的高潮，互联网行业的“低门槛创业”获得了 很多初创者的青睐，一大波互联网企业如雨后春笋般涌出。当然这些人 中也包含了一些在职的创业者，他们借助自己现有的资源与优势，加入 创业队伍，那么，企业在人才招聘过程中，便需要去核查求职者是否存 在商业利益冲突，来规避那些为了体现个人职业稳定而隐藏其他不良动 机。因此，对互联网从业人员尤其是核心、敏感岗位的候选人是否“存在商 业利益冲突”的核查，纳入背景调查中。 黄灯 “黄灯”主要失信现象说明： 失信占比19.30% PAGE | 16 2019 | 存在商业利益冲突 工作履历虚假 存在诉讼记录 其他 有 距 今 3 个 月 以 上 的 未 结 清 逾 期 记 录 43.63% 教育背景信息造假 存 在 超 分 或 情 节 较 轻 的 违 法 未 处 理 工 作 时 间 有 3 至 6 个 月 的 差 异 职 位 层 级 出 现 1 级 以 内 差 异 存 在 劳 动 争 议 存 在 未 给 公 司 带 来 经 济 和 运 营 损 失 的 违 纪 违 规 行 为 存 在 工 商 注 册 记 录 且 企 业 状 态 显 示 为 在 营 或 被 吊 销 境 内 教 育 背 景 学 习 时 间 累 计 差 异 6 个 月 至 1 年 / 境 内 教 育 背 景 专 业 有 差 异 且 为 不 相 关 专 业 有 签 订 竞 业 禁 止 协 议 或 培 训 协 议 工 作 表 现 存 在 负 面 评 价 存 在 民 事 诉 讼 记 录 且 候 选 人 为 被 告 存 在 不 良 信 用 记 录 专 业 资 格 信 息 造 假 30.38% 11.01% 7.14% 3.77% 2.34% 0.40% 签订竞业协议 工作表现负面评价“红灯”主要失信现象说明： 图表22：2019年八方锦程所服务的互联网行业红灯主要失信现象说明 “红灯”主要失信现象分析中，“工作履历虚假”占比超五成，是求职 者失信的重点区域。互联网是一个高速发展的行业，人才流动频繁，HR在招聘时，筛选的 工作量会随之增加，招到“对”的人几率也相对降低。加之部分企业对 于基层的候选人容易缺乏有效识别的机制，导致部分从业人员的个人信 息、工作时间、岗位薪资等容易存在虚假、遗漏和夸大事实的行为，增 加了企业用工风险。另外，对候选人的教育背景进行核实也是背景调查工作里重要的一环。无论是互联网行业，还是其他行业，求职者想要获得更高一级的进阶， 学历成为了重要的砝码。因此，便催生了“教育背景信息造假”这一行 为现象。同时，教育背景造假成本较低，识别难度较大，一般情况下， HR仅通过网上核查，其结果也可能存在着偏差。（注：学信网可以查询2001 年以来国家承认的各类高等教育学历证书电子注册信息）互联网行业除了BAT之外，有很多中小型企业，规模不一样，对人才的 学历要求当然也就不一样 。 但无可否认的是 ， 企业在做出录用决策之前 ， 对候选人进行教育背景信息的核查是必要的项目之一。 工作履历虚假 52.70% 签订竞业协议 教育背景信息造假 存在诉讼记录 存在不良记录 17.01% 4.56% 2.49% 0.82% 工 作 时 间 存 在 6 个 月 以 上 的 虚 构 职 位 层 级 出 现 1 级 以 上 差 异 或 职 位 虚 构 存 在 触 犯 合 规 审 计 红 线 的 违 纪 违 规 行 为 候 选 人 提 供 的 信 息 不 属 实 曾 有 触 犯 刑 法 或 有 严 重 失 信 行 为 存 在 司 法 失 信 记 录 有 签 订 竞 业 禁 止 协 议 或 培 训 协 议 存 在 刑 事 诉 讼 记 录 且 为 被 告 红灯 失信占比4.60% PAGE | 17 2019 | 我们让信任有据可循 总结通过对2019年八方锦程所服务的互联网行业候选人求职信用的整合、统计和分析，引导企业深度思考人才风险管理方法和措施，促进企业、HR在新时代下对原有人才招聘 体系进行思考，持续关注未来人才发展的趋势。 1、失信行为与雇佣阶段候选人的失信行为贯穿整个雇佣场景中，包括面试、入职和离职。因此，对候选人的背景调查不仅限于雇前，还有在于雇中、雇后。2、失信行为与从业时长通过对互联网行业从业人员职级、年龄的数据分析，候选人的求职信用与从业时长呈现倒U型的关系。基层、95后的失信率较低，随着职级、年龄的增长，失信率也随之 提高，因高层、从业时间长，失信成本的增加，失信率开始下降。3、失信行为与人才流向随着新一线城市的迅速发展，人才从一线城市流入新一线城市难度降低，与此同时，增加了新一线城市的求职失信比例。4、失信行为与行业特性通过对2019年八方锦程所服务的互联网行业“红灯”、“黄灯”主要失信现象分析，互联网行业的竞业禁止常态化，加之“轻创业”人群持续性增长，成为了候选人求职 信用的“失信”关键点。 通过分析报告，总结如下： PAGE | 19 2019 |