猎头是企业和候选人之间沟通的桥梁，需要匹配供求双方的需求，只要合拍，就能促成一单。这听起来很容易，但猎头开发客户和候选人没有我们想象的那么容易，相反，猎头并不是一件轻松的工作，从事猎头行业的人可能一天要打几百个电话，但有效沟通不到10%。
据悉，目前整个猎头行业人均年产值较低，在20-30万左右。造成这一结果的原因有两方面，第一、很多猎头还在采用电话这一传统方式挖人。第二、双方之间的信息不匹配，猎头无法得知候选人是否处于离职或者在职状态、寻求新工作的意愿、候选人是否容易沟通等。
IUMind创始人潘少宁曾在腾讯从事技术开发，后来从事了多年的猎头工作，对互联网和招聘有着自己的理解。
做猎头期间，他亲身体验到行业的平均水平有多低，而当初吸引他放弃腾讯优渥待遇转入猎头行业，正是高收入的吸引，但进入后，发现并非如此，互联网如此发达的今天，猎头仍是一个传统的行业，就想通过技术赋能这个传统的行业，来提高猎头在整个行业的招聘效率。于是，创办了IUMind，通过大数据、人工智能等技术，提高求职者和猎头、HR之间匹配效率的企业。
聚合多渠道数据，预测候选人离职概率
对于猎头来说，打电话是最基础的入口工作，一天下来，基本都在打电话沟通，每天最多打50个左右，有效沟通却不到10%，潘少宁瞄准这个场景，用“AI+招聘” 去提高效率。希望能将有效沟通率从10%能提升30%-40%，甚至更高。
据悉，猎头挖掘一个人，无法知道他目前在职或不在职，这个人换工作的概率有多高，但如果提前知道了这个概率，就可以大大提高效率，IUMind做的事情就是预测候选人的离职概率。
怎么预测呢？ IUMind聚合社交网络、招聘平台上的数据，再结合公司与猎头公司合作的数据：包含简历数据和猎头对候选人的备注。原始的简历数据加上备注数据，再结合IUMind聚合到的社交数
