AI在招聘领域有哪些应用场景？

Google、facebook一众大佬近期纷纷进军招聘领域，但招聘领域或者HR领域有什么是AI可以帮忙的？

AI不仅仅是降本增效的“工具”，更是HR的第二大脑。从撰写JD到分析洞察，AI助力HR脱离枯燥重复工作，深入组织变革的实质。
作为全球领先的云服务提供商，VMware面临部分岗位人才短缺、转化率低、与候选人沟通不足等等问题。本案例将展示AI的“大局观”思维如何引领VMware优化招聘标准，改进招聘策略，助力企业实现战略目标，同时提升环境、社会、治理（ESG）管理体系。
案例档案

企业名称：VMware
行业：科技
关键人职务：人力资源
使用软件：Beamery
适用场景：招聘；人才库；员工全生命周期管理
关键痛点与解决方案

痛点一：岗位职责描述不清

招聘合适人的前提是要明确这个岗位真正需要什么样的人。招聘需求不明确，HR常常为写出一份合适的工作描述（JD）犯难，这也导致求职者条件与岗位要求不符。
解决方案：
VMware需要招聘面向EMEA的销售和解决方案工程师，借助Beamery对候选人、公司、技能和工作等数据点的分析，VMware可以梳理出个性化招聘需求，撰写岗位描述，找到与同一职位高绩效人员相似度更高的候选人。


效果：
精准的职位描述提升人岗匹配效率。在2021年针对EMEA销售和解决方案工程师岗位的招聘专项行动中，VMware成功锁定了超 715 名候选人，为企业在市场竞争中赢得更多的主动权。
痛点二：人才库使用效率低下

企业人才数据库档案庞大且分散，缺乏相应归纳、筛选、对比及维护的工具，导致错失优秀人才。
解决方案：
在触发设定条件后，Beamery Recipes会用标签自动标记新的求职者简历，帮助用人单位进行初步筛选、搜索及沟通。团队也可以根据招聘计划自行创建更为复杂的自动化结果。参考单个或多个标准，Beamery会对候选人进行优先排序，加快招聘人员的评估流程，提高筛选效率。
效果：
借助自动沟通和筛选，VMware创建了17万份候选人资料，不落下每一位候选人。
痛点三：缺乏近距离接触、了解候选人的渠道

已有公开渠道信息传递效率低，无法定期、实时向候选人传达岗位需求，引导投递简历。
解决方案：
为增进与储备人才的沟通，VMware创建了候选人社群。Beamery会自动向新成员发送邮件，根据地点、学校和技能等维度进行智能分组，并添加到人才库相应的细分领域下。
VMware还通过平台向成员推荐相关的空缺职位以及其他发展机会，主动维系不想失去的顶尖人才。
效果：
VMware成立的社群聚集了多达16000名候选人，且以此渠道应聘的人数有显著增长，有效促进了转化。


痛点四：人力资源职能无法有效支持企业发展战略

人力资源难以脱离传统的事务性工作，人才数据得不到有效分析，影响下一阶段战略性目标的规划。
解决方案：
用人单位可以随时查看招聘数据看板，比较不同地区和招聘人员的关键招聘生产力指标，来分析团队绩效，优化下一步招聘策略及效果。
VMware着重关注未被充分代表的少数群体，通过Beamery人才洞察报告评估平等性与包容性数值，识别潜在偏见，为企业2030年发展制定了30条ESG战略。
效果：
经过全方位数据分析，VMware人力资源部门成功优化了招聘效率和人才转化率，并保持了招聘策略与企业发展战略的一致性，从而实现了企业长期发展目标。2023年，VMware被福布斯评为最致力于多元化、公平和包容的技术公司雇主。


背后的工具

案例涉及产品：Beamery

Beamery是一家智能招聘公司，致力于帮助企业重新定义吸引、聘用和留住顶尖人才的方式。今年三月，Beamery推出了全球首个专为HR打造的生成式AI工具—TalentGPT。TalentGPT具有人才搜索和匹配、自动化招聘流程、智能候选人推荐、人才洞察和分析以及职位广告优化等能力，帮助企业高效进行人才招聘和管理，提供深度的个性化见解。
国内也有多款AI招聘产品，可以点击下方链接，详细了解感兴趣的AI面试工具。
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AI在招聘领域能够应用的场景还是挺多的，比如AI语音通知，AI视频面试，AI数据统计分析等。

马上又是一年校招季。你是否有过被各大公司的网申系统支配的恐惧，是否做线上测试做到怀疑人生，是否投过无数的简历而石沉大海？

郁闷的背后，或许就是因为你的简历和测试结果，没有通过 AI 的初筛。

利用人工智能进行简历筛选，当下已经不是什么新鲜事。根据调研机构的分析，几乎所有财富 500 强公司(98% 以上)和越来越多的中小企业使用求职者跟踪系统过滤简历，然后再将其提交给人力招聘经理。

不仅仅如此，现在人工智能已经逐渐深入面试领域。这意味着，当你通过了人工智能的简历初筛后，你的第一轮面试也将由人工智能主导进行。




比如在美国，使用人工智能进行面试的现象已经十分普遍，当中包括希尔顿、联合利华和高盛等大公司，已经有超过 100 万求职者接受了 AI 的面试，一些大学甚至开设一些培训课程来帮助学生如何在 AI 面试时表现更好。

2020 年，新冠肺炎疫情给 AI 招聘工具又带来了新的发展契机。AI 招聘工具不仅可以帮助企业更加快速地对大量应聘者进行初步筛选，节省人力资源工作者的时间，也可以避免招聘方和应聘者的密切接触。这种优势在疫情全球化的背景下被凸显出来。如今，许多国内的公司也加入采用 AI 面试的大军中。

但是，AI 招聘工具真的更优于普通的人力筛选，能够带来更加公平公正的招聘环境吗？
AI简历筛选中的偏见


实际上，人工智能只是机器可以“学习”决策的一种高级方式。程序员没有给出特定的命令，而是向 AI 提供了大量数据，通过重复测试对其进行“训练”以达到筛选适合自己公司简历的目的。因此给AI提供的数据库就显得尤为重要。

AI 根据以前的招聘结果来了解目标的工作要求和招聘模式，并通过识别简历中的关键词，来选取合适的候选人。这不仅可以根据候选人的工作技能和以前的工作经验，而且还可以根据组织的招聘文化来进一步筛选。这意味着，简历中的信息和用词对于通过AI初筛非常重要。

许多人认为 AI 简历筛选相对于人工筛选是更加公平的一种方式。但是，事实上并不是如此乐观。




早在两年前，亚马逊机器学习专家就发现他们的 AI 招聘工具有一个明显的倾向——在筛选简历过程中，重男轻女。

而这种倾向最终被归结为人工智能训练样本的问题。因为在具体机器学习的过程中，亚马逊针对 500 个特定职位开发了相对应的识别模型，并对过去 10 年的简历中的 5 万个关键词进行识别，最后进行重要程度的优先级排序。而这个数据库中大部分求职者为男性，而女性相关的数据太少，因此 AI 会误以为没有这类关键词的女性简历不那么重要。

许多开发 AI 招聘工具的公司声称，通过精心设计和培训其学习的模型，就能够在招聘流程中专门解决各种系统性偏见。但专家认为，这不是一个简单的任务：AI 算法在发展的过程中就一直带有性别，种族等歧视的问题。这些公司采用的策略是清除应用程序中的识别信息，依靠匿名面试和技能测试，甚至调整职位的措辞以吸引尽可能多的应聘者。这意味着背后更长时间的学习过程和更大量的数据。但这并不是一个简单的过程。

此外，以 AI 招聘工具在获得广泛信任之前面临的最大障碍之一是缺乏公共数据。这些机器学习的数据是非公开的，人们无法确认提高招聘中算法公平性的努力是否真的有效。由于围绕公平就业和工作场所歧视的责任问题，许多公司不愿公开分享此类信息。因为如果证明使用 AI 证明工具歧视某些群体，公司可能会面临严重的法律后果。

看脸的AI视频面试


经过人工智能训练的视频面试技术可以分析面试者的面部特征、情绪、表情和语气，从而选择出最合适的候选人。在这个使用技术自动化的招聘过程中，语音识别、个性洞察、语气分析、答案的相关性、情感识别和心理语言学都被用于其中。

在很长一段时间里，人们认为面部表情能可靠地传达情绪。因此 AI 公司销售用于识别面部表情的软件作为 AI 面试的基础也是可靠的。但心理学家们仍然对 AI 识别人类的面部表情并判断其情绪这件事表示怀疑。

许多研究人员认为面部表情在不同的背景和文化之间差异很大。例如，有研究发现，尽管西方人和东亚人对面孔如何表现出疼痛有相似的概念，但他们对快乐的表达却有不同的看法。而这会影响 AI 在面试过程中对候选人的判断。




此外，在人工智能视频面试过程中，考生对人工智能如何分析自己紧张的抽搐或微笑，或许是眉毛的抬起，都会感到忐忑不安。这种忧虑是人工智能面试过程中显露出来的苦恼原因，会影响整体结果。

同时情绪也会因面试者的情况不同而不同。比如头痛、痛苦的分手，甚至是亲人的去世，都会导致一个人原本阳光的性格暂时受挫。而在人际互动中，考生可以向面试官说明情况，面试官会综合考虑，但这在人工智能视频面试中是不可能的。

面部的物理疤痕，如中风、面部疤痕，甚至是最近注射的肉毒杆菌，都会修改面部表情。人类面试官也会考虑到这些，而人工智能则没有能力进行这样的考虑。

在美国，AI 视频面试中的老大哥 HireVue，令各位求职者闻风丧胆。HireVue 声称可以通过 1.5 万个不同的维度（包括肢体语言、语音模式、眼神活动、做题速度、声音大小等）对候选人进行评分。其一套标准的面试时间为 30 分钟，包括 6 个问题，从中可以得出 500000 个数据点，然后算法将参考这些数据来评估面试者的表现。




这些算法根据其数据库中约 25000 条面部和语言信息对申请人进行评估。这些信息是根据以前对“成功的员工”，即那些已经走上工作岗位的优秀员工的面试结果编制而成的。

其中 350 个语言元素包括应聘者的语气、他们使用的被动或主动词、句子的长度和他们说话的速度等标准，分析的数千项面部特征包括眉毛、眉毛上扬、眼睛睁开或闭合的程度、嘴唇收紧、下巴上扬和微笑。

这就意味着，在面试过程中你的一举一动都可能成为你被淘汰的原因。很多人都表示，这种方式会更让人紧张。就像是 360 度环绕式审查，让人感觉很不舒服。

AI招聘工具的未来


疫情下的招聘季虽然在一定程度上受阻，但这也成就了招聘“新模式”——AI 招聘工具的深入应用。

不可否认，AI 招聘工具确实可以帮助企业更高效的解决招聘问题，尤其是在筛选初级应聘者，例如实习生、校招生等方面。高速的筛选简历不仅仅可以节约公司时间，也可以给应聘者更快速的反馈。未来它也将成为人力资源工作的中流砥柱。

但是我们也不能忽视 AI 招聘工具目前所存在的问题，其适用性仍存在很大的局限性。面对更加成熟的社招应聘者，他们可能更加需要与面试官当面交谈，来进行一个双向选择。




尤其是从 AI 面试的角度上来看，在面部表情识时带来的负面效果是不能忽视的。现阶段，AI 无法解析人类的心智，其面试结果的精准性是值得怀疑的。因此在雇佣方和候选人两个角度，都应该更理智地看到 AI 招聘工具带来的招聘市场的变化，也应该更加理智地面对 AI 招聘工具的使用。

对于这个招聘季中你可能遇到的人工智能 HR，你怎么看？
资料来源：
https://spectrum.ieee.org/tech-talk/at-work/tech-careers/ai-tools-bias-hiring
https://www.ifanr.com/1272558
https://www.nature.com/articles/d41586-020-00507-5
https://theconversation.com/facial-analysis-ai-is-being-used-in-job-interviews-it-will-probably-reinforce-inequality-124790
https://towardsdatascience.com/your-next-job-interview-may-be-with-an-ai-robot-34dbf4da6340

不邀自来，没坐飞机。
当初我们在做探也智能的时候，做了一轮很久的调研，大概调研了三四百家HR相关的企业，涵盖了中国、欧美、日韩、印度和新加坡，主要关注的点就是iABCD这些新技术在HR领域的应用，还列了战区图，分析一些重点企业的商业模式等等。
楼主问到AI在招聘领域的应用，那我刚好复制一下最近写的公号文章来做个回答吧，可以毫不夸张地说，我还没见过有哪一篇讲AI招聘有我这篇全的（不排除后续有人在我这篇的基础上再延展发挥然后更全咯），当然，时间精力有限，顾得上全，就顾不上那么就不讲太深入了。
我的知乎第一个回复就贡献给楼主啦！
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近日，“新基建”成为众人关注的热点，5G、大数据中心、人工智能、工业互联网等新型基础设施正在加速建设，新型基础设施要发挥其巨大威力，需要与具体的产业进行深度融合，才能真正成为促进产业转型升级和创新发展的重要推手，下面我们就来具体来盘一盘AI在招聘领域的融合与应用。
招聘作为人力资源六大模块中的重要模块，长期为企业所重视，也是企业市场投入最多的部分之一，因此招聘领域的痛点也是困扰企业的主要痛点之一，许多AI招聘应用正是应这些痛点而生的。


在过去几年里，我们可以看到AI招聘相关的融资案例层出不穷，各自的商业模式和业态也五花八门，在列出这些具体应用前，我们有必要先梳理一下企业招聘痛点：

• 招聘周期长，人才得不到及时补充，或想要的人被人捷足先登；
  
• 招聘成本高，除渠道、简历费用、招聘相关人工和办公成本外，还有面试不合格人选带来的沉没成本，人才不能及时到位影响业务开展造成的损失等；
  
• 不了解人才市场现状，对企业招聘竞争力缺乏认知；
  
• 企业雇主品牌弱，无法有效吸引人才；
  
• 招聘人手不够，旺季时忙死淡季时空耗；
  
• 简历少，招聘渠道少，找不到合适的人，巧妇难为无米之炊；
  
• 简历造假现象普遍，鉴别困难；
  
• 多渠道简历管理复杂费时，去重困难；
  
• 简历筛选漏斗效率低下，无效工作多；
  
• 候选人面试爽约比例高，导致前期工作白费；
  
• 各个环节甄选标准不一，面试易有偏见性；
  
• 候选人体验差，进而影响雇主品牌；
  
• 内部招聘协同不畅，招聘效率低下；
  
• 非擅长领域的简历筛选和面试，很容易与人才失之交臂；
  
• 企业历史人才库形同虚设，亟待盘活；
  
• 合格的销售人才和专业技术人才越来越难找，僧多粥少；
  
• 高级人才请不来，企业招聘竞争力弱；
  
• 好不容易招来的人，很快就流失；
  
• ……
  

痛点可真多啊，那我们来看看AI在招聘领域都有哪些应用。
1.聊天机器人（AI Chatbot）：
许多公司将聊天机器人作为与求职者互动的助理，通过自然语言处理和机器学习技术，自然、动态地和求职者对话，收集对方信息，形成人选画像，向求职者智能推荐职位，在简化招聘流程的同时，还提供了良好的求职体验，有的AI聊天机器人还整合了WhatsApp、skype等IM功能，能很方便的集成到ATS或招聘CRM中去，市面上有单纯提供Chatbot服务的公司如Mya、Olivia、impress.ai、Wade&Wendy等，还有不少公司选择直接将Chatbot功能集成到ATS或招聘CRM产品中，这些Chatbot不仅仅用于招聘，还可以用于培训，咨询，提供员工自助服务等，如ideal、北森、e成、仟寻等。


2.简历筛选：
现在有不少ATS平台和招聘网站都在采用AI来构建人才画像，岗位画像，进行人岗精准匹配，提高简历筛选的效率。如Linkedin通过建立知识图谱和研发NLP（自然语言处理）技术，利用LSTM、CNN等深度学习模型对用户简历和职位信息实现信息抓取，通过模型运算实现对用户的职位推荐和对企业的人选推荐；国内新近崛起的探也智能（TAIENT），利用其建立的行业、公司、职位、项目、技能、证书、语言等相关知识图谱，采用NLP和机器学习等技术对职位和简历进行解构，通过多维模型进行极速人岗匹配，还能通过AI智能分析简历缺失字段，提示风险点，挖掘潜在候选人等，大大提高招聘效率。



3.AI面试：
关于AI面试其实我们在HR必看！最全的远程面试指南已经介绍过了，AI面试具有一致性、规避偏差等特点，以HireVue为例，一套标准的面试时间为30分钟，包括6个问题，在面试时求职者的面部表情变化、语调和词组来评估他们的性格特征，从中可以分析出500000个数据点，并且可以根据职位调整评估标准。除了较有名的Hirevue外，国外还常见的有Gecko，Vervoe、Talview、Sonru、Panna、Xor等(懒得一一附链接了），国内的AI面试应用有平安集团的HR-X，近屿智能的AI得贤招聘官，滴孚科技的壹面等。另外值得一说的是，除了上述这些通过视频、音频面试的工具外，还有AI面试实体机器人，瑞典的市政局就采用了一个叫Tengai的机器人来做面试，以降低面试偏见。



Tengai机器人，是不是有点萌？

4.JD优化：
在这方面比较有名的当属Textio了，Textio能通过机器学习平台和AI识别JD的语言模式，并对其作出评级（百分制，超过90分算合格）和分析，给出优化建议，如使用哪些相似的词或句子能吸引更多人的注意，如哪些表述具有偏见，帮助企业客户写出更恰当的职位描述（JD），Textio拥有强大的自然语言处理能力，除了能分析语言模式外，还能理解手写笔迹的细微差异。




5.职位管理：
不少ATS产品利用AI技术进行职位一键发布、刷新、简历归集等，如Eightfold、Beamery、Workable、Hiremojo、探也、北森、e成、Moka等；
6.人才搜寻：
用AI来搜寻人才，挖掘不活跃候选人，也是AI+招聘的创新点。近两年发展迅速的Hiretual号称AI加持的人才Sourcing猎手，曾在国外一项招聘工具调研中名列前茅；同样的还有Entelo，它能从社交网站、专业社区中做个人信息的检索，通过每个人分散在Twitter、Google+、Facebook、LinkedIn中的信息，构建用户肖像，再与企业的招聘要求做匹配，当然Entelo不止人才搜寻功能，它还能分析邮件，对邮件内容进行优化。



7.人才测评：
联合利华在2017年校招中一改传统的数字、逻辑测评机制，采用Pymetrics作为测评工具，Pymetrics利用神经科学和AI技术，通过游戏化测验为客户识别和甄选候选人；加拿大AI公司Plum通过AI技术和对行业和组织心理学的深入洞察，对企业和候选人进行评估，帮助企业招到高契合度人才，国内也有如面试吧、Test-AI等提供智能人才测评服务。




8.人才去重：
这应该是不少ATS都在主打的一个功能吧，对大公司可能比较有用，比较典型的例子有北森、e成、Moka、大易等。
9.雇主品牌建设&招聘营销：
有些公司利用AI技术智能生成职位描述，精准定位目标人群并投放招聘信息，再结合bot技术，回答求职者常见问题，收集人才信息，典型项目有Entelo、Talemetry、仟寻等；
10.内部调岗：
AI能帮助企业分析内部人员状况，在进行外部招聘之前，可优先内部调岗，如Gloat、Phenom People、 Eightfold、北森等均有此功能。


11.AI背景调查：
互联网是有记忆的，人们在网上或多或少会留下自己的信息和足迹，而AI可以通过收集这些信息，对人的画像进行更全面的刻画，这些信息也是背景调查的信息来源之一。Fama使用AI来分析潜在候选人和现有员工的社交媒体动态，监测这些有没有种族主义，性别歧视或其他违法行为；AI背调公司Checkr为Uber和Lyft这样的主提供AI背景调查服务。
12.招聘平台&HR SaaS平台：
有不少ATS、招聘CRM系统、招聘网站和HR SaaS平台都采用了AI技术来提升整个系统的效率，包括提高人岗匹配精准度、跟进候选人、智能邀约（通过电话或Chatbot）、面试智能提醒、招聘协同、内部推荐、招聘数据洞察分析、入职管理等，这方面的例子很多：Workday、Eightfold、Entelo、Ideal、AllyO、vcv、e成、Moka、北森等。


此外，除了面向企业的AI招聘项目，还有不少面向求职者的创新项目，如Gloat能通过网站追踪、记录求职者的背景信息，对比百万条职业生涯道路，为求职者提供基于大数据分析的职位推荐；还有不少对话机器人在和你聊天的过程中，就能自动帮你生成简历。
以上，我们可以看到，AI技术几乎可以应用于招聘流程的各个环节，给我们的招聘工作带来全新的体验，我们已经进入了一个人机协同的时代。作为HR们，面对新技术，无需焦虑，也无需恐慌，保持开放和学习的态度，拥抱新科技，将自己从简单、重复、低效而繁琐的工作中抽离出来，去发展自己不可替代的技能，去做更有价值的事。
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最后，欢迎大家关注探也智能，我们目前主要给新技术领域（互联网、大数据、云计算、人工智能、物联网等）提供招聘服务，有招聘需求的欢迎来撩。
有不少人私信问我怎么试用，加个我们的小程序码吧，微信一扫即可试用。

谢邀。提一种目前的概念，就是面相决定前景。也就是说，在扫描了比如十万求职者的脸和其入职后的表现后，机器可通过对比来预测新求职者的发展前景。目前来看这种方法的实践成功率比较高，但是舆论压力也比较大。