最近拉勾。com宣布推出全新的企業和招聘人員身份審核機制，並引入百度AI協作版塊，引入人臉識別等智能方式對企業的HR身份和資質進行審核驗證。未來，人工智能技術將用於驗證營業執照、工作證、就業證，以及對簡歷、聊天記錄等的風險控制。
自去年AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍後，AI技術的商業應用速度明顯加快，開始在交通、家庭服務、醫療、商業、招聘等領域取代人工。壹些從業者在享受AI技術帶來的便利的同時，也感受到了壓力。
機器人屏幕恢復速度“秒殺”人類，但不夠靈活。
幾個月前，有招聘界之稱的獵聘主辦的壹場“人機大戰”用分數給出了答案。挑戰者是五位來自互聯網公司的資深HR和獵頭，雙方要從3700萬份簡歷中迅速篩選出最符合招聘崗位要求的10份簡歷。
這是崗位需求與應聘者的匹配，包括技術崗和產品崗。在完成簡歷的篩選匹配後，評審團需要從職能、技能、行業、薪資、學歷、區域匹配六個維度對參賽選手進行評分。總分最高(滿分25分)的人被認為贏得了比賽。
隨著藍屏亮起，人類與AI機器人的比例為18.96: 18.60。結果顯示，該AI機器人完成全程只需0.0152秒，是人類平均速度的63882倍。機器人在工作匹配和區域匹配上的匹配效率高於人類。在技能搭配上，兩者打成平手。
雖然以0.36的微弱分數敗給了人類，但在人崗匹配和理解人方面，AI機器人仍然超出了獵網創始人兼CEO戴科彬的預期。“在簡歷搜索的任務中，地區、薪資等方面都是比較簡單直接的條件，所以算法可以通過簡單的邏輯實現，不會出錯；從行業背景和技能要求來說，算法通過使用神經網絡、自然語言處理等技術，已經能夠做出更加準確的理解和相似度判斷。”這款伯樂機器人的設計者、獵人首席數據官伊山告訴中國青年報·中青在線記者，目前，AI機器人已經能夠更好地理解大部分顯性需求，比如職能、技能、薪資、學歷、地域等。算法匹配水平可以媲美專業招聘人員；但在文化、價值觀、氣質等需要面對面交流的隱性條件下，算法並不能代替人類的交流和判斷。
在結果中，機器人與人類在學歷匹配程度上的差距最大，而造成這種差距的主要原因是機器人無法識別“升級本科”屬於哪種類型的學歷。這也說明機器人思維的靈活性是有限的。對此，伊山解釋說，對於“本科以上”的工作要求，在設計機器人算法時，就判定為符合要求。但其實在很多招聘者(尤其是高端獵頭)眼裏，本科還不如本科。因此，這壹篩選結果引發了在場幾位評委的不同意見。“在根據企業和HR偏好對人才軟指標進行個性化選擇方面，機器人還不夠。”
評委團成員、阿裏大文娛招聘專家周認為，大規模從大量簡歷中選人，機器人與人類的差距幾乎可以忽略不計，AI機器人可以提高整體招聘效率。
機器人篩選簡歷的速度遠遠快於人類，這已經不是什麽新鮮事了。據報道，今年3月，在北美知名獵頭公司SourceCon舉辦的壹場行業比賽中，壹個基於人工智能對求職者進行篩選和評級的機器人“Brilent”僅用了3.2秒就從5500份簡歷中篩選出合適的人選，準確率在參賽選手中排名第三。這個團隊基於成員在臉書上積累的數據結構處理和詳細的字段匹配經驗，利用AI技術對求職者進行“人崗匹配”排序，將HR從機械繁瑣的簡歷篩選中解放出來，可以更專註於後續的面試選拔過程。
高精度職位匹配:讓人工智能學會HR怎麽做招聘。
今年6月，戴科彬宣布，獵聘要通過大數據和人工智能的探索，進壹步提高招聘效率，豐富招聘生態；12年9月，創新工場董事長兼CEO李開復在“2017中國人工智能峰會”上表示，充足的數據和精準的場景是人工智能真正取代人力的前提。
從簡單的職位信息羅列、分類，到基於大數據挖掘的職位匹配系統，近年來，全行業很多網絡招聘企業通過數據積累，形成了自己的“人才庫”。在此基礎上，根據簡歷信息或崗位需求進行人崗匹配，成為現階段人工智能技術在招聘領域的主要應用。
作為壹家專註於為企業提供移動招聘服務的初創互聯網公司，錢遜移動招聘CEO王道誌曾在壹篇文章中指出，對於同壹個職位，基於JD(職位描述)和簡歷的文本匹配技術能否達到有效甄選的水平，系統的輸出(機器學習過程)能否近似人工甄選的結果，都可以衡量AI的有效性。這個過程包括兩個維度:簡歷信息與崗位需求的匹配，應聘者與企業崗位的匹配。
“AI+招聘”在獵聘的應用始於2014。據伊山介紹，在R&D和探索的過程中，他們發現人工智能應用於招聘行業，判斷是否能夠基於用戶行為數據、職位和簡歷內容進行高精度推薦，是否對職位需求和行業領域有詳細了解，是否能夠實現跨職業、跨行業的跳槽者個性化職位推薦，是壹個挑戰。據了解，目前大部分招聘網站都可以利用人工智能的數據抓取和語義分析來實現第壹維度的匹配，而第二維度的精準匹配則對人工智能的個性化推薦提出了更高的要求。
“機器篩選首先需要積累知識和經驗，能夠解讀語義；其次，要學習HR和獵頭的行為，知道他們是如何做到人崗匹配的。”在伊山看來，後者更為關鍵，即深度畫像的運用、語義匹配和基於HR偏好的個性化推薦。
為了讓人工智能像HR壹樣“思考”，擁有17年國內外企業數據挖掘和系統研發經驗的單藝領導團隊，要求機器主動向人類學習。他們設計了壹套算法系統，對客戶企業的HR開放，讓HR對“機器推薦的簡歷”進行反饋。當反饋行為和數據積累到壹定程度，機器就可以從選擇差異中了解不同HR的偏好，形成可以處理成千上萬個不同行業和職能的匹配模型。即使是同壹個職位，也可能給出不同的推薦結果。
“現在我的機器人伯樂已經在做HR了”，據伊山介紹，目前在推薦簡歷方面，算法推薦的業務量遠遠超過總業務量的50%，準確率和壹般獵頭壹樣。
這種智能推薦算法被他們稱為“智能系統”。“讓機器人學習HR如何招聘，而不是直接告訴他‘怎麽做這個，怎麽做那個’。”單藝強調。
打開企業與求職者之間的信息鴻溝
人工智能在招聘行業越來越受歡迎，其背後是招聘業務需求的不斷增長。
據艾瑞咨詢統計，預計到2018年，中國中小企業數量將超過8700萬，求職人數預計超過65438+6億。搜索大量簡歷，篩選潛在候選人匹配各行業職位(尤其是非高端職位)，成為獵頭和HR招聘中重復性最高的工作。
據媒體報道，從2016年7月到2017年6月，AI的應用已經逐漸普及到全球68個國家的招聘流程中。在過去壹年多的時間裏，聯合利華試圖在北美雇傭人工智能來招聘員工，涵蓋的方式包括使用算法篩選簡歷、遊戲測試和人臉識別，甚至沒有人類面試官的參與。在中國，截至今年7月，自稱人工智能+招聘領軍者的初創企業不下10家，努力通過技術解決招聘人力成本高、實際轉化率低、招聘與求職之間信息不暢等問題。
成立於2016的互聯網智能招聘平臺牛知，采用以下方式:通過簡歷分解和個性化推薦，精準全面匹配企業(尤其是中小企業)的職位和簡歷；初創招聘平臺Teamable利用AI算法挖掘候選人的社交網絡數據，試圖從社交記錄切入，打造精準的人才推薦閉環；垂直於校園招聘領域的迷妳學校，還通過數據挖掘和AI算法設計智能匹配模型，自動為不同企業篩選推薦簡歷，為0~3年職業經驗的求職者提供建議。
但伊山壹直強調，在招聘行業，人工智能只是壹個工具，並不能取代人類，而是“幫助人類做出更準確、更有根據的判斷，讓獵頭和HR從事更有價值、更有創造性的工作。”在某種程度上，人工智能在招聘領域的應用更容易在低端人才或對行業經驗要求不高的崗位招聘中得到推廣。
壹位專註於消費品行業高端人才的獵頭顧問向中國青年報·中青在線記者坦言，雖然需要頻繁更換關鍵詞搜索人才庫簡歷，每天打十幾個電話聯系應聘者，但這壹過程中需要的即興發揮等具有鮮明社交屬性的專業溝通體驗是人工智能難以實現的。
“越是高端人才和重要高管崗位，企業的HR越是謹慎，越需要專業的獵頭。”白壹世紀管理咨詢有限公司總經理王光遠也建議，產品經理等職能崗位的候選人也應該通過產品設計理念等軟指標來考慮。“這是機器的弱點。”戴科彬指出，“人工智能不能馬上取代獵頭，供需之間的數據缺失是根本原因。”他提到，職位匹配對招聘平臺掌握的求職者數據和企業提供的需求描述提出了很高的要求。再加上動態靈活的招聘，在完善智能產品的同時，“人的因素在人工智能招聘中發揮著不可替代的作用。”
在當前的秋季招聘季，面對大量應屆畢業生湧入求職，以及供需失衡的校園招聘市場，伊山期待，未來，AI技術可以通過分析市場崗位的供需數據，挖掘企業的個性化需求，提前給予應屆生合適的就業指導，拓寬他們的視野和選擇，讓企業和應屆生的需求更加高效地匹配。