加密货币 三大交易所来源：亿邦动力（ID:iebrun），作者：胡镤心，编辑：张睿，钛媒体经授权发布。
“金九银十”招聘季将至，2023年的1158万毕业生刚涌入职场，2024年毕业生已经在赶来的路上。
求职者广撒网投简历，HR们则被淹没在简历的海洋。“今年的招聘，1:500很正常，一个岗位发出去，至少会收到五百份简历。”一家五百强企业的HR Mary说，以往校招时，她在一个学校收到的简历数约二三十份，今年至少能收到五十份，以往她在各个招聘平台收到的简历数，每天30-50份不等，现在每天六七十份，最多时有近百份。
为了提高效率，AI开始在招聘领域发挥作用：毕业生用AI写简历，AI模拟面试，AI推荐岗位；HR们也通过AI发JD，AI筛选，AI面试，双方都试图在茫茫人海中找到对的人。
当人的经验特质被AI量化及判断时，哪些问题得到了解决？哪些隐忧或将出现？
01?“你我本无缘，AI一线牵”拉勾招聘日前调研了874位企业HR，发现每天查看100份以上简历的HR占半数以上。
数据来源：拉钩招聘
尽管简历数量在增加，招聘难度却不降反升。Mary发现，“今年我们的招人要求越来越高，预算却越来越紧。” 她不得不借助AI工具来筛选简历，过去自己初筛、业务复筛，然后再邀请面试的流程，也被缩减为AI筛选、AI排序、AI邀请面试，争取一步到位。
Mary使用的工具是Yeebot，一个主打智能人才发现的大模型工具，简历收进来后，Yeebot会对简历做匹配度打分并智能排序，“谁的匹配度最高，从高往低排序，排名最靠前的几个人，基本不需要业务部门复筛，可以直接约面试。”
此外，初筛、笔试甚至是首轮面试，Yeebot几乎都可以代劳。“它有一套算法可以算出来，亮点和潜在风险都附在排序下面，还会说明哪些纬度会影响这个人的未来绩效，这个对我们很有帮助。”Mary介绍。
另一个HR李林则在这半年接到不少紧急的用人需求。李林所在的集团企业员工数达2万，拥有7个事业部，2023年已经经历了两轮部门调整，第三轮调整正在进行中。公司要成立新能源事业部，需要招募大批相关人才。
一些岗位需求听得李林一头雾水，“算法工程师也就罢了，前驱体研发工程师、逆变器研发工程师、感知融合专家……这都是干什么的？”
李林需要业务部门提供岗位能力要求，等了一天没有回复。听说业务内部已经忙得脚不沾地，李林只好通过AI写JD的方式先草拟岗位需求，给到业务部门确认，然后分发至各个招聘渠道。“算是解了燃眉之急。”
用友网络副总裁、用友大易创始合伙人石磊注意到，近两年的市场变化让HR的工作内容也随之改变：
第一，不少企业业务变化大，新部门新岗位快速涌现，企业需要快速招人，HR也要响应这种短期招聘需求。第二，大部分企业处在业务转型期，希望引入高质量人才，招人要求越来越高，但是预算越来越收紧。第三，在招聘入口上，传统招聘渠道效果减弱，招聘入口分散，招聘质量有待提升。企业要想更准、更快、更低成本地获取人才，AI能力不可或缺。《风向标》调研显示，七成左右HR关注AI在人才智能测评分析、智能简历筛查领域的应用，有51%的企业关心智能员工服务，另有43%的企业关注AI面试。越是流程型和重复性的工作，越需要AI来解决。
数据来源：36氪企服点评《风向标》调研N=107
“你我本无缘，AI一线牵。”Mary开玩笑，一份简历能够走到HR面前，已经经历了招聘平台、企业内部的两轮AI筛选，“或许在更早阶段，这份简历在撰写时，也是AI帮忙生成的。”
02?AI招聘官：会看简历会面试目前市面上的AI招聘产品，主要侧重于JD发布、智能筛选、面试题库推荐、AI面试等环节。
图片来源：《风向标》调研
AI 面试在近两年应用广泛。海纳AI创始人梁公军认为，AI面试目前成熟度最好、应用最广泛的基础岗位招聘，主要集中于校招和工程师、蓝领的招聘。
AI面试包括两种模型：
挑优模型：从10万人挑出30%比较优秀的进入下一个环节。汰劣模型：把10万人中的5%淘汰，剩下的人应招全招。校招主要使用AI面试的挑优模型——在第一轮面试中，通过AI挑出符合公司要求的优秀候选人进入下一个环节，在二、三轮真人面试的时候对综合素质进行考察。
在过往面试中，AI只是辅助判断面试者的性格特征，现在可以完全由AI来提问，因为海纳AI已经搭建了50多个通用岗位的AI面试模型，包括快递员、服务员、销售代表和客户经理等 ，可以在零成本、零样本量训练的情况下直接调用 AI 模型能力，完成AI面试。
图片来源：海纳AI官网
而接入了大模型的AI得贤招聘官，推出升级版的得贤L5级别AIGC面试官，已经可以通过多模态算法分析候选人的言语、面部表情和声音等多个维度的信息，以便更好地精确评估候选人的能力和潜力，跟候选人进行问题的提问、追问、多轮对话等。
图片来源：AI得贤招聘官官网
除了AI面试，智能生成JD也被普遍重视。
拉勾招聘其近期上线大模型产品HRMind，主打一键生成岗位需求。HR在企业端后台，点击“发布新职位”，会自动接入与HRMind的对话框。HRMind底层是智谱AI的预训练大模型，基于拉勾平台数十万HR的招聘经验训练，未来还将帮助HR分析求职者简历，实现模拟面试。目前拉勾平台超过一半HR已经试用该产品。
图片来源：拉勾招聘
能够统一管理全渠道候选人的Yeebot，Yeebot是用友企服务大模型YonGPT在智能招聘场景的一个AI机器人，可以将AI能力贯穿面试前、中、后全流程，进行岗位要求+人才画像的智能筛选，发现合适人选后一键发起面试安排，因岗设问，AI面试。
图片来源：用友大易
目前用友公司已全部使用Yeebot完成招聘任务，同时和多家五百强企业客户进行招聘模型的共创。据悉，一个月左右时间，就可以共创出一个可供客户使用的招聘模型。预计本轮共创后，智能招聘大模型就可以进行大规模商业化。
在提高人岗匹配效率方面做探索的还有Boss直聘。针对求职者搜索岗位的需求，Boss直聘试图通过大模型进行生成式岗位推荐系统，在过去推荐系统的基础上，为求职者提供更加高效的岗位匹配效率。该系统目前还处于研发阶段，有多项成果被收录在KDD 2023及推荐系统顶级学术会议RecSys 2023上。
但AI并不是万能的，在招聘领域，大模型遇到了人性难题。
“招聘行业的核心是找对人，越高效越好。但这个行业的很多卡点，不是卡在技术问题，而是卡在一些其他因素上。”拉勾招聘CMO鲍春华指出，“B端的真实需求是什么？C端的真实需求是什么，怎么把它们碰到一起。这个行业一直在干这件事儿，但始终没有干得很好，为什么，因为我们这个行业有个词叫Hiding Information，就是隐藏信息。”
招聘方和应聘者都有各自的隐藏信息。“我的亲身经历，人家问我你家有小孩吗？你小孩几岁了？咱也不知道他是希望孩子大，还是希望孩子小。”拉勾招聘CTO蔚志刚回忆，“就这些东西，你说起来跟笑话一样，但是确实在你求职成功的过程中，可能权重还挺重。”
Mary遇到过类似问题，“花了大力气找了一个人，老板一面试，属相不合，pass掉。”
类似情况并不少见：招聘助理，要看属相是否冲突；招个组员，要看星座是否相合；有人认为，某个地区的人适合做销售，还有人认为某个血型的人不适合做销售。
求职者与某个机会失之交臂，往往会觉得自己是回答不好、经验不足或学历不够。可HR们知道，经验、学历、性别、年龄，都是可能性的一部分，还有些埋藏更深的看不见的信息，也在发挥作用。
与之相对，在激烈的求职市场，应聘者也学会将自己武装到牙齿，“当一个人打扮得漂漂亮亮去面试，简历倍儿好看，你通过什么技术手段把TA看明白？除非马斯克的脑机接口接上去，直接和大脑说话。”Mary开玩笑。
鲍春华见多识广，“应聘者中，有的人非常有水平，但是简历表达不出来。有的人则非常善于美化自己，简历和真人有差距。此外，应聘者拒绝Offer的理由五花八门，有的想要安稳，不想996，但在简历和面试中又不可能直接表达，有的仅仅不喜欢领导的风格，就拒绝了offer。这里面有很多隐藏信息，不是AI能够解决的。”
石磊也认为AI解决不了面试双方隐藏信息的问题。“现在国外有一些微表情技术，判断你有没有说谎，但这在国内是犯法的，不可以采集用户的微表情。我们能做的就是在业务问题上多做追问，多问细节。”
“目前行业还在不停寻找落地场景。大语言模型一定能帮助招聘，只不过帮多少，推动到什么程度，确实比较难讲。可以有一个模型更好地去收集双方的信息，但是短时间来说，人跟系统没有办法完全交底，这种行业固有的隐藏信息确实还是比较难攻破的。”蔚志刚认为。
03?大模型时代，HR被取代了吗？不少HR设想，未来招聘很有可能就是一个对话框，招聘方直接输入需求，比如招聘一名算法工程师，AI就会自动走完全流程，直到候选人入职。
只不过，AI让不少HR也有了职业危机感。Mary已经开始担忧，“Yeebot现在相当于一个至少有三年工龄的HR的能力，经过不断训练，可能有五年工龄的HR，然后呢？它会迭代得越来越快，它现在已经能代替我完成很多工作。”
《风向标》调研显示，75%的受访HR认为，自己的岗位会部分被人工智能取代；仅3%的受访HR认为人工智能会完全取代自己的岗位。人机协同，与AI做同事，将成为HR部门未来的常态。
不少HR已经开始寻求转型，从事务型HR向战略型HR转型——事务型HR负责选用预留的管理，战略型HR要围绕着企业的业务战略，更好地赋能组织、激活人才、提升组织绩效。“?HR正在往整合资源、更懂业务、更能运用新技术的方向发展。”石磊指出。
Mary觉得，大模型在一些流程推进和基础问答上已经驾轻就熟，比如安排面试、协调资源、基础答疑。为了职业生涯考虑，自己也需要一些新技能，比如使用AI、训练AI的能力，“目前我还得要告诉AI，这个人推荐得没有那么精准，哪些地方识别得不太好，帮助AI继续优化。”
梁公军认为，AI面试相较于人工面试，更加公平可靠，具有有更大的确定性。人工面试官可能因为情绪变化、利益立场、个人标准，哪怕对同一个人，不同面试官的面试结果可能都各不一样：而AI面试官的算法模型是统一的、恒定的，反而能做到“精准如一、稳定可靠”。
石磊则认为，AI招聘更重要的是和人类的价值观对齐。机器虽然是中立，但假设训练它的数据，都是35岁以下的人成功入职，那它在去评估简历时，会将35岁作为一个评估标准，这时就有价值观的问题，“招聘市场不能有偏见，不管是地域偏见、年龄偏见、种族偏见。用AI消除偏见才是我们要做到的。”
石磊指出，未来HR的价值将体现在管理人性的部分，对候选人深度的洞察，跟员工的沟通，激发员工创造力，这些是机器取代不了的。
与AI共生，这已经不是一个选项，而是未来大多数职业的必由之路 。
