编辑丨张睿

【亿邦原创】“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浸染：毕业生用AI写简历，AI仿照口试，AI推举岗位；HR们也通过AI发JD，AI筛选，AI口试，双方都试图在茫茫人海中找到对的人。

当人的履历特质被AI量化及判断时，哪些问题得到理解决？哪些隐忧或将涌现？

01

“你我本无缘，AI一线牵”

拉勾招聘日前调研了874位企业HR，创造每天查看100份以上简历的HR占半数以上。

数据来源：拉钩招聘

只管简历数量在增加，招聘难度却不降反升。
Mary创造，“今年我们的招人哀求越来越高，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，然后再约请口试的流程，也被缩减为AI筛选、AI排序、AI约请口试，争取一步到位。

Mary利用的工具是Yeebot，一个主打智能人才创造的大模型工具，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，基本不须要业务部门复筛，可以直接约口试。
”

此外，初筛、笔试乃至是首轮口试，Yeebot险些都可以代劳。
“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，还会解释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先容。

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个奇迹部，2023年已经经历了两轮部门调度，第三轮调度正在进行中。
公司要成立新能源奇迹部，须要招募大批干系人才。

一些岗位需求听得李林一头雾水，“算法工程师也就罢了，先驱体研发工程师、逆变器研发工程师、感知领悟专家……这都是干什么的？”

李林须要业务部门供应岗位能力哀求，等了一天没有回答。
听说业务内部已经忙得脚不沾地，李林只好通过AI写JD的办法先草拟岗位需求，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、用友大易创始合资人石磊把稳到，近两年的市场变革让HR的事情内容也随之改变：

第一，不少企业业务变革大，新部门新岗位快速呈现，企业须要快速招人，HR也要相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，招人哀求越来越高，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，简历收取量增加，对人才的高效识别越来越主要。

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，七成旁边HR关注AI在人才智能测评剖析、智能简历筛查领域的运用，有51%的企业关心智能员工做事，另有43%的企业关注AI口试。
越是流程型和重复性的事情，越须要AI来办理。

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帮忙天生的。
”

02

AI招聘官：会看简历会面试

目前市情上的AI招聘产品，紧张侧重于JD发布、智能筛选、口试题库推举、AI口试等环节。

图片来源：《风向标》调研

AI 口试在近两年运用广泛。
海纳AI创始人梁公军认为，AI口试目前成熟度最好、运用最广泛的根本岗位招聘，紧张集中于校招和工程师、蓝领的招聘。

AI口试包括两种模型：

挑优模型：从10万人挑出30%比较精良的进入下一个环节。

汰劣模型：把10万人中的5%淘汰，剩下的人应招全招。

校招紧张利用AI口试的挑优模型——在第一轮口试中，通过AI挑出符合公司哀求的精良候选人进入下一个环节，在二、三轮真人口试的时候对综合本色进行稽核。

在过往口试中，AI只是赞助判断口试者的性情特色，现在可以完备由AI来提问，由于海纳AI已经搭建了50多个通用岗位的AI口试模型，包括快递员、做事员、发卖代表和客户经理等 ，可以在零本钱、零样本量演习的情形下直接调用 AI 模型能力，完成AI口试。

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口试官，已经可以通过多模态算法剖析候选人的言语、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口试，智能天生JD也被普遍重视。

拉勾招聘其近期上线大模型产品HRMind，主打一键天生岗位需求。
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的预演习大模型，基于拉勾平台数十万HR的招聘履历演习，未来还将帮助HR剖析求职者简历，实现仿照口试。
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，依托用友网络的企业做事大模型YonGPT，可以将AI能力贯穿口试前、中、后全流程，进行岗位哀求+人才画像的智能筛选，创造得当人选后一键发起口试安排，因岗设问，AI口试。

图片来源：用友大易

目前用友集团已全部利用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。
估量本轮共创后，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天生式岗位推举系统，在过去推举系统的根本上，为求职者供应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及推举系统顶级学术会议RecSys 2023上。

但AI并不是万能的，在招聘领域，大模型碰着了人性难题。

“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，不是卡在技能问题，而是卡在一些其他成分上。
”拉勾招聘CMO鲍春华指出，“B真个真实需求是什么？C真个真实需求是什么，怎么把它们碰到一起。
这个行业一贯在干这件事儿，但始终没有干得很好，为什么，由于我们这个行业有个词叫Hiding Information，便是隐蔽信息。
”

招聘方和应聘者都有各自的隐蔽信息。
“我的亲自经历，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蔚志刚回顾，“就这些东西，你提及来跟笑话一样，但是确实在你求职成功的过程中，可能权重还挺重。
”

Mary碰着过类似问题，“花了大力气找了一个人，老板一壁试，属相不合，pass掉。
”

类似情形并不少见：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，某个地区的人适宜做发卖，还有人认为某个血型的人不适宜做发卖。

求职者与某个机会失落之交臂，每每会以为自己是回答不好、履历不敷或学历不足。
可HR们知道，履历、学历、性别、年事，都是可能性的一部分，还有些埋藏更深的看不见的信息，也在发挥浸染。

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，“当一个人打扮得漂俊秀亮去口试，简历倍儿好看，你通过什么技能手段把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。
有的人则非常长于美化自己，简历和真人有差距。
此外，应聘者谢绝Offer的情由五花八门，有的想要安稳，不想996，但在简历和口试中又不可能直接表达，有的仅仅不喜好领导的风格，就谢绝了offer。
这里面有很多隐蔽信息，不是AI能够办理的。
”

石磊也认为AI办理不了口试双方隐蔽信息的问题。
“现在国外有一些微表情技能，判断你有没有说谎，但这在海内是犯法的，不可以采集用户的微表情。
我们能做的便是在业务问题上多做追问，多问细节。
”

“目前行业还在一直探求落地场景。
大措辞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网络双方的信息，但是短韶光来说，人跟系统没有办法完备交底，这种行业固有的隐蔽信息确实还是比较难攻破的。
”蔚志刚认为。

03

大模型时期，HR被取代了吗？

不少HR设想，未来招聘很有可能便是一个对话框，招聘方直接输入需求，比如招聘一名算法工程师，AI就会自动走完备流程，直到候选人入职。

只不过，AI让不少HR也有了职业危急感。
Mary已经开始担忧，“Yeebot现在相称于一个至少有三年工龄的HR的能力，经由不断演习，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事情。
”

《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认为人工智能会完备取代自己的岗位。
人机协同，与AI做同事，将成为HR部门未来的常态。

许多HR正在从传统的事务型角色向更具计策性的角色转变，随着技能的发展和商业环境的变革，石磊指出“HR正在朝着整合伙源、深入业务、并能够更好地利用新技能的方向发展。
”

Mary以为，大模型在一些流程推进和根本问答上已经驾轻就熟，比如安排口试、折衷资源、根本答疑。
为了职业生涯考虑，自己也须要一些新技能，比如利用AI、演习AI的能力，“目前我还得要见告AI，这个人推举得没有那么精准，哪些地方识别得不太好，帮助AI连续优化。
”

梁公军认为，AI口试相较于人工口试，更加公正可靠，具有有更大的确定性。
人工口试官可能由于感情变革、利益态度、个人标准，哪怕对同一个人，不同口试官的口试结果可能都各不一样：而AI口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”。

石磊指出，AI招聘更主要的是和人类的代价不雅观对齐。
技能是中立的，但如果演习数据有偏见，比如入职成功的都是35岁以下的人，AI在去评估简历时会将35岁作为一个评估标准，就会涌现代价不雅观问题，“我们须要将企业的用人代价不雅观植入、对模型进行监督微调演习、同时针对预演习模型一些偏差大的输出，供应有针对的人工标注和强化学习。
”

对付HR自身的职业发展，石磊认为，未来HR的代价将表示在管理人性的部分，对候选人深度的洞察，跟员工的沟通，引发员工创造力，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 。