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讓人工智能變得像HR一樣“思考”

2017年11月22日 09:00 | 來源:中國青年報
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找工作時,你是否想過,你面前的考官可能不是人,而是是人工智能(AI)機器人。

如今,“AI技術+招聘場景”結合的各種應用開始成為現實。近日,拉勾網宣布上線全新的企業及招聘者身份審核機制,并引入百度AI協作板塊,引入人臉識別等智能方式審核驗證企業HR身份與資質,未來還將用人工智能技術核驗營業執照、工牌、在職證明,以及用于簡歷、聊天記錄等內容的風險控制。

繼去年AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍以來,AI技術商業化應用的速度明顯加快,在交通出行、家庭服務、醫療、商業、招聘等領域,開始替代人工完成一部分工作。一些從業者在享受AI技術帶來便利的同時,也感到了壓力。

機器人篩簡歷速度“秒殺”人類,但靈活性不足

AI技術在招聘行業的應用能否替代專業的HR?幾個月前,一場由獵聘主辦,被稱為招聘領域的“人機大戰”用比分給出了答案。這次挑戰者來自互聯網公司的五位資深HR和獵頭,參賽雙方要從3700萬簡歷中快速篩選出10份與招聘職位需求最匹配的簡歷。

這是一場圍繞職位要求和候選人進行匹配的比賽,包括技術崗與產品崗位兩種職位。完成簡歷的篩選匹配后,評審團需要從職能、技能、行業、薪資、學歷、地區匹配度等六個維度對參賽選手進行打分,總分(滿分為25分)最高者則被視為贏得本次比賽。

隨著藍色屏幕亮起,人類與AI機器人比分為18.96:18.60。結果顯示,完成整個比賽事項,AI機器人僅用了0.0152秒,是人類平均速度的63882倍;在職位匹配度、地區匹配度上,機器人的匹配效率高于人類;在技能匹配度上,兩者則打了個平手。

盡管以0.36的微弱分值敗于人類,但AI機器人“在人崗匹配、在對人的理解方面”,仍然超出了獵聘網創始人兼CEO戴科彬的預期。“在簡歷搜尋的任務中,地區、薪資等方面是比較簡單直接的條件,所以算法可以通過簡單邏輯實現而且不會犯錯誤;在行業背景和技能要求方面,通過運用神經網絡和自然語言處理等技術,算法已經能夠進行較為準確的理解和相似度的判斷。”這款伯樂機器人的設計者、獵聘首席數據官單藝告訴中國青年報·中青在線記者,目前AI機器人已經能夠較好地理解大部分的顯性要求,如職能、技能、薪資、學歷、地區等,算法的匹配水平能夠和專業招聘人員相當;但是在需要面對面溝通的隱性條件,如文化、價值觀、氣質等方面,算法還無法替代人的溝通和判斷。

在結果中,機器人和人類在學歷匹配度上差距最大,而造成這個差距的原因,主要是機器人不能識別“專升本”屬于哪一種學歷類型。這也體現了機器人思維的靈活性較為有限。對此,單藝解釋稱,針對“本科以上”的職位要求,在設計機器人算法時,便將“專升本”判定為符合條件;但事實上,在很多招聘官(尤其是高端獵頭)看來,專升本是不如本科的。因而這一篩選結果引發了在場幾位評委的不同意見,“機器人在根據企業、HR偏好,對于人才軟性指標做出個性化選擇方面,仍然不夠。”

評委團成員之一,阿里巴巴大文娛招聘專家周曉磊認為,在大規模地從海量簡歷中選人方面,機器人和人類的差距幾乎可以忽略不計,AI機器人更能夠提升整體的招聘效率。

機器人在篩選簡歷的速度上遠超人類,這已不是什么新鮮事。據報道,今年3月,在北美著名獵頭公司SourceCon舉辦的一場行業競賽中,一個基于人工智能對求職者進行篩選評級的機器人“Brilent”,僅用了3.2秒,就從5500份簡歷中篩選出了合適的候選人,精確度在參賽者中位列第三。這個團隊基于成員在Facebook時積累的數據結構化處理和細化領域匹配經驗,利用AI技術,將符合“人崗匹配”的求職者進行排序,讓HR從機械、繁瑣的簡歷篩選中解脫出來,能夠更聚焦于后續的面試選擇流程。

高精度人崗匹配:讓人工智能學習HR怎么做招聘

今年6月,戴科彬宣布,獵聘要通過大數據以及人工智能方面的探索,進一步提升招聘效率,豐富招聘生態;9月12日,創新工場董事長、CEO李開復在“2017中國人工智能峰會”上表示,人工智能要真正做到取代人力,還需要有充分的數據量以及精準的場景作為前提。

從簡單的職位信息羅列分類,到基于大數據挖掘的人崗匹配系統,近幾年,已經有不少全行業在線招聘企業通過數據積累,形成了自己的“人才庫”。在此基礎上,依據簡歷信息或職位要求,進行人和職位的匹配,已經成為現階段人工智能技術在招聘領域的主要應用。

作為一家專注于為企業提供移動招聘服務的初創互聯網公司,仟尋移動招聘的CEO王向導曾在一篇文章中指出,對于同一個職位,在充分的數據量和人工干預下,基于JD(職位描述)和簡歷的文本匹配技術是否能夠達到有效甄選的水平,是否能使得系統(機器學習過程)輸出近似于人類選擇的結果,可以衡量AI的效度。這一過程,包含簡歷信息與職位要求的匹配、候選人與企業崗位的匹配兩層維度。

“AI+招聘”在獵聘的應用,是從2014年開始的。據單藝介紹,在研發探索的過程中,他們發現,判斷“能否基于用戶行為數據和職位、簡歷內容,進行高精確度推薦”、“對職位需求、行業領域了解是否詳細”、“對跨職業、跨行業的跳槽者,能否實現經驗與能力的個性化職位推薦”等方面,成了人工智能應用于招聘行業需要面對的挑戰。據了解,目前多數招聘網站可以利用數據抓取和人工智能語義分析達到第一層維度的匹配,而第二層維度的精準匹配,對人工智能的個性化推薦則提出了更高的要求。

“機器篩選首先需要積累知識、經驗,能夠進行語義解讀;其次還要學習HR和獵頭的行為,懂得他們如何進行人崗匹配。”在單藝看來,后者更為關鍵,即運用深度畫像、語義匹配和基于HR偏好的個性化推薦。

為了讓人工智能變得像HR一樣“思考”,擁有國內外企業17年數據挖掘和系統研發經驗的單藝帶領團隊,要求機器主動向人類學習。他們設計了一套對客戶企業HR開放的算法系統,讓HR對“機器推薦的簡歷”作出合適與否的反饋,當反饋行為和數據有了一定程度的積累沉淀,機器便可以從選擇差異中理解不同HR的偏好,形成一個能夠處理數以千計的不同行業和職能的匹配模型。哪怕是針對同一職位,也可能給予互不相同的推薦結果。

“現在我的機器人伯樂已經在為HR干活了。”據單藝介紹,目前獵聘在推薦簡歷量方面,算法推薦的業務量,要遠超總業務量的50%,準確度與一般獵頭的水平持平。

這種智能推薦算法,被他們稱為“聰明的系統”。“讓機器人學習HR如何做招聘,而不會直接告訴他‘這個應該怎么做、那個應該怎么做’。”單藝強調。

打通企業與求職者間的信息“鴻溝”

人工智能在招聘行業日益受到歡迎,背后是日益增長的招聘業務需求。

依據艾瑞咨詢數據統計,預計到2018年,中國中小企業數量將超過8700萬家,求職者數有望突破1.6億人。搜索大量的簡歷,篩選潛在的候選人以匹配各行業的職位(尤其是非高端職位),已經成為了獵頭和HR招聘工作中,重復性最多的一項。

據媒體報道,從2016年7月到2017年6月,AI的應用已經逐漸擴散到了全球68個國家的招聘環節中,在過去一年多里,聯合利華就已在北美地區嘗試利用人工智能招聘員工,涵蓋了用算法篩選簡歷、游戲測驗、人臉識別等方式,甚至不需要人類面試官參與。在國內,截至今年7月,也有不下10家初創公司號稱是人工智能+招聘的領導者,力求通過技術解決招聘人力成本高、實際轉化率低等招聘端與求職端信息不暢的問題。

成立于2016年的互聯網智能招聘平臺牛直聘所采取的方式是,通過簡歷分解、個性化推薦等方式,對企業(尤其是中小型企業)職位與簡歷實現精準綜合匹配;初創招聘平臺Teamable則運用AI算法挖掘應聘者的社交網絡數據,力圖從社交記錄切入,打造精準的人才推薦閉環;而垂直于校園招聘領域的迷你校,也通過數據挖掘和AI算法設計智能匹配模型,針對不同企業自動篩選推薦簡歷,并對0~3年職業經歷的求職者提供建議。

但單藝始終強調,在招聘行業,人工智能僅僅是一項工具,并不能代替人類,而是“幫人類作出更準確、更有依據的判斷,讓獵頭和HR從事更有價值和創造性的工作。”從某種程度上說,人工智能在招聘領域的應用,在對行業經驗要求不高的中低端人才或職位招聘中更容易得到推廣。

一位專注于消費品行業中高端人才的獵頭顧問對中國青年報·中青在線記者坦言,盡管每天需要頻繁變換關鍵詞搜索人才庫的簡歷、打十幾個電話與候選人聯系,但這一過程所需要的隨機應變等帶有鮮明社交屬性的專業溝通經驗,是人工智能難以達到的。

“越是高端的人才、重要的高管職位,企業的HR越慎重,越需要專業的獵頭對接。”北京億聘世紀管理咨詢公司總經理王廣元也提出,諸如對產品經理等職能崗位的候選人,還要通過產品設計思路等軟性指標進行考量,“這對于機器來說是一個弱勢”。

戴科彬指出,“人工智能不能馬上替代獵頭,供需雙方數據不足是根本原因。”他提到,人崗匹配對招聘平臺所掌握的求職者數據,以及企業方提供的需求描述均提出了較高需求,加上招聘的動態性和靈活性,在完善智能產品的同時,“人的因素在人工智能招聘中有著不可替代的作用。”

在時下的秋招季中,面對批量涌入求職端的應屆生和供需不平衡的校園招聘市場,單藝期待,未來,AI技術可以通過分析市場職位的供求數據、挖掘企業的個性需求,提前給予適合應屆生的就業指導,拓寬他們的眼界和選擇范圍,讓企業和應屆生的需求更高效地匹配。

編輯:劉小源

關鍵詞:招聘 匹配 簡歷 職位

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