2025調研報告：AI in Recruiting-解鎖智能招聘實踐指南

AIAIINRECRUITING—解鎖智能招聘實踐指南HRExcellencecenter?版權聲明本調研報告屬智享會&北京外企人力資源服務有限公司所Reproductioninwholeorpartwithoutpriorwrittenpermission 雇主品牌建設及校園關系高級經理 作者·Author序言4研究思路與框架5KeyFindings6.應用階段11.挑戰(zhàn)分析12AIinRecruiting場景化實現20AIinRecruiting實踐指南46彩蛋：人機關系思考——人機共生、以人為本、能力轉型48標桿數據51專家洞察52企業(yè)案例56在全球數字化浪潮的深度滲透下，人工智能技術正以量子躍遷式的創(chuàng)新重構商業(yè)世界的底層傳統人力資源管理模式已難以適應快速變化的市場需求。作為組織戰(zhàn)略的核心支點，人力資源管理在這場變革中經歷著范式級的重塑，尤其在人才獲取的關鍵環(huán)節(jié)——招聘領域，人工智能已從輔助工具演變?yōu)轵寗觾r值創(chuàng)造的核心引擎。這項技術革新不僅重新定義了人才篩選的時空邊界，更在深層次上解構了傳統招聘的價值鏈，推動著人力資本管理從經驗驅動向認知智能驅動的歷史傳統招聘機制長期受限于人類認知的有限帶寬，在簡歷篩選、候選人評估等環(huán)節(jié)往往陷入效率與精度的雙重困境。當機器學習算法突破數據處理能力的生物極限，當自然語言處理技術穿透文本表征的語義迷霧，招聘活動得以突破物理時空的桎梏，建立起多維人才畫像與動態(tài)崗位需求之間的量子糾纏。這種技術賦能使企業(yè)首次實現對人才市場的全景感知，將原本離散的個體能力技術革命催生的必要性源于三重維度的價值重構：在效率維度，智能解析系統以指數級速度壓縮傳統招聘周期，將人力資源專家從重復勞動中解放，轉而聚焦戰(zhàn)略決策等高階認知活動；在公平維度，算法模型通過消除人類決策中的認知偏誤，構建起基于能力圖譜的客觀評估體系，為多元化人才生態(tài)的培育提供技術保障；在戰(zhàn)略維度，預測性分析模型突破傳統人力資源規(guī)劃的線性思維，通過實時捕捉市場供需波動與組織能力缺口，建立起動態(tài)自適應的人才儲備機制。這種轉變本質上是對人力資本價值的重新定義——人才獲取不再是被動響應，而是轉化為驅動組織進技術演進同時催生新的管理哲學。當智能系統接管流程性工作，人力資源管理的價值重心向人性化維度躍遷：智能推薦算法創(chuàng)造個性化求職體驗，情感計算技術優(yōu)化人機交互溫度，這些創(chuàng)新正在重塑雇主品牌的價值維度。這種技術與人性的共生關系，恰恰揭示了人工智能時代人力資面向未來，技術深化將帶來更深刻的認知革命。下一代人工智能系統或將突破現有數據分析的局限，通過行為建模預測人才成長軌跡，借助知識圖譜實現跨領域能力遷移，甚至在元宇宙場景中構建沉浸式評估空間。這些創(chuàng)新不僅將重新定義招聘的時空邊界，更將推動人力資源管理從事務性職能向戰(zhàn)略預測職能的質變。在這個人機協同的新紀元，擁抱人工智能已不是技術選擇，而是組織進化的必然路徑——它標志著人力資源管理從工業(yè)時代的機械范式，向數字時代的生態(tài) 生成式AI文本生成功能生成式AI文本生成功能招聘機器人人崗匹配AI面試/測評數據統計候選人關系保溫與維護生成式本生成●隨著技術的不斷成熟，AIinRecruiting的場景化規(guī)劃和應用程度有所進步，但橫向比對下實際應用的進展略有滯后。?53.85%的企業(yè)處于AI賦能招聘場景化應用的準備階段，較?4成以上的企業(yè)開始嘗試AI技術在招聘中的場景化應用，其中16.92%的企業(yè)已經實現有●AIinRecruiting所面臨的挑戰(zhàn)整體而言，得到了不同程度的解決。但處于不同應用階段的企業(yè)仍面臨供應商產品成熟度考量和數據積累薄弱的共同問題。技術應用的重要因素。?對于已經實現場景化實踐的企業(yè)而言，仍然會受到數據積累和訓練（56.56%）以及供應商●生成式AI在招聘領域的應用正從基礎文本生成向多模態(tài)、多樣化的場景拓展。?隨著多模態(tài)技術的進步，生成式AI在招聘領域的應用擴展到更具專業(yè)性的領域，如海報生●企業(yè)利用問答機器人優(yōu)化招聘流程以提高效率和候選人滿意度，特別是在信息提供和流程協?企業(yè)在招聘中越來越追求招聘流程的優(yōu)化和效率的提升。因此，通過技術實現崗位推送●企業(yè)對AI外呼的溝通效率和對候選人體驗的影響存疑，同時考慮到成本效益與技術挑戰(zhàn)，整體應用態(tài)度較為謹慎。?僅不到3成的企業(yè)采用了AI外呼機器人，詢問候選人的職業(yè)意向等基礎信息。意或導致企業(yè)仍處在觀望狀態(tài)的原因?！窨傮w來看，企業(yè)在實施AI簡歷篩選時，更傾向于能夠快速帶來效率提升和成本節(jié)約的應用。?為提升簡歷篩選的效率和客觀性，企業(yè)傾向于通過AI的文本識別、語義理解●企業(yè)在AI簡歷篩選與解析的應用中普遍關注誤傷率問題（39.28%并積極尋找解決方案。?近4成的企業(yè)已經意識到AI在簡歷篩選與解析過程中存在的誤傷率問題，并通過人工審●在AI賦能人崗匹配方面，企業(yè)端的人才標簽和簡歷匹配度打分（69位推薦（65.22%）體現了AI在提升招聘精準度?從企業(yè)端視角分析，超6成企業(yè)通過AI對候選人簡歷進行?從候選人端視角分析，65.22%的企業(yè)將人崗匹配與候選人體驗進行綜合考慮，根據崗位要求結合候選人的意愿度和職業(yè)選擇進行個性化職位推薦，利用AI技術實現更精準的人●企業(yè)利用AI面試/測評工具，結合崗位模型，評估候選人的專業(yè)技能和語言能力。實現對候選人專業(yè)技能和崗位匹配度的考察?！衿髽I(yè)對于AI面試中的作弊問題已經有一定程技術手段提升面試公平性和準確性。?企業(yè)對AI面試中的作弊問題已經有所警覺，35.30%的企業(yè)已經實施或正在尋求解決AI?在行動方面，多數企業(yè)通過面部識別技術進行規(guī)避，并采取語音特征分析（50.00%）作為形式的面試題目或自行設計面試題目規(guī)避候選人提前準備試題答案的情況?！窨紤]到技術的有限以及招聘數據量較小，企業(yè)在AI賦能招聘數據統計方面應用較為局限，主要體現在AI優(yōu)化招聘渠道和漏斗轉化率分析方面。?企業(yè)出于對優(yōu)化招聘資源分配、提升招聘流程精細化管理的需求，通過AI對招聘各環(huán)節(jié)的●企業(yè)通過AI加強與候選人的互動，提升候選人體驗和滿意度，同時利用Chatbot輔助解答?針對未接受企業(yè)offer的人才庫中候選人或正在招聘流程中的候選人，企業(yè)重視維護與候增強候選人與企業(yè)之間的粘性。?而對于已經接受企業(yè)offer的待入職候選人，企業(yè)選擇利用Chatbot為候選人解答繁瑣入職流程的相關問題（28.57%在一定程度上保證候選人的入在當今快速發(fā)展的科技時代，人工智能（AI）已經滲透到人們日常工作的方方面面，甚至在部分領域尤其是在外部環(huán)境不斷變化的背景下，勞動力市場呈現出供大于求的局面，企業(yè)對于高質量人才的需求不然而，隨著生成式AI的出現，企業(yè)對于新技術抱有學習和觀望的態(tài)度，因此這一占比在2023年下降隨著技術的不斷成熟和快速普及，2025年企外部環(huán)境日益嚴峻，企業(yè)普遍采取“降本增效”策略，AI的應用需用大量的成本投入，而實踐會極大程度圖表圖表2AI技術在企業(yè)人力資源領域的應用程度如何?//圖表圖表3企業(yè)對AI在人力資源領域的認知與應用程度的交叉分析很寬泛的概念，隨著技術的更新迭代，AI從應用程度角度看，根據圖表2數據，企業(yè)正在不斷深入A較了解）已經在規(guī)劃并嘗試將其應用于人力資源的工作中，其中甚至有45.77%的企業(yè)已經實現了較為成J員工激勵認可在具體應用模塊上，由于外部環(huán)境變化，且AIinHR的應用準確性需要一定面對當前供大于求的人力資源市場狀況，以及隨著技術的不斷更新迭代，人才招聘在人力資源管理的和機器學習算法優(yōu)化實現招聘流程的自動化和智能化。且招聘領域的數字化轉型起步較早，從人力資源組織架構變化角度分析：隨著人力資源組織架構趨于扁平化，AI在招聘模塊的應用可以進一步簡化層級和冗余的管理環(huán)節(jié)，降低溝通成本，提升決策效率。AI的引入有助于招聘需求角度：在當今這個快速變化的時代，企業(yè)更需要引進優(yōu)秀人才，以適應快速變化的市場環(huán)境。AI能夠幫助企業(yè)處理龐大的簡歷量和面試量，有效緩解人力資源部門的壓力，提綜上所述，技術的升級迭代為AIinHR帶來更多發(fā)揮空間，但企業(yè)對此的認知仍資源各模塊的應用關注度來看，招聘作為焦點，從技術、組織架構、招聘需求和企業(yè)效益角度分析，具備幫助企業(yè)從認知上明確AIinRecruiting的應用基礎和價值；對不同應用階段的企業(yè)，探討AI在招聘各場景中的規(guī)劃和應用情況，并針對不同場景化應用可能遇到的挑戰(zhàn)尋求解決方案，為企業(yè)規(guī)劃并實現招聘流圖表5企業(yè)AI賦能招聘場景化應用所處的階段?//C.有意向進行場景化實踐，但仍在準備階段，還未●●隨著技術的不斷成熟，AIinRecruiting的場景化規(guī)劃和應用程度有所進步，但橫向比對下實際處于規(guī)劃階段的企業(yè)占比顯著下降了22.49%，而已經有所實踐的企業(yè)占比達到然而，企業(yè)的應用階段和進度各有不同，“晚開始”是否就意味著落后？企業(yè)應該如何根據自身情況合理越跨技術采納生命周期定律越跨技術采納生命周期定律FESCOAI招聘專家、數智萬維負責人對應到AI技術，最早期的2.50%通常是技術愛好者，接下來的13.50%是早期采用者，而決定技術能否普及的關鍵在于從早對于企業(yè)而言，能夠抓住前10.00%-20.00%紅利的企業(yè)往往更具積極性和前瞻性，但也需要承擔一定的風險；而對于出于生態(tài)位下游的企業(yè)，由于業(yè)務性質和市場定因此，對企業(yè)而言：擁抱AI技術要避明確技術應用邊界和價值；根據自身的數據基礎和應用能力，制定分階段實施計劃，優(yōu)無法互相參考意見根據“跨越鴻溝”理論，技術和產品被市場接受需要經歷一個過程，最先接受的叫做創(chuàng)新者，接著是早期采用者，隨后是早期34%34%早期使用者13.5%2.5%盡管企業(yè)在AIinRecruiting上有一定積極性和投入，但在開展的過程中仍不可避免會受到多方面的C.數據基礎薄弱（包括數據量、數據結構化、數據//J.其他//?整體來看，除了平臺整合的難點外，各挑戰(zhàn)點數據占比均有所下降，表明隨著技術的進步，?企業(yè)內部基礎建設不足，而外部產品成熟度有待提升：企業(yè)在實施AI賦能招聘前，需要先建立數據基礎，以便為AI的有效應用提供支持。因此，內部而言，企業(yè)需要完善數據積累），?資金和人才資源限制：AI技術的應用需要一定的成本投入和人才支持。對企業(yè)而言，成本預//////?供應商產品選擇和信息安全問題：隨著AI根據數據可以發(fā)現，隨著技術的發(fā)展和成功案例的積累，以及外部供應商產品的不斷升級，企業(yè)在規(guī)FESCOFESCOAI招聘專家、數智萬維負責人陳小帥●信息安全性問題過去，多數企業(yè)對AI的應用持觀望態(tài)度。但隨著技術的普及和成功案例的積累，企業(yè)對AI數據安全性的擔憂已經得到很大程度的緩解，對AIin此，企業(yè)應該抓住機遇，積極探索AIin●AI信效度問題升可以歸結為生成式AI的技術突破和行?生成式AI技術突破降低了技術應用的門檻、提升AI能力上限。過去，許多AI招聘功能雖然技術上可以實門的預算范圍，導致市場需求與供給之間存在斷檔。而隨著生成式AI的普及，更多高效、低成本的解決方案?行業(yè)供應商在技術浪潮的推動下，積極打磨產品，推出了符合市場需求的●數據積累問題在當前技術發(fā)展的關鍵時期，企業(yè)需要在明確自身需求的基礎上，甄別供應商產品力，實現數據的充分應用，助案例導覽與精粹案例導覽與精粹●基于數字化基礎，挖掘招聘流程與AI技●省去過去數字化系統面臨的大量梳理工作●提升企業(yè)招聘的標準化和專業(yè)化水平。開展AI應用，取得成果后逐步擴展到招●外部產品無法滿足內部個性化需求，開始●利用丹納赫商業(yè)系統（DBS）工具，拆解●從長期視角看，AI對招聘成本節(jié)約、效率●企業(yè)端視角：優(yōu)化招聘流程，提升招聘準●挖掘大模型特性與招聘流程的契合點，有●以招聘提效為核心，實現人力釋放和工作 人崗匹配以及簡歷自動分配等。但是，數字化系統無論是外部采購●海爾AIinRecruiting的需求實現在探索AI應用的過程中，海爾主要依靠內部的AI團隊進行自主研?效率提升對業(yè)務部門而言，AI可以助力業(yè)務部門實現自主招聘，尤其是社?精準度提升提升簡歷篩選的準確性。在校園招聘中，AI助力海爾發(fā)現更多優(yōu)秀的在面試官的專業(yè)水平方面，AI提供的面試評價參考和輔助提問功能，在一定程度上實現了面試官水平的標準化，提升了海爾面試流程●海爾AIinRecruiting的價值實現?成本節(jié)約海爾的招聘流程，過去需要通過數字化實現的功能，現在利用AI?實現智能平權，人人都能成為架構師AI的一個顯著優(yōu)勢是它使得業(yè)務人員和HR能夠直接操作許多以往需要IT人員參與的任務。一旦數據流被建立，業(yè)務人員和HR可以直接在數據流中進行模型調試，并賦能自身的工作流程，無需額外的?輔助提升招聘的專業(yè)水平雖然AI可能無法達到非常專業(yè)的水平，但它的表現不會特別差。比擬，但對于經驗不足的人，AI提供了顯著的幫助；同樣，AI生成的面試問題可能不如專業(yè)面試官提出的問題，但如果按照AI的指導來提某大型互某大型互聯網公司●AI在招聘領域應用的基礎條件隨著AI技術的興起，尤其ChatGPT-3.0發(fā)布后，X公司便開始思考如何利用AI提升業(yè)務效率。經過一系列●AI在招聘領域應用的基礎條件其技術成熟度和開發(fā)進度尚未完全滿足業(yè)務的需求。這啟發(fā)了X公司自主丹納赫丹納赫析和拆解，從人才吸引、簡歷篩選、再到面試的各個環(huán)節(jié)，幫助丹納赫●AIinRecruiting的價值實現從成本角度來看，AI的投入確實需要一定的費用。然而，從長期視角在效率方面，AI不僅在直接招聘效率上發(fā)揮作用，還在品牌形象樹立瑪氏從2019年開始嘗試招聘自動化，從自動化到AI的應用征程，瑪氏?AI加速賦能招聘流程：AI技術將優(yōu)化招聘流程，包括自動化撰寫職位描述、篩選簡歷、安排面試、人崗匹配和優(yōu)先推薦崗位候選人等，提?AI助力候選人高效應聘：AI基于崗位、候選人的職業(yè)訴求等，提供智能崗位推薦，個性化職業(yè)發(fā)展建議，面試準備建議和模擬演練等，幫?AI助力高信效度評估：AI可以基于崗位的軟硬技能，生成面試問題、●同程開展AIinRecruiting的背景同程將信息化定義為三個階段：信息化——數字化——智能化。過去十年，同程的人力資源及行政板塊的信息化建設已取得顯著進展，基礎數據和流程的線上化工作已基本完成。目前，同程正處于數字化向智能化轉隨著大語言模型的行業(yè)爆發(fā)，同程也在積極研究其技術特征與業(yè)務場景的結合點，探索如何更有效地完成人力智能化的轉型，并在招聘、績效經過大量的內部招聘業(yè)務、用戶訪談，以及行業(yè)調研，發(fā)現大家在如何通過簡歷高效準確地“篩人識人”存在普遍痛點。而大模型所擅長的文本閱讀、文本生成以及關系推理，剛好適用于招聘的場景。因此，同程決試官和人力資源部門的廣泛好評，節(jié)省了Recruiter的時間成本，顯著提●同程AIinRecruiting的價值實現與評估?招聘流程提效的價值體現提效的成果量化一直是一項挑戰(zhàn)，同程通過兩種方式來評估AI對,人力釋放：通過AI智能識別提升簡歷流轉效率。例如，在校園招聘中通過AI人崗匹配度提升至少20%的初篩效率，同時，能夠對所有進入校招項目的簡歷應篩盡篩，提升簡歷利用率。,過AI智能分析測評與崗位的匹配結果，通過招聘系統向Recruiter系統集成性：AI的應用存在一定門檻，系統的開發(fā)、維護和優(yōu)化等使得成本的投入和專業(yè)人產品成熟度：對于缺乏基礎和資源的企業(yè)，外部供應商產品是一個不錯的選擇。盡管技術的迭代導致企業(yè)對外部產品的成熟度缺乏自信。但對企業(yè)而言，選擇外部產品需要結合自身招具體總結為“技術本身的問題”和“企業(yè)執(zhí)行層面的不足”兩個維度。結合定性研究，針對“企業(yè)執(zhí)行層 深入的衡量人崗匹配深入的衡量人崗匹配生成功能招聘機器人“準確性問題”的解決招聘機器人“準確性問題”的解決數據統計數據統計局限性分析“誤傷率問題”的解決“誤傷率問題”的解決候選人關系保溫與維護////●●綜合兩年數據的樣本量和占比情況，AIinRecruiting在應用的廣度和深度整體上有所拓展和?廣度上：,生成式AI的普及使得文本生成類工作，如崗位說明書撰寫等（53.85%）成為應用場景,,招聘數據統計（27.69%）和候選人關系保溫與維護（10.77%）在技術和場景挖掘上仍?深度上：,,AI面試/測評在時間和空間上的優(yōu)勢逐漸顯現，應用占比有了明顯增長（增長,AI人崗匹配（增長12.65%）和AI簡歷篩選與解析（增長11.26%）在招聘團隊的人力下文我們將基于圖表8的數據情況，對各環(huán)節(jié)的具體場景應用情況展開深入調研，盡可能更豐富的展E雇主品牌內容大綱生成F招聘短視頻腳本撰寫●●生成式AI在招聘領域的應用正從基礎文本生成向多模態(tài)、多樣化的場景拓展。其中，JD撰寫仍然是最核心的應用，崗位、人才信息搜集的實踐相對滯后，招聘數據統計等應用仍有待?從2025年數據本身分析：隨著多模態(tài)技術的進步，生成式AI在招聘領域的應用日益多樣化，不僅涵蓋基礎的JD撰寫（65.71%還擴展到更具專業(yè)性的領域，如海報生成（40.00%）、視頻腳本生綜合數據占比和參調絕對值可以看出，隨著HR的嘗試和深入應用，基礎的文本生成分需要專業(yè)信息采集且個性化需求較為明顯的場景，如雇主品牌內容生成則占比明顯下降數據表明，崗位JD標準化程度較高，要求相對明確，且對效率導致規(guī)劃和應用之間存在滯后性；招聘數據統計的數據收集和技術實現存在一定復雜性，企業(yè)實現數據和對于企業(yè)而言，可行性和實用性是首要考慮要素，企業(yè)可以先以基礎文本生成的輔助功能為主，并根企業(yè)可以在人力資源部門內部自發(fā)形成工作坊，采用“先富帶動后富”的方式，由部分對AI對于有一定應用或研發(fā)基礎的企業(yè)，可以通過生成式AI與內部招聘系統的整合，實現面AABBCCEEFFGG根據候選人意向和興趣，推送相關崗位幫助候選人進行崗位申請支持候選人查詢面試進程和結果幫助候選人進行面試模擬●●企業(yè)利用問答機器人優(yōu)化招聘流程以提高招聘效率和候選人滿意度，特別是在信息提供和流程協調方面。同時，企業(yè)在規(guī)劃和實踐中更傾向于優(yōu)先考慮招聘效率的提升，而對候選人體驗的關注度相對較低。?具體場景化應用數據分析：,“回答候選人關于企業(yè)、職位等方面的詢問”以近7成的占比成為問答機器人最常見的,企業(yè)在招聘中越來越追求招聘流程的優(yōu)化和效率的提升。因此，通過技術實現崗位推送圖表11AABBCCEEFFGG能夠精確地理解候選人意圖，進行針對性解答識別并回應候選人的情緒變化，提供更加人性化的服務體驗能夠與候選人進行多輪對話，實現深度溝通，真正理解并解答候選人疑問能夠收集并處理候選人的反饋意見，能夠收集并分析候選人互動數據，自動生成招聘效果報告，幫助招聘團隊更好地了解招聘活動的效●●盡管Chatbot在招聘流程中的整體應用優(yōu)勢并不突出，但在個性化崗位推薦和服務質量優(yōu)化方面，企業(yè)對其認可度相對較高。?Chatbot作為招聘各環(huán)節(jié)的輔助工具，優(yōu)勢并不顯著，整體來看?已投入實踐的企業(yè)對招聘機器人在崗位推薦的個性化交互和服務體驗（B+C選項）以及收招聘機器人（Chatbot）在招聘提效案例導覽與精粹案例導覽與精粹●利用Chatbot為候選人提供7×24h的答●將Chatbot與生成式AI結合，實現問答●采用“小模型訓練方式”，對AI回答進●監(jiān)測Chatbot的異?；貜?，反饋給人工●招聘機器人的回答準確性已經可以達到99●●24H問答機器人（Chatbot）在候選人加入海爾前會有諸多問題。傳統的溝通方式，如人工電話或線上溝通可能存在延遲或回答不夠標準化的問題。而Chat人提供24小時實時答疑和溝通服務，有力解決過去問題的同時顯著提升同時，海爾實現了Chatbot與生成式AI的結合，實現了與候選人的●AI聊天機器人（Chatbot）X公司基于招聘性質與招聘流程發(fā)現，每獲取一份簡歷，候選人對于跟進以及與業(yè)務部門的有效對接等工作。此外，AI聊天機器人的應用對整體招聘效率提升、招聘成本降低等助力效果顯著。因此，X公司組建了專?針對AI聊天機器人（Chatbot）準確性問在缺乏準確信息的情況下，AI可能會提供不實的回答或重復相同的話為了應對這一問題，X公司將AI聊天機器人系統與飛書軟件進行某大型互聯網公司同時對崗位進行分層，將部分復雜崗位升級為GPT-4.0版本，整?AI聊天機器人的應用效果衡量X公司通過一面到面率衡量AI聊天機器人的應用效果?？紤]到獲取簡歷的多少并不能完全衡量AI的成功，如果以這個作為定義成功的目標，可能會導致AI獲取大量無效簡歷，因此，簡歷是否能有效轉化候選人的意愿強烈與否是決定他們是否參加面試的重要因素，傳統AI僅能做知識庫內的固定對話，無法解析人選回復內容并進一步追問，X公司在對話中加入解析功能，AI聊天機器人為候選人進行崗位介紹，解答候選人對崗位的疑問，并詢問他們對工作地點的意愿以及●招聘應答機器人（Chatbot）?應用實踐招聘應答機器人是瑪氏在招聘中應用的第一個自動化產品，并不過去，候選人通過各種社交媒體向招聘人員提出問題，對招聘人崗位檢索推薦的相關問題；而在校招中，應答機器人除了回答面試者關于企業(yè)和招聘信息，招聘流程，宣講計劃等基礎問題，同時還支持?應用效果FESCOFESCOAI招聘專家、數智萬維負責人陳小帥在的，在招聘領域，通過有效控制，完全可以讓不足1%的幻覺沒有嚴重影響，而且可但事實上，在校招或批量招聘場景中，候選人更關注的是效率和便利性。因此，在規(guī)模首先，從技術改進的角度來看，目前招聘機器人回答的準確率已經可以達到99%以上。企業(yè)更需要的是樹立對招聘機器人的企業(yè)需要認識到，即使是人工回答，也會因大批量重復性任務導致的疲勞而無法做到百分之百準確。并且，理解歧義是普遍存▲▲●已經應用，并且達到預期效果●已經應用，但應用效果一般●正在進行規(guī)劃與探索A向候選人詢問其職業(yè)意向與目前狀態(tài)等基礎信息A向候選人詢問其職業(yè)意向與目前狀態(tài)等基礎信息A候選人體驗不佳:AICall缺乏溫度，可能影響候選人0●●企業(yè)對AI外呼的溝通效率和對候選人體驗的影響存疑，同時考慮到成本效益與技術挑戰(zhàn)，整體應用態(tài)度較為謹慎。?僅不到3成的企業(yè)（圖表12，選項A+B：23.52%）采用AI?圖表14表明，可行性方面，企業(yè)普遍關注AI候選人體驗感（100.00%）和溝通局限性（100.00%）的問題；成本效益方面，溝通率低下（33.33%）和招聘體量較小導致性價比AI外呼機器人應用的優(yōu)勢與局限性明確，企業(yè)在考慮引入該技術時，需要明確內部需求，權衡技術成熟度、成本投入與預期效益。以下三家企業(yè)案例分別代表了市場上不同的三種聲音，從不同立場闡明其考案例導覽與精粹案例導覽與精粹●AI外呼機器人在溫度和互動性上較為局限，容易對候選人體驗和雇主品牌形象樹立造成●針對候選人體驗感和溝通局限的挑戰(zhàn)點，除了基礎的候選人意向、狀態(tài)確認，丹納赫還●為提升接通率和轉化率，首先要對AI外呼機器人樹立正確認知，其次可以在外呼時間和●企業(yè)可以結合自身招聘體量和招聘人群與候選人的溝通并非簡單的邀請面試，還承載著傳遞信息、吸引候選人、某大型互聯網公司●●智能外呼機器人(AICallbot)?功能實現溝通。在應用后發(fā)現，在當時的時代背景下，自行訓練機器人對話，背后大量的工作量，讓企業(yè)望而卻步。同時，候選人并不滿足于簡單獲取與面試轉化更相關的信息。例如，AI不僅是詢問候選人是否對機會感興趣，而是深入了解他們對崗位的具體要求和期望，并將收集到在技術上，丹納赫正在不斷優(yōu)化，使用真人錄音來提高電話完答率和?對AICallbot應用挑戰(zhàn)點的看法和解決措施,候選人體驗不佳的問題在于如何提高AI的應答能力，提升與候選人的互動性，從而高效溝通，獲取必要的信息，推進流程。丹納,接通率受多種因素影響，不應簡單歸咎于AI。時間和呼叫對象的合理選擇，是影響AICallbot接通率的重要因素之一。例如，銷轉化率與個人求職意向緊密相關，而這種意向是可變的，且招丹納赫FESCOFESCOAI招聘專家、數智萬維負責人陳小帥●AI外呼機器人應用的建議就目前的技術而言，FESCO建議：針對招聘體量較小的企業(yè)，人工已經足夠滿足要求，因此在人工成本不高的情況下，外呼機器人的必要性較低；針對招聘體量較大，尤其校招體量大的企業(yè)來說，候選人本身具有投遞的主動性，對AI通知的接受度較高，可以利用AI外呼進行面試通知，提高招聘的效率和企業(yè)在引入AI外呼機器人后，面臨候選人體驗不佳、溝通局限性以及效率從技術角度看，AI語音交互的成熟度相較于AI文本交互仍有差距，且溝通的深入性和靈活性不足。但是在簡單任務或限定場景中，“最好的”AI外呼機器人已經能夠做到讓90%的人難以分辨是否為機器。而隨著技術的突破，未來外呼機器人在招聘中的應用將會從點到●技術局限性ABCEFABCEF明晰AI外呼機器人在與候選人溝通的溫度、粘性和互動性等方面的在應用的有效性上，企業(yè)需要在前期進行人群精準定位，把握外呼時間點，避免無差別外呼進行簡歷查重與智能合并歷標簽與分數基于簡歷內容，對候選人的軟性能力和硬性技能進分析候選人的工作經歷，評估其職業(yè)發(fā)展和行業(yè)適●●總體來看，企業(yè)在實施AI簡歷篩選時，更傾向于能夠快速帶來效率提升和成本節(jié)約的應用。?為了避免Recruiter的時間成本浪費，企業(yè)利用AI技術進行簡歷查重與智能合并（圖表），?為提升簡歷篩選的效率并實現篩選的客觀性，企業(yè)傾向于通過AI的文本識別、語義理解對?相比之下，學歷驗證（25.00%）和職業(yè)發(fā)展評估（32.14%）需要更復雜的技術實現和數據企業(yè)利用AI進行簡歷篩選，提升招聘效率的同時，可能也會因為算法、語義理解等問題，造成合適的●是，并且已經實施了應對措施●是，正在尋求解決措施●是，但整體誤傷率在可承擔范圍內●初步應用階段，正在評估是否存在誤傷情況●否，暫時沒有遇到誤傷情況B放寬篩選標準和顆粒度B放寬篩選標準和顆粒度●●企業(yè)在AI簡歷篩選與解析的應用中普遍關注誤傷率問題（39.28%），并通過人工審核等應對措施，平衡效率和公平性，降低技術應用的風險。?近4成企業(yè)已經意識到AI在簡歷篩選與解析過程中存在的誤傷率問題（圖表16，選項A+B+C：39.28%并積極尋找解決方案。另外，42.86%的企業(yè)也對此表示關注，正在?圖表17數據表明，企業(yè)對于AI技術在招聘中的應用持審慎態(tài)度，對AI的篩選結果仍然會由人工進行二次審核校驗（C選項）。而通過綜合上述數據，AI簡歷篩選與解析在提升招聘效率和客觀性方面已取得一定進展。然而，誤傷率問題仍然是企業(yè)在實施AI簡歷篩選時需要關注和案例導覽與精粹案例導覽與精粹●以校招簡歷篩選為主，崗位同質化較高，數據訓練基礎好，簡歷篩選精準●針對誤傷率問題，設置人工校驗組對機器篩選結果進行抽查，并將問題及時反饋，進行●采用崗位能力模型匹配和簡歷綜合評估雙重模式實現候選人簡歷篩選?！瘛窈啔v篩選和匹配簡歷篩選通常占據了Recruiter工作中30%-40%的時間。過去傳統?簡歷篩選與匹配的誤傷率海爾根據產業(yè)的不同偏好進行簡歷篩選和評分排序，優(yōu)先考慮高?簡歷篩選與匹配在校招和社招中的應用側重點在校招中，海爾已全面實現簡歷的自動分配和篩選，利用AI技術相比之下，社招簡歷數量相對較少，HR和業(yè)務面試官通常有足夠的時間來仔細審閱每份簡歷，因此AI不會直接介入簡歷篩選過程，而某大型互某大型互聯網公司●●AI簡歷解析與篩選在職位發(fā)布階段，recruiter可以在招聘系統內輸入崗位的具體要求，系統會提供樣本打標功能，recruiter判斷系統提供的樣本哪些為有效簡歷該反饋會作為AI的學習材料，AI通過模仿人類打標習慣以便后續(xù)提供更?AI簡歷篩選的信效度衡量為衡量簡歷篩選的準確性，X公司設置了AI賬戶和人工賬戶，將AI篩選出的簡歷與人工篩選出的簡歷的轉化率進行對比分析。根據目前的數據，AI篩選的簡歷在轉化率上基本上能達到人工篩選簡歷80%●AI簡歷篩選與人崗匹配瑪氏正在積極嘗試在校招中利用AI賦能簡歷篩選，但尚未量化AI技?AI簡歷篩選的模型訓練瑪氏認為，數據的豐富性對于AI簡歷篩選的模型訓練至關重要。校園招聘崗位的同質化和可預測性程度較高，數據投喂和模型訓練具例如，瑪氏在校招時，崗位要求同質化程度高，當有大量簡歷涌入時，它們?yōu)閿祿段购湍Ｐ陀柧毺峁┝素S富的素材，提高簡歷篩選?AI簡歷篩選的誤傷率問題如何解決瑪氏非常重視AI簡歷篩選的客觀性和潛在的偏見問題，為此采取●?AI篩選的誤傷率問題●●AI簡歷篩選在簡歷篩選環(huán)節(jié)，亞信科技將內外部AI產品結合進行測試，通過將亞信科技采用量化的評估標準作為參考，但不設置嚴格的匹配度閾值，結從崗位需求的角度出發(fā)，明確特定的崗位能力模型，精準識別簡通過AI文本識別和理解功能，給出綜合評價并提供給用人部門或?信效度衡量亞信科技采取AI篩選與人工篩選對比的方式來考察AI簡歷篩選的信效度。亞信科技選取了不同類型的崗位，包括技術類崗位、業(yè)務類崗位以及職能類崗位，由人工對簡歷進行抽查和復核，驗證AI簡歷篩選的準確性和客觀性，并根據檢驗結果對AI工具訓練進行優(yōu)化?簡歷篩選的誤傷率問題解決亞信科技在評估AI簡歷篩選效果時，不僅關注通過篩選的簡歷是否符合崗位要求，還會審查被篩掉的簡歷，判斷是否存在誤篩情況，綜合上述案例可以總結出，針對簡歷誤傷率的問題，企業(yè)主要是從自身出發(fā)，通過不斷地訓練校準或人工審核，優(yōu)化AI篩選的信效度。然后，針對候選人簡歷信息是否完善等“傷”本身的問題卻鮮少有企業(yè)FESCOFESCOAI招聘專家、數智萬維負責人陳小帥任何智能技術、人工方案的誤傷率都是不能完全避免的，因此AI簡歷篩選的誤傷率也是客觀存在的，企業(yè)應該理性看待誤傷問題，在評估AI準確性時，區(qū)分哪些是技術問題，哪些是候選人信息本身的問題，有針對性的解決和優(yōu)化。通過實踐可以發(fā)現，許多候選人（尤其是學生）的簡歷信息不完整問題明顯，因信息本身不充分造成篩選難度增加，這類“傷”本身的問題更應該被歸類為無效樣本，而非簡單歸咎于AI的誤傷。ABCABC對候選人簡歷進行識別并形成人才標簽，結合崗位總結內容對人才庫簡歷進行識別和抓取根據崗位要求，結合候選人意愿度與職業(yè)選擇進行個性化職位推薦體現了AI在提升招聘精準度和個性化服務方面的價值。,從企業(yè)端視角分析，超過半數的企業(yè)通過AI對候選人簡歷進行語義識別并），,數據顯示，企業(yè)通過AI對候選人簡歷進行崗位分類，一定程度提高了招聘的效率和準確性。為了進一步提升人才識別、分類和匹配效率，企業(yè)可以選擇將AI人崗匹配與企業(yè)人才庫進行整合，更有效地激活和●是，有搭建，但并未實現有效利用●否，還未搭建●盡管AI技術能夠賦能人才庫管理，但企業(yè)可能出于技術成熟度、成本效益等的衡量，實際應用率不高（26.09%），且應用場景較為單一。?數據表明，盡管九成以上的參調企業(yè)有搭建自己的人才庫（圖表19，選項A+B：?在已經通過AI進行人才庫管理的企業(yè)中，應用場景主要集中在通過智能標簽實現人崗匹配數據表明，盡管AI技術在人才庫管理中具有潛在價值，但企業(yè)在實際應用中仍持謹慎態(tài)度或面臨一定FESCOFESCOAI招聘專家、數智萬維負責人陳小帥人才庫為企業(yè)提供了豐富的人才資源儲備，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中搶占人才果卻受到多種因素的制約，涉及技術、運營速處理海量數據，精準定位符合特定崗位要求的候選人；但在運營機制層面，許多企業(yè)的人才庫數據無法充分流通和整合，極大降低了人才庫的利用率；此外，在標簽一致性層面，不同部門或系統對人才的標簽定義和使用方式可能存在差異，使得數據整合和分人才庫的管理運營需要緊密貼合企業(yè)的具體業(yè)務需求。因此，在AI技術引入前，企業(yè)首先要在內部建立有效的溝通與協作機制，實現人才庫建設與維護的統一規(guī)劃和協事實上，企業(yè)人才庫中的簡歷積累與AI人崗匹配的結合，將更大化實現企業(yè)人才資源的價值。對此，以下多家在人才庫搭建和管理方面取得一定進展的企業(yè)，從自身實踐出發(fā)，闡釋AI人崗匹配如何實現人才案例導覽與精粹案例導覽與精粹●通過簡歷解析，結合不同崗位的特點定位簡歷，并進行簡歷的激活，實現人才庫中簡歷●對人才庫中的簡歷進行信息提取，根據信息進行人崗匹配，并借助AI外呼機器人與候●AI賦能人才庫管理●AI賦能人才庫管理解析，概括簡歷亮點、生成智能標簽，并實現人才庫簡歷自動推薦，從而提升簡歷利用效率。例如，如果候選人最初申請的是管理培訓生崗位，但其簡歷未達到管培生招聘標準，簡歷解析發(fā)現其更適合產品方向，AI通過激活提醒功能，通知負責產品招聘的團隊進行簡歷再激活，實現內部簡歷某大型互聯網公司●AI人才庫丹納赫從功能的角度來看，人才庫系統具有一定的發(fā)展?jié)摿娃D化能力，這種轉化主要體現在：對簡歷上文字的語意解析，和數字化呈現上。例如，通過系統可以查詢在一定有效期內、從事過特定類型工作和項目的人才數從意向度來看，投遞簡歷經年累月匯總成為了人才庫，目前市場上的丹納赫的做法是：在人才庫中框選出符合基本要求的候選人，通過智能外呼機器人(AICallbot)初步篩選，確定目前候選人看機會的意愿，這樣就●AI人崗匹配在數據層面，AI技術對簡歷的文本進行語義識別和解析，并將文字轉?AI人崗匹配賦能人才庫盤活ABCABC對崗位模型進行面試打分并生成面試分析報告對候選人進行情緒分析，評估其潛在的工作態(tài)度和團隊合作能力等軟性能力注重候選人語言表達精準度或發(fā)音等要求（例如語問題難易程度●●企業(yè)利用AI面試/測評工具，結合崗位模型，評估候選人的專業(yè)技能和語言能力?！袷牵⑶乙呀泴嵤┝藨獙Υ胧袷?，正在尋求解決措施●初步應用階段，正在評估是否存在作弊現象●否，暫時沒有遇到作弊現象AABBCCEEFFGG利用眼動追蹤技術監(jiān)控候選人在面試過程中的視線移動，如果發(fā)現視線頻繁偏離屏幕或在特定位置停留過久，系統將自動標記為異常通過語音特征分析，檢測候選人的語速、音調和停頓，判斷其是否在閱讀預先準備的答案為避免候選人提前準備答案，企業(yè)針對不同崗位自行設計面試題目?企業(yè)對AI面試中的作弊問題已經有所警覺，35.30%的企業(yè)已經實施或正在尋求方式解決為我們展現其AI面試/測評場景的同時，就AI作弊問題提出了解決方案，為案例導覽與精粹案例導覽與精粹●針對不同崗位，設置崗位能力模型，根●AI面試系統監(jiān)測候選人行為，對可疑行為●采用生成式AI，根據候選人回答進行個性●預設能力模型和面試題目，基于候選人●通過面部識別、聲音語調識別等技術手段●豐富面試題目形式，增加題目理解難度?！裢ㄟ^面部識別，驗證候選人身份?！駲z測候選人面試過程中的切屏行為?！窭醚蹌幼粉櫦夹g，識別候選人視線，對●進行面部識別和動作識別，記錄候選人在●利用生成式AI對候選人進行追問，考察其●根據崗位和直接，設計差異化題庫，分級●通過技術手段，監(jiān)測候選人答題的異●基于崗位能力模型，設計針對性問題，對●根據評估結果繼續(xù)寧匹配度打分和排名?！馎I面試/測評●AI面試/測評有效性進行復盤，結果發(fā)現，AI面試在評分上存在不合理之處，其判分容易受到候選人表達流暢度的影響，即使內容缺乏深度，只要表達流暢，也?針對AI面試/測評作弊問題的技術層面上，AI面試對作弊行為的識別能力有限，雖然可以進行某大型互聯網公司丹納赫●丹納赫●AI視頻面試?功能實現每一款AI視頻面試工具背后，大都有能力模型和語義庫。技術上可以實現根據不同的職位要求（JD）進行選擇和定制，使用特定的能一方面，它的成本相對較低，且視頻面試不僅可以直觀看到候選人的團隊協作等；另一方面，候選人可以靈活選擇面試時間，突破了時間針對不同職級的招聘需求，丹納赫的AI視頻面試流程有所不同。對于中高級職位，丹納赫選擇先簡歷篩選，再視頻面試；而對于校招崗位，特定條件下，也會考慮先進行視頻面試，再進行簡歷初崗位，特定條件下，也會考慮先進行視頻面試，再進行簡歷初篩，從原因在于：招聘中高級職位時，目標人群相對穩(wěn)定且清晰，如候選人不符合崗位的基本要求，簡歷通常很難進入下一輪。而對于應屆公平的踐行者，鼓勵多元化的組織，崇尚創(chuàng)新。我們會優(yōu)先通過AI視頻面試，來探索校園人才的潛在能力。如果AI評估結果顯示候選人為高潛力人才，用人部門可能會在學歷和專業(yè)篩選上進行相應的調整，?對AI作弊問題的看法丹納赫采用的AI面試系統，從功能上可以記錄候選人面試過程，分析其面試表現。例如，系統能夠通過畫面識別出候選人是否多次退出面試等，這些會被判定存在作弊風險。其實對企業(yè)來說，面試問題筆者認為，隨著生成式AI的進一步發(fā)展，在進行視頻面試時，先向候選人提出開放性問題，例如詢問其對公司業(yè)務的了解，隨后的追面試問題不再是封閉式的，而是更加開放的，這樣的視頻面試更符合凡事都有兩面性，候選人可能因為對題目的理解有不同看法，無法給出符合AI“期望”的答案，從而影響得分，即使他們可能是很優(yōu)秀的候選人。因此，無論是否使用生成式AI，AI的分數也需要必要的人工抽檢和低分關注。這就回到了我們的原則，以終為始，AI面試的根本目的是什么，找到合適的候選人，高質量完成招聘才是我們和AI●AI視頻面試?應用實踐在勝任力模型構建方面，瑪氏對校招管培生崗位有明確的人才畫像和清晰的能力模型，知道哪些能力是必須的核心基礎能力，并了解在AI視頻面試過程中，瑪氏預先設置好問題和隨機出題順序，給到候選人進行回答?；谝曨l回復，AI會進行語音文本解析，根據候選人的音頻，文字等多維度信息，結合生成式AI給出的答案建議，進瑪氏在持續(xù)監(jiān)測招聘視頻面試打分的信效度。將AI打分的排序和20分位的候選人能夠順利通過一面篩選，進入終面。此外瑪氏也在通過持續(xù)監(jiān)測，分析AI篩選中可能存在哪些偏見，例如性別、生源地、?應用效果AI視頻面試節(jié)省了面試官人工篩選簡歷的時間和候選人的答題時間。視頻面試的隨時隨地開啟，高效面試和順滑的體驗，也帶來了較目前針對面試作弊，市場上存在四種做法：第一種做法是每年更新和變化面試體系；第二種做法是直接選擇回歸線下面試，認為面對面的情況更容易控制和監(jiān)督；第三種做法是預先在多個AI平臺上對問題進行運行，根據運行結果對答案進行校驗和優(yōu)化；第四種做法則是瑪氏在多方嘗試后，總結出目前的做法：與傳統僅依賴文字信息不同，除了面部識別、聲音語調識別等技術手段，瑪氏在題目設計上采用多模態(tài)信息，融合視頻和圖片等多種題型，不僅豐富了信息表現形式，還增加了題目的理解難度。面試者依靠市面上AI工具是無法輕易找到答案的。其次，瑪氏更加注重個人經歷的考察，激發(fā)候選人的●AI面試的作弊問題解決●AI面試的作弊問題解決AI還會分析候選人的面部表情和視線方向，識別是否有頻繁離開攝像頭的基于以上三點，AI會收集候選人的異常行為數據并匯總生成報告，供面試官參考。面試官可以根據與候選人的進一步的溝通，驗證面試的準確●AI面試●AI面試要求的能力、專業(yè)知識和工作地點的意愿等，從而提高了最終的入職成功?面試報告生成費森尤斯醫(yī)療配置了基礎護士能力模型，并依據候選人在AI面試定制化的能力模型，僅利用現有題庫，建立基礎模型。但未來費森尤?AI面試的作弊問題候選人在答題過程中可能會存在作弊現象，但是系統提前做了設置，能夠有效防止作弊行為。例如，系統能夠對候選人進行面部識別和動作識別，分析候選人在作答時的視線方向、手持鼠標的動作，甚●AI面試/測評在社招中，AI面試的適用崗位包括通用類通用類和銷售類崗位招聘量較大且需求標準化較高；而技術類崗位在能力模型構建和訓練方面存在一定難度，尤其是在對候選人追問和專業(yè)內容的?AI面試報告生成AI面試結束后，系統會自動生成能力模型匹配報告或個性化評估能力模型匹配報告針對不同崗位預設關鍵考察能力項，根據具體能力進行匹配，并針對結果生成面試評價；個性化評估報告則通過AI??AI面試作弊問題的解決作弊問題不可避免，亞信科技認為企業(yè)首先要樹立正確的認知，AI面試平臺本身具備一定的反作弊功能，可以通過技術手段，例AI面試結果作為招聘流程中的一環(huán)，僅作為候選人篩選的參考，??AI測評對于高難度崗位，如算法開發(fā)崗位，測評的內容包括高難度編程題和思維題，考察候選人的技術和創(chuàng)新能力；對于通用技術崗位，測評則更側重于AI通識類問題和應用層面的考察，主要評●●AI面試的應用代表和實習生的招聘。AI面試基于不同崗位的能力模型，設計針對性的問分和排名。這種評分和排名機制使招聘人員能夠更有效地篩選出合適的候選人，進行后續(xù)的深入溝通。AI面試的結果不僅提供了一個客觀的初步評估，還為業(yè)務經理在后續(xù)面試中提供了有價值的參考，使他們能夠進行更●AI工具的校準與優(yōu)化拜耳通過分析AI面試分數與候選人入職后表現之間的相關性，來評估AI?客觀看待AI面試的結果在優(yōu)化和校準過程中，拜耳的招聘團隊發(fā)現不能單純將高分作為衡量標準，因為高分并不總是意味著候選人與公司匹配度高。因此，拜耳更關注不同能力維度的匹配情況，并通過數據分析來選擇最適合?候選人體驗改進的接受度和使用體驗。公司定期評估候選人參與AI面試的比率，通過6%B分析招聘各環(huán)節(jié)的漏斗轉化率C進行招聘周期進行時間線分析E進行招聘成本效益分析●●考慮到技術的有限以及招聘數據積累量較小，企業(yè)在AI賦能招聘數據統計方面應用較為局限，主要體現在漏斗轉化率分析和招聘周期分析方面。?企業(yè)出于對優(yōu)化招聘資源分配、提升招聘流程精細化管理的需求，通過AI對招聘各環(huán)節(jié)的根據樣本量和各場景應用的占比，AI在招聘數據統計方面的應用相對有限。對此，企業(yè)HR給出了相數據體量有限：當前招聘過程中產生的數據分析體量相對較小，不足以支撐AI模型訓練和BI分析滿足需求：BI分析工具已經能夠滿足企業(yè)當前的招聘數據分析需求，Recruiter數據分析的嚴謹性：招聘數據分析要求準確性和嚴謹性，而AI在數據分析領域的應用成熟度仍有待提高，企業(yè)在選擇是否采用AI技術時會更加謹慎，以確保分析結果的可靠性和有ABCABC%定期主動與候選人或潛在候選人進行一些非正通知候選人進入下一步應聘流程，并提供清晰流程進展在招聘流程或入職材料等方面的問題0●●企業(yè)通過AI加強與候選人的互動，提升候選人體驗和滿意度，同時利用Chatbot輔助解答入職相關問題，確保候選人順利入職，體現了企業(yè)對候選人體驗的重視。?針對未接受企業(yè)offer的人才庫中候選人或正在招聘流程中的候選人，企業(yè)重視維護與候選），），●●候選人關系保溫/維護?已接受offer候選人的關系保溫候選人接受offer到入職前有很多注意事項，X公司通過AI聊天機器人，為候選人解答相關的問題，幫助其提交所?人才庫中候選人的關系維護例如自動發(fā)送崗位推薦短信/郵件或通過AI外呼溝通，來識別候選人的意愿。X公司希望通過AI技術，提高企業(yè)與候選人之間的粘性，更某大型互聯網公司綜合定量和定性研究可以發(fā)現，候選人關系保溫與維護作為招聘流程中的一環(huán)，其實現主要依賴于在功能性應用方面，企業(yè)可以結合自身需求，從面試評價、面試報告生成等方面進行有針對以提升企業(yè)招聘效率、優(yōu)化招聘流程為出發(fā)點，利用Chatbot為候選人提供7×24h的及時在實現企業(yè)招聘效益的前提下，企業(yè)可以考慮通過Chatbot提升候選人應聘體驗，例如幫助綜合考量AI外呼機器人的技術成熟度、成本投入以及應用成效，明確其在招聘溫度、粘性方●接通率和轉化率：在外呼時間和對象上進行合理分配，提高觸達率。例如，銷售人員在工通過AI文本識別和語義理解，對候選人簡歷進行解析和評估，并通過智能標簽或簡歷打分，●設置人工校驗組，對機器篩選結果機型定期抽查，總結問題并及時對模型進行優(yōu)化調整。企業(yè)從提升招聘準確性視角出發(fā)，針對不同崗位要求，對候選人簡歷進行匹配度分析，實現從候選人端視角出發(fā)，結合候選人的興趣和意愿度進行職位推薦，實現人崗匹配的同時，提將AI人崗匹配與企業(yè)的人才庫進行整合，實現人才庫中簡歷的激活和流轉，實現企業(yè)人才資根據不同崗位特性，預設崗位能力模型，有針對性地考察候選人能力與技能，并生成面試評根據不同崗位特性，預設崗位能力模型，有針對性地考察候選人能力與技能，并生成面試評●●增加人工檢查環(huán)節(jié)，識別候選人作弊行為。AI賦能招聘數據統計AI賦能候選人關系保溫與維護●●已接受offer的候選人為：以候選人保溫為主，●人才庫中候選人：以關系維護為主，通過AI為候選人定期推送企業(yè)相關信息上文中，我們基于招聘流程運行，具體分析了企業(yè)在各場景的實現和規(guī)劃情況，并針對部分挑戰(zhàn)性問AABCE不滿意，未能有效應對招聘過程中遇聘問題的解決作用不大但尚未達到預期基本符合預期ABCEE不滿意，未能有效應對招聘過程中遇仍有改進空間較為滿意，一定程度上提升了招聘效非常滿意，提高招聘效率的同時降低●●HR和管理層對AI在招聘中的應用滿意度均有所提升，但還存在進一步提升的空間。?管理層看到了AI在提升招聘效率和降低成本方面的潛力（圖表27，選項D：40.00%數據顯示，企業(yè)對AIinRecruiting的滿意度有明顯上升趨勢，隨著技術的更新迭代，AI有望進一步事實上，早在1960年，約瑟夫·利克萊德就提出了“人機共生”的思想。在預期的共生伙伴關系中，人類將設定目標、制定假設、確定標準，并進行評估；計算機將會做一些常規(guī)的工作，為人類在技術和科學思考方面的見解和決策做好準備。以下企業(yè)案例和專家洞察，從了解AI、接受AI、學會與AI共事的角度，做出對“人機共生”的理解在人機關系方面，當前普遍存在一種觀點認為：AI無法完全替代人類，在人機關系方面，當前普遍存在一種觀點認為：AI無法完全替代人類，在X公司，使用同一AI工具的情況下，不同HR的數據表現可能會存在明顯差異。深入分析這些差異可以發(fā)現這與HR應用AI的時間長短和訓練方績數據會更優(yōu)秀；相反，那些缺乏耐心、短期內看不到收益就放棄使用AI工因此，對于人力資源領域而言，未來HR人員需要具備一定的AI素養(yǎng)，●對AI技術的看法與理解使用AI被業(yè)界認為具備一定的前瞻性，2021年，丹納赫基于對招聘流程的審視，希望通過AI實踐，對特定問題探索AI的解決方案，向業(yè)界筆者認為，未來，AI將成為人才的關鍵指標之一，可以大致分為“會許多AI供應商和研發(fā)者并非HR背景，系統的設計中也多以功能模塊為導向，開發(fā)中可能沒有充分考慮實際使用場景的習慣和偏好。舉個例子，“大而全”的功能是否真的有市場買單。因此，模塊的功能使用，是有非常大空間進行創(chuàng)新和二次功能開發(fā)的。因此，HR和招聘專業(yè)人士能夠深入理解AI技術，也就可以更好地將技術與實際招聘對于沒有時間和資源對AI進行深入研究的企業(yè)或HR，模仿市場以通過相對較低的成本快速實現AI技術的初步應用。然而，要真正實現AI技術在整個招聘流程中的深度整合和優(yōu)化，企業(yè)需要走一條很長丹納赫某大型互聯網公司招聘人員要具備“全棧能力”，能快速適應各種技術。●AI在招聘領域的深入應用對招聘人員能力的重塑為了幫助招聘人員適應這一變化，拜耳定期組織學習小組和提供在線培訓課程，幫助員工更好地掌握AI工具的使用方法，提高AI素養(yǎng)，有效FESCOFESCOAI招聘專家、數智萬維負責人陳小帥Recruiter成為AI“訓練師”：作為招聘工作者，理解AI應用的原理和方式是十分必要的。AI應用的準確性依賴于數據的積累和不斷訓練優(yōu)化，外部直接采購的產品可能存在不能完全符合企業(yè)招聘需求的問題，而了解技術原理的Recruiter可以賦能AI的個性化調整，使得技1446J.電子電氣4524443AIinRecruiting專家洞察市場接受需要經歷一個過程，最先接受的越越跨無法互相參考意見跨無法互相參考意見34%34%34%早期使用者13.5%2.5%的數據基礎和應用能力，制定分階段實施驗證AI，逐步擴展在深度和廣度上的應用而聚焦到人力資源領域，在AI技術蓬業(yè)在規(guī)劃和應用的過程中需要綜合考量各期采用者到早期大眾的跨越。20.00%紅利的企業(yè)往往更具積極性和前眾對AI技術的價值存在“短期高估-長期招聘數據積累量不足和招聘流程標準化程度低等問題也阻礙了AI在招聘領域的應用而隨著技術的突破，部分問題已經迎?信息安全性問題態(tài)度。但隨著技術的普及和成功案例的度也逐步提升。因此，企業(yè)應該抓住機?AI信效度問題提升可以歸結為生成式AI的技術突破和行業(yè)從業(yè)者的持續(xù)努力。,生成式AI技術突破降低了技術應用間存在斷檔。而隨著生成式AI的普,?數據積累問題近年來，企業(yè)對數據積累的認知有了顯著提升，數據的價值得到了廣泛認數據價值與數據的質量、數量以及應用場景緊密相關，同時數據的萃取需要一定的成本損耗和技術加持。因此，企業(yè)需要衡量數據價值和萃取成本之間的在當前技術發(fā)展的關鍵時期，企業(yè)需要在明確自身需求的基礎上，甄別供應商產品力，實現數據的充分應用，助力招聘效率和質量更上一層樓。?成本投入問題的投入呈現兩極分化的趨勢：一方面，國內外大型企業(yè)在AI領域采取激進的Recruiting投入上更為務實，主要關注無論是以上哪一類情形，多數企業(yè)在實現落地后將持續(xù)放大。因此，企業(yè)更應該結合自身情況，更好的辨別供應實現招聘效率提升甚至招聘流程轉型?！馎I在招聘流程實際應用中的關注點與建議面對海量候選人的甄選，AI在招聘中至是激活流轉。每個環(huán)節(jié)都有其獨特的價值和需要關注的問題，企業(yè)要正確認知AI招聘各環(huán)節(jié)中需要注意哪些問題呢？前招聘機器人回答的準確率已經可以達招聘機器人的正確認知和心態(tài)。也會因大批量重復性任務導致的疲勞而義是普遍存在的，在招聘領域，通過有來進一步消除。溫度。但事實上，在校招或批量招聘場?AI外呼機器人（AICall）的交互性和體驗感問題候選人體驗不佳、溝通局限性以及效率的深入性和靈活性不足。但是在簡單任器人已經能夠做到讓90%的人難以分辨是否為機器。而隨著技術的突破，未來外呼機器人在招聘中的應用將會從點到面逐步擴展。針對招聘體量較小的企業(yè)，人工已經足夠滿足要求，因此在人工成本不高的情招聘體量較大，尤其校招體量大的企業(yè)來說，候選人本身具有投遞的主動性，外呼進行面試通知，提高招聘的效率和及時性。?AI簡歷篩選的誤傷率問題任何智能技術、人工方案的誤傷率的誤傷率也是客觀存在的，企業(yè)應該理區(qū)分哪些是技術問題，哪些是候選人信因信息本身不充分造成篩選難度增加，這類“傷”本身的問題更應該被歸類為?AI賦能人才庫管理的有效性問題人才庫為企業(yè)提供了豐富的人才資源儲備，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中結合更是可以幫助企業(yè)最大限度實現人應用效果卻受到多種因素的制約，涉及技術、運營機制、標簽一致性等多個層特定崗位要求的候選人；但在運營機制層面，許多企業(yè)的人才庫數據無法充分流通和整合，極大降低了人才庫的利用門或系統對人才的標簽定義和使用方式可能存在差異，使得數據整合和分析變得困難重重。人才庫的管理運營需要緊密貼合企入前，企業(yè)首先要在內部建立有效的溝通與協作機制，實現人才庫建設與維護的統一規(guī)劃和協調，避免資源浪費和管?AI面試的作弊問題攻克的難題，企業(yè)完全可以借助技術手引入第二視角監(jiān)控，實時記錄候選人的答題環(huán)境，確保整個招聘評估過程的公●對AIinRecruiting的價值評估與長期愿景 三個層次的潛力依次遞減：,,加速招聘流程。無論是對大量簡歷,企業(yè)需要明確不同崗位所需的技能、招聘廠商共同將其轉化為AI可理解并操作的參數，AI才能在海量候選AI”技術的進步是為了讓生活和工作變速發(fā)展為招聘領域帶來了更多可能性，但作為Recruiter不必因此產生恐慌或自己的助手，幫助處理重復的事務性工領導擁有秘書，而現在一線招聘人員也效和便捷?！瘳斒螦IinRecruiting的實踐與看法?生成式AI的文本生成潤色崗位說明書，并對面試題目、案例用基礎和知識儲備的同事進行知識分享，將其實踐經驗傳授給團隊其他同事。其次，團隊成員對“文心一言”、“Kimi”?招聘應答機器人（Chatbot）,招聘應答機器人是瑪氏在招聘中應用的第一個自動化產品，并不斷進過去，候選人通過各種社交媒體向招聘人員提出問題，對招聘人員的工作量帶來極大挑戰(zhàn)?，F在，瑪氏通過RAG（檢索增強生成）技術和大在社招中，應答機器人主要回答面試者關于企業(yè)信息、面試流程、崗應答機器人除了回答面試者關于企業(yè)和招聘信息，招聘流程，宣講計劃等基礎問題，同時還支持狀態(tài)查詢、信,招聘應答機器人的應用節(jié)省了招聘人員對候選人重復咨詢進行回復所花費的時間；對候選人而言，也提供了良好的用戶體驗。根據目前的統計數據，平均每月應答機器人的登錄人數達到5000人次左右，每人平均提?人才庫搭建與管理,瑪氏在人才庫搭建初期進行了市戶研討會以收集見解，識別了30多瑪氏將分析出的痛點需求分成了人才庫結構搭建、人才標簽、人才搜索和人才激活四個功能板塊，逐步進·人才庫結構搭建包含了結構設計、公庫私庫區(qū)分、權限管理·人才標簽包括智能標簽和人工·人才搜索是指通過不同的篩選·人才激活是進行更精準的信息在每個功能板塊建設的過程中，瑪氏進行了多輪用戶測試進行驗證，確保人才庫搭建和招聘團隊的需求保?AI簡歷篩選與人崗匹配瑪氏正在積極嘗試在校招中利用AI,AI簡歷篩選的模型訓練簡歷篩選的模型訓練至關重要。校園招聘崗位的同質化和可預測性程度較高，數據投喂和模型訓練具有較強的可行性，因此成為AI簡歷篩選的理例如，瑪氏在校招時，崗位要求它們?yōu)閿祿段购湍Ｐ陀柧毺峁┝素S,AI簡歷篩選的誤傷率問題如何解決瑪氏非常重視AI簡歷篩選的客觀性和潛在的偏見問題，為此采取了在校園招聘中，瑪氏設置了人工校對組，對機器篩選的結果進行抽查，以確保結果的準確性。在這一過程中，瑪氏將發(fā)現的問題反饋給供應商，供應商通過數據分析幫助瑪氏校對算法。此外，瑪氏會根據最終招聘結果反推篩選環(huán)節(jié)的合理性以及偏差范圍：如果結果處于合理范圍內，說明算法符合瑪氏的需求；若存在異常情況，瑪氏將與供應商合作尋找優(yōu)化空間，確?，斒显贏I簡歷篩選環(huán)節(jié)?AI視頻面試,瑪氏在AI面試環(huán)節(jié)有明確的選在勝任力模型構建方面，瑪氏對校招管培生崗位有明確的人才畫像和清晰的能力模型，知道哪些能力是必須的核心基礎能力，并了解這些能力在人才畫像中的描述，根據人才畫像先設置好問題和隨機出題順序，給到候選人進行回答?；谝曨l回復，AI會進行語音文本解析，根據候選人的音頻，文字等