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招聘平台大模型之战:我去求职,面试官竟然是AI

胡镤心 亿邦动力 2023-09-01

AI看得懂简历,看不懂人性。



文丨胡镤心
编辑丨张睿



“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 。

 


END


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