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來年找工作可能“靠機器”：給面試官的一封信

2018-02-13 09:44

人自己的事兒已經快不用我們自己去管理了。這不，現在已經有很多公司在人力資源方面去運用人工智能和機器學習技術實現了。我們都知道，對于企業的人力資源來說，招聘管理是非常重要的一環，在最短時間內幫助企業找到最為適合的人才，相信是每一個企業管理者的訴求。然而對于人才與崗位之間的契合度問題一直以來是困擾企業人力資源招聘方面最大的問題。

對于上述困擾，人工智能和機器學習技術能夠通過后端海量數據和高效的算法，從而分析出企業不同崗位需要的人才信息和使用情況，同時在尋求人才的過程當中重點針對企業的訴求去挖掘人才的實際能力，通過雙管齊下的方式幫助企業迅速找到適合不同崗位的合適人才。

企業人才管理：最具挑戰性的工作

對于企業來說，為了提升自身在業務和人才管理方面的效率，企業需要更多、更好的數據和信息，從而以數據作為依托去幫助企業找到合適的人選。每個招聘過程中都會生成大量的數據，但不會被捕獲以備將來參考。當公司需要新的人才時，他們會發布招聘啟事，尋找候選人，通過不同的面試篩選他們，最終選擇一個來填補空缺。公司或候選人每次都要經歷這個過程，他們必須從頭開始，不僅要招聘活動要占用時間，還有寶貴的信息。

在搜索人才方面，單純的依靠企業人力去篩選可能很難精準的找到正確的人選和正確的信息，在這方面，人工智能恰恰能夠彌補人力方面的短板，通過利用機器的深度學習，對海量數據進行挖掘和分析，通過一些新型的人才篩選方式，生成有意思的測試來評估應聘者在工作中所要完成的任務，并以此來建立一個預測模型，幫助企業用戶更加智能的找到最適合的人才。

人工智能的商業模式挑戰

對于人工智能技術在人力資源方面的應用，除了能夠幫助企業在短時間內精準地找到人才之外，對于企業來說還需要了解在定義業務模型時如何創造了這個價值，也是需要去重點考慮的問題，由于企業的招聘工作是一個雙向的市場，這給很多科技公司帶來的不小的考驗和問題，雖然企業習慣于經常性的收入來源，但是客戶可能往往更愿意按照每個工作和職位去進行付費，并不是采用典型的SaaS模式。

雖然企業可以利用越來越多、越來越多多樣化的數據來找到最合適每個職位的候選人，但是招聘過程仍然受限于過去，基于標準化的簡歷和面試官的意見，因此企業備受困擾。即使我們談論的是人，但機器似乎不僅能夠幫助搜尋候選人，還能幫助篩選候選人。事實上，有研究表明人們在挑選合適候選人方面是非常糟糕的，有分析表明算法在招聘方面可以超越人類專家。