網(wǎng)易科技訊11月10日消息，據(jù)國外媒體Venturebeat報道，把人工智能應用于招聘中，這種做法已對許多企業(yè)產(chǎn)生影響，因為以更快的速度聘用最優(yōu)質(zhì)的員工有助于省錢以及提升競爭優(yōu)勢。這也對求職者產(chǎn)生了積極的影響，因為無論他們的性別、種族、年齡和就讀大學是什么，鐵面無私的人工智能有助于他們在面試時能夠得到公平的、無偏見的錄用機會。
盡管用人企業(yè)都希望在招聘過程中實現(xiàn)公平公正，但無法避免的是，人們幾乎在每次做出決定時都會存在偏見，而大多數(shù)時候，我們并沒有意識到這一點。招聘經(jīng)理推薦某些候選人時往往會出于一些與個人相關(guān)的原因，如候選人和招聘經(jīng)理來自同一所大學或?qū)δ稠椷\動都感興趣。有時候，一些合格的候選人卻與應聘的工作失之交臂，就是因為這種隱形的偏見。
事實證明，多樣化的員工隊伍有助于增加企業(yè)收入，但關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于打造和維持多樣化的以及有競爭力的員工隊伍。目前的招聘方式主要依賴應聘者的個人簡歷，這是一種沿用已久的、無法避免偏見的招聘方式。這是企業(yè)面臨的最緊迫的挑戰(zhàn)之一，因為如果沒有雇傭到合適的人才，在產(chǎn)品和服務上的競爭力就會減弱。
需要考慮的一個復雜因素是做出決策時缺乏優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。在招聘過程中我們使用的數(shù)據(jù)來源是多樣的，如，簡歷、面試和評估。如今，還多了參與數(shù)據(jù)（engagement data）這一來源，這類數(shù)據(jù)被用來跟蹤員工的表現(xiàn)、潛力和跳槽風險。這些數(shù)據(jù)集本身就較復雜難懂，也無法保障數(shù)據(jù)的一致性。大多數(shù)人無法充分理解這些數(shù)據(jù)，就依賴于他們的直覺，這無意中就會引發(fā)偏見。
我們需要保證數(shù)據(jù)的多樣性、完整性以及前后一致地批量處理數(shù)據(jù)的能力。借助標準化的數(shù)據(jù)，我們可基于此前的100個聘用結(jié)果做出判斷，但計算機可以處理超過10萬個面試和招聘結(jié)果。
電話面試或現(xiàn)場面試的主要目標之一是評估應聘者的軟能力。這可能包括溝通能力、友善度、同理心、團隊合作、動機以及參與積極性，這些特征僅僅通過簡歷是很難做出判斷的。
傳統(tǒng)面試中，一旦面試結(jié)束，所有豐富的交互式數(shù)據(jù)就會丟失。保留下來的只有“是/否”式的粗略得分，或面試者對應聘者的模糊印象。
但目前數(shù)字化面試逐漸增多，上述數(shù)據(jù)再也不會丟失了，可通過科技手段保留以待進一步的分析?？梢哉f，這是一個過去無從建立的數(shù)據(jù)金礦。
人工智能識別合格應聘者的能力強于人類
美國網(wǎng)絡(luò)招聘公司HireVue開發(fā)的面試模型能夠提取原始的音頻數(shù)據(jù)、從對話中整理文本以及收集應聘者的微表情。通過集合所有這些數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)該模型不僅可利用交叉評估來預測新數(shù)據(jù)，而且在評估不同應聘者能力上極具競爭力。一些更值得注意的測試案例是，通過包含三個問題的面試為運輸公司評估已聘用者違反交通法規(guī)的可能性，以及讓一家全球服務類公司的招聘時間從六周銳減為五天。
R值是工業(yè)與組織心理學（Industrial/Organizational Psychology）中對人才招聘是否高效的標準判斷標準。而基于計算模型的深度機器學習實施招聘的R值遠高于由人類面試者構(gòu)成的對照組。
計算機實施的面試分析技術(shù)還能讓面試問題更客觀。無論大小，大多數(shù)公司無法保障面試問題的實效性。這些問題在保證面試模型正常運作中發(fā)揮著十分重要的作用。數(shù)據(jù)科學團隊發(fā)現(xiàn)，能夠讓優(yōu)質(zhì)和普通面試者給出截然不同的回答的問題最具預測力。利用從面試中獲取的數(shù)據(jù)，優(yōu)質(zhì)和普通面試者之間的差異就能夠得到客觀評價。使用這種類型的面試模型有助于招聘者關(guān)注真正重要的問題并避免偏見。
人工智能有助于改善就業(yè)
人工智能在不斷發(fā)展。隨著時間的推移，過去我們認為只有人類能夠勝任的工作如今在不斷受到人工智能的挑戰(zhàn)。
因此，一些企業(yè)在不斷尋求有效的機器學習和人工智能解決方案。
尋找招聘流程中的一些薄弱環(huán)節(jié)。這些環(huán)節(jié)也許過度依賴人力，也許十分耗時。
招聘流程中因人類員工而引發(fā)的低效環(huán)節(jié)是哪些？什么職位總是會引發(fā)瓶頸狀態(tài)？
哪個環(huán)節(jié)從未產(chǎn)出過有意義的數(shù)據(jù)？通過頭腦風暴盡可能想出收集數(shù)據(jù)的不同途徑。
上述問題都是人工智能在企業(yè)招聘中能夠施展拳腳的地方。（阿樹）
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