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(yīng)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(xué)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(xué)或?qū)δ稠椷\動都感興趣。有時候，一些合格的候選人卻與應(yīng)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(yīng)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(wù)上的競爭力就會減弱。
需要考慮的一個復(fù)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(fēng)險。這些數(shù)據(jù)集本身就較復(fù)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)之一是評估應(yīng)聘者的軟能力。這可能包括溝通能力、友善度、同理心、團(tuán)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(yīng)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(jìn)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(yīng)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(yīng)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(yù)測新數(shù)據(jù)，而且在評估不同應(yīng)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(wù)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(xué)（Industrial/Organizational Psychology）中對人才招聘是否高效的標(biāo)準(zhǔn)判斷標(biāo)準(zhǔn)。而基于計算模型的深度機器學(xué)習(xí)實施招聘的R值遠(yuǎn)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(xué)團(tuán)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(yù)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(rèn)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(xué)習(xí)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(fēng)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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