基于人工智能識別的“精準招聘”平臺設計

郭鐘澤 唐子婷 楊雯佳 何慶瑤

(北京信息科技大學 北京 100192)

人工智能、大數據、互聯網等各種信息技術的進步顛覆了傳統的管理模式，人力資源管理領域正經歷著前所未有挑戰與變革。傳統的人力資源管理模式效率低、管理方式少，不能滿足企業信息化時代的需求。當前企業之間的競爭是人才資源的競爭，招聘工作直接關系到人才獲取，對企業有舉足輕重的作用。成功地招聘對構建和維持成功的企業體系至關重要，它不僅確保崗位所需的標準，還保障了組織的工作績效。精準高效的招聘選拔不僅為企業帶來活力，還能增強企業的創新力。顯然，人力資源管理部門如果借助人工智能、大數據技術，將人的信息和其他資源數據化，然后再用算法進行匹配，進而測試員工的勝任力、評估崗位等，將會為招聘工作帶來諸多新的可能(穆勝，2014)。

自“人工智能之父”約翰·麥卡錫1955年首次提出人工智能概念后，因其在自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等領域技術的日臻成熟而使人工智能受到廣泛關注。目前，人工智能技術下的招聘在人才匹配速度方面的“快”和確定條件下搜索匹配的“準”，已經完全超越了傳統招聘(張欣瑞等,2015)，運用大數據和人工智能算法是未來人才招聘的大趨勢(周卓華等,2020)。綜觀我國招聘市場，企業常用的招聘方式包括現場招聘、校園招聘、網絡平臺招聘、人才機構介紹和員工推薦等。人社部調查數據顯示，2020年第四季度崗位空缺與求職人數的比率約為1.52(人社部,2020)，表明我國人力資源市場用工需求大于勞動力供給“。招人難，留人難”是企業面臨的普遍問題，針對線下招聘或者簡單的線上招聘模式無法滿足企業精準招聘需求的現實困境，人力資源工作者不禁思考：如何在挑戰中優化招聘流程，提高招聘效率，為企業及時高效的儲備人才？基于人工智能識別的“精準招聘”平臺，如何保障招聘效果，探索構建開放的招聘平臺，實現崗位精準推薦？

為了改善企業的招聘困境，本文提出構建基于人工智能識別的精準招聘平臺，此平臺的設計旨在提高企業招聘效率，精準匹配企業崗位需求與應聘者，降低招聘成本，緩解企業人力資源部門招聘工作負荷過高的現狀，從而幫助企業思考和解決招聘難題。結合人崗匹配理論和人工智能識別的現實技術，分析與設計智能方式的人才篩選環節，以期構建實現企業“精準招聘”的智能識別平臺。

1 理論基礎

1.1 人崗匹配

人崗匹配被稱為人力資源招聘的黃金法則，管理學者很早就關注到人與崗位匹配，從廣義的視角人崗匹配也包括人與組織匹配(person-organization fit,POF)、人與團隊匹配。Schneider(1987)基于互動心理學和職業心理學，提出吸引選擇磨合理論(Attraction-Selection-Attrition Theory,ASA)，認為個人并非隨機被安排到特定組織中，不同類型的人被相符類型的組織吸引、選擇和保留(Schneider et al.,1995)。人崗匹配既包括員工的知識、技能、素質符合崗位所需，也包括崗位薪酬供給匹配員工所需。簡而言之，人崗匹配是指崗位特征與個人屬性相匹配。

1.2 人工智能識別的作用原理

人工智能識別需要借助用戶畫像建構一個可視化的模型，本質是一個對人才數據可視化的過程，核心是求職者標簽化與數據可視化。基于大數據技術，對熱門領域的招聘數據進行定量分析，幫助企業把握人才需求傾向，形成精準化定位的招聘模式，以實現“數據驅動”的路徑，達到“智能識別”的效果。

其中，智能識別最重要的是用戶肖像，也被稱為用戶角色，即利用大數據理論和相關技術從互聯網上收集用戶數據，然后進行相關分析并描述用戶和需求的分析方法。智能識別的步驟包括：(1)標簽化。我們可以選擇部分影響力較大的招聘平臺作為分析數據的來源，利用網頁爬蟲收集招聘平臺中求職者的文本信息，比如：性別、工作時間和工作經驗等，借助文本分析、數據挖掘等研究技術。然后，對結構化和半結構化數據進一步分析，經過基本的過濾和篩選，形成可視化標簽。(2)實現數據可視化，推動企業人才數據集的搭建。在海量數據時代下，企業招聘需要在短時間內過濾、篩選大量的人才招聘信息，并對人才數據快速識別，實現勞動力需求和供給的精準匹配。企業用戶需要不斷獲取海量招聘數據，求職者與崗位一對一精準對應，進而實現“智能識別”的效果。

人崗匹配和用戶畫像的智能識別系統具有以下幾種特征：(1)精準高效。它能夠通過掌握勞動力需求和供給的精準匹配數據，建立工作思路和體系，快速、準確地從海量簡歷池中完成數據篩選和匹配。(2)科學指導。例如，騰訊公司2013年和微信團隊共同開發了“HR助手”，它利用電子工具分析動態信息，對騰訊的精品人才庫對大量數據進行挖掘和采集，對人才就業情況進行追蹤和分析，能夠更加方便地從中獲取最適合的人才，大大降低了招聘成本，提升了招聘的質量(鄢雪芳,2019)。(3)一對一匹配。人力資源大數據提供的客觀信息可以幫助企業進行科學的錄用決策(周卓華等,2020)，企業根據人工智能識別技術，使用機器學習和適應性在線評估等，也可以預測特定角色的未來工作表現。綜合大數據分析技術，企業用戶可結合崗位要求對應聘者進行客觀、量化打分，最終確定招聘決策。

1.3 精準招聘的邏輯

精準招聘是企業用戶根據求職者能力、素質與企業崗位需求相互匹配，結合人工智能識別技術，依據崗位需求自動篩選和智能匹配求職者到合適的工作崗位。企業通過多方面、多維度的甄選方式，數據篩選與精準定位，招聘的效率和準確性將會顯著提高。

2 “人工智能識別+精準招聘”模式探析

2.1 現有招聘模式分析

企業的核心競爭力是人才的競爭，企業要不斷挖掘優秀人才為企業所用，不斷提高企業的核心競爭力和人才儲備，傳統意義上的面對面招聘、簡單的線上招聘模式已難以滿足企業的需求和挑戰。當前，現有招聘模式存在諸多問題，比如，招聘計劃制訂不夠準確、信息量過大導致簡歷篩選困難、面試測評精準性差等缺點(王逸菲,2021)；再比如，企業面臨招聘成本高、效率低、形式單一、招聘過程流程化等缺點。同時，越來越多的企業采用線上網絡招聘形式。現階段企業線上招聘在實際工作中存在很多困境，主要表現在：對于數據識別的應用情況并不樂觀，面對海量的求職者數據，人力資源部門無法高效精準地獲得招聘信息，企業崗位信息化程度較差，人崗匹配的時效性差，沒有很好利用數據預測等問題，這些問題與困境都潛在拉長了招聘戰線，使現有招聘模式廣受詬病。

2.2 人工智能識別+精準招聘模式分析

在人工智能識別技術的支持下，招聘模式發生重大變革。人工智能識別的“精準招聘”模式需要借助用戶畫像建構一個可視化的模型，本質是一個對人才數據可視化的過程。借助招聘平臺的相關數據，分析提取關鍵詞，挖掘崗位特性，生成標簽，構建用戶畫像模型，客觀、形象地展示企業的人崗匹配訴求。

3 智能識別+精準招聘平臺應用設計

3.1 精準招聘平臺的內容特征

基于人工智能識別的算法需求，企業需要提前建立自己的人才數據庫，收集崗位和求職者特征，打造致力節約招聘所需時間精力財力物力，人崗匹配的精準招聘平臺。

3.1.1 用人單位

這部分內容主要包括：企業性質、所在地域、主營業務或服務、企業規模等。

3.1.2 求職者

求職者主要特征有：人口統計學信息、績效兌現、發展潛力、流動離職率。其中，人口統計學信息是指求職者的年齡、性別、學歷教育、工作經驗等個人因素；績效兌現是指求職者在招聘時承諾的績效與入職后的績效是否相符；發展潛力是指員工的知識技能發展潛力的大小；流動離職率是員工的離職流動意向。

3.2 平臺框架構想圖

平臺主要分為管理端和客戶端兩大版塊，管理端又分為用戶管理、職位管理、簡歷管理、題庫管理、問卷管理、智能招聘管理、智能訂閱管理、面試管理、反饋管理九個版塊。客戶端分為兩類登錄入口：需求方和供應方(企業和求職者)(李勇等,2020)。企業功能版塊分為職位發布、問卷設計、建立用戶畫像、簡歷訂閱、面試安排、反饋與建議。求職者功能版塊分為：簡歷填寫、職位查詢、企業訂閱、面試安排、反饋與建議，如圖1所示。

圖1 管理端和客戶端設計及各板塊之間的關系

4 結語

隨著科學技術的發展，人工智能技術同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的重要發展趨勢。其中，運用大數據和人工智能算法是未來人才招聘的主流方式(周卓華等,2020)。本文采用人崗匹配理論，結合人工智能識別的原理，針對“招人難，留人難”的企業招聘困境，嘗試設計與構建精準招聘平臺。

李開復說“：人類思考5秒以下的工作將被人工智能取代”，人工智能在自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等方面已經有了較為成熟的應用。同時“，能崗匹配”被稱為人力資源招聘的黃金法則，基于人工智能識別的“精準招聘”平臺也在很多知名企業得到推廣和應用，比如，在智能化招聘運用上，谷歌能預測應聘者在獲聘后是否具有最佳生產力的算法進行精準招聘，縮短員工的招聘周期，提高招聘效率(張欣瑞等,2015)。可見，智能化招聘在匹配、篩選、評估應聘者的過程中使用各種數據分析，著實提高了招聘的效率和質量。總之，精準招聘平臺能夠通過智能識別技術整合招聘雙方需求，對企業和求職者進行優良匹配，幫助企業更快更好實現招聘目標，也對助力企業發展有著重要意義。