數智化時代下企業招聘面臨的機遇與挑戰

摘" "要：數智化技術對人力資源管理產生了深遠影響，人工智能和機器學習作為核心技術，已經取得巨大進展，在人力資源領域產生了最為重大和持久的影響。基于此，深入分析大數據算法在招聘領域引發的變革與機遇，包括為招聘提供數據支持和科學指導，以及如何實現招聘過程的無偏見突破等。同時，對數智化時代下企業招聘所面臨的挑戰進行細致分析，從信息安全和技術應用等角度提出數智化時代下招聘模式的應用策略。

關鍵詞：數智化技術時代；企業招聘；機遇；挑戰；應用策略

中圖分類號：F272.92" " " " 文獻標志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2024）21-0133-04

一、研究背景

數智化時代的興起給人力資源管理帶來了多方面的變革。隨著中國企業對數字技術的認識不斷提高，以及HR領域的日趨成熟，中國的數字HR市場有望在2025年突破千億。人工智能、RPA、大數據等前沿科技的快速發展，使得中國的人才市場正面臨著一個新的發展機會。基礎的人工智能技術構建了一個系統的招聘框架，加強了RPA的功能，AI技術在RPA功能的幫助下，可以在企業的招聘過程中使用。而RPA和大數據技術的交互作用，可以使企業的招聘工作自動化。人工智能、RPA、大數據等技術的開發和融合，將為企業的人才引進提供一個智能的解決方案。當前引入人工智能已經顯著提升了人力資源管理的成本效益，同時也有望消除偏見，使決策更為科學合理。盡管在數據運算處理和邏輯分析等方面，個體勞動者相對于人工智能并無特別優勢。隨著新技術的不斷涌現，市場環境正在發生深刻變化，企業為滿足發展需求，積極加速人才的更新換代。為優化招聘流程，減輕招聘負擔，企業希望充分利用科技，滿足招聘的信息獲取、篩選、競爭等方面需求，以實現高度精準的人崗匹配，符合公司發展戰略。在激烈的人才競爭中，如何借助大數據、人工智能等手段對人力資源管理進行重構，已成為企業爭取持續競爭優勢的新挑戰。

然而，大多數中國企業仍局限在基于互聯網的表面協作和在線面試方式，尚未廣泛應用AI、大數據、RPA等關鍵技術構建的產品服務。在此背景下，迅速、有針對性地回應成為吸引人才的關鍵。為適應新時期對人才的需求，企業需打破傳統招聘模式，不斷進行變革與創新。

二、智能化招聘發展歷程

（一）技術發展概覽

在1956年美國的達特茅斯會議上，“Artificial Intelligence”這一術語首次被提出。研究表明，人工智能是一種“思考機器”，它可以模擬人的行為，也可以代替人的智力。一些學者把人工智能和管理理論有機地融合在一起，提出人工智能是一種以深層算法為核心的虛擬勞工，通過對數據的分析、邏輯的推理，幫助人們解決一些復雜的問題。人工智能的發展可以劃分為三個時期，即弱智能、強智能和超智能。弱人工智能，也就是最早的人工智能應用，狹義人工智能，是指只把人工智能應用到某一特定的任務上，不會真正地思考、推理和解決問題。例如，臉譜網可以從圖片中辨認出面孔，并為其貼上標簽；而Siri則可以聽懂語音命令，并據此行事。強人工智能，也就是第二代人工智能，是一種擁有感知、理解、思維、推理、學習等人類的能力，能夠像人類那樣自主思考、做出決定。最近幾年，隨著遺傳算法的出現，強人工智能有望成為現實。超級人工智能，也就是第三代人工智能，是一種擁有自主思維能力的智能，它的思維方式已經超越了人類目前的理解范疇。隨著搜索引擎、智能手機、機器人、在線翻譯等人工智能產品的大量生產與使用，人工智能開始進入到一個新的發展階段，并展現出了遠超人類的能力。

（二）數智化招聘工具與平臺

Bello倍羅創立于2016年，它是一個基礎的人工智能技術公司，它為求職者提供了一系列的解決方案。Bello倍羅擁有世界上最先進的職業知識圖譜和深度自然語言處理技術，為各大企業提供了一個智能化的招聘系統升級方案，通過AI技術，可以準確、有效地解決傳統招聘過程中存在的問題，從而減少企業的招聘成本。

北森是一家人力資源科技公司，在2020年推出擁有一體化HR SaaS及人才管理平臺——iTalentX，為客戶提供多種云端HR軟件、人才管理技術和平臺端整體解決方案，并與眾多公司聚合產業鏈力量打造數字招聘化生態。例如，基于大量的人員和職位標簽，構建了一個綜合的主、客觀標簽庫，實現了對人才數據的自動化構造。針對六大類用戶，提出12種全場景的應用平臺，充分引進了“崗位畫像”“人崗智能匹配”“AI面試”等功能。對員工的能力缺陷與學習發展需要進行準確的分析，并利用“千人一面”的智能推薦引擎對其進行個性化的學習資源配置。在此基礎上，根據訓練的成果，對成功的銷售因素進行準確的定位，并對其進行再調整。

肯耐珂薩是一家綜合型的人力資源管理云計算服務公司，創建于2008年。肯耐珂薩是中國第一個把SaaS應用到HR管理領域的公司，率先提出了一套能夠適應企業所有情況下的HCM-SaaS架構。肯耐珂薩以云計算平臺和科技為基礎，實現了人才的智能招聘，提升了員工的工作效率，為企業節省了大量的人力資源。肯耐珂薩專注于人工智能領域，通過SaaS+PaaS+laaS的商業模式和完整的過程體系服務，在人才管理產業中構建了一種新的技術壁壘。

（三）數據驅動決策在招聘中的應用

具體來說，應用于人力資源管理領域的AI技術包括專家系統、模糊邏輯、人工神經網絡、數據挖掘、遺傳算法、機器學習、自然語言處理、虛擬現實/增強現實技術等。

其中自然語言處理、機器學習、數據挖掘技術主要被應用于智能招聘環節。自然語言處理基于統計方法對自然語言進行處理，以實現人機的信息交互。同時具備信息結構化提取、文本情感分析、語音識別等功能，可用于篩選簡歷、與應聘者交流，能夠減輕HR的任務。機器學習基于數據創建程序與自主學習，做出內部有效性較高的預測，實現自主執行任務，可以處理復雜海量的數據，有時能得出一些既往理論難以發現的結論，可避免人類HR固有的偏見。數據挖掘技術是從大量不規則、無序的數據中挖掘潛在的、有用的信息和知識的過程，通過揭示有意義的隱藏模式來識別數據度量之間的趨勢和關系，以幫助招聘者決策，并具有一定的可解釋性。

三、機遇：數智化時代下的招聘優勢

（一）招聘模式的變革

數智化時代帶來了招聘模式的深刻變革。傳統招聘方式下，企業面臨諸多困境，例如，線下招聘有門檻限制，前期準備工作繁雜，成本組成也比較復雜；線下招聘場所的容量有限，接觸范圍狹窄，受時間和空間的限制；在傳統的招聘過程中，諸如職位發布、簡歷搜索和篩選等日常工作重復、耗時，導致招聘工作的效率低下；傳統的招聘方法，流程同質化嚴重，在競爭的過程中，同類型的企業很難表現出自己的優勢。

通過大數據算法，企業得以自動篩選、匹配求職者的崗位需求，實現了高效的招聘流程。采用多方位、多維度的選拔方式，如場景化面試等，顯著提高了招聘的效率和準確性。一旦建立了人才庫，企業可通過深度分析實現對其的個性化選擇。在人才招募過程中，公司基于員工的背景信息、個性特點、關鍵技能和工作經歷等，構建了全面的人才需求模型和指標庫。同時，企業還制定了應聘者的履歷范本，通過綜合評估履歷資料及面談情況，全面評估應聘者的能力。這種方法不僅提高了招聘的準確性，確保找到最符合崗位需求的人才，還顯著提升了招聘的效率。在這一過程中，人工智能技術發揮著關鍵的作用。

（二）大數據給招聘帶來的機遇

1.提供科學可靠的數據支撐。基于企業戰略目標，大數據技術能夠通過整合行業、人力資源、商業金融等多維度數據，更全面、更準確地對人才的供需進行預測，為用人單位的招聘決策提供數據支持和科學依據。通過大數據集群和用戶行為分析，充分了解用戶的求職偏好，進而構建招聘場景知識圖譜，建立用戶標簽體系，為求職者提供更加精準和個性化的職位推薦。

2.無偏見招聘。在算法管理下，可以打破傳統的用人群體局限，使企業能夠突破用人單位選擇的盲點，減少對人才的歧視。在干凈的數據集上訓練的機器學習算法可以平衡競爭環境并減少招聘過程中的偏見。求職者和簡歷篩選過程的自動化，還減少了招聘人員花在單獨分析和瀏覽候選人檔案以手動將其列入候選名單的時間，它還可以顯著加快招聘周期來縮短招聘時間。當企業的求職群體更多樣時，企業在招聘過程中就可以及時地發現并降低各種偏見和歧視，從而實現更廣泛、更公正的招聘。

3.推動人崗精確匹配。大數據和人工智能在招聘中的應用，可以通過收集不同行業、職業和專家的信息，建立準確的崗位需求模型了解雇主的需求，并準確分析應聘者的簡歷，然后確定面試問題的內容和數量，逐步提出更有深度的問題，甚至嘗試完善細節的深度和廣度，從而實現最準確的人崗匹配。人工智能技術與心理學等學科相結合，利用互動游戲對求職者進行評估，可以減少人們的偏見，更加公平客觀，讓企業挑選出更符合崗位能力要求和企業文化的求職者；有趣的互動評估形式也有助于改善求職者的體驗。例如，通過用戶檔案建立一個可視化的模型，而這個模型實質上就是一種對人才庫進行可視化處理。通過對招聘平臺上的有關數據進行分析，抽取關鍵字，提取職位特征，生成標簽，建立一個能夠客觀、形象地展現企業對人才的需求以及職位匹配程度的用戶畫像模型。

4.使招聘更具效率和成本優勢。通過大數據融合，將簡歷采集、篩選、分析三個環節進行一體化解決，從而達到“高效+精準”的招聘流程，并實現智能化招聘的目的。針對求職者與雇主之間存在的多維數據標記，使得企業能夠進行有效的雙向信息匹配，并對求職者進行精確的抽取與匹配。人力資源大數據為企業制定合理的用人策略提供了客觀依據。人工智能面試運用了語音識別、圖像識別等人工智能技術，對應聘者展開面試，并對他們的回答展開分析，提供評估報告，篩選出得分較高的求職者，人力資源部門對簡歷進行整理，決定是否進行后續面試。這在大規模招聘過程中尤為重要，避免大量人力、財力和物力的浪費。

四、挑戰：數智化時代下的招聘難題

（一）隱私與道德考量

大數據分析依賴于信息的可獲得性，即使數據不公開，僅用于人力資源管理目的，數據分析仍可能存在數據泄露和被分析者隱私泄露的風險，并可能嚴重影響企業的社會聲譽。互聯網作為一個開放的平臺，可以傳播個人數據，為每個用戶提供更多的信息。互聯網還具有匿名性，用戶可以根據自己的意愿自由披露信息，因此用戶的個人數據很容易被匯總和傳播。

（二）算法歧視與公平性

隨著網絡技術的發展，信息的傳遞效率得到極大的提升，但是也出現“信息超載”現象。獵頭公司通常采用“關鍵字”搜索方式進行簡歷篩選，即所謂“算法偏好”，但這會造成大量錯誤數據的產生，若單純依賴關鍵字或“一概而論”，則會造成海量數據一定程度上的浪費，造成新的“算法歧視”。

（三）技術依賴與人的判斷

在招聘中使用大數據需要數據科學家和人力資源管理者之間進行有效的溝通和合作，這樣人力資源管理者才能更好地理解這項技術的應用。當前新技術還沒有普及，使用新的招聘模式需要測試和研究，而且缺乏可以復制的成熟經驗。這對人力資源管理者提出了更高的要求，即根據企業戰略并在市場變化的背景下，選擇具有現代思維、戰略眼光和前沿技術的合適人才。

（四）技術難題與壁壘

一是招聘數量龐大、緊迫性強，產品開發進度緊迫，要求在短期內達到高效率的信息化、智能化；二是簡歷不能準確地分析，需要手工查看原文，搜索結果很不準確；三是由于跨國企業眾多，對國際人才的需求量很大，各種英文履歷不能有效地進行結構化處理；四是系統需要更多的智能科技，幫助項目經理迅速篩選出符合要求的員工。

五、數智化時代下招聘模式的應用策略

（一）重視信息安全問題

企業應接受國家大數據有關部門的監管，遵守國家的相關法律、法規，加強人才信息的安全性，保障個人的數據和隱私。在此基礎上，本文提出了一種新的解決方案，即把所有的數據資產轉化為企業優質資產。

（二）加強對大數據的關注和運用

企業領導者要清晰地認識到信息技術對企業管理的正面影響，從而制定長遠的目標，充分重視大數據的重要性，積極地宣傳和動員，對軟硬件設施進行升級，幫助新型招聘的應用，真正起到降效、增效、降成本的作用。人力資源領導者必須對自己的招聘觀念進行更新，讓自己擁有更加專業的領導技能、數據分析技能、人工智能應用技能以及戰略視野，這樣才可以將數據和智能人力資源的作用發揮得更好。由于大數據基于統計和分析，所以必須要有實際的資料來支持。通過對大數據的不斷總結和分析，可以發現那些影響雇主和求職者誠信的虛假信息。所以，無論是雇主還是應聘者，都應該確保自己所提供的信息是真實的，這樣才能為大數據技術下的網上招聘提供可靠的數據，并保持良好的信譽。

（三）靈活運用大數據技術

一般來說，對于中低層職位，可以用大數據技術取代人工簡歷檢查和面試。對于關鍵的高級管理職位，或者需要深入的人際交往來了解應聘者的工作能力的職位，除了利用大數據技術收集初步的個人信息外，還需要進行面對面的訪談和其他面試，以深入了解應聘者的創新思維、創造力、情緒控制、團隊精神等方面的情況。

（四）持續改革與創新

數字化轉型是一個持續進行的過程，不斷改進和創新是應對技術難題和壁壘的關鍵。管理者應持續關注最新的技術趨勢和行業動態，積極嘗試新的解決方案。首先，建立清晰的戰略和目標，確定招聘數字化轉型的具體目標和愿景。明確需要解決的技術難題和壁壘，制定相應的戰略和計劃。其次，要評估現有技術與資源，了解現有招聘技術和資源，評估其與數字化轉型目標的匹配度，之后尋找合適的技術解決方案，可以考慮使用招聘管理系統、人才推薦系統、智能篩選工具等技術來提升效率和質量。此外，為成員提供培訓和發展機會，并與技術提供商、行業組織或其他企業建立合作伙伴關系，共同解決技術難題和壁壘。最后，在應對技術難題和壁壘時，需要綜合考慮風險和回報。評估投入的成本、時間和資源，對數字化轉型帶來的效益進行評估，確保技術解決方案的選擇是可持續和有益的。

六、結束語

隨著中國人口紅利的逐漸減弱，人才市場競爭日益激烈，企業更加注重如何高效篩選和智能匹配人才，以實現有效的人崗匹配。人崗匹配和簡歷篩選等功能對企業的AI技術應用提出更高要求，這要求企業在技術開發方面具備深厚的積累和投資。企業應通過持續研究或與第三方公司合作，深度融合AI、RPA、大數據等技術產品，使它們在市場上獲得更廣泛的應用。通過合作、投資等手段，完善公司的招聘服務生態，以企業戰略目標為基礎在整個產業鏈上布局招聘服務，最終實現招聘智能化的目標。這需要企業在技術和戰略層面保持敏銳，確保其招聘服務與市場需求緊密契合，促使招聘過程更加智能高效。此外，政府部門要制定一些促進“互聯網+服務”的政策，以提高“互聯網+服務”的質量，讓更多的公司“上云上平臺”，為公司的數字化轉型創造有利的政策環境。同時，一系列的就業支持政策也可以推動公司在招聘過程中加快數字化步伐。隨著大數據技術的不斷完善，算法、AI等在招聘方面的作用將會越來越明顯，最終實現招聘數字化轉型。

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