揭秘智能化企业招聘破局之道，如何利用智能化招聘实现更好的招聘体验？

“招聘周期真不短，稀缺岗位很难招，巨头竞争⼈咋招，⼈来⼈往⼈难撩。”

Moka首席布道官郑铟在主题为“独角兽企业如何跨越式发展”的沙龙活动上，发表了《智能化企业招聘破局之道》主题分享。开篇四句话道出目前招聘面临的难题：招聘周期长，稀缺岗位难找，巨头前来垄断竞争，招人难上加难，企业都面临着人才招聘难难题。智能化时代，如何在招聘工作中利用智能化，郑铟分享了自己的答案。

Moka曾经做过一项统计，常规的招聘流程需要耗时60-75天才能招到一个核心中坚力量的岗位人才。例如游戏行业中的technical artist岗位，此类岗位不仅要求具备技术能力，还要求能够利用各种编程手段绘制心中所想的图像，AI企业最重要的就是具备高阶算法能力的人才。但正是因为这类人才数量稀少，企业在招聘时困难程度极大。

我们如今处于马太效应极高的社会，在强者愈强、弱者愈弱的环境中，很多巨头会做出人才垄断的举动。面对这样的局面，其他企业的招聘工作越来越难。在实际招聘工作中，HR也会遇到很多本来谈的不错的人，但最后没有入职，或因为其他某些原因未入职，而遇到这种情况一般很难再聊回来。

在此过程中，我们发现招聘经理和销售经理的业务逻辑越来越接近。例如某家在线教育公司今年需要招募30000⼈，HR有700⼈，如果你是这家公司HRVP，该怎么办？是增加更多的预算还是更多的RPO？但这些都无法帮助我们更好的去提出决策，因为他们缺乏能够提供洞见的数据和智能化的技术。

所以，这些问题智能化怎么破解？

郑铟女士分享了三条思路：

全流程自动化，提升效率；

⼈才库运营化，数据活用；

BI分析，提供决策洞见。

1.全流程自动化，提升效率

你的简历，在系统里会经历怎样的旅程？下面这张图全方位完美的诠释了在系统中从最初的准备阶段到发放offer所有的环节。

在Moka智能招聘系统中，所有流程都实现自动化、智能化：

第一，计划准备阶段。用人经理和HR沟通完毕后，在eHR系统里提出需求，自动与招聘管理系统里的职位和HC互通，避免了手动录入。

第二，职位发布。在系统中使各类招聘平台的账号互通，可以一键发布，一键获取所有简历。

第三，简历筛选。上述提到的一键获取的简历在此系统中进行自动查封和自动解析，智能化简历解析的算法和简历筛选的算法，避免繁琐性的人工筛查。

第四，无接触面试。应聘者和面试官经过不同轮次的交互，都可以利用智能化招聘系统代替线下招聘，从而达到更便捷高效的目的。

最后，offer发放。利用系统中现有的 offer模板和自动审批流程，能够方便快捷地管理所有offer发送的进度和提示，节约人工沟通成本。

当整个流程完成后，利用每一个环节沉淀下来的数据进行数据分析，为HR管理者提供有效的数据决策，多维度地了解哪些渠道发布的招聘与招到的人才质量高，哪些渠道转化率高，并且可以在每一份简历进入到系统之后，随时在每个节点将其归档到系统人才库。

利用Moka智能化招聘系统把流程规范化，把非必要人工做的事情转为线上，就可以解决招聘周期长的问题。

除了自动化之外，AI能力也是提高招聘效率的关键。如今社会是每个人都要讲AI、讲大数据、讲算法能力的社会，而我们所说的AI具体在招聘中可以起到什么作用？

可以看到，上面的逻辑图片主要呈现了三个特点：简历智能解析、人岗匹配算法，智能推荐。简历进入系统需要经历被筛选的过程，而利用简历解析算法和知识图谱代替人工筛选则会更容易招到想要的人才。

通俗来讲，在HR发布职位时会有JD要求，Moka招聘系统后台会根据职位设置中的用人偏好和岗位数据，提取岗位画像，逐步生成具有针对性的岗位模型。

与此同时候选人在不断投递简历的过程中，系统也会不断地解析相应的模块，例如该候选人的技能 Java、C++、Python，包括奖项荣誉都会在系统中进行解析，最终形成简历画像，即候选人的人才画像。继而将职位画像与人才画像进行匹配，快速定位到匹配度最高的目标人才。

人岗匹配算法的能力可以使简历筛选“漏斗”更加精确，能够让更合适的人进入到面试环节，提升入职转化率。

除此之外，Moka招聘还可以针对投递简历时间、投递顺序进行权重评估，保证更公平的算法推送。基于权重分析，一方面从投递的简历里更好地进行人岗匹配推送算法，在靠前位置显示高匹配人才简历，另一方面也可以从之前的人才库里针对性地挖出更合适该岗位的人才简历，提供更合适的人选。

2.人才库运营，让人的数据活用

在企业的人来人往中，人才也需要被运营起来。人才库建设、人才库管理和人才库激活是运营重点。

人才库建设：

HR可以通过Moka智能化招聘管理系统搭建结构化的人才库，根据组织架构等原则进行分层、分权、分类管理，结构管理更清晰，便于对某类人才进行查找、激活。

人才库管理：

HR可以通过Moka智能化招聘管理系统将各个阶段的人才简历快速入库归档，并根据归档原因进行结构性划分，使企业便捷的收集和留存人才信息，方便后续的查找与激活。并且在简历入库过程中系统可以自动查重，减少企业内外渠道的10%-20%简历重复，节省HR时间精力。

人才库激活：

HR可以使用Moka智能化招聘管理系统完成激活任务，在人才库中筛选合适的候选人，定期发送邮件、短信等邀请候选人投递简历，持续触达高层次人才等候选人，并可以查看打开率等数据。Moka一个客户建立了20个激活任务，成功触达25000候选人，其中邀请邮件的打开率高达50%，当月有近1000人通过邮件投递了简历。

3.BI分析，助力更好的招聘战略

在大数据智能时代，如果说智能化是一艘火箭，那数据就是它的燃料，如果没有数据就没有智能，所有的智能都是靠数据去训练的。

Moka非常珍惜对数据的收集处理，通过各种渠道进入系统中的候选人行为数据及简历数据都会被记录，并对其进行多维度数据分析，从而使用数据来评估招聘效果，帮助HR管理者更好的制定招聘战略。

招聘渠道效果数据：渠道转化率、渠道收取简历效果、渠道简历质量

招聘成本数据：渠道成本、部门/职位总成本、平均录用成本、人力成本

候选人质量数据：学校分布、专业分布、年龄分布、地域分布、技能分布

招聘效率数据：职位招聘周期、HR工作量、HR工作效率、面试官工作效率

招聘质量数据：招聘计划达成率、招聘漏斗转化率、招聘录用率

为了照顾候选人面试体验，Moka智能化招聘系统还有候选人反馈的功能，如果在中间某个和用人经理或者是和面试官交互的环节出现问题，没有确保良好的招聘体验，可以及时反馈调整。例如有一些面试官因为在面试的时候可能对候选人不够尊重，或者因为晕轮效应，导致候选人感知不公平对待，所以对面试官的评价比较低，系统可以根据数据定位具体部门的面试官。这些数据的监测，我们也可以更好的去归因问题所在，然后加以改进。