8月18日，在中国人力资源日到来之际，由全国15家人力资源行业协会支持，Moka联合e签宝、盖雅工场、云学堂、劳动法讲习所，共同推出了《论道HR全流程 数字化线上峰会》。

Moka资深客户成功专家陈健也来到了峰会现场，带来了“AI加持下的互动式招聘”的主题分享，以下为分享内容：

我们为什么要聊“AI加持下的互动式招聘”这个主题？因为招聘本身就是一个人与人互动的过程，在这个过程当中，我们对于人才、对于候选人的认知会不断的升级，如何通过 AI去提升互动频率？如何通过 AI获取更多候选人的增量信息？这就是我们今天要聊的内容。

（扫码回看直播）

一、人的认知 = Tag（标签）的动态叠加

首先我们来看一个小例子，对明星吴亦凡的认知过程：

从偶像团体组合出道、中国有嘻哈、大碗宽面，到他主演的一些质量平平的电影，再到最近的失德、违法艺人，可以发现，我们对于明星的认知、对于人的认知其实是一个标签不断叠加迭代的过程，我们的认知是会不断升级的。

二、对职场人的认知深度 = 互动频度

对于职场人而言其实也是一样的。一个职场人，我们首先看到的是一份简历，从简历里面我们可以看到很多信息，但这些信息相对比较表层，比如说：有留学经历；技能有Java大数据、在算法层面比较精通；曾在多个互联网大厂就职等。

从一封简历里面，我们了解的全是表层上人和简历的互动，即人与物的互动。后面如果要提升认知，必然要进入到一个人与人的互动阶段，比如：我们可以安排一场或多场面试，从面试当中了解到候选人操盘过很多项目，在这个项目当中他可能起的作用非常关键。另外从他的表达中，可以发现他的性格是非常外向的，适合于做销售。还可以看到他的素质层面，他的归纳思维、目标导向非常好。通过一轮或多轮的面试，我们是可以增强对候选人的认知的。

面试通过后，在e签宝在线签约之后，他进入到企业内部，这个时候他必然要跟组织里的其他人产生互动，也就是人与人的互动，人与项目的互动。在这些互动过程当中，会沉淀大量的数据，例如：绩效数据、培训数据，在云学堂加持进来之后，他参加过哪些培训项目、培训课程以及最终得分怎样都会一目了然。所以对于一个人的认知，在他进入到公司之后会越来越深。

三、人才全息画像

认知之后，我们就可以对这个人进行全息画像刻画，也就是说让这个人的画像更加立体。我们可以看到他的过往成就，从他的简历信息里面抽取出来他的知识技能、经历等信息。

进入到企业之后，企业会沉淀大量的像绩效薪酬、培训、考勤这些数据，代表着他现在的工作成就。

在他的冰山底层， 他的整个管理能力怎么样、领导风格如何、求职动机价值观这些层面。其实冰山底层的这些维度是能够看得出这个人是否具有能在这家公司取得成功的一些要素。

如果把这些数据组合起来，我们就可以看到一个全新的画像代表着这个员工的过去现在和未来。有了数据刻画的画像之后，我们就可以做更多的决策。例如：我们可以看到这个人可能有晋升的潜力，但在某些维度需要去进行培训，这个时候我们就可以进行一些培训。比如说云学堂的有针对性的个性化培训推荐。然后我们可以逐步清晰地描述出他的职业发展通道，职业发展的路径是怎样的。

四、当数字化让人才更具体，决策将变得容易

所以有了人才的数字化全息画像后，我们对于人才的决策变得相对容易。比如通过下方截图，无论是晋升还是加薪，我们首先想到的都应该是“王帅帅”同学。

五、对话（互动）即决策

在未来，我们其实可以直接通过互动来实现决策但底层是需要有AI的对话能力的。例如：在企业内部会有一个对话机器人，员工可以对机器人去讲，想要晋升到某某职能岗，对照岗位，可以通过人才自画像找出差距，比如说需要提升自己的领导力。如何去提升领导力？这里就可以针对性的基于你的一些差距去进行培训。

站在企业方的角度来说，高绩效员工共性？谁是高潜/未来之星？该晋升谁？对团队来说，人才如何搭配才能产生高绩效？这些其实都是可以通过对话的模式得出一些结论的，当然也不一定全部要参照最终的BI报表来做人才决策，但我相信未来这种模式运行肯定会到来。

互动+AI=数字化决策

那在招聘过程当中，我们又是如何通过AI去加持的呢？

1.吸引：既要“展示好看”又能“主动搭讪”

招聘的起点其实是从吸引开始的。现在很多的企业，他们的门户上面不仅仅展示了体现他们雇主品牌的“好看”的东西，还加持了一个对话机器人。其实是一种基于对话模式的投递，这能够提升我们候选人的投递体验，也能够让企业了解到候选人的偏好和要求，比如候选人经常问的问题是什么。

从这些互动当中，可以了解到候选人的意愿度，或者说他所关心的维度是哪些，企业可以针对这些去优化自己的雇主品牌。

所以说企业方不仅仅要展示自己的雇主品牌“好看”的一面，又要能让我们的候选人具有“主动搭讪”的能力。

 （基于LSB的职位展示机器人互动，无缝连接投递）

2.投递：岂是单方意愿表达，眉来必须眼去

其实投递的过程大家很有感触，很多候选人把简历投进来之后就结束了，“已经成功投递请静候佳音”，这只是一个单方的动作，对于后续的连续性交互是缺失的，所以互动是在整个过程中必不可少的一个动作。

所以我建议软件在投递完成之后，一定要有更多的互动：

• 职业生涯诊断：告诉TA还不知道的

例如投完简历之后，站在企业方，我是否可以根据他的简历推荐给他更多相似的职位，比如告诉他：你当前投递的岗位其实并不适合你，其他的岗位可能更适合你。

• 多维判断候选人：获取你想知道的

投递完之后会告诉你，你的未来岗位的职位发展路径是什么，或者说我可以推送给你更多的第三方比如云学堂的培训课程给到你。我们要让信息交互不要戛然而止，不能投递完了就结束了，我们要推送更多候选人想要的信息，其实这也是在在给候选人做职业生涯的诊断。

• 促使无限沟通：别让互动戛然而止

另外，我们还要去拿更多企业想要的信息，采集更多的增量信息，可以嵌入很多的问题去让他回答。比如说万科会有“灵魂三问”，在投递完成之后，他就会去做一些问题的回答。例如：可以引导他去关注你的企业公众号，还可以在他投递完之后给他一个二维码引导到机器人智能对话页面，让他去问他想要知道的。

所以在投递完了之后，我们一定不是单方面的候选人给我们表达意愿，而是一个必须延续的过程，这对后续我们对于人才的判断是非常有帮助的。

• 意愿的主动获取是招聘的起点

电梯广告其实就是一个注意力广告，比如你之前在电梯里面会发现很多的教育培训机构广告，其实你并不感兴趣，它没有获取你的意愿，只是广播模式。而现在更多的是抖音的广告，它的精准度更高，为什么？

因为你在每一次刷屏的时候，滑动的时候，停留的时候，它都会采集你的行为，它知道你喜欢什么样的内容，然后基于你的内容，他会精准推送给你广告。所以未来这种基于行为的广告，精准推送的广告会更有效。

同样而言的话，像Banner图类的广告，其实它的效果越来越差，而广告语“找工作跟老板谈”就很成功，最重要的是“谈”这个字，因为谈的过程就是我前面提到的一个互动的过程，互动的过程中我会获取候选人的意愿，会增强候选人加入的意愿。其实它是借鉴了猎头的这种方式，我可以在线跟候选人互动之后，快速的让他有加入的意愿。

不管是投给企业的增量简历，还是说在企业里面已经沉淀下来的存量简历，我们叫“存量的注意力”，这些简历都是可以通过主动的收集意愿去变现的。什么意思？其实在企业方有很多的简历，特别是像一些大型教育培训机构，他们沉淀了百万级的简历，对这些存量的简历里面，我们如何去利用，如何去变现，如何去跟踪去收集这些候候选人的意愿，都是非常有价值的，这些转化就是你的招聘绩效。

3.外呼获取意向：酒店连锁行业 员工回流场景

其实后续我们也可以通过外呼机器人这种方式去自动批量获取候选人的意愿。比如一些酒店连锁行业，在店长离职之后，会通过外呼机器人的方式问他有没有意愿再回流。外呼转化率特别对于一些中低端岗位来说特别高，通过这样的我们可可以让我们批量获取候选人的意愿得到最充分的转化。

4.筛选：人岗匹配 改变了HR手动筛选方式

到筛选环节，有了人岗匹配之后，它的互动方式就变了，我可以自动把简历推给我们的HR告诉他们人才库里面有哪些简历是适合的，当然前期的过程是需要我们AI处理的，进行标签化之后，通过人岗匹配，快速推送给你更合适的简历，这改变了之前HR的这种手动筛选的模式。

其实这类似于一些人才平台唤醒候选人的功能，在Moka系统里会唤醒HR，回到系统里来处理更多合适的简历。另外在筛选的过程中，还会推荐更多相似的简历，做到触类旁通。

5.人才画像：挖掘多维特征，提升识别全面性

另外也可以归纳出来更多简历的关键点，通过 AI的面试去获取更多这个候选人冰山下的一些隐性特质，比如做智能视频问答，心理、智能、游戏化测评，自动颜值、口语打分，能力、特质、求职动机判定等。

6.人岗匹配：还在路上

其实前面讲到的人岗匹配还仅仅是在物理层面的匹配，也就是JD和CV层面的匹配，以及基于JD，然后把合适的简历推送给你，这是一个物理匹配的方式。

然后再到后面其实更多的是岗位画像和人才画像的匹配。怎么理解？因为岗位画像其实是结合了你的硬性要求，还有一些软性特质的要求（软性特质的要求就是你对某某岗位有性格等软性方面的要求）。这些软性要求我们通过AI面试去采集信息之后形成匹配，其实是一个化学层面的匹配。

再到了人岗匹配的3.0，其实是我们会基于HR在系统里的每一步操作，去推送给你合适的简历，所以说3.0是基于 HR的行为偏好去纠正之后的一个推荐模式。

7.AI：助力每一次人才接触 让互动无限循环

最后总结一下，其实AI是可以去助力我们企业跟人才的每一次接触，让整个沟通去无限循环。

• 岗位生成后

没有必要第一时间在外部去发布岗位，没有必要第一时间去找猎头，我们可以看看人才库里面自动通过AI推荐给你的简历有哪些合适。

• 投递环节

我们可以告诉他离他最近的门店岗位在哪里并推荐给他后续需要提升的课程，未来岗位职业发展的路径，包括顺便采集更多的信息，采集更多企业关心的信息。

• 筛选环节

通过人岗匹配和智能筛选，推荐相似的候选人。

• 邀约环节

批量通过机器人去进行邀约，比如在校招期间，通过外呼机器人提醒他参加宣讲会，提醒他参加小组面，或者可以引导学生去到智能的机器人里面去进行一些问询。

• 面试环节

推送给HR一些相似的简历，就是面试通过的人的简历。还可以推给候选人一些类似的岗位，因为面试通过后，他势必还有一些前同事、校友有可能要面岗位。这时我们就可以把内推提前。另外如果不接offer我们也要告诉候选人，你已经加入到我们的高端职能库里面去了，我们时时关注你，因为被关注的这种感觉是非常好的。

• 入职环节

这时要把内推的岗位实时推送给他，在岗位经过一年之后，要把内部竞聘的岗位实时推送给他，这在我们的on boarding环节里面可以切入去做。

所以，AI可以在招聘的每一个环节里去提升我们和候选人互动的频次，让我们的信息交互更加充分，从而使我们对于候选人的认知也更加充分。

这就是我今天的全部分享，感谢各位HR伙伴的聆听。