近些年，人工智能（AI）、大数据、物联网、云计算等新兴技术的迅猛发展给我们的工作和生活带来了翻天覆地的变化，大数据无孔不入、智能化无处不在。我们已经成为了数字化时代的原始居民，正在主动或被动地推动着时代的进步。今年，在疫情的影响下，企业的经营压力与组织管理都面临了前所未有的挑战，随之而来的是企业对人力资源管理的愈加重视，组织精细化管理、灵活用工、以及喊了很多年的人力资源数字化更是被推到了变革前列，成为企业生存刚需之一。
在短短的几个月内，企业远程办公协作、无接触招聘（线上投递简历、视频面试、线上审批、线上入职）、线上培训学习、线上绩效管理等产品如雨后春笋般冒出。这不是偶然发生的，新技术在人力资源管理中的应用蓄能已久，是大势所趋，是历史发展的必然进程。
Moka研究院调研显示，AI在招聘领域的应用是人力资源数字化变革的先行军。
那么，在这场数字化变革中，作为中坚力量的AI技术将发挥什么样的作用？作为变革的发起者，人力资源管理者与HR们又将如何拥抱新的挑战？近日，Moka研究院汇集了124家企业HR管理者与招聘HR，对AI在招聘领域的应用现状与HR对「AI+招聘」的态度展开了调研分析。
• AI贯穿招聘数字化转型全程• HR管理者比招聘HR对「AI+招聘」抱有更高期待
• 当前阶段，企业对「AI+招聘」的应用以提效降本为主要目标
• 率先应用「AI+招聘」的企业，以中大型企业为主
• 人才库智能搜索、智能推荐最受关注
• 机器人在招聘中应用场景广泛
• 「 AI+招聘」的关键是「简历解析精准」
• 「用户体验」成为「AI+招聘」能否快速推广的首要条件
约36%的HR表示自己对AI在招聘领域应用有所耳闻；约40%的HR认为自己对AI在招聘领域应用是了解的；仅14%的HR表示对AI在招聘中的应用不了解。HR管理者对「AI+招聘」的了解程度要稍多于招聘HR，这与人力资源数字化的情况差不多，这是一场自上而下的变革，只有管理者认同AI的价值，才能将此有效的推行下去。
虽然AI+招聘的长期价值被认可，但有的人认为目前的AI应用仍不成熟，有的人认为AI对HR来讲具备潜在威胁，有10%的HR管理者与约17%的招聘HR表示还没有准备好。约64%的HR管理者、49%的招聘HR愿意让AI+招聘进入到自己的工作中。综合来看，大部分HR对AI在招聘领域的应用是抱有较高期待的，其中，HR管理者对于「AI+招聘」的态度更为乐观。
新技术到来之时，我们最好的态度就是学习它、适应它，让它成为我们的伙伴！
02 企业招聘面临哪些问题？
Moka研究院调研显示，在当前阶段，HR管理者最希望AI能在招聘中帮助HR节省招聘时间、提升工作效率。在人力资源智能化应用、数字化转型的背景下，HR管理者希望在线上招聘的基础上，提效降本、从而更快更精准地找到合适的候选人的招聘目标。
简历的智能筛选、简历查重、人岗匹配、智能推荐等应用是HR管理者与招聘HR共同关注的场景。其中，根据标签、岗位要求帮助HR快速筛选海量简历，是HR目前最希望通过AI解决的问题；通过AI自动识别重复简历，并给HR发出提醒，从而减少不必要的招聘费用；帮助HR判断候选人与已发出岗位的匹配度，进行人岗匹配、智能推荐，也是HR非常关注的场景。
以1000人规模为界，千人以上的企业中，已经在人力资源管理中应用AI技术的企业占比约35%，千人以下的企业中，在人力资源中应用AI技术的企业占比约26%。千人以上的企业，对新技术的需求度和接受度更高。
无论企业规模大小，对于AI在人才库中的应用排序是一样的，精准搜索＞智能推荐＞人才地图。企业对于人岗匹配的需求在各个维度都突显了出来。
在千人以上规模的企业中，应用最多的是通过问答机器人解答候选人的职位咨询，并简单沟通；在千人以下规模的企业中，通过外呼机器人激活企业人才库中优质候选人，沟通求职意向是应用最多的场景。机器人的使用占比超过半数；在AI面试的实际应用上，企业仍有较多顾虑。
关于HR对自己企业现有的「AI+招聘」应用现状是否满意的问题，千人以下规模企业的满意度高达约74%，千人以上规模企业的满意度只有约50%。可见中大型企业对AI+招聘要求更高。
05 「AI+招聘」能力分布列表
如，Moka智能化招聘管理系统（以下简称Moka）能够利用AI技术在系统内进行多招聘渠道职位整体发布、整体刷新、简历统一管理等。省去了HR多次登录、频繁操作的麻烦。
即招聘流程自驱动，HR进行完招聘流程中的一个操作，流程自动进入到下一个环节，且工作进展可在系统中清晰呈现。在招聘流程的各环节、各阶段都可配置自动化流程来降低招聘的复杂性。
Moka自动化平台主要解决招聘业务中的两大类问题，一类是招聘进入各阶段时的消息自动发送设置，如可以向候选人、HR等角色发送邮件，告知他们的面试状态；另一类是招聘进入各阶段时的流程自动流转设置，可以在不同的流程节点设置触发规则，自动流转到下一阶段。
总体来说，是对非结构化的简历文本实现准确、高效的关键信息抽取，自动识别简历中个人的基本信息、工作经验、教育经历等方方面面的内容，实现简历的结构化处理，降低人力整理的成本，简化HR录入简历过程。
让HR拿到简历想看到什么就第一眼能看到，最终为招聘管理系统实现人岗匹配、智能推荐、将候选人精准搜索、渠道简历筛选/查重提供基础。在业内，简历解析的技术壁垒一直以来没有明确的标准线，只要对程序有一些了解就可以做到，但是要做到准确率不断优化，在实践中无止境的和HR工作场景吻合是非常难的。
通过自定义标签、智能标签企业可设置自动筛选条件，快速筛选出符合条件的候选人，AI还可以自动过滤不符合条件的候选人。
通过AI构建候选人画像，岗位画像，进行人才与岗位之间的双向精准匹配，提高简历筛选的效率。Moka系统能够解读候选人基本信息、工作经历、关键技能以及企业用人偏好、岗位工作内容、岗位要求、岗位职责等多维度。
当我们在淘宝搜了某些关键词或买了某类东西后，淘宝会给我们推荐相似的商品，招聘管理系统内的简历智能推荐与我们购物时淘宝的智能推荐相似。Moka系统通过标签管理人才库，并智能匹配目标岗位与人才，推荐给HR合适的简历。如选定“只看高匹配度简历”还能够过滤大部分无效申请，提高处理效率。
对于用人需求量大、企业积累简历数量多的企业来讲，企业内部渠道之间的简历查重、企业内部与外部之间的简历查重、新简历与历史简历之间的查重都非常重要。Moka系统实现了精准查重与模糊查重双重保障，帮助企业节省百万招聘费用。
通过机器学习平台和AI识别技术，系统会给HR提供JD优化建议，如使用哪些词或句子能更吸引候选人等。
这里的人才地图（Mapping)指的是对企业在招聘管理系统内所有简历的盘点和分析，Moka系统内可以帮助企业快速获取Mapping报告，展示特定企业、特定岗位的目标候选人，同时，Mapping报告中的所有简历能够直接关联招聘流程，在ATS内流转。
AI在面试时分析求职者的面部表情变化、语调和词组来评估他们的性格特征，从中可以分析出候选人与岗位的匹配度。
也许，你已经接到过机器人给你打的电话，但是你并没有识别出来。Moka系统的外呼机器人是真人语音接入，并有自定义语气词加持，对话沟通自然，可以替代HR与候选人进行简单沟通，如求职意向、面试笔试通知、岗位/公司相关话题等。
有些公司在官网设置问答机器人7*24小时回答候选人常见问题，收集信息，既能节省HR的处理时间，又能提升雇主品牌。Moka客户在校招中通过问答机器人及时应答候选人的问题，并沟通企业相关、应聘流程相关话题，提升了候选人的应聘体验。
06 AI+招聘的关键是「精准」，如不精准，都是虚设
AI在招聘领域的应用中，离不开一个关键技术「简历解析」，如果简历解析不准确，就无法形成统一的标准化简历，那后续的标签管理、画像绘制、人岗匹配、智能推荐、以及在ATS内的招聘流程流转、人才地图的搜索都会受到影响。所以简历解析的准确度备受HR关注。
