在人工智能、大数据的驱动下，从信息科技、医疗、金融、教育，再到零售、制造业等各行各业都在迈进智能革命时代。那么在人力资源领域，智能化+招聘又将迸发怎样的火花呢？
01 取代重复性工作
在我们既往的用户调研中发现，HR日常工作中有超过70%的时间都在处理事务性工作，比如一封封手动筛选简历，一遍遍电话、IM沟通来协调时间安排面试, 一个个邮件改内容发offer，反复回答候选人的问题等。依靠更智能的工具和自动化机制，HR人力和精力可以从这些繁琐、重复度高的事务中释放出来，转而更聚焦在员工体验提升、人才战略赋能、内部合作流程设计上。人机协同，实现降本增效，回归以人为本。
在一次客户拜访中，某知名互联网公司HRD向我们抛出了她的困惑：每个季度我们放出不少职位也收到不少简历，但是总有那么几个职位一直找不到人。原因是什么？是JD内容问题？还是简历渠道投放问题？还是候选人质量本身就不行？我该怎么去找到合适的人？我们的人才画像又应该是怎样的呢？尽管现在的人力资源技术为业务提供了很多实时数据，但是当需要挖掘趋势的时候，人工手动盘点的方法就玩不转了，人脑的处理能力也有局限性。因此，我们需要借助AI和BI能力，从职位信息、简历、渠道、候选人等多维度信息中提取数据洞见，帮助高层发现问题、更精准决策。
我们认为，招聘智能化包含三个维度：1. 数据层面，基于真实丰富的人力资源数据，实时、多维度挖掘数据洞见，总结行业内的招聘趋势，帮助企业有针对性的制定招聘方案，助力科学决策；2. 算法层面，以大数据作为燃料，训练我们的知识图谱，丰富用人企业的人才画像，以人工智能技术助力简历解析、人岗匹配、人才Mapping，帮企业更快更准定位合适的候选人；3. 流程层面，在招聘全流程中部署智能自动化，取代重复手动操作，提高HR生产效率。
从底层数据驱动，到算法赋能人才库，再到自动化贯穿招聘全流程，Moka为企业打造了了一台智能化加速器，AI、BI、自动化三力助推，实现招聘效率和用户体验的双提速。
那在实际场景中，Moka是如何通过智能化助力招聘的呢？
在HR的工作流程中，有许多机械性重复事务，手动操作费时费力，通过设置自动化触发条件，可以实现一键操作。
举个例子，内推场景下，企业内部推荐人每内推一份简历，HR都会邮件反馈和告知内推进度。当内推量增大的时候，就会出现通知不及时或者遗漏的情况，因为在很多企业内推和内部激励直接挂钩，因此难免会产生工作摩擦。在Moka智能化招聘管理系统中，HR只需要前期设置好内推邮件回复模板，设定触发条件，这样当系统收到简历或简历进入到面试或者待入职阶段时候，系统就自动给推荐人发送邮件通知，及时准确。这样的自动化机制，一方面大大释放了HR精力，提升招聘效率；另一方面也给予了企业员工、候选人及时、高效的用户体验，树立了良好的企业招聘形象。
企业每年接收的简历多之又多，如何快速筛选、定位到合适的人才群体呢？Moka从简历解析、人岗匹配、人才库智能推荐三个维度来助力人才选用。 1. 简历解析，初筛效率大提速在以往的校招中，我们常常碰到焦头烂额的HR小姐姐，简历每天这么多，好多学校专业都没见过，头晕眼花怎么选呢？在最近的校招中，不少使用Moka的HR都尝到了智能简历解析的甜头。进行初筛前，HR可以在系统中提前设定不同校招岗位的筛选条件，如学校、关键能力、实习项目经验等。基于这些信息，Moka将对每一份进入系统的简历进行解析，提取和这些标签相关的关键信息，形成候选人画像。
国外高校、专业不熟悉？专业排名，211、985、双一流筛不明白？技术名词看不懂？没关系，Moka自研的知识图谱，涵盖了海内外高校、国家重点实验室、项目，注册公司及业务线等。海量数据集训练，保证简历解析算法的解析的精准性，在既往的实际筛选中，Moka的校招简历解析精度高达97%以上，来再多简历都没在怕的。
2. 人岗匹配，智能推荐定位准
简历解析只是第一步，人岗匹配模型是助力HR找到合适候选人群体的关键。
当HR在Moka智能化招聘管理系统发布职位时，我们的底层算法会对该职位JD内容进行解析，提炼其关键要求，如行业经验、年限、学历、专业技术等，结合HR自己设定的初筛条件，机器会提炼出这一类岗位的职位画像。
基于此，我们会将全系统中的候选人画像与职位画像相匹配，根据契合程度、简历进入系统的时间顺序、简历在面试流程中的阶段等要素打分，按照星级高低排序。大大节约HR前期筛选的时间，从以往的”大海捞针”走向“优中选优”。
3. 人才地图，人才库资源新激活人才地图是猎头公司提供的一种服务，旨在帮助甲方梳理目标公司的组织架构、人才画像等。在我们进行产品设计的前期调研中，发现越来越多的公司也在自己进行Mapping工作，基于此，我们开发了人才地图工具，希望帮助更多公司梳理好自己的人才库资源。我们在招聘中积累了大量简历，无论是否通过面试，都沉淀在Moka的人才库中，基于这些简历数据，Moka会梳理并生成人才地图，HR可时时关注人才全貌，将自己的人才库系统化、结构化的管理起来。相对于以往的excel整理，树状的可延展的Mapping图更加清晰明了，帮助我们一览行业招聘格局。对于一些高级岗位或者稀缺技术岗位，我们常会从人才库中激活候选人，通过人才地图，我们可以精准穿透，快速定位，减少海量查找的时间。
03 数据驱动，智能决策支持
人力资源信息化带来大量简历数据、过程数据和行为数据的沉淀。Moka智能管理系统利用数据挖掘技术，通过分析整体招聘流程中的各项数据，综合业务角度聚焦HR、用人经理、高层关注的内容，有效提供招聘环节乃至整个大行业的重要趋势。近几年，Moka一直在AI和BI方面持续发力，我们当前已在动态数据追踪、数据可视化、数据指标灵活定义方面有了产品化输出，在未来，我们也会持续深挖数据挖掘技术，在提供数据报表支持外，提供招聘趋势预警和预测等，帮助企业优化招聘策略，推动人才战略目标的达成。
