納人網(wǎng)絡(luò)：用人工智能打造終極招聘

楊筱卿

當(dāng)人工智能成為HR，會(huì)發(fā)生什么？

李力（化名）是一家公司的HR，按他的話說(shuō)，最近忙得人仰馬翻，因?yàn)楣径鄠€(gè)部門同時(shí)招人。面對(duì)用人部門的不斷催促，他必須用最快的方式招到合適的人。

然而，每天收到300多封簡(jiǎn)歷的他，一直為陷入簡(jiǎn)歷的閱讀、篩選，求職者的評(píng)估、預(yù)約等繁瑣流程而苦惱。

隨著人工智能的到來(lái)，李力的煩惱完全有更好的解決之道。

智能化招聘，到了商業(yè)化階段

“從閱讀簡(jiǎn)歷到最后預(yù)約面試，整個(gè)流程都可以機(jī)器化，用人工智能解決?！痹囁斯ぶ悄苷衅傅慕７鍖?duì)《中外管理》這樣說(shuō)。

曾在大型軟件書生集團(tuán)擔(dān)任總裁達(dá)10年的姜海峰，招聘過近千人，深感招聘繁瑣。于是在2014年3月，他創(chuàng)建納人網(wǎng)絡(luò)，將人工智能與招聘領(lǐng)域結(jié)合，希望以此提升招聘效率，降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。

姜海峰認(rèn)為，人工智能分為兩種：

一種是綜合智能，與人完全相同，今天會(huì)下圍棋，明天會(huì)玩網(wǎng)游，可以做多種事情。然而，綜合智能難度很大，目前主要是谷歌等公司在研發(fā)。

另一種人工智能，則是在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，通道較窄，專攻一個(gè)領(lǐng)域，比如：納人網(wǎng)絡(luò)將招聘人工智能分成多個(gè)垂直應(yīng)用，有的負(fù)責(zé)閱讀簡(jiǎn)歷，有的負(fù)責(zé)評(píng)估簡(jiǎn)歷。這樣的人工智能，難度相對(duì)較低，目前已到商業(yè)化階段。

而從成立到現(xiàn)在，僅僅兩年時(shí)間，納人網(wǎng)絡(luò)就已累積400萬(wàn)個(gè)人用戶，1000家企業(yè)用戶，而他們的客戶包括微軟、國(guó)美等知名企業(yè)。

然而，智能化招聘的應(yīng)用效果，到底如何呢？

一個(gè)有力的印證就是，國(guó)內(nèi)一家做P2P的平臺(tái)，要招聘一名P2P框架工程師，通過納人網(wǎng)絡(luò)，短短兩周就覓到了合適的人選，而實(shí)際上，納人網(wǎng)絡(luò)只向他們推薦了三個(gè)候選人。這樣的效率和精準(zhǔn)度，對(duì)傳統(tǒng)招聘而言，顯然是不可思議的。

解決“人崗精確匹配”的痛點(diǎn)

事實(shí)上，崗位和人才是否精確匹配，也是人力資源的一大痛點(diǎn)。

在過去擔(dān)任總裁的10年間，姜海峰發(fā)現(xiàn)，有些候選人有著良好的既往工作背景，看似很適合企業(yè)，但入職后的工作表現(xiàn)，卻不能令企業(yè)滿意。而有些候選人在招聘時(shí)不起眼，入職后卻能做得非常出色。

“求職者與崗位之間的匹配，不僅關(guān)乎崗位既定的目標(biāo)、求職者的能力，還包括求職者的興趣，甚至是否有合適的上司與他搭配，而這些都是影響他能否發(fā)揮價(jià)值的因素。”姜海峰說(shuō)。

由此，在招聘時(shí)，精準(zhǔn)匹配就變得非常重要。而在傳統(tǒng)的招聘過程中，招人是一個(gè)非標(biāo)準(zhǔn)化，非理性，而偏向于感性的工作。跟HR本身有很大的關(guān)系，如果HR的識(shí)人能力不錯(cuò)，可能會(huì)找到合適的人；但如果HR在招聘時(shí)情緒不佳，也有可能漏掉合適的人才。

人工智能，可以避免這樣的問題。

納人網(wǎng)絡(luò)研發(fā)了多種通用模型，這些模型按照大崗位劃分，而每個(gè)大崗位包含不同的職業(yè)，比如銷售職業(yè)，技術(shù)職業(yè)等。為了使模型更加專業(yè)，納人網(wǎng)絡(luò)拜訪了各個(gè)行業(yè)，上百位專家，根據(jù)他們的經(jīng)驗(yàn)去實(shí)現(xiàn)模型的輸出。

然而，即使職位相同，每家企業(yè)的人才需求都不一樣。因而，納人網(wǎng)絡(luò)為每家企業(yè)提供了針對(duì)性的，符合企業(yè)需求的專用模型，而這個(gè)模型具有自學(xué)習(xí)的功能，企業(yè)用得越多，就越有針對(duì)性，推薦也就越精確。

由于每個(gè)人的工作經(jīng)歷不同，機(jī)器人還會(huì)對(duì)選定的候選人提出問題。如果候選人開發(fā)了一家網(wǎng)站，機(jī)器人會(huì)詢問他使用何種開發(fā)平臺(tái)，根據(jù)回答，再詢問使用何種數(shù)據(jù)庫(kù)，這些專業(yè)細(xì)節(jié)，機(jī)器人會(huì)逐漸深入地詢問。如果他回答，擅長(zhǎng)其他專業(yè)技能，機(jī)器人就會(huì)轉(zhuǎn)問其他問題。如果他的工作經(jīng)歷出現(xiàn)了空檔期，機(jī)器人甚至?xí)穯柨諜n期的原因。

“人工智能招聘，就是將人想要了解的信息，通過機(jī)器人的詢問，然后將其抽象化，生成若干個(gè)千差萬(wàn)別的結(jié)果?！苯７蹇偨Y(jié)道。

目前，納人網(wǎng)絡(luò)的推薦錄用率能達(dá)到4∶1，招聘1個(gè)人才，只需推薦4個(gè)人即可。而推薦成功后，納人網(wǎng)絡(luò)將會(huì)收取比傳統(tǒng)獵頭公司更少的服務(wù)費(fèi)。

結(jié)合大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)分析簡(jiǎn)歷

精準(zhǔn)推薦是雙向的。對(duì)企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)推薦，同樣，對(duì)求職者也要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。

對(duì)求職者而言，往日要找到一份合適的工作，可能需要面試無(wú)數(shù)次，浪費(fèi)大量的時(shí)間和精力。而機(jī)器人借由對(duì)崗位需求的精準(zhǔn)模型以及對(duì)用人企業(yè)偏好的不斷自我學(xué)習(xí)，再加上對(duì)求職者簡(jiǎn)歷的精準(zhǔn)分析，能減少這種浪費(fèi)。

如何對(duì)求職者的簡(jiǎn)歷進(jìn)行精準(zhǔn)分析呢？納人網(wǎng)絡(luò)采用的方法是，將人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合。比如一個(gè)求職者此前的工作背景為一家不知名的公司，但對(duì)自己的簡(jiǎn)歷進(jìn)行包裝，甚至有“注水”成分。然而，這在納人網(wǎng)絡(luò)面前，卻無(wú)所遁形，因?yàn)樗杉藢⒔?000萬(wàn)份的企業(yè)數(shù)據(jù)，用作背景調(diào)查支持。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子。求職者的簡(jiǎn)歷里只要寫上他有一年的時(shí)間，在華為擔(dān)任某方面的工程師，這個(gè)求職者大概是何種層次的人才，適合什么工作，納人網(wǎng)絡(luò)的總模型就會(huì)自動(dòng)輸出分析結(jié)果。

除了對(duì)簡(jiǎn)歷的分析，納人網(wǎng)絡(luò)還會(huì)對(duì)求職者進(jìn)行在線測(cè)評(píng)，如專業(yè)技能、個(gè)性、價(jià)值觀等，這些測(cè)評(píng)結(jié)果都會(huì)納入對(duì)求職者的本人評(píng)估中。

因?yàn)榫珳?zhǔn)的分析和精確的評(píng)估，既可以節(jié)約HR的時(shí)間，也可以減少求職者面試的頻次，從而節(jié)約時(shí)間。姜海峰認(rèn)為，求職者與其泛泛面試大量的企業(yè)，不如精準(zhǔn)面試少量的適合自己的企業(yè)。

而納人網(wǎng)絡(luò)希望對(duì)求職者提供的服務(wù)則是，無(wú)須求職者投遞簡(jiǎn)歷，而是將匹配好的職位自動(dòng)推送給他們。

“所有的一切盡量簡(jiǎn)單，最后沒有人，全是機(jī)器人處理，這就是人工智能的好處。在招聘領(lǐng)域，這應(yīng)該是最徹底的變革，也是終極的招聘模式。”姜海峰自信地說(shuō)。而納人網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是，通過人工智能技術(shù)，使企業(yè)提高招聘效率，幫助企業(yè)在向精細(xì)化用人轉(zhuǎn)型的過程中，用得更好更精。

管理點(diǎn)評(píng)：

人工智能是對(duì)人自身的研究，人類可以借此認(rèn)識(shí)自己，更好地改變未來(lái)。但從目前階段來(lái)看，人工智能在流程階段和初級(jí)階段能夠替代人類，但在高級(jí)階段還不能。將人工智能用于招聘，對(duì)大公司、成熟企業(yè)或者體系完善、崗位定位清晰、標(biāo)準(zhǔn)化的用人是有幫助的，但對(duì)小企業(yè)、綜合能力要求高或者要求不規(guī)范的崗位只能粗略篩選，實(shí)用性還待提高，就像相親一樣，不可能是完美的。而人工智能只能將人才引到企業(yè)的門口，而不能引進(jìn)門，企業(yè)自身的文化、激勵(lì)機(jī)制等等，則是引進(jìn)門口之后更重要的事情。

點(diǎn)評(píng)人：原小天鵝集團(tuán)副總裁、現(xiàn)任中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)副會(huì)長(zhǎng) 徐源